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※ [本文转录自 C_Chat 看板 #1O3FAO3f ] 作者: papple23g (逆道者) 看板: C_Chat 标题: Re: [讨论] 如何看出一个动漫脚色或作品,过气与否? 时间: Mon Oct 24 01:25:41 2016 ※ 引述《Emerson158 (红豆 X 八嘎 X 乌鲁赛)》之铭言: : 那一般被创造出来的动漫脚色,甚至动漫作品, : 如何判别或者感觉她已经过气了呢? : 讨论程度是一个指标, : 周边商品的数量也是一个指标 : 还有其他指标吗? 其实有一个方法可以快速辨别热门程度的指标 就是把它输入到Google搜寻趋势(Google Trends) https://www.google.com/trends 例如输入 进击的巨人 後 它会呈现近年的搜寻热门趋势(最高数值会被设为100) http://i.imgur.com/JVbuzmA.png 可以看到它刚开始有一个急遽窜红的时期,过了高峰後就会开始衰减 於是现在我们可以问: 能不能透过搜寻趋势的曲线,来认定它是不是过气的作品? 以及,我们要怎麽量化一个作品的过气程度呢? 一般我们对过气的定义是,当初全盛期的热潮,现今已不复存在 所以最「理想」的过气情况,就是当初急遽窜红,然後人气又快速衰减 最好到最後大家都如同失忆一般,纷纷吐出「OO…是谁?」这样的情况 好,那有甚麽适合的曲线方程式可以描述这样的趋势呢? 有的,我们有 马克士威-波兹曼分布(Maxwell–Boltzmann distribution) http://i.imgur.com/CFAN5Km.gif 它的方程式写为 http://i.imgur.com/PrDpCbE.png 波兹曼分布是用来描述理想气体的速率分布的曲线 它描述某个温度下,一个盒子内的气体在各种速度下所占有的粒子数量 它成功地解释了许多基本的气体性质 撇去推导过程不说,这边先只对它的公式做一些定性上的说明 大家可以看到,每条曲线从原点开始,粒子数目会随着速率增加 这表示当你速率越大,你可以做出的动作越多(有更多方向的选择) 所以横轴上的速率越高,这个速率所"提到"的粒子数也就越多 但接着,後面是个快速衰减的曲线 原因是在统计学上,粒子被分配到高能量的机率很低 据分析,它是一个指数衰减─没有人能抵得过指数衰减的压制 因此图形画起来就像是偏向左边集中的钟形曲线了 值得一提的是,根据方程式的结果 当温度提高时,整体分布会向右平移而压扁(红曲线) 温度变低时,分布会向左集中而变得尖锐(青曲线) 看起来有点像热门程度变化的趋势曲线 作为比较,如果把横轴换成时间轴,纵轴换成热门指数 那麽气体分子因速度增加而提升了运动的可能性 就类比於作品热度经一段时间散播名气而窜红 而气体分子因能量分布而造成高能量粒子数有明显的指数衰减现象 类比於长时间下,作品热潮的退去,考验着一个作品能不能够久存於人心的实力 这样看来,波兹曼分布的确是个非常适合描述热门趋势的曲线模型 (需要特别注意的是,Google Trends显示的是关键字搜寻热度,并非直接显示粉丝的比例 ,或到达多"铁粉"的程度。但纷丝在一定程度上都有推广的作用,间接引发搜寻热度,这 同时也和”有没有常常提到或听到这个作品”的「过气程度」有意义上的直接关系) 根据这样的启发,我们可以设计一个方程式来做data fitting 也就是模仿波兹曼分布的公式: http://i.imgur.com/PkU4q2R.png 其中a是窜红指数,b就是过气指数,A仅是作为幅度的调整 (※时间统一以月为单位) 而关於调整offset的c值,可以取未窜红前的关键字平均热门程度 或者是参考作品发售的时间点取值,也可以取最靠近高峰值的前一个极值 三种取法的c值通常都会很接近,但也有例外 例如动画化後才大红的作品,就不适合拿轻小说的发售时间作为参考点(data fitting也 容易出现错误) 事不宜迟,我们先拿《神魔之塔》作为关键字来试水温 http://i.imgur.com/VUThHma.png http://i.imgur.com/MF7XVEm.png (蓝线为原始资料,绿线为fitting曲线) 经data fitting後 得到《神魔之塔》窜红指数为0.95853676 过气指数为0.00411 以其他同类型的资料来说,算是比较不过气的游戏 第二个实验品是《开心农场》 http://i.imgur.com/rxcGIpj.png http://i.imgur.com/WXW9cvk.png 窜红指数2.25962323 过气指数0.0333251 几乎是《神魔》过气指数10倍 其实想想也蛮正常的 我还记得开心农场上的植物由於多年没有照料 在很久以前早就过了生气,繁荣不在了 确认模型可使用後,当然就是开始大量的找关键字了 搜寻了一下版上曾经被质疑是否过气的角色和作品 http://i.imgur.com/tU7Nzun.png 浏览了一些文章,找了约十几个作品和角色的关键字 也参杂一些可能不过气的角色或游戏来做比较 下面是fitting图,得到的数值结果将会於稍後发表 http://i.imgur.com/Z7ER81A.png http://i.imgur.com/xvMSMeS.png 有一点必须提到的是 我在搜寻「poi」的搜寻趋势时,结果和预期的完全不同 http://i.imgur.com/WyuUcOW.png 估狗了一下,原来poi可以是指Apache POI,一种开放源码函式库 为了避免用词的混淆,将地区缩限为台湾: http://i.imgur.com/LBoVnHR.png 可以看到peak已经很明显被过滤出来了 虽然整体仍然提高了一个平台,但是这可以透过调整offset去除掉 其他碰到类似情况的关键字也可以能透过缩限地区、增加辅助关键字或者是指定搜寻类别 来解决 (p.s.过滤姆咪这个词我已经放弃了XD) 另外也想尝试在过程中尽可能找出大起大落的关键字(非角色或作品) 想到当时很红的「淡定红茶」(2012年5月) http://i.imgur.com/3mxP9Hc.png 以及跨年活动(2015) http://i.imgur.com/U7uyqGT.png 「跨年」的热门程度甚至连长尾效应都非常小… 说得也是,如果到现在10月了你还说你要跨年到2016 不仅过气,别人还会以为你脑袋的运作上有困难 「淡定红茶」和「跨年」的计算也会於并入发表结果 於是,终於来到了结果发表时间!(登登~ ================================================== [对象] [使用关键字] [地区] [过气指数] 夏娜 夏娜 台湾 0.000216 minecraft minecraft 全球 0.000232 K-ON K-ON 台湾 0.000241 LoveLive LoveLive 台湾 0.000986 神魔之塔 神魔之塔 台湾 0.00411 pokemon pokemon 全球 0.0296 开心农场 开心农场 台湾 0.0333 海老名 海老名 菜々 全球 0.061 雷姆(re0) 雷姆 台湾 0.067 乳绳 乳绳 台湾 0.0771 斗阵特攻 Overwatch 全球 0.0932 小埋 小埋+土间埋 台湾 0.107 斗阵特攻 斗阵特攻 台湾 0.162 pokemon pokemon+宝可梦 台湾 0.193 无名(甲铁城) 无名 甲铁城 台湾 0.203 淡定红茶 淡定红茶 台湾 0.211 poi poi 台湾 0.5 跨年(2015) 跨年 台湾 1.452 ================================================== 搜寻地区多以台湾的为准 目的是为了让结果更贴近洽众的感受 以ACG的角度来看,目前过气指数最高的角色是甲铁城的无名 最过气的用词是poi (不视为角色是因为口头禅的用法比指夕立本身的情况还要多) 这个结果倒蛮惊讶的 搞不好是因为poi的语意不定,所以更适合只在动画上映期间跟风使用吧? 大量poi的留言也会让不懂的人去搜寻这个鬼玩意XD 而跨年的过气指数已经高到跨越世界线了 不过离下次的跨年也不远了,大家用愉快的心情迎接吧 ※附记: 艺人或者偶像等似乎不适合套用在这个模型 艺人的热门趋势通常是後面一连好几个peak,增减不一 不过同时也产生了一个新的疑问: 当一个疑似过气的艺人因後来某些事件而增加搜寻量时 他还算是过气吗? 这个就很难说清了 而同样生为偶像且常被质疑是否过气的初音未来 其趋势图如下 http://i.imgur.com/RwLia8u.png 由於V家可以延伸的领域范围很广 所以没有明显衰减的曲线也不适合套入该模型使用 至少可以确定还没到达过气的程度 其他无法套用公式的例子: ◎Elsa (阶段式的走红) 结论:不过气 http://i.imgur.com/k5mo15C.png ◎PPAP (现正当红) 结论:待观察 http://i.imgur.com/elVbNvs.png 以上就是我的分析结果 谢谢大家的观赏~~ --



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1F:推 weichipedia: 这篇太专业 推 10/24 01:28
2F:推 Israfil: 优....优文...... 10/24 01:29
3F:→ weichipedia: 不过我要再强调一点 小埋没有过气 10/24 01:29
4F:→ weichipedia: 小埋是全希洽人的妹妹 在下的老婆 10/24 01:30
5F:推 QBian: 姆咪QQ 10/24 01:30
6F:→ QBian: 蜜蜜才是大家的妹妹 10/24 01:30
7F:推 pups914702: 专业文poi 10/24 01:31
8F:→ weichipedia: http://i.imgur.com/ga3BkZd.jpg 10/24 01:31
9F:推 ntupeter: 推推 10/24 01:31
10F:→ allanbrook: 斩子小姐:QQ 10/24 01:32
11F:→ weichipedia: http://i.imgur.com/jPxeTjL.jpg 10/24 01:32
12F:推 twosheep0603: 拿波兹曼分布去filtering趋势真的是挺天才的 10/24 01:33
13F:→ twosheep0603: 你有没有兴趣投稿巴哈姆特论文奖? 10/24 01:33
14F:推 weichipedia: 用波兹曼去做真的很猛 怎麽想到的 10/24 01:35
15F:推 wuwuandy: 这只能推了 10/24 01:36
16F:→ litcurler: 做傅立叶转换呢? 10/24 01:38
17F:推 minisung: http://i.imgur.com/CcNLEPV.png 10/24 01:40
18F:推 hachiman: 成天废问唯一的贡献就是看能不能像这样钓出优文了 10/24 01:41
19F:推 hollande: http://i.imgur.com/Md4N3dz.png 看来一色派真的是主流 10/24 01:41
20F:推 twosheep0603: 傅立叶转换是拿来看频域的 要先找到对应的物理意义 10/24 01:46
21F:→ achero: 姆咪 10/24 01:48
22F:推 LinTom: 这个厉害XDDD 10/24 01:54
23F:推 wlsh5701: 跨年年年都过气XD 10/24 01:54
24F:推 Lupin97: 优文给推 10/24 01:56
25F:推 buke: 推 专业 10/24 01:59
26F:推 dsersr: 你要不要投稿搞笑诺贝尔奖 10/24 01:59
27F:推 king786945: 真好奇你的offect是怎麽才设定的 这其实很模糊 10/24 02:02
28F:推 sixpoint: http://i.imgur.com/kqDCwRy.png 求解签 10/24 02:07
29F:推 rchih: 您过气系? 10/24 02:12
30F:推 yiefaung: 乾脆去做machine learning算了XD 10/24 02:13
31F:→ Centauro: 太神啦 10/24 02:15
32F:推 orze04: 基本上有多个波峰的都不能用波兹曼分布 10/24 02:15
33F:→ orze04: [因为和基础假设就为违背了 10/24 02:16
34F:推 better83214: 推推 10/24 02:23
35F:推 flysonics: XDDD 这篇超专业的 版主快M他!!! 10/24 02:31
36F:推 foxsound: 专业推 10/24 03:26
37F:推 wesleyrobbie: 太神啦 10/24 03:26
38F:推 jacktang3200: 你过气系? 10/24 03:34
39F:推 Doracacazin: 嗯嗯原来如此 跟我想的一样 10/24 03:38
40F:推 sam39192: 猛 10/24 04:20
41F:推 tweence: 不明觉厉 10/24 05:24
42F:推 tomuy: 强 10/24 06:35
43F:推 BalaBalaDaBa: 觉得复杂但还真的很屌 10/24 07:34
44F:推 syllien: POI还可以是影集person of interest…!?xd 10/24 07:56
45F:推 MayBeSoft: 你做一下偶像大师的看看 10/24 08:21
46F:推 KHDSN: 这篇太优惹 10/24 08:55
47F:推 drifthouse: 优文中的优文 10/24 09:15
48F:推 ChuuBou: 不推不行。我家夏娜不过气!! 10/24 09:16
49F:推 narnia11105: 这是你毕业论文吗XDDD 10/24 09:36
50F:推 octopus4406: POi也可以是美国影集喔 10/24 09:36
51F:→ octopus4406: 原po在写论文吗太屌啦 10/24 09:36
52F:→ octopus4406: 是说都举了巨人不分析一下吗 10/24 09:37
53F:推 shakai1010: 夏娜再战10年 10/24 09:41
54F:推 sioprr: 专业推 10/24 09:44
55F:推 allenpong: 好像有点屌 10/24 09:46
56F:推 longkiss0618: 太强了 10/24 09:47
57F:推 HeterCompute: 推理论分析 10/24 10:52
58F:推 Lulowfan: 只有猛 10/24 11:06
59F:→ OalexO: poi我觉得会有很大一部分是指美剧 10/24 11:09
60F:推 dolphinsun: U文帮推! 10/24 11:52
61F:推 smics: 专业推~ 10/24 11:53
62F:推 MarXXXX: 推个 10/24 12:14
63F:推 gary2011: 推 10/24 12:24
64F:推 jasonpop: 你在写论文腻 10/24 13:01
65F:推 sakaya00: 太有才华了! 10/24 13:02
66F:推 CalciumPlus: 推 10/24 13:38
67F:推 oversky0: 请问为何不用 log-normal, Gamma, F-distribution 这几 10/24 14:31
68F:→ oversky0: 种也很相似的分布函式? 10/24 14:32
69F:推 dustlike: 快投论文啊XDD 10/24 14:37
70F:→ DarkHolbach: 专业,推一个 10/24 14:52
71F:推 romsqq: 原PO也太专业!!! 10/24 15:40
72F:推 ap9xxx: 有数据推 10/24 15:58
73F:推 P680: 居然是用波兹曼 太强啦 10/24 16:28
74F:推 ShibaTatsuya: 不明觉厉 10/24 19:53
75F:推 carrothead: 不明觉厉 有点强O.O 10/24 20:40
76F:推 smallkaka: gj 10/24 20:53
77F:推 AUGnebulaUGA: 推个 10/24 21:33
78F:推 t128595: 感谢楼主的分析,夏娜再战十年! 10/25 00:21
79F:推 needshe520: 酷 10/25 06:52
80F:推 t128595: 借转夏娜版谢谢! 10/25 12:40



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※ 转录者: t128595 (111.254.21.181), 10/25/2016 12:40:20
81F:推 liugayo: 很有趣 10/25 21:14
82F:推 feartis: XD 10/25 23:44
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