aokomoriuta's blog

青子守歌のブログ

白か黒か、認識に性差は本当にあるのか？

この話。


本当か？

そもそもとしてそんな性差があると私は聞いたことがないです（自分で言っておきながら）。完全なる創作です（創作目的は後述）。

それはそれとして、いっぱいreplyやらmentionやらRTやら受けて、このまま「あー面白かった」で終わらせてももったいないので、せっかくなので統計とってみました。

結果は

  • (A)男性は「黒-白」、女性は「白-黒だった！」と、つまり逆だったと言う人のほうが多かった
  • (B)ただし、全体としては、左が白で右が黒と言っている人が多かった

でした。

もう少し詳しく言うと

  • こういう話はなんでも大体「逆だった！」と言う発言の方が多く、逆に「その通りだった」と言う人はあまり発言しないものです*1。感覚的にも違うほうが面白いしネタになりやすいですからね。これが結果(A)の理由だろうと思います。
  • (B)については、単純に取得したデータ全体でと、性別不明だった人で、白-黒だと言っている人の方が多いかったです。
  • また、Twitterユーザー全体の男性の方が多いという結果があるにも関わらず、今回取得したデータは女性からの発言に偏っていました。
  • 男女比と(A)の理由と合わせると、男だろうと女だろうと白-黒と認識しているという結果(B)の事実があり、その結果、逆だった女性のほうが多く発言しており（ユーザー比率は小さいにもかかわらず）、tweetの通りだった男性の方はあまり発言しなかった（ユーザー比率は大きいのに）、ということになったんじゃないでしょうか。


ということでここでは白か黒かの認識に性差は関係ない（左が白で右が黒だという人のほうが多い）と結論づけます。

データは
google spreadsheetで見れます。
odsも置いておくので、データを追加したかったり色々したい人はここからダウンロードして下さい。

以下解説です。

なんでこんなtweetを？

先に「創作目的は後述」とか書きましたが、創作目的なんてありません。

たまたまカルカソンヌで遊んでた時に「その黒い方取って」と言ったら逆の方を渡されて「えっ？」ってなったのが元ネタです。そこから、「なるほど・・・これTwitterでよくある男だとなんとかで女だとなんとかネタみたいだ」って話になって、露骨なRT狙いとして書いてみただけでした。

その辺りの経緯は


に少しちらっと書いてます。

で、思ったよりデータが集まったのと、↑の恋人さんに煽り過ぎって怒られたので、じゃあ真面目なこともしようと思って解析してみました。別に最初からこれが狙いだったわけではないです。

むしろ他のすごい人にこういう面白いのやってほしかったな・・・。

どうやって解析したの

  1. これをtweetしたのは出先だったのですが、家ではOpenTweenが開きっぱなしなので、帰ってきてOpenTweenの「Reply」タブと「aokomoriuta -from:aokomoriuta -@aokomoriuta」検索タブをコピー＆ペーストして元データを取得しました。たぶんTwitter APIを叩けば誰でも同じ結果が手に入るんじゃないでしょうか。
  2. 取得した生データを、あとはLibreOffice Calcに貼り付けて整形して、ひたすら自分で読んで判定していきました*2。
  3. 元のデータには何も発言してないtweetや無関係なReplyや重複したものも混じっているのでまずはそれをざーっと確認して除去しました
  4. 性別の判定基準は以下の通りです
    • 1tweet中に複数人の結果がある場合（「父と母に見せたんだけど」）は、コピーしてそれぞれ数えています。
    • Tweet中で発言者の性別を明言しているものは
      • 発言者の性別はその申告通りとしています
      • 白/黒どっちか明言されていない場合でも、「その通りだった」「逆だった」は、その申告された性別に対応する方に入れています
    • 性別を明言していない場合は
      • 「逆だった」という場合は「男性だけど黒白」と「女性だけど白黒だった」の2つに増やしてカウントしています。「その通りだった」も同様です*3。
      • 認識結果を「男なんだけど」「女だった」みたいなあえて性別をつぶやいているのは、発言者の性別は逆だったということにしています*4。
      • 単に「白だった」「黒だった」しか言ってない人（つまり↑のどっちでもない場合）は「性別不明」にしています
    • たまに前後の文脈を見たりbioを見たりして結果や性別を補完しているのもあります。
  5. 検索タブの方が判定が全部終わってないんですが、途中で飽きた＆増やしてもあまり傾向変わらなくなっていたので、Replyから86件、検索から283件の合計369件を取得＆判定したのを最終結果としました。
  6. 結果は先に述べたように以下から取得できます（生データはprotectedの人などのが入っているのでちょっと公開できないです）

やり残したこと

  • 検索タブの結果もやりかけて途中で放棄してます。
  • RT直後のtweetを取りに行くともっとデータ増やせると思います。
  • 判定を自動化できたら素晴らしい。

これら解決してくれる職人さん、よろしくお願いします。

感想・雑多なこと

重要じゃない雑多な感想はTwitterにも書いたのでここでは書きませんが、あくまで主観で今回の反応を分類すると多い順で以下のような感じでした。

  • （tweetの内容を信じて）「男/女なのに、白/黒だったんだけど」と純粋に楽しんでた層。一番多くて今回はこの人達のデータを使いました。
  • 「男女関係なくない？」「実は男は全体を見て女はメインを見るのか」など少し考えてた層。信じてはないけれど、おそらく該当tweet以外を見てないでしょう。
  • 「こいつ生意気だ！！」って噛み付いてきた層。お疲れ様です。少しはストレス解消になりましたら幸いです。
  • カルカソンヌやりたくなった層。togetterにもまとめてくれたようです。思ったより少なかったのですがちゃんと気づいてくださった方々いらっしゃったので、いつか一緒にカルカソンヌやってみたいですね。ちなみに私は弱いですよ！なお、ちょうど今カルカソンヌ日本選手権の予選大会やってるところなので、この機会に是非参加して目指せ日本一！
  • やっぱりこれが一番面白かったです。新幹線の中で二人して「錯視ちゃうからｗ！」って笑ってました。

だいたい一番上の層を狙って書いたので、クリーンヒットした感じでしょうか。
ただ、たまに狙ってこういうことやっても、大体いつも目的の層まで届かずに大したことなく終わります。今回はたまたまうまくいったようです。
不思議なのは、自分のfolloweeを見る限り、ちゃんとまともに反応せずスルーした人たちばかりでした。知らないfollowerの誰かの影響なんでしょうが誰なんでしょうね？判明したところで知らない可能性高いんですが、そういう「どうやって情報が広がったのか」が可視化できたら本当はもっと面白いのだと思います。

まぁ一応、暇つぶしに広がり方を目で追ってた人がいて、いわく

  1. 中途半端な有名人（？）が「これ私は合ってたんだけどみんなどう？」みたいに紹介した（500RT時点ぐらいらしい）
  2. 話題のツイートbotみたいな無断転載botに使われた（1000RTぐらいらしい）
  3. 個人のパクツイも現れる
  4. アフィまとめブログやNaverまとめに使われる（7000RTぐらい時点らしい）
  5. キュレーションメディアが紹介した
  6. 画像や中身を変えたり、改変されネタテンプレート化された

という広がり方だったらしいです。

使い方は、普通の公式RT（＋直後にコメント）が多かった印象ですが、Replyで書いてくる人や、ついこの間実装されたstatus URLでリンクする人（公式Twitterだと通知が来る）、画像のURLをコピーする人（通知来ないけどエゴサすると見つかる）も結構な数ありました。
画像も自分で保存して完全に関連を切ったパクツイもありました（「白 黒」あたりで検索すると見つけられます）。

多様化したなぁと思いました。

これを書いて投稿しようとしたら恋人さんに「そんなの書いてもどうせ伸びないよ」とか言われましたけど、まぁ少しでも広がって、まともな社会になってほしいと思いました。

先にも書いた通り適当な解析なので、まともにちゃんと調べてくれる強い人いたらぜひお願いします。何かデータ必要なら提供します！そして結果教えてください！

*1:[要出典]な感じなので誰かよさ気な文献知ってたら教えてください

*2:自然言語処理でどうにか機械的に判別できたらいいんですが

*3:本当は重みを半分にするべきなんでしょうがそんなに該当データ多くなかったのでとりあえず今回は2人分になってます。

*4:最初しばらくは「性別不明」にしてたんですが、bioを見に行ってみると逆だった人が多かったのでそうしています（なんかちょっとBの結果ありきみたいでこの辺良くないです）