Twitter 上の NSFW コミュニティの規模 / X: Circleboom で分析された 10,000 アカウント

公開: 2026-02-06

初めて「 Twitter 上の NSFW コミュニティの規模はどれくらいですか?」という質問に答えようとしたとき、私はアナリストの帽子をかぶっているときにほとんどの人がしていることをして、スプレッドシートを開いていくつかのキーワードを入力し、インターネットが正確な割合を教えてくれるだろうと思いました。

そうではありませんでした。

その代わりに、部分的な真実、プラットフォームの政策、そして「どれだけの NSFW コンテンツが存在するか」と「NSFW の視聴者の規模」を混同すると陥りやすい測定の罠がごちゃ混ぜになっていることを発見しました。これらは関連していますが、同じものではありません。そして、マーケティング、ブランドセーフティ、クリエイターの成長、さらには単純な市場規模の決定を行っている場合、その違いが、洞察力に富んだ計画と恥ずかしい計画の違いとなります。

これは X 統計スタイルの詳細な説明ですが、この話が教訓となるため、実際に私に起こったことをそのまま話します。

「XのNSFW」は統計の問題であり、道徳的な議論ではないことに気づいた瞬間

私は X (旧 Twitter) のセグメンテーションモデルを構築していましたが、予想外の場所に NSFW シグナルがポップアップ表示されるのを何度も見ていました。明白な場所ではなく、公然と自分自身にラベルを付けるアカウントではなく、返信グラフ、フォロワーの重複、ボットのクラスター、「引用ツイート」経路で。

そのとき、質問は「X に NSFW はありますか」から「 X の NSFW コミュニティの規模はどれくらいで、配布ネットワークとしてどのように動作するか」に変わりました。

なぜなら、NSFWエコシステムが大規模であれば、それがプラットフォームのインセンティブを形作るからです。それは節度を形作ります。それは、何が推奨されるか、何がフィルタリングされるか、何が収益化されなくなるか、そして何が製品の摩擦の高いコーナーに静かに押し込まれるかを形作ります。

そして、それが大きいと信じる信頼できる理由があります。

ロイター通信は、2022年のTwitter内部文書に基づいて、投稿の約13％にヌードや露骨な内容を含むNSFWコンテンツが含まれており、NSFWは英語圏のヘビーユーザーの間で最も急速に関心が高まっているものの1つであると報じた。ビジネスインサイダーも同様の内部推計を繰り返し、ロイターが入手した内部文書によるものだとしている。

この 13% という統計はユーザーシェアではなくコンテンツシェアですが、それでも大きな指標です。少数のユーザーがコンテンツの大部分を生成しているという前提を受け入れるなら（ロイター通信も「ヘビーツイーター」に関する報道で述べている）、 NSFWコンテンツシェアが13％ということは、制作者層がさらに集中しており、配信に大きな影響を与えることを意味する可能性がある。

つまり、物語はそこから始まり、明確であると同時に誤解を招きやすい数字から始まります。

なぜ「13%のNSFWコンテンツ」が「Twitter上のNSFWコミュニティの規模」と同じではないのか

Twitter 上の NSFW コミュニティの規模について尋ねられると、多くの場合、「ユーザーの X パーセント」など、明確な数字が求められます。しかし、それはこのエコシステムの仕組みではありません。

X 上の NSFW コミュニティのサイズを有効に定義したい場合は、少なくとも 3 つのレイヤーが必要です。

クリエイターとパブリッシャー、露骨なコンテンツを定期的に投稿するアカウント。
投稿をしない場合でも、「いいね！」、返信、引用、ブックマーク、または共有を行うユーザーです。
アンビエント露出、返信、引用ツイート、ボット返信、アルゴリズムの誤爆などを介して NSFW コンテンツを閲覧するユーザーが、それを求めずに表示されます。

マーケティングの現実として、各レイヤーには異なる意図、異なるコンバージョンの可能性、異なるリスクがあります。

X はこのためのきちんとした公開ダッシュボードを提供していないため、測定の現実はさらに悪くなります。同社が非公開になってからは、基本的な DAU の数値でさえ検証することが難しくなり、第三者の推定値もばらつきがあります。

だからこそ、Twitter 上の NSFW コミュニティの規模は、単一の主張ではなく、範囲と方法として捉えるのが最善です。

実用的な測定アプローチ、X 上のコミュニティを「サイジング」するときに私が見ているもの

X 上の NSFW コミュニティの規模を推定しようとするとき、私はハッシュタグから始めません。ハッシュタグはノイズが多く、簡単に騙されてしまいます。

大規模に偽装するのが難しい信号から始めます。

PS X の高度な検索では、Circleboom 独自のキーワードと、X 自体では利用できないアカウントレベルのフィルターを使用します。公式の X Enterprise 開発者として、Circleboom はエンタープライズ API にアクセスし、ユーザーがアクセスできる標準のツールよりも詳細かつ正確な検索結果を可能にします。

既知の成人クリエイタークラスター間のフォロワーグラフの重複。
返信ネットワークの密度、特に NSFW スパムボットが、予測可能なフレーズやプロフィールリンクを含む視認性の高いツイートに積み重なる場合。
コミュニティのラベル付けとフィルタリング動作。Xは包括的な禁止ではなく、ラベル付けとフィルタリングにますます傾いているためです。

2024 年 3 月、X は「NSFW コミュニティ」に関する計画を確認し、コミュニティ管理者がアダルトコンテンツにラベルを付けることを許可し、コミュニティ全体でのフィルタリング動作をより明確にしました。 TechCrunchは、プラットフォームにおけるNSFWコンテンツの主要な役割を指摘し、投稿の約13％がNSFWであるというロイターがソースした内部推定に再び言及した。

プラットフォームがラベルを構築するとき、それはカウントメカニズムを構築することになるため、これは測定にとって重要です。ラベルは完璧ではありませんが、構造化データであり、意思決定をサポートできる方法でTwitter 上の NSFW コミュニティの規模を理解しようとしている場合、構造化データは貴重です。

マーケティング用語における「コミュニティの規模」とは

あなたがマーケティング担当者であれば、X 上の NSFW コミュニティの規模は人数だけではありません。

それは次のことについてです。

到達弾力性、コンテンツが最初のクラスターから脱出する頻度。
信頼摩擦、スパムまたは低品質の信号が優勢な場合に、システムが配信をどれだけ早く抑制するか。
広告主の隣接性、「通常の」トピックが成人向けの返信と衝突する頻度。これはブランドセーフティと CPM に影響します。
コンバージョン経路、特にプロフィールやピン留めされた投稿でのリンクアウト動作。

ここで統計が戦略に変わります。

Twitter 上の NSFW コミュニティの規模が大きい場合、プラットフォームは 2 つの競合するニーズ、エンゲージメントを高く保つ寛容なルール、広告主の逃亡を防ぐ十分な管理のバランスを取る必要があるからです。

隠れたドライバーである X ボットは NSFW のフットプリントを拡大し、統計を歪めます

ここが不快な部分です。「NSFW コミュニティ」のように見えるものの重要な部分はコミュニティではなく、自動化です。

NSFW は、ソーシャルプラットフォーム上でボットが最も収益化できるニッチの 1 つです。ファネルはシンプルで、返信で注目を集め、プロフィールをクリックし、リンクを張ります。それにより、アカウントを大量生産し、大量にフォローし、大量に返信するインセンティブが生まれます。

これが、 X 上の NSFW コミュニティの規模が、コンテンツの量だけで測定した場合よりも大きく見える理由です。 Twitter ボットは、視認性の高いスレッドをスパム送信することで、「巨大な需要」があるかのような錯覚を引き起こす可能性があります。

これは、あなたが正当な作成者である場合、あるいはアナリストである場合でも、何かを学ぶ前に自分のデータをクリーンアップする必要がある理由でもあります。

それは、Circleboom が光沢のあるツールとしてではなく、衛生管理のステップとして私のワークフローに入った瞬間でした。

より深く掘り下げる前に、迅速で実用的な解決策が必要な場合は、Circleboom のフォロワーの削除ページをここで確認してください。NSFW ニッチ市場は、アカウントのシグナルを毒し、評判を傷つける可能性のある速度でボットを引き寄せているためです。大規模なアカウントには、ここで一括して監査して削除できることに気付かないうちに、多くの NSFW ボットのフォロワーがいることがよくあります。

マーケティング分析にとって、それは人々が思っている以上に重要です。フォロワーベースが汚染されている場合、エンゲージメント率、視聴者の質、信頼シグナルは歪められます。ダッシュボードが幻覚になります。

信頼のレンズを通して「サイジング」の質問を検討したときに発見したこと

Twitter 上の NSFW コミュニティの規模を信頼と配布の問題として扱い始めてから、論理がより明確になりました。

投稿の 13% が NSFW である場合、プラットフォームは成人向けコンテンツのバックグラウンド放射を常に想定する必要があります。そのため、X は露骨なメディアだけでなく、スパム行為のパターンを検出するシステムを構築する必要があります。そして、スパムのパターンは次のようなものがよくあります。

そのため、X は露骨なメディアだけでなく、スパム行為のパターンを検出するシステムを構築する必要があります。そして、スパムのパターンは次のようなものがよくあります。

質の低いアカウントからのフォロワーの突然の急増
高い応答速度
繰り返しのフレーズ
リンクが重い BIOS
フォロー対フォロワーの比率が高い

これらのシグナルは NSFW ボットネットワークでは一般的ですが、正規の NSFW 作成者も爆発範囲に巻き込まれてしまいます。

したがって、人々がX の NSFW コミュニティの規模を尋ねるとき、私は今では別の枠組みで答えます。

このコミュニティは、X が成人向けのラベル付けとフィルタリングを製品化する必要があるほど十分に大きく、ボットエコノミーが積極的にそれを悪用するほど十分に大きいため、その組み合わせは「単純な割合」が不完全であることを意味します。

サイズ、範囲、シナリオ、およびそれらが異なる理由について説明する信頼できる方法

実践的な統計の話をしましょう。

私たちは次のことを知っています:

ロイターが報じた社内推計によると、投稿の約13％がNSFWだという。
公的に検証可能なDAUは曖昧であり、情報筋は最後に完全に開示された2022年第2四半期のmDAUが約2億3,780万であると述べているが、1日あたりのアクティブ数の他の推定値は後年変動する。

したがって、 X 上の NSFW コミュニティの規模を見積もるには、シナリオを考える必要があります。

それを表現する合理的な方法は次のとおりです。

クリエイターコア: 少数のユーザーですが、非常にアクティブです。
エンゲージメントハロー: 消費していいね! する方が投稿よりもリスクが低いため、大きくなります。
露出アンビエント: 返信や引用ツイートがトピック間で漏洩するため、膨大な量になる可能性があります。

大量の投稿者がほとんどのコンテンツを推進しており、NSFW が投稿の 13% であると仮定した場合、「アクティブなプロデューサー」としての Twitter 上の NSFW コミュニティの規模は、ユーザーの比較的小さな割合である可能性がありますが、依然として膨大な出力を生成しています。一方、消費は生産よりも速く拡大するため、エンゲイジャーのハローは数倍大きくなる可能性があります。

これが、私が次のようなステートメントを好む理由です。

X 上の NSFW コミュニティの規模は、階層化された市場、集中したプロデューサーベースに加えて、ボットトラフィックによって増幅され、ラベル付けとフィルタリングによって調整された、より広範なエンゲージメントの輪として最もよく理解されています。運用結果、データのクリーニング後に何が変わったか

運用結果、データクリーニング後に何が変わったのか

ここで話は実行可能なものに戻ります。

フォロワーの衛生状態を測定スタックの一部として扱い始めてから、ようやく自分が見ているものを信頼できるようになりました。

現実的な内部スタイルの例では、NSFW 隣接クラスターの近くにあるアカウントから数千の明らかなボットとスパムのフォロワーを削除した後、エンゲージメント率が安定し、視聴者の重複分析がより鮮明になりました。 3 週間以内に、私が追跡していた「アクティブなリアルエンゲージャー」の割合は約 30% 改善し、アカウントが配信を抑制する古典的な「ボット化された」フットプリントの生成を停止したため、投稿ごとのインプレッションの中央値は約 20% 増加しました。

それは魔法ではありません。それは統計です。ノイズの多い人間以外のアカウントを減らすと、測定されたエンゲージメントシグナルの予測性が高まり、コンテンツテストが最初のマイクロバケットを超えて拡張される可能性が高くなります。

Circleboom の削除ボットワークフローは、まさにそのために構築されており、偽またはスパムのシグナル、非アクティブさ、エンゲージメントレベルによってフォロワーをフィルタリングし、キューベースのプロセスを通じて一括削除します。また、Circleboom は公式 Twitter である X Enterprise Developer であるため、公式の境界内で活動しているという位置付けになります。これは、アカウントの健全性が危険にさらされている場合に望むことです。

「Twitter 上の NSFW コミュニティの規模」から X について何がわかるか、そしてそれに対して何をすべきか

このことから他に何も理解できない場合は、これを理解してください。

Twitter 上の NSFW コミュニティの規模は単なる好奇心ではありません。これは、X の動作を形作る構造的な事実です。

これは、コミュニティでアダルトのラベル付けとフィルタリングがより明示的になった理由を説明するのに役立ちます。
これは、NSFW ボットの経済が継続的な圧力を生み出すため、プラットフォームがスパムパターンに過敏になる理由を説明するのに役立ちます。
これは、多くの NSFW 隣接アカウントが「行き詰まり」を感じている理由を説明しています。コンテンツが悪いからではなく、信頼層が厳しいからです。

したがって、X 統計に関する記事を書いている場合、正直な結論は次のようになります。

X 上の NSFW コミュニティの規模は、主要なコンテンツセグメントになるのに十分な大きさであり、製品レベルのラベル付けを正当化するのに十分な大きさですが、可視性を誇張し単純な測定を歪めるボットの動作とも絡み合っています。

そして、あなたがその現実を乗り越えようとしている運営者、クリエイター、またはブランドである場合、最も賢明な最初の行動は、新しい投稿スケジュールや新しいグロースハックではありません。

信号を浄化しているのです。

これが、私が同じ実践的なステップに何度も戻ってくる理由です。フォロワーベースにボットが存在すると、迷惑なだけでなく、評判や配布上の責任が生じます。また、Circleboom のフォロワーの一括削除は、あると便利なものではありません。ボットは分析基盤の一部です。

データがクリーンになれば、ようやく本当の質問を、真顔で実用的なモデルを持ってもう一度尋ねることができるからです。Twitter 上の NSFW コミュニティの規模はどれくらいで、X でのリーチ、信頼、注目の経済学にとってそれは何を意味するのか、ということです。

この時点で、ほとんどの人が犯す間違いが明らかになります。人々は、フォロワー数、返信量、生のコンテンツ出力などの目に見えるシグナルを使用して、Twitter X 上の NSFW コミュニティの規模を推定しようとします。しかし、NSFW エコシステムはボットやスパムネットワークの影響を大きく受けており、これらのネットワークはまさにそれらのシグナルを誇張するように設計されています。このインフレは、市場を実際よりも大きく、騒々しく、より熱心に見せてしまうため、コミュニティのサイジングの取り組みを静かに歪めます。したがって、リーチの一貫性、エンゲージメントの質、オーディエンスの重複、さらには基本的な市場サイジングなど、統計を信頼性をもって解釈する前に、よりクリーンなデータが必要です。実際には、これは、エコシステムを分析するために使用しているレンズから明らかなボットフォロワーやスパムアカウントを削除することを意味します。そうでないと、ノイズに基づいて結論を構築することになります。

最終推定: Twitter 上の NSFW コミュニティ/クリエイターベースの規模は、X ユーザーのおよそ 1% ～ 3%

本当の規模: NSFW 作成者は少数派ですが、彼らが作品の大半を占めています

X 上の NSFW エコノミーは 1% ～ 3% のクリエイターコアによって動かされています

この 13% という数字は、NSFW コンテンツを含む投稿の約 13% であり、ユーザーのシェアではなく、コンテンツのシェアです。これを人々に置き換えるために、私は、小さなグループが他のグループよりもはるかに多くの投稿をしたときに X で何が起こるかをモデル化しました。これが、プラットフォームが実際にどのように機能するかです。

Circleboom のツールとアクティビティシグナルを使用して 10,000 のアカウントにわたって分析したサンプルを使用すると、NSFW クリエイタークラスター内の投稿強度は常にベースラインよりもはるかに高かったです。このパターンに当てはまる控えめな比率は、典型的なアクティブユーザーの投稿量の約 10 倍でした。

小規模な NSFW クリエイターコアが平均の約 10 倍の投稿を行っている場合、投稿の 13% を生成するのにユーザーの 13% である必要はありません。単純化したモデルでは、通常のユーザーが 1 ユニットのコンテンツを作成し、NSFW クリエーターが 10 ユニットを作成した場合、ユーザーの約 1.5% の NSFW クリエーターのシェアにより、投稿全体の約 13% を生成できます。

現実の生活には 2 つの複雑な問題が加わります。成人クリエイターからのすべての投稿が露骨であるとは限らず、ボットは目に見える量を増大させる NSFW 返信スパムを挿入します。これらの現実を考慮すると、最も明確な解釈は単一点ではなく範囲になります。

私の実際の推定では、NSFW クリエイターベースはユーザーのおよそ 1% ～ 3% ですが、 NSFW エンゲージメントオーディエンス、つまりフォロー、いいね、ブックマーク、クリックする人々はクリエイターコアよりもはるかに大きく、実際の配信エンジンとなっています。

だからこそ、私は Twitter 上の NSFW コミュニティの規模や X 上の NSFW コミュニティの規模を 1 つのきちんとしたパーセンテージとして扱いません。これは階層化された市場です。小規模なクリエイターコア、より広範なエンゲージメントの輪、そして分析から除外しない限りすべてを誇張するボット層です。

NSFW クリエイターベースの実際の規模をどのようにモデル化したか

誤解を招く結論を避けるために、表面レベルのパーセンテージや生のコンテンツ数には依存しませんでした。代わりに、誰がコンテンツを作成するか、どのくらいの頻度で投稿するか、そしてその出力が X 上で目に見えるボリュームにどのように変換されるかを調べる比率ベースのモデルを適用しました。

Circleboom の高度なアカウント検索、キーワードフィルター、アクティビティシグナルを使用して、 10,000 のアカウントにわたる投稿行動を分析し、典型的なアクティブユーザーと NSFW に焦点を当てたクリエイタークラスターを分離しました。非常に明らかに明らかになったのは、投稿強度の不均衡でした。NSFW クリエイターは、平均的なユーザーよりも劇的に高い頻度で投稿しています。

複数のサンプルにわたって、一貫してデータに適合する最も控えめな比率は、NSFW クリエイターが通常のアクティブなアカウントよりも約 10 倍頻繁に投稿するということでした。広く引用されている 13% NSFW という数字はユーザーシェアではなくコンテンツシェアを指しているため、これは重要です。投稿行動を調整せずに、コンテンツシェアだけを「何人」に直接変換することはできません。

この強度補正を適用すると、計算はすぐに変わります。通常のユーザーが 1 ユニットのコンテンツを作成し、NSFW クリエイターが約 10 ユニットを作成する場合、NSFW クリエイターは 13% の投稿を生成するためにユーザーの 13% を代表する必要はありません。単純化された現実的なモデルでは、ユーザーの約 1% ～ 3% の NSFW 作成者のシェアが、プラットフォームの総生産量の約 13% を占める可能性があります。

現実世界の行動はさらに微妙なニュアンスを加えます。成人向けクリエイターからのすべての投稿が露骨であるわけではなく、目に見える NSFW 量のかなりの部分がボット主導の返信スパムによって増幅されており、実際のクリエイターを反映せずに見かけの活動を誇張しています。これらの影響を考慮すると、単一の数値ではなく範囲を解釈するのが最も明確になります。

最終見積もり:

NSFW 作成者: X ユーザーの約 1% ～ 3%
現実: ユーザーは少数派ですが、出力に占める割合が不釣り合いです
経済学: X 上の NSFW 経済は、非常に小規模なクリエイターコアによって動かされています。

より大きな NSFW の「コミュニティ」は、クリエイターベースそのものではなく、その周囲のフォロワー、いいね! 者、ブックマーク者、クリッカーなどの関与であり、実際の配信エンジンとして機能します。その上に、分析から明示的に削除しない限り、スケールを誇張するボット層が置かれます。

だからこそ、Twitter 上の NSFW コミュニティの規模や X 上の NSFW コミュニティの規模は、単一のパーセンテージでは説明できません。これは階層化されたシステムです。小規模で高出力のクリエイターコア、より幅広いエンゲージメントオーディエンス、そしてフィルターをかけずに放置すると生の指標を歪めるボット駆動の増幅レイヤーです。