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。
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」＝「草」 or 「w」 or 「笹」
「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 | * |
| 歌 | 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が理論と実証の融合って感じで面白かったです。
続いて目的変数をスーパーチャットの平均額とした重回帰分析です。
| Estimate | Std. Error | t value | Pr(>|t|) | ||
| (Intercept) | 1953.3 | 201.6 | 9.689 | 8.16E-12 | *** |
| 歌 | -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。
「歌」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「草」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。
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。
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。