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コメントのパレート分析編

2015/11/18 00:58 投稿

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 例えばゆっくりのキャラ素材を表示することについてこのような意見があったら、キャラ素材は使わない方が良いのでしょうか?コメントは1つ1票と考えるのが普通ですが、このブロマガではコメントの価値にバイアスがかけられるのではないか、という考え方、そしてそれに至るコメントの分析を行います。


利用するサイト
NicoFinder
http://www.nicofinder.net/
HTML5での動画視聴や、動画に付いたコメントの詳細な情報を閲覧できます。

分析したい動画のタイトルを検索欄に入力し、動画ページを開く。


このページ自体にもニコニコから拡張された様々な機能があるので試してみてください。
今回は右上の「コメント解析」をクリックします。


コメント解析のページです。
このサイト特有の機能を紹介すると、
◯「NG」 視聴者がそのコメントをNGに指定するとコメントに付加されるNGポイントを指します。このポイントとNG共有レベルに応じてコメントが非表示になります。
◯「ユーザーID」 これ自体はニコニコでも見れますが、このサイトでは184に指定されていないコメントのユーザーIDをクリックすることでユーザーページにジャンプできます。
◯「P」 値が1のユーザーはプレミアム会員です。

 このデータをいじれるように、右下のExcelをクリックします。Excelワークシートが保存できるので開いて下さい。
 インターネットから落としたエクセルファイルはウイルスの危険性があるので警告が出ます。「編集の有効化」は行って問題ありません。心配な方は予めウイルスチェックをして下さい。ニコファインダーでは無いと思いますが、どこかでDLしたエクセルファイルで万が一「編集の有効化」の後に「コンテンツの有効化」というメッセージが出たら気をつけて下さい
「コンテンツの有効化」とは主にマクロを起動することを指します。一見マクロが存在しないファイルでこの表示が出た場合はマクロウイルスである可能性が高いです。




 まず上の4行があると関数がめんどくさくなるので消してしまいます。たまにコメントのクローンが下半分にできている場合があります(投稿者コメントが影響か)ので、消しておいて下さい。
 G列に列を挿入し、G1に次のように記述します。
=COUNTIF(F:F,F1)
これはF列の中にF1(行数は変動)のデータと同じデータが幾つあるのかをG1に返す関数です。ここではそのユーザーが何コメントしたのかが表示されます。
 右下の黒四角をダブルクリックすればデータの範囲にオートフィルされます。



 G列の降順、つまりコメント数が多いユーザー順に並べ替えて、このシートのコピーを取ります。シート名の上で右クリックして出た項目から移動またはコピーを選択すると出来ます。



 H列に列を挿入して、G列をコピー、形式を選択して値のみを貼り付けます。



 G列は要らないので列ごと削除してしまいます。
A~K列を選択し、データタブから重複を削除をクリック、F列以外の全てのチェックを外してOKをクリックします。




 重複が削除された状態です。各ユーザーが何コメント打ったのかが分かります。

 H列に列を挿入し、H1に下記の関数を入れます。
=SUM(G$1:G1)/SUM(G:G)*100
これはG1(行固定)からG1(行変動)までのデータの和を、G列の全てのデータの和で割って、100で掛ける(%化)
という関数です。一番上から左のデータまでの累積パーセントを出しています。
 下までオートフィルします。



 続いてユーザー数の累積パーセントも出しておきます。
I列に列を挿入します。


 コメントしたユーザーの数は119人だったようです。運営が削除したコメントは集計対象に含めません。

 なので今回I1に下記のように入力します。
=ROW()/119*100
ROW関数はセルの行番号を返します。それを総数で割ってパーセント化するだけです。



 コメント数の偏りをわかりやすく図示するために、このデータからパレート図を作るとこんな感じになります。
 Excelではグラフのデータ数は255が上限になっているため、コメントしたユーザーがそれを超える動画では図が作れません。なのでコメント数累積パーセントとユーザー数累積パーセントを見比べて下さい。


この図はしばしば3、4個のグループに分けて用いられます。ABC分析と呼ばれます。

Aグループ:コメント数30以上。非常に積極的なユーザー。4人。
Bグループ:5以上20未満。そこそこ積極的なユーザー。17人。
Cグループ:5未満。98人。
Dグループ:0コメント(グラフ外)。再生数=視聴者数とすれば1万人以上。

 グループ分けは機械的なものではなく、分析する人がある程度の意義を仮定して設定するものなので、各自工夫して下さい。

 Aグループは何か思うことがあれば即座にコメントを入力する習慣がある方々でしょう。ここだけで35%のコメントを頂いています。複製前のシートを見てAグループがどのようなコメントを打っているかを是非確認し、どのような場面でコメントをしているのかを見れば、動画作りで増やしたほうが良いネタ、場面などの要素を掴めます。逆にこの方々が気に入っている要素をカットすれば、大幅にコメントを失う可能性があります。
 Bグループは常にキーボードに構えている訳ではないでしょうが、コメントしたいことがあれば打ってくれます。余裕があればこのグループのコメントも確認しておきたいところ。伸びしろはあるかもしれません。
 Cグループからより多くのコメントを引き出すのは難しいと思います。特に動画の方向性(もっとこんな場面が見たい、この部分はカットして欲しい)に関わるコメントは、特にA・Bグループの嗜好に反する場合は取り入れる必要性が無いと考えられます。従ったところでコメントが増えないわけですから。
 Dグループは普段からコメントをする習慣が無い可能性が高いです。このグループからのコメントは諦めるべきでしょう。

 このように一部の要素が大部分の結果を生み出す傾向は自然界のあらゆる場面で見ることができ、この経験則を発見者の名前から「パレートの法則」と呼びます。
 幾つかの動画で同様の分析を行いましたが、どの動画でもパレートの法則が当てはまりました。各グループがコメントをする動機、しない動機をどう捉えるかはお任せしますが、たくさんコメントをしてくれるユーザーが、もっとコメントをしてくれるように動画を改良していくことは重要な再生数向上手段だと考えます。



 現金だと言われればそれまでですが、こうして分析をしていること、普段コメントを沢山してくれている人に喜んでもらえる動画作りをしていることを仄めかすことで、視聴者がより多くのコメントをするよう動機付けが出来ます。
 注意しておきたいのは、意見コメントの中でその多数派に従うのではない、ということです。

◎今回のポイント
 普段コメントを見ているだけでは意見や、ネタへの反応が1つのコメントに1の価値しか与えられませんが、分析によってAグループのコメントには3の、Bグループのコメントには2の価値と言ったようにバイアスをかける事ができます。



 冒頭の問題提起を見てみます。このままでは批判が目立つので、キャラ素材は使用しないという意思決定が妥当になります。



 しかし分析の結果コメ主がこのような構成であったとすれば、Aグループの比重を3、Bグループの比重を2とする時、キャラ素材賛成票5、反対票3で、キャラ素材が居た方がコメント数には良い影響があると考えられます。否定的なコメントは特に目立つことが多く、肯定意見が埋もれてしまいがちなので、バイアスをかけることでそのコメントの本当の価値を見出すことが出来ます。

 逆にムッとしてしまうような指摘でも、他の場所で多くのコメントを打っている人の意見なら、「この人が言ってるなら」と受け入れることもできます。




 余談ですが、Pと書いてあるユーザーはプレミアム会員で、分家の9月号ではコメントユーザー119人に対して85人がプレミアム会員でした。実に70%がプレミアム会員だったんですね。コメントをする程度にニコニコを楽しんでいるユーザーは結構プレミアムに入っているのかもしれません。だからと言って一般会員では見づらい、重い動画でも良いかというとそういうわけではないのですが。
 他にも再生時間やコメント日時など色々使えるデータがこの表に入っているので、動画の特性によっては有効なデータもあるでしょう。

 以上です。パレートの法則が自分の動画でも当てはまることが確認できたら、以降はシートをコピーした段階のデータで使用するには十分だと思います。ぜひご利用下さい。

注意
 こと日本においては、
「コメントを沢山打つユーザー」と「良いコメントをするユーザー」「良いファン」
はほぼ無相関であると言って良い。
 すなわちこの分析はあくまで
「Aグループの意見を優遇することで視聴者にコメントを打つ誘因を与えられる」
ことを示唆するのであって、
「ファンを大切にする」「質の良いコメントを増やす」
といった目的とは全くの無関係である。質の良いコメントや草をいかに増やすかという問題に対しての回答をAcrisolは全く得られていないことを明言しておく。ただし草に関しては、他にもコメントを打っている人が草も生やしているのではないか、とも見れたりするので、各自自分の動画を分析すると面白い考察が得られるのではないだろうか。
 またパレート分析は一般に、「Aグループが重要であることを示すが、C・Dグループが重要でないことは意味しない」ことが知られている。C・Dグループの意見も良いと思えば採用してよいのである。
 一方でAグループであっても大変マナーの悪いコメント主が居ることは確かであり、そのようなユーザーの意見に無闇に従うことは増長を招く。データに思考を委ねることの無いよう、十分注意して頂きたい。

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