繰り返しになりますが声優統計第七号は完売しました。
IF はあまりかわらず 0.15 のままです。
impactfactor
C84 C85 C86 C87 C88 C89
0.6666667 0.1538462 0.1818182 0.2962963 0.1470588 0.1500000
いくつか感想を見つけたので拾って答えていきます。
元旦のRhodanthe* が楽しみです(フラグ
今回の査読ガイドでも議論されていましたが、「声優について造詣が深いが、統計については素人」と「統計について造詣が深いが、声優については素人」というパターンが存在し、投稿者と読者の乖離として「投稿者は統計に強く、読者は声優に強い」と「投稿者は声優に強く、読者は統計に強い」というバックグランドがあり、すり合わせに毎回苦慮しているらしい。
私としては生物統計寄りで声優は中堅どころまでならわかる(新人までは把握できていない、ラジオはノータッチ)というバックグラウンドで書いているので、たぶん声優島というところに属する、本当に声優寄りの読者からしたらわけわかめだと思われるので、次回は私自身も新人声優に焦点をあてながら、統計に詳しくなくてもなんとかわかる内容を目指したい。
声優に興味がなくても、統計手法はどの投稿者も興味深い手法を使っていると思います。査読ガイドでは叩かれていましたが、私の場合は勉強した解析手法が執筆動機として先にくることが多いので、イントロや手法部分でそれとなくごまかして書いていますが手法driven です。その手法も自身の勉強になったもので、なおかつ誰かの役にいつか立ちそうなものを選んで書いてます(そのつもり)。
声優にも統計にも興味なかったら…そりゃ…読むのつらいよたぶん。ロシア語知らないのにロシア語の文章読んでいるレベル。
査読ガイドでも言っているとおり、査読という名の原稿チェック(可読性、事実誤認、誤字脱字、倫理面、若干の論理展開と解析手法)です。私はネタについては声優統計の当選が確定した瞬間には代表に伝え、コミケ開催1週間前にはほぼ完成稿を送っているため、かなりの量の査読が来る(ウソ)ことが多いです。といっても内容向上のためには必要です。残念ながらお見せできませんが、やはり複数の人の目を通すと少しはよくなります。
ありがとうございます。イベンターノートのデータは扱ってみたいです。解析のためのデータソースを探すのにまず一苦労、そこからデータを引っこ抜いてくるのに八苦労くらいあります。おにいちゃん音源CD はすばらしいです、まだ扱ってないですが。
さずかり婚かどうかはまったく考えてなかったです。声優ならではの特徴、おそらく声優同士の結婚が多そうという印象のみ…
単純にアニメ出演本数だけで検討しましたが、ほかのゲームやラジオ、ライブなどほかのお仕事もありますし、身内でぼんやり議論していたのは、やはり表に出てくるような活動についてはactivity が下がっているのではないか、という印象だったようです。といっても私はイベントや接近戦などにあまり参加せず、アニメを消費するタイプの声優オタクなのでそういう観点はなかったです、ハイ。
査読ガイドでも述べられていましたが、代表たちはかなり気をつかっていたようです(そんなことも知らずにｽﾏｿ どこが分かりにくかったとか、そういう感想ももちろん大歓迎です。
私にとっての声優統計は自分の統計解析手法の勉強の覚書です。よくいえば成長日記ですが、悪く言えばチラ裏なので、まあ、なるほどわからんというのもうん、まあ…
来年度からは私の身の回りの環境はガラッと変わるので、今後も執筆・投稿を続けていけるかわかりませんが、声優統計、このブログをご愛読くださっているみなさん、今年度もお世話になりました。新年も元気な姿で会いましょう(白目
(レギュラー執筆陣風を醸し出してあいさつしているｯ…
dat <- read.csv("C89.csv", stringsAsFactor=FALSE) pub <- 84:89 impactfactor <- mapply(function(x) mean(dat[dat$publish < x, paste("C", x, sep="")]), pub) names(impactfactor) <- colnames(dat)[grep("C", colnames(dat))] plot(impactfactor, type="o", lwd=3, pch=15, xaxt="n", ylim=c(0, max(impactfactor)), xlab="Comic market", ylab="Impact Factor") axis(1, at=seq(impactfactor), labels=names(impactfactor))
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