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この記事誰得? 私しか得しないニッチな技術で記事投稿!

「@youwht 直近1年のQiita(24)記事分析で分かった7つの「驚愕」」に動揺。

Last updated at Posted at 2018-07-29

この記事は、@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#comment-008e56871d6f2b378764

が、データとプログラムによって論証されていることに敬意(homage)を払うための記事です。

「涼宮ハルヒの驚愕」
https://www.amazon.co.jp/dp/4044292108/
51HvZBYjXXL.SX354_BO1,204,203,200.jpg

に対する
「涼宮ハルヒの動揺」
https://www.amazon.co.jp/dp/404429206X/
41R6G62P7KL.BO1,204,203,200.jpg

という感じの内容です。驚愕を否定するものではありません。

驚愕1「いいね」の平均値は8.02。半分以上は0~2

ごめんなさい。私の投稿は2018年7月29日現在、いいね1447 /投稿数1047 で、1.38です。2ヶ月前は平均1を切っていました。

半分以上が0で、3分の2くらいまでは1です。

私が動揺すればいいのでしょう。平均値が高いことに動揺。
半分以上が0-2なんて羨ましい。

amazon.co.jpの投稿でも平均ぎりぎり2.
https://www.amazon.co.jp/gp/profile/amzn1.account.AEZYBP27E36GZCMSST2PPBAVS3LQ/ref=cm_cr_dp_d_gw_tr?ie=UTF8
いいね 29432 /投稿 14572 = 2.07

amazon.co.jpの投稿はには特定の目的がありました。
ある事業で人の能力を判定する仕事をするにあたって、判定者の能力を判定してもらうためにamazon.co.jpに10000投稿して、No.1 Reviewerになれるかどうかで判定しようとしたときの名残がある。No.1 Reviewerの基準が2011年に変わっている。

驚愕2「いいね」の分布はグラフ化出来ないほど偏る

統計には技術が要ります。軸を対数にすればグラフ化は簡単ですね。助言があったようですが。

確率論及統計論(伏見康司)の数式をTeX(LaTeX)入力するための13の技法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c692c4d3546ffbb70b4

初等統計解析, 佐和隆光,新曜社,1974
https://www.amazon.co.jp/dp/B000JA15PA/

「しばしば統計は、他人をだますための方便ともなる。
統計の悪用と誤用は、日常茶飯のごとくみうけられる。
数字の氾濫するこの世の中において、「統計のウソ」に対する抵抗力をそなえておくことは、将来どういう仕事にたずさわる人にとっても必要不可欠なはずである。」

社会科学系と物理化学系の確率・統計の単位を取っているのに説明が下手くそな自分に動揺。

驚愕3 2年前の昔の記事のほうが「いいね」が3倍

参加者、投稿数が増えれば、いいねが減るのはamazon.co.jpなどでの経験済み。

参加者の分布が幅広くなり、いいねを押す人の割合が下がる。

毎週、Qiitaの記事で週報を作っていて、報告の際に
「質問がある人は「いいね」を押してから質問してください。」
「質問がない人は「いいね」を押してくれれば質問なくてもいいです。」
とか、あの手この手を使っても、10人くらいいる報告を聞いている人の1人が「いいね」を押すのが精一杯。
もし、みんなが内容を聞いたことを確認するために「いいね」を押してくれてれば、10000を超えているはず。

みんなが「いいね」してくれないことに動揺。

プログラマの「日報、週報、月報、年報」考
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97ad8ac9217c12c3bb69

p.s.
いいねを強要したらパワハラになる。
技術者の技能判定を仕事でしていた頃、
amazon.co.jpに感想を書いて、そのReviewを関連機関の担当の方にお願いしていたことがある。
10,000冊書く予定の4000冊くらいで、勘弁してくれと言われた。
これも強要したらパワハラになるかもしれない。
中断を了承

驚愕4 文字数は、少なすぎるとダメだが多ければ良いわけではない

文字数が関係のないのは、amazonの記事でも既知。

自分での記事のデータを、自分で整理してないことに動揺。

64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60

驚愕5 人気のタグが「いいね」が多いわけではない

python, 機械学習はいいねを複数いただいている。
自分の上位は「機械語」と「音楽」。

247, Qiitaで組立語(assembler)・機械語(machine language)・CPU<アセンブラへの道>
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2

171, プログラムは音楽だ (A program is a music.)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8

107, 「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

3位は機械学習なので人気タグがいいねが多いことに動揺。

p.s.
1位1225 プログラマが知っているとよい色使い(安全色)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35

2位451 65歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f

と2つの記事が3つを追い抜いた。1は配色。2はpython。

驚愕6 流行りは1位「機械学習系」2位「JavaScript系」3位「Python系」

自分の投稿で、機械学習、Pythonは3から10くらいいいねをもらえている。C++が0から2くらいなのとは雲泥の差。
JavaScriptは自分で書いてないのでまだ確かめていない。

早くJavaScriptで書かなきゃと動揺。

p.s.
製造業における機械学習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f

が現在6番目。内容を定期的に更新して5番目にするよう努力中。

深層学習・機械学習 出願特許
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/38085a4fb38cd1d9e4d8

製造業における機械学習の補完資料。

驚愕7 7つの驚愕なのに6つまでしかない。

一番動揺したのはここ。

自分の人気記事「プログラムは音楽だ」は、「プログラムは詩だ」を前提としている。ところが、「プログラムは詩だ」の記事は、自然言語処理の読書会が済んでからしか投稿しないことを宣言している。

おお、似たようなこと、すでに考えてた人がいたことに動揺。

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.

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【24卒向け】9ヶ月後に年収1000万円を目指す。二つの関門と三つの道。
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「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

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小川メソッド 覚え(書きかけ)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP(ドゥーキャップ)って何ですか?
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Views1万越え、もうすぐ1万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
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amazon 殿堂入りNo1レビュアになるまで。仮説(102)
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自己記事一覧

Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

4月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年2月末を目標にしている。

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
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統計(0)一覧
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
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品質一覧
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通信記事100
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日本語(0)一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
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転職(0)一覧
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仮説(0)一覧(目標100現在40)
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音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

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Qiita(0)Qiita関連記事一覧(自分)
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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(118/300目標)
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

C++ Support(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
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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

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え(0)一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

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」
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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

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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 my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
ver. 0.10 初稿 20180729
ver. 0.11 涼宮ハルヒのURL、表紙加筆 20180730
ver. 0.12 加筆 20180803
ver. 0.13 引用形式, URL加筆 20190219
ver. 0.14 はてな 20190521
ver. 0.15 新markdown対応 20220403

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