右翼にも左翼にも勧めたい「韓国併合への道 完全版」
韓国や在日韓国・朝鮮人の“歴史認識”には困惑する事が多い。しかし、彼らの主張の是非を判断する材料に事欠く人も多いであろう。中国史や欧州史のファンはいても、朝鮮半島史は人気では無いからだ。そんな知識の狭間を埋めてくれるのが、呉善花氏の「韓国併合への道 完全版」だ。 第1章から第10章までが、朝鮮半島から見た韓国併合までの政治史になっており、日清、日露戦争の経緯が描かれている。中華思想をより所とする古代社会的な朝鮮社会が、内部分裂を続けることにより、社会体制の刷新が出来ず、独立の維持に失敗していく様子が良く分かる。2012年の加筆により、第11章で併合後の日本統治の実情が示され、第12章で現代の反日感情事情が語られている。 1. そもそも李氏朝鮮はダメな国だった 本書では経済や風俗の描写がほとんど無いのだが、李氏朝鮮は古代社会的な側面を色濃く残し、極端に政府機能が弱かったようだ。奴隷のいる身分
ブラック企業は無くならない ─ 社会学者の卵の会話にある無責任
東京大学大学院総合文化研究科の古市憲寿氏・川村遼平氏と上智大学大学院グローバル・スタディーズ研究科地域研究専攻博士前期課程の大野更紗氏の対談記事が公開されている（前編、後編）。何だか初々しい。 院生を掴まえて批判するのは心が引けるが、気になった事がある。ブラック企業を批判するのは良いのだが、ブラック企業が果たしている社会的な役割を考察していない点だ。 1. ブラック企業以外の雇用先はあるのか？ ブラック企業に負けないように、これからは労働法と社会保険の知識が必要だとか、労働基準監督署が機能不全だとか、ブラック企業が潰れればいいとか言っている。初々しいのだが、労働争議は戦前からある問題で今に始まった事ではないし、ブラック企業が無くなったときに雇用先があるとは限らない。特にブラック企業が消失したときの事を考えていないのは問題であろう。 2. 市場価値の高い労働者はブラック企業に勤めない ちょっ
家賃に見る価格の下方硬直性
デフレの問題は大きく二つあり、実質金利の高止まりと、価格の調整速度の低下だと考えられる。物価が下がっているのに後者が問題になるとは考えられない人もいるようだが、価格の調整が速い家電製品のような財がある一方で、賃金等の調整は遅いと思われている。そして意外に価格が下落しないモノを見つけた。家賃だ。 1986年はバブル前の円高不況で1987年ぐらいから地価や株価が上昇しはじめたのだが、1992年に土地バブルが弾けた後も2003年ぐらいまで家賃は上昇し続けている。土地は借家やアパートなどの主要な投入要素の一つだが、11年ぐらいラグがあるわけだ。そして地価は80年代の水準に下がったのに、家賃は高止まりを続けている。 教科書的なミクロ経済学の説明では、地価が下がって家賃が高止まりしているのであれば、土地を買収して大家を始める人が出てくるので、家賃が下がるか土地があがるかして、両者の価格推移は安定的にな
統計データとあわない晩婚・非婚化の非正規雇用増加要因説
社会学者の筒井淳也氏へのインタビュー記事と私の文章が冗長なので、上村祐一氏が「日本で晩婚化が起きているシンプルな理由」で、晩婚化・非婚化に関する原因考察を短くまとめている。 「世の中の８４％の女性は、年収が４００万円に届かない独身男性を恋愛や結婚の対象外と考えている」ので、その年収に届かない非正規社員（「非正規社員の平均年収は全ての年齢階級において、３００万円前後」）の増加が、晩婚化・非婚化の原因だそうだ。筒井氏も「安定した所得を見込めるような職についている男性がどんどん減っている」と指摘しているので、上村氏の考えは筒井氏と同様のようだ。 上村氏の文章からは、女性が結婚相手の男性の年収400万円を基準にしている理由は明確ではないが、筒井氏は妻が夫に経済的に依存できることが結婚のメリットだとしているので、それと同じと考えて良いであろう。何気なく聞くともっともらしい。 しかし、非正規雇用の増加
あなたを馬鹿に見せる15の英文法の間違え
"15 Grammar Goofs That Make You Look Silly"と言うinfographicがTwitterで流れていた。恐らく英語ネイティブが良く間違える混同表記で、英語を扱う日本人も知っておいた方が良いので内容を紹介したい。英語熟練者はネイティブでもこんなモノと笑う所らしいが、英語運用能力が低い人は笑ってもいられない現実がある。 追記(2012/03/07 16:00):タイトルの「間違え」にツッコミが多数あったのだが、辞書を引いた限りは『「間違い」に同じ』とあり問題が無さそうなので、そのままにしておく。なお、大辞泉にも『間違え』があり、時事ドットコムのタイトルも「座り間違え」になっていた。 1. YOURとYOU'RE 中一レベルだが、最初はこれ。 2. IT'SとITS これも中一レベルだが、序盤は誤字・脱字的なもののようだ。 3. THERE / THEIR
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
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