スキ率っておかしくないですか？ 「新スキ率」を計算してみました
noteのダッシュボードでは、ビューとスキの数はわかります。その数値から、スキ率を求めることができます。
スキ率（％）＝スキ数÷ビュー数×100
しかし、
分子であるスキ数は、一人一回押せません。
一方、分母のビューは、一人で何回もカウントします。
ちょっと変な計算式ですよね。
私の記事で分析してみると、よく閲覧されている記事は（＝分母のビューが増える記事）、スキ率はどんどん下がっていく傾向を感じていました。
何名かのクリエーターの考察を見ていると、スキ率10%が目安って書いている方が多いようです。
私の350記事の平均は11%スキ率でした。中身を見てみると、ビュー数が少ないものがスキ率が高く（20〜30％）で、ビュー数が多くなるとスキ率が10％以下になっています。
そこで、ビューカウントとスキ率はどんな関係にあるのか調べてみました。グラフにしてみました。
◇ ◇ ◇
図表A、図表B、どちらも横軸はビュー数です。
（上限500でカットしています）
縦軸が、図表Aはスキ数、図表Bはスキ率です。
横軸：ビュー数
縦軸：スキ数
オレンジ：トレンドライン
＜図表Aの考察＞
ビュー数が増えれば、必然的にスキ数も増えるグラフです。通常はビュー数とスキ数には直線的な相関があります。
200記事のときのレビューでは、正の強い相関が認められました。今回のデータでは計算してませんが、正の相関がありそうです。
◇ ◇ ◇
横軸：ビュー数
縦軸：スキ率
オレンジ：多項式次数６のライン
＜図表Bの考察＞
多項式次数を６にしてオレンジのラインを挿入しました。
このことからわかることは、図表AのY=aXに見える直線的な相関ではないことがわかります。読み取れることは、
ビュー数100以下で、スキ率が高く
ビュー数100〜200で、スキ率が低くなり
ビュー数200以上で、またスキ率が高くなる
ビュー数の変動幅に対して、スキ数の変動幅の方が少ないことが要因だと考えます。スキ数は、熱心な、まこさんnoteフォローワーの方々が、絶対値として、各記事15前後がコンスタントにスキを押していただいています。
なので、ビュー数100以下と少ないと、絶対値15個前後のスキが、率が高くなるのでしょう。
ビューは読んだ数ではなく、表示された数でカウントされるので、ビュー数100〜200と増えても、絶対値15個前後のスキ数は変化しないので、率は下がるのかもしれません。
その先に200以上のビューとなると、検索されたりして、しっかり読まれている可能性が考えられます。もちろん良い記事なので（自分で言うな、コラ）、スキが押されて、率が高くなると考察します。
◇ ◇ ◇
ということで、
スキ率っておかしくないですか？？？
と常々思っていたところに、面白い記事を見つけました。
新スキ率 ＝（記事へのスキ数 － 相互フォロー数）÷ フォロワー数 × 100
これまでの「スキ率」と「しちゃおじ」発案の「新スキ率」の最大の違いとしては、客観的な記事の評価を測るために、（記事へのスキ数 － 相互フォロー数）にて「ご近所付き合い」「ご挨拶」「お返し」に過ぎない「スキ」を除外している点にあります。
「ご近所付き合い」「ご挨拶」「お返し」の「スキ」は、主に相互フォローの関係性で行われていることが一般的ですので（記事へのスキ数 － 相互フォロー数）にしていますが、自分のnoteならまだしも他人様の相互フォロー数をカウントするのは厄介ですので、代替案として（記事へのスキ数 － フォロー数）で計算していただいても構いません。
私のフォロー数は21人、フォローワー202人です。
21人フォロー数のうち、16人が相互フォローです。
新スキ率 ＝（記事へのスキ数 － 相互フォロー数）÷ フォロワー数 × 100
この新スキ率の計算式によると、各記事のスキ数が、フォロー数21以上であればプラスとなり、20以下のスキ数ならマイナスとなります。ゼロはプラスとしてカウントしました。
これは面白いですね。
さっそく、まこさんnoteの356記事を計算してみました。
◇ ◇ ◇
フォロー数２１人での新スキ率別の記事数
横軸：新スキ率
縦軸：記事数
横軸：ビュー数（上限500)
縦軸：新スキ率（フォロー数＝21で計算）
＜図表Cの考察＞
新スキ率をプラスかマイナスかの観点のみで、まとめてみました。
新スキ率 ＝（記事へのスキ数 － 相互フォロー数）÷ フォロワー数 × 100
この検証は、しちゃうおじさんの記事にはなかったものです。私はスキ数がフォロー数、あるいは相互フォロー数を上回っているかどうかを見るのが、シンプルでいいのかなって思いました。
新スキ率の大きさは、分母のフォローワー数に影響を受けます。フォローワーが少ないと、プラスもマイナスも大きくなります。フォローワー数が大きくなると、ゼロ近くの数値に集まってきます。
プラスかマイナスの比率のみなら、他のクリエーターとの比較がしやすいかと思い、図表Cを載せました。
記事毎の比較するなら、新スキ率として、分母のフォローワー数で割ることが、素晴らしい指標だと思います。
＜図表Dの考察＞
しちゃうおじさんの記事によると、新スキ率別のアドバイスが書かれていました。この０、0.5、３という数値と私のスキ率のばらつきを鑑みて、スキ率別の記事数を数えてみました。
評価ポイントが
0未満（マイナス評価）の記事が多い
【0~0.5】未満（プラス評価）の記事が多い
【0.5~3】未満（プラス評価）の記事が多い
【3】以上（プラス評価）の記事が多い
新スキ率13.5%なので、プラスが少なく、マイナスがとても多い棒グラフになっています。フォロー数21で計算しました。相互フォロー数16を使っても、同じ形の棒グラフになり、横軸の新スキ率が変わることになります。
＜図表Eの考察＞
図表Aと図表Eは全く同じプロット図の形になります。
横軸は共通で、縦軸が図表Aはスキ数、図表Eは新スキ率の違いです。
図表Aの縦軸：スキ数21が、
図表Eの新スキ率０に相当します。
図表Aと図表Eを横に並べると下記の通りです。
＜今回検証してみた感想＞
面白かった〜！
充実した時間を過ごすことができました！
まこさんnoteは、新スキ率検証からの結果はマイナス記事が多いということがわかりました。
読者向けに書いてわけではないので、別になんとも思わなかったのですが、しちゃうおじさんの下記コメントに救われました。
noteでは『この人、本質を突いたとんでもない記事をスラスラと書くなぁ...』なんて思わず感心してしまうような本物の記事ほど、残念ながら「スキ」も「コメント」もついていません。
この理由はシンプルで、こういったズバ抜けた価値ある内容の記事を書ける方というのは、たいていが自己表現を楽しむためにnoteを書いているのであって、決して他者とのコミュニケーションや交流を楽しむためにnoteを書いているのではないからです。
私は、コミュニケーションを取るために、スキやコメントをする方ではないし、自己の思考整理のためにnoteを活用しています。私の記事は、本物の記事なので、（自分で言うな、コラ、２回目）、スキやコメントが付きにくいのでしょうｗ。
まあ冗談はさておき、エッセイとして、「猫がニャーと鳴いた、かわいい」みたいな記事は評判が良いです。私としては、どうでもいいネタなんですが。
一方、行動心理や知的探求の本質をつく記事は、その逆です。私としては渾身の記事でも、評判が良いかどうかとは比例しないことは、わかっていました。
もう、１年間も毎日書いてきましたからね。
これからも、誰かと比較するものでもないし、自分勝手に自己実現を楽しみます。自分の思考整理をすることが趣味なんです。今後もこのスタイルで続けていきます。
でもね、
もし、今回の記事が面白いと感じたならば、
スキを押してもらえるとうれしいな〜。
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＜謝辞＞
しちゃうおじさん、面白いネタをありがとうございました。
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