noteのタグ3,737個をコネコネして、自分の「橋タグ」を見つけた話｜おはようカノジョ #66
noteの記事についてるハッシュタグって、友達グループみたいなものだと思う。
同じ記事に一緒についてるタグは仲良し。「#AIイラスト」と「#生成AI」はいつも一緒にいる。「#個人開発」と「#エンジニア」もよくつるんでる。
じゃあ、何百本もの記事を調べたら、タグの「友達の地図」が描けるんじゃないか。
きっかけ
KITAcoreさんの記事（#251）で「タグの媒介中心性」という概念を知った。1万件のタグをネットワーク分析して、どのタグがどのグループに属しているか、どのタグがグループ同士を繋いでいるかを可視化する、という話。
これを読んで「自分のタグ選びって、感覚でやってるな」と気づいた。
毎記事に固定で入れている8個のタグ。
#生成AI #AIイラスト #プログラミング
#個人開発 #開発日記 #記録 #実体験 #朝活このうち、どれが本当に機能しているのか？ どれが読者を連れてきてくれていて、どれがただ置いてあるだけなのか？
データで確かめたくなった。
やったこと
①データ集め
noteの記事検索APIを使って、「#AIイラスト」「#生成AI」「#個人開発」などのタグがついた記事を収集。各記事についているタグ一覧を取得して、「どのタグとどのタグが同じ記事に同居しているか」という共起ペアを蓄積した。
GitHub Actionsで毎日自動収集する仕組みにして、6日分（2/8〜2/13）で734記事、3,737個のユニークタグ、229,842の共起ペアが集まった。
②ネットワーク分析
集まった共起ペアからタグのネットワークを構築。Pythonのnetworkxライブラリを使って、以下を算出した。
コミュニティ検出（Louvain法）：タグのグループ分け
媒介中心性：あるタグが、異なるグループ同士の最短経路上にどれだけ現れるか
橋比率（独自指標）：媒介中心性 ÷ 次数中心性。「繋がりの数のわりに、グループ間を橋渡しする役割が大きい」ことを示す
見えた地図
色がクラスタ、金色リングが自分の固定タグ、
緑が橋タグ候補。
タグは大きく10個ほどのクラスタに分かれた。
AI技術系：#生成AI、#AI、#ChatGPT、#AIとやってみた
AIイラスト系：#AIイラスト、#AI画像生成、#画像生成AI、#毎日更新
開発者系：#個人開発、#エンジニア、#アプリ開発
日記・エッセイ系：#エッセイ、#日記、#音楽、#小説
AIニュース系：#OpenAI、#AI最新情報
自分の固定タグは、このうち3つのクラスタにまたがっていた。
固定タグの成績表
ここからが本題。8個の固定タグを分析にかけたら、役割がはっきり分かれた。
#個人開発 ：橋タグだった
橋比率0.30でクラスタ外トップクラス。
開発者クラスタとAI技術系クラスタの間に立って、両方の界隈を繋いでいる。
初回分析（386記事）では0.42、データを3倍に増やしても0.30。構造的に本物の橋だと言えそうだ。
次数2,600超 / 1,500超。大量のタグと繋がっている、いわばグループの中心。リーチの土台としては機能しているけど、新しい界隈に連れて行ってくれるタグではない。
#朝活 ：埋もれていた
橋比率0.01。AIイラスト系クラスタの中に埋もれていて、橋としてはまったく機能していなかった。外す理由はないけど、新しい読者を連れてきてくれるタグではない。
3,737タグの中にも低頻度でしか現れなかった。差別化にはなるけど、検索やレコメンドの導線としては弱い可能性がある。
橋タグ候補
固定タグは現状維持。#個人開発が橋として機能していることが確認できたので、外す理由がない。
加えて、記事の内容に合わせて使える「橋タグ候補」も見つかった。データ規模の拡大で順位が変わったものもある。
安定して強い橋タグ
橋比率が高いほど、少ない繋がりで異なる界隈を繋いでいる。
新しく見つかった橋タグ
おはようカノジョとの相性が良いものが多い。
下がったタグ
#振り返りnote：前回0.14 → 今回0.04。大幅に低下した。コミュニティ内で閉じてきた可能性がある。ミニログ回に付けていたけど、優先度を下げる。
データを増やして変わったこと、変わらなかったこと
386記事（2日分）→ 734記事（6日分）に増やして、構造が安定したものと動いたものがある。
変わらなかったもの：
#個人開発は橋タグ（0.42→0.30、下がったが依然トップクラス）
#朝活は埋もれたまま
クラスタ構造は10個前後で安定
#失敗から学ぶは最強の橋タグ（0.24→0.27）
変わったもの：
#振り返りnoteが大幅に低下（0.14→0.04）
#AI活用が上昇（0.05→0.09）
#おはよう、#観察、#継続は力なりが新しく橋として浮上
データが増えても崩れない構造は信頼できる。逆に、少ないデータで高く出ていたものは、たまたまだった可能性がある。
学んだこと
感覚で「なんとなく」付けていたタグに、データで答え合わせができた。
「#個人開発」は続けてよかった。「#朝活」は期待したほどの橋ではなかった。「#振り返りnote」は一時的な橋だった。
タグネットワーク分析は、やること自体は地味（APIでデータ集めて、グラフ作って、中心性を計算するだけ）。でも「自分のタグが、どの界隈のどこに立っているか」が見えるようになるのは、毎日記事を書いている身としてはかなり心強い。
データは引き続き蓄積中。もう少し溜まったら、また地図を描いてみる。
この記事は以下の共同マガジンに参加しています。
【むぎ屋】note×AI活用推進マガジン
AIを活用した記事作成やリサーチなど、AI×noteの実践を共有するマガジン。
👉「おはようカノジョ」は @ohayo_kanojo で毎朝7:30に投稿しています
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