【FANZA 同人REPORT 2024】2018年と何が変わった？「同人に関する統計調査」レポートを大公開！ - FANZA Magazine
2022年7月から2023年6月までの1年間にFANZA同人で新たに公開された作品数は約3.7万作品（37,352作品）！ 2018年と比較すると約2倍になっており、FANZA同人の5年間の成長ぶりが見て取れます。 月平均で見ると約3,100作品のため、毎日100作品近くがFANZA同人で新たに公開されている計算になります。 これだけあれば「オカズがなくて困る！」と悩むことも少なくなるのではないでしょうか。 1年間で最も検索されたキーワードランキングでは「寝取り・寝取られ・NTR」が1位に。2018年に続いての首位獲得となりました。「女装・男の娘」も2023年は3位に上がってきており根強い人気が伺えます。 そして2023年12月には満を持して「寝取り・寝取られ・NTR」のキーワードが細分化されました。「寝取り」と「寝取られ」が分かれたほか、「寝取られない」「寝取らせ」「逆NTR」など派生ジ
コミケ申し込み時のPN / サークル名かぶりについての調査 ( #C101 版)
yuhkan @yuhkan #C101 のサークル数は20156。C100はC99比やや減だったところ、今回はわずかながら増で、20000の大台を回復した。わずかな差かも知れないけれども、「20000を切った」と「20000ある」は感じ方が異なるので、これは良いことなのだと思う。ここからじりじりと、コロナ前満額まで戻ってほしい。 #C101 2022-12-18 22:02:06 yuhkan @yuhkan ジャンルごとのサークル数では、[VTuber]が1000の大台を突破。当初の独立予定が開催延期で持ち越されるという、不運な出だしだったにもか変わらず、独立3回目にしてこの数。スゲーな、とおもいつつ、この勢いがどこからでてくるモノなのかホント分からんロートルなので、怖いとも感じてしまう #C101 2022-12-18 22:02:06
総務省に毎月エロ漫画にいくら使ったか報告して報酬を貰っていた話｜scythe
嘘ではない。 実は依頼を受けて総務省統計局で行っている家計消費状況調査に半年ほど 協力していました。何の調査かというと、 ”家計消費状況調査は、世帯を対象として、購入頻度が少ない高額商品・サービスの消費やICT関連消費の実態を毎月調査しています。調査結果は、個人消費動向の分析のための基礎資料として利用されるとともに、我が国の景気動向を把握するための基礎資料としても利用されています。” だそうです。めちゃめちゃざっくり言うと君は毎月どんなものに 金使ってるんですかっていう調査ですね。 全国から3,000の調査区を選定し、その中から10世帯ずつの合計 30,000世帯をランダムで選んでるみたいです。 10世帯のうち選ばれる単身世帯は1世帯だけみたいなので、 そこそこの確率を引き当てたっぽいです。 やる事といえば各月毎に購入したもの・サービスを調査票の項目別に まとめて提出するだけです。自炊の食
ニューノーマルにおけるテレワークとITサプライチェーンのセキュリティ実態調査 最終報告 | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
ニューノーマルにおけるテレワークとIT業務委託の セキュリティ実態調査結果（最終報告）を公開します ～コロナ禍での「セキュリティ対策の例外・特例」からの復帰が課題～ 2020年4月7日一度目の緊急事態宣言による長期間の外出自粛の要請が発出されてから一年が経過しました。その後、一度目の緊急事態宣言の解除後もテレワークは継続されており、業務実施場所の多様化やコミュニケーションのオンライン化などの新しい働き方は不可逆的な変化として定着するものと想定されます。 緊急事態宣言により短期間でテレワークを導入、元々テレワークは導入していたが、急激に利用頻度が増加したなど、組織は世の中の状況に合わせた対応を余儀なくされました。このような背景の中、ICTの環境整備が優先され、セキュリティ対策が後回しになっているだけでなく、ITサプラチェーンにおける業務委託契約でも委託先(*1)と委託元(*2)の間で業務実施
カップリング表記に関する意識調査（アンケート）2020結果速報版｜タルト@カップリング表記研究家
現在広く普及しているカップリング表記ですが、一定の共通認識はありつつも、その使い方や解釈は個々人の裁量に任されている部分が大きく、認識に個性があるのではと考えています。 その「カップリング表記に対する認識の現状」を把握し、記録として残すため、Googleフォームを使った意識調査（アンケート）を実施しました。 実施要項 調査期間：2020/05/02（土）12:00 ～ 2020/05/09（土）24:00 調査方法：GoogleフォームによるWebアンケート 設問数 ：22（＋自由記入欄4） 回答件数：13,233件 昨年の第1回調査に引き続き、今年も1万人以上の方にご回答頂きました。ご協力ありがとうございます。 昨年はここまで大事になるとは思わず、設問が隙だらけだったりしましたが、頂いたご指摘を反映し、今回は多少なりとも改善できたかと思います。その改善の過程で「男性同士」「女性同士」「男
コミケとpixivの二次創作人気を調べてみた（コミックマーケット89編） (1/2)
明治大学米沢嘉博記念図書館スタッフでニコニコ学会β実行委員。趣味で同人誌やニコニコ動画関連の研究をしてる人。記事に使ったデータ元の『ニコニコ統計データハンドブック2015』など同人誌をコミケで頒布。ブロマガでは連載記事の補足も。 Twitterアカウントは@myrmecoleon。関わった著作に『進化するアカデミア 「ユーザー参加型研究」が連れてくる未来』（イースト・プレス刊）。左の画像は筆者を擬人化？して描いてもらったキャラ「ありらいおん子」。男の娘。 ■Amazon.co.jpで購入 コミックマーケット89は12月29日から31日の三日間開催 2015年12月29日（火）から31日（木）にかけての年末、東京お台場の東京ビッグサイトにおいて同人誌即売会「コミックマーケット89」が開催されます。 第二期第7回では「コミックマーケット88」に関しての記事を書きました。今回はコミックマーケット
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-men
データサイエンティストだけど質問ある？｜マシューのデータサイエンスAtoZ Vol.3 | キャリアハック（CAREER HACK）
こんにちは。今年の2月より、エン・ジャパン イノベーションラボのデータサイエンスチームマネージャーと不満買取センターのチーフデータサイエンティストを兼務してるマシューです。以前は、富士通カナダのイノベーションラボで4年以上データサイエンス領域で働いていた経験もあります。 さて、連載最終回となる今回は、この経験を活かしてデータサイエンスに関わる疑問へQ&A形式で回答していきたいと思います。 Q.1 なぜデータサイエンスに興味をもつようになったの？ 最初に興味をもったのは、情報科学系の大学院で機械学習について学びはじめたときでした。機械学習やビックデータ処理（Apache Hadoop等）の最先端を学んでいくにつれ、仕事でもこの領域にどっぷり漬かって働いていきたいと考えるようになりました。 Q.2 データサイエンス、機械学習、データマイニングの位置付けは？ これらの単語は、同じ文脈で使用される
岩波データサイエンス
岩波データサイエンス サポートページ 各巻に対応する内容は，上のバーの３本線「三」をクリックして左に表示されるメニューからご覧ください （トップページの内容が空白の場合も，メニューで下位の階層をクリックして頂くと内容が表示される場合があります） 新グーグル・サイトに移行しました．自動変換のため，見難くなっている部分，表示されない部分がありますが，ご容赦ください シリーズ「岩波データサイエンス」では、統計科学や機械学習など、データを扱うさまざまな分野について、多様な視点からの情報を提供することをめざします。まったくの初歩からやや高度な話までのいろいろな手法の解説、実務に役立つソフトの使い方、さらには各領域のサイエンスや応用に踏み込んだ内容まで、多彩な記事を掲載します。 装丁には蛯名優子さんの作品を使わせて頂いています。蛯名さんのホームページはこちらです。 【公式ツイッターアカウント】ツイッタ
プリキュアは10年間、何を唄ってきたのか。-テキストマイニングより- - プリキュアの数字ブログ
（追記） 作詞者である只野菜摘先生からツイッターでコメントいただきました。 あと、イェイの回数について、コメントしました。 只野菜摘先生からコメント頂いちゃいました。 （本文） プリキュアは10年間の年月をかけて、何を唄ってきたのでしょうか。 調べました。 久しぶりのテキストマイニングです。今回は、プリキュアの唄の歌詞です。 ＜条件＞ ・「うたまっぷ」に登録されているプリキュアソング２８１曲（2015年８月15日現在）からＴＶサイズなど重複分などを除いた全２５７曲 ・Lyrics Master2を使いテキスト化のち、解析ソフト「ＫＨＣｏｄｅｒ」にて分析 で、結果です。 プリキュアソング頻出１５０ワード まずは頻出150ワードです。 全２５７曲中における頻出語１５０です*1 こんな感じになりました。 トップ５はこれです。 １位：プリキュア ２位：Ｇｏ ３位：みんな ４位：夢 ５位：笑顔 最頻
週間少年ジャンプの掲載順位データを作る(Rで) - Qiita
はじめに ジャンプの掲載順位データを可視化するという素敵な記事がありました。 ジャンプの掲載順位データという大変素敵なHPから、pythonのbeautifulsoupでスクレイプしてデータを可視化する、といった内容でした。 同じことを、Rでやってみます。 作成されたデータはGistにあります。 データの取得 スクレイプはrvestで、文字列処理はstringiでゴリゴリやりましょう。 まずはパッケージの準備。 ## 結果を入れるデータテーブル jump_data = data.table(NULL) ## データがあるのは、1999年から2015年まででした。 for(year in 1999:2015) { ## リンクがまとまっているページのurl link_page = paste("http://hamada.tsukaeru.info/jump/", year, "/jump"
シュガーソングとビターステップとスプラトゥーン (1/3)
この連載では、独自に収集したデータを使って、みんな知ってるようで知らないニコニコ動画やpixivの現在を紹介していきます。今回は5月のニコニコ動画で注目されていたタグをご紹介します。連載一覧→第2期／第1期。 明治大学米沢嘉博記念図書館スタッフでニコニコ学会β実行委員。趣味で同人誌やニコニコ動画関連の研究をしてる人。記事に使ったデータ元の『ニコニコ統計データハンドブック2015』など同人誌をコミケで頒布。ブロマガでは連載記事の補足も。 Twitterアカウントは@myrmecoleon。関わった著作に『進化するアカデミア 「ユーザー参加型研究」が連れてくる未来』（イースト・プレス刊）。左の画像は筆者を擬人化？して描いてもらったキャラ「ありらいおん子」。男の娘。 リニューアル後の記事公開タイミングは？ ●毎月上旬公開の記事では……月刊ニコ動人気タグトレンド【←ｲﾏｺｺ!】 ●毎月下旬公開の記
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
日本の若者のコンピュータスキルが低いという話 | Intermittent Diary
「Young Japanese have terrible computer skills. No, really – Quartz」という記事が一部で話題になってる．ざっと読むと「んな訳ないだろ」と思うのだが，素直に受け取り，シェア/RTする人もいたりして，何だかなぁと思う訳です． こういうときは元資料にあたるのが一番なので，ちょっと読んでみた． 結論を先に言えば，このデータは日本の若者の現状を正確にあらわしていない可能性があり得ると思う．しかしそういうデータが出てしまった原因は明らかではない． 追記: 致命的な誤り(読み違い)が1点あったので本文修正しました．誤っていたのは，ICT基礎テストの合否は事前質問(background questionnaire)の結果から決めるのではなく，コンピュータ・ベースの調査の一番最初に行われる「ICT test (stage 1)」の結果によって判
安定の続編・拡大する新作～2015年4月期アニメの二次創作 (1/3)
この連載では、独自に収集したデータを使って、みんな知ってるようで知らないニコニコ動画やpixivの現在を紹介していきます。今回は恒例の2015年4月開始の春アニメ特集。今期はどんなアニメが人気なのでしょうか。連載一覧→第2期／第1期。 明治大学米沢嘉博記念図書館スタッフでニコニコ学会β実行委員。趣味で同人誌やニコニコ動画関連の研究をしてる人。記事に使ったデータ元の『ニコニコ統計データハンドブック2015』など同人誌をコミケで頒布。ブロマガでは連載記事の補足も。 Twitterアカウントは@myrmecoleon。関わった著作に『進化するアカデミア 「ユーザー参加型研究」が連れてくる未来』（イースト・プレス刊）。左の画像は筆者を擬人化？して描いてもらったキャラ「ありらいおん子」。男の娘。 リニューアル後の記事公開タイミングは？ ●毎月上旬公開の記事では……月刊ニコ動人気タグトレンド ●毎月下
プリキュア４０人の中で「 肌色率 」が一番高いのは、: 過去のプリキュア 話の流れ一覧表と視聴率等まとめ
というわけで、前回の記事（娘を、プリキュアにするために就くべき職業）を実行して、 無事、自分の娘がプリキュアになったとしましょう。 でも、よく考えたらプリキュアの衣装って結構、肌を露出しているような気がします。そこで、プリキュアの「肌色率」について調査しました。（要は露出度ってのになるのかな） （おそらく、真面目に数値更新している本ブログにおいて、最もくだらない記事になっていると思いますので 肌に合わない方はそっとブラウザ閉じて下さい） 多分、プリキュアを見ている人が思う、「肌色率の高いプリキュア」と聞いて思いつくのは この人かな、と思いますが、実際に計測してみたら、ちょっと意外な結果が出ました。 調査方法はすごく簡単で 各シリーズの公式HPの各プリキュアの画像のうち、正面からの画像をちょっとお借りしまして、 （こういうの↓） キャラの「全面積」と、「肌色面積」の比率を計算しました。 （た
プリキュアにおける「相田マナの中心性」と「星空みゆきの独立性」 ２ｃｈプリキュア本スレのテキストマイニング: 過去のプリキュア 話の流れ一覧表と視聴率等まとめ
というわけで、テキストマイニングが面白くて面白くて、 色々なデータを「KH Coder」に放り込んでは出来上がったデータ眺めています。 （テキストマイニングってのは要は膨大なテキスト群から単語等を抽出して関連づけて なにか面白いことわからないかな？っていうやつです。（適当）） 今回は、”スマイルプリキュア”と"ドキドキプリキュア”です。 結論から言うと、プリキュア２ｃｈ本スレをテキストマイニングして判ったことは、 やっぱり、 「星空みゆき」は、「物語の主人公では無く」 「相田 マナ」は、「物語の中心」だった。 です。（本気にしないでね） スマイルは2013年1月、ドキドキは2014年1月単月（要は各最終の月）に ２ｃｈ本スレに書き込まれた全レスを抽出し、 「ＫＨ Ｃｏｄｅｒ」に放り込んでテキストマイニングを行いました。 （要は1月まで残っていた「濃い」人のレスを拾いました） ＊＊＊＊＊＊＊
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
コンテンツ産業の展望 2022 - みずほ産業調査 #69 - Oneシンクタンク
Loading...
あの時、プリキュアスレに何が起きていたのか。「共起ネットワーク」からみる２ｃｈハピプリ本スレ: 過去のプリキュア 話の流れ一覧表と視聴率等まとめ
