調査方法とデータについて

調査概要

調査名

Pairsプロフィール統計調査 2026Q2

サンプル数

n = 6,761

調査期間

2026年5月

集計指標

人数 / 平均 / 中央値 / 上位25% / 上位10%

対象データ

Pairs上で公開されているプロフィール項目(写真枚数・自己紹介文・マイタグ・年収など)と、 プロフィールに紐づくいいね数の組み合わせを対象としています。 個人を特定できる情報は収集していません。

データは自動収集ではなく、Pairs上で公開されているプロフィールを目視で確認し、手動で記録しています。 現状のデータは男性プロフィールが対象で、学生は集計から除外しています。

項目ごとにサンプル数が異なる理由

レポートによって母数(n)が異なるのは、項目ごとに集計の前提が違うためです。 年収帯別の集計は学生除く全体(n=6,761)を対象としますが、身長別の集計は身長記入ありの層、 写真関連の集計は写真ごとの判定が必要なサブサンプルで行っています。

年収帯別

n = 6,761

(学生除く全体)

身長別

n = 7,889

(身長記入あり)

写真戦略別

n = 1,481

(写真判定を行ったサブサンプル)

写真関連は人物の有無・顔の写り方を1件ずつ目視で判定する必要があるため、 他項目より集計範囲が小さくなっています。

集計指標

• 平均 — 平均いいね数。外れ値の影響を受けやすいため参考値として使用。
• 中央値 — プロフィール項目別の標準的な水準を表す主要指標。
• 上位25% — 平均より上の層を示す指標。
• 上位10% — いわゆる「人気プロフィール」帯の指標。

注意点

• 本データは相関を示すものであり、因果関係を保証するものではありません。
• いいね数は地域・年齢・タイミングなど多くの要因で変動します。
• 写真関連の集計(写真枚数・顔写真の有無など)は、別途公開した写真サブサンプル(n=1,481)の調査で扱っています。診断モデルの学習データ(n=6,761)には写真関連の特徴量は含まれていないため、診断結果には反映されません。
• 現状のデータは男性プロフィールが対象です。女性については別途扱います。
• プロフィール改善の参考としてご利用ください。

診断モデルについて

診断ツールでは、上記の集計データから学習した回帰モデルを使って、予測いいね数レンジ・偏差値相当・上位25%に入る確率を算出しています。 年齢・身長・自己紹介・年収など、プロフィール項目を特徴量として使用しています。写真関連の特徴量は含まれていません。 偏差値は学習データ全体での相対位置をもとに、50を中心にマッピングしています。

モデルは観測データの相関に基づく推定であり、必ずその結果になるわけではありません。 特に、地域・年齢・タイミングなど集計対象外の要因や、写真の質といった本モデル未対応の特徴量で、 実際のいいね数は大きく前後します。あくまでプロフィール改善の優先順位を見るための補助としてお使いください。

Pairs公式との関係

いいねラボは、Pairs(株式会社エウレカ)とは関係のない個人運営のメディアです。 本サイトの統計データは Pairs 公式が発表しているものではなく、公開プロフィールを独自に集計したものです。 「Pairs」その他関連する名称・ロゴは各権利者に帰属します。