にじさんじライバーの配信コメントを分析して、ライバー間のコメントの雰囲気の近さを地図にしてみました。
vtuberの統計分析だと視聴回数とかスパチャ額のランキングが多くて、それはそれで面白いとして、自分は競争的なものじゃない分析したいなって思ったり。だから今回も、コメントの量は関係のないようにしてたりします。
→次は海外勢を混ぜて、期間も伸ばしてやってみようかと。あと笹は草に変換しますね。

※緑仙のチャンネルが２つなのに気づくの遅れたため、地図に２つあります。
※メンバーシップのスタンプは解析からは排除してます。
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分析手法
・22年の8月から10月の3か月間のコメントについて、10回以上の配信やプレミア公開をしたライバーを対象
・チャットを収集し、形態素解析を行い単語の頻度を算出。頻度は出現回数÷コメント総数。(なお単語は名詞、動詞、副詞、感動詞、！、？など)
・集めた単語のうち頻度が0.01％未満のものはデータの軽量化のためカット。この時点で一人当たり2000〜2500語、全員で約8000語の単語が集まった。
・TF-IDFを使って特徴的な単語を増幅(IDFは1+log)、ライバー2人の間のcos類似度Θを算出し、これで近さR＝10-Θ/9をとる。
・近さRの値が全体的に密集していたので、(2^R)/200で近さの差を広げた。
・ライバーAと近い順にその他のライバーB〜Zを並べて、一番近いライバーがすごい近かったら近さ上位6人と線をむすぶ。まあまあ近いなら上位4人、そこまでなら上位2人、近いライバーがいないなら1人と線を結ぶ。ライバーAを変えて全部やる。（だからネットワークで結ばれているのは近い上位だけ）
・結ぶライバーのセットとその近さがまとまったので、これをソフトGephiで自動でネットワークを可視化した（パラメータを微調整していい感じにばらけさせる）（このとき全ライバーが線で結ばれているとカオスな絵になる）
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22.12.07_1万再生

参考：にじさんじの配信者の類似性をチャットデータからネットワークグラフにして分析する
https://qiita.com/fufufukakaka/items/9f73389e0ea0ba95307c

BGM: vivid (igrek-uさん)
編集: aviutl, ゆっくりMovieMaker4
解析: python (library: jamone→janome)
可視化ソフト:gephi