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AUTOSAR CountdownAdvent Calendar 2022

Day 5

「@torifukukaiou 【毎日自動更新】データに関する記事を書こう! LGTMランキング!」ありがとう。Qiita(172)

Last updated at Posted at 2022-03-20

データに関する記事を書こう!
https://qiita.com/official-events/30be12dd14c0aad2c1c2

テーマ2『データに関する記事を書こう!』参加記事です。

 @torifukukaiou 【毎日自動更新】データに関する記事を書こう! LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/b10fa94764aaaa2c6db1

ありがとうございます。これまでの行事でも、 LGTMランキング次に何を書くかを考えるのにとても役立ちました。

@torifukukaiou Qiita 10周年記念イベント LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/69980bf263d20eab1988

@torifukukaiou Qiitaエンジニアフェスタ2021 LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/949ff6d59ffeeec0cd51

中学校の技術の先生に、「人とは違うことをしろ」と教えられてきたからです。他の人がしていることと、違うことをすると、技術者として人の役にたつかもしれないという教えです。

ぼくの先生「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説(37)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

LGTMランキング 助かる

与件網が凡人網
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ca08075fb424efdc559

自分の記事の一覧を手作業で作るのは、そんなに酷ではない。
一覧作っている最中に、いろいろ手直しをした方がいいことに思い当たり、すぐに作業できる。

逆に主催者が LGTMランキング を作らない理由はなんとなく想像できます。
LGTMを押してもらいただけで、マスメディアに掲載されているような記事を書いてもらっても、システム側も、プログラマもあまり嬉しくない。少なくとも、マスメヂアに掲載されているような記事よりも、一歩深い記事か、一歩実際の記録が載っているような記事が、嬉しいからかも。

利用者が  LGTMランキング をすることは問題だろうか。

一重に、「誰が」かによるんだと思います。マスメディアに掲載されているような記事を書いている人が、 LGTMランキング やっても、なんだかなってなる。

自分で、自分なりの記事を書いている人が、気分をあげるためにやっているなら、すごく価値がある。人次第だと思いますが、どうでしょう。

閲覧数(Views)

自分の一覧だと、他の人ではわからないViewsを一覧にできる。
これまで、Viewsを入れた自己記事のいろいろな一覧を作ってみて、わかったことがある。

@youwht 直近1年のQiita記事分析で分かった7つの「驚愕」
https://qiita.com/youwht/items/f3fa7e6cc2687509c06e

@youwht 直近1年のQiita記事分析で分かった7つの「驚愕」」に動揺
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b12746befa7af38a21fd

Qiita記事 いいね と views の関係。Qiita(16)。統計と確率(21)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d30240b2a9adec288ca9

連休中にいいね・ストッックをもらった記事一覧。統計と確率(16)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0592791e8a925da27db6

データサイエンティストのための分析:Qiita自己記事まとめ2020:Qiita(98) 統計と確率(23)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff51b03848908d38d7b3

いいね(LGTM)が同じでもViewsが10倍の記事は、いいね(LGTM)が倍くらいの価値がある。プログラマではなく、ユーザだとみても、いいね(LGTM)を押す習慣がないらしく、プログラマの半分くらいしか押してくれないっぽい。(当社比)

Viewsが伸びている記事は、手をいれれば入れるほど、Viewsが伸びることからも確認している。自己記事で一番Viewsが多いのは、167,510 Viewsの

M.S.WindowsにPython3(Anaconda3)を導入する(7つの罠)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

連結(link)

自分以外の人が、リンクしてくださっている記事は、結果としてViewsも伸びるし、いいね(LGTM)も、長期に渡って、すこしづつ伸びる。そのため、連結が3つ以上ある記事は、ほぼ、良記事かなっていうのが経験則。じわじわViewsもいいね(LGTM)も倍になる可能性がある。自己記事で一番連結(link)が多い8の記事はこちら。

画像の表示の大きさ調整。Qiita(28)。Markdown
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cef6ae1fcbdbec9e7be2

参考資料(reference)

@e99h2121 育児していたからこそエンジニアのお仕事に役立ったこと10選
https://qiita.com/e99h2121/items/db7e54c111ffcd3c3957

@e99h2121「女性こそエンジニアになるべきだ?」デブサミウーマン登壇記録
https://qiita.com/e99h2121/items/7c69be1b2c2f305f6a4c

@ohakutsu 新卒2年目から見た達人プログラマーの振る舞い
https://qiita.com/ohakutsu/items/387ff8d8c09f592f124f

@torifukukaiou 私のAdvent Calendar 2022 ーー はじめたきっかけ、1月のふりかえり、今後の展望
https://qiita.com/torifukukaiou/items/891db4e40a7f6194af56

@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

@kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

自己参照

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説(139)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

データサイエンティストの気づき「勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い!」。『それ自分かも!』ってなった。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

凡人網が与件網 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ca08075fb424efdc559

プログラマにも読んでほしい「QC検定にも役立つ!QCべからず集」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e

プログラミング言語教育のXYZ。Youtube(1) 仮説(52)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

「上から目線」が嫌だから下からと真ん中からと同時に
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c60c6daa0d73bddbf8a7

プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていること。仮説(87)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc

一覧

物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

言語・文学記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車 記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語(0)一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧(自分)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道(0)鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全(0)安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網(Wi-Fi)空中線(antenna)(0) 記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

官公庁・学校・公的団体(NPOを含む)システムの課題、官(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ  ベクタージャパン 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

小川清最終講義、最終講義(再)計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

<この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。>
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.

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