Dev.to であなたを本当にフォローしているのは誰ですか?視聴者を分析するためのガイド

私がこの投稿を書いている理由は、私たちの多くが深く考えていない Dev.to の側面、つまりフォロワーに光を当てるためです。私たちはコンテンツの作成に多大な労力を費やし、それが読者の共感を呼び、コミュニティを構築することを願っていますが、実際にあなたをフォローしているのは誰なのか疑問に思ったことはありますか?

この記事では、Dev.to のフォロワーを分析するために私が行った手順と、その結果わかったことを共有します。その過程で、いくつかの驚くべきパターンに気づくかもしれません。これらのフォロワーの一部が本物であるかどうか疑問に思うものです。その中に「ボットのような」活動が存在する可能性はあるでしょうか?非難するつもりはありませんが、検討する価値はあります。代わりに、自分のフォロワー データを詳しく調べて、自分自身で発見をすることをお勧めしたいと思います。

視聴者を分析する理由

Dev.to の著者が自分のフォロワーを見て、次のような疑問を抱くことがよくあります: 彼らは誰ですか?彼らはエンゲージしていますか? 残念ながら、このプラットフォームでは、フォロワーのアクティビティやエンゲージメントについてはあまり洞察が得られません。これが、私が分析用のカスタム Jupyter ノートブック を作成するきっかけとなったもので、私はこれを Dev.to Audience Analyzer と呼んでいます。このノートブックは、フォロワーに関するデータを抽出して分析するのに役立ち、プラットフォームではすぐには表示されない洞察を明らかにします。

このツールを使用すると、アクティビティ、プロフィールの完成度、その他のパタ​​ーンに基づいてフォロワーを分類できます。そして、言っておきますが、調査結果の中には…普通ではないものもありました。まさか見つけられるとは思っていませんでしたが、ここにありました！私がこれにどのようにアプローチしたかを見てみましょう。

フォロワーについて学べること

Dev.to の視聴者を分析する場合、Dev.to の API と軽い Web スクレイピングを使用して、かなりの量の情報を収集できます。さまざまなソースからのデータをつなぎ合わせることで、フォロワーのエンゲージメントとアクティビティのレベルをより明確に把握できます。

Forem API 経由で記事とフォロワーを取得する

Forem API は、記事やフォロワーを含むいくつかの Dev.to エンティティへのアクセスを提供します。

• 記事: タイトル、タグ、公開日、エンゲージメント統計などの詳細を含む独自の公開記事を取得できます。この情報は、API エンドポイント getUserArticles.

経由で入手できます。

• フォロワー: フォロワーのリストを取得し、ユーザー名、ユーザー ID、プロフィール画像、フォローした日付などの詳細を確認できます。この情報には、getUserFollowers エンドポイントを介してアクセスできます。

API によって返されるフォロワー データの例は次のとおりです。

{<br>
  "type_of": "user_follower",<br>
  "id": 72,<br>
  "created_at": "2023-04-14T14:45:36Z",<br>
  "user_id": 1375,<br>
  "name": "Taylor \"Chrystal\" \:/ Pfannerstill",<br>
  "path": "/username435",<br>
  "username": "username435",<br>
  "profile_image": "/uploads/user/profile_image/1375/11fa0607-0d22-4c3c-b339-490ff1e25e8d.jpeg"<br>
}<br>

フォロワーのプロフィールを調べて追加の洞察を得る

フォロワーのユーザー名または ID を取得したら、API の v0 バージョンの getUser エンドポイントを使用して、より詳細なプロフィール情報を取得できます。これには、プロフィール、所在地、GitHub リンク、その他の公開プロフィールの詳細が含まれるため、プロフィールの完全性を評価できます。

エンゲージメント指標のプロファイル ページをスクレイピングする

API 経由で利用できるデータに加えて、パブリック プロファイルをスクレイピングして、さらに多くの指標を明らかにすることもできます。たとえば、私やあなた自身のプロフィール ページを見ると、API では入手できない追加情報が表示されます。

• バッジ: ユーザーが獲得したバッジを表示します。これは、アクティビティとエンゲージメントを示すことができます。

• 統計: 公開された投稿の数、書き込まれたコメント、フォローされたタグなどを表示します。

• 最近のアクティビティ: 最新の投稿またはコメントが表示され、エンゲージメント レベルに関する詳細なコンテキストが提供されます。

API とプロフィール ページからのデータを結合した結果、分析用の 2 つの主要なデータセットが完成しました。 1 つのデータセットは私の記事をカバーしており、タイトル、created_at、public_reactions_count などの詳細が含まれています。もう 1 つは私のフォロワーに関するもので、ユーザー名や場所から、article_count、comments_count などの指標、さらには獲得したバッジに至るまで、あらゆるものが含まれます。フォロワー データセットには、created_at 列とjoined_at 列の両方が含まれていますが、少し混乱する可能性があります。created_at はユーザーが私をフォローした日付を示し、joined_at はユーザーが最初に Dev.to に参加した日付を示します。興味があれば、GitHub で抽出コードを確認してください。データは 2 つのパンダ データフレームに取り込まれます。

注意: Forem API には厳格なレート制限があるため、データ抽出が遅くなる可能性があります。処理を高速化するために抽出を並行して実行しようとしましたが、レート リミッターに達して停止することがよくあります。参考までに、約 2,500 人のフォロワーのデータを取得するのに約 40 分かかりました。したがって、より多くのフォロワーがいる場合は、忍耐が鍵となります!

Dev.to Audience Analyzer の使用を開始する

自分のフォロワーを分析することに興味がある場合は、ローカル コンピューターで Dev.to Audience Analyzer Jupyter ノートブックを実行できます。分析に入る前に、Python 環境をセットアップして、すべての依存関係が正しくインストールされていることを確認する必要があります。

1. Python 環境のセットアップ: プロジェクトの GitHub リポジトリにある README の指示に従って、仮想環境をセットアップし、必要なライブラリをインストールし、Dev.to API を使用して .env ファイルを構成します。キー。

2. ノートブックの実行: 環境の準備ができたら、Jupyter で Analysis.ipynb を開き、セルを実行して Dev.to フォロワー データを抽出して分析します。このノートブックでは、フォロワーのアクティビティ、プロフィールの完成度、エンゲージメント パターンを視覚化することができます。

私の開発者をフォロワーに深く掘り下げる

この章では、私自身のフォロワーに対して行った詳細な分析について詳しく説明します。彼らの関与度、プロフィールの完成度のパターン、そしてその過程で気づいたいくつかの奇妙な傾向を見ていきます。ただし、この詳細な内容に興味がない場合は、主な要点を詳しく説明する次の章に進んでください!

まず、時間の経過とともにフォロワーがどのように増加したか、そして新しい記事を公開した後にフォロワー数に目立った増加があったかどうかを把握したいと思いました。現在、記事が 11 件あり、フォロワー数が 2,485 人なので、特定のコンテンツがこれらの数字を押し上げているかどうか知りたいと思っていました。そこで、日ごとの新規フォロワー数を示す棒グラフを作成し、累積フォロワー数を線でプロットしました。縦の破線はそれぞれ記事の公開日を表しており、コンテンツの公開とフォロワーの急増との間に相関関係があるかどうかを簡単に確認できます。

すぐに、2024 年から 2003 年初めにかけて顕著な大規模な急増があります。ただし、この静的なグラフを見るだけでは、どの特定の記事がこの急増を引き起こしたのかを正確に特定するのは困難です。さらに深く掘り下げて、特定の記事がこのジャンプの原因となったかどうかを確認するために、より明確なビューを得るために、Plotly でよりインタラクティブなものを試してみることにしました。

このグラフから、フォロワー数の大幅な急増が実際に私の記事「ソングライティングのための AI 学習の旅: LSTM とテイラー スウィフト」に関係していることがわかります。私はこの記事をいくつかの外部チャネルで宣伝したところ、間違いなく記事の勢いが増し、新しいフォロワーの波が集まりました。この種の洞察は役に立ちます。これは、Dev.to を超えてコンテンツを共有することが、フォロワーの増加にどのように顕著な影響を与える可能性があるかを示しています。

次に、もう少し深く掘り下げていきたいと思います。各記事の公開日に私の新しいフォロワーのうち、実際に Dev.to 自体を初めて知った人は何人いるでしょうか?ここからが面白くなり始めました。データを調べてみると、記事の公開日に現れたフォロワーのうち、なんと 98.5% が同日参加者だったことがわかりました。

これを聞いて疑問に思ったのですが、この人たちは私の記事を見て、その場で Dev.to への参加を決めたのでしょうか?それともその逆でしょうか。彼らは Dev.to に参加し、その日のうちにどういうわけか私の記事に遭遇したのでしょうか?いずれにせよ、同日のフォロワーの多さは驚くべきことであり、この取り組みがどれほど本物であるかについて、私の心にいくつかの疑問が生じたのは間違いありません。

さらに興味深いのは、私をフォローした同じ日に Dev.to に参加したフォロワーたちが、ただ消えたのではなく、プラットフォームに留まり続けていることです。これをより明確に把握するために、Dev.to でのフォロワーの時間の分布をプロットし、これらのフォロワーが参加日からどのくらいの期間存在し続けているかを示しました。

次に、フォロワーのプロフィール属性を詳しく見ていきたいと思います。記入されている属性は 1 つだけですか?いくつかの組み合わせ？私のフォロワーベースの質を理解するために、さまざまなプロフィール属性を調べて、これらのプロフィールがどの程度完全であるか、またはアクティブであるかを確認しました。

以下の棒グラフは、次のような特定のプロフィール属性を持つフォロワーの数を示しています。

• コメントや記事を書く

• バッジ、Twitter/GitHub ユーザー名、Web サイト、または場所がリストされている

• プロフィール画像または概要の追加

• Dev.to でタグをフォローしています

また、「空のプロフィール」、つまりアクティビティやプロフィールの詳細がまったくないフォロワーにもフラグを立てました。

私の 2,485 人のフォロワーのうち、全員がプロフィール画像を持っていることから、Dev.to がデフォルト画像を割り当てている可能性が高いことが示唆されます。これは、プロフィール画像の属性がこの分析に意味のある洞察を提供しないことを意味します。

興味深いことに、ほとんどのフォロワーはタグもフォローしています。ただし、タグがフォローする特定のタグの詳細にはアクセスできないため、この属性は実用的な洞察をあまり提供しません。

次に、プロフィールに属性が 1 つだけ記入されているフォロワーを調べました。分析のこの部分は、深く関与していない可能性のあるフォロワーの間で最も一般的な最小限のプロフィールの詳細を特定するのに役立ちます。

棒グラフは、唯一のプロフィール詳細として 1 つの属性だけを持つフォロワーの数 (GitHub ユーザー名のみ、タグのフォローのみ、場所のリストのみなど) を強調表示します。

• タグのみをフォロー: 大規模なグループ (フォロワー 530 人) には、「タグをフォロー」属性のみがあります。前に述べたように、タグがフォローしている特定のタグを詳しく調べることはできないため、このグループをさらなる分析から除外することにしました。

• バッジのみ: もう 1 つの興味深いグループ (24 人のフォロワー) にはバッジのみがリストされており、その他のプロフィール情報はありません。これは異例であり、いくつかの危険信号が発生したため、バッジの分布を分析してこれらのフォロワーを詳しく調査することにしました。

フォロワーのアクティビティをもう少し詳しく調べるために、フォロワー間のバッジの分布を調べました。上の棒グラフは、最も一般的なバッジのトップ 10 を示しており、「One Year Club」バッジがリストを占めています。

しかしここで問題があります。これらの X 年クラブのバッジ (「一年クラブ」や「二年クラブ」など) は、実際にはフォロワーの活動についてはあまり語っていません。これらは、一定期間 Dev.to に留まったことに対してのみ授与されます。関与や貢献に対して授与されるものではありません。したがって、私のフォロワーが実際にどのくらいアクティブであるかを把握するのには正確には役に立ちません。

そのため、私はこれらの X 年クラブのバッジを分析から除外することにしました。私のフォロワーがプラットフォーム上で実際に何をしているのかについては、まったく洞察が得られません。

X 年クラブのバッジが邪魔にならないので、私のフォロワーの中でアクティブなバッジのトップ 10 が表示されます。これらのバッジは、最初の記事の公開に対する 執筆デビュー、継続的な活動に対する コミュニティ ウェルネス ストリーク、イベント参加に対する ハクトーバーフェストの誓約 など、真のエンゲージメントを示しています。これにより、ただぶらぶらしているだけでなく、実際に Dev.to でアクティブに活動しているフォロワーをよりよく見ることができます。

X- Year Club バッジが邪魔にならないため、ただぶらぶらしているだけでなく、Dev.to で実際にアクティブに活動しているフォロワーをよりよく見ることができます。しかし、バッジだけではすべてを語ることはできません。また、GitHub、Twitter、個人 Web サイトなどの外部プロファイルにリンクしているフォロワーの数も調べました。結局のところ、大多数は自分の GitHub のみをリストに挙げていますが、テクノロジーに熱心な人々を考えると、これは当然のことです。少数には個人の Web サイトや Twitter が含まれており、複数のプラットフォームにリンクしているものはほんの一握りです。

Dev.to 内での活動に関しては、私の熱心なフォロワーの中にはバッジと記事を組み合わせて持っている人もいます。中には、書いたり、コメントしたり、バッジを集めたりしてオールインしている人もいます。これにより、誰が本当に貢献しているのか、あまり関与せずにただ長々としている可能性のある人が明確にわかります。

次に、私のフォロワーがどこから来ているのか調べてみました。このグラフは、フォロワーのプロフィールにリストされている上位 10 の場所を示しています (空白のままにしたものを除く)。インドがリストのトップで、アメリカ、ブラジルがそれに続きます。さらに、場所は分散しており、パリ、ホーチミン市、バリなどの場所からの言及がいくつかあります。必ずしも世界的に大きく広がっているわけではありませんが、地理的な多様性が混在しているのは興味深いことです。

私のフォロワーの出身地を調べた後、彼らが書いた記事を詳しく見ていきたいと思いました。集中力を保つために、超短い投稿 (読了時間 1 分未満) を除外しました。これらは通常、「こんにちは、これが私の最初の記事です」のような簡単な導入であり、分析にはあまり追加されません。

私がやったことは次のとおりです:

1. 記事をフィルタリングしました: 読了時間が 1 分を超える記事のみを保持します。

2. データを更新しました: 各フォロワーの記事データを、より充実した投稿のフィルタリングされたリストに置き換えました。

3. 数を再計算しました: これらの長くて意味のある投稿に基づいて記事数を調整しました。

次に、記事数、平均読書時間、そして彼らが書いている最も人気のあるタグの傾向を見てみましょう。

データを見ると、ほとんどのフォロワーが数件の記事しか公開していないことが明らかです (通常は 5 件未満です)。 10 件を超える記事を掲載している記事はほとんどなく、一貫した出版がかなり珍しいことを示唆しています。記事の長さに関しては、ほとんどのフォロワーの平均読書時間は 2 ～ 5 分であるため、短くてすぐに読める傾向があります。平均読了時間が 10 分を超える長い記事を書くフォロワーはほんの一握りです。

タグに関しては、特定のテーマが際立っています。最も人気のあるタグは「初心者」、「webdev」、「プログラミング」であり、基本的なトピックに焦点を当てていることがわかります。また、「Python」、「JavaScript」、「AI」、「devops」など、より技術的な読者を対象とした特定の分野にも強い関心が寄せられています。また、「学習」や「チュートリアル」などのタグを使用すると、多くのフォロワーが教育や知識の共有を目的としたコンテンツを作成していることがわかります。

もう少し深く掘り下げるために、記事を公開していないがコメントを残しているフォロワーに注目してみました。グラフからわかるように、これらのフォロワーのほとんどは数件のコメントしか残しておらず、大半は 5 件未満です。もっと頻繁にコメントしている外れ値の人も何人かいますが、彼らは間違いなく例外です。これは、多くのフォロワーにとって、Dev.to への関与は非常に最小限であることを示唆しています。コンテンツを公開しておらず、ディスカッションにもあまり積極的ではありません。

フォロワーのアクティビティを詳しく調べた後、実際にアクティブなユーザーをより明確に把握するために、フォロワーのアクティビティを 4 つの主要なカテゴリに分類することにしました。

1. アクティブコントリビューター: 記事を書いたり、コメントを残したりする人。

2. 接続済みプロフィール: 外部リンク (GitHub、Twitter など) を持つが、それ以外はあまり持たないユーザー。

3. 基本プロフィール: 場所や概要などの最小限の情報 — 記事やリンクはありません。

4. 空のプロファイル: まったく意味はありません。空白のプロファイルだけです。

左側の棒グラフは各グループの数値を示し、右側のドーナツ グラフはパーセンテージの内訳を示します。これは、アクティブなフォロワーと隠れているだけのフォロワーとのバランスを示すのに役立ちます。

目立つのは、私のフォロワーの大部分 (30%) が完全に空のプロフィールであり、残りの 10% が最小限の情報を含むが実際のエンゲージメントを持たない「基本的な」プロフィールであることです。したがって、最終的には、少なくとも GitHub や Twitter などの外部リンクを持っている 54.4% が残りますが、Dev.to で実際に記事を書いたりコメントを残したりする積極的な寄稿者は、わずか 5.4% だけです。

さらに詳しく調べるために、私をフォローし始めた同じ日に Dev.to に参加したフォロワーの数を調べました。グラフでは、同じ日参加者 (明るい珊瑚色) は、同じ日に Dev.to に参加して私をフォローした人たちですが、他の参加者 (青緑色) はすでにプラットフォーム。

結果は? 空と基本プロフィールのほぼすべてが同日参加者です。そのため、最小限のプロフィールを持つこれらの新しいフォロワーは本当に熱心なユーザーなのか、それともただ通り過ぎているのか疑問に思います。

どの記事が本当に注目を集めたのかを確認するために、公開後 14 日以内に起こった各記事のフォロワーの増加をフォロワーのタイプ別に調べました。

グラフの各バーは、アクティブな投稿者、接続されたプロファイル、基本的なプロファイル、および空のプロファイルの 4 つのカテゴリにわたって各記事がもたらした新規フォロワーの数を示します。興味深いことに、アクティブ コントリビューター (実際に Dev.to に参加するフォロワー) を惹きつけた記事は、私が外部チャネルを通じて宣伝した記事でした。 Dev.to を超えてリーチすると、単なる受動的なプロフィールではなく、より真に積極的なフォロワーを dev.to から引き込むようであり、プラットフォームの外でコンテンツを共有して、より関与し貢献する傾向のある読者を引き付ける価値があることがわかります。

「My Journey Learning…」 の記事に多くの接続プロファイルが集まり、そのほとんどが GitHub リンクを持っていることを確認して、GitHub に接続されているこれらのフォロワーをさらに詳しく調査することにしました。私のフォロワーのほぼ半数は GitHub プロファイルのみに接続しているため、探索するには良い領域だと感じました。

まず、GitHub API へのアクセスを設定して、プロフィールに関する基本情報を取得しました。私が見つけたものは次のとおりです:

• 最小限のエンゲージメント: 8 人のフォロワーが、GitHub が作成され、最後に更新されたのと同じ日に Dev.to に参加し、公開リポジトリはありませんでした。これは、これらのアカウントがフォローまたは限定的な使用のみを目的として作成された可能性があることを示唆しています。

• 新しいアカウント: 19 人のフォロワーが、GitHub アカウントを作成した同じ日に、最後のアクティビティ日は確認せずに Dev.to に参加しました。

• パブリック リポジトリがありません: このグループの合計 110 人のフォロワーにはパブリック リポジトリがありません。これは、彼らが GitHub 上で非アクティブであるか、仕事を非公開のままにしていることを意味している可能性があります。

上記の内訳では、グラフは GitHub アクティビティのステータスの 3 つのカテゴリを示しています。

1. アクティブ: かなりの部分 (74% 以上) が、複数のパブリック リポジトリと最近の更新でアクティビティの兆候を示しています。

2. 非アクティブ: 約 22.7% が GitHub アカウントを持っていますが、目に見えるエンゲージメントがなく、公開リポジトリがほとんどまたはまったくありません。

3. なし: 提供された GitHub プロファイルがごく一部見つかりませんでした。

この分析は、GitHub リンクを持つフォロワーの多くは実際にアクティブである一方、重要な部分は最小限の存在しかないか、公に公開されるアクティビティがないことを示しています。

フォロワー間の GitHub アクティビティをよりよく把握するために、各ユーザーが所有するパブリック リポジトリの数を調べました。少数のフォロワーのリポジトリ数が異常に多いため、分析を一般的なユーザーに集中させるために 98 パーセンタイルでカットオフを適用しました。

この散布図は、より明確な状況を示しています。ほとんどのフォロワーは適度な数のパブリック リポジトリを持っていますが、GitHub 上で非常に高いアクティビティを示しているのはほんの一握りです。これは、一部のパワー ユーザーはいるものの、平均的なフォロワーは GitHub 上でそれほど活発に活動していないことを示唆しており、これは一般ユーザーの傾向と一致しています。

結果の解釈

私の分析を見ると、何が起こっているのか本当に不思議に思うことがいくつか浮かび上がります:

1. 同日参加者: どうやら、私の記事で人々が Dev.to に参加してすぐにフォローしてくれるようになっていますが、確立されたアクティブなユーザーを実際に引き込んでいるわけではありません。ここでの大きな疑問は、これらの新しいフォロワーが Dev.to で他に何をしているのかということです。彼らは他の誰かをフォローしているのでしょうか、それとも私だけでしょうか?彼らは本当に興味を持っているのでしょうか、それとも大衆フォローのトレンドの一部にすぎないのでしょうか?

2. 必要最小限のプロフィール: 驚くほど多くの私のフォロワーはプロフィールがほとんど空です。これらの「クリーンな」プロファイルと非アクティブな GitHub ユーザーを除外すると、約 2,500 人のフォロワーのうち、潜在的に本物のフォロワーは約 1,200 人だけになります。私のフォロワー数の半分は煙と鏡かもしれません。

3. ビュー数とフォロワーのパズル: ここが本当に奇妙なところです。 各記事の 14 日以内のカテゴリ別の新規フォロワー グラフを見ると、ソングライティングのための AI を学習する私の旅 のような記事が膨大な数のフォロワーをもたらしていることがわかります。わずか 2 週間で 1,200 件を超えました。

さて、これほどフォロワー数が急増すれば、同様に驚異的な視聴数も得られると思うでしょう。しかし、Dev.to の記事ごとの合計閲覧数 グラフを確認すると、まったく異なることが分かりました。この記事の閲覧数はわずか 342 件程度で、フォロワーの殺到とは釣り合いません。

これにより、いくつかの興味深い疑問が生じます。これらのフォロワーは本当に私のコンテンツを読んでいるのでしょうか、それとも何か他のことが関係しているのでしょうか?彼らは大量のフォロワーなのでしょうか、それともボットの可能性もありますか?ビューとフォロワーの間のこの不一致により、おそらく Dev.to の指標や私自身のフォロワーの間でさえ、もっと明らかにすべきことがあるかもしれないと私は考えました。これらすべての質問に答えるためのデータは私にはありませんが、この分析により、さらに詳しく調べたいと思うようになったのは確かです。また、この分析が他の人たちにも自分の視聴者統計を詳しく調べるきっかけになれば幸いです。

より広い視点を奨励する

それで、私はこのすべてから何を学んだのでしょうか?まず、フォロワー数だけですべてがわかるわけではありません。フォロワー数が多いことと、コンテンツを真に評価する熱心でアクティブなフォロワーがいることは全く別のことです。私の分析では答えよりも多くの疑問が残りましたが、他の Dev.to 著者が独自のフォロワー分析で何を発見したかを知りたいと思っています。

私たちのフォロワーの中にはボットである可能性がありますか?多分。非アクティブなアカウントである可能性がありますか?おそらく。最終的に、これらの洞察は私にフォロワーの指標に関する新たな視点を与えてくれました。視聴者に対しても同じことを行うことをお勧めします。

ご自身の Dev.to フォロワーについて詳しく知りたい場合は、Dev.to Audience Analyzer のリポジトリで私の完全な分析とコードを見つけることができます。

以上がDev.to であなたを本当にフォローしているのは誰ですか?視聴者を分析するためのガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。