痴漢されたら安全ピンで刺すのは、運用上の問題がある

痴漢されたら安全ピンで刺して対抗することの是非が議論されている。寡聞にして知らなかったのだが、twitterで寄せられた体験談および情報によると^*1、1980年頃の東京でそのような行為が一般化していたという証言もあり、マンガの中でもそのような描写があるようだ。2004年の朝日新聞の記事にも、同様の行為を行ったと言う証言がある。誇張もある気もするのだが、やっている人はやっているとしよう。しかし、真似するべきとは言えない。

アメリカの自然派ママは高学歴で裕福な家庭の母親

自然派ママと言うと、食材にこだわるぐらいから始まって菜食主義者になり家族を栄養失調にする^*1だけではなく、アトピーの子供にステロイド剤を使うのをやめて痛々しい状態の皮膚をつくりだし、子供にワクチン接種をせずに先天性風疹症候群や子宮頸がんを増やす社会悪なわけだが、もちろん日本だけの存在ではなく先進国で広く問題になっている。どういう人がそれになってしまうのか気になるところだ。

トランスジェンダー女性はスポーツにおいて女性ではない

トランスジェンダー女性は身体的には男性なので先天的にシス女性とはまったく異なるし、スポーツを見ていたら疑いの余地のない事実なのだが、どうもジェンダーの問題だけを追いかけていくとこの明白な事実を見失いがちのようだ。

トランスジェンダー女性は女性なのだから女子スポーツに参加できなければ差別されていることになる…と言うような主張を見かけたのだが、スポーツにおける女性とは身体的な女性であるシス女性を指しており、性自認が女性であるか否かは問題ではない。

『最貧困女子』で学ぶ不細工で知的障害を抱えるデブで粗暴な家出少女たちのセックスワーク

貧困問題や売買春に関しても上澄みと澱みがあるのだが、澱みが濃い部分については忘れさられがちな面がある。経済学徒であれば合理性、もしくは行動経済学で扱える範疇の一般的な不合理性で説明されないものは説明困難な世界になるし、社会運動家も世間の同情をひけないような事例は隠しがちである。しかし、それが少数とはいえ、澱みの部分を無視していて良いかというとそうではない。そこに切り込んでいく勇者も必要だ。

「男女間における暴力における調査報告書」の「異性から無理やりに性交された経験」の被害率を補正してみた

江口某氏がジェンダー法学者の谷田川知恵氏『暴力からの解放』にある数字について、計算がおかしいのではないかと言う議論をしている^*1。谷田川氏は「男女間における暴力における調査報告書（平成23年度調査）」の直近5年間の被害率を5で割って、女児から後期高齢者まで日本の女性全体の人口にかけて毎年の被害者数を出しているようなのだが、この方法は精度を欠く。回答者の年齢分布と母集団の年齢分布が違うので、被害率は補正しないといけない^*2。これが江口某氏の指摘なのだが、実際に被害率を修正したらどうなるか…と言うのをやってみよう。四則演算で頑張れる。

大和民族の正体不明感が分かる「日本人の起源」

自分が属する民族がどこから来たかについては気になるもので、ネット界隈でも考古学は人気の話題の一つだ。周辺国への憎悪から、無理な自説を構築している人々もいる。断片的に聞いた話で想像を膨らませているのだと思うが、考古学者がどう情報を整理しているのかを確認したいところだ。中橋孝博『日本人の起源 人類誕生から縄文・弥生へ』を拝読してみた。捏造事件などを含む学説の右往左往ぷりを含めて、遺物や人骨の発掘と分析手法がいかに考古学の知見を更新してきたか、そして現在もどういう情報が足りていないか分かる本だった。

平成の間に起きたことを振り返る

令和になる直前に、平成を総括する行為が行われていた。年号による時代区分に大きな意味は無いと言う主張もあるのだが、1989年1月8日から2019年4月30日の31年強、様々な事件があったし、その時代を生きた人には様々な思い出があるのであろう。追随して、私も振り返ってみたい…と思ったが、無為に生きているので何も思いつかなかった。しかし、平成を振り返れと言う御題をいまさらもらったので、ちょっと考察してみたい。他人事感があるのだが、新興工業国の発展、少子高齢化の深化、情報通信技術の普及の3つが平成という時代に起きた大きな変化だと思う。

計量分析における構造形と誘導形の違い

社会学者の稲葉振一郎氏の新著「社会学入門・中級編」の構造推定の説明がちょっとおかしいと言う話が流れていたのだが、他の人々も誤解をしていたりするのかなとtwitter検索をしてみたところ、複数の社会学Ph.Dの人が両者の違いについて疑問を呈しているのが観測された。どうも社会学者の間では、よく考えれば当たり前なのだが、構造形と誘導形という単語に馴染みが無いらしい。

人工知能に研究をさせるのは有害だが、人工知能に研究をチェックさせるのは有益

機械学習やディープラーニングを使った人工知能技術は、工学的に応用すると効果的なことが多い。理学分野でも使われるようになりつつあるのだが、その多くが再現性が無い駄目なパターンを発見したもので科学的に意味が無いものとなっており、何かの運用基準が必要だと指摘されている^*1。一方、このような再現性クライシスに、国防高等研究計画局（DARPA）は人工知能で対処しようとしている^*2。

トルコ経済を見るとMMTの現実説明力が低いことが分かる

話題の非主流派経済学MMTの信者たちは、彼らの言う主流派マクロ経済学が権威を笠に着てモデルを振り回すだけで、現実経済を説明していないと主張しているのだが、藁人形論法が過ぎて呆れてくる。実証研究は山のようにあるからだ。

素朴なものから難解なものまで、誘導形でも構造形でも計量的な検証は山のように行われている。論文を読まずとも、教科書でモデルの説明の後には実例を紹介していることも多い。そもそも経験則を説明するためにモデルがあるわけで、既存の研究でも大雑把な経験則ぐらいは言える。もちろん上手く説明できない状況もあり、説明力がイマイチのモデルも多くある^*1が、こういうのも実証研究をしているから分かってくることだ。