Upvote Analysis of CN Whales CN区大鲸点赞分析 📊

in cn •  2 years ago  (edited)

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用steemsql收集数据,简单分析了一下CN区几个大鲸的点赞分布得到上图。其中囊括了2017年8月9号直到今天的全部数据。横轴是X收益人数,纵轴是前X个受益人获得的收益所占全部收益的比例。如果我没说明白,请看下表。

百分比@tumutanzi@htliao@linuslee0216@nicolemokerTHLN@abit
20%586585
30%1215108138
40%222315122212
50%343422173217
60%504831234724
70%726943336633
80%10610058499748
90%155165869716776

上表显示每个大鲸点赞受益人百分比分布。比如说tumutanzi那一列20%那一行的5说明他给5个人的点赞占了全部点赞比重的20%。

其中THLN一列是 @tumutanzi, @htliao, @linuslee0216, @nicolemoker四个人的合计统计。这四位小鲸的sp主要来自steemit的创始人之一 @ned。数据的时间选择也是选在ned把sp代理给四位小鲸之后。

图中可以看出tumutanzi和htliao的曲线非常吻合,他们把80%的点赞收益分给了大约一百名作者,90%的收益分给了150多名作者。辛苦了!

而nicolemoker的点赞跟abit的点赞曲线开始部分非常非常吻合,以至于我怀疑把数据弄错了,检查了好几遍才确认没错。nicolemoker的点赞范围比上面两位要窄。不过80%的受益者也包括了接近50位作者。

nicolemoker的点赞曲线前半段虽然几乎跟abit吻合,但是查看具体内容可以发现受益人名单有很大区别。所以可以断定前者不是跟踪后者点赞。至于为什么如此吻合,我搞不清楚。不过nicolemoker曲线在后半段压低,照顾了更多的作者。

linuslee2016的点赞曲线比较中庸,介于上面两组之间,但是更加靠近nicole-abit模式。他的点赞曲线在任何一个位置都既不是最大也不是最小,充分表现了中国文化的中庸之道。

THLN曲线说明四位小鲸的点赞收益的一半被32名作者分享,其中8名作者分享了收益的20%。

另外,还分析了一下点赞受益名单的前25位。abit的前25位和四位点赞者的前25位有12位作者是重合的。可见,英雄所见略同,好作者得到了大鲸们的一致首肯。



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感谢分析。有意思。

这个分析给我的欣慰是没有符合二八定律,也就是说并不是20%的作者拿走80%的收益,这与我的点赞原则和期望相一致:保障优秀作者,照顾新人和小鱼们。希望大家继续加油。

没有仔细研究你和htliao的具体点赞规律。但是我相信你们都是手动点赞的。照顾一百多位作者真的很难。一定花了非常多的时间。

别人我不知道,我自己没有马甲号,没有任何一个机器自动点赞。全部由我自己亲自完成。

👍

坛子,向直线迈进! 直线就是你向往的雨露“均”沾!

直线并不是好结果。直线是平均分配大锅饭,不能起到鼓励优秀作品的效果。其实优美的曲线才是最好最难的,也花费点赞者的时间

可以公布一下这12位 “优质” 作者,我参考 一下,加入我的列表中。

大鲸一致认同的作者怎么可能不在你的列表里?

这个图太棒了。不仅没被踩,而且被顶了。如果对曲线求导数,得到的微分曲线会不会更说明问题?

粗略分析一下而已

長尾理論再度發揮,只要眾人肯好好耕耘自己的那一塊地,總能從專屬的利基中獲得回報。

很赞长尾曲线。但是长尾也不容易,需要花费点赞者大量时间

这个太有价值了!我要去抱大腿!

你還是老老實實寫吧,抱腿真的不是你的強項。

哈哈哈,这几条大腿你都不知道,我都搞不清楚你怎么混的这么好。看来是太有实力了。😂

果然,得重点!个人认为你这个分析比较切中大家关心的重点!

谢谢。这个只是个粗略分析。详细分析太花时间,暂时不弄了

分析的非常好,赞👍

谢谢。粗略分析一下就好。如果再详细分析就要花点时间和精力了

非常有趣而且有价值的分析,支持!

谢谢

所以好文章总会发光的,辛苦了。

好作者也许会发光。好文章还真未必能发光

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学习啦,