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TOEIC・English Undergraduate

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

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Contemporary writings Senior High

何故答えが②ではないのか教えてほしいです🙏

【資料Ⅱ 】 ・生活満足度に関する住基抽出調査と WEB 調査の結果にインターネットの利用頻度が 影響を与えているかどうかを検証するために、 SNS利用の有無 (SNS利用率) のデー タを用いて比較を行った。 【資料Ⅰ】 の基抽出調査と WEB 調査の生活満足度のデータに、さらにSNS利用率 の違いを補正して比較するために、大規模な無作為抽出調査である「通信利用動向調 査」の SNS 利用率のデータ(グラフ④)に合わせて、住基抽出調査と WEB 調査 双方のデータを計算処理し、 SNS利用率の違いを補正したうえで、補正前と補正後 の WEB 調査と住基抽出調査の生活満足度を比較した (グラフ⑤)。 グラフ④ SNS利用率の比較 100.0% 83.2% 80.0% 69.3% 62.7% 60.0% 40.0% 20.0% 0.0% 通信利用動向調査 住基抽出調査 WEB 調査 グラフ⑤ WEB調査と住基抽出調査における生活満足度 (SNS利用の有無の差を補正 したうえでの比較) 6.10 5.90 5.70 5.62 5.56 5.50 5.30 住基抽出調査 補正前 6.00 5.97 WEB 調査 補正後 (内閣府「満足度 生活の質に関する調査報告書 2024~ 我が国のWell-beingの動向~」 (https://www5.cao.go.jp/keizai2/wellbeing/action/20240809/tsuikashiryou1.pdf) を加工して作成)

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Mathematics Senior High

(3)を教えて欲しいです

数学Ⅰ 数学A [2] 太郎さんは47都道府県の「ボランティア活動の年間行動者率(以下,ポラン ティア率)」,「スポーツの年間行動者率(以下, スポーツ率)」, 「海外旅行の年間行 動者率(以下, 海外旅行率)」が掲載されている総務省の Web ページを見つけた。 ここで,「行動者率」とは, 10歳以上人口に占める行動者数の割合(%) のことであ り 「行動者数」とは, 過去1年間に, 該当する種類の活動を行った10歳以上の人 数のことである。 なお、以下の図については,総務省のWebページをもとに作成している。 (1)図1は、2016年の「ボランティア」 と 「スポーツ率」 の箱ひげ図である。 数学Ⅰ 数学A 次の①~②のうち、図1から読み取れることとして正しいものは ヤ で ある。 0 の解答群 ⑩「スポーツ」の四分位範囲は, 「ボランティア率」の四分位範囲より大 きい。 ①「ボランティア率」の第3四分位数の2倍は、 「スポーツ率」 の中央値よ り大きい。 ②「ボランティア」の中央値の3倍は,「スポーツ率」の最大値より大き い。 ボランティア率 スポーツ率 0 20 35 40 60 80 (%) 20 ec 75 図1 2016年の「ボランティア率」と 「スポーツ率」の箱ひげ図 (数学Ⅰ 数学A第2問は次ページに続く。) 15 27 27 62 81 (数学Ⅰ 数学A第2問は次ページに続く。)

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