3年に及ぶ自身のpixivの諸数値の推移を記録したものを論文形式で大発表します。執筆者：A.T.JANPI（作中J）、共同研究者：コティ・イック（生物工学博士）、助手：きゃび でお送りします。※この結
#オリジナル漫画 がんばらないpixiv研究所 - A.T.JANPIのマンガ #漫画 #pixiv #研究 - pixiv
3年に及ぶ自身のpixivの諸数値の推移を記録したものを論文形式で大発表します。執筆者：A.T.JANPI（作中J）、共同研究者：コティ・イック（生物工学博士）、助手：きゃび でお送りします。※この結
音楽の「情報量」を調べよう
適当な事をいうと、取り返しのつかないことになるという事例。あとで見直す用。 僕とやおきさん（@yaoki_dokidoki）でユニット「発達には個人差がある」を組んで、複数人で手分けしながらやっていくつもりですので、興味あったらリプください。
「ビッグデータ」「データサイエンティスト」後のデータ分析業界はどうなっていくのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日の合同企業説明会でご来場いただいた就活生の皆さんにこの話題をだいぶ話したので、続きの意も込めてちょっと書いてみようと思います。実はその時お話した内容について、後日データ分析者同士の飲み会を開いた時に色々議論になったもので（笑）、そのフィードバックも兼ねるかなぁという。 そうそう、この記事でも引き合いに出しますが「アルゴリズム実装系」「アドホック分析系」というデータサイエンティストの分類については、以下のslideshareをお読みあれ。 最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」 from Takashi J Ozaki そして予めお断りしておきますが、今回の記事も基本的には僕の個人的なデータ分析業界での経験と見聞に基づいて独断を並べているだけで、言ってみればただのポジショントークです。何かしら客観的な数値的根拠とかそういうものがあるわけではないので、悪しからず。。。 バズワ
面白いデータは転がりまくってるけど転がってるままなので誰か助けてくれろ - あんちべ！
転職して丁度2年がたちました。 現在はWebベンチャーで統計屋しています。大変楽しい毎日です。 なぜ楽しいかというと勿論リスプを書いているからというのも大きなる理由の一つです*1。 このエントリでは何が楽しいのか近況交えてつらつらまとまりなく書いてます。 あと現職の解決しがたい不満についても書いています。 糞長くなってしまったので要約すると 「今糞面白いけど超えられない壁あるので誰か助けて」 です。 現職面白い理由5個。 1．データが面白い*2 私は経済学科・数理統計の研究室出身で、応用先としてコミュニケーション活性化を目的とした 行動経済学やテキストマイニングをやっていました。 そういう背景があるため、学生時代いつか壮大な社会実験をやりたいと思ってたけど、 それには大変なお金がかかったり大がかりなシステムを構築しないといけなかったりで断念した。 ですが今はSNSやソーシャルゲームや広告の
【エロゲ解析】批評空間の採点基準は甘くなってしまったのか？ | 今日から始めるゲーム統計学
最近は80点が簡単に出る。 ErogameScape界隈でたまに耳にするのがこの言説。 昔に比べて採点基準が甘くなっているのではないか、という疑問があります。 判断要素の種類が大きいエロゲーという作品を１種の点数で評価しているので、その判断基準はなかなかに複雑です。 また、人の入れ替わりが思いのほか速い空間です。 （※参考：ErogameScapeのアクティブユーザー数ってどのくらい？） 採点基準が常に均一でないことは十分に予想されます。 しかし、仮に高得点の出現率が上がってたとして、 単純に最近のゲームの質が上がってきているのか 高得点だけをレビューする人が増えたのか、 SNS発達の影響で自分に合うゲームを選択しやすくなったのか、 「採点基準が変わった」以外にもいろいろな要素があり、なにが影響してそうなったのかを切り分けるのは難しいことではあります。 しかしまあ、要因はひとまず置き、本当
第4回ニコニコ学会「Biq Question! ボーカロイド現象はどこまで広がるか？」
「THE BIG QUESTION!」は4人のデータ分析者がバトル形式でプレゼンテーショ ンするロジカルエンターテイメントです。あらかじめ発表された3つのテーマについて登壇者が事前に分析し、プレゼンテーションを用意します。会場では4人が3分間ずつ発表を行い、「最も説得力があるものはどれか?」をニコ生アンケートで勝敗を決めます。それを3ラウンド行い、最終的に勝った数の多い登壇者が勝利します。今回はボーカロイド現象を主題に以下の3つのテーマで競います。 第一試合 ボーカロイド曲の視聴者は現在何万人いるのか？ 第二試合 ボーカロイドはなぜ流行ったか？ 第三試合 ボーカロイド現象はどこまで広がるか？Read less
平均世帯年収(概算)と橋下率(対当日有権者数)の二変量の関係 - image uploaded by @ustht
ustht Posted 1 decade ago
2011年の2ちゃんねるの投稿数 - longlow’s diary
ページビューに続き2011年の2ちゃんねる（以下2ch）の投稿数（書き込み、レス数）もまとめてみました。 ※各数字は２ちゃんねる 熱いスレッドにあるhttp://stats.2ch.net/kawasemi-d/2ch.txtより。何日か投稿数の記録が抜けていたり、ちゃんと投稿数が取得できていないと思われる箇所もあるため、その点を考慮して見てください。 ※各数字は後に訂正される可能性があります。 ※2chの2008年〜2012年のページビューと2012年〜2016年の投稿数は以下を見てください。 ページビュー 2008年の2ちゃんねるのページビュー 2009年の2ちゃんねるのページビュー 2010年の2ちゃんねるのページビュー 2011年の2ちゃんねるのページビュー 2012年の2ちゃんねるのページビュー 投稿数 2012年の2ちゃんねるの投稿数 2013年の2ちゃんねるの投稿数 2014
Facebookの次の覇者は、さらに多くの情報を収集、分析できる企業【gumi国光宏尚】 | TechWave（テックウェーブ）
僕はときどきネット上で、自分の中で確信にまで至っていない漠然とした思いを、わざと断定調に書くことがある。なぜそういうことをするのかというと、１つにはフィードバックをもらうことで自分の考えを更に先に進めたいから。もう１つは、僕の問題意識が世間的にも重要なアジェンダになっているのかどうかを知りたいからだ。 これを繰り返していると、だれがどのような認識を持っているのかだいたい分かってくる。時代の先を読もうとしている人、読めている人が見えてくるのでおもしろい。 あるとき自分の中でぼんやりと見えてきた未来のビジョンをTweetしたことがある。自分自身で書いていて「これじゃなんのことだかさっぱり分からないな」と思うようなTweetだった。さすがにこんなTweetにはだれも反応しないだろうと思っていたら、二人からリプライが来たのでびっくりした。同じような未来を見ている人がいることに驚いた。 一人がマイネ
ツイッター学概論 その４ 「つぶやき成分比較研究」
ツイッターは世界中で１日５万5000回もつぶやかれている（今年５月調べ）。日本はアメリカ、インドに続いて利用者数で第３位。ブームの折、利用者数も１日30万アカウントペースで急増している。 さて、TL（タイムライン）上でさまざまなつぶやきを見ていると、人によってつぶやきのタイプが違うことがわかる。①発信型（＝もっぱら自分から情報発信する）、②RT（リツイート）型（＝もっぱら他人のつぶやきにリツイートする）、③折衷型（①＋②）の３タイプに分類できる。 たとえば①の発信型の代表例は、話題作『「電子書籍」の衝撃』の著者でITジャーナリストの佐々木俊尚さんである。 下図はMymeyouによる佐々木さんのつぶやき分析である(http://meyou.jp/sasakitoshinao)。普通の会話、RT、リンク（短縮URL付）、独り言の割合は大体4.5：３：２：0.5で、とくにリンク（短縮URLを使っ
第40回The Economist読む隊 - resolution
なんとなく一段落したので（といってもまだまだだけど）書こう。気が向いたので先日のエコ隊のレポートを書くことにする。3月に始めて40回目のようだ。毎週やるとけっこうな回数になるんだな。 一つ目の記事：パネットーネ http://www.economist.com/businessfinance/displaystory.cfm?story_id=15065541 イタリアのクリスマスのお菓子、パネットーネ。イタリア（人口6000万弱）国内で4000万個の消費が見込まれている。そのパネットーネだが、BBCの料理番組を20年間担当して、英国中に絶大なる影響力を持つDeliaさんが、Delia’s Classic Christmasという番組でパネットーネを使ったクリスマストライフルというお菓子のレシピを紹介したことやその他諸々の影響で需要が急激に伸びているようだ。 この需要に応えようとイタリアの
高木浩光＠自宅の日記 - 誤報是正「無罪判決でWinny利用者増加」は誤り
■ 誤報是正「無罪判決でWinny利用者増加」は誤り Winnyノード数は無罪判決後やや増加？ ネットエージェント調査, INTERNET Watch, 2009年10月14日 逆転無罪の影響か？「Winny」のノード数が増加――ネットエージェント調べ, japan.internet.com, 2009年10月14日 逆転無罪判決でWinnyノードはやや増加、ネットエージェント, @IT, 2009年10月15日 Winny裁判、判決後にノード数が増加！ 〜 10月最高値を更新, RBB TODAY, 2009年10月16日 上記の報道があり、たくさんの人々がこれを鵜呑みにしたようだが、増加した事実はない。 8月22日の日記に書いたように、5月から、Winnyネットワークに対して、ランダムなIPアドレスをソースノードとした偽キーの散布が、目的不明ながら、何者かによって断続的に実施されている
Twitterが持つ6つの特徴とマーケティング活用、津田大介氏が講演
メディアジャーナリストの津田大介氏は2009年10月2日、翔泳社が東京都内で開催したイベント「MarkeZine Day 2009」で、「Twitterでマーケティングはできるのか」と題して講演した。津田氏はマイクロブログサービス「Twitter」自体の特徴や、自身が2年以上利用し1万4000人以上のフォロワーを持つ経験を基に「間違いなく使えるし、やるべきだ」とマーケティング活用を勧めた。 津田氏はまず、Twitterはメディアなどで取り上げられて注目度が高まっており、日本国内のユーザー数は「有効アカウントは20万～50万人の間で、100万人弱が使っている」と推測。そして、「mixiのユーザー数は実際の利用率も考えると1000万人規模なのでその10分の1だが、キャズム（深い溝）を越えつつある」という現状認識を示した。 そして、Twitterの特徴として「リアルタイム性」「伝播力が強い」「オ
ニコニコ動画は生活圏――失敗しない10のポイント
ネット動画をマーケティングに活用しようと考えたときに、単なる動画配信インフラだと考えると失敗する。ニコニコ動画はユーザーが生活の一定時間を送る場であり、その生活圏を理解することが、本当の活用につながるとニワンゴ社長は話す。 「ニコニコ動画をメディアと考えるよりも、生活圏があってそこにメディアがある」 6月25日、東京・秋葉原で行われた「ビジネス動画活用セミナー」にて、ニワンゴの杉本誠司社長が強調したのが“生活圏”という言葉だ。メディアではなく、ネットユーザーが棲息し多くの時間を過ごす生活圏だと捉える。そしてその上にメディア機能があると考えることが、動画を使ったマーケティングでは重要だと話す。 杉本氏の考えは、ニコニコ動画は動画配信インフラではなくコンテンツを共有し、ネットでのムーブメントを作り出すものだ、というもの。「（ニコニコ動画を）1つの視聴者にリーチするメディアと考えてしまうと、それ
E908 – Delicious，Flickr，YouTubeにおけるタグの分析
Delicious，Flickr，YouTubeにおけるタグの分析 フォークソノミー（CA1623参照）を活用している著名な3つのウェブサービス，Delicious（ソーシャルタギングサービス），Flickr（写真共有サービス），YouTube（動画共有サービス）において，2005年から2007年の期間に付与されたタグや利用者のタグ付与行動を分析することにより，ウェブ上のソーシャルネットワークの特徴を明らかにすることを目指す論文が，D-Lib Magazine誌15（3/4）号に掲載された。 分析のため，Deliciousからは約100万のブックマーク，約280万人のタグ付与者，約930万のタグ，Flickrからは，約30万枚の写真，約15万人のタグ付与者，約140万のタグ，YouTubeからは約50万のビデオ，約20万人のタグ付与者，約135万のタグ，という「対象物」「タグ付与者」「タグ
JCR新規導入指標で従来指標と最も評価が変わるのは数学分野の雑誌：学術情報をめぐる新たな評価指標について - かたつむりは電子図書館の夢をみるか（はてなブログ版）
まだweb上には情報は上がっていないようですが、日本薬学図書館協議会発行の雑誌『薬学図書館』の最新号（54巻2号）に「学術情報をめぐる新たな評価指標： Impact Factor, h-index, Eigenfactor, Article Influence, Usage Factor」と題した論文を発表しました。 日本薬学図書館協議会 JPLA 薬学図書館（メディカルオンライン） 論文の書誌事項 佐藤翔. 学術情報をめぐる新たな評価指標： Impact Factor, h-index, Eigenfactor, Article Influence, Usage Factor. 薬学図書館. 2009, vol.54, no.2, p.121-132. 内容ですが、前半は副題に列挙した指標を中心に最近の研究評価指標をめぐる動向のレビュー、後半はJournal Citation Repor
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The 11 Defining Features Of The Summer Blockbuster
https://jp.techcrunch.com/2013/03/01/20130228the-5-commandments-of-data-and-why-analytics-efforts-are-still-a-big-old-mess/
大学機関リポジトリのアクセスログに現れる検索語と論文題名との関係について : Kyushu University Institutional Repository (QIR)
https://jp.techcrunch.com/2009/09/04/20090903google-domestic-trends-should-you-invest-based-on-google-searches/