長富蓮実ちゃん元ネタ調査ツールを作りました

はじめに

蓮実ちゃんお誕生日&SSRおめでとう。

 

蓮実ちゃんといえば昭和アイドルの歌詞などを元にした発言が多いことで有名ですが、残念なことに平成生まれの自分は昭和アイドルの知識が足りず元ネタが分からないことが多いです。

 


 

有志による素敵なDBやTwitterで元ネタを知ることが多いのですが、せっかくなら自分で見つけたいですよね。

 

元ネタ調査ツール

というわけでITの力で蓮実ちゃんのセリフから元ネタを見つけるツールを作成しました。

 

ツール:PythonGoogle Colaboratory

 

仕組みはシンプルで

  1. 歌詞スクレイピングを行って元ネタになりそうな歌詞のデータを集める
  2. データを元に文ベクトルを作成し、蓮実ちゃんのセリフとの距離が近いものを表示する

という仕組みです。

すべてGoogle Colaboratory上でやりました。

 

1.のスクレイピングこちらの記事、2.の文ベクトル作成・距離計算にはこちらの記事を参考にさせてもらいました。
 

コード

スクレイピング

import os
import re
import bs4
import time
import requests
import pprint

def load(url):
    res = requests.get(url)
    res.raise_for_status()

    return res.text

def pickup_tag(html, find_tag):
    soup = bs4.BeautifulSoup(str(html), 'html.parser')
    paragraphs = soup.find_all(find_tag)

    return paragraphs

def parse(html):
    soup = bs4.BeautifulSoup(str(html), 'html.parser')
    # htmlタグの排除
    kashi_row =soup.find("div",id="kashi_area")
    kashi_row=str(kashi_row).replace("<br/>","\n").replace("<br>","\n").replace("</br>","\n").replace('<div id="kashi_area" itemprop="text">',"")
    kashi_row=kashi_row.replace("\n\n","\n")
    # カンマを大文字に
    kashi_row=kashi_row.replace(",","、")
    # 記号の排除
    kashi_row = re.sub(r'[ <>♪`‘’“”・…_!?!-/:-@[-`{-~]', '', kashi_row)
    # 注意書きの排除
    kashi = re.sub(r'注意:.+', '', kashi_row)
    return kashi.split("\n")

def search(id,pagen): 
  kashis = ''
  for i in range(1,pagen+1):
      # アーティストページのアドレス
      url = 'https://www.uta-net.com/artist/'+id+'/0/'+str(i)+"/"

      # 曲ページの先頭アドレス
      base_url = 'https://www.uta-net.com'

      # ページの取得
      html = load(url)

      # 曲ごとのurlを格納
      musics_url = []
      # 歌詞を格納

      """ 曲のurlを取得 """
      # td要素の取り出し
      for td in pickup_tag(html, 'td'):
          # a要素の取り出し
          for a in pickup_tag(td, 'a'):
              # href属性にsongを含むか
              if 'song' in a.get('href'): 
                  # urlを配列に追加
                  musics_url.append([base_url + a.get('href'),a.string])


      """ 歌詞の取得 """
      for i, page in enumerate(musics_url):
          print('{}曲目:{}'.format(i + 1, page[0]))
          html = load(page[0])
          for div in pickup_tag(html, 'div'):
              # id検索がうまく行えなかった為、一度strにキャスト
              div = str(div)
              # 歌詞が格納されているdiv要素か
              if r'itemprop="text"' in div:
                  # 不要なデータを取り除く
                  kashi = parse(div)
                  for line in kashi:
                    # 歌詞,曲名という形で保存
                    kashis=kashis+line.replace("div","")+","+page[1]+"\n"
                  # 1秒待機
                  time.sleep(0.1)
                  break
  return kashis

ドライブのマウント

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

歌詞をテキストファイルで出力

kashi=search("2747",3)
with open("/content/drive/My Drive/seiko.txt",mode="w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(kashi)
kashi=search("2662",2)
with open("/content/drive/My Drive/kyonkyon.txt",mode="w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(kashi)
kashi=search("2497",1)
with open("/content/drive/My Drive/momoe.txt",mode="w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(kashi)
kashi=search("3292",2)
with open("/content/drive/My Drive/akina.txt",mode="w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(kashi)
kashi=search("2350",1)
with open("/content/drive/My Drive/sayuri.txt",mode="w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(kashi)
kashi=search("1287",1)
with open("/content/drive/My Drive/candys.txt",mode="w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(kashi)
kashi=search("3865",1)
with open("/content/drive/My Drive/hiroko.txt",mode="w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(kashi)

セットアップと日本語モデル読み込み

!git clone https://github.com/sonoisa/sentence-transformers
!cd sentence-transformers; pip install -r requirements.txt
!wget -O sonobe-datasets-sentence-transformers-model.tar "https://www.floydhub.com/api/v1/resources/JLTtbaaK5dprnxoJtUbBbi?content=true&download=true&rename=sonobe-datasets-sentence-transformers-model-2"
!tar -xvf sonobe-datasets-sentence-transformers-model.tar
%cd sentence-transformers
%tensorflow_version 2.x
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
model_path = "/content/training_bert_japanese"
model = SentenceTransformer(model_path, show_progress_bar=False)

文ベクトルの計算

sentences=[]
songdic={}
sentence_d={}
with open("/content/drive/My Drive/seiko.txt",mode="r",encoding="utf-8") as f:
    lines=f.readlines()
    last=""
    for line in lines:
      data=line.split(",")
      sentence_d[data[0]]=data[1]
      sentence_d[last+" "+data[0]]=data[1]
      songdic[data[1]]=nam[1]
      last=data[0]
keys=set(sentence_d.keys())
items=set(sentence_d.values())
sentences.extend(list(keys))
sentences.extend(list(items))
sentence_vectors = model.encode(sentences)

検索

import scipy.spatial

queries = ["〇〇さん、あなたから誘って素知らぬ顔はないですよ♪",
           "南国のバカンスで、私の心もフレッシュ、フレッシュ、フレッシュです♪",
           "私の心もフレッシュ、フレッシュ、フレッシュです♪",
           "ああ…青空がエメラルド…!大好きなアイドルソングの世界の、まるでヒロインになった気分♪",
           "ああ…青空がエメラルド…!",
           "素敵なジャスミンの花、ありがとうございます。こうして髪に…ふふっ、似合いますか?",
           "ステージでは、私、笑っています。それが君との約束だから"]
query_embeddings = model.encode(queries)


closest_n = 5
for query, query_embedding in zip(queries, query_embeddings):
    distances = scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], sentence_vectors, metric="cosine")[0]

    results = zip(range(len(distances)), distances)
    results = sorted(results, key=lambda x: x[1])

    print("\n\n======================\n")
    print("セリフ「"+query+"」に似ている歌詞/曲名はこちら\n")

    for idx, distance in results[0:closest_n]:
        lyric=sentences[idx].strip()
        title=""
        artist=""
        if lyric in sentence_d:
          title="/曲名:"+sentence_d[lyric][:-1]
          artist=songdic[sentence_d[lyric]]
          lyric="歌詞:"+lyric
        elif lyric+"\n" in songdic:
          artist=songdic[lyric+"\n"]
          lyric="曲名:"+lyric

        print(lyric,title,"(歌:"+artist+")","(Score: %.4f)" % (distance / 2))

結果

出力結果は以下のようになります。

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セリフ「〇〇さん、あなたから誘って素知らぬ顔はないですよ♪」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:あなたから誘って 素知らぬ顔はないわ /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.0633)
歌詞:誘ってみようよ OneTwoThree気取っていないで OneTwoThree /曲名:ラッキーチャンスを逃がさないで (歌:キャンディーズ) (Score: 0.1196)
歌詞:恥ずかしがりやの あいつにあいつ 誘ってみようよ OneTwoThree気取っていないで OneTwoThree /曲名:ラッキーチャンスを逃がさないで (歌:キャンディーズ) (Score: 0.1237)
歌詞:誘ってみようよ OneTwoThree気取っていないで OneTwoThree いつもは言えない ひとことだけど /曲名:ラッキーチャンスを逃がさないで (歌:キャンディーズ) (Score: 0.1338)
歌詞:うわついてない あなたが好きよ /曲名:恋路 (歌:中森明菜) (Score: 0.1419)


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セリフ「南国のバカンスで、私の心もフレッシュ、フレッシュ、フレッシュです♪」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:恋なら今はまどろんで 真昼の海もおだやかで /曲名:ストライプ (歌:中森明菜) (Score: 0.1604)
歌詞:水平線のむこう 幸せの島あるよ /曲名:東の島にブタがいたVol.2 (歌:小泉今日子) (Score: 0.1659)
歌詞:心がひとつに とけてゆく 浜辺のくちづけ 風の中 /曲名:乾いた唇 (歌:山口百恵) (Score: 0.1704)
歌詞:優しい気持ちなのアイランド 自然の中愛を誓うの素敵ね /曲名:Love Island (歌:松田聖子) (Score: 0.1708)
歌詞:心が癒やされるアイランド 永遠さえ感じられるわ素敵ね /曲名:Love Island (歌:松田聖子) (Score: 0.1718)


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セリフ「私の心もフレッシュ、フレッシュ、フレッシュです♪」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:そしてあなたの心をつかんでみたいの /曲名:I can't stop falling in love (歌:松田聖子) (Score: 0.1102)
歌詞:心では嬉しくても /曲名:今も、Playboy (歌:松田聖子) (Score: 0.1160)
歌詞:OhYes微笑かけるわ そしてあなたの心をつかんでみたいの /曲名:I can't stop falling in love (歌:松田聖子) (Score: 0.1194)
歌詞:フレッシュで かわいくて /曲名:レモンのキッス (歌:山口百恵) (Score: 0.1203)
歌詞:おいでね、急ぎ足で あなたの心にあるもの /曲名:ひみつ (歌:松田聖子) (Score: 0.1305)


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セリフ「ああ…青空がエメラルド…!大好きなアイドルソングの世界の、まるでヒロインになった気分♪」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:きれいなこの花 きっと見えるでしょう あなたへのそれは 愛の想いなのよ /曲名:なみだ草 (歌:キャンディーズ) (Score: 0.1056)
歌詞:一番好きな季節の中で 素敵なmusic愛を奏でる /曲名:Our love last forever (歌:松田聖子) (Score: 0.1090)
歌詞:それだけでいいの 可愛い人ね すてきな恋が /曲名:不死鳥伝説 (歌:山口百恵) (Score: 0.1162)
歌詞:笑顔があふれだす魔法なの 私から始めよう素敵な愛のMelody /曲名:Melody♪ (歌:松田聖子) (Score: 0.1190)
歌詞:愛を待てない愛を待てない まっ青な空の下元気な恋をしたいだけ /曲名:夏を待てない (歌:国生さゆり) (Score: 0.1199)


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セリフ「ああ…青空がエメラルド…!」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:青空はエメラルド /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.0611)
歌詞:青空はエメラルド あなたから誘って /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.0971)
曲名:エメラルド海岸  (歌:松田聖子) (Score: 0.1314)
歌詞:入江はエメラルド /曲名:ひまわりの丘 (歌:松田聖子) (Score: 0.1339)
歌詞:夏のシャワー浴びて 青空はエメラルド /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.1341)


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セリフ「素敵なジャスミンの花、ありがとうございます。こうして髪に…ふふっ、似合いますか?」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:恋する気持ち通じた気がしたの 白い羽根がフワリと落ちたら /曲名:クリスマスの夜 (歌:松田聖子) (Score: 0.1658)
歌詞:小麦色に焼けたマーメイドが誘う パラソルを差しかけ微笑んで迎えているわ /曲名:30th Party (歌:松田聖子) (Score: 0.1751)
歌詞:ジャスミンの放つ 香りlostintimeandspace /曲名:Carnaval (歌:中森明菜) (Score: 0.1779)
歌詞:気持ちだけ聞かせて 髪にジャスミンの花 /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.1790)
歌詞:髪にジャスミンの花 /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.1810)


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セリフ「ステージでは、私、笑っています。それが君との約束だから」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:笑ってごらん それが君との約束だから /曲名:天使のウィンク (歌:松田聖子) (Score: 0.0813)
歌詞:笑ってごらん それが僕との約束だから /曲名:天使のウィンク (歌:松田聖子) (Score: 0.1187)
歌詞:笑顔見てるだけで 幸せになれるから 今の気持ち /曲名:祝福 (歌:中森明菜) (Score: 0.1356)
歌詞:君の事だけは 心残るけど 行こう 希望に光る笑顔を置いてゆくから /曲名:走る卒業 (歌:小泉今日子) (Score: 0.1390)
歌詞:あなたのその愛で包まれているからだね 「僕がそばにいるから 君はもっと輝いて /曲名:僕がそばにいるから (歌:松田聖子) (Score: 0.1393)


結構うまく元ネタを見つけられているのではないでしょうか?
ただし、青空とエメラルドのようにセリフを分割しないと見つからないものや

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セリフ「ああ…青空がエメラルド…!大好きなアイドルソングの世界の、まるでヒロインになった気分♪」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:きれいなこの花 きっと見えるでしょう あなたへのそれは 愛の想いなのよ /曲名:なみだ草 (歌:キャンディーズ) (Score: 0.1056)
歌詞:一番好きな季節の中で 素敵なmusic愛を奏でる /曲名:Our love last forever (歌:松田聖子) (Score: 0.1090)
歌詞:それだけでいいの 可愛い人ね すてきな恋が /曲名:不死鳥伝説 (歌:山口百恵) (Score: 0.1162)
歌詞:笑顔があふれだす魔法なの 私から始めよう素敵な愛のMelody /曲名:Melody♪ (歌:松田聖子) (Score: 0.1190)
歌詞:愛を待てない愛を待てない まっ青な空の下元気な恋をしたいだけ /曲名:夏を待てない (歌:国生さゆり) (Score: 0.1199)


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セリフ「ああ…青空がエメラルド…!」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:青空はエメラルド /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.0611)
歌詞:青空はエメラルド あなたから誘って /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.0971)
曲名:エメラルド海岸  (歌:松田聖子) (Score: 0.1314)
歌詞:入江はエメラルド /曲名:ひまわりの丘 (歌:松田聖子) (Score: 0.1339)
歌詞:夏のシャワー浴びて 青空はエメラルド /曲名:白いパラソル (歌:松田聖子) (Score: 0.1341)


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夏の扉の「フレッシュ!フレッシュ!フレッシュ!」のようにセリフを分割しても見つけられないものもありました。

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セリフ「南国のバカンスで、私の心もフレッシュ、フレッシュ、フレッシュです♪」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:恋なら今はまどろんで 真昼の海もおだやかで /曲名:ストライプ (歌:中森明菜) (Score: 0.1604)
歌詞:水平線のむこう 幸せの島あるよ /曲名:東の島にブタがいたVol.2 (歌:小泉今日子) (Score: 0.1659)
歌詞:心がひとつに とけてゆく 浜辺のくちづけ 風の中 /曲名:乾いた唇 (歌:山口百恵) (Score: 0.1704)
歌詞:優しい気持ちなのアイランド 自然の中愛を誓うの素敵ね /曲名:Love Island (歌:松田聖子) (Score: 0.1708)
歌詞:心が癒やされるアイランド 永遠さえ感じられるわ素敵ね /曲名:Love Island (歌:松田聖子) (Score: 0.1718)


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セリフ「私の心もフレッシュ、フレッシュ、フレッシュです♪」に似ている歌詞/曲名はこちら

歌詞:そしてあなたの心をつかんでみたいの /曲名:I can't stop falling in love (歌:松田聖子) (Score: 0.1102)
歌詞:心では嬉しくても /曲名:今も、Playboy (歌:松田聖子) (Score: 0.1160)
歌詞:OhYes微笑かけるわ そしてあなたの心をつかんでみたいの /曲名:I can't stop falling in love (歌:松田聖子) (Score: 0.1194)
歌詞:フレッシュで かわいくて /曲名:レモンのキッス (歌:山口百恵) (Score: 0.1203)
歌詞:おいでね、急ぎ足で あなたの心にあるもの /曲名:ひみつ (歌:松田聖子) (Score: 0.1305)


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「フレッシュ!フレッシュ!フレッシュ!」とかは人間的には固有の歌詞としてすぐ認識できるのですが、
今回のコードだと見つけられていないのは面白いですね。

文章ベクトルだから逆に見つけられていない気もするので、シンプルにTF-IDFとか使えば見つけられるんですかね。
ちゃんとコード書いて自然言語処理するのはまだまだ勉強が足りないので色々やっていってみたいです。
最近はずっと経済学よりこっちの方をやっている気もするもするので経済学的な研究も色々やりたいですね。

あとがき

f:id:viola_voila:20200321213131j:plain
永遠にMV見てるんですけれどマジで可愛くて「えっ…かわいい…」みたいな独り言が止まりません。

今回はColaboratory上でやりましたけど上手くやったらWebアプリとかにして皆が使えるようにもできるんだろうな。
総選挙のときに合わせてできたら面白そうだな。
とかは想うのですがいかんせん新人インフラエンジニアのため、WEB系の技術が全然分からず誰か教えてくれる人がいたら教えてほしいです。

遅くなりましたが蓮実ちゃんお誕生日おめでとうございました!!

スパチャされやすいvTuberとは?

前書き

こんにちは。IHARAです。

皆さんスパチャ投げてますか?私は推しの雨森小夜さんが収益化剥がされたせいで投げる相手がいなくて困ってます。Youtubeめ...
 

そんなことより私はTwitterでも言っているのですが最近バーチャルエコノミストさんの動画とか本とかをちょこちょこ眺めています。

動画自体はそこら辺のビジネス書みたいな一般人向け解説でいいと思いますが、よく分からない小銭稼ぎを色々しているのはあんまり好きじゃないですね。

 

そんな中、スパチャに関しての動画があったので今回の記事を書いてみました。

まぁ別に動画を見る意味はないんですが、この中でどういうvTuberがスパチャを貰いやすいのかと言う話をしていたので私も「分析」してみました。

 

本当の分析を見せてあげますよ(山岡風)

 

データセット

今回分析対象としたのは以下の10万人記念配信です。

 

【10万人記念】ありがとーーーーーー!!!【アルス・アルマル/にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=w__gI1uY9Ic
【10万人記念】皆様本当にありがとうございます‼これからもよろしくお願いします!僕も頑張りますけど。【にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=TqhpqO61kCA
【10万人達成‥?】1つ夢が叶うところ、見せて【シスタークレア】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=IWEnSf_Q3cw
【リレー配信】1周年+チャンネル登録10万人記念 JOE MUST GO ON - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=C_8zGCLAtPk
【凸待ち】10万人記念! 歌にケーキに【にじさんじ/でびでび・でびる】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=_VqkftMSjDo
【10万人記念配信】みんなとの思い出を振り返ったりなんだったり【にじさんじ/ニュイ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=FEFruA3OlIw
【10万人記念】にじさんじお祝い凸募集中【にじさんじ/リゼ・ヘルエスタ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=1Gq2OjXzUpk
【3D全身配信】10万人記念に沢山撃ちこむ!!!!!!🎾【ホロライブ/ロボ子さん】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=c_8YPZe_0wE
【3D配信】10万人記念でどったんばったん大騒ぎ!?【犬山たまき/夏色まつり】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=G69MvlSU-Fo
【10万人記念】ここは誰、俺はどこ【雑】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=Zg6-9f3TY34
10万人とっぱきねんざつだ~~ん!!|雑談【にじさんじ/叶】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=QCHNmzCE_qQ
【10万人記念】楽しい日々をありがとう。愛してるよ。【にじさんじ/郡道美玲】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=3sJgItld6yU
【10万人記念】凸待ち企画!皆さんいつもありがとうございます!【健屋花那/にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=CjtekHPWBc4
【感謝】見ろ!!!あれが登録者数10万人の御伽原江良だ!!!【御伽原江良/にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=B3Roav_Vsxg
【10万人記念】祝ってくれる人募集中です。来るのだろうか。【にじさんじ凸待ち】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=4D35hMNLPJs
【10万人記念配信】いつもありがとう【にじさんじ/桜 凛月】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=HLi7DIBokXY
【10万記念配信】ライブ直前だし!!感謝の歌&雑談!!【ホロライブ/紫咲シオン】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=CYwUXmAOkr4
【10万人記念】記念雑談、感謝10万連発。 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=0UZqB3fqFf0
【記念枠】あまじゃけ楽しくお歌!!!10万人~15万人記念枠☆アーカイブ不明なのです・・・【ホロライブ/潤羽るしあ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=7pkGAzlU7W0
【10万人記念】感謝。いつもありがとう!!!!!!!★星川サラ【にじさんじ https://www.youtube.com/watch?v=YsEv8IR3pdA
【3D放送】10万人突破ありがとん! - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=xFbN5IJqnic
【10万人ありがとう】リスナーからのメッセージを見たり質問に答えたり【雑談】【相羽ういは/にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=e7XMRTYaAz8
【10万人記念】仕込み無しでライバー凸待ちをやると良くないという実例の予定が日付変更が相次いだせいでもはや言葉にしていないだけで事実上事前連絡をしてしまっている疑い【黛 灰 / にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=BFIEqEnIN9A
【記念配信】10万人ありがとう【にじさんじ/鷹宮リオン】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=PSLmy_zIr9Q
【#天音かなた収益化】チャンネル登録10万人&収益化記念枠!!!!!!!!【天音かなた/ホロライブ4期生】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=vrPnuTCuOv0
【虚無】珍しく夏休み外に出たら10万人みんなと迎えられなかった11さいのざつだん※記念枠ではない【にじさんじ/童田明治】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=GDM0960LNNE
【感想会】10万人?!3Dお披露目ありがとうございました!乾杯✨【白銀ノエル/ホロライブ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=wzA2HBKmbnw
10万人ありがとう感謝祭【#百鬼あやめ/ホロライブ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=GBD1NH4LseY
【耐久しない】チャンネル登録10万人達成ありがとう!【ゲストもいるよ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=LRlAX52CX3U
♡10万人記念第一弾バイノーラルお茶会復活♡ - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=F2QbTndyrZM
【9・10万人記念】🎄聖夜のお歌🎶愛をこめてうたいます💘【ホロライブ/宝鐘マリン】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=pcpIfZg9QkQ
【10万人記念】日頃の感謝と大事なお知らせ!【湊あくあ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=kgoE545ZUK8
【10万人記念】ロア年表なのだ!【ありがとうだよ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=9hNdPDP9910
【記念配信】10万人記念配信! 【夜見れな/にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=b3J9KOEtXl0
100000人とっぱありがとうきねん【大好きがいっぱい】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=vJu3dsyjlF8
【10万人記念枠】本当にありがとう。【にじさんじ/葉加瀬冬雪】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=gk3wlFfk1KA
【事故だらけの十万人記念配信】ありがとうじゃ【竜胆 尊 / にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=60-UCZYDvJ0
【#すずはライブ】10万人ありがとう配信ッッッ!!【鈴原るる/にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=o5XnH8LUVb8
鈴鹿詩子、10万人ありがとう配信 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=yH9Cf5jsE8k
【大慌て】10万人いくとこ見たいよなぁ!?【戌亥とこ/にじさんじ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=NDJCpow-C2A
【10万人ありがとう】独りぼっちのパーティタイム~ひとりで盛り上がれるもん!~【戌神ころね/ホロライブ】 https://www.youtube.com/watch?v=xu17cBCpNok

 

合計41人のvTuberの10万人記念配信を分析対象としました。

10万人記念配信にした理由は登録者数による影響を抑えたかったからです。調整しなきゃいけない項目が多くなると面倒臭い。

 

それらの配信から

目的変数として

・スーパーチャットの件数

・スーパーチャットの平均額

・スーパーチャットの総額

 

説明変数として

・配信時間

・コメント数

・草コメント率

・褒めコメント率

・かわいいコメント率

・おめでとうコメント率

・ありがとうコメント率
・性別

・事務所

・3D配信

・歌

・凸待ち

・ゲーム

・ソロ

を用意したものがデータセットです。交差項とか対数とったりはしてないです。

 

コメントとスパチャに関してはいつも通りスクレイピングしてKHコーダーでコード分析しました。

 

コメント率に関しては

草コメント」=「」 or 「w」 or 「

応援コメント」=「頑張る」 or  「ファイト」 or  「いける」 or  「応援」 or  「行ける」 or  「勝てる

褒めコメント」=「ナイス」 or 「上手い」 or 「いいね」 or 「えらい」 or 「凄い」 or 「良い」 or 「よし

といったコメント数、「かわいい」、「おめでとう」、「ありがとう」は該当単語のコメント数を総コメント数で割ったものです。

 

結果

まずは目的変数をスーパーチャットの件数にした重回帰分析の結果です。

変数選択はステップワイズ法の変数減少法を使ってます。

 

  Estimate Std.Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 66.91 21.33 3.137 0.00334 **
男性ダミー 78.75 36.88 2.135 0.03943 *
67.14 36.39 1.845 0.07306 .
おめでとう 1320.53 843.13 1.566 0.12581  


 
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 85.75 on 37 degrees of freedomResidual standard error: 85.75 on 37 degrees of freedomMultiple R-squared:  0.2192, Adjusted R-squared:  0.1559 F-statistic: 3.462 on 3 and 37 DF,  p-value: 0.02586

統計的に有意な結果が見られたのは

・性別

・歌

のみでした。

 

男性の方が女性よりスパチャをもらえる件数が多いという結果ですが、まぁ「にじさんじ」の男性vTuberって男性vTuberの中でもエリート中のエリートって感じですからサンプリングバイアスも正直あるかな〜って気持ちも少しあります。

言い方を変えれば「登録者10万人を超えるようなvTuberに限れば男性の方が女性よりスパチャをもらえる件数が多い」っていう感じですかね。まず男性で10万人達成しているvTuberが女性と比べれば少ないから生存バイアス的な部分もあると思います。

 

「歌」に関しては歌っている間はスパチャに反応できないからマイナスの影響がありそうとか少し思っていたのですが、反対に「歌」に対してスパチャで返すという互酬性が観察されました。

経済学で互酬性の話になるとコミュニティ・ユニオンにおける協調達成のメカニズム:世代重複型のくり返しゲームによる解明理論と実証の融合って感じで面白かったです。

 

  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 1953.3 201.6 9.689 8.16E-12 ***
-1099.2 386 -2.848 0.00707 **
かわいい 11826.3 3724 3.176 0.00296 **


 
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 887.7 on 38 degrees of freedomMultiple R-squared:   0.27, Adjusted R-squared:  0.2316 F-statistic: 7.027 on 2 and 38 DF,  p-value: 0.002532

統計的に有意な結果が出たのは

・歌

・かわいいコメント率

の2つでした。

 

」はスパチャの件数は増えるが、スパチャの平均額は減るということで面白い結果だと思います。互酬性は「スパチャをしよう」と思わせるけれど高額スパチャに繋がりはしないということでしょうか。

 

かわいいコメント率」は有意に正の影響が見られます。つまりみんなかわいいvTuberには高額スパチャをしたいんですね。

他のコメント系の説明変数である「」や「応援」などではスパチャの金額への影響が観察できなかったことからも所謂「アイドル系」の可愛さを売りにしたvTuberがスパチャを稼ぎやすいのではないか?と考えられます。

 

コメントを元にしたvTuberのタイプ分析は以下の記事でしています。

viola-voila.hatenablog.com

 

 

結論

「かわいい」は正義

 

あと、夏服も可愛いし10万人達成したので雨森小夜さんのチャンネル登録しましょう。

www.youtube.com

 

あとがき

今回の分析は対象を10万人記念配信にしたせいでサンプルが意外と不足して大変でした。

あとスパチャの分析のためにコメントスクレイピングのコードを書き換えるのが面倒くさかった。

一応「配信時間」と「スパチャ件数」、「スパチャ総額」の関係性を分析した結果として統計的に有意な影響が見られなかったので書いていないのですが、「1時間当たりのスパチャ件数」、「1時間当たりのスパチャ額」とかも分析はしていました。こっちだと結果が結構変わってて恣意的に結果を弄ろうと思えばなんでもできちゃうなって感じましたね。やらないですけれど。

 

スパチャ関連の研究はやっている途中で他にもちょこちょこ思いついているのでまた暇な時にやろうと思います。

第2回マリカにじさんじ杯予選で最も草を生やしたライバーは誰か?

 

はじめに

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みなさん、vTuber見てますか?今や10,000人位いるらしいですね。

私の追っている「にじさんじ」だけでも95名(12/26時点)らしいので、もはや追い切ることは不可能です。

そんな「にじさんじ」ですが、先日大規模コラボの「第2回マリカにじさんじ」の予選が行われていました。

総勢67名という超大型コラボ。当然全員のアーカイブを見ることは無理なので各配信のコメントをスクレイピングしてKHコーダーを利用して分析してみることにしました。

 

データセット

参加者のうち、配信のアーカイブでコメントが取得できるメンバー57名+全体視点のコメント。

魔界ノりりむ,卯月コウ,黒井しば,雪城眞尋,アルス・アルマル,エリー・コニファー,ラトナ・プティ,シェリン・バーガンディ,魔使マオ,白雪巴
鈴谷アキ,剣持刀也,本間ひまわり,シスター・クレア,社築,ベルモンド・バンデラス,夜見れな,フミ,星川サラ,グウェル・オス・ガール
葛葉,鷹宮リオン,舞元啓介,童田明治,郡道美玲,リゼ・ヘルエスタ,三枝明那,エクス・アルビオ,えま★おうがすと
鈴鹿詩子,伏見ガク,叶,椎名唯華,神田笑一,飛鳥ひな,愛園愛美,相羽ういは,山神カルタ,不破湊
える,夕陽リリ鈴木勝,遠北千南,アンジュ・カトリーナ

樋口楓,,物述有栖,出雲霞,春崎エアル,桜凛月,成瀬鳴,瀬戸美夜子,レヴィ・エリファ,葉山舞鈴,葉加瀬冬雪,天宮こころ

 

共起ネットワーク

共起ネットワークとは文章の中で「どんな単語がどんな単語と一緒によく使われていたのか」を表すものです。

まず、全コメントの共起ネットワークを見てみると図1のようになります。

 

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図1.第2回にじさんじマリカ杯、全コメントにおける共起ネットワーク



円の大きさが単語の出現率線で繋がっている単語がよく一緒に使われる単語です。

各ライバー名や「w」「頑張る」「おめでとう」といった単語が目立っています。


マリカの大会
なので「アイテム」「コイン」「キラー」「コース」といったマリカ用語や「最下位」「1位」「優勝」といった単語も入っています。

 

 

 

ここから各ライバーの特徴を見てみたいのでコメントにライバーを紐づけた共起ネットワークを確認してみます。

 

f:id:viola_voila:20191227173701p:plain

図2.各ライバーを外部変数とした共起ネットワーク

上記のコメントがどのライバーに紐づいているのかが分かるようになりました。

とはいえ少し見にくい部分が多いので別の分析方法を利用してみましょう。

 

コーディング

共起ネットワークから気になった単語をピックアップしてコードとして分析していきます。

コードとは複数の単語をまとめて一つの分析対象としたものです。

 

例えば上の共起ネットワークで目立っている「w」のような笑いをコードとして分析することでどのライバーの配信で笑いが多かったかが分かります。

 

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図3.各ライバー毎の「草」コメント率

今回は「」というコードとして「」、「w」、「」という単語の含まれたコメントの割合を分析しました。

上位を表でみると以下のようになります。

  *草
樋口楓 29.11%
剣持刀也 26.48%
全体視点 26.39%
シェリン・バーガンディ 25.35%
夕陽リリ 24.35%
フミ 20.81%
グウェル・オス・ガール 20.50%
郡道美玲 19.43%
本間ひまわり 19.03%
鷹宮リオン 19.00%

でろーんさんのコメント欄は約30%のコメントが笑いに関するコードが含まれているということでタイトルにもなっている最も草を生やしたライバーはでろーんさんで間違い無いでしょう。森を燃やして草を生やす。なんというマッチポンプ

 

全体的に見ても芸人枠なライバーが多い気がしますね(失礼)。

 

ちなみにでろーんさんの配信のコメントだけで共起ネットワークを作成すると以下のようになります。

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図4.樋口楓コメント欄の共起ネットワーク


マリカよりプニキの方が円が大きいし、レディースの総長とかヤンキーとか入っていますが今度Lantisからデビューするアーティストです。

 

 

応援

続いて「応援」というコードで分析してみました。

対象の単語は「頑張る」「ファイト」「いける」「応援」「行ける」「勝てる」「がんばえ」です。

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図5.各ライバー毎の「応援」コメント率
  *応援
伏見ガク 17.11%
飛鳥ひな 14.65%
白雪巴 14.21%
出雲霞 13.56%
シェリン・バーガンディ 13.19%
シスター・クレア 11.59%
エクス・アルビオ 10.90%
10.45%
山神カルタ 9.76%
魔界ノりりむ 9.62%

 

応援が多かったのは上記ライバー達。上の「」のメンバーとは打って変わって真面目なメンバーが多い気がします。共通しているのはシェリンさんくらいですし。

 

ガクくんのコメントで共起ネットワークを作成するとこんな感じ。

ありがとう」「試合」「ドキドキ」「お疲れ様」など大会っぽい単語が多く出ています。しっかりと「ハピトリ」と「6位」も出てますね...

 

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図6.伏見ガクコメント欄の共起ネットワーク

 

お疲れ様/おめでとう

続いては「お疲れ様」と「おめでとう」の2つのコードを見てみます。

お疲れ様」は「おつ」「お疲れ様」、「おめでとう」は「おめでとう」のみです。

 

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図7.各ライバー毎の「お疲れ様」・「おめでとう」コメント率
  *お疲れ様
シスター・クレア 8.45%
夜見れな 7.82%
雪城眞尋 5.79%
白雪巴 5.78%
天宮こころ 5.58%
飛鳥ひな 5.47%
瀬戸美夜子 5.46%
エリー・コニファー 5.13%
葉加瀬冬雪 4.55%
レヴィ・エリファ 4.24%
  *おめでとう
黒井しば 8.70%
愛園愛美 6.02%
ラトナ・プティ 5.00%
桜凛月 4.82%
ベルモンド・バンデラス 4.47%
春崎エアル 3.78%
魔界ノりりむ 3.46%
社築 3.36%
本間ひまわり 3.30%
星川サラ 2.72%

 

主に「お疲れ様」は予選敗退してしまったライバーに、「おめでとう」は本戦出場が決まったライバーに向けてコメントされていることが分かります。

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図8.シスター・クレアコメント欄の共起ネットワーク

 クレアさんの共起ネットワークは上のようになってます。

右上の「シャンプーの匂い」は選手紹介のせいですね。「神の御加護」も入っていますし一番清楚なコメント欄な気がします。流石たぬさん。

 

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図9.黒井しばコメント欄の共起ネットワーク

しばちゃんの共起ネットワークはこちら。

百合厨犬」も選手紹介のせい。ダークホースならぬ「ダークドッグ」なんて単語も入っていますがやはり、予選突破のお祝いが多いです。

 

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図10.各ライバー毎の「褒め」コメント率
  *褒め
7.36%
星川サラ 7.25%
葉加瀬冬雪 7.12%
出雲霞 6.69%
エリー・コニファー 6.43%
ラトナ・プティ 6.25%
葛葉 5.90%
アンジュ・カトリーナ 5.48%
桜凛月 5.40%
社築 5.28%

 

 「褒め」

続いてのコードは「褒め」。

ナイスゥ」「上手い」「いいね」「えらい」「凄い」「良い」「よし」といった褒め言葉をまとめました。一番褒め言葉が多かったのは叶くん、次が星川

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図11.叶コメント欄の共起ネットワーク

叶くんの共起ネットワーク。同リーグの強豪である神田くん不破くんの名前がしっかりと出ています。また、残すは笹木だけだったということでゲマズ全員で決勝/予選抜けといった話が出てます。

 

 

コーディングクイズ 1.

さて色々とコードを見てきましたが、ここで少し趣向を変えてランキングからコードを予想するという形にしてみましょう。

 

最初のランキングはこちら。

  *???
桜凛月 10.83%
シスター・クレア 9.99%
葉加瀬冬雪 7.55%
鈴谷アキ 5.58%
夜見れな 5.46%
物述有栖 5.18%
春崎エアル 5.15%
ラトナ・プティ 4.98%
遠北千南 4.63%
鈴木勝 4.59%

 

女性陣が多い中に王子勝くんが入ってます。

 

答えは……

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

可愛い」(「可愛い」「可愛さ」)でした。りつきんは可愛い。

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図12.各ライバー毎の「可愛い」コメント率

 

 

コーディングクイズ2.

続いてはこちら

  *???
卯月コウ 4.37%
黒井しば 4.25%
愛園愛美 3.85%
ベルモンド・バンデラス 3.29%
エリー・コニファー 3.17%
ラトナ・プティ 3.05%
伏見ガク 2.97%
葉山舞鈴 2.68%
雪城眞尋 2.47%
物述有栖

2.25%

男女本戦出場可否にあまり関係なくランクインしていますね。

答えは……

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

叫び」(「おおおおお!!!」「ああああ!」等)でした。いっぞ!うおおおおおーッ!

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図13.各ライバー毎の「叫び」コメント率

 

 

コーディングクイズ3.

最後はこちら。

  *???
春崎エアル 1.50%
雪城眞尋 0.97%
フミ 0.89%
飛鳥ひな 0.81%
童田明治 0.79%
夜見れな 0.78%
遠北千南 0.72%
物述有栖 0.56%
桜凛月 0.55%
ラトナ・プティ 0.54%

メンバー的には「可愛い」と似ている気もしますがコメントの割合としては低いですね。

答えは……

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

助かる」でした。コメント欄はいつもライバーに助けられてる気がします。歯磨き助かる。

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図13.各ライバー毎の「助かる」コメント率

 

 

 

対応分析

さてコードを使って色々とライバーの特徴を見てきましたが、各ライバーを分類したいとなったときにコードだけでは難しいです。そこで対応分析を利用します。

 

対応分析とは各ライバーに特徴的なコードを散布図として表したものです。

 

f:id:viola_voila:20191227194809p:plain

図14.コードを用いた各ライバーの対応分析

今回は分かりやすいように本戦に出場したライバーには黄色でマークを付けました。

中央の(0,0)に近いほど特徴的ではなく、全体的に使われていたコードになります。

 

本選出場者が多い上の方には「おめでとう」が、反対側の下の方には「お疲れ様」「可愛い」といったコードが出ています。

また、「」といったコードが右側それ以外のコードが左側と別れています。

 

ライバー分類

ここからライバーを3種類に分類すると

  1. 中央右側、「」のコードが特徴的な芸人気質ライバー
  2. 左下側、「かわいい」のコードが特徴的なアイドル的ライバー
  3. 左上側、「おめでとう」のコードが特徴的なゲーマーライバー

の3つに分類できるのかなと思います。

実際にマリカの練習配信などを見ていてもNISCの練習をしっかりやるライバーからコラボや大会でワイワイするライバー等タイプは色々と分かれているのでそれが予選のコメントにも出ている気がします。

 

感想

今回はPythonの練習も兼ねてコメントを全てスクレイピング、加工してcsvにしてKHコーダーで分析ということをしたのですが、結果としていい感じに納得できる結果が出てよかったです。

対応分析で自分の応援しているライバーに近いライバーはファン層も近い可能性が高いので見てみると面白いかもしれません。

まぁ「おめでとう」はゲーマーじゃなくても「あまり勝てるとは思ってなかったけど勝ててよかった」みたいな感じの出方もしているので一概には言えないと思いますが。

あと、この記事を読んでオモシロイと思った人は全員雨森小夜ちゃんのチャンネル登録をしてください

www.youtube.com

めちゃくちゃ久しぶりの配信だったけどにじロックめっちゃよかった……

ジョーカーというコメディについて

I went crazy. When I saw what a black, awful joke the world was. I went crazy as a coot!

Joker "The Killing Joke

 

はじめに

映画「ジョーカー」を見ました。

TLで言われているほど精神にくるものではなく、エンターテイメントとして面白かったのでついでにアマプラでダークナイトを見返してKindleキリングジョークを読みました。

 

「ジョーカー」の感想を色々見て自分でも考えたのですが、結論から言えばやっぱり私は「ジョーカー」はコメディだったと思います。

 

※以下ネタバレあり。

 

笑いについて

すなわち「緊張の緩和」が全ての根本なんですわ。

はじめグーッと息を詰めててパーッとはき出す。

グーッが「緊張」でパーッが「緩和」です。「笑い」の元祖ちゅうことンなると、我々の祖先が大昔にマンモスと戦うてそれを仕留める。

戦うてる時はエラ緊張でっさかい息を詰めてる。

けど、マンモスがドターッと倒れたら息をワーッとはき出して、それが喜びの「笑い」になったんや……とねェ。

 

桂枝雀「らくごDE枝雀」

 

唐突ですが笑いの構造について桂枝雀さんがこんなことを言っています。上に続いて

 

「変」ということはけったいなこと、おかしなことですね。

けったいなことということは普通と違う。

普通やないということは「緊張」ですわ。

で、いったん変なことがあってそれから普通の状況に戻ったら今度は「緩和」されて笑いがおこる。

 

桂枝雀「らくごDE枝雀」

 

とも言っています。

つまりは「変」なこと=「緊張」「普通」なこと=「緩和」に戻ることで笑いが起きるということです。

 

 

普通とは

ここで「普通」の定義の問題になるのですが、Googleで検索すると

 

ふつう
【普通】
いつ、どこにでもあるような、ありふれたものであること。他と特に異なる性質を持ってはいないさま。

 

とのことでした。つまり多くの人に共通のことが「普通」ということです。

 

すべての幸福な家庭は互いに似ている。不幸な家庭はそれぞれの仕方で不幸である。

 

トルストイアンナ・カレーニナ

 

という言葉もありますが、上の定義から考えれば幸福な人「普通」不幸な人「普通」じゃないと言い換えても問題ないと思います。

 

 

ジョーカー」の話に戻りましょう。

アーサーは「普通」ではない部分が色々ありました。

精神障害、貧困、母子家庭、ジョークセンスの無さ etc...

おそらくここで「普通」な人=幸福な人ほどアーサーが「変」に感じてしまって笑えなくなってしまったのだと思います。

桂枝雀さんも

「緊張」しすぎて「緩和」しきれんようになったら笑えまへんわね。

 

桂枝雀「らくごDE枝雀」

と言ってるように、「変」すぎると笑えなくなってしまうのでしょう。

 

さてアーサーの「変」=「緊張」はどのように「緩和」されていたか?という話になりますが、らくごDE枝雀の中で「緊張の緩和」が4つのパターンで分類されているのでそちらを元に考えていきましょう。

 

4つの分類

(1.)ドンデン

 ドンデン返しのこと。オチの前に一度緩和させてから緊張させて終わらせるオチ。

ジョーカー」で言えば

アーサーにも普通に彼女がいて幸せだったんだな」➡︎「全部妄想でした

アーサーは父親に捨てられた可哀想なやつだったんだな」➡︎「お母さんも精神病でした」など。

 

(2.)謎解き

 聞き手が不思議に思って緊張した後、疑問の回答が提示されて緩和するオチ。

ジョーカー」で言えば

アーサーはジョークのセンスがないのになんで観客に受けてるんだろう?」➡︎「全部妄想でした」など。

 

(3.)へん

 「普通」な話が最後に「変」なことが起きて「そんなわけないだろ!」という聞き手のツッコミで「普通」に戻るオチ。

これは「ジョーカー」には無かった気がします。ある意味アーサーのジョークは全部これかもしれないですけど。

 

(4.)合わせ

 セリフや趣向を合わせるオチ。

ジョーカー」で言えば

「この人生以上に硬貨(高価)な死を」

「I hope my death makes more sense(cents)」

 

4種類です。これだけ「緊張と緩和」お笑い要素が大量に含まれているんですから「ジョーカー」はコメディに決まってますね。 Q.E.D.〜証明終了〜

 

観客の視点・ジョーカーの視点

上記の4分類は「聞き手から見た4分類です。聞き手に共通の「普通」をベースにした笑いということですね。

ここでチェス盤をひっくり返しましょう。

ジョーカーの視点から考えると笑いの分類も変わってきます。

 

例えばマレーの番組でのアーサーのVTRについて考えてみます。

これは観客の視点から見れば「変」なアーサーにツッコミを入れて「普通」に緩和するという笑いですね。(分類で言えば「へん」)

 

反対にジョーカーの視点で考えてみましょう。

ジョーカーは「普通」にジョークを言っていただけなのにマレーにいじられています。

これはジョーカーにとっては「変」であり、「緊張」です。

これを笑いに変えるためにはどうすればいいのか?

 

 

簡単ですね。緩和すればいいんです。

だからジョーカーは拳銃というツッコミを入れて「変」なマレーを「普通」にすることで「緩和」しました。はい。満点大笑い。

 

電車内のサラリーマンも同じです。「普通」なジョーカーを「変」にいじるやつにツッコミを入れて笑いに変えているだけです。

 

だからこそジョーカーは番組で政治的意図はないと言っています。当たり前です。あくまでただのツッコミですから。

 

ジョーカーは「俺の人生は悲劇だ。いや違う、喜劇だ」とも言っていました。

これも視点の話で考えれば理解できるでしょう。

社会的な「普通」を元に考えたらジョーカーは「変」「不幸」「悲劇」の人生でしょう。ですが、ジョーカー自身自分の人生「普通」の「喜劇」として考える=社会こそが「変」な「不幸」な「悲劇」だと考えればその社会に拳銃でツッコミを入れることで笑いになるのです。

 

アーサーからジョーカーへ

キュリオス

「何故普通の暮らしを捨てたのか‼️自身の口から聞かせて頂けますか‼️

私は知っています あなたの苦しみ‼️ 何故あなたは狂気に至ったか‼️」

 

トガ

「普通の暮らしってなんですか?」

 

キュリオス 

「やっと答えてくれましたね」

 

トガ

「解放軍さん とっても素敵な世の中つくろうとしているので

私あなた達好きですよ 私も普通に生きるのです」

 

僕のヒーローアカデミア24巻

 

このセリフはヒロアカ最新刊でトガヒミコが言ったセリフです

世間的には「狂気」「変」と思われている人でも本人からすればそれが「普通」なんてことはよくあります。

 

最初はアーサーも自身を「変」と捉えて社会の「普通」に合わせようと思っていたでしょう。カウンセリングや仕事の描写からも伺えます。

しかし残念ながらアーサーは社会の「普通」に合わせることができませんでした

 

ゆえに自身の「変」を受け入れて、それこそが「普通」だと考えることで人生を「喜劇」としたのです。

 

そう考えると「普通」のピエロだったアーサーが「変」なヴィランのジョーカーになるというのは少し違う気がします。ただアーサーは「普通」になれなかっただけで何も本質は変わっていないのですから。

 

あとがき 

TLでジョーカーの感想をみていると人それぞれ違って後味がめちゃくちゃ悪いっていう人もいれば楽しかったと言っている人もいてなんでなんだろうなと考えたらジョーカーをどれだけ「変」だと思うかによるのかなって思ってこの記事を書きました。

幸福で「普通」な人ほど後味悪く感じてしまう気がします。

自分は「誰でもジョーカーになれる」っていうのはあまり適切ではなく、あくまで「普通の人」になれなかった人の物語だと思っています。 

 

Batman: Killing Joke

Batman: Killing Joke

 
らくごDE枝雀 (ちくま文庫)

らくごDE枝雀 (ちくま文庫)

 
僕のヒーローアカデミア 24 (ジャンプコミックス)

僕のヒーローアカデミア 24 (ジャンプコミックス)

 

 

 

一般意志と全体意志 ー劇場版 響け!ユーフォニアム~誓いのフィナーレ~とシンデレラガールズ総選挙ー

f:id:viola_voila:20190421233725j:plain

前書き

劇場版 響け!ユーフォニアム~誓いのフィナーレ~を見てきました。非常に良かったです。

 

努力は報われない努力の量と結果はイコールではない

 

フィクションですが現実よりも現実的な話だった気がします。

 

映画を見ている最中にこのオーディションの話は一般意志全体意志の話に近いな。そして一般意志全体意志の考えは今自分がシンデレラガールズ総選挙投票先に悩んでいる根本的な理由だなと感じたので記事にしています。

 

ここだけ読むと意味がわからないと思いますが、これから説明していきます。

 

 

※なお映画の内容に関する一部ネタバレがあります。ご注意ください。

 

 

一般意志と全体意志

そもそも一般意志全体意志とは学校でも習うルソーの社会契約論に出てくる言葉です。

《〈フランス〉volonté générale》私利を追求する個々の意志の集合(全体意志)ではなく、共同の利益のため利己心を捨てて一体となった人民の意志。ルソーが使用しはじめた用語。

 

デジタル大辞泉より引用

 

 厳密にはルソー以前にも使われていた単語ですが、簡単に説明すれば

 

  • 一般意志 社会にとっての幸福を追求するもの
  • 特殊意志 個人にとっての幸福を追求するもの
  • 全体意志 特殊意志の総和

 

のようになると思います。

 

オーディションと一般意志

ここで映画内のオーディションの話に繋がります。

 

映画内では「オーディションは演奏技術が高い人が受かるべきだと思うが、内心みんな卒業してしまう3年生が受かって欲しいと思っている」といった話がありました。

 

ここで上の一般意志と全体意志の話を持ってくると

 

  • 一般意志 吹奏楽部としての目標である全国大会出場のために演奏技術の高い人がコンクールに出場するべきである。
  • 全体意志 仲が良い先輩に最後のコンクールに出て欲しいという特殊意志の総和。

 

といった形で考えられると思います。

 

 

オーディション滝先生という各部員の特殊意志から離れた存在による意思決定なので一般意志に近い形が最終的には示されましたが、これが部員によるオーディションだったらもしかしたら昔の北宇治のように上級生がコンクールに出場する形になっていたかもしれないです。

 

少なくともはそういった結果を望んでいました。自身の特殊意志として他人の特殊意志を推察した上での意思決定です。

 

しかし、ユーフォパートの最終的な選択はオーディションにしっかりと向き合うことで演奏技術の高い人を選んでもらうという選択でした。

 

この結果にたどり着くために久美子対話がありましたが、この対話が一般意志にたどり着く一つの方法なのかもしれないです。

 

囚人のジレンマと一般意志

ルソー自体は一般意志にたどり着く方法について詳しく述べていません。

 

ゆえに公共の利益というゴールの存在だけが提示されてそこに至る道が分からないという難しい状況になっています。

 

これはゲーム理論における囚人のジレンマのようなもので個人が自己の利益を追求した行動をとり続ける限り社会的に望ましい(囚人のジレンマの場合は結果として個人としても望ましい)結果にたどり着けないということです。

 

囚人のジレンマの解決策フォーク定理で証明されていますが、これも相手の戦略が分かることでお互いに自己利益のために行動することが結果として社会の利益のためになるという考え方もできると思います。

 

総選挙と一般意志

ここでいきなりシンデレラガールズ総選挙の話になります。

 

シンデレラガールズ総選挙における一般意志とはなんでしょうか?

 

シンデレラガールを決める」という共通目的があり、それが公共の利益だというのなら僕は例年通り高垣楓に入れ続けるでしょう。

 

ただ最近はそれだけでもないのかなと感じるようになりました。これは一種のノブレス・オブリージュ的な思想であるとは思いますが、高垣楓が一度シンデレラガールになったからこそ見えてきた視点ではあります。

 

シンデレラガールズ総選挙特殊意志のぶつかり合いであり、全体意志を表に出すものです。

 

だからこそ一般意志として、シンデレラガールズにおける公共の幸福とはなんだろうと考えてしまいます。

 

ベンサム功利主義に考えれば担当Pが一番多いアイドルがシンデレラガールになることが公共の幸福でしょうか?

それとも担当Pが一番多い声待ちアイドルに声がつくことが一番幸福の総量が増えて公共の幸福となるのでしょうか?

ロールズのマキシミン基準で考えれば一番出番がないアイドルに出番を与えることが公共の幸福でしょうか?

 

などと考えてしまうと集めた投票券をどこに投票すれば良いのか分からなくなってしまいました。

私は自分の票が死票になるとかそんなことはどうでもいいのですが、自分が正しいと思うことをしたいと思っています。ただ何が正しいのかが分からないのです。

 

あとがき

映画内で結果として北宇治高校の頑張りは報われませんでした。

ただ私は結果じゃなくて結果にたどり着こうという意思決定にこそ意味があると思います。

ちょうどジョジョ5部のアニメもやってますが「真実に向かおうという意志」を持つということが映画内で言えば全国大会、今回の記事で言えば一般意志という結果にたどり着くために必要なことかなと。

何が正しいかなんて分からないですが、正しくあろうとすることに意味がある。

貝木泥舟風に言えば偽物の正しさです。偽物ゆえに本物より本物であろうとする。

ただ人々が個人の幸福である特殊意志から離れ、一般意志にたどり着こうとした選択をすれば結果として一般意志にたどり着けるのかもしれない。そう思っています。

とりあえず総選挙の投票先は悩んでみます。答えが見つかるとは思いませんが考えて悩むことに意味があると思うので。

高垣楓の変化を調べてみまへんか?

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はじめに

アイドルマスターというゲームをやっています。歴史がそこそこ長いのでゲームが成長していく中で登場するアイドルも成長しているように感じます。

というわけで今回は担当アイドルの高垣楓の変化・成長を分析してみます。

 

データセット

icws.indigo-bell.com

こちらのサイトで「高垣楓」で検索した結果のうち、ライバルユニットのセリフを除いたマイスタジオ・お仕事・LIVEバトルのセリフを選んで分析してます。

データ取得時期の関係で芳声の花姫までの15枚のカードを分析対象としています。

 

 

分析結果

対応分析

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図1.カード名を外部変数とした対応分析

カード名を外部変数とした対応分析が図1.です。原点付近を拡大していますが、ある程度特徴的な単語の方向性が見えます。

上部には「お疲れ様」・「よろしくお願いします」といった事務的な会話の単語や「温泉」・「飲む」といった高垣楓らしい言葉が目立ちます。

カード名で言えば初期R・CDデビュー・神秘の女神といった初期のカードが上部に多く見えます。

 

反対に下部には「」・「景色」・「魔法」といったシンデレラガールとしての高垣楓の単語が多く感じます。

カード名を見てもシンデレラガールアニバーサリープリンセス・芳声の花姫といった新しいカードが下部に多いです。

 

左右に関しては右側の甘美なる姫君関係の「チョコ」や「甘い」という単語が特徴的ですね。

 

コーディングを用いた変化の分析

特徴語を基に6つのコードを分析しました。

コードは

  1. ...
  2. プロデューサー
  3. お酒(飲む/一杯/ビール等)
  4. 温泉(温泉/露天風呂)
  5. ふふっ
  6. ( )

の5種類です。これらの単語や関連する単語がカード登場時期によってどのように変化したかを見ていきます。

 

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図2.コーディングによる高垣楓のセリフ変化

図2.はカード毎に各コードの登場率(単語の登場数/セリフ数)をグラフにしたものです。

緑が濃いほど登場率が高いカードになります。

 

分かりやすくするために折れ線グラフにしたものが図3.図4.です。

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図3.カード毎のコード登場率変化(1)

 

図3.を見ると

三点リーダ湯けむり女神・新緑の淑女辺りで一度盛り上がった後に減ったが最近にかけて登場率が上がっている

プロデューサーと呼びかけるセリフ及び括弧がついたモノローグ減っている

ということが見てとれます。

 

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図4.カード毎のコード登場率変化(2)

趣味に関するコードをまとめた図4.を見ると

ふふっというセリフはカード毎に登場率のばらつきがある前半の方が使われていたことは多い

お酒・温泉は共に前半一度登場率が上がって落ちたが、お酒関連のセリフは中盤以降にも何回か登場しているのに対して温泉に関するセリフは最近あまり登場してない

ということがわかります。

 

結論

登場初期括弧書きのモノローグプロデューサーに対して呼びかけるセリフが多かった最近はモノローグが減りセリフとして三点リーダを利用したものが増えている

お酒・温泉という趣味に関して前半から提示されていたが、最近はお酒に関するセリフが多くなり温泉に関するセリフは減っている

 

 

感想

自分はそこそこ初期からモバマスをやっているのである程度変化を感じていた(モバマスはそこまで課金してないので楓さんのカードのセリフがしっかり追えていたわけではないが)のである程度きちんとデータとして提示できて面白かったです。

個人的には初期のモノローグが多いコミュ障気味な頃の楓さん(神秘の女神や湯けむり女神辺り)も好きだったのですが例えばアニメから入ったりデレステから入った人にはその頃のイメージからの変化は伝わりにくいんだろうなと思います。

後からコンテンツに触れると変化した結果から入って過去を知るという形の方が多く時間が逆転するので同じキャラクターでも見え方が変わるんだろうなと思います。

それが良いとか悪いとかではないですが、同じ時間を生きて一緒に変化していけるのがアイマスの良さの一つでもあると思うので変化も楽しんでいけるといいなと思います。

お酒が伸びてるのは高垣楓が変化したというよりは運営の高垣楓の売り方が変化したって感じもしますけど。

有栖川夏葉とシグナリングゲーム

 前書き

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シャニマス1stライブ最高でしたね。そういえばシャニマスで記事を書いたことがないことに気がついたので今回は担当アイドルである有栖川夏葉についてシグナリングゲームを使って考えていきます。

 

[:contents]

 

 

概要

裕福な家庭に生まれた社長令嬢。家名に誇りを持ち、自らもその肩書に恥じぬよう日々鍛錬を積んでいる。スタイルがよく、引き締まっている。大学2年生。

 

公式HP プロフィールより引用

 夏葉と言えば"鍛錬を積んでいる"というプロフィールからも分かるように努力のイメージが強いです。実際に夏葉が日々弛まぬ鍛錬を続けていることで"有栖川夏葉"であることはコミュを通して私たちプロデューサーはよく知っています。

 

しかし現実の世の中は中々難しく夏葉のような存在の努力は見えにくくなってしまっています。これをシグナリングゲームモデルを利用して見ていきます。

 

 

シグナリングゲーム

シグナリングゲームとは不完備情報ゲームと呼ばれる相手の情報がわからない状態でのゲームの一つです。

 

例えばオーディションを考えてみましょう。

 

ご存知の通りアイドルのオーディションではアイドルとしての能力があるかどうかの実技審査でVo,Da,Viの審査が行われます

 

もし、ここで実技審査なしの面接だけでしたらどうなるでしょうか?

受けにくるアイドルは全員「自分、歌も踊りもビジュアルも完璧さー!」といったことを言うでしょう。この場合審査員はその発言が嘘か本当かを見抜くことは不可能になってしまいますね(※Viに関しては面接でも判断できると言う説もあります)

 

このようなことを防ぐために実技審査が行われてアイドルとして優秀かどうかを判断しています。ここでVo,Da,Viアピールシグナルとなります。

つまり審査員にアイドルとして優秀かどうかを伝えるための信号=シグナルです。

このように自分のタイプを証明するためにシグナルが使われることからシグナリングゲームと呼ばれています。

 

具体的にゲームとしてみていきましょう。

例えば実力がAランク以上のアイドルを募集するとします。しかしアイドルのランクは合否が決まった後に番組出演しないと分かりません

審査員はAランク以上のアイドルを採用できたら成功でボーナス10,000円反対にBランク以下のアイドルを間違って採用してしまったら給料が10,000円減額されるとします。

ここで実技審査なしで適当に採用したときにAランク以上である確率が20%だったらどうでしょうか?

審査員の期待収入は0.2×10000-0.8×10000=-6000円となり誰も採用しないほうがましですね。

 

それではアイドルに実技審査を受けてもらうことにします。

アイドルはオーディションに合格できれば賞金100,000円不合格ならその週にバイトしてたら貰えたはずの10,000円分損をするということにします。

ただし実力がAランクのアイドルは実技審査で圧巻のパフォーマンスを簡単に出せますが、Bランク以下のアイドルはオーディション対策で高額なレッスンを受けなければ圧巻のパフォーマンスを出すことができないとします。

 

この時、圧巻のパフォーマンスというシグナルは機能するでしょうか?

・Aランクアイドルは圧巻のパフォーマンスを出せる

・Bランクアイドルは圧巻のパフォーマンスが出せない

・圧巻のパフォーマンスが出たら採用される

・圧巻のパフォーマンスが出せないなら採用されない

といった状態でしたらシグナルとして機能します。これらはPerfect Baysian Equilibriumといった形で分離均衡として出てくるのですが詳しくはきちんとしたゲーム理論の本で勉強してください。例えばレッスン料が安ければBランク以下のアイドルもレッスンを受けて圧巻のパフォーマンスが出せるようになりますが、そうなると最初の実技審査なしの面接と同じようになってしまうので誰も採用されなくなってしまいます

非協力ゲーム理論 (数理経済学叢書)

非協力ゲーム理論 (数理経済学叢書)

 

 

シグナリングゲームと夏葉

長々とシグナリングゲームの話をしてきましたが、有栖川夏葉の話です。

ここで自分が問題とするのは例えば上のオーディションゲームで"社長令嬢"の夏葉はレッスンコストがかからずランクに関わらず圧巻のパフォーマンスが出せるようなことがあったらどうなるのか?ということです。

 

上記の均衡では圧巻のパフォーマンスが出せるアイドルなら合格、出せないなら不合格となっているのでランクに関わらず夏葉は合格できます。

しかしこの時、夏葉がAランクだったとしても観察できる情報は「夏葉は社長令嬢」・「夏葉は圧巻のパフォーマンスが出せる」しかないため本当にAランクであることを証明できません。

このように"社長令嬢"などといった良い結果に他人よりアクセスしやすいポジションの人間実力がなくても良い結果にたどり着けてしまうが故に自身の努力や実力を証明することが難しいという逆説的なことが言えます。

 

しかし"有栖川夏葉"は違います。夏葉は"トップアイドル"を目指して日々の鍛錬を続けています。夏葉が目指す"トップアイドル"は"社長令嬢"といった恵まれた立場ゆえに辿り着けるアイドルとしての高みだと言えるでしょう。

 

勤勉な天才に凡人はどうやったら敵うっていうんだ

 

アイシールド21 第11巻 一流の夢より引用

 

 アイシールド21にこんなセリフがありましたが天才でなくとも恵まれた環境にいる人間は恵まれている故に周りの人間の更に一歩上の結果を出さなければその努力を証明することが出来ないというしがらみがあり、それを打ち砕こうというのが"有栖川夏葉"なのかなと思います。

 

後書き

"有栖川夏葉"は自身の立場に胡座をかくことなく高みを目指すというその心意気が本当に尊敬できるアイドルだなと思います。恵まれている故に努力をするということが素晴らしい。

シグナルのコストが一般的な人と比べて低い人間は自身のタイプを証明できないという話は結構前から考えていました。シグナリングゲームではよく学歴と就活の話がされるのですが、自分のような内部進学の高学歴は大学受験をしてない分シグナルとして学歴が機能しないなと感じていた(実際内部の決して賢いとは言い難い人が良い企業行ってますし)のでその話をアイマスに転用したらこんな記事になりました。半分くらいシグナリングゲームの解説になってしまったくせに分離均衡とかの解説をきちんとしてないのでゲーム理論自体の基礎からの解説も記事か同人誌で書きたいなと思ってます。