Facebook подходит к концу?

В последнее время эта статья привлекла большое внимание (например, из WSJ ). По сути, авторы приходят к выводу, что Facebook потеряет 80% своих членов к 2017 году.

Они основывают свои требования на экстраполяции модели SIR , компартментальной модели, часто используемой в эпидемиологии. Их данные взяты из поисков Google для «Facebook», и авторы используют кончину Myspace, чтобы подтвердить свое заключение.

Вопрос:

Делают ли авторы ошибку «корреляция не подразумевает причинность»? Эта модель и логика, возможно, работали для Myspace, но действительно ли это для любой социальной сети?

Обновление : Facebook наносит ответный удар

В соответствии с научным принципом «корреляция равна причинности», наши исследования недвусмысленно продемонстрировали, что Принстон может подвергнуться опасности полного исчезновения.

Мы на самом деле не думаем, что Принстон или мировые поставки воздуха скоро начнутся. Мы любим Принстон (и воздух), и добавляем последнее напоминание, что «не все исследования созданы равными - и некоторые методы анализа приводят к довольно сумасшедшим выводам.

Ответы до сих пор были сосредоточены на самих данных , что имеет смысл с сайтом, на котором он находится, и недостатками.

Но я склонен к вычислительным / математическим эпидемиологам по склонности, поэтому я также собираюсь немного рассказать о самой модели, потому что она также имеет отношение к обсуждению.

На мой взгляд, самая большая проблема с бумагой - это не данные Google. Математические модели в эпидемиологии постоянно обрабатывают грязные данные, и, на мой взгляд, проблемы с ними можно решить с помощью довольно простого анализа чувствительности.

Самой большой проблемой для меня является то, что исследователи «обречены на успех», чего всегда следует избегать в исследованиях. Они делают это в модели, которую они решили вписать в данные: стандартная модель SIR.

Вкратце, модель SIR (которая обозначает восприимчивое (S) инфекционное (I) выздоровление (R)) представляет собой серию дифференциальных уравнений, которые отслеживают состояние здоровья населения, когда оно испытывает инфекционное заболевание. Зараженные люди взаимодействуют с восприимчивыми людьми и заражают их, а затем со временем переходят в выздоровевшую категорию.

Это создает кривую, которая выглядит следующим образом:

Красиво, не правда ли? И да, это для эпидемии зомби. Длинная история.

В этом случае красная линия - это то, что моделируется как «пользователи Facebook». Проблема заключается в следующем:

В базовой модели SIR класс I в конце концов неизбежно асимптотически приближается к нулю .

Это должно случиться. Не имеет значения, моделируете ли вы зомби, корь, Facebook или Stack Exchange и т. Д. Если вы моделируете это с помощью модели SIR, неизбежный вывод состоит в том, что численность инфекционного (I) класса падает примерно до нуля.

Существуют чрезвычайно простые расширения модели SIR, которые делают это неправдой - либо вы можете заставить людей из восстановленного (R) класса возвращаться к восприимчивому (S) (по сути, это будут люди, которые оставили Facebook, переходя из «Я никогда не возвращаясь "к" я мог бы вернуться когда-нибудь "), или вы можете позволить новым людям появиться среди населения (это будут маленькие Тимми и Клэр, получающие свои первые компьютеры).

К сожалению, авторы не подходили под эти модели. Это, кстати, распространенная проблема в математическом моделировании. Статистическая модель - это попытка описать шаблоны переменных и их взаимодействия в данных. Математическая модель - это утверждение о реальности . Вы можете получить модель SIR, подходящую для многих вещей, но ваш выбор модели SIR также является подтверждением системы. А именно, что когда оно достигает пика, оно движется к нулю.

Кстати, интернет-компании используют модели удержания пользователей, которые во многом похожи на модели эпидемий, но они также значительно сложнее, чем те, которые представлены в документе.

Мое основное беспокойство в связи с этим документом заключается в том, что он сосредоточен в основном на результатах поиска Google. Это общеизвестный факт, что использование смартфонов растет ( Pew Internet , Brandwatch ), а продажи традиционных компьютеров снижаются (возможно, только из-за старых компьютеров, все еще работающих) ( Slate , ExtremeTech), поскольку все больше людей используют смартфоны для доступа в Интернет. Учитывая, что есть встроенное приложение Facebook для (по крайней мере) iOS, Android, Blackberry и Windows Phone, неудивительно, что количество запросов Google на «facebook» значительно сократилось. Если пользователям больше не нужно открывать браузер и вводить опечатку «facebook.com» в строке URL-адреса, это определенно отрицательно скажется на количестве поисковых запросов. На самом деле количество пользователей FB, которые используют приложение, значительно возросло ( TechCrunch , Forbes ).

Я думаю, что это исследование - просто какая-то «да, интересная корреляция», которая слишком далеко зашла в панических СМИ; «Знаете ли вы, что мир меняется? Как неожиданно!»

Ну, этот документ устанавливает тот факт, что количество поисковых запросов Google на Facebook хорошо вписывается в определенную кривую. Так что в лучшем случае можно предсказать, что поиск в Facebook снизится на 80%. Это может быть осуществимо, потому что Facebook может стать настолько вездесущим, что никому не нужно будет искать об этом.

Проблема с моделями такого типа заключается в том, что они предполагают, что никакие другие факторы не могут влиять на динамику наблюдаемой переменной. Это предположение трудно оправдать при работе с данными, касающимися людей. Например, эта модель предполагает, что Facebook не может ничего сделать, чтобы противостоять потере своих пользователей, что является весьма сомнительным предположением.

Google Trend, по моему мнению, не может предоставить хороший набор данных для этого случая исследования. Тенденция Google показывает, как часто в Google выполняется поиск по термину, поэтому есть как минимум две причины вызывать некоторые сомнения относительно прогноза:

• Мы не знаем, ищет ли пользователь в Google Facebook, чтобы войти или он ищет информацию о Facebook

Facebook - это не только сайт, это феномен, со многими статьями, книгами и фильмом о нем, и Facebook Inc. 18 мая 2012 года начала продавать акции широкой публике и торговать на NASDAQ. Google Trend показывает вам оба: поиск по сайту и поиск по «феномену». Новые вещи всегда оказывают большое влияние на массу, телевидение оказало большое влияние на массу, теперь никто не пишет статьи об этом, но по-прежнему является одним из наиболее часто используемых устройств.

• Большинство пользователей не выполняют поиск в Facebook для входа в Google

С помощью мобильных приложений и закладок пользователь с приличным знанием интернет-поиска «facebook» в Google только первый раз, после чего он обычно сохраняет страницу в виде закладки или загружает приложение. График ниже - это тренд Google для Википедии , похоже, что в будущем мы не будем использовать Википедию. Очевидно, что это не так, мы просто не имеем доступа к википедии, набирая «википедию», мы просто ищем и затем используем страницу википедии, или мы используем закладку для доступа к ней.

Несколько основных вопросов выделяются в этой статье:

• Это предполагает корреляцию запросов поисковых систем о растущей социальной сети с увеличением числа участников. Возможно, это коррелировало в прошлом, но не в будущем.

• Новых крупных социальных сетей очень мало. Вы можете почти считать их с одной стороны. Friendster, Myspace, Facebook, Google+. Кроме того, Stack Exchange, Tumblr и Twitter работают аналогично социальным сетям. Кто-нибудь предсказывает, что Твиттер окончен? Наоборот, кажется, что это имеет большое значение. Существует не так много упоминаний или изучения других, чтобы увидеть, если они подходят. То, о чем мы говорим, существует ли тренд между 5-7 точками данных? (Количество социальных сетей.) Это слишком мало данных, чтобы делать какие-либо выводы о будущем.

• Facebook вытеснил Myspace. Это была главная динамика. Он не учитывает идею о том, что одна инфекция вытесняет другую, он склонен рассматривать их отдельно. Что вытесняет Facebook? Google+? Twitter? Взаимодействие и «переход» клиентов от одного «бренда» или «продукта» к другому является критическим явлением в этой области.

• Социальные сети сосуществуют. Один может быть членом нескольких сайтов. Это правда, что члены могут иметь тенденцию предпочитать одного над другим.

• Казалось бы, гораздо лучшая модель заключается в том, что происходит консолидация, как в экономике, например, с автомобилями, радиопроизводителями, веб-сайтами и т. Д. Как и в любой новой прорывной технологии, в начале есть много конкурентов, а затем позднее поле сужается, они имеют тенденцию к консолидации, происходят скупки и слияния, а некоторые вымирают в конкурентной борьбе. Мы уже видим примеры этого, например, недавно Yahoo выкупила Tumblr.

• Аналогичная концепция может быть связана с консолидацией телевизионных сетей и владением ими крупных конгломератов, например крупных медиакомпаний, владеющих многими медиаактивами. Действительно, Myspace был выкуплен News Corporation.

• Для этого нужно искать больше аналогий между экономикой и инфекциями (биологией). Компании, приобретающие клиентов у конкурентов и приобретающие продукты, действительно имеют много эпидемиологических параллелей. Существуют сильные параллели с эволюционными расами "красной королевы" [см. Книгу " Красная королева" Ридли ]. Там могут быть подключения к области, называемой биономика .

• Другая базовая модель - это продукты, которые конкурируют друг с другом и имеют различные «барьеры для входа», позволяющие покупателям переходить с одного бренда на другой. Это правда, что в киберпространстве стоимость переключения очень низкая. Это похоже на бренды пива, конкурирующие за клиентов и т. Д.

• В асимптотической модели гораздо более вероятно, что сеть увеличивает своих членов до некоторого асимптотического максимума, а затем стремится к плато . В начале плато не будет очевидно, что это плато.

Тем не менее, я думаю, что у него есть несколько очень полезных и интересных идей, и, вероятно, это подстегнет дальнейшие исследования. Он новаторский, новаторский, и его просто нужно немного скорректировать в своих требованиях. Я в восторге от использования Stack Exchange и совместной мудрости / коллективного разума, анализируя эту статью. (Теперь, если только репортеры, исследующие эту тему, внимательно прочитают всю эту страницу, прежде чем готовить свои упрощенные звуковые фрагменты.)

Вопрос не «если», а «когда».

То, что это закончится, уже гарантировано. http://www.ted.com/talks/geoffrey_west_the_surprising_math_of_cities_and_corporations.html

Я обижаюсь с использованием модели SIR. Это приходит с предположениями.

Одно из предположений состоит в том, что в конечном итоге все «выздоравливают». Инфекции не являются постоянными, в то время как внедрение технологии может быть (например, автомобиль).

Если бизнес обречен в конечном итоге умереть, то при наступлении смерти отношения между восприимчивыми, зараженными и выздоровевшими могут быть адекватно смоделированы конкретной моделью SIR. Это не означает, что модель описывает какой-либо из сезонов до конца срока службы. Здесь не учитываются другие силы - контекст. Facebook был частью контекста конца «Myspace», поэтому SIR подходил для использования только в Myspace, но не для использования в социальных сетях, так как многие пользователи имели учетные записи на обоих и переключались на FB-доминирующее использование.

Я копался в модели зомби, и даже через некоторые не Somb-зомби подходит, и SIR с акцентом на время и население там более подходящим. Это не универсальная модель, у нее есть свои сильные и слабые стороны. Это означает, что SIR является несовершенным даже для систем, для которых он был разработан. Такое фундаментальное несовершенство для ее цели предполагает, что без осторожного использования применение вне целевой области, при прочих равных условиях, может быть более проблематичным, чем другие модели.

Ответить на ваш вопрос

Эта модель и логика, возможно, работали для MySpace, но действительно ли это для любой социальной сети?

Возможно нет. Исторические данные могут предсказать будущие события, только если «среда» похожа. В этой статье предполагается, что общее количество пользователей и запросов Google является константой, что, конечно, не так. Теперь эта статья может сказать больше о Google, чем о Facebook.

Тем не менее, основываясь на быстром росте и падении многих других социальных сетей, таких как MySpace и других, я думаю, можно смело предположить, что есть большой шанс, что Facebook больше не будет доминирующей социальной сетью через 5 лет.

Если мы посмотрим на карту социальных сетей, то в некоторых случаях применяется эпидемическая модель.

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

В статье могут быть и другие примеры (Friendster и Orkut - хороший пример массового отклонения пользователей), а также принимая во внимание тот факт, что обычно люди мигрируют в другую социальную сеть, которая предлагает лучшие или новые услуги. .

Facebook изобретает способ общения людей. По сравнению с Orkut , пользователю нужно было войти в профиль другого человека, чтобы увидеть свои обновления. С другой стороны, на фейсбуке каналы теперь находятся на его собственной временной шкале. Это серьезное изменение.

Эта модель и логика, возможно, работали для MySpace, но действительно ли это для любой социальной сети?

ИМХО, люди не выходят из соцсетей. Они мигрируют, основываясь на лучшем обслуживании, функциональности или опыте.

Вопрос в том, будет ли лучшая социальная сеть? Может быть, Google +.