#noteの書き方｜文字数が少ないほどスキされる？分析してみた

おや？なにやら変わったやつが

前回、自分の記事をスキ率をベースにしたオリジナル指標「RAS（収益主導型活動スコア）」で分析した。

このときは全体の傾向を見ただけだったけど、記事が19本になった今、ひとつ気になることがある。

RASがやたら高いやつがいる。

「なんでもない雑談が一番むずい」。生姜焼き定食の話を書いたエッセイ。
スキ率24.7%。ぶっちぎりの1位。

なんでだろうね？

でも考えてみると、思い当たることがひとつ。
あの記事、740文字しかない。

他の記事はだいたい1700〜2800文字。明らかに短い。
もしかして、文字数が少ないほどスキが多くなる？とか

んー、では、分析だ！

検証開始

まず仮説を定義する。
オリジナルの指標RASの定義は、RAS = スキ率 × ln(ビュー) × 係数 × 100
バランスよく人の興味を見る指標ではあるが、有料記事やビューの要素がスキを見るノイズになる。今回はスキ率だけを見たほうがよさそうだ。

「文字数が少ないほど、スキ率が高い」

これを仮説とする。この仮説が統計的に証明されれば、文字数がスキ率に直接影響していると言える可能性が発生し、文字数からスキ率の予測が可能になる。スキを得るための最適な文字数が事前にわかる。これは夢のような話だ。

スキ率をあげるための最適な文字数を定義し、それにより最大のスキを得ることができるのだ。クリエイターの精神的負担は大幅に減り、多くの心に平穏をもたらすことができるだろう。非常に意義ある分析だ。

まず、関係性を調べる。
19記事の文字数とスキ率で相関分析を行った。

このグラフは、わたしが公開した全19記事について、縦軸にスキ率（％）、横軸に文字数をプロットした散布図である。 各点は1記事に対応し、点線は最小二乗法による回帰直線を示す（r = -0.277）。 今回の気づきの起点となった「雑談・生姜焼き」は、左上に位置する外れ値として観察される。

文字数とスキ率の相関係数は r = -0.277。
rというのは統計的に言うと、関係性の強さを -1〜+1 で示す値だ。

つまりこれは負の相関。文字数が多いほどスキ率が下がる傾向は認められる。ただし統計的には「弱い相関」に分類される。

しかし仮に強い相関があったとして、それだけでは不十分である。
因果関係の証明には、3つの条件を満たす必要がある。

① 相関がある → 弱いが、認められる
② 時間的先行性 → 文字数が先、スキが後。成立している
③ 第三変数の排除 → ここが問題となる

テーマの違い、有料か無料か、公開からの経過日数、書き手の知名度。
スキ率に影響しうる変数が複数存在し、これらを統制できない。
「文字数が原因である」と断定するには、データが不足している。

しかし、③を満たせない以上、因果関係は証明できない。
因果がなければ、予測もできない。
「1000文字で書けばスキ率15%になる」とは、言えない。

なにかないのか？なにか。

突破口はあるのか？

では5000件の記事のデータがあったら？
ハッシュタグでジャンルを揃えて、日数も統制して。
いや、まだだめだ。それでも書き手の影響が残る。データ量の問題じゃない。データの種類の問題だ。書き手の影響を図るすべはあるのか？どのような文章で何をテーマに書いているか。

いや待て。今できることを考えなくてはならない。架空の可能性ばかり追いすぎても真実は見えない。ここまでの事実をまとめなくては。

検証結果

無理でした！

もうちょっとデータ量があれば、文字数と読みやすさの関係が見えたり、スキの数に影響するかもしれないですけどね。
「この記事読んだよ！」って意味で「スキ」って押したりするひともいると思うし。

ちゃんとやるなら、noteのデータを500記事分くらい集めて、文字数とスキの数と投稿日、記事のハッシュタグとかで分類したらある程度の関係性は出るでしょうけど、考えてみるとその人がどんな文章書いてるかとか、フォロワー数も影響しますね。やってみたいけど、不確定なことが多いので難しいんじゃないかな。

でもまあいいんですよ。スキ率の高さに必要なのは文字の長さじゃなくて、「読んだ人の心を動かす文章であるか？」であってほしいですから。数字をいじり回すより、心に響く一言を書く方が、結局は近道なのかもしれませんね。

やっぱ大事なのは「スキ」って気持ちだから。

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