はじめに
1.
近年， YouTubeやニコニコ動画，小説家になろうなどの利用者投稿型共有サービスが人気である。これらのサイトはCGM (Consumer Generated Media)とも呼ばれる。サービス開始から数年経過したCGMサイトは，社会に大きな影響を与えるメディアに成長している。CGMサイトに毎日多数の動画や小説が投稿されており，また膨大な利用者がそれらを閲覧している。動画や小説だけではなく,静止画，マンガ，写真，レシピのCGMサイトもある。主な小説投稿サイトとして，小説家になろう， E ★エプリスタ, pixiv小説, comico,魔法のｉらんどがある[1]。本研究では，小説のCGMサイトである「小説家になろう」を対象とする。「小説家になろう」の利用者は増加しており，また投稿小説数も多い。人気小説は紙の書籍としても出版されている。また人気小説は，紙の書籍以外にも，マンガやアニメになる場合もある[2]。我々は既に，こコニコ動画を対象に，コンテンツの多様性動向について調査してきた[3][4]。また,「小説家になろう」について，小説数やリンク数などの統計分布[5]や，リンク構造に基づく小説推薦[6]について研究してきた。 「小説家になろう」の小説が人気になり紙の書籍として販売され始めた頃から，ネット小説の多様性が失われているのではないかという意見が出てきている。ニコニコ動画を運営するドワンゴ社の川上量生氏も，cakesの記事[7]で「小説家になろう」における小説ランキング上位の小説が画一化傾向を指摘している。またFukatsu氏のプログ記事[8]においても, 「小説家になろう」に投稿される小説の画一化に対して考察している。実際に「小説家になろう」における累計ランキング上位100位[9]を見ると，ほとんどがファンタジーな異世界に転生する小説であると分かる。コンテンツの多様性が減少して画一化が進むと，文化的多様性が失われる恐れがある。特定環境に特化し過ぎて多様性を失った文化からは，新たなイノベーションが発生しにくいと思われる。三宅は「小説家になろう」で小説の多様性が失われている理由を考えている[10]。「小説家になろう」では登録すれば誰でも気軽に小説を投稿できる。現伏や歴史に基づく小説を書く場合，調査に基づく知識と，それを記述する能力が必要となる。対してファンタジー作品は作者が設定した世界であり，読み手に自身の世界を説明するだけで良く,またその説明も離しいものではない。ゲームやマンが等を体験した読者は，ファンタジー世界の世界観を共有しやすい。この理由からファンタジーのジャンルを作者は作りがちになるのではないかと考えられる。本研究では，コンテンツの多様性を定量的に分析する。多様性を定量的に示すため，情報エントロピーとcos類似度に基づく尺度を提案する。これら二つの尺度を，小説に付与されたキーワードを対象に算出する。月毎の小説群についてキーワード欄の単語を抽出し，単語の多様性を算出した。二つの尺度による数値の推移を見ることで，コンテンツの多様性を分析する。
2.対象サイト：小説家になろう
小説家になろうは，株式会社ヒナプロジェクトが提供する小説投稿サイトである。利用者登録すれば，無料で小説をサイトで公開できる。2004年のサイト開設当初は個人サイトとしての運営されていた。その後のアクセス増加により， 2008年からグループによる運営に移行し， 2010年に正式に法人化した。Wikipedia[11]によると，2014年12月時点で，アクセス数は月間約9億5000万PV，ユニークユーザー数は400万人である。また2015年03月15日朝,登録者数が55万人を突破した。小説家になろうにおける小説は「なろう小説」と呼ばれている。「なろう小説」の一部人気が出たものに関しては小説やマンガ，アニメになることもある。実際にマンガや
表1の作品は全てファンタジーなものである。なろう小説はファンタジー作品に人気が出やすく，マンガやアニメなどになりやすいように思われる。作者たちは比較的人気が出やすく，人気が出た後の展開もあるファンタジー作品を作ることが多くなると予想される。これもまた小説家になろうにおいて多様性が失いやすくする要因の一つでないかと考える。 「小説家になろう」における小説のメタデータに含まれる項目を表2に示す。

3. 小説データ収集
小説家になろうにおける小説データは， YAML形式で提供されている。YAML型式は構造化データを表現するフォーマットである。小説家になろうが提供する「なろうAPI」[12]を用いて, YAML型式ファイルの小説情報を収集するプログラムをRuby言語で作成した。小説毎に割り当てられている識別子Ncodeを指定すれば，そのNcodeの小説情報を収集できる。しかしNcodeの割当てルールは自明ではない。一方，作者IDは数値である。そこで作者IDの数値を1から45万まで増しつつ，作者が投稿した小説の情報を収集した。作者IDは約40万程度であることを事前に調べていたため，作者IDの上限値を45万とした。45万個のデータを効率よく収集するため，仮想マシン8台で分散して収集した。収集した作者ID毎のデータに対して，その中から小説が登録されているものだけを用いるため，作者ID毎のデータより「allcount」値が1以上であるもののみをさらに抽出した。「allcount」とは作者情報に掲載される小説の投稿数である。その結果「allcount」が1以上であるデータが81449個で有った。つまり，小説を一つ以上投稿している利用者は81,449人である。最後に，集めた作者毎のデータから，小説識別子Ncode毎のデータ，つまり各小説のメタデータを作成した。データ収集，整形で得たデータの概要を表3に示す。

4. 収集データの解析
収集した「小説家になろう」の小説情報メタデータを用いて，月ごとの小説投稿数，ジャンルの割合などを調査した。
4.1 収各月の小説投稿数
各月の小説投稿数を図4に示す。図4より2004年4月から2014年５月までの間，概ね右肩上がりに投翰小説数が増えている。その後小説投稿数が下がり始め2015年の小説の投稿数は月に2,500個前後となっている。
4.2 小説投稿数に対する作者数
各作者の小説投稿数を調べた。投稿小説数の多い上位10人を表4に示す。図2には，投稿小説数と，その小説数を投稿した作者数の散布図を示す。投稿数の少ない散布図はだいたい直線になっているため，べき分布に近い分布である。

4.3 ジャンル毎の割合
小説家になろうの小説には一部を除いて，作者が任意につけるジャンルが設定されている。このジャンルは全16種類あった。なお，2016年３月にジャンルは変更されており，本稿の分析は変更前のジャンルに基づく。なお，ジャンルが指定がされていない小説もあり，その小説を0.ノージャンルとした。全体の小説に対するジャンル毎の小説の割合を円グラフで表したものを図3に示す。図3を見るとファンタジーと恋愛が大きな割合を占めていることが分かる。ジャンルの設定は作者が自由に設定できる。ジャンルが歴史である小説でも，歴史的時代に時間移動するファンタジー作品であることも多く，ジャンルの設定が曖昧な作品も多い。例として歴史ジャンルのランキング上位5番までを表6に示す[14]。
4.4 各月のキーワード数
各月に投稿された小説集合を対象に，キーワード欄に付与された単語について調査した。図4に各月のキーワード数を示す。グラフで青線は各月の一意なキーワード数を,赤線はキーワードの総数を示す。2014年まで一意なキーワード数，総数共に増加しておりその後減少している。増減は，各月の小説投稿数の増減と一致している。
5.情報エントロピーによる多様性動向分析
5.1 単語の情報エントロピー
シャノンは，自ら定義した情報エントロピーの考えを文書内の単語に適用し，英語文献における単語のエントロピーを推定している[13]。単語の情報エントロピーは式(1)で算出される。式(1)のp(w)は単語wの出現確率で，Wは全単語の集合である。H(W)の単位はbit/wordである。

5.2単語情報エントロピーの動向
単語エントロピー H(W)の値を,各月の投稿小説に付与されているキーワード欄の単語で算出した。図5の青線でエントロピーの推移を示す。図５の赤線は各月毎の小説投稿数である。
5.3 考察
図５を見ると，各月の小説投稿数は増加しているのに対し，単語エントロピーは8(bit/word)程度まで上昇したのち，一時減少しその後また10(bit/word)程度まで上昇して佇滞している。シャノンの研究[13]でも，文書数を増やし図5 各月の単語エントロピー（青線）と，投稿小説数（赤線）ても単語エントロピーは11bit/word程度より増えない事が分かっている。図５で，単語エントロピーが急減・急増している期間は2007年4月～2009年10月である。この状況については6.5節で議論する。
6.  cos類似度による多様性動向分析
6.1 考え方
我々は， 2つの小説感の距離もしくは類似度で，小説群の多様性増減を定量化できると考えた。まず何らかの数値ベクトルで各小説を表現する。図6に示す黒点1つは，小説1つに対応していおる。図の座標はベクトル値から決まる。もし図6の左図のように，点が散らばっている場合, 2点間の距離は遠く，類似度は小さくなる。点が偏っている場合， 2点間の距離は近く，類似度は大きくなる。二つの集合の距離，類似度を測定する方法として，ユークリッド距離，マンハッタン距離， cos類似度，アソンの相関関係， Jaccard係数， Dice係数， Simpson係数などが知られる[14]。集合問の類似性を「共通要茶が多く，非共通要茶が少ない」場合に大きいとすると，先に述べた手法のうちcos類似度， Jaccard係数， Dice係数， Simpson係数を集合の類似性の指標として扱うことができる。本研究では類似度の指標として最も用いられているcos類似度を使うことにした。
6.2  cos類似度
cos類似度とは，２つのベクトル間の類似度を図る手法の一つである。文書をベクトルで表現すると，２つの文書の類似度を，文書ベクトルのcos類似度で算出できる。cos類似度は-1から1の値をとり，1に近いほど類似度が高い。文書群をterm-document matrixで表現する[15]。この行列をMとすると,行列の要素M(i,t)は,文書における単語tの単語頻度である。二つの文書i,jのcos類似度は式(2)で算出される。
「小説家になろう」では，キーワード欄には単語は高々1回しか出現しない。そのためM(i,k)の価は0または1となる。ある文書集合Dに含まれる全ての小説ペアについて，小説キーワードのcos類似度を算出し，それらを足し合わせた値を算出した。この値をSumCosとする。|D| = nの場合，ペア数はn C 2 = n(n − 1)/2個となる。

6.3  SumCos値の推移
ある月mに投稿が開始した小説集合をDmとし, SumCos(Dm)を計算した。Dmに含まれる小説が多い場合，小説ペアも多くなり，その結果SumCos値も大きくなる。そのため小説数の影響を無くす必要がある。最初に小説数を同数にした場合のSumCos値を算出した。各月の小説集合から，小説ランキング上位100位までの小説集合に限定したSumCos値を算出した。 SumCos値の推移を図7に示す。なお図7では，各月の小説投稿数が100個を超える2005年5月以降の推移を示す。次に各月の全小説ペアのSumCosを算出し，小説ペア数で割った平均値を算出した。平均SumCos値の推移を図８に示す。
6.4 考察
図7に示した上位100小説におけるSumCos値を見ると，2007年頃に一度上昇したのち，2009年頃に減少し，その後は増減を繰り返している。図8に示した,平均SumCos値の推移を見ると, 2007年頃に大きく上昇し，その後2009年頃に大きく減少している。その後は緩やかに上昇している。上位100個のSumCos値(図7)では分かりにくいが,平均SumCos値(図８)では，途中の急激な変化を外すと，増加傾向が続いていることが分かる。つまり，小説ペアおいてキーワード欄に共通して出現する単語が増えたことがわかる。このことから小説のキーワードの多様性が減少傾向にあることを示している。
6.5  2007年4月～2009年9月についての考察
図8では,  2007年3月から2007年4月に値が急増し,その後2009年9月から2009年10月に急減している。この期間について考察する。図4を見ると,この期間は小説数の上昇より単語数の上昇が大きい。つまり， 2007年4月から2009年9月の間,キーワード欄の単語が増加していたことを示している。これにより，図５に示す，キーワードの単語エントロピーも大きく変化している。また，同時にSumCos値も変化している。ただし，この期間にキーワード単語が増えた理由は分かっていない。
7.おわりに
本論文では，近年人気の小説CGMサイト「小説家になろう」を対象に，小説キーワードの多様性動向を調査した。 Web APIを用いて，2015年12月時点での小説メタデータを全て収集した。収集したデータを，各小説毎のメタデー夕に整形した。多様性動向を定量的に分析するために， cos類似度を用いる方法を提案した。投稿小説に付与されるキーワードについて，二つの小説のキーワードのcos類似度を算出した。各月に投稿された小説群について，キーワードcos類似度の総和であるSumCos値を算出し，それを時系列でグラフ表示した。グラフから，各月の投稿小説におけるSumCos値の平均が徐々に増加していることが分かった。これにより，キーワード欄の単語に共通するものの増加，つまりキーワードが類似する小説の増加を示せた。これは多様性の演少を定量的に示したと言える。今後，ジャンルごとの多様性動向も調査したい。割合の高い（人気のある）ファンタジーや恋愛ジャンルと，割合の低い（人気がない）ジャンルで多様性動向が異なるかを調べたい。キーワード以外の小説タイトルやあらすじ文の単語についても分析を行いたい。多様性が減少しているのであれば,どこかの分野に偏りが出ていると考えられる。クラスタリング等の適用により，どの分野に偏っているのかを可視化したい。謝辞　本研究はJSPS科研費15K00451の助成を受けたものです。