公式サイトはこちら。
ネットランキングおよびデータベースはこちら。
画面には1wpm/5cpm単位で表示される。但し、cpm表示の時に自分のHNもしくは車にマウスを当てると1cpm単位でポップアップ表示される(wpm表示の時に同じ操作を実行しても1wpm単位で変わらない)。また、レース終了後に画面下部に表示される[Scores for this quote]→[Your last 10]の表の中のSpeedの数値にマウスポインタを当てると0.01wpm/0.05cpm単位まで細かく見ることができる。たまに0.01cpm単位まで細かくなることもある(条件は不明)。これとは別に、[Latest High Scores]に載った場合、Speedの数値にマウスポインタを当てると確実に0.01cpm単位まで閲覧できる。但し、一旦ハイスコアに載ると、その記録を上回るか、1時間経過しない限り、ハイスコアが更新されることはない。その間に出た記録は、[Scores for this quote]で逐一見るしかない。
各レース終了後に0.05cpm単位で(可能なら0.01cpm単位で)速度をメモするのも面倒である。0.05cpm単位で妥協できるなら、TypeRacer Dataで0.01wpm単位で閲覧できるため、それを5倍する方法もある。
なお、速度を含む履歴は、HNを右クリック→[View Profile]で表示される[Racer Profile]画面の下の方にある[Latest Race Results](直近10戦の結果)や、[View full race history](すべての完走レースの結果)から閲覧できる。Premium IDにすればcsvファイルでダウンロードできる。但し、この履歴やcsvファイルにはwpmでのみ記載され、かつ小数点以下が記録されない。
Skill Levelは、出現する文章の長さにも影響する。TypeRacer BlogのJanuary 29, 2018の記事によると、以下の通り。文字数の最小値は速度(cpm)×0.5、最大値は速度×1.5となっているようだ。
●システム(速度・正確性関連)
【速度の表示】
速度はwpm(words per minute / 1分間あたりのワード数)、cpm(characters per minute / 1分間あたりの文字数)のどちらかの表示を選択できる。画面右上、[Avg. Speed]の表示の上にある[WPM/CPM]のリンクをクリックすることで切り替えができる。1ワードは5文字固定で換算されるため、例えば100wpmは500cpmである。このサイトでは、原則としてcpmで表記を統一する。理由は、cpmの方が速度を細かく把握できる仕様となっているためである。【スキルレベルの意味】
画面右上、[Skill Level]の表示の上にあるリンクをクリックすると説明が表示される。ここで速度とは、直近10戦の平均速度を指す。また、例えばMegaracerになるには厳密に400cpm以上必要である。筆者の例では、各レース終了後に速度を1cpm単位でメモして求めた直近10戦平均が400.0cpmでもTypemasterと表示されたことがある。各レースで小数点以下まで速度が計測され、それに基づいて直近10戦平均がより細かく計算されていると推測できる。
称号 | 速度の整数部分(cpm) | 文章の長さ(文字数) |
---|---|---|
Beginner | 0〜124 | 1〜187 |
Intermediate | 125〜154 | 62〜232 |
Average | 155〜209 | 78〜314 |
Pro | 210〜274 | 105〜412 |
Typemaster | 275〜399 | 138〜599 |
Megaracer | 400〜 | 200〜 |
なお、2バイト文字を含む言語や漢字への変換を含む一部の言語ではスケールが異なる。具体的には以下の5言語である。画面右上の[Skill Level]の表示の上にあるリンクをクリックすると、Megaracerのボーダーが表示される。初テストのボーダーは、Megaracerのボーダーの1.25倍と推測される。このサイトでは、これらの言語については英語のスケールに換算する場合がある。
言語 | Megaracer | 初テスト | 英語スケールへの換算方法 |
---|---|---|---|
日本語、中国語、台湾語 | 80cpm | 100cpm | 5倍する |
朝鮮語/韓国語 | 200cpm | 250cpm | 2倍する |
タイ語 | 300cpm | 375cpm | 4/3倍する |
2回目以降のテストが実施されるのは、認証された速度の125%を超える速度を初めて出した時である。例えばテストに540cpmを出して合格した場合、次のテストはその後初めて675cpmを超えた時に実施される。
筆者のトルコ語の例では次の通り。テスト1の結果から、テスト2の出現条件の基準となる速度は507.80cpm(直前のレースの速度)ではなく、481cpm(テストで認証された速度)であることが分かる。なぜなら、507.80cpmが基準だとすると、25%向上つまり634.75cpmまで伸ばさないと次のテストは出現しないためだ。さらに、テスト2の結果から、基準速度は最新のテストで認証された速度であることが分かる。仮にテスト1の481cpmが基準だとすると、25%向上つまり約601cpmまで伸ばさないと次のテストは出現しないためだ。そしてテスト3の結果から、テスト4が出現するのは550cpmから25%向上、つまり約688cpmを出した時であると推測できる。
No. | 日付 | 直前のレースの速度 | テストで認証された速度 | ×125% | 次のテストの出現条件 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 2016.2.21 | 507.80cpm | 481cpm | 601.25cpm | 553.55cpmで出ず、605.45cpmで出現 |
2 | 2016.2.21 | 605.45cpm | 465cpm | 581.25cpm | 567.25cpmで出ず、591.05cpmで出現 |
3 | 2018.2.25 | 591.05cpm | 550cpm | 687.50cpm | 611.75cpmで出ず |
テストには、6回連続で失敗しない限り合格できる。また、ミスした場合も無視して先に進むことができる。このため、基本的に速度重視で攻めて良い。また、特殊文字(ダイアクリティカルマーク)を含む言語に関しては、一部または全部の特殊文字を無視するという攻略法も通用する。例えばオランダ語では[é][è][ë]の出現率が非常に低いことに着目し、すべて[e]と打って切り抜ければ、テストに合格する可能性は高い。また英語でも、大文字をすべて小文字で打ったり、記号をすべて無視したりすれば、多少は楽になる。もちろん、通常のレースではミスを修正するまで先に進めないため、このような攻略法は通用しない。
テストに失敗した場合、速度が認証されないだけでなく、直前のレースのデータも記録されない。より高いレベルのデータを記録するには、レースでテスト出現条件を満たす速度を再び出し、かつテストに高いレベルで合格するしかない。
レース終了後、画面を下にスクロールすると正確性が表示される。また、HNを右クリック→[View Profile]で、下の方の[Your Last Race Results]に直近10戦の正確性(を含む各種データ)が表示される。[View All]をクリックし、さらに過去のレースの正確性を閲覧することもできる。次の画面で[Results/page=100], [Universe=lang_ru]と設定して[Search]すると、直近100戦分が表示される。表の右下の[load older results]から過去に辿ることが可能だ。この履歴には、0.1%単位で表示される。
日本語や朝鮮語/韓国語のように、1文字につき複数の打鍵を必要とする文字がある場合、打鍵途中の文字はミス判定になる。但しこのミス判定は1文字につき1回が上限である。例えば日本語の[か]をローマ字入力で打鍵する場合、[k]と入った時点でミス、[a]が入って[か]が表示された時点で正解となるため、ミス1回、正解1回とカウントされる。
一方、Premium IDで取得できるcsvファイルには、小数点以下の値が記録されない。また、TypeRacer Dataでは0.1%単位で閲覧可能なように見えて、実は1%単位である(.0と表示されているだけ)。
●ステータスの意味
自分のHNにマウスのポインタを当てると、選択しているワードセット(universe)のステータスが例1のように表示される。自分のHNを右クリック→[Pin scorecard]で、ステータス表示画面を固定できる。
また、自分のHNを右クリック→[View Profile]とすると、ステータスが例2のように表示される(例1とはやや違う)。ここでは、恐らく完走レース数が最も多いワードセットのステータスが優先的に表示される。また、複数のワードセット(universe)で完走している場合、プルダウンメニューからワードセットを選択し、ステータスを表示させることができる。
項目 | 例 | 説明 |
---|---|---|
Avg. speed (last 10 races) | 483 cpm | 1cpm/1wpm単位。直近10レースの速度の平均値。 10レース未満の場合は全レースの平均値。0レースの場合は0 |
Avg. speed (all time) | 453.234 cpm | 0.001cpm/0.001wpm単位(※)。 全レースの速度の平均値。0レースの場合は0 |
Last race | 470 cpm | 1cpm/1wpm単位。直前のレースの速度。0レースの場合は0 |
Best race | 560 cpm | 5cpm/1wpm単位。全レースの速度の最高値。0レースの場合は0 |
Races completed | 1722 | 完走したレースの総数 |
Races won | 797 | 勝利したレースの総数 |
Points | 123041 | 獲得した総ポイント数。詳細は後述 |
Skill level | Megaracer | 直近10レースの速度に基づくスキルレベル |
Rank (cpm percentile) | 97.8% | 0.1%単位。直近10レースの速度の平均値に基づくランク。詳細は後述 |
Experience Level | Racer 6 | 完走したレースの総数に基づくレベル。詳細は後述 |
※完走レース数に応じて表示桁が増える。19レース以下では整数部分のみ。20レース以上で小数点以下第一位、50レース以上で小数点以下第二位、200レース以上で小数点以下第三位が表示される。
項目 | 例 | 説明 |
---|---|---|
Full Average | 90.6 WPM | 0.1wpm単位。全レースの速度の平均値。0レースの場合は0。 |
Best Race | 112 WPM | 1wpm単位。全レースの速度の最高値。0レースの場合は0 |
Races Completed | 1,722 | 完走したレースの総数 |
WPM Percentile | 97.8% | 0.1%単位。直近10レースの速度の平均値に基づくランク。詳細は後述 |
Skill Level | Megaracer | 直近10レースの速度に基づくスキルレベル |
Experience Level | Racer 6 | 完走したレースの総数に基づくレベル。詳細は後述 |
Racing Since | Oct. 18, 2008 | 初めてレースを完走した日付 |
Keyboard | Qwerty | Premiumの場合のみ表示され、[Edit Your Profile]から変更可能。 使用キーボード。Qwerty/Dvorak/Colemak/Non-English/Otherから選択できる。 |
Membership | Premium | 通常はBasic。Premium登録した場合はPremium |
【Pointsについて】
[number of words typed multiplied by typing speed in words-per-second]と説明されている。つまり「実際に打ったワード数×打鍵速度(打/秒)」である。筆者の場合、ロシア語では通算1425戦目で100060に到達し、六桁に乗った。当時のロシア語の速度は約450cpm、即ち秒速7.5打鍵。1ワード5打鍵として秒速1.5ワード。これにワード数を掛ける。1つの文章のワード数は1行あたり10として平均4行で40、するとPointsは1戦あたり40×1.5=60となる。
英語は703戦で51853Points、1戦あたり約74。500cpm到達に最も苦労したベトナム語は721戦で63164Points、1戦あたり約88。英語の例で分かる通り、速ければPointsがたくさん溜まるとは限らない。一方、ベトナム語の課題文章には短いワードが多く含まれる。このため、1文章あたりのワード数が増えると考えられる。なお、打鍵速度の計算に使われるwordsは1ワード5打鍵で固定だ。
なお、Pointsの計算が実施されるようになったのは、2017年7月以降である(TypeRacer BlogのJuly 26, 2017の記事参照)。筆者の場合、2017年6月に打ったタガログ語のPointsが記録されていなかった。また、別IDで2013〜2014年に1898戦した英語のPointsも0である。
【Rankについて】
直近10戦の平均速度により決まる。直近10戦の平均速度が637cpmまで上がると、Rankが99.9%まで上がる。筆者は最高746cpmまで上げたことがある。しかしRankは99.9%のままだった。小数点以下第二位以下が切り捨てられているのか、99.9%が最高値と規定されているのかは不明。また、最低値は1%である(一度も打っていないワードセットで確認できる)。直近10戦の平均速度とRankの関係は以下の通り。グラフ化した結果はこちら。また、Rankは全言語共通だ。但し日本語など速度のスケールが異なる言語では、英語に換算された速度により決まると考えられる。実際、日本語では直近10戦の平均速度が165cpm(英語スケール換算後は825cpm)の時にRankは99.9%と表示された。
Rankは、直近10戦の平均速度が変わらなければ一定である。実際、数年前のデータを含めても、現在のデータとずれることは無かった。しかし、NORM.DIST関数でfittingを試みても今一つうまくいかず。平均or標準偏差を読み間違えているのか、小数点以下第二位以降を無視しているのが悪いのか、そもそも正規分布でないのかは不明。
|
|
※直近10戦平均速度が636cpmでもRankが99.9%になることがある(99.8%になることもある)。恐らく、各Rankのボーダーは小数点以下でさらに細かく設定されている。
※直近10戦平均速度が585cpmでもRankが99.7%になることがある(99.6%になることもある)。以下同様。
【Experience levelについて】
完走したレースの総数に基づき昇格していく。Experience level 9以降は未確認。
Experience level | 完走レース数 |
---|---|
0 | 0〜9 |
1 | 10〜49 |
2 | 50〜124 |
3 | 125〜249 |
4 | 250〜499 |
5 | 500〜999 |
6 | 1000〜2499 |
7 | 2500〜4999 |
8 | 5000〜9999? |
9 | 10000?〜 |
●ランキングとデータベース(TypeRacer Data)
ネットランキングはTypeRacer Dataで閲覧可能である。初期状態では英語(universe=play)が対象である。他の言語、他のワードセットに関しては、例えばロシア語ならURLの末尾に[?universe=lang_ru]を追加すればこちらのように閲覧可能となる。
最新のデータを反映させるには、Importが必要である。自分のデータだけでなく、他の人のデータもImportできる。画面上のメニューの[Import]からImport画面に進み、HNを入れる。もしくは、Importしたい人の詳細データ画面に進み、HNの少し下、表のすぐ上にある[Update races]をクリックする。
英語のランキングの初期値では、完走レース数1500以上、完走文章数1000以上を満たす人のみが検索対象となる。探そうとする人が出てこない場合、これらの数値を少なく設定する。一方、他の言語のランキングの初期値では、初期条件が異なる。インドネシア語、スペイン語、ポルトガル語、ベトナム語では「完走レース数10以上、完走文章数10以上」を満たす人が検索対象となる。その他の大多数の言語では、「完走レース数1以上、完走文章数1以上」を満たす人が(つまり一度でも完走した人はすべて)検索対象となる。信頼性の高いランキングを表示させたければ、これらの数値を多く設定する。また、初期値では1ページに50人しか表示されないため、例えば1001位以下の人を探すのは大変だ。1ページあたりの表示人数を1000や5000など大きな値に設定して、テキスト検索で探すしかない。なお、初期値ではText Bestsの降順でソートされている。各項目の見出しをクリックすると、その項目でソートできる。
以下、ランキングに掲載されている項目の意味を説明する。
項目 | 例 | 説明 |
---|---|---|
Rank | 1526. | 順位 |
Racer | dq maniac (dqmaniac) | 名前(HN) |
Text Bests | 120.23 | 完走済みの各文章の最高記録の平均。詳細は後述 |
Races | 727 | 完走レース数 |
Texts | 629 | 完走文章数 |
Career | 119.78 | すべての完走レースの速度の平均値 |
Best 10 | 142.34 | 完走済みレース中、Top10の速度の平均値 |
Best Race | 144.32 | 完走済みレース中、速度の最高値 |
Points | 54,465.15 | 累計獲得ポイント |
Wins | 403 | 勝利数(1位獲得回数) |
Win % | 55.43 | 勝率 |
Marathon | 39 | 任意の24時間で完走したレース数の最高値 |
Last Race | 2021-10-10 | 最後に完走した日 |
Variation | 9.26 | 速度の変動係数(標準偏差÷平均)。詳細は後述 |
また、実力が明確に伸びた後にText Bestsの更新を目指す場合、新規にIDを取得した方が良い。理由は、短い文章はSkill Levelが上がれば出現しなくなるためだ。成長過程で低い記録を残していた場合、Text Bestsに悪影響を及ぼす。直近10戦平均を故意に落とせば、短文が再び出現する可能性もある。しかし、そのような不毛な作業を繰り返すくらいなら新規にIDを取得した方が早い。また、過去に何度か文章の入れ替えが実施されている。削除された文章の記録は二度と更新できない。
筆者はInterstenoをはじめとする初見文章への対応能力を向上させることを重視している。このため、苦手な文章で棄権することは原則として無い。棄権するのは、打鍵できない(あるいは打鍵方法が分からない)文字があったり、ネット接続が切断されたり、打鍵から表示までの間にラグが発生したり、絶不調時に詰まりまくって普段の記録の半分以下まで落ち込むと懸念されたり、といった例外的な場合のみだ。苦手な文章でも練習を重ねて自己ベストを更新していけば、Text Bestsも(歩みは遅いかもしれないが)結果的に上がっていく。
dqmaniac(メインID)
【Text Bestsについて】
Text Bestsは、完走済みの各文章の最高記録の平均である。この指標を上げるだけなら、苦手な文章を徹底的に棄権(leave race)し、得意な文章に絞って過去の自己ベストを更新し続けるのが良い。だが、英語の文章は2021年11月現在7411個あるため、特定の文章を待つのは困難である。そこで考えられるのは、まずカウントダウン時間内に文章をざっと見て、記号や大文字、得意単語、苦手単語の頻度を見極めることだ。さらに、打ち始めてから速度が伸びない場合、詰まりまくった場合、その他自己ベストの更新を見込めない場合に棄権することで、多少は効率的にText Bestsを上げることができる。【Variationについて】
データのばらつきを表現する値として、よく用いられるのは標準偏差である。しかし、同じ標準偏差100cpmであっても、平均1000cpmの人と平均100cpmの人では意味合いが異なる。平均1000cpmの人が±100cpmの範囲(つまり900〜1100cpm)でばらつくのはよくあることだ。しかし、平均100cpmの人が±100cpmの範囲(つまり0〜200cpm)でばらつくのはまずあり得ない。そこで、標準偏差を平均値で割った値(変動係数)を用いる。平均1000cpm、標準偏差100cpmなら、変動係数は0.1。平均100cpm、標準偏差100cpmなら、変動係数は1.0となる。後者の方がばらつきが大きいことは明らかである。平均100cpm、標準偏差10cpmなら変動係数は0.1となり、前者に並ぶ。【TypeRacer Dataの他の機能】
ランキング中の名前をクリックすると、その人の詳細なデータを閲覧できる。もちろん自分のデータの閲覧も可能である。英語のみならず、各ワードセット(universe)のデータも閲覧できる。例えば筆者のデータは以下の通り。
dq_maniac(2013-14年に英語を集中的に打った時のID)
項目 | 例 | 説明 |
---|---|---|
Races | 727 | 完走レース数 |
Best last 10 races | 129.88 wpm | 「直近10レースの平均速度」の最高値 |
Best single race | 144.32 wpm | 最高速度 |
Average of fastest 10 races | 142.34 wpm | Top10の速度の平均。 数字は1〜完走レース数の間で変更可能 |
Fastest race from each text, average | 120.23 wpm (629 total texts raced) | Text Bests。 ()内は完走済みの文章の数(※1) |
Wins | 403 (55.43%) | 勝利数。()内は勝率 |
Points | 54,465.15 | 累計獲得ポイント。小数点以下第二位まで |
Average career speed | 119.78 wpm | 全完走レースの速度の平均 |
Accuracy | 98.13% | 全完走レースの正確性の平均 |
100% accuracy races | 130.97 wpm (18.73% of all races) | 正確性100%(※2)の完走レースの速度の平均。 ()内は正確性100%で完走した確率 |
Career standard deviation | 11.09 wpm | 全完走レースの速度の標準偏差 |
Coefficient of variation | 9.26% | 全完走レースの速度の変動係数 |
Top marathon | 39 races in 24 hours, starting 2015 September 20, 11:36am | 任意の24時間内の完走レース数の最高値。 開始した日時も記される |
※1: 同じ文章を何度も完走することがあるため、完走済み文章数はRaces以下の数字になる。
※2: 小数点以下は四捨五入されるため、正確性99.5%でも100%とみなされる。
速度は0.01wpm単位で、正確性は1%単位で閲覧できる。速度をクリックすると各レースのデータ(文章、文字数、タイム、速度、正確性)も閲覧できる。そのデータでは正確性が0.1%単位で記載されているように見える。だが、実際には1%単位である(.0がついているだけ)。
・View Pit Stop page for [username]
→TypeRacerのProfile画面へ
・View text analysis of races by [username]
→完走済み文章の一覧へ。ここのBest WPMを平均すればText Bestsを計算できる。各[Text]をクリックすると、そのTextのランキングが出る。[Best WPM]の数字をクリックすると、最高記録の詳細が出る。[Races]の数字をクリックすると、自分がその文章を打ってきた履歴(レース番号、日時、速度、正確性)が出る。さらに、[View texts not yet raced by (ID)]をクリックすると、まだ打っていない文章の一覧が出る。まだ打っていない文章には、Skill Levelが上がったために出なくなった短い文章も含まれる。
・Career
→月ごとの平均速度、最高速度、レース数、勝利数、勝率
・Last 20 Races
→最近20レースの詳細。数字は1〜レース数の間で変更可能。[List fastest]に数字を入れれば速い順にソートされる
・Universes
→ワードセットごとの分析。レース数、最高速度、Text Bests、完走文章数、最終レース日時。ここから例えば[lang_ru]をクリックすれば、ロシア語の分析結果を閲覧できる。英語以外はところどころ文字化けしているが。正確性は1%単位。各文章をクリックすると、Pointsは小数点以下第二位まで、速度は0.01wpm単位で表示される。正確性は0.1%単位に見えて実は1%単位(.0がついているだけ)。なお、Dictionary等、一部のワードセットはこの表に反映されない。URLの末尾に[&universe=dictionary]を追加すれば、こちらのように閲覧可能となる。
まよまよ主催の英語対戦会など、参加人数が多い場合、この10人に入るための競争が発生することもあった。タイミングが遅れると着席できなかった。現在では最大200人同時に部屋に入ることができ、コマンドにより最大300人(?)同時に対戦可能となっているようだ(TypeRacer BlogのSeptember 24, 2021の記事参照)。
対戦で1位になれば、Races wonに加算される。2位以下では加算されない。
対戦会の開催方法
●対戦
画面上部、[Enter a Typing Race]をクリックすると野良対戦ができる。近い速度の人がいればマッチング(自分とbotを含め2〜10人)。いなければbotとの争い(自分含め3人固定)となる。
→[Race Your Friends]をクリックし、表示されたURLを対戦したい人に伝えるなりツイートするなり
達成値(cpm) | Top Languages | More Languages | 合計 | 備考 |
---|---|---|---|---|
700〜 | 2 | 0 | 2 | 英語、日本語(換算) |
650〜699 | 2 | 0 | 2 | フランス語、スペイン語 |
600〜649 | 7 | 1 | 7 | |
550〜599 | 3 | 3 | 7 | |
500〜549 | 5 | 21 | 26 | ここまで44言語 |
〜499 | 5 | 3 | 8 | |
計 | 24 | 28 | 52 |
言語 | 特殊文字 | 難易度 | 配列 | 備考 |
---|---|---|---|---|
タガログ語 アフリカーンス語 マレー語 インドネシア語 スワヒリ語 | - | C | 英語配列 | |
スロベニア語 | [č][š][ž] | C | スロバキア語配列 | qwxyは出現しない |
ガリシア語 | スペイン語と同じ | C | スペイン語配列 | |
アイルランド語 | [á][é][í][ó][ú] | C | スペイン語配列 | jkqwxyzは出現しない |
スウェーデン語 | [å][ä][ö] | C | フィンランド語・ドイツ語配列 | |
セルビア語(ラテン) | クロアチア語と同じ | C | クロアチア語配列 | テストはキリル文字 |
※難易度の説明
C: 既存の配列で対応可能
B: 既存の配列を少し変更するだけで対応可能
B+: Bに加えて相当の練習が必要
A: 大掛かりな配列作成が必要
A+: Aに加えて相当の練習が必要
S: Aに加えて個別の攻略が必要
S+: Sに加えて相当の期間が必要
言語 | 特殊文字 | 難易度 | 配列 |
---|---|---|---|
アルバニア語 | [ç][ë] | B | オランダ語配列にçを追加 |
ウェールズ語 | [â][ê][î][ô][û][ŵ][ŷ] | B | 新規作成(※) |
デンマーク語 ノルウェー語 | [å][ø][æ] | B | 新規作成 |
マルタ語 | [ċ][ġ][ż][ħ] | B+ | 新規作成 |
エストニア語 | [š][ž][ä][ö][ü][õ] | A | 新規作成 |
ラトビア語 | [č][š][ž][ā][ē][ī][ū][ģ][ķ][ļ][ņ][ŗ] | A | 新規作成 |
リトアニア語 | [ą][ę][į][ų][č][š][ž][ė][ū] | A | 新規作成 |
カタルーニャ語 | [é][í][ó][ú][à][è][ò][ï][ü][ç][ŀ] | A | 新規作成 |
※ウェールズ語配列は、もともと伊仏配列に[ŵ][ŷ]を追加して作成した。しかし、頻出する[w](伊仏配列ではデッドキー[:]を使用)への対応が困難であるため、新規作成した。
言語 | 特殊文字 | 特殊文字(稀) | 難易度 | 配列 | 備考 |
---|---|---|---|---|---|
ブルガリア語 | - | [ь] | C+ | ロシア語配列 | [э][ы]は出現しない |
セルビア語(キリル) | [ј][њ][љ] | [џ][ћ][ђ] | A | 新規作成 | [ы]は稀 |
マケドニア語 | [џ][ћ][ђ][ѓ][ќ][ѕ][è] | A | 新規作成 | 同上 | |
ウクライナ語 | [є][і][ї][Ї] | [ґ][s][A] | A+ | 新規作成 | [ё][ы][э]は出現しない |
ベラルーシ語 | [э][s][ё][і][ў] | [A][U] | A++ | 新規作成 | [ы]が頻出。[и]は稀。[щ][ъ]は出現しない |
※セルビア語(キリル)、マケドニア語の[ј]は、ラテン文字の[j]と別。
※ウクライナ語、ベラルーシ語の[і]は、ラテン文字の[i]と別。
※ウクライナ語の[ї][Ї]は、ラテン文字の[ï][Ï]と別。
※マケドニア語の[ѕ]は、ラテン文字の[s]と別。ウクライナ語とベラルーシ語の[s]は、ラテン文字の[s]。
※ウクライナ語とベラルーシ語の[A]は、ラテン文字の[A]。
※ベラルーシ語の[U]は、ラテン文字の[U]。
以下にベトナム語の特殊文字と配列の考え方の一例を示す。ベトナム語の一般的な入力方法(VNI方式)を参考としつつも、筆者にとって打ちやすいようにアレンジしている。
まず、[ă][â][ê][ô][ơ][ư][đ][à][ạ][ộ][ữ][ợ]はそこそこ出現するため、それぞれ1キーに割り当てる。筆者は日本語配列でいう[1][2][3][4][[][]][j][w][z][7][8][9]に割り当てている。
次に、[5][6][^][:][@]をデッドキーとして、順に「グレイヴ」「フック」「チルダ」「アキュートアクセント」「アンダードット」を割り振る。具体的には以下の通り。[縦のキー→横のキー]の順に打鍵することで、各文字を入力できる。例えば[ẳ]は[6→1]で入力できる。
a | e | i | o | u | y | 1 | 2 | 3 | 4 | [ | ] | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
5 | à | è | ì | ò | ù | ỳ | ằ | ầ | ề | ồ | ờ | ừ |
6 | ả | ẻ | ỉ | ỏ | ủ | ỷ | ẳ | ẩ | ể | ổ | ở | ử |
^ | ã | ẽ | ĩ | õ | ũ | ỹ | ẵ | ẫ | ễ | ỗ | ỡ | ữ |
: | á | é | í | ó | ú | ý | ắ | ấ | ế | ố | ớ | ứ |
@ | ạ | ẹ | ị | ọ | ụ | ỵ | ặ | ậ | ệ | ộ | ợ | ự |
数字および[j][w][z]は出現頻度が低いため、[半角/全角→数字][:→j]等に割り当てれば対応できる。例えば[61]は[半角/全角→6→半角/全角→1]で入力できる。
イディッシュ語、アラビア語、ペルシャ語、ヒンディー語、タイ語、中国語、台湾語では、500cpm(あるいは換算500cpm)を未達成である。いずれも独自の文字を用いるため、個別の配列作成および攻略が必須である。加えて、イディッシュ語、アラビア語、ペルシャ語は「右から左に読む」こと、中国語、台湾語は「文字の数が多い」ことが難関となり得る。難易度はS+以上と言って良いだろう。
筆者にとって最大のメリットは、全レースのデータをcsvファイルでダウンロードできることである。なお、1000レースを超えるワードセットに関しては1000レース以内の場合と違って、ダウンロードページが一旦表示される。恐らく、データサイズが大きいために処理を分けているのだろう。レースデータには、以下が記載されている。但しすべてのデータはTypeRacer Dataからも取得できる。
●Premium
年間$12を支払えば、Premium IDに変更可能である。詳細は、Profile画面の上のメニューの一番右、[Upgrade]のリンク先を参照。
項目 | 説明 |
---|---|
Race # | レースの番号 |
WPM | 速度(wpm表示。小数点以下は表示されない) |
Accuracy | 正確性(0〜100%で表示。小数点以下は表示されない) |
Rank | 順位 |
# Racers | 参加者数 |
Text ID | 打ち切った文章の番号 |
Date/Time(UTC) | 打ち切った日付と時間 |
他のメリットは、アバター(車)を変更できたり、広告がなくなったりすることだ。広告がなくなることでサイトの動作が軽快になり、打鍵から表示までのラグによる被害が軽減される可能性がある。また、Profileに使用キーボード、生年月日、自己紹介文を入力し、公開できる。Profileの右側の絵や、Experience levelの表示も変更される。
項目 | 通常ID | Premium ID |
---|---|---|
Profileの右側の絵 | 黄色の矢(最大8個)+丸印 | 金札(最大5枚)→銀星(最大4個) |
Experience levelの表示 | Typist | Racer |
●公式ワードセット(universe)
TypeRacerのワードセットは、universeと呼ばれる。多言語は、universeの一部として実現されている。他にも多数のワードセットがある。
有名どころではDictionaryがある。タイプウェル英単語のように、単語がランダムに出題されているように見える。実際には単語の羅列から成るワードが数百個あり、そのワードがランダムに出題される。英語、ポルトガル語、イタリア語に対応している。
Instant Death Mode(1ミスした時点で即失格となるモード)もuniverseの一種である。英語とポルトガル語に対応している。
他にはAnime, Repeating Words, Jokes, Video Games, Rhymes, Hip Hop Hits, Movies, Copypasta, Bible, Haiku, Comic Books, Inspirational Quotes, Harry Potter, TypeRacer for Kids, Lord of the Rings, Star Wars, Calvin and Hobbes, Stenography, All TypeRacer Texts, TypeRacer Classic, Portal 2等、多種多様なワードセットがある。詳細はこちら。
●筆者の記録
複数のワードセットで完走すると、Profile画面に[Per-Universe Stats](ワードセット毎の統計)が表示される。これをベースに、各種指標の一覧を記載する。
Universe | 言語 | Races | Avg. Speed | Best Speed | Text Bests | Points |
---|---|---|---|---|---|---|
lang_ru | ロシア語 | 5581 | 496.265 | 646.70 | 500.15 | 450826 |
lang_ko | 朝鮮語/韓国語 | 1488 | 408.148(※) | 508.86(※) | 428.31(※) | 105258 |
play | 英語 | 804 | 599.515 | 721.60 | 601.85 | 59046 |
lang_el | ギリシャ語 | 763 | 367.843 | 531.70 | 379.90 | 49645 |
lang_es | スペイン語 | 758 | 538.200 | 687.10 | 560.90 | 58744 |
lang_vi | ベトナム語 | 721 | 359.060 | 535.80 | 360.80 | 63164 |
dictionary | 英語 | 500 | 670.668 | 835.81 | 705.25 | 26402 |
lang_be | ベラルーシ語 | 381 | 409.389 | 503.85 | 407.35 | 25220 |
lang_hu | ハンガリー語 | 290 | 468.544 | 574.00 | 469.95 | 15764 |
lang_pl | ポーランド語 | 254 | 446.988 | 579.35 | 450.35 | 16865 |
lang_sk | スロバキア語 | 247 | 453.298 | 546.00 | 470.55 | 17889 |
lang_cs | チェコ語 | 245 | 436.745 | 539.85 | 449.65 | 10609 |
lang_fi | フィンランド語 | 241 | 489.389 | 591.45 | 510.40 | 11876 |
lang_ro | ルーマニア語 | 233 | 513.118 | 616.75 | 553.65 | 15764 |
lang_tr | トルコ語 | 191 | 493.65 | 611.75 | 536.15 | 8317 |
lang_de | ドイツ語 | 179 | 502.00 | 577.25 | 517.80 | 10617 |
lang_hr | クロアチア語 | 175 | 486.92 | 617.35 | 497.50 | 7534 |
lang_pt | ポルトガル語 | 169 | 522.36 | 641.40 | 528.25 | 12214 |
lang_fr | フランス語 | 167 | 543.85 | 685.50 | 559.95 | 13328 |
lang_nl | オランダ語 | 161 | 524.61 | 619.45 | 540.90 | 7997 |
lang_uk | ウクライナ語 | 113 | 420.99 | 505.65 | 420.20 | 7726 |
lang_it | イタリア語 | 111 | 515.85 | 625.40 | 533.05 | 2378 |
lang_bg | ブルガリア語 | 89 | 436.03 | 507.20 | 450.65 | 7015 |
lang_mt | マルタ語 | 29 | 404.50 | 517.65 | 408.95 | 1743 |
lang_mk | マケドニア語 | 20 | 446.40 | 522.80 | 450.20 | 1679 |
lang_tl | タガログ語 | 20 | 539.20 | 598.20 | 544.85 | 0 |
lang_lt | リトアニア語 | 14 | 431.95 | 517.65 | 426.85 | 943 |
lang_sr | セルビア語(キリル) | 13 | 383.85 | 543.35 | 383.85 | 766 |
lang_ja | 日本語 | 10 | 827.25(※) | 1306.35(※) | 827.25(※) | 5076(※) |
lang_lv | ラトビア語 | 9 | 374.35 | 505.05 | 374.35 | 488 |
lang_cy | ウェールズ語 | 8 | 453.25 | 516.40 | 454.15 | 569 |
lang_ga | アイルランド語 | 7 | 425.15 | 507.25 | 425.15 | 526 |
lang_sq | アルバニア語 | 6 | 461.85 | 511.65 | 461.85 | 588 |
lang_ca | カタルーニャ語 | 5 | 489.15 | 513.75 | 489.15 | 479 |
lang_sr-latn | セルビア語(ラテン) | 4 | 491.15 | 620.05 | 491.15 | 429 |
lang_et | エストニア語 | 3 | 483.35 | 512.30 | 483.35 | 217 |
lang_sv | スウェーデン語 | 3 | 507.95 | 545.50- | 507.95 | 176 |
lang_ms | マレー語 | 2 | 504.30 | 529.90 | 504.30 | 263 |
lang_sl | スロベニア語 | 2 | 446.00 | 528.15 | 446.05 | 115 |
lang_af | アフリカーンス語 | 1 | 518.80 | 518.80 | 518.80 | 78 |
lang_da | デンマーク語 | 1 | 516.05 | 516.05 | 516.05 | 60 |
lang_gl | ガリシア語 | 1 | 505.65 | 505.65 | 505.65 | 44 |
lang_id | インドネシア語 | 1 | 503.45 | 503.45 | 503.45 | 76 |
lang_no | ノルウェー語 | 1 | 534.15 | 534.15 | 534.15 | 71 |
lang_sw | スワヒリ語 | 1 | 583.65 | 583.65 | 583.65 | 74 |
※別IDの英語は、1898 races, Avg. Speed 576.746cpm, Best Speed 780.90cpm, Text Bests 600.15cpm。2013〜2014年の記録なので、Pointsは無い。
※朝鮮語/韓国語のAvg. Speed, Best Speed, Text Bestsは、英語スケールに換算するため2倍している。
※日本語のAvg. Speed, Best Speed, Text Bestsは、英語スケールに換算するため5倍している。また、Pointsは明らかに過大である(5倍していないのに他の言語より明らかに大きい)。
※スウェーデン語のBest Speedは、Last raceでは545cpm、TypeRacer Dataでは109.10wpmと表示された。実際には545.475〜545.499cpmの範囲と考えられる。だが、正確な値を判定する方法が現時点では不明なので545.50-と記す。
また、Text Bestsは個人データ内の[Fastest race from text, average]の値を5倍してcpm値に換算する。
時期 | 500cpm 到達言語数 | 内容 |
---|---|---|
2008.10.18 | 1 | 初プレイ。英語を1回だけ打って放置。598.85cpm、正確性は記録無し |
2013.9.26 〜2014.9.28 | 1 | 英語のみ1898戦(主に2013/10-11)。最高記録は2013.11.17の780.90cpm。 IDを忘れたため別IDを作成。Text Bestsを意識していた。 |
2015.5.17 〜11.29 | 10 | Intersteno対策として多言語対戦会に参戦。2008年のIDを思い出して使用。 対戦会の言語に合わせて当初は順調に毎週500cpm達成 |
2016.1.24 | 10 | Premiumにする。かり〜さんが毎週の対戦会終了後に「正確性の平均」を ツイートしており、どうやって詳細な値を把握するのか気になって教えて頂いた。 |
2016.2〜3 | 12 | トルコ語、ハンガリー語で500cpm達成(対戦会1巡目では届かず) |
2017.3〜4 | 15 | ポーランド語、チェコ語、ロシア語で500cpm達成(対戦会2巡目でも届かず)。 Interstenoの17言語で残ったのは日本語とスロバキア語。 |
2017.6.18 | 16 | フィリピン出張を機にタガログ語に初挑戦。Intersteno以外の言語では初 |
2018.1.28 | 22 | スロバキア語と間違えてスロベニア語を打ち、500cpm達成。 これを機に、スロバキア語および比較的攻略が容易な他の4言語で500cpm達成。 |
2018.5 | 39 | 幾つかの配列を新規作成しつつ、順調に500cpm達成 |
2018.6〜7 | 42 | 難関のベラルーシ語、ギリシャ語、ベトナム語で500cpm達成 |
2020〜2021 | 42 | Intersteno対策として、Takiの課題文章の少ない言語を打ち込む。 (スペイン語、ハンガリー語、ポーランド語、スロバキア語、フィンランド語) |
2021.6〜 | 42 | 大文字のデッドキー化の練習。スペイン語を652cpm→687cpmと更新。 さらにIntersteno2022を見据えてロシア語を502cpm→575cpmと大幅更新 |
2021.11.3 | 43 | 日本語で209cpm打ち、Testにも合格。その後261cpmまで伸ばす |
2024.7.7 | 44 | 朝鮮語/韓国語で250cpm(英語換算500cpm)達成 |
・正確性=正解打鍵数÷(正解打鍵数+不正解打鍵数) ・小数点以下第二位が四捨五入され、小数点以下第一位まで表示される。 但し、その結果小数点以下第一位が0となる場合、整数部分のみ表示される。 ・総打鍵数(正解打鍵数+不正解打鍵数)が10以内ならば常に整数部分のみ表示されることもある。 ・ミス連鎖には上限がある。単語により違う? ・画面に5ミス分の文字が表示されても、正確性計算時には3打鍵分しかカウントされないことがある この現象は、終盤の単語で故意にミス連鎖した時にのみ発生する ・BSはすべて正解打鍵数とする ・ミス⇔BSを繰り返している間は誤打鍵もBSも含めすべて正解打鍵数とする ・ミスした部分を[Shift+Home]等で全選択して消した場合、不正解文字の数だけ正解打鍵数が追加される ・大文字は1打鍵と数える |
I know nobody knows, where it comes and where it goes. I know it's everybody's sin, you got to lose to know how to win. |
そこで、リプレイ画面をスロー再生させたり、小刻みに止めたりして途中経過を観察した。すると、まず[wi12345]と入った時点で97.5%となっていた。[wi]までで118文字あり、その後失敗打鍵がx回続いたとすると、正確性は118/(118+x)となると予測できる。これが97.5%となるのは、x=3の時だ。つまり、5ミスしたつもりが3ミス扱いとなっている。
次に、BSを連打して[wi]まで消した時点で正確性は97.7%と表示された。正解打鍵数も失敗打鍵数も増えていないはずなのに、なぜか正確性が微妙に増えている。結論から言うと、ここではBS7回が正解打鍵数とカウントされている。即ち、正確性は125/(125+3)=97.65625%、小数点以下第二位を四捨五入して97.7%となっている。BSが1回の場合は正確性が97.5%、2〜6回の場合は97.6%となり、BS以外のキーには触れていない。このため、BS7回がすべて正解打鍵数として算入されたと判断できる。
最終的に、[win.]を打ち直して正解打鍵数を4打鍵追加し、正確性は129/132≒97.7%となったと推測される。
Some feeling had started in my stomach and was traveling up to my face, and I kn ew that when it got there I would turn bright red and hear the ocean, which is w hat happens when I get put on the spot. |
結果は以下の通り。BSが正解打鍵数にカウントされていることが裏付けられた。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) |
---|---|---|
[har]とミス | 93.8% | 15/(15+1) |
BS | 94.1% | 16/(16+1) |
[d]を打ち直す | 94.4% | 17/(17+1) |
[ ]を打つ | 94.7% | 18/(18+1) |
Spend all your time waiting for that second chance, for a break that would make it okay. There's always some reason to feel not good enough and it's hard at the end of the day. |
結果は以下の通り。即ち、最初に[s]と打った1打鍵のみが失敗打鍵数、その後はBS5回だけでなく[s]4回もすべて正解打鍵数にカウントされていることが判明した。ついでに、[S]は[Shift+s]の2打鍵でなく、1打鍵とカウントされることも裏付けられた。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) |
---|---|---|
[s]とミス | 0% | 0/(0+1) |
BS | 50% | 1/(1+1) |
[s]とミス | 67% | 2/(2+1) |
BS | 75% | 3/(3+1) |
[s]とミス | 80% | 4/(4+1) |
BS | 83% | 5/(5+1) |
[s]とミス | 86% | 6/(6+1) |
BS | 88% | 7/(7+1) |
[s]とミス | 89% | 8/(8+1) |
BS | 90% | 9/(9+1) |
[S]を打ち直す | 90.9% | 10/(10+1) |
最後まで打つ | 99.5% | 185/(185+1) |
※正確性が小数点以下第一位まで表示されるのは、正解打鍵数+失敗打鍵数が10を超えてからであると考えた。だが、以後再現しない。67%でなく66.7%と表示されるようになったためだ。
次に、[Prior ...]で始まる文章に対して[p],[1],[2],[3],[4]を順次入力してすべてBSし、その後正確に打ってみた。結果は上記と同様、BS5回に加えて1,2,3,4も正解打鍵数と判定された。
[Now you ...]に対して[N1234567890]と故意に10ミスする。すると、画面には[N123456789]と表示され、正確性は10%となった。計算式は1/(1+9)と推測される。即ち、失敗打鍵数は9回である。検証1とは異なる結果だ。
なお、[123456789]をBSで消して[N]だけ残すと、正確性は52.6%となった。計算式は10/(10+9)と推測される。BS9回が正解打鍵数にカウントされていることが分かる。その後[Now you ]まで打ち進むと、正確性は65.4%となった。計算式は17/(17+9)と推測される。画面表示の通り、正解打鍵数が7増えたことが分かる。
・ミス連鎖には上限がある。単語により違う? 5打鍵、9打鍵の2パターンを確認 ・画面に5ミス分の文字が表示されても、正確性計算時には3打鍵分しかカウントされないことがある ・BSでははすべて正解打鍵数とする ・ミス⇔BSを繰り返している間は誤打鍵もBSも含めすべて正解打鍵数とする ・大文字は1打鍵と数える |
BS連打でなく、[Shift+Ctrl+←]でミスした単語を全選択して消した場合にどうなるか検証する。[great ...]に対して[12345678901234567890]と故意に20ミスする。すると、画面には[1234567890123]と表示され、正確性は0%となった。計算式は0/(0+13)と推測される。そこで[Shift+Ctrl+←]で全選択し、BSで一気に消す。すると、正確性は50%となった。何と、BSを13連打した場合と変わらない。Shift, Ctrl, ←, BSで計4打鍵だからといって、正確性が3/(3+13)≒18.8%となるわけではない。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) |
---|---|---|
[1234567890123]とミス | 0% | 0/(0+13) |
[Shift+Ctrl+←]→BS | 50% | 13/(13+13) |
[g]まで打つ | 51.9% | 14/(14+13) |
[gr]まで打つ | 53.6% | 15/(15+13) |
[great ]まで打つ | 59.4% | 19/(19+13) |
念のため、さらに数パターン検証する。[only]に対して同様の検証を実施した結果はこうなった。[Shift+↑]の後にBSを打たない場合、BSを打った場合と比較して正解打鍵数が1だけ減る。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) |
---|---|---|
[123456789012345]とミス | 0% | 0/(0+15) |
[Shift+↑](BSはしない) | 0% | 0/(0+15) |
[o]まで打つ | 50% | 15/(15+15) |
[onl]まで打つ | 53.1% | 17/(17+15) |
[only]まで打つ | 54.5% | 18/(18+15) |
続いて、[during]に対して同様の検証を実施する。なお、全選択のショートカットキーは少しずつ変えている。また、BSの代わりにDeleteを用いている。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) |
---|---|---|
[123456789012345]とミス | 0% | 0/(0+15) |
[Shift+Home]の後、Delete | 50% | 15/(15+15) |
[d]まで打つ | 51.6% | 16/(16+15) |
[du]まで打つ | 53.1% | 17/(17+15) |
[dur]まで打つ | 54.5% | 18/(18+15) |
[duri]まで打つ | 55.9% | 19/(19+15) |
[durin]まで打つ | 57.1% | 20/(20+15) |
[during]まで打つ | 58.3% | 21/(21+15) |
続いて、[become]に対して途中まで正確に打った後、故意にミスする。なお、より実戦に即した形にするため、ワードを全部消すのではなく、間違えた部分のみ削除した。この場合、画面に表示された不正解文字の数だけ正解打鍵数が追加される。Shift, Home, Shift, →×3, Delete、計7打鍵が追加されるわけではない。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) |
---|---|---|
[bec1234567890]とミス | 23.1% | 3/(3+10) |
[Shift+Home] | 23.1% | 同上 |
[Shift+→→→]の後、Delete | 56.5% | 13/(13+10) |
[o]まで打つ | 58.3% | 14/(14+10) |
[om]まで打つ | 60% | 15/(15+10) |
[ome]まで打つ | 61.5% | 16/(16+10) |
※正解打鍵数+失敗打鍵数が10を超えた後も、正確性が小数点以下第一位まで表示されないケースがある。
まず、一つの単語に対してどうなるか検証する。[turn]に対して[tur]まで打った後に[1234...]と打つと、画面には[tur12345678]と表示された。次に、画面に[tu]だけ残した状態で同じことをやると、画面には[tu123456789]と表示された。画面に[t]だけ残した状態では、[t1234567890]となった。最後に画面に何も残さずにミス打鍵だけしたところ、[12345678901]と表示された。つまり、[turn]に対しては正解・不正解合わせて11文字の表示が上限であることが判明した。
同じ単語がなかなか出現しないため、同じ単語なら常に表示文字数の上限が同じなのかは不明。また、以下の傾向があるようにも見受けられる。しかし反例もあるため、はっきりとしたことはまだ言えない。
・同じワードの中で長い単語は上限も長く、短い単語は上限も短い
・ワードの末尾に行くにつれて、上限は短くなる
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move thing that much school any the must into school get that those back old new very early without hold open here eye too system many |
後ろから2ワード目、[system]の[sys]まで126打鍵を正確に打つ。その後[12345678901234567890]と故意に20ミスする。打鍵速度も充分に落とし、リプレイ時に検証しやすいようにする。画面には[sys12345678901]と11ミス目まで表示された。詳細は以下の通り。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) | |
---|---|---|---|
[sys123]とミス | 97.7% | 126/(126+3) | |
[sys1234]とミス | 96.9% | 126/(126+4) | |
[sys12345]とミス | 96.2% | 126/(126+5) | |
[sys123456]とミス | 95.5% | 126/(126+6) | |
[sys1234567]とミス | 94.7% | 126/(126+7) | |
[sys12345678]とミス | 94% | 126/(126+8) | |
[sys123456789]とミス | 93.3% | 126/(126+9) | |
[sys1234567890]とミス | 93.4% | 127/(127+9) | |
[sys12345678901]とミス | 93.4% | 128/(128+9) | 画面表示はここまで |
[sys12345678901234567890]とミス | 93.4% | 128/(128+9) | |
BSを11回打ち、ミス部分を消す | 93.9% | 139/(139+9) |
何と、不正解打鍵数としてカウントされるのは9ミス目までだ。その後の2打鍵は正解打鍵数にカウントされている。さらにその後の9打鍵(実際にはさらに乱打)は正解打鍵数にも不正解打鍵数にもカウントされない。そして、BSは11回分が正解打鍵数にカウントされる。ここが9回分しかカウントされない場合、正確性は137/(137+9)≒93.8%となり、矛盾する。
これが、検証1で「5ミスしたつもりが3ミス扱い」となった事象の正体だろうか。改めて検証1の推移を記述すると以下の通り。[wi12345]とミスした時点で正確性は97.5%だった。仮に[45]の2打鍵が正解打鍵数にカウントされたとしたら、正確性は120/(120+3)≒97.6%となるはずだ。また、[win.]と打ち直した時点の正確性は131/(131+3)≒97.8%となるはずだ。しかしそうはならない。
時点 | 正確性 | 計算式(推定) | 備考 |
---|---|---|---|
[wi]まで打鍵 | 100% | 118/(118+0) | |
[wi123]とミス | 97.5% | 118/(118+3) | |
[wi12345]とミス | 97.5% | 118/(118+3) | 画面表示はここまで |
[wi1234567890]とミス | 97.5% | 118/(118+3) | |
BSを7回打ち、wiを含め消す | 97.7% | 125/(125+3) | |
[win.]と打ち直す | 97.7% | 129/(129+3) |
もう一度。103文字 follow little under develop thing can part and it up what than need child how year so out possible such possまで94打鍵を正確にうち、その後12345678901234567890とみす。がめんにはposs123456789012と表示。 1 98.9 94/(94+1) 2 97.9 3 96.9 4 95.9 5 94.9 6 94 7 93.1 8 92.2 9 91.3 0 90.4 94/(94+10) 1 90.5 95/(95+10) 2 90.6 96/(96+10) BS12 91.5 108/(108+10) BS16 91.8 112/(112+10) 打ち切り 92.6 125/(125+10) 短くなった。 year feel so take show how but people end school 48叔父 y12345678901 y 100 1 50 2 33.3 あれ。10打鍵以内だが小数点以下第一位まで。 3 25 4 20 5 16.7 6 14.3 7 12.5 8 11.1 9 10 0 9.1 1 8.3 1/(1+11) BS2 21.4 3/(3+11) BS11 52.2 12/(12+11) BS12 54.2 13/(13+11) 全部打つ 84.7 61/(61+11) 11ミスはすべて不正解文字数 では中盤の単語でミスると in he general think own feel home of turn as 44打鍵 own途中でミスる サイトが極めて鈍重になり、ownを打ったつもりが10秒ほど停止し、nが現れた。なんだこれは。ちょうどよいのでここからn123456789012とミス think まで20打鍵 100 20/(20+0) nとミス 95.2 20/(20+1) n1234567 71.4 20/(20+8) 89 66.7 20/(20+10) 0 64.5 20/(20+11) BS2 66.7 22/(22+11) BS11 73.8 31/(31+11) 最後まで 83.3 55/(55+11) 11ミスはすべて不正解打鍵数 最後のワードでは seem help life think group both the just part play between then just for people may want than one do not say around begin both good 131打鍵 gまで128打鍵 g12 98.5 128/(128+2) 3 97.7 128/(128+3) 4 97 128/(128+4) 56 97 130/(130+4) この2打鍵が正解でないと、BS2回で97.1%にならない BS1 97 131/(131+4) BS2 97.1 132/(132+4) BS3 97.1 BS4 97.1 BS5 97.1 BS6 97.1 136/(136+4) go 97.2 137/(137+4) good 97.2 140/(140+4)
・実質ノーミス時の文字数、打鍵数(ハングルと半角文字)、文字変化数、 文字変化によるミスの打ち消し数を最初に把握する。 ・基本的に、各ハングルの最初の打鍵はミス判定、他は正解判定。即ち、ミスタッチが無くても正確性は70%前後。 ・直前の文字が変化する場合には、1打鍵毎に関係する各文字の正誤判定がなされる。 ・直前の文字が変化する場合には、1文字内の打鍵がすべて正解判定となることもある。 ・ミスがある場合には、「ミスにより増えるミス判定数」「ミスにより増える正解判定数」を把握する。 ・ミスがある場合、1文字内のミス判定は最大1回。それ以外のBSやミスタッチ、打ち直しはすべて正解判定。 |
・TypeRacerのリプレイを参照し、余分に発生した打鍵数(ミスタッチ数、BS数、打ち直しの数)を把握する。 ・不正解打鍵数は、ミスタッチ数と同じ。即ち、ミスタッチが無ければ実質正確性は100%。 ・正解打鍵数には、BS数、打ち直しの数を含む。 |
正確性も実質正確性も、文字(ハングル)単位でなく打鍵(パーツ)単位で決定される。計算式は、「正解打鍵数÷(正解打鍵数+不正解打鍵数)」である。但しKoreanでは、正確性と実質正確性において「正解打鍵数」「不正解打鍵数」の定義が異なる。またTypeRacerでは、「BSはすべて正解打鍵とみなす」「ミス⇔BSを繰り返す間は、最初の1回のミスを除いてミスもBSもすべて正解打鍵とみなす」という仕様がある。従って、Koreanにおいて実質正確性を算出するためには、ミスおよび修正の全容を把握し、余分に発生した打鍵を数える必要がある。前提として、Koreanで表示される正確性の仕様も把握する必要がある。
一方、[수치는 ](英字表記は[tnclsms ])の正誤判定は面倒だ。正誤判定は上記の例に倣って[xoxoxoo ]とはならず、[xooooxoxo ]となった。[tnc]まで打つと[수]が[숯]に変化する。見かけ上の文字はミスになる(桃色表示される)のに、恐らくハングル1文字内の打鍵が継続していることから正解判定となる。直後に[l]を打つと[수치]に変化し、2文字正解判定となる。さらに[s]を打つと[치]が[친]に変化し不正解、[m]を打つと[치]に戻って正解する一方で[느]が不正解。このように、直前の文字が変化する場合には、1打鍵毎に関係する各文字の正誤判定がなされる。
この「1打鍵毎に直前のハングルが変化する」特性は、ミスタッチを犯した時にはさらに厄介だ。直前のハングルが意図しない文字に変化し、それにより修正方法(どこまで消すか、何回BSを叩くか、どう打ち直すか)が変化する。基本的に、ミスが原因で前のハングルが変化したら、その単語を全消しする必要がある。
Megaracerで出現する最短の文章には、ハングル53文字、その他20文字が含まれる。総打鍵数はハングル134、その他20である。よってノーミスで打った場合、すべてのハングルの最初の1打鍵のみミス判定になることから、正解判定154-53=101、ミス判定53となり、正確性は101/154≒65.6%となるように思われる。但し実際には前の文字が変化するケースがある。その分を含めると、正解判定123、ミス判定47となり、正確性は123/(123+47)≒72.4%となる。ミス判定数が減って正確性が上がるのは、ハングル2文字なのに1ミス判定となるような例がたまに発生するためだ。例えば[어느 ]の正誤判定は[xooooo]となる。[어]→[언]→[어느]と変化するためだ。
5/21 続いて、5/20に240.70cpm(72.3%)を出した文章の解析結果。ノーミスで打てば、正確性は72.28%となる。ミスした場合の正確性は、多くの場合72.28%よりも上になる。ミスタッチやBSがほぼすべて正解判定となるためだ。例外は「文字変化によりミスが打ち消されて正解判定となるケース」がミスでさらに打ち消される場合のみ。これを利用して、ノーミスか否かを概ね判定できる。
5/22 正確性の解析は、もう少し機械的にできないか。試行錯誤の結果、正確性判定を単語ごとに実行するよう簡略化できた。#2870103(94.22wpmを出した文章)の解析も同じ方法でさくっと終了。文字数、打鍵数(ハングルと半角文字)、文字変化数、文字変化によりミスが打ち消される文字数が分かれば良い。とっくの昔に北朝鮮か韓国の人が自動化していそうだが。
5/25 90wpm突破済みの文章16個につき、正確性の解析を終えた。その後、解析結果と実プレイ後に表示された正確性(の最小値)が一致しない4文章につき、以下の方法で検証した。
・TypeRacer Dataの[Text analysis for dq (dqmaniac)]をクリックする。 ・当該文章の[Races]欄をクリックする。 ・当該文章の履歴が表示される。正確性が最も低いレースの履歴番号を確認する。 ・TypeRacerの[View Profile]→[Per-Univerce Stats]→[lang_ko]で[Your Race History]画面を出す。 ・先程取得した履歴番号のレースの、右から二番目のアイコン[Click to see the replay]をクリックする。 ・しばらく待つと、[Typing Review:]にリプレイが表示される。 ・[Race text:]欄で、文字毎/打鍵毎にそこまでの正確性を確認できる。 ・その数値を、正確性解析シートの途中計算結果と単語毎に(必要に応じて文字毎/打鍵毎に)照合する。 |
正確性の不一致の原因は、いずれも実質正確性100%を未達成であることだ。但しミスの原因が異なる。うち3文章(青色表示)は、ミスとBS(両方とも正解判定)が単に追加されることが原因だ。例えば#2870011では、正確性の計算結果が360/500=72.0%から362/502≒72.1%に変化する。
残る1文章(#2870049、赤色表示)は、「文字変化によるミス打消し」が打ち消されることが原因だ。例えば#2870049で[되고, ](となり、)を正確に打った場合、正誤判定は[xooooooo]となる。文字変化が発生して[됙]となった後に2文字目のミス判定が打ち消されるためだ。一方、[되ㅗ]とミスし、BSして正確に打ち直した場合、正誤判定は[xooxooooo]となる。文字変化が発生せず、2文字目のミス判定が通常通り発生するためだ。すると[x]が1個だけ増えることとなり、正確性が低下する。この例では正確性の計算が292/400=73.0%から292/401≒72.8%に変化する。このように、「解析結果>実結果」という例も発生し得る。
となると、実際の正確性を求めるのは困難を極める。解析結果通りの正確性が出たら実質ノーミスとは限らないためだ。1100回を超える全レースのリプレイを詳細に確認してミスタッチを見出すという力技をやる暇は無い。主要なレースに絞って確認するのが現実的か。
他の例では大抵モデルにミスがある。#2870077では、8語目の[일반](一般)で[읿]という文字変化を見落としたため、理論値の計算が狂った。#2870098では、[특히](特に)を4打鍵とカウントミス。ついでに、[것 중](のうち)の間の[ ]を打ち漏らしていたため、相殺されて総打鍵数のチェックは通過していた。
#2870084では、[고기떼가](肉群)打鍵時に文字変化によるミスの打消しが2回発生することが判明した。初のケースだ。従来は1単語に高々1回と仮定していた。しかし、必ずしもそうではない。4打鍵以上の単語については再確認が必要か。ちなみにこの文章では[것은](こと)を[가]とミスした後にBSしたため、正解判定が2回余分に発生した。このため正確性の計算が374/515≒72.6%から376/517≒72.7%に変化した。
5/27 第761レースの正確性の計算がおかしいことに気付いた。ミスタッチが無いため、本来正確性72.3%と表示されるべきところ、72.6%となっている。原因は二箇所あった。序盤の[공산주의 ](共産主義)の正誤判定が[xooxoooooxoxoo]となるべきところ、[xooxoooooxooo]となっている。[주→중]という文字変化の直後、[ml]が一気に入る。これにより、[으]でのミス判定がなくなるため、[x]が1個減る([ml]でoが2個というのはなぜか変わらない)。さらに終了間際の[공산주의 ]の正誤判定は[xooxoooooxoo]となっている。今度は[주→중]という文字変化がなぜか省略され、[x]が1個減る。さらに、[dm]が一気に入ることにより[o]も1個減る。
5/28 2.0行の文章で正確性の解析を試みる。理論正確性71.88%に対し、過去に71.7%や71.8%が出ている。例えば918戦目では、最後[것처럼.](ように)の正誤判定が本来[xooxooxoo]となる。ところが、[.]を[,]とミスし、BSして打ち直すことで正誤判定は[xooxooxoxoo]となる。即ち、[x],[o]が1個ずつ増加する。すると、正確性の計算は207/288≒71.9%から208/290≒71.7%に変化する。このように、1打鍵文字をミスすると「解析結果>実結果」となり得る。なお、実質正確性は289/290≒99.7%となる。
605戦目では、[세계에 ]を[세계애]とミスした後、1回だけBSして打ち直した。すると正誤判定は[xooooxooo]から[xooooxoxooo]に変化する。即ち、[x]が1個、[o]が2個増える。従って正確性の計算は209/291≒71.8%に変化する。実質正確性は290/291≒99.7%となる。
あるいは、ハングル単位でなく打鍵単位で判断すべきだろうか。例えば605戦目のミスした単語の正誤判定を打鍵単位で実行すれば[oooooxooo]となるのだから、実質正確性の計算式の[o]の数は上記の方法よりも減る。仕様を再検討する必要がある。
5/30 正確性の解析の仕様を少し変更した。TypeRacerで表示される正確性を算出するには、「ノーミス時のミス判定数」「ノーミス時の正解判定数」に加えて「ミスにより増えるミス判定数」「ミスにより増える正解判定数」が分かれば良い。一方、実質正確性(TypeRacerの英語等で採用されている仕様)を算出するには「ノーミス時の打鍵数」に加えて「ミス打鍵数」「BS打鍵数」が分かれば良い。そのためにはミスの詳細把握が不可欠なので、note欄に記載した。
実質正確性99%未満と思われるトライアルに関しては、当面は解析対象外とする。解析が超面倒なのに加えて、実質正確性99%未満では速度も伸びないためだ。いずれ実質正確性と速度の相関関係を調査しようと考えている。経験的に、99.5%未満なら正の相関、99.5%以上ならほぼ相関関係無しだ。実際にはどうだろうか。
⇒88wpm以上の記録、計308サンプルにおいて、相関無し
6/3 #2870104 の正確性の解析を完了。どうも計算が合わないと思ったら、[낙관주의가](楽観主義者), [비관주의에](悲観主義)の打鍵過程で[관→괁]というハングル変化が発生していた。5打鍵文字なんて初めて見た。monkeytypeには出現しないし、TypeRacerにも通常は出現しない。
また、珍しいミスパターンを確認した。終盤[일찍부터](早くから)打鍵時、[일]打鍵後に余分な[ ]を入れて戻っている。この場合、正誤判定[oo]が追加される。
6/6 #2870023で、またハングル変化中の5打鍵文字を確認した。[활발해져서](活発になる)打鍵中、[활→홟]となっていた。最終的な正確性にはほぼ影響しない。例えばノーミスで打ち抜ければ69.8%のまま変わらない。だが、途中経過が異なる。
6/8 文章#2870080の正確性解析モデルにミスを発見した。[올려다본다.](見上げる)で、[다→렫]というハングル変化を誤って1回余分に数えていた。正確性理論値は72.0496...%から71.96%に修正された。小数点以下第一位までだと72.0%で変わらず。
6/14 #2870071のモデルにミスを発見した。[주장도](主張も)を8打鍵、[세월을](年月)を8打鍵とミスカウントしていた。正しくは7打鍵と9打鍵なので、最終的には相殺される。前者で正確性の計算がずれるレースがあったため、たまたま気付いた。
6/20 #2870083, #2870095, #2870028, #2870008の正確性の解析を完了。第二者は[π]を含む文章だ。[π]はハングルでも1打鍵文字でもない。lengthの計算では、2打鍵と扱われているようだ。一方、正誤判定は[xo]となる。[g]を入力した時点で[x]、変換後に[π]が表示された時点で[o]と判定される。これで解析済みの文章は36個となった。うちMegaracerで出現するのは34個だ。Megaracerで出現する文章で、解析が完了していない文章は16個となった。
6月の日記から抜粋
さらに踏み込んで、大文字をデッドキー化する手もある。例えば[A]を[;→a]で入力できるようにする。この場合、デッドキー[;]をカウントダウン中に先行入力し、開始直後に[a]を入力することで、[A]を入力できる。この場合は2打鍵目にShiftから指を離す動作が不要となり、正確性も向上する。例えば英語の開幕に出やすく、かつ左手の負担の大きい[We]は、[;]を先行入力した上で[we]と打てば良いため、速度・正確性ともに大幅に向上する。
余談だが、この「デッドキー先行入力」は、e-typing英語にも極めて有効である。初速が約0.1秒も改善されるためだ。一方、Interstenoでは失敗するケースがある。[;]が入らず小文字になることもあるし、逆に[;;]と入って失敗することもある。そもそも、TypeRacerと違って事前に課題文章が見えないため、開幕に大文字でなく記号が来たらタイムロスになる。
完走したレースの記録は一時的に残る。400cpmを超えればMegaracerになれる(本来、直近10戦平均が条件。だが、例えば1戦目で超えれば良い)。500cpmを超えればテストも表示される。レースを重ねれば、RankやPoints、Races wonが加算され、Experience levelも上昇していく。しかしブラウザ再起動、PC再起動等ですべてのデータが消える。これを防ぐには、ユーザー登録が不可欠である。
Typeracer WPM percentiles
『TypeRacer』を見やすく表示する方法
●その他攻略
【頻出記号の1打鍵化】
英語、フランス語、イタリア語等では[']の頻度が比較的高いため、1打鍵化した方が良い。例えばUSインターナショナル配列では日本語配列の[:]を打鍵することで[']を入力できる。日本語配列の[Shift+7]よりも遥かに速く打つことができ、無駄な疲労も軽減できる。代わりに、[I'll]のようなShift押しっ放しで突破できた一部の単語が打ち辛くなる(しかしそのような単語は限定的である)。また、[:]が[Shift+;]になって2打鍵必要となる。[:]の頻度が高い言語では、1打鍵化を検討した方が良い(しかしそのような言語に出会ったことがない)。【ワードごと消して打ち直し】
ミスした時にBSを打鍵しても、画面への反映が遅れることがある。これにより、どこまで打ったか分からなくなる。よって、ワードごと消して打ち直した方が速いケースがある。この場合、BSを連打するよりも、ショートカットキーを使う方が速い。筆者は[Shift+↑(+→数回)]による全選択/部分選択からの削除を使用している。[Shift+Ctrl+←], [Shift+Home], [Ctrl+A]による全選択でも代用できる。【大文字のデッドキー化と先行入力】
英語をはじめとする多数の言語では、開幕に大文字が来ることが多い。従って、Shiftを予め押しておくとロスを0.1秒ほどカットできる。但し大抵の場合は2打鍵目にShiftから指を離す動作が必要となり、ミスのリスクが残る。例えば[There]の2打鍵目にShiftを離す動作が遅れて[THere]になるといった具合である。
●その他Tips
【Guestでできること】
練習も対戦もできる。500cpmを超えればテストも表示される。部屋のURLを知っていれば、対戦会に参加することもできる。対戦会の開催もできる。【ID作成方法】
画面右上の[Create Account]をクリックし、必要事項を記入して[Sign Up!]【参考サイト】
TypeRacer wiki
→先人たちの残した紹介資料。
→wpmとRankの関係について調べたサイト(英語)。グラフおよびその説明はこちら。
→ごんたさん作成。フォントを変えることも可能らしい。例えばInterstenoで採用されているCourier Newフォントを使うことにより、Interstenoと似た環境を実現できるかもしれない(しかし筆者はうまくいかなかったので断念)。
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