noteのタグを1万件ほど、数理モデルでコネコネしてみた話ｗ #251

noteのハッシュタグ、みんな「なんとなく」で選んでへん？

「公式がおすすめしてるから」
「みんなが付けてるから」
「AIでがんばった」

気持ちは分かる。ワイもそうしてた。

でもさ。

もしそれが “目的地を知らんままバスに乗ってる” 状態やったら、ちょい怖ない？
（※noteヘルプにも、タグは“目安3〜5個”って書いてある。少なくともワイが見た時点では）

せやから今回は、ワイが 数学の目でタグをコネコネ解析して「届き方」を見える化してみた話。

気になったら、続きをどうぞ。

1. これが note の「深層地図」や

まずはこれを見てほしい。

これは、ハッシュタグ同士の「一緒に出てくる関係（共起）」を、ネットワークとして可視化したグラフや。

この図の見方は3つだけ：

• 近い＝同じ文脈で一緒に出やすい

• かたまり＝同じ界隈（コミュニティ）になりやすい

• かたまり同士を繋ぐ点＝“橋”になって拡散ルートを作りやすい

2. 判明した「コミュニティ」

ワイが取ったデータでは、タグの世界が 複数の塊 に分かれて見えた。

その結果、主要コミュニティに分割された、というのが今回の観測。

ここで言いたいのは「noteには、タグで国ある！」って断定やなくて、“タグの共起”で見ると、回遊しやすい圏が確かに見えるって話。

3. “外交官（橋）”は誰や？—媒介中心性を計算してみた

ネットワークには「橋になってるノード」を測る指標がある。
代表が 媒介中心性（Betweenness Centrality）。

ざっくり言うと「みんなの最短ルート上に、どれだけ登場するか」や。

で、ワイの計算では、あるタグの媒介中心性が 0.6068になった。

大事なんは「0.6068すげえ！」の煽りやなくて、“橋タグは、ルート設計に効く可能性がある” ってこと。

4. 「どこに書くか」より「どの道を通すか」

多くの人は「何を、どこに投稿するか」を考える。

でも、このグラフを見てると、もっと効くのは——

どのタグを“橋”にして、狙った界隈まで運ぶか（経路設計）

言い換えると、タグは“飾り”やなくて、配送ルートの指定になるきがしたんや。

5. 注意：これは“公式仕様の断言”じゃない

• これは ワイが取得したデータの解析結果で、データ範囲が変われば地図も変わる。

• note側が統計処理や機械学習で解析し、リコメンド等に使う可能性は規約に記載があるが、タグがどれだけ効くかは一次情報未確認。

• 非公式API/スクレイピング等を扱う場合は、規約・負荷・自己責任の範囲で（ここは安全第一で）。

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ほな、また。

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