つぶろぐ。

その時の自己顕示欲に忠実。

えっちな統計学入門 〜性癖アンケートを統計で紐解く〜 Part.1 総論編

注意:この記事にはR-18要素が存分に含まれます。(あくまで話題だけで画像とかは出ません)無理な人は自衛しましょう。

 

つぶグミはいいぞ。( @kirsch2293 )です。

 

昨年の大晦日に公開したGoogleフォーム「『性癖』に関する意識調査」。一年の総決算を行う大晦日というタイミングで、これでもかという煩悩だらけのアンケートだったのですが、6日間で予想を大幅に上回る139件もの回答を頂きました!みなさんご協力本当にありがとうございました。(アクティビティではリンククリックが453件あったので、流石にあの長さじゃ離脱率もそれなりに出ちゃうかあ、と反省しました)このプロジェクトを通じて何人かフォロワーも増えました。こんなんですがよろしくお願いしますね。

 

さて、ここからはこのアンケートによって得られたデータを紐解いていきたいと思います。

 

このアンケートフォームでは、全部で117個の性癖について、0(地雷)~5(刺さる)の6段階で好感度を答えていただきました。フォーム側の設定で全項目を必須回答にしたので、統計屋泣かせの欠損値も無く、かなりスムーズに分析を行うことができました。

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性癖総選挙2020

これが今回調査した117の性癖の好感度ランキングです。右側は0~5まで(図では左右反転させてます)の回答率の内訳になっています。ちなみに性癖欄が赤く色付けされているものは、Part.2以降に関わってくる話なので、ここではまだ関係ないものです。

映えある首位に輝いたのは平均点4.15という異常な数値を叩き出した「騎乗位」過半数である51%ものオタクが「5」を選択し、「1」「0」がなんと0人という優秀ぶり。まあ特に嫌いになる要素ないですしね。調査開始時からずっと首位をキープし続けていました。2位の「中出し」が平均点3.97なので、いかに優秀かがよく分かりますね。筆者は深田えいみさんの騎乗位が好きです。

2位争いは結構熾烈で、「正常位」「制服」「女子高生」などの定番ワードがしのぎを削っていました。

 

そしてもう1つ気になるのがワースト争い。今回の調査で分かる興味深い点として、「5」が0人だった性癖は1つも無かったということ。つまり117の性癖は誰かしらには必ず直球ど真ん中ストレートで刺さっていたということですね。

最終的にワーストとなったのは平均点1.14「嘔吐」。約半数の48%のオタクが「0」と回答したこの性癖ですが、「5」も6.5%小中高のクラスに2人くらいは嘔吐フェチがいる計算ですね。小学校ではまだ身体の出来上がっていない児童も多く、月1くらいで誰かが吐くイベントがあったんじゃないかなと思うんですが、心配する児童や一緒に気持ち悪くなってしまう児童の中に2人くらいはムラムラしてる児童がいたってことですね。

 ワースト争いはずっと「嘔吐」「屍姦」「実母」「肥満」「欠損」の5つによる持ち回りでした。マイナー性癖戦隊ゴレンジャーとでもしておきましょうか。

 

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性癖総選挙2020(標準偏差順)

続いては少し違った視点から見てみましょう。統計学の勉強をするとかなり最初のほうで学ぶ概念として標準偏差というものがあります。詳しい説明は各自ググってもらうとして、この「標準偏差」は「どれくらいデータが散らばっているか」、つまり「どれくらい回答が割れたのか」を示す指標として使うことができます。上の図は117の性癖を標準偏差が大きい順に並び替えたものです。最も回答が割れたのは「男の娘(中身はノンケ)」でした。「0」が25%いますが、「5」も20%。とても拮抗していることが分かります。次いでふたなり(玉あり)」「男の娘(中身はホモ)」「女子小学生(4~6年生)」と続いていきます。

「あれ?なんでJSは低学年より高学年の方で回答が割れてるの?」と思った方。あなたはとても鋭い。実はJS高学年になると「5」の割合が12%も増えてるんですね。「3」や「4」という曖昧な回答をしていたオタクのそれなりの割合が「5」に移ったことで、より回答が極端になった、というわけです。

人々を何かの質問によって分類するとき、回答は分かりやすく割れた方が分類しやすいものです。「きのこたけのこ戦争」「こしあんつぶあん戦争」「パン vs ごはん! 大決戦!」とかがそうですね。今回の調査によって、性癖においてそれに最も適している質問は「(ノンケの)男の娘で抜けますか?」である、ということが明らかになったわけです。人類にとってこれは大きな一歩なのではないかと思います。

 

 

 

続いて、異なる性癖同士は相互にどのような影響を持与えているのか、相関係数を用いて可視化してみましょう。相関係数とは、とても雑に言うと「どれだけ2つの変数(ここでは性癖ですね)が似ているのかを表す係数です。以下の図が117の性癖の相関関係を示した図です。図では相関係数の大きさによってセルを着色しています。青が濃いほど強い正の相関(一方が好きな人はもう一方も好き or その逆)、赤が濃いほど強い負の相関(一方が好きな人はもう一方が嫌い)があることを示しています。今回の調査では負の相関関係を示す性癖が少なかったので、無相関(2つの性癖はお互い影響を及ぼさない)も赤く塗られてますが…絶対値が大きいほど相関関係が大きなものになっています。

 

あまりにも画像サイズが大きすぎるので、これと同じデータの入ったスプレッドシートExcel的なやつ)へのリンクも張り付けておきますね。

性癖に関する意識調査 -相関図20200105 - Google スプレッドシート

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性癖相関図

性癖は一番最初に示した好感度の平均点順に並べ替えてあります。ここからまず大雑把に分かることは、「メジャー性癖同士には正の相関がある」「マイナー性癖同士にも正の相関がある」「メジャー性癖とマイナー性癖の間は無相関、あるいは負の相関がある」ということですね。また、一番左/上にある「三次依存度(抜くときにどれくらい三次元を使うか、というアンケートの最初の質問でした)」とはほとんどの性癖が負の相関を示しています。これは今回調査に協力してくれたオタクの嗜好がかなり二次元寄りだったことが原因なので、負の相関が強い一部の性癖を除いて、ここは無視していきましょう。

ところで、「三次依存度」と負の相関が強い性癖、どういうものでしょうか。言い換えれば、「二次で抜く人ほど愛好家の多い性癖」ということですね。

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二次元オタクと相関の強い性癖一覧

最も「三次依存度」との負の相関が強かったのは実妹でした。その後に「断面図」「ケモナー」「触手」「園児」…と続いていきます。どれも現実で満たそうとしたら大変なことになる or そもそも不可能な性癖ですね。三次貧乳愛好家の筆者としてはここに「貧乳」が並ぶのはいささか心外ですが、統計は嘘をつきませんからね。

 

あとは、適当に相関関係が強いものを拾っていきましょう。

ふたなり(玉あり)」×「ふたなり(玉なし)」 .839

「男の娘(ノンケ)」×「男の娘(ホモ)」 .822

多くの人から「ふたなりは玉のあるなしで全然違うから一緒にするな」というお気持ち表明を頂くんだろうな、とほぼ分かり切っていたので設問を分けたのですが、そもそも両方ダメな人が結構多かったせいで0.8を超える非常に高い相関関係を示す結果になりました。男の娘も同様。

 

「凌辱」×「レイプ」 .777

「肥満」×「ぽっちゃり」 .670

「園児」×「女子小学生(1~3年)」 .755

「女子小学生(1~3年)」×「女子小学生(4~6年)」 .838

「女子小学生(4~6年)」×「女子中学生」 .785

このあたりは類義語とも言えそうなのでかなり相関係数が高いですね。その中では「肥満」と「ぽっちゃり」はそれなりに棲み分けがなされていることが分かります。

 

しかし…

「女子高生」×「女子中学生」 .450

低い。

「女子高生」は、「女子○生」や「女子校生」という表記をすることで二次元だけでなくAVのパッケージでも定番のジャンルですが、「女子中学生」を謳い文句にする三次はさすがに見られないので(転載サイトでの謳い文句は見るけど)、その層がいなくなった部分の差でしょうね。

 

「種付けプレス」×「孕ませ」 .648

「盗撮」×「痴漢」 .707

「人妻」×「熟女」 .683

「屍姦」×「欠損」 .727

「女子高生」×「制服」 .698

「おもらし」×「飲尿(する側)」 .597

先ほどと違い、類義語ではないものの、セットで扱われていても全く違和感のない組み合わせですね。この辺は分析するまでもないんですが、改めて可視化するのも統計の仕事です。

 

負の相関の方は、強くても-.200くらいなので、あまりしっかりとした相関関係があるとは言えないのですが、いくつか紹介していきます。

「女子大生」×「触手」 -.256

パイパン」×「肥満」 -.237

「嘔吐」×「清楚」 -.231

「欠損」×「制服」 -.224

>>>>>「貧乳」×「爆乳」 -.173 <<<<<

最初に、「メジャー性癖とマイナー性癖とはあまり相性が良くない」といった話をしたと思うのですが、上記4つの組み合わせは、なんと「貧乳」「爆乳」という正反対の組み合わせよりも負の相関関係が強いのです。これらの組み合わせを両方イケる、という人は中々貴重な存在です。大切に扱っていきましょう。

 

では、Part.1はここまで。「平均値」「標準偏差」「相関係数から性癖の広がりを考察してみました。これからは、もっと踏み込んで「因子分析」(Part.2)、「クラスタ分析」(Part.3)を行っていきます。筆者が将来的に作りたい「性癖の似ているオタク同士をマッチングさせるシステム」を構築するのには必要不可欠な概念ですね。これらについては筆者自身がまだまだ勉強中なので、分析の進め方や解釈の仕方など至らぬ点もあるかと思いますが、どうか優しく見守っていただけると幸いです(修論書きあがる頃には完璧にします)。

 

2020/1/19更新: Part.2上がりました!

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 2020/4/25更新: Part.3上がりました!

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つぶグミはいいぞ。( @kirsch2293 )