Links親愛なる読者諸君!オタクパパだ!最近、「食べログ」の闇が暴露されて大炎上した。『食べログ』の闇が暴露され大炎上!!大体3.6以上の評価にするにはお金(年会費)を払う必要があるとの呟きが波紋を呼ぶ!!通称「食べログ3.8問題」の行方・真相はいかに?これによると、食べログに年会費を支払うと、評価を3.8以上に上げてもらえるという。「おいおい!あの超大手優良グルメサイトの『食べログ』が捏造や改竄なんてするわけないだろ!」と信じられない人も多いかもしれない。数学的に検証した結果を紹介したい。「食べログ」の闇いまに始まったことではなく、実は何年も前から指摘されてきた。実際問題、「食べログ」については、これまで、レビューの数字を改竄しているのではないか?という黒い疑惑が、さまざまなところで指摘されている。「食べログ」の黒すぎる実態が詳細に報告されている。「店に都合が悪いことを書くな」と「食べログ」から修正依頼が来たそうだ。そこで、このレビュアーは、「食べログ」の削除依頼にしぶしぶ応じたのだが、その際、問題の箇所を削除した上で、さらに「他に書きたいことがあったけど利用規約違反とのことで削除しました」と、正直に書いたそうだ。証拠隠滅を指導されたという。Amazonの告発レビューまで削除させた「食べログ」の闇また、下の2016年6月30日発行の本「食べログ3.5点以上の最強コスパ店を一冊にまとめました」のレビューにも、同じように「食べログ」から理不尽な目に遭ったレビュアーの不満が報告されている。価格.comこのレビュアーによると、「食べログ」のレビューにおいて「食べログ」のやらせ問題を堂々と批判したところ、なんとレビューだけでなく、アカウントごと削除されたそうだ。彼女は、そのような不当極まりない仕打ちにもめげず、Amazonのレビューにも食べログの批判を書くことにした。驚くべきことに、彼女のレビューは、「食べログ」の運営元である価格コムからのクレームを受けてAmazonのレビューまで削除されたという。このように、「食べログ」の信用に傷をつけそうなレビューは、たとえ「食べログ」とは無関係の他社のレビューであろうと容赦なく削除するのだ。低評価レビューは速攻で削除される「食べログ」の闇また、上でとりあげた報告以外にも、ショップに都合の悪い口コミが速攻で削除され高評価のレビューだけが残されるという不可解な事例が、実際に「食べログ」に書き込んだことのあるブロガーによっても報告されている。史上最悪の口コミプラットフォームは「食べログ」という。評価の低い口コミは「すぐに削除」されるため、口コミサイトとしては、どうにもならなかったという。luna氏は「食べログ」について、次のように断言する。「今まで書いた中で、どのサービスが最悪だったかと云われれば間違いなく『食べログ』です。」このように、レビュアーやブロガーの多くが何年も前から「食べログ」の改ざん疑惑を報告しているのだ!「食べログ」の改ざん疑惑を検証する方法はあるか?このように、限りなく漆黒に近い「食べログ」の闇だが、これら「食べログ」に改ざんされたという人々の主張をそのまま信じるわけにもいかない。「食べログ」が低評価の口コミを削除したということは、「食べログ」に書き込んだレビュアー本人にしか分からないからだ。上のAmazonのレビュアーが指摘するように、「食べログ」がレビュアーに圧力をかけて、口コミの修正履歴自体が無かったことにするよう、巧みに隠蔽工作しているのなら、それらの口コミの内容を詳細に検討したところで、おそらく何の証拠も残っていないだろう。開き直られ、逆にこっちが泣き寝入りするハメになるだけだ。巧みに証拠隠滅を図る狡猾な組織に対して無力な一般庶民はなすすべもないのだ!数字は真実を語るそれでは、「食べログ」の闇に対して、我々には何の手立てもないのだろうか?いや、絶望するのはまだ早い。口コミのレビューの数字の分布だ!ところで最近、三田紀房の漫画「アルキメデスの大戦」を原作として映画が公開されて話題を呼んだことは記憶に新しい。みち)造船中将の巨大戦艦建造計画を阻止するため、山本五十六から主計少佐に任命されるというストーリーだ。「アルキメデスの大戦」の面白い点は、主人公の櫂が数学の力を駆使して、平山の陰謀を暴くところだ。「数学なんて何の役にも立たないから学ぶだけ無駄!」という声も聞かれるが、決してそんなことはない。巧妙に隠された嘘を暴き真実を明らかにする最強の武器にもなりうるのだ!統計学史上最大の発見「正規分布」とはところで、あなたは「正規分布」という言葉をご存じだろうか?正規分布は18世紀に発見された分布で、ちょうどベルのように、平均付近にピークをもつ左右対称な分布だ。(↓)正規分布曲線の一例。中心にピークをもち、左右対称な分布をしている。アドルフ・ケトレーは、出生や結婚、犯罪など、人間についての現象に関するさまざまなデータを検証し、正規分布に従うかどうかを調べた。(↓)アドルフ・ケトレー(1796〜1874)ケトレーは、この正規分布に基づき、人間社会には、平均的な属性を備えた人間である「平均人」が社会の最大多数を占めるという説を唱えた。ケトレーが活躍した19世紀には、自然界や人間社会の行動や性質など、さまざまな現象の分布が正規分布に従うものと考えられた。正規分布の「正規」という言葉には、英語でノーマル(normal)という言葉が用いられている。自然界や人間社会でノーマルに見られる分布という意味だ。口コミの分布は、おおむねこの正規分布に従うことが知られている。口コミの分布が正規分布に従うことの直観的な説明ここで、口コミの分布が正規分布に従うことについて、小学生にも分かるように説明しよう。正規分布のもっとも基本的な特徴は、次のようなものだ。【特徴1】平均的なものが最大多数である。これは、先ほど述べたケトレーの「平均人」の考え方であり、正規分布の重要な特徴ともいえる。平均的なカレーライスの口コミを想定しよう。この場合、特徴1は、5点中3点の評価をつける人間がもっとも多いということに相当する。平均的な意見が最大多数を占めるのだ。【特徴2】平均以外にも分布が存在するこれは、口コミの分布でいえば、評価が平均点のみに集中するのではなく、必ず平均点以外の評価をつける人間が存在することに相当する。実際、「たで食う虫も好きずき」ということわざがあるように、世の中にはさまざまな考え方の人間がいる。平均的なカレーライスであっても、みんなが全員、5段階評価で3点をつけるのではない。「やっぱり普通のカレーが一番だよね!これぞ庶民の味って感じ!」といって、普通のカレーライスに4点や5点の高評価をつける人間もいる。「普通のカレーなんて論外だ!」といって、1点や2点の低評価をつける人間も必ず存在する。平均とは異なる意見をもった人間が必ず存在するというのがノーマルな分布の特徴だ。逆に、100人のレビュアーが100人ともみんな5点の評価をつけていたら、これはノーマルな分布とはいえないだろう。あなたがこのような口コミの分布を見たとき、その口コミが人為的に操作されている可能性を真っ先に疑うべきだ。極端なものほどレアになるというものだ。これも経験則から明らかだろう。平均的なカレーライスの場合、3点をつける人間がもっとも多く、5点や1点など、平均から離れた評価をつける人間がもっとも少なくなる。普通のカレーライスを「これぞ究極のカレーだ!」と感動する人間がいたとしても、そんな人間はごく少数派だ。普通のカレーライスを「こんなクソまずいカレーを食べるくらいならゴキブリでも食ったほうがましだ!」という人間も存在するかもしれないが、これもやはりレアな存在だ。【特徴4】平均の左右両側の分布は均等に存在するこれは、平均より上の人も、下の人も同じ程度の人数存在するというものだ。普通のカレーライスについて、平均と比べてカレーが好きな人も、カレーが嫌いな人も同じくらい存在するということに相当する。ここで、注意したいのは、あくまで「平均的な評価と比べて」という点だ。仮に、「カレー好きの集団」が口コミをした場合、全体の平均点が高くなるだけで、平均よりも好きな人と平均よりも嫌いな人の分布の割合自体は変わらない。何らかの人為的な捏造・改竄がおこなわれている可能性が高いと疑うべきだろう。以上が、口コミがおおむね正規分布に従うことの直観的な説明だ。正規分布に従わない分布もあるところで、どのような分布も正規分布に従うわけではなく、人間社会において正規分布に従わない現象も多く知られている。年収(所得)の分布は、正規分布に従わないことが知られている。実際、年収の分布のグラフを見ると、正規分布とは似ても似つかぬ非対称的な形状を有していることが一目瞭然だ。(↓)厚生労働省による所得の分布状況を示したヒストグラム。所得金額階級別に世帯数の相対度数分布をみると、「200〜300万円未満」が13.5%と最も割合が多いことがわかる。http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa10/2-2.htmlまた、所得の分布だけでなく、学業成績の分布や体重の分布なども、正規分布に従わないことが明らかになっている。それゆえ、次のような感想を抱く人も多いかもしれない。「なーんだ!それじゃ正規分布って何の役にも立たねーじゃんw」いや、結論を出すのはまだ早い。ここで重要なことは、なぜこのような非対称的な偏りが生じるのか、そのメカニズムを理解することだ。対数正規分布に従っていることが明らかになっている。過去の所得の分布が乗数的に累積されるためとされている。所得の少ない人間ほど将来高い所得を得にくいという現象によるものだ。「収入が5%ずつアップする」という過去の所得に累積して将来の収入が決定される収入モデルを想定して、年収の分布をシミュレーションしたところ、年収の分布が左右対称的な分布から非対称的な対数正規分布に近づいていくことが明らかにされている。これは、収入が多ければ多いほど、将来の収入の上げ幅が大きくなるため、左側の裾野が長くなり、非対称的な分布になるためだ。分布(パレート分布)とは?一方、所得の分布は完全に対数正規分布に従っているわけでもない。実際には、高収入の層ほどべき分布(パレート分布)に従っていることが明らかにされている。ヴィルフレド・パレート(1848〜1923)。有名なパレートの法則を提唱した。相似形をなす階層構造において一般的に見られる分布だ。このような相似的な階層構造はフラクタル構造と呼ばれ、自然界に多く見られる構造だ。(↓)フラクタル構造の一例。構造のどの部分を抜き出しても、全体と相似形になる自己相似形を有するのがフラクタル構造の特徴だ。海岸線や山の形、枝分かれした樹木の形、血管の分岐構造や腸の内壁など、フラクタル構造は自然界に多く見られる構造だ。上位の階層が下位の階層よりも常に同じ割合で多くの収入を得ることができるという不平等な富の配分があるとき、所得の分布は「べき分布」に従うことになる。上位2割の階層にいる人間は、下位8割の階層にいる人間とまったく同じ収入ではなく、下位8割の階層にいる人間から余分なマージンを搾取できるというゼネコン的な収入構造が非対称的なべき分布を生み出すのだ。学業成績も非対称的な分布に従うまた、学業成績も非対称的な分布に従うことが知られている。これは、学業成績が、下の例のような過去の成績の乗数的な累積の影響を受けるためだ。階層間の不平等な格差構造も非対称的な分布を生み出す原因として知られている。以上の考察から、統計分布において、非対称的な分布が生じる主な要因は、次のとおりだ。口コミの分布は正規分布に従うか?以上、前置きが長くなったが、口コミの分布についていえば、サンプル数が十分にあれば、おおむね正規分布に従う。口コミにおいて、過去のレビューの乗数的な累積の影響やレビュアーが属する階層の不平等な格差の影響は考えにくいからだ。ある店に5点の評価をつけた人が、次の店を評価する際に、過去の店の評価が累積的に乗算されるというのは、現実的に考えにくい。階層間の不平等な格差、すなわち、5点の評価をつける人が、1点の評価をつける人よりもレビューのウエートが大きくなるということもありえない。口コミの分布が正規分布に従うかどうか検証するために、実際に「食べログ」の口コミのサンプルをもとに作成したヒストグラムに正規分布曲線を当てはめてみよう。口コミの分布に正規分布曲線が見事にフィットすることがわかる。(↓)下の例は、「食べログ」東京都ランキングでもトップクラスの評価を有するM店の口コミの分布だ。このように、口コミの分布は平均点を中心にした対称的な分布に従うことがわかる。ちなみに、このときのサンプル数は160だ。サンプル数は十分か?ここで、次のような疑問を抱く人も多いかもしれない。「ちょっと待て!口コミのサンプル数が160って少なくないか?そんな少ないサンプル数で正規分布を再現できるのかよ?」だが、この点は心配無用だ。統計学的には、店の顧客の母集団の人数が10万人以上の規模であったとしても、100のサンプルを集めることができれば、10%の許容誤差で信頼性の高いデータが得られるのだ。それゆえ、100サンプルというのは、一見少ないように見えても、統計学的に見ると、決して信頼性の低い数字ではない。Needまた、実際に「食べログ」のさまざまな口コミの分布をフィッティングしてみたところ、口コミ件数が100件以上で正規分布曲線の良好なフィッティング結果が得られた。(↓)こちらは、イタリアンレストランV店の口コミの分布。こちらも、132件のサンプル数で平均点付近を中心に対称的で偏りのない良好な分布が得られた。(↓)こちらは、寿司店Sの口コミ分布。こちらも、131件のサンプル数で平均点付近を中心に対称的で偏りのない良好な分布が得られた。(↓)こちらは、バーS店の口コミ分布。こちらは、100件のサンプル数で平均点付近を中心に対称的で偏りのない良好な分布が得られた。それゆえ、上のフィッティング例からも明らかなように、口コミの分布において、100サンプルあれば正規分布の再現には十分であるといえるだろう。「食べログ」の口コミの改竄を数学的に検証するところで、上の議論において、「食べログ」の口コミの分布が正規分布曲線で見事にフィッティングできることを示した。この結果を見て、あなたは次のように思うかもしれない。「なんだ?『食べログ』の口コミの分布って正規分布になっているのか?それじゃ、どこにも改ざんの痕跡なんてないよね?」だが、結論を出すのはまだ早い。中央値が4.0点以上の口コミばかりだからだ。実際、上で検証した店舗はいずれも、中央値が4.0点以上の超優良店舗であり、低評価のレビューはあってもごくわずかだ。これら優良店舗にとっては、そもそもレビューを改ざんする動機がない。レビューの改ざんを望むのは、むしろ低評価レビューに悩む店舗だ。年会費を支払ったら3.8以上の点数にしてやるというものだった。これは逆に考えると、平均点が3.6点以下の低評価の店舗ほど、食べログの提案を受けてレビューの改ざんをする可能性が高いということだ。レビューの平均点をあげる方法ここで、レビューの平均点をあげるにはどうすればいいだろうか?これには、以下の2つの方法がある。平均点を3.8以上にあげる方法1.4点以上の高評価のレビューをどんどん追加(捏造)する2.3点以下の低評価のレビューをどんどん削除する高評価のレビューを捏造する1の方法は、Amazonの中華業者のレビューに多く見られ、最高評価の5点にレビューが突出した不自然な分布になることが多い。2番目の方法、すなわち、3点以下の低評価のレビューを削除しても、全体として平均点をあげることができる。冒頭であげた例はいずれも「食べログ」側の圧力によって低評価のレビューが削除されたという報告だ。これから、「食べログ」は、高評価レビューを捏造するAmazonとは違い、2の低評価レビューを削除することによって平均点を3.8以上に上げる手法を採用している可能性が高いことがわかる。改ざんの痕跡が口コミの分布に顕著に現れるはずだ。中央値の点数が低いのに、平均点が3.8以上の店舗のレビューが一番怪しいここで、一般に、正規分布は、山型のピークが中央値であり、かつ、平均値でもあることが知られている。ところが、低評価レビューを削除して平均点を改ざんした分布は、中央値と平均値が一致しない。それゆえ、中央値(山型のピーク)が3.0点付近と低いにもかかわらず、平均点が3.8点以上ある店舗のレビューが怪しいということになる。そのような店舗のレビューを調べてみるといい。いうわけで、中央値と平均点との間に大きなズレがある「食べログ」の口コミを重点的に検証してみた。(↓)とある某店Xの口コミの分布。平均点が3.0点付近にまでシフトしたところ、どういうわけか、2.0点台の低評価の口コミが極端に少なくなった。ちなみに、この口コミのサンプル数は158件だ。(↓)とある某店Yの口コミの分布。こちらも3.0点以上の評価と比べて、2.0点台の低評価の口コミが極端に少ない。ちなみに、この口コミのサンプル数は99件だ。(↓)とある某店Zの口コミの分布。こちらも3.0点以上の評価と比べて、2.0点台の低評価の口コミが極端に少ない。ちなみに、この口コミのサンプル数は、なんと400件以上もある。統計学的には、400件もサンプル数があれば十分な精度を確保できるにもかかわらず、なぜか正規分布に従わないのだ。(↓)とある某店Wの口コミの分布。こちらも3.0点以上の評価と比べて、2.0点台の低評価の口コミが極端に少ない。ちなみに、この口コミのサンプル数も250件以上もあるにもかかわらず、なぜか正規分布に従わない。ここまで明確に差がでれば、偶然というより、もはや異常というほかないだろう。【考察】低評価の口コミ数が極端に減る理由ここで、「食べログ」の口コミの分布を数学的に検証した結果をまとめてみよう。口コミの分布に偏りが生じる原因としては、以下の3つの可能性が考えられる。1.サンプル数が十分ではない。2.低評価の口コミを書き込む人が少ない3.何らかの改ざん行為がなされている1のサンプル数が十分でないという考え方は、一見もっともらしく思われる。中央値が高い口コミでは、サンプル数が100程度であっても平均点を中心とした対称的な分布が見事に再現されていたことを考慮すれば、1の理由は到底考えにくいといえるだろう。店舗に忖度するユーザーが多いすなわち、2.0点台以下の低評価になるとなぜかみんな一斉に書き込みを自重するということだが、これも考えにくいだろう。低評価の口コミが人為的な力により意図的に削除されているという可能性だ。数字は真実を語る上の検証が嘘だと思うなら、「食べログ」のレビューの数字をもとに、あなた自身の手で確かめあなた自身の頭で考えて結論を出してほしい具体的な手法としては、中央値(山型のピーク)が3.0点付近と低評価であるにもかかわらず、平均値が3.8点以上の高評価の店舗のレビューの分布をエクセルで検証してみることをお勧めする。ここで述べた数学的な分析手法は、あなた自身の手でも確認することができるからだ。改ざんの結果生じた不自然な数字の分布をごまかすことは事実上不可能だ。数学的な思考は真実をあばくための最強のツールになるということを頭に留めておいてほしい。「アルキメデスの大戦」で主人公が発揮した数学的な論理力は、実際の生活にも大いに役立つのだ!最後に、本記事も「食べログ」またはその運営元である「価格コム」からクレームを受けて消されるかもしれない。Amazonにも圧力をかけて証拠隠滅を図るような連中だ。私のような弱小ブログの記事を消すなど、彼らにとって造作もないことだろう。本記事が消されて読めなくなる前に魚拓をとっておくことをお勧めしたい。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメント名前メールアドレスサイト上に表示された文字を入力してください。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。以前の記事で、覚えやすく、かつ、解読されにくいパスワードの作成法をいくつか紹介した。以前、中国メーカーがAmazonの日本市場を浸食しつつある実態と、中国のサクラ業者によるやらせレビューの巧妙な手口について紹介した。オタクパパオタクブロガー。重度のコミュ障のため、人とコミュニケーションできず、二次元の世界しか友達がいない。初音ミクと魔法少女をこよなく愛する。AFFINGER5.。