隠れフォロバさんを探せ⑧ – 30日間つづけた結果

フォロワー数70人から始めた本プロジェクトですが、
30日で277人までフォローが増えました。
フォロー数89人から723人%。

フォローに対するフォロバ率は28.2%というところです。
途中経過についてご説明します。

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隠れフォロバさんを探せ⑦ – 機械学習編

今回はツイッターでフォローバックしてくれるかどうかを
AIを使って予測してみようと思います。

正確には機械学習・ロジスティック回帰です。

単回帰分析や重回帰分析は販売の台数予測など数値の予測向きです。
今回はフォローを返してくれるかどうかを予測しますので
セオリー通りロジスティック回帰でいきます。

前回まではヒストグラムを使ってノットフォロバさん絞り込んでいきました。
おそらくある程度のフォロバ率を達成できることでしょう。

しかし、正直どこまで行っても50%は超えないと思います。
そこで機械学習に頼ってしまおうというのが今回の趣旨です。

さて、そんなおいしい話があるのか?
では、やっていきます。

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隠れフォロバさんを探せ⑥ – 勝手にフォローさんは何者?

前回、僕の理論によるとフォロバ率50%近くまで行くんじゃないかな?
まぁ、フォロワー数に興味はないけどね。
という記事を書きましたがあまり結果が芳しくありません。いやぁ。。。
フォロワーめっちゃほしいです。ハイ。

まだサンプル数が3日分なので10日ほどデータを集めてから
前回のフィルタの結論を出したいと思います。
・・・と、言って何とか自分を保つ。

で、ネタが無いので脱線分析。
実は前々から気になっていたんですよね。
フォローしていないのにフォローしてくれた人の存在が。
一体何者なのでしょうか。ちょっと調べてみます。

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隠れフォロバさんを探せ⑤ – ノットフォロバさんの除外

相変わらずTwitterでフォロバさん(フォローしたらフォローを返してくれる人)を探しています。
フォロバ率を上げるため今回は最終ツイート日を用いて検証してみようと思います。

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隠れフォロバさんを探せ④ – 深堀り調査(データ分析)

前回の検証で、
フォロー数/フォロワー数×100が98%~102%(以下FF比)の人限定ですが
フォロバ率はおよそ26%ということがわかりました。

この26%を向上させていくためもう少し情報を見て行きます。

  • 僕がフォローしフォローバックしてくれた人
  • 僕がフォローしたけどフォローバックしてくれなかった人

の順で行きます。

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隠れフォロバさんを探せ③ – 20日間実施した結果

Twitterのフォローバック率の検証を始めて約20日が経過しました。
途中経過をご報告します。

途中、手動でのフォローをやめ自動フォローに切り替えました。
恐れていたアカウントロックもなさそうなのでまだイケそうです。

20日間の状況とデータの外観についてご説明します。
ご興味のある方のみどうぞ。

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隠れフォロバさんを探せ② – 10日間実施した結果

フォロワーが欲しい。
この利己的な欲求を満たすため、
僕はここ数日色んな人をフォローし続けています。

やり方は単純でフォロー数とフォロワー数の割合が98%~102%を順にフォロー。
フォローされたらフォローをお返しする善良なみなさまの博愛精神を悪用する手法です。

徐々にフォロワー数などどうでも良くなってきているのですが、
想定していたよりフォローバック率が悪くやっきになっています。

途中経過ですがこれまでの内容をご報告します。

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共感という感情

自分の見ている自分と他人が見ている自分に乖離があるほど人は不満を感じると、
とあるコンサルタントがおっしゃっていました。
その後、そのコンサルはこう続けました。

君は若い頃の私によく似ている、と。

きっと殺し文句なのでしょうね。
成功している人からこのセリフを言われると嫌な気がしません。

一方で下に見ている人からこのセリフを言われると、
何を言ってるんだか
になります。

僕は同じセリフを複数名から頂いています。

今日は共感について語ってみます。

Real-ESRGANを使って写真をキレイにする

僕のページは記事の内容と全く関係のない猫の画像よく使います。
ウチの飼い猫「こげ」でかわいすぎることに議論の余地はありません。
しかしながら一つ悩みがあります。

画質が粗い

昨今のインスタをはじめとする映え社会のおかげで目が肥えてきました。
粗い写真ってぶっちゃけちょっと不快。

そもそも「かわいい」を「不快」な気分で愛でるのはいかがなものか。

そこで本題。

PythonのGitHubリポジトリランキングを見てたら
僕の悩みを解消してくれそうなのがあったので使ってみます。

Real-ESRGANリポジトリ