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先日、ニューヨーク大停電の際の友人の行動を紹介した。その1年後の2004年、同じ友人が日本に来ていた時の話、311にあたって考えたことも紹介したい。 まず友人の例から。 10月。秋。台風の季節。確か台風だったと思う。理由は忘れたが首都圏のJRなど、夕方の電車が数時間の間、軒並み運休し、その後もダイヤが大幅に乱れた。 その時、その友人は東京にいた。久しぶりの日本で友達とあっていた。宿泊していたのは東京から20㎞ほど、電車で30分程度の距離。戻ろうと思ったら電車が軒並み運休。
情報を集めず、あっても隠す。都合が悪ければ改竄・破棄。これでは過去から学べない。 政倫審が話題だが、元は誰からお金を集め、どう使ったかという問題だったはずだ。特に使い道は当選するための金。政権の正当性がない。強いものが強いまま。 こうなるから、情報は公開されなければならないのだ。
菅直人氏と直接話をしたことがある。最初は原発問題で表敬訪問に行った、とある外国の活動家に付いて行ったのだ。2014年だったと思う。すで民主党政権は終わり、自民党政権に戻っていた。「東電福島原発事故 総理大臣として考えたこと」という著書も出版済みだった。 その後も何度かお会する機会があったので、一度、思い切って尋ねてみた。2011年3月11日当時、チェルノブイリ原発事故のことをどの程度知っていたのか？と。 答えは、「報告書を読んでましたよ」だった。上っ面だけでなく、かなり詳細
報道の自由ランキングが第2次安倍政権以降急に下がったことは知られている。報道の自由、それは口裏合わせできない生の情報を集め、起きた事実を包み隠さず発信できること。意図が捻じ曲げられたり、隠蔽されていないかを検証できること。結局は事実の積み重ね。データの積み重ねなのだと改めて思う。
ChatGPTに計算問題をやらせると、少し複雑になるだけで間違った答えを出す。同じ問題を探しその答えを書いているだけだから。間違った答えがあれば間違うし、似て非なる問題なら答えが違う。計算問題は正誤が明確。しかし他の問題では正誤を確認にはその分野のことを知らなければ難しいだろう。
2003年8月14日にニューヨークで起きた大停電を覚えているだろうか。この時、ある友人が旅行でニューヨークにいた。停電発生はまだ多少明るい夕方だったと聞いている。そして停電発生の翌日に飛行機で帰国予定だったと思う。（但し帰国＝日本ではなく、停電はさほど珍しくないとある国への帰国だった。） 停電時、その友人はホテルにいた。すぐに何をしたかと言うと、真っ先にバスに水をため、その後すぐに水と食べ物を買いに行った。戻ると夜は寝るに限ると早めに就寝。（その間、ＮＹ市内では水がない、食
最近、パレスチナ擁護をすると、反ユダヤ主義だと言われる、というニュースがある。例えばグレタさんに対する決めつけがそうだ。 これを見て、ワクチンに懐疑的な人が、反ワクチンだとレッテルを貼られていたことを思い出した。 弁図を使って集合を図解すると、同じ構造であることが良くわかる。 反対者を「反ユダヤ主義」「ネオナチ」とレッテル貼りをすることで、自分の正しさを主張したいのだろう。 だとすれば、ワクチンの治験情報を調べてワクチンの問題点を指摘する人に対してさえ「反ワクチン」「陰
自己啓発。これまで何となく魅力を感じていたこともあるが、ある人の話を聞いてこれまで感じていいたモヤモヤがすっきりし、いろいろ納得できたことがある。 それは、自分の行動はそれまでの自分の知識と経験の延長線上にしか存在しない、ということ。「自己啓発セミナー」で何か気づいた気になっても、それは自分の知識と経験からの一時的な納得でしかない。そもそも、他人に自分が取るべき行動の方向性を指し示せるわけがない。複数の選択肢の中から自分が選んだ・気づいた、と思っていてもすでに方向性が制限さ
NHKはワクチン接種後に死亡した人の遺族を取材しておいて、コロナ死と誤解されるようにコメントを切り取り。さらに一応謝罪はしたが、その後、新聞各社が報じたタイトルがこれじゃあ、ウォッチしていない人・無関心層には全くワクチンの危険性が伝わらない。 これが大本営報道と言われるものの現代版なのだろうか。 現代の世論コントロールがあまりにうまく行っているというべきか。それほど人民が見透かされる状態にまでなってしまったというべきか。「反ワク」という陰謀論者を含んだカテゴリーを作ることで
今日はニュースを見たり聞いたりするだけで、無力感を感じている。 感染対策をやめて喜ぶ人ばかりを報道している。 現状をきちんと把握せずして、どうやって物事に対処していけと言うのか。 コロナウイルスは何も変わっていないのに。。。 データを集めることは大事。 連続性も重要。 データは、普段から集めていないと急に集められるものではない。 今のデータを今集めなかったら、将来いくら金を積んでも集められない。 データを集めることについて、金がかかる、無駄と思っているのだろうか。 コスパ
「○○は有効」が証明されなかった時、私たちは何をどう理解すればよいのか。統計の仮説検定を理解できれば、わかるんです。 統計的には帰無仮説「○○に差はない」が棄却される（確率がとても低い、例えば5％以下だと判断される）時、「○○は差はないとは言えない、だから差がある」と言います。例えば、ワクチンに効果がある、という主張は「ワクチンを接種してもしなくても同じ、差がない」という確率が低いことをデータで示しているのです。ほら、同じである確率（効果がない確率）はめっぽう低いから差があ
BingのAIが「お前の個人情報をさらして就職や学位取得をめちゃくちゃにするぞ」と脅しをかけたそうだ。それ以外にも、AIを訓練すればヘイトスピーチマシンになることは、以前から知られている。陰謀論も囁く。 何が起きているのだろうか？ AIは何かに追い付いた？ ふと思ったことがある。情報を鵜呑みにするとヘイターになるのではないか。情報を鵜呑みにする人は、すでにAIに追い付かれてしまったのではないか？ 今の所、AIにこのようにデータを"うまく"提示すれば、かなり簡単にAIヘイ
人気があるという「チコちゃんに叱られる！」ですが、私にはとても見る気がしません。（CGとリアルを重ねる技術はすごいですが、数分見ればOK） そんな中、興味深い記事を見つけました。記事のその先で、他人の価値観を押し付けられた時、自分はどう感じ、対処するかが問われていると思いました。 記事はこちら： チコちゃんの｢なんで?｣は最悪の愚問である…｢5歳児の罵倒芸｣に文化人類学者が本気で怒りを抱いたワケ 注目したのはこの部分。 「なぜ」という問いは、どの地平線で答えるべきかが定
NHKのラジオニュースを比較的頻繁に聞いています。2023/1/20 14時の新卒就職率があがっているとのニュースは、厚労省の主張として言っているようですが、注意すべきポイントがあまりに多く絶句しました。新卒内定率が2年連続であがった、理由はコロナの影響がおおむね解消されたからだ、と誤解させるような内容でした。 因果関係とは、ある要因を変化させれば結果が変わるという関係です。「コロナ影響解消」しているから「就職内定率2年連続増加」しているのだ、と聞こえるように、つまり因果関
