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ブックマーク / myrmecoleon.hatenablog.com (7)

  • ニコニコ動画を分析してみる:組曲編・3(たぶん完) - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館

    ニコニコ動画を分析してみる:組曲編・1 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館 ニコニコ動画を分析してみる:組曲編・2 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館 上のの続きね。はい,淡々とラストいきますよ。 最後は動画の再生時間別,の前にちょっと思いついたのがあったので日付別にグラフを一個追加。 日付別の新規ユーザー数とマイリスト登録数 ちょっと前の話。最近はわりと対策が進んでるみたいだけど,ニコニコ動画のランキングが操作されてるとかでいろいろ騒ぎになってました。組曲もたまに「工作じゃん。氏ね」的なことを言われてたので,まあされてることはされてんだろうけどどんくらいなんだろうなー,みたいなことを考えてた。 だいたいマイリスト登録するときってのは,たいていその動画をはじめてみて「うおこれすげ」「ちょ

    ニコニコ動画を分析してみる:組曲編・3(たぶん完) - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
  • 続・お近くのふぁぼられ数・F指数調べ 〜follower数を考慮にいれてみる - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館

    前回ふぁぼったで個人の人気ふぁぼが調べられるようになったのでF指数とかなんとか名付けて調べてしまったが,今回またちょっと気になるネタを見つけたので再調査してみた。 とりあえず前回と同じくふぁぼられ数とF指数*1。今回は自分と自分のfollowしている人*2のほか,ふぁぼられ数が非常に多いことを以前に確認している三名(@kotoriko,@eigokun,@kyoujin)を追加してみた。 ふぁぼられ数 F指数 前回F指数 増加分 kyoujin 3710 18 - NStyles 3966 17 15 2 otsune 2396 17 14 3 Hamachiya2 2289 17 14 3 bulkneets 3238 16 13 3 eigokun 3997 13 - kotoriko 3607 13 - itkz 1151 13 11 2 ono_matope 1849 12 12

    続・お近くのふぁぼられ数・F指数調べ 〜follower数を考慮にいれてみる - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
  • Library Gadget Generator - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館

    先日公開してたけどこれが正式公開ってことで。 (ちょっと直しました) これは何? Web上に公開されている図書館の蔵書検索フォームから,iGoogle等で使用できるGoogleガジェットを作成するサービスです。 どうやって使うの? 上記したブックマークレットを登録*1してから以下の作業を行ってください。 ガジェットに変換したい検索フォームのあるページを開きます。 ガジェットに使用したい項目について,指定の検索語を入力します。 現在対応させているのは次の5語:"キーワード","タイトル","著者","出版社"*2,"ISBN"*3 入力する項目は適宜省略できます。また指定の仕方によってガジェットの形態を変えられます(後述)。 登録しておいたブックマークレットを使用します。(ブックマークレットの機能については後述) フォームを送信します(ブックマークレットにより変換用CGIに送信される設定にな

    Library Gadget Generator - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
  • ニコニコ動画を分析してみる:組曲編・1 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館

    前回に引き続き,ニコニコ動画分析第二弾。今回はつい先日再生数100万を突破した例の動画を調査してみようと思います。 ってゆうか,前回は実はこれを上げるための前フリだったんですけどね。やろうやろうと思ってたのですが,組曲チェックしてる方ならご存知の例の件で予想外に時間を使ってしまって。まあ動画分析してたのが役に立ったといえば役に立ったのですが(謎 いや困ったものでした。とりあえず平和でナイス。 ということで以下,前回と同様にデータを解析しています。どうすればそれができるかの説明は前回参照。なお,この動画は前回と違い現在進行形でコメントがついていますので,今回の分析では前日(8月5日)分までを対象します。ただしnicoboomでの再生数と比較したいので,翌日5時までは前日換算の方向。つまり投稿から8月6日5時ジャストまでの間についたコメが調査対象。 基データ わざわざコメント解析しなくてもあ

    ニコニコ動画を分析してみる:組曲編・1 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
  • ニコニコ動画を分析してみる: 小沢動画編 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館

    ニコニコ動画のコメントは,定型のXML形式の文字列を該当のサーバにPOSTすることで取得可能である。これはプレミアム会員専用の過去ログ機能の場合も同じだが,UNIXのタイムスタンプ(10桁の数字)で取得したい時間を指定することと,waybackkeyという数字10桁+英数字28桁のキーが必要である点が異なっている。 waybackkeyは,プレミアム会員でログイン状態である場合のみ,http://www.nicovideo.jp/api/getwaybackkey?thread={動画のスレッドID} のURLをGETすることで取得できる。このキーを取得して以下のようなXML形式の文字列を該当のメッセージサーバにPOSTすれば,指定した動画のスレッドの指定した日時以前のコメントがXMLの形で取得できる。*1 <thread user_id="{ユーザーのID}" when="{コメントを取

  • Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館 - はてブ指数

    書誌学的方法による研究者評価の方法のひとつとしてh指数(h-index)というものがある。 その定義は 「その研究者が公刊した論文のうち、被引用数がh以上であるものがh以上あることを満たすような数値」 h指数 - Wikipedia というもの。イメージとしてはこのグラフをみるとわかるかなと。 要するにどの程度の質の論文をどれくらいの量書いているのか,というのが一発で分かる感覚的に優れた指標である。単純な被引用数(論文が引用された回数)の総和だと特定の論文が妙に引用されてて他はボロボロ,みたいな研究者も高く評価されてしまうのに対し,h指数を使うと質と量が同時に把握できるので分かりやすくてオススメ。 詳しいところはwikipediaが詳しいのと,あとオリジナルの論文(英文)も公開されてるので読むとよい。っても自分も読んでないが(マテ で,なんでこんなことをわざわざ説明してるのかというと, こ

  • GreasemonkeyでAmazonから探せる図書館まとめ

    ITmedia Biz.ID:おとなの図書館活用術【Amazon編】*1がホットエントリに入ってたのをみて,そういえばいいかげんあの手のスクリプトのまとめをしようか,と以前に思ってたのを思い出したのでまとめてみる。しかし多いな。 動作確認はしてないので使えないとこもたくさんあると思います。Amazonが何度か仕様変更してますし。あとAmazon上で所蔵の有無のわかるタイプと,単純にリンク貼るだけのタイプとありますが,特に分けてません。それと大学図書館は今回は省きました。*2 アップしてから探したらさらに見つかったので追加。 墨田区立を確認したので追加 練馬区立がもいっこあった。あとGoogle様に「図書館 greasemonkey」で検索するとうちが一位になる件について。いや完全にはてなパワーだが 某メーリングリストでネタにした関係で思い出したので,チェックしてたけど追加してなかった館のを

    GreasemonkeyでAmazonから探せる図書館まとめ
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