mixi2（１）

あれっ，なんだか風がふいてるみたい。と思えば，笠原健治（1975-）さんのmixi2が始まっていた。一時かなり流行っていた mixi（2004-）にはそこまで深入りしていなかった。はて，あれは誰に招待してもらったのだろう，それすら忘れてしまった。

2008年8月11日，iPhone3Gを買ってすぐに見つけたNatsuLionアプリで twitterを始めて2年後にはmixiは招待制ではなくなり，自分もほとんど使わなくなっていた。それから長い間mixiアカウントを放置したままだったが，セキュリティの問題があるので数年前にそれを削除した。

その mixi が mixi2 となって12月16日に復活した。ゆる〜い招待制なのだが，りんこうたつさんが招待コードを公開していたので，それを使って早速登録してみた。面倒だった昔の足跡機能はなさそうなので，落ち着いて使えるかもしれない。ネットでよく見かける人々は概ね参加しているけれど，物理屋さんや哲学系・数学系・文学系・社会科学系の人はまだ少ない。

図：mixi2の招待コードの例（注意してね）

［１］これからのSNSに必要なのは「分人主義」（mixi2リリースによせて，カイ士伝）

［２］日本最強のSNS「mixi2」が爆誕してた（けんすう）

［３］満を持してリリースされた「mixi2」の勝ち筋は、やっぱりコミュニティ機能かも（徳力基彦）

［４］「mixi2」は、X移住先の本命か？　mixi古参ユーザーもどっぷりハマった、久しぶりの「平和なSNS」（岡田有花）

［５］日本で発生したTwitterの歴史一覧

東京都知事選挙（６）

東京都知事選挙（５）からの続き 

Ｑ（koshix）：
以下に東京都知事選での得票数とSNSの登録者数のリストがあります。これらから，SNSが定量的にどのように得票数に影響するかを評価してください。なお，SNS以外には，マスコミの効果があり，上位４者は主要候補として設定され，公開討論会が報道されました。また，小池は現職都知事として最もマスコミの露出が高く，参議院議員の蓮舫や元安芸高田市長の石丸がこれに次ぎます。 

１．小池百合子（71）　　　291.8万　42.8%　X 91.4万　YouTube 3760 

２．石丸伸二（41）　　　　165.3万　24.3%　X 56.2万　YouTube 30.6万

３．蓮舫（56）　　　　　　128.3万　18.8%　X 57.5万　YouTube 1.1万

４．田母神俊雄（75）　　　 26.8万　 3.9%　X 39.9万　YouTube 1.5万

５．安野貴博（33）　　　　 15.5万　 2.3%　 X 9.2万　YouTube 1.3万

６．内海聡（49）　　　　　 12.2万　 1.8%　X 21.7万　YouTube 13.1万

７．ひまそらあかね（41）　 11.0万　 1.6%　X 31.1万　YouTube 20.9万

-------------------------------------------------------------------------------------

　　　　　　　　　　　　　650.9万　95.5% 

Ａ（Perplexity PRO）：

東京都知事選における得票数とSNS登録者数の関係について、以下のように分析を行います。

データの概観

　提供されたデータを見ると、7名の候補者の得票数とSNS（TwitterとYouTube）の登録者数が示されています。

SNSと得票数の関係

　SNSの登録者数と得票数には、ある程度の相関関係が見られますが、完全な一致ではありません。

・小池百合子氏は最多得票（291.8万票）と最多SNS登録者数（Twitter 91.4万、YouTube 3760）を獲得しています。

・2位の石丸伸二氏と3位の蓮舫氏は、得票数とSNS登録者数でほぼ同等の順位となっています。

・しかし、4位以下では必ずしもSNS登録者数と得票数が一致していません。例えば、田母神俊雄氏は得票数で4位ですが、SNS登録者数では上位に位置しています。

SNS以外の影響要因

１．マスコミの露出：上位4候補は主要候補として公開討論会に参加し、メディア露出が多かったことが示唆されています。特に小池氏は現職知事として最も露出が高く、これが得票数に大きく影響した可能性があります。

２．知名度と政治的背景：小池氏（現職知事）、蓮舫氏（参議院議員）、石丸氏（市長）など、既存の政治的地位や知名度が高い候補者が上位を占めています。

３．政策や主張：各候補の政策や主張の内容、そしてそれらが有権者にどう受け入れられたかも重要な要因です。

定量的評価の限界

　提供されたデータだけでSNSの影響を正確に定量化することは困難です。以下の理由があります：

１．サンプル数が少ない（7名のみ）

２．SNS登録者数と実際の選挙での支持者数が必ずしも一致しない

３．他の要因（マスコミ露出、知名度など）の影響が大きい

結論

　SNSの登録者数は得票数と一定の相関関係を示していますが、それだけで選挙結果を説明することはできません。特に上位候補者においては、マスコミ露出や既存の知名度、政治的背景などが大きく影響していると考えられます。SNSは選挙戦略の一部として重要ですが、それ以外の要因も含めた総合的な選挙戦略が必要であることが示唆されます。

より正確な分析のためには、時系列データ、SNSの engagement rate、各候補者の政策への反応、マスコミ露出の定量的データなど、より多くの要因を考慮に入れた詳細な統計分析が必要でしょう。

PerplexityPROはWolfram Alphaを 呼び出してごそごそ計算していたけれど，結局意味のある結果は出てこなかった。安野，内海，暇空らは従来のマスコミにおけるプレゼンスがほとんどなかったけれど，10万票台の集票をしている。たぶん，この部分がSNSの効果を表現している項になる。

暇空は，顔も伏せてリアルな活動は全くしていない。内海は，ボランティアにより主要３候補についでビラ貼りがされていたと，アキノリ将軍未満のポスター掲載権を譲ってもらった外山恒一が証言している。安野は，チームにより正当で健全な街宣活動も行っていた。

田母神は，2014年の都知事選にも出馬して61万票を獲得しており，マスコミによって主要4候補扱いされたため，他の泡沫候補群の倍程度の得票となった。

これからすると，石丸の得票がSNS効果だということはできないという菅野完の説は妥当なような気がする。世に倦む日々でも指摘されていたが，明らかにマスコミによって，石丸がスポットライトを浴びるように設定されていたのである。

最も，そのマスコミ自身が，開票後の石丸のインタビュー映像のハラスメント仕草というかお子様論理展開というか最後の街頭演説における自己執着ぶりに驚いているようにも見える。しかし，広島一区を巡る次のステップ（清和会の戦略か）で，話はさらにややこしくなりながら継続していく。

安野貴博は，確かに新しい可能性を切り開いたと思うが，同時に危険性を含んでいる。そう，AIが諸刃の剣であるように，合理的な思考で組織された健全なチームは，人権に関する原則的な立場を持たない限り，社会にどのような影響を与えるかはわからない。

［１］石丸現象とは何か 石丸伸二氏「165万票」の中身を独自データで分析する（米重克洋）

ツイッター買収の波紋（２）

ツイッター買収の波紋（１）からの続き

NHKの番組では，PBSフロントラインのディレクターであるジェイムズ・ジャコビーが関係者へのインタビューを重ねていく。そのなかで焦点化していくのが言論の自由の問題である。
合衆国憲法修正第１条（1791）は，

連邦議会は、国教を樹立し、若しくは信教上の自由な行為を禁止する法律を制定してはならない。また、言論若しくは出版の自由、又は人民が平穏に集会し、また苦痛の救済を求めるため政府に請願する権利を侵す法律を制定してはならない。

ということで，連邦議会に対する制限を規定している。これは，私企業が運営するネットコミュニティを対象としたものではない。ところが，ネットメディアは政府と同じもしくはそれ以上の力を持つようになったのではないかというものだ。

Twitter社が，選挙結果の改竄があったと主張するフェイクニュースやヘイトスピーチを制限したことに対して，米国の共和党や親トランプ派がこぞって異議をとなえた。それだけにとどまらず，親トランプメディアを使って，トランプ大統領補佐官がTwitter社の担当者を個人的に糾弾するにまで至った。まったく酷い話だ。

イーロン・マスクによるTwitter買収後は，永久凍結されたトランプや他のヘイターのアカウントは復活されることになった。

同じ構図が，週刊文春の記事についても指摘されることになる。性被害にあった弱者を支えるという名目で，週刊誌が「強者」を越える力を持っているのではないかという話だ。これは，今に始まったことではなく，昔（1978-）からマスコミは第四の権力とよばれていた。

しかし，その様相は変化している。新聞や雑誌の発行部数の構造的な減少とともに，週刊文春などが突出してスクープを追っているように見られる事態が発生している。テレビなども含めてほとんどのマスコミは，意識的もしくは無意識的な権力迎合へと傾いている（資本主義システムの中では当然の帰結かもしれないが）。そして，わずかなスクープは，無責任で抑制の効かないSNSによって大きく増幅されることになった。

一方で，あれもこれもまとめてフェイクニュースというレッテルをはって制限しようという権力側からの動きがある。ファクトチェックという言葉の嘘っぽさ。どうなることか。

ツイッター買収の波紋（１）

NHKの海外のドキュメンタリーで，「イーロン・マスク　ツイッター買収の波紋」が，前編後編に渡って放映された。オリジナルは，2023年に米国のLeft／Right Docs WGBH Educational Foundation が制作した "Elon Musk's Twitter Takeover" である。

イーロンマスクによるツイッター買収劇は，ツイッターユーザー（2008.7-）として間近で見ていたはずだったが，肝腎のパートを見落としていた。すなわち，Twitter Files である。

ことの発端は新型コロナウィルス感染症（COVID-19）だ。COVID-19が2020年に入って蔓延し，トランプや米国右翼の反マスク・反ワクチンデマゴーグがTwitterでしきりに誤った情報を拡散することに，Twitter社が対応を迫られた。さらに，2020年秋には米国大統領選挙があり，僅差で破れたことを不服とするトランプに煽られた群衆が，2021年1月の米国議会議事堂襲撃事件を引き起こした。これが引き金とって，トランプのツイッターアカウントが凍結された。

これらの措置はあくまでも，ツイッターの利用規約違反を根拠として，これ以上の混乱を防ぐための会社としての判断であった。

これに強く反発したのが，イーロン・マスクだ。（トランプ的な）言論の自由のプラットフォームとなることを目指すべきだということで，ツイッターへの干渉を開始する。彼は2022年の1月にTwitterの株の買収を開始し，紆余曲折をへながら最終的には10月にツイッターの買収を完了した。

その結果，大勢の技術者や社員が解雇されてツイッターの運営は混乱し，ヘイトスピーチが蔓延って広告主は離反するということになった。ただし，自分のまわりでは今までどおりのユーザが何事もなかったようにツイートを繰り返していた。その結果，他のSNSであるMastodonやBlueSkyへの傾斜が強まることになる。

（続く）

人民の敵

今日，YouTubeのお奨めに現れたのは，外山恒一のチャンネル「人民の敵」だった。

外山恒一のYouTubeというと，我々団のものがあったはずだ。今回のはプロの手が入ったのか，標準的できれいな仕上げになっておりたいへん見やすい。

2007年春の東京都知事選における外山恒一の政見放送は生テレビで見て，いたく感動したのを覚えている。これまでも，東郷健とかありましたが，外山のそれは群を抜いた仕上がりだった。彼の新しいYouTubeチャンネルではその制作裏話を聞くことができた。

(1) あの原稿は，外山が最初に鹿児島県隼人町議会議員選挙に立候補したときに原付街宣用に制作したもので，ほとんどその内容が都知事選で使われることになった。

(2) 都知事選でその原稿を政見放送に使うということは，当初は考えていなかったが後で思いついたことだった。

(3) 原稿の読み方は，カラオケボックスで一文一文周到に吟味しながら，もっとも笑える表現をつなぎあわせたものだった。ものすごい回数練習している。

(4) 政見放送の収録は，NHKと民放1社（2007年はテレビ朝日）の2つ行われ，それぞれ放送される。NHKバージョンとテレビ朝日バージョンは微妙に違うところがある。

(5) 両バージョンの前に東京で行った選挙出馬を模索する集会で試行版のVHSビデオを放映している。それによってようやく供託金の目処がつき始めた。

(6) 政見放送のインパクトは大きかったが，これによって彼の狙っていた対話が拡がることはなかった。ミーハーが集まっただけ。しかし後の教養強化合宿には繋がっていく。

久しぶりに，教養強化合宿の募集案内を眺めていた。過去の学生さん達の体験記が沢山掲載されていて，それらを眺めているとなんだか懐かしい気持ちになってくる。9泊10日正味8日×8時間=64時間講義（+2-3時間/日のメディア視聴）のテキストは，外山恒一『マルクス主義入門』，立花隆の『中核vs革マル』(上)，笠井潔の『ユートピアの冒険』，絓秀実の『1968年』である。

外山恒一の政見放送におけるあのような表現が公共の電波に乗せられることが，日本の民主主義の健全性の現れだという言説がよくみられる。ファシストを自称する外山恒一にいわせれば，それはまったく逆だ。今や，日本では選挙制度の中（内側）でしか自由な言論や表現は保障されていない。日常的な活動においてある特定の組織がちょっとビラ撒きをしただけで，選択的に検挙される時代だ。もちろん選挙演説で外からやじるだけでも警察権力によって排除されてしまうのだ。

Bluesky（４）

Bluesky（３）からの続き

昨年の話になるが，Zennでshinyakatoさんが，blueskyのAPIをコマンドラインから操作するコマンド bluesky_cliを作っていた。

この機会に（どの機会？）インストールしてみる。

% brew install dart-sdk

% dart pub global activate bluesky_cli

# .zprofile に環境変数を登録

  export BLUESKY_IDENTIFIER=abcdefg

  export BLUESKY_PASSWORD=opqrstu

特に問題ない。そこで，例題を試してみよう。

(1) 投稿

% bsky post --text="Hello, Bluesky Test"

{"uri":"at://did:plc:fljdpylgk7zeyuq4sbzmucmt/app.bsky.feed.post/3klqjl3fovb2p","cid":"bafyreifmxadvjnjfh4dvo7ee2rey525s554xrwnxktktuini57lzqakuxy"}

(2) 削除

% bsky delete --uri=at://did:plc:fljdpylgk7zeyuq4sbzmucmt/app.bsky.feed.post/3klqjl3fovb2p

postしたときのat://did をそのままuriとして指定すれば良い。

(3) 画像の投稿

% bsky post --text "TEST: post text & img from bluesky_cli" --images /Users/koshi/Desktop/test.jpg

{"uri":"at://did:plc:fljdpylgk7zeyuq4sbzmucmt/app.bsky.feed.post/3klqmskp4vi2d","cid":"bafyreiacxpejbsr7wbknl6wu34qvq75ay4uewiqzhaltxms3bvfjkzqfxe"}

複数イメージならば，カンマで区切れば良いらしい。

(4) タイムラインの取得

% bsky timeline --limit=1  (1-100 default 50)

結構大きなデータがJSON形式で出てくる。そのサイズは，limitで変更できる。

(5) ユーザのプロファイル

% bsky profile --actor=koshix.bsky.social --pretty

{

    "did": "did:plc:fljdpylgk7zeyuq4sbzmucmt",

    "handle": "koshix.bsky.social",

    "displayName": "Kunio Koshigiri",

    "avatar": "https://cdn.bsky.app/img/avatar/plain/did:plc:fljdpylgk7zeyuq4sbzmucmt/bafkreibqot3zxwaxerx2cdeund3qm4stvmj35bufdipuehpfd3homixk7e@jpeg",

    "viewer": {

        "muted": false,

        "blockedBy": false

    },

    "labels": [],

    "description": "koshix.blogspot.com\ninstagram.com/koshix7\nmstdn.jp/@koshix",

    "indexedAt": "2024-01-26T00:53:03.445Z",

    "followersCount": 80,

    "followsCount": 293,

    "postsCount": 16

}

オプションのprettyはJSONデータを整形するだけの話だ。

Blueskyの登録者数はもうすぐ500万人に届きそうだ。

図：deck.blueでbluesky_cliからのテストポストをキャプチャしたもの

Bluesky（３）

Bluesky（２）からの続き 

Blueskyの招待コードをもらって登録したのはかれこれ9ヶ月以上前のこと。2月6日にようやく，Blueskyは招待制から公開登録制に移行した。これにより，300万人だった登録者は，1-2日のうちに400万人を越えるに至った。 

図：BlueSkyの登録者の相転移（Jaz統計[5]から引用）

2024年2月における自分のSNSの現状を復習してみた。

ＳＮＳ名　　　ＵＲＬ　　　　　　　　 フォロー中：フォロワ　登録日

--------------------------------------------------------------------------------------------------

X（https://twitter.com/koshix/）　　　　　　　　   934：971　　2008.8-

Facebook（https://www.facebook.com/koshix/）　　396：396　　2009.5-

Mastodon（https://mstdn.jp/@koshix）　　　　　   280：328　　2017.4-

Instagram （https://www.instagram.com/koshix7/）   352：359　　2019.10-

Bluesky （koshix.bsky.social）　　　　　　　　　26：  57　　2023.5-

Threads （https://www.threads.net/@koshix7）　　  446：147　　2023.7-

--------------------------------------------------------------------------------------------------

Instagramは自分の写真の記録用だし，Facebookは友人知人の様子を知るためのものだから除く。それでも4つも残っている。最近評判が悪いX（旧Twitter），Mastodon，Bluesky，Threadsと4つのSNSを巡回するとなると，面倒で困る。どれかに集約するならば，Blueskyかな。Mastodonを予備として。しかし，問題は貴重な情報源の何人かがまだXに残ったままになっていることだ。いずれにせよ，情報を発信する頻度はかなり減ってしまった。

［１］はじめてのBluesky

［２］Blueskyの歩き方

［３］Blueskyの始め方

［４］Blueskyの眺め方 初版

［５］Stats for Bluesky by Jaz

12月8日（Blogger 5周年）

2018年の12月8日にこのブログ（On a Thread of the Web）を開始してからちょうど5年が経過した。この記事を含めて1825件だ。1件平均500字≒1kBとすれば，高々1.8MBであり，微々たる情報量だ。

快食快便と同様で，情報も適切に入力出力しないと健康に悪い。そこで，毎日の散歩（寒いので最近はお休み中だけれど）のように続けてきたら5年経ったというわけだ。

生成AIの登場によって，本末転倒状態が発生しやすくなっている。すなわち，文章を自分で考えずにAIにつくらせて連続記録を更新するだけというものだ。そうでなくても，引用まみれの内容なので，自分でよく考えている部分がどれだけあるのか，頭上には疑問符がたくさん点灯している。AIに出力させるための適切なプロンプトを考えるだけでもよいことにしようか。これだけでは，惚け（認知症）予防になるのかどうか微妙だけれど。

自分のために書いているのではあるが，他の人から参照されているというカウンターを見ると励みにはなる。もっとも新着記事あたり高々数件にしか過ぎないのだが。統計的には，過去記事への遡及アクセスがあるので，もう少し参照回数はふえる。Bloggerの統計情報によれば，このブログ全体への一日あたりのアクセスは次のようになっている。一日50回だから，新着記事よりは1桁多いことになる。

全期間（5年間）6.61万回 ＝　36回/日

過去12ヶ月間　  1.98万回 ＝　54回/日

過去6ヶ月間　    1.38万回 ＝　77回/日

過去3ヶ月間　    0.45万回 ＝　50回/日

過去1ヶ月間　    0.18万回 ＝　60回/日

Threads（２）

Threads（１）からの続き

7月6日から始まったThreadsの登録数が5日で1億件を越えた。ChatGPTより速いスピードだった。Twitter，Mastodon，Bluesky，Threadsと巡回するのが面倒になってきた。そこで，自分が使ったことのある主なSNSについてまとめみる。

○Facebook（2004.2-）：憶えていないけれどいつから使い始めたのだろうか。ここに登場するのは知り合いばかり。あと，若干の有名人をフォローしているのでその情報は貴重だ。萩原雅之，橋本大也，増井俊之，岡口基一，神田敏晶，千坂恭二などなど。高齢化が進んでいて，若者は参加していない。友達の数は395人。

○Mixi（2004.2-）：これもいつから使い始めたのだろうか。誰かのページを見ると足跡が残るのだった。一次かなり盛り上がっていたが，アカウントは削除してしまった。

○Twitter（2006.3-）：2008年8月11日にiPhoneを買って8月18日にまちがえて，TwitterクライアントのNatsuLionをインストールして以来だ。Twilogに利用記録がある。最近のタイムラインアルゴリズムはグダグダ担っていたが，イーロンマスクに買収されて以後，さらにもろもろ全部おかしくなってしまった。それでも多くの人が残っているのでやめられない。フォロー中915人，フォロワー 953人，投稿数9758件。

○Instagram（2010.10-）：登録したのはiPhoneのアイコンが古いバージョンのときからなのだが，実際に写真をあげるようになったのは最近のことである。キラキラ投稿が多い中，地味に散歩写真をあげている。フォロー中331人，フォロワー288人，投稿数695件。

○Mastodon（2016.3-）：2017年4月の最初のブームで複数のMastodonインスタンスに登録した。そのうち自分のアカウントが残っているのが，日本のメジャーインスタンスであるmstdn.jpと数式を投稿できるmathtod.onlineの２つだけだ。サーバーが分散しているので，一番期待できるはずなのだけれど・・・。フォロー中285人，フォロワー319人。

○Bluesky（2023.1-）：結城浩さんから招待コードをもらうことができて，2023年5月中旬から使い始めた。参加者総数が少ないので，なかなか必要な情報が得られない。タイムラインはOKかと思われる。フォロー中86人，フォロワー32人，投稿数6件。

○Threads（2023.7-）：このムーブメントに乗り遅れないようにと予約したものの，ぼやぼやしていたら100万人番目は越えてしまっていた。まあ1億から見れば，1%の程度の位置にはあるのだけれど。タイムラインアルゴリズムがいまいちなのと，真面目な話をしにくい雰囲気が煽られている。フォロー中336人，フォロワー102人，投稿数11件。

警告メッセージ

7月7日七夕に遭遇した怖い話。

Blogspot（google）から警告がとどいた。最初は，投稿したページになにやら警告マークが出てきて何が何だかよくわからずに焦った。ログアウトして再アクセスしてみると，警告付ではあるもののワンクッションおけば一応は見える最低限のレベルものだった。

YouTube（これもgoogleだ）で収益化できなくなった哲学系ユーチューバ−じゅんちゃんが遭遇した理不尽な話などを散々聞いていたので，これはまずいことになったと思った。あらためて自分の記事を読み返してみて，話題のイーロンマスクとTwitterの話がまずかったのか，最後のBlueskyの招待枠の話がまずかったのか，表現に過激なところがあったのか，誰かに刺されたのか・・・わからない。気になるところをすべて無難なものに修正して再投稿したが，同じ警告がついてしまった。がーん。

少し頭を冷やしていると，googleアカウントにBlogspot運営側からメールが届いていたのに気がついた。引用すると次のようなものだった。

 ご存知のこととは存じますが、Blogger のコミュニティ ガイドライン では、Blogger で許可されるコンテンツと禁止されているコンテンツについて概説されています。Blogger では、お客様の「 Bluesky（２）」というタイトルの投稿について審査の必要があるとの報告を受けました。審査の結果、この投稿には慎重に扱うべきコンテンツが含まれていると判断し、投稿を閲覧しようとした読者に警告メッセージが表示されるようにいたしました （投稿の URL: 略）。読者がこの投稿とブログを閲覧するには、この警告を承諾する必要があります。

さらに，

お客様のブログ投稿に警告メッセージが表示されるようになった理由：この投稿のコンテンツが、アダルト コンテンツに関する Blogger のポリシーに違反していることが判明いたしました。

 えーっ，それはないわ。修正して再審査を申し込めということだけれど，どこがアダルトなのかさっぱりわからない。さらに熟考してみると，どうやら参考コードのなかの英文字列がやや微妙だったことに気付いた。これを直して再審査を申し込んだがなしのつぶてである。

しかたがないので，新しく微修正版（アルファベット3文字×2箇所修正）を投稿したところ無事にパスした。

教訓：言論や表現の自由は，その手段をAIでブラックボックス化されたビッグビジネスに握られている限り，常に風前のともしびであり，相当なコストを費やすことなしに説明責任など果たされることは期待できない。分散IDと分散SNSの普及が待たれる。

Threads（１）

Bluesky（２）からの続き

MetaがはじめたTwitterにかわるSNSがThreadsだ。7月6日8:00ごろから時間前倒しでリリースしたところ，2時間で200万人，4時間で500万人，7時間で1000万人，半日で3000万人，2日7000万人のユーザーを集めたらしい。

メタの旧社名はフェイスブックであり，マーク・ザッカ—バーグ（1984-）がメタバースに入れ込むまではSNSの会社だった。フェイスブック社は2012年に写真・動画共有SNSのインスタグラム社を買収した。インスタグラムは，2010年にAppStoreに登場し，2ヶ月で100万人，8ヶ月で500万人，約1年で1000万人のユーザを集めている。現在のアクティブユーザ数は10億人のオーダーだ（登録アカウントは20億）。インスタ映えは普通名詞になってしまった。

Threadsをはじめるには，インスタグラムのアカウントが必要である。巧妙な作戦だ。インスタグラマー10億人のうち1%が参加すれば，簡単に1000万人に達するわけだ。周到に準備されたためか，他のマイナーなSNSとは異なり，これだけ短時間に集中して負荷がかかるスタート時のアクセスを軽々とこなしているように見える。Blueskyはそれに対応できるだけのリソースを持たないので招待制で細々とやってきたわけだ。

ユーザインターフェイスや，機能についてはまだ揺らいでいて評価は定まっていないけれど，迷走状態のTwitterがさらに霞んでしまいそうな雰囲気だ。自分が使えるようになって最初のタイムラインには，瀬戸弘司やドリキンの顔とフォローもしていないスレッドが流れてきて訳が分からなかったが，どうやらフォロー数が少ない場合，アルゴリズムでお薦めをコントロールしているらしい。その他の特徴は以下の通り。

　○投稿文字数は500字まで，写真10枚，動画は5分まで

　○Web版はないが（アプリに誘導される），自分の投稿へのリンクは可能

　○ハッシュタグや検索（ユーザアカウントを除く）は機能しない

　○いいねの数はわかるが，リツイート＝再投稿の数はわからない

　○タイムラインの+マークからすぐにフォローできる

　○引用とRT（再投稿）はあるが，DMはない

　○アカウント削除には，インスタグラムのアカウントごと削除する必要

　○社会派，物理屋などはまだあまり流れ着いていない

そんなわけで，7月6日はThread祭りの日だった。フォロー関係の構築で一日がつぶれる。

写真：Threadsの参加証@Instagram（2023.7.6）

［１］Instagram、新しい単独メッセージアプリ「Threads（スレッズ）」を発表（2019.10）

［２］ツイッター社、新SNS「スレッズ」めぐり提訴の構え（BBC）

［３］ツイッターとスレッズのユーザ獲得戦争はどちらに軍配があがるのか（徳力基彦）

［４］Threads国内フォロワー数（UserLocal）

［５］ソーシャルメディア利用者数（Gaiax）

［６］世界ソーシャルメディア統計 （Stat Counter）

Bluesky（２）

Bluesky（１）からの続き

いよいよTwitterがややこしくなってきた。7月1日，イーロン・マスク（1971-）はTwitterアカウントの種類に応じて一時的に閲覧回数の制限を設けた。認証済みアカウントは6000件（1万件），未認証アカウントで600件（1000件），作成されたばかりの未認証アカウントで300件（500件）というわけだ（括弧内は7月2日の泥縄的修正値）。制限の理由については，インターネット上のデータ収集や処理における不正な操作の急増に対応するためとしている。

実際には，TwitterがAPI課金を急騰させたことを原因とするウェブスクレーピングの増加だとか，サーバーを運用しているクラウドとの契約の関係だとか，Twitterコードのバグが自分自身に対するDOS攻撃をしたのが原因だとか，諸説がある。いずれにせよTwitterのコントロールがいよいよ効いていないことが明らかになった。

このため，再びTwitterから他のSNSへの流失が進んでいるらしい。その候補の一つはジャック・ドーシー（1976-）がはじめたBlueskyだけれど，招待制の登録者はまだ20万人だ（Twitterは4.5億人）。他に T2 とか MetaのThreads が話題になっている。どうなることか。現在のところ，Twitterに流れる情報の方がまだまだ有用度が高い。

そのBlueskyの歩き方というドキュメントがmd形式で流れていた。pdfに変換しようと考えた。たぶんpandocが使えるはずなのだが，調べてみると一手間必要だった。これをまとめると次のようになる。

$ brew install pandoc ✓

$ brew cask install mactex ✓

~/.zshrc に次の行を追加

export PATH=/usr/local/texlive/2019/bin/x86_64-darwin/:$PATH

$ source ~/.zshrc

$ pandoc bluesky.md -o bluesky.pdf --pdf-engine=xelatex -V documentclass=bxjsarticle -V classoption=pandoc

これをシェルスクリプトにすると

$ cat md2pdf.sh

#!/bin/zsh

# usage mdspdf.sh test

# input test.md output test.pdf

#

pandoc $1.md -o $1.pdf --pdf-engine=xelatex -V documentclass=bxjsarticle -V classoption=pandoc

これで無事にmdファイルをpdfファイルに変換できた。

P. S. Blueskyの招待コードが若干余っているので必要な方はメール，TwitterのDM，Facebook Messengerなどでご連絡ください。

googleアカウント

あせった。

googleアカウントで使っているシステムに，YouTubeとこのBloggerとBardという三種の神器がある。そのアカウントがログオフされたので，再度ログインしようとしたところ拒否された。メールアドレスもパスワードもまだ忘れてはいない。

図：脱出できない魔のエラー蟻地獄

ところが，上のエラーがでてきて何度試してもダメなものはダメ（アカウント名やパスワードが違うとはいわれていない）。パスワードの変更もできない。困ったときは，helpに頼るか検索すればよいのだけれど，Googleのサポートページはたらい回しされるだけで，役に立たなかった。

しばらく放置していたが，それでは問題は解決しない。そこで，ChatGPTに聞いてみたところ，いくつかヒントがでてきた。その中の二段階認証あたりに問題があるのかと思ってさらに調べていると，復元というキーワードが見つかった。そこで，復元のページからログインしてみると，従来のメールアドレスとパスワードで無事に入ることができた。

その後うまくいったような，そうでもないようなだったので，もう一度復元のページにログインしてからパスワードを変更して，その他のよけいなアプリ連携も消してみた。どれが功を奏したのか分からないが，なんとかYouTubeとBloggerに入ることができ，この記事を書いている。よかったよかった。

最悪の場合の対処を考えていた。(1) Blogger：別のblogサービスに移動するか新しいアカウントをつくってデータを移行する（1500本…），(2) bard：使わなくても大丈夫かもあるいは新しいアカウントで，(3) Gmail：これも使わなくてもいいかもしれない，(4) YouTube：視聴だけなので別アカウントに移行してもチャンネル登録だけなのでそれほど問題ない。

外部のサービスに頼り切りだとこんなときに困る。絶対に日本独自のLLMとクラウドと検索エンジンを作る必要がある。アメリカに貢ぐだけのへたな国防予算よりも圧倒的に優先度が高い（まあそれよりも生きるための食料とエネルギーの自給かもしれないが）。

Bluesky（１）

本来だと2023年の8月18日に，自分がTwitterを利用開始してから15周年を迎えるはずだった。

ところが，イーロンマスクに買収されたTwitterはなんだかボロボロになりつつある。これまでの記録はTwilogに保存されてきたが，そのAPIもストップされて4月5日以降の新規ツイートは記録されなくなってしまった。Twitterからの逃避先として，マストドンやノストラダムスが登場したが，今でもTwitterへの情報集積効果は大きい。

そんな中で，Twitterの共同創業者であったジャック・ドーシーが発案した分散型SNSがBlueSkyという新しいSNSだ。2023年1月からiOSやAndroidのアプリは配布されているが，ユーザ登録には招待コードが必要だった。Clubhouseもそうだったけれど，招待制というのはなんとも敷居が高くて面倒だ。

さて，数学ガールで有名な結城浩さんが，Mastodonで招待コード余ってますけれどどなたか要りませんかとアナウンスしていた。さっそく返事したのだけれど，結城さんがフォローしているユーザ限定だった。わかってはいたのだが，確認するのが面倒でとりあえず返信していた。丁寧なお断りが入ったのが先週のこと。さきほど，もう一つ招待コードが手に入ったけど要りませんかとのDMがあった。さっそくいただいて，Blueskyに無事参加することができた。

図：Twilogの統計情報から引用（もうすぐお別れ）

追伸：Togetter（トゥギャッター）がTwitter APIの エンタープライズプラン利用契約を正式に締結、 さらに「Twilog」を買収し統合へ向かうことになった。

［１］Blueskyの始め方

アテンション・エコノミー

アテンション・エコノミーというキーワードにぶつかったので，GPT-4に聞いてみた。

Ｑ：User

アテンションエコノミーと呼ばれるものの構造を整理して理解させてください。

Ａ：ChatGPT

アテンションエコノミー（Attention Economy）は、情報過多の現代社会において、人々の注目や関心（アテンション）が限られた資源であり、それを獲得するために競争が起こるという概念です。このアテンションエコノミーの構造を整理してみましょう。

注目の限定性

人々は限られた時間とエネルギーしか持っていません。そのため、一度に多くの情報に対処することは困難であり、人々の注意力は貴重な資源となります。

情報過多

インターネットやSNS、メディアなどによって、膨大な情報が日々発信されています。この結果、人々はどの情報に注目すべきか選択しなければならない状況に置かれています。

競争

企業、メディア、個人などは、限られた注目を獲得するために競争します。これには、広告、コンテンツの質や魅力、独自性などが重要な役割を果たします。

モノタイズ

アテンションエコノミーにおいて、注目を獲得することは、広告収入や売上などの収益につながります。そのため、企業や個人は注目を集めることで収益を上げようとします。

インセンティブと行動変容

アテンションエコノミーでは、注目を獲得するためのインセンティブが生まれます。これにより、企業や個人は、注目を集めやすいコンテンツや戦略を採用し、行動や価値観が変わることがあります。

このような構造を持つアテンションエコノミーは、人々の行動や価値観、ビジネスモデルなどに大きな影響を与えています。また、偽情報の拡散や、品質の低いコンテンツが増えるといった問題も生じています。

Ｑ：User

アテンションエコノミーの発達が，民主主義をゆがめるものなのか，あるいはそれこそが究極の民主主義への道であるのか，どう思いますか。

Ａ：ChatGPT

アテンションエコノミーが民主主義に与える影響には、ポジティブな面とネガティブな面が存在します。どちらの観点が支配的かは議論の余地がありますが、以下にそれぞれの側面を整理してみました。

ポジティブな面：

情報アクセスの平等化：インターネットの普及により、多くの人々が情報にアクセスできるようになりました。これにより、従来は情報にアクセスできなかった人々も意思決定に参加できるようになり、民主主義の理念に近づいています。

グラスルーツ運動の促進：SNSやインターネットを活用することで、個人や小規模な団体でも意見を発信し、集団行動を起こすことが容易になりました。これにより、市民が直接政治に関与し、民主主義を促進することが可能になります。

ネガティブな面：

偽情報の拡散：アテンションエコノミーの中で、注目を集めるために誇張や偽情報が広がりやすくなります。これにより、有権者が正確な情報に基づいた意思決定ができなくなり、民主主義の質が低下する可能性があります。

意見の分断と極端化：SNSなどのプラットフォームでは、利用者が自分の意見に同調する情報に出会いやすくなります。これにより、意見の分断や極端化が進み、対話や妥協が難しくなることで、民主主義の機能が低下する恐れがあります。

総合的に見ると、アテンションエコノミーは民主主義にポジティブな影響を与える一方で、ネガティブな側面も存在しています。これらの側面がどの程度民主主義に影響を与えるかは、社会や技術の進展によって変わるため、今後も状況を注視し続ける必要があります。

ソーシャルメディア利用ガイドライン（４）

ソーシャルメディア利用ガイドライン（３）からの続き

大学におけるSNSの利用でいろいろとトラブルが生じ，各大学でソーシャルメディアの利用ガイドラインが整備されてきたのを記事にしたのが2019年の夏，ほぼ4年前だった。

さて，ふと気がつくと，昨年の9月に遅まきながら大阪教育大学でも「大阪教育大学ソーシャルメディア利用ガイドライン」というのが学長裁定で作られて公開されていた。もしかして，非常勤講師にも該当するのだろうか。『１．（趣旨）このガイドラインは，大阪教育大学の学生，教職員等が業務又は私的利用にかかわらずソーシャルメディアを安全かつ適切に利用するための基本的な事項を定める。』うーん，等に含まれるのかもしれない。

内容は，(１)　法令等のルールの遵守，(２)　拡散と影響，(３)　正確な情報発信，(４)　プライバシー保護，(５)　人権の尊重，(６)　守秘義務・機密保持，(７)　知的財産権の保護，(８)　安全な利用環境，(９)　問題が起こった時の対処，であり穏当なものだった。何かあったので急遽作られたのかもしれない。

ChatGPTのガイドラインについてもほとんどこの程度のものでカバーできると思われる。問題は，レポートや試験での利用をどうするかだけだ。これも全教員への問題周知と理解促進の方が優先されるのではないか。その後は各授業担当教員の判断次第だからだ。

バナーイメージ

ノストラダムスからの続き

Damusのホームページでは，iPhoneクライアントが出るまで待ち行列に並べと書いてある。そのわりには，App Storeから簡単にDamusがインストールできて登録も完了した。

デフォルトのバナーとロボットアイコンはいやなので，変更するにはどうすればよいか調べると，設定画面から各画像のURLへのリンクを張ればよかった。自分のアイコンは，Twitterの10年くらい前の顔写真を流用する。バナーの方は bloggerのものを使おうとしたが，模様が薄くて単なるホワイトにみえるので改めて自作することにした。

画像なのでProcessingを使う。適当なサンプルを探してきて編集する。ChatGPTにもきいてみたのだけれど，エラーの理由がいまいちわからなくてあきらめた。void setup()は初期化のために1度だけ，void draw() はデフォルトでは繰り返し実行される。これで困る場合は，setup()にnoLoop()を入れればよい。setup中の最初に置くことになっているsizeコマンドの引数は数値でなければならなかった。このあたりが最初のつまづきポイント。

背景のグラデーションは，あとでGraphicConverter側でもっと調整できるかと思ったけれど，あまり思うようには設定できないので，プログラム側で努力することにした。

メインのルーチンであるネットワークの描画だけれど，乱数点をランダムに結んだだけでは，見栄えがよくないので次のようにした。(1) 選んだ2点を結ぶ線分の長さが一定以上のものは排除する。(2) ランダムな点で既存点との距離が近すぎるものはダミー点に置き換えてしまい(1)から使わないようにしてしまう。

これで得られたのが，現在のblogspotで使っているバナーである。サイズは750x250ピクセルとした。

int np = 600;

int[] x = new int[np+1];

int[] y = new int[np+1];

int[] c = new int[np+1];

void setup() {

  size(960, 480);

  int a0 = 30;

  int c1 = 180; 

  int c2 = 215;

  int c3 = 240; 

  for(int k = 0; k < height/a0; k++){

      noStroke();

      c1=c1+5;

      c2=c2+2;

      c3=c3+1;

      fill(c1,c2,c3);

      rect(0,a0*k, width,a0*(k+1));

  }

  noLoop();

  for (int i = 0; i < np+1; i++) {

    x[i] = (int) random(50, width-50);

    y[i] = (int) random(50, height-50);

    c[i] = (int) random(230, 250);

    for (int j = 0; j < i; j++) {

      float r = sqrt(sq(x[i]-x[j])+sq(y[i]-y[j]));

      if(r < 30) {

        x[i] = -200;

        y[i] = -200;

      }

    }

    fill(150,250,250);

    arc(x[i],y[i],2,2,0,2*PI);

  }

}

void draw(){

  for (int k = 0; k < np*1000; k++) {

    int i = (k + (int) random(0, np)) % np + 1;

    int j = (k + (int) random(0, np)) % np + 1;

    int l = (k + (int) random(0, np)) % np + 1;

      stroke(c[l], c[l], c[l]);

      if(sq(x[i]-x[j]) + sq(y[i]-y[j]) < 4000) {

          line(x[i], y[i], x[j], y[j]);

      }

  }

}

図：ネットワークをイメージした薄味のバナー

ノストラダムス

2月に入ってノストラダムスが話題を集めている。正確には，Nostrとdamusなのだけれど。

Nostr（ノストル）とは，ネットワークのプロトコル名だ。公開鍵と秘密鍵の暗号鍵ペアに基づく分散型ネットワークである。ピア・ツー・ピアでもブロックチェーンでもない。メールと同様の古典的なリレー方式だ。超シンプルでスケーラブルなため，SNSプロトコルとして役に立つ可能性がある。

Damus（ダムス）とは，Nostrプロトコルを用いた分散型のSNSシステムだ。Twitterのような中央集権プラットフォームのサーバーは不要であり，登録に個人情報はいらず，暗号鍵ペアの秘密鍵でログイン認証し，公開鍵で他人の検索・フォローができる。

ActivityPub（アクティビティパブ）というプロトコルを用いた，分散型SNSのMastodon（マストドン）やMisskey（ミスキー）との違いは，[2]に詳しい。

さっそくiPhoneアプリのDamusに登録してみた。なにしろ，Twitterはイーロン・マスクによってかなり危うい運営状態になっているので，皆さん受け皿探しに必死（というほどでもないのだけれど）になりつつある。現時点で，Twitterは4億人，Mastodonは400万人，Damusは4万人というユーザ数のオーダーなので，世界は簡単には変わらない。

なお，@koshix Kunio Koshigiri の公開鍵は以下の通りである。

npub1r0r87scde7m66vvuz9dc5fht4g0va0ucl87yj4c984xdlwed5lmqv0m3ce

図：Damus macOS版（iOS版？）のアイコン

［１］Nostrプロトコル（damus）を使ってみた。（@gpsnmeajp）

［２］Nostr/a/Damusの疑問点への回答，Twitter，マストドンとの違いをまとめてみた（ひとぅ）

登録チャンネル（２）

登録チャンネル （１）からの続き

前回の確認から2年ほど経ったので，現在の状況をまとめておく。日本語でユーチュラに登録されているチャンネル数の合計は55,000ほどである。このうち自分が登録しているのは440チャンネル（0.5%のオーダー）だ。

よく見るチャンネル：

鈴木貫太郎，散財小説ドリキン，瀬戸弘司，シンギュラリティサロン，街録Ch，

ジョーブログ，バイオリンはじめちゃんねる，哲学系ゆーちゅーばーじゅんちゃん

たまに見るチャンネル：

うどんそば大阪奈良，小飼弾の論弾，一月万冊，ほんタメ，

ポリタスＴＶ，菅野完，Nezumi，ワタナベカズマサ，カズチャンネル，

予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」，吉田製作所，見守あらた，

コジコジのオタク文化情報局，イチケン，よめ子，ちゅんちゅんＴＶ

これらのチャンネルの登録者数や再生回数は，ユーチュラのサイトで調べることができる。登録者数5000位（約15万人レベル）までにランクインしたのは次の通り（中田敦彦のYouTube大学*は参考値）。

26 中田敦彦のYouTube大学*

people 501万人, play_circle_filled 12億6472万3228回, videocam 869本

195 ジョーブログ【CRAZY CHALLENGER】

people 188万人, play_circle_filled 6億4883万5468回, videocam 604本

198 カズチャンネル/Kazu Channel

people 186万人, play_circle_filled 10億1321万3347回, videocam 2863本

252 瀬戸弘司 / Koji Seto

people 167万人, play_circle_filled 9億6055万6499回, videocam 2164本

508 吉田製作所

people 108万人, play_circle_filled 5億2620万5708回, videocam 507本

528 街録ch〜あなたの人生、教えて下さい〜

people 104万人, play_circle_filled 4億6366万5759回, videocam 968本

590 予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」

people 95万9000人, play_circle_filled 2億1987万1703回, videocam 776本

1045 うどんそば 大阪 奈良 Udonsoba

people 62万9000人, play_circle_filled 1億9410万3175回, videocam 113本

1061 よめ子

people 61万9000人, play_circle_filled 6879万1176回, videocam 72本

2301 イチケン / ICHIKEN

people 33万人, play_circle_filled 4448万6016回, videocam 144本

2561 ワタナベカズマサ

people 29万7000人, play_circle_filled 1億1261万9616回, videocam 1721本

3141 一月万冊

people 25万人， play_circle_filled 2億380万9963回, videocam 3942本

2年前と比べて，よく見るようになったのが街録chである。後者はフリーディレクターの三谷三四郎（1987-）が2020年3月からはじめた街頭インタビューチャンネルだ。最初のころは，危険なタイトルのアングラチャンネルといった雰囲気だったが，登録者1万人を越え東野幸治にインタビューしたあたりから，メジャーなタレントも出演するようになり登録者数も100万人を超えた。

そこでは，インタビューイの思わぬ素顔に接することがある。最近では茂木健一郎だ。SONY CSLの脳科学者ということで，マスコミによく顔を出しているが，脳科学者というタイトルで売り出している人はほとんど怪しいことが多い。さらに，SNSでの権力寄りの発言がめだつころからなんだかなぁと見ていた。

しかし，茂木健一郎は東大の物理から理論生物物理で博士号をとっていて，自分の立ち位置についても十分客観的に把握していた。彼のクオリアの理論はよくわからないが，最近までの人工知能の動向についても十分専門家としての知識を持っている人だった。

なお，YouTubeに関する統計情報はこのサイトで見られる。

Whisper

ChatGPT（６）からの続き

人工知能関連システムを次々と産み出している非営利団体のOpenAIが最近試験公開してあっという間にユーザ100万人を集めた大規模言語モデルに基づく対話システムChatGPT（GPT-3.5）についてこれまで毎日書いてきた。ギリアのファウンダー・顧問であるプログラマー清水亮（画像生成AI（４）参照）が，BUSINESS INSIDER に"チャットできるAI、ChatGPTが「そこまですごくない」理由。見えてしまった限界"という記事を書いていた。ちょっと逆張り気味だけれど，AIに関連するプログラマーからみればそうなのかもしれない。

そのOpenAIが出しているWhisperという音声認識システムをフリーで提供していた。日本語にも対応しているようなので早速インストールしてみた。

pip3 install git+https://github.com/openai/whisper.git 
brew install ffmpeg
pip3 install setuptools-rust
whisper japanese.wav --language Japanese

ffmpegとrustはインストール済みだったので，不要だ。例文の音声ファイルとしては，子供プログラムマーから借用する。

$ whisper voice2.wav --language Japanese

/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/whisper/transcribe.py:70: UserWarning: FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead

  warnings.warn("FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead")

[00:00.000 --> 00:03.680] 次はやや長めの音声ファイルを試してみます。

[00:03.680 --> 00:09.480] スピーチリコグニションではさまざまな音声認識エンジンをサポートしているようです。

[00:09.480 --> 00:17.800] この動画ではGoogleスピーチリコグニションの音声認識エンジンを使って音声ファイルを文字起こししてみています。

[00:17.800 --> 00:23.000] プログラムのコード時代は少なくてもこれだけのことができてしまうのですね。

[00:23.000 --> 00:32.640] まだ知らない方はキットハブ、非公開してくださっているサンプルコードな動参行にしながらいろいろと試してみてください。

5.8MBの33秒の音声ファイルで210文字くらいものが90秒で文字起しできた。もうちょっと速いといいのだが。

P. S. ホームディレクトリを眺めていたら，test.mp3とtest.mp3.txtとtest.mp3.vttという3つのファイルが並んでいた。あれ？これはWhisperの出力ファイルだろう。テキストファイルの中身は1行の英文。タイムスタンプから9/23に作成したファイルだとわかったので，メモ（Appleのアプリケーション）の内容を振り返ってみた。なんのことはない9/23にWhisperをインストールしていた。そのことをすっかり忘れてしまって，今日再インストールしたというわけだ。前回から進歩したのは日本語音声で試したということだけか。うーん，記憶機能の経年劣化が進んでいる。

［閑話休題］

2018年12月8日に「真珠湾攻撃から77年」の記事でこのブログをスタートしてから4周年を迎えた。その1周年は「１２月８日（Blogger １周年）」であり，この時の全期間ページビュー（PV）は4867だった。統計情報によれば，現在の全期間PVが4.63万，過去12ヶ月PVが1.40万である。ということで，2019年：0.49万PV=13pv/d，2020年：1.42万PV=39pv/d，2021年：1.31万PV=36pv/d，2022年：1.40万PV=38pv/dとなる。

過去12ヶ月間のアクセスランキングでは，(1) 丸山レクチャー（2022.3.01,  184 PV），(2) 米山保三郎（2019.11.16,  70/195 PV），(3) 献灯史：多和田葉子（2019.1.13,  66/94 PV），(4) TikZの円弧（2021.3.12,  57/205 PV），(5) 世界計量記念日（2019.5.20,  43/78 PV）であった。最近のものはあまり出ていなくて，アクセス数は順調に減っている。

図：koshix.blogspot.com のPVの推移（2018.12-2022.18）

目的は，惚け防止と軽い認知症になったときに記憶を辿るためなので，まあよしとしよう。