『統計社会学』の必要性

<!--
this markdown file is optimized for qiita markdown at 2019-9-16
-->
#0. 統計社会学がやりたいこと
IoTならぬ **QoT** 
Quantification of Things―「モノゴトの定量化」


---
##0-0. 「モノゴトの定量化」
- 言葉の定義を決めるための根拠となる。  
- 論争に決着

---

##0-1. 定義を具体的に決めないと
「○○は差別・不適切・悪か？」に決着つかない

- 相撲は女性差別か
- 女性専用車は男性差別か
- アファーマティブアクションは「ダメ」か
- 怒鳴るのは体罰か

---

##0-2. 定義が定性的だと
例:差別を「属性を理由として不利益を与えること」としてみる
→何が不利益なのかは人それぞれ
→人によって差別だったり差別でなかったりする
→基準があいまいになることも

---

##0-3. 定義が定量的だと
「絶対的な物差し」ができる。  
基準を明確にできる。

---

##0-4. 例1. 「男は女を殴るな」の疑問点  
- 女性保護ではなく男性軽視の危険性。
- 不要な性役割を押し付けうる。
- 大阪では交際相手から<br />**暴力を振るわれた男子は女子高校生の倍以上** [1]

---

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/00f341e2-2d1c-eca4-a9ee-2e5e4f6efa50.jpeg" width="25%"/> 
出典[1]

---

- 男性の身長・体重には散らばりがみられる[2]
- 極端に低い・軽いのは男子の方がむしろ多い

---

<img width="483" alt="a.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/de4bde9b-83bb-9235-7a74-d853f7e76d65.png">

---

<img width="483" alt="b.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/e5e362b7-32cc-4de5-a2a4-da8c014453c5.png">

---

女子の身長・体重がちらばっていたなら 
男子は相手との身体差を選ぶことができる。

**実際は男子が散らばっているから**
**低身長・体重の男子はどの女子と交際しても不利**


---
##0-5. 「男は女を殴るな」の定量的議論

統計学的手法を用いて科学的妥当性を示す。
有意水準を設定してt検定

---

##0-6. 例2. 生存権のジェンダーギャップ

科学者「タイタニック号事故は女性を優先して救出した」
フェミニスト「それは違う！ファーストクラスを購入した金持ちが生き残ったんだ！」

---

- データマイニングソフト「Rapid Miner」のチュートリアルにタイタニック号の乗客データがある。
- 決定木による予測モデルを作って<br />「生存しやすい条件」を探し出すことが可能

---
<img width="860" alt="c.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/6e170a0f-afbd-96c6-b3cd-265ecb9e233a.png">  

---

一番最初の枝分かれ(最も大きな影響を与える条件)は「性別」であったとわかる。  

声だけ大きい非科学イデオロギストのデマを
科学的に否定できる。

---

##0-7. 利用だけでなく開発も

---

###0-7-1. 表データから数式を求めるソフトの開発


表データの法則発見は最小二乗法でできる。
最小二乗法は数式を決定する。
よって、
**最小二乗法で、表データの法則を数式に表せる！**

---

イメージとしてはこんな感じ

タイタニック号で生還できる確率
=(1.女 0.男)×0.32 + (家族の人数)<sup>2</sup>×0.4 + ...

---

**最小2乗法の考え方**


誤差を0に近づけたい (Σ誤差=0) 
×誤差はわからない

---

→残差を0に近づける(Σ(y-f(x))=0)
×正負の残差が打ち消しあってしまい、不正確

---

→残差の2乗を0に近づける(Σ(y-f(x))<sup>2</sup>=0)

絶対値Σ|y-f(x)|=0ではダメか

- 式の形を想像せよ。微分不可能。
- 連立方程式を代数的に解けない

---

(TDU17ec生は3年前期 計測基礎工学(鈴木先生) を思い出せ)

**最小2乗法の係数決定は「偏微分した式の連立方程式」でできる**

ことがわかる。
→数式を偏微分するアプリの開発

---

数式の偏微分

- 数式XMLをXSLあるいはXMLアプリで変換
- 数式を言語とみてパーサで処理

---

###0-7-2. オブジェクト「思考」プログラミング
モノゴトの体系をインタフェース継承を用いて整理することで
実装クラスがインタフェースの体系を「理解」するのではないだろうかというアイデア
以下、javaで設計する前提で話を進める。

---
イメージ

---

<img width="393" alt="d.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/28ac7e4a-106b-434b-a23c-172786fc47be.png">


---
インタフェースなので複数継承が可能。

---

問題点

- 雛形継承問題(メソッドが曖昧になる等の問題)
- インタフェースのフィールドは強制的に<br>public final static  

---

雛形継承問題→各インタフェースに説明メソッド、ドキュメント化メソッドを持たせて解決。  

---

フィールド→配列化。
配列をfinalすると、参照値は固定されるがその要素は依然書き換え可能。
あるいは命題クラス型自体にgetterやsetterを用意する。

---

###0-7-3. フェルミ推定(自動モデル化)アルゴリズム
オブジェクト思考の体系を利用して「モデル化して考える」機構を実現できないか

---

###0-7-4. 統計学シミュレータ
ミクロを記述してマクロを観測できる。
例:量子の振舞いを記述して、液体の混ざりあう仮定を観測

---


#1. 科学・学問とは何か

<img width="327" alt="e.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/1b6a6397-1b72-6de9-b1f3-697e0866ca0a.png">

---

科学、学問、イデオロギーの意味をそれぞれ辞書で調べてみた。
<img width="384" alt="f.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/0a880065-af9a-39f6-6af7-b886a505eb30.png">



---

#1-1. 決め手は「再現性」

イデオロギーも科学も知識体系であることは同じ。
違いは「再現性」の有無にある。

---

<img width="659" alt="g.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/0d759278-6950-f9f7-227a-96d679ee7fc3.png">

---

実施者等(定められた条件以外の如何なる条件)を
どう置いても同じ(ような)結果が得られる
これを再現性という。
科学には再現性があり、イデオロギーにはない。

---

#1-2. 社会カガクの問題点

ジェンダー・ガクの「科学でなくてイデオロギー」は再現性の低さを指摘しているとみるべき。  

---

イデオロギーの意味[3]
<img width="558" alt="h.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/5bf5d904-3041-df41-ee5c-050fa81f6756.png">

---

ようは、誰かをヒイキすることにつながる危険がある。

---

##1-3. ｼﾞｮｾｰｻﾍﾞﾂ界隈の大騒ぎが女性贔屓につながっている実例

- 男性の育休を叫ぶ割に、男性用DVシェルターが皆無な現状を放置<br />男性は安心して家の中で働けない
- 強姦罪と強制性交罪の違い<br />(男性被害者はそもそも無視)

---

- 男子の被害者が圧倒的に多い「デートDV」ですら「女性に対する暴力」と決めつける<br />(時代遅れな女性保護)

---

<img width="693" alt="i.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/319477/4044c4fe-0317-5331-7f36-3a0ac86002cb.png">

---

これらの現状を無視し、安易に賃金差、体力差だけで「男尊女卑」と決めつけてきた
ジェンダー界隈の責任は大きい  
社会カガク・人文カガクの潜在的な危険性

---

#2. 「科学の文法」統計学

---

#2-1. 統計が量子と日常をつなぐ
```java
Micro quantum;//微視 量子;
Macro everyday_life = statistic(quantum);//巨視 日常 = 統計(量子);
```
(※コードはイメージです)

---

#2-2. 量子→人、日常→社会で置き換えてみる
```java
Micro person;//微視 人;
Macro society = statistic(person);//巨視 社会 = 統計(人);
```
(※コードはイメージです)

---

#2-3. 「公平」「中立」の指標
狭い視野で`A`差別を無くすと、広い視野で`Not(A)`差別が生じることがある

- 医学系の女子減点 vs 工学系の女子加点

※広い視野で`A`差別を無くすために狭い視野で`Not(A)`差別を意図的に行うこともある(「逆差別」)

---
女性差別指標のイメージ表1(＋なら男尊女卑、－なら女尊男卑)

女性差別撤廃の |前|後
:-:|:-:|:-:
女子減点|+1(医学部)|0(差別撤廃)
女性差別指標|+1|0

---
医(大|(学部))の女子減点→大騒ぎ
**工学系大学の女子加点・女子推薦枠→スルー**

---
女性差別指標のイメージ表2(＋なら男尊女卑、－なら女尊男卑)

女性差別撤廃の|前|後
:-:|:-:|:-:
女子減点|+1(医学部)|0(差別撤廃)
女子加点|-1(工学系)|-1(スルー)
女性差別指標|0|-1

---

- 社会の問題:これが本当に公正なのか
- 報道の問題:表2の賛否はともかく、この考え方を報道しないのは本当に公平だろうか
- 誰もが納得する(→再現性の高い)指標が必要。

---


[1] https://mainichi.jp/articles/20160208/k00/00m/040/054000c
[2] http://www.mext.go.jp/prev_sports/comp/b_menu/other/__icsFiles/afieldfile/2018/12/19/1411922_084-105.pdf
[3] https://dictionary.sanseido-publ.co.jp/column/%E7%AC%AC45%E5%9B%9E-%E3%82%A4%E3%83%87%E3%82%AA%E3%83%AD%E3%82%AE%E3%83%BC