もえるにほん彡(^)(^)

アジアをとやかく言う前にまずは日本やろ

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https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1610525911/

1: りんごちゃん ★ 2021/01/13(水) 17:18:31.11 ID:HZn1nMJr9
■夕刊フジ編集局のツイートとは?「極左集団が紛れ込んでいる」というネット情報を投稿

「こちら夕刊フジ編集局」のTwitterアカウントは、1月7日に同日付けの紙面を紹介。
アメリカの連邦議会議事堂をトランプ支持者の群集が占拠した事件について「議事堂に侵入したデモ隊について、
トランプ支持者と報じる米メディアが多いですが、ネット上には極左集団が紛れ込んでいるとの情報もあります」と投稿した。

議事堂に侵入した人々について多くのマスメディアが「トランプ支持者」と報じたが、
トランプ支持者のSNS上では「極左団体アンティファが関与している」という真偽不明の情報が出回っていた。

しかし、アメリカの事実検証サイト「ポリティファクト」は、こうした情報は事実ではないと否定している。
検証の結果、「群衆が変装したアンティファの活動家によって潜入または導かれたという信頼できる証拠はない」と断言した。

また、ロイター通信も検証記事を掲載。SNS上に溢れる「デモ参加者はアンティファ」とする写真や動画に登場する人物は、
いずれもアンティファとは無関係だったと報じた。FBIの担当者もアンティファが混じっていたかについて、「現時点では、その兆候はありません」と回答したという。

夕刊フジ編集局のツイートに対しても「どこの誰の情報でしょうか?デマを垂れ流さないで下さい」と批判する声がSNS上で出ていた。

ハフポスト日本版は産経新聞社広報部に、なぜこうしたツイートをしたのか見解を書面で聞いた。
12日付けで「原則として取材や編集に関することにはお答えしておりません」と回答があった。

■「根拠不明なネット情報の拡散に寄与したもので、責任は極めて重大」。専門家が指摘

今回のツイートについて、ファクトチェックの専門家からは批判する声が出ている。
NPO法人ファクトチェック・イニシアティブ事務局長の楊井人文さんは、ハフポスト日本版の取材に次のようにコメントした。


「今回のツイートは『街中でこんな噂が流れています』と検証せずに報道するのと同じで、やってはいけないことです。
『ネット上でこんな情報が流れています』と、留保や説明なしで報じてはいけません。もし取り上げるなら、『ネット上でこんな情報が流れています。
でもそれは根拠不明なので、気をつけてくださいね』と警鐘を鳴らすのがメディアの役割です」

「現在、大統領選にはトランプ氏の主張するような『数々の不正があり、本来はトランプが当選すべきだった』という言説や、
そう示唆する信憑性の極めて低い情報、陰謀論のようなものまで大量に飛び交っています。
夕刊フジのツイートは留保なく、そうした根拠不明なネット情報の拡散に寄与したもので、責任は極めて重大だと思います」

https://news.yahoo.co.jp/articles/1c0520f8a2bcb842843dd0fcdaa9eb2f4359312a

【夕刊フジが根拠不明なネット情報を拡散、「責任は極めて重大」と専門家が指摘】の続きを読む

https___imgix-proxy.n8s.jp_DSXMZO6218099031072020CR8001-KB2

https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1609710933/

1: 一般国民 ★ 2021/01/04(月) 06:55:33.89 ID:CAP_USER
我が国におけるすべての死因を含む超過死亡の推定、2020年12月

※結果をご覧いただく際の注意事項
本報告(2020年9月までのデータ分析)は、すべての死因を含む超過死亡数を提供します。すべての死因を含むため、観察された超過死亡数は新型コロナウイルス感染症を直接の原因とする死亡の総和ではなく、生活習慣の変化等に伴う持病の悪化による死亡といった間接的な影響による死亡も含まれています。これら死因を考慮し、直接と間接を明確にした分析結果は、別途公表いたします。

本報告は、日本国内での新型コロナウイルスの影響に関しての「データに基づく開かれた議論」に貢献することを主眼としています。開かれた議論の担保のため、データおよび解析用のプログラムコードは全て公開されています(補足資料)。超過死亡数は、「過去のデータをもとに統計モデルから予測された死亡数」と「実際に観測された死亡数」の差として計算されています。統計モデルとデータ解析の説明については、これまでのすべての死因を含む超過死亡数の報告における解説 およびQ&A もご参照ください。加えて、超過死亡は新型コロナウイルス問題が顕在化した 2020 年1月下旬以降だけではなく、過去の時点でも確認されています。過去との比較目的で、本分析では最近2017年以降の毎年毎月の超過死亡数も報告いたします。

要約
2012年-2020年の人口動態統計データを用いて、日本における新型コロナウイルス感染症流行期における2020年1月から9月27日における超過死亡数を、週別、都道府県別に推定しました。前回報告同様、米国疾病予防管理センター(CDC)の用いるFarringtonアルゴリズム、および欧州死亡率モニター(EuroMOMO)の用いるEuroMOMOアルゴリズムを用いて推定しています。期間中、予測死亡数の95%片側予測区間(上限)を超える観測死亡数が認められた週は、両アルゴリズムで24都府県、片方で4県において検出されました。各県の期間中の毎週の超過死亡数の積算値は次の通りです。

Farringtonアルゴリズム:青森(7-84), 秋田(17-150), 山形(4-98), 栃木(14-212), 群馬(37-258), 埼玉(79-606), 千葉(100-454), 東京(287-921), 神奈川(94-348), 富山(17-159), 山梨(6-137), 静岡(42-291), 愛知(91-689), 三重(34-244), 滋賀(18-183), 大阪(224-860), 兵庫(54-467), 奈良(16-183), 和歌山(7-140), 岡山(9-171), 山口(5-103), 徳島(4-113), 香川(16-207), 佐賀(5-92), 宮崎(22-291)
EuroMOMOアルゴリズム:青森(14-181), 秋田(14-234), 茨城(11-285), 栃木(23-295), 群馬(45-402), 埼玉(106-1019), 千葉(106-730), 東京(342-1499), 神奈川(107-684), 富山(10-204), 山梨(3-207), 静岡(73-614), 愛知(135-1068), 三重(24-336), 滋賀(19-262), 大阪(254-1237), 兵庫(68-676), 奈良(15-272), 和歌山(1-222), 岡山(5-215), 山口(9-191), 徳島(4-167), 香川(4-242), 愛媛(4-169), 福岡(4-323), 佐賀(4-152), 宮崎(4-303)
47都道府県(全国)の超過死亡数の積算は、Farringtonアルゴリズムで1209-9744、EuroMOMOアルゴリズムで1408-15538でした。1月から9月時点で、最も多くの超過死亡数が確認された月は8月でした(Farringtonアルゴリズムで943-3809、 EuroMOMOアルゴリズムで1066-5500)。

過去2017-2019年の1-9月の超過死亡数は、Farringtonアルゴリズム・EuroMOMOアルゴリズムそれぞれで、2127-22343・1812-31207(2019年)、4400-31065・1821-30863(2018年)、3173-33479・297-22248(2017年)でした。なお、Farringtonアルゴリズムでは過去5年間の同期間のデータが推定に用いられています。例えば2017年の超過死亡数は2012年からのデータから、2018年は2013年からのデータが使用されています。一方でEuroMOMOアルゴリズムは、年にかかわらず2012年から2020年までのデータが使用されています。

報告の遅れや、介入、社会人口学的・経済的な状況が異なるため必ずしも直接の比較はできないですが、日本のすべての死因を含む超過死亡数は、おおよそ同時期の米国およびヨーロッパにおけるそれよりも相対的に小さい(絶対数や対人口比)可能性があります(参考)。

※■以下略(ソースをご覧ください)

https://www.niid.go.jp/niid/ja/from-flu/493-departments/idsc/guidelines/10070-excess-mortality-20dec.html
2020年12月23日
国立感染症研究所

【【国立感染症研究所】2020年1-9月の超過死亡(アルゴリズム推定) 東京342人,大阪254人,愛知135人,神奈川107人】の続きを読む

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