VRChat 続・日本語圏のワールドの特徴

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1. VRChat 続・日本語圏のワールドの特徴 みかん電機
2. 前回までのあらすじ -流行のワード- 2022年以降のワールド名を 単語ごとに区切って、その 単語の数を出現回数を数え た 英単語 回数 日単語 回数 world 7371 room 486 avatar 3853 world 352 room 3200 部屋 301 home 2842 home 287 chill 2466 ワールド 278 avatars 1898 家 263 club 1329 house 246 house 1251 just 172 test 1087 avatar 135 hangout 942 bar 133 space 843 test 119 my 685 night 109 night 630 集会 106 apartment 619 会場 103 cozy 554 vrc 102 furry 516 場 79 place 482 jp 77 avi 447 ハウス 75 just 431 chill 74 bar 427 cafe 71
3. VRChat のワールド情報に付与されているタグ ワールドの説明文を形態素解析すると、作者・ワールド毎でも単語の翻訳のぶれがあ り、日英で出現頻度の比較がしにくかった • 英語だと「World」でも、日本語だと「World」と表記する人もいるし「ワールド」と表記 する人もいる • 日本語だと「Chill」を使う人が多いが、英語だと「Chill」に加え同意語の「Comfy」を 使う人も多数 多くの場合、タグは英単語で表記され、そのなかでもよく使われる英単語が使われてい そう
4. タグ情報-全体- ワールドに付与されているタグの出現回数を数え た • システムから自動で付与されるものは、頭が system から始まる • ユーザが任意に付与できるものは、頭が author から始まる タグ 回数 system_updated_recently 94058 system_labs 64395 system_created_recently 34866 system_approved 32179 author_tag_chill 16163 author_tag_avatar 6739 author_tag_sleep 5454 author_tag_hangout 4776 author_tag_home 3867 author_tag_avatars 3424 author_tag_music 3305 author_tag_mirror 3286 system_published_recently 3237 author_tag_relax 3207 author_tag_game 3163 author_tag_furry 3008 author_tag_quest 2545 author_tag_room 2355 author_tag_club 2276
5. タグ情報 -日本語圏とそれ以外- • 日本語圏かそれ以外かの判定は、ユーザ名・ 説明文に「ひらがな」「カタカナ」が含まれるか 否かで行った このような分布が、偶然なのかそれとも意図的になっ たのかを調べれば、各タグが日本語圏で使われやす いかそうでないかは判定できそう 日本語圏で出現したタグ数と非日本語圏での数の比 率は、0.087 : 0.913 タグ 総回数 日本語圏 非日本語圏 system_updated_recently 94057 10204 83853 system_labs 64390 6205 58185 system_created_recently 34829 2675 32154 system_approved 32184 4245 27939 author_tag_chill 16167 898 15269 author_tag_avatar 6741 206 6535 author_tag_sleep 5452 714 4738 author_tag_hangout 4777 132 4645 author_tag_home 3867 475 3392 author_tag_avatars 3423 27 3396 author_tag_music 3305 121 3184 author_tag_mirror 3286 110 3176 system_published_recently 3237 445 2792 author_tag_relax 3209 268 2941 author_tag_game 3164 467 2697 author_tag_furry 3008 23 2985 author_tag_quest 2545 389 2156 author_tag_room 2355 436 1919 author_tag_club 2276 53 2223
6. カイ2乗検定 日本語圏と非日本語圏での各タグ数の比率は 0.087 : 0.913 になるはず。 帰無仮説：日本語圏と非日本語圏で、タグ Xの出 現頻度に差は無い 表はカイ2乗検定の統計量でソート。日本語圏の 比率が高ければ、日本語圏で使われるタグ、逆な らば、日本語圏で使われないタグと判定。 • 日本を表すタグは当然多くなった • 「sea」「sleep」「sakura」は多くなった • アバターは少なめ • そして、furry • room は多いけど、hangout は少ない ◦ room とほぼ同意語 • approved つまりラボ抜けも多い？ タグ 日本語圏 非日本語圏 統計量 author_tag_japan 470 547 1.81E+03 author_tag_jp 216 199 9.83E+02 system_approved 4245 27939 8.94E+02 system_updated_recently 10204 83853 7.10E+02 author_tag_japanese 143 218 4.33E+02 author_tag_sea 143 311 2.97E+02 author_tag_room 436 1919 2.89E+02 author_tag_avatar 206 6535 2.71E+02 author_tag_avatars 27 3396 2.69E+02 author_tag_furry 23 2985 2.38E+02 author_tag_hangout 132 4645 2.12E+02 author_tag_chill 898 15269 2.04E+02 author_tag_sakura 59 97 1.64E+02 author_tag_game 467 2697 1.49E+02 author_tag_summer 68 140 1.49E+02 author_tag_quest 389 2156 1.41E+02 author_tag_sleep 714 4738 1.36E+02 author_tag_cafe 100 324 1.18E+02 author_tag_mirror 110 3176 1.17E+02 author_tag_club 53 2223 1.15E+02
7. あっ カイ2乗検定はExcelでも可能な非常に便利な検定方法であり、研究会や学会等の発表 で多用されているが非常に誤用が多い。カイ2乗検定はいくつかの近似値に基づくもの であり、すべての期待数が大きい場合にのみ正確であることに注意が必要である。 → Fisher正確確率検定を使いましょう 参照 • https://drmagician.exblog.jp/22086293/
8. Fisher正確確率検定 Fisher正確確率検定の P値でソート 日本語圏で出現回数が少なったものが上位にずれた • 「furry」 ◦ 毎度おなじみの • 「vibe」 ◦ 人やモノなどから受ける「感じ」「雰囲気」「オーラ」などを意味 ◦ chill に近い？ • 「games」 ◦ game の出現単語数と合わせると順位は下がりそう 少しランキング外 • 「fnaf」 ◦ 1 : 479 ◦ Five Nights at Freddy's というゲーム • 「starwars」 ◦ 0 : 407 タグ 日本語圏 それ以外 P値 author_tag_japan 470 547 4.39E-219 system_approved 4245 27939 4.40E-174 system_updated_recently 10204 83853 8.77E-149 author_tag_jp 216 199 8.31E-115 author_tag_avatars 27 3396 7.61E-96 author_tag_furry 23 2985 4.61E-85 author_tag_avatar 206 6535 1.96E-78 author_tag_hangout 132 4645 5.17E-63 author_tag_japanese 143 218 2.48E-57 author_tag_chill 898 15269 5.64E-52 author_tag_room 436 1919 5.60E-51 author_tag_sea 143 311 2.13E-43 author_tag_club 53 2223 3.75E-36 author_tag_mirror 110 3176 2.27E-34 author_tag_music 121 3184 3.21E-30 author_tag_game 467 2697 3.01E-29 author_tag_vibe 7 955 2.24E-28 author_tag_sleep 714 4738 5.18E-28 author_tag_games 13 1100 8.23E-28 author_tag_quest 389 2156 1.41E-27
9. まとめ 日本語圏のワールドは • sleep, sea, … のタグが多い 非日本語圏のワールドは • furry が多い • アバターも多い • 他に fnaf や starwars は非日本語圏だけ
10. 【付録】日本語圏と非日本語圏で差がないタグは？ • 猫、水、雨などは、日本語圏と非日本語圏で 差異は無さそう author_tag_simple 26 260 0.752630285 author_tag_quiz 16 158 0.786928293 author_tag_hotel 15 175 0.797082778 author_tag_drink 28 284 0.840155545 content_violence 65 671 0.844073831 content_gore 79 860 0.861619903 feature_avatar_scaling 29 319 0.924019446 author_tag_rain 88 934 1 author_tag_water 40 429 1 author_tag_cat 14 151 1