日本学術会議問題、6名追加任命へ。菅首相の決定的な国会答弁。｜馬の眼 ishtarist
11月2日衆議院予算委員会で、日本学術会議問題について、菅首相の決定的な答弁がありました。答弁を引き出したのは、立憲民主党の川内博史議員です。 川内 学術会議の会員の任命、あるいは六名を任命しなかったという問題は、総理しか解決できない問題ですよね。なぜなら、日本学術会議法に、総理が任命すると書いてあるから。さらに、学術会議法の7条1項には、「学術会議は210名の会員をもって組織する」と書いてあって、総理は累次、「学術会議は政府の組織だ、政府の組織だ」とこう仰っていらっしゃるので、210名の会員にする責任も総理は負ってらっしゃる訳でございまして、他方で日本学術会議がこの6名を任命してくださいと言い続ければ、推薦されている人以外を任命することは法的に絶対できないので、欠員がずーっと続く、これは政府として絶対やってはならないことだろうと、総理大臣としてやってはならないことだろうと思います。 （中
厚労省・新型コロナ陽性者データに内在する不可解な矛盾｜馬の眼 ishtarist
議論とデータ新型コロナウイルスの対応について、日本中で議論が巻き起こっています。曰く、検査数は増やすべきか否か、日本の実際の感染者数がどれぐらいなのか、いつごろ収束するのか、他国より対策がうまくいっているのか否か、全国一斉休校に意味があるのかなどなど。そうした議論は民主主義国家として望ましいものですが、しかし生産的な議論を行うためには、まず共有可能で信頼できるデータが必要不可欠です。 データ分析の世界ではgarbage in, garbage out「ゴミを入力すれば、ゴミしか出力しない」と、よく言われます。有意義な分析をするためには、最低限、データがまともである必要があります。まともなデータとは、最低限、正しいデータ入力と、論理的整合性が必要です。だからデータアナリストは、分析の前に必ずデータの整合性を検討し、矛盾のないカテゴリ体系を設計し、データの整備に過半の力を注ぐのです。 厚労省デ
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