Siarshai

Siarshai

Пикабушник
8464 рейтинг 53 подписчика 25 подписок 19 постов 8 в горячем
Награды:
10 лет на Пикабу
169

Анализ комментариев на Пикабу, часть 1

Срочно в номер: На Пикабу в политических постах НЕ обнаружено комментаторских клик.


"Комментаторской кликой" в данном случае я называю группу пользователей, вместе кочующих из поста в пост. Например, товарищи А, Б и В, которые регулярно посещают посты про Сталина и ведут там оживлённые дискуссии (неважно в каком ключе, и не обязательно всё время втроём) - комментаторская клика.

Наличие таких групп - не всегда хороший симптом для сайта. С одной стороны, если кружок состоит из эрудированных специалистов своего дела, то в комментариях можно надеяться на интересную и продуктивную дискуссию. Если же это кружок фанатиков, то все комментарии со мнениями, хоть немного отличающимися от их точки зрения будут быстро заминусованы. Я обработал посты с тегом "политика" за апрель и проанализировал, насколько много на Пикабу таких групп. Ниже метод исследования.


Сбор данных


Мной был написан бот на Python + scrapy, обошедший станицы поиска по тегу "политика" с фильтром по дате. Пикабу не захотел нормально показать результаты за весь апрель, так что пришлось запросить каждый день отдельно. Бот зашёл в каждый пост и распилил HTML страницы на комментарии. Почему-то для особо горячих дискуссий на запрос приходило максимум 300 комментариев, но влияние таких постов пренебрежимо мало, так что я не стал накручивать ради них костылей. Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку и убрать шум, я отфильтровал пользователей, которые оставили в политических постах меньше трёх комментариев и сами не написали ни одного поста. Получилось 3527 пользователей в 9445 постах.


Сложности и первичный анализ данных


Ещё раз обращу ваше внимание на то, что не все члены клики обязательно комментируют во всех постах. В примере выше в каких-то постах могут комментировать только А и Б, в каких-то - только Б и В или А и В. Клики "мягкие"; не всегда понятно это ещё клика, или просто случайный человек приблудился. По этой причине чтобы очертить клики оптимального размера методом грубой силы пришлось бы перебрать все группы по два человека, все группы по три, по четыре и так далее, чтобы найти группы с большим количеством одновременно комментирующих человек. Эта задача вычислительно неподъёмна.


Упростим задачу. Гимн математиков: "Если не можешь решить задачу в области X, переведи её в облась Y, реши её там, и скажи, что и так сойдёт". Пусть "близость" пользователей - некоторая характеристика того, как часто они комментируют вместе. Посчитаем только попарную близость, а дальше что-нибудь придумаем. Тут можно придумать много способов, но я остановился на двух: в первом случае я просто увеличивал попарную близость между всеми пользователями в посте, во втором я ещё и добавлял дополнительной связи между пользователями в одной ветке комментариев.


Вторичный анализ


Представьте, что у вас есть пачка больших разноцветных шаров и много разных пружин. Шары и пружины проходят друг сквозь друга, но пружины могут оказывать силу с торцов на шары. Если два шара похожи друг на друга, вы соединяете их пружиной, стремящейся сблизить их. Причём, чем более они похожи, тем туже пружина. Если не похожи, то, наоборот, помещаете между ними раздвигающую пружину. Однако раздвигающие пружины имеют интересное свойство: они оказывают силу, только до определённого предела. Будучи растянутыми длиннее некоторой границы, они перестают оказывать давление вовсе. Проделав так со всеми шарами, вы получите клубок из шаров и пружин, находящихся в оптимальном натяжении. Теперь, если вы попытаетесь придавить его куском стекла к столу, шарики попытаются "самоорганизоваться". Получившаяся структура будет отображать структуру клубка с некоторыми потерями: так как в трёхмерном пространстве у шариков больше степеней свободы, на плоскости некоторые пружины окажутся натянуты сильнее, и, соответственно, некоторые шары окажутся ближе или дальше. Тем не менее, полученный результат легко обозревать и интерпретировать.


Примерно так работает алгоритм tSNE, которым я воспользовался, чтобы упростить задачу и её визуальное представление. Он принимает вычисленную на предыдущем шаге матрицу близости и параметр "минимальной похожести". Итак, групповой портрет диванных политиков с высоты птичьего полёта (каждая точка - пользователь, скопления символизируют сильную связь):

Финальный анализ


Казалось бы: "Ага, подозрительные скопления!" Но у людей и данных есть одна неприятная особенность: если пинать их достаточно долго, они признаются в чём угодно, вне зависимости от того, правда это или нет. Чтобы создать картинку выше, мне пришлось использовать чересчур мощные параметры tSNE; почти всё на картинке выше - ложные скопления. Если ослабить параметр "минимальной похожести" до границы допустимого, получится что-то вроде этого:

То же для более простого способа подсчёта близости

Заметьте, что картинка стала гораздо более похожей на кляксу шума. Это значит, что распределение связей между пользователями довольно равномерно. Подкрасим оставшиеся скопления:

И вот для этих групп уже можно посчитать количество постов, где появляются два и больше пользователей из группы. Что же оказалось? Назовём "коэффициентом клики" отношением количества постов, где появляется хотя бы два члена группы, к количеству постов, где появляется хотя бы один.


1) Даже для самых "кучных" клик этот коэффициент не превышает 0.25-0.35 (в зависимости от метода подсчёта)

2) Групп, для которых этот коэффициент выше 0.1 всего порядка 15-25

3) В подавляющем количестве случаев коэффициент клики набивается за счёт постов, где встречаются ровно два представителя класса

4) На всякий случай я вручную проверил нескольких с верха списка, и каждый раз я попадал на нормальных пользователей (не полит-ботов)


Так как мне было обидно сообщать на Пикабу об отрицательном результате ("в политических постах не обнаружено влияние комментаторских клик" звучит гораздо менее интересно, чем "я в одиночку обнаружил клику полит-ботов"), я также попробовал кластеризировать пользователей при помощи Affinity Propagation без использования tSNE и проверил ещё пару метрик подсчёта близости, но безрезультатно.  


Так что же, политота не так уж и страшна?

Токсичнее комментариев в "политике" только комментарии на 9gag в постах с комиксами, где есть партнёры одного пола или слишком много представителей разных рас. Проведённый анализ никак не затрагивает клики минусаторов. Организованной группы из 25 минусаторов в Свежем достаточно, чтобы опускать ниже плинтуса неугодные посты. Увы, как я упоминал, Пикабу не представляет информацию, кто каким постам ставит плюсы.


Но, да, комментаторских клик в политоте вроде бы нет.


Как и раньше, код лежит на гитхаб/Siarshai/PikabuStatistics/tree/master. Баянометр ругался на котика.

Показать полностью 7
50

Пульс "Лучшего", статистика и статистические заблуждения. Часть 3.

(В предыдущих сериях я описал способ скачивания данных о постах с Пикабу, показал графики зависимости количества постов от их рейтингом и график количества постов с определёнными тегами в зависимости от времени, а также обещал рассказать про распространённое статистическое заблуждение, связанное с интерпретацией таких графиков)


Но для начала ещё парочка графиков: зависимость рейтинга поста от времени его публикации. График зависимости рейтинга от дня недели:


Мобильная версия с читаемым шрифтом

Полная версия с мелкими деталями (откройте в отдельном окне на компьютере):

Графики количества постов и среднего рейтинга поста в лучшем на будних днях:

В целом результаты моего исследования снова сходятся с результатами исследования ponyuh и графиками webkitten:


1) Наблюдается чистенькая циклическая зависимость количества постов от времени. Посты, созданные между 13 и 15 часами чаще всего достигают лучшего, и, вероятно, их просто больше, плюс постов стабильно много с 15 до 19. Оно и логично, в 4 утра мало желающих что-нибудь запостить. Расхождение с красивой синусоидой между 16и 20 часами наблюдается по всей видимости из-за распределения читателей Пикабу по России: когда большинство из Москвы и Питера уже отстрелялось, пикабушники из Владивостока только расчехляют длиннопосты.

2) В субботу и воскресенье наблюдаются два пика - утром и вечером. Видимо, первый пик - это посты которые пилили в день до этого до 3 ночи, и которые решили оставить на следующий день, а второй - посты, которые пилили днём в выходной день. В целом же лучшего достигают лишь чуть меньше постов, чем на буднях.

3) На удивление, наибольший рейтинг имеют посты созданные на буднях в 7 утра. Второй наилучший период, чтобы пост поднялся наверх - с 9 до 11 часов. Третий - с 13 до 15. Эти пики очень подозрительно совпадают со временем, когда большинство людей в московском часовом поясе соответственно, встают, приезжают на работу и обедают. Можно даже интерпретировать время с 18 до 20, как время, когда большинство людей возвращаются с работы, но этот пик уже намного слабее.

4) Щедрее всего люди раздают плюсы в среду и четверг утром. Чуть хуже - в понедельник утром. На выходных лучше не поститься! Средний рейтинг заметно меньше. Хоть свободного времени для написания поста больше всего на выходных, уже готовый пост лучше оставить до будней. Как видно из графиков, пикабушникам есть чем заняться, кроме как читать ваши творения.


Чисто ради интереса посмотрим на график рейтинга в зависимости от дня месяца, когда создан пост, и убедимся, что в среднем, раз выходные и праздники накладываются друг на друга, график держится примерно на одном уровне:

Однако бдительные читатели заметят, что мои графики всё же отличаются от графиков ponyuh. Скажем, на его графиках по субботам постов немного больше среднего, а у меня немного меньше. Плюс, на моём графике присутствует подозрительный пик рейтинга в 7 утра. Тут и настало время рассказать, где я вас немного обманул.

Дело в способе создания выборки данных (как вы скорее всего не помните, я скачивал 15 страниц лучшего), а имя этому способу статистической манипуляции - ошибка отбора (selection bias). Ошибка (или намеренное искажение) заключается в том, что фильтрация данных перед использованием очень часто влияет на её статистические показатели.


Примеры:


1) Самый простой пример происходит из известного анекдота: "Интернет-опрос показал, что 1000 из 1000 российских семей пользуются интернетом". Это предложение и кажется нам смешным, потому что даже незнакомому со статистикой человеку очевидно, что сам способ создания опроса (размещение в интернете) предрешил его исход. Но систематическая ошибка отбора далеко не всегда так заметна.

2) Школа А расположена в центре города, в престижном районе, а школа Б - в обычном спальном районе. После проведения ЕГЭ оказалось, что учащиеся школы А написали экзамен в среднем на 10 баллов лучше учащихся школы Б. Означает ли это, что в А лучше учителя? Стоит ли только ради образования своего ребёнка переезжать в центр? Может быть, но всё далеко не так однозначно. Дело в том, что само их географическое положение предрешает, что в школу А будут ходить дети родителей, которые в среднем чаще имеют высшее образование и лучше следят за питанием и развитием своих отпрысков. Чтобы отследить именно положительный эффект школы, следует провести два теста, до и после, а лучше несколько, в ходе обучения.

3) Один из примеров искусственного создания ошибки отбора: если из школы А в предыдущем примере будут дополнительно "убеждать" переводиться детей, про которых ясно, что ЕГЭ они хорошо не напишут.

4) Также такое возможно при проведении недобросовестных научных экспериментов. Например, если создатель лекарств для снижения веса хочет "доказать" эффективность своего препарата, он может набирать контрольную группу на улице, а тестовую - в спортзале. Тем самым он заранее обеспечивает желание тестовой группы сбрасывать вес.


В моём же случае "средний рейтинг больше всего у постов, которые созданы около 7 утра" не равно "средний рейтинг постов, достигших "Лучшего", больше всего у постов, которые созданы около 7 утра". "Средний рейтинг больше всего у "Лиги синего бобра"" не равно "средний рейтинг постов, достигших "Лучшего", больше всего у "Лиги синего бобра"". Допустим, на Пикабу есть 1000 постов с тегом А и 1000 постов с тегом Б. 500 постов А имеют рейтинг 100 каждый (не в Лучшем) и 500 - рейтинг 300 (в Лучшем). 950 постов Б имеют рейтинг 0 (не в Лучшем), 50 - рейтинг 1000 (в Лучшем). Наивный анализ Лучшего показал бы, что Б постят в 10 раз чаще, и рейтинг у таких постов в 3 раза выше, тогда как в реальности происходило бы обратное. Ещё раз, постоянная бдительность!


Значит ли это, что мой анализ постов ничего не стоит? Ну... вряд ли. Как я уже упоминал, результаты большей частью совпадают с результатами ponyuh. Да и в существовании тегов, которые стабильно либо летят на дно, либо поднимаются в самый топ, я слабо верю. Так что просто, если читаете пост на Пикабу, статью в газете или исследование в интернете старайтесь отследить, откуда берутся данные.


Бонусные картинки для тех, кто не поленился дочитать простыню про статистическое искажение: как размещение наилучших постов по определённым тегам зависит от волн хайпа на этот тег. Оказывается, что часто самые крутые посты по тегу создаются не на волне популряности, а следом за нею. Так что если популярность тега прошла, но вы вспомнили классную историю, постите её, не стесняйтесь. Мне интересно, какая здесь причинно-следственная связь? Аудитория лучше воспринимает посты, если они уже когда-то были популярны, или пикабушникам нужно время, чтобы вспомнить/придумать самые интересные истории?

Ну вот пока что и всё. Задавайте вопросы в комментариях. Ссылка на программу и архив с дополнительными картинками была в предыдущем посте. Следующий пост скорее всего будет посвящён аналитике комментариев. Баянометр говорит, что мой пост похож на рисунки анимешных девочек =/

Показать полностью 10
139

Пульс "Лучшего", статистика и статистические заблуждения. Часть 2.

Первая часть здесь.


В комментариях к предыдущей части мне советовали вывести распределение количества постов по рейтингу в логарифмическом масштабе. Собственно, вот, обратите внимание на ось Y:

График хорошо согласуется с предложенной моделью, и с графиком в исследовании @ponyuh. Мы видим, что количество постов с заданным рейтингом не просто убывает с увеличением этого рейтинга, а убывает экспоненциально.


Теперь, посмотрим на временной анализ количества постов с определёнными тегами на Пикабу. Для этого я снова выделил теги, которые встречаются хотя бы 200 раз и подсчитал, сколько постов с этими тегами было в каждый день. Для удобства вывода и сравнения полученные значения были отнормированы: массивы значений для каждого тега были поделены на сумму значений по массиву. Таким образом, график для тега тем выше, чем более неоднородно распределение постов с данным тегом (и не зависит от количества постов с ним). Графики дополнительно немного сглажены для лучшей читабельности узких пиков, и чтобы низкоуровневый шум не портил низ изображения.


Для начала проверка здравого смысла: теги, связанные с праздниками и временами года:

Мобильная версия (большой текст):

Широкоформатная версия (мелкие детали, откройте в полном окне):

Внизу стабильно плещутся волнами "осень", "зима" и "диплом", распределение постов с ними размазано по соответствующим месяцам. Зато явно видно как примерно за месяц начинают набирать обороты, а затем резко взмывают вверх перед определёнными датами "праздничные" теги. Больше всего выделяется "9 мая" - это график с самым большим перепадом из всех, видимо, сказалось, что в 2015 году было 70 лет победы в Великой Отечественной. Но вообще, хоть постов про девятое мая больше всего, хм, около девятого мая, не сказать, что Пикабу помнит про ветеранов только весной. Графики уверяют, что посты про ветеранов и Великую Отечественную войну иногда достигают "Лучшего" в течение всего года.

Примерно так же выглядят графики для тегов "Леонардо ди Каприо" и "Оскар":

Бедный ди Каприо, после того как ему таки дали злосчастный Оскар, про него совсем перестали вспоминать =(


Пикабу очень не против поделиться своим мнением о политике:

Часто шумиха стихает в течение месяца ("Трамп", "Турция", "Великобритания" (в контексте Brexit), "санкции"), иногда двух ("беженцы", "Сирия"). Украинские теги держатся дольше, но меняют акцент со временем. Впрочем, и они потихоньку сходят на нет.


Графики соответствующие волнам историй на определённую тематику ещё уже. К тому же не все из них так явно выражены. Волна тега "трамвай" всего в пять раз выше уровня шума (частоты появления постов с тегом "трамвай" в остальное время):

Накладывание графиков друг на друга позволяет сказать, что волны историй не соседствуют друг с другом. Единственное исключение - теги "долг" и "детский сад", возникшие из шума одновременно летом 2016. (Возможно, есть какие-то малые волны, которые соседствуют с большими, но не попали на график).


Графики, соответствующие событиям в гик-культуре, бывают как острыми, так и размазанными по времени:

Особенно поразителен узкий вжух "покемонов". Помните, такая игра была, а? За рубежом её так долго ждали... "Overwatch", напротив, демонстрирует поразительную стабильность. "Star Wars" и "Мстители" демонстрируют как сравнительно медленный подъём, так и затухание. Также обратите внимание на интересную форму - двойной пик - некоторых графиков. Особенно сильно это заметно с "Дэдпулом" и "Хоббитом". По всей видимости, это соответствует двум датам выхода фильмов - в России и за рубежом. Также это может быть связано с тем, что первая волна зрителей/игроков своими положительными отзывами создаёт вторую волну.


Подытожу:

3) Если вы почему либо хотите "попасть в волну", то следует правильно рассчитывать "мощность" горячего тега.

Волны кулстори на определённую тематику на Пикабу имеют наименьших срок жизни (порядка 15 дней). Сиюминутные политические и общественные события немногим лучше (около месяца). Более продолжительные события или новые однопользовательские игры (не мобильные с дополненной реальностью) могут протянуть несколько месяцев. Больше всего живут раскрученные франшизы и мультиплеерные игры.

4) Не стоит форсить свою линейку историй, если Пикабу уже увлечён чем-то другим. Лучше подождать недолго, пока шумиха утихнет.

5) Иногда получение Оскара может повредить вашей популярности.



Извини, Пикабу. Что-то я не рассчитал длину поста и своё время. Пост с общим временным анализом по дням недели и рассказом про некорректное использование статистики будет завтра или чуть позже. Но если вдруг кому интересно, выложу ссылку на программу и данные сегодня, как и обещал.


Исходный код. Для работы нужен Python 3.4 с установленными numpy и matplotlib; для работы обходчика веб-страниц нужен ещё и scrapy. Чтобы скачать сырые данные, настройте и запустите scraper.py (лучше на ночь). После этого в корне проекта появится data.pkl. Для анализа и вывода данных - main.py.


Чтобы не скачивать все данные с Пикабу и не вычислять всё с нуля, скачайте кэш-файлы и разархивируйте их рядом с main.py. Осторожно, в функциях проекта используется очень наивная реализация кэша. Если бы будете запускать функции с соответствующей аннотацией, не забудьте вручную удалить соответствующий файл кэша.


Архив со всеми графиками, в том числе и теми, что будут в следующем посту.


Если у вас есть предложения, график или статистику чего вы бы хотели увидеть, пишите в комментариях.

Показать полностью 19
334

Пульс "Лучшего", статистика и статистические заблуждения. Часть 1.

Привет, Пикабу!

Я программист, и моё хобби - статистика, анализ данных и машинное обучение. Чтобы отвлечься от пережёвывания однообразных банковских и социальных данных, пару недель назад я расковырял данные Пикабу о лучших постах. Я хотел бы поделиться с вами результатами этого небольшого исследования и разобрать на его примере один типичный случай неправильного применения статистики. Попробуйте обнаружить её в ходе повествования.


Сначала немного о способе получения информации. К сожалению, доступ к полной статистике посещения, кликов и размещения постов имеет разве что админ, и вряд ли со мной поделится. Поэтому пришлось довольствоваться тем, что есть, а именно кодом страниц Пикабу. Его можно увидеть в браузере, нажав правой кнопкой мыши на страницу и выбрав "Просмотреть код" или посмотрев, что приходит в ответ на запрос страницы (F12 в Chrome). Эту длинную HTML-простыню несложно распилить на сегменты, отвечающие за каждый пост, а из них, в свою очередь, наковырять чего-нибудь интересного. Разумеется, сохранять все данные вручную, было бы невероятной тратой сил, поэтому я написал бота, обходящего "Лучшее". К счастью, адрес страниц Пикабу имеет простой формат "http://pikabu.ru/best/XX-XX-XXXX?page=YY".

Выкачивать всю информацию, включающую в себя многомегабайтные картинки, было бы грустно для свободного места на моём компьютере, поэтому пока что я остановился только на базовых данных: названии поста, тегах, рейтинге, количестве комментариев и дате отправки. Также я решил, что абсолютно все посты меня не интересуют, поэтому ограничился лишь 15 страницами "Лучшего" каждого дня начиная с 1 января 2014 года по 1 апреля 2017. Вышло 361604 записи.


Даже из этих простеньких данных можно состряпать что-нибудь интересное. Для начала давайте просто посмотрим на количество постов с различным рейтингом. По вертикали отложен рейтинг, толщина жёлтой области по горизонтали - количество постов с данным рейтингом, жирные красные точки - единичные посты с высоким рейтингом.


Мобильная версия с читабельным текстом:

Версия с высоким разрешением и большим количеством информации (откройте в полное окно во избежание шакалов):

Невооружённым глазом видно, как график очень быстро сужается. Распределение рейтинга по постам довольно неравномерно. Половина постов в "Лучшем" имеет рейтинг в диапазоне от 0 до 944 (жирный кусок "юлы"). Если сложить весь рейтинг и поделить поровну, получится 1380 рейтинга на пост. Только 5% постов в лучшем имеют рейтинг выше 3892 (95 перцентиль) и лишь 1% - выше 6000. Хоть график тянется довольно высоко, его высокие уровни почти не населены. В верхней половине графика находятся 80 постов "элиты" с рейтингом выше 12 тысяч (красные точки); остальная 361 тысяча - в нижней половине. Вот такое вот неравенство.


Проанализировав данные при помощи стандартной метрики неравенства, индекса Джини, я получил значение в ~0.45. 0 означало бы абсолютно одинаковое распределение рейтинга, 1 - абсолютное неравенство. Для сравнения стоит заметить, что неравенство распределения доходов россиян по индексу Джини оценивается в ~0.41, американцев в ~0.43, французов в ~0.31, а чилийцев - в ~0.55.


Вообще такой график соответствует часто встречающемуся в различных системах закону "богатые становятся богаче". На Пикабу такое поведение связано с тем, что разные читатели просматривают разное количество страниц. Лишь небольшая их доля отлавливает посты в свежем. Только если посту повезло, и рыцари свежего одарили его плюсам, он "получает доступ" к более широкой аудитории людей, пролистывающих "Горячее" до конца. Если и там он поднялся, то свою порцию плюсов накидывают обитатели первых страниц "Лучшего" и "Горячего", а затем и просто люди заходящие только на первую страницу "Лучшего". Разумеется публика не столь стратифицирована, кто-то, кто обычно сидит в свежем, может сегодня только посмотреть пару страниц "Горячего", а кто-то, сидящий в "Горячем", может вовсе не зайти на Пикабу. Тем не менее, "подъём" поста - многоступенчатый и самоподдерживающийся процесс с положительной обратной связью (чем популярнее пост, тем он станет ещё популярнее в будущем). Качество контента играет роль, но если на каком-то этапе из-за случайных флуктуаций иссякает "топливо", то увы. Хотя вообще и пост может оказаться неоч для "Лучшего", это да.


Что самое интересное, "топ топа" не особо отличается от случайных постов в лучшем. То есть, они довольно хорошие, без треша, но за исключением нескольких постов от 0x00, вряд ли бы я бы опознал их на общем фоне:


Стыд

То неловкое чувство, когда все говорят про какого-то котика...

Правосудие по-техасски (0x00)

True story

Новогоднее поздравление

Воспитываем школьника в интернете

Выгоним Скорпиона с шапки сайта

Moderator vs Zombies (0x00)


Наверное, это можно интерпретировать так: шанс попасть на самый верх есть у каждого, но его можно здорово повысить умением создавать длинные гифки-мультики.


Теперь посмотрим на распределение рейтинга по тегам. Для полученных данных я подсчитал, сколько раз используется каждый тег. Для тегов, встречающихся более чем в 200 постах, вычислил средний рейтинг постов с этим тегом. В итоге:


Мобильная версия:

Полная версия:

Ииии в самом топе по рейтингу... с уверенным отрывом... "лига синего бобра". Хах. Кто бы мог подумать. Я один не замечал этот тег раньше? Второе и третье место занимают "палата №6" и "лентач". Вообще состав тегов правой половины графика намекает на то, что на Пикабу ценятся кулстори из личной жизни ("сын", "отец", "дочь", "жена"), с работы ("клиенты", "собеседование", "начальник") и из понятной всем повседневной жизни ("почта России", "очередь", "яжмать", "азиаты" (?)). Не стесняется Пикабу таскать контент с bash im и заниматься самолюбованием ("комментарии на Пикабу").


На донышке находится политота - туда ей и дорога! - аниме, некоторые игры и хобби. Рискну предположить, что политика просто всех так достала, что большинство её уже просто пролистывает или помещает тег в игнор. Остальное - просто слишком специализированное, так что если и выходит в "Лучшее", то далеко не уходит просто за счёт того, что на Пикабу слишком мало людей, которым был бы интересен, скажем, рисунок карандашом.


Прошлый анализ никак не учитывал, что пост может быть одновременно отмечен несколькими тегами, входящими в перечень (скажем, и "blizzard", и "собеседование"). Скажем, если аудитория не любит "тег 1" и любит "тег 2", при этом "тег 2" почти всегда встречается с "тегом 1" и постов с "тегом 1" гораздо больше, то это может привести к "занижению ценности" "тега 2". Чтобы оценить степень проблемы, посмотрим на матрицу корреляции самых популярных тегов:


Мобильная версия:

Полная версия:

Чем синее квадрат на пересечении, тем чаще эти два тега встречаются вместе. Очевидно, что рисунок симметричен. Хоть тег сам с собой встречается постоянно, диагональ специально сделана белой для читабельности.


В общем-то анализ не слишком показателен. Тегов всего 37 на большой картинке. Невооружённым глазом видна плеяда "политика", "Украина", "США", "Россия", "twitter". "Милота", "собаки", "коты" и "животные" часто встречаются вместе. Также можно увидеть, что "моё", "рисунок" и "арт" часто встречаются вместе. Комментарии чаще всего с Пикабу или ВКонтакте. Текст коррелирует вообще со всем, причём "не моего" текста на Пикабу больше, чем "моего". Будем надеяться, что влияние статистических артефактов окажется малым.


Кто-то может сказать, что вышеперечисленные умозаключения довольно капитанские. Я же отвечу, что приятно, когда формальный анализ сходится с интуитивными предположениями.


Итак, промежуточные выводы:

1) Постов с рейтингом выше шести тысяч исключительно мало.

1.5) Тем не менее, повезти может каждому, было бы начальное внимание к посту (от 100 плюсов).

1.75) Коэффициент везения зависит от качества контента и от количество "0" в нике.

2) Для более высокого рейтинга постов лучше постить что-то, что понятно каждому.

2.5) Но не политику. Кармалюбствовать на политике не выгодно.


В следующих частях: временной анализ (общий и по тегами), рассказ про статистическое искажение, ссылка на исходный код.

Показать полностью 7
5

Отдам два билета на «Доктора Стрейнджа». Москва, ТРЦ «Золотой Вавилон»

Срочно! Отдам два билета в кино на «Доктора Стрейнджа» на _ сегодня, 11:30 _. Москва, ТРЦ «Золотой Вавилон» (м. Свиблово). Билеты электронные, отдам первому, кто напишет почту или ВК.

Отличная работа, все прочитано!

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Недвижимость и ремонт

Теги

Популярные авторы

Сообщества