タグ : データのチカラ

最近、東京のカラスが増えたと感じる理由


この記事の所要時間: 40秒 〜 50秒程度(2215文字)


都の対策で減ったと言われている東京のカラスが、最近、また増え出したように感じられる。街を歩いていてカラスを見かけることも多く、カラスが減っている状態に慣れたせいか、見ると少しぎょっとする。無闇に生き物を嫌うのは良くないと思うものの、いずれにせよ気持ちのいいものではない。
 
さて、ここまでは自分の印象なのだが、実際はカラスは減っているという。東京都環境局のデータによれば、平成27年度(2015年度)の都内におけるカラスの生息数は11,900羽で、前年度と比べて3,000羽の減少となる。少し長期的にデータを見ても、徐々に減ってきている感じ。増えたり減ったりを繰り返しているものの、2015年度の生息数は直近のピーク(2008年/21,200羽)の半分近くなので、減っているのは間違いないだろう。
 
自分の印象では増えているものが、公式のデータ上では減っている不一致な状態。では、なぜこんな食い違いが起きるのだろうか。今回は、この不一致の理由について、データで考えるときの注意を織り交ぜつつ考えてみよう。
 

credit: gounder via pixabay

 
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空調の設定温度は科学的根拠で決められる?


この記事の所要時間: 420秒 〜 520秒程度(2452文字)


今年もクールビズがはじまった。最近はクールビズに関係なくノーネクタイの人も多く、5月1日から「はじまった」という印象が弱くなるほど。それだけこのキャンペーンが成功しているということだろう。
 
今年のクールビス開始のニュースで目立ったのは、設定温度28度に科学的根拠がなかったという話題。その真相は定かではないが、「さもありなん」という感じだ。なぜ、「さもありなん」かといえば、空調の設定温度が科学的根拠で決められるという前提があやしいため。今回は、空調の設定温度が科学的根拠でも簡単に決められない理由を、データ活用の視点で説明してみる。
 

credit: matuska via pixabay

 
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スマホアプリ、1日10本は使い過ぎ!?


この記事の所要時間: 240秒 〜 340秒程度(1617文字)


現代の生活に欠かせないスマートフォン。もちろん、まだまだフィーチャーフォンを使っている人もたくさんいるが、一度スマホを使ってしまうとなかなか手放せなくなる。最近は、常に手元にないと落ち着かないなどという人も多いようだ。
 
このスマートフォンについて、おもしろい調査結果があった。スマホでのアプリケーション利用についてのデータだ。さて、1日に10本のスマホアプリを使う人は、アプリの使い過ぎなのだろうか。
 

credit: JESHOOTS via pixabay

 
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次に嫌われるのは喫煙席のそばの席?


この記事の所要時間: 30秒 〜 40秒程度(1779文字)


お店での席選びは、ちょっと楽しく、ちょっと悩ましい。窓際の席は外が見えて嬉しいが、奥の席のほうが落ち着く感じがする。エアコンの風が直撃する席や賑やかな学生たちの隣の席は避けたいし、席の後ろを人がちょくちょく通る席は何だか居心地が悪い。最近は席を指定してくれる店が多いため、はじめての店で「ご自由に」などと言われると戸惑うものだ。「どこに座っても大差はない」、「考えるだけ無駄」とはわかっていても、ついついより好みしてしまう。
 
さて、先日、あるチェーン店で目撃した家族連れがユニークだった。禁煙席を指定して禁煙席に案内されたところ、「ここは喫煙席のそばなので、他の席にして欲しい」という厳しいリクエスト。小さな子供がいたので気にするのはわかるが、その店は禁煙席と喫煙席がガラスで区切られているしっかり分煙された店だ。他のお客に迷惑をかけているわけではなく、どこに座ろうと自由とは言え、「ついに、ここまで来たか」という感じがした。タバコ嫌いな人の言動は、新たなステージに移りつつあるのかも知れない。
 

credit: realworkhard via pixabay

 
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行列の待ち時間を予測する計算式は・・・


この記事の所要時間: 350秒 〜 450秒程度(2196文字)


今週末からはじまるゴールデンウィーク。今年のカレンダーの場合、4月29日(土)〜5月7日(日)の9連休が最長だろうか。どこまで休みを取れるかは人それぞれだが、旅行や行楽の予定を立てている人も多いことだろう。
 
さて、ゴールデンウィークの行楽に付きものなのが、どこかしこで見られる長い行列。多くの人が同じ日に休みを取って行楽地に集中するのだから当然といえば当然だが、なかなかうんざりする状態だ。そして、長い行列に並ぶストレスのひとつが、いつまで待てばいいのかわからないこと。そこで今回は、行列の待ち時間を予測する計算式を紹介しよう。
 

credit: aykapog via pixabay

 
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