ランキング順位だけで
人気を判断できない理由
ランキングは、作品を探すときに役立つ分かりやすい情報です。 しかし、ある瞬間の順位だけを見ても、 その作品がどのように注目されているのかを十分に把握できない場合があります。 DATA LABでは「現在の順位」だけでなく、「変化」に注目することが重要だと考えています。
順位は「その時点」の情報
ランキングで上位に表示されている作品は、 現在注目されている作品を探すうえで有力な手がかりになります。
ただし、その順位だけでは、 急に上昇してきた作品なのか、 長期間にわたって上位を維持している作品なのかまでは分かりません。
同じ10位という順位でも、 前回50位だった作品と、前回も10位前後だった作品では、 人気の動き方は大きく異なる可能性があります。
「急上昇」と「安定人気」は別物
短期間で順位が大きく上がる作品には、 新作発売やキャンペーンなど、 一時的に注目が集まる要因が存在する場合があります。
一方で、長期間にわたって一定の位置を維持する作品は、 瞬間的な注目とは異なる支持を得ている可能性があります。
DATA LABでは、 利用可能なデータが確認できた場合、 この二つを同じ「人気作品」として扱うのではなく、 人気の性質を分けて考えることを目指します。
変化の「速度」に注目する
トレンドを考えるうえでは、 順位そのものだけでなく、 どれくらいの期間でどの程度変化したのかも重要です。
数週間かけて少しずつ順位を上げているケースと、 数日で急激に順位を上げているケースでは、 同じ上昇でも意味が異なります。
時系列データを蓄積できれば、 「現在人気がある」という結果だけではなく、 「人気が上昇している途中なのか」という動きも分析できるようになります。
評価の蓄積も合わせて考える
人気の変化を見る場合でも、 ランキングだけですべてを判断するのは十分ではありません。
公式に取得・利用可能な評価関連データが存在する場合には、 それらがどのように蓄積しているのかを合わせて確認することで、 より多角的な分析が可能になります。
ランキングの変化と評価の蓄積を別々に見るのではなく、 複数の情報を組み合わせることがDATA LABの基本方針です。
「人気」ではなく「人気の動き」を見る
DATA LABが将来的に重視したいのは、 単純に人気作品を並べることだけではありません。
今まさに注目度が上がっている作品、 長期間安定して支持されている作品、 一時的に順位が上昇している作品など、 人気の動きを可能な範囲で区別することを目指します。
そのためには、 一度取得したデータだけではなく、 同じ指標を継続的に記録することが重要になります。
時系列データが重要な理由
現在の数字は「点」の情報です。 しかし、その数字を定期的に記録すると、 複数の点がつながり「線」として変化を見ることができます。
DATA LABでは、 公式に取得でき、利用が認められているデータについて、 将来的に時系列で保存・比較する仕組みを構築する予定です。
それによって、 現在のランキングだけでは見えにくい変化を整理し、 作品を比較するための新しい材料を提供することを目指します。