30:Tf51,// Copyright 2021 Observable, Inc. // Released under the ISC license. // https://observablehq.com/@d3/line-chart function LineChartA( data, { x = ([x]) => x, // given d in data, returns the (temporal) x-value y = ([, y]) => y, // given d in data, returns the (quantitative) y-value defined, // for gaps in data curve = d3.curveLinear, // method of interpolation between points marginTop = 20, // top margin, in pixels marginRight = 30, // right margin, in pixels marginBottom = 30, // bottom margin, in pixels marginLeft = 40, // left margin, in pixels width = 300, // outer width, in pixels height = 400, // outer height, in pixels xType = d3.scaleUtc, // the x-scale type xDomain, // [xmin, xmax] xRange = [marginLeft, width - marginRight], // [left, right] yType = d3.scaleLinear, // the y-scale type yDomain, // [ymin, ymax] yRange = [height - marginBottom, marginTop], // [bottom, top] yFormat, // a format specifier string for the y-axis yLabel, // a label for the y-axis color = "currentColor", // stroke color of line strokeLinecap = "round", // stroke line cap of the line strokeLinejoin = "round", // stroke line join of the line strokeWidth = 3, // stroke width of line, in pixels strokeOpacity = 1 // stroke opacity of line } = {} ) { // Compute values. const X = d3.map(data, x); const Y = d3.map(data, y); const I = d3.range(X.length); if (defined === undefined) defined = (d, i) => !isNaN(X[i]) && !isNaN(Y[i]); const D = d3.map(data, defined); // Compute default domains. if (xDomain === undefined) xDomain = d3.extent(X); if (yDomain === undefined) yDomain = [0, d3.max(Y)]; // Construct scales and axes. const xScale = xType(xDomain, xRange); const yScale = yType(yDomain, yRange); const xAxis = d3 .axisBottom(xScale) .ticks(width / 80) .tickSizeOuter(0); const yAxis = d3.axisLeft(yScale).ticks(height / 40, yFormat); // Construct a line generator. const line = d3 .line() .defined((i) => D[i]) .curve(curve) .x((i) => xScale(X[i])) .y((i) => yScale(Y[i])); const svg = d3 .create("svg") .attr("width", width) .attr("height", height) .attr("viewBox", [0, 0, width, height]) .attr("style", "max-width: 100%; height: auto; height: intrinsic;"); const margin = { top: 100, right: 200, bottom: 100, left: 700 }; svg .append("g") .selectAll("rect") .data(data) .join("rect") .attr("x", (d, i) => 30 + i * ((width - 30) / 24)) .attr("y", (d, i) => height - d.wind * 100) .attr("width", 40) .attr("height", (d) => d.wind * 100 - 30) .attr("fill", "DarkGray"); 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「風が吹けば...？」

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現代版「風が吹けば桶屋が儲かる」を考え、検証する

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ーーー　 「風が吹けば桶屋が儲かる」　【かぜがふけばおけやがもうかる】　ーーーー

ー　意味　ー
❶ある事象の発生により、一見すると全く関係がないと思われる場所・物事に影響が及ぶことの喩え
❷可能性の低い因果関係を無理矢理つなげてできたこじつけの理論・言いぐさ\n
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

みなさん、こんにちは。

いきなりですが、みなさんは「風が吹けば桶屋が儲かる」という諺をご存知でしょうか
おそらく、一度は耳にしたことがあるのではないかと思います。

近年ではビジネス用語として使われる事も多いらしいのですが、ざっくりと説明すると
「ある出来事がまわりまわって、意外な結果を招く」という意味です。

昔のことわざにしては、なんだかウィットに富んでいて、個人的には結構好きな言葉なのですが、ひとつだけ気に食わない点があります。

おそらく皆さんも、うっすらと感じているでしょう。

　　　　　　　　　「桶屋ってなんだよ」　と

あまりにもピンと来なさすぎる。
そもそも「桶屋」などという職業はこのことわざでしか聞いたことがない。

時代は令和。
桶だけを専門で販売するなんていうトリッキーな職業は現代人には馴染みがなさすぎます。今ならもっとふさわしい例えがあるはず...

　そこで！　

現代版にアップデートした、『新・風が吹けば桶屋が儲かる』を考えていきたいと思います。　

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「風が吹けば桶屋が儲かる」　の由来

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「新・風が吹けば桶屋が儲かる」を考える前に、まずはその由来についておさらいします。

風が吹く　→　桶屋が儲かる　までの過程は以下のように考えられていました。

1. 風がふく
2. 砂埃が上がる
3. 砂が目に入り目の悪い人が増える
4. 目の悪い人たちが三味線弾きで生計を立てる
5. 三味線に必要な猫の皮が多く必要になり猫が減る
6. ネズミが増加する
7. ネズミが桶を齧り、桶屋が儲かる

現代では馴染みのない理屈が所々ありますね。
それにしても、２から３にかけての飛躍がすごいですね。
現代ではおそらく何らかのコンプライアンスにひっかりそうです。

これくらいの飛躍が許されるのなら、もっと良いものをつくれそうな気がしませんか？
この過程に倣って、7工程くらいは経由した仮説を作りたいと思います。

それでは、実際に考えていきましょう！

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仮説①「風が吹けば家電が売れる」

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一つ目の仮説は、 「風が吹けば家電が売れる」。
いかかがでしょうか？
「桶屋」よりかは、幾分馴染みのあることわざになったのではないでしょうか？

根拠はこうです。

①風が吹く
②木々が揺れて葉っぱなどが舞い上がる
③ベランダに葉っぱなどのゴミが増える
④掃除するためにベランダに出ることが\n増える
⑤ベランダでのご近所さんとの遭遇率が上がる
⑥近隣トラブルの引き金に
⑦トラブルによる引越し増加
⑧引っ越しを機に家電を買い替える人が増加
⑨家電が売れる

どうでしょうか？少々無理があるように感じたことでしょう。

私もそう思います。

特に、⑤から⑥にかけては一体何があったのか心配ですね。

しかし、
あり得ないとも言い切れません...　　そう、データで検証するまでは。

ということで、実際にデータをもとに、この仮説を見ていきましょう。\n

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このグラフは、気象庁が公開している
2020年から2021年までの月ごとの東京の平均風速のデータと、
経済産業省が公開している商業動態統計調査の中の、2020年から2021年までの月ごとの東京都内の大手家電量販店の売上のデータを比較したものです。

棒グラフが風速（m/s）を、折線グラフが家電売上を表しています\n。

一見無関係に見えますが、所々二つのデータの間に注目すべき特徴が見られます。

○2020年の一月から四月にかけて、平均風速は上昇しているのに対して、家電の売上は緩やかに下降。
4月からは風速が減少をはじめたのに対して、家電の売上は逆に上昇を始めています。

○また、2020年の9月からに関しても風速は、12月で最低に落ち込んだのちに上昇しているのに対して家電売上は真逆に12月で最高を記録しているのです！！

このように、二つのデータを比較してみると、むしろ「風が吹けば家電が売れなくなる」の方が適切だということが判明しました。\n

ということで、説立証ならず！
次行ってみましょう

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仮説② 「風が吹けばギャル曽根のテレビ露出が増える」

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次の仮説は、 「風が吹けばギャル曽根のテレビ露出が増える」。\n

みなさんは大食いタレントのギャル曽根さんをご存じでしょうか。
大食いブームでは一世を風靡し、現在は二児の母としてちょこちょこテレビに出ています。

そんなギャル曽根に焦点を当てた仮説です。もしこの説が立証されれば、おそらく「ギャル」という語彙が用いられた始めてのことわざとなるでしょう。
\n
過程は以下の通りです。\n

\n①風が吹く
②風に乗って飲食店のいい匂いが流れてくる
③道ゆく人たちみんなの食欲がそそられる
④それを利用して視聴率のため大食い番組が増える
⑤ギャル曽根のテレビ露出が増える

少々無理がありますが、データでみてみるまでわかりません。\n

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":431,"value":"chartB = LineChartB(\n dataOfPlace.filter(\n (d) =>\n d.date.getFullYear() === 2021 &&\n d.date.getMonth() <= 9 &&\n d.date.getMonth() >= 2\n ),\n {\n x: (d) => d.date,\n y: (d) => d.galsoneraw,\n yLabel: \"ギャル曽根のテレビ出演時間（h）\",\n width,\n height: 500,\n color: \"red\"\n }\n)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1170,"value":"$31","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1472,"value":"html`

\n\n上記のグラフは、2021年の3月から10月におけるギャル曽根のテレビ出演時間（h）とその月の東京の月別平均風速を比較したものです。
\n折線がギャル曽根のテレビ出演時間を表しています。\n

\nすると二つのデータに似たような傾向がみられます。
\n5月あたりまでは両データとも大きな変化はなく、6月から風速が減少し始めたと同時にギャル曽根の出演時間は増加。風速が増加すると、ギャル曽根の出演時間は減少しています。
\n
\nと、いうことはむしろ「風が吹けばギャル曽根の出演時間が減少する」ということになってしまいました。\n
またも、仮説と真逆の結果が出てしまいました。\n

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仮説③ 「風が吹けば交通事故が減る」

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","pinned":false,"hidden":false,"mode":"html"},{"id":644,"value":"html`

次こそは！ということで最後の仮説はこちら、 「風が吹けば交通事故が減る」

①風が吹く
②洗濯物が風で飛ばされる
③飛ばされた下着に釣られて変態が街に増える
④警察がパトロールを強化する
⑤パトカーが増えてみんな安全運転を心がける
⑥交通事故が減る\n

今までの仮説で一番いい出来ではないでしょうか！
あとは、データを信じるだけです。\n

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":475,"value":"chartC = LineChartC(\n dataOfPlace.filter(\n (d) =>\n d.date.getFullYear() === 2021 &&\n d.date.getMonth() <= 9 &&\n d.date.getMonth() >= 2\n ),\n {\n x: (d) => d.date,\n y: (d) => d.accident,\n yLabel: \"交通事故発生件数\",\n width,\n height: 500,\n color: \"green\"\n }\n)\n//交通事故のデータだけだけうまく出ません","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1393,"value":"$32","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1510,"value":"html`

\nこのグラフは、警視庁が公表している月ごとの、東京での交通事故の発生件数と、その月の東京での月ごと風速平均を比較したものです。

\nやはり、6月以降の風速の低下に伴い交通事故発生件数は増加し、風速の増加に伴って交通事故発生件数は減少しているように見えます。\n

\n\nわかりにくいので、この二種類のデータについて、2020年から2021年までの一ヶ月ごとのデータを散布図にしてみます。

すると...\n\n

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\n負の相関があるように見えませんか！！！　　いや、見えるはずです！\n
\n
\nということで、暫定的に、新しい「風が吹けば桶屋が儲かる」は、
「風が吹けば交通事故が減る」
ということになりました。\n

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総括

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\n\nここまで、突拍子もない仮説をたてて、データをもとにそれを検証してきました。

\n最終的に、「風が吹けば交通事故が減る」という諺が暫定的に決まりましたが、自分で言うのもアレですが、正直、かなり無理があります。\n

\n正直に告白しますと、取り扱ったグラフは、二つのデータに関連性が見える期間のみをピックアップしていました。\n

\n以下のグラフが2020年から\n2021年の全ての月を参照したグラフです。\n\n

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1554,"value":"chartD = LineChartA(dataOfPlace, {\n x: (d) => d.date,\n y: (d) => d.accident,\n yLabel: \"交通事故発生件数\",\n width,\n height: 600,\n color: \"green\"\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":287,"value":"viewof dataOfPlace = Inputs.select(places, {\n value: places.get(\"Tokyo\"),\n label: \"観測地点\"\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1565,"value":"html`

\n\nさらに、上記で東京以外の別の地域を選択してもらうと...\n\nほとんど関連性がないことがわかりますよね。\n
\n
\n最後にお見せした散布図についても、負の相関が見えるように、大きく外れた値を除外したり、データの幅を調整したりしています。\n
\n正規の散布図は以下の通りです。\n

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":707,"value":"Plot.plot({\n marks: [\n Plot.dot(dataOfPlace, {\n x: \"wind\",\n y: \"accident\",\n strokeOpacity: 0.5,\n r: 2\n }),\n Plot.linearRegressionY(dataOfPlace, {\n x: \"wind\",\n y: \"accident\",\n stroke: \"steelblue\",\n ci: 0.95\n })\n ]\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":715,"value":"statistics = require(\"simple-statistics\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1572,"value":"html`

\n\n相関はほとんどないと言っても過言ではありません。\n
\n
\nなので、新しい「風が吹けば桶屋が儲かる」を探す検証は失敗に終わりました。\n

ただ、今回学んだことは、全く関連性のないデータもそれっぽく見せることは可能であることです。\n
ということは、日常にもこういったデータの加工によりそれっぽく見えてしまう関係性があるのかもしれないですね！\n

日々目にするネットニュースにもこういった技が使われているのかも...と思うと、ニュースを見る目が変わります。\n\n

最後は少し話がそれてしまいましたが、ここまで読んでいただきありがとうございました！！\n

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":36,"value":"html``","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1492,"value":"データ","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":160,"value":"places = d3.group(dataset, (d) => d.place)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":157,"value":"dataset = rawdata.map(\n ({\n year,\n month,\n place,\n wind,\n kadenraw,\n accidentraw,\n galsoneraw,\n accidentsum,\n accident\n }) => ({\n date: new Date(Date.UTC(year, month - 1)),\n place,\n wind,\n kadenraw,\n accidentraw,\n galsoneraw,\n accidentsum,\n accident\n })\n)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":129,"value":"rawdata = d3.tsv(url, d3.autoType)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":70,"value":"url = `https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSai6GcrrdPhaYJRmv9Me4dQ9hFY_grcjmqf-juQ9Egu86cUaLxg-RTvdXJE8GxQlw_QyNkq2jl56lQ/pub?gid=519194633&single=true&output=tsv`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1496,"value":"データ参照元\n\n気象庁　過去の気象データ\n\n経済産業省　商業動態統計月報\n\n警察庁　交通事故発生状況：https://www.npa.go.jp/publications/statistics/koutsuu/index_jiko.html\n\nテレビ手出演ランキングTV-RANKING: https://www.tv-ranking.com/ranking/?m=y\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":1490,"value":"使用画像","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":781,"value":"image_url = (\n await FileAttachment(\"320px-Fujimi_Fuji_view_field_in_the_Owari_province.jpg\")\n).url()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1225,"value":"imagekaden_url = (await FileAttachment(\"bg_kaden_ryouhanten.jpg\")).url()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1247,"value":"imagegal_url = (await FileAttachment(\"foodfighter_woman.png\")).url()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":1250,"value":"imagejiko_url = (await FileAttachment(\"koutsu_jiko_car_man.png\")).url()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"}],"files":"$W33","stdlib":"1","titling":"auto"}