仮説を立てるということ。あるいは気づくということ。状況から仮説を立てて結果を分析することは結構あっても、ある程度の結果から仮説を見つけて改めて状況を分析し直すというフローは案外むずかしいんじゃないかなと思います。
漫然とTwitterのタイムラインを眺めて、興味深い法則に気がついた。
それは、500人以上フォロワーのいるユーザーの大半は、「フォロワー数 / 被リスト数」がおよそ10という値になる。ということだ。
fladdict – Twitterのフォロワーに関する10:1の法則、メモ
この法則の「10:1」が正しいのかはさておき、Twitterの「フォロワー数」と「被リスト数」の割合に法則性があるのではないかと気がつくところがうらやましくもあります。細かいことを言えば、「被リスト数」はユニークではないので(同じ人から複数のリストに入れられることもある)、「フォロワー数<被リスト数」になる可能性も物理的にはあるのですが、それを「フォロワー数500人以上」とフォロワー数の母数をある程度確保することで、回避しているのだろうな、と。
とまれ、「指数」として非常におもしろいと思います。
それでも、Twitterのフォロワー数が1,000人の人と10,000人の人では、同じ指数でもまた意味やニュアンスが異なってきますよね、きっと。フォロワー数が10,000人のように大人数になると、この指数は下がってくるのでは?(リストの機能をよく知らないユーザーが多くなってくるでしょうから)。
僕は、フォロワー数が866、被リスト数が145なので、指数は約「6」でした。えーっと、「ある業界の権威とかご意見番」って、そんな恐ろしい…。しがないフリーランスなのですが…。でもなぜか被リストは多いよなと感じてました。全然僕からはフォローしてなくて恐縮なのですが。