「はしご酒」を使う年代と使わない年代の区切れ目はどこ？

From:山極綾子

父が執筆するメルマガを横から見ていてふと気になった言葉。

「はしご酒」とは～意味する言葉です。

大学生や社会人の間でもよく使われている言葉ではないでしょうか。

…。

はしご酒。

いえもちろん、テレビ番組で

「今日は朝まではしご酒」というものもあるくらいですし、意味も分かります。

でも、大学の友達と話をしていて、「はしご酒」という単語を使うこと、

ほとんどないなあ。

思わず、その旨メッセンジャーで伝えてしまったため、

皆さまにお送りしたものでは

「大学生は言わないかもしれないけれど」と

表現が変わって（しまって）いました。

せっかくいいメルマガネタだと思ったのに、変わってた…。

のですが、そのまま使わせていただきました。

それはさておき、使われる言葉というのは時代や出来事と共に変化していきます。

そのような事例を2020年、自然言語処理の分野で見ることが出来ました。

具体的には「コロナ」

2020年を契機として、この単語が持つ意味や人々がイメージするものが

がらりと変わってしまったのは間違いありません。

いまでこそ「コロナ」といえばウイルスの名前で、

感染症としてよく聞く名前で、

基本的にネガティブな印象を抱く単語になりました。

その名前でいじめられていた“コロナくん”に、

トム・ハンクスが励ましの手紙を送った…なんて話も

ニュースであったように思います。

（https://www.bbc.com/japanese/52407288）

それはさておき、しかし2019年までは、コロナという単語に関して

ネガティブな印象を抱く人は多くなかったように思います。

コロナといえば、太陽のコロナか、王冠か、もしくはビールのコロナか。

少なくとも話題が全く違いましたし、その出現頻度も大きく変化しました。

こういった時系列による違いを考慮せずモデルを構築すると、

得られた結果が滅茶苦茶になる可能性があります。

今回のように明確な区切りがあり違いが発生するならば

まだ気をつけようがありますが、

徐々に変化していく場合には、さらなる注意が必要です。

時系列を考慮しないモデルでは、その違いを検出することはできません。

人の生活やビジネス環境において、変化が起きないことはありません。

その変化をとらえることが可能なモデルになっているのか？も、

扱うデータによっては重要になるに違いありません。

山極綾子

P.S.
もし、「はしご酒」という単語を、大学生も言うよ！

ということであれば大変申し訳ありません。

これぞ、過学習。

私は、私自身の周りの大学生の情報に、過学習してしまっていたようです。

P.P.S.

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