閱讀筆耕

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閱讀筆耕|我的 Matters 統計可視化數據大公開

發布於
道地的手工釀造,土法煉鋼手動 key 入——最回甘、最香醇。

■ 前言

前陣子見 @fide@輝廷曼 把一些 Matters 統計數據整理成圖表,令人躍躍欲試;感謝 @catding 提供的工具,促成本文誕生。



■ 資料來源

我是透過文章儀表板撈取「發表文章數」、「文章拍手數-平均」的資料。由於資料頻率(frequency)是以每日計,所以若你是一天發表多篇文章的作者,同一天的文章數據會以平均數或中位數來呈現,任君挑選。

下載完 CSV(Excel) 檔案之後,先在 Numbers 中把頻率均化為每月;此外,又加上「產值(LikeCoin)」資料,這一步很土法煉鋼,我從 Liker Land App 一週又一週的抄錄,假如某一週的「所獲讚賞」橫跨兩個月,就按天數所佔的比例拆分。

我在去年 8 月加入馬特市,所以取樣時間跨度至今年 3 月。

⚠️ 小結:
【研究期間】2020/08 ~ 2020/03,月資料。
【資料 ①】發表文章數 。
【資料 ②】被拍手次數。
【資料 ③】產值(LikeCoin)。


■ 文章數 vs 拍手數

表格一:文章數 vs 拍手數

有個指標蠻有意思,就是「平均每篇拍手數」,是 ② 除以 ① 的結果。

若要反求諸己,我會回頭檢視一下 1 月的發文,是怎麼樣的行文風格,爭取到比較多的關愛;另一方面,會是大環境的影響嗎?那得考量官方調整演算法一事:

  1. 砍掉「熱議」
  2. 修改「熱門」

由於我不知道「動刀」的詳細時間點,就不多著墨啦!



■ 拍手數 vs 產值

表格二:拍手數 vs 產值

接下來,或許是大家最感興趣——也是我人工手 key 的快瘋掉——的部分,即「產值」的變化。

先求算另一個指標,我命名為「拍手效益」,是 ③ 除以 ② 的結果。

依稀記得,在 9 到 11月,有時會遇到一種「勁拍者」,他若不是很少上線,否則就是很謹慎出手,被他拍到,動輒灌入數百、甚至破千的 LikeCoin ;在統計上,這是一種「極值」,當然,我們都喜歡這樣的隨機干擾項——拉高了這幾個月的「拍手效益」數值。

⚠️ 而讚賞公民 2.0 計畫,在 12月底/1月初 施行。

從此以後,感覺「勁拍者」變少,甚至退場了。直覺地聯想,你若少上線,是很有可能中斷訂閱讚賞公民;或是乾脆舊制轉新制,從 1.0 換到 2.0;最後是剛加入的新血,多半直接從 2.0 出發——似乎這才是正常的「拍手效益」數值?

另一個觀察符合 @fide 提出的大環境「稀釋效果」假設。

以我自身為例,3 月份的發表文章數,比 2 月份多出 3 篇,被拍手次數則多了 820 次,但反映在產出上,僅只是持平。



■ 平均每篇拍手數 vs 平均每篇產值

表格三:平均每篇拍手數 vs 平均每篇產值

承前述討論,這邊只是把拍手數和產值,各自除以文章數。

在視覺上,把「雙軸圖」改成「單軸圖」,可以看到代表產值的藍線,在 9 到 11月有不尋常的斜率,受「極值」干擾的推論,更加清楚地呈現了。

最後一個指標是「平均每篇產值」,扣掉初出茅廬的 8 月份不算,這個數字來到了相對低點,再次呼應 @fide 的「稀釋效果」。

⚠️ 三指標回顧:
平均每篇拍手數。
平均每篇產值。
拍手效益。


■ 後記

其實我在手 key 產值時,有想到「每月讚賞收入報告」——電子郵件——這個資料源,只是我找不到 12 月份以前的 email ,只好作罷(泣)。



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