Чи закінчується Facebook?

Останнім часом цей документ приділяв багато уваги (наприклад, від WSJ ). В основному, автори роблять висновок, що Facebook втратить 80% своїх членів до 2017 року.

Вони ґрунтують свої претензії на екстраполяції моделі SIR - компартментної моделі, яка часто використовується в епідеміології. Їх дані черпають з пошуків Google у "Facebook", і автори використовують контингент Myspace для підтвердження свого висновку.

Питання:

Чи роблять автори помилку "кореляція не означає причинно-наслідкового зв'язку"? Ця модель та логіка, можливо, працювали для Myspace, але чи вона дійсна для будь-якої соціальної мережі?

Оновлення : Facebook повертається назад

Відповідно до наукового принципу "кореляція дорівнює причинності", наше дослідження однозначно показало, що Прінстону може загрожувати зникнення повністю.

Ми не дуже думаємо, що Принстон або постачання повітря у світі незабаром відбудуться десь. Ми любимо Прінстон (і повітря) ", і додаючи остаточне нагадування, що" не всі дослідження створені рівними - і деякі методи аналізу призводять до досить шалених висновків.

Поки відповіді були зосереджені на самих даних , що має сенс щодо сайту, на якому він є, та недоліків у ньому.

Але я є комп'ютерним / математичним епідеміологом за схильністю, тому я також збираюся трохи поговорити про саму модель, тому що це також стосується дискусії.

На мій погляд, найбільша проблема з папером - це не дані Google. Математичні моделі в епідеміології весь час обробляють безладні дані, і на мій погляд, проблеми з цим можна було б вирішити досить простою чутливістю.

Найбільша проблема, на мене, полягає в тому, що дослідники "прирекли себе на успіх" - чогось завжди слід уникати в дослідженнях. Вони роблять це в тій моделі, яку вони вирішили відповідати даним: стандартна модель SIR.

Якщо коротко, модель SIR (яка розшифровується як сприйнятливі (S) інфекційні (I)) відновлені (R)) - це ряд диференціальних рівнянь, які відстежують стан здоров'я населення під час перенесеного інфекційного захворювання. Заражені особи взаємодіють із сприйнятливими особинами та заражають їх, а потім вчасно переходять до категорії відновлених.

Це створює криву, яка виглядає приблизно так:

Красиво, чи не так? І так, ця є для епідемії зомбі. Довга історія.

У цьому випадку червона лінія - це те, що моделюється як "користувачі Facebook". Проблема полягає в наступному:

У базовій моделі SIR клас I з часом і неминуче асимптотично наближатиметься до нуля .

Це має статися. Не має значення, чи ви моделюєте зомбі, кір, Facebook чи обмін стеками тощо. Якщо ви моделюєте його за допомогою моделі SIR, неминучим висновком є ​​те, що кількість населення в інфекційному (I) класі падає приблизно до нуля.

Існують надзвичайно прості розширення моделі SIR, які роблять це неправдою - або ви можете мати людей у ​​відновленому (R) класі повернутися до сприйнятливих (S) (по суті, це були б люди, які залишили Facebook, змінившись на "Я ніколи не повертаюсь назад "до" я можу повернутися колись "), або у вас можуть з’явитися нові люди (це були б маленькі Тіммі та Клер, які отримали свої перші комп'ютери).

На жаль, автори не підходили до цих моделей. Це, до речі, поширена проблема математичного моделювання. Статистична модель - це спроба описати закономірності змінних та їх взаємодії всередині даних. Математична модель - твердження про реальність . Ви можете отримати модель SIR для розміщення багатьох речей, але ваш вибір моделі SIR також є твердженням про систему. А саме те, що як тільки він досягне піку, він спрямовується до нуля.

Між іншим, інтернет-компанії користуються моделями утримання користувачів, які схожі на епідемічні моделі, але вони також значно складніші, ніж представлені в статті.

Моя головна проблема в цьому документі полягає в тому, що він зосереджений головним чином на результатах пошуку Google. Це загальновідомий факт, що використання смартфонів зростає ( Pew Internet , Brandwatch ), а традиційні продажі комп'ютерів зменшуються (можливо, саме завдяки старим комп'ютерам, які все ще функціонують) ( Slate , ExtremeTech), оскільки більше людей використовують смартфони для доступу до Інтернету. Враховуючи, що існує вбудована програма Facebook для (принаймні) iOS, Android, Blackberry та Windows Phone, не дивно, що кількість запитів Google щодо "facebook" значно впала. Якщо користувачам більше не потрібно відкривати веб-переглядач і вводити помилку "facebook.com" у URL-рядку, це безумовно негативно вплине на кількість пошукових запитів. Насправді кількість користувачів ФБ, які використовують додаток, значно зросла ( TechCrunch , Forbes ).

Я думаю, що це дослідження є лише деяким "так, цікавим співвідношенням", яке занадто далеко зайнялося засобами масової інформації, що тривогу; "Ви знали, що світ змінюється? Як несподівано!"

Ну, цей документ встановлює той факт, що кількість пошукових запитів Google у Facebook непогано відповідає. Тож у кращому випадку можна передбачити, що пошук у Facebook знизиться на 80%. Що може бути здійсненним, оскільки Facebook може стати настільки всюдисущим, що нікому не потрібно буде про це шукати.

Проблема такого типу моделей полягає в тому, що вони припускають, що ніякі інші фактори не можуть впливати на динаміку спостережуваної змінної. Це припущення важко обґрунтувати при роботі з даними, що стосуються людей. Наприклад, ця модель передбачає, що Facebook не може зробити нічого, щоб протистояти втратам своїх користувачів, що є дуже сумнівним припущенням.

Google Trend, на мою думку, не може створити хороший набір даних для цього випадку дослідження. Тенденція Google показує, як часто використовується термін пошуку за допомогою Google, тому існують щонайменше дві причини, які викликають сумніви щодо попереднього положення:

• Ми не знаємо, чи користувач здійснює пошук у Google Facebook, щоб увійти, чи шукає інформацію про Facebook

Facebook - це не лише сайт, це явище, і багато статей, книг та фільмів про нього та Facebook Inc. 18 травня 2012 року почали продавати акції для публіки та торгувати на NASDAQ. Google Trend показує вам і те, і інше: пошук на сайті та пошуки "явища". Нові речі завжди мають великий вплив на масу, телебачення зробило великий вплив на масу, тепер про це ніхто не пише статей, але все ще є одним з найбільш використовуваних приладів.

• Більшість користувачів не шукають "facebook" в Google для входу

За допомогою мобільних додатків та закладок користувач із гідними знаннями в Інтернеті шукає "facebook" в Google лише в перший раз, тоді він зазвичай зберігає сторінку як закладку або завантажує додаток. Наведений нижче графік - це тенденція Google для Вікіпедії , здається, що ми не будемо використовувати Вікіпедію в майбутньому. Очевидно, це неправда, ми просто не маємо доступу до wikipedia, набравши "wikipedia", ми просто шукаємо, а потім використовуємо сторінку wikipedia або використовуємо закладку для доступу до неї.

У цьому документі виділяються декілька основних питань:

• Він передбачає співвідношення запитів пошукових систем про зростаючу соціальну мережу із збільшенням кількості членів. Це, можливо, співвідносилося в минулому, але може не в майбутньому.

• Нових великих великих соціальних мереж дуже мало. Ви можете майже порахувати їх на одній руці. Friendster, Myspace, Facebook, Google+. Також обмін стеками, Tumblr і Twitter функціонують аналогічно соціальним мережам. Хтось прогнозує, що Twitter закінчився? Зовсім навпаки, це, здається, має великий імпульс. Існує не так багато згадок та вивчення інших, щоб побачити, чи вони підходять. Яким чином ми говоримо про те, чи існує тенденція серед 5-7 точок даних? (Кількість соціальних мереж.) Просто недостатньо даних, щоб зробити якийсь висновок про майбутнє.

• Facebook витіснив Myspace. Це була головна динаміка. Не враховується думка, що одна інфекція витісняє іншу, вона схильна розглядати їх окремо. Що витісняє Facebook? Google+? Twitter? Взаємодія та "дефектність" клієнтів від одного "бренду" чи "товару" до іншого є критичним явищем у цій галузі.

• Соціальні мережі співіснують. Можна бути членом кількох сайтів. Це правда, що члени, як правило, віддають перевагу одному перед іншим.

• Набагато кращою моделлю здається, що відбувається консолідація, як в економіці, наприклад, з автомобілями, радіовиробниками, веб-сайтами і т. Д. Як і в будь-якій новій руйнівній технології, на початку є багато конкурентів, а потім пізніше поле звужується, вони мають тенденцію до консолідації, виникають викупки та злиття, а деякі вимирають у змаганні. Ми вже бачимо приклади цього, наприклад, Yahoo нещодавно купував Tumblr.

• Аналогічна концепція може бути з консолідацією телевізійних мереж та їх володінням великими конгломератами, наприклад, великими медіа-компаніями, що володіють багатьма медіа-активами. Дійсно, Myspace викупила News Corporation.

• Шлях слід шукати більше аналогій між економікою та інфекціями (біологія). Компанії, які залучають клієнтів у конкурентів і поглинають продукцію, дійсно мають багато епідеміологічних паралелей. Існують сильні паралелі з еволюційними расами "червоної королеви" [див. Книгу " Червона королева " Рідлі ]. Можуть бути з'єднання з полем, званим біономікою .

• Інша основна модель - це продукти, які конкурують між собою та мають різні «перешкоди для входу», щоб клієнти могли переходити від однієї марки до іншої. Правда, вартість комутації дуже низька в кіберпросторі. Це схоже на марки пива, що конкурують за покупців тощо.

• У асимптотичній моделі набагато ймовірніше, що мережа збільшує своїх членів до деякого асимптотичного максимуму, а потім має тенденцію до плато . На початку плато не буде видно, що це плато.

З урахуванням всього цього, я думаю, що у нього є дуже вагомі та привабливі ідеї, і, ймовірно, підштовхнуть набагато подальші дослідження. Це новаторська, новаторська, і її просто потрібно трохи відкоригувати у своїх претензіях. Я в захваті від використання цього обміну стеками та спільної мудрості / колективного інтелекту, аналізуючи цей документ. (Тепер якби лише журналісти, які досліджували цю тему, уважно прочитали б цю всю сторінку, перш ніж підготувати їх спрощені звукові укуси.)

Питання не "якщо", а "коли".

Що це закінчиться, вже гарантовано. http://www.ted.com/talks/geoffrey_west_the_surprising_math_of_cities_and_corporations.html

Я беру вбрання з використанням моделі SIR. Це відбувається з припущеннями.

Одне з припущень - те, що врешті-решт всі «одужують». Інфекції не вічні, тоді як технологія може бути застосована (розглянемо, наприклад, автомобіль).

Якщо бізнес приречений врешті-решт померти, тоді, переживаючи смерть, пригнічує відносини між сприйнятливими, зараженими та одужалими, адекватно змодельованими конкретною моделлю SIR. Це не означає, що модель описує будь-який сезон до кінця життя. При цьому не враховуються інші сили - контекст. Facebook був частиною контексту закінчення "Myspace", і, хоча SIR був придатний для використання лише в Myspace, він не був для використання в соціальних мережах, оскільки багато користувачів мали облікові записи на обох, і перейшли на використання домінанти FB.

Я перекопався через зомбі-модель, і навіть через деякі підходи для зомбі SIR, і там більше підходить час і чисельність SIR з прорізаними вікнами. Це не універсальна модель, і у неї є сильні та слабкі сторони. Це означає, що SIR є недосконалим навіть для систем, які були розроблені для моделювання. Така фундаментальна недосконалість для його цілі дозволяє припустити, що без обережного використання застосування поза цільовою областю може бути більш проблематичним, ніж інші моделі.

Щоб відповісти на ваше запитання

Ця модель та логіка, можливо, працювали для MySpace, але чи вона дійсна для будь-якої соціальної мережі?

Напевно, ні. Історичні дані можуть передбачати майбутні події лише у тому випадку, коли "оточення" схоже. Цей документ передбачає, що загальна кількість користувачів і запитів Google є постійною, що, звичайно, це не так. Тепер ця стаття може говорити більше про Google, ніж про Facebook.

Однак, виходячи зі швидкого підйому та падіння багатьох інших соціальних мереж, таких як MySpace та інших, я думаю, що можна сміливо припустити, що існує велика ймовірність, що через 5 років Facebook вже не стане домінуючою соціальною мережею.

Якщо ми подивимось на карту соціальних мереж, є деякі випадки, коли застосовується епідемічна модель.

http://vincos.it/world-map-of-social-networks/

У статті можуть бути і інші приклади (Friendster та Orkut - хороший приклад масового скорочення користувачів), а також враховуючи той факт, що люди зазвичай переходять на іншу соціальну мережу, яка пропонує кращі або нові послуги .

Facebook впроваджує спосіб спілкування людей. Порівнюючи з Orkut , користувачеві потрібно було ввести профіль іншої людини, щоб побачити їх оновлення. З іншого боку, у фейсбуці канали тепер на його власній шкалі. Це основна зміна.

Ця модель та логіка, можливо, працювали для MySpace, але чи вона дійсна для будь-якої соціальної мережі?

ІМХО, люди не залишають соціальну мережу. Вони мігрують на основі кращого обслуговування, функціональності чи досвіду.

Питання: Чи буде краща соціальна мережа? Можливо, Google +.