電動車椅子の人が補助なしで電車に乗ろうとしてトラブルとなり、電車が運転見合わせに→どうしたらこんな事態を避けられるか様々な意見 - Togetter [トゥギャッター] https://togetter.com/li/2466709
またあったの？＞＜
対応が難しいとかアホなコメントたくさんあるけど、アメリカでは1990年のAmericans with Disabilities Act(ADA)で、地下鉄(Rapid rail)と路面電車(Light rail)は、車両側の車いす対応は義務付けでしかも日本の鉄道車両メーカーもそれにあわせて作ってるから、スロープ使わずに電動車いすで乗っても壊れないよ＞＜
[B! PC] 役所のデジタル化で「高齢者への対応」が問題になるが、今75歳の人はWindows95が発売された時45歳だったのになんで使えないのか？ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/2466918
使えないのは甘えとか言ってる人が目の前の箱か板で普及率の推移を調べる事すら出来ないんだから、年寄りにはもっと無理でしょ＞＜
図録▽パソコンとインターネットの普及率の推移 https://honkawa2.sakura.ne.jp/6200.html
汎用枯れてる度優位性方程式みたいなの＞＜；
多くの人が歩いた結果地雷が爆発しまくった道(ある程度枯れてる)と、あんまり人が歩いたこと無いのであんまり爆発してない道(枯れてない)で、なんかパラメータを当てはめて計算するみたいな感じの理論(？)ってあるのかな？＞＜
一般にインパクトファクターが高い論文誌と低い論文誌では、どちらの方が誤りが発見される事が多いとされてるのか(意訳)を4o miniさんに聞いたら、
"(超略)総じて言えば、インパクトファクターが高い論文誌の方が、誤りが発見される頻度は高くなる傾向にあると言えます。(以下略)" って返答だった＞＜
論文の場合、被引用数と誤りの発見率(？)ってどういう関係になってるんだろう？＞＜
理論上、関係を正しく調べる方法は無い？＞＜；
(未知の誤りを含めないと調べられない気がするけど、未知だから未知で調べようが無さそうだし＞＜；)
情報の総量と検証する人の数の比率で検証者の数が負けるととんでもない事になる説で考えると、SNSの時代になってしまったので、オレンジみたいななんでもかんでも調べまくるのが趣味みたいな人が大量に必要なのかも＞＜
なぜかオレンジ以外にそういう人見た事ないけど＞＜；
この日の議論おもしろい＞＜
2023年6月5日 - @[email protected]の投稿 - notestock
https://notestock.osa-p.net/@orange_in[email protected]/20230605/view#note_27caf0fdca225d8bad37cde6f1150421
オレンジは、既存のメディアを信じろなんて事は全然言ってなくて検証しろって言ってる＞＜
そういった側面、（ネットユーザーもどちらかというと猟友会同情側が優勢であろう）北海道の猟友会クマ駆除要請拒否問題を結び付けて考えるとおもしろそう＞＜
考えようによっては、パワハラ問題でいうところの県民側が、猟友会問題でいう所の公安委員会側になるわけじゃん？＞＜
orange
さんがブースト
パワハラを受けても黙って耐えていろ、と、実質的に住民から宣告されたも同然という状況が、当該自治体の職員にどのような影響を与えるのかが気になっている。また、一部の住民による自治体職員に対する、いわゆる「カスタマーハラスメント」的な行為に対する心理的ブレーキが外れないか、ということも心配（杞憂なら良いのだけど）。また、自治体としての職員を守る仕組みは、今後機能するのだろうか（既に一度機能しなかったわけで）。
自治体職員の人権が守られない状況となったとき、その自治体は、住民の人権を守る機能を維持できるだろうか、という問題でもあるかと。
（今どれだけ機能しているのかどうかは、不明にして分からないのだけれど、さすがにまったく何も機能していない、ということはないのではないかと……）
今回でいうと、
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/113345526748607228
の何らかの集団に相当するのが「オールドメディアは噓つきだ」という言葉だけで踊る層が参加率が十分高く、" より票田として重視され" るわけじゃん？＞＜；
「とにかく選挙に行け」って言っていい事あった？＞＜；
orange
さんがブースト
オレンジは（ちゃんと理由があって）安易には「選挙に行こう」とは言わない派だけど、
何らかの集団（例えば世代）の選挙への参加率（？）は、高ければより票田として重視されて、低ければ逆に軽視されることだけはその通りなので、
本当に適切にランダム（結果的にランダムに投票する層がまるごと居ても居なくても各候補者の得票率が変わらないようなランダム）であれば、少なくとも理屈の上では単純にその集団の声がよく届く効果のみ発揮する事ができそう＞＜
ドレイクの方程式みたいな感じで、情報の量やら検証者の数やらいろいろパラメータを並べて式にするのって出来ないのかな？＞＜（超意訳）ってGPT-4oさんに聞いたけど、
「誤情報の魅力とかを数値に落とし込むのはとても困難だろうから難しいんじゃね？」的な感じで「前向きに考えるのであれば、もしかしたら感染症モデル（SIRモデル）とネットワーク理論を組み合わせたら可能性はありそう」的な回答が＞＜
そういう回答が来るという事は、既存のものは無さそう・・・＞＜
オレンジがドアの近くで突っ立ってたからドアに鍵がかかってると思われて人だかりになっちゃった現象と、ひとつの噂が銀行や信金の取り付け騒ぎにまで至る現象、両方とも情報カスケード？＞＜；
Informational Cascadesっていうっぽい＞＜；
学校でドアの近くで立ったままオレンジ休憩する＞＜
↓
なんか知らないけど次に来た人が、（後から考えると）どうやらドアにカギがかかってると思ったようで、オレンジからちょっと離れた場所で立ったまま休憩（？）
↓
3番目に来た人も同様に、4番目に来た人も・・・
↓
5分経たずに10人以上の人だかりに＞＜；
↓
先生が来て「何の騒ぎ？ なんで教室に入らないの？」
↓
オレンジはその集団とは別のクラスなので知らんぷりして立ち去る＞＜；
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/108491375840533308
これ、Informational Cascadesって言うのか＞＜；
で、おすすめされた1992年の論文、なんか違う気がするけどこれはこれで偶然にも（？）オレンジの別の疑問に対応してるかも＞＜；（脱線＞＜；）
(PDF) A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades
https://www.researchgate.net/publication/24103748_A_Theory_of_Fads_Fashion_Custom_and_Cultural_Change_as_Informational_Cascades
- ＠orange_in_space
2017年 4月に登録
