- cross-posted to:
- [email protected]
- cross-posted to:
- [email protected]
Querverweis: https://lemmy.world/post/806711
Vor einer Weile hatte ich während dem Reddit Blackout eine Übersicht über die Tagesaktivität von Beiträgen und Kommentaren erstellt.
Ich wurde vor kurzem gefragt diese mit den Daten der letzten Wochen zu aktualisieren. Dachte mir ich kann das auch hier mal posten :)
Rohdaten kommen von hier und sind dieselben Daten welche auch auf dieser Seite verwendet werden, nur auf den Tag hochgerechnet.
EDIT:
Grafik wurde angepasst, da eine unheitliche Anzahl an Datenpunkten zwischen den Tagen bestand. Erklärung auf englisch hier
Spannend wird der 1.7. sein, wenn sämtliche Apps wegfallen, die einen einfachen, mobilen Zugang zur Seite erlauben.
Wäre in der Hinsicht auch interessant zu erfahren, wie sich die Besuchszeit pro User ändert.
Ich werde reddit klar weniger nutzen. Bin viel im ÖPNV unterwegs und da werde ich jetzt nicht mehr auf reddit sein. Eine Dekarde Baconreader werde ich nicht zu der schrecklichen offiziellen App wechseln.
Same. Habe Infinity auf Android und Apollo auf iOS genutzt. Der Wegfall dieser hat aber auch was positives für mich, da Reddit die einzige Plattform war, die mich mit Doomscrolling ködern konnte.
Ich hatte größere Einbußen erwartet
Vor allem beim Blackout. Waren da nicht 80% der Subreddits privat? Und dann wurden trotzdem 90% so viele Posts wie an den vorherigen Tagen erstellt? Wie ist das überhaupt möglich?
es fehlen leider weiter zurückliegende Daten zum Vergleich.
Kann aber auch an an Bots liegen, oder Spamposts/Memes durch den Blackout in den darauffolgenden Tagen.
Es gibt aber auch ein paar Datenkraken die Websites überwachen. Um dort aber genaue Infos zu erhalten muss man zahlen.
Hier ist aber ein englischer Artikel der einen 20% Rückgang an Besuchen der Seite beschreibt. Die durchschnittliche Besuchszeit und Anzahl ist aber auch um 14% und 8% gesunken.
Schade, dass man da nicht den Vormonat zum Vergleich sieht. Könnte ja sein, dass das Niveau insgesamt trotzdem niedriger ist als vorher (oder sogar höher).
Ja die Daten hät ich auch gerne. Mich hat auch auf der englischen Version von meinem Post der Dev vom Tracker auf einen Fehler hingewiesen.
https://lemmy.world/comment/636721
Die Werte vom 8. und 9. sind leider etwas zu hoch wegen zeitweise doppelten API-Calls pro Minute
Werde das aber vermutlich erst nächste Woche korrigieren wenn wir die ersten Juli Daten haben.
Es wäre vielleicht cool ein paar Tage weiter in die Vergangenheit zu gehen, damit man sehen kann ob die höheren Zahlen am Anfang nicht Ausreißer sind.
Ja wäre es, aber leider nicht möglich :/
Die Rohdaten gehen nur bis zum 7.06, da das GitHub Projekt an diesem Tag erstellt wurde (nicht von mir). Dort ist aber nicht der komplette Tag enthalten, weshalb dieser nicht abgebildet wurde.
Ahh sorry, hatte mir die Rohdaten nicht genauer angeschaut.
Die Grafik ist irgendwie verwirrend, die y-achse hat verschiedene Werte auf beiden Seiten.
Das ist üblich, wenn man zwei Daten mit unterschiedlichen Größenordnungen oder Einheiten darstellten will.
Blau umrandete Beschriftung -> blaue Balken
Rot umrandete Beschriftung -> rote Linie
Eins für dir Balkel und die andere für die linie. Was dann bedeutet, dass die erstmal nicht direkt zusammenhängen. Das ist dann wiederrum verwirrend.
Falls die Verwirrung durch die unterschiedlichen Auftragungsarten kommt: Mit doppelter y-Achse sieht mit 2 Säulen der Graph in Excel scheiße aus. 2 Linien hingegen ist visuell zu leer. Deshalb die Mischung.
Ich hätte beide y-Achsen bei 0 beginnen lassen, dann gibt es auch keine optische Täuschung bei den unterschiedlichen prozentualen Verläufen. Wenn man nur die Daten anschaut, hätte ich vermutet, dass Kommentare und Posts prozentual ungefähr gleich viel gefallen sind. Dabei liegt dazwischen ein Faktor 2,5.
Ja stimmt, hatte ich vor der Anpassung auch so gehabt. Hatte die Skala geändert um beide y-Achsen anzugleichen, aber den Punkt mit den Prozenten hatte ich vergessen.
Ich lass dass jetzt erstmal so, wenn in ner Woche ein Folgepost kommt, pass ich das an
Man sieht schon einen Anfangsverdacht einer Korrelation zwischen den beiden Datenreihen.