声優統計第八号は完売しました。
IF は自己引用していたのが自分だけだったので、0.67 と1 を切ってしまいました。しかし、アニメ動画の音声とキャスト情報を用いた声優認識 (PDF)に声による既婚声優の判別問題が引用されるという謎現象が発生したのがC89-C90 間でのトピックでした。
それでは編集者と読者からのコメントです。
c90 お疲れさまでしたエントリ - 声優統計より
Q: 「秋奈」は「ちゅな」じゃなくて「あきな」だよ殺すぞ （声優島打ち上げより、匿名希望さんから）
A:
完全に査読ミスです本当に申し訳ありませんお詫びに切腹します（しません）。
しりとり一覧並べてまぁとにかく絵面は強いなと思った反面「この中になにか問題があっても絶対に見つけられない…」と思った事を覚えています。
いや、それでも一通り見なければ、と斜め読みし、思った以上に知らない名前が出てくることに*1めげて諦めました。
でもよくよく思い出すと寝ぼけながらぼーっとこのページを見てた時に
「あーすげー短い名前おる秋奈だ前の人の名前は…あーなるほどさちかぁなるほどなー」
と思った記憶があるので、やっぱり全面的に私が悪いですしにます。
本当に申し訳ありませんまじで。
一応執筆者には（このブログをもって）お伝えしておきますのできっと修正版がアップされるんじゃないかなぁちらっちらっ。
ちなみに：
この原稿でデータソースとされている.lainの「秋奈」のページを見てみると、一覧から「ち」の声優としてインデックスされてるけどページ中の読み仮名は「あきな」に直ってる。
このページの設計上の制約を感じるしスクレイピングスクリプトの不備を感じる。
おわり。
本誌では「表3: 女性声優 2252 人のうち 647 人で構成される最長しりとり。」の37行目に、國立幸→秋奈→仲谷明香となっており、声優「秋奈」が「ち→な」という有向エッジとなっている。しかし、「秋奈」は「あきな」であり、「ちゅな」ではない、という読者からの指摘である。
本来なら私もしっかりみるべきだったが、ぶっちゃけ4000人近い声優の読みを確認なんてできてないし、思った以上に知らない名前が出てくることは同様にめげていた。
で、秋奈さんのファンは憤慨しただろうし、なにより秋奈さん本人にも申し訳なかった。
ここで、「秋奈」に対するふたつの回答をこの場で行う。
1 「秋奈」の読みは「あきな」でもあり、「ちゅな」でもあった。
編集者が行っているように、.lain の秋奈のページ(http://lain.gr.jp/voicedb/profile/2805) では、た行にインデックスされているのにも関わらず、読みは「あきな」である。wiki (https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A7%8B%E5%A5%88)でも「あきな」である。しかし、筆者がデータを収集した2016年6月27日の時点のhtml ファイルを確認すると、読みは「ちゅな」であった。
また、8月14日時点での所属事務所はスターダストプロモーションであるが、6月27日時点ではサンミュージックプロダクションに所属していたというように.lain のデータベース上はなっている。これは、wikiにも「2016年からはスターダストプロモーションに所属し活動を行っている」との記述があり、スターダストプロモーションのプロフィールページ(http://www.stardust.co.jp/profile/akina.html)があり、サンミュージックプロダクションもプロフィールページが残っている(http://sunmusic.org/profile/chuna.html)。
また、過去のツイッターアカウントらしいが、@chunchun_chuna というのがあった (現在は@Akina_1102 https://twitter.com/Akina_1102)。
ぐぐってみると、声優グランプリWEB 声優未来予想図第25回 秋奈（ちゅな） さん (http://seigura.com/senior/future/20131120_181)が出てくるし、某巨大掲示板のスレが出てくるが、あまり踏み込まない方がよさそうな感じである。
だがしかし、読み方としては「ちゆな」もあってもよかった(過去はよくても現在はダメと言われたらアレだが)ようで、「ちゆな」は間違ってはいなかった、はず。
ちなみにはてなで自動に貼られるリンク上でも「ちゆな」読みは存在する。
秋奈は2012年頃から貧乏神が!、ガールズ&パンツァー、アイカツ! などに多数出演しているが、筆者のカバーしきれていないいわゆる新人声優枠なので、よく知らなかったのは申し訳ない。秋奈ファンのみなさんもそうだが、秋奈氏本人に対しても申し訳なかったことをお詫びしておく。
2 「ちゆな」のほうが最長しりとりを構築できる
今回、「秋奈」を「ちゆな」の読みでしりとりをしたため、本来(と言えるのかわらかないが)「あきな」でやった場合に、そちらがより長いしりとりを作ることができれば、原稿差し替えである。場合によっては回収!?!? いやそんなこと私の一存では決められないが、少なくとも、「ちゆな」を「あきな」で置き換えた場合のしりとりを確かめておく必要がある。
結論から言うと、「あきな」でしりとりをしたときに、女性の場合は646、男女混合では1643となった。本誌のように「ちゆな」でしりとりをしたときは女性647、全体1645だったので、怪我の功名…あぶないあぶない。
というわけで、「ちゆな」でしりとりをしたほうが、最長のしりとりができる。
グリモアはインストールするとソシャゲに時間を食われるので勘弁してください。
編集者がやってくれるかもしれません(丸投げ
逆に、辞書内の単語分布の均一性が使用単語率にどう影響するのかというようなことが調べられるんでしょうか。
推しの声優が出ていたらうれしいですが、推しの声優が出ていなければすみません。
統計のプロになりたい。
dat <- read.csv("C90.csv", stringsAsFactor=FALSE) pub <- 84:90 impactfactor <- mapply(function(x) mean(dat[dat$publish < x, paste("C", x, sep="")]), pub) names(impactfactor) <- colnames(dat)[grep("C", colnames(dat))] impactfactor <- mapply(function(x) mean(dat[dat$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)) pos <- c(4, 1, 1, 3, 1, 3, 1) text(seq(impactfactor), impactfactor, round(impactfactor, 3), pos=pos)
title author publish C84 C85 C86 C87 C88 C89 C90 日本声優統計学会発足のご挨拶 -声優と科学の融合を目指して @MagnesiumRibbon 83 0 0 0 1 1 1 0 Wikipediaの声優PVデータ特性とブレイク判定手法 @kkobayashi 83 2 0 1 0 1 0 0 キャスティング情報のbag-of-声優モデルを用いた音響監督推定問題 @MagnesiumRibbon 83 1 1 1 0 0 1 0 声優統計入門 @R_Linux 83 0 0 0 0 0 0 0 ブログを用いた女性声優の結婚時期予測問題 @y_benjo 83 0 0 0 1 0 1 0 アニメの内容及びキャスティングを用いないDVD売上予測問題 @y_benjo 83 1 0 1 0 0 0 0 序文 「日本声優統計学会に寄せて」 @toddler2009 84 0 0 0 0 0 0 0 トピックモデルを用いたニコニコ動画コメントデータの声優トピック流行推移解析 @Med_KU 84 0 0 0 1 0 0 0 声優活動における「元アイドル」の影響予測 @kkobayashi 84 0 0 0 0 1 0 0 声優ブログの「ご報告」エントリ自動検出システムの検討 @MagnesiumRibbon 84 0 0 0 1 0 0 0 続・声優統計入門 貧乳と巨乳の狭間で @R_Linux 84 0 0 0 0 0 0 0 音声による既婚声優の判別問題 @y_benjo 84 0 1 0 0 1 1 1 Labeled LDAを用いた声優のニコニコ動画における特徴的コメントの抽出 @y_benjo 84 0 0 0 1 0 0 0 序文: 声優統計における言語情報と非言語情報 -- 『声優統計』第三号に寄せて -- @langstat 85 0 0 0 0 0 0 0 声優も「箱で推せ！」 -- 声優ファンにおける推し声優コミュニティの検出 -- @kkobayashi 85 0 0 0 0 0 0 0 ソーシャルな声優イベント参加履歴に基づく声優ファン行動の定量化分析 @MagnesiumRibbon 85 0 0 0 2 0 0 0 アニメ，声優，二次創作における百合ネットワークの考察 @Med_KU 85 0 0 0 0 0 0 0 複数の声優によるセリフの音響的類似性の考察:不愉快です @Med_KU 85 0 0 0 0 0 0 0 続・続・声優統計入門 -- 初めてのテキストマイニング -- @R_Linux 85 0 0 0 0 0 0 0 今会いに行ける声優: ブログに登場する位置情報単語を用いた声優の出現位置予測 @y_benjo 85 0 0 1 1 0 0 0 声優の結婚時期予測2013: 2012年予測の精度，変化 @y_benjo 85 0 0 0 0 0 1 0 Twitterからみる声優ファンのネットワーク構造 @ysks3n 85 0 0 0 0 0 0 0 序文: 声優と統計とシンギュラリティ -- 声優統計の目指す未来 -- @MagnesiumRibbon 86 0 0 0 0 0 0 0 種田梨沙が出演すると百合アニメか?: Propensity score matching による検討 @Med_KU 86 0 0 0 0 0 0 1 声優ファンが今推したいアイドル @kkobayashi 86 0 0 0 0 0 0 0 声優固有のアニメ顔は存在するか: Deep Learning を用いたアニメ画像キャスティング一致問題 @y_benjo 86 0 0 0 0 0 0 0 声優統計未解決問題 @y_benjo 86 0 0 0 0 1 0 0 田村ゆかりは永遠の 17 歳なのか? - CV から見た声年齢の推移 - @harapon 87 0 0 0 0 0 0 0 現役女子高生声優とその周辺事情 @kkobayashi 87 0 0 0 0 0 0 0 晴れ声優もしくは雨声優に対する統計学的考察 @MagnesiumRibbon 87 0 0 0 0 0 0 1 Twitterの投稿時間分布から見る声優の生態 @Med_KU 87 0 0 0 0 0 0 0 パンツを求めて @R_Linux 87 0 0 0 0 0 0 0 主役力 : キャストの表記順に着目したプレイヤーレーティング @y_benjo 87 0 0 0 0 0 0 0 声優の食事内容の検討 - 外食声優を求めて - @dichika 87 0 0 0 0 0 0 0 序文 : 人工声優は東京ドーム公演の夢を見るか? @hitoshi_ni 88 0 0 0 0 0 0 0 イベント出演状況から予想するネクストブレイク声優 @kkobayashi 88 0 0 0 0 0 1 0 同一セリフからの声優と心情の同時推定問題 -- 声優統計標準ベンチマークの提案 @MagnesiumRibbon 88 0 0 0 0 0 0 0 ダメ絶対音感：レベル・ネオは早見沙織? 日笠陽子? @Med_KU 88 0 0 0 0 0 0 0 青田買いの神話 : 青田買いを考慮した製品普及モデルにもとづく声優分析 @y_benjo 88 0 0 0 0 0 0 0 脇役識別問題 :-) 88 0 0 0 0 0 0 0 結婚したら声優は仕事が減るのか? @Med_KU 89 0 0 0 0 0 0 0 日本声優統計学会 投稿&査読ガイド @MagnesiumRibbon 89 0 0 0 0 0 0 0 「他界」の科学 : 限界効用逓減と代替財を考慮した声優イベント参加モデル @y_benjo 89 0 0 0 0 0 0 0 Wikipediaとラジオでの楽曲選択に基づく黒沢ともよさんの音楽嗜好推定 @wakuteka 89 0 0 0 0 0 0 0 Bluemix × Watson × 声優 @kkobayashi 89 0 0 0 0 0 0 0 なれる！声優〜Deep Learning を利用した声質変換〜 @asteerism 90 0 0 0 0 0 0 0 声優しりとり @Med_KU 90 0 0 0 0 0 0 0 複数声優歌唱楽曲における歌唱パート特定問題 ~声優統計的ハイレゾのススメ~ @MagnesiumRibbon 90 0 0 0 0 0 0 0 「他界」の科学 (2) : 個別の感染症モデルにもとづくイベント参加予測 @y_benjo 90 0 0 0 0 0 0 0 会いにいける賃貸住宅を求めて @wakuteka 90 0 0 0 0 0 0 0
