Der Artikel „山田二郎 (アナウンサー)“ in der japanischen Wikipedia hat 32.8 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 47 Referenzen und 10 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „山田二郎 (アナウンサー)“ wurde sein Inhalt von 38 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 38 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 54 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 54 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 206666 05.2022 |
Global: Nr. 1557114 05.2017 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 9850 10.2017 |
Global: Nr. 328314 02.2007 |
Am 12. August 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, Nekrolog 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, UEFA Champions League 2025/26.
In der japanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 日本航空123便墜落事故, 坂本九, 二階堂ふみ, カズレーザー, 北原遥子, やなせたかし, 柏木由紀子, 大竹七未, 大島花子, 舞坂ゆき子.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
