閱讀筆耕｜我的 Matters 統計可視化數據大公開

■ 前言

前陣子見 @fide 和 @輝廷曼 把一些 Matters 統計數據整理成圖表，令人躍躍欲試；感謝 @catding 提供的工具，促成本文誕生。

■ 資料來源

我是透過文章儀表板撈取「發表文章數」、「文章拍手數-平均」的資料。由於資料頻率(frequency)是以每日計，所以若你是一天發表多篇文章的作者，同一天的文章數據會以平均數或中位數來呈現，任君挑選。

下載完 CSV(Excel) 檔案之後，先在 Numbers 中把頻率均化為每月；此外，又加上「產值(LikeCoin)」資料，這一步很土法煉鋼，我從 Liker Land App 一週又一週的抄錄，假如某一週的「所獲讚賞」橫跨兩個月，就按天數所佔的比例拆分。

我在去年 8 月加入馬特市，所以取樣時間跨度至今年 3 月。

⚠️ 小結：
【研究期間】2020／08 ～ 2020／03，月資料。
【資料 ①】發表文章數 。
【資料 ②】被拍手次數。
【資料 ③】產值(LikeCoin)。

■ 文章數 vs 拍手數

有個指標蠻有意思，就是「平均每篇拍手數」，是 ② 除以 ① 的結果。

若要反求諸己，我會回頭檢視一下 1 月的發文，是怎麼樣的行文風格，爭取到比較多的關愛；另一方面，會是大環境的影響嗎？那得考量官方調整演算法一事：

1. 砍掉「熱議」
2. 修改「熱門」

由於我不知道「動刀」的詳細時間點，就不多著墨啦！

■ 拍手數 vs 產值

接下來，或許是大家最感興趣——也是我人工手 key 的快瘋掉——的部分，即「產值」的變化。

先求算另一個指標，我命名為「拍手效益」，是 ③ 除以 ② 的結果。

依稀記得，在 9 到 11月，有時會遇到一種「勁拍者」，他若不是很少上線，否則就是很謹慎出手，被他拍到，動輒灌入數百、甚至破千的 LikeCoin ；在統計上，這是一種「極值」，當然，我們都喜歡這樣的隨機干擾項——拉高了這幾個月的「拍手效益」數值。

⋯

⚠️ 而讚賞公民 2.0 計畫，在 12月底／1月初 施行。

從此以後，感覺「勁拍者」變少，甚至退場了。直覺地聯想，你若少上線，是很有可能中斷訂閱讚賞公民；或是乾脆舊制轉新制，從 1.0 換到 2.0；最後是剛加入的新血，多半直接從 2.0 出發——似乎這才是正常的「拍手效益」數值？

⋯

另一個觀察符合 @fide 提出的大環境「稀釋效果」假設。

以我自身為例，3 月份的發表文章數，比 2 月份多出 3 篇，被拍手次數則多了 820 次，但反映在產出上，僅只是持平。

■ 平均每篇拍手數 vs 平均每篇產值

承前述討論，這邊只是把拍手數和產值，各自除以文章數。

在視覺上，把「雙軸圖」改成「單軸圖」，可以看到代表產值的藍線，在 9 到 11月有不尋常的斜率，受「極值」干擾的推論，更加清楚地呈現了。

最後一個指標是「平均每篇產值」，扣掉初出茅廬的 8 月份不算，這個數字來到了相對低點，再次呼應 @fide 的「稀釋效果」。

⚠️ 三指標回顧：
平均每篇拍手數。
平均每篇產值。
拍手效益。

■ 後記

其實我在手 key 產值時，有想到「每月讚賞收入報告」——電子郵件——這個資料源，只是我找不到 12 月份以前的 email ，只好作罷(泣)。

謝謝各位看到這邊，隨喜附上我的Facebook專頁，以及讚賞公民2.0贊助連結。

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