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❌はぴだんぶいは対象外 (サンリオ側が毎回固定のため) ・ニコイチは１として集計 ©2023 SANRIO CO., LTD. APPR NO. G640105 © SEGA / © Colorful Palette Inc. / ©Crypton Future Media, INC. www.piapro.netキキとララがいる場合リトルツインスターズとして１カウント。今回片方のみが登場するパターンはありませんでした。 ・複数回のコラボで登場する作品キャラが重複する場合、サンリオ側のキャラが違う時のみ集計 例1：「アイカツ! 」星宮いちごは3回行われたコラボ全てに登場しているが、どれもキティとコラボしているので1回のみカウント 例2：「ゆるゆり」赤座あかりは1度目はキティ、2度目はプリンとコラボしてるのでどちらもカウント 🎀おことわり🎀・全コラボの観測、集計はできていません ・統
「蓮舫氏は盛り上がったのになぜ？」「石丸氏は若者頼りではなかった？」「小池氏の強さの秘訣」人流データで見えた都知事選候補の本当の「集客力」 都知事選の勝敗を分けたのは何でしょうか。多くのメディアや評論家が様々な分析をしていますが、基本は各社の出口調査のデータをもとにした、「若者に支持された」「無党派層の票を何割取り込んだ」といった分析です。 一方、今回の選挙では街頭演説について「あれだけ盛り上がっていたのになぜ敗れたのか」「あの候補のSNSでの人気ぶりは本当なのか」などの声が上がっていますが、一般に言われていることは定性的な感想のようなものばかりで、定量的に推しはかるデータはありませんでした。 そこで今回、ソフトバンクグループで「人流データ」の分析に長けた企業「Agoop」に分析を依頼。スマートフォンの位置データから、実際にどんな人がどの候補の街頭演説を、どのように聞いたのかをデータで明ら
前回の記事（「若者が結婚離れしているのではない」そもそも結婚に前向きな若者は昔も今も5割程度）の続きである。 出生動向基本調査に基づく20-39歳の結婚に前向き意欲は、少なくとも1992年から男女ともほとんど変化はない。具体的には、男1992年43％、2021年44％、女1992年50％、2021年49％である。 しかし、20-39歳トータルでは約30年間変化はないのだが、詳細に年齢５歳階級別に見ていくと、違う側面が見えてくる。 1992年と2021年の「結婚前向き率」を年齢別の男女比率差分で比較したものが以下のグラフである。上に伸びているのが男が多い、下に伸びているのが女が多いということである。 まず、明らかな違いが一目瞭然なのは、1992年は30歳以上で結婚前向き率は男余りであったのに対し、2021年は45歳以上を除いてすべて女の方が多い女余りになっているということである。 念のため、
“ヒットの固着”はなぜ起こる？ 特定の曲が何年もチャートインし、しかも同じアーティストばかり──過去６年のSpotifyチャートから見えてきたのは、日本の音楽ヒットが極めて停滞していることだった。まさにそれは、“ヒットの固着”と呼ぶにふさわしい現象だ。前回の記事「ヒットの固着──Spotifyチャートから見えてきた停滞する日本の音楽」（2月13日）では、その事実をひとつずつ確認していった。 では、なぜこうした奇妙な事態が生じるのか？ その考えられる要因をひとつずつ探っていく。 筆者作成。 停滞の要因は高齢化社会？ 伝統など確たる権威が機能しない後期近代の資本主義社会では、常に再生産のためのイノベーションが求められる。そこで伝統文化と対照的なポピュラー文化の流動性は、当該社会のダイナミズムを示す指標のひとつと捉えられる。ポピュラー文化とは、流行の循環を常に続ける無限運動であることこそがその存
MATSUTANI Soichiro @TRiCKPuSH 松谷創一郎／著書『ギャルと不思議ちゃん論』『SMAPはなぜ解散したのか』、共著『ポスト〈カワイイ〉の文化社会学』『文化社会学の視座』『どこか〈問題化〉される若者たち』等。4月から10月にかけてはカープのことばかり呟くので注意。連絡先： trickflesh@gmail.com sites.google.com/view/trickview/ MATSUTANI Soichiro @TRiCKPuSH Spotifyチャート73か国・地域のデータ6年分を分析して、日本の音楽ヒットが異様な「固着」状況であることを炙り出しました。先進国とは思えない流行の停滞が起きています。 ↓ ヒットの固着──Spotifyチャートから見えてきた停滞する日本の音楽（松谷創一郎） #Yahooニュース approach.yahoo.co.jp/r/QUy
2021年10月31日に行われた第49回衆院選では、2012年に自民党が政権を奪回して以降、はじめて衆院選での大規模な野党共闘が実現されました。しかし選挙結果は多くの野党支持者の期待とはうらはらに、野党第一党である立憲民主党が選挙前から13議席減らし、共産党も2議席失うという後退を示しました。この結果をうけて野党共闘の評価は割れています。 もちろんこうした結果をうけて試みを再考するというのは必要なことでしょう。しかしながら結論をはじめから決めてかかるような主張もまた、見かけないわけではありません。ここではそうした議論ならざる議論に終止符を打ち、真に内実のある議論へと進むべく、選挙結果をもとに野党共闘の検証を行っていきます。 野党共闘とは これまでの衆院選では、小泉政権下での一部の例外を除き、自民と公明の得た票の合計は全国の有効投票総数の半分に届いていませんでした。それにもかかわらず自公が圧
アニメウマ娘にハマったので，35年分の重賞[1]のレース結果をnetkeibaから取得した Plotlyでインタラクティブな散布図を描き，馬・タイトル・適性毎に分布を見てニヤニヤした 散布図に謎のクラスターが生じたが，1993年頃までの上りタイムの定義がわからず，原因解明に至らなかった 1993年頃まで一部のレースで上りタイムの計測方法が異なっていたことが原因と考えられる （長い記事なので，YouTubeの字幕をONにしてデモだけでもご覧頂けますと幸甚です） はじめにウマ娘プリティーダービー（以下，ウマ娘）とはCygamesによるスマホ向けゲームを中心とするとメディアミックスコンテンツ[2]です．テレビアニメは2018年4月から6月まで第1期，2021年1月から3月まで第2期が放送されました．私は当時それどころではなかったこともありリアルタイムで視聴できませんでしたが，のちほど全話視聴し
ScientificReportsという論文誌に"Japanese conservative messages propagate to moderate users better than their liberal counterparts onTwitter"という論文が掲載されました． 日本国内の話ですので，折角だから解説したいと思います． 今北産業安倍政権時代の安倍晋三元首相に関する1億2千万件以上の大量ツイートを分析した結果，保守派のツイートの方がリベラル派のツイートよりも穏健な中間層によく届いていることが明らかになりました． もうちょっと詳しく東京大学・豊橋技術科学大学・香港城市大学の国際共同研究グループは、1億2千万件を超える安倍元首相に関するツイート（「安倍」または「アベ」が含まれるツイート）を解析し，保守派のツイートの方がリベラル派のツイートよりも穏健な中間層によく
長くて短い東京都議会議員選挙が終わりました。都議選は自民が第一党を獲得して勝利したものの、それを字面通り受け取る人は少ないでしょう。都民ファーストの会の最終盤の追い上げは多くのメディアの予測を外す結果となり、小池都知事の影響力の大きさを再認識する結果となりました。筆者も、その予測を外した一人ですが、この都議選でいったい何が起きてこういう結果となったのか、レビューをしていきたいと思います。 筆者も大きく外した「議席予測」筆者が6月29日に配信した6月28日時点での情勢をもとに予測した議席、筆者作成 筆者は、『東京都議会議員選挙・最新議席予測 現場からみた終盤情勢と衆院選への影響を考える』と題した記事を6月29日（火）にYahoo!ニュース個人に配信しました。具体的な議席を書いたことで多くの方に読んで頂いたことと思いますが、結果的には実際の議席と大きく異なる予測となったことは、まず素直に読者の
Clubhouse(クラブハウス)という音声SNSが突然日本で流行りだしました．Clubhouseの詳細はこの辺の記事をご覧ください． 流行りだしたんだからデータを分析したくなるのが，計算社会科学者のサガなわけですが，残念ながらClubhouseの内部データを直接取ることは当然できません．一部では「クラブハウスのAPIが公開されている」という噂もありましたが，違うClubhouseでした．割と一般的に使われる名称をSNSとかに使われるとこういう時になかなか困ります． というわけで，代替手段としてTwitter上に投稿されたイベントの告知データを取得して，そこからClubhouseの現状について分析してみたいと思います． イベント告知のURLはある程度決まっているため，当該URLが含まれるツイートを収集し，イベントページから情報を確認します． データは1月21日から1月25日まで収集しました
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響で、世界各地のサッカー場では無観客試合が行われています。こうした試合で発生した感情的な口論や審判への抗議の回数を調べた研究により、「観客がいない試合では試合中のサッカー選手や関係者の間の衝突が減る」ことが確かめられました。 Analysis System forEmotional Behavior in Football (ASEB-F): matches of FC Red Bull Salzburg without supporters during theCOVID-19 pandemic | Humanities and Social Sciences Communications https://www.nature.com/articles/s41599-020-00699-1 Absence of supporters d
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?にじさんじの配信者間で"似ている"配信者はどういう人たちか 唐突ですが、一週間前は文化の日でしたね。せっかくだったので、文化らしいことをしたいなと思い、youtube dataapiを使って遊んでみることにしました。 youtube のデータを使ってなにかしよう、となったとき、他の人はどういう分析をするんでしょうか。最近よくみるデータとしてはスパチャランキング・登録者数推移の予測などが思い当たります。 そしてまた唐突に語り始めるのですが、僕はvtuberの配信をラジオ代わりに流していることが多く、いわゆるvtuberのオタクです。オタ
ACTIVE GALACTIC @active_galactic 悪巧みをする人間は賢いな．確かに口座番号・暗証番号・氏名の組み合わせは工夫すれば手に入ってしまう．口座番号を入力すると振込先の宛名を表示してくれるサービスはあるし，語呂合わせのような使っている人が多い暗証番号で口座番号を片っ端から試していくと，一定確率で貫通するだろう．>RT 2020-09-09 20:45:35 ACTIVE GALACTIC @active_galactic リバースブルートフォースアタック：物理学科のロッカーで暗証番号を137決め打ちで片っ端から試して，貫通したロッカーから貴重品を盗む泥棒を想像した．数学科なら1729とかだろうか． 2020-09-09 20:49:28
発表者 深野 祐也(東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構 助教) 田中 陽介((公財)東京動物園協会 多摩動物公園) 曽我 昌史(東京大学大学院農学生命科学研究科生圏システム学専攻 准教授) 発表のポイント インターネットの検索データと動物園への寄付記録を使い、動物園と動物アニメ(けものフレンズ、注1)が、市民の絶滅危惧種への関心と保全のための行動に与える影響を、全国スケールで定量化しました。 日本各地の動物園と動物アニメの放映は、絶滅危惧種動物への検索数や閲覧数を大きく増加させていました。さらに、アニメの放映後、アニメに登場する動物への寄付が増加していました。 ウェブデータと動物園の記録を組み合わせることで、動物園やメディアといったこれまで定量化の難しかった普及啓発の効果を明らかにできました。また市民の関心の増加が、寄付という実際の保全行動につながることをはじめて示しまし
【VTuberデータ分析】「ゲーム実況」最もプレイされているゲームを調べてみた myrmecoleonと申します。今回は自分の収集しているVTuberの動画・配信アーカイブのリストより、VTuberがこれらでよくプレイしているゲームとその変遷について紹介します。VTuberの動画や配信は各種の企画や雑談、歌などさまざまですが、ゲームは中でも定番のひとつ。個人で攻略、一般のプレイヤーや視聴者とネット対戦、VTuber同士でコラボなどプレイもさまざまです。今回はその中でよくプレイされてるタイトルとプレイのされ方について紹介します。VTuberのデビューが増加した2018年から前月10月までに投稿されたVTuberの動画・配信アーカイブからプレイされたゲームを集計。その結果が以下のグラフです。抽出は動画のタグおよびタイトルから行いました。ある程度の漏れや不足があり、正確ではないことをご了承く
概要Twitter上で「気持ち悪い」、「キモイ」という言葉が、どのように使われてるかと調査した。 調査対象は、キモイ、気持ち悪いという言葉を含むtweet、約28万件 時系列の変化を見るため、2018年と2019年で調査を行った 気持ち悪いと言う言葉は、オタクへの言及とともに使われているオタクを含んだtweetは、28万件中、14431件あった 調査結果 2018年調査 2018年に投稿されたツイート調査 調査期間 2018/01/09 - 2018/12/31 tweetソース元 Sample realtime TweetsAPI 2019年調査 2019年に投稿されたツィート調査 調査期間 2019/01/01- 2019/10/20 tweetソース元 Sample realtime TweetsAPI 気持ち悪いという言葉の特徴 気持ち悪いという単語は、他者を侮蔑する意味と
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn assns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model importLogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
データ分析は客観的と言われるが本当だろうか。本来、分析や解釈は主観的であってもおかしなことではない。連載「データ分析のワナ」の1回目は、データ分析は分析者の視点の構築が重要であることを説明する。 「データ分析をしても、知っていた結果しか出てこなかった」 よく聞かれる表現だが、これは当たり前である。そもそも、何かの発見は「気づき」や「想像力」といった個人のひらめきを伴う思考力に頼るところがある。これらによらない計算機を使った分析は、単なる計算処理に他ならない。処理結果を誰もが考えそうな視点（時にそれは「ロジカルシンキング（論理的思考）」などの結果として得られるかもしれないが）で眺めたところで、誰もが考えそうな結果になるのは当たり前である。 データ自体が意味を持つわけではない そもそも、データは「文字や数字、記号等で記録された資料」であり「推論等の基になる事実」である（「広辞林」より）。どのよ
そろそろ、ゲームデザインの話もしていこうかと思う。今回は、ゲームが面白いとはそもそも何なのか？そもそもゲームとはなんなのかを紐解き、そこからどうすれば面白くなるのかを書いていこうと思う。 そして、最初に本記事の結論を書いておく。 ・ゲームとは学習を嗜好品化したものである ・人が学習から面白いと感じるには条件がある＝フロー理論この二つが、本記事の結論である。面白いと思ったら、この先を読み進めていただければ幸いだ。 そもそもとして、今回の記事をnoteに書こうと思った理由の一つとして、毎年新卒に向けて同じような話をするのだけれど、ずっと張り付いて教えられるわけでもないし、必要になったタイミングで情報を提供しないと、なかなか身に付かないので、これ参考にすると良いよというような似たようなまとまったリファレンスがほしかったのだ。でもそのようなリファレンスは存在しないので自分で書こうと思った次第だ。
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