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「ブロウルハラ」のユーザ数はなぜ伸びたかを統計的に解釈する【2】

「ブロウルハラ」のユーザ数はなぜ伸びたかを統計的に解釈する【2】

 このグラフには小さい赤線が追加されている。これが、ブロウルハラトップ記事(Tier解説記事)のAvg.PVの推移を表している。縦の基軸が大きいため、その伸び率はあまりよくみうけられないが、

2020年1月期 216
2020年2月期 627
2020年3月期 812
2020年4月期 1026

というように、4か月でAvg.PVは五倍に近い伸びとなっている。これは「ブロウルハラ」のSteamでのユーザ増加傾向と同じように、(もし正規化したうえ、カテゴリー別記事も含めるとさらに…)確実に高めに推移しており、ユーザの関心がプロットに少なくとも少々程度は活かされたものと思われる。次に、ARIMAモデルを用いてAvg.Players数の簡単な予測の解説を、機械学習の概念を借りながら行う。

自動的にモデル適合の三値を求めるライブラリを使用して、残差を三つ出した。ARIMAモデルはp,d,qの三つの値からなる「自己回帰移動平均モデル」のことである。一つ目のプロットが標準残差を表し、ふたつめのプロットは残差におけるACF(自己相関関数)、三つめのプロットがホワイトノイズ=独立していて過去の値から無関係な確率過程であるということを示す検定結果である。ふたつめのプロットが0の部分以外で青線を超えていなければそれは理想的であり、三つめのプロットの各〇の示すところが青線よりも高く外れていれば(ホワイトノイズとみなせるので)、これまた理想的である。ではこれを基に理想的なARIMAモデルにて、時系列解析で予測してみる。次にそれが示される。

すなわち、「ブロウルハラ」のプレゼンスはこれからも上がる可能性が高く、隠れたインフルエンサー向きのゲームであるということが統計的には理解できる。プレゼンスは25000のAvg.Playersを最大で見込めるが、最小で若干減少する可能性があるという予測結果が出た。

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