Каждые 13500 посетителей Яндекс.Погоды понижают температуру воздуха на градус
24 января 2006, 14:45
Неожиданно (хотя, конечно, ожидаемо) обрушившиеся на европейскую часть России морозы стали хорошим поводом проанализировать поведение интернет-пользователей в условиях, близких к экстремальным, и проследить зависимость поступков людей от колебаний температуры.
Например, впервые за все известные нам январи в запросах со словом «мороз» конкурировали «костюм деда мороза» (4263) и «завести машину в мороз» (4204), а «школа деда мороза» (80) — с «мороз посещение школы» (120). Справедливости ради, скажем, что запросов «чубайс мороз» было всего 26 — видимо, энергетики уступили места у компьютеров простым школьникам и их родителям, которые упорно уточняли у Яндекса: «морозы посещение школы», «школа мороз работа», «морозы закрыты школы» и «морозы отменят школу». И, надо сказать, добились своего :)
В общем, волновались-волновались, убедились в неизбежном и пошли выбирать обогреватели. Это ярко иллюстрирует график посещения соответствующей рубрики в Яндекс.Маркете. Если 10-15 января там было в среднем 150 посетителей, то 16 января (в день резкого понижения температуры) обогревателями заинтересовались уже 249 пользователей, 18 января (самый холодный день) — 616, в пятницу 19 января поспешили обогреть дом перед выходными 818 человек, а в субботу сдались самые стойкие 1298 пользователей Яндекс.Маркета:
Но что Маркет, вот Яндекс.Погода действительно устанавливала в эти дни рекорды посещаемости. Нам стало интересно проследить зависимость роста посетителей от падения температуры.
Вот, к примеру, рисуем мы на одном графике две кривые: ход среднесуточных температур (взятый с сайта «Погода России») и суточную посещаемость Яндекс.Погоды. Рисовать надо с 10 января, потому что в начале месяца посещаемость была каникулярная и, следовательно, нетипичная. Чтобы кривые получились примерно в одном масштабе, посещаемость придется поделить на 20 000: все-таки температуры были в десятки градусов, а народу в день на Погоде — почти полмиллиона. Вышла вот такая картинка:
Получившиеся данные можно теперь немного обработать. Как положено, сначала вычтем средние значения из наблюдаемых, получив, таким образом, ежедневные отклонения от средних величин для посещаемости и температуры. Теперь возьмем абсолютные значения этих отклонений, чтобы графики в обоих случаях соответствовали положительным функциям. И, наконец, так подберем масштабный множитель, чтобы графики отклонений, по возможности, совпали, в первую очередь — в самые морозные дни. В итоге получится следующая картинка:
Оказывается, каждый градус жгучего мороза заставлял 13500 (тот самый масштабный множитель) человек сверх обычного посещать Погоду. Причем они, начитавшись прогнозов, устроили флеш-моб за сутки до наступления холодов. Зато потом все 4 дня, с 17-го по 20-е, соотношение 13500 дополнительных посетителей на лишний градус выдерживалось очень точно. Кривые для этих 4 дней практически совпадают.
Выводы? Теперь мы знаем простой способ климат-контроля. Не хотелось бы выступать против своей же службы, но если наши пользователи объединятся в команды по 13500 человек и в самые лютые морозы воздержатся от посещения Яндекс.Погоды, потепление гарантировано.
Не мерзните!
Но что Маркет, вот Яндекс.Погода действительно устанавливала в эти дни рекорды посещаемости. Нам стало интересно проследить зависимость роста посетителей от падения температуры.
Вот, к примеру, рисуем мы на одном графике две кривые: ход среднесуточных температур (взятый с сайта «Погода России») и суточную посещаемость Яндекс.Погоды. Рисовать надо с 10 января, потому что в начале месяца посещаемость была каникулярная и, следовательно, нетипичная. Чтобы кривые получились примерно в одном масштабе, посещаемость придется поделить на 20 000: все-таки температуры были в десятки градусов, а народу в день на Погоде — почти полмиллиона. Вышла вот такая картинка:
Получившиеся данные можно теперь немного обработать. Как положено, сначала вычтем средние значения из наблюдаемых, получив, таким образом, ежедневные отклонения от средних величин для посещаемости и температуры. Теперь возьмем абсолютные значения этих отклонений, чтобы графики в обоих случаях соответствовали положительным функциям. И, наконец, так подберем масштабный множитель, чтобы графики отклонений, по возможности, совпали, в первую очередь — в самые морозные дни. В итоге получится следующая картинка:
Оказывается, каждый градус жгучего мороза заставлял 13500 (тот самый масштабный множитель) человек сверх обычного посещать Погоду. Причем они, начитавшись прогнозов, устроили флеш-моб за сутки до наступления холодов. Зато потом все 4 дня, с 17-го по 20-е, соотношение 13500 дополнительных посетителей на лишний градус выдерживалось очень точно. Кривые для этих 4 дней практически совпадают.
Выводы? Теперь мы знаем простой способ климат-контроля. Не хотелось бы выступать против своей же службы, но если наши пользователи объединятся в команды по 13500 человек и в самые лютые морозы воздержатся от посещения Яндекс.Погоды, потепление гарантировано.
Не мерзните!