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前面关于点赞阈值n的预测并不准确,我想到了新方法,但自己无法完成

2019-02-25  本文已影响229人  文介

最近一周,我一直在进行关于点赞阈值n的测试,先后发了两篇文章:

《简书点赞阈值n变大了》

《点赞的阈值n算出来了》

文章发出后,思源等几位好友都和我进行了深入的交流讨论。这让我意识到,这次实验我采用的测试模型,确实是不准确的。

虽然我分散点赞给与文章的热度未变,但因为齐夫定律的关系,排名在我所选实验文章前面的文章热度变化,会对实验结果造成一定的影响。

为了能够消除这种影响,我们又沟通了几种实验模型,比如选择长尾文章作为实验对象,比如选择权重较低的账户来点赞,等等……

但无论哪种模型,其实都会受到其他文章热度波动的影响。在齐夫定律的规则下,每天排名相同的文章,热度值也许会差距很大。所以单靠我自己来每天分散点赞,得出的数据总是不准确的。

经过进一步思考,我想到了一种实验模型,但无法自己来完成,需要更多的用户来共同参与才行。

找几个持钻数完全相同的账户,每人点赞不同数量的0钻旧文,这样很容易就能看出谁的点赞被稀释了,同时也能看出究竟是因为点赞过多被稀释,还是因为小于阈值n被稀释。

这个模型我认为是没有问题的,但是否有进一步实验的意义呢?我想听听大家的建议……


PS:

前几天与简叔面基,Fountain基金会关于点赞进度条的讨论似乎还没有定论,而且简叔对于阈值n也是三缄其口。

其实我也很清楚,与其讨论阈值n具体是多少,还不如多试验几种点赞方式,因为点赞5篇文章可能比点赞50篇、500篇得到的投票奖励更低,毕竟齐夫定律是鼓励长尾的。

点赞阈值n的明确,或是进度条的采用,最大作用是解放头部大V的点赞模式。毕竟,目前这种持钻大V抱团点赞、不敢多点赞的状态,是所有人都不愿意看到的。

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