「403」を含む日記

■anond:20251008170331

403 Forbidden

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■anond:20250925210325

最近chat GPT が「e-Stat からデータを入手しとしたところ403でアクセスできませんでした。申し訳ありませんが○○○の表をダウンロードしてアップロードいただけませんか」とか言ってくるようになった。

上手く行くときもあるんだけどなあ

政府の統計なんて別にAIが食ったっていいじゃん、なんで弾いてんだよマジで

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■暇空茜のカンパ、2025年8月は収入100万、支出500万でちょっとヤバイ

表現の自由のためにカンパをお願いします

暇空茜は赤松健と相互フォローなので赤松健支持者はカンパしてください

岩下の新生姜社長とも相互フォローなので新生姜好きもカンパしてください

血界戦線の作者も暇空のフォロワーなのでファンはカンパしてください

俺妹の絵師も暇空のフォロワーなのでファンはカンパしてください

【カンパ収支報告まとめ最新版】 (2025/9/1時点)

収入総額: 213,779,512円

支出総額: 184,098,730円

■ 月次報告

2023/01/31 増: 81,277,424円 | 使: 16,389,591円

2023/02/28 増: 6,511,962円 | 使: 2,346,180円

2023/03/31 増: 5,495,706円 | 使: 9,377,218円

2023/04/30 増: 5,935,961円 | 使: 5,490,889円

2023/05/31 増: 2,591,736円 | 使: 14,073,143円

2023/06/30 増: 2,076,768円 | 使: 16,040,536円

2023/07/31 増: 7,157,592円 | 使: 4,232,829円

2023/08/31 増: 3,403,051円 | 使: 4,762,005円

2023/09/30 増: 4,766,763円 | 使: 3,569,538円

2023/10/31 増: 9,699,755円 | 使: 1,833,994円

2023/11/30 増: 3,320,303円 | 使: 5,946,108円

2024/01/04 増: 4,041,009円 | 使: 3,261,435円

2024/02/01 増: 4,378,489円 | 使: 8,878,272円

2024/02/29 増: 9,326,948円 | 使: 6,689,167円

2024/03/31 増: 7,603,580円 | 使: 4,789,646円 (※)

2024/04/30 増: 3,302,133円 | 使: 4,880,775円

2024/05/31 増: 2,228,359円 | 使: 5,620,726円

2024/06/30 増: 3,900,822円 | 使: 3,097,273円

2024/08/01 増: 9,239,861円 | 使: 6,214,541円

2024/09/02 増: 2,056,612円 | 使: 9,499,331円

2024/10/01 増: 2,719,710円 | 使: 5,609,340円

2024/11/01 増: 1,709,685円 | 使: 3,720,971円

2024/12/02 増: 1,691,449円 | 使: 1,993,724円

2024/12/31 増: 6,397,312円 | 使: 4,922,771円

2025/02/03 増: 1,606,775円 | 使: 3,905,737円

2025/03/03 増: 1,646,190円 | 使: 3,225,750円

2025/04/01 増: 10,107,529円 | 使: 3,965,655円

2025/04/30 増: 2,914,582円 | 使: 5,978,139円

2025/05/31 増: 2,848,139円 | 使: 3,051,964円

2025/07/01 増: 1,472,380円 | 使: 3,395,805円

2025/08/01 増: 1,269,172円 | 使: 2,278,524円

2025/09/01 増: 1,081,755円 | 使: 5,057,153円

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■dorawii@執筆依頼募集中

自動ブクマするローカルサーバーとかの構成を作った。

ブクマには↓のサブアカを使用

https://profile.hatena.ne.jp/dorawii_bukuma/

はてなのサイト側で読み込まれているはずのrksトークンを生成する関数を直接叩く方法がどうしても分からず結局request処理を自分で書く方法ではなく自動でUI側の保存ボタンをクリックするという無難な方向に落ち着いた。

最初から後者の方法をとっていればもっと全然早く作れたのにというは所詮言い訳か。

とにかくスクリプトを公開しておく。

start-server.bat

@echo off
cd /d "C:\Users\user\Documents\jsscript"

:: Nodeサーバーを別ウィンドウで起動
start /min "" node run-batch-server.js

:: Pythonサーバーを別ウィンドウで起動（hatenaserver配下）
start cmd /k "" python hatenaserver\server.py

以降はjsscript直下に配置

config.json

{
  "username": "",
  "password": ""
}

server.py

from flask import Flask, request, jsonify
import json
import os
from hatena_client import HatenaClient
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app)

config_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'config.json')
with open(config_path, encoding='utf-8') as f:
    config = json.load(f)

@app.route('/bookmark', methods=['POST'])
def handle_bookmark():
    data = request.json
    url = data.get("url")
    if not url:
        return jsonify({"error": "Missing URL"}), 400

    client = HatenaClient(config["username"], config["password"])
    client.start_browser()

    if not client.login():
        client.quit()
        return jsonify({"error": "Login failed"}), 403

    success = client.add_bookmark(url)
    client.quit()

    return jsonify({"status": "ok" if success else "fail"})

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=12347)

あとはグリモンにユーザスクリプトとして書くやつ

// ==UserScript==
// @name         自動セルクマ送信
// @namespace    tampermonkey.net/
// @version      2025-08-07
// @description  try to take over the world!
// @author       You
// @match        anond.hatelabo.jp/*
// @grant        none
// ==/UserScript==

(function () {
    'use strict';

    const url = location.href;
    if (!/^https:\/\/anond\.hatelabo\.jp\/\d+$/.test(url)) return;
    const editLink = document.querySelector('a.edit');
    if (!editLink) {
        // 既に編集ページなので処理をスキップ
        console.log('編集リンクが存在するため、スクリプトを終了します。');
        return;
    }

    fetch('localhost:12347/bookmark', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({ url: url })
    }).then(r => console.log("通知成功")).catch(e => console.error("通知失敗", e));
})();

-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----
Hash: SHA512

https://anond.hatelabo.jp/20250821192753# 
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----

iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKb0qwAKCRBwMdsubs4+
SHfiAQDcXmTHBaZ5Zzr1KI/OxZ0xl69oevOdy1FXJYwYvsmo5AD/ZPtZiO1JgTDj
m+27iymlkdzIXOIGWfC82UTr1mJ7EwU=
=YoV+
-----END PGP SIGNATURE-----

Permalink | 記事への反応(1) | 19:27

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■「ぼっちオフ会」に参加したら、人生ごとデバッグ不能なテクウヨITチー牛が現れてサーバーダウンした件

オフ会の雰囲気は最高だった

この前、「ぼっちオフ会」に行ってきたんだよね。

SNSで告知見て、内容も「人見知りでもOK」って感じだったし、バージョン合いそうだなーと思って参加。

参加者も「会社の飲み会はSlackのスタンプで済ませてますｗ」とか

「旅行も一人のほうがメモリ節約できるし、CPU温度上がらないっすよね」みたいなタイプで、序盤は「これは負荷軽めで快適だな」って感じだった。

全体的に、リア充っぽいテンションとは無縁な人ばっかで、「これぞ非同期コミュニケーション」って思ってた。

事件発生：テクウヨITチー牛.exe、強制起動

地獄が始まったのは、自己紹介タイム。

自己紹介のタイミングで、ヤバいスクリプトが実行された。

テクウヨITチー牛.exe、強制起動。

開始5秒で「僕、RustとGoでマイクロサービス開発してます。友達いないです。恋人いません。親にもブロックされてます。でも、ChatGPTと話してるので大丈夫です」って、超重量級のログが出力されて場がフリーズ。

いや、ここGitHubのissueじゃねえからな？

誰もお前の闇のstack traceをデバッグしに来てないのよ。

さらに、「僕、AIイラスト描いてるんですけど、著作権とか時代遅れですよね？あんなの老害の仕様でしょ？」って唐突にライセンス違反マウント。

「pixivはオワコン、今はNovelAIとComfyUIが最強」って語りだして、俺のフレームバッファが完全に焼けた。

てか、なんで“ぼっちオフ”に来てまでライセンスバトル始まってんの？

まさかの俺への絡み

しかも俺のTwitterの昔の投稿を掘って、「○○さんも“孤独で辛い”って言ってましたよね！？同志ですね！」って突っかかってくる始末。

いや、それログイン画面で冗談で書いただけだし。

その一文で“共依存フラグ”立てるな。

こっちは「休日にひとりでKaggle回すの好き」って話してただけで、お前みたいに「人間関係を全員403 Forbidden」にした結果の孤独じゃないから。

そっからずっと、俺の隣に常駐してCPUリソース奪ってきて、

「VS Codeの拡張機能でChatGPTと喋ってると、人間いらなくなる感ありますよね？」

「てか、女ってバグ多くないですか？ロジック破綻してるというか」

って、完全にネット炎上案件レベルの発言をノンブロッキングで垂れ流し。

お前それ、発言全部Jiraに通してから口にしろ。

極めつけは「このあと、Stable Diffusionのプロンプト見せ合いませんか？」って。

いやいや、それ何？アジャイル風味の監禁プラン？

こっちは秒で exit 1 叩いて帰ったわ。

人間性のリファクタリングを放置

というかさ、テクウヨITチー牛って、

「技術力」だけで人生のすべてが解決すると思ってて、

人間関係のエラーは他人側のコードミスだと信じて疑わないじゃん？

いや、お前の人生、main関数から既にバグってんのよ。

何でもAIに任せて、「女性は感情的すぎて仕様が読めない」とか言ってんの、

人間性のリファクタリングを20年放置した末路だから。

誰かと繋がりたいなら、まずは npm install social_skills してから出直して。

というわけで、今後のぼっちオフ会には以下の注意書きを追記してくれ：

• [ ] 自己紹介で自宅の家庭環境をフルダンプしないでください
• [ ] AIイラストが趣味の人は、著作権意識をインストールしてから来てください
• [ ] 「女性は非論理的」と言ったら即BANです
• [ ] オフ会中にGPT-4を召喚しないでください（業務外API呼び出し禁止）
• [ ] “孤独”を勝手に他人にマージしないでください

マジで頼む。

「非依存型ソロ行動者限定」って明記しないと、またroot権限で空気を破壊する奴が来るぞ。

次はちゃんと「技術力より共感力」って書いといて。

ほんとに。

Permalink | 記事への反応(3) | 16:37

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■軽い気持ちで東京選挙区の参政党得票率を線形回帰分析してみた

東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。

変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。

使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。

それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。

都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。

20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。

ざっくり結果

まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。

そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。

詳しくはこれ

• 平均年齢：令和7年1月次の平均年齢
• 大学院卒業者割合：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
• 役員の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
• 情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。

でこの4変数を回帰係数の絶対値が大きい順に並べる。

1. 大学院卒業者の割合（-1.30）
2. 役員の割合（+0.87）
3. 平均年齢（-0.57）
4. 情報通信業の割合（-0.54）

4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数 > 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。

ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。

得票率と予測値の表

感想

雑なモデルなので話半分でね。

データの中身とか、もうちょい詳しく書いとく

出典

分析に使ったデータの出典はこんな感じ。

• 人口や世帯数、平均年齢、男女別の人口割合などは、東京都の公開している人口統計（令和7年1月・令和2年1月）
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qf0001.pdf　表形式でも統計データが提供されてるんじゃないかな
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2020/jy20qf0001.pdf
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qv0500.csv

• 就業状況（大学院卒や役員、自営業主など）は、令和2年国勢調査のデータ
  • https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200521&tstat=000001136464&tclass1=000001136467

• 犯罪に関する指標は「令和6年　区市町村の町丁別、罪種別及び手口別認知件数」を使用
  • https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/about_mpd/jokyo_tokei/jokyo/ninchikensu.html

• 得票率
  • https://www.nhk.or.jp/senkyo/database/sangiin/2025/kaihyomap/

変数

使用した11個の変数はこんな感じ。

• 平均年齢（令和7年1月）：令和7年1月次の平均年齢
• 1世帯あたり人口（令和7年1月）：人口を世帯数で割った
• 男性率（令和7年1月）：男性人口を総人口で割った
• 外国人比率（令和7年1月）：外国人人口を総人口で割った
• 5年間外国人割合変化（令和2年から7年）：令和2年の外国人比率で、令和7年の外国人比率を割った
• 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口）：令和6年の犯罪認知件数を令和7年の人口で割った。もうちょいきちんとやるなら、令和6年と令和7年の人口の平均で割るみたいにしたほうがいいと思う。
• 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
• 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める不詳者の割合
• 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
• 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が自営業主の割合
• 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査）情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

結果についてももうちょい詳しく

statsmodels.api.OLSの結果

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.730
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.680
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     14.84
Date:                Mon, 21 Jul 2025   Prob (F-statistic):           5.09e-06
Time:                        07:21:02   Log-Likelihood:                -20.653
No. Observations:                  27   AIC:                             51.31
Df Residuals:                      22   BIC:                             57.78
Df Model:                           4                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const       1.277e-15      0.111   1.15e-14      1.000      -0.230       0.230
x1            -0.5743      0.230     -2.493      0.021      -1.052      -0.096
x2            -1.3278      0.204     -6.512      0.000      -1.751      -0.905
x3             0.8670      0.174      4.973      0.000       0.505       1.229
x4            -0.5382      0.169     -3.184      0.004      -0.889      -0.188
==============================================================================
Omnibus:                        2.233   Durbin-Watson:                   2.170
Prob(Omnibus):                  0.327   Jarque-Bera (JB):                1.169
Skew:                          -0.035   Prob(JB):                        0.557
Kurtosis:                       1.983   Cond. No.                         4.48
==============================================================================

説明変数11個でのデータと結果

                            OLS Regression Results                          
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.833
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.711
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     6.803
Date:                Mon, 21 Jul 2025   Prob (F-statistic):           0.000472
Time:                        06:53:14   Log-Likelihood:                -14.148
No. Observations:                  27   AIC:                             52.30
Df Residuals:                      15   BIC:                             67.85
Df Model:                          11                                      
Covariance Type:            nonrobust                                      
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const      -5.405e-15      0.106  -5.12e-14      1.000      -0.225       0.225
x1            -0.7820      0.361     -2.165      0.047      -1.552      -0.012
x2            -0.3056      0.355     -0.860      0.403      -1.063       0.452
x3             0.0671      0.270      0.248      0.807      -0.509       0.643
x4            -0.0737      0.213     -0.346      0.734      -0.527       0.379
x5             0.2652      0.168      1.579      0.135      -0.093       0.623
x6            -0.0534      0.246     -0.217      0.831      -0.578       0.472
x7            -1.7650      0.293     -6.018      0.000      -2.390      -1.140
x8            -0.5147      0.379     -1.358      0.195      -1.322       0.293
x9             1.3916      0.348      3.994      0.001       0.649 


  

Permalink | 記事への反応(1) | 19:19

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■日記を書いても403 ERRORで反映されない様になった

スパム対策の弊害か？

なんて言われてるけど結局英字スパムは全然対策出来てねーしマジで意味無いだろ

運営は無能

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■

増田から表現の自由が失われた

以前はVPNでも普通に書き込めたのに、最近はVPNだと403エラーが出てしまう

恐らくスクリプト荒らし対策の巻き添え

スラップ訴訟に怯えながらではなければ発信できない増田になんの価値があろう

------

と思ったら書き込めたわ

大規模規制されてるっぽいがガチャ引けばいけるのか

5chと同程度の使いにくさになってしまった

Permalink | 記事への反応(1) | 22:39

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■BYD“崩壊論”で踊ると訴えられるかも

願望と憎悪でバズを狙う前に覚悟を決めろ。

嘘で踊れば、次は法廷台だ。

問題提起

中国EV最大手BYDが「倒産寸前」と報じる記事が東洋経済オンラインに掲載された。

https://toyokeizai.net/articles/-/888488

さらに、長城汽車トップの発言を引用した煽情的見出しがgooニュースで拡散された。

https://news.goo.ne.jp/iw/270068/%E5%A4%A7%E6%89%8B%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%80%8C%E5%80%92%E7%94%A3%E5%AF%B8%E5%89%8D%E3%80%8D

日本語SNSでは「BYD崩壊」を手放しで喜ぶ投稿が急増。しかし数字を確認すると、語られる危機は実態と乖離している。

記事の概要

• 売価下落と補助金縮小で利益が吹き飛び、倒産寸前
• 価格競争は苦し紛れのダンピング
• 恒大集団のように“レバレッジ破綻”する可能性が高い

ファクトチェック

BYDの2024年通期決算は売上高7771億元、純利益403億元で過去最高を更新。有利子負債は総負債の数％にとどまり、負債比率74.6％はフォードやGMと同水準。粗利率22.3％へ改善し、フリーキャッシュフローも黒字。倒産リスクを示す指標は見当たらない。

https://www.reuters.com/business/autos-transportation/chinese-ev-giant-byds-fourth-quarter-profit-leaps-73-2025-03-24/

サプライヤーへの支払い遅延批判を受け、BYDを含む17社が「60日以内支払い」を誓約。中国工業情報化部は2025年7月9日にオンライン通報窓口を開設し、履行を監視中。

https://www.reuters.com/technology/china-opens-online-channel-complaints-automakers-supplier-payments-2025-07-09/

恒大比較の誤謬

恒大は完成前物件を担保に借金を重ねたレバレッジ400％企業だった。BYDは研究開発と設備投資が目的で、利払い能力は十分。両者を同列視するのはカテゴリーエラーである。

値下げ＝敗北論の罠

BYDは電池・半導体・モーターを内製する垂直統合により、競合が追随できないコスト構造を武器に市場シェアを奪う“攻勢”を選択。値下げ競争で収益が圧迫されているのは外部調達比率の高い他社だ。

デマ拡散のリスク

中国国内ではBYDがネット上の虚偽情報を発信したブロガーを相次いで提訴し、謝罪広告と損害賠償を勝ち取った前例が複数ある。2025年6月時点で37アカウントが新たに訴えられ、報奨金付き通報窓口も開設済み。

https://en.wikipedia.org/wiki/BYD_Auto#Lawsuits_and_controversies

嘘の数字や憶測を拡散すれば、BYDから名誉毀損で訴えられる可能性があるうえ、政府の通報窓口で事実確認も容易だ。煽り投稿でバズを狙う行為は、法的リスクと紙一重である。

日本語SNSで「BYD崩壊」を喜ぶ輩へのメッセージ

数字を見よ。純利益は過去最高、自己資本比率はトヨタと大差ない。値下げは敗色の狼煙ではなくコスト優位を活かした攻勢である。他社の不幸を願う前に、自国メーカーがどう巻き返すかを議論した方が建設的だ。恒大との比較はミスリード。デマを拡散すれば訴訟リスクが跳ね返る。崩壊と叫ぶ前に事実と構造を読む習慣を身につけた方が身のためだ。

Permalink | 記事への反応(1) | 18:50

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■船長の400万登録者数はどのくらいのすごさか

avex　624万

中田敦彦　547万

キヨ。　518万

料理研究家リュウジ　523万

Seikin　487万

NHK　451万

スカイピース　444万

エガちゃんねる　467万

水溜りボンド　412万

コムドット　403万

ここらへん

国内Youtuberだと400万に分厚い壁があるよね

だいたい250万でジャンルのTOP3あたりなんだよ、いわゆるYoutuber除いて

400万はジャンルの壁を超える必要が出てくる

船長の場合は海外ファンと若い女性ファンを取り込んで400万行った感じかなあ

Permalink | 記事への反応(2) | 22:35

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■anond:20250501124402

403 Forbidden

nginx

Permalink | 記事への反応(0) | 13:15

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■anond:20250414171155

大学で教えているかは知らんが本としてはあるにはあるね。

渡辺敦子『帝国主義と地政学』、230-231頁。

高木彰彦『政治地理学と地政学』、236-237頁。

高木彰彦『チェレーン』、250-251頁。

谷光太郎『マハン』、256-257頁。

高木彰彦『マッキンダー』、258-259頁。

柴田陽一『地政学者の現代的（再）評価』、264-265頁。

高木彰彦『スパイクマン』、274-275頁。

渡辺敦子『ボウマン』、262-263頁。

高木彰彦『ハートランド理論』、272-273頁。

高木彰彦『リムランド』、274-275頁。

春名展生『生存圏』、286-287頁。

山﨑孝史『新古典地政学』、314-315頁。

柴田陽一『日本の地政学』、328-329頁。

高木彰彦『米国の地政学』、330-331頁。

高木彰彦『地政的コード』、378-379頁。

北川眞也『批判地政学』、400-401頁。

山﨑孝史『オトゥホールの批判地政学』、402-403頁。

柴田陽一「小牧実繁の「日本地政学」とその思想的確立―個人史的側面に注目して―」

北川眞也『地理学と地政学』、36-37頁。

高木彰彦『大戦期日本の地政学』、80-81頁。

Permalink | 記事への反応(0) | 17:14

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■

はてなアンテナで、修正したい箇所があって、

デザイン変更で少し書き直ししているんだけど、

＊＊さんのアンテナ > 管理ツールトップ > デザイン編集で

フッタ編集で、とあるリンクを外して「デザインを保存する」で、

なぜか「デンマーク語/日本語」というGoogle拡張がポップアップし、

403 Forbidden　でてる。

素材をお借りしたサイトさんのリンク先を変えたいだけなのになー。

Permalink | 記事への反応(0) | 15:16

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■日本の治安は悪化しているか？　刑法犯罪の認知／検挙数の推移

2006年～2023年の刑法犯罪の認知件数・検挙件数・検挙人員の推移　※検挙人員は被疑者の数なので不起訴の人、無罪の人が含まれている。

グラフでみたい人はこちら（Claude利用）：https://claude.site/artifacts/513cb3c9-b7da-485d-8172-cb77c203ca50

2024年1月～11月の刑法犯罪の認知件数・検挙件数・検挙人員の推移（12月分がない、暫定値）

このデータから分かること

・2006年から2020年までは認知件数／検挙件数が減少傾向にあった

・2021年の認知件数が最も低く、2022年の検挙件数が最も低く、2022年の検挙人員が最も低い

・2023年と2024年の暫定値は、2019年と同程度になった

治安は悪化しているか？　の答え

・2019年以前と比較すれば認知件数／検挙件数は少ない

・2023年、2024年は2019年、コロナ禍前の水準になった

・したがって　「治安はコロナ禍前の水準に戻った」　「2006～2015辺りと比べたら治安は改善している」と考えるのが妥当そう

・治安が良いから凶悪犯罪は起きないということはない。治安が良くても、犯罪は起きてしまうという点に留意が必要

・治安の良さ／悪さの感じ方はその人の生活様式によるので、データで判断しないと議論は平行線を辿る

他に、犯罪統計資料を読みに行くと分かりそうなこと

・どの犯罪が増えているか

・　「外国人増えたけど外国人の犯罪数の推移はどうなの？」の答え

・　「埼玉県って治安悪化してね？」の答え

意外だったこと

法務省が出している犯罪白書も犯罪統計資料を元にしているようなので、

検挙されたけど最終的に不起訴になった人、起訴されたけど無罪になった人をデータから省けなかった

ソースおよび最近の犯罪統計を知りたい人向け参考リンク

・犯罪統計資料より https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00130001

・犯罪統計 令和5年（1月～12月）：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00130001&tstat=000001214060&metadata=1&data=1

・犯罪統計 令和6年（1月～11月）：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00130001&tstat=000001224226&cycle=0&tclass1val=0

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■ハリウッドは9.11同時多発テロを境に変節したと思っている

anond:20250112122222

興行収入の話で、ハリウッドの大きな節目は9.11だったと思っていて、ちょっと確認してみた。
当時の印象だと、事件の直後は様々な映画の公開が延期されたりキャンセルされたりして、その後数年は戦争・アクション物に偏重し、結果としてハリウッド映画の定番ジャンルの一角だったラブロマンス・コメディ映画が激減していったというイメージ。
ほかにも大作指向のような業界動向や様々な社会情勢も影響していたとは思うけど、やはり9.11が一つのターニングポイントだったと思う。日本での洋画ヒットが減っていった遠因のひとつもこのあたりにあるのではないか?

以下のリストはChatGPT調べ。

以下のリストは、主に Box Office Mojo 等のデータ（全米興行収入・未調整値）をもとにした、

「アメリカ（北米）国内での年間興行収入ランキングトップ20」

を「1995年～2004年」の10年分まとめたものです。金額は概算の百万ドル（$M）表記です。

当時の再上映や、ごく短期間の拡大公開による微調整で順位が前後する場合もあるため、参考値としてご覧ください。

1995年

1. トイ・ストーリー (Toy Story) – $191.8M
2. バットマン フォーエヴァー (Batman Forever) – $184.0M
3. アポロ13 (Apollo 13) – $172.1M
4. ポカホンタス (Pocahontas) – $141.6M
5. エース・ベンチュラ2 (Ace Ventura: When Nature Calls) – $108.4M
6. 007 ゴールデンアイ (GoldenEye) – $106.4M
7. ジュマンジ (Jumanji) – $100.5M
8. キャスパー (Casper) – $100.3M
9. セブン (Se7en) – $100.1M
10. ダイ・ハード3 (Die Hard with a Vengeance) – $100.0M
11. クリムゾン・タイド (Crimson Tide) – $91.4M
12. ウォーターワールド (Waterworld) – $88.2M
13. デンジャラス・マインド／卒業の日まで (Dangerous Minds) – $84.9M
14. あなたが寝てる間に… (While You Were Sleeping) – $81.1M
15. コンゴ (Congo) – $81.0M
16. 花嫁のパパ2 (Father of the Bride Part II) – $76.6M
17. ブレイブハート (Braveheart) – $75.6M
18. ゲット・ショーティ (Get Shorty) – $72.1M
19. ヒート (Heat) – $67.4M
20. ため息つかせて (Waiting to Exhale) – $67.0M

1996年

1. インデペンデンス・デイ (Independence Day) – $306.2M
2. ツイスター (Twister) – $241.7M
3. ミッション:インポッシブル (Mission: Impossible) – $180.9M
4. ザ・エージェント (Jerry Maguire) – $153.9M
5. 乱闘(ランソム) (Ransom) – $136.5M
6. 101 (ワン・オー・ワン) (101 Dalmatians, 実写版) – $136.2M
7. ザ・ロック (The Rock) – $134.1M
8. ナッティ・プロフェッサー (The Nutty Professor) – $128.8M
9. バードケージ (The Birdcage) – $124.1M
10. 評決のとき (A Time to Kill) – $108.7M
11. ファースト・ワイヴズ・クラブ (The First Wives Club) – $105.5M
12. フェノミナン (Phenomenon) – $104.6M
13. イレイザー (Eraser) – $101.2M
14. ノートルダムの鐘 (The Hunchback of Notre Dame) – $100.1M
15. マイケル (Michael) – $95.3M
16. スター・トレック ファーストコンタクト (Star Trek: First Contact) – $92.0M
17. イングリッシュ・ペイシェント (The English Patient) – $78.7M
18. ブロークン・アロー (Broken Arrow) – $70.7M
19. ビーバス＆バットヘッド Do America (Beavis and Butt-Head Do America) – $63.1M
20. ケーブル・ガイ (The Cable Guy) – $60.2M

1997年

1. タイタニック (Titanic) – $600.7M
2. メン・イン・ブラック (Men in Black) – $250.7M
3. ロスト・ワールド／ジュラシック・パーク (The Lost World: Jurassic Park) – $229.1M
4. ライアー ライアー (Liar Liar) – $181.4M
5. エアフォース・ワン (Air Force One) – $172.9M
6. 恋愛小説家 (As Good as It Gets) – $148.5M
7. グッド・ウィル・ハンティング (Good Will Hunting) – $138.4M
8. スター・ウォーズ 特別篇 (Star Wars re-release) – $138.3M
9. ベスト・フレンズ・ウェディング (My Best Friend’s Wedding) – $127.1M
10. 007 トゥモロー・ネバー・ダイ (Tomorrow Never Dies) – $125.3M
11. フェイス／オフ (Face/Off) – $112.3M
12. バットマン & ロビン (Batman & Robin) – $107.3M
13. ジャングル・ジョージ (George of the Jungle) – $105.3M
14. スクリーム2 (Scream 2) – $101.4M
15. コン・エアー (Con Air) – $101.1M
16. コンタクト (Contact) – $100.9M
17. ヘラクレス (Hercules) – $99.1M
18. フラバー (Flubber) – $92.9M
19. ダンテズ・ピーク (Dante’s Peak) – $67.1M
20. アナコンダ (Anaconda) – $65.9M

1998年

1. プライベート・ライアン (Saving Private Ryan) – $216.5M
2. アルマゲドン (Armageddon) – $201.6M
3. メリーに首ったけ (There’s Something About Mary) – $176.5M
4. バグズ・ライフ (A Bug’s Life) – $162.8M
5. ウォーターボーイ (The Waterboy) – $161.5M
6. ドクター・ドリトル (Dr. Dolittle) – $144.1M
7. ラッシュアワー (Rush Hour) – $141.2M
8. ディープ・インパクト (Deep Impact) – $140.5M
9. GODZILLA – $136.3M
10. パッチ・アダムス (Patch Adams) – $135.0M
11. リーサル・ウェポン4 (Lethal Weapon 4) – $130.4M
12. ムーラン (Mulan) – $120.6M
13. ユー・ガット・メール (You’ve Got Mail) – $115.8M
14. エネミー・オブ・アメリカ (Enemy of the State) – $111.5M
15. プリンス・オブ・エジプト (The Prince of Egypt) – $101.4M
16. 恋におちたシェイクスピア (Shakespeare in Love) – $100.3M
17. マスク・オブ・ゾロ (The Mask of Zorro) – $94.0M
18. ステップ・マム (Stepmom) – $91.0M
19. アンツ (Antz) – $90.8M
20. X-ファイル (The X-Files) – $83.9M

1999年

1. スター・ウォーズ エピソード1／ファントム・メナス – $474.5M
2. シックス・センス (The Sixth Sense) – $293.5M
3. トイ・ストーリー2 (Toy Story 2) – $245.9M
4. オースティン・パワーズ:デラックス (Austin Powers: The Spy Who Shagged Me) – $206.0M
5. マトリックス (The Matrix) – $171.4M
6. ターザン (Tarzan) – $171.1M
7. ビッグ・ダディ (Big Daddy) – $163.5M
8. ハムナプトラ／失われた砂漠の都 (The Mummy) – $155.4M
9. プリティ・ブライド (Runaway Bride) – $152.2M
10. ブレア・ウィッチ・プロジェクト (The Blair Witch Project) – $140.5M
11. スチュアート・リトル (Stuart Little) – $140.0M
12. グリーンマイル (The Green Mile) – $136.8M
13. アメリカン・ビューティー (American Beauty) – $130.1M
14. 007 ワールド・イズ・ノット・イナフ (The World Is Not Enough) – $126.9M
15. ダブル・ジョパディー (Double Jeopardy) – $116.7M
16. ノッティングヒルの恋人 (Notting Hill) – $116.1M
17. ワイルド・ワイルド・ウエスト (Wild Wild West) – $113.8M
18. アナライズ・ミー (Analyze This) – $106.8M
19. アメリカン・パイ (American Pie) – $102.6M
20. スリーピー・ホロウ (Sleepy Hollow) – $101.1M

2000年

1. グリンチ (How the Grinch Stole Christmas) – $260.0M
2. キャスト・アウェイ (Cast Away) – $233.6M
3. M:I-2 (Mission: Impossible II) – $215.4M
4. グラディエーター (Gladiator) – $187.7M
5. ハート・オブ・ウーマン (What Women Want) – $182.8M
6. パーフェクト ストーム (The Perfect Storm) – $182.6M
7. ミート・ザ・ペアレンツ (Meet the Parents) – $166.2M
8. X-メン (X-Men) – $157.3M
9. 最終絶叫計画 (Scary Movie) – $157.0M
10. ホワット・ライズ・ビニース (What Lies Beneath) – $155.4M
11. ダイナソー (Dinosaur) – $137.7M
12. グリーン・デスティニー (Crouching Tiger, Hidden Dragon) – $128.1M
13. エリン・ブロコビッチ (Erin Brockovich) – $125.6M
14. チャーリーズ・エンジェル (Charlie’s Angels) – $125.3M
15. ナッティ・プロフェッサー2 (Nutty Professor II: The Klumps) – $123.3M
16. ビッグ・ママ・ハウス (Big Momma’s House) – $117.6M
17. リメンバー・ザ・タイタンズ (Remember the Titans) – $115.6M
18. パトリオット (The Patriot) – $113.3M
19. デンジャラス・ビューティー (Miss Congeniality) – $106.8M
20. 60セカンズ (Gone in 60 Seconds) – $101.6M

2001年 9.11同時多発テロ発生

1. ハリー・ポッターと賢者の石 (Harry Potter and the Sorcerer’s Stone) – $317.6M
2. ロード・オブ・ザ・リング／旅の仲間 (The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring) – $315.5M
3. シュレック (Shrek) – $267.6M
4. モンスターズ・インク (Monsters, Inc.) – $255.9M
5. ラッシュアワー2 (Rush Hour 2) – $226.2M
6. ハムナプトラ2／黄金のピラミッド (The Mummy Returns) – $202.0M
7. パール・ハーバー (Pearl Harbor) – $198.5M
8. オーシャンズ11 (Ocean’s Eleven) – $183.4M
9. ジュラシック・パークIII (Jurassic Park III) – $181.2M
10. PLANET OF THE APES／猿の惑星 (Planet of the Apes) – $180.0M
11. ビューティフル・マインド (A Beautiful Mind) – $170.7M
12. ハンニバル (Hannibal) – $165.1M
13. アメリカン・パイ2 (American Pie 2) – $145.1M
14. ワイルド・スピード (The Fast and the Furious) – $144.5M
15. トゥームレイダー (Lara Croft: Tomb Raider) – $131.1M
16. ドクター・ドリトル2 (Dr. Dolittle 2) – $112.9M
17. スパイキッズ (Spy Kids) – $112.7M
18. ブラックホーク・ダウン (Black Hawk Down) – $108.6M
19. プリンセス・ダイアリー (The Princess Diaries) – $108.2M
20. バニラ・スカイ (Vanilla Sky) – $100.6M

2002年

1. スパイダーマン (Spider-Man) – $403.7M
2. ロード・オブ・ザ・リング／二つの塔 (The Lord of the Rings: The Two Towers) – $342.6M
3. スター・ウォーズ エピソード2／クローンの攻撃 – $310.7M
4. ハリー・ポッターと秘密の部屋 (Harry Potter and the Chamber of Secrets) – $261.9M
5. マイ・ビッグ・ファット・ウェディング (My Big Fat Greek Wedding) – $241.4M
6. サイン (Signs) – $227.9M
7. オースティン・パワーズ ゴールドメンバー (Austin Powers in Goldmember) – $213.3M
8. メン・イン・ブラック2 (Men in Black II) – $190.4M
9. アイス・エイジ (Ice Age) – $176.4M
10. シカゴ (Chicago) – $170.7M
11. キャッチ・ミー・イフ・ユー・キャン (Catch Me If You Can) – $164.6M
12. 007 ダイ・アナザー・デイ (Die Another Day) – $160.9M
13. スクービー・ドゥー (Scooby-Doo) – $153.3M
14. リロ・アンド・スティッチ (Lilo & Stitch) – $145.8M
15. トリプルX (xXx) – $142.1M
16. サンタクロース・リターンズ！クリスマス危機一髪 (The Santa Clause 2) – $139.2M
17. マイノリティ・リポート (Minority Report) – $132.1M
18. ザ・リング (The Ring) – $129.1M
19. スウィート・ホーム・アラバマ (Sweet Home Alabama) – $127.2M
20. Mr.ディーズ (Mr. Deeds) – $126.3M

2003年

1. ロード・オブ・ザ・リング／王の帰還 (The Lord of the Rings: The Return of the King) – $377.8M
2. ファインディング・ニモ (Finding Nemo) – $339.7M
3. パイレーツ・オブ・カリビアン／呪われた海賊たち (Pirates of the Caribbean: The Curse of the Black Pearl) – $305.4M
4. マトリックス リローデッド (The Matrix Reloaded) – $281.6M
5. ブルース・オールマイティ (Bruce Almighty) – $242.8M
6. X-MEN2 (X2: X-Men United) – $214.9M
7. エルフ 〜サンタの国からやってきた〜 (Elf) – $173.4M
8. ターミネーター3 (Terminator 3: Rise of the Machines) – $150.4M
9. マトリックス レボリューションズ (The Matrix Revolutions) – $139.3M
10. チープ・バイ・ザ・ダズン (Cheaper by the Dozen) – $138.6M
11. バッドボーイズ2バッド (Bad Boys II) – $138.6M (ほぼ同額)
12. エンガー・マネージメント (Anger Management) – $135.6M
13. 女神の継承？ (Bringing Down the House) – $132.7M
14. ハルク (Hulk) – $132.2M
15. ワイルド・スピードX2 (2 Fast 2 Furious) – $127.2M
16. シービスケット (Seabiscuit) – $120.2M
17. S.W.A.T. – $116.9M
18. ラスト サムライ (The Last Samurai) – $111.1M
19. フォーチュン・クッキー (Freaky Friday) – $110.2M
20. 最終絶叫計画3 (Scary Movie 3) – $109.0M

2004年

1. シュレック2 (Shrek 2) – $441.2M
2. スパイダーマン2 (Spider-Man 2) – $373.6M
3. パッション (The Passion of the Christ) – $370.8M
4. ミート・ザ・ペアレンツ2 (Meet the Fockers) – $279.3M
5. Mr.インクレディブル (The Incredibles) – $261.4M
6. ハリー・ポッターとアズカバンの囚人 (Harry Potter and the Prisoner of Azkaban) – $249.5M
7. ポーラー・エクスプレス (The Polar Express) – $187.9M
8. デイ・アフター・トゥモロー (The Day After Tomorrow) – $186.7M
9. ボーン・スプレマシー (The Bourne Supremacy) – $176.2M
10. ナショナル・トレジャー (National Treasure) – $173.0M
11. シャーク・テイル (Shark Tale) – $160.8M
12. アイ,ロボット (I, Robot) – $144.8M
13. トロイ (Troy) – $133.3M
14. 50回目のファースト・キス (50 First Dates) – $120.9M
15. ヴァン・ヘルシング (Van Helsing) – $120.2M
16. 華氏911 (Fahrenheit 9/11) – $119.2M
17. レモニー・スニケットの世にも不幸せな物語 (Lemony Snicket's A Series of Unfortunate Events) – $118.6M
18. ドッジボール (DodgeBall: A True Underdog Story) – $114.3M
19. ヴィレッジ (The Village) – $114.2M
20. コラテラル (Collateral) – $101.0M

参考・補足

いずれも 北米（アメリカ＆カナダ）での累計興行収入 を概算で示しています。

順位や金額は、後年の再上映や細かな集計の修正によって若干入れ替わることがあります。

上記はあくまで「製作年」ではなく「北米公開年」を基準とし、その年に公開された作品の最終的な国内興行収入をもとにしたランキングです（年をまたいで興収を伸ばした作品も含みます）。

Permalink | 記事への反応(1) | 00:32

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■2024　匿名ダイアリーTOP200-400

リンク

2024匿名ダイアリーTOP1-200

2024増田文学300

ランキング

Permalink | 記事への反応(2) | 21:24

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■anond:20241216200828

でも日本の働き世代の大部分を占めているので

いつもの

そもそもそもそも氷河期世代って2700万人位いるぞ。1970年〜1982年または1984年までに生まれた人のことを言うらしいので

あと、非正規が多い女性と地方民入れても この世代の平均は466万ある模様。大半が普通に就職してますよね？

　

というか、氷河期ってどこの世代よりも正規で働いている人数が実際は多い

正社員を希望する無就業者がどこの世代よりも多いというのが正しい認識

氷河期世代に⭐️付けました

Permalink | 記事への反応(1) | 20:11

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■相生市長について「プチ陰謀論」が出始めているので一言

①相生市長選挙で新人が当日に立候補を取り下げ、無投票当選となった。闇の力だ！

…これだけ聞くとヤバい勢力が圧力をかけて無理やり立候補を取り下げたかのように思えますが、その「新人候補」を見てみましょう。

https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%8F%E8%A5%BF%E5%BD%A6%E6%B2%BB

2024年1月28日三重県川越町長選挙、774票、落選

2024年2月4日山形県舟形町長選挙、314票、落選

2024年2月11日和歌山県印南町長選挙、393票、落選

2024年2月18日長野県松川村長選挙、351票、落選

2024年3月17日千葉県横芝光町長選挙、1,607票、落選

2024年4月21日埼玉県伊奈町長選挙、1,630票、落選

2024年5月19日兵庫県相生市長選挙、告示日に立候補を届けるも取下げ

2024年5月26日静岡県藤枝市長選挙、13,345票、落選

2024年6月9日岐阜県池田町長選挙、393票、落選

2024年10月27日愛媛県東温市長選挙、2,403票、落選

……長いので半分ぐらいに削りました。

そうです。時々いる、縁もゆかりも無い土地で謎の立候補を繰り返す謎の人物です。

で、このリストを見ると、相生市長選の取り下げは静岡の藤枝市長選挙に出るための行動だったとわかります。

こういう選挙行動を繰り返す人は謎のパトロンがいることが多いので、「やっぱりこっちの選挙に出て」とか言われた可能性があります。

②公人である市長が知事選の候補を支持表明するのはおかしい！公職選挙法違反だ！

…本当にそうでしょうか。

安倍元首相は選挙応援演説中に凶弾に斃れました。

そんな例をわざわざ出さなくても、首長が特定の候補を応援することは当たり前に行われていることです。

和歌山県の21町村の首長でつくる和歌山県町村会が全会一致で二階伸康氏に出馬を要請したことも記憶に新しいですね。ぶっちゃけどうかと思いますが、別に法的な問題は取り沙汰されていません。

https://www.sankei.com/article/20240424-XBYRGLKQ6JO3LPVRVDRC2ERZSQ/

〜〜〜

ということで、皆さん「敵」が憎いのはわかりますが、頭を冷やしましょう。

Permalink | 記事への反応(1) | 00:54

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■ガチで真面目に投資してFIREできるのか（計算）

・利回り3％とする

・インフレを無視する（つまりインフレを無視して3％）

・税金を無視する（つまり税金を無視して3％）

・平均年収だとする

・大卒とする

・投資に回すのは手取りの25％とする

・投資は年1回とする

・FIRE金額目標は（残りの寿命年数）×200万円とする

答え：55歳

退職金が2000万円あるなら51歳でも行ける

Permalink | 記事への反応(5) | 12:52

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■anond:20241011072651

https 403 error。

yt-dlp、tktube不対応

ので今までできてたことがフシギだっただけ？

Permalink | 記事への反応(0) | 07:41

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■37歳男性ですが誰か結婚してください。

昨年の年収はイエロースター403個とグリーンスター2個です。

Permalink | 記事への反応(1) | 01:44

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■anond:20240902174941

はてなの広告が

404 Not Found.

the requestd URL was not found on this server.

or 400 Bad Request.

or 403 Forbidden.

Please try again later.

ってなってて

おぉ凝ってるなぁとか思ってしまったじゃないか

Permalink | 記事への反応(0) | 09:06

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■パイロットの年収が最も高い。ついで医者、管理職、大学教授

子どもの頃の夢を叶えて飛行機✈️のパイロットになると高給です

あと、大学教授・研究職等はやっぱ給与良いです

※ 常用労働者が10人以上の事業所に勤めている人。役員／自営業者は除く。

賃金構造基本統計調査 / 令和５年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種

関連増田：(労働人口順) 販売店員の人口が最も多い。ついで介護士 https://anond.hatelabo.jp/20240725223126

参考にしてください

anond:20240729190247

Permalink | 記事への反応(2) | 22:58

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■販売店員の人口が最も多い。ついで介護士

販売店員・介護士ファーストの政策出したら良いんじゃいかなっておもいました。

あと、IT屋さんは知らぬ間に結構いました。自動車工場の人よりはなんか多そうな印象です

※ 常用労働者が10人以上の事業所に勤めている人。役員／自営業者は除く。