Hatena::ブログ(Diary)

驚異のアニヲタ社会復帰への道

Prima Project

2016-12-25

MikuHatsune2016-12-25

声優統計第九号 声優力

この記事は

R Advent Calendar 2016

Stan Advent Calendar 2016

ごちうさ Advent Calendar 2016

まんがタイムきらら Advent Calendar 2016

の25日目の担当記事です。

 

C91 で声優統計ネタとして声優力を推定します。声優力とはなんぞや、という話ですが、ある声優アニメに出演するとき、主役だったりメインヒロインだったりすると、上位にキャストされると思います。そのキャストされるのがどれだけ上位か、というのをデータから得て、声優力の推定をします。

例えば総勢x 人の声優が出演するとき、そのy 番目に名前があったとしたら、p=¥frac{x-y+1}{x+1}として声優力を[0,1] のデータにします。1 に近いと上位にいて、0に近いと末尾に名前があることに相当します。

これは[0,1] にしたかったので適当な変換になります。[0,1] にすると、pベータ分布からサンプリングされるだろうと勝手に仮定できます。ベータ分布を決めているパラメータは、shape parameter 1 と2 の¥alpha, ¥beta であり、この分布の平均値¥frac{¥alpha}{¥alpha+¥beta} となります。サンプリング

p ¥sim ¥textrm{beta}(¥alpha, ¥beta)

となります。

これを2008年から2016年まで、1年を3ヶ月ずつ冬春夏秋クールの時系列に分けて推定する。

 

ごちうさ声優陣である佐倉綾音水瀬いのり種田梨沙佐藤聡美内田真礼茅野愛衣村川梨衣徳井青空早見沙織声優力をみてみましょう。

村川梨衣以外は、全期間で割と高い声優力を有しているようなクラスターに属した。村川梨衣は2013年以降に声優力が高いクラスター、つまり結構若手なクラスターに属した。

f:id:MikuHatsune:20161223221014p:image

 

村川梨衣以外のごちゃっとしたクラスターを拡大して検討してみる。

左にあるクラスタリングを適当に6個に分けた。

 

下から、ピンク茶色クラスターは、2008年から2016年までぎっちりと高い声優力を保って出演を続けている声優たちである。ピンクのほうは2016年直近もよく出ているが、茶色2016年に近い年代で白(出演なし)が目立つところで差が出ている。

ピンクのクラスターには戸松遥豊崎愛生井上麻里奈悠木碧釘宮理恵伊藤静沢城みゆき福園美里花澤香菜らが属した。誰が聞いてもわかるし納得の面々だと思う。個人的には井上麻里奈伊藤静がいるのが超うれしい。

茶色には早見沙織が属した。はやみん2016年もよく出ているが、どちらかというと2008年ころの出演がないの茶色に属したようである。

 

濃い緑クラスターは、2011年から2012年ころから出演しはじめた声優が属している。水瀬いのり種田梨沙らが属した。黄色の点線は種田梨沙のデビューということで引いている。

声優統計本誌では、種田梨沙に近くて種田梨沙声優力を模倣してくれるであろう声優をピックアップし、2017年に推して行こうという話が書かれている。

 

青緑クラスターは、2008年から出演しているが、直近ではかなり白が目立つクラスターとなった。ただし、2016年直近は出演情報がデータベースにきちんと登録されていない可能性があるため、「本当にチョイ役だけど載っていない」とかだと空白になってしまう。

 

クラスターは、2010年から2011年ころから出演しており、直近では黒色が濃い(声優力が高い)クラスターとなった。ここでは内田真礼徳井青空佐倉綾音茅野愛衣など、若手超実力派といっても過言ではない声優が属した。茅野愛衣がここにくるのは予想外だったが、思い返してみると茅野愛衣が自分の中で爆発したのは2011年あの花めんま役だったので、意外とまだ若手〜中堅といってもいいのだろう。ただしオレの中での存在感はやばい。

 

クラスターは、2008年から継続的に出演しているが、2012年以前は色が濃く、2012年以降は色が薄いもしくは白抜けが目立つ感じのクラスターとなった。佐藤聡美はここに属した。思い返せば2009年のけいおん!からいるので、かなり古参である。

f:id:MikuHatsune:20161224145412p:image

 

実際に時系列でプロットしてみるとほとんどが0.5 周辺でうろうろしているだけのような気がして、本当に声優力が[0,1]でいい感じに推定されているのかはちょっとよくわからない。ベータ分布は無情報事前分布だと平均が0.5 から始まるので0.5 周辺から抜け出さないのか、そもそもモデルがアレなのか…

グラフ内の線の色はキャラのイメージカラー、凡例内の声優の色はクラスター色と対応している。

f:id:MikuHatsune:20161224154213p:image

 

一応収束したモデル

# model01.stan
data{
  int<lower=0> n_time; # No. of anime kr
  int<lower=0> n_kr[n_time]; # No. of cast in kr
  int<lower=0> n_cast; # length of casted
  real<lower=0, upper=1> p[n_cast];
}

parameters{
  real<lower=0> alpha[n_time]; # poisson paremeter lambda
  real<lower=0> beta[n_time];  # negative binomial div
  real<lower=0> s_a; # diff model normal sigma
  real<lower=0> s_b; # diff model normal sigma
}

model{
  for(i in 3:n_time){
    alpha[i] ~ lognormal(2*alpha[i-1]-alpha[i-2], s_a);
    beta[i] ~ lognormal(2*beta[i-1]-beta[i-2], s_b);
  }
  for(i in 1:n_time){
    if (n_kr[i] > 0) {
      for(j in 1:n_kr[i]){
        p[sum(n_kr[1:(i-1)])+j] ~ beta(alpha[i], beta[i]);
      }
    }
  }
}

# Python での前処理
import os
import re
import progressbar
wd = "/shoboi/" # しょぼいカレンダーのhtml がいっぱい入っているディレクトリ

files = os.listdir(wd)
cast = '<div class="title">キャスト</div>'
cvre = re.compile('="nofollow">.{1,}?</a>')
widgets = ["progress:", Percentage(), Bar()]
pbar = ProgressBar(maxval=len(files), widgets=widgets).start()
table = '</table>'
w0 = open("cast.txt", "w")
w0.write("\t".join(["title", "start", "cv"]) + "\n")
res = []
for f in range(len(files)):
  #pbar.update(pbar.currval + 1)
  g = open(wd + files[f], "rU")
  res0 = []
  res1 = "NA"
  cvlist =[]
  flag = 0
  for tmp in g:
    if cast in tmp:
      flag = 1
    if table in tmp:
      flag = 2
    if 'しょぼいカレンダー</title>' in tmp:
      res0 += [ re.compile(".+</title>").findall(tmp)[0][9:-38] ]
    if '<tr><th>放送期間</th><td>' in tmp:
      day = re.compile("\d{4}-\d{1,}").findall(tmp)
      if len(day) > 0:
        res1 = day[0]
      else:
        res1 = "NA"
    if flag == 1:
      r = cvre.findall(tmp)
      if len(r) > 0:
        cvlist += [ r[0][12:-4].rstrip() ]
    if flag == 2:
      pass
  res = [ " ".join(res0), res1, ",".join(cvlist) ]
  w0.write("\t".join(res) + "\n")
  print f

w0.close()


dat <- read.delim("cast.txt", stringsAsFactors=FALSE)
cv <- mapply(strsplit, dat$cv, ",")
names(cv) <- NULL
cvs <- unique(unlist(cv))
as.Date(paste(dat$start, "01", sep="-"))

d <- as.Date(paste0(dat$start, "-01"))
kr <- seq.Date(min(d, na.rm=TRUE), max(d, na.rm=TRUE), by="quarter") # anime kr

res <- vector("list", length(cvs))
names(res) <- cvs
pb <- txtProgressBar(min=1, max=length(cvs), style=3)
for(i in seq(cvs)){
  setTxtProgressBar(pb, i)
  j <- which(mapply(function(z) cvs[i] %in% z, cv)) # 声優がアニメに含まれるかどうか
  rank0 <- mapply(function(z) match(cvs[i], z), cv[j])
  all0  <- sapply(cv[j], length)
  top0  <- all0 - rank0 + 1
  mat <- cbind(rank=rank0, all=all0, top=top0)
  y <- split(as.data.frame(mat), cut(d, kr)[j])
  res[[i]] <- y
}

hoge <- mapply(function(z) sum(sapply(z, nrow)), res)
res0 <- res[ hoge > 4 ]
fidx <- read.csv("sex.csv", stringsAsFactors=FALSE)$sex

res0 <- res0[fidx == "女性" & !is.na(fidx)]
n_kr <- mapply(function(z) sapply(z, nrow), res0) # 各クールでの単純な出演数
data.frame(name=names(res0), sex=prof$sex[match(names(res0), prof$name)])

bar <- do.call(rbind, res0[[i]])
y <- sapply(res0[[i]], nrow)
kr_idx <- rep(match(names(y)[y>0], as.character(kr)), y[y>0])

n_kr <- sapply(res0[[i]], nrow)
kr0 <- head(tail(kr, length(kr)-rle(n_kr>0)$length[1]), -1)
n_kr0 <- n_kr[as.character(kr0)]

# run rstan
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())

model <- stan_model("model01.stan")
stan_data <- list(n_time=length(n_kr0), n_kr=n_kr0, n_cast=nrow(bar), N=bar$top)

fit <- sampling(model, data=stan_data, chains=3, warmup=30, iter=30, seed=1234)

bm0 <- ex$alpha/(ex$alpha + ex$beta)
bm <- apply(bm0, 2, median)
mv <- tapply(stan_data$p, rep(seq(stan_data$n_kr), stan_data$n_kr), median)
mv <- replace(rep(0, length(n_kr0)), as.numeric(names(mv)), mv)

alpha <- 0.05
cols <- c("black", "blue")
ci <- apply(bm0, 2, quantile, c(alpha/2, 1-alpha/2))
xy <- cbind(bm, mv)
par(mar=c(4, 4.5, 2, 2), cex.lab=1.5, cex.axis=1.5)
matplot(xy, type="n", ylim=c(0, 1), xlab="", ylab="Parameter", las=1, lty=c(1,3), xaxt="n")
polygon(c(1:ncol(ci), ncol(ci):1), c(ci[1,], rev(ci[2,])), col=grey(0.9), border=NA)
for(k in 1:ncol(xy)) lines(1:nrow(xy), xy[,k], type="o", pch=15, lwd=3, col=cols[k], lty=c(1,3)[k])

ymd <- do.call(rbind, strsplit(names(n_kr0), "-"))
colnames(ymd) <- c("y", "m", "d")
ymd <- as.data.frame(ymd, stringsAsFactors=TRUE)
season <- c("冬", "春", "夏", "秋")
xd <- 0.0
yd <- 0.03
for(i in seq(levels(ymd$y))){
  tmp <- which(c(ymd$y) == i)
  x0 <- tmp[1]
  x1 <- tail(tmp, 1)
  xs <- seq(length(n_kr0))
  segments(xs[x0]+xd, par()$usr[3]-yd, xs[x1]-xd, lwd=2, xpd=TRUE)
  text(mean(xs[tmp]), par()$usr[3]-yd, levels(ymd$y)[i], xpd=TRUE, pos=1, cex=1.2)
  text(xs[tmp], par()$usr[3]-yd*3.2, season[c(ymd$m)[tmp]], xpd=TRUE, pos=1, cex=1.2)
}
abline(v=cumsum(head(rle(c(ymd$y))$lengths, -1))+0.5, lty=3)
legend("bottomright", legend=c("Estimate", "Observation"), lty=c(1,3), lwd=3, col=cols, bg="white", cex=1.5)


# ごちうさ解析
gochiusa <- c("佐倉綾音", "水瀬いのり", "種田梨沙", "佐藤聡美", "内田真礼", "茅野愛衣", "村川梨衣", "徳井青空", "早見沙織")
gochiusa_col <- c("plum1", "lightskyblue", "blueviolet", "aquamarine3", "gold2", "orange", "red1", "blue1", grey(0.3))

# 人気声優 advent 用
h1 <- cut(h$rowDendrogram, h=6000)$lower[[1]]
h1 <- color_branches(h1, k=6)
h1 <- set(h1, "branches_lwd", 5)
# 木の色を強引に取り出す
h1attr <- rapply(h1, attributes)
clust_col <- h1attr[names(h1attr) == "edgePar.col"]
names(clust_col) <- h1attr[grep("label", names(h1attr))]

idx <- colnames(m0)[unlist(h1)]
layout(matrix(1:2, nc=2), widths=c(2, 10))
par(mar=c(0.1, 0.5, 0, 0.3))
plot(h1, horiz=TRUE, leaflab="none", yaxt="n", xaxs="i")
par(mar=c(5, 0.1, 4.5, 6))
image(seq(nrow(h$carpet)), seq(ncol(h$carpet[, idx])), h$carpet[,idx], col=cols, xaxt="n", yaxt="n", xlab="", ylab="")
cvy <- c(-0.6, -2, 2, 0.6, 0, 0)*10
tip.color <- replace(rep("black", length(idx)), match(gochiusa, idx), "blue")
text(par()$usr[2], seq(idx), idx, xpd=TRUE, pos=4, col=tip.color)
abline(v=which(rownames(h$carpet) == "2012-07-01")-0.5, lty=3, lwd=3, col="yellow")

ymd <- do.call(rbind, strsplit(rownames(m0), "-"))
colnames(ymd) <- c("y", "m", "d")
ymd <- as.data.frame(ymd, stringsAsFactors=TRUE)
season <- c("冬", "春", "夏", "秋")
xd <- 0.0
yd <- 2
for(i in seq(levels(ymd$y))){
  tmp <- which(c(ymd$y) == i)
  x0 <- tmp[1]
  x1 <- tail(tmp, 1)
  xs <- seq(nrow(h$carpet))
  segments(xs[x0]+xd, par()$usr[3]-yd, xs[x1]-xd, lwd=2, xpd=TRUE)
  text(mean(xs[tmp]), par()$usr[3]-yd, levels(ymd$y)[i], xpd=TRUE, pos=1)
  text(xs[tmp], par()$usr[3]-yd*0, season[c(ymd$m)[tmp]], xpd=TRUE, pos=1)
}

# ごちうさ声優の声優力
G <- m0[, gochiusa]
G[G == 0] <- NA
par(mar=c(4, 4.5, 2, 2), cex.lab=1.5, cex.axis=1.5)
matplot(G, type="o", ylim=c(0, 1), xlab="", ylab="Parameter", col=gochiusa_col, las=1, lty=1, lwd=3, pch=15, xaxt="n")

ymd <- do.call(rbind, strsplit(names(n_kr0), "-"))
colnames(ymd) <- c("y", "m", "d")
ymd <- as.data.frame(ymd, stringsAsFactors=TRUE)
season <- c("冬", "春", "夏", "秋")
xd <- 0.0
yd <- 0.03
for(i in seq(levels(ymd$y))){
  tmp <- which(c(ymd$y) == i)
  x0 <- tmp[1]
  x1 <- tail(tmp, 1)
  xs <- seq(length(n_kr0))
  segments(xs[x0]+xd, par()$usr[3]-yd, xs[x1]-xd, lwd=2, xpd=TRUE)
  text(mean(xs[tmp]), par()$usr[3]-yd, levels(ymd$y)[i], xpd=TRUE, pos=1, cex=1.2)
  text(xs[tmp], par()$usr[3]-yd*2.2, season[c(ymd$m)[tmp]], xpd=TRUE, pos=1, cex=1.2)
}
abline(v=cumsum(head(rle(c(ymd$y))$lengths, -1))+0.5, lty=3)
legend("bottomright", legend=gochiusa, col=gochiusa_col, text.col=clust_col[gochiusa], lwd=3, lty=1, pch=15, merge=TRUE, cex=1.2, bg="white")

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