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はてなキーワード:絶対値とは
店に入る→席を確保→席にあるモバイルオーダーのQRを読み込んで、ゆっくり注文→呼ばれるので受け取る
店員がなんか若く、かつ能力の高そうな大学生風の奴らばっかりで、ちょっとウッ！となるが、モバイルオーダーだとホント、受け取るだけなんで、そういうディテールにすらほとんど目がいかない
席さえ空いてて、席取りにちょうどいいアイテムが手元にあれば終わりだ
松屋はなんか、食券注文機と会計機が分かれてたり、ちょっと複雑な感じがあるから
スターバックスのハードルが高いというのはマジな話、完全な幻想に過ぎない
「意外と大したことない」とかではなくて、実際に、絶対値としてほんとうに難易度が低い
何を頼みたいかは事前に決めておいたほうがスムーズだろうけど、それはファストフードっつうか、カウンターに並んで頼むタイプの店なら全部同じ
サイズの用語だけ違うので、そこだけ対応する用語を覚えておいたほうがいいかも、というのだけが唯一のポイントだ(つっても、普通に考えてノーマルとか小さいのとかそういう言い方をすれば、相手も思考力のある通常の人間なのでもちろん通るだろう)
つうか、海外資本の全国チェーン店が、入店や注文において問題を抱えているわけがない
ハードルとしてはもっとも低レベル 牛丼屋以下なのに、なんか入りづらいみたいな雰囲気が醸成されているのは、スタバユーザーによるイメージ戦略なんだと思う
俺は丸亀製麺では天ぷら用の皿を取り損ねた状態で列が進んでしまって素うどんみたいなものだけを食うハメになったことがある
スタバにおいて、そのような目にあったことはないし、そのような目にあうような動線も存在しない
全国チェーンの、高級レストランでもない場所で、周りの客のオシャレ度や振る舞いに目を配ってる異常者はいないため、ヨレヨレの服で入ってもいい
普通に地元のオバチャンみたいな人たちがどーでもいい話でギャハギャハやっていたりする
スタバを恐れるな
本当にショボいから
1.001
ー1.001051
って計算したら0.99なんちゃらとかあきらかに間違った数値のなった
符号を無視すれば絶対値は合うだろうと思ってたんだけど繰り下がりが間違ってはないと思うし単純に筆算側が未対応だったのは今更知った
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労働者不足は副次的なもので人口の極端な減少が実際のところやで
小中で人口ピラミッドやったやろ？
あれがどんどん上に上がっていってるんや
具体的に言うと50年で4000万人も人が減って2/3に縮小するって言われてる
ってことはボリュームのある団塊ジュニアとか50代ぐらいが働けてる今はいいけど、じきにこれが全員要介護者になると想像したら簡単やわ
社会保障の費用はかさむけど働く人はおらへんから税金は入ってこない そもそも世話したり医療を提供する人がおらんようなってまう
働いてない人が働けばーってそんな簡単な話でもないんや
圧倒的に絶対値のボリュームが必要やし そもそも現在働けてない人って雇用が足りてないからって1つの事情で全てが片づくわけでもないやろ？ 圧倒的な自殺者数を誇る日本の労働環境が肉体的精神的な健康を阻害してて働けない人を作ってるって問題もあれば、社会が要求する能力の変容によって求められる能力に満たないから働けない人がいるって問題でもあるし、もっと様々な要素を含んだ複雑なもんや
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。
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
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。
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。
| 市区町村 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.730Model:OLS Adj. R-squared: 0.680Method: Least Squares F-statistic: 14.84Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06Time: 07:21:02Log-Likelihood: -20.653No. Observations: 27AIC: 51.31Df Residuals: 22BIC: 57.78DfModel: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188==============================================================================Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢（令和7年1月） | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率（令和7年1月） | 0.07 |
| 外国人比率（令和7年1月） | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -0.51 |
| 従業上の地位：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 1世帯あたり人口 | 男性率（令和7年1月） | 外国人比率（令和7年1月） | 5年間外国人割合変化（令和2年から7年） | 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口） | 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.833Model:OLS Adj. R-squared: 0.711Method: Least Squares F-statistic: 6.803Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 0.000472Time: 06:53:14Log-Likelihood: -14.148No. Observations: 27AIC: 52.30Df Residuals: 15BIC: 67.85DfModel:11 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
IQの話をする前に、自分の脳味噌に自己放尿してないか、まず確認しようか。
お前は「ワードサラダが出るほどの統合失調症は稀」と言ってるが、統合失調症そのものの頻度を問題にしているんじゃない。
社会的ラベリングが病と個性のどちらに偏るか、つまり数と見え方の問題を論じている。それを理解できていない時点で、IQが70かどうか以前に、論点読解能力が幼稚園児レベル。
「狂気」は絶対値ではなく相対的な社会的構築物になってしまった現代を批判している。
少数なら狂気、多数なら文化。まさにフーコー的な批判精神が根底にあるわけで、そこを「重症じゃない人もいる」みたいな医療的ピントずれコメントで返してるお前のほうが、認知的に自己放尿している。
あと「IQ70くらい」って、単語数も推論も脈絡もない。自分が今ワードサラダ撒いてることに気づいてるか？
つまりお前のレスこそ、「IQ70でもないが、70台を想起させる浅さ」であり、真理を語る人に対して自己放尿で応じたような、知的自傷だ。
君にもまだチャンスはある。論点をきちんと読め。
行かない人程、政治が悪いと言う
あまり選挙に行かない若者世代は政治に対する関心度も他の世代より低い
年齢別の政治関心度は、図 1－4 にまとめている。「非常に関心がある」の割合は、 18～29 歳の最若年層から 80 歳以上の最高齢階層へと直線的に増加していき、明確な加齢効果を確認することができる。
比率の絶対値にも、18～29 歳の 2.4％と 80 歳以上の 36.1％の間には約 34ポイントという大きな相違が存在する。
「非常に」と「多少は」を合計した「関心がある」層の割合も、 18～29 歳から 70-79 歳まで、直線的に増加しており、比率の相違も 18～29 歳の 52.4％と 70-79歳の 93.0％とでは、41ポイントと大きい。
https://www.akaruisenkyo.or.jp/wp/wp-content/uploads/2018/07/49syuishikichosa.pdf
https://anond.hatelabo.jp/20250416215118
貧困層のくせに減税してインフレ加速させるなんてアホ、と言っているが、貧困労働者にはデフレの方が良いというのは誤解だ。
そもそも論としてインフレだろうとデフレだろうと、末端の貧困労働者は常に割りを喰い続ける。どっちが良いもクソもない。
インフレなら昇給以上の速度で物価が上がっていき、デフレなら物価下落の影響をモロに被って減給、最悪クビ。
一方で、我が国の税制は累進制が徹底されており、公共サービスの負担•受益の観点から言えば基本的に低所得者ほど「貰い得」であり逆に高所得者は払い損なわけ。
だから低所得者が減税支持するのは自分の首を締めるだけでアホ、という理屈はある程度正しいっちゃ正しい。
とはいえ、そんなこと言われたって税金払った後に残る金額の絶対値は雀の涙でここから更に消費税まで払うのか！という憤りが消えるわけではない。
じゃあ貧困労働者はどうすれば"得をする"状態になれるのかといえば、現状維持で耐え忍ぶという道を除けば選択肢は2つしかない。
春闘や賃上げのニュースが流れるたび、はてブやヤフコメでは"必ず"「賃上げなんて労働組合のある大企業だけ、中小企業は賃上げなんて無い」というコメントが並ぶ。
しかし、自責他責さまざまな事情により転職なんて出来ないのが貧困労働者であり。
それでも"得"をしたいなら生活保護の手もある。
生活保護受給者となり、税負担を極小化したとしても公共サービスの受益は大きく低減しないため、その"お得度"は極大化する。
# まとめ
販売元が検証したう蝕菌増殖抑制効果の有効濃度は0.28% ～ 1.12%
ただし、歯周病菌バイオフィルム形成抑制に関しては、未使用をバイオフィルム密度絶対値50%として、濃度0.1%で絶対値40%、1%で絶対値20%、10%で絶対値10%
う蝕菌のバイオフィルムでは0.1% ～10%どれでも絶対値10%と、90%抑制が観測されている。
よく説明されている解説と異なり、(バイオフィルムに関してだけで言えば)コンクールFは歯周病よりも虫歯の原因菌に強い、と読み取れる。
つまり、う蝕に対しては0.1%濃度で高い効果を得られるが、歯周病まで同時に対策するとなると、1%程度の濃度が欲しい、となる。
さらに口内の濃度が下がっていくことを考えれば、下限を攻めず高めの濃度をとり、寝る前の洗浄後は水分を取らないほうが賢明だろう。
#希釈濃度
(恐らく普通に手に入る1000円の)コンクールFは100mL入り。5～10滴を約360~700回利用可能と説明している。
0.0555 * 5 = 5滴 0.2775ml
(0.2775 / (25 + 0.2775)) *100 = 1.1% 濃度
水を50mlにしても0.55%濃度であるので、う蝕菌抑制としてはマージンが結構ある。
が、歯周病菌バイオフィルム形成抑制のためなら気持ち水少なめ、気持ち点滴数多めがよいだろう。
日本のコンクールFはフッ素などと同じくこちらも濃度が低いので、そのまま高濃度で使っても"健康"被害は少ないだろう。
500mlに入れる場合は、20倍、100滴から200滴入れると作り置きになる。当然販売元はダメと書いているが。
逆に50mlで濃度0.1%でいい！というケチな方は一滴入れていただければよいかと思います。
おそらく浮遊菌には有効濃度で、バイオフィルムなどはまず基本のブラッシングが前提ですしね。
コンクールF販売元weltecによる濃度0.1%1%10% のデータ
https://fordynet.fordy.jp/storage/campaigns/20221011134106.pdf
この問題を扱うには、まず単語間の類似度行列とエントロピーの関係を形式化する必要がある。
エントロピーは、不確実性の尺度であり、類似度の分布が一様（情報が少ない）であるほどエントロピーは高く、分布が極端であるほどエントロピーは低くなる。
S̄ = ∑ᵢ≠ⱼ |Sᵢⱼ| / (n(n-1))
ここで、S̄ は行列の非対角成分の類似度の大きさの平均を表す。
類似度の分布が偏っている（例：一部の Sᵢⱼ の値が |Sᵢⱼ| ≈ 1 に集中している）場合、エントロピー H は低くなる。一方、|Sᵢⱼ| が全体的に均一で低い場合、エントロピーは高くなる。
エントロピー H と平均類似度 S̄ の関係を概ね次のように近似できる：
H ≈ -log S̄ + C
処分はしない方が良いが、非モテ男性はほっておくと社会の癌、すなわち犯罪者リスクが高まるため処分するのが合理的だろうという話。
これは、「人間を処分なんて本来はすべきではないが、いくらなんでも有害すぎる人間は処分した方がいい」ってことか？
それなら死刑制度でされてると思うが、そうでなく、「被害者が出る前に処分したい」ってことか？
アホすぎて話にならんやろ
こんなんでよく人権派を名乗れたな
これがまず実現不可能で頭抱えたわ
男全員「非モテは処分される」って怯えながら生活しててよりよい社会になると本気で思ってるのか？
そもそも実現不可能だったから「流石に相対値で処分はおかしいよな」と思って、何かしらで絶対値のスコアを出して処分すると思ったわけ
でも違ったらしい、残念ながら
問題ってのはたいてい多くの要因が複雑に絡み合っていて、シンプルな手法でなんて解決できないんだよ
快刀乱麻なんて存在しない
弱男キモいからいなくなってほしいって思ってるんだろうが、実際にそうなってもただのディストピアになるだけ
弱男は相対的なものだから発生を抑制することはできないし、弱男にも存在価値はある
弱男がいるから強男がいるわけ
