指標の読み方
測っているのは8つです。どれも高いほど良いという意味は持ちません。 そのネタが全体のどのあたりにいるかを見るための目盛りです。
しゃべる速さ文字/秒
測れた 735本の幅：1.77 〜 8.86 文字/秒
書き起こした文字数を、しゃべっていた秒数で割っています。10秒を超える無音は分母から外しました。登場の音楽や拍手など、実際に声が出ていない時間だからです。
芸人ごとの差が一番はっきり出る項目です。ネタが違っても同じ芸人の値は近いところに集まります。
役の台詞
測れた 735本の幅：0.00 〜 0.77
ネタ1本の台詞を丸ごと言語モデル（TypeSafe の Jev）に渡し、演者が役に入って場面の中の人物として言っている台詞かを1行ずつ判定させ、その割合を出しました。ものまねや再現も役に含めています。
しゃべくりで進めるネタほど0に近く、店員と客のような場面を演じ続けるネタほど高く出ます。速さに次いで芸人ごとの差が出る項目です。12本の台詞を全部読んで突き合わせると、ネタごとの割合は読んだ結果とよく合いましたが、ものまねは取りこぼしやすく、役に入る直前の台詞を拾いすぎることがあります。
ツッコミの間隔秒
測れた 685本の幅：6.0 〜 116.9 秒
書き起こしの台詞を1行ずつツッコミかどうか判定し、隣り合うツッコミの間隔を平均しました。4秒以内に続けて当たったものは1回と数えています。
芸人ごとの差は小さく、同じ芸人でもネタによって大きく変わります。関西寄りの組の方が1割ほど短く出ます。
後半への寄せ
測れた 685本の幅：0.00 〜 1.00
ツッコミのうち、ネタの後半にあるものの割合です。0.5 なら前後半で同じ数だけあります。
ネタごとに大きく変わります。芸人の特徴ではなく、そのネタの組み立ての特徴として見てください。
終盤の加速文字/秒
測れた 735本の幅：-3.79 〜 +4.31 文字/秒
最後の3分の1の速さから、最初の3分の1の速さを引いた値です。プラスなら後半ほど速くなっています。
同じ芸人でもネタによって符号が変わります。加速するかどうかは、芸風よりネタの作りで決まります。
言葉の幅
測れた 734本の幅：0.149 〜 0.690
100語ずつの窓に区切り、その中で何割が違う言葉かを数えて平均しました。窓で区切るのは、長いネタほど値が下がるのを避けるためです。
同じ言葉を回し続けるネタほど低く、次々に違う言葉が出るネタほど高く出ます。話す速さとは別のものを測っていて、ほかの項目との相関は最大0.08でした。
固有名詞%
測れた 734本の幅：0.00 〜 11.25 %
人名・地名・商品名など、固有名詞が語全体に占める割合です。
題材が実在のものに寄っているかどうかを表します。ネタによる差が大きく、同じ芸人でも0から10%まで振れます。
感動詞%
測れた 734本の幅：0.11 〜 27.27 %
「あー」「えー」「うわ」のような感動詞が語全体に占める割合です。
叫びやリアクションの多さに近い値ですが、書き起こしが拾えた範囲に限られます。笑い声は数えていません。
芸風の言い方
芸人のページの「速いしゃべくり」「ゆったりコント寄り」といった型は、しゃべる速さと役の台詞の2つだけで決めています。 測った項目のうち、芸人ごとに値がはっきり決まるのはこの2つだけで、ほかの項目は同じ芸人でもネタごとに大きく散らばるためです。 それぞれ全組の下4割・上4割に入るときだけ「ゆったり・速い」「しゃべくり・コント寄り」と言い、両方がはっきりしている組にだけ型の名前を付けます。 役の台詞は多い組でも台詞の1割強なので、「コント漫才」とは言い切らず「コント寄り」としています。 ネタのページの1文は、全体の真ん中の半分から外れている項目を、外れている順に2つまでつないだものです。
ツッコミをどう拾っているか
誰が話しているかは字幕から分からないので、ネタ1本の台詞を丸ごと言語モデル（TypeSafe の Jev）に渡し、 1行ずつツッコミかどうかを判定させています。 12本の台詞を全部読んで突き合わせると、拾った点のうち8割がツッコミで、本当のツッコミの4分の3を拾えていました。 書き起こしが崩れたネタや、ツッコミの型が普通でない芸では、ツッコミが3つに届かず値が出ないことがあります。 ツッコミの無いネタに、誤って拾った点から値が出ることもあります。 最初のツッコミまでの時間（つかみ）と、間隔のばらつき（緩急）も測っていますが、 1点の誤りで値が大きく動き、読んだ結果と十分に合わないので載せていません。