AVを見ていないけどAV売上データを解析している話
前世からの業が深いので、ある課題において以下のテーマで解析している。
AV売上データからどういった要素が売上効果に貢献するか
— みたぬ (@srknr) 2016年11月11日
参考にしているのはDMM.comの月間売上データだ。
ここには「タイトル」「出演者」「発売日」「価格」の４項目が掲載されているので、これからどういった要素が上位売上になっていくのかを予測していく。
ただここでまず一つの疑問にぶち当たった。
「仮説はどうしたらいいんだ……？」と。
例えばだが、ワインの売上を予測する際に「たぶんアルコール濃度が高ければ、ユーザーはおいしいと思って買うことにつながるのでは。(本人が"どういう商品ならおいしいかをわかっている"状態) だから、成分データにおいてアルコール濃度値に絞って解析しよう！」という具合に、個人の経験・感覚を持った上である程度目星をつけて解析していく方が、まったく見当はずれの地点で進むより断然いいだろう。
だが私にはそれがない。誇張抜きで見たことがない。
(事故でそういうページに誘導されてgif画像ぐらいは眺めたことはあるが、それはAV常連者には「そんなものを含めるな」と怒られる程度の経験だろう)
それらの商品知識や商品体験がないままでも、もちろん解析はできるだろう。
仮にだが「男性は若い方がいいっていうし、若い女性である象徴とかアイテムがあれば……たとえば制服モノとか売れているのでは」と考えていこうと思った。
しかし繰り返す。
私はAVを見たことがない。
おそらく今後も滅多なことが生じない限りは、わざわざ時間を設けて見ようとも思わないと思う。(嫌いとか好きとかではなく、わざわざホラーゲームを買わないだろうといった個人由来の感覚の話なので、こればかりはどうしようもない。)
このまま解析してうっかり答えを導き出してしまうと、前述で例えに出した「男性は若い方がいいっていうし、若い女性である象徴とかアイテムがあれば売れているのでは」という偏見や先入観が覆され、さらには新たな分野に対する知的向上心が失われてしまうのではないだろうか。
これらの偏見や先入観が失われることで、今後の人生に何か影響を与えるかもしれない。もしかしたら与えない可能性が高いのかもしれないけど、それはやはりわからないことなのだ。
というわけで、予測する前に思った(知っている)こと・データを整理していて得た驚きを片っ端から偏見と先入観を持って記載しておく。
データを取る前
1. 知っているAV女優は上原亜衣さん・紗倉まなさんのお二人
上原亜衣さんは「電通大の人間が上原亜衣さんの相手役で出演してるぞ！」ということで、いろいろ盛り上がったので名前ぐらいはわかる。紗倉まなさんも同じように先輩から名前を聞いて覚えていた。「見たことはないがそういう名前の人が存在している」という認識なのだ。
ただ、AVを見ていない私ですら名前がわかるのだから、この二人はAV業界では女神・アイドル扱いは間違いないだろうと考えていた。
2. いろいろなジャンルがあるらしい
AVというよりエロゲの話かもしれないが、ストーリー重視の「泣かせるもの」、とにかく行為重視の「やるもの」、その中間というふうに分類されると思っている。そして以下の3点だ。
2.1.「JK」「人妻」「OL」であったり、出演者がストーリーで設定された職業で分類される
2.2. 出演者固有の属性「若い」「巨乳」といったもので分類されると思っている。
2.3. 「病院」「学校」などシチュエーションで分類されると思っている。
というあたりで
「紗倉まなさんが出ていたりとか、巨乳とか制服JK要素のモノが売れるかもしれない」などと漠然と考えていた。
データをまとめたあと
1. タイトルでほとんどストーリーが説明されている
これには本気で驚いた。
大体が「登校中のバスの中で大勢のリーマンに痴漢されて、女子高生の私のみずみずしい体が疼いちゃう！」とかそんな扇情的なタイトルなのだが、これだけで5W1Hが判明してしまう。これはすごいことだと思う。
私が最近買った村上春樹の小説なんて「恋しくて」だ。主人公も何も予測できない。
だからこそ私は「どういったストーリーなんだろう」とわくわくして読み、ときには最後に「なるほど、だからタイトルはこれだったのか」と感動したものだ。
しかしAVはそれらのユーザーへの感動体験は無視してでも、具体的に書いている。これはもはやタイトルじゃなくて説明文なのではないか。
それでも買われてしまうのだ。というより、むしろそういうものの方が上位にきている。どういうことなのだろうか。
2. 限定版がある
生写真や下着がつく。これも「え？マ？」という気持ちだった。
そりゃ自分だって欲しいゲームは限定版で買ってブックレットとか眺めたり飾ったりしちゃうわけだけど、下着でしょ？しかもその出演者が身につけたとは限らないのでは？生写真ならまだ大丈夫そうだけど下着とか飾れないし使えなくない？と、「どこにユーザーは掻き立てられるのだろうか。」といった疑問が尽きない。
3. 業界大手があるようだ
当たり前と言われたらそこまでなんだけど、メーカー名をまとめているといくつかのメーカーさんは頻出した。
主にプレステージ、エスワンナンバースタイル、ムーディーズ、SODクリエイトあたりである。上位にもがっつり食い込んでいるし、この業界にも大手メーカーとか当然あったのだ。
ニュースを見ていると"違法に騙されてAV出演した被害女性の話"をよく見るので、大手が2社ぐらいであとは零細企業がこぞって争う市場なのだと思っていたのだが……なんかカルチャーショックだった。
4. 値段が思ったより安い
平均値も中央値も取っていないが、データを整形していた具合では2~3000円がメジャーな気がした。
それ以上だときっと売れないのだろうし、それ以下だと出演者さんにきちんと利益が支払われているのか心配になりそうな価格だから、まあ納得といえば納得なんだけど、2~3000円は私の中では仲間内でリーズナブルに飲める予算である。その価格で一ヶ月ぐらいは楽しめるのか、という気持ちが生じた。
そして何よりゲームやアニメDVDより安い、ということに違和感を受けるのだ。
アニメDVD一本2話60分入っていて5~6000円ぐらいするのを考えると、120分3000円という価格設定は十分payできる気がした。
5. 上位は固定女優が占めている
それも高橋しょう子さん一人が占めている具合だった。何者かまったく知らなかったけど、やはり女神かアイドル扱いなのだろう。
逆に紗倉まなさんや上原亜衣さんのものは月間上位100ランキングで一作品しかでていなかった。出演のオフ時や売り出し時期の兼ね合いもあるのだろう。
まとめてないまとめ
といったあたりが、今回のデータ解析前にあたる感想だった。
文体に勢いがなくなってきているのは「……ああ、思い込みって怖いな」などと自分の物知らずについて反省していると思って欲しい。
データをザッと眺めただけでも、事前知識がないためにそもそもの仮定に間違いがありそうであるということに気づけた。特にタイトルの煽り要素なんて気にしてもいなかった。
これからのデータ解析もどうなるのだろうか。ここから先に進むのが怖い。
「幸せになる勇気」アドラー本を読んだ
読みました。
貸してくれた先輩から「こっちは一気に読み進めるのがいい」と言われていたことと、前作で馴染めなかった分、本作はサクサクと読み進めることができた。
前作と比較して感じたこと
前作読書記事はこちら↓
前作を読んで受け入れらなかった人ほど、最初の読みやすさは高いと思う。
前作はとにかく悩みばかりで行動しなかった主人公の青年が「アドラーすごい！」と思ったところで終わった。
今作はその3年後という設定で、しかも青年は３年間の経験を通してアドラー哲学の欠点を見出した上で、師匠である哲人とアドラー哲学議論バトルをするという具合である。
だから人によっては「前作であれほど感心したのに、なんでこんなこと言うの？？」派と「ちょっと私情が入りすぎな気もするが、アドラーに対してここまで言うのもいいかもね」派に分かれると思う。
響いた部分
今回私の中で特に印象に残っているテーマが二つある。
承認欲求5段階と、恋愛観(結婚観)だ。
承認欲求5段階
アドラーは人間の承認欲求を5段階に分けていると本書で述べている。
第5段階、すなわちもっとも重い段階になると"無能の証明"に入ると語られていた。
簡単に書くと「色々やったけどもうだめだ。自分はもう何もできないから放っておいてくれ。」という人がいわゆる第5段階に入る。
(本作でも書いてあったけど、誤解しないで欲しいのが、口で言えてしまうレベルであるなら第5段階ではない。)
そのくだりを読むと、自分が所属している任意のコミュニティにおいてどういう感じ方を受けがちになっているのか、自省できるなと思った。
恋愛について
「愛される努力ではなくて、愛する努力をしろ」という一文は脳天から痺れた。
アドラーいわく、”現在の教育ではどのように振る舞えば他者から気に入られるか、愛されるか、ということばかり教えて受け身である。
しかし愛とは受動的でなく能動的に行われるものだ。”というくだりは胸がひたすら痛かった。
最後はどうやって愛する人を見出すのか、そもそもなぜ人を愛するのかが書いてあって、恋愛と人生観を上手に絡めて書いたのはよかったと思う。
他人にオススメできるかどうか
前作を読んだ人で、アドラーの考え方に不信感を持った人には「まあアドラーをそれで判定するのは早い。こっちも読んでみたら」とは言える内容だと思う。
前作を読んで「世界が変わった！楽しくなった！」という人ならもうそのまま突っ走ったほうがいいと思う。
次に、前作を読んでないものの、恋愛や結婚に関して真剣に考えたい人ならオススメできる気がした。自分の精神の弱さを叩かれることは請け合いだろう。
mac OSXにxgboostインストールをした
これまでの前置き
ようやく成功したので手順を記しておきます。
(といっても相互フォロワーのみきおくんのおかげで解決したようなものです。感謝🙇)
1. Installation Guide — xgboost 0.6 documentation を開く
Building on OSXのガイドに沿って以下コマンドを入力
今までは依存ライブラリであるclang-ompを導入してからインストールしようとしてずっとコケていたのですが、ガイドによるとこれはそういったものに依存せずにインストールできるものらしい。へえなるほど。
2. 項目Python Package Installationにある以下コマンドを入力
これでimport xgboostがpythonならびにjupyter上で無事に通りました。
導入しようとして早一週間たちましたが、無事にインストールできました。
しかし課題提出は明日の朝１０時。乞うご期待。
「嫌われる勇気」アドラー本を読んだ
研究室の先輩が貸してくださったので読みました。
この本はいわゆる哲学・自己啓発本に分類されるものの、二人の人間が出てきて会話形式に話が進むという、珍しいスタイルを取り入れている。
以下、ネットでも出回っているレベルでのアドラー哲学の話とそれらに関する感想。
取り入れたいと思った部分
アドラーは「トラウマなどない」という主張で有名である。
この本でもそれはしっかりと論じられていて、そのくだりは非常に秀逸だった。
「トラウマなど存在しない。
ただ"やりたいこと"があり、その目的のために過去に起きたことを言い訳しているに変わらない」
例えば、アドラーに言わせれば
「過去にひどい失恋をした！だからもう恋なんてしない！」
というのは大嘘である。
このセリフを分類するとトラウマ(原因があって)→行動(に至る)ですね。
だけどこのセリフをアドラー流に言い換えれば、
「恋をしたくないから、過去の失恋のトラウマをしきりに持ち出し、それらを周囲に納得させて、恋をしない行動(やりたいこと)へとつなげている。」
といったところだろう。目的→ツール(トラウマ)→行動となっている。
確かに、怠惰な自分に照らし合わせて自省すると、「〜〜ということがあったから〜〜はやりたくない」と主張していたことは、単に失敗を恐れていて「単純にやりたくなくて、過去のことを言い訳しているに過ぎない」という考え方は否定できない。
「やりたくない」という気持ちに関して、全体最適化に適っていないからか、それとも自分由来の感情なのか、そこを見極めてうまくライフスタイルに取り入れるとよいと思った。
賛同できにくい部分
アドラーは「人は感情を道具としてコントロールして使っている」と指摘している。
本書の中ではこんな例を持ち出していた。
ある母娘が大声で口論していた。
突然電話のベルが鳴り響き、母はやや怒りの感情をこめつつも受話器を取る。
その電話主は学校の先生で、途端に母は丁寧な口調になる。
そして電話が終えると、母はまた娘に怒りの感情を向ける。
日常によくありふれているエピソードだが、ここでアドラーが言いたいのは「怒り」という感情を、何かの目的到達のために用いているに過ぎないということである。
今回の場合だと、娘に対して「怒り」の感情をぶつけることで、娘を反省の方向に導かせるといった具合だろう。
アドラーは「感情で人の行動を支配するのは赤ん坊までにしておけ」と主張しているようだ。その根拠として、「人は感情的にならずとも、他者を何かしらの行動に導くことは可能だ」・「人は感情に抗えない存在ではない」・「人は怒りを捏造するから」といったことを主張している。
ただし、アドラーも感情の揺れ方そのものを否定しているわけではない。あくまでも「そのときに受けた感情にいつまでも縛られるな。ひいては過去に縛られるな。」と指摘しているのだとは思う。
だが私はここで、違和感を受けた。
私は、それに関してはどちらかといえば自分はできないと思っているし、私の周りもそうでない人が多いから、どうしても違和感を受けてしまった。
アドラーは全体的にはなかなか受け入れやすい哲学を説いてくれているが、ここのくだりだけは馴染めなかった。
(もしかすると、読解が浅いのかもしれないが。)
全体を通して
8割は「まあそうだろう」という気概であった。概ね彼の考え方には賛同である。
自分のライフスタイルに取り入れられるかどうかは、読解と理解を重ねる必要はありそう。
人にお勧めできるか否か
普通。
そう考える理由は、文体と内容である。
文体
文体の読みやすさはある方だと思う。
ただそれは初読の場合であって、再読をしたい際にピンポイントで読みたいところを探すには少し厳しい。冒頭にも書いた通り、本書は二人の人間の会話によってアドラー哲学を読み解いていくものだからだ。
もう少し深く内容を知りたいor再読性を求める人にはお勧めしにくい。
内容
内容に関しては、「まあ鵜呑みにすると危険だよな」と思う。
アドラーはあくまでも「感情・過去に支配されずに動け」、「人のために貢献することが一番の幸せ」と説いている。
しかし、まずは精神ならび肉体の健康が保持される上でないとそれらを実行するのは難しいと私は思う。
極端な例え話かもしれないけど、家族を亡くしたばかりの人がいたとする。
当然、その人は落ち込む。
翌日に自分に向かって「元気出せよ、がんばれよ。過去ばかり見てくよくよするな。」などと自己を鼓舞する人はいないと思うが、半年、一年経っても元気を出せずにいる場合は世界中どこにでも起こり得るだろう。
そのとき、この本をその人に読ませることで「私はアドラーに言わせれば、家族を亡くしたことを言い訳にして元気にならないという行動をしているのだろうか？」などと当人に考えさせるのが、この本の目的だろうか。
アドラーの言いたいことはそうではないだろうが、極限まで追い詰められた人は、その思考にも至れない人が多いと思う。
必要があれば適切なカウンセリングを受けたり、薬に頼るのも一つの手だとはアドラーも考えるとは思うのだ。ただし、本書ではそういったことは全く示されていない。
ゆえに、鬱や本当に生命に関わるトラウマを持つ人には、アドラー哲学が解決に導く考え方ではないのでお勧めできないと思えてしまった。
(だから、先述した"感情云々"のくだりが私には馴染めなかったのかもしれない)
そのあたり、本書においてはもう少し救いの部分も強調していけば、癒される人も増えるのではないかなどとamazonの星１のレビューをつけている人をみて思った。(ここでは紹介しないが)
続きの本も借りたのだけど、いったいいつ読破できるのだろうか。
xgboostをインストールしようとして苦戦している話
xgboostをインストールする用事があるのだけど、全部コケている。
備忘録として、インストールにあたり行ったことと、それぞれに対してどのようなことが起きたのかをとりあえず片っ端からメモしていく。
環境はMac OSX, Pythonは3.5.2である。
1. XGBoostをMac, CentOSにインストールする - Qiita
最初は上記サイトを参考にして進めた。
brew install clang-ompで実行にやたらと時間がかかってしまい、ファンが高速回転を始めてPCが物理的に死にそうなので中断した。
この作業は２回行ったが、うまくいきそうにない。ちなみに回線はwifi環境である。
最後まで手順を踏めばもしかしたらうまくいくのかもしれないが、PCが死んではシャレにならないので最終手段にしたいと思った。
2. OS X で XGBoost ＆ xgboost4j をビルドする手順 2016-09-27 版 - k11i.biz
マルチスレッド対応でXGBoostをビルドしたい場合を参考にして、手順を踏んでいった。
こちらは最後まで難なく進めたが、jupyterが使えなくなったので不採用にした。
(そもそも設定関連に関して、あまりにも知識が足りないので煮詰まっている気がする)
ひとまずここまで。
---(追記 11/3 JST 21:01)---
3. Installing XGBoost on Mac OSX (IT Best Kept Secret Is Optimization)
これも試してみた。
setup.pyまで試してみたところ、どうもpathの設定がうまくいっていないっぽいエラー……？
とりあえずjupyter qtconsoleを起動してimport xgboostを行ったところ、以下のエラーを出した。
import xgboost as xgb
---------------------------------------------------------------------------
XGBoostLibraryNotFound Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-745aa3a2d734> in <module>()
----> 1 import xgboost as xgb
/Users/user/python-learn/xgboost/python-package/xgboost/__init__.py in <module>()
9 import os
10
---> 11 from .core import DMatrix, Booster
12 from .training import train, cv
13 from . import rabit # noqa
/Users/user/python-learn/xgboost/python-package/xgboost/core.py in <module>()
110
111 # load the XGBoost library globally
--> 112 _LIB = _load_lib()
113
114
/Users/user/python-learn/xgboost/python-package/xgboost/core.py in _load_lib()
101 def _load_lib():
102 """Load xgboost Library."""
--> 103 lib_path = find_lib_path()
104 if len(lib_path) == 0:
105 return None
/Users/user/python-learn/xgboost/python-package/xgboost/libpath.py in find_lib_path()
44 'Cannot find XGBoost Library in the candidate path, ' +
45 'did you install compilers and run build.sh in root path?\n'
---> 46 'List of candidates:\n' + ('\n'.join(dll_path)))
47 return lib_path
XGBoostLibraryNotFound: Cannot find XGBoost Library in the candidate path, did you install compilers and run build.sh in root path?
List of candidates:
/Users/user/python-learn/xgboost/python-package/xgboost/libxgboost.so
/Users/user/python-learn/xgboost/python-package/xgboost/../../lib/libxgboost.so
/Users/user/python-learn/xgboost/python-package/xgboost/./lib/libxgboost.so
/Users/user/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/xgboost/libxgboost.so
これはどうなっているんだろう……とてもつらい。
(本筋には関係ないけど、はてなってbash貼り付けできなかったっけ。)
DentooLT #15で発表してきた
Dentoo LT #15で発表してきました。
美術館をテーマとして発表してきたスライドを置いておきます。
「東京は芸術鑑賞に関して非常に恵まれている」ということが少しでも伝わればよいと思います。
ちなみに、いま開催中のものでおすすめ展示は上野の森美術館・デトロイト展です。
展示写真撮影ok、展示数も50点とそこまで時間もかからず、各時代・技法の有名どころ作家を一通り抑えてある、ビギナーから上級者まで楽しめる展示だと思います。
スライドでも少し触れた「油絵独特の凸凹を印刷で再現したレプリカ絵画」も展示しているどころか触ってその質感を楽しめます。
お時間に余裕があればぜひどうぞ。
DentooLT #15の聴衆側も非常に楽しかったです。
技術と発表が一番面白かったと思ったのはdaiiz(daiizの自由帳)さんイチオシです。
擬似インタラクティブに発表者と聴衆側で楽しめるのはプレゼン形式として非常に面白いと思いました。
あと身内ネタですがくるぶしくんのアレ。本当に面白かったです。
今後のくるぶしくん伝説にも期待しています。
運営さんもお疲れ様でした。15.5こそあのテーマで挑戦したいところです。
pydotplusのインストール
Pythonのグラフ描画用ライブラリpydotplusがanaconda経由で入っていなかったので、手動でインストールした。pip installではうまくいかなかったので、以下そのときの手法メモ。
<環境>
OS: Mac OSX Yosemite
Python3.5.2 :: Anaconda 4.1.1
<手法>
1. https://pypi.python.org/pypi/pydotplus からpydotplus-2.0.2.tar.gzをクリックしてファイルをダウンロード
2. ターミナルから以下コマンド入力(ダウンロード先ディレクトリに移動した場合)
python setup.py install
以上です。
簡単な手法ながら、講義中に一つ足りないパッケージが出てきてエラーになったので焦りました。
