Twitterフォロワー増加インデックス
あまりセールスを考えないロックンローラーへの憧れもあってか、Twitterのフォロワー数は確認しないことにしているのですが、しかし気にされている割に一般的な情報が少ないようなので、指数をつくってみた。いろいろと調べてみても、どうも便利にデータを落とすことはできないようで、仕方なく少数のサンプルを選んでTwilog Statsを見ながら手打ちしたわけですが、つかれたので二度とやりたくない。で、こんな感じです。
| date | インデックス | 増加率 | [twitter:@nikkeitter] | [twitter:@totodaisuke] | [twitter:@TrinityNYC] | [twitter:@gion_mkt] | [twitter:@equilibrista] | [twitter:@call_me_nots] |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20120331 | 214 | 2.2% | 20,624 | 23,985 | 14,548 | 4,112 | 3,199 | 1,797 |
| 20120229 | 210 | 2.5% | 20,268 | 23,225 | 14,358 | 4,076 | 3,109 | 1,779 |
| 20120131 | 205 | 2.7% | 19,643 | 22,570 | 14,117 | 4,032 | 3,023 | 1,776 |
| 20111231 | 199 | 2.9% | 19,127 | 21,765 | 13,857 | 3,977 | 2,953 | 1,739 |
| 20111130 | 194 | 4.5% | 18,724 | 20,738 | 13,708 | 3,945 | 2,832 | 1,700 |
| 20111031 | 185 | 3.9% | 18,220 | 19,414 | 13,238 | 3,893 | 2,577 | 1,665 |
| 20110930 | 178 | 3.4% | 17,584 | 18,398 | 12,814 | 3,864 | 2,493 | 1,630 |
| 20110831 | 172 | 4.4% | 16,881 | 17,673 | 12,539 | 3,840 | 2,360 | 1,619 |
| 20110731 | 165 | 4.9% | 16,002 | 16,871 | 12,126 | 3,806 | 2,233 | 1,569 |
| 20110630 | 157 | 5.2% | 15,329 | 15,721 | 11,670 | 3,764 | 2,104 | 1,538 |
| 20110531 | 150 | 5.2% | 14,647 | 14,559 | 11,342 | 3,716 | 1,891 | 1,493 |
| 20110430 | 142 | 6.7% | 13,662 | 13,911 | 10,906 | 3,576 | 1,806 | 1,446 |
| 20110331 | 133 | 16.2% | 12,457 | 13,133 | 10,362 | 3,417 | 1,696 | 1,399 |
| 20110228 | 115 | 5.8% | 9,189 | 12,019 | 9,347 | 3,166 | 1,483 | 1,327 |
| 20110131 | 108 | 8.4% | 8,310 | 11,343 | 8,987 | 3,090 | 1,457 | 1,346 |
| 20101231 | 100 | -- | 7,429 | 10,429 | 8,373 | 2,985 | 1,338 | 1,295 |
過去15ヶ月ほどを覗いてみると、昨年の3月におそらく震災の影響で大きく増加して、その後はペースが緩やかになり、一年間では概ね二倍といった具合。自分の周囲からサンプルを選んだこともあってか、なんとなく納得する感じではあります。大雑把に言えば、
フォロワー数の増加ペースは、基本的に安定している。
というシンプルな結論ですが、テクノロジーを縦横無尽に操るハッカーの皆さんのために、つくり方と展望についてもメモします。とりあえず今回は、フォロワー数で加重平均をとりましたが、等ウェイトで平均する考え方もあると思います。ただ当然ですが、1が2になれば二倍ですから、例えばツイッターを始めた直後に友人知人が一斉にフォローするような状況を含めてしまうと、どうしても偏りが出ることになります。そういった影響を確認するためにもフォロワー数、例えば桁数の別に指数をつくってみる。そしてそれらを互いに比べてみると、きっと楽しいと思います。サイズインデックスだ。
それから、今回はニュースを流す [twitter:@nikkeitter] も含めてみましたが、botだけを集めたbotインデックス、あるいは特定の話題で緩やかに繋がるユーザーを集めたクラスタ別インデックス、それらのトータルなインデックスからの乖離と共分散は、さまざまな状況によって、皆は一体どんなユーザーをフォローするのか描き出して、きっと楽しいんじゃないかな。
追記
ここからデータがとれると [twitter:@yuzomatsuzawa] さん、そして [twitter:@bradex] さんに教えていただきました。
http://twilog.org/chart-dir/e/equilibrista-7-3.txt
http://twitlog-stats.herokuapp.com/
なんてことだ、遊ぶ時間が増えてしまいそうです。テクノロジーってすごい。
