発達したいブログ

コンサータとかいう人類の叡智の結晶

【自分用メモ】久保拓弥著『データ解析のための統計モデリング入門』第6章

本当に個人メモ

6.1 さまざまな種類のデータで応用できるGLM

表6.1 確率分布とリンク関数の対応一覧

  確率分布 乱数生成

glm()の

family指定

よく使うリンク関数
(離散) 二項分布 rbinom() binomial logit
(離散) ポアソン分布 rpois() poisson log
(離散) 負の二項分布 rbinom() (glm.nb()関数) log
(連続) ガンマ分布 rgamma() gamma logかな?
(連続) 正規分布 rnorm() gaussian identity

 

6.2 例題:上限のあるカウントデータ

・上限があるので、ポアソンではなく二項分布を使う

・例題で使われるデータの説明

  • ある植物の個体iそれぞれにおいて、「Ni個の観察種子のうち生きていて発芽能力があるのはyi個、死んだのはNi-yi個」という観測データがあるとする。
  • 固体ごとに体サイズや生育環境に左右されて生き残る確率は上下するとする
  • 全部で100個体調べたとする。(個体1~個体100)
  • どの個体も観察種子数は8とする
  • 個体iの種子の生存確率はqiとする 
  • ※生存確率 = ある個体iから得られた1個の種子が生きている確率

・説明変数の説明

  • 個体の大きさ:変数xi
  • 肥料あげた(T) / あげない(C):変数f
  • つまり生存確率qiが大きさxiとか施肥fiでどう変化するか調べる
  • ・プロットすると下図f:id:takuro52006:20170502011738p:plain

データのサマリは以下

  f:id:takuro52006:20170505134532p:plain

・なんとなくわかること

  • 体サイズxiが大きくなると生存種指数yiが多くなるっぽい
  •  肥料をやると(fi=T)生存種子数yiが多くなるっぽい

 6.3 二項分布で表現する「あり・なし」カウントデータ

・「N個のうちy個が生存していた」みたいなデータでは、二項分布がよく使われる

・パラメタである生存確率qiの値によって、分布の形がいろいろかわる

 

6.4 ロジスティック回帰とロジットリンク関数

・ロジスティック回帰は、二項分布を使ったGLMのひとつ

6.4.1 ロジットリンク関数

・パラメータとして生存確率qiを指定する必要がある

・確率なので、0qi≦1 

・こういうときロジットリンク関数が使える

・ちなみにロジスティック関すの関数形は、以下になる

  qi = logistic(zi) = 1 / {1 + exp( -zi)}

・プロットすると、下図

f:id:takuro52006:20170502014642p:plain

・これの、logistic(z)のとこがqiで、z=β1i+β2ixiになるイメージ

・また、qiを変形すると、以下になる

 zi = log{ qi / (1-q) }

・この右辺のlog { qi / (1 - q) }をロジット関数とよぶ

 logit( qi ) = log{ qi / (1-q) }

・要するに、ロジット関数とロジスティック関数は、逆関数の関係にある

6.4.2 パラメーター推定

・yiがでる確率を全部かけると尤度関数ができるので、これを対数尤度関数にすると、logL( {Bi} )となる。(数式はめんどうなので割愛)

※qi は、二項分布の公式でだせるよ。 nCr x**r (1-x)**rみたいなの。

・そこまでわかれば、以下のglm()関数がかける。

 glm(cbind(y, N - y)  ~ x + f, data = d, family = binomial )

・そうすると、 {β1, β2, β3} = {-19.536, 1.952, 2.022}となる。

 

6.4.3  ロジットリンク関数の意味・解釈

・ロジスティック関数の逆関数であるロジット関数はzi = logit(qi) = log { qi / (1-qi) } となりこれが線形予測子に等しい

※ロジスティック関数はqi = logistic(-zi) = 1 / { 1 - exp(zi) }

・qi / (1-qi) = exp(線形予測子)= exp(β1 + β2xi + β3fi) = exp(β1) + exp(β2xi) + exp(β3fi)となる。

・このqi / 1-qiは、オッズ(odds)とよばれる

・オッズはこの場合は(生存する確率) / (生存しない確率) という比になる

・個体iの大きさが1単位増加すると、exp{1.95 (xi +1) }= exp(1.95xi) * exp(1.95) とかけるので、生存確率のオッズはexp(1.95)倍、つまり約7倍くらい増加する

・同様に施肥の場合は、exp(2.02)倍なので、7.5倍くらい増える

・このようにロジットリンク関数で生存確率を定義すると、さまざまな要因と応答事象のオッズの解釈が簡単にある

 

6.4.4  ロジスティック回帰のモデル選択

・あてはめはしたが、これが種子の生存数をもっとも良く予測するモデルかは不明

・説明変数はどちらか一方とか、あるいはどちらも使わないとか、のが予測はよいかもしれない

AICによるモデル選択

モデル  k

logL

deviance

-2logL

residual

deviance

AIC

一定 1 -321.2 642.4 499.2 644.4
f 2 -316.9 633.8 490.6 637.8
x 2 -180.2 360.3 217.2 364.3
x+f 3 -133.1 266.2 123.0 272.2
フル 100 -71.6 143.2 0.0 343.2

 

 6.5  交互作用項の入った線形予測子

交互作用項を追加してみる。交互作用項とは、体サイズxiと施肥処理の効果fiの「積」の効果

・交互作用項をいれた線形予測子は、以下のようになる

 logit(qi) = β1 + β2xi + β3fi + β4xifi

・glmで計算すると、{β1,β2,β3,β4} = {-18.5233,1.8525,-0.0638,0.2163}

・施肥処理しなかった場合:logit(qi) = 18.5 + 1.85xiくらい

・施肥処理した場合:logit(qi) = -18.5 -0.0638 + (1.85 + 0.216)xi  = -18.6 + 2.07xi くらい

AICは274くらいなので、x + fモデルよりも悪化している

・交互作用項をいれるときに注意することは、むやみに交互作用項をいれないこと

 

6.6  割算値の統計モデリングはやめよう

・ロジットリンク関数を使ったロジスティック回帰を使う利点のひとつは、生起確率を推定するときに(観測データ) / (観測データ)という割り算値を作り出す必要がなくなること

・観測値どうしの割り算とか、観測値の変数変換とか、こねくり回して応答変数をつくるのと、間違った結果を導きかねない

・例えば、観測データどうしの割り算だと以下のようなことが発生

  • 情報が失われる:例えば1000打数300安打の打者と、10打数3安打の打者をどちらも同じ「3割打者」として扱うと、「確からしさ」の情報が失われる
  • 変換された値の分布:分子、分母にそれぞれ誤差が入った数どうしを割算して作られた割算の値はどんな確率分布に従う?カウントデータに1を加えて対数変換すれば正規分布になる???
6.6.1 割算値いらずのオフセット項わざ

・ロジスティック回帰のように「N個のうちy個で事象が生じる確率」を明示的にあつかう二項分布を使うことで、割算値の使用は回避できる

・人口密度のような「単位面積あたりの個体」みたいなのは個体数/面積とか使われがちだが、このときオフセット項わざ使える

・人口密度を、xiの関数として定義し、人口密度 = exp(β1 + β2xi)とする

・以下のようにモデル化できる

 平均個体数λi = 面積Ai × 人口密度 = 面積Ai × exp(β1 + β2xi)

・変形すると、以下

 λi = exp(β1 + β2xi + log面積Ai)

・これで、zi = β1 + β2xi + logAiを線形予測子とする対数リンク関数になる

・logAiのように、パラメーターがつかないlogAiのような項をオフセッット項とよぶ。線形予測子にlogAiといゲタをはかせているいめーじ

・Rでは、オフセット項以下のように指定可能

  glm(y ~ x, offset = log(A), family = poisson, data =d)

 

6.7 正規分布とその尤度

正規分布は連続値のデータを統計モデルで扱うための確率分布

f:id:takuro52006:20170503230018p:plain

ポアソン分布と同じく平均値のパラメーターμをもつ

ポアソン分布とは違って標準偏差のパラメーターσでデータのばらつきも指定できる

・Rで図示する場合は以下

 > y <- seq(-5, 5, 0.1)

 >plot (y, dnorm(y, mean = 0, sd = 1) type = "l" )

・Rで確率密度を計算した場合は、以下

 pnorm(1.8, 0, 1)  - pnorm(1.2, 0, 1)

正規分布最尤推定について

 ・N人あらなる集団の身長データをY = {yi}とする。iさんの身長がyi。

 ・あるyiがyi -0.5Δy ≦y ≦yi + 0.5Δyである確率は、確率密度関数p(yi|μ,σ)と区間幅Δyの積であると近似できる。

 ・従って、正規分布つかった尤度関数は、以下となる   

    f:id:takuro52006:20170505124036p:plain

 ・また、対数尤度関数は log  L (μ,σ) とかける

 

6.8 ガンマ分布のGLM

・ガンマ分布は確率変数のとりうる範囲が0以上の連続確率分布

f:id:takuro52006:20170503234450p:plain

・s= 1のとき、指数分布になる

・平均はs / r、分散はs / r**2となるので、分散 = 平均 / r

・期間1 / rごとに1回おこるランダムな事象がs回起こるまでの時間の分布を表す

・架空植物50個体の葉の重量xiと花の重量yiの関係を調べる。

・花の重量yiが、平均uiのガンマ分布にしたがっている

・何らかの理由があって以下を仮定 

 ui = Axi**b

・右辺でA = exp(a)とおいて、全体を指数関数でまとめる

 ui = exp( a ) xi**b = exp(a + blogxi)

・両辺の対数をとると、以下となる

 logμi = a + b logχi

・これで対数リンク関数と線形予測子a + b logxiで平均μiが与えられた。なお、線形予測子の説明変数はxiではなくlogxiとなり、推定すべきパラメタは切片aと傾きb

・Rのglm()でパラメーター推定するときは、以下

 glm(y  ~ log(x), family = Gamma(link = "log"), data = d)

 

 

 

 

ADHD用の薬を飲み始めた

3週間ほど前に、ついに精神科にいった。

1年以上、精神科にいって治療しよう治療しようと思っていたが、

予約が2か月後で月に1回特定の日に電話予約しかできない、みたいなADHDにできないことを要求してくるADHDのための病院が多かったこともあり、これまで一度もちゃんと診断してもらったことが実はなかった。

ADHDは、マストじゃないけど面倒なことがとことん着手できないとう症状があります。)

 

しかし、まぁ比較的残業が少なくなって精神的に余裕があったのと、ウェブ予約可能な精神科を見つけたこともあったので、予約してみた。

 

予約してから2回ほど診療を受け、「ストラテラ」というADHD用の薬を処方された。これはざっくりいうと、「やる気スイッチ」がオフになりづらくするための薬だ。

もうちょっとちゃんと説明すると、ノルアドレナリンという神経伝達物質が増えることでモチベーションが上がると考えられているが、このノルアドレナリンはいったん放出されると回収されてしまう。このノルアドレナリンの回収を薬によって邪魔することで、すぐになくなってしまうADHDのモチベーションを保つ、という理論になっている。

なお、このストラテラ、風邪薬のように即効性がある薬ではなく、徐々に効く薬だという。(医者には効くまで2週間以上はざらにかかるし、効かない人もいると説明された。)

 

で、現在、服用し始めて約3週間経過したので、感じた副作用と効能を簡単に書いておこうと思う。ちなみに、最初2週間は1日40mg(カプセル1つ)、それ以降は一日80mg服用(カプセル2つ)している。

さらにちなみに、この薬は薬価がバカ高く、カプセル一つで3割負担でも150円くらいする。つまり、2つ服用している現在、1か月で約1万円ほど定常的に出費がかさむ計算になる。

 

話がずれた。

 

まず、副作用から。副作用としては、嘔吐とかめまいとか眠気とか書いてあったのだが、実際に感じたものとしては、

  • とにかく口が渇く。

これはストラテラのよくある副作用。本当にすぐ口が渇くのでとにかく口臭に気を付けざるを得なかった。つかれた。

  • お腹があんまり減らない。

食える量は変わらないけど、食わなくてもあまり空腹を感じなくなった。体重計が家にないのでわからないけど、なんとなく痩せた気はする。

  • 80mgにしてからは飲んだ直後から1~2時間ほど胃のむかつきみたいなものが出るようになった。たぶんこれが吐き気にあたるのだろう。

 

次に、感じた効果。

  • 今まで億劫すぎてできなかったことが少しだけ出来るようになった。

例えば、出したものをすぐ片付ける、掃除をする、スケジュールを書き込む、食器を洗う、などだ。

 

以上。

 

そんなわけで、最も困っている、「とにかくミスが多い」「特に作業系で衝動的に行動してしまいリスクを考慮できない」などについてはほとんど何も変わっていない感じがする。

前者については分かると思うが、後者についてはたぶんイメージがつかないと思うので軽く解説をする。

例えば、「豚肉を切る前にサラダ用のトマトを切らないと、サラダを作るときに包丁を洗わないといけなくなる」みたいなことを考慮せずに、勢いで野菜から切り始めてしまう、などだ。結果として、包丁を二回洗うことになったり、もしくは野菜に豚の菌がついておなかを壊すことになってしまったりする。これを仕事でやるとどうなるかは想像に難くないだろう。

 

さすがにこのままでは本当にクビになりかねないので、もう少し様子を見てダメなら、ストラテラだけではなく「コンサータ」というもう一つのADHD用の薬も併用することを考えている。

 

特にオチもないのでまとめると、病院に通って薬を飲んだけど、飛んでった金と副作用に見合うほどの効能が感じられない、という話

不動産屋に保証会社代と称して11万円ほどぼられそうになってみた

 

どうも、私です!

 

三菱無料試乗カーの純白ボディを一部銀色にマイナーチェンジさせたり、マレーシアで飛行機に先立たれたりして、今月のカード引き落としを見るのが恐ろしい!しのう!



さて、今回は前回に続いての、ちょっと役に立つシリーズ不動産屋篇です。

 

ぼく、春から憧れのサブカルIT系フレッシャー男子

f:id:takuro52006:20150319231153p:plain

  になろうと思って、2月終わりに下北にルームシェアで新居を契約したんですね。 

で、その過程でジ〇エステートっていう不動産屋を仲介したんですが、なかなかこの会社がおおらか且つ商売上手(糖衣)で、カンボジアかよ…ってくらいぼられそうになったのですが、サブカルIT系ry特有の機転と行動力でそれを回避したというお話です。

 

じっさいにぼられそうになったのはだいぶ後半なんですが、最初の方から、結構大事なことも電話の口頭確認だけだけでメール確認なかったりとか、メールの日本語間違ってたりとか、郵送された封筒の漢字間違ってたりとか、とってもおおらかふどうさんやさんだな(糖衣)、との印象を持ってはいたのです。

 

ただ、それ自体はただちに問題な訳ではないので、あんまり気にしてませんでした。

むしろ、日本人はこのおおらかさを見習うべきなのではなかろうか、くらいのノリでした。

 

が、実際に契約する段階から、一気に相手のおおらかさと商売上手さがみすゞ学園ばりの怒涛さで迫ってきたのです!

 

 なんか不動産屋って、契約するときに連帯保証人が必要なんですよ。で、連帯保証人がいない場合、保証会社とかいうのに10万くらい金払って保証人になってもらわなアカンのです。

 

それまでのジ〇エステートっていう不動産屋との話では、ぼくは幸いにも両親の身元が見栄え的にはわりとしっかりとしていたので、両親が連帯保証人でおkってことになってたのですよ。

 

だから、保証会社は要らないはずなのです。

 

が、なんと、ジー〇ステートが話の後に送りつけてきた契約金支払書を見ると、

しれーっと「保証会社 110,000」とか書いてあるではありませんか!!!

 

まぁ、「は????????????????(略)???????」

 

ってなるわけですよ。

 

で、むろん速攻メールを送りつけるんですが、そこはね、私もね、春からサブryですからね、

 

「連帯保証人いるから保証会社は不要だと思ってたけどちがうん?違うなら、いまいち理解してないのでお手数だけど理由教えてもらえたら嬉しいなー」」

 

みたいな歯車オブソーシャルな文面で、ジーエス〇ートという不動産屋さんの担当者に聞いてみましたよ。すると、

 

ルームシェアは不安だと大家さんが言ってまして」

 

のような、わたしの簡潔力は530000ですみたいなメールが。

 

連帯保証人について何も触れてないし、なんか全体的に雑だったので、つい、ちょっと、 初めてですよ…ここまで私をコケにしたおバカさん達は、ってなって、こんな↓かんじの

 

「しかし契約者は私一人で、最悪私一人だけでも家賃を支払えるだけの収入があることは確認済みで、かつ連帯保証人もついております。私個人に対する審査が問題無いのであれば、仮にルームシェアで同居予定の者が居なくなったとしても、問題無いのではないでしょうか。換言すれば、ルームシェアであることは保証会社をつけることの理由にはならないのではないかと存じますが、この点、オーナー様にご確認いただけないでしょうか。」

 

 他とかみ合わずに回り続ける暴走歯車みたいなメールを送りつけてしまいました。これはちょっと春からサryになれないヤツですわ…。もうしません…。

 

が、このクソ面倒なメールへの返信も、

「もう一度確認してみます。」

「やはり、どうしてもつけて欲しいようです…。」



とかいう、くく…簡潔力にすればざ100万以上は確実か、的なものだったのです。まじかよ。

 

さすがにsryになるぼくも、これはもうクリちゃんをレーザーで焼かれた某氏状態不可避で、

この時点で、不動産屋に対する情けを失し、見切りをつけて大家と直接交渉をすることに。



そこで、マンション名+大家 とかでぐぐってみたんですが、不動産業界の情報独占の仕組みは恐ろしいもので、

まっっっっっっっっったく、不動産屋以外の問い合わせ先が出てこないのです。

 

ほんとに。まじで。やってみ。びびる。

 

情報独占で儲けてる業界とは知ってましたが、ここまでとは思わず、敬意みたいな何かを途中から感じ始めるレベルに何も出てきませんでした。

 

勿論、不動産屋に大家さんの連絡先聞く訳にもいきませぬ(教えてくれない&口裏合わせされるかもゆえ)。

 

そこで、もう最後の手段で、直接契約する予定のマンションに凸ってみました。

やっぱりこの辺の行動力がryですよ。

 

行ってみると、ぼくが契約した新居は、実は町工場っぽい何かとつながっているマンション?アパート?になっていました。(内見のときは休日だったので閉まってて気づかなかった。)

 

すぐにその会社に電話かけ、わんちゃんアパートのオーナーさんにつないでくれないっすかねえ?とか頼んだところ、なんとかオーナーさんと話ができることに。

 

ついにラスボスや!魔人ブウや!とか思って交渉に向けて元気を溜めはじめるぼく!そして、yらしい快活な調子で喋りはじめる!

 

ぼく「ああああ、あの!こんど××号室に契約予定の者なのですすすが!あの、その、仲介して頂いてる不動産会社のジーエステ〇トさんに、契約の際にオーナーさまがどうしても保証会社をつけることを希望されてると伺ったのですが、あの、」

 

オーナーさま「いや別にどうしてもって訳じゃなく、ちょっと心配だな、っていうのがね。ありまして。」

 

ぼく「あああああの、一応ですね、(不動産に送りつけた長文メールの序盤まで喋る)で、…」

 

オーナーさま「あー、なるほど。なら、保証会社だいじょうぶですよ。」」

 

ぼく「ファッ!?!?!?!?(ほぼ交渉してない)」



みたいな感じで、一瞬で、保証会社つけなくてOKということに。

 

純粋悪魔人ブウかと思って(失礼)元気玉投げようとしたら完全に善良な人だったみたいな何かですわ。元気を分けてくれた皆に謝りたい。



で、その場で、「大家さまに直接聞いたら保証会社いらんって言われたから11万円は支払わないやでー」と不動産屋にドヤ声で伝え、無事、11万円支払わずにすみました。



ここまでが、とりあえずの一部始終でございます。



ここからは僕の想像ですが、たぶん、不動産屋と保証会社がくっついてて、保証会社契約させると、不動産屋にマージンが落ちるしくみになってるのだと思われます。

 

そして、今回はたまたま、大家さんはそこに組み込まれてなかった&優しい方だったので、直接交渉(?)の結果なんとかなったのでしょう。



まぁそんな訳で、みなさん、不動産屋を選ぶときは慎重に!

 

そして、世の中、電話してお願いとかをすると意外となんとかなります!

 

とりあえず電話してお願いしてみましょう!可能なら、実際に会って上目使いとかを駆使しましょう!そしてドラゴンボールのナメック聖篇を読みましょう!









【慶應生限定】タダで四季報見れるよ。

なんか、意外と皆知らないっぽいので、keio.jpで就職四季報とかタダで見る方法を解説しますね。

タイトルにもある通り、慶應のシステムなので、塾生限定です。

 

まず、keio.jpにログインすると、下記にあるようなページが出ますよね。

で、分かりづらいんですが、左下にある「メディアセンター」をクリックすると、
「kosmos library」と「電子ジャーナルデータベース」って表示されますので、「電子ジャーナルデータベース」のほうを開いてください。

 

f:id:takuro52006:20150318113344p:plain

 

そしたら、こーいうページが表示されるので、「サービス利用開始 GO」(GO にそこはかとなく慶應を感じる)をふつーにクリックして

 

f:id:takuro52006:20150318113942p:plain

 

なんか画像貼るのダルくなってきた…。

のでちょっとしばらく文字だけで説明すると、

このあと

 

選んでください

・電子ジャーナル

・データベース

って表示されるので、上の「電子ジャナーナル」を選んでください。

で、以下のページが出るんで、検索窓に「週刊東洋経済」で検索を。

f:id:takuro52006:20150318120827p:plain

検索すると、「週刊東洋経済」が出て来るので、それを開くと、

以下にあるようなページが出現します。

あとは、そのページ←側の「カテゴリ」ってとこにいろんな四季報があるので、そこクリックすると、それぞれの四季報がタダで見れるのです。

 

f:id:takuro52006:20150318121308p:plain

 

で、ためしに「就職四季報」を開くと、こんな感じのが出てきます。

 

f:id:takuro52006:20150318121818p:plain

売上とか、従業員とか、都道府県とか、業種とかで検索して会社を探すことができます。ベンリ!

就職四季報以外にも、会社四季報で大手企業、未上場会社版では中小企業やベンチャーの情報を調べることができるのです。

さらに、四季報以外にも、東洋経済の記事自体も検索できるので、企業名で記事検索すれば、その企業の最近アツい記事を読むことができたりします。

 

こんな感じで我が慶應のデータベースはまーじで優秀なので、是非使いまくってください。
ほんと卒業したくない!!!

【慶應生限定】タダで四季報見れるよ。

なんか、意外と皆知らないっぽいので、keio.jpで就職四季報とかタダで見る方法を解説しますね。

タイトルにもある通り、慶應のシステムなので、塾生限定です。

 

まず、keio.jpにログインすると、こーいうページが出ますよね。

で、分かりづらいんですが、左下にある「メディアセンター」をクリックすると、
「kosmos library」と「電子ジャーナルデータベース」って表示されます。
この、「デンジャーナルデータベース」をクリックしてください。

 

f:id:takuro52006:20150318113344p:plain

 

そしたら、こーいうページが表示されるので、「サービス利用開始 GO」(なんかセンス無い)をふつーにクリックして

 

f:id:takuro52006:20150318113942p:plain

 

なんか画像貼るのダルくなってきたのでちょっとしばらく文字だけで説明すると、

このあと

 

選んでください

・電子ジャーナル

・データベース

みたいのが表示されるので、上の電子ジャナーナルを選んでください。

で、以下のページが出るんで、検索窓に「週刊東洋経済」で検索を。

f:id:takuro52006:20150318120827p:plain

検索すると、「週刊東洋経済」って出て来るんで、それをクリックすると、

こーいうページが出てきます。

で、←側の「カテゴリ」ってとこにいろんな四季報があるので、そこクリックすると、それぞれの四季報がタダで見れるのです。

 

f:id:takuro52006:20150318121308p:plain

 

で、ためしに「就職四季報」を開くと、こんな感じのが出てきます。

 

f:id:takuro52006:20150318121818p:plain

売上とか、従業員とか、都道府県とか、業種とかで検索して会社を探すことができるのです。ベンリ!

就職四季報以外にも、会社四季報で大手企業、未上場会社版では中小企業やベンチャーの情報を調べることができるのです。

さらに、四季報以外にも、東洋経済の記事自体も検索できるので、企業名で記事検索すれば、その企業の最近アツい記事を読むことができたりします。

 

こんな感じで我が慶應のデータベースはまーじで優秀なので、是非使いまくってください。
ほんと卒業したくない!!!

アイドル現場は「弱いつながり」たり得るのか?

世界の皆さんこんばんは!

金色のお水に身を任せると、キーボード打ちがなんだか楽しくなってくることが分かりました。有益!


先日、ゲンロンカフェに行きまして、これ見てきたんですよ。これ。


Google Calendar

 

19時スタート30時終わりとかいう他の追随を許さない圧倒的コスパのイベントでした。あまりのコスパの良さに、最初50人くらいいた客がイベント終了時には8人になってましたしね。

 

 

まぁ要するに、完全に頭悪いトチ狂ったイベント(良い意味でだから!エゴサしてブロックしないでくれえ~~~~)だったのですが、最初の2時間くらいはまぁまぁまともだったんですよ。

 

そのなかで、PIPというアイドル

「アイドルをつくるアイドル」PIP:Platonics Idol Platform

をプロデュースしてる、『アーキテクチャの生態系』

Amazon.co.jp: アーキテクチャの生態系――情報環境はいかに設計されてきたか: 濱野 智史: 本
までは学者だったはずの濱野智史さんが言ってたことが気になったのです。

 

あ、全然関係ないんですが、PIPの中だったらぼくはまきちゅん推しです。学歴コンプレックスとかいうツボを刺激してくるアイドル!

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で、まぁ、まきちゅんにツボを刺激されて興奮してるとかしてないとかしてるとかっていう話はどうでもよくてですね。

濱野さんの話によれば、アイドル現場は「弱いつながりがたくさん生まれる場」ってことなんですが、僕、これは普通に間違ってると思うんですよ。

 

まず弱いつながりとはなんぞやってところなんですが、これ、ストロングタイズ/ウィークタイズの、ウィークタイズですよね。

東さんの『弱いつながり』Amazon.co.jp: 弱いつながり 検索ワードを探す旅: 東 浩紀: 本を藤沢ビッグカメラ9Fのジュンク堂で立ち読みした限りでもそうでした。

で、ストロングタイズ/ウィークタイズですが、まぁ早い話、

メンバーシップの中でのみアクセス可能、固定的で継続的、な関係性がストロングタイズ

開かれており誰にでもアクセス可能、浮動的で非継続的、な関係性がウィークタイズ

だと僕は理解しております。

 

アイドルの現場は、確かに、それまでの日本を支えていた強固で狭いメンバーシップ型の〈場〉と比べれば、緩やかに見えます。

が、それはあくまで相対的にストロング性が小さいという話であって、ウィークな訳では無いと思うのです。

 

アイドル現場の人間関係って、すっごい閉じてて固定的で、そこで行われるコミュニケーションの様式もかなり限定されてる(アイドルの話か他のヲタの噂話)のです。

つまり、同じメンツが同じ話をひたすらひたすらしてる、という関係性なのです。

無論、このような関係性自体は非常に一般的で、それ自体悪い訳では全く無いのですが、少なくとも、「ウィーク」では無いと思うんですよ明らかに。

ただ、「ウィーク」でないからといって存在意義が無いかといえばそんなことは無いと僕も思っています。

 

ストロングかウィークかということよりも、階層によってアクセス可能性が損なわれないような〈場〉をたくさん作っていくことによって、社会一般に、いろいろな関係性へのアクセス可能性を高めることが重要なのです。

 

なんか尻切れトンボ感はんぱないですが、ぼくはちょっともうねむくてねむくてしにそうなのでここまでにします。

おやすみなさい。

 

最後に記事書いてから一年経過してて驚愕した

まぁ、それだけなんですけど。

 

この一年、いろいろブログを書く動機になるもの(就活、映画、本、スタバで女子大生が1時間半くらいひたすらセックスの話してた事件、etc)はあったし、実際エントリーもいくつか途中まで書いたんですが、いかんせん、書ききる前にダルくなっちゃうんですよね。

で、ダルくなるたびにこう思ってました。

 

報酬も無く「ブログ書いてるやつは頭がおかしいのでは?(良い意味)」と。

 

ちなみに、「部屋の掃除をきちんとできるやつが頭おかしいのでは?(良い意味)」とかも毎日のように思っている

ので、これを鑑みるに、どっちかというと私サイドが頭おかしい(悪い意味)で、ブロガーもキレイ好きな皆さんも、自信を持って生きてください。

私だって、部屋が汚くても、地図読めなくても、朝起きれなくても、忘れ物多くても、ゼミの教授に迷惑かけても、4年の秋なのにまだあと12単位も残ってても、、失恋しても、1万円分合宿代立て替えた人からお金返してもらったら封筒に5千円しか入ってなかったけどなんか要求しづらくて結局5000円は諦めることにしてしまっても、一昨日電車に乗ってたら僕の隣に座ってきたおっさんが明らかに反対側空席でスペースあるのにやたら肘張ってチャージしてきたから負けじと体入れてたらおっさん逆切れしだして電車内でおっさんとケンカして乗客の皆様には多大なる迷惑をおかけし大変申し訳ございませんくても、こんなに自信を持っていきているのです。

 

で、ブログですが、やっぱり自分のためにも書いた方がいいので、もうちょっと更新しようと決意を新たにしました。

 

ので、こないだ今日見た園子温監督の『ヒミズ』の感想でも書きます。

二階堂ふみさんこれからもがんばって欲しい素晴らしい。

 

はいおやすみなさい。