1ツイートあたりのフォロワー数が多い人ランキング in Japan

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先日、とある有名人のツイートを目にしました。

それでその方のフォロワー数を見たら、以前見たときよりも滅茶苦茶増えていました。それでいて、ツイートした数は、それほど多くはありませんでした。

それで、ふと思いました。「1ツイートあたりのフォロワー数が多いのは誰なんだろう？」と。

現在日本のフォロワー数が多いアカウントは、以下のようになっています。

Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング

Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング

現在は、単にフォロワー数が多い順番ですが、これらフォロワー数が多い人上位1000人分のデータを取得して、「1ツイートあたりのフォロワー数」が多い順番に並べ替えたら、どうなるか、気になったので試しに調べてみました。

よくプロ野球などで年俸の高いピッチャーなどが「試合で投げた一球あたりの金額」とかをテレビで言われていますが、それのツイッター版みたいなものです。

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1ツイートあたりのフォロワー数

それで、以下の条件で調べてみました。

  • 上記は、2016年1月時点のランキング
  • 1ツイートあたりのフォロワー数は四捨五入
  • フォロワー数上位1000人のデータのみを利用し全データを調べたわけではない
  • フォローとフォローバックによりフォロワー数が多いだけのアカウントは排除
  • 不正によりフォロワー数が多いアカウントはそのまま（わからんので）

で、その上位ランキングが以下です。

上位は、「なるほどなあ」という結果なのですが、結構全く知らない人もいます。

中には、「なんでこのアカウントはこんなにフォロワー数が多いの？大したことをツイートしているわけでもないし、名前で検索してもほとんど情報が出てこないし。」なんてアカウントもありますが、ここらへんは後でまた調べてみようと思います。

データを調べた手順

一応、データを調べた手順も書いておきます。

データの取得

まずは、Import.ioというスクレイピングツールでTwitter日本 フォロワー数 総合ランキングから1000人分のデータを取得。

URLを入力するだけ！コンテンツをスクレイピングしてデータ化してくれる無料ツール「import.io」
現在、無料版は利用できなくなっているようです。 以前、スクレイピングツールとしてChrome拡張を紹介しました。 この「...
nelog.jp
2016-10-07 17:19

エクセルで計算と並び替え

データはCSVで取得できるので、エクセルで開いて計算をし、「1ツイートあたりのフォロワー数」順に並べ替えます。

計算したExcelデータ

RubyでCSVデータをテーブルに出力

最後に、Rubyで以下のようなコードを書いて、HTML用に出力します。

# encoding:UTF-8 
require 'csv' 
num = 0
puts '<table class="twitter_follower">'
 puts '<tr>'
puts "<th>順位</th><th>フォロワー<br>数順位</th><th>アイコン</th><th>名前</th><th>フォロー</th><th>フォロワー</th><th>ツイート</th><th>1ツイート<br>あたりの<br>フォロワー</th>"
 puts '</tr>'
CSV.foreach('follower.csv') do |l| 
  next if l[17].to_i < (l[16].to_i + 10000)#相互フォローでフォロワーが多い人を排除
  num += 1 
  puts '<tr>'
  puts "<td class=\"tnum\">" + num.to_s + "</td>" + #順位
       "<td class=\"tnum\">" + l[1] + "</td>" + #以前の順位
       "<td class=\"ticon\"><img src=\"#{l[5]}\" alt=\"#{l[11]}\"></td>" + #画像
       "<td class=\"tname\"><a href=\"https://twitter.com/#{l[11].gsub('@', '')}\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\">" + l[8] + "</a></td>" + #名前
       "<td class=\"tnum\">" + l[16].gsub(/(\d)(?=(\d{3})+(?!\d))/, '\1,') + "</td>" + #フォロー数
       "<td class=\"tnum\">" + l[17].gsub(/(\d)(?=(\d{3})+(?!\d))/, '\1,') + "</td>" + #フォロワー数
       "<td class=\"tnum\">" + l[18].gsub(/(\d)(?=(\d{3})+(?!\d))/, '\1,') + "</td>" + #ツイート数
       "<td class=\"tnum tnumb\">" + l[20].gsub(/(\d)(?=(\d{3})+(?!\d))/, '\1,') + "</td>"   #1ツイートあたりのフォロワー数
  puts '</tr>'
end
puts '</table>'

※動作保証はしません

まとめ

というわけで、今回ちょっとふとしたことから「大してツイートをしてないのにフォロワー数が多い人」ランキングを調べてみました。

当然ながら、バックボーンが大きければ大きいほど、ツイートなどほとんどせずともフォロワー数が増える傾向にあります。有名な人、有名な作品、有名なサービスとかはそうですね。

ただ、有名であっても、Twitterが好きでツイートをしまくっている方は、どうしてもランキングが下がってしまいます。

今回、ふと思いついてデータを調べてまとめただけなので、特に順位を見てみたかった以外に意味はないのですが、とりあえずせっかく調べたので、載せておこうと思います。