以前報告させていただきましたように、当ブログは2020年4月をもちまして開設7ヶ月を迎えることができました。
今回は、当ブログの記事や、来訪者などを定量的なデータで俯瞰していこうという内容です。
あまり学究的に踏み込めてはいませんが、興味を持って頂ければ幸いです。
ユーザ属性
まずは、来訪されるユーザの分析です。期間は全て2019年10月1日~2020年4月30日です。
デモグラフィックデータ
まずはGoogle Analyticsから取得した来訪者の年代（10歳刻み）と性別です。
■年代（18歳-）
■性別
このデータによると、25-44歳で約80%を締めます。また、8割弱が男性ということで、単純計算で62%程度が25-44歳の男性です。
当ブログのテーマはキャリア、テクノロジー（IT）、ビジネスの3本柱ですので、この結果は特に驚くことではないと思います。
むしろ、想定した通りの方に読んでいただけており、ありがたい限りです。
ちなみに、言語と地域は95%以上が日本ですが、Facebook投稿などから一部英語圏の方も来られるようです。
デバイスとチャネル
最近のブログには珍しく、当ブログのアクセスはDesktop（PC）とMobileが半々くらいです。
休日はトラフィックがやや落ちますので、仕事の合間に見ていただいているのかなと思います。
また、モバイルは65%がiPhoneです。2019年11月の調査によると、15歳～69歳の日本人男女9,753人を対象とした調査では42.8%がiPhoneということですので、当ブログでは有意にiPhoneユーザが多いと言えそうです。
（ちなみにMacユーザも多いのか、ブラウザで見るとChromeの次にSafariが多い）
文章についての考察
続いては、私が書いた記事についての分析です。こちらの『かやのみ日記帳』さまの手法および、『読書的な何か。』さまの開設されている理論に依拠します。
下の記事より引用させていただきますと、日本語文章の読みやすさは下記の式で表されます。
RS =
-0.12 * 1s
-1.37 * 1a
+7.4 * 1h
-23.18 * 1c
-5.4 * 1k
-4.67 * cp
+115.79
ここで、各パラメータは下記のとおりです。
RS：評価
1s：文の平均の長さ（文字数）
1a：アルファベット連の平均の長さ（文字数）
1h：ひらがな連の平均の長さ（文字数）
1c：漢字連の平均の長さ（文字数）
1k：カタカナ連の平均の長さ（文字数）
cp：句点あたりの読点の数
以上はともかく、こちらのWebアプリを使って私の記事の読みやすさを診断してみましょう。
サンプルとしては下記の記事（文字数=4,179）を使用しました。
結果は下記のとおりです。
B9スケールとT13スケールの2つがありますが、T13スケールのほうがより新しいバージョンに実装されたアルゴリズムのようです。
これによると、私の文章はB9スケール：7, T13スケール：9で『やや難しい』くらいの難易度のようです。
ちなみに、日経新聞のこちらの記事も全く同じスケールの組み合わせでしたので、私の文章もビジネスパーソンにさくっと読んで頂くレベルとしてはあながち外していないのかな、と思っています。
ちなみにこちらのツールは名古屋大学の佐藤・松崎研修室が公開しておられます。概要はWebに論文のAbstractが載っていますので是非ご覧ください。
まとめ
この記事では、2019.10.01~2020.04.30の期間での当ブログの来訪者と、私が書いた記事の分析を行いました。
結果として、当ブログは25-44歳の男性に多くご利用いただいていることが分かりました。また、デバイスは平均よりもMac/iOSが多く、こちらもIT業界の方のご利用を思わせる結果となりました。
文章の難易度、読みやすさに関しては参考程度かと思いますが、概ねビジネスパーソンの方が労せず読める程度の難しさであるようです。
ひとまず私の事前の想定と大きく異なるところはなかったため、一安心です。
今後とも、当ブログをご愛顧いただけると嬉しいです。
今回は以上です。お読みいただきありがとうございました。
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