VOYAGE GROUP　エンジニアブログ : Happy Scaning(2): 島本和彦漫画の「濃度」の研究

こんにちは, 株式会社ECナビシステム本部の春山(@haruyama)です.

前回の記事「Happy Scaning(1): 「濃い」漫画「薄い」漫画」で予告したように, 島本和彦(@simakazu)先生の漫画の濃度の研究をします. 「濃度」とは, 漫画をPDFにしたときのファイルサイズ/ページ数のことです. 詳細は前回の記事をご覧下さい.

「濃度」を比較する島本和彦漫画

今回は以下の島本漫画を対象とします.

炎の転校生: 小学館文庫. 「心に棚を作れ」は名言. 他人のコードをレビューするときには常に心の中でつぶやいています.
燃えるV: MF文庫
仮面ボクサー: リュウ・コミックス
逆境ナイン: サンデーGXコミックス
燃えよペン: サンデーGXコミックス
ワンダービット: MF文庫. ログインを読んでいて第12話に感動したことを覚えています. 「正義の怒りが爆発した!!!!」
無謀キャプテン: リュウ・コミックス
卓球社長: ビッグコミックス. 弊社は会社に卓球台がありますよ.
スカルマン: MF文庫
吼えろペン: サンデーGXコミックス
ゲキトウ: リュウ・コミックス
新吼えろペン: サンデーGXコミックス
アオイホノオ: ヤングサンデーコミックス, 少年サンデーコミックススペシャル. いま一番先が楽しみな漫画です.
アスカ@未来系: サンデーGXコミックス

注: 島本先生以外の作品が含まれていたりあとがきやあとがきまんがが含まれている本もありますが, 島本先生の当時の漫画だけ抜き出して解析するのは面倒なのでやっていません. 厳密な解析ではないことをお断りしておきます.

Rを用いた島本漫画の「発表年」と「濃度」の関係

今回もCSVデータ()を用意しました. Rで島本漫画の「発表年」と「濃度」の関係を解析していきます.

散布図の作成(1冊単位)

まずは1冊単位で散布図を書いてみます.

> titles <- read.csv("mangapdf_simamoto_20100903.csv", header=T)
> head(titles)
      タイトル   シリーズ ページ数   サイズ      濃度 発表年
      1    燃えるV_1    燃えるV      318 38968411 119.67009   1986
      2    燃えるV_2    燃えるV      300 37353253 121.59262   1986
      3    燃えるV_3    燃えるV      322 39400631 119.49434   1986
      4   燃えよペン 燃えよペン      256 54833637 209.17373   1990
      5 炎の転校生_1 炎の転校生      352 31075035  86.21226   1983
      6 炎の転校生_2 炎の転校生      351 28646951  79.70239   1983
> attach(titles)
> plot(発表年,濃度, type="n", xlim=c(1980,2015))
> text(発表年, 濃度, タイトル)
> detach(titles)

散布図の作成(シリーズ単位)

1冊単位だとごちゃごちゃしているので, シリーズごとに平均をとって散布図を書いてみます.

> series <- data.frame(cbind(tapply(titles$発表年, titles$シリーズ, mean), tapply(titles$濃度, titles$シリーズ, mean))) 
> series
                 発表年      濃度
                 アオイホノオ   2008.500 222.38068
                 アスカ@未来系  2009.333 279.77622
                 ゲキトウ       2004.000 268.72471
                 スカルマン     1999.200 169.88056
                 ワンダービット 1992.000 147.18995
                 炎の転校生     1984.000  95.18908
                 仮面ボクサー   1988.000 186.40856
                 逆境ナイン     1990.333 184.23147
                 新吼えろペン   2006.182 217.06700
                 卓球社長       1997.000 217.79991
                 燃えよペン     1990.000 209.17373
                 燃えるV        1986.000 120.25235
                 無謀キャプテン 1992.500 175.62237
                 吼えろペン     2002.154 229.93902
> colnames(series) <- c("発表年", "濃度")
> attach(series)
> plot(発表年,濃度, type="n", xlim=c(1980,2015))
> text(発表年, 濃度, rownames(series), cex=2.5)
> detach(series)

回帰分析

だいたい「発表年」と「濃度」に線形な関係がありそうなので分析してみます. タイトルごとの「発表年」と「濃度」について回帰分析を行ないます.

> attach(titles)
> summary(lm(濃度~発表年))

Call:
lm(formula = 濃度 ~ 発表年)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -51.184 -20.481  -2.988  20.218  57.185 

    Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
                  (Intercept) -9924.4382   860.2566  -11.54   <2e-16 ***
                  発表年          5.0635     0.4305   11.76   <2e-16 ***
                  ---
                  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

                  Residual standard error: 28.49 on 59 degrees of freedom
                  Multiple R-squared: 0.701,    Adjusted R-squared: 0.6959 
                  F-statistic: 138.3 on 1 and 59 DF,  p-value: < 2.2e-16 

> abline(lm(濃度~発表年))
> detach(titles)