#振り返りnote｜自分のnoteを4軸でタイプ診断してみた

フォローありがとうございます

気づいたら、フォロワーが100人になっていた。

noteを書き始めたのが3月28日、もうすぐ1ヶ月ですね。フォロワー数はあまり気にしていなかったけど、100という数字を見ると、やっぱりうれしい。それだけの人が見てくれてるってことだからね。本当に感謝しています。

わたしに、興味を持ってくれてありがとう。

開始10日の分析はやったけど、そういえば20日目はやってなかった。

毎日数字を眺めてはいるけど、3週間分をまとめて見たら違う景色が見えるかもしれないと思って、自分のデータでちゃんと分析をしてみることにしました。

まず、数字の全体サマリーから

基準日は2026年4月20日、noteをスタートしてから24日経過した時点のスナップショット。手元のデータでざっくり集計してみたら、こんな結果になっていました。

1日1本以上書いている計算になっていて、自分でも正直ちょっと驚いています。意識して毎日やっているわけではなくて、書きたいから書いている、という感じで続いてきましたね。投稿時間を見ると朝5時〜11時の投稿が全体の68%で、昼や夜はほとんどなし。完全に生活リズムのままで、朝起きて書いて、出勤前に投稿するのが定着している状態です。

スキのTOP5を見ると、1位は「はじめての100円をめざして」の81スキ。これはnote開始の宣言文だったから、応援が集まったんだと思います。2位以降はスキ30前後で落ち着いていて、テーマを絞ったエッセイが並んでますね。

平均スキ16.2という数字は、始めたばかりのクリエイターとしては本当にありがたい。応援してくれて、ありがとうございます。

文字数とスキの関係

次に気になったのが「文字数とスキの関係」。長く書いたほうが増えるのか、短いほうが増えるのか、という疑問です。結果から言うと、ピアソン相関は-0.110という値でした。この相関というのは、-1～+1の範囲で、0に近いほど無関係、絶対値が大きいほど強い関係があるという読み方をします。-0.110はほぼ0、つまり「文字数とスキ」にははっきりした関係がない、という結論です。これは先日の分析結果と同じ。

レンジ別に見ると、500～999字の平均スキが21.5、2,000～2,499字が16.7、3,000字超が9.0。短いほうが少し高いけど、強いパターンとは呼べません。これはあくまで自分の記事での話なので、他の方だと変わってくるかもしれません。

正直、もうちょっと相関が出るかと思ってたのに、出なかったですね。じゃあ何がスキを決めているのか。中身のどこで心が動くのか、少し覗きたくなってきます。ということで、ここで別の「分析モード」が発動してしまう。

あーなんか始めちゃったよ。このひと。

文体のタイプを診断してみる！

はい。ということで「形態素解析」というやり方になります。
かんたんに言うと、文章を細かく砕いてあれやこれやすると、文体の特徴がわかるというものです。今回は自分の記事を4つの軸で表してみましょう。

LF,IE,TJ,SNなどの記号はオリジナルなので、あまり気にしない。

文書タイプの各スコアは-1～+1の範囲で、0が真ん中で両側バランス、±0.5を超えるとその方向に強い偏りがある、という見方です。

内省と物語の2軸が強く出ていて、論理と仮説は中程度。つまり、わたしは「内省しながら時系列で物語るタイプ」に分類されるらしい。

文章のどこが特徴的か見てみる

自分の密度を見ると、論理語10.4・感情語5.2、一人称7.0・二人称1.2、仮説語5.8・断定語1.7、時系列8.8・命題1.3という結果が出ました。

一人称の密度が二人称の5倍以上、というのは、わたしは読者に語りかけるより、「自分の内側を見ている時間のほうが圧倒的に長い」タイプ。

時系列マーカーは命題マーカーの6倍以上で、「まず」「次に」で進めるタイプで、「よって」「結論として」とはあまり言わないタイプらしい。これはロジックジャンプしてないのでいい傾向かな。

言われてみれば、なんとなくそうだな、と思いました。これおもしろいかも？書いてきたクセを数字で見せられると、すわりのいい感覚があります。

総合的にまとめると「論理的だけど時系列で語る仮説者、実験記事向き」あ、はい。そうでしょうね。自分でもそうだろうなと思ってましたので納得です。

ここまでやってみて

数字の全体サマリー、文字数との相関、文体タイプ診断。この3つを並べてみると、自分がどういう風に書いてきたのかが、すごくクリアに見えました。言葉にできていなかった書き方のクセが、ちゃんと数字に出ています。

これが、データ分析のおもしろさ。

このnote記事診断、手法をもうちょっと整理したら、他の方にも使ってもらえたらいいかもしれません。ただ、もう少しできることがあるんじゃないかとも思うから、自分のデータで研究してからにしようかな。

次は1ヶ月時点でまた計測しましょう。

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