【謎解き・説明解読クイズ・ニッポンの謎キャラ】


B美、D菜、F吉、J尼は、J尼家のリビングでオムライスを食べようとしている。J尼が切り出した。
J尼「ニッポンニ、ミステリアスナキャラクター、アリマス」
みんなは興味を持った。
B美「何なの?」

J尼「日本人ナラミンナ描ケルノニ、国際的ニハ全ク無名ナキャラクターデス。性別モ年齢モ性格モ職業モ、ハッキリシマセン。カナリ昔カラアッタヨウデス。キャラクター名ガ無意味ナノデスガ、ナゼソンナ名前ナノカハ、日本人ナラ、誰デモ説明デキルデショウ」

J尼はウィンクした。
J尼「コノキャラクター、何カ、ワカリマスカ?」

※回答を8月17日(日)21:00-21:59に。22:00以降に締切。その他の注意は下の「質問者から」に。

回答の条件
  • 1人2回まで
  • 13歳以上
  • 登録:2014/08/12 01:03:58
  • 終了:2014/08/17 22:09:01
id:lionfan2

このクイズの回答方法については、過去の問題を参考にしていただければと思います。
答えが分かった方も、コメント欄やtwitter、ブックマーク等でネタばれしないようにお願いします。
またいつもどおり、小説風回答歓迎です。

http://q.hatena.ne.jp/1406471216 ニッポンの嘘魔法
http://q.hatena.ne.jp/1405081515 ニッポンの羊頭狗肉デザート
http://q.hatena.ne.jp/1400504972 ニッポンのイメージダウンフード 222さん原案・lionfan2編
http://q.hatena.ne.jp/1399040599 ニッポンの悲劇的な役職
http://q.hatena.ne.jp/1375089952 ニッポンの伝統のドール
http://q.hatena.ne.jp/1374476099 ニッポンの伝統のグッズ
http://q.hatena.ne.jp/1369538017 ニッポンの伝説のゲーム
http://q.hatena.ne.jp/1357488272 ニッポンの伝説のダンス
http://q.hatena.ne.jp/1346141930 ニッポンの伝統のフード grankoyama様作
http://q.hatena.ne.jp/1346009507 ニッポンの伝統のフード
http://q.hatena.ne.jp/1339511191 ニッポンの伝説のレジャー
http://q.hatena.ne.jp/1334497733 ニッポンの伝説のフード
http://q.hatena.ne.jp/1333979251 ニッポンのゲーム

なお「第二回文学フリマ大阪」2014年9月14日(日)に出展します。
「はてな」の皆様、出展されるのでしたら声を掛けて下さい。遊びに行きます!

ベストアンサー

id:hacosato No.2

ハコサト回答回数31ベストアンサー獲得回数182014/08/17 21:14:27

ポイント400pt

ミステリアスなキャラクター、へのへのもへじですね。

日本人ナラミンナ描ケルノニ、国際的ニハ全ク無名ナキャラクターデス。

ひらがなが書ける人ならたぶんみんな描けると思うし、逆にひらがなを使わない文化の人は
へのへのもへじという名前を聞いても、それがビジュアルと直結してるとは気づけないでしょうね。

性別モ年齢モ性格モ職業モ、ハッキリシマセン。

へのへのもへじ
この画像以上の情報がないですもんね…。

カナリ昔カラアッタヨウデス。

Wikipediaによると、江戸時代の中期には流布しているようです
(あと外国語の記事もたくさんできているので、このキャラ海外でもそこそこ知られているみたいですね)。

キャラクター名ガ無意味ナノデスガ、ナゼソンナ名前ナノカハ、日本人ナラ、誰デモ説明デキルデショウ

「へ」「の」「へ」「の」「も」「へ」「じ」の文字を描けばキャラが描けるからです! 前説終わり!



さて。

へのへのもへじといえば私、好きな曲があります。
たむらぱん『ハイガール』という曲です。
かわいくてハイテンションだし、曲調もくるくる変わって退屈しないのですが、あまり知られていません。
ネットに動画もありません。
というわけで、今回はアプローチを少し変えて、テキストマイニングをしてみたいと思います。
今回の方針は、こうです。

  1. 「へのへのもへじ」が出てくる曲の歌詞を、その他のふつうの曲の歌詞と比べる。
  2. それによって、J-POP界における「へのへのもへじ」の印象を定量的に分析する。

これですよ! ビッグデータですよ!!(違います)

最初に、スクレイピングを実施します。
Rubyという言語を使って、ネットで「へのへのもへじ」を含む歌詞を検索してくるのです!
スクレイピングに関しては、まあぜんぜんわからないのですが、以前この質問で、id:TransFreeBSDさんとid:a-kuma3さんに教えていただきました。
あれから私の能力はまったくアップしてないのですが、今回もがんばるぞ!

~3日後~

ぜぇぜぇ…。なんとかカタチになったぜ…。
が、手作業が多くてダサいので、コードは省略します。
これで重複する曲を除いて16曲の歌詞を手にすることができました。
「もへじ」が含まれてる曲と、
「モヘジ」が含まれてる曲です。
たむらぱん『ハイガール』のように「モヘジ顔」という用例があるので、「へのへのもへじ」では検索しませんでした。
なお「へのへの」だけで検索してみたところ、「へのへのかっぱ」か「へのへのもへじ」のパターンしかないみたいだったので、
今回は上記2つのキーワードで検索したといういきさつです。

次に、これと比較するための「ふつうの曲」を用意しなきゃいけません。
今回は2013年のオリコンシングルランキングから100曲分確保しました。
「へのへのもへじ」が入った曲(16曲)と、2013年に売れた曲(100曲)を比較して、前者の特徴を調べましょう!

その前に、今回は歌詞ごとにテキストファイルがばらばらになっていて、
全部で116のファイルがあるので、これを種類ごとに結合しておきます。
本来であればBashというモノとかを使ってかっこよくやるところなのですが、
私にはこれ以上難しいことは無理なので、GUIでやります♪
screenshot
複数のテキストファイルを結合する方法 - Jekylle+
こちらのブログを参考に、Automatorを使いました。
めっちゃ便利! すぐできたよ! Appleありがとう!!
これでテキストファイルが2つになりました。両者を比較しましょう。

比較のために、形態素分析をします。
歌詞の言葉を形態素という日本語の最小単位に分割し、それを元にして定量的に分析していきます。
ここからはRという言語に切り替えます。RMeCabという解析器を使います!
ちゃんと使うの初めてだ! 今回もがんばるぞ!

~2日後~

ぜぇぜぇ…。なんとかカタチになりました…。
今回はわりとすっきりできたので、コード晒します。
変なとこあったら教えてくださいみなさん!

setwd("ばすをいれるよ~")
library(RMeCab)

# 2つの群のテキストを統合しておく
# 形態素ごとの登場頻度を求める
res1 <- RMeCabFreq("./2013oricon.txt")
res2 <- RMeCabFreq("./moheji.txt")

# 2つのテキストの総形態素数を求めておく
len1 <- length(RMeCabText("./2013oricon.txt"))
len2 <- length(RMeCabText("./moheji.txt"))

# 頻度を高い順に並べ直す
res1o <- res1[order(res1$Freq, decreasing= T ), ]
res2o <- res2[order(res2$Freq, decreasing= T ), ]

# Freq列を10000語あたりの相対頻度にする
res1o$Freq <- res1o$Freq / len1 * 10000
res2o$Freq <- res2o$Freq / len2 * 10000

# 自立語にかぎって上位50語を表示
head(res1o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res1o$Info1), c(1,4)], 50)
head(res2o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res2o$Info1), c(1,4)], 50)

できました!!
結果は、こうです。

> head(res1o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res1o$Info1), c(1,4)], 50)> head(res2o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res2o$Info1), c(1,4)], 50)
       Term      Freq
1246 ! 121.71499
1262 ( 108.15523
1265 ) 92.98121
372 する 87.16988
3333 君 68.76735
1261 ' 54.88474
1224 てる 53.59334
1276 ? 51.33338
4176 の 46.81346
3331 僕 43.90779
4445 この 39.06502
1205 いる 34.54510
287 れる 31.96229
2806 愛 31.96229
4166 こと 30.67089
4233 ない 30.34803
1269 , 30.02518
404 なる 29.70233
4188 ん 29.37948
4448 その 29.37948
305 いる 26.79667
1966 oh 25.82811
297 ある 23.24530
3360 今 23.24530
2055 you 22.27675
3328 何 21.30819
2788 恋 20.98534
2522 世界 20.66249
3340 誰 20.33964
1628 I 19.69394
2675 夢 19.04823
1567 Chu 18.72538
4152 一 18.40253
1682 My 18.07968
286 られる 17.75683
1017 見る 17.75683
3300 あなた 17.75683
4186 よう 17.75683
1251 !) 17.43398
3117 胸 17.43398
1985 s 16.78827
119 そう 16.46542
2819 手 16.46542
4037 さ 16.46542
3339 私 16.14257
2885 未来 15.81972
63 もう 15.49687
1270 - 15.49687
2771 心 15.49687
3500 I 15.49687
         Term      Freq
1384 の 223.54389
428 ! 118.94996
436 ( 112.79737
514 Doubt 104.59393
185 する 88.18704
437 ) 88.18704
217 へる 69.72929
656 you 49.22067
1177 PA 49.22067
1184 You 47.16981
881 会員 45.11895
1013 番号 45.11895
1341 番 45.11895
443 ? 43.06809
522 I 43.06809
151 れる 41.01723
1157 Doubt 41.01723
411 いる 36.91550
429 !! 36.91550
435 ' 36.91550
422 てる 30.76292
917 夢 28.71206
1381 こと 26.66120
414 く 24.61034
923 女 24.61034
1116 僕 24.61034
1407 いい 24.61034
157 いく 22.55947
228 よる 22.55947
641 the 22.55947
1391 ん 22.55947
154 ある 20.50861
660 いっしょ 20.50861
1096 あなた 20.50861
1119 私 20.50861
1372 4 20.50861
200 なる 18.45775
362 言う 18.45775
441 . 18.45775
799 ニャン 18.45775
928 子供 18.45775
1010 男 18.45775
1099 いつ 18.45775
1105 それ 18.45775
1327 子 18.45775
1389 もの 18.45775
1393 中 18.45775
1458 さあ 18.45775
8 きっと 16.40689
149 せる 16.40689

左の列がオリコン2013。右の列が「へのへのもへじ」が入った曲です。
列の中の見方は簡単。
数字や文字がありますが、左から順に、通し番号(あんまり関係ない)、形態素、そして頻度です。
頻度は数字が大きいほうがよく出てくる言葉、ということです。
例えば
372    する  87.16988

これを見ると、2013年オリコンランキングにランクインしたシングル曲の歌詞10000形態素のうち、
87形態素の割合で「する」という動詞(またはその活用形)が出ているということです。
辞書の整備はしていませんし、解析器の間違いも正してありません。
表記のゆれとかも無視しているし、名寄せしてないし、適当ですけど、でも傾向もなんだか見えてきます。

オリコン曲のほうは、「君」「僕」「愛」「恋」という形態素がかなり多く出てきていて、
なんとなく恋愛の空気がリストから感じられます。

この4つの形態素のうち、へのへの曲のほうにもランクインしているのは「僕」だけですが、
スコアはオリコン曲の約半分しかありません。
この4つの形態素は、オリコン曲を特徴づけるものっぽい感じ。

一方でへのへの曲に多いのは「Doubt」「会員」「番号」「男」「女」など。
これは、へのへの曲の数が少ないことによるものです。
「Doubt」はその名の通りhide『DOUBT』という曲に引っ張られて数が多くなっています。
「会員」「番号」はおニャン子クラブ『会員番号の唄』
「男」「女」はオヨネーズ『へのへのもへじ』に引っ張られています
(この曲はデュエットなので、歌う個所に「男」「女」というト書きがあるのです)。

これだけだとぜんぜん中身のない話になっちゃいますので、あと私が注目したのは補助動詞。

 オリコンへのへの
する87.1698888.18704
てる53.5933430.76292
いる34.5451036.91550
れる31.9622941.01723
なる29.7023318.45775
ある23.2453020.50861

こうして見てみると「する」「いる」「ある」にはほとんど差がないのに、「てる」「れる」「なる」には大きな差があることがわかります。
これを考えると、オリコン曲のほうがへのへの曲に比べて、主体性があって自立している感じがある気がします。

「てる」はオリコン曲のほうがずっとスコアが大きかった形態素です。
「~している」という形で動詞の後ろにつくとき、なにかの動作を客観的に描写している感じが出ると思います。
こういう表現が多いオリコン曲は、冷静で大人な感じが出るし、それが少ないへのへの曲は少し舌足らずな印象を受けます。

逆に「れる」はへのへの曲によく見られ、オリコン曲には多くありませんでした。
「れる」は受け身だったり自発だったりに使われる表現。
基本的に、自分の意志ではどうにもならないものに使うんですよね。
そういうものが多く出てくるへのへの曲は、オリコン曲よりも少し子供っぽい感じになりそうですね。

だから補助動詞の頻度を考えると、「へのへのもへじ」は歌詞の世界で、
どちらかというと子供っぽい曲に使われる印象があるっぽいことがわかりました。

でもこれ、わざわざ調べなくてもだいたい察しがつきますね…(死)

さて、ここまで、個別の歌詞の内容についてはまったく立ち入らずに来ました。
が、統計だけでもここまで妄想できるみたいってことがわかりました。
歌詞って繰り返しが多いので、単純に登場頻度だけでカウントする今回の調べ方はおかしいはずなのですが、
お遊びってことでお許しくださいませ。
また、オムライスのことが出てくる歌詞はなかったもようです。

今回はこの企画に便乗するかたちでめっちゃお勉強しました。
よいきっかけをどうもありがとうございました!

id:lionfan2

id:hacosato様、お疲れ様でした! ばっちり正解+歌詞の定量分析と、実にお見事でした。プログラムも、すっきりして無駄がないと思います。Rは自分も「はじめてのS‐PLUS/R言語プログラミング」という入門書を書いたことがあり、思い出深い言語です!

自分はクイズの教育効果について研究しています。よく「クイズと教育とどんな関係があるの?」と聞かれるので、「一つのことを追求すると、自然に他の事にも興味を持って学ぶようになる」と答えているのですが、id:hacosato様は最高の例でした。今後、学会発表などで引き合いに出させていただこうと思います。よろしくお願いいたします。

2014/08/17 22:12:28
id:hacosato

ありがとうございました。
id:lionfan2さん、Rの本を書かれていたのですね!
はてな界隈スゴい人多すぎです!

本当なら、補助動詞のところでt検定(ですよね?)を使うべきだったし、
6種類の比較は棒グラフにしたいところでしたが、
(主にRを使いこなす)力が及ばずそこまで至りませんでした…。
統計もRubyもRも、すべて今年になってから勉強を始めたので
どれもまだ道半ばですが、こうして中間報告をできてよかったです。
id:a-kuma3さん! ここまでできるようになりましたありがとうございます!

コメの後半はちょっとよくわからなかったのですが、
このURLに載っている範囲内のことでしたらご紹介くださいませ。

2014/08/18 12:06:05

その他の回答(2件)

id:a-kuma3 No.1

a-kuma3回答回数4596ベストアンサー獲得回数19352014/08/17 21:13:19

ポイント500pt

レンジでオムライス

はじめに

夏も本番で、暑い日が続きます。
こう暑いと、コンロの前で火を使うのも、前世のカルマに起因した、何かの修行なのではないかと疑いすら覚えます。
とはいえ、ご飯はきちんと作りたい、と思うあなたに、レンジだけで作れるオムライスのレシピを、ご紹介します。

材料(1人前)

  • 冷やご飯:1人分
  • 玉ねぎ:1/8個
  • ソーセージ:1本
  • ケチャップ:大さじ1
  • 鶏がらスープの素:ひとつまみ
  • 卵:1個
  • 牛乳:大さじ1
  • 塩、コショウ:適量

作り方(調理時間:10~15分)

  1. 下ごしらえ
    1. 玉ねぎと、ソーセージを小さめのみじん切りにします
    2. 卵を割って、牛乳と、塩、コショウを入れて、よくかき混ぜます
  2. チキンライスを作る
    1. 耐熱容器に冷やご飯を入れ、みじん切りにした玉ねぎとソーセージを散らします
    2. 鶏がらスープを、大さじ1~2杯の水に溶いて、振りかけます
    3. 600W で2分程度、電子レンジでチンします
  3. 卵焼きを作る
    1. 耐熱皿にラップを敷き、下ごしらえした溶き卵を入れます
    2. 600W で1分半程度、電子レンジでチンします
  4. よそって出来上がり
    1. お皿にチキンライスをよそり、卵焼きをかぶせて出来上がりです
    2. ケチャップなど、お好みの味を足して、お召し上がりください

f:id:a-kuma3:20140817162741j:image

id:lionfan2

id:a-kuma3

読み終えて、最後の写真で声を出して笑ってしまいました。こりゃベストアンサーは確定! 他の人、残念でした今回は運が悪かったねぇ・・・と、id:hacosato様の回答を読むまでは思ってました。id:a-kuma3様、すみません、これは仕方ないです。ある意味、id:a-kuma3様のアドバイスがあったればこそid:hacosato様も分析ができたわけなので、今回のid:hacosato様のベストアンサーの何割かは、自分の手柄とお考えになってOKです。お詫びの印に、ポイントを少し多めに配分いたします。

2014/08/17 22:01:35
id:a-kuma3

id:hacosato さんのベストアンサーは、納得です。
(得意の)歌詞に絡めて、スクレイピングとは、想像外でした。

いや、目が「の」になってないのが駄目だったんだな、きっと。
さすがに、オムライスを、二つも三つも作る気にならなかった弱気が駄目だったんだな、と :-)

2014/08/17 23:02:51
id:hacosato No.2

ハコサト回答回数31ベストアンサー獲得回数182014/08/17 21:14:27ここでベストアンサー

ポイント400pt

ミステリアスなキャラクター、へのへのもへじですね。

日本人ナラミンナ描ケルノニ、国際的ニハ全ク無名ナキャラクターデス。

ひらがなが書ける人ならたぶんみんな描けると思うし、逆にひらがなを使わない文化の人は
へのへのもへじという名前を聞いても、それがビジュアルと直結してるとは気づけないでしょうね。

性別モ年齢モ性格モ職業モ、ハッキリシマセン。

へのへのもへじ
この画像以上の情報がないですもんね…。

カナリ昔カラアッタヨウデス。

Wikipediaによると、江戸時代の中期には流布しているようです
(あと外国語の記事もたくさんできているので、このキャラ海外でもそこそこ知られているみたいですね)。

キャラクター名ガ無意味ナノデスガ、ナゼソンナ名前ナノカハ、日本人ナラ、誰デモ説明デキルデショウ

「へ」「の」「へ」「の」「も」「へ」「じ」の文字を描けばキャラが描けるからです! 前説終わり!



さて。

へのへのもへじといえば私、好きな曲があります。
たむらぱん『ハイガール』という曲です。
かわいくてハイテンションだし、曲調もくるくる変わって退屈しないのですが、あまり知られていません。
ネットに動画もありません。
というわけで、今回はアプローチを少し変えて、テキストマイニングをしてみたいと思います。
今回の方針は、こうです。

  1. 「へのへのもへじ」が出てくる曲の歌詞を、その他のふつうの曲の歌詞と比べる。
  2. それによって、J-POP界における「へのへのもへじ」の印象を定量的に分析する。

これですよ! ビッグデータですよ!!(違います)

最初に、スクレイピングを実施します。
Rubyという言語を使って、ネットで「へのへのもへじ」を含む歌詞を検索してくるのです!
スクレイピングに関しては、まあぜんぜんわからないのですが、以前この質問で、id:TransFreeBSDさんとid:a-kuma3さんに教えていただきました。
あれから私の能力はまったくアップしてないのですが、今回もがんばるぞ!

~3日後~

ぜぇぜぇ…。なんとかカタチになったぜ…。
が、手作業が多くてダサいので、コードは省略します。
これで重複する曲を除いて16曲の歌詞を手にすることができました。
「もへじ」が含まれてる曲と、
「モヘジ」が含まれてる曲です。
たむらぱん『ハイガール』のように「モヘジ顔」という用例があるので、「へのへのもへじ」では検索しませんでした。
なお「へのへの」だけで検索してみたところ、「へのへのかっぱ」か「へのへのもへじ」のパターンしかないみたいだったので、
今回は上記2つのキーワードで検索したといういきさつです。

次に、これと比較するための「ふつうの曲」を用意しなきゃいけません。
今回は2013年のオリコンシングルランキングから100曲分確保しました。
「へのへのもへじ」が入った曲(16曲)と、2013年に売れた曲(100曲)を比較して、前者の特徴を調べましょう!

その前に、今回は歌詞ごとにテキストファイルがばらばらになっていて、
全部で116のファイルがあるので、これを種類ごとに結合しておきます。
本来であればBashというモノとかを使ってかっこよくやるところなのですが、
私にはこれ以上難しいことは無理なので、GUIでやります♪
screenshot
複数のテキストファイルを結合する方法 - Jekylle+
こちらのブログを参考に、Automatorを使いました。
めっちゃ便利! すぐできたよ! Appleありがとう!!
これでテキストファイルが2つになりました。両者を比較しましょう。

比較のために、形態素分析をします。
歌詞の言葉を形態素という日本語の最小単位に分割し、それを元にして定量的に分析していきます。
ここからはRという言語に切り替えます。RMeCabという解析器を使います!
ちゃんと使うの初めてだ! 今回もがんばるぞ!

~2日後~

ぜぇぜぇ…。なんとかカタチになりました…。
今回はわりとすっきりできたので、コード晒します。
変なとこあったら教えてくださいみなさん!

setwd("ばすをいれるよ~")
library(RMeCab)

# 2つの群のテキストを統合しておく
# 形態素ごとの登場頻度を求める
res1 <- RMeCabFreq("./2013oricon.txt")
res2 <- RMeCabFreq("./moheji.txt")

# 2つのテキストの総形態素数を求めておく
len1 <- length(RMeCabText("./2013oricon.txt"))
len2 <- length(RMeCabText("./moheji.txt"))

# 頻度を高い順に並べ直す
res1o <- res1[order(res1$Freq, decreasing= T ), ]
res2o <- res2[order(res2$Freq, decreasing= T ), ]

# Freq列を10000語あたりの相対頻度にする
res1o$Freq <- res1o$Freq / len1 * 10000
res2o$Freq <- res2o$Freq / len2 * 10000

# 自立語にかぎって上位50語を表示
head(res1o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res1o$Info1), c(1,4)], 50)
head(res2o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res2o$Info1), c(1,4)], 50)

できました!!
結果は、こうです。

> head(res1o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res1o$Info1), c(1,4)], 50)> head(res2o[grep("名詞|^動詞|副詞|形容詞|感動詞|連体詞|形容動詞", res2o$Info1), c(1,4)], 50)
       Term      Freq
1246 ! 121.71499
1262 ( 108.15523
1265 ) 92.98121
372 する 87.16988
3333 君 68.76735
1261 ' 54.88474
1224 てる 53.59334
1276 ? 51.33338
4176 の 46.81346
3331 僕 43.90779
4445 この 39.06502
1205 いる 34.54510
287 れる 31.96229
2806 愛 31.96229
4166 こと 30.67089
4233 ない 30.34803
1269 , 30.02518
404 なる 29.70233
4188 ん 29.37948
4448 その 29.37948
305 いる 26.79667
1966 oh 25.82811
297 ある 23.24530
3360 今 23.24530
2055 you 22.27675
3328 何 21.30819
2788 恋 20.98534
2522 世界 20.66249
3340 誰 20.33964
1628 I 19.69394
2675 夢 19.04823
1567 Chu 18.72538
4152 一 18.40253
1682 My 18.07968
286 られる 17.75683
1017 見る 17.75683
3300 あなた 17.75683
4186 よう 17.75683
1251 !) 17.43398
3117 胸 17.43398
1985 s 16.78827
119 そう 16.46542
2819 手 16.46542
4037 さ 16.46542
3339 私 16.14257
2885 未来 15.81972
63 もう 15.49687
1270 - 15.49687
2771 心 15.49687
3500 I 15.49687
         Term      Freq
1384 の 223.54389
428 ! 118.94996
436 ( 112.79737
514 Doubt 104.59393
185 する 88.18704
437 ) 88.18704
217 へる 69.72929
656 you 49.22067
1177 PA 49.22067
1184 You 47.16981
881 会員 45.11895
1013 番号 45.11895
1341 番 45.11895
443 ? 43.06809
522 I 43.06809
151 れる 41.01723
1157 Doubt 41.01723
411 いる 36.91550
429 !! 36.91550
435 ' 36.91550
422 てる 30.76292
917 夢 28.71206
1381 こと 26.66120
414 く 24.61034
923 女 24.61034
1116 僕 24.61034
1407 いい 24.61034
157 いく 22.55947
228 よる 22.55947
641 the 22.55947
1391 ん 22.55947
154 ある 20.50861
660 いっしょ 20.50861
1096 あなた 20.50861
1119 私 20.50861
1372 4 20.50861
200 なる 18.45775
362 言う 18.45775
441 . 18.45775
799 ニャン 18.45775
928 子供 18.45775
1010 男 18.45775
1099 いつ 18.45775
1105 それ 18.45775
1327 子 18.45775
1389 もの 18.45775
1393 中 18.45775
1458 さあ 18.45775
8 きっと 16.40689
149 せる 16.40689

左の列がオリコン2013。右の列が「へのへのもへじ」が入った曲です。
列の中の見方は簡単。
数字や文字がありますが、左から順に、通し番号(あんまり関係ない)、形態素、そして頻度です。
頻度は数字が大きいほうがよく出てくる言葉、ということです。
例えば
372    する  87.16988

これを見ると、2013年オリコンランキングにランクインしたシングル曲の歌詞10000形態素のうち、
87形態素の割合で「する」という動詞(またはその活用形)が出ているということです。
辞書の整備はしていませんし、解析器の間違いも正してありません。
表記のゆれとかも無視しているし、名寄せしてないし、適当ですけど、でも傾向もなんだか見えてきます。

オリコン曲のほうは、「君」「僕」「愛」「恋」という形態素がかなり多く出てきていて、
なんとなく恋愛の空気がリストから感じられます。

この4つの形態素のうち、へのへの曲のほうにもランクインしているのは「僕」だけですが、
スコアはオリコン曲の約半分しかありません。
この4つの形態素は、オリコン曲を特徴づけるものっぽい感じ。

一方でへのへの曲に多いのは「Doubt」「会員」「番号」「男」「女」など。
これは、へのへの曲の数が少ないことによるものです。
「Doubt」はその名の通りhide『DOUBT』という曲に引っ張られて数が多くなっています。
「会員」「番号」はおニャン子クラブ『会員番号の唄』
「男」「女」はオヨネーズ『へのへのもへじ』に引っ張られています
(この曲はデュエットなので、歌う個所に「男」「女」というト書きがあるのです)。

これだけだとぜんぜん中身のない話になっちゃいますので、あと私が注目したのは補助動詞。

 オリコンへのへの
する87.1698888.18704
てる53.5933430.76292
いる34.5451036.91550
れる31.9622941.01723
なる29.7023318.45775
ある23.2453020.50861

こうして見てみると「する」「いる」「ある」にはほとんど差がないのに、「てる」「れる」「なる」には大きな差があることがわかります。
これを考えると、オリコン曲のほうがへのへの曲に比べて、主体性があって自立している感じがある気がします。

「てる」はオリコン曲のほうがずっとスコアが大きかった形態素です。
「~している」という形で動詞の後ろにつくとき、なにかの動作を客観的に描写している感じが出ると思います。
こういう表現が多いオリコン曲は、冷静で大人な感じが出るし、それが少ないへのへの曲は少し舌足らずな印象を受けます。

逆に「れる」はへのへの曲によく見られ、オリコン曲には多くありませんでした。
「れる」は受け身だったり自発だったりに使われる表現。
基本的に、自分の意志ではどうにもならないものに使うんですよね。
そういうものが多く出てくるへのへの曲は、オリコン曲よりも少し子供っぽい感じになりそうですね。

だから補助動詞の頻度を考えると、「へのへのもへじ」は歌詞の世界で、
どちらかというと子供っぽい曲に使われる印象があるっぽいことがわかりました。

でもこれ、わざわざ調べなくてもだいたい察しがつきますね…(死)

さて、ここまで、個別の歌詞の内容についてはまったく立ち入らずに来ました。
が、統計だけでもここまで妄想できるみたいってことがわかりました。
歌詞って繰り返しが多いので、単純に登場頻度だけでカウントする今回の調べ方はおかしいはずなのですが、
お遊びってことでお許しくださいませ。
また、オムライスのことが出てくる歌詞はなかったもようです。

今回はこの企画に便乗するかたちでめっちゃお勉強しました。
よいきっかけをどうもありがとうございました!

id:lionfan2

id:hacosato様、お疲れ様でした! ばっちり正解+歌詞の定量分析と、実にお見事でした。プログラムも、すっきりして無駄がないと思います。Rは自分も「はじめてのS‐PLUS/R言語プログラミング」という入門書を書いたことがあり、思い出深い言語です!

自分はクイズの教育効果について研究しています。よく「クイズと教育とどんな関係があるの?」と聞かれるので、「一つのことを追求すると、自然に他の事にも興味を持って学ぶようになる」と答えているのですが、id:hacosato様は最高の例でした。今後、学会発表などで引き合いに出させていただこうと思います。よろしくお願いいたします。

2014/08/17 22:12:28
id:hacosato

ありがとうございました。
id:lionfan2さん、Rの本を書かれていたのですね!
はてな界隈スゴい人多すぎです!

本当なら、補助動詞のところでt検定(ですよね?)を使うべきだったし、
6種類の比較は棒グラフにしたいところでしたが、
(主にRを使いこなす)力が及ばずそこまで至りませんでした…。
統計もRubyもRも、すべて今年になってから勉強を始めたので
どれもまだ道半ばですが、こうして中間報告をできてよかったです。
id:a-kuma3さん! ここまでできるようになりましたありがとうございます!

コメの後半はちょっとよくわからなかったのですが、
このURLに載っている範囲内のことでしたらご紹介くださいませ。

2014/08/18 12:06:05
id:takejin No.3

たけじん回答回数1486ベストアンサー獲得回数1922014/08/17 21:24:51

ポイント300pt

「その濁点は何なのであろうか。」
ふと、茂平は思った。目の前の机に書かれた図形を見てである。
「耳なのだろうか。耳の穴であれば一個であるな。このように二個あったら怖い。」
チョークで書かれた図形は、こすれば消えてしまう。茂平は左手で、叩くように消した。
「おや?もへじ君帰るの?」
茂平の両肩に手を掛け、ニヤリと笑うのは、後ろの席に陣取っている隆。その後ろには、龍二も、のそっと立っている。
「じゃあ、見送ってあげるよ。ほら、かばんをお持ちしました」
隆が差し出した茂平のカバンは、どこをどうやったのか、裏返っていた。中に入っていた教科書も、真ん中のページが外側になってしまっている。
「じゃあねぇ」
といいながら、龍二は茂平を教室から廊下へと押し出した。それになされるまま廊下に向かった茂平は、差し出された隆の足に引っかかる。そのまま茂平は、廊下に倒れこんだ。
「足元にも、気を付けてお帰りください」
笑いながら教室の奥へ消えていく隆と龍二。それを気にする様子もなく、茂平は立ち上がった。茂平は両手を打ち合わせて埃を落とすと、そのまま廊下を歩きだした。


f:id:takejin:20140816133853p:image
ある朝、茂平が登校すると、教室の黒板が「へのへのもへじ」で埋まっていた。
「この努力って、なにかほかのことに使えないのだろうか」
と茂平は思った。そして、黒板消しで右隅のへのへのもへじを消し始めた。
「おやぁ、ご自分をお消しになるんですかぁ?」
大きな声でこう言いながら、隆が入ってきた。そのあとに龍二も続く。
「書き換えるだけだよ。せっかくだから」
茂平はこう言い、へのへのもへじを書き換えた。
「へのへのもへの」
f:id:takejin:20140816134151p:image
顔の左下を覆っていた「じ」を消し、全体を大きな「の」でくるむように描いた。
「これが、へのへのもへじの原型といわれる「へのへのもへの」だ」
龍二がそれを見て言う。
「やっぱりへのへのもへですか。平野茂平さん、いやヘイノヘイノモヘイさん」
「へのへのもへい、へのへのもへい」
隆が囃し立てる。
それを半ば無視して、茂平はもう一つのへのへのもへじの口と鼻と濁点を消した。
そこを、書き換えると、次のへのへのもへじも書き換える。
f:id:takejin:20140816133854p:image
f:id:takejin:20140816133857p:image
それは、へのへのたかしとへのへのりゅうじだった。
「お、お前なぁ」
と掴みかかろうとする龍二をかわし、茂平はもう一つのへのへのもへじを書き換える。
それは、へのへのもへじではあった。が、猫でもあった。
f:id:takejin:20140816133856p:image
「かわいい。これ、へのへのもへじなの?」
クラス委員の涼子が、教室のうしろから駆け寄ってきた。
「ほんとだ、へのへのもへじって書いてある。かわいい」
「ええ、これがへのへのもへじなの?猫かわいい」
クラスの女子が駆け寄ってきて、茂平と隆の間に壁ができた。
涼子が茂平を見て言う。
「ほかにも知ってるの?」
茂平は軽く頷き、黒板の半分を消してしまう。
チョークを持ち直し、茂平は呟きながら黒板を埋めていく。
「つるさんはまるまるむし」
f:id:takejin:20140816133858p:image
「ねえ、これ知ってる?棒が一本あったとさ・・・
f:id:takejin:20140816133855p:image

いじめが無くなるのは、ほんのちょっとのきっかけなのだ。と、冷静に頭の中に刻み込む、茂平だった。

id:lionfan2

id:takejin

いつも小説風の面白い回答、ありがとうございます。お疲れ様です! へのへのもへじの画像、準備が大変だったと思います。今回は、id:takejin様をはじめ3名の回答を読んで、軍曹のように「この中からベストアンサーを選ばなければならない俺が可哀想だ!」と呻きながら、コメント文を書いておりました。

2014/08/17 22:07:42
id:takejin

画像はそれほど難しくはなかったんです。
書いてjから、公開しないように秘匿するので悩みましたね。
(フォトライフで、フォルダを非公開にするんですね。勉強になりました)

2014/08/17 23:06:35
  • id:sasada
    >>
    「日本人ナラミンナ描ケルノニ、
    <<
     これは絵心のない私への挑戦ですね。
     どうしよう、ミッ○ーマウスしか、書けそうにない。
     ・・・今回は自分との戦いですw
  • id:lionfan2
    id:sasada様、コメントありがとうございます。
    自分も絵はド下手で、ミッキーさえ描けないほどですが、このキャラは描けます! 大丈夫です。
  • id:shogo2469
    お久しぶりです。lionfan2さん。

    今回は参加したいですが、当日は無理そうですので、事前にポイントメールを送ろうと思うのですが、よろしいでしょうか。

    もしよければ、小説が完成次第で、送りますので、よろしくお願いします。
  • id:lionfan2
    id:shogo2469様、ありがとうございます。もちろんOKです。楽しみにしております。
    それでは締め切り後に、コメント欄に代理で発表させていただきます。
    (21:59までは書き込みませんので、ご自分で投稿されたい場合はどうぞ。その場合はメールでいただいた分は書き込みません)
  • id:grankoyan2
    前回はベストアンサーありがとうございました。
    今回もなんとなくわかったみたいです。
  • id:lionfan2
    id:grankoyan2様、ありがとうございます。楽しみにしております。
  • id:lionfan2
    ---------- 謎解き・説明解読クイズ・ニッポンの謎キャラ・解答編 ----------

    F吉は答えた。
    F吉「『てるてる坊主』かな? 簡単に描けるけど、国際的には無名だし、性別も年齢も性格も職業も、はっきりしない。かなり昔からあるし」
    J尼は首を振った。
    J尼「『テルテル坊主』トイウ、キャラクター名ニハ、意味ガアリマス。ソレニ『坊主』ナラ男性デショウ」
    D菜も答えた。
    D菜「絵描き歌の『コックさん』かなと思ったんだけど」
    J尼は否定した。
    J尼「職業、ハッキリ、シスギテマース!」

    J尼はB美を向いた。
    J尼「B美サン、答エハ、イカガデスカ?」
    B美は黙ってケチャップを手に取ると、自分のオムライスに描き始めた。
    F吉「B美、何やってるの?」
    D菜「オムライスに何を書いてるの?」

    B美はオムライスの表面に、7文字で人の顔を描いた。
    B美「『へのへのもへじ』ね」
    J尼はうれしそうに言った。
    J尼「ソレデ正解デス。B美サン、無敵デース!」

    D菜とF吉は感心した。
    D菜「確かに『へのへのもへじ』なら、日本人ならみんな描けるけど、国際的では全く無名だわ」
    F吉「性別も年齢も性格も職業も、ぜんぜんわからない。というか、そこらへんを適当にごまかしてるのが『へのへのもへじ』だよね。キャラクター名は無意味だけど、なぜそんな名前かは、そりゃ日本人なら誰でも説明できるよ!」

    B美は解説した。
    B美「『へのへのもへじ』は、歌川広重の浮世絵にも描かれているから、江戸時代の中期にはあったようね。。『ギリギリ! ジャパン・ガイド』には、なんて書いてあったの?」
    J尼は答えた。
    J尼「『ヘノヘノモヘジ』ハ、ニッポンノ伝統的ナ、アスキーアートデアル。カツテ『ヘノヘノモヘジ』ハ、イタズラ小僧ガ、近所ノ塀ニ落書キデ、三目並ベト共ニ描クモノデアッタ。シカシ現代デハ、イタズラ小僧ノ柿泥棒ト同様、ノスタルジーヲ感ジサセル物トナッテイル、ト書イテアリマシタ」

    みんなは楽しそうに笑って、オムライスを食べ始めた。

    -------- 謎解き・説明解読クイズ・ニッポンの謎キャラ・解答編・終わり --------
  • id:lionfan2
    id:shogo2469様

    すみません、ポイントメールなのですが、届いていないようですので、再送していただくか、コメント欄に直接、回答の記入をお願いできますか? 済みません。ポイントは送信いたします。
  • id:a-kuma3
    ノーマルサイズのオムライスに、ケチャップで「へのへのもへじ」を描くのは、地味に難しい、ということを参考までに申し添えておきます :-)
  • id:grankoyan2
    すっかり忘れてました。



    F吉「ピカチュウは誰でも書けるけど、簡単じゃないしね」

    http://f.hatena.ne.jp/grankoyan2/20140818131243

    J尼「ソレ、ピカチュウ違イマス!!」

    D菜「伝説のポケモン、ピカチュウの進化系のピカゲルゲじゃん!!」

    F吉「あっ、そうなんだ、あんまり詳しくなくって……」

    D菜「でも、日本人じゃなくっても『ピカチュウ』は有名だしね。
     そっちの線かな。ドラえもんなんかは絵描き歌があるから誰でも書けるっちゃ描けるし」

    B美「これを見ても、それを言える?」

    (画像URLは自主規制)

    J尼「B美サンモ絵心ヲ、何処カニ置キ忘レテマース!!」

    B美「あたしの絵はともかくとして、国際的には無名とか、謎多きキャラクターというのが、ドラえもんにしても、ピカチュウにしても、満たされていないわね」

    F吉「じゃあ、B美はなんだかわかるっていうの?」

    B美「日本人なら誰でも書けるっていうのは『描ける』じゃなくて文字通り『書ける』ってことなのよ」

    D菜「どういうこと? 絵じゃないってこと? キャラクターなのに?」

    B美「ほら、この歌、知ってるでしょ?
     ♪
     へがひとつあったとさ、となりにもへがあったとさ。
     のがふたりでやってきて~
     もとへとじで、出来上がり~ ハっ!」

    http://f.hatena.ne.jp/grankoyan2/20140818132457
    (頑張ってゴルゴ13にしようとしたら無理でした)

    F吉「……」
    D菜「……」
    J尼「せ、正解デース!!」

     あと、ハマムラさんは、探せばプロフィール出てきそう。
    http://hamamura-gr.com/
  • id:takejin
    湘南には、こんな店ののれんもあります。
    http://gelax.tumblr.com/post/35185526824/moji-3-via-chrissam42

    顔でも、人でもないんだけどね。
  • id:lionfan2
    id:grankoyan2様、おみごとです。ポイントお送りいたします。
    id:takejin様、了解です。twitterやtumblr界隈の情報に詳しいですね!!
  • id:takejin
    ふなぜんは、近所に住んで居たので、知ってたんです。近所では、有名な暖簾でした。
  • id:shogo2469
    すみません。送ったのは没です。
    後に書き直しを出そうと思います。
  • id:lionfan2
    id:shogo2469様

    了解です。それでは削除しておきます。

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