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能登半島地震の被災地のうち、珠洲市を取り上げて地震発生前の2023年10月から地震後18か月たった2025年6月までのTwitterの投稿数、投稿者数、閲覧数、「いいね」数のそれぞれの推移をまとめてみました。 　地震前と比較すると、4つすべてが急増しており、地震後18か月たっても地震前の水準に戻っていません。 　地震後いずれも数を減らすのですが、投稿数と投稿者数の減少と比較して、閲覧数と「いいね」数の減少が激しいことが分かります。 　その原因ですが、例えば山梨大学の片谷先生らは、大手メディアのうち新聞を取り上げて、地震発生から時間の経過とともに急激に報道が減少し、社会的関心の維持に必ずしも貢献していない可能性を指摘しています。 　Twitterで1投稿当たりの閲覧数が多い人気投稿者を3ランクに分類し、その投稿者による投稿の推移をグラフにしてみました。1投稿当たり1万から10万未満回閲覧される投稿者数も、10万以上100万未満回閲覧される投稿者数も、地震発生から1か月で急減します。さらに両社とも2024年5月には、5分の1まで減少します。...

２、３年前にChatGPTを仕事で使えないかと、ちょっと触ってみました。 「金沢城について教えて下さい」と入力すると、 「豊臣秀吉が築城し．．．」と返ってきた。 ダメだこりゃ、といかりや長さん状態で、仕事で使うのはやめました。 しかしChatGPTもどんどん高性能になり、今や完全に仕事活用ができるレベル。というわけで、とりあえず文章校正に使ってみることにしました。 でも文章の校正、できるのか？これをChatGPTに尋ねてみると、 どうも得意らしい。 不動産鑑定の業務で、自分で書いた文字数250～300程度の文章を、２０～２００程度校正しなければいけないことがあります。しかし自分で書いた文を自分で読むのは、はっきり言って苦痛でしかない。しかもいい加減な読み方をすると、ミスを見落としてしまいます。 そこで、やってもらいました。 ChatGPT APIを使いメインの部分はPythonで書きました。 まずはプロンプト ###指示：あなたは優秀で親切な校正者です。以下の文章を校正してください。 ###条件１：校正後の文章は不要で、校正箇所だけをできるだけ短

日本不動産鑑定士協会連合会が設立６０周年を迎えました。 ６０周年の記念事業として、６０周年記念研究論文の募集がありましたので、 「東京都住宅地価格モデルにおける地理空間情報と画像利用の有効性の検証と住宅地価格の形成メカニズムの解明」 という、無駄に長いタイトルの論文を書いて送ったところ、応募総数たったの３本の中から 奨励賞 に選ばれました。 内容で特筆できるところは、不動産価格を形成する要因のうち、建物の密集度、騒音、緑化、道路の系統・連続性のような、計量化が難しい（測定して数値化することが難しい）要因を、上空からの画像を使って表現しようとしたところにあります。自分でいうのもなんですが、おそらく世界初の試みじゃないかと思います。 日本不動産鑑定士協会は、毎年論文を募集していて、上から順に ・最優秀賞　副賞３０万円 ・優秀賞　副賞１５万円 ・奨励賞　副賞１０万円（今回の受賞はココ） があります。ホームページに掲載されている論文は平成１５年からで、最も新しいものは平成３０年でした。平成３０年以降の掲載がないのは、応募がなかったのか、それとも審査を通ら