00:04
チキチキ○○もりもりGDP上げ上げレース!
来ました。チキチキ?
あの、あれよ。ガキツカの、とりあえず最初に頭にチキチキをつけておけばいいっていう。
チキチキ○もり?上げ上げ?
上げ?
日本語、日本語特有の表現を○○もりもり詰め込んだとは言いつつ、今回はテイラースウィフト界。
テイラースウィフトがGDP上げちゃうぐらい、もう経済効果やばい。歌の流行りやばい。
グラミー賞おめでとう。結局ファン超すげえ!ってそんな話?
そういう話。ちゃんとデータ分析しましたよ。
なんかね、良かった。良いデータ分析って感じはした。
データを見ることで、定性的な感覚の裏付けが取れるっていう。
データ分析するメリットって、再現性を持たすっていうところが1個大きいと思うから、
感覚を定量化するっていうのは、データ分析の醍醐味だなと思うと、良い分析を見つけてきたなって感じするよね。
成果は得られたのか?果たして。どうなんでしょうか。どうなんでしょうかね。
まあそんな感じで、今回は音楽データ、テイラースウィフト、どうやって流行ったのか。
作風、流行りをすべてデータに落とし込んでいく。そんな話をしていこうと思ってますので、ぜひ最後までお付き合いください。
どうぞ。
隣のデータ分析屋さん。この番組は、隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁ、を叶えるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。
データサイエンティストのたっちゃんです。
俺らでGDPを引き上げよう。
ポッドキャスト界のテイラースウィフト。
テイラースウィフト。
今日はテイラースウィフトの話をしていきます。
GDP上げに行きましょう。
でも、本音はバズりたいじゃないですか。これはもう。
いやーねーでもねー、これはねー、ポッドキャストはねー、そういう族っぽい欲望は捨てていかなきゃダメよ。
そうだよ。
そう思うよ。
まあでも、伸びるんだよ。音楽データって。
そう、なんか伸びたいからというよりかは、なんか普通に話していたら、このエピソードが伸びた、あれ何でだっけっていうのが、音楽データだったっていうのが、以前のエピソードで分かったんですよね、我々。
そうだね。これいいPDCAの見本だと思うよ。最初何でだっけ?
最初、夜遊びの売れ方の話をして。
03:02
あ、違うよ。最初、Spotifyのデータだよ。
Spotifyのデータの話をしてて、ポッドキャストってSpotifyの中でどういう位置なの?みたいな話になった時に、音楽との抱き合わせになってくると、Spotifyユーザーのエンゲージメントが上がるみたいな話をしてて、
それを読んだ時に、あ、なんかこれ、じゃあ逆に抱き合わせに行けばいいんじゃね?みたいになって、仮説が立った。
仮説が立った、そう。で、じゃあ、一旦、どこがすげえのか?みたいな音楽データパーって見てた時に、夜遊びが年末めちゃめちゃ伸びるっていう分析の記事を見つけて、
紅白とか出たり、なんかそういう年末のアワードとかみたいなの取って、よりいろんな人が知って検索しまくるっていう現象があったと。
じゃあ、一緒に検索してもらおうじゃないかと。っていうので、検索させに行ったんだよ。で、夜遊びのエピソードを取って、その後にあった予言の時に、
これ出したばっかだけど、たぶん今めちゃめちゃ伸びてるよみたいな予言をしたら、やっぱ伸びたんだよね。で、もう2023年の振り返り、音楽振り返りをしたら、もうとことん伸びたと。
伸びたね。YouTubeが爆裂に伸びたね。
YouTubeすごかったですね。あのINIとJO1のファンの方たちがすごい見てくれて。
そう。いいファンだったよね。しかも優しかった。コメントが優しかった。
俺がちょっとバカにしてたんだよ、エピソードの中で。音楽を押し付けてくる押し売り系のファンがいるみたいな話をしたら、なんか押し付け系ファンですみたいな。
逆にね。
だって自分に関してはINI知らなかったですからね。
いや、そう。一番失礼よ。
何それって言ってたから聞き返してマジでやべえと思ったもん。
しかもYouTubeって全視聴の割合って1.3割とかでさ、もう基本的には最初のとこにめちゃめちゃ山があって視聴数の。
で、そこからこう時間が経つにつれてブワーって下がっていって、もう20%とか30%高くても30%みたいになってるんだけど。
俺この間めっちゃ伸びた後にアナリティクス見たら、あのINIのエピソード喋ってるときの後半3分の2ぐらいのとこでボコンってなってて。
見た見たそれ。
あれなんかあの違法アップロードのテレビ番組でパンチラとかあったときにある山ね。
ポロリとかあったらたんだ。
ポロリとかあったらたんだ。
スケベメーターみたいな。
そういうのでフィット合わせてみんな見てんだから。
多分ファンコミュニティーの中であそこの多分秒数のリンクを誰かが展開してくれたんだろうね。
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ちょうどね、そのSNSで一番共有されるアーティスト何かっていうところでJO1、INIとかの話をしたタイミングでしたね。
そう、あとBE FIRSTね。
BE FIRST、そうだ。
っていうのを話して、夜遊びで出た仮説をベースにしたバズりが再現性があることを確認したわけですね。
確認した。
てことは、もうやるしかないと。
よっしゃ!いくぞ!テイラーシフト!
世界で一番ファンを持っているテイラーシフトに今回話そうっていうところですね。
女性視聴者を獲得し、いくぞ!
で前にお便りでも、これコアカーネーム、えっとね、フェリックスさんがお手紙いただいていて。
フェリックスさんか、テイラーシフトの話してくれたの。
そう、テイラーシフトのヒットをデータメインから分析いただけないでしょうかっていうところ、とても興味がありますって言っていたので今回やりましょうと。
そういう回ですね。
YouTube話のスーパーヘビー、ベリベリヘビーリスナーね。
話していきましょうよ、テイラーシフトのデータ分析。
いっぱいデータあるんだから。
すごかったよね。
すごいよ、データ分析からテイラーシフトのデビューからどういうふうに作風とかキャリアが変わって成長してきたかみたいなところを今まで出した、
10個くらいのアルバムからデータを引っ張ってきて見てみましたよっていうレポートがあったり、
あとパーッと調べてると、カグルのデータ分析コンペのプラットフォーム上でもいくつかデータ引っ張ってきて分析しましたみたいなのがいっぱいあってですね。
すごいね、これもUGCだもんね。
ユーザージェネレイテッドコンテンツ。
まさにそういうことなんですよね。
そういうことなんですよね。だからいろいろなレポートとかニュースとか記事を読んでると、テイラーシフトがバズったというか人気が出てきた一つにUGCがやっぱり効いていたっていうところが書かれていて。
フライングしちゃった。
最強のファンダムを形成してるっていう。
そうなんだ。
じゃあなんでそんなに人気なのかってところを今日は見ていきましょうっていうそんな回ですね。
はいはいはい。
なんかでもさ10年くらい前まではなんかあれじゃなかった?めちゃめちゃ人気だったけどちょっと病んでる系女子みたいな感じだった気するんだよね。
日本版ニシノカナみたいな?
日本版ニシノカナはニシノカナね。
あーそっか。ニシノカナだねそれはね。
そう、それはねニシノカナ。
でもそういうことでしょ?
そうそうそうそう。会いたくて会いたくて震えてるみたいな感じになってた気がする。
09:02
あーそういう印象?その当時はね。
10年くらい前って今手元にこのアルバムの一覧が出てるんだけど。
2012、2013年だから。
あーREDとか1989っていうアルバムを出したタイミングで。
あーそうね。REDかその前ぐらいかな。
うんうんうんうん。
それぐらいから知ってるんだ。
え、高校の時から知ってるでしょ?
まあそうか。
これあれだな?
これタイタニックパターンだな。
君、君データだけ持ってきたでしょ?
え、何のことですか?
いやいやいや、タイタニックかい。
これ、コワーカー達の中では伝説の、たっちゃん映画知らなすぎる説。
タイタニックはデータで見るものだから映画は見たことないっていう話ですよね。
テイラースウィフトも同じだと思ってるじゃん。
そうですよ、人気が出たものはまずデータから見るっていう。
マットサイエンティストみたいな発想じゃん。
いやいやいや、だからデータから見てみて、音楽は今回話すにあたって一回も聞いてないっすよ。
それ多分もう行くとこまで行ったら、人間とかなんか物事見たら全部1と0にしか見えないとかそういう形になってくるでしょ。
全部ビットで見えちゃうってやつ、やばいじゃん。
いやいや、でもね、もうテイラースウィフト全部まる裸にしたくらいの感覚なんで。
データでね。
音楽って心で楽しむもんだから、心揺らせ。
今日わかったことを淡々と喋っていきますよ、テイラースウィフトって何者なのかっていうところ。
まずね、まず超有名なのよ、4回目のグラミ衣装撮ってるから。
いやすごかったね。
史上最多のグラミ衣装ね、まず。
3回撮ったことあるのが、スティービーワンダー、ポールサイモン、フランク、シナトラっていう3名。
女性では初めての、女性では初だし、そもそも4度目撮った人いないから、それが初だったと。
っていうくらいの超人気ね。
スティービーワンダーニーヤンより上ってことね。
そうらしいっすよ。スティービーワンダーがどんな歌歌ってるかもよく知らんすけど、自分は。
カルチャー足りてないよね。
どんな人かもピンときてないでしょ。
We are the worldのおじさんだよ。
We are the worldってあのマイケルジャクソンが歌ってたやつじゃないの?
そうそうそうそう。
目見えない人?
目見えなくてピアノ弾いてる人だよね?
そうそうそうそう。
有名なもんだって。知ってる知ってる。
12:00
とりあえずね、今日はテイラーシフトなんで、先にどれだけすごいかを言っておくと、これまでツアーをしてきた中でも一番工業収入を上げてるっていう人なんですよね。
人集めれる系だ。
人集めれる系。工業収入、1年間で10億ドルを稼いだっていう。
10億ドルだから、1500億円だね。
ぐらいか。
やばいね。
やばいね。
人集めれるってやっぱすごいからね。
2位がエルトン・ジョン、3位がエド・シーランとか、そういう名だたるアーティストがいるけど、トップがテイラー。
へー、あ、そうなんだ。エド・シーラン行ってたよね、こないだね。
エド・シーラン行ってきましたね、日本ツアーに。めちゃめちゃ面白かったですよ。しかも日本ツアーは2day、大阪と、東京だと1dayで、結構倍率高かったって話で、たまたま取れたから行ってきたんですけど。
へー、いいね。シェイプ・オブ・ユーしか知らねえわ。
自分もシェイプ・オブ・ユーしか知らなかった。
なんでだ、そんなやつ。
ミーハーが。
ミーハーが。サウナ入ってろ。
でもね、今回テイラーセフトのことを調べながらわかったのが、テイラーセフトのすごさって、チケットの販売価格もすごく高くなるっていう話で、平均的に1600ドル。
約24万とか25万ぐらいか。が、再販価格、二次転売とかで釣り上がっていって平均それくらいになるって話で。
チャンピオンズリーグやん。
ほんとに。アメリカだと再販してくのが当たり前だから、日本みたいに規制されてなくて自由にやれるっていうところで、それくらいの価値がつくよっていうところで、もう世界トップレベル。
あーそうなんだ。なんかそこで格がつくのってなんかいいね。
いやそう、わかりやすいっすよね。でも日本だとそこが結構規制されてて、流通させることができないっていうことで、安すぎるっていう世界からは思われてるっていう。
確かにね。
平均2万とか、いい席でも3万とか、ビップじゃない一般席ね。
エドは?エドは?
エドも2万円くらい。
あ、そうなんだ。
だからその、アーティストを見たくて海外からも結構来るっていう、日本で見たら安いからっていう話が多いんすよ。
へー、あ、なるほどね。バカにされてんな。
そう、だから自分エドシーラン行ったし、その2週間前は、あの、誰だっけ、誰だっけっていうくらい、知らないんだけど、ブルーノマズか。
やばすぎだろ。ブルーノマズ誰だっけ、やばすぎるよ結構。
っていうところですごい外国の人多かったんですよね。なんかこの2ヶ月くらい多かったよね。
15:04
この間来日してるときのブルーノマズに俺が似すぎているっていう、巷で話題なんだけど。
え?え?
いやなんか、ツイッターでそのポッドキャストやってる他の人に言われたんだよね。
あ、リョッチがブルーノマズに似てるってこと?
そうそう、顔面が。
言われてみたらそうだわ。で、言われて、いやーみたいな言ってたら、あ、そうだ、あのあれ、トリビアテックの人出てると思ったじゃん。
トリビアテックのチームの人に、裏でブルーノマって言われてた。
おもろ。
会社であだ名ブルーノマなの?
らしい。しかも俺が死なないところでね。
めっちゃおもろいじゃん。超いじられてるじゃないですか。
だからね、最近はちょっと俺の中での似てるランキングがね、キングヌーとブルーノマズが今ね、攻めき合ってる。
確かにどっちをもうちょっと汚くして、でゆるゆるの服着せたらブルーノマスね。
いや、ブルーノマズ汚いとか言うなよ、名前覚えてないくせに。世界的スターだぞ。
いや、めっちゃかっこよかったよ。
俺を、俺を、なんかこう、良くした方にブルーノマズを置け。
そうすると、俺、その、なんか泉に落ちて綺麗になったブルーノマズみたいになっちゃうじゃん。金貨銀貨でね。
俺金のブルーノマズってことでしょ。
いや、私が落としたのは普通のブルーノマズです。
そうか、じゃあお前には銀と金のブルーノマズをやろう。
でももうすでにブルーノマズ金ピカだったからな。だから、ブルーノマからなんか金銀取ったらリョッチみたいな感じかも。
鉄。鉄のブルーノマズね。
何が言いたかったかというと、チケット価格めっちゃ高かったよって話ですね。海外だったら。
そういう意味では、じゃあ見に行っておいた方がいいね。
確かに見に行っておいた方がお得でしたね。
だからそんなこともあって、経済効果すごいんですよね。ライブすると。
はいはいはい。
1.5兆円の経済効果。
1.5兆円の経済効果。
っていうのがテイラースイフトがアメリカでのツアーをした経済効果で、GDPを54億ドルを押し上げるっていう。
わけわかんないですよ。
そうなんか、じゃあ俺はいくら押し上げてるんだろうね。
なんか、ゼロではないじゃん。生きてるわけだから。
生産してるしね。
18:02
働いてるからちゃんと。
労働してるし。
少なからずGDPは上げてるわけじゃん。
俺もね。そうだね。確かに。
俺一人当たりのGDPとテイラースイフトが押し上げたGDPをちょっと比較したいね。
どうやったら計算できるんだろうな。
今Googleが出してくれてる日本人一人当たりのGDPは4万ドル。
4万600万くらいか。
と1.5兆の差。
いや違うでも、テイラースイフトがいることでみんなの消費が上がってってことじゃん多分。
いろんな人が潤ってだから、まあいいか別に。
俺多分そんな押し上げてないな。そうなると。
誰の生産性も上げてないから。
むしろコストで食いつぶしてる方がでかいかもしれない。
確かにね。足手まといだ国の。
そんなことない。
このポッドキャストも生産性はあるからね。何かしら。
確かにね。確かに。
そうだよ。
GDP引き上げてるっていう歌い文句でいこうか。
GDPを引き上げるポッドキャストチャンネル。
そうだよ。だってこれ見てデータ分析屋さんやりたいって就職志望してくれてる人もいるわけだから。
そうだ。
そう、効果はありますよ。
GDP上げてるわ。
気持ちいい。
じゃあテイラーシフトどんな人なんだっけって話をちょっとデータから見ていきますね。
さっき話した過去のアルバムからデータを持ってきたっていう話で何を分析してるかっていうところだと、
どういう音楽をこれまで作ってきたかっていう話。
バラードとかそういう系?
バラードとかどういうなんだろうな、テンポだったりアコースティックなのかポップなのか音楽なのかとか、
アップテンポなのかとかそういう楽曲の傾向っていう定量的な話と、
もう一つは歌詞から音楽の歌詞ですね。
どういう感情が込められていたのかっていう感情分析っていうところで、
比較的訂正的な分析をしましたよっていうレポートですね。
ここから過去から今までどういう音楽を作って、
その中でテイラーシフトがどういう心情の変化だったり、
どう売れてきたかっていうところを明らかにしようっていうそんなレポートでしたと。
なるほど、テイラーシフトの音楽一覧と。
ぜひぜひ、実際のタイトル見てもピンとこないので、全然ドメイン知識ない中で話すんですけど、
でもこれ見るだけでこういう音楽作ってるんだなっていうイメージは持ってましたね。
はいはいはい。
データ屋さんってね、データで言われないと信用してくれないからね。
そうそう、まず最初に面白いなと思った話で言うと、
21:02
音楽にもいくつかの指標があって、
これSpotifyから音楽を取得してるんですけど、APIを使って。
はい。
で、その中にポジティブな音楽なのかネガティブな音楽なのかっていうところ。
英語で言うとバレンスっていう、
バレンス。
あまり聞きにくい音楽だったんですけど、
バレンスっていうのは、音楽を聴いて、
バレンスっていう、
バレンス。
あまり聞きなじみのない単語があるんですけど、
簡単に言うとアコースティック調なのか、ポンプなのかなんだろう、
ちょっとアップテンポな、今風の音楽っていうのかな、
っていうところの指標と音楽の長さっていう、
はいはいはい。
レングスの関係がすごい綺麗にデータとして見れていて、
あ、そうなんだ。なんか令和の音楽って短いイメージだよね。
あ、素晴らしい。まさに。
なんかいや、最近の流行りがとりあえず短いっていうのだけは、
なんとなくイメージがあって、
なんかゆっくりの方が、バラード系の方が、
どっちかっていうとなんか長い曲多いイメージがあるじゃん。
その世の中的に。
そう、アップテンポでよりリズミカルなものほど短くて、
アコースティック調なゆったりしてる音楽ほど、
その曲自体も長いよっていう相関関係ですね。
はいはいはいはい。
なんかそれは多分テイラースイフトじゃなくても
それになりそうな気がするね。
そうだね。
なんか日本の音楽も同じような傾向あるかなと思いますね。
そうね。もうね。
クリーピーナッツの音楽が短すぎる。
令和っぽいよね。
令和っぽい。
そうだ。ミスチルは長すぎる。
平成だからね。
カラオケでミスチル流されたらちょっと長って思っちゃうもん。
え?Z世代なの?
カラオケの花輪のサガめっちゃ長いの知ってる?
SAGA?
クッソ長いバージョンある。
なんか10何分、
サガに関する話が永遠に出てくるロングバージョンみたいなやつ。
間違えて入れちゃったことあって。
最悪だ。
長いってなった。
延駐してって。
延駐延駐。すぐ延駐。
だから感覚とは合いますよね。
うん。そうね。
だからテイラー・スリフトも同じような一般的な、
そういう音楽を出してますよっていう話で、
ここはいいかなと思うんですけど、
面白かったのは作風がやっぱり、
時代とともに変化していくところが見えていて、
それ気になる。
さっき言ったスポティファイの音楽からいくつかの指標が見れるっていうところですね。
どんな指標があるかっていうところだと、
ダンサビリティっていう指標。
リズムの安定性とかビートの強さ。
24:01
一定のテンポでリズムを、
ビートを踏んでるみたいな。
なんかの分析で見たな。
BPM取れるって聞いたわ。
そう、BPM自体も取れますね。
あとは活気、
アクティビティっていうところで、
なんか聴衆の存在、周りのオーディエンスの音とか。
よりライブ感のある音楽なのか、
完全収録で、
静かな。
周りの声援とかないのかとか、
ラウドネスっていう、
トラック全体でのボリュームですよね。
声の?
声のボリューム。
とか、あとはですね、
話し言葉っていう指標があって、
スピーチネスっていう指標なんですけど、
歌うんじゃなくて話す。
ラップもそれに近いかな、どっちか。
語る系だよね。
語る系。
昔のTaylor Swift、それ高いんじゃない?
いいですね、いいですね。
知らないですけど、僕は。
なんか病んでる系の歌とかさ。
あとはさっき言った、
アコースティック調なのかっていう、
ところの指標ですね。
ポジティブな音楽なのか、
ネガティブな音楽なのかっていうところも、
Spotifyが提供してますね。
ほう。
っていうのがあって、
これがどういう風に時代とともに変化してるか、
っていう話で、
結論言うと、
9件かな、ここのデータだと。
アルバムを見てきた中で、
各アルバムで、
バランスよくその音楽が、
その音楽が、
入っていたっていうのがあって、
正直、時代との変化っていうのは、
明らかには見られなかった。
へー。
アルバムの構成がそうなってんだね。
そうそう。
で、ここからは考察になってくるんだけど、
うん。
実は、当初からプロデューサーが同じで、
ああ、そうなんだ。
そう、制作側の、
その、人が、
やっぱり同じ人が入っていることで、
なんか一気に、
作品、アルバムの作品を作ってきたから、
まあ、バランスよく、
音楽も配置できたんじゃないかっていう。
へー。
TKだ、TK。
TK。
哲也小室。
ああ、プロデューサーですね。
入ってる、裏に。
でも、そういうことですよ。
なるほどね。
JYPね。
JYP。
ああ、JYパークね。
ツンクね、ツンク。
TNKね。
あんまり、そのさ、
有名人に言われてもピンとこないよね、自分。
北海道のテレビつかないところで育ったからでしょ。
まあ、こっち来て、チャンネルのオーサニーびっくりしたよね。
そうなんだよね。
あと、北海道って放送ちょっと遅いんだよね。
うん、そうだよ。
アニメも2週間くらい遅れてるからね。
そうだよね、そうだよね。
遅かったよね。
俺、北海道引っ越したときびっくりしたもん。
27:01
見たことあると思って。
先週のやつが流れてたってこと?
そうそうそうそう。
で、1回神奈川戻って、
中学のときだから神奈川戻って、
もう1回戻ると、
向こうで1回未来見てきてるから、
謎の2週間のインターバルみたいなのが。
うん。
謎の2週間のインターバルみたいなのが。
予言者になれるんだ。
そう。
またバカにされたな、北海道がな。
北海道の人みんなテイラーシュート知らないわけじゃないからね、本当に。
いや、そりゃそうだろ。だっちゃんだけよ。
戻すと、いくつかの指標で、
アルバムごとのバランスはうまく取れてたっていうところなんだけれど、
あるタイミングのアルバムに関して、
その、さっき言った指標のバラツキが違ったっていう、
バラツキが大きかったっていう結果が出てて、
いつだろう。
それが、アルバムの1989っていう、
あー、なるほどね。
1989を出した、2014年ごろに出したアルバムが、
収録されている楽曲のタイプがいろいろ入っている、
いろんなジャンルの音楽が入っているっていうことで、
この時のテイラーシュートの状況としては、
カントリーミュージック出身のアーティストで、
途中からポップに転身したっていうふうに言われているんだけど、
そこの大きな分岐点というか、
が、この2014年ごろに出した楽曲たちで、
あー、なるほどね。
いろんなチャレンジをして収録したから、
そのアルバム自体のバラツキも大きかったんじゃないかっていう。
あー、そういうことか。
俺ね、俺多分その次ぐらいまではちゃんと聞いたことあるな。
もしかしたら聞かなくなった理由が逆にそこだった可能性もあるな。
あ、万人受けじゃないけど、売れに行ったみたいな。
売れに行った、そこまで音楽的感性は強くないから、
単純に飽きたのかもしれないし、
馴染んでた感じじゃないって、どっかで感じてたかもしれないし。
あー、自分の成長、年齢とも相性があってしますもんね、きっと。
高校生ぐらいのときは多分レッドだから、
レッドはなんかちゃんと聞いたことある気がする。
聞いてたってことは聞いてないけど、聞いた音はあるな、ちゃんと。
テイラスハウスの主題歌とか入ってるのもここら辺ですよね。
そうね、テイラスハウスの主題歌入ってんのがレッドなんじゃない?
うん、そうそうそうそう。
そういう決意とか節目っていう意味も込めての、
30:02
このテイラスイフトの生まれた年が1989年だったっていうところもあって、
アルバムに名前をつけたっていうふうに書かれてましたね。
普通絵だ。
俺もあと3年でGDP動かせるかなぁ。
GDP自体は多分テイラスイフトもうちょい前から動かしてたよ、きっと。
あ、そう?
3回撮ってるんだもん、もうすでに。
グラミマション。
そっかそっかそっか。
じゃあちょっと負けてるね。
ちょっとね、ちょっとだけね。
まあいろんなところに刺さる音楽を作っていったっていう楽曲の力もあるし、
なんかそういう時代の流れみたいなのがあると、
昔の曲好きだったファンが残り続けたり、
最近のファン、あの音楽が好きなファンが残り続けたりっていうのはあるのかなと思ってて、
確かにね、いるのかな、やっぱテイラスイフトにも鼻につく子さんみたいなのって。
言い方悪いよな。
うちらの時は、アコースティック1本でドームとかやってたし、
まあでっかいバンド弾き連れてる今もいいけど、
いやわかるよ、わかるんだけど、
昔もすごかったんだよね。
私はあの頃の方が好きだなって。
なんか路上でやってたところからね、応援してるファンとかですかね。
いそうだよね、そういうの。
まあでもそういう人たちがいるから今があるわけでね。
なんかいいこと言うよ。
全然その、昔の人も今の人の気持ちもどっちもわかんないから自分は。
診断でも子さんでもないってね。
でもない、そう。
あくまでデータからしかわからない。
数字の、ただの数字のたまりね。
そうですよ。
でまあ、その歌詞を分析したっていう話もあって、
これは結構ね、明らかになんかこう、
テイラースイフトの意思というか思いが強くなってるなっていうのがわかってて、
昔のアルバムから見ていたときに、
NRC分析っていうことが歌詞に対してできて、
まあ一種の感情分析をすることができますよっていうところで。
後半へ続く。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったらフォローレビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問は、ハッシュタグ、隣の分析屋。
隣のがひらがなで、分析屋は漢字でお願いします。
また、概要欄に貼ってあるお知らせ動画もお楽しみに。
また、概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントを寄せてください。
ではまた。バイバイ。
