Co-evolution of human and technology
人口統計は最も重要な基幹統計の一つである．総務省の e-Stat は確かに有用であるが，かゆいところに手が届かない．例えば「市区町村ごと，年齢５歳階級ごとの人口構成の国勢調査ごとの推移を知りたい」という要求には全く無力である．
主として技術的な理由によるものと，統計調査の粒度の細かさによる．技術的な理由としては，データベースの画面表示セル数の上限を容易に超えてしまうデータ量になってしまうことである．しかし，根本的な理由は調査の粒度の細かさである．
2005 年以前と 2010 年以降とでは調査の精度が違う．今後は高精度なデータファイルが e-Stat に掲載されていくものと思われるが，2005 年以前に関しては都道府県より細かい粒度は存在しない．そこを求めると手作業になってしまい，現実的ではない．国立社会保障・人口問題研究所ならデータを持っているかもしれない．
2020 年は国勢調査の年にあたる．総務省にはできるだけ細かい粒度でのデータ掲載を望むものである．
また面倒な統計を見つけてしまった．Power Query に食わせれば早いのかも知れないが，どうにも埒が明かないので手動でデータを整形することになった．頼むから第一正規形で公開してくれ…
総務省統計ポータル e-Stat からのデータに全国の市区町村の人口推移があった．マーク・ブキャナンの「歴史はべき乗則で動く」の p 261 に「人口が半分の都市は四つある」とある．本当だろうか．検証してみた．
日本の人口統計は総務省が 5 年おきに行う国勢調査が元になっている．日本の市の人口順位をEXCELにダウンロードして散布図に描くでは日本全国の都市の人口増減率と人口の関係を時系列で流すとどう推移するか予測した．今回はその予測が実態と合っているか乖離しているかの検証を行う．
過去5年間の人口増減率から自治体の将来を予測するでは日本の都市の運命を占った．その元となるデータをダウンロードして散布図にする方法を述べる．
先日公開した記事トレーニングの最適化：安全な筋力トレーニングにおける新しい進展で参照していた引用元の論文からダウンロードできるファイルは PDF であるが，画像として保存されており，テキスト情報が抽出できなかった．以前ならスキャナから OCR ソフトで文字情報を抽出したが，最近だと Google ドキュメントが優秀なので，こちらを使ってテキスト情報を抽出してみた．
実を言うと，英語はあまり詳しくない．学術論文を一本読むのに数日かかる．読み慣れてくる頃には疲れてしまってやる気が失せている．
読み慣れる，と書いた．読み進めて行くうちに，脳が英語のまま理解し始める瞬間がある．英語で読み，英語で思考し，英語でアウトプットする．これを勝手に「英語モード」と呼ぶことにする．なんというか，脳の中に新しいモジュールが一個できる感じ．
脳が英語モードに入ってしまえばこっちのものだ．普段考えてる時は，頭の中では日本語で喋ってるだろう？その思考自体が英語になる．俺の脳が英語で喋ってる，俺スゲー！となる．しかしそこまで行くにはかなり集中力がいる．その前段階の話である．