ミリオンライブ!におけるユニットの可能性を探る

はじめに

ユニットの可能性が知りたい。 

ミリシタに入ってからMTGシリーズで様々なユニットは登場しているが、属性の縛りがある。TBも新たな組み合わせを教えてくれたがユニットとしての活動ではなかった。

GREE版のマイユニットのような無限の可能性を探りたい。

 

そのためには現状どのようなユニットやカップリングが存在するのかを調査する必要がある。

 

分析方法

viola-voila.hatenablog.com

 

前回の記事で集まったデータの中に「担当アイドル」の項目がある。

GREE版のマイユニット基準で3人まで選べるようにしていたのだが、この担当アイドル1~3人の回答をもとに兼任Pがどのようなアイドルを同時に選んでいたのかを探った。

 

具体的には担当アイドルだけをまとめた.txtをKHコーダーに放り投げて共起ネットワーク図を作成しただけである。

 

結果

f:id:viola_voila:20180918214132p:plain

共起ネットワーク図は上のようになった。

 

考察

多くの有名ユニットカップリングが見つかるが意外とプラチナスターライブ編のユニットが5人全員繋がっているのは見当たらなかった

これはもちろん担当アイドルが3人までしか選べなかったことが理由だとは思うのだが、5人ユニットでもその中で特定の組み合わせだけが担当アイドルとして選ばれやすくなっているのかもしれない。

 

感想

図を作った時点で満足してしまってあんまり考察していない気がする。しかしこの図だけで無限の可能性を感じられたし、逆に繋がっていない組み合わせこそが既存の発想にとらわれない将来性に満ちたユニット・カップリングとも考えられる。

ちなみに自分は担当アイドルの琴葉・恵美・まつりに関してはどの2人を抜き出して組み合わせても最高だと思っている。まつめぐことめぐことまつもあるのだ。

 

修士論文用の調査はまだまだ実施中なので拡散・ご協力お願いします。

t.co

 

Pは担当アイドルに似るのか?

 

はじめに

Pは担当アイドルに似る」という噂がまことしやかに囁かれている。

似ているアイドルを担当に選ぶのか、担当アイドルだから似てくるのかといった因果関係は不明だがありそうな話だとは思う。

とはいえ志保Pがみんな絵本好き静香Pが全員うどん好きかと言われれば違うだろう。

似ているとされるのはやはり性格の部分だと思う。

そこから担当P毎に心理特性に差があるのかといった調査を行なった。

 

調査概要

尺度としては日本語版ten item personality inventory(TIP-J;小塩・阿部・カトローニ,2012)を利用してビッグファイブパーソナリティを調査し、年齢・性別と合わせて説明変数として担当アイドルのダミー変数を目的変数としたロジスティック回帰分析、及び反対に年齢・性別・担当アイドルのダミー変数を説明変数、ビッグファイブパーソナリティを目的変数とした重回帰分析を行なった。

 

今回の調査に関しては因果関係が不明なため性格・担当アイドル両者の説明変数・目的変数を入れ替えて検証をしている。ここからあくまで性格と担当アイドルには関係がありそうだくらいしか言えず、〇〇Pは××などといった決めつけ・レッテル貼りには繋げないようにお願いしたい

 

回答者数は4572人であった。非常にありがたい。

余談ではあるが現在修士論文のためにプロデューサーのガチャに関しての調査を行なっており、協力いただけると幸いである。

goo.gl

 

 

ビッグファイブ

ビッグファイブとは性格を表す5つの尺度である。

具体的には以下の5つである。

1.情緒不安定性(Neuroticism)

※今回は日本語版ten personality itemにのっとりこれ以降は神経症傾向と訳す
神経質さ、情緒の安定性、環境への適応性、心理的な苦悩に対する敏感さ。
高いから病気だといったことでは無いので注意。
高いほど精神的に不安定になりがちであり、低いほど安定的。


2.外向性(Extraversion)
社交的で他人と交わるのが好きかどうか。
高いと活動的、快活、おしゃべりなどの特徴があらわれやすい。
逆に、低いと内向きで控えめ。


3.開放性(Openness to experience)
知的好奇心の強さや、新しい物事や考えに対して開放的かどうか。
高いほど新しい理論や思考に対して好意的で、低いほどそれらに対して好意的ではない。
また、高いほど伝統、権威を疑いがちになる。


4.協調性(Agreeableness)
通常の訳では調和性。他人との協調性が高く、利他的かどうか。
高いと利他的で他者と協調する傾向にあり、低いと自己中心的で競争的で他者を信頼しない。
高すぎると依存性人格障害と、低すぎると反社会性、被害妄想癖と関係してくるとされる。


5.誠実性(Conscientiousness)

※今回は日本語版ten item personality testに則り以降は勤勉性と訳す
訳がややこしいが、マメさや律儀さ。
中途半端を好まず、徹底的に行動するかどうか。
高いと目的を持ち、マメになりがちだが、気難しさや潔癖さにもつながる。

(ビッグファイブ(Big-Five Personality):ForlostP(ふぉろすとP)のブロマガ - ブロマガより)

 

なぜかビッグファイブの解説を調べてたら他のPのブロマガが出てきた。アイマスは恐ろしい。

今回はそれぞれの尺度を2~14点で値を算出している。

 

結果

結果をかなり簡易的に出していく。詳細なデータなどは10月のISFでまとめたものを本の形で報告する予定である。

とにかく他担当Pを煽ったりするために今回の結果を使わないことだけは約束してほしい。

 

 

まずは担当アイドル・性別・年代が性格に与える影響を推定する。ビッグファイブの値は大阪大学による「くらしの好みと満足度についてのアンケート調査」(GCOEデータ)とも比較し代表性も確認しているが、一部数値のズレが出ておりこれがオタクが世間とずれているのかは不明であるが代表性に関しては注意が必要である。

 

担当アイドルに関しては〇〇の担当は他のPより値が高いor低いと表記しているが正確に言えば「その他の属性(年代・性別・その他の担当アイドル)などが全て同じだった時、〇〇の担当は担当ではないPよりも値が高いor低いと推定される」という意味である。

 

1.神経症傾向

回答者の全体平均は9.34。GCOEデータでは平均値が7.94だったので少し高めの値である。

神経症傾向に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性は女性より0.685神経症傾向が低い。
  • 所恵美の担当は他のPより0.567神経症傾向が高い。
  • 40代は他の世代より0.787神経症傾向が低い。 

となる。

川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば神経症傾向は年齢によって下がっていき、若い女性の方が高くなるとされており結果と矛盾はない。

 

2.外向性

回答者の全体平均は6.66。GCOEデータでは平均値が8.13だったので少し低めの値である。

外向性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 七尾百合子の担当は他のPよりも0.531外向性が低い。
  • 菊地真の担当は他のPよりも0.707外向性が高い。
  • 我那覇響の担当は他のPよりも0.800外向性が高い。
  • 天海春香の担当は他のPよりも0.738外向性が高い。
  • 百瀬莉緒の担当は他のPよりも0.775外向性が高い。
  • 星井美希の担当は他のPよりも0.617外向性が高い。
  • 二階堂千鶴の担当は他のPよりも0.784外向性が低い。
  • ジュリアの担当は他のPよりも0.501外向性が高い。
  • 矢吹可奈の担当は他のPよりも0.726外向性が高い。

となる。年齢・性別の効果は有意に出なかった。

 

3.開放性

回答者の全体平均は8.31。GCOEデータでは平均値が7.80だったのでやや高めの値である。

開放性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • ロコの担当は他のPよりも0.867解放性が高い。
  • 北沢志保の担当は他のPよりも0.614解放性が低い。
  • 徳川まつりの担当は他のPよりも0.533解放性が高い。
  • 男性は女性よりも0.357開放性が高い。
  • 野々原茜の担当は他のPよりも0.600解放性が高い。
  • 高山紗代子の担当は他のPよりも0.513解放性が低い。

となる。

川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば女性よりも男性の方が高得点とされており結果の矛盾はない。

 

4.協調性

回答者の全体平均は9.76。GCOEデータでは平均値が10.03だったのでおおよそ同じ程度の値である。

協調性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 如月千早の担当は他のPより0.699協調性が低い。
  • 北沢志保の担当は他のPより0.479協調性が低い。
  • 男性は女性より0.294協調性が高い。
  • 最上静香の担当は他のPより0.420協調性が低い。

となる。川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば女性の方が協調性は高いとされており、この矛盾がデータの問題なのかオタクの特性なのかは不明である。

 

5.勤勉性

回答者の全体平均は5.27。GCOEデータでは平均値が8.11だったのでかなり低い値である。

勤勉性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 田中琴葉の担当は他のPより0.626勤勉性が高い。
  • 40代は他の世代より0.677勤勉性が高い。
  • 60代は他の世代より2.583勤勉性が高い。
  • 大神環の担当は他のPより0.667勤勉性が低い。
  • 如月千早の担当は他のPより0.371勤勉性が高い。

となる。

川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば勤勉性は年齢の上昇とともに上がるとされており、結果に矛盾はない。

 

 

続いて性格・性別・年代が担当アイドルに与える影響である。

担当アイドルであるかどうかは(0,1)のダミー変数のためロジスティック回帰分析を行なっている。そのため推定される値は性格の値が1上がると担当アイドルになる確率がどれだけ上昇するかといった形での値となる(オッズ比)

 

また、担当アイドルに関しては担当P数が多く有意な結果が出ている上位のアイドルのみ推定しているが結果の順番は担当P数とは関係ない。

 

北沢志保

北沢志保の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性の方が女性よりも1.799倍北沢志保の担当になる確率が高い。
  • 協調性が1上がると0.894倍北沢志保の担当になる確率が下がる。
  • 勤勉性が1上がると1.088倍北沢志保の担当になる確率が上がる。
  • 開放性が1上がると0.908倍北沢志保の担当になる確率が下がる。

となる。

 

如月千早

如月千早の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性の方が女性よりも1.445倍如月千早の担当になる確率が高い。
  • 協調性が1上がると0.863倍如月千早の担当になる確率が下がる。
  • 勤勉性が1上がると1.085倍如月千早の担当になる確率が上がる。 

となる。

 

 

田中琴葉

田中琴葉の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性の方が女性よりも2.099倍田中琴葉の担当になる確率が高い。
  • 勤勉性が1上がると1.128倍田中琴葉の担当になる確率が上がる。
  • 神経症傾向が1上がると1.070倍田中琴葉の担当になる確率が上がる。

となる。

 

所恵美

所恵美の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性の方が2.473倍所恵美の担当になる確率が高い。
  • 外向性が1上がると1.058倍所恵美の担当になる確率が上がる。
  • 神経症傾向が1上がると1.089倍所恵美の担当になる確率が上がる。

となる。

 

徳川まつり

徳川まつりの担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性の方が女性よりも0.654倍徳川まつりの担当になる確率が低い。
  • 開放性が1上がると1.081倍徳川まつりの担当になる確率が上がる。

となる。

 

七尾百合子

七尾百合子の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性の方が2.951倍七尾百合子の担当になる確率が高い。
  • 外向性が1上がると0.906倍七尾百合子の担当になる確率が下がる。

となる。

 

望月杏奈

望月杏奈の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 男性の方が2.281倍望月杏奈の担当になる確率が高い。
  • 外向性が1上がると0.938倍望月杏奈の担当になる確率が下がる。

となる。

 

周防桃子

周防桃子の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

となる。

 

真壁瑞希

真壁瑞希の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると

  • 外向性が1上がると0.949倍真壁瑞希の担当になる確率が下がる。

となる。

 

上から分かるようにアイドルによって影響しているとされる性別や性格の数は異なる。例えば桜守歌織は担当数も多かったため検証を行なったが性格・性別の影響に関して有意な値は出なかった

 

続きを読む

ガチャに関する調査協力のお願い

はじめに

修士論文を書かなければいけないのであるが、いまだに0文字である。

来月頃に中間発表があるという事実を考えると端的に言ってやばい

研究のためのアンケートを行うつもりだったのだが調査項目を色々といじくっていたらこんな時期になってしまっていた。

賢明な読者の皆様ならもうお分かりだろうと思うが、今回の記事は読者の皆様に自分の研究のお手伝いをしていただきたいというお願いである。

 

研究内容

おおまかに言えば「なぜ僕たちはガチャを回すのか」がテーマである。

ジャンルで言えば行動経済学意思決定論の領域になる。

主に確率をどう捉えているかやどれくらいお金を払ってもいいと思っているかなどについての調査である。

回答数が少ない調査となってしまうとどうしてもその研究結果の意味を見出しにくくなってしまうので出来るだけ回答をお願いしたい。 

調査結果に関しては論文にした後、きちんとこちらでも報告させていただく予定である。

 

調査

調査項目はgoogleフォームで8ページ分と少し長くなってしまっているが

以下のリンクまたは下記埋め込みフォームから回答をお願いします。

goo.gl

 

 

バズった記事の反応をうかがう

はじめに

viola-voila.hatenablog.com

 

 記事がバズった。

 

viola-voila.hatenablog.com

 

以来のバズなので2ヶ月ぶりくらいである。

 

内容が内容なので色んなところでコメントがされている。具体的に言えばツイートのリプライ、RT先での言及、ブログへのコメント、はてぶのコメント等である。

 

全部ちゃんと目を通した方が良いのだろうけれど今は少し疲れているので厳しい。なぜなら僕は貧困層なので徳川まつりに8万円ほど課金した分をクレカの引き落としまでにバイトで稼がなければならなかったからである。

 

特徴語だけを抽出して読んだ気になる

KHコーダーという自然言語処理が素人でも簡単にできるソフトがある。時々使って遊んでいるのだが今回はそれを使ってついたコメントを視覚化する。

 

コメントの抽出対象は

ブログのコメント(一部は承認していないので反映されていません。)

はてぶのコメント

ツイッターでのRT後のつぶやき

の3種類である。

 

ブログのコメント

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共起ネットワーク図を作ると上のようになった。丸が大きい方が頻出単語線でつながっているのが同時に使われやすい単語である。

 

声やボイスといった言葉が様々な要素とつながっていたりする。

ジニ係数良い・悪いが繋がっていたり良い・悪いが繋がっているのは分かるが高いが繋がっているのは「こいつは頭が高いクソブロガー」みたいなコメントが多かったのかもしれない。今回は面倒くさいから一切確認はせず推測だけでコメントを読んだ気になろうと思う。

※後でちゃんと全部確認します。

 

ぶこめ

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ブコメの方は「資本主義」「社会主義」と言った話題が出てる。

後はミリマスとデレマスは始まりの前提が違うから比較の意味がないといった話が出てることも右下の辺りからうかがえる。全くもってその通りだと思う。

 

ツイッターのRT後のつぶやき

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南アフリカ並というパワーワード

なんか数字出してる

ミリオンとシンデレラは最初が違う

比較するものが違う

などが僕が推測したつぶやきである。合ってるかどうかは知らない。

 

結論

なんとなく各所のコメントを読んだ気分になった。多分ちゃんと単語を検索して元の文を読み、つながりの意味を読んだ方が良い。

 

感想

思ったよりはボコボコに叩かれてなかったのは幸いだがブログのコメント欄で対立煽りが出てたのは悲しかった

あと格差の問題で上位層を叩くのはやめてほしい。別に卯月も卯月Pも何も悪くないでしょ。問題なのは格差が開き続けることだと思うので上位層がSSR貰うのと同じように下位層もSSRが貰えるようになればいいなという話であって貰った上位層は別に悪くないみんな貧しくなればいいみたいな考えは悪であり、理想はみんな担当のガチャとかイベントがたくさんくるし担当のガチャとかイベントにドブドブ課金するから更に担当のガチャがどんどん来るみたいな状態じゃない?ちょっと財布はきついけど。

 

つまり私が言いたいことを担当の徳川まつりの言葉を借りていうならば

お祭りの最後はみんな笑顔で終わらないとだめなのです

THE IDOLM@STER MILLION LIVE! Blooming Clover2巻より

ということなのである。ライブとかイベントとかガチャ更新とかのお祭りの後にみんな笑えるようなコンテンツでいてほしいなという気持ちがある。

アイマスにおける格差について

はじめに

SS3Aが楽しかった。おかげで喜多日菜子が非常に気になっている。

そんなシンデレラガールズであるが、SSR4週目やスシローの報酬などでまた声付き・声待ち問題が再燃している気がする。

階級間格差の問題は元々マルクス経済学をメインにやっていた自分にとってはかなり身近な話題なので今回は「格差」をテーマにシンデレラガールズおよびミリオンライブ!を研究する。

 

格差の指標-ジニ係数

ジニ係数(ジニけいすう、英: Gini coefficient)とは、主に社会における所得分配の不平等さを測る指標である。
Wikipediaより

 基本的には所得分配の不平等ということだが今回は参加楽曲数およびSSR実装数の不平等について計算していく。ジニ係数の計算はローレンツ曲線という曲線を基にしているが計算過程を説明してもわかりにくいのでとりあえず図を使って説明すると下の図のようになる。

 

図1.ミリシタSSR実装枚数を元にしたローレンツ曲線

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この図はミリオンライブ!のミリシタSSR実装枚数を元にしたローレンツ曲線である。あいにく図の作成時期が少し前(限定まつりガチャ)なので桃子と真美のSSR実装は反映されていない。とはいえ値自体にはそこまで影響を与えないので許してほしい。

 

オレンジ色の線が完全に平等な状態でのローレンツ曲線で、青色の線が実際のローレンツ曲線である。そしてジニ係数オレンジ色の線青色の線囲まれた領域の面積×2になる。
それではこの線がなにを示しているのかというと、各アイドルをSSR実装数が少ない順に並べて、それを累積分布として表したものである。
わかりやすく説明すると横軸の%が下から何%までに入るアイドルを選ぶかを示し、縦軸の0%〜100%の値がそれらのアイドルのSSR実装数の合計が全体の何割になるかを示している。

例えば上の図では横軸30%の点縦軸は20%となっているため、ミリシタのSSR実装枚数下位30%のアイドルのSSR枚数合計が全体のSSR枚数の20%ということである。

 

図は1×1の面積の正方形なので、ジニ係数は0〜1の値をとり、完全平等では0完全不平等では1になる。

 

 

SSR実装枚数を元にしたローレンツ曲線 

図1.ミリシタSSR実装枚数を元にしたローレンツ曲線 

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図2.デレステSSR実装枚数を元にしたローレンツ曲線

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SSRの実装枚数を元にローレンツ曲線を描くと上記の通りとなる。

ミリシタは限定まつりガチャまで、デレステは恒常卯月ガチャまでが反映されている。

 

見て分かる通りデレステの図の方がオレンジと青の線が離れておりその間の面積も大きい

ジニ係数を計算すると

ミリシタ 0.16

デレステ 0.56

となりデレステの方がかなり大きい値となっている。

 

世界のジニ係数

ジニ係数の値だけ見てもピンとこないので世界各国のジニ係数を確認してみる。

 

表1.世界のジニ係数

  ジニ係数
南アフリカ 0.62
中国 0.51
インド 0.50
コスタリカ 0.48
ブラジル 0.47
メキシコ 0.46
チリ 0.45
トルコ 0.40
米国 0.39
ロシア 0.38
リトアニア 0.37
イスラエル 0.36
イギリス 0.36
ラトビア 0.35
ニュージーランド 0.35
スペイン 0.35
ポルトガル 0.34
ギリシャ 0.34
オーストラリア 0.34
日本 0.33
エストニア 0.33
イタリア 0.33
カナダ 0.32
韓国 0.30
フランス 0.30
スイス 0.30
アイルランド 0.30
ポーランド 0.29
ハンガリー 0.29
ドイツ 0.29
オランダ 0.29
スウェーデン 0.28
オーストリア 0.28
ベルギー 0.27
ノルウェー 0.27
フィンランド 0.26
デンマーク 0.26
チェコ 0.26
スロベニア 0.25
スロバキア 0.25
アイスランド 0.25

 

(世界のジニ係数 国別ランキング・推移 - Global Noteより)

 

日本は0.33なのでミリシタより格差が大きくデレステよりは格差が少ないことがわかる。

 

デレステは中国や南アフリカくらいの格差指数である。

ジニ係数が0.4を超えたあたりから社会が不安定になると言われており、実際に南アフリカなどはかなり治安が悪い(中国は管理社会なのでなんとも言えないが)

 

世界平和度指数や殺人の発生率を並べて見ると以下のようになる。

 

表2.世界のジニ係数と殺人発生率・世界平和度指数

  ジニ係数 殺人発生率 世界平和度指数
南アフリカ 0.62 33.970 2.328
中国 0.51 0.620 2.243
インド 0.50 3.220 2.504
コスタリカ 0.48 11.900 1.767
ブラジル 0.47 29.530 2.160
メキシコ 0.46 19.260 2.583
チリ 0.45 3.460 1.649
トルコ 0.40 4.310 2.898
米国 0.39 5.350 2.300
ロシア 0.38 10.820 3.160
リトアニア 0.37 5.250 1.749
イスラエル 0.36 1.360 2.764
イギリス 0.36 1.200 1.876
ラトビア 0.35 3.360 1.689
ニュージーランド 0.35 0.990 1.192
スペイン 0.35 0.630 1.678
ポルトガル 0.34 0.640 1.318
ギリシャ 0.34 0.750 2.020
オーストラリア 0.34 0.940 1.435
日本 0.33 0.280 1.391
エストニア 0.33 3.190 1.732
イタリア 0.33 0.670 1.766
カナダ 0.32 1.680 1.372
韓国 0.30 0.700 1.823
フランス 0.30 1.350 1.909
スイス 0.30 0.540 1.407
アイルランド 0.30 0.800 1.393
ポーランド 0.29 0.670 1.727
ハンガリー 0.29 2.070 1.531
ドイツ 0.29 1.180 1.531
オランダ 0.29 0.550 1.574
スウェーデン 0.28 1.080 1.502
オーストリア 0.28 0.660 1.274
ベルギー 0.27 1.950 1.560
ノルウェー 0.27 0.510 1.519
フィンランド 0.26 1.420 1.506
デンマーク 0.26 0.980 1.353
チェコ 0.26 0.610 1.381
スロベニア 0.25 0.480 1.396
スロバキア 0.25 1.050 1.568
アイスランド 0.25 0.300 1.096

(世界の殺人発生率 国別ランキング・推移 - Global Note,

世界平和度指数ランキング - 世界経済のネタ帳より)

 

ジニ係数と殺人発生率の相関係数は0.715世界平和度指数との相関係数は0.615となり、ある程度相関があることがうかがえる。

 

デレステツイッターなどが荒れやすく治安が悪いのはやはり格差の存在が一因といえよう。

 

参加楽曲数を元にしたジニ係数

図3.ミリオンライブ!アイドル参加楽曲数を元にしたローレンツ曲線

f:id:viola_voila:20180913002019p:plain

(参加楽曲数は志賀 on Twitter: "ヒマだったので前に作ったものの続きを作ってみた。
音源が出ている曲の中で瑞希の歌唱楽曲数は765 MILLION ALLSTARS中2位タイで、かなり多いです。
https://t.co/wnMn59VIbt… "
より)

 

図4.シンデレラガールズアイドルの参加楽曲数を元にしたローレンツ曲線

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(楽曲数はアイドルの名前から曲を探す デレマス楽曲DB ふじわらはじめより)

 

SSR実装枚数以上の格差が見て伺える。

ジニ係数

ミリオン 0.14

シンデレラ 0.76

となっている。

 

ミリオンライブは楽曲数が多い割にジニ係数が低く曲の分配がかなり公平なのに対して、シンデレラガールズは0.76という極めて大きな値となっている。南アフリカどころの話ではない。

 

結論

SSR実装数を元にしたジニ係数

ミリシタ 0.16

デレステ 0.56

参加楽曲数を元にしたジニ係数

ミリオン 0.14

シンデレラ 0.76

 

シンデレラガールズ声の差による参加楽曲数の格差が極めて大きな値となっている。加えてSSRの実装数格差に関しても社会が不安定となるとされている0.4を超えており、これらが様々な話題で荒れやすい原因となっていることが分かる。

反対にミリオンライブは765ASとシアター組と別れてはいるものの、楽曲数・SSR実装数という観点から見ると格差はかなり小さくなっている。

 

 

感想

当然ではあるがジニ係数は格差のみを表す指標であり、この大きさだけが社会やコンテンツの良し悪しを決めるわけではない

例えばシャニマスの楽曲数全員全体曲2曲+ユニット曲2曲なのでジニ係数が0ではあるがソロ曲もまだ無く「格差がないからミリオンよりも楽曲的にはいいコンテンツ」などと安直に考える人はいないと思う。

また例えばイルミネーションスターズの3人がソロ曲をもらったとした場合、格差が生まれるためジニ係数は当然上昇する。しかしこれが悪いことだと思う人は少ないだろう。

これはそのまま他のユニットのメンバーもソロ曲をもらえば再びジニ係数が減少するからである。

しかしシンデレラガールズはそのような状態ではない。もともとは全員声もついておらずジニ係数が0だった状態から0.76までジニ係数が上昇しているという点は格差が拡大し続けていることを表している。

 

個人的に声付きPによる声待ちに対してPの努力が足りないなどという趣旨の発言は貧困の自己責任論と同じ思想であり賛同はできない。

 

 トマ・ピケティの21世紀の資本が話題になったのは数年前だがこの本の結論はアイマスにも応用できると思われる。

 

r>g

 

これこそが21世紀の資本の結論であるが、これの意味するところはr=資本家の不労所得はg=経済成長率すなわち労働者の所得増加より大きい、つまり労働者がいくら働いて稼ごうとも資本家が不労所得で稼ぐ金額の方が大きく格差は拡大し続けるということである。

 

これは声付きと声待ちのアイドルにも応用できると考え、つまり声付きアイドルのデレステイベントや楽曲などによるプロデューサー・ファンの増加が声待ちアイドルの総選挙でのダイマやイベントでのプロデューサー・ファンの増加よりも多ければ担当Pがいくら努力しても格差は広がり続けるということである。

 

そのような状況で担当Pの努力が足りないなどということはナンセンスである。

 

これらの解決のためには貧困に対する社会保障のように「声待ちアイドルのためのイベント」のようなものが必要であると考える。

声優ライブが声付きアイドルしか出られないイベントである以上、同じぐらいまたはそれ以上に人々を引き込むような声待ちアイドルのためのイベントがない限り格差の拡大は避けられないと考えた。

21世紀の資本

21世紀の資本

 

 

デレマスにおける声と相対的剥奪

はじめに

 最近はボイスの話ばかりしている気がするが今回はやむを得ない事情がある。はにゃん・にゃん・にゃんの担当Pなのだ

これまでの選挙と声の話はこちら。

viola-voila.hatenablog.com

 

viola-voila.hatenablog.com

 

 

 

相対的剥奪

 「相対的剥奪」という概念がある。もともとは社会学の用語らしい。

定義を見ると

1.AはXを持っていない。

2.A以外の誰かはXを持っている。

3.AはXが欲しい。

4. AはXを持つことが可能であると考えている。

以上の4つの条件を満たす時、AはXに関して相対的に剥奪されているという(Runciman 1966)

となっている。

お分かりの通り、シンデレラガールズのボイスについて完全に当てはまる

つまり

1.AはXを持っていない。→担当に声がついていない。

2.A以外の誰かはXを持っている。→声付きアイドルがいる。

3.AはXが欲しい。→声をつけたい。

4. AはXを持つことが可能であると考えている。→声はつけられる。

ということである。

 

ここから数学的モデルが導かれる。

 

モデルの仮定

N:集団の人数。=シンデレラガールズのアイドル数(183人)。

C:利得を獲得するための挑戦にかかるコスト。=総選挙への投票などプロデュース活動にかかるコスト。

B:利得。=声。

n:利得を獲得する人数。=声付きの人数(77人)。

x:コストCを払う人数。=プロデュースされているアイドルの数(183人)。

 

1.各プレイヤーは利得Bを獲得するためにコストCを払うか払わないかを選択する。

2.コストCを払えば利得Bを獲得する可能性が生まれ、払わなければ利得は獲得できない。

3.各個人は合理的行動により期待利得を最大化する。

 

現状(2018/9/7)ではボイス実装は77人/183人42%となっている。

 

ここで相対的剥奪を考える。

相対的剥奪率は

相対的剥奪率S=\frac{コストを払った人数x-利得Bを獲得した人数n}{集団人数N}

で定義される。

 

投資者数と利益率

シンデレラガールズのアイドルは全員誰かにプロデュースされているので現状ではN=xである。とはいえ数学的に考えると投資者数xはプロデュースのコストが利得(今回は声としているが、声以外の利得もたくさんあることは重々承知である)より小さい時に増え、コストが利得を下回れば減るということで均衡値は投資の期待値が0となる点となるはずである。

ここで均衡値x*を考えると

\frac{n}{x*}B-C=0 ⇔ x*=\frac{B}{C}n

となる。

またコストに対する利得の割合である利益率Rを考えると

利益率R=\frac{B}{C}

となり、上記2式よりx*=Rnとなる。

投資者数が集団の人数と同値になるためには

x*=\frac{B}{C}n=N

となる。

 

現状投資者数は全体の人数と同じと考えられており、現状のボイス実装率が42%ということを代入すると

77R=183 →R=2.38

となる。ここから利益率Rが2.37以上、すなわち総選挙などのプロデュースコストの2.37倍以上プロデュースが成功した時の利得はあると考えられる。

 

プロデュース成功率と例の発言について

さて上記でプロデュースコストの2.37倍プロデュースが成功すると嬉しいとしたが、これはプロデュース成功率が全員等しい場合である。現実はアイドルの担当の数によってプロデュース成功率は異なるため成功率が低い代わりにさらに高い利益率のアイドルも存在すると思われる。

各プレイヤーがコストCを払って行動するかどうかに関しては成功率をpとすると

Bp\geq{C}

の時、投資するという選択が合理的となり、それ以外の場合は投資をしないことが合理的となる。

ここで全ては「プロデュースをすれば低確率でもプロデュースの結果が実る」という前提の元にある。

どんなに頑張ってもそのプロデュースの結果は実らない」という状況ではプレイヤーの行動は変わってくる。

モデルで考えれば利得Bがもらえる可能性があるからコストCを払っていたのであり、利得がもらえる確率が0ならそれに対してコストを払っていた人もコストを払うことを止めるであろう。

また、この問題に関しては「短期的に声がつかない」という趣旨だとかの話ではない。短期的に声がつきにくい場合、現在割引価値で将来の利得を割り引いて計算するため現在の利益率は下がり行動も変化する。時間割引率をβ、声がつかない期間の長さをtとすると

β^tB\geq{C}

の時、投資が合理的であり、それ以外で投資をやめる。よって短期であろうと長期であろうと声がつかないという事象は利得構造に影響をもたらし行動に影響を与える。

 

結論

各プレイヤーは利得と成功確率から合理的判断としてコストを払ってゲームをプレイしている。成功確率の前提が崩れた場合、期待利得も変化してプレイヤーの行動が変化する場合もある。

 

感想

例の発言が公式発表ではなく、実際の成功率には関係ないことは重々承知である。とはいえそれを置いておいても我々は利得がもらえるという期待にコストを払っておりそのコストこそがゲームとして成り立つための資金源となっているのである。

その状況下で前提としている成功の可能性が全員にあるという考えを覆すような発言は信じて行動してきたプレイヤーに対してどうかなとは思ってしまった。

別に声をつけるためにプロデュースしてるわけではない。といった意見もあるだろうが、「浮動票」についての分析をしている際に「自分の票が無駄にならないために担当ではないが競っているアイドルに投票する」といった行動をするプロデューサーの存在が確認された。これは結局コストを払うなら何らかの利得が欲しいと考えている人の存在を示しており、コストと利得の釣り合いがとれなくなれば人は行動を変えるということである。

まぁ何が言いたいかといえば文句を言いたい人が出るのは当然であり、不満を漏らしている人を叩くのはどうかと思うというだけである。

 

参考文献

Runciman, W.G. 1966. Relative Deprivation and Social Justice. London: Routledge and Kegan Paul.

浜田宏.2015.「社会を数理で読み解く」:81-114.

社会を数理で読み解く -- 不平等とジレンマの構造

社会を数理で読み解く -- 不平等とジレンマの構造

 

 

 

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冬コミのあさんの合同誌が出る予定で自分も寄稿させていただきます。 

選挙は民意を反映するのか?~シンデレラガールボイス実装問題から考える~

はじめに

viola-voila.hatenablog.com

以前の記事でシンデレラガールズ総選挙でアイドルに声をつける話をした。今回はそこからさらに踏み込みどのアイドルに声をつけるべきなのかを考えていく。

 

選挙で選ばれたアイドルが声をつけられるべきアイドルなのか?

さて、選挙上位になったアイドルは民主的に選ばれたアイドルなので声をつけられるべきだという考え方は果たして正しいのだろうか?

 

有志によるボイス総選挙もどきのような話もツイッター上で見かけるが、それらの投票で選ばれたアイドルが声をつけられることが果たして良いことなのかを考えてみる。

 

選挙の話としてオストロゴルスキーのパラドックスというものがある。

簡単な例を出して解説する。

二人の声待ちアイドルAとBがいて、100人のPたちがどちらかに投票しようと悩んでいる。悩む基準は「どっちのアイドルが好きか?」・「そのアイドルの登場コミュやイベントでボイス実装して欲しいものがあるか?」・「そのアイドルに声がつくことで活躍して欲しいユニットがあるか?」の3つの基準から考えるとする。

 
アイドル
コミュ・イベント
ユニット
投票先
グループ1(20人)
A
A
B
A
グループ2(20人)
A
B
A
A
グループ3(20人)
B
A
A
A
グループ4(40人)
B
B
B
B

グループ1の20人は「どっちのアイドルが好きか?」・「そのアイドルの登場コミュやイベントでボイス実装して欲しいものがあるか?」という基準ではアイドルAを選び、「そのアイドルに声がつくことで活躍して欲しいユニットがあるか?」という基準ではアイドルBを選ぶ。この時2つの基準でアイドルAを選んでいるため投票先としてアイドルAを選ぶ

同様にグループ2の20人は「どっちのアイドルが好きか?」・「そのアイドルに声がつくことで活躍して欲しいユニットがあるか?」という基準からアイドルAグループ3の20人は「そのアイドルの登場コミュやイベントでボイス実装して欲しいものがあるか?」・「そのアイドルに声がつくことで活躍して欲しいユニットがあるか?」という基準からアイドルAに投票する

最後にグループ4の40人は全ての基準でアイドルBを選ぶ

この時選挙結果グループ1~3の60人がアイドルAに投票グループ4の40人がアイドルBに投票するのでアイドルAが声をつける対象として選ばれる

 

しかし、個別の基準に関して考えてみると「どっちのアイドルが好きか?」という観点ではグループ3、4の60人アイドルBを選んでおり多数派はアイドルBである

同様に「そのアイドルの登場コミュやイベントでボイス実装して欲しいものがあるか?」・「そのアイドルに声がつくことで活躍して欲しいユニットがあるか?」という観点でもグループ2、4またはグループ1、4の60人アイドルBを選ぶため全ての基準においてアイドルBはアイドルAより声をつけるのに望ましいと考えられている。

 

このように様々な声をつける基準に関して個別に考えると多数派だが、選挙結果としては選ばれないようなアイドルが存在する可能性もある。

 

ここから言えることは選挙で選ばれたアイドルは声をつける基準を満たしたアイドルであると断定することはできないということである。

 

あとがき

 今回は2択の単純多数決というシンプルな選挙での選挙結果が必ずしも民意を反映していないという状況が存在するということを示した。

ここから何が言いたいかというと「アンケートや選挙結果というものは民意を切り取ったものであり、多数決の結果が絶対ではない」ということである。

多数決は日常でもよく利用されるツールであり、多数決で決まったものが正しいという認識を持っている人も多いが、実際は多数決(特に単純多数決)は万能のツールではないということを頭の片隅に入れることは選挙を考える上で重要な考えである。

 

多数決を疑う――社会的選択理論とは何か (岩波新書)

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参考文献

Rae, D,W. and Daudt, H.: 1976, ‘The Ostrogorski Paradox: A Peculiarity of Compound Majority Decision’, European Journal of Political Research 4, pp. 391–398.