竹内文書の普及待ったなし!
竹内文書は、研究家たちの血のにじむような努力が実を結び、偽書のレッテルをはがす用意ができています。その内容は、現代社会の常識を超えるものです。勇気を持って受け入れましょう。
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携帯対策は英検2次検定を見習え
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私事ですが、私は実用英語技能検定を受験したことがあります。
これまで、不正行為を行わなかったこともあり、2級まで合格できました。

それだけに、今年、携帯電話による大学入試問題の投稿は、残念です。
専門家は、携帯電話の持ち込みをチェックすることは難しいと考えているとのことです。

しかし、英検を受けたことがある私としては、答えは出ています。

ここまでお読みいただき、ありがとうございます。
後半では、英検2次検定での対応手順を簡単に説明し、あらゆる試験に対応できる可能性を述べます。
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ネット情報の信頼性の判断技術
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インターネットのテキスト情報の信頼性を自動的に判断する技術が、平成23(2011)年1月31日に発表されました。
概要はCNETの記事を、開発者の発表は、プレスリリースをご高覧いただければと思います。

試作システムは、以下のサイトから利用できるとのことです。
http://ici.wisdom-nict.jp/

ここまでお読みいただき、ありがとうございます。
後半では、この技術がもたらす効果と、今後の課題を検討します。
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gooで2ちゃんねるを避けて検索する
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なお、本記事の内容は、PC向けです。
投票するには[5]キーを押してください。
目次へ戻るには一番下の◎を選択してください。


以前、本書では、googleで検索することを想定して、検索キーワードに"-2ch"または"-2ちゃんねる"を追加することをお勧めしました。
本記事では、gooで検索するときに2ちゃんねるを避ける方法をお知らせします。

"-2ch"等を入力し忘れた場合、gooではちゃんとフォローがあります。
検索結果より左に、検索フィルターがあります。そこの掲示板を除くをクリックすれば、掲示板サイト全体を避けて、改めて検索されます。

以上、gooで最終的に2ちゃんねるを避けるための検索をお知らせしました。

ここまでお読みいただき、ありがとうございます。
後半では、最初から2ちゃんねるを避けて検索する方法をお知らせします。
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[gooニュース畑]「2ちゃんねるを使わない」回答が全都道府県で最多

私事ですが、私のHNは、反2ちゃんねるのブログ2ちゃんねる から子供たちを守ろう!で使い始めたものです。そこで、私としては3年ぶりに、本記事では初めて、反2ちゃんねる関連の話をします。

「gooニュース畑」というニュースサイトで、「2ちゃんねるが一時ダウン」という記事に対してアンケートが行われていました。本記事では、その結果を紹介します。

2ちゃんねるの「お膝元」と言われている東京都と北海道の結果を見てみました(平成21年3月4日現在)。

選択肢北海道東京都
使わない187票328票
たまに読む135票263票
しょっちゅう読む93票215票
よく書き込む17票30票
たまに書き込む11票26票

他の全ての都府県でも、「使わない」を表す色が表示されており、ここで「2ちゃんねるの意見は国民の総意」という主張は破綻します。
ただし、使わない理由は、2通りに分かれると考えられます。

  1. 2ちゃんねるの危険性を感じている
  2. 2ちゃんねるの魅力を知らない、感じない

今後の課題としては、後者の人々にも、2ちゃんねるの危険性を認識していただければと思います。

一方、「たまに書き込む」より「しょっちゅう書き込む」が多いことから、中毒性を疑います。
固定プロや、彼らのノルマを表す課金システムの存在も無視できません。諸悪の根源はお金であることは、ここでも伺えます。


ここまでお読みいただき、ありがとうございます。
後半では、反2ちゃんねるがなぜ竹内文書の普及活動と関係あるかを述べます。

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携帯メールで振り込め詐欺
昨日、携帯に振り込め詐欺のメールの話が耳に入ってきましたので、報告します。
その内容は、「携帯の料金が未納です」との文言とともに、連絡先の電話番号をが書かれていました。それを読んだ瞬間、びっくりしたと言いました。
その受信者がその姉にメールを見せると、姉は振り込め詐欺と断定、受信者はそのメールを削除し、ことなきを得たということです。

振り込め詐欺が後を絶たない証拠である一方、メールならではの利点を見いだしました。
メールに対して、フィルタリングを掛ける技術の開発が用意であるとが考えられます。

ここまでお読みいただき、ありがとうございます。
後半では、メールのフィルタリングについて、日本国憲法に沿って考えていきます。
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スパムはなぜ今でもはびこるのか
本書で利用させていただいているFC2もそうですが、スパムに対抗する手段は増えてきています。
そのパターンは、以下のとおりです。
  1. 特定のIPアドレスを拒否
    特定の固定IPアドレスから送られたスパムをはじきます。
    この方式の弱点は、固定IPアドレスでない場合から送信された場合です。

  2. 特定のホスト名で拒否
    当方が得意なスパム対抗手段です。スパムの送信元と考えられるサイトや、当方の独断と偏見で選んだサイトを指定しています。

  3. 特定の言葉で拒否
    これも、当方が得意なスパム対抗手段です。当方では、コメントスパムやトラックバックスパムで考えられる名詞は、今まで送信されていなかったものでも登録しています。
    この方式の弱点は、用言(日本語では動詞、形容詞、形容動詞)です。英語では、動詞や形容詞、副詞の不規則変化に弱いです。

  4. 正規表現で拒否
    この方式は、英単語の規則変化に強いと考えられます。例えば、bigとbiggerを同時に指定できるようになります。

  5. 英文を拒否
    英文のスパムコメントは、過去に薬物販売に関するものがありました。
    この方式の弱点は、英語の正常のコメントまで弾いてしまうことです。

  6. 認証しない

  7. メールで指定されたURLに接続して削除する


本書にも、スパムコメントが送られてきます。
本書でのコメント窓口は、1箇所に絞っています。幸い、スパムコメントを見ることは無いか、あってもコメント窓口の記事でしか読めないと存じます。
しかも、できるだけ早く削除しているため、本書でスパムコメントが見えている時間は限られています。

ここまでお読みいただき、ありがとうございます。
後半では、この期に及んでスパムが存在する理由を探ります。
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電子公証のすすめ
労働安全衛生は、以下の3つの視点から、上から順に安全性を向上することが必要となっています。
  1. 技術的対応
    台車の配備、棚とその搭載物の固定、建物の耐震・免震・制震技術など。

  2. 管理的対応
    保管場所の統一、ヒヤリ・ハットの分析、タイムカードや貸し出し簿の記録やその点検など。

  3. 保護具
    手袋、ヘルメットなど。


コンピュータの安全や、ネット利用時の心の平穏を求めるならば、抽象的には労働安全衛生と同じように、以下の順番で安全性を向上させたいものです。
  1. 技術的対応
    悪質ユーザ(というより、ユーザの悪意)への対応は、技術的には可能です。
    既存の技術として、ワクチンプログラム(ウィルス対策ソフト)、フィルタリング(視聴サイト制限)ソフト、OSやソフトウェアのアップデート(データベースの更新を除く)、ブログのスパム対策フィルタリング(FC2ブログにもある)などがあります。
    将来的には、それだけでは足らず、悪意のあるプログラムや発言(*1)をDNS側で遮断する機能の実現を希望します。
    その際、遺伝的プログラミング(*2)やニューラルネットワーク(神経伝達網。*3)、知識ベース(*4)のような、生物的プログラミングによる自動学習機能の導入を期待しています。

  2. 管理的対応
    フィルタリングソフトは、管理的な役目も果たします。有害なサイト、利用目的にそぐわないサイトを見ないようにする機能があるためです。
    ほかに、ネット利用時間の制限、会社の規則や校則による制限(罰則付きが効果的)、子供に対する親による指導などがあります。

  3. 法的対応
    刑法やほかの法律に触れれば、もちろん被害届を出すことも十分考えられます。
    しかし、多くの場合、警察が届け出を受理したのはよいが、犯人が見つからない場合が非常に多く、実質手つかずのまま被害が拡大することがあります。桶川事件(*5)のように門前払いになることも少なくありません。
    また、悪質な記述は、時が経つにつれて失われる傾向にあります。

    そこで活用したい制度として、後半で述べる電子公証制度があります。
    恥ずかしながら、今年になって初めて、『未来からの警告 ジュセリーノ予言集I』で、公証役場とその役割(文書の登録)を知りました。それまで、公証役場の存在は知っていましたが、機能は知りませんでした。


(*1)悪意のある発言:ブログ・掲示板への投稿、チャット・SNSでの発言なら、技術的対応は可能である。一方、メールやメッセンジャの場合、憲法の通信の秘密に違反するため、不可能である。その場合、従来どおり受信側で規制する。
(*2)遺伝的プログラミング:受け渡す情報にあわせて自分のプログラムを変化させ、適応させるプログラミング。なお、プログラミングとは、ソフトの作成方法と思ってよい。
新しいウィルスを自動的に発見して駆除する「免疫プログラム」に役立つのではないかと期待している。
(*3)ニューラルネットワーク:神経細胞のように情報を細胞間で受け渡し、細胞で加工した上で適切な回答を引き出すプログラミング。受け取る情報に重みを付けることも、人の脳細胞とよく似ている。
画像の分析や外国語の自動翻訳に役立つものと期待している。
(*4)知識ベース:受け取る情報の条件に従って動作するプログラムを蓄積した、いわば「動詞の貯蔵庫」。なお、データベースは「名詞の貯蔵庫」と言える。
ニューラルネットワークとの組み合わせで、自動学習機能の向上に期待されている。
(*5)桶川事件:1999(平成11)年、埼玉県桶川市の桶川駅西口で、市内在住の女子大生が殺害された事件。遺族側は、桶川市を管轄する上尾警察署でストーカー被害の被害届を受理しなかったことが原因で殺害されたとして提訴したが敗訴。この事件をきっかけに、ストーカー規制法が制定された。

ここまでお読みいただき、ありがとうございました。
技術的な進歩を待っていられない方は、続きをお読みいただければ幸いです。
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