Tumblr最初に断っておきますと、技術的な内容は殆どありません。ブロガーの僕ができること。ver.個人サイトで運営されていた時代も含めて、16周年を迎えられたそうです。おめでとうございます。何周年とか、そういった記念日ごとに私は無頓着なのですが上記記事を読んで、たまには振り返ってもいいかなと思ったのでこの記事を書いています。隠れてていいよhttp://d.hatena.ne.jp/thun2/20060925/1159207792はてなシステムがどんなものかを知りたいのもあってはてなを今日から使ってみようと思う。当時は見出しの時刻を保存する設定をONにしていましたので、URL末尾の「1159207792」がエポック秒となっておりまして簡単に更新時間が分かります。エポック秒とは、ある日時を1970年1月1日0時0分0秒からの経過秒数として表したものです。ブログ開設から9年経過していたことに気付きました。おめでとうございます(自分に対して)。〜ミラクル声優白書〜』の第23・24話が1時間スペシャル放送されたときの感想を書いたものです。良かった、原点はアニメ感想だった。9年前から今に至るまで毎日更新していたわけではありませんが、それでもそれなりの量の文章は書いてきたので、少しは自信に繋がってきました。これからも精進し続けます。昔の記事を読み返しますと顔から火が出る思いです。調査、解析してみようはてなダイアリーでは記事データを各種ファイル形式でエクスポート可能です。Analytics、またこのCSVデータを少し解析してみました。Analytics調べ。隠れてていいよ思いの外、ファイルサイズが小さいなと感じました(情報量なので大きいも少ないもないのかもしれませんが)。9年は360×9で3240日ですので、およそ3.7日に1回更新のペースで書いていたようです。平均で、実感的にも一時期ほぼ毎日更新を1年ぐらい続けていた時期がありましたので、そこに引っ張られているのでしょう。書いた記事数2284件は、想像よりも多かったです。これも一時期、ほぼ全てのアニメの感想を1年以上書き続けていたことが影響していると思います。年間投稿数・月ごとの投稿数などの分析もしたいのですが、プログラム書くのが面倒になったのでやめました。形態素解析してみようさてここあたりまで分析してふと気になったことがありまして、それが記事タイトルにもなっている形態素解析です。おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位)の列に分割し、それぞれの品詞を判別する作業を指す。Wikipedia例えば、「すもももももももものうち」をMeCabと呼ばれる形態素解析エンジンで解析した結果が以下のようになります。すもももももももものうちすもも名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモも助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モもも名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモも助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モもも名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモの助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノうち名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,うち,ウチ,ウチライブラリを利用するだけで一発でこの結果が出るのですからすごいです。なんとなくこんなのも。記号,読点,*,*,*,*,、,、,、おだやか名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,おだやか,オダヤカ,オダヤカじゃ助詞,副助詞,*,*,*,*,じゃ,ジャ,ジャない助動詞,*,*,*,特殊・ナイ,基本形,ない,ナイ,ナイわ助詞,終助詞,*,*,*,*,わ,ワ,ワね助詞,終助詞,*,*,*,*,ね,ネ,ネつまり、これまで書いてきたブログの記事を形態素解析した結果を見てみたら、自分の傾向が何か見えてくるのではないかと思ったわけです。明らかに意味をなしていない名詞は意図的に外したうえで、登場回数が100までを羅列させました。数が多いので、スマホの方、スクロールさせてしまうことご容赦ください。PCでもスクロールがかなり発生すると思います。言え、眺めながらいろいろニヤニヤしてもらえればなと思います。"100"],ヒストグラムは以下のようになっております。11000以下を100刻みは以下。7グラフにはしておりませんが、ロングテールになっていることが容易に分かります。気になったところとしては乃絵816、眞一郎499、比呂美423、愛子16やはり断トツで乃絵でした。憎さ余って比呂美がトップかとも思いましたが、杞憂?だったようです。三代吉はうまく抽出されませんでした。100、「千波」126、園美62CODE-Eというアニメのキャラクターたち。CODE-Eの感想では名前をやたら連呼していたようです。ちなみにヒロインの海老原千波美さんは、千波美が抽出できず、「千波」で126件でした。603ただしCは本当にアニメタイトルのCであるかが不明。アニメの略称など、うまく抽出できておりません(例えばこれゾンとか、ベン・トーとか)。1,276言葉の使い方。ダブルスコアが付きそう。記事内容によって分布がかなり変わりそう。考察系はキャラクターが多いとか。様々の軸で分析してみたいとは思いましたが、力尽きたのでまた今度にしたいと思います。終わりにというわけで、なんとなく振り返ってみましたがいかがでしたでしょうか。形態素解析のような分析は、自分の文章の癖や傾向を把握することの一助にはなりそうです。振り返ってみると案外楽しかったです。書き続けていると分析対象も生まれるということで、これからもブログは書き続けると思います。ブログは生きる糧です。書かないと胸が詰まりそうになることがありませんか。そんな時は文章にして吐き出すとスッキリします。ストレス解消にもなります。最初にも書いたように、あまり意識して続けてきたわけではなく、書きたいから書いてきたら9年経ったという感じです。「(オタクに)なろうと思ってなったもんじゃねぇから、やめる事もできねぇよ」ではありませんが、やめるやめないの問題ではありませんね。言いつつ、仕事が忙しくて死にそうです。9年で一番変わったことは、もしかしたら仕事で忙しくなったことかもしれません。今回利用しました形態素解析エンジンMeCabでは標準ではIPA辞書と呼ばれるものが利用されています。他の辞書に切り替えてみたり、IPA辞書がもっと拡充されるなどすれば、より精度の高い分析が可能になるかもしれません。「ベン・トー」などはWikipediaには登録されているでしょうから、Wikipediaの単語を取り込んだ辞書なら抽出は可能になりそうです。あるように、正規化処理を行っておくと、より精度を上げることができそうです。ちなみに正規化処理についてはこの文章を書いている時に気づいたのでまだ試していません。アイディアとしては、インプットにブログデータを読み込ませると、アニメ作品別にキャラクター登場頻度が抽出されたりすると面白いかもしれません。気持ちに余裕ができたらそんなサービスも作ってみます。今回書いたプログラムコードも一応載せておきます。動いて抽出できれば良いやレベルですので、その辺りご留意いただければと思います。Rubyは初めて書きました。}.reverse参考にさせていただいたサイト【natto・mecabで】5分で形態素分析に入門して、修造の「人生を強く生きる83の言葉」の頻出語を調べてみる。(1)異世界はスマートフォンとともに。(5)あさっての方向。(2)我が家のお稲荷さま。(1)よんでますよ、アザゼルさん。(2)あの日見た花の名前を僕達はまだ知らない。