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Twitter上に広がる寝坊市場について

 

お疲れ様です。高橋です。

遅刻の言い訳アプリ 初週DL数

2/26頃にリリースした「遅刻の言い訳」アプリですが、お小遣いの都合上プロモーションを行っていないため、今現在のダウンロード数は4です。

ewake0

能動的にDLを促す行動を取っていないので、当然といえば当然ですが、このままでは折角絵を書いてくれた人に申し訳が立ちません。

寝坊市場はどの程度のものなのか

「寝坊」というツイートはどのように時系列推移しているのかYahooリアルタイムで確認します。

直近24時間

ewake5午前7時~8時に掛けて、大きな山がある事がわかります。寝坊人口は朝7時~8時に掛けて急激に増加する事がわかります。

直近7日間

ewake6

毎日コンスタントに5,000件の「寝坊」が発生しています。意外な事に、平日よりも土日に寝坊をつぶやく人のほうが若干多い事がわかります。平日の仕事に遅刻する寝坊よりも、休日遊べる時間を寝坊によって無駄に消費してしまう事の嘆きバイアスがかかっているものと思われます

直近30日間

ewake7

とはいえ、土日の山は微々たるもので、毎日20,000~28,000件、平均24,000件/dayの寝坊が発生しています。

Androidのシェア

下記は、techcrunchというサイトに掲載されている2014年末の国別OSシェア情報です。

これによると、日本に於けるAndroidシェアは38.3%であるため、24,000人 * 0.383 = 9,192人/dayが、本アプリ対象者である「Androidを持っていて「寝坊なう」的な事をわざわざTweetする」人数であると推測します。

年齢層での内訳

ガイアックスソーシャルメディアラボで公開している【2015年保存版】ソーシャルメディアのデータまとめ一覧に、Twitterに関する年代別利用状況が載っています。

遅刻の言い訳を考えないといけない年齢層は18歳~39歳と推測します。40以上の人は自分自身が遅刻の報告を受ける立場になっている率が高いと思われるし、そもそも、40代で寝坊した時に「寝坊なう」とかTweetする人は対象にしたくありません

また、2015/1/27にニールセンが出した年齢層別SNSシェアを見ると、下記のような感じ。

これを見ると20代以下のTwitter利用者が比較的多い事がわかりますし、上のほうのグラフと大体近似してます。

ほぼ毎日/時々閲覧投稿する年代層別の割合は下記の通りとなり・・・

18~24 47.30%
25~29 26.20%
30~39 21.70%
40~49 16.20%
50~59 8.70%
60~69 7.20%

これを100%基準に直すと下記の通りとなり・・・

18~24 37%
25~29 21%
30~39 17%
40~49 13%
50~59 7%
60~69 6%

さらに先ほど試算したAndroidユーザの寝坊人口/day = 9,192人に掛け算すると、

18~24 3,415人
25~29 1,892人
30~39 1,567人
40~49 1,170人
50~59 628人
60~69 520人

となり、本アプリ対象者である~39歳人口は最終的に6,874人/dayとなります。

自動リプライ機能

Twitter自動リプライ機能は、こうした毎日平均2万4千人の寝坊をしてしまった人に対し、遅刻の言い訳を自動生成してリプライし、あわよくばアプリへの誘導短縮URLを踏んでもらおうという魂胆です。

本当なら上記で試算した6,874人に対してリプライしたいのですが、Tweet文言による年齢推定及びAndroid所持有無推定を行う等、技術的に厳しいので、全量Tweetを対象にします。

一番の寝坊ピーク時である7時〜8時台は毎分稼働させ、それ以外の時間帯については稼働させない事とします。

仕組みの全体像

仕組みの全体図は大体前回書いた下記の図の通りです。

2015022106

専用Twitterアカウント

普段使いのアカウントが炎上してしまうと困るので、専用アカウントを作って、そこから色々仕掛けることにします。

ewake01

新しく作った遅刻の言い訳専用アカウントを、Twitterアプリ化し、TwitterAPIをコールするのに必要な各種API KEYを取得します。

ewake02

サーバサイド言語からTwitterAPIで自動的にTweetするサンプルはググるとそこら中に腐る程落ちているので、詳細の説明は省きます。TwitterAPIはOAuthという認証形式を使っていますが、OAuth認証を適切に実装すると、下記のような認証画面が出てきます。

ewake03

そして、実際にTwitterAPIを使ってデータを取得するサンプルを動かし、下記のように正常動作が確認出来ました。

ewake04

すんなりと問題なくTwitterAPIをAWSから叩くことが出来たので、当初の目的通り「寝坊」をタイムライン検索&@アカウントに自動的にreplyする仕組みを次回実装します。

以上、よろしくお願い致します。

 - アプリ開発

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