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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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生物 高校生

⑷どなたか教えてください。 答えはア カです

8.遺伝子の本体について調べるための、 次の実験についての説明を読み, あとの問い 大腸菌に感染するバクテリオファージは,タンパク質からなる殻と, 頭部の中に含まれる DNA からなる。 感染時には, DNAだけが大腸菌の中に侵入し, タンパク質の殻は大腸菌の表面に残ることが知られている。 は、 このバクテリオファージを用いて、以下のような実験を行った。 なお, 大腸菌の表面に付着したファージは、必ず大腸菌に 感染するものとする。 [実験1] タンパク質に含まれる(①)を標識したファージを、大腸菌を含む培養液に添加した。 添加して、 大腸菌にファ ージを感染させた後,遠心分離を行い,上澄みを捨てて沈殿を回収した。回収した沈殿に、 新しい培養液を加えてミキ サーで激しく撹拌して大腸菌に付着したファージを引き離し、 再び遠心分離を行った。2回目の遠心分離で得られた 上澄みと沈殿の(①) 標識物の量を測定した。 [実験2] DNA に含まれる(②)を標識したファージを,大腸菌を含む培養液に添加した。 添加して、 大腸菌にファージ を感染させた後, 遠心分離を行い, 上澄みを捨てて沈殿を回収した。 回収した沈殿に、 新しい培養液を加えてミキサ ーで激しく撹拌して大腸菌に付着したファージを引き離し、 再び遠心分離を行った。2回目の遠心分離で得られた上 澄みと沈殿の(②) 標識物の量を測定した。 なお,この [実験1] および [実験2] では,最終的に得られた沈殿に新しい培養液を加えて懸濁して培養すると,子ファ ージが生じることが確認された。 Ho (1)下表を参考にして、文中の(①)および(②)に当てはまる元素の元素記号を答えよ。 当てはまるものが複数考え られる場合は, そのすべてを答えること。 T 物質 タンパク質 核酸 含まれる元素 C, H, O, N, S C, H, O, N, P A COHERE (2) [実験1] および [実験2] のそれぞれについて, 2 回目の遠心分離で得られた上澄みおよび沈殿において, 標識物か OHRE 確認されるものは○, ほとんどまたは全く確認されないものには×と答えよ。 (3)[実験1] および [実験2] のそれぞれについて, 下線部の子ファージを調べた結果として正しいものを以下から選 記号で答えよ。 ア すべての子ファージから標識物が確認された イ一部の子ファージから標識物が確認された ウ すべての子ファージから標識物が確認されなかった (4)この実験から、何が確認できるか。 正しいものをすべて選び, 記号で答えよ。 【完答2点】 ア遺伝情報は DNA 上に存在する。 遺伝情報はタンパク質上に存在する。 ウ 下線部の子ファージのDNAのヌクレオチドは,すべて感染したウイルスが運んできたものである。 下線部の子ファージのDNAのヌクレオチドは,すべて大腸菌内に存在していたものである。 オ 下線部の子ファージのタンパク質に含まれるアミノ酸すべて感染したウイルスが運んできたものである。 カ 下線部の子ファージのタンパク質に含まれるアミノ酸は,すべて大腸菌内に存在していたものである。

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