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星野源のブレークに予兆　テレビ出演とツイートの法則

日経ビッグデータ

2017/6/26

　2016年秋までツイート・ランクでもテレビ話題ランクでも下位だった星野源。ところが「T Ratio」と呼ぶ指標で何度も高スコアを記録し、テレビ露出が伴えば一気にブレークする予兆があった――。「T Ratio」を考案したのは過去10年以上にわたって国内のテレビ放送内容をメタデータ化し続けているエム・データ。テレビ放送データにTwitter投稿データを掛け合わせることで、タレントがブレークする法則が見えてきた。

■テレビ番組露出とTwitterデータで分析

　テレビに出演している数多くのタレント、その中からいち早く次にブレーク（ネクストブレーク）する人の予兆をつかめないか──。そんな相談が寄せられているのがテレビ・メタデータの制作、提供を行うエム・データの社内研究機関であるライフログ総合研究所（Life Log Lab.）だ。

　テレビに露出したタレントに対して、実際に人々はどのような反応をしているのか、その傾向がつかめればネクストブレーカーの予測も可能になるかもしれない。

　ライフログ総合研究所では、2016年の1年間に関東の地上デジタルで放送された全番組データから、露出時間上位3000人のタレントを抽出。合わせてTwitterデータを扱う角川アスキー総合研究所の協力を得て、この3000人の投稿データを取得し、テレビの露出傾向と投稿動向を分析した。

■羽鳥アナは543万秒露出、嵐は1081万回ツイート

　2016年に最も多くテレビに出演したのは羽鳥慎一アナウンサーで、総出演時間は543万8220秒、日数換算で62.94日となり1年間で約2カ月間テレビに出続けたということになる。同時期に最もTwitterに投稿された人・グループは嵐。383万4327のアカウントが1081万80回投稿（ツイート）しており、毎日約1万人がそれぞれ約3回つぶやいていた計算になる。

　では、テレビ露出とツイートの関係はどうか。テレビ出演秒数とTweetアカウント（人）数の2軸でタレントごとの散布図を描くと、出演時間が多くなるほどツイートは少なくなる傾向がある。テレビ出演だけでは話題にはならないか、むしろマイナスという結果だ。

　2016年TV出演総秒数（本人出演、関東地上波全局）× Twitterアカウント数（円の大きさはツイート件数）

　続いて本人の出演ではなく、そのタレントに関する話題が露出した秒数をツイート人数と比較をした。すると今度は「話題露出」が増えるほどツイート数が増えていくという傾向が現れた。

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<INSERT code="2" id="DSXZZO1774998016062017000000" style="3"/>　2016年秋までツイート・ランクでもテレビ話題ランクでも下位だった星野源。ところが「T Ratio」と呼ぶ指標で何度も高スコアを記録し、テレビ露出が伴えば一気にブレークする予兆があった――。「T Ratio」を考案したのは過去10年以上にわたって国内のテレビ放送内容をメタデータ化し続けているエム・データ。テレビ放送データにTwitter投稿データを掛け合わせることで、タレントがブレークする法則が見えてきた。■テレビ番組露出とTwitterデータで分析　テレビに出演している数多くのタレント、その中からいち早く次にブレーク（ネクストブレーク）する人の予兆をつかめないか──。そんな相談が寄せられているのがテレビ・メタデータの制作、提供を行うエム・データの社内研究機関であるライフログ総合研究所（Life Log Lab.）だ。　テレビに露出したタレントに対して、実際に人々はどのような反応をしているのか、その傾向がつかめればネクストブレーカーの予測も可能になるかもしれない。　ライフログ総合研究所では、2016年の1年間に関東の地上デジタルで放送された全番組データから、露出時間上位3000人のタレントを抽出。合わせてTwitterデータを扱う角川アスキー総合研究所の協力を得て、この3000人の投稿データを取得し、テレビの露出傾向と投稿動向を分析した。■羽鳥アナは543万秒露出、嵐は1081万回ツイート　2016年に最も多くテレビに出演したのは羽鳥慎一アナウンサーで、総出演時間は543万8220秒、日数換算で62.94日となり1年間で約2カ月間テレビに出続けたということになる。同時期に最もTwitterに投稿された人・グループは嵐。383万4327のアカウントが1081万80回投稿（ツイート）しており、毎日約1万人がそれぞれ約3回つぶやいていた計算になる。　では、テレビ露出とツイートの関係はどうか。テレビ出演秒数とTweetアカウント（人）数の2軸でタレントごとの散布図を描くと、出演時間が多くなるほどツイートは少なくなる傾向がある。テレビ出演だけでは話題にはならないか、むしろマイナスという結果だ。<INSERT code="1" id="DSXZZO1775002016062017000000" style="4"/>　続いて本人の出演ではなく、そのタレントに関する話題が露出した秒数をツイート人数と比較をした。すると今度は「話題露出」が増えるほどツイート数が増えていくという傾向が現れた。<PAGEBREAK/><INSERT code="1" id="DSXZZO1775006016062017000000" style="4"/>　テレビに出演しているだけではなかなかツイート対象にはならないが、そのタレントが何らかの話題、つまり情報を伴って露出すると人々はそのネタに対して反応する、ということがうかがえる。また散布図上の位置で分かる通り、タレント個々には露出秒数に対するツイート発生率の違いがあり、この発生率の違いがタレントとその話題に対する人々の関与度の違いを表している。俳優・女優やアイドルなどのグループ内で比較すると、どのグループでもテレビ総露出秒数に対するツイート発生率のだいたい上位20人ほどが、年間を通して1.0を超えてくる。<INSERT code="1" id="DSXZZO1775007016062017000000" style="4"/>　つまり、テレビに1秒出ればそのタレントのツイートを一人以上していたということだ。私たちはこの指標を「T Ratio」と命名した。　さらにツイートとテレビの話題、出演をランク分けすれば、話題は低ランクながらT Ratioが急激に上昇しているタレントが発見できる。　実際2016年の俳優のツイート・ランクで総合1位、テレビの話題ランクで総合2位だった星野源は、16年10月まではツイート、話題とも下位ランクであった。ところが星野源の月間T Ratioは何度も1.0を上回っており、テレビ露出が伴えば一気にブレークする状況が出来上がっていた。　このように、一部のファンが熱く語り、多くの人は聞いたことはあるが自分の口から語る段階ではない、「認知はしているが関与はしない」、ネクストブレーカー候補の抽出がT Ratioを調べることで可能になるのだ。　そのためには、露出ランクが低いのに瞬間T Ratioが1.0を超えたタレントをリスト化すればよい。また各ランクとT Ratioの関係から、始動期、成長期、普及期、成熟期、安定期など、そのタレントがトレンドサイクルのどの段階にいるのかの評価も可能になる。梅田仁 エム・データ ライフログ総合研究所代表。テレビ・メタデータと各種データを合わせたコンサルテーションを行う。記事で紹介のTalent Rankも定期配信する予定［日経ビッグデータ　2017年6月号の記事を再構成］

■テレビ番組露出とTwitterデータで分析

■羽鳥アナは543万秒露出、嵐は1081万回ツイート

2016年TV出演総秒数（本人出演、関東地上波全局）× Twitterアカウント数（円の大きさはツイート件数）

2016年TV話題総秒数（話題露出、関東地上波全局）× Twitterアカウント数（円の大きさはツイート件数）

　テレビに出演しているだけではなかなかツイート対象にはならないが、そのタレントが何らかの話題、つまり情報を伴って露出すると人々はそのネタに対して反応する、ということがうかがえる。また散布図上の位置で分かる通り、タレント個々には露出秒数に対するツイート発生率の違いがあり、この発生率の違いがタレントとその話題に対する人々の関与度の違いを表している。俳優・女優やアイドルなどのグループ内で比較すると、どのグループでもテレビ総露出秒数に対するツイート発生率のだいたい上位20人ほどが、年間を通して1.0を超えてくる。

俳優女優カテゴリーの 2016 年タレントランキング。 T Ratio＝テレビ総露出1秒当たりのツイートしたアカウント数（人数）、バズランク＝Twitter投稿したアカウント数（人数）、話題ランク＝TV話題総秒数（話題露出、関東地上波全局）、出演ランク＝テレビ出演総秒数（本人出演、関東地上波全局）

　つまり、テレビに1秒出ればそのタレントのツイートを一人以上していたということだ。私たちはこの指標を「T Ratio」と命名した。

　さらにツイートとテレビの話題、出演をランク分けすれば、話題は低ランクながらT Ratioが急激に上昇しているタレントが発見できる。

　実際2016年の俳優のツイート・ランクで総合1位、テレビの話題ランクで総合2位だった星野源は、16年10月まではツイート、話題とも下位ランクであった。ところが星野源の月間T Ratioは何度も1.0を上回っており、テレビ露出が伴えば一気にブレークする状況が出来上がっていた。

　このように、一部のファンが熱く語り、多くの人は聞いたことはあるが自分の口から語る段階ではない、「認知はしているが関与はしない」、ネクストブレーカー候補の抽出がT Ratioを調べることで可能になるのだ。

　そのためには、露出ランクが低いのに瞬間T Ratioが1.0を超えたタレントをリスト化すればよい。また各ランクとT Ratioの関係から、始動期、成長期、普及期、成熟期、安定期など、そのタレントがトレンドサイクルのどの段階にいるのかの評価も可能になる。

梅田仁
エム・データライフログ総合研究所代表。テレビ・メタデータと各種データを合わせたコンサルテーションを行う。記事で紹介のTalent Rankも定期配信する予定

［日経ビッグデータ　2017年6月号の記事を再構成］

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