さて、敬愛するタモさんは「おっぱい星人」です
他にもネット上ではやれ巨乳が良いだの、ちょいぽちゃが好きだだの、くびれ命だの、女性の体型に関する議論(というか単なるカミングアウト)は枚挙に暇がありません
ちょいブス萌え、とか言われても知らんがな
今回はこの事について考えてみたいと思います
まず、女性の体型は多くのパラメータで表現されるとします。つまり、女性の体型は多次元行列で表現する事ができると考えます
今回はこの事について考えてみたいと思います
まず、女性の体型は多くのパラメータで表現されるとします。つまり、女性の体型は多次元行列で表現する事ができると考えます
つまり「おっぱいのサイズ」や「くびれの程度」「おしりのサイズ」「身長」「体重」…という直行するいくつかの1次元パラメータを集めた多次元の行列、と定義するわけです
そして、見る側の「萌え」だの「好き」だのは女性の体型を表わすそれぞれのパラメータに対して、どのパラメータをどれだけ重視するか、という情報を集めたものと考えられます。
そして、見る側の「萌え」だの「好き」だのは女性の体型を表わすそれぞれのパラメータに対して、どのパラメータをどれだけ重視するか、という情報を集めたものと考えられます。
ここでは女性の体型の各パラメータをどれだけ重視するかを1次元のスカラー値で表現する事を考えます
そしてこの1次元のスカラー値を並べたものが、まさに見る側の「個人の好み」を表現する変換行列となる、というわけです
つまり、ここではある女性の体型を表わす多次元行列を、見る側の好みを基準としたスコアにする事ができる変換行列こそが、「個人の好み」や「~星人」と定義できる、と考えるわけです
行列、というと難しいものを想像されてしまうかもしれませんが、今回は出力は点数、スコアという1次元のスカラー値です。よってこの「個人の好み」を表わす行列というのは、女性の体型を表わす各パラメータそれぞれについて、その個人がどれだけそれぞれのパラメータを重視するか、という重み付けの係数を並べただけのものとなるはずです。
まだ分かりづらいと思いますので詳しく見ていきましょう。入力となる女性の体型パラメータ列($W$)を例として下記のように定義します
$W_0 = $ おっぱいのサイズ
$W_1 = $ くびれ具合
$W_2 = $ おしりのサイズ
$W_3 = $ 身長
$W_4 = $ 太さ
$W_5 = $ 顔のレベル
$W_6 = $ 肌の色
まだ分かりづらいと思いますので詳しく見ていきましょう。入力となる女性の体型パラメータ列($W$)を例として下記のように定義します
$W_0 = $ おっぱいのサイズ
$W_1 = $ くびれ具合
$W_2 = $ おしりのサイズ
$W_3 = $ 身長
$W_4 = $ 太さ
$W_5 = $ 顔のレベル
$W_6 = $ 肌の色
W = \left(
\begin{array}{c}
W_0\\
W_1\\
W_2\\
W_3\\
W_4\\
W_5\\
W_6\\
\end{array}
\right)
\end{eqnarray}
実際は乳首の形、等もっと多くのパラメータが存在するはずですが、ここでは簡略化のため上記の7つに絞ります
これに対し「個人の好み」を表わす変換行列$F$は、上記の$W_0$~$W_6$それぞれをどれだけ重視するかを当てはめていけば作る事ができます。例えば自分の場合
$F_0 = -0.2$
$F_1 = 0.8$
$F_2 = 0.1$
$F_3 = -1.0$
$F_4 = -0.6$
$F_5 = 1.0$
$F_6 = 0.8$
\begin{eqnarray}
F = \left[
\begin{array}{ccccccc}
F_0 & F_1 & F_2 & F_3 & F_4 & F_5 & F_6 \\
\end{array}
\right]
\end{eqnarray}
と表現できます
この結果
FW = S
\end{equation}
という形でスコア$S$が算出できる、という事になるわけです
詳しく見ていきましょう
まず、$F_0$ですがおっぱいのサイズをどれだけ重視するかです。ここでは-(マイナス)の係数となっています。つまりこれは「おっぱいが大きい方がスコア下がる」「重みは0.2なので大きくても問題ない」という事です
ただ、ここは難しい問題を含んでいます。
かの有名な「バスト占いのうた」でもCカップこそが「最も限りなく正解に近い」とされています。
また、エロ男爵こと沢村一樹さんはおっぱいで重視するポイントとして「味」と回答されています(出展)
よって上記例を考えると、本来は単純にサイズが大きければ$W_0$が大きい、という関係にはなりません
ですが、本考察上は$W_0$は小さい程微乳、大きい程巨乳、という単純なマッピングとします。
(規格外の巨乳を考慮し、大きい方に対してレンジは規定しません)
このように単純化する理由ですが、まず係数が0.2である事からご想像いただけるかもしれませんが、正直おっぱいのサイズあまり気にしてないからです
でも大きいのはちょっと怖い
自分に自信が無い証拠です
次の$F_1$は0.8とそれなりに大きな値となっています
「くびれは無いとイヤだなー」という感覚ですね
ただ、後述の$W_3$、$W_5$、$W_6$とは同程度もしくは低い重み付けですので、例えば「くびれの女王」とかいう中吊りにつられて雑誌買って見たら、顔とかが好みじゃなくてがっかり、とかは有り得るという意味です
がっかりした事がある、とは言っていません
ここ重要です
次の$F_2$は0.1です。これは正直どうでも良い、というレベルですね。ここで注意していただきたいのは、この0.1という数字は「小さい方が良い」ではありません。実際に計算していただくと分かるのですが、この$F_2$の小ささは最終的に算出されるスコアに対する$W_2$の影響度が低い、という事を意味しています。
よって大小があまり気にならない、という意味になるわけです
でもデカいとミニワンピとかがかわいく見えるのは否定しません
ここも重要です
で、$F_3$はマイナス-1.0です。$F$行列全体の中では$F_5$と並んで一番大きな絶対値を持っています。つまり重視する、という事です
しかし値は-(マイナス)です。これは重視の方向が逆、つまり身長が高い程スコアが下がる、という事を意味しています
いわゆるミニ萌え
具体的には矢口
次の$F_4$ですが、0.6と低くもなく高くもなく、という感じですね。これはごく平均的な感覚とお考えください。つまり「普通にデブはイヤ」というレベルです
だとこれは-1.0じゃないのか?と思われるかもしれませんが、前述の通り値の大きさは$F$の中で相対的にどれだけ重視するか、という事を意味しています。つまりちょっと太めでも、$W_1$、$W_3$、$W_5$、$W_6$が高い(もしくは低い)ならばスコアに対して「太さ」が与える影響は相対的に低くなるわけです
なのでそんなにダイエットダイエットって言わなくて良いです
普通が一番
そしてついに$F_5$で1.0が出ました
これも$W_0$と同様、難しい問題を含んでいます。そもそも人間の顔の作りは多くのパラメータを含んでいます。目、鼻、口各パーツの位置、大きさ、形、また顔全体のサイズ、形・・・
詳細は改めてまた考察したいと思いますが、今回は例えば1万人に点数付けをしてもらった平均点、くらいに考えてください。一般論としての美人、ブス、というパラメータという感覚です。ここでは単純に美人ほど$W_5$の値は高くなる、と定義しています
というわけで顔、大事
体型良くても顔でがっかりというのはグラビアの世界では良くある罠です
特に巨乳ブーム以降、その傾向が顕著になってきた気がします
気をつけましょう
最後に$F_6$ですが、これも意外と単純ではありません
特に巨乳ブーム以降、その傾向が顕著になってきた気がします
気をつけましょう
最後に$F_6$ですが、これも意外と単純ではありません
ここでの$F_6=0.8$というのは、「なるべく色白が良いなー」というニュアンスです
この場合、$W_6$が大きい程、肌の色は白い、という意味です
んじゃ焼けた肌が好き、というのはどう表現するか?がポイントになります
この場合、$W_6$が大きい程、肌の色は白い、という意味です
んじゃ焼けた肌が好き、というのはどう表現するか?がポイントになります
$W_6=0$が真っ黒と定義するとどうなるでしょうか?
ちょっと計算していただくと分かりますが、この場合$W_6=0$の真っ黒ギャルに対しては$F_6$をどういじろうがスコアに対して影響を与える事ができないという事になってしまう事が分かります
これは俺はどーでも良い事ですが黒ギャル好きは納得しないでしょう。
これは俺はどーでも良い事ですが黒ギャル好きは納得しないでしょう。
よって、この$W_6$は例外的に$W_6=0$を平均的な薄ピンクとし、マイナス方向を色黒、プラス方向を色白、と定義します。これによりギャル好きはマイナス値の$F_6$を持つ事で表現できます
まあでもやっぱ色白だよねー
上記はシンプルな例ですが、これで好みを表わす行列$F$ができました
文中で触れている通り、特におっぱいと顔については課題が残るものの、女性の体型およびそれに対応した個人の好みを行列で表現し、女性の体型に対する見る側のスコアを算出するという理論の可能性が示されたと思います
・・・なんの話でしたっけ?
・・・まあ、要は色白ミニでクビレもちゃんとある美人が好きって言いたかっただけだわ
1行で済んだわチキショウ
数式の表示方法は下記を参照にさせていただきました
http://pyansblog.blogspot.jp/2012/01/blogger.html
0 件のコメント:
コメントを投稿