MaryLand

Razpadni čas objave na naslovnici

Med blogerji je navada, če že ne kar potreba, da se tu pa tam pohvalijo s statistiko. Vzroki so različni, posledice tudi. Meni osebno se zdi objavljanje postov na temo trenutno imam 8.67 komentarja na objavo v povprečju, 121 unikatnih opazovalcev ob dobrih dneh (in 83 ob slabih) dokaj suhoparno in nezanimivo za branje, kaj šele za pisanje. Sem pa zato danes naletela na nekaj zanimivih številk, ki so pritegnile mojo radovednost.

Včeraj je eden od urednikov objavil moj predzadnji zapis na naslovnici siola. Lepo in prav, čeprav objava ni bila ravno biserček mojega ustvarjanja v nobenem pogledu (sodeč po naslovu sem se drugo jutro vprašala, če morda nehote že bredem po plitvinah sodobne publicistike), je pa morda prinesla kakega novega bralca. Kompenzacija je prav gotovo meni v prid. Kakorkoli, vsi, ki domujemo pod strehami raznih ponudnikov ala Blogos, vemo, da objava na naslovnici pomeni hipen porast števila obiskov na dan, pa tudi trenutno stanje obiskovalcev na strani je 20x večje kot ponavadi. Vseeno pa me je presenetil pogled na statistiko obiskov v zadnjih 24 urah. In to ne številke, ampak oblika krivulje, ki jo določajo stolpci.

Povsem logično je, da je za novo objavo najprej veliko zanimanja, nato pa ta počasi upada. Delno najbrž zato, ker siolov portal spremljajo dokaj stalni bralci, ki objavo pogledajo (ali pa tudi ne), potem pa se posvetijo drugim stvarem. Število interesentov se tekom ur tako oži. Drugi moment je pozicija objave. Tista, ki je najbolj navrhu, pa še s slikico obogatena, pač pobere največ smetane. Kot zdrsne na drugo in tretje mesto, je zanimanja avtomatsko manj. Padajoči trend je tako povsem pričakovan in smiseln. Presenetilo pa me je dejstvo, da trend deluje eksponentno. Dopuščam, da gre za resno duševno deformacijo, ki človeka pripelje tako daleč, da povsod vidi kaj takega, kot je eksponentna ali kaka druga funkcija. Ampak o tem v kaki drugi objavi, zdaj fokus velja ugibanju o naravi obiskov. Zgornji histogram mi ni in ni dal miru, tako sem se vdala v usodo in pofitala čez številke mojo favoritinjo. Da bo mir na podstrešju.

Intermezzo za tiste, ki jim izraz eksponentno ne gre v račun: ta se ponavadi uporablja v zvezi z zelo hitro rastočim trendom, recimo pri razmnoževanju bakterij ali porabi energije, jaz pa ga uporabljam v zvezi s padajočimi količinami. Razlika je v predznaku argumenta, ki je v eksponentu, sicer pa imamo v obeh primerih opravka z isto funkcijo. Tako krivulja y(x) = exp(x) pomeni bolj poznano rast, krivulja y(x) = exp(-x) pa padanje.

Rezultati so kar razveseljivi. Človek je pač vesel, če prepozna trende, pa naj gre za modne, glasbene ali funkcijske. Spodaj vidimo maksimalno število obiskovalcev v odvisnosti od časa. Rdeče zvezdice ustrezajo modrim stopcem iz zgornje slike, zelena krivulja pa je primerno parametrizirana eksponentna funkcija . Ujemanje je dokaj dobro, le proti koncu se pokvari. Zelo majhno število obiskovalcev vmes namreč sovpada z nočnimi urami, rahel porast na koncu pa zgodnjim jutranjim, ko večja količina ljudi že pridno surfa po netu. Radikalen konec seveda pomeni konec soja žarometov.

Podobno ujemanje je tudi pri minimanem številu obsikovalcev, le da sem sedaj na podatke pritisnila malo drugačno funkcijo¹ . Posebej bode v oči prva točka ki je na ničli. Widget Whoisamongus, ki omogoča takšna igračkanja, namreč vedno zabeleži ekstreme. Če je tako enkrat v neki uri najmanjše število obiskovalcev 0, bo minimum ostal pri ničli.

Povprečno število obiskovalcev je nekje na sredi med obema ekstremoma, zato tudi kaže lastnosti obeh zgornjih zaporedij podatkov: izven karakteristike štrleča točka na začetku in rahel dvig na koncu. Pri minimalnem in povprečnem številu prve točke seveda nisem upoštevala.

Za konec dodajam še primerjavo vseh treh krivulj (torej ne konkretnih številk, ampak modelov) in dodatek, ki skuša zadostit še tistemu dviganju navzgor (za maksimalno število obiskovalcev). Spet eksponentna funkcija, tokrat s pozitivnim eksponentom.

In kaj bi se zgodilo, če me po peti uri zjutraj ne bi likvidirali z naslovnice? Če bi se trend rasti ohranil, na portal pa bi prihajali vedno novi obiskovalci, bi ubogi widget najbrž razneslo. K sreči so take napovedi približno tako uporabne kot dolgoročno napovedovanje gibanja borznega indeksa. Je pa lepo cediti sline.

Tako, to je moja prva statistična objava in upam, da bodo statistične sojenice zdaj nekaj časa dale mir. Roko na srce, raje pišem o svoji melanholiji. Predvsem pa hitreje in z manj truda. Ker pa naslov obljublja razpadni čas, jaz pa se nočem spet poslužit kake ukane, evo:

tau_{max} = 2,70 ure
tau_{min} = 2,37 ure
tau_{avg} = 2,34 ure.

Interpretacija prepuščena bralcu.