ビュー数とスキ数の関係をみる
私の note には現在 85 の記事があるようだ。残念ながら、スキはあまりつかない。まぁ、文章が下手だし、はっきり物事を言わないし、元々脳トレ的なことでやっているので、少々悔しくは思いつつも、納得している。
データを保存する
ところで、 note では、ダッシュボードというところで、ビュー回数や、スキの個数がみれる。ただ、 csv としてダウンロードとかはできそうにないので、次の手順で解析を試みた。
パソコンのブラウザで note にアクセス、ログインし、ダッシュボードでアクセス状況をみる。全期間にし、下にある「もっとみる」を押し続けて、全部を出す。その後、そのページをPDFで保存する。mac の Safari の場合は、
ファイル -> PDFとして書き出す
で、縦長のPDFファイルとしてWebページが保存される。アプリでも情報は見られるが、ブラウザでみてPDFで保存するのが多分一番簡単。（たくさんのスクショからでもやろうと思えばやれるのかな・・。）
これを、PDFファイルを読むことができるAIに渡す。私は、ChatGPT o3-mini に、「記事名とビューとコメント、スキの回数の表です。これを csv にして。」として、csv 形式にさせた。これを保存する。
そして、その csv ファイルを統計的解析ができる AI に渡す。私は、ChatGPT 4o を使った。csv ファイルをアップロードして、「ビューの回数とスキの数の関係を見たい。」と指示をして、次の図を得る。
横軸がビュー数、縦軸がスキ数だ。これを見ると、おおよそビュー数が多いとスキが増えるという関係がわかる。では、ChatGPT 4o に解析させよう。「相関係数など、可能な解析を全てやって。」と指示した。
相関係数のヒートマップ（Correlation Matrix）
変数同士の関係性を数値（相関係数）で表したマトリックス。
ビュー（Views）とスキ（Likes）の相関がどれくらい強いか を確認するのが主な目的。
相関係数が 1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど無関係 を示す。
ビュー数とスキの相関が高ければ、閲覧数が増えればスキも増える傾向があるといえる。
さて、これを見るとビュー数とスキ数が一番関係があるようだ。先ほど書いたように、ビューが増えればスキも増えるという関係。まぁそうだろう。
コメント数とビュー数の間、コメント数とスキ数の間には関係が無いようだ。ただ、コメントはほとんどないので、あまり意味がある結果ではない。
回帰分析（Regression Analysis: Views vs Likes）
ビュー（Views）とスキ（Likes）の関係を回帰直線で示したグラフ。
散布図に回帰直線を重ねることで、スキ数の増加傾向を視覚的に把握できる。
回帰直線が右上がりなら、ビュー数が増えるとスキ数も増える関係があるといえる。
データ点のばらつきが大きければ、ビュー数だけではスキの変動を十分に説明できない可能性がある。
まぁ、そうかなという直線が描かれた。ただ、ばらつきも多く、データ数が少ないことが決定的である。ビュー数やスキ数がとても多い人がこういうのを描くと結構面白いと思う。やってみてほしい。
データの分布（Distribution of Variables）
ビュー数（Views）、スキ数（Likes）、コメント数（Comments）の分布を示したヒストグラム。
これにより、各変数がどのように分布しているか（例えば偏りがあるかなど）がわかる。
ビュー数の分布を見れば、記事ごとにどの程度の閲覧格差があるかが確認できる。
スキの分布が偏っている場合、一部の記事だけが多くのスキを獲得している可能性がある。
うーん、これもデータ不足か。記事数85はまぁまぁあるのだけど、スキ数、コメント数があまりに少ない😭
ビュー数の分布は正規分布になるのかなぁ？僕の場合、フォロー数もあまり多くなく、適当に表示されるのをみておられる方々だとすれば、正規分布的になるのだろうか？フォロー数が多い人は、フォロワーが積極的に見るから、おそらく分布は偏ったものになるのだろう。スキ数の分布はどうなるのが自然なのかな。結構面白い問題なのかもしれないな、これ。
タイトルの魅力度？
各記事にはタイトルがある。タイトルが魅力的であれば、ビューが増えるのか？その辺りを測るにはどうしたら良いか？タイトルだけ85取り出し、それを ChatGPT o3-mini-high に渡して、「これら、一行にひとつずつ記事のタイトルがある。このタイトルだけをみて、興味が持てるかどうかを順位付したい。あなたの主観でよいので、上位20を並べて。」として、お願いしてみた。次のようになった。
究極の形づくりの仕組みを我々は理解できるだろうか？
（哲学的で科学的な問いがとても刺激的）AIが考えてくれた、親鸞聖人と私の対話 （ChatGPT 4o)
（伝統と最先端AIの融合という意外性が面白い）The Gray-Scott モデル
（ダイナミクスやパターン形成の話題に興味があります）幸せと数理工学
（幸福と数学の関係性という斬新なテーマ）さとりと、超知能と、それからわたし
（精神性と技術の未来についての問いかけが魅力的）AIと感情
（AIが感情をどこまで理解・表現できるか、興味深いテーマ）月の老人ホーム
（宇宙や未来社会を感じさせる、非常にユニークなタイトル）読経とApple Watch
（伝統と最新テクノロジーの意外な組み合わせに惹かれます）お寺のデータサイエンス（温暖化編）
（寺院という場と環境問題、データサイエンスの融合が新鮮）冬の方が人は死にやすい？ （お寺のデータサイエンス）
（季節と健康の関連性にデータで迫るアプローチが興味深い）スマホ画面の指の跡を活用する？
（日常の中の新たな可能性を感じさせるアイディア）イーサリアム・ブロックチェーンのデータサイエンス（準備編）
（ブロックチェーンとデータサイエンスの組み合わせにワクワク）Webアプリを Claude に作ってもらった 件
（最新AIツールを使った実践的な試みが面白そう）ChatGPT search エゴサのススメ
（AIツールとセルフブランディングの関係に興味）不死のサイエンスとAI脳のリース
（タイトルからして謎めいていて、何が語られるのか気になります）お金持ちほど幸せか？
（古典的なテーマですが、現代的な視点が期待できそう）本願力はベクトル
（宗教的概念と数学的メタファーの融合が斬新）阿弥陀仏のお救いからベクトルを学ぶ？
（宗教と数理の意外な結びつきに興味）LISP vs. PROLOG に Python が出会う （by ChatGPT o1)
（プログラミング言語の対決と融合、技術者心をくすぐる）ポアロのイメージ（Audible のススメ)
（推理小説的な雰囲気とオーディオブックの提案が魅力的）
なるほど。AIはこのように順位付してくれた。では、これらの記事ののビュー数が多いかどうか？
うーん、多いような気はする。読経とApple Watch なんてAIから見ても魅力的なタイトルだというのに、あまり見られてないのね。タグの付け方がまずいのかな？ああ、そうかタグも関係するか。タイトルを魅力的にすることは大事だが、やはりこれを客観的に評価するのは難しいな。ただAIを使うと、こういうこともできるな程度の結果か。
ちなみに、ビュー数でソートした結果は次の表。
月の老人ホームは、昨日書いたので少なくて当然で、本来はいつ書いたか？もデータとして必要だなと思った。平均的なビュー数で見ないとダメだろう。ただ、それは簡単には手に入らなそう。タグ情報も本来欲しいな、解析には。note.com さんに今度要望を出してみようか。要望を書くところはあるのだろうか・・。そもそも、こう言ったデータは csv 形式で一発ダウンロードできるようになって欲しいな。知らないだけで、できたりするのかな？もしかして？
まとめ
残念ながら、私のしょぼい note のビュー数、スキ数、コメント数では面白い解析はできなかった。猛烈にビュー数、スキ数、コメント数がある人は、ぜひここにあるような方法で解析してみてください。みてみたいので😆