こんばんは、蓬莱です!
突然ですが、蓬莱さんはエロ同人誌が大好きです。同時にエロ商業誌も好きであり、どちらも蓬莱さんのオ〇ニーライフに欠かせないものとなっています。
この人生、まさにエロ漫画に依存していると言ってもいいくらいです。数えてはいませんが、この23年間で約2000作品のエロ漫画を見てきたと思います(誇張)。
そんなエロ漫画ソムリエの蓬莱さんは、R-18業界でとある表現が異常に多く使用されていることに気が付きました。その表現とは、「田舎は性に明るい(オープン)」という表現です。
「田舎は何もないから、性行為をする機会が多い」。まさに漫画ならではの世界観ですね。しかし、もしかしたら現実でも当てはまっているかもしれません。
今回はこの表現が正しいのか判断するために、主成分分析を用いた調査を行ってみましょう!
はじめに
「田舎は何もない」というイメージについては、語るまでもないでしょう。
何でもある都会とは違い、田舎は悲惨です。大抵の人が見飽きているはずの、マクドナルドや牛丼屋がありません。もちろん、カラオケやボーリング等の娯楽もありません。国道を走るバスは、1時間おきに走っています。
真の田舎ともなれば、最寄りのコンビニまで車で30分というのも珍しくはありません。あらゆる点で何もなく不便な田舎では、当然のことながらやりたいこともやれません。暇な生活を送るだけになります。
「やることがなくて暇な分、ヤることはある」。エロ漫画業界では、これが田舎の生態と見なされているのです(極論)。
まさに田舎への偏見とも思えるひどい思想ですが、蓬莱さんは間違っていないと思います。やはり都会は多くの事ができるので、性行為は後回しにしがちな印象があるのです。
そう考えると、田舎ほど性行為をしているという考えは、感覚的に多くの方が”なんとなく”納得できる考えだと思います。
ともあれ、世の中の事は感性だけで話を進めてはいけません。感覚だけで議論すると、ただの田舎差別になってしまいます。理系ならかっこよく、データに基づいた根拠を見せたうえで提唱するべきですよね。
というわけで、蓬莱さんの無駄な分析が始まるのでした。
調査方法
さっそくですが、調査方法を述べましょう。
統計解析に特化したプログラム言語である、R言語にて主成分分析を行います。
子作りセックスの記事などでもRは使いましたが、その時は単に情報収集で終わっていました。今回はRに、統計解析の本領を発揮してもらいます。
参考記事:子作りセックスが頻繁に行われている季節・時期はいつなのか?R言語で調査しました!
主成分分析とは?
一般の方に対して、「主成分分析」とか言っても分かりませんよね。
そのため、例題を用いて主成分分析で何ができるのか紹介したいと思います。
主成分分析は物凄く分かりやすく言うと、「データをまとめてグループ分けする方法」になります。
統計なので難しい式を使っていますが、そういうのはこの記事で一切出さないので、安心して読み進めてください。
学生10人のテストの点数(5教科)
例題として、上記のテストの点数を使っていきたいと思います。
この点数表から学生の能力を見定めたいとき、普通ならどうするでしょうか? たいていの方は5教科の合計点で、順位付けしていくと思います。
でも、単純に5教科の合計点だけでは測れない指標もあります。例として、出席番号3番と6番の点数を見てみましょう。
点数を見れば分かる通り、3番の人は理系科目が得意そうだし、6番の人は文系科目が得意そうです。しかし、この2人の総合得点は同じ321点となり、同じ評価が下されています。
このように、理系科目が得意、文系科目が得意という指標は、総合得点を見るだけでは見えないのです。
そこで主成分分析の出番です。
最初に「データをまとめてグループ分けする方法」と言いましたが、図がまさしくそれです。5つのデータ(科目)を使って、2つの指標でデータを表しています。
主成分分析の考え方としては以上になりますが、よくわからなかった人の方が多いと思います。実際の結果が一番分かりやすいので、そちらを見ていくことにしましょう!
例題の主成分分析の結果
主成分分析の結果!
先の10人のデータに対して主成分分析をすると、このような結果が出てきます。
まず、横軸と縦軸にあるPC1とPC2。これはデータの分布を見て、自分で決定する軸になります。
赤い矢印の向きを見ると、横と縦に分かれていますね。さらに良く見ると、横向きの矢印は、文系科目が並んでいます。対して縦向きの矢印は、理系科目が並んでいますね。
というわけで、横軸と縦軸の名前はこうなります。
軸を追加しました。ここで注目するべきことは、2つの軸でデータの分布を表している点です。
これは、「最初5つの指標(データ)があったのに、2つのデータで表わすことに成功した」と言い換えることができます。簡潔で分かりやすい指標になったわけですね!
軸が決まれば、あとはグループ分けするだけです。
蓬莱さんの経験の元、このようにグループ分けをしました。とても分かりやすい相関図だと思います。
8番の人は全科目得意な天才で、9番の人は全科目苦手な勉強できない人だと分かります。10番の人は、全科目で平均的な力がある人ですね。他の人は、文系か理系どちらか寄りの人に分類されました。
このグループ分けの評価を、最初の表に戻してみたらどうなるでしょう?
きちんとグループ分けされている!
最初の表に、主成分分析のグループ分けの結果を追加しました。改めてデータを見ると、正しくグループ分けの評価がなされています。
理系科目が得意と評価された1~4番の人は、やはり軒並み理科と数学の点数が高いです。8番の人は天才と判断しましたが、確かに他の追随を許さないほどの高得点をとっています。
これにて、グループ分け成功になります。以上で、例題を終えます。
データの集計
主成分分析のグループ分けの威力、いかがでしたでしょうか。それではお待ちかね、本題に入っていきましょう!
まずはデータ集めからです。「都会と田舎を区別しそうなデータ」と「都道府県別のエッチなデータ」の2種類を集めていきます!
都会の指標を決めるデータ
現実問題として、都会と田舎を区別する「都会指標」的なものは存在しません。
よって、「田舎や都会の指標を決めるデータ」は、自分の判断で選んでいかなければなりません。こういう分析に主観が入るのは良くないのですが、仕方がないので蓬莱さんが6項目選んでみました。
- ①人口データ
- ②人口密度
- ③年所得
- ④最低賃金全国物価地域差指数
- ⑤最低賃金
- ⑥スタバ出店数
①過疎・過密という言葉が話題に上がっていることを考えると、やはり人が集中するエリアは都会な気がしますね。
②北海道のように、人口は多くても人口密度は低いという都道府県があります。単純な人口数だけでは、土地の広さを考慮していないことに繋がりますね。よって、人口密度のデータも使用します。
③都会で働くと、お金を稼げそうですよね。大手企業の支社も、ある程度栄えている場所にたくさんあります。
④都会なら物価が高くなる傾向があります。田舎のアパートと、東京のアパートの家賃を比べれば一目瞭然です。
⑤最低賃金も、都会になればなるほど高くなることでしょう!
⑥参考ブログによると、スタバ出店数が都会の指標になるようです。非常に興味深いデータですので、使わせていただきましょう!
元ネタブログ:スタバが多いほど都会って本当?地域別店舗数を比較してみた
データ参考ブログ:スターバックスコーヒーの店舗数まとめ 都道府県別ランキング2017秋を作ってみた
エッチな度合いを決めるデータ
「エッチ度」なんてどうやって調べるんだよ。と思いましたが、世界は広いです。
「都道府県 セックス」と検索した結果、下記の記事を見つけることができました。
参考記事:ニッポンのセックス|都道府県ランキング – 相模ゴム工業
こちらの記事には、都道府県ごとにありとあらゆるエッチな指標がまとめられています。加えて、1万4000人のアンケート結果らしいので、ある程度信頼できそうな結果でもあります。
これは使うしかありませんね(ゲス顔)。この記事では、以下の5つのデータを使っていきます!
- ①1ヶ月のセックス回数
- ②経験人数
- ③初体験の年齢
- ④週ごとのオ〇ニー回数
- ⑤性生活満足度
①単純なセックス回数というのは、エッチ度を図る上でこれ以上に無い指標です。やりまくっている都道府県がエッチなことは、完全に自明であることでしょう。
②生涯で何人の人とセックスプレイをしてきたか。これもまた、エッチ度と親和性が高い情報です。
③わざわざ言わなくても分かるはずです。早い年齢から淫乱乱交プレイをしているほど、ヤリマンヤリチン都道府県である。これすなわち、真理なり。
④性生活満足度です。回答者も何を基準にして回答しているのか不明ですが、一応データに入れておきましょう。ちなみに蓬莱さんは、気持ちの良い一人エッチの方法を知っているので、性生活満足度は100%です。悲しいですね。
⑤正直なところ、オ〇ニーの回数がエッチ度を表す指標かは微妙です。パートナーがいなくてもできますからね。23歳神聖童貞の蓬莱さんだって、できちゃうことです。まぁとりあえず、データに入れておきましょうか。
完成したデータ
完成したcsvファイルの一部!
都会と田舎を区別できそうな指標が6つ、エッチ度を表す指標が5つ。なかなかバランスがとれているデータですね。このデータを使って主成分分析を行えば、後は結果の考察をするだけです!
お待ちかねの主成分分析、いってみましょう!
主成分分析の結果
さっそく素晴らしい(確信)
見ての通り、赤矢印が概ね十字架の形状になっています。この形は大変素晴らしいです。
字が重なってしまって見えない都道府県がありますので、見やすい画像を下に用意しておきました。自分の都道府県を探したいときは、ご参照ください。
参考画像:でかい主成分分析の結果
軸とグループ化まで終えた図です。
軸についてですが、「田舎や都会の指標を決めるデータ」が全て横向きの矢印になっています。そして「エッチ度を表わす指標」は、すべて縦向きの矢印になりました。
というわけで、図の横軸は「田舎度」、縦軸は「エッチ度」ということで間違いないでしょう。
そしてグループ化を行った結果、「田舎でエッチ」なグループの抽出に成功しました。図の右上のグループが該当しますね。
選出された都道府県を挙げてみましょうか。沖縄県を筆頭に、高知県、熊本県、岩手県、山梨県、佐賀県、福井県、青森県、宮崎県、島根県、群馬県、秋田県、鹿児島県……。
そうそうたる田舎都道府県が並んでいることから、グループ分けはしっかり成功していそうです。
そしてこれら選別された都道府県の実データを見た結果、どの都道府県もセックス回数、経験人数、性生活満足度の数値が高いことを確認しました。初体験の年齢も低く、早めの年齢から皆さんヤっている傾向があります。
したがって、淫乱である都道府県の選別についても成功していると判断できました。
結論
田舎になるほどエロくなる傾向があった。
同人漫画家さんが思い浮かべることは、確かに合っていました。感覚は間違っていなかったことになります。
「田舎になるほど性にオープンである」という話は、数値データから明らかになったのです。
※統計を知っている人は気になると思うので、累積寄与率についても明記しておきます。今回の解析の結果、PC2までの累積寄与率は0.65でした。少々心もとない数値ですが、10次元のデータの結果と考えると、なかなか出来ではないでしょうか?
オ〇ニーは都会を表す指標だった…?
「田舎はやっぱりヤってた」
この事実を解明しただけでもなかなかの功績ですが、もう1つ蓬莱さんは驚いたことがあります。それは緑丸の部分です。
ここに1本だけ、右向きの矢印がありますよね。これ、実は「オ●ニーの回数」の矢印です。
横向きになっているので、「エッチ度を表す」方ではなく「都会か田舎を決める指標」に使用されています。こんなことがあって、いいのでしょうか?
つまり、分かりやすく言うなら、「田舎に住んでいる人ほどオ〇ニーをたくさんしている」という話になるのです。矢印が短いので、そこまで寄与度は大きくありませんが、多少なりともそういう傾向があるようですよ。
最後に
検証のために作ったクソプログラム
エロ漫画に良く見られる「田舎は性にオープン」という表現が、正しいのかどうか調査しました。その結果、本当に田舎はエッチだという結論になりました。
最後なので、主成分分析の結果をまとめておきましょう。
- 田舎は性にオープンである。
- 田舎はオ〇ニーの回数が多い傾向にある。
- 田舎は何もない。
副次的ではありますが、「オ〇ニーの回数」が都会と田舎を示す指標になってしまったのも面白かったですね。いいオチがついて、ブロガー的には満足です(苦笑)。
今回は非常に素晴らしい結果を出してしまいましたが、これが何の役に立つかと言われれば何も思い浮かびません。
地域学を専攻している文系大学生の目に留まって、新しい発展が生まれれば幸いなくらいです。