-
-
Форумы и соцсети умирают из-за кремлеботов. Мне не интересно комментировать что-то в соцсетях именно из-за троллей,из-за них я перестала читать комментарии в соцсетях. Вменяемым людям жалко тратить своё время и нервы на зомбодятлов,и троллей. Тролли и зомбодятлы убивают соцсети, и форумы.Комментарий
-
ЧТО разрушает форум? КОГО он разрушает? В том числе, мозги слабых головой форумчан)))Комментарий
-
Я думаю причин много.
Одна из них технологическая. Если раньше люди в интернете сидели с компьютера, то сейчас все больше с телефона. Форум не заточен под использование с телефона. Нельзя сказать, что это невозможно, но не так удобно. В то же время в телеграме можно довольно быстро создать чат и там общаться на интересующие тебя темы. Да и вообще много разных соцсетей перетягивают внимание пользователей - там проще, листаешь, читаешь, смотришь, можешь комментарий оставить. Контент более интересный чем скучные форумные темы.
А сам форум поредел ясно что из-за войны. Москалям здесь не место, а остальные, кто остались, только отпугивают новых постетителей. Я думаю этот форум был интересен тем, что здесь была относительная свобода слова в отличие от других религиозных форумов. Но сейчас это уже не свобода, а вседозволенность, но в определенных рамках. То есть форум сейчас - это площадка для выплескивания своих эмоций. Дискуссий, так чтобы с аргументами и фактами, как раньше почти нет. И это печально.
Комментарий
-
Но как я и писал ранее в теме, времена форумов прошли в целом. Народ разбрелся по чатам в Телеге, да и содержать форумы накладно и хлопотно.
Нет ныне гигантов типа старых Курая и Слова, и не будет уже. В 2010-11 годах помню даже в зимние будни на Курае было несколько тысяч активных юзеров каждый день. Как и на Слове.
Просто простой факт - и придется со временем Ванятке искать новые способы писать свои темы.Комментарий
-
Собственно именно об этом я и написал. На форуме остались "идеологически правильные" товарищи, но ни грамма культуры. С попустительства администрации форума. Наташа - это собеседник, которого вы достойны. Хотя ее я даже уважаю на таком фоне. При всей ее нелюбви ко мне.Комментарий
-
Составил примерную математическую модель форума.
ТРАНЗАКЦИОННАЯ ЁМКОСТЬ ФОРУМА КАК ФУНКЦИЯ СВЯЗНОСТИ,
ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ И СВОБОДЫ ТЕМАТИКИ
--------------------------------------------------------------------
МОДЕЛЬ
Транзакция — примитивный диалог (пара участников: тезис -> ответ).
Активность форума:
T(N) = k * g(N) * A(N) * (N/2) * R
Субстрат — ненаправленная пара, поэтому ёмкость растёт как
C(N,2) ~ N^2, а не линейно по числу участников.
--------------------------------------------------------------------
ПАРАМЕТРЫ
N0 начальное число участников ............ 100
g(N) душевая норма транзакций/день ......... 3*(N/100)^0,709
A(N) привлекательность (доля реализ. пар) .. N/(N+H), H = 1000
R тематическая допустимость ............. 0,5 (половина тем запрещена)
eps эластичность участия по свободе ....... 0,415 (калибрована)
k масштаб (нормировка T(100)=300) ....... 22,0
Через нелинейность привлекательности , учитывая что при большем количестве транзакций удельное количество транзакций увеличивается на 25 процентов: T(100) = 300 транзакций/день; норма g растёт 3 -> 4 при
N: 100 -> 150 (отсюда beta = 0,709); H >> N (форум на крутом,
ненасыщенном участке сетевого эффекта).
--------------------------------------------------------------------
ХОД РАССУЖДЕНИЙ
1. Субстрат-пара даёт квадратичность.
Выбытие узлов рвёт связи, а не вычитает посты:
потеря 10% участников -> -19% ёмкости (а не -10%),
потеря 20% -> -36%. Коэффициент чувствительности ~1,9.
2. Эндогенная привлекательность и производительность.
На участке H >> N привлекательность почти линейна по N,
а норма g сама растёт с размером. Совокупная эластичность
dlnT/dlnN ~ 2 + beta = 2,71 — почти кубический режим.
Отклик асимметричен: рост +20% даёт +61%, сжатие -20% даёт -44%.
Точка калибровки N0 — не равновесие, а место на нестабильном склоне.
3. Запрет тематики.
Множитель R = 0,5 даёт прямой статический срез -50%. Но запрет —
сигнал среды, гонящий участников прочь: N' = N*R^eps.
Эмпирия (ушло 25%) фиксирует eps = ln0,75/ln0,5 = 0,415 —
ядро держится за площадку сильнее, чем за свободу тем.
4. Каскад.
Оставшиеся N' = 75 прогоняются через полную модель и
домножаются на R:
g(75) = 2,45; A(75) = 0,0698;
T = 22,0 * 2,45 * 0,0698 * 37,5 * 0,5 = 70.
--------------------------------------------------------------------
РЕЗУЛЬТАТ
Состояние T/день Δ
-------------------------------------------------------------
исходное 300 —
запрет половины тем (статически) 150 -50,0%
+ отток 25% через сетевой контур 70 -76,5%
Запрет половины тематики и уход всего четверти участников
обрушивают активность на три четверти. Половину падения
(50 пунктов) дал прямой срез смысла; вторую половину —
вторичное схлопывание связности, поскольку 25% выбытия на
восходящей ветви сетевого эффекта множатся как 0,75^2,71 ~ 0,47.
--------------------------------------------------------------------
ВЫВОД
Ущерб системе определяется структурной
нелинейностью. Малый отток на крутом склоне сетевого эффекта
переводит площадку в режим, где прямой штраф за ограничение
тематики удваивается каскадом потери связности. Форум теряет
три четверти жизни, потеряв четверть людей и половину тем.
Можно и более точную модель составить, но даже по этой и сравнивая с тем что есть основание утверждать что она корректна есть.все проходитКомментарий
-
Далее проверка тезисов модели и самой модели.
ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА МОДЕЛИ: СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ
--------------------------------------------------------------------
1. КРИТИЧЕСКАЯ МАССА И СЕТЕВОЙ ЭФФЕКТ [подтверждает A(N), C(N,2)]
Markus (1987), "Toward a Critical Mass Theory of Interactive Media"
объяснила диффузию интерактивных медиа через критическую массу и
взаимозависимость: ценность системы растёт с числом участников, а
активное участие критической массы необходимо почти с самого старта.
Это прямой аналог множителя A(N) и квадратичной ёмкости C(N,2).
Эмпирически размер сообщества (membership size) влияет на удержание
НЕ напрямую, а косвенно — через усиление эмоциональных связей и
общих ресурсов. То есть N входит в активность дважды: как число
узлов и как драйвер привлекательности. Это структура
T = A(N) * C(N,2).
Литература по сетевым эффектам различает "голый" закон Меткалфа
(ценность ~ N^2) и насыщающиеся формы. Режим H >> N с эндогенной
производительностью g(N) даёт показатель между квадратичным и
кубическим (~2,71) — что согласуется с эмпирикой: реальные сетевые
эффекты сверхлинейны, но ниже чистого N^2 на больших масштабах
из-за насыщения внимания. Параметр H — формализация этого насыщения.
--------------------------------------------------------------------
2. ЗАКОН 1% / ПРИНЦИП 90-9-1 / РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЦИПФА
[уточняет g(N): "3 транзакции" — среднее по скошенному распределению]
Сильнейшая статистическая закономерность темы. Распределение
активности следует закону Ципфа: частота постов автора обратно
пропорциональна его рангу — прямая линия на лог-лог графике.
Формулировка 90-9-1: ~90% участников — наблюдатели (lurkers),
~9% — эпизодические, ~1% — суперъюзеры, дающие большинство контента.
Эмпирические подтверждения:
- Usenet (Whittaker): случайный пост с равной вероятностью от
одного из 580 000 редких или одного из 19 000 частых авторов.
- Wikipedia: top-1% редакторов произвели ~80% контента за декаду.
- Usenet: 3% постящих дали 25% сообщений.
- Цифровые health-сети: суперъюзеры ~1%, но создают ~75% контента.
Следствие для модели: норма "3 транзакции на участника" — среднее
по сильно скошенному распределению, и оно обманчиво. Реальная
ёмкость держится на тонком слое суперъюзеров. Это УСИЛИВАЕТ вывод
об асимметрии: если выбывшие непропорционально включают активное
ядро, фактическое падение глубже расчётного — теряются не средние,
а держатели связности. Параметр eps следует расщепить по стратам:
eps(lurker) << eps(superuser), и именно уход суперъюзеров запускает
каскад.
--------------------------------------------------------------------
3. КОНТУР "ЗАПРЕТ -> ОТТОК -> СХЛОПЫВАНИЕ СВЯЗНОСТИ"
[прямо подтверждает множитель R и эластичность eps]
Исследования банов и модерации на Reddit дают эмпирику ровно того
механизма, что заложен в модель.
- Баны и ужесточение правил вызывают статистически значимое
падение активности и уход части активных пользователей — но
обычно МАЛОЙ доли. Это сценарий с умеренным eps: уходит
меньшинство (в расчёте — 25%).
- Карантин r/The_Donald: причинно значимое снижение постинга.
Мягкие вмешательства (карантин, ограничения) дают эффект слабее
полного бана — отклик градуирован по жёсткости, как R-непрерывный
множитель.
- Главное совпадение с выводом модели: ущерб определяется не долей
возмущённых, а структурой. После банов r/fatpeoplehate и
r/coontown значительная часть ушла; мигрировавшие на новые
площадки стали резко МЕНЕЕ активны. Те же люди генерируют кратно
меньше из-за потери критической массы. Это каскад 0,75^2,71 в
чистом виде: те же узлы — меньше ёмкости.
--------------------------------------------------------------------
4. ГРАНИЦА МОДЕЛИ: МОНОТОННОСТЬ vs ПЕРЕНАПРАВЛЕНИЕ
[поправка, выявленная данными]
Модель монотонна: отток только роняет T. Reddit-данные фиксируют
побочный эффект: подмножество ушедших УВЕЛИЧИВАЕТ активность и
токсичность на фринг-площадках. То есть R может не уничтожать
транзакции, а перенаправлять их в радикализованную подсеть с другим
A.
Полная картина — двухкамерная (mainstream + fringe), где R
перекачивает массу из первой камеры во вторую, меняя топологию и
знак активности, а не только её объём. Модель в текущем виде
считает ёмкость одной камеры и потому даёт нижнюю оценку для
mainstream, не учитывая переток.
--------------------------------------------------------------------
ИТОГ ПРОВЕРКИ
Эмпирика подтверждает три из четырёх несущих допущений:
(1) критическая масса / привлекательность как функция N — Markus;
(2) сверхлинейный (но насыщающийся) сетевой эффект — Меткалф+H;
(3) каскад "отток -> падение связности через миграцию" — Reddit-баны.
Добавляет один уточняющий слой:
(4) закон 1% / Ципфа — активность держится на ядре суперъюзеров;
требует расщепить eps по стратам, усиливает асимметрию.
Единственная поправка к модели — её монотонность: реальные данные
показывают не только схлопывание, но и перенаправление активности
в фринг-подсеть.
--------------------------------------------------------------------
КЛЮЧЕВЫЕ ИСТОЧНИКИ
Markus M.L. (1987). Toward a "Critical Mass" Theory of Interactive
Media. Communication Research 14(5), 491-511.
Nielsen J. (2006). Participation Inequality: The 90-9-1 Rule.
Nielsen Norman Group.
en.wikipedia.org/wiki/1%_rule (обзор и эмпирика закона 1%)
van Mierlo (2014). Distribution of engagement in an Internet support
group: 90-9-1 vs Zipf's Law. J Med Internet Res.
"The Great Ban: Efficacy and Unintended Consequences of a Massive
Deplatforming Operation on Reddit" (2024), arXiv:2401.11254.
"Quarantined! Examining the Effects of a Community-Wide Moderation
Intervention on Reddit" (2022). ACM ToCHI. doi:10.1145/3490499.
"Behavior Change in Response to Subreddit Bans and External Events"
(2021).
"Dissecting the Critical Mass of Online Communities towards a Unified
Theoretical Model" (структурные vs индивидуальные факторы удержания).все проходитКомментарий
Твитнуть
Комментарий