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/
に対する
「涼宮ハルヒの動揺」
https://www.amazon.co.jp/dp/404429206X/
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。
Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
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
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
＜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.
文書履歴
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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