仮説（195）与件解析(data analysis)入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9474c3bdb8ea0029bee
の記事に関連して与件採りしている作業を記録します。
上記、記事中のURLを毎週http://twitter.com と http://mastdn.jpでつぶやいて、
どういう反応が時系列的にあるか、１年間計測することにしました。
理由としては、人気記事は、読んでいただけると いいね がいただける確率があること。
人気記事の時系列のviewsといいねの推移は記録していて、分析しやすいことがあります。
Qiita(16)Qiita記事 いいね と views の関係
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d30240b2a9adec288ca9
Qiita(35) Qiita: いいね, follow, follower, ストック, views
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1f0c56ebd05c5495f72e
Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
解析予定事項
どの記事のつぶやきが、どれくらい RT, いいねがつくか。
元記事のviews, いいね、ストックがどれくらい増えるか。
その動向から何を読み取るか。
p.s.
週一のつぶやきで、反応があまりない場合には、２週間に１回に伸ばす予定です。
基準は、１週間でいいねかRTの合計が５以上あればOK。いいねとRTの合計が４以下なら、間を開ける。。
２週間に１回でも反応がなければ、１ヶ月に１回に伸ばす予定です。
幸い、先週、今週とも想定内の反応をいただいています。ありがとうございます。