地雷ネームは存在するか ｜ サーモンランのオカルト その6
（突然の死）
すぐにネタが尽きてしまいそうでもない、サーモンランのオカルトに向き合うシリーズ
今回は、ユーザー名は体を表すか？です
アレルギー反応
サーモンランは1人の力でというよりは、チーム全体で成否が決まるゲームです
なので、なるべく味方には実力の伴った方が来てほしいものです
▶ syou2at
しまのなまえどうしよ
みんなであおろう！！
ハコビヤにプレッサー
...例えばこのようなメンツが揃ってしまったとき、あなたはどう感じますか
あまり良い未来は思い描けないかと思います
正直、地雷ネームと呼ばれる存在は確実にあると思います
具体的に言えば、人気アニメのキャラ名だったりプラベやフレンド勧誘などジャンルは色々
まあしかし、もしかしたらそういう印象が強いだけで思い込みかもしれません
名は体を表すと言われますが、本当にそうなのでしょうか
姓名判断師
stat.inkという、Splatoon2の試合データを管理できるサービスに
私がプレイしたサーモンランの結果をPCから自動でアップロードするようにしていまして
各プレイヤーのハンドルネームから、ヘルプ/デス、オオモノ処理数まで
自分がアップロードした分はデータを自由に閲覧することができます
記事執筆時点でおおよそ1000回強の試合データがアップロード済みで
まとめて取得可能だったので、まあまあな信頼度の統計が取れる気がします
ちなみに、レートをリセットしてプレイすることも多いので
マッチング帯の切り替わるたつじん～199と200～でデータを分けて調査していきます
ハンドルネームですが、おおよそこのような感じに分類をしました
全部で9種類です
👉 bogo
例) あ、ねねねねねねね、そへちくくう、amnypqgecm
1文字であったり、ランダムな文字列の羅列のような適当なHN
👉 chara
例) ヨッシー、タコハンター、ときとうむいちろう、ミッキー&ミニー
漫画やアニメ、ゲーム、スプラ関連の単語を含むHN
👉 deco
例) *rei*、みるく☆Ξ*°、#Mimomamo、★ ★ ★
記号でHNを装飾していたり、記号のみで構成されるようなHN
👉 HN
例) いぬもり、もってぃ、penguin、びっぐとまと
他ジャンルに属さないような一般的なHN
👉 kaomoji
例) (・X・)、(Θ¤Θ)、もh)・～・(hふ、(^・ω・^§)ノ☆
顔文字が一部or全体に含まれるHN
👉 kuso
例) イエーイ！おしずかに、いきる はまずし、コロナにまけるな！！、めざせ3Kill
元来のHNとして名付けていない一般的なセンスから逸脱したHN
👉 name
例) ゆい、たかがきどうま、ゆうすけ、みさパパ
本名（と見られるもの）やいわゆるパパママなどのHN
👉 ST
例) すりみ/ST、みずほ/MT、あつ™/、シャケまる/
ST系のHN
👉 tribe
例) NN.ごま、シラタツ,K¤M、tetra#MKK、[AFB]osho
ST系を除いたチーム名やトライブ名を含むHN
一般に忌避されるのはchara系やname系だと思います
kuso系は上手い人がふざけて付ける場合やキッズの場合など混沌としている印象です
ST系も人によってはあまりいい思い出を持っていないでしょう
どの名前でアレルギー反応が出てしまうかは個人によりますが
chara系やname系等ある程度意見が一致する場合もあります
では、本当に印象どおりであるのか統計を取っていきます
涙と鼻水の覚悟
今回は、ヘルプ・デス・金イクラ・赤イクラ・オオモノキルの6項目において
それぞれ各バイトにおけるチーム内偏差値を算出し、6項目の平均で評価します
1バイトにおける算出例がこちらです
| player_name | help | Dev | death | Dev | gold | Dev | red | Dev | kills | Dev | AVEDev |
| syou2at | 13 | 67.3 | 0 | 66.5 | 13 | 60.7 | 578 | 58.5 | 12 | 67.0 | 64.0 |
| しんせんなイカ | 1 | 44.9 | 6 | 40.1 | 8 | 34.0 | 238 | 36.8 | 1 | 42.9 | 39.7 |
| しーお | 1 | 44.9 | 4 | 48.9 | 11 | 50.0 | 348 | 43.9 | 1 | 42.9 | 46.1 |
| Keny | 0 | 43.0 | 5 | 44.5 | 12 | 55.3 | 614 | 60.8 | 3 | 47.3 | 50.2 |
そしてハンドルネームの種類別に分類した後に再集計を行います
※分類にはどうしても主観が入ってしまうのでご了承下さい
なお、ドスコイ大量発生が行われた回は、砲台役とそれ以外で
赤イクラなどの差が大きくなると考えられるため集計からは除外しています
ハンドルネーム種別の内訳
各種別の大まかな割合はこんな感じです
たつじん200以上になるとHN系の割合が増え、ST系も現れるようになります
パッと見で地雷認定されやすいchara・name系は減少する傾向にありますね
各項目の偏差値平均
表1. たつじん0-199 （STは1人のみなので除外）
| name | help | death | gold | red | kills | AVEDev |
| bogo | 47.5 | 50.4 | 49.6 | 49.9 | 50.2 | 49.4 |
| chara | 46.3 | 46.4 | 53.6 | 47.3 | 45.1 | 49.2 |
| deco | 46.0 | 45.9 | 52.1 | 48.2 | 45.6 | 49.2 |
| HN | 46.0 | 46.0 | 51.7 | 48.4 | 45.3 | 49.1 |
| kaomoji | 47.2 | 45.2 | 52.5 | 46.2 | 42.6 | 48.7 |
| kuso | 46.5 | 47.6 | 52.1 | 47.7 | 46.0 | 48.9 |
| name | 45.4 | 44.8 | 53.0 | 46.4 | 43.3 | 48.7 |
| tribe | 46.1 | 47.3 | 53.4 | 48.1 | 44.1 | 48.9 |
デス数の偏差値はbogo、次いでkusoが高い（＝デス数が低い）ですね
実力があり名前に頓着しないor名前で遊んでいるユーザーが一定数いるような感じでしょうか
金イクラはさほどバラつきは無いですが、赤イクラやオオモノキルとの相関を見るに
chara・name・kaomoji系は他と比べて納品重視の立ち回りをする傾向があるように見えます
表2. たつじん200-999
| name | help | death | gold | red | kills | AVEDev |
| bogo | 47.1 | 45.3 | 54.5 | 49.5 | 47.6 | 50.7 |
| chara | 46.3 | 45.1 | 52.7 | 48.2 | 46.3 | 49.7 |
| deco | 45.1 | 46.1 | 54.5 | 48.7 | 45.9 | 49.6 |
| HN | 46.5 | 46.6 | 53.4 | 48.9 | 46.7 | 49.8 |
| kaomoji | 45.7 | 46.1 | 55.3 | 49.7 | 45.2 | 49.9 |
| kuso | 46.9 | 45.4 | 52.8 | 48.2 | 44.7 | 49.4 |
| name | 46.2 | 46.6 | 53.7 | 49.3 | 47.0 | 49.9 |
| ST | 45.0 | 43.2 | 49.9 | 52.6 | 46.8 | 50.2 |
| tribe | 46.4 | 45.0 | 53.7 | 50.2 | 47.0 | 50.5 |
デス数はST系がかなり遅れを取っています
主観ですが、他の人をあまり利用せず単独で状況を改善しようとする行動をよく見るので
結果としてデスが増えているのではないかと思います
それに関係してST系は納品数が少なく、前線に出るので赤イクラが他と比べて多いですね
chara・name系は200未満のマッチング帯と比べると目立った穴がなくなり
全体のバランスが向上している傾向があります
じゅくれんに近づくにつれて、言い方が悪いですが一般People的な名前の
危険度が増していくのは間違いなくあると思われます
kuso系はたまにとんでもないユーザーが存在することもあるので 切断しない程度の放置とか...
比較的まともなユーザーの多い200以上のレート帯だと
その存在が平均を大きく下げる一因になっているのではないかなと
教訓
実際ハンドルネームと実力には、やんわりとした相関があるような気がしますが
大まかにジャンル分けした程度では、なんとなくしか見えてこないですね
個々のデータを見てみて、それが何故かを考えてみると
確かにこういう名前の人はこういう立ち回りしてたなという思い出が蘇ったり
自分の感触と数字が一致すると、自分の感覚を信じる一存に繋がるのかなと思います
ただやはり、地雷ネームの信頼度はレートが下がるにつれて低下していくので
200以上のマッチングであっても、ノルマの値や盤面などから状況把握にアンテナを張り
危うくなったらすぐにそのカバーをするための心構えが大事になるのでしょう
