페이스 북이 끝나고 있습니까?


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최근 에이 논문 은 많은 주목을 받았다 (예 : WSJ ). 기본적으로 저자는 2017 년까지 페이스 북이 회원의 80 %를 잃을 것이라고 결론을 내렸다.

그들은 역학에서 자주 사용되는 구획 모델 인 SIR 모델 의 외삽을 근거로 주장을하고있다 . Google의 검색에서 "Facebook"에 대한 데이터를 가져 오며 저자는 Myspace의 소멸을 사용하여 결론을 확인합니다.

질문:

"상관 관계가 인과 관계를 암시하지는 않는다"라는 실수를 저지르는 저자들이 있습니까? 이 모델과 논리는 Myspace에서 작동했을 수 있지만 모든 소셜 네트워크에 유효합니까?

업데이트 : 페이스 북이 반격

과학적 원리 "상관은 원인과 같다"는 우리의 연구는 명백히 프린스턴이 완전히 사라질 위험에 처해 있음을 보여 주었다.

우리는 프린스턴이나 세계의 공기 공급이 곧 어디로 가고 있다고 생각하지 않습니다. 우리는 프린스턴 (및 항공)을 좋아합니다.”라고 말하면서“모든 연구가 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다. 일부 분석 방법은 매우 미친 결론을 이끌어냅니다.


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이 기사에 따르면 Facebook 검색 수가 급상승 할 수 있습니다. ;)
RobertF


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@Glen Mr. Develin은이 연구의 요점을 완전히 놓친 것으로 보입니다. 첫째, 단순히 검색 트렌드를 예측하는 것이 아니라 잘 알려진 SIR 제품군의 모델을 검증하고 교정하는 데 사용됩니다. 이는 유행과 채택의 포기를 잘 설명하는 것으로 생각됩니다. 둘째, 페이스 북과 달리 프린스턴이나 공중은 주로 온라인으로 사용되지 않기 때문에 그의 "영리한"반례는 실패한다. 그는 상관 원인을 노래로 부르지 만, Facebook의 과거 데이터가 아니라 MySpace를 통해 상관 관계를 나타냅니다. 또한 이해의 상충이 있습니다.
Superbest

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분석은 혀로 뺨입니다. 두 가지 답변에서 설명한 것처럼 변경 사항이없는 것처럼 보이는 외삽 지점.
Glen

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이것은 질문에 대한 답이 아니라 통계와 전혀 관련이없는 개인적인 의견 일뿐입니다.
ziggystar

답변:


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지금까지의 해답은 데이터 자체 에 중점을 두 었으며 이는 현재 사이트와 그에 대한 결함에 적합합니다.

그러나 나는 성향에 의한 계산 / 수학적 역학 학자이므로 토론과 관련이 있기 때문에 모델 자체에 대해서도 조금 이야기 할 것입니다.

제 생각에이 논문의 가장 큰 문제 는 Google 데이터 가 아닙니다 . 역학의 수학적 모델은 항상 지저분한 데이터를 처리하며, 내 생각에는 상당히 간단한 감도 분석으로 해결할 수 있습니다.

나에게 가장 큰 문제는 연구자들이 연구에서 항상 피해야하는 "성공에 두려웠다"는 것이다. 그들은 데이터에 적합하기로 결정한 모델, 즉 표준 SIR 모델에서이를 수행합니다.

간단히 말해, SIR 모델 (감수성 (S) 감염성 (I) 회복됨 (R))은 감염성 질병을 겪을 때 인구의 건강 상태를 추적하는 일련의 미분 방정식입니다. 감염된 개인은 감수성이있는 개인과 상호 작용하여 감염시킨 다음 복구 된 범주로 이동합니다.

다음과 같은 곡선이 생성됩니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

아름답 지 않습니까? 그리고 네, 이것은 좀비 전염병입니다. 긴 이야기.

이 경우 빨간색 선은 "Facebook 사용자"로 모델링되는 것입니다. 문제는 이것입니다 :

기본 SIR 모델에서 I 클래스는 결국 무의식적으로 zero에 접근합니다 .

반드시 일어나야합니다. 좀비, 홍역, Facebook 또는 Stack Exchange 등을 모델링하는 것은 중요하지 않습니다. SIR 모델로 모델링하는 경우 불가피한 결론은 감염성 (I) 클래스의 인구가 약 0으로 떨어집니다.

SIR 모델에 대해 매우 직관적 인 확장 기능이있어이를 사실로 만들지 못합니다. 회복 된 (R) 클래스의 사람들을 다시 감수성 (S)으로 되돌릴 수 있습니다 (실제로 이것은 페이스 북을 "I 'm에서 다시 돌아 가지 않을 것 "으로 돌아가거나"언젠가 다시 갈 수도 있습니다 "), 또는 새로운 사람들이 인구에 들어 오게 할 수도 있습니다 (티미와 클레어가 처음으로 컴퓨터를 가져 오는 일은 거의 없을 것입니다).

불행하게도, 저자는 이러한 모델에 적합하지 않았습니다. 이것은 우연히 수학적 모델링에서 널리 퍼져있는 문제입니다. 통계 모델은 변수 패턴과 데이터 내에서의 상호 작용을 설명하려는 시도입니다. 수학적 모델은 현실에 대한 주장 입니다. SIR 모델을 많은 것에 맞출 수 있지만 SIR 모델을 선택 하는 것도 시스템에 대한 주장입니다. 즉, 정점에 도달하면 0으로 향합니다.

또한 인터넷 회사는 전염병 모델과 비슷하게 보이는 사용자 유지 모델을 사용하지만이 문서에 제시된 것보다 훨씬 더 복잡합니다.


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예, 다른 모델도 그리 웠습니다. 전염병학 모델은 알지 못하지만 마케팅에 사용되는 S- 커브 모델은 알고 있습니다. 30 개의 서로 다른 모델을 나열한 리뷰 논문 (Meade, Islam, 기술 예측-모델 선택, 모델 안정성 및 결합 모델, Management Science, 1998, Vol 44, No 8)이있었습니다. 이러한 모델의 대부분은 감염 가능성이 높고 감염성이며 회복되지 않은 유사한 추론을 가지고 있으며, 얼리 어답터 및 모방 자 (또는 유사)라는 용어를 사용합니다. 그러면 모델은 미분 방정식의 해입니다.
mpiktas

1
여기에 CV (Cross Validated)에서 통계 모델에 대한 이야기를 정당화 할 필요가 없습니다 ... 모델에 대해 이야기하지 않는 것이 CV 자체의 결함이라는 것을 제안합니까? 어느 쪽이든, 명확화는 당신이 인지도를 높이거나 그와 관련하여 건설적으로 비판하고 싶다면 정말로 도움이 될 것입니다. 대안으로, 설명 할 가치가없는 접선이라면 어떻게 언급 할 가치가 있습니까? 페이스 북 사용자가 좀비라는 (의심하지 않은?) 제안에 관해서는 ... 나는 반대 의견이 없습니다. (나는 비록 하나입니다! :)
Nick Stauner

4
좀비는 굉장하다! ... 그들이 당신을 물 때까지 : P
Joe DF

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(+1) 이것은 그들의 기사에 대한 나의 주된 이해였습니다. 그들은 반드시 충돌을 예측하는 모델을 가정 한 다음 예측 한 동작 (MySpace)을 나타내는 단일 사이트를 선택하여 모델의 유효성을 검사했습니다. 이러한 종류의 모델에 대한 의미있는 담당자는 비교할 수있는 사이트의 수이며이를 한 사이트에서 테스트했습니다.
guy

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@NickStauner 아니요, 여기의 대부분의 비판 (그리고 실제로 인터넷의 나머지 부분)이 데이터 자체에 관한 것이라는 관찰에 불과했습니다. 데이터 자체는 대부분의 사용자가 쉽게 비판 할 수있는 것이기 때문에 의미가 있으며, 모델의 실제 세부 사항은 "평균 통계 학자 / 기계 학습 전문가"가 필연적으로 기대했던 것이 아닙니다.
Fomite

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이 백서의 주요 관심사는 주로 Google 검색 결과에 중점을두고 있다는 것입니다. 스마트 폰 사용이 증가하고 있고 ( Pew Internet , Brandwatch ) 기존 컴퓨터 판매가 감소하고있는 것 같습니다 (아마도 오래된 컴퓨터가 계속 작동하기 때문일 수 있음) ( Slate , ExtremeTech), 더 많은 사람들이 스마트 폰을 사용하여 인터넷에 액세스함에 따라 iOS, Android, Blackberry 및 Windows Phone에 대한 기본 Facebook 앱이 있다는 것을 고려할 때 "페이스 북"에 대한 Google 쿼리 수가 크게 줄어든 것은 놀라운 일이 아닙니다. 사용자가 더 이상 브라우저를 열지 않아도되고 URL 표시 줄에 "facebook.com"을 잘못 입력하면 검색 횟수에 부정적인 영향을 미칩니다. 실제로 앱을 사용하는 FB 사용자 수가 크게 증가했습니다 ( TechCrunch , Forbes ).

나는이 연구가 단지 언론 매체들에 의해 너무 많이 취해진 "아주 흥미로운 상관 관계"라고 생각한다. "세상이 변하고 있다는 것을 알고 있습니까? 얼마나 예상치 못한 일입니까!"


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스마트 폰 사용이 증가하고 있으며 페이스 북은 핸드폰 / 스마트 폰에서 엄청난 월간 방문 횟수를 얻습니다. 사람들이 검색하지 않는다고해서 페이스 북 사용이 줄어드는 것은 아니며 사람들이 페이스 북을 사용하는 방식이 변경 / 변경되는 것은 아닙니다. 그들은 더 이상 검색하지 않고 단지 전화기의 아이콘을 클릭하여 이동합니다.
MCP_infiltrator

2
나는 스마트 폰과 구글 검색에 대해 같은 답변을 막습니다
에드 mohsin

"최소한의 iOS, Android, Blackberry 및 Windows Phone 용 기본 Facebook 앱이 있다는 점을 고려하면"페이스 북 "에 대한 Google 검색어 수가 크게 줄었다는 것은 놀라운 일이 아닙니다." 모든 브라우저에서 구현되는 북마크라고하는 것이 있습니다.
Jeffrey Blattman

@JeffreyBlattman "오페라 15+를 제외하고는"모든 브라우저에서 구현되는 북마크 "가 있습니다. :)
landroni

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@Adrian 책갈피는 브라우저의 가장 기본적인 기능이며 웹을 켠 날부터 존재하는 모든 브라우저에 존재합니다.
Jeffrey Blattman

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글에서,이 논문은 페이스 북에서 구글 검색의 수가 특정 곡선에 잘 맞는다는 사실을 확립합니다. 따라서 Facebook 검색이 80 % 감소 할 것으로 예상 할 수 있습니다. 페이스 북이 어디에서나 유비쿼터스 될 수 있기 때문에 아무도 그것에 대해 검색 할 필요가 없기 때문에 실현 가능성이있다.

이러한 유형의 모델의 문제점은 다른 요인이 관측 변수의 역학에 영향을 줄 수 없다고 가정한다는 것입니다. 이러한 가정은 사람들과 관련된 데이터를 다룰 때 정당화하기 어렵습니다. 예를 들어,이 모델은 Facebook이 사용자의 손실을 막기 위해 아무것도 할 수 없다고 가정합니다. 이는 매우 의심스러운 가정입니다.


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그리고 mpiktas의 첫 번째 단락도 좋은 점을 다룹니다. 저자는 Google 검색 쿼리를 Facebook 계정 수의 프록시로 사용하고 있습니다. 왜 계정 데이터로 바로 가지 않습니까? 찾기가 어렵지 않습니다 : news.yahoo.com/number-active-users-facebook-over-230449748.html
RobertF

공정하지만, 위 기사의 데이터를 그래프로 표시하면 2013 년에 활성 사용자 수가 거의 정점에 도달
했음을 알 수 있습니다

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환자 대 환자 감염 역학 이외의 요인이 질병 확산에 영향을 줄 수 있습니다 (예 : 공중 보건 프로그램). 기본 모델이 유용한 것은 아닙니다. 나는 페이스 북이 멸종 한 정확한 날짜 (의심 할 여지없이 영향을받을 수 있음)가 소셜 네트워크가 질병처럼 퍼지는 아이디어 / 모델만큼 재미 있지 않다고 생각한다.
david25272

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@ david25272 이러한 종류의 모델은 확실히 유용하며, 비슷한 접근 방식을 사용하는 S- 커브 관련 마케팅에 대한 전체 문헌이 있습니다. 예를 들어 베이스 모델 과 해당 모델 이 동일한 데이터에 잘 맞는다고 생각합니다.
mpiktas

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내 생각에 Google 트렌드는이 연구 사례에 대한 좋은 데이터 세트를 생성 할 수 없습니다. Google 트렌드는 Google에서 용어를 검색하는 빈도를 보여 주므로 사전 준비에 대해 의심을 일으키는 두 가지 이유가 있습니다.

  • 사용자가 Google Facebook에서 로그인하여 로그인하는지 또는 Facebook에 대한 정보를 검색하는지 여부를 알 수 없습니다.

Facebook은 사이트 일뿐 아니라 2012 년 5 월 18 일 Facebook Inc.에 관한 많은 기사, 서적 및 영화를 보유한 현상으로 NASDAQ에서 대중에게 주식을 판매하고 거래하기 시작했습니다. Google 트렌드에는 사이트 검색과 "현상"검색이 모두 표시됩니다. 새로운 것은 항상 대중에게 큰 영향을 미칩니다. TV는 이제 대중에게 큰 영향을 미쳤습니다. 이제 아무도 그것에 대해 기사를 쓰지 않지만 여전히 가장 많이 사용되는 기기 중 하나입니다.

  • 대부분의 사용자는 Google에서 "페이스 북"을 검색하여 로그인하지 않습니다.

모바일 애플리케이션 및 북마크를 사용하면 Google에서 처음으로 인터넷 검색 "facebook"에 대해 잘 알고있는 사용자는 일반적으로 페이지를 북마크로 저장하거나 애플리케이션을 다운로드합니다. 아래 그래프는 Wikipedia 의 Google 트렌드입니다 . 향후 Wikipedia를 사용하지 않을 것 같습니다. "wikipedia"를 입력하는 위키 백과에 액세스 할 수없고 단순히 위키피디아 페이지를 검색하거나 북마크를 사용하여 액세스하는 것은 사실이 아닙니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오


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검색 주소창의 브라우저 기록에서 자동 완성을 잊지 마세요. Chrome 또는 Firefox에 문자 "f"를 입력하면 첫 번째 제안으로 facebook.com으로 자동 완성됩니다. 이 기능은 몇 년 동안 사용되었습니다.
paul

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Most users don't search "facebook" on Google to login... 나는 이것이 실제로 대부분의 검색의 목적이라는 50의 현상금을 걸었습니다.
Evgeni Sergeev

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@EvgeniSergeev 나도 당신과 내기! 가설 내가이 그 검색의 이유라고 생각하지만 실제로 페이스 북에 액세스하기 위해 가장 많이 사용되는 방법은 아닙니다, 내 문을 모순되지 않는다 (이것은 연구를위한 어떤 문제이다) 하나의 간단한 사실은 작년에 있다는 것입니다 페이스 북 모바일 사용자 데스크톱 사용자를 능가
GM

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이 백서에서는 다음과 같은 몇 가지 기본 문제가 있습니다.

  • 회원 수가 증가함에 따라 증가하는 소셜 네트워크에 대한 검색 엔진 쿼리의 상관 관계가 있다고 가정합니다. 과거에는 상관 관계가 있었지만 앞으로는 그렇지 않을 수 있습니다.

  • 새로운 대형 소셜 네트워크는 거의 없습니다. 한 손으로 거의 셀 수 있습니다. Friendster, Myspace, Facebook, Google+. 또한 Stack Exchange, Tumblr 및 Twitter는 소셜 네트워크와 유사하게 작동합니다. 트위터가 끝났다고 예측하는 사람이 있습니까? 반대로 상당히 큰 모멘텀이있는 것 같습니다. 그들이 맞는지 다른 것들에 대한 언급이나 연구는 많지 않습니다. 우리가 이야기하는 방식으로, 5-7 개의 데이터 요소간에 추세가 존재합니까? (소셜 네트워크의 수) 미래에 대한 결론을 내리기에는 데이터가 너무 적습니다.

  • 페이스 북은 마이 스페이스를 대체했다. 이것이 주요 역학이었습니다. 한 감염이 다른 감염을 대체한다는 생각을 고려하지 않고 별도로 고려하는 경향이 있습니다. Facebook을 대체하는 것은 무엇입니까? Google+? 트위터? 하나의 "브랜드"또는 "제품"에서 다른 제품으로의 고객의 상호 작용 및 "결함"은이 영역에서 중요한 현상입니다.

  • 소셜 네트워크가 공존합니다. 하나는 여러 사이트의 구성원이 될 수 있습니다. 회원들이 다른 회원보다 선호하는 경향이있는 것은 사실입니다.

  • 자동차, 라디오 제조사, 웹 사이트 등 경제와 같이 통합이 진행되고있는 것이 훨씬 더 좋은 모델 일 것입니다. 새로운 파괴적인 기술과 마찬가지로 처음에는 많은 경쟁자가 있습니다. 나중에 필드가 좁아지고 통합되는 경향이 있으며 인수와 합병이 있으며 일부는 경쟁에서 죽습니다. 예를 들어 Yahoo가 최근 Tumblr를 구매하는 경우를 예로 들었습니다.

  • 비슷한 개념은 많은 미디어 자산을 소유 한 주요 미디어 회사와 같은 대규모 대기업이 텔레비전 네트워크를 통합하고 소유하고있는 것일 수 있습니다. 실제로 Myspace는 News Corporation에서 인수했습니다.

  • 갈 길은 경제와 감염 (생물학) 사이에 더 많은 유사점을 찾는 것입니다. 경쟁 업체로부터 고객을 확보하고 제품을 섭취하는 기업은 실제로 많은 역학적 유사성을 가지고 있습니다. 진화하는 "붉은 여왕"종족과는 강한 유사점이있다 [ Ridley의 Red Queen 책 참조 ]. bionomics 라는 필드에 연결되어있을 수 있습니다 .

  • 또 다른 기본 모델은 서로 경쟁하고 고객이 한 브랜드에서 다른 브랜드로 전환 할 수 있도록 다양한 "입국 장벽"이있는 제품입니다. 사이버 공간에서 전환 비용이 매우 낮은 것은 사실입니다. 고객 등을 위해 경쟁하는 맥주 브랜드와 유사합니다.

  • 점근 모델에서는 네트워크가 점근 최대 값을 향해 멤버를 증가시킨 다음 정체 되는 경향이 훨씬 높습니다 . 고원 초기에는 그것이 고원인지 분명하지 않습니다.

모두가 말했듯이, 나는 그것이 매우 타당하고 매력적인 아이디어를 가지고 있으며 훨씬 더 많은 연구를 촉진 할 것으로 생각합니다. 그것은 획기적이고 개척 적이며 주장에서 조금만 조정하면됩니다. Stack Exchange를 사용하고이 논문을 분석하는 협업 적 지혜 / 집단 지능에 대해 기쁘게 생각합니다. (이제 주제를 연구하는 기자들만 단순한 소리를 준비하기 전에이 페이지 전체를주의 깊게 읽어보아야합니다.)


2
btw 용어. "입국 장벽"은 새로운 제품을 출시하고 새로운 영역에서 경쟁하기를 원하는 회사를 지칭하는 데 사용되며, 유사한 개념이 "거래의 다른 측면에"를 적용하는 제품을 고객에게 적용하지만 다른 용어가 있습니까? 어쨌든 저자 는 더 많은 "바이러스"모델을 사용하는 마케팅 과 아이디어를 연계시켜야합니다 . 이 분야의 핵심 개념 (위에서 언급 했음)은 시장 점유율 입니다.
vzn

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추신 :이 분야의 다른 최근 연구에 의해 뒷받침되는 훨씬 더 관련성이 높은 질문 일 것입니다 : 페이스 북의 성장 이 끝나고 있습니다. 예를 들어 십대 인구 통계에서는 사용량이 줄었습니다 (초기 증가 가 십대 때문 이었기 때문에 주목할 만합니다 ). 최근의 여러 연구 / 전문가들이 이것을 확인합니다. 따라서 인구 통계 학적 그룹 이동을 보는 것도 소셜 네트워크 사용 추세를 이해하는 데 중요합니다. 또한 페이스 북은 미국에서 "포화"된 이후에 국제적으로 확장을 시도하고 있으며 장벽은 더 적은 인터넷 네트워크, 휴대폰 / 컴퓨터 등과 같은 것들이다.
vzn

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문제는 "만약"이 아니라 "언제"입니다.

그것이 끝날 것이라고 이미 보장되었습니다. http://www.ted.com/talks/geoffrey_west_the_surprising_math_of_cities_and_corporations.html

나는 SIR 모델을 사용하여 엄비를 취합니다. 그것은 가정과 함께 제공됩니다.

가정 중 하나는 결국 모든 사람이 "회복"된다는 것입니다. 감염은 영구적이지 않지만 기술 채택은 가능합니다 (예 : 자동차 고려).

사업이 결국 죽을 운명에 처할 경우, 죽음을 겪을 때 감수성, 감염성 및 회복 성 사이의 관계는 특정 SIR 모델에 의해 적절하게 모델링 될 수 있습니다. 그렇다고해서 모델이 수명이 다하기 전의 계절을 설명한다는 의미는 아닙니다. 다른 세력-문맥을 고려하지 않습니다. Facebook은 "Myspace"끝의 맥락에 속하므로 SIR은 Myspace 전용으로 적합했지만 많은 사용자가 둘 다에 계정을 가지고 있고 FB 주도적 사용으로 전환했기 때문에 소셜 네트워크 사용에는 적합하지 않았습니다.

나는 좀비 모델을 파고, 좀비가 아닌 SIR 피팅을 통해 파고 들었고, 시간과 인구의 구두점 SIR이 더 적합합니다. 보편적 인 모델이 아니며 강점과 약점이 있습니다. 이는 SIR이 모델링하도록 설계된 시스템에서도 불완전하다는 것을 의미합니다. 목표에 대한 이러한 근본적인 불완전 성은주의 깊게 사용하지 않으면 목표 영역 외부의 적용이 다른 모델보다 더 문제가 될 수 있음을 시사합니다.


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질문에 대답하기 위해

이 모델과 논리는 MySpace에서 작동했을 수 있지만 모든 소셜 네트워크에 유효합니까?

아마 아닙니다. 과거 환경은 '환경'이 유사한 경우에만 미래의 사건을 예측할 수 있습니다. 본 백서는 전체 Google 사용자 및 검색어가 일정하다고 가정하지만 물론 그렇지 않습니다. 이제이 기사에서는 Facebook에 대한 것보다 Google에 대해 더 많은 것을 말할 수 있습니다.

그러나 MySpace와 같은 다른 많은 소셜 네트워크의 급격한 증가와 하락에 따라 페이스 북이 5 년 동안 더 이상 지배적 인 소셜 네트워크가되지 않을 가능성이 크다고 생각할 수 있습니다.


예측은 전적으로 환경 유사성에 의존하지 않습니다 (물론 "환경"의 의미에 따라 다름). 그럼에도 불구하고 귀하의 답변은 내부적으로 일관성이없는 것 같습니다. 페이스 북의 미래가 다른 소셜 네트워크의 과정과 그 자체만으로는 짧은 시간 내에 훨씬 덜 유사하다고 가정하는 것은 안전하지 않습니다.
Nick Stauner 12

페이스 북의 미래에 대한 나의 예측은 내가 한 가지 논쟁을 사용하는 의견입니다. 저의 의견은 통계 나 모델에 근거한 것이 아닙니다. 여기에서 논의 된 논문의 예측은 역사적 참고 자료가있는 통계 및 모델을 기반으로합니다. 내 답변이 내부적으로 일관성이없는 이유를 알 수 없습니다.
Nebu

1
당신의 의견에 대한 하나의 주장은 당신이 동일한 논리에 대해 비판하는 모델의 논리와 매우 흡사합니다. 모델이 Myspace에 적합 할 때와 (세대?) 환경이 충분히 유사하지 않은 경우 Myspace의 역사에 대한 의견을 제시하기에 왜 유사합니까? 또한 Facebook은 실제로 다른 소셜 네트워크처럼 작동하는 또 다른 소셜 네트워크입니까? 시대와 마찬가지로 여러 가지면에서 의심의 여지가 충분히 다르기 때문에 짧은 시간 내에 비슷한 운명의 확률이 크다고 가정하는 것이 안전하다는 것을 알지 못합니다 .
Nick Stauner 2018 년

1

소셜 네트워크지도를 살펴보면 전염병 모델이 적용되는 경우가 있습니다.

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

이 기사에는 다른 예가있을 수 있으며 (Friendster 및 Orkut은 사용자의 대규모 거부의 좋은 예입니다) 일반적으로 사람들이 더 나은 서비스 나 새로운 서비스 를 제공하는 다른 소셜 네트워크로 마이그레이션한다는 사실을 고려합니다 .

Facebook 은 사람들의 의사 소통 방식을 개선합니다. Orkut 과 비교 하여 사용자는 업데이트를 보려면 다른 사람 프로필을 입력해야했습니다. 페이스 북의 다른 한편으로 피드는 이제 자신의 타임 라인에 있습니다. 중요한 변화입니다.

이 모델과 논리는 MySpace에서 작동했을 수 있지만 모든 소셜 네트워크에 유효합니까?

IMHO, 사람들은 소셜 네트워크를 떠나지 않습니다. 더 나은 서비스, 기능 또는 경험을 기반으로 마이그레이션합니다.

문제는 : 더 나은 소셜 네트워크가있을 것인가? 아마 구글 +.


2
이 답변은 (1) 인과 관계와의 혼동 가능성에 대한 통계적인 질문 및 (2) 예측 모델이 보편적으로 적용될 수 있는지 여부에 대한 질문을 다루지 않는 것으로 보입니다. 내가 오해한다면 아마도 "이것"의 지시자가 첫 번째 문장에있는 것이 전혀 분명하지 않기 때문일 것입니다.
whuber

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@whuber이 답변은 사람들이 여전히 소셜 네트워크를 필요로하는 한 상관 관계가 없다고 말합니다. 페이스 북에 대한 더 나은 대안이 없다면 (문제의 논문은 고려하지 않음) 페이스 북이 왕이 될 것입니다. 통계적으로 "소셜 네트워크"의 필요성은 커졌고 사람들은 단순히 한 소셜 네트워크에서 다른 소셜 네트워크로 마이그레이션했습니다. 소셜 네트워크 사용은 지금까지만 증가했습니다.
Tiberiu-Ionuț Stan

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@ Tiberiu-Ionuț Stan 귀하의 의견은 정확하지만 소셜 네트워크에 대한 지원되지 않는 의견으로 만 구성됩니다. 통계적 추론을 포함하거나 질문에 대한 추가 정보를 제공하지 않는 것 같습니다. 특히, 나는 여전히이 특정 답변에서 상관 관계 또는 원인에 대한 특정 참조를 볼 수 없습니다. 우리는 Facebook의 미래 또는 소셜 네트워크의 품질에 대해 토론하기 위해 여기에 있지 않고 문제의 논문에서 통계적 주장을 평가하라는 요청을 받았습니다.
whuber

@ whuber 나는 결과의 원인을 보여주는 논문의 통계적 논증을 평가하려고합니다. 이 논문은 다른 OSN 및 신흥 트렌트를 고려하지 않고 숫자 만 고려합니다. 정보를 추가하는 중입니다. IMO 이것은 주식 시장의 기술 및 기본 분석과 동일합니다 (둘 다 괜찮습니다). 숫자와 그래프뿐만 아니라 변화의 사실을 설명하려고합니다.
edubriguenti
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