概要

本記事は、バーチャルライバーグループ「にじさんじ」に関してランキングと簡単なデータのプロットを行い、傾向を概観しました。

データの説明

前回記事（データ収集編）を経て、にじさんじに関する一連のデータセットを作成しました。

含まれる特徴量は以下の通りとなっています。

項目	説明
ライバー名	公式の名前
Color	ライバーのイメージカラー
Illustrator	ライバーのイラストを作製したクリエイター
登録者数	ライバーのチャンネル登録者数
総閲覧数	ライバーの総閲覧数
スーパーチャット収益	VTuberポートレート】スパチャ収益トップ100（2019年）（ステッカーを含む）で言及されているライバーのスーパーチャット収益、言及のないライバーに関しては一律0円とした
アップロード動画数	ライバー自身の投稿動画数
pixivイラスト	pixivイラスト検索ヒット数
pixiv小説	pixiv小説検索ヒット数
ニコニコ動画数	ニコニコ動画検索ヒット数
ニコニコマイリスト数	ニコニコマイリスト検索ヒット数
ニコニコ静画数	ニコニコ静画検索ヒット数
ニコニコ一般イラスト数	ニコニコ一般向けイラスト検索ヒット数
ニコニコ春画イラスト数	ニコニコ成人向けイラスト検索ヒット数
ニコニコイラスト数	ニコニコ総合イラスト検索ヒット数
ニコニコマンガ数	ニコニコ漫画検索ヒット数
twitterツイート数	ライバーのTwitterにおけるツイート数
twitterフォロー数	ライバーのTwitterにおけるフォロー数
twitterフォロワー数	ライバーのTwitterにおけるフォロワー数
twitter被リスト数	ライバーのTwitterがリストされている数
twitterいいね数	ライバーのTwitterでいいねした数
同人誌数	メロンブックスの同人誌検索ヒット数（一般向けを含む）
デビュー日	一期生（月ノ美兎等）のデビュー日（2018/01/31）を0日としたときの各ライバーデビュー日
身長	非公式wikiに記載されている各ライバーの身長設定
衣装数	非公式wikiに記載されている2D衣装の数
曲数	非公式wikiに記載されているライバーが動画としてだした曲数
配信ゲーム数	非公式wikiに記載されているライバーが配信したゲーム数
月ノ美兎 - イブラヒム	ライバーとのコラボ度（コラボ度は4：オフライン（1対1）　3：オフライン　2：コラボ済み（1対1）　1：コラボ済み（複数人）　0：未コラボとしている）
全コラボ人数	これまでコラボした合計にじさんじライバー人数
1to1コラボ人数	コラボ度が4のライバー人数
オフコラボ人数	コラボ度が3以上のライバー人数
1to1オフコラボ人数	コラボ度が2以上のライバー人数
合計コラボ度	コラボ度の合計
平均コラボ度	コラボ度の平均
最高コラボ度	コラボ度の最大値
コラボ度標準偏差	コラボ度の標準偏差値
りんかえダブル - にじメンズプロデュース	各大規模コラボの参加
アナ - Unknown	ライバーのイラストを作製したクリエイターかどうか
性別	非公式wikiに記載されている各ライバーの性別設定（男女どちらでもないものは声で判断）
ゲーム傾向 - 定期配信	非公式wikiに記載されている各ライバーの配信傾向
メジャーデビュー	メジャーデビューの有無
身バレ記事	前世についてのゴシップ記事の存在
Minecraft（マイクラ） - トマトマトマトⅡ 〜トマトトトマトトトマトマトマトノトマト〜	非公式wikiに記載されているゲーム配信で扱ったことのあるタイトル

各項目の参照日時は次のとおりです。
YouTube：2020/02/23 8:21:00
Twitter：2020/02/23 8:11:00
pixiv：2020/02/23 8:35:00
ニコニコ：2020/02/26 3:17:00
メロンブックス：2020/02/23 8:45:00
コラボ一覧：2020-02-20 (木) 17:34:35

データの整形

ではこのシートをcsv形式で出力（nijistat_v1 - result.csv）してRで解析していきましょう。はじめにライブラリを読み込みます。本記事ではプロットにggplotを使います。

ライブラリ読み込み

library(ggplot2) # グラフ描写
library(ggimage) # 画像挿入
library(reshape2) # データ整形

そのままの状態では行が崩れているので整形します。

データの読み込み・整形

# CSVファイル読み込み
raw.table <- read.csv("nijistat_v1 - result.csv", stringsAsFactors = FALSE, header = FALSE)

# データ整形
streamer.names <- raw.table[1, -1]
value_names <- raw.table[-1, 1]
all.table <- raw.table[-1, ][, -1]
colnames(all.table) <- streamer.names
rownames(all.table) <- value_names

ライバー名ではプロットが味気なくなるので各ライバーチャンネルのサムネイル画像URLも読み込んでおきます。

サムネイル画像URLの読み込みスプリプト（クリックして展開）

サムネイル画像URLの読み込み

# サムネイル画像URL読み込み
image.url.vec <- c("https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-_h5zNb12kC6RvqaIeU4D76RSvNkZiys12VQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78XVY6iapZNwq26ipDHk4eLu3kBys3nIl8c1w=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_AQCRUteV-qi7_TTquMFXOi4wf_CotKkpDRQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-OQI7tY9x5HmzP4nLXKyjsgjCatrfwnLWsDg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79T78V0-9yOApYDZHpHN7A5Fke0uJiTcEJWAg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78NqiqZmVyPMRRySCKTBTzScI39xTeTYXCbYw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-hRtES9KWosuUDU7blqQ-cN_qN1pM1GxPj3w=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-qUv-puWNfCl4p5PeXflEYeTO79ZrAdX3Q=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79FVhOlqpIAgv94IbSVMRFw7inrg6WF1DPcrQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78PzRxSDQxi2jCtQxYT4-3GMelm5z6ydptlvw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-zIf7VFqw2EDC3l7y_UpaxfdrAu-YEQcRGJA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_XeICb6sZ0keumRyeoLyUTOJydQQCgfEBrYw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_OXxl-HOWIQaxDv8KNbYNQOWl6lu0hBflqnw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78fDoNKN7Nou7ZZCl25plZxZ6UZb2bMEhfQpg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79L9G_1H0fhygKpcAYW_1InzEwynT7uUTNUNw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79lRnEXQg0IPGXkJxx2TyqcjVeVTqwGZdsWwA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78JwRlRIlR82frAXYbjZ_a6yHSj8njkMMBQvA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-uPpMX0WRu64RHt2j3xPajkRteDGLuDWFR3A=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_F1Nm7zCNWWmeQM2gunrs46MdudkohaXv0Bg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79gadShrMVOeZevaBkL5IKmyx_7sRfxl_kjkQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79Vb9rz5ACtGW1YTCpnj5XFlqpwT6q1-SD7=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-YR3ZppjnCTwbgTvuZcPH6pXVfoRUlUXVZ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l797RqHjbIVZqnqiIZRNzRdoctiw1PPh10A7LA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-HFAksxujKK1d-wpknr9W3aXEFBnzFLjXjmQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_ElOeLPWELh-w_O_LNx4MV1O_MM3pH7XNqFg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_rmtymgg66IzyXcNx4NcBctFs_s6OtFV4YCg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-Gi7zFBt1gXe9Sl4rNF_osWMVGNZKASCG4hw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79FqXiIjgQn-IaS6lTkIjONltnsG52yvV42tg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78y7eBRq0GSwxGNZXOaXyAwTLT-BxoK5ohpqw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-c1NWuEQRgBfgryqZmRH-9g7RITGgnQouaNQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78UdWk_9gZGnCkMgHr_O_R1M1raW5gSvXMH_w=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-2cdwsQelHighTZd2Y5YPokTByjA5sMmOSgQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78pLdqlQSov5ioYOTeV9gDvSXphNDTEj26Dig=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-fHgYkFvGTK5Ts-9YHhADdKaG6krCWL910oA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78O3ZBZy7Z6Xvunp0VRixWSPFEP9pMUhkBODQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-kqCPPlwKw7hMqdrprdBs6eBcLATjbleYUvw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l780SqNJnUtUmRCu8Cg4PIdEBzO9b1VIJ0XDcQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_pnHKx_lioPtmWeHGMW_yRsoKXg8CUQ-OdBA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79eOdM-7T5y9OCTQirBBF7AKR5WWxs46HBcPg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78hx6ii25kXsCTWBDWaHvlYNPk44NzKdDnIkQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_rPWdBeEN4wNmK9g52VRvDm1BSXGlSiaEwPw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-vJk9vwuWozWErKkcbyJntlVUyq7O5QSR8Eg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-NOLCfp1v_PxvXY1WMNGLuMxR59JIpMUnhgQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l797yMpOSt808Cx6bS4B1V7oz_HvB30hIe02iA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79eDWXTPZe2Enw2hBvZi-qsB7qiL1UbdUJOkQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79CTnTrMPJupy09_b8EeDmYN5F76pcqe2Ryew=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-20CGdX9MeEm0ZE3zmj4t9f4J9MtSpYFBRfQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78KCnkQR-3hiGr8RLS5sLU075UDyCwXms3liA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79zbc_ymqkoY-GBKHyFDG8mtQwWk7p_CYW-Hg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78MAo5uxC404H_Bz9KaWB55NEEtlHuvcj-VXQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l794QDYOeL_FbljZU73cJWxKLj8ZJHn7hvfoAQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_rTF5ICrnh3rObRriyQAREWpv2e6WusYFHdg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-ZI26nfpyT5RpePovfIqJ7uoqhPFTiLC0OMQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-3D5YDtJI5QrNX1YZrmoITlUIRqrLHF0IJaQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79gkgR05I6pSCM2VQUZfalk4YV0WemNwfXGzg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-ICBzdKCrBbqi_Py88NMhSs9vYWl90D2wrZA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78ggB9iLl_21ly3G-vNHwgO1RNLc81t64FvDw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78dJU97tROjJS_kUBPEooRb0dndVzhX6Xp_LA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78nQ16SBsVIzTeummMtgtJRdNddR-v_Qs_rfQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-fE2Mhle5lvjeQCxr8ZEtufNkDuCRAg5LSkA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_YXF9WTW_qVXelYeFXTr5jAMP3jqZjSAKi3A=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78Dn33A7SSQksXgT6zB0_k2f2ysEz0-_ZOthw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78SwKo2lclKWwVhY4YGVY59ajwkLUMZMDBHjA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_3F7Uk9fEIwXPZe3h5doe-dNWN9usImrDi=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-3Dcc3AuL3_FXsiBFgOOBTuL8XUiYIWebhOA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-UNyEmD0j83USGZgfmop0lR5u1e_bVc087vw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79jh9CH0lngnL5gJuU6C5ePzzXgQ-CDCs7Afg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l797jz-6GjNrInag0IYDdFBSG8K-OGJ4kPIYEQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-YVWisRIWpad7G2mE5__K3n-24k6hNPZpq2w=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79NWtzmM-yOQIFvFNSrui1q_eO7yodDpou5Ag=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79p_R2nrPonwGV1-55uhWWw6GUO8Y3WD0SELw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78QUJmKPULTDMBRlUdaWtzLL9BTLye1WtxAog=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-wZHBWAbPf3JhsO_f1drWj0aEt_2R4ngEemw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78jprDdrETIP72ghcoN5BMG73aElVoJaZzvBw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78YnmyE3snkHMp_18AZOP5QRH2WOYSBlnPKFA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l787rV-sL1M57pmWfcFBDKrIlZvQtA3GoPgubg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78WbCrjx21jKphTRJGoS2ko8fY5OWwFry-Pyw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79HPXfTNfu61MIr_igZ3Tv9hk5Nb94j1OT3MQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78VHYZg2WFMxdxyQkLnb2MQhcvAAZSgb3-uEQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_aTKh2iRgHQekI6BumUQvIDZ3VVDYRrAOUag=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_XJI0pHpYCWDzv4l0-9U4p8g8WXypKecghTA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_wQhhnzM2X_sJmjT1cYnyj1zMQIHfTnycBqw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-33J7dXt8w6BWrvGZslggvZT532JiiG4cIaQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_iYSXf3JvpVT958aOqr4WnE2SGIzwMWJkj_Q=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-9QUEt-T7wZaw_pYIUYckwhdVXbAkHcuNZHw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78QjXldyf5J_ZYXrtwEeqt4C_Sy-KU7mExJZA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l799BuwswilRl27nKLVgNPAw_imZHHeDnNYoyA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78-ebYWzbg1cKOQJywK61MFs3VHFZoqcOd8Dg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78y7qLKqOpAAFyI65f_MNdqcHs-NSOW0PDswg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79UT2MfNs31FKcA9QPHDgarC5HJNGY7IO2eRQ=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_v98QT1fKcV_TOXEWB6TpMV-Xo0zx7mgjMQA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7_iUk_T6ajL1SjBePd3icfcyNUJ_zTHi8ET6g=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78YZc-LAbYqZrsMvuuvdkcZIy5Tu_ojWibXQw=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l78NYcOECh-Wei6yvtDBrwCDg6_u7f17-01L8w=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79vqUhzTZv8lp-uAOgoequp0IqGnl-1mClz=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l7-0cBudCkD7sDygqWchbt8gFpw1yn1ihaFgbA=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
                   , "https://yt3.ggpht.com/a/AGF-l79F4-qFPEeXUl-Jws4eAZ6UciiF8160kznNbg=s88-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo"
)

ランキング

まず次の項目に関してランキングを作成します。

ランクづけする項目	説明	行番号
登録者数	ライバーのチャンネル登録者数	3
総閲覧数	ライバーの総閲覧数	4
スーパーチャット収益	VTuberポートレート】スパチャ収益トップ100（2019年）（ステッカーを含む）で言及されているライバーのスーパーチャット収益、言及のないライバーに関しては一律0円とした	5
アップロード動画数	ライバー自身の投稿動画数	6
pixivイラスト	pixivイラスト検索ヒット数	7
pixiv小説	pixiv小説検索ヒット数	8
ニコニコ動画数	ニコニコ動画検索ヒット数	9
ニコニコマイリスト数	ニコニコマイリスト検索ヒット数	10
ニコニコ静画数	ニコニコ静画検索ヒット数	11
ニコニコ一般イラスト数	ニコニコ一般向けイラスト検索ヒット数	12
ニコニコ春画イラスト数	ニコニコ成人向けイラスト検索ヒット数	13
ニコニコイラスト数	ニコニコ総合イラスト検索ヒット数	14
ニコニコマンガ数	ニコニコ漫画検索ヒット数	15
twitterツイート数	ライバーのTwitterにおけるツイート数	16
twitterフォロー数	ライバーのTwitterにおけるフォロー数	17
twitterフォロワー数	ライバーのTwitterにおけるフォロワー数	18
twitter被リスト数	ライバーのTwitterがリストされている数	19
twitterいいね数	ライバーのTwitterでいいねした数	20
同人誌数	メロンブックスの同人誌検索ヒット数（一般向けを含む）	21
デビュー日	一期生（月ノ美兎等）のデビュー日（2018/01/31）を0日としたときの各ライバーデビュー日	22
身長	非公式wikiに記載されている各ライバーの身長設定	23
衣装数	非公式wikiに記載されている2D衣装の数	24
曲数	非公式wikiに記載されているライバーが動画としてだした曲数	25
配信ゲーム数	非公式wikiに記載されているライバーが配信したゲーム数	26
全コラボ人数	これまでコラボした合計にじさんじライバー人数	124
1to1コラボ人数	コラボ度が4のライバー人数	125
オフコラボ人数	コラボ度が3以上のライバー人数	126
1to1オフコラボ人数	コラボ度が2以上のライバー人数	127
合計コラボ度	コラボ度の合計	128
平均コラボ度	コラボ度の平均	129
最高コラボ度	コラボ度の最大値	130
コラボ度標準偏差	コラボ度の標準偏差値	131

ランキングを作成するコードは以下のようになります。テーブルで読み込んだ時点では数字はfactor型になっているので、as.numeric(as.character(x))を使って実数に変換するようにしましょう。

各項目のランキングを作製


convertNumericTable = function(table){
  # データテーブル内のfactorを実数へ変換する
  # 
  # Args:
  #   table: factorを含む数字テーブル {data.frame}
  #
  # Returns:
  #   実数テーブル{data.frame}

  t(as.data.frame(apply(table, 1, function(x){
    as.numeric(as.character(gsub(",","",x)))
  })))
}

# ランクづけ
rank.feature.vec <- c(3:21, 24:26, 124:131)
rank.table <- as.data.frame(apply(-convertNumericTable(all.table[rank.feature.vec, ]) ,1 , rank))

# 列名・行名を入れ直す
rownames(rank.table) <- colnames(all.table[rank.feature.vec, ])
rank.table <- cbind(名前 = rownames(rank.table), rank.table)

# ランク順に各列を入れ替える
sorted.rank.table <- as.character(rank.table[order(rank.table[,2]), 1])
for(colind in 3:ncol(rank.table)){
  sorted.rank.table <- cbind(sorted.rank.table,
                             as.character(rank.table[order(rank.table[, colind]), 1]))
}
colnames(sorted.rank.table) <- colnames(rank.table)[-1]

# TSV形式で出力
write.table(sorted.rank.table, file = "./rank.tsv", sep = "\t")

ランキング結果を表にすると以下のとおりになります。

各項目の順位（56位まで）

順位	登録者数	総閲覧数	スーパーチャット収益	アップロード動画数	pixivイラスト	pixiv小説	ニコニコ動画数	ニコニコマイリスト数	ニコニコ静画数	ニコニコ一般イラスト数	ニコニコ春画イラスト数	ニコニコイラスト数	ニコニコマンガ数	twitterツイート数	twitterフォロー数	twitterフォロワー数	twitter被リスト数	twitterいいね数	同人誌数	衣装数	曲数	配信ゲーム数	全コラボ人数	1to1コラボ人数	オフコラボ人数	1to1オフコラボ人数	合計コラボ度	平均コラボ度	最高コラボ度	コラボ度標準偏差
1	月ノ美兎	月ノ美兎	葛葉	叶	月ノ美兎	樋口楓	葛葉	葛葉	月ノ美兎	月ノ美兎	月ノ美兎	月ノ美兎	月ノ美兎	静凛	モイラ	月ノ美兎	月ノ美兎	家長むぎ	月ノ美兎	森中花咲	緑仙	叶	黛灰	でびでび・でびる	花畑チャイカ	森中花咲	緑仙	緑仙	月ノ美兎	森中花咲
2	本間ひまわり	本間ひまわり	御伽原江良	シスター・クレア	樋口楓	月ノ美兎	月ノ美兎	ジョー・力一	樋口楓	樋口楓	静凛	樋口楓	樋口楓	勇気ちひろ	鈴木勝	本間ひまわり	樋口楓	鈴木勝	樋口楓	叶	樋口楓	本間ひまわり	緑仙	郡道美玲	夕陽リリ	緑仙	花畑チャイカ	花畑チャイカ	勇気ちひろ	社築
3	笹木咲	叶	夢月ロア	静凛	静凛	アンジュ・カトリーナ	剣持刀也	月ノ美兎	静凛	静凛	物述有栖	静凛	静凛	夢月ロア	安土桃	御伽原江良	静凛	シスター・クレア	静凛	鈴木勝	夢追翔	椎名唯華	鷹宮リオン	本間ひまわり	社築	樋口楓	社築	社築	える	樋口楓
4	御伽原江良	緑仙	郡道美玲	神田笑一	アンジュ・カトリーナ	リゼ・ヘルエスタ	樋口楓	エクス・アルビオ	椎名唯華	椎名唯華	笹木咲	椎名唯華	椎名唯華	郡道美玲	相羽ういは	笹木咲	本間ひまわり	勇気ちひろ	本間ひまわり	葛葉	森中花咲	月ノ美兎	でびでび・でびる	夜見れな	緑仙	笹木咲	夕陽リリ	夕陽リリ	樋口楓	緑仙
5	椎名唯華	椎名唯華	本間ひまわり	本間ひまわり	椎名唯華	戌亥とこ	椎名唯華	御伽原江良	える	葛葉	アルス・アルマル	葛葉	える	でびでび・でびる	渋谷ハジメ	樋口楓	笹木咲	夢追翔	椎名唯華	月ノ美兎	シスター・クレア	笹木咲	花畑チャイカ	森中花咲	える	静凛	ドーラ	ドーラ	静凛	月ノ美兎
6	樋口楓	葛葉	花畑チャイカ	鷹宮リオン	リゼ・ヘルエスタ	剣持刀也	本間ひまわり	鈴木勝	葛葉	える	鈴鹿詩子	える	剣持刀也	鷹宮リオン	える	椎名唯華	椎名唯華	ドーラ	リゼ・ヘルエスタ	本間ひまわり	月ノ美兎	樋口楓	叶	緑仙	伏見ガク	社築	える	える	渋谷ハジメ	伏見ガク
7	静凛	笹木咲	叶	渋谷ハジメ	本間ひまわり	静凛	叶	緑仙	剣持刀也	剣持刀也	夢月ロア	剣持刀也	葛葉	出雲霞	月ノ美兎	アンジュ・カトリーナ	剣持刀也	ベルモンド・バンデラス	アンジュ・カトリーナ	静凛	ドーラ	葛葉	神田笑一	健屋花那	ドーラ	本間ひまわり	鷹宮リオン	鷹宮リオン	鈴谷アキ	静凛
8	夢月ロア	鈴鹿詩子	アンジュ・カトリーナ	椎名唯華	笹木咲	葛葉	アンジュ・カトリーナ	卯月コウ	物述有栖	物述有栖	御伽原江良	物述有栖	勇気ちひろ	シスター・クレア	文野環	リゼ・ヘルエスタ	叶	緑仙	葛葉	伏見ガク	鈴鹿詩子	神田笑一	える	勇気ちひろ	樋口楓	ドーラ	樋口楓	樋口楓	鈴鹿詩子	笹木咲
9	リゼ・ヘルエスタ	静凛	椎名唯華	鈴谷アキ	夢月ロア	椎名唯華	笹木咲	本間ひまわり	鈴鹿詩子	鈴鹿詩子	戌亥とこ	鈴鹿詩子	本間ひまわり	ドーラ	鈴鹿詩子	静凛	リゼ・ヘルエスタ	モイラ	鷹宮リオン	勇気ちひろ	町田ちま	社築	ドーラ	笹木咲	森中花咲	月ノ美兎	叶	叶	宇志海いちご	ドーラ
10	緑仙	樋口楓	勇気ちひろ	出雲霞	葛葉	叶	卯月コウ	相羽ういは	家長むぎ	家長むぎ	樋口楓	家長むぎ	森中花咲	瀬戸美夜子	瀬戸美夜子	夢月ロア	鈴鹿詩子	静凛	夢月ロア	シスター・クレア	剣持刀也	御伽原江良	夕陽リリ	椎名唯華	夢追翔	勇気ちひろ	森中花咲	森中花咲	家長むぎ	剣持刀也
11	葛葉	御伽原江良	リゼ・ヘルエスタ	葛葉	剣持刀也	笹木咲	リゼ・ヘルエスタ	宇志海いちご	勇気ちひろ	鈴谷アキ	モイラ	鈴谷アキ	笹木咲	夢追翔	伏見ガク	葛葉	葛葉	郡道美玲	森中花咲	える	える	エクス・アルビオ	夢追翔	樋口楓	小野町春香	える	伏見ガク	伏見ガク	夕陽リリ	える
12	アンジュ・カトリーナ	鈴原るる	戌亥とこ	勇気ちひろ	叶	御伽原江良	ジョー・力一	剣持刀也	鷹宮リオン	勇気ちひろ	夕陽リリ	鷹宮リオン	花畑チャイカ	ベルモンド・バンデラス	樋口楓	戌亥とこ	える	花畑チャイカ	笹木咲	樋口楓	鈴木勝	渋谷ハジメ	樋口楓	エクス・アルビオ	月ノ美兎	剣持刀也	神田笑一	神田笑一	物述有栖	花畑チャイカ
13	鈴原るる	リゼ・ヘルエスタ	静凛	桜凛月	森中花咲	夕陽リリ	御伽原江良	黛灰	鈴谷アキ	鷹宮リオン	森中花咲	勇気ちひろ	鷹宮リオン	家長むぎ	宇志海いちご	郡道美玲	アンジュ・カトリーナ	夕陽リリ	剣持刀也	物述有栖	出雲霞	鈴原るる	シスター・クレア	黛灰	叶	御伽原江良	夢追翔	夢追翔	文野環	夕陽リリ
14	鈴鹿詩子	鷹宮リオン	鈴鹿詩子	森中花咲	戌亥とこ	エクス・アルビオ	緑仙	樋口楓	笹木咲	シスター・クレア	鷹宮リオン	笹木咲	鈴鹿詩子	鈴木勝	家長むぎ	叶	物述有栖	瀬戸美夜子	ドーラ	ドーラ	物述有栖	魔界ノりりむ	社築	夢月ロア	鷹宮リオン	夜見れな	小野町春香	小野町春香	伏見ガク	家長むぎ
15	アルス・アルマル	剣持刀也	竜胆尊	樋口楓	物述有栖	伏見ガク	鷹宮リオン	渋谷ハジメ	本間ひまわり	アンジュ・カトリーナ	童田明治	アンジュ・カトリーナ	シスター・クレア	御伽原江良	物述有栖	社築	シスター・クレア	出雲霞	える	鈴鹿詩子	本間ひまわり	静凛	勇気ちひろ	ドーラ	神田笑一	渋谷ハジメ	月ノ美兎	月ノ美兎	剣持刀也	小野町春香
16	ベルモンド・バンデラス	アンジュ・カトリーナ	鷹宮リオン	緑仙	家長むぎ	アルス・アルマル	ベルモンド・バンデラス	家長むぎ	シスター・クレア	笹木咲	アンジュ・カトリーナ	シスター・クレア	緑仙	鈴谷アキ	静凛	シスター・クレア	社築	舞元啓介	花畑チャイカ	鈴谷アキ	葛葉	森中花咲	夜見れな	童田明治	家長むぎ	花畑チャイカ	黛灰	黛灰	森中花咲	渋谷ハジメ
17	戌亥とこ	社築	森中花咲	ドーラ	勇気ちひろ	本間ひまわり	花畑チャイカ	笹木咲	アンジュ・カトリーナ	本間ひまわり	リゼ・ヘルエスタ	本間ひまわり	郡道美玲	葛葉	シスター・クレア	緑仙	御伽原江良	矢車りね	竜胆尊	モイラ	童田明治	でびでび・でびる	出雲霞	御伽原江良	静凛	でびでび・でびる	笹木咲	笹木咲	叶	宇志海いちご
18	竜胆尊	夢月ロア	ドーラ	鈴鹿詩子	鷹宮リオン	モイラ	鈴鹿詩子	椎名唯華	宇志海いちご	宇志海いちご	愛園愛美	宇志海いちご	宇志海いちご	神田笑一	フミ	ドーラ	森中花咲	物述有栖	夕陽リリ	出雲霞	鈴谷アキ	伏見ガク	森中花咲	アルス・アルマル	剣持刀也	童田明治	でびでび・でびる	でびでび・でびる	赤羽葉子	叶
19	叶	郡道美玲	エリー・コニファー	伏見ガク	ドーラ	ドーラ	舞元啓介	成瀬鳴	森中花咲	リゼ・ヘルエスタ	鈴原るる	リゼ・ヘルエスタ	伏見ガク	春崎エアル	魔界ノりりむ	ベルモンド・バンデラス	ドーラ	伏見ガク	御伽原江良	ベルモンド・バンデラス	鷹宮リオン	剣持刀也	轟京子	月ノ美兎	笹木咲	えま★おうがすと	シスター・クレア	シスター・クレア	笹木咲	夢追翔
20	郡道美玲	アルス・アルマル	童田明治	でびでび・でびる	宇志海いちご	社築	社築	勇気ちひろ	リゼ・ヘルエスタ	森中花咲	ニュイ・ソシエール	森中花咲	赤羽葉子	伏見ガク	雪城眞尋	剣持刀也	勇気ちひろ	夢月ロア	戌亥とこ	家長むぎ	黒井しば	三枝明那	三枝明那	静凛	宇志海いちご	鈴鹿詩子	静凛	静凛	本間ひまわり	竜胆尊
21	社築	森中花咲	月ノ美兎	ベルモンド・バンデラス	緑仙	森中花咲	エクス・アルビオ	物述有栖	花畑チャイカ	花畑チャイカ	勇気ちひろ	夢月ロア	魔界ノりりむ	モイラ	舞元啓介	鷹宮リオン	戌亥とこ	社築	シスター・クレア	剣持刀也	加賀美ハヤト	葉加瀬冬雪	椎名唯華	叶	鈴木勝	伏見ガク	勇気ちひろ	勇気ちひろ	魔界ノりりむ	矢車りね
22	シスター・クレア	ベルモンド・バンデラス	三枝明那	郡道美玲	御伽原江良	郡道美玲	伏見ガク	出雲霞	夢月ロア	夢月ロア	える	花畑チャイカ	社築	叶	勇気ちひろ	鈴鹿詩子	夢月ロア	剣持刀也	郡道美玲	桜凛月	静凛	瀬戸美夜子	桜凛月	シスター・クレア	竜胆尊	叶	鈴木勝	鈴木勝	葛葉	神田笑一
23	鷹宮リオン	シスター・クレア	笹木咲	魔界ノりりむ	夕陽リリ	卯月コウ	鈴木勝	春崎エアル	夕陽リリ	夕陽リリ	渋谷ハジメ	夕陽リリ	竜胆尊	黒井しば	夜見れな	物述有栖	緑仙	桜凛月	モイラ	アンジュ・カトリーナ	叶	夕陽リリ	伏見ガク	社築	瀬戸美夜子	魔界ノりりむ	剣持刀也	剣持刀也	椎名唯華	瀬戸美夜子
24	ドーラ	勇気ちひろ	シスター・クレア	鈴原るる	シスター・クレア	鷹宮リオン	勇気ちひろ	童田明治	戌亥とこ	戌亥とこ	鈴谷アキ	戌亥とこ	渋谷ハジメ	舞元啓介	叶	黛灰	モイラ	轟京子	家長むぎ	渋谷ハジメ	勇気ちひろ	黛灰	本間ひまわり	鷹宮リオン	渋谷ハジメ	椎名唯華	家長むぎ	家長むぎ	ドーラ	鷹宮リオン
25	物述有栖	花畑チャイカ	物述有栖	瀬戸美夜子	ましろ	勇気ちひろ	森中花咲	鈴原るる	社築	鈴原るる	宇志海いちご	鈴原るる	鈴谷アキ	轟京子	轟京子	でびでび・でびる	家長むぎ	葛葉	物述有栖	リゼ・ヘルエスタ	夕陽リリ	鈴鹿詩子	鈴木勝	桜凛月	シスター・クレア	鷹宮リオン	本間ひまわり	本間ひまわり	出雲霞	御伽原江良
26	黛灰	黛灰	アルス・アルマル	鈴木勝	健屋花那	加賀美ハヤト	郡道美玲	える	鈴原るる	社築	家長むぎ	社築	家長むぎ	緑仙	本間ひまわり	森中花咲	鷹宮リオン	鷹宮リオン	社築	宇志海いちご	椎名唯華	出雲霞	郡道美玲	星川サラ	矢車りね	夢月ロア	椎名唯華	椎名唯華	轟京子	赤羽葉子
27	勇気ちひろ	ドーラ	桜凛月	える	鈴鹿詩子	家長むぎ	夢月ロア	鈴谷アキ	ドーラ	ドーラ	文野環	ドーラ	物述有栖	成瀬鳴	郡道美玲	健屋花那	郡道美玲	樋口楓	緑仙	魔界ノりりむ	御伽原江良	鈴谷アキ	小野町春香	剣持刀也	赤羽葉子	葉山舞鈴	夜見れな	夜見れな	シスター・クレア	勇気ちひろ
28	森中花咲	夢追翔	加賀美ハヤト	小野町春香	竜胆尊	花畑チャイカ	黛灰	森中花咲	御伽原江良	でびでび・でびる	伏見ガク	御伽原江良	舞元啓介	渋谷ハジメ	出雲霞	える	宇志海いちご	エクス・アルビオ	勇気ちひろ	舞元啓介	レヴィ・エリファ	ドーラ	ベルモンド・バンデラス	魔界ノりりむ	黒井しば	白雪巴	宇志海いちご	宇志海いちご	花畑チャイカ	文野環
29	童田明治	エクス・アルビオ	鈴谷アキ	笹木咲	鈴谷アキ	黛灰	夕陽リリ	赤羽葉子	緑仙	御伽原江良	ギルザレンIII世	でびでび・でびる	でびでび・でびる	小野町春香	愛園愛美	竜胆尊	夕陽リリ	えま★おうがすと	鈴鹿詩子	夢追翔	相羽ういは	郡道美玲	アルス・アルマル	神田笑一	勇気ちひろ	宇志海いちご	出雲霞	出雲霞	社築	鈴木勝
30	エクス・アルビオ	でびでび・でびる	でびでび・でびる	社築	アルス・アルマル	緑仙	渋谷ハジメ	鷹宮リオン	でびでび・でびる	緑仙	剣持刀也	モイラ	童田明治	本間ひまわり	神田笑一	加賀美ハヤト	花畑チャイカ	森中花咲	卯月コウ	愛園愛美	雨森小夜	夜見れな	月ノ美兎	リゼ・ヘルエスタ	舞元啓介	文野環	竜胆尊	竜胆尊	安土桃	レヴィ・エリファ
31	でびでび・でびる	夜見れな	社築	花畑チャイカ	鈴原るる	神田笑一	でびでび・でびる	桜凛月	モイラ	モイラ	叶	緑仙	御伽原江良	社築	ベルモンド・バンデラス	童田明治	ベルモンド・バンデラス	安土桃	童田明治	鈴原るる	竜胆尊	勇気ちひろ	笹木咲	雪城眞尋	レヴィ・エリファ	葛葉	御伽原江良	御伽原江良	鈴木勝	シスター・クレア
32	加賀美ハヤト	舞元啓介	緑仙	夕陽リリ	伏見ガク	夢月ロア	静凛	夢月ロア	渋谷ハジメ	渋谷ハジメ	赤羽葉子	渋谷ハジメ	アンジュ・カトリーナ	花畑チャイカ	成瀬鳴	舞元啓介	伏見ガク	椎名唯華	伏見ガク	笹木咲	ジョー・力一	鷹宮リオン	葛葉	葉加瀬冬雪	モイラ	シスター・クレア	雪城眞尋	雪城眞尋	緑仙	本間ひまわり
33	夜見れな	戌亥とこ	鈴木勝	宇志海いちご	花畑チャイカ	夜見れな	える	アンジュ・カトリーナ	伏見ガク	伏見ガク	本間ひまわり	伏見ガク	アルス・アルマル	椎名唯華	ドーラ	花畑チャイカ	舞元啓介	宇志海いちご	でびでび・でびる	花畑チャイカ	戌亥とこ	リゼ・ヘルエスタ	雪城眞尋	伏見ガク	文野環	神田笑一	渋谷ハジメ	渋谷ハジメ	卯月コウ	黒井しば
34	ジョー・力一	ジョー・力一	鈴原るる	月ノ美兎	童田明治	渋谷ハジメ	夢追翔	加賀美ハヤト	竜胆尊	竜胆尊	魔界ノりりむ	竜胆尊	夕陽リリ	樋口楓	御伽原江良	エクス・アルビオ	竜胆尊	でびでび・でびる	アルス・アルマル	緑仙	モイラ	える	舞元啓介	出雲霞	卯月コウ	飛鳥ひな	舞元啓介	舞元啓介	神田笑一	舞元啓介
35	剣持刀也	竜胆尊	ジョー・力一	卯月コウ	郡道美玲	シスター・クレア	アルス・アルマル	アルス・アルマル	文野環	文野環	葛葉	文野環	ドーラ	森中花咲	夢月ロア	アルス・アルマル	赤羽葉子	御伽原江良	宇志海いちご	卯月コウ	社築	宇志海いちご	御伽原江良	葉山舞鈴	御伽原江良	舞元啓介	矢車りね	矢車りね	飛鳥ひな	童田明治
36	健屋花那	卯月コウ	黛灰	舞元啓介	モイラ	健屋花那	魔界ノりりむ	エリー・コニファー	アルス・アルマル	アルス・アルマル	椎名唯華	アルス・アルマル	出雲霞	桜凛月	天宮こころ	勇気ちひろ	鈴谷アキ	町田ちま	魔界ノりりむ	葉加瀬冬雪	卯月コウ	卯月コウ	静凛	相羽ういは	雪城眞尋	竜胆尊	星川サラ	星川サラ	鷹宮リオン	雪城眞尋
37	花畑チャイカ	加賀美ハヤト	エクス・アルビオ	夜見れな	える	赤羽葉子	三枝明那	鈴鹿詩子	ベルモンド・バンデラス	健屋花那	ドーラ	健屋花那	鈴木勝	夕陽リリ	春崎エアル	ジョー・力一	でびでび・でびる	健屋花那	遠北千南	夕陽リリ	でびでび・でびる	夢月ロア	星川サラ	える	黛灰	ジョー・力一	卯月コウ	卯月コウ	舞元啓介	椎名唯華
38	える	童田明治	樋口楓	物述有栖	でびでび・でびる	鈴谷アキ	宇志海いちご	文野環	郡道美玲	ベルモンド・バンデラス	出雲霞	ベルモンド・バンデラス	卯月コウ	葉加瀬冬雪	緑仙	家長むぎ	ジョー・力一	春崎エアル	三枝明那	ギルザレンIII世	雪城眞尋	アルス・アルマル	卯月コウ	渋谷ハジメ	出雲霞	矢車りね	ジョー・力一	ジョー・力一	竜胆尊	シェリン・バーガンディ
39	夢追翔	物述有栖	ベルモンド・バンデラス	御伽原江良	社築	白雪巴	物述有栖	魔界ノりりむ	健屋花那	雨森小夜	轟京子	雨森小夜	ジョー・力一	文野環	小野町春香	宇志海いちご	黛灰	ギルザレンIII世	ニュイ・ソシエール	椎名唯華	ギルザレンIII世	家長むぎ	ジョー・力一	鈴鹿詩子	雨森小夜	郡道美玲	瀬戸美夜子	瀬戸美夜子	でびでび・でびる	モイラ
40	舞元啓介	ニュイ・ソシエール	夜見れな	轟京子	黛灰	鈴鹿詩子	シスター・クレア	社築	赤羽葉子	夜見れな	シスター・クレア	夜見れな	ベルモンド・バンデラス	戌亥とこ	卯月コウ	夜見れな	童田明治	える	加賀美ハヤト	社築	笹木咲	ベルモンド・バンデラス	不破湊	葛葉	ジョー・力一	リゼ・ヘルエスタ	郡道美玲	郡道美玲	ジョー・力一	ジョー・力一
41	ニュイ・ソシエール	える	える	葉山舞鈴	夜見れな	葉加瀬冬雪	家長むぎ	竜胆尊	出雲霞	郡道美玲	花畑チャイカ	郡道美玲	夢追翔	アンジュ・カトリーナ	鷹宮リオン	モイラ	卯月コウ	アンジュ・カトリーナ	夜見れな	神田笑一	リゼ・ヘルエスタ	轟京子	宇志海いちご	轟京子	シェリン・バーガンディ	雪城眞尋	シェリン・バーガンディ	シェリン・バーガンディ	矢車りね	卯月コウ
42	宇志海いちご	神田笑一	剣持刀也	夢月ロア	ジョー・力一	でびでび・でびる	相羽ういは	ベルモンド・バンデラス	卯月コウ	赤羽葉子	社築	赤羽葉子	黒井しば	健屋花那	赤羽葉子	三枝明那	魔界ノりりむ	リゼ・ヘルエスタ	鈴谷アキ	鷹宮リオン	宇志海いちご	葉山舞鈴	早瀬走	鈴木勝	物述有栖	エクス・アルビオ	黒井しば	黒井しば	童田明治	夜見れな
43	星川サラ	葉加瀬冬雪	瀬戸美夜子	葉加瀬冬雪	魔界ノりりむ	ベルモンド・バンデラス	加賀美ハヤト	黒井しば	雨森小夜	出雲霞	安土桃	出雲霞	夢月ロア	愛園愛美	黛灰	夕陽リリ	文野環	愛園愛美	鈴木勝	でびでび・でびる	家長むぎ	花畑チャイカ	健屋花那	飛鳥ひな	椎名唯華	黛灰	三枝明那	三枝明那	郡道美玲	物述有栖
44	三枝明那	魔界ノりりむ	星川サラ	夢追翔	卯月コウ	魔界ノりりむ	神田笑一	戌亥とこ	夜見れな	卯月コウ	鈴木勝	卯月コウ	リゼ・ヘルエスタ	魔界ノりりむ	夢追翔	葉加瀬冬雪	加賀美ハヤト	童田明治	神田笑一	ジョー・力一	魔界ノりりむ	黒井しば	夢月ロア	小野町春香	星川サラ	健屋花那	レヴィ・エリファ	レヴィ・エリファ	夢月ロア	雨森小夜
45	桜凛月	桜凛月	夕陽リリ	黒井しば	三枝明那	三枝明那	ドーラ	リゼ・ヘルエスタ	叶	叶	緑仙	叶	鈴原るる	雪城眞尋	遠北千南	魔界ノりりむ	アルス・アルマル	遠北千南	町田ちま	矢車りね	轟京子	物述有栖	渋谷ハジメ	アンジュ・カトリーナ	本間ひまわり	ルイス・キャミー	雨森小夜	雨森小夜	小野町春香	星川サラ
46	葉加瀬冬雪	三枝明那	伏見ガク	エクス・アルビオ	エクス・アルビオ	鈴原るる	戌亥とこ	三枝明那	魔界ノりりむ	ジョー・力一	卯月コウ	ジョー・力一	エクス・アルビオ	物述有栖	ルイス・キャミー	鈴原るる	夢追翔	小野町春香	ジョー・力一	黒井しば	花畑チャイカ	アンジュ・カトリーナ	魔界ノりりむ	シェリン・バーガンディ	安土桃	鈴谷アキ	葛葉	葛葉	御伽原江良	出雲霞
47	家長むぎ	夕陽リリ	夢追翔	ラトナ・プティ	星川サラ	出雲霞	鈴原るる	葉加瀬冬雪	舞元啓介	舞元啓介	神田笑一	舞元啓介	文野環	宇志海いちご	黒井しば	夢追翔	夜見れな	本間ひまわり	愛園愛美	郡道美玲	三枝明那	ニュイ・ソシエール	竜胆尊	ルイス・キャミー	童田明治	家長むぎ	童田明治	童田明治	戌亥とこ	魔界ノりりむ
48	魔界ノりりむ	宇志海いちご	愛園愛美	剣持刀也	赤羽葉子	ジョー・力一	黒井しば	夜見れな	ジョー・力一	魔界ノりりむ	飛鳥ひな	童田明治	ギルザレンIII世	童田明治	社築	赤羽葉子	健屋花那	月ノ美兎	鈴原るる	戌亥とこ	渋谷ハジメ	相羽ういは	加賀美ハヤト	不破湊	愛園愛美	夕陽リリ	健屋花那	健屋花那	アンジュ・カトリーナ	安土桃
49	卯月コウ	葉山舞鈴	雪城眞尋	三枝明那	加賀美ハヤト	える	夜見れな	モイラ	童田明治	鈴木勝	春崎エアル	魔界ノりりむ	叶	三枝明那	笹木咲	神田笑一	神田笑一	来栖夏芽	エクス・アルビオ	夜見れな	文野環	星川サラ	雨森小夜	花畑チャイカ	鈴谷アキ	物述有栖	赤羽葉子	赤羽葉子	リゼ・ヘルエスタ	鈴谷アキ
50	神田笑一	星川サラ	ニュイ・ソシエール	アルス・アルマル	鈴木勝	物述有栖	童田明治	花畑チャイカ	鈴木勝	童田明治	雨森小夜	鈴木勝	飛鳥ひな	町田ちま	エクス・アルビオ	星川サラ	渋谷ハジメ	魔界ノりりむ	葉加瀬冬雪	赤羽葉子	赤羽葉子	夢追翔	葉加瀬冬雪	舞元啓介	夜見れな	赤羽葉子	魔界ノりりむ	魔界ノりりむ	鈴原るる	黛灰
51	えま★おうがすと	相羽ういは	相羽ういは	相羽ういは	葉加瀬冬雪	宇志海いちご	竜胆尊	舞元啓介	エクス・アルビオ	エクス・アルビオ	舞元啓介	エクス・アルビオ	桜凛月	リゼ・ヘルエスタ	童田明治	卯月コウ	出雲霞	星川サラ	健屋花那	轟京子	飛鳥ひな	小野町春香	シェリン・バーガンディ	竜胆尊	魔界ノりりむ	出雲霞	轟京子	轟京子	雪城眞尋	リゼ・ヘルエスタ
52	シェリン・バーガンディ	モイラ	神田笑一	ニュイ・ソシエール	ベルモンド・バンデラス	飛鳥ひな	桜凛月	でびでび・でびる	ニュイ・ソシエール	星川サラ	竜胆尊	ニュイ・ソシエール	町田ちま	える	ラトナ・プティ	愛園愛美	ギルザレンIII世	成瀬鳴	渋谷ハジメ	飛鳥ひな	舞元啓介	加賀美ハヤト	剣持刀也	遠北千南	ニュイ・ソシエール	轟京子	夢月ロア	夢月ロア	エクス・アルビオ	でびでび・でびる
53	夕陽リリ	ラトナ・プティ	家長むぎ	童田明治	出雲霞	舞元啓介	出雲霞	雪城眞尋	加賀美ハヤト	ニュイ・ソシエール	でびでび・でびる	星川サラ	遠北千南	安土桃	戌亥とこ	ニュイ・ソシエール	鈴原るる	笹木咲	赤羽葉子	竜胆尊	アンジュ・カトリーナ	魔使マオ	矢車りね	成瀬鳴	エリー・コニファー	安土桃	アルス・アルマル	アルス・アルマル	レヴィ・エリファ	えま★おうがすと
54	相羽ういは	渋谷ハジメ	渋谷ハジメ	リゼ・ヘルエスタ	えま★おうがすと	鈴木勝	鈴谷アキ	葉山舞鈴	星川サラ	加賀美ハヤト	桜凛月	加賀美ハヤト	矢車りね	早瀬走	星川サラ	桜凛月	三枝明那	相羽ういは	飛鳥ひな	成瀬鳴	星川サラ	赤羽葉子	エクス・アルビオ	矢車りね	遠北千南	鈴木勝	物述有栖	物述有栖	葉山舞鈴	愛園愛美
55	モイラ	黒井しば	モイラ	ジョー・力一	渋谷ハジメ	雨森小夜	葉山舞鈴	健屋花那	安土桃	安土桃	町田ちま	安土桃	小野町春香	相羽ういは	葉山舞鈴	黒井しば	葉加瀬冬雪	雪城眞尋	桜凛月	童田明治	伏見ガク	舞元啓介	ラトナ・プティ	三枝明那	リゼ・ヘルエスタ	卯月コウ	リゼ・ヘルエスタ	リゼ・ヘルエスタ	ニュイ・ソシエール	ニュイ・ソシエール
56	雨森小夜	シェリン・バーガンディ	宇志海いちご	愛園愛美	ニュイ・ソシエール	夢追翔	ニュイ・ソシエール	星川サラ	夢追翔	葉加瀬冬雪	ジョー・力一	葉加瀬冬雪	瀬戸美夜子	卯月コウ	夕陽リリ	伏見ガク	エクス・アルビオ	白雪巴	瀬戸美夜子	夢月ロア	春崎エアル	雪城眞尋	家長むぎ	レヴィ・エリファ	葛葉	小野町春香	愛園愛美	愛園愛美	葉加瀬冬雪	葉山舞鈴

やはりにじさんじでは月ノ美兎は大半の項目で一位を占めます。ただスーパチャット収益やニコニコでの切り抜き動画などに関しては葛葉が一位です。

葛葉

またコラボや曲などのアクティビティに関する項目では緑仙が一位を占めています。コラボに関しては他にもコラボ人数では黛灰やオフコラボ人数では花畑チャイカが首位を占めます。

左端が緑仙、左三番目が黛灰、でかいのが花畑チャイカ

緑仙

バイオリンプロットと基礎統計量

バイオリンプロット

それではバイオリンプロットで、各項目に対する分布を概観していきましょう。次のようにしてバイオリンプロットを描写します。

バイオリンプロットによる分布の確認

options(scipen=100) # 指数表示を抑制
# 連続値特徴量のテーブル作製
continuous.table <- convertNumericTable(all.table[rank.feature.vec, ])
colnames(continuous.table) <- colnames(all.table[rank.feature.vec, ])

# プロット用のテーブル作製
violinplot.table <- as.data.frame(t(continuous.table))
# プロットの色
col.vec <- c("#1FFF3A", "#CAE80F", "#FFC61E", "#E8650F", "#FF0A21"
             , "#F257E8", "#290759", "#3B62D9", "#169EF2", "#16B4F2"
             , "#0DB9FF", "#650CE8", "#FF0000", "#EFFF41", "#E88E07"
             ,"#D97904", "#F29F05", "#F2B705", "#024873", "#730260"
             , "#A62D6F", "#BF8EAE", "#BACDD9", "#F2E1AC", "#730202"
             , "#000000", "#996633", "#FF9900", "#0099FF", "#FFFFFF"
             )

# 各連続値特徴量に対するバイオリンプロット
for(f.ind in 1:ncol(violinplot.table)){
  p <- ggplot( cbind(violinplot.table, image = image.url.vec)
          , aes(x = 1:length(image.url.vec)
                , y = cbind(violinplot.table, image = image.url.vec)[, f.ind]
          ) ) +　# プロットするデータをggplotに入力
    geom_violin(fill = col.vec[f.ind], alpha = 0.3) +　# バイオリンプロット
    theme_dark() +　# テーマ色は黒色
    theme(axis.text.x=element_blank()) +　# x軸なし
    xlab("") +　# x軸ラベルなし
    ylab("Value") +　# y軸ラベル
    geom_image(aes(image=image), alpha = 1)　# 画像を挿入
  ggsave(file.path("./", paste0(colnames(violinplot.table)[f.ind], ".png")), p)　# pngで保存
}

※forループが遅すぎる場合はapply()関数を利用しましょう。今回はそうでもないのでforループでいきます。

基礎統計量

基礎統計量は以下のように計算します。

基礎統計量の確認

# 各連続値特徴量に対する基礎統計量
stat.continuous.table <- apply(continuous.table, 1, function(x){
  c(mean(x),
    sd(x),
    median(x),
    max(x),
    min(x))
})
rownames(stat.continuous.table) <- c("平均", "不偏標準偏差", "中央値", "最大値", "最小値")
write.table(stat.continuous.table, file = "./stat.tsv", sep = "\t")# tsvで保存

結果

それではバイオリンプロットと基礎統計量をみていきます。バイオリンプロットでは対応する座標位置にライバーの画像を掲載していきます。並びはデビュー順です。

登録者数

統計量	登録者数
平均	130447.422680412人
不偏標準偏差	81877.5178910338人
中央値	109000人
最大値	470000人
最小値	24000人

月ノ美兎が圧倒的に首位で、二番手に本間ひまわりがきています。分布の形はひょうたん型で、20万人あたりがグループを分かつ壁となっているようです。
見た感じデビュー順との相関は低く、比較的平等に増える機会に恵まれているように見えます。

本間ひまわり

総閲覧数

統計量	総閲覧数
平均	11868930.7938144回
不偏標準偏差	13190992.9566087回
中央値	7288657回
最大値	63567612回
最小値	256678回

登録者数よりもばらつきが大きいです。不偏標準偏差も平均値より大きくなっています。高いライバーをみてみると主に元にじさんじゲーマーズが稼いでいるようです。

スーパーチャット収益

※こちらのデータはVTuberポートレート】スパチャ収益トップ100（2019年）（ステッカーを含む）のみを参考にしているので数値が不明なライバーが多く存在します。不正確なので統計量は記載しません。

トップに関しては葛葉が圧倒的首位を占めます。次点には御伽原江良、夢月ロア、郡道美玲が続きます。他にも多くの統合後加入ライバーが一期生メンバーと並んでいることから、デビュー順にあまり左右されない項目といえそうです。

御伽原江良

夢月ロア

郡道美玲

アップロード動画数

統計量	アップロード動画数
平均	236.814432989691本
不偏標準偏差	192.453800186397本
中央値	200本
最大値	1180本
最小値	3本

叶が首位、シスター・クレアが二位ときています。
また、全体をみると基本的にデビュー順に微増していきます。これが示唆するのは、みんなある程度コンスタントに動画を出しているということです。97人もいるなかで大半のメンバーがそうしているというのはクリエイター集団としてはすごいことではないでしょうか（少ないからすごくないということは言っていません）。

叶

シスター・クレア

pixivイラスト数

統計量	pixivイラスト数
平均	598.19587628866点
不偏標準偏差	873.59368700948点
中央値	308点
最大値	6177点
最小値	15点

月ノ美兎、樋口楓、静凛がトップ３を占めています。いわゆるJK組の独壇場です。
百合カップリングとしての捉えやすさが重視されている気がします。アンジュ・カトリーナとリゼ・ヘルエスタ、椎名唯華と笹木咲が高めですし。

静凛

アンジュ・カトリーナとリゼ・ヘルエスタ

pixiv小説数

統計量	pixiv小説数
平均	112.144329896907点
不偏標準偏差	246.220386954229点
中央値	33点
最大値	1557点
最小値	0点

樋口楓と月ノ美兎の二強という構図で先ほどよりもカップリング重視の傾向がみてとれます。戌亥とこはアンジュ・カトリーナとリゼ・ヘルエスタのさんばかトリオに引っ張られているようです。

樋口楓

戌亥とこ

ニコニコ動画数

統計量	ニコニコ動画数
平均	629.907216494845本
不偏標準偏差	758.626473778903本
中央値	475本
最大値	6104本
最小値	6本

ニコニコ動画にはファンによる切り抜き動画が大量に投稿されています。そのなかでは葛葉が圧倒的首位です。次点の月ノ美兎が２倍近く突き放されているのは意外です。またこの項目に関しては剣持刀也が上位にきます。

剣持刀也

ニコニコマイリスト数

統計量	ニコニコマイリスト数
平均	4.7319587628866個
不偏標準偏差	13.3201878927544個
中央値	2個
最大値	128個
最小値	0個

こちらも葛葉は首位です。そしてジョー・力一が次点となります。こういうのを見るとニコニコのにじさんじファン層の構成はYouTubeとはやや異なることが考えられます。

ジョー・力一

ニコニコ静画数（ニコニコ一般イラスト数・ニコニコイラスト数）

統計量	ニコニコ静画数
平均	65.0824742268041点
不偏標準偏差	149.0911822582点
中央値	25点
最大値	1248点
最小値	0点

ニコニコ一般イラスト数・ニコニコイラスト数（クリックして展開）

ニコニコ静画はpixivのニコニコ版です。ただpixivとは違ってデビュー順に多くなる傾向がみえています。

ニコニコ春画数

統計量	ニコニコ春画数
平均	0.463917525773196点
不偏標準偏差	1.57494613446317点
中央値	0点
最大値	14点
最小値	0点

ニコニコ春画はニコニコ静画の中の成人向けのイラストを指します。月ノ美兎が最も多く、次点として静凛、物述有栖、笹木咲、アルス・アルマルがきます。
最大値は14点ですが、一般イラストを含めた合計は最大1248点です。一般的にVtuberの成人向けイラストは避けられますが、これはそれを示す一例といえるでしょう。

ただ点数が基本的に少なく、中央値が0であることからさすがに点数が多いpixivで数字をとったほうがいいかもしれません。しかしpixivのR18は動的表示っぽいので、今回はこのデータのみとさせていただきます。

物述有栖

笹木咲

アルス・アルマル

ニコニコ漫画数

統計量	ニコニコ漫画数
平均	2.68041237113402
不偏標準偏差	4.19212155853239
中央値	1
最大値	27
最小値	0

一期生を題材にした漫画が多いようです。その他では葛葉や剣持刀也、椎名唯華等が描かれやすい傾向にあります。

椎名唯華と笹木咲

Twitterツイート数

統計量	Twitterツイート数
平均	7957.03092783505
不偏標準偏差	6554.69866211383
中央値	5838
最大値	29511
最小値	88

静凛が一位、勇気ちひろが二位となります。一期生は比較的ツイートしない傾向がありますが、この2名だけ突出しているのは特徴的です。
またSEEDSメンバーから統合後加入メンバー前半はツイート数が多い傾向にあります。
分布自体が綺麗な三角型になっていることから、ツイート数を多くするという強制はなくライバーの裁量に任せられているのかもしれません。

勇気ちひろ

Twitterフォロー数

統計量	Twitterフォロー数
平均	983.051546391753
不偏標準偏差	3364.04167684726
中央値	213
最大値	26249
最小値	0

リプした人をフォロバする系女神ことモイラが一位です。そして、鈴木勝、遠北千南が続きます。私の主観ですがファンサービスに重きをおいているライバーが多い印象です。
あと一期生は全体的にフォロー数が多いですが、二期生以降はかなり抑えられている印象があります。これは妄想ですがフォローはなるべく控えるという方針が共有されているのかもしれません。

モイラ

鈴木勝

遠北千南

Twitterフォロワー数

統計量	Twitterフォロワー数
平均	109655.927835052
不偏標準偏差	52604.1251810887
中央値	103765
最大値	326664
最小値	15232

月ノ美兎が一位です。中央値が10万人以上というところをみるとにじさんじ所属という肩書の強さを感じます。デビューからの時間経過で増えているようですが、御伽原江良などの統合後加入メンバーの一部は突出しているのが特徴的です。

Twitter被リスト数

統計量	Twitter被リスト数
平均	3443.49484536082
不偏標準偏差	1357.03057509549
中央値	3240
最大値	8770
最小値	907

この場合では4000あたりが一つの壁になっています。またSEEDS一期生までとそれ以降でやや差があるようにみえます。

Twitterいいね数

統計量	Twitterいいね数
平均	24049.7216494845
不偏標準偏差	38748.4103119465
中央値	9664
最大値	190901
最小値	4

家長むぎが一位です。フォロー数よりも格差が大きくなく、ライバーの裁量次第という感じがみてとれます。

家長むぎ

同人誌数

統計量	Twitter同人誌数
平均	7.05154639175258
不偏標準偏差	14.9508717234848
中央値	3
最大値	105
最小値	0

月ノ美兎、樋口楓、静凛がトップ３を占めています。pixivイラスト数と同じ分布傾向です。鷹宮リオンが若干高めにでています。

鷹宮リオン

衣装数

統計量	衣装数
平均	5.72164948453608
不偏標準偏差	4.58198980620783
中央値	5
最大値	21
最小値	1

森中花咲がトップで、次に叶や鈴木勝がきます。
分布は綺麗な山型で平等に機会が与えられているようです。男女で偏りがないのもにじさんじらしいですね。ただSEEDS一期生以降は急に数が少なくなっているのをみると衣装増加のハードルは徐々に上がってきているのかもしれません。

曲数

統計量	曲数
平均	7.50515463917526
不偏標準偏差	15.2213691013518
中央値	3
最大値	119
最小値	0

緑仙と樋口楓【にじさんじ所属】が飛び抜けて多いです。その次が夢追翔となっています。
最近ではライブやメジャーデビュー等が続々とでているにじさんじですが、全体の傾向としてはそれほど歌唱活動は多くなく、デビューから日がたつにつれて等しく徐々に要求されていくようです。

夢追翔

配信ゲーム数

統計量	配信ゲーム数
平均	41.0412371134021
不偏標準偏差	29.8551773587141
中央値	34
最大値	172
最小値	1

叶を首位として元にじさんじゲーマーズ、一期生が高い傾向です。その他では社築や神田笑一、御伽原江良、エクス・アルビオなどもかなりの種類をプレイしています。
中央値が34というところをみると、にじさんじの配信がゲーム中心ということがよくわかります。

社築

神田笑一と郡道美玲

エクス・アルビオ

全コラボ人数

統計量	全コラボ人数
平均	39.5257731958763
不偏標準偏差	17.3073279178606
中央値	41
最大値	72
最小値	1

黛灰がSEEDSメンバーを抜いて首位となっています。
中央値が平均値よりも高いことから、コラボが多いライバーがどちらかといえば標準ということがいえそうです。

黛灰（ぶれてるのは相羽ういはと不破湊）

1to1コラボ人数

統計量	1to1コラボ人数
平均	5.48453608247423
不偏標準偏差	4.32558618874814
中央値	4
最大値	24
最小値	0

でびでび・でびるが一位、郡道美玲の教室、本間ひまわりが続きます。
全コラボ人数と比較すると少ない傾向がみてとれます。特にSEEDS二期生あたりが少ないですが、統合後加入メンバーの夜見れなや健屋花那あたりの世代では活発な印象です。

※この情報を掲載している非公式wikiではオフコラボの表示を1to1コラボよりも優先的に表記しているので、実際の数とはずれがあると思います。

でびでび・でびると御伽原江良・社築

夜見れなと葉山舞鈴

健屋花那

オフコラボ人数

統計量	オフコラボ人数
平均	14.8659793814433
不偏標準偏差	11.4506448744705
中央値	13
最大値	42
最小値	0

オフコラボは花畑チャイカが一位、夕陽リリが二位となっています。
分布をみると27人あたりが一つの境界となっています。またSEEDS一期生まではオフコラボが活発ですが、それ以降の加入メンバーでは減少傾向がみてとれます。

花畑チャイカと御伽原江良

夕陽リリ・剣持刀也・伏見ガク

1to1オフコラボ人数

統計量	1to1オフコラボ人数
平均	2.06185567010309
不偏標準偏差	2.43590517480023
中央値	1
最大値	12
最小値	0

オフラインでの１対１コラボは森中花咲、緑仙、樋口楓というように続いています。
全体のコラボ数中央値は41人でしたが、こちらの中央値1人となっています。これをみると１対１コラボの機会そのものはかなり少ないことが考えられます。

合計コラボ度

統計量	合計コラボ度
平均 74.7422680412371
不偏標準偏差 38.8885368581678
中央値 74
最大値 160
最小値 2

複数コラボを1、1対1コラボを2、複数オフコラボを3、1対1オフコラボを4としたときの合計算出した場合の分布です。緑仙と花畑チャイカが一位・二位にいますが飛び抜けているわけではないようです。
分布も菱形で、中央値と平均値がともに74あたりなので、非常に均一な分布といえるでしょう。デビューから日数が経てば自然とこのあたりの数値に収束していくようです。

※平均コラボ度も算出しましたが、よくよく考えたら合計コラボ度と同じなので割愛します。

最高コラボ度

統計量	最高コラボ度
平均	3.60824742268041
不偏標準偏差	0.685515332780867
中央値	4
最大値	4
最小値	1

この指標では順位は意味がありません。いくつかのライバーでは1対1オフコラボは行わない方針をもっていそうですね。

コラボ度標準偏差

統計量	コラボ度標準偏差
平均	1.02343372746289
不偏標準偏差	0.317549935163592
中央値	1.081315859
最大値	1.516872461
最小値	0.1428418008

この指標は高ければ高いほどコラボ相手に偏りがあることを示唆します。基本的にデビューから日数が経てばたつほどコラボ相手が固定化されていく傾向がみてとれます。

各種ヒートマップ

それではコラボやゲーム等に関して具体的な組み合わせをヒートマップで外観していきましょう。ヒートマップにサムネイル画像を合計するのは難しそうなので、あとでkeynoteで組み合わせています。

コラボ度ヒートマップ

# 各ライバー同士コラボ度の行インデックス
colabo.feature.vec <- 27:123

# プロット用のテーブル作製
heatmap.table <- convertNumericTable(all.table[colabo.feature.vec, ])
colnames(heatmap.table) <- rownames(heatmap.table)
melt.heatmap.table <- melt(heatmap.table)

# ヒートマップ作製
ggplot(data = melt(heatmap.table), aes(x=Var1, y=rev(Var2), fill=value)) +　# プロットするデータをggplotに入力
  geom_tile() +　# ヒートマップ
  theme_dark() +　# テーマ色は黒色
  xlab("") +　# x軸ラベルなし
  ylab("") +　# y軸ラベルなし
  theme(
  axis.text.x = element_blank(),　# x軸目盛り文字なし
  axis.text.y = element_blank()　# y軸目盛り文字なし
  ) +
  scale_fill_distiller(palette = "Greens") +　# マップ色テーマ
  coord_equal()　# タイルの形は正方形

サムネイル画像列の出力（加工用）

# x軸
ggplot(data.frame(x=1:97, y=rep(0,97), image=image.url.vec)
       , aes(x = x, y = y)
  ) +
  geom_image(aes(image=image), size=.01, alpha = 1) +
  theme_void()

# y軸
ggplot(data.frame(x=rep(0,97), y=97:1, image=image.url.vec)
       , aes(x = x, y = y)
) +
  geom_image(aes(image=image), size=.008, alpha = 1) +
  theme_void()

大規模コラボヒートマップ

# 各大規模コラボの行インデックス
party.feature.vec <- 132:258

# プロット用のテーブル作製
party.table <- apply(all.table[party.feature.vec, ], 1, function(x){ifelse(x, 1, 0)})
melt.party.table <- melt(party.table)

# ヒートマップ作製
ggplot(data = melt(melt.party.table), aes(x=Var1, y=rev(Var2), fill=value)) +　# プロットするデータをggplotに入力
  geom_tile() +　# ヒートマップ
  theme_dark() +　# テーマ色は黒色
  xlab("") +　# x軸ラベルなし
  ylab("") +　# y軸ラベルなし
  theme(
    axis.text.x = element_blank(),　# x軸目盛り文字なし
    axis.text.y = element_blank()　# y軸目盛り文字なし
  ) +
  scale_fill_distiller(palette = "Blues") +　# マップ色テーマ
  coord_equal()　# タイルの形は正方形

イラストレータヒートマップ

# イラストレータの行インデックス
creator.feature.vec <- 259:317

# プロット用のテーブル作製
creator.table <- apply(all.table[creator.feature.vec, ], 1, function(x){ifelse(x, 1, 0)})
melt.creator.table <- melt(creator.table)

# ヒートマップ作製
ggplot(data = melt(melt.creator.table), aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) +　# プロットするデータをggplotに入力
  geom_tile() +　# ヒートマップ
  theme_dark(base_family = "HiraKakuPro-W3") +　# テーマ色は黒色
  xlab("") +　# x軸ラベルなし
  ylab("") +　# y軸ラベルなし
  theme(
    axis.text.x = element_blank(),　# x軸目盛り文字なし
  ) +
  scale_fill_distiller() +　# マップ色テーマ
  coord_equal()　# タイルの形は正方形

ゲームヒートマップ

# ゲームの行インデックス
game.feature.vec <- 343:1595

# プロット用のテーブル作製
game.table <- apply(all.table[game.feature.vec, ], 1, function(x){ifelse(x, 1, 0)})
melt.game.table <- melt(game.table)

# ヒートマップ作製
ggplot(data = melt(melt.game.table), aes(x=Var2, y=rev(Var1), fill=value)) +　# プロットするデータをggplotに入力
  geom_tile() +　# ヒートマップ
  theme_dark() +　# テーマ色は黒色
  xlab("") +　# x軸ラベルなし
  ylab("") +　# y軸ラベルなし
  theme(
    axis.text.x = element_blank(),　# x軸目盛り文字なし
    axis.text.y = element_blank()　# y軸目盛り文字なし
  ) +
  scale_fill_distiller() +　# マップ色テーマ
  coord_equal()　# タイルの形は正方形

結果

結果は次のようになりました。高解像度な画像をQiitaではあげられませんのでサムネイルが粗くなってしまっていますがご容赦ください。

コラボ度・ヒートマップ

一期生・二期生の間では頻繁なオフコラボがみてとれます。またSEEDS一期生はSEEDS二期生よりも元にじさんじゲーマーズとのコラボが多いです。SEEDS二期生以降はグループ全体というより加入時期が近いライバー同士でコラボを行う傾向がみてとれます。

　大規模コラボ・ヒートマップ

大規模コラボはメンバーが加入するにしたがって裾を広げる傾向があるので、機会は均等に分配されているようです。こういう人気商売では古株の数人に人気が集中してしまう傾向があると思うので、こうした運営の仕方はなかなか英断といえるのではないでしょうか。また一期生の参加は断続的であり、定期的に新しいメンバーにバトンが渡されている傾向がみてとれます。
特ににじさんじ格付けチェック以降は完全に元ゲーマーズ・SEEDSに手渡されているようです。

にじさんじ格付けチェック

イラストレータ・ヒートマップ

初期はねづみどし先生とほーじろ先生が主に起用されていましたが、元ゲーマーズ以降は様々なイラストレータが手掛けるようになりました。また加入時期が近くても違ったイラストレータが起用され、時間をおいて再起用されているのでイラスト素材のマネージメント方針が初期とは少し変わったことがみてとれます。

ゲーム・ヒートマップ

元ゲーマーズがかなり開拓していることがみてとれます。SEEDSメンバーはみんながやっているゲームをプレイしますが、統合後加入メンバーはそれに加えて、マイナーなゲームをプレイしていく傾向がいくつかのライバーでみてとれます。

以上、データセットを外観してみました。次回はコラボ関係をネットワーク解析してみたいと思います。

本記事の位置づけ

本記事は個人の自己学習の一環として、株式会社いちからが運営するバーチャルライバーグループ「にじさんじ」についての数値データを扱っています。
記事内では当該グループおよびそのメンバーの誹謗中傷を助長するような文脈とならないよう細心の注意を払っていますが、Qiitaもしくは株式会社いちからからご指摘があった際には速やかな変更あるいは削除をさせていただきますのでご了承ください。
また本記事のWeb魚拓は著者として許可できません。

著者は本記事を「にじさんじ」の二次創作物と位置付けており、以下の規則に従うものとします。
にじさんじ二次創作ガイドライン

画像・データの引用元一覧は記事の最後に記載しています。