2023年度QiitaアドベントカレンダーOrganizationカテゴリのデータ分析

メリークリスマス🎅🎄
株式会社エイチームフィナジーの @Adacchi3 です。
本記事は[Ateam Finergy Inc. × Ateam Wellness Inc. Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/ateam-finergy-wellness)の25日目の記事になります。

# はじめに

今年のアドベントカレンダーの季節も最終日です。
Qiita Advent Calendarとは、毎年12月1日から25日までの期間限定で展開される記事投稿イベントで、アウトプットの良い機会になる行事です。

今年も参加しているのですが、せっかくアドベントカレンダーの記事をQiitaに投稿するのであれば、いいね数がほしい…！
そんな気持ちも心の片隅にあるわけです。

アドベントカレンダーでいいね数をいただいている記事とは、どういった記事なのでしょうか。
「推測するな、計測せよ」という言葉があります。
今回は2023年度のOrganaizationカテゴリーのアドベントカレンダー記事を対象に、計測・分析することによって、トレンドや特徴を確認し、記事作成の参考となる情報を提供したいと思います。

2022年度の分析と同様のことをしていきます。差分を見ながらお楽しみください。

https://qiita.com/Adacchi3/items/859644c935df2de812b9

# 対象データ

今回は2023年12月22日1:45頃時点にて、2023年度Organizationカレンダーランキングのいいね数順にリストアップされている20企業にてQiitaに投稿された776記事を対象とします。

アドベントカレンダーを1つずつ手作業で開き、Qiitaに投稿されている記事を目視で精査して、URLの一覧を作ります。引き続き2時間かかりました。
その後、IDを抽出し[Qiita API v2](https://qiita.com/api/v2/docs)を通してタイトルや記事本文、いいね数を取得しました。

# 統計情報

776記事の統計情報としては以下のとおりです。
外れ値になり得る記事も含まれているため、平均値・中央値・最小値・最大値で算出しております。

| 属性 | 平均値 | 中央値 | 最小値 | 最大値 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| いいね数 | 29.59 | 16 | 1 | 1,073 |
| ストック数 | 17.27 | 2 | 0 | 1,270 |
| タグ数 | 3.37 | 3 | 1 | 5 |
| 本文の長さ | 6,907.06 | 4,585 | 430 | 162,762 |

いいね数に関しては16いいねが目標となり得るようです。

タグ数に関しては最小1, 最大5の制約があるため、平均値や中央値が3となっています。

本文の長さを算出しておりますが、エンジニア記事の特徴的な部分としてソースコードが含まれていることもあるので参考程度に捉えてください。

# グラフ

いいね数と各属性でグラフにプロットしてみて、特徴的だったグラフを示します。

## いいね数と本文の長さ

![2023-like-count-x-body-length-ss.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206630/d6564305-9ce0-3773-bc18-6736e8572d6a.png)

縦軸がいいね数、横軸が本文の長さになります。

## いいね数と作成日

![2023-like-count-x-created-date.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206630/bf5f973a-f68b-9612-177f-e407f38d40d0.png)

縦軸がいいね数、横軸が作成日になります。

一部外れ値があったため、グラフのプロットから除外しております。
引き続き、12月以前に準備していた記事があることがわかります。

# 頻出語彙

最後にタイトル、タグ、本文記事にてワードクラウドを作成しました。

形態素解析として[janome](https://mocobeta.github.io/janome/)、ワードクラウド作成に[wordcloud](https://amueller.github.io/word_cloud/)といったライブラリを用いてPythonで作成していきました。

## タイトル

![title.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206630/7a6434d1-ecc3-2821-f6c4-002f19fa73d5.png)

`エンジニア`の単語が大きくあります。他にも`開発`や`方法`、`機能`、`話`といった単語が見受けられます。

テクニカルな単語としては、`GAS`や`Rails`、`BigQuery`とかでしょうか。2023年に話題となっていた`LLM`もあります。

込み入ったテクニカルな単語はあまりなく、汎用的な表現が多い印象を受けました。

## タグ

![tags.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206630/5163e694-6cf1-4cc1-381b-60beb103eb43.png)

大きく`AdventCalendar2023`があります。困ったときにはアドカレタグを使うといいのかもしれません。

また、タグのほうで`ChatGPT`や`LLM`、`OpenAI`といった今年流行った生成系AIの単語があります。

## 本文

### ストップワードがない状態

![body.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206630/281a8e92-2a62-da1d-a561-ea3b7d2670fe.png)

ストップワードを設定していない場合、`https`や`png`, `image`といった単語が見受けられます。
画像を使ってわかりやすく説明している記事が多いことがわかります。引き続きですね。

### ストップワードがある状態

![bodyWithStopWord.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206630/93374a9e-0f5a-f617-177c-c7b21892bd45.png)

目視でストップワードのリストを作成し、除外した図になります。
エンジニアでよく使われる単語が多く見られました。昨年度と皆さんが使っている単語は大きく変わってないように見受けられますね。

# おわりに

Qiitaアドベントカレンダー2023年度のOrganizationカテゴリーの上記記事を分析しました。

* 文章量はいいね数をあまり関係ない
* タグに困ったらアドカレタグを付けよう
* 画像を使ってわかりやすく説明しよう
* 2023年はChatGPTやLLMといったタグの記事が登場した

以上の事柄が計測・分析を通して把握できました。

クリスマスが終わったら年末年始です。みなさん良いお年を！