「いいな〜」とは、いいねした人のことです。(「iine」に〇〇した人を表す「er」をつけて「iiner」)

先ほど Qiitaいいな〜ランキングを発表しましたが、ここで取得したユーザー毎のいいねした数を用いてユーザーの分析をしてみました。

これまでユーザーのContributionsや記事のいいね数を用いた分析は山ほど見てきましたが、いいねした数での分析はおそらくQiita史上初の試み(大袈裟)で、その中で新たな発見がいくつかありました。

以下、「いいね数」という表記はいいねした数を表します。

TL;DR

有効アカウント数
- Qiitaの有効アカウント数は29.3万
ユーザー活動状況
- 記事を書いたことがあるユーザーは4.3万人(15%)
- 記事にいいねしたことがあるユーザー(いいな〜)は11.7万人(40%)
- 未活動ユーザーは16.7万人(57%)
記事数・Contributions
- 全ユーザーのContributions(639万)のうち記事へのいいねが97.7%
いいね数別ユーザー統計
- 5%のユーザーが総いいね数の75%を生み出している
最終いいね日別ユーザー統計
- アドベントカレンダーにだけいいねするパーリーピーポーが大量にいる?
- アクティブユーザー数は推定1万人程度？

データ分析

2019/01/08頃に取得したデータです。取得方法はこちらを参照してください。

有効アカウント数

	アカウント数
全アカウント数	308,635
停止アカウント	15,532
エラー	2
有効アカウント	293,101

有効アカウントは全ユーザー数 - 停止アカウント - エラーです。以降ユーザー数の母数として使用します。

ユーザー活動状況

記事数・Contributions・いいね数からユーザーの活動状況を確認してみます。

	ユーザー数	有効アカウント数に対する割合
記事数>=1 のユーザー	43,633	14.9%
Contributions>=1 のユーザー	42,598	14.5%
いいね数>=1 のユーザー	117,494	40.1%

	ユーザー数	有効アカウント数に対する割合
記事数0 のユーザー	249,468	85.1%
Contributions0 のユーザー	250,503	85.5%
いいね数0 のユーザー	175,607	59.9%
未活動ユーザー	167,450	57.1%

未活動ユーザーとは記事数/Contributions/いいね数の全てが0のユーザーです。
未活動ユーザーの分類としては以下が考えられます。

記事閲覧だけのROM専ユーザー
ストックだけ使用するのROM専ユーザー
ユーザー登録したけど結局使っていないアカウント
スパムユーザー(スパム記事は削除済みでアカウントだけ残っている)

記事を書かないユーザーが多いことは Qiitaのいろいろランキング2018 など他の方が書いた記事でも明らかになっていますが、いいねも使用しないユーザーが6割近くいることが分かりました。

いいね数0のユーザー数と未活動ユーザー数はだいぶ近い数値なので、いいねの有無でユーザーが未活動かどうかを判断できそうです。

記事数・Contributions

	件数
全記事数	368,453
Contributions	6,391,199

	件数	Contributions に対する割合
記事へのいいね数	6,227,655	97.7%
記事へのいいね以外	149,485	2.3%

QiitaのContributionsは書いた記事に対するいいねの他に、コメントへのいいね、編集リクエストがあります。
ですがこれらのContributionsは全体から見るとほんの僅かのようです。

いいね数別ユーザー統計

いいね数	ユーザー数	総いいね数
0	175,579 (59.9%)	0 ( 0.0%)
1-9	65,746 (22.4%)	190,560 ( 3.0%)
10-99	37,273 (12.7%)	1,315,349 (21.0%)
100-999	13,915 ( 4.7%)	3,646,094 (58.3%)
1000-9999	583 ( 0.2%)	992,671 (15.9%)
10000以上	5 ( 0.0%)	108,357 ( 1.7%)

有効アカウントの中でいいね数100以上のユーザーは1.4万人で全体の5%未満なのですが、総いいね数のうち75%以上を生み出しているようです。
母数からいいね数0のユーザーを除外してもいいね数100以上のユーザーは12%程度です。
いいね数の大半は少数のユーザーが生み出していることがわかります。

最終いいね日別ユーザー統計

最終いいね日とは、ユーザーが最後にいいねした日の推定値です。

ユーザーの「いいねした記事」の１ページ目の中から最新の投稿日を取得してこれを最終いいね日としました。

最後にいいねしてから日が経っているユーザーは離脱ユーザーと推測できます。
逆に最終いいね日が最近のユーザーはアクティブユーザーです。

以下は年単位での統計です。

最終いいね日(年)	ユーザー数
2011	178
2012	965
2013	2,504
2014	7,364
2015	11,078
2016	17,393
2017	18,845
2018	55,306
2019	3,889

以下は2017年01月以降の月単位統計です。

最終いいね日(月)	ユーザー数
2017/01	1,357
2017/02	1,213
2017/03	1,409
2017/04	1,295
2017/05	1,217
2017/06	1,158
2017/07	1,290
2017/08	1,264
2017/09	1,274
2017/10	1,484
2017/11	1,511
2017/12	4,373
2018/01	1,945
2018/02	2,160
2018/03	2,433
2018/04	2,637
2018/05	3,056
2018/06	2,657
2018/07	2,915
2018/08	3,235
2018/09	4,271
2018/10	4,977
2018/11	6,227
2018/12	18,793
2019/01	3,889

毎年12月が多くなっているのはアドベントカレンダーの影響でしょう。アドベントカレンダーの記事だけいいねして後は放置という離脱ユーザーが大量にいるのでしょうか。

直近一ヶ月間にいいねしたユーザーをアクティブユーザーとすると、データ取得日が1月8日なので2018年12月以降の2.2万人になります。
ただし前述の通り12月は離脱ユーザーが増える月です。2017年以前のデータでは12月は前月の２,3倍になっているので1.2万人程度が12月の離脱ユーザーと推定できます。
そう考えると直近のアクティブユーザーは1万人程度ではないでしょうか。

要再調査

今回はデータ取得時期が悪く、年末年始休みと12月のアドベントカレンダーの影響で正確なアクティブユーザー数が出せませんでした。

また、最終いいね日の算出方法も今回のやり方では確実ではありません。
いいねした日を正確に取得するには Qiita API で記事単位のいいねから取得する必要があります。

API v2 で Qiita の「いいね！」がサポートされました - 他 - Qiita Blog
Qiita API v2ドキュメント - GET /api/v2/items/:item_id/likes

これで全いいねのデータを取得すれば、最終いいね日だけではなく毎月のUU数も算出できます。
記事単位なので全データを取得するには相当時間がかかる計算になるのですが、もしやれそうだったらこちらを使ってもう一度やってみようかと思います。

参考までに

2017年以降に書かれたQiitaデータ分析系記事をざっと検索してみたらこんなにありました。
この記事で書いていない事も色々とあるので、あわせて読むといいかもしれません。

Qiitaいいな〜分析