Czy Facebook dobiega końca?

Ostatnio ten artykuł zyskał wiele uwagi (np. Z WSJ ). Zasadniczo autorzy wnioskują, że Facebook straci 80% swoich członków do 2017 roku.

Opierają swoje twierdzenia na ekstrapolacji modelu SIR, modelu przedziałowego często stosowanego w epidemiologii. Ich dane pochodzą z wyszukiwań Google „Facebook”, a autorzy wykorzystują upadek Myspace do potwierdzenia swoich wniosków.

Pytanie:

Czy autorzy popełniający błąd „korelacja nie implikuje związku przyczynowego”? Ten model i logika mogła działać w Myspace, ale czy jest ważna dla jakiejkolwiek sieci społecznościowej?

Aktualizacja : Facebook odsyła

Zgodnie z naukową zasadą „korelacja oznacza związek przyczynowy”, nasze badania jednoznacznie wykazały, że Princeton może grozić całkowite zniknięcie.

Nie sądzimy, aby Princeton lub światowy system zaopatrzenia w powietrze wkrótce się pojawił. Uwielbiamy Princeton (i powietrze) i dodając ostatnie przypomnienie, że „nie wszystkie badania są sobie równe - a niektóre metody analizy prowadzą do dość szalonych wniosków.

Dotychczasowe odpowiedzi koncentrowały się na samych danych , co ma sens w przypadku witryny, w której się znajduje, i wad w tym zakresie.

Ale z natury jestem epidemiologiem obliczeniowym / matematycznym, dlatego też zamierzam trochę porozmawiać o samym modelu, ponieważ ma on również znaczenie w dyskusji.

Moim zdaniem największym problemem z gazetą nie są dane Google. Modele matematyczne w epidemiologii cały czas przetwarzają niechlujne dane, a moim zdaniem problemy z nimi można rozwiązać za pomocą dość prostej analizy wrażliwości.

Dla mnie największym problemem jest to, że badacze „skazali się na sukces” - czegoś, czego zawsze należy unikać w badaniach. Robią to w modelu, który postanowili dopasować do danych: w standardowym modelu SIR.

W skrócie, model SIR (który oznacza podatne (S) zakaźne (I) odzyskane (R)) to szereg równań różniczkowych, które śledzą stany zdrowotne populacji, gdy doświadcza ona choroby zakaźnej. Zainfekowane osoby wchodzą w interakcje z podatnymi osobnikami i infekują je, a następnie z czasem przechodzą do odzyskanej kategorii.

To tworzy krzywą, która wygląda następująco:

Piękne, prawda? I tak, ten dotyczy epidemii zombie. Długa historia.

W tym przypadku czerwona linia jest modelowana jako „użytkownicy Facebooka”. Problem jest taki:

W podstawowym modelu SIR klasa I ostatecznie i nieuchronnie asymptotycznie zbliży się do zera .

To musi się zdarzyć. Nie ma znaczenia, czy modelujesz zombie, odrę, Facebook czy Stack Exchange itp. Jeśli modelujesz go za pomocą modelu SIR, nieunikniony wniosek jest taki, że populacja w klasie zakaźnej (I) spada do około zera.

Istnieją wyjątkowo proste rozszerzenia modelu SIR, które sprawiają, że to nieprawda - albo możesz sprawić, aby ludzie z klasy odzyskiwanej (R) wrócili do podatności (S) (w zasadzie byliby to ludzie, którzy opuścili Facebook zmieniając z „Jestem nigdy nie wracając „do„ Mogę kiedyś wrócić ”), albo możesz zaprosić nowych ludzi do populacji (to byłby mały Timmy i Claire zdobywający swoje pierwsze komputery).

Niestety autorzy nie pasowali do tych modeli. Nawiasem mówiąc, jest to szeroko rozpowszechniony problem w modelowaniu matematycznym. Model statystyczny jest próbą opisania wzorców zmiennych i ich interakcji w danych. Model matematyczny jest twierdzeniem o rzeczywistości . Możesz uzyskać model SIR pasujący do wielu rzeczy, ale wybór modelu SIR jest również stwierdzeniem o systemie. Mianowicie, że gdy osiągnie szczyt, zmierza do zera.

Nawiasem mówiąc, firmy internetowe używają modeli zatrzymywania użytkowników, które wyglądają jak modele epidemiczne, ale są również znacznie bardziej złożone niż ten przedstawiony w artykule.

Moją główną troską w związku z tym artykułem jest to, że koncentruje się on głównie na wynikach wyszukiwania Google. Powszechnie wiadomo , że korzystanie ze smartfonów rośnie ( Pew Internet , Brandwatch ), a sprzedaż tradycyjnych komputerów spada (być może z powodu wciąż działających starych komputerów) ( Slate , ExtremeTech), ponieważ coraz więcej osób korzysta ze smartfonów w celu uzyskania dostępu do Internetu. Biorąc pod uwagę, że istnieje natywna aplikacja Facebook na (przynajmniej) iOS, Android, Blackberry i Windows Phone, nie jest zaskoczeniem, że liczba zapytań Google dla „facebooka” znacznie spadła. Jeśli użytkownicy nie będą już musieli otwierać przeglądarki i błędnie wpisywać „facebook.com” na pasku adresu URL, to z pewnością miałoby to negatywny wpływ na liczbę wyszukiwań. W rzeczywistości liczba użytkowników FB korzystających z aplikacji znacznie wzrosła ( TechCrunch , Forbes ).

Myślę, że to badanie jest tylko „huh, interesującą korelacją”, które posunęło się za daleko przez alarmistyczne media; „Czy wiesz, że świat się zmienia? Jakie to nieoczekiwane!”

Cóż, ten artykuł potwierdza fakt, że liczba wyszukiwań Google na Facebooku ładnie pasuje do określonej krzywej. W najlepszym razie można przewidzieć, że wyszukiwania na Facebooku spadną o 80%. Co może być wykonalne, ponieważ Facebook może stać się tak wszechobecny, że nikt nie będzie musiał go szukać.

Problem z tego typu modelami polega na tym, że zakładają, że żadne inne czynniki nie mogą wpływać na dynamikę obserwowanej zmiennej. To założenie jest trudne do uzasadnienia w przypadku danych dotyczących ludzi. Na przykład ten model zakłada, że ​​Facebook nie może nic zrobić, aby przeciwdziałać utracie użytkowników, co jest bardzo wątpliwym założeniem.

Według mnie Google Trend nie może wygenerować dobrego zestawu danych dla tego przypadku. Trend Google pokazuje, jak często wyszukiwane jest hasło w Google, więc istnieją co najmniej dwa powody, by budzić wątpliwości co do prognozy:

• Nie wiemy, czy użytkownik wyszukuje w Google Facebook, aby się zalogować, czy szuka informacji o Facebooku

Facebook to nie tylko strona, to fenomen, z wieloma artykułami, książkami i filmem na ten temat, a Facebook Inc. 18 maja 2012 roku zaczął sprzedawać akcje publicznie i handlować na NASDAQ. Trend Google pokazuje zarówno: wyszukiwania witryny, jak i wyszukiwania „zjawiska”. Nowe rzeczy zawsze mają wielki wpływ na masę, telewizja miała wielki wpływ na masę, teraz nikt o tym nie pisze, ale nadal jest jednym z najczęściej używanych urządzeń.

• Większość użytkowników nie wyszukuje hasła „facebook” w Google, aby się zalogować

Dzięki aplikacjom mobilnym i Zakładkom użytkownik posiadający przyzwoitą wiedzę o wyszukiwaniu internetowym „facebook” w Google tylko za pierwszym razem, zwykle zapisuje stronę jako zakładkę lub pobiera aplikację. Poniższy wykres to trend Google dla Wikipedii , wydaje się, że nie będziemy używać Wikipedii w przyszłości. Oczywiście nie jest to prawdą, po prostu nie mamy dostępu do wikipedii, wpisując „wikipedia”, po prostu wyszukujemy, a następnie korzystamy ze strony wikipedii lub zakładki, aby uzyskać do niej dostęp.

W tym dokumencie wyróżnia się kilka podstawowych zagadnień:

• Zakłada korelację zapytań wyszukiwarek o rosnącej sieci społecznościowej ze wzrostem liczby członków. Być może korelowało to w przeszłości, ale nie w przyszłości.

• Istnieje bardzo niewiele nowych dużych sieci społecznościowych. Można je prawie policzyć na jednej ręce. Friendster, Myspace, Facebook, Google+. Również Stack Exchange, Tumblr i Twitter działają podobnie do sieci społecznościowych. Czy ktoś przewiduje, że Twitter się skończył? Wręcz przeciwnie, wydaje się, że ma duży impet. Niewiele jest wzmianek lub badań nad innymi, aby sprawdzić, czy pasują. W pewnym sensie, czy istnieje trend wśród 5-7 punktów danych? (Liczba sieci społecznościowych.) To po prostu zbyt mało danych, aby wyciągać jakiekolwiek wnioski na temat przyszłości.

• Facebook wyparł Myspace. To była główna dynamika. Nie bierze pod uwagę idei, że jedna infekcja wypiera inną, zwykle rozważa je osobno. Co wypiera Facebooka? Google+? Świergot? Interakcja i „odejście” klientów od jednej „marki” lub „produktu” do drugiej jest krytycznym zjawiskiem w tym obszarze.

• Sieci społecznościowe współistnieją. Można być członkiem wielu witryn. Prawdą jest, że członkowie mogą preferować jeden od drugiego.

• Wydaje się, że znacznie lepszym modelem jest konsolidacja, na przykład w dziedzinie ekonomii, na przykład w samochodach, twórcach radiowych, witrynach internetowych itp. Podobnie jak w przypadku każdej nowej przełomowej technologii, na początku jest wielu konkurentów, a następnie , później pole zwęża się, mają tendencję do konsolidacji, są wykupy i fuzje, a niektóre wymierają w konkurencji. Widzimy już tego przykłady, np. Ostatnio Yahoo wykupujący Tumblr.

• Podobną koncepcją może być konsolidacja sieci telewizyjnych i posiadanie ich przez duże konglomeraty, np. Duże firmy medialne posiadające wiele aktywów medialnych. Rzeczywiście, Myspace został wykupiony przez News Corporation.

• Najlepszym sposobem jest poszukiwanie większej liczby analogii między ekonomią a infekcjami (biologią). Firmy pozyskujące klientów od konkurentów i przyjmowanie produktów rzeczywiście mają wiele podobieństw epidemiologicznych. Istnieją silne podobieństwa do ewolucyjnych ras „czerwonej królowej” [patrz książka, Red Queen Ridleya ]. Mogą istnieć połączenia z polem zwanym bionomiką .

• Kolejnym podstawowym modelem są produkty, które konkurują ze sobą i mają różne „bariery wejścia” dla klientów w celu przejścia z jednej marki na drugą. To prawda, że ​​koszt zmiany w cyberprzestrzeni jest bardzo niski. Jest podobny do marek piw konkurujących o klientów itp.

• W modelu asymptotycznym znacznie bardziej prawdopodobne jest, że sieć zwiększy swoich członków w kierunku jakiegoś asymptotycznego maksimum, a następnie ma tendencję do plateau . Na początku płaskowyżu nie będzie oczywiste, że jest to płaskowyż.

To powiedziawszy, myślę, że ma kilka bardzo ważnych i angażujących pomysłów i prawdopodobnie zachęci do dalszych badań. Jest przełomowy, pionierski i po prostu trzeba go nieco poprawić w swoich roszczeniach. Bardzo się cieszę z tego zastosowania Stack Exchange oraz współpracy mądrości / zbiorowej inteligencji analizującej ten artykuł. (Teraz, gdyby tylko reporterzy badający ten temat uważnie przeczytali całą tę stronę przed przygotowaniem swoich uproszczonych dźwięków).

Pytanie nie brzmi „jeśli”, ale „kiedy”.

To, że się skończy, jest już gwarantowane. http://www.ted.com/talks/geoffrey_west_the_surishing_math_of_cities_and_corporations.html

Rozumiem z użyciem modelu SIR. Pochodzi z założeniami.

Jednym z założeń jest to, że w końcu wszyscy zostają „wyleczeni”. Zakażenia nie są wieczne, chociaż może to być przyjęcie technologii (na przykład samochód).

Jeśli firma jest skazana na śmierć, wówczas przechodząc przez śmierć, relacje między podatnymi, zainfekowanymi i wyleczonymi mogą być odpowiednio modelowane przez konkretny model SIR. Nie oznacza to, że model ten opisuje wszystkie pory roku przed końcem życia. Nie uwzględnia innych sił - kontekstu. Facebook był częścią kontekstu końca „Myspace”, więc chociaż SIR był odpowiedni tylko do użytku Myspace, to nie był do użytku w sieci społecznościowej, ponieważ wielu użytkowników miało konta na obu i przestawiło się na użycie dominujące na FB.

Przekopałem się przez model zombie, a nawet przez niektóre ataki SIR inne niż zombie, a bardziej odpowiedni jest tam czas i populacja SIR z punktowymi okienkami. Nie jest to model uniwersalny, ma mocne i słabe strony. Oznacza to, że SIR jest niedoskonały nawet dla systemów, które zaprojektowano do modelowania. Tak fundamentalna niedoskonałość celu wskazuje na to, że bez starannego użycia aplikacja poza obszarem docelowym może być, ceteris paribus, bardziej problematyczna niż inny model.

Odpowiedzieć na Twoje pytanie

Ten model i logika mogła działać w MySpace, ale czy jest ważna dla jakiejkolwiek sieci społecznościowej?

Prawdopodobnie nie. Dane historyczne mogą przewidywać przyszłe zdarzenia tylko wtedy, gdy „środowisko” jest podobne. Ten artykuł zakłada, że ​​całkowita liczba użytkowników Google i zapytań jest stała, co oczywiście nie jest. Teraz ten artykuł może powiedzieć więcej o Google niż o Facebooku.

Jednak na podstawie szybkiego wzrostu i upadku wielu innych sieci społecznościowych, takich jak MySpace i inne, myślę, że można bezpiecznie założyć, że istnieje duża szansa, że ​​Facebook nie będzie już dominującą siecią społecznościową za 5 lat.

Jeśli spojrzymy na mapę sieci społecznościowych, istnieją przypadki, w których stosuje się model epidemiczny.

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

Artykuł może zawierać kilka innych przykładów (Friendster i Orkut są dobrym przykładem masowej deklinacji użytkowników), a także biorąc pod uwagę fakt, że normalnie ludzie migrują do innej sieci społecznościowej, która oferuje lepsze lub nowe usługi .

Facebook wprowadza sposób komunikowania się. W porównaniu z Orkut użytkownik musiał wprowadzić profil innej osoby, aby zobaczyć swoje aktualizacje. Z drugiej strony na Facebooku kanały są teraz na własnej osi czasu. To ważna zmiana.

Ten model i logika mogła działać w MySpace, ale czy jest ważna dla jakiejkolwiek sieci społecznościowej?

IMHO, ludzie nie opuszczają sieci społecznościowej. Migrują na podstawie lepszej usługi, funkcjonalności lub doświadczenia.

Pytanie brzmi: czy będzie lepsza sieć społecznościowa? Może Google +.