ツイッターフォロワー10:1の法則と「リスト率」

fladdict ≫ Twitterのフォロワーに関する10:1の法則、メモ」で、「フォロワー数÷被リスト数」がおよそ10になるという法則に気づいたと書かれていた。私の場合は約7で、この基準からするとかなり少ない方に位置する。

一方、フォロワー数と被リスト数の比率については2010年にも話題になっており、このときは逆に「被リスト数÷フォロワー数」を「リスト率」としていた。

特に後者の記事は非常に参考になる。ちなみに私のツイッターのリスト率は14%となる。この数値について考察する一資料としてデータを提供したい。

2011年2月18日16:45| 記事内容分類:Twitter, ウェブ社会| by 松永英明
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「フォロワー数÷被リスト数=10」の法則

fladdict ≫ Twitterのフォロワーに関する10:1の法則、メモ

漫然とTwitterのタイムラインを眺めて、興味深い法則に気がついた。
それは、500人以上フォロワーのいるユーザーの大半は、「フォロワー数 / 被リスト数」がおよそ10という値になる。ということだ。

自分の場合なら、フォロワー15000人のリストが1800人。8.3となる。
だいたいのユーザーが、12〜8のレンジに収まる。 <追記>Life like a clownの人が数値データを取ってくれた。中央値10.28で、ほぼ50%の人が12〜8のレンジ。80%で15〜7っぽい。

気持ち悪いほどに、フォロワー/リスト比がこのレンジのユーザーが多い。
これは何を意味しているのだろうか?

大まかにサンプリングしたところこの値が10を超えるユーザー、例えばホリエモンは20、鳩山元首相19, 孫さんは16。いずれも、業界をまたいで認知度の高い人物だ。また徳力さんやfShinさんのように、不特定多数の業界のハブになるサービスや会社のオーナーもこの値が高い。

逆に9以下になると、ある業界の権威とかご意見番、知る人ぞ知る特定の分野のエキスパート。。。といったタイプの人が増えるように見える。

数値が高いと一般的、数値が低いと専門的、という傾向があるのだろうか。そこで自分の場合で調べてみた。@nakamurahirokiさんによる一括チェッカーを利用した。

@kotono8での実例

一括チェッカーでは、自分自身と、自分と相互フォローになっているユーザーの中でフォロワー数500以上のユーザーから約50人をリストアップしてくれる(網羅はしていない様子)。以下、「フォロワー数÷リスト数」の数値が高い順に並べた。

name followers list followers / list
ikunai yohei ikunai = 生内洋平 1241 24 51.71
pretwi_jp プレツイ 25813 661 39.05
book_japan bookjapan 1434 53 27.06
nodo69 783 30 26.1
ecnavi ecnavi.jp (ecナビ) 11950 499 23.95
zenback zenback 2794 129 21.66
kumaya kumayama, jun. 697 35 19.91
akanehotaru1025 紅音ほたる 34127 1834 18.61
shiho_fujita 藤田志穂 2156 123 17.53
inouetake inoue takehiko 42377 2525 16.78
tomita_czukay hidetsugu tomita 905 55 16.45
buddhawords365 buddha 仏陀 釈迦 仏教 仏典 4961 303 16.37
mihyonsong 宋美玄 2525 159 15.88
michelin_jp michelin_jp(ミシュラン) 889 58 15.33
azmin azmin 1359 90 15.1
keisukekirita 桐田敬介(art education) 535 36 14.86
fukushimawakana 福島和可菜 6139 445 13.8
goodpic jun kaneko 903 74 12.2
grpi_tokyo grpi tokyo 9498 779 12.19
tokyo26 西村まさゆき☆彡ズキューン 517 47 11
kazuqi kazuki miyata 924 85 10.87
kumoji_bot くもじい 5739 536 10.71
emiekayama emie (加山恵美) 833 79 10.54
yoshiokaayano 吉岡綾乃 4139 393 10.53
801_chan こじまよめ(暫定) 12353 1227 10.07
takama_jcf タカマ 540 55 9.82
mekemon 口枷屋モイラ 1236 127 9.73
moriteppei 森哲平(9) 2265 238 9.52
snowystreet yukako matsumoto 1589 172 9.24
yamadaryouta 山田亮太(tolta) 605 67 9.03
rawstory the raw story 8687 970 8.96
metron_seijin メトロン星人 1838 206 8.92
ryanz_hz ryanz 575 66 8.71
kitsch_matsuo 松尾貴史 63062 7349 8.58
masayoshih 久田将義 4040 481 8.4
kengakuorg 社会科見学に行こう! 1202 146 8.23
usuyu yuichiro usuda 1171 146 8.02
sasakiarara 佐々木あらら 1345 168 8.01
kanakanabooks カナカナ書房 755 95 7.95
musicrobita rumikotezuka 1186 152 7.8
syundow 柿崎俊道 890 115 7.74
kotono8 松永英明@ことのは 2542 360 7.06
hajimebs 石川 初 2417 346 6.99
from41tohomania 杉江松恋 2514 362 6.94
kankimura kan kimura 1926 287 6.71
takedatoru 武田徹 3286 521 6.31
matimura 町村泰貴 1833 294 6.23
webcreatorbox webクリエイター ボックス 12707 2122 5.99
internetmuseum インターネットミュージアム事務局 1048 179 5.85
seidosha 青土社 official info 11510 2059 5.59
shoraisha 松籟社(担当:西尾 昌也) 3193 589 5.42
moroshigeki 師茂樹 moro shigeki 834 165 5.05
dobup どぶさん(かしゆか派) 634 142 4.46
supportista 岡田康宏 5491 1243 4.42

(念を押すまでもないとは思うが、単にツイッター上での相互フォローの関係であって、これらの人たちと知り合いだとかどの程度仲がよいとかいうことはまったく関係ない)

紅音ほたる、藤田志穂、宋美玄、福島和可菜といった知名度の高い人物が15倍前後に位置している。「くもじい」や「やおいちゃん」がほぼ10倍の中央ライン、そこから下がると急に文学フリマや電書フリマなどに参加している書き手の名前が急増する。メトロン星人と松尾貴史がいずれも8倍前後で社会科見学と非常に近いところにある。7倍前後を切ると武田徹・町村康貴というシブい名前。さらに下に行くと青土社・松籟社というこだわりある出版社の名前が出てくる。

これはもう、上の方は「メジャー(一般的/広く浅く)」、下の方は「マニアック(専門的)」なつぶやきをする人というおおざっぱな軸でいいんじゃないかと思われる。美玄先生は専門家だがアイドル枠と見られているのかもしれない。ライターでもR25などで活躍している熊山さんは非常に上の方で、文フリなどに参加する人が軒並み下位というのは興味深い(喉さんは例外的に高い数値だが、告知用と認識されているのかもしれない)。

スパムはさらに上位に来る

さて、こちらからフォローしていないがフォローされているユーザーのランキングを見ると、なんとこの倍率が100を超える(逆数のリスト率でいうと1%を切る)ユーザーが見つかった。直接書くのを避けるが、その多くがスパム系アカウントであった。80倍を超えるものとして以下のような例があった。

  • フォロワー1128、リスト4、282倍(情報商材アフィリエイトへのリンク、女性アイコン)
  • フォロワー685、リスト5、137倍(朝の練馬の天気と挨拶だけしかない社長)
  • フォロワー3265、リスト27、120倍(自称「グルーポンサイト」ことクーポンサイトを運営しているという社長。自社クーポンサイトのリツイートしかない)
  • フォロワー528、リスト6、88倍(※スパムではない。短いコメントが多い)
  • フォロワー1277、リスト15、85倍(クレジットカードのショッピング枠の現金化をひたすら宣伝する違法ユーザー)

100%そうだとは言えないのだが、倍率が異常に高い(リスト率が低い)アカウントはスパムを疑う対象として扱ってよいようである。ただし、上記4番目のユーザーや、表の上位ユーザーのように88倍、50倍でもスパムではない例がある(一言コメントが中心になる傾向があるようだ)。

したがって、「フォロー数÷リスト数」の比率が高い順にスパム系・メジャー系・マニアック系というふうにとらえてもよいように思われる(スパム系の枠に入ってしまった普通のつぶやきの方、ごめんなさい。あくまでも傾向を述べているだけです)。

分析・考察

メジャー系のアカウントより、マニアックなアカウントの方がリスト化される率が高い。これはツイッターのリストというものの性質によると思われる。

リストに入れるということは、通常のタイムラインとは別に見たいものを集める作業で、非常に能動的な作業である。能動的な作業であって、一般ユーザーの中ではあまり使われていない(平均10倍の法則からいえば、おそらく1割くらいのユーザーがリストを活用しているということになるのではないか)。スパムをわざわざリストに入れるというのは、むしろ観察用だったりする用途に限られるだろうから、リスト化されることはない。内容が独特のものになるにつれてリストされる率も上がる(有名人の場合はライトユーザーが多いのでリストに入れられる率は低くとどまると考えられる)。

一方、リストにだけ入れてフォローはしないという人もいる。それは「通常のタイムラインで見るには濃すぎるが、別途見てみたい」ということが多いのではないだろうか。だから、マニアックなアカウントは通常よりリストに入れられる確率が上がる。逆にいえば、タイムラインは気軽に読めるアカウントがメインとなり、流してもいいつぶやきが多いとリスト化されにくくなる。

ざっくりとした考えだが、ひとまず現時点での考察をまとめてみた。

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