Facebook กำลังจะสิ้นสุดหรือไม่

เมื่อเร็ว ๆนี้บทความนี้ได้รับความสนใจอย่างมาก (เช่นจากWSJ ) ผู้เขียนสรุปว่า Facebook จะสูญเสียสมาชิก 80% ภายในปี 2560

พวกเขาอ้างถึงการคาดการณ์ของแบบจำลอง SIRซึ่งเป็นแบบจำลองแบบแยกส่วนที่ใช้บ่อยในการระบาดวิทยา ข้อมูลของพวกเขามาจากการค้นหาของ Google สำหรับ "Facebook" และผู้เขียนใช้อนิจกรรมของ Myspace เพื่อตรวจสอบข้อสรุปของพวกเขา

คำถาม:

ผู้เขียนทำผิด "ความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความถึงสาเหตุ" หรือไม่? รุ่นและตรรกะนี้อาจใช้งานกับ MySpace ได้ แต่มันใช้ได้กับเครือข่ายโซเชียลใด ๆ หรือไม่?

อัปเดต : Facebook กลับมาอีกครั้ง

เพื่อให้สอดคล้องกับหลักการทางวิทยาศาสตร์ "สหสัมพันธ์เท่ากับสาเหตุ" การวิจัยของเราแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าพรินซ์ตันอาจตกอยู่ในอันตรายจากการหายไปอย่างสิ้นเชิง

เราไม่คิดว่าพรินซ์ตันหรืออากาศของโลกกำลังจะไปทุกที่เร็ว ๆ นี้ เรารักพรินซ์ตัน (และอากาศ) และเพิ่มการเตือนครั้งสุดท้ายว่า“ ไม่ใช่การวิจัยทั้งหมดที่สร้างขึ้นเท่ากัน - และวิธีการวิเคราะห์บางอย่างนำไปสู่ข้อสรุปที่บ้า

คำตอบที่ได้มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลตัวเองซึ่งทำให้รู้สึกกับเว็บไซต์นี้อยู่และข้อบกพร่องเกี่ยวกับมัน

แต่ฉันเป็นนักระบาดวิทยาทางคอมพิวเตอร์ / คณิตศาสตร์โดยการเอียงดังนั้นฉันจะพูดเกี่ยวกับตัวแบบนี้ด้วยเช่นกันเพราะมันเกี่ยวข้องกับการอภิปรายด้วย

ในใจของฉันปัญหาที่ใหญ่ที่สุดกับกระดาษไม่ใช่ข้อมูลของ Google แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการระบาดวิทยาจัดการกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิงตลอดเวลาและในใจของฉันปัญหาที่เกิดขึ้นกับมันอาจได้รับการแก้ไขด้วยการวิเคราะห์ความไวตรงไปตรงมา

ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดสำหรับฉันก็คือนักวิจัยได้ "ถึงวาระสู่ความสำเร็จ" ซึ่งเป็นสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยงในการวิจัย พวกเขาทำสิ่งนี้ในรูปแบบที่พวกเขาตัดสินใจที่จะพอดีกับข้อมูล: แบบจำลอง SIR มาตรฐาน

โดยสังเขปรูปแบบ SIR (ซึ่งย่อมาจากความอ่อนแอ (S) ติดเชื้อ (I) กู้คืน (R)) เป็นชุดของสมการเชิงอนุพันธ์ที่ติดตามสถานะสุขภาพของประชากรในขณะที่มันเป็นโรคติดเชื้อ บุคคลที่ติดเชื้อจะทำปฏิกิริยากับคนที่อ่อนแอและติดเชื้อแล้วจากนั้นก็ย้ายไปที่หมวดที่หาย

นี่จะสร้างเส้นโค้งที่มีลักษณะดังนี้:

สวยใช่มั้ย และใช่อันนี้สำหรับการระบาดของโรคผีดิบ เรื่องยาว.

ในกรณีนี้เส้นสีแดงคือสิ่งที่ถูกจำลองเป็น "ผู้ใช้ Facebook" ปัญหาคือ:

ในรูปแบบเซอร์ขั้นพื้นฐานระดับที่ฉันจะได้และหลีกเลี่ยงไม่ได้ asymptotically เข้าใกล้ศูนย์

มันจะต้องเกิดขึ้น ไม่สำคัญว่าคุณกำลังสร้างแบบจำลองซอมบี้, หัด, Facebook หรือ Stack Exchange ฯลฯ หากคุณสร้างแบบจำลองด้วย SIR ข้อสรุปที่หลีกเลี่ยงไม่ได้คือประชากรในชั้นติดเชื้อ (I) ลดลงเหลือศูนย์ประมาณ

มีส่วนขยายที่ตรงไปตรงมาอย่างมากสำหรับโมเดล SIR ที่ทำให้สิ่งนี้ไม่เป็นความจริง - คุณสามารถมีคนในคลาสกู้คืน (R) กลับมาเป็นคนอ่อนแอ (S) (โดยหลักแล้วนี่คือคนที่ทิ้ง Facebook ไว้จาก "ฉัน ไม่เคยย้อนกลับ "เป็น" ฉันอาจกลับไปซักวันหนึ่ง ") หรือคุณอาจมีผู้คนใหม่ ๆ เข้ามาในประชากร

น่าเสียดายที่ผู้เขียนไม่เหมาะกับโมเดลเหล่านั้น นี่คือปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างกว้างขวางในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ แบบจำลองทางสถิติคือความพยายามในการอธิบายรูปแบบของตัวแปรและการโต้ตอบภายในข้อมูล แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เป็นการยืนยันเกี่ยวกับความเป็นจริง คุณสามารถรับแบบจำลอง SIR ให้พอดีกับสิ่งต่าง ๆ มากมาย แต่ตัวเลือกแบบจำลอง SIR ของคุณก็เป็นสิ่งยืนยันถึงระบบเช่นกัน กล่าวคือเมื่อมันถึงจุดสูงสุดมันจะมุ่งหน้าไปที่ศูนย์

อนึ่ง บริษัท อินเทอร์เน็ตใช้รูปแบบการเก็บข้อมูลของผู้ใช้ที่มีลักษณะเหมือนแบบจำลองโรคระบาด แต่ก็มีความซับซ้อนมากกว่าแบบที่นำเสนอในบทความ

ความกังวลหลักของฉันเกี่ยวกับกระดาษนี้คือมันมุ่งเน้นที่ผลการค้นหาของ Google เป็นหลัก มันเป็นความจริงที่ดีขึ้นว่าการใช้งานมาร์ทโฟนที่เพิ่มขึ้น ( Pew Internet , Brandwatch ) และการขายคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมจะลดลง (อาจจะเป็นเพียงแค่เนื่องจากคอมพิวเตอร์เก่ายังคงทำงาน) ( Slate , ExtremeTech) เนื่องจากผู้คนจำนวนมากใช้สมาร์ทโฟนในการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต เมื่อพิจารณาว่ามีแอพ Facebook ดั้งเดิมสำหรับ (อย่างน้อย) iOS, Android, Blackberry และ Windows Phone ก็ไม่น่าแปลกใจที่จำนวนคำค้นหาของ Google สำหรับ "facebook" ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ หากผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเปิดเบราว์เซอร์และพิมพ์ผิด "facebook.com" ในแถบ URL นั่นจะส่งผลเสียต่อจำนวนการค้นหา ในความเป็นจริงจำนวนผู้ใช้ FB ที่ใช้แอพเพิ่มขึ้นอย่างมาก ( TechCrunch , Forbes )

ฉันคิดว่าการศึกษานี้เป็นเพียงบางส่วน "ฮะความสัมพันธ์ที่น่าสนใจ" ที่สื่อนำโดยผู้ตื่นตกใจอยู่ไกลเกินไป "คุณรู้หรือไม่ว่าโลกกำลังเปลี่ยนแปลงไป?

บทความนี้สร้างข้อเท็จจริงที่ว่าจำนวนการค้นหาของ Google บน Facebook นั้นเหมาะสมกับเส้นโค้งที่แน่นอน ดังนั้นที่ดีที่สุดก็สามารถทำนายได้ว่าการค้นหาใน Facebook จะลดลง 80% ซึ่งอาจเป็นไปได้เพราะ Facebook อาจแพร่หลายจนไม่มีใครต้องการค้นหา

ปัญหาของแบบจำลองประเภทนี้คือพวกเขาคิดว่าไม่มีปัจจัยอื่นใดที่สามารถมีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรที่สังเกตได้ ข้อสันนิษฐานนี้ยากที่จะพิสูจน์ได้เมื่อจัดการกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้คน ตัวอย่างเช่นโมเดลนี้สมมติว่า Facebook ไม่สามารถทำอะไรเพื่อต่อต้านการสูญเสียผู้ใช้ซึ่งเป็นข้อสันนิษฐานที่น่าสงสัยมาก

Google Trend ในความคิดของฉันไม่สามารถสร้างชุดข้อมูลที่ดีสำหรับกรณีศึกษานี้ แนวโน้มของ Google แสดงความถี่ในการค้นหาคำด้วย Google ดังนั้นอย่างน้อยสองเหตุผลที่ทำให้เกิดข้อสงสัยเกี่ยวกับการใช้งาน

• เราไม่ทราบว่าผู้ใช้ค้นหาบน Google Facebook เพื่อเข้าสู่ระบบหรือถ้าเขาค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับ Facebook

Facebook ไม่ได้เป็นเพียงเว็บไซต์เป็นปรากฏการณ์ที่มีหลายบทความหนังสือและภาพยนตร์เกี่ยวกับเรื่องนี้และ Facebook Inc. เมื่อวันที่ 18 พฤษภาคม 2012 เริ่มขายหุ้นให้กับประชาชนและการซื้อขายใน NASDAQ Google Trend แสดงให้คุณเห็นทั้ง: การค้นหาเว็บไซต์และการค้นหา "ปรากฏการณ์" สิ่งใหม่มีผลกระทบอย่างมากต่อมวลชนทีวีมีผลกระทบอย่างมากต่อมวลชนตอนนี้ไม่มีใครเขียนบทความเกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่ยังคงเป็นหนึ่งในอุปกรณ์ที่ใช้มากที่สุด

• ผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่ค้นหา "facebook" ใน Google เพื่อเข้าสู่ระบบ

ด้วยแอปพลิเคชั่นมือถือและที่คั่นหน้าผู้ใช้ที่มีความรู้เกี่ยวกับการค้นหาอินเทอร์เน็ต "Facebook" ใน Google เพียงครั้งแรกจากนั้นเขามักจะบันทึกหน้าเป็นที่คั่นหน้าหรือดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน กราฟด้านล่างเป็นแนวโน้มของ Google สำหรับWikipediaดูเหมือนว่าเราจะไม่ใช้ Wikipedia ในอนาคต เห็นได้ชัดว่านี่ไม่เป็นความจริงเราไม่สามารถเข้าถึงวิกิพีเดียพิมพ์ "วิกิพีเดีย" เราเพียงค้นหาจากนั้นใช้หน้าวิกิพีเดียหรือเราใช้ที่คั่นหน้าเพื่อเข้าถึง

ปัญหาพื้นฐานบางประการโดดเด่นด้วยกระดาษนี้:

• มันอนุมานถึงความสัมพันธ์ของเคียวรีของเครื่องมือค้นหาเกี่ยวกับเครือข่ายโซเชียลที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับจำนวนสมาชิก สิ่งนี้อาจมีความสัมพันธ์ในอดีต แต่อาจไม่ใช่ในอนาคต

• มีเครือข่ายสังคมออนไลน์ขนาดใหญ่น้อยมาก คุณสามารถนับได้ด้วยมือเดียว Friendster, Myspace, Facebook, Google+ นอกจากนี้ฟังก์ชัน Stack Exchange, Tumblr และ Twitter ก็คล้ายคลึงกับเครือข่ายสังคมออนไลน์ มีใครทำนายว่า Twitter จบแล้วหรือยัง? ดูเหมือนว่าจะมีแรงผลักดันสำคัญ ไม่มีการพูดถึงหรือศึกษาจากคนอื่นมากนักเพื่อดูว่าเหมาะสมหรือไม่ ในวิธีที่เรากำลังพูดถึงแนวโน้มมีอยู่ในจุดข้อมูล 5-7 หรือไม่? (จำนวนเครือข่ายโซเชียล) เป็นข้อมูลที่น้อยเกินไปที่จะสรุปเกี่ยวกับอนาคต

• Facebook แทนที่ MySpace นั่นคือพลวัตหัวหน้า ไม่พิจารณาความคิดที่ว่าการติดเชื้อครั้งหนึ่งกำลังทำให้เกิดการแทนที่ การเปลี่ยนตำแหน่ง Facebook คืออะไร Google+? ทวิตเตอร์? การโต้ตอบและ "การละทิ้ง" ของลูกค้าจาก "แบรนด์" หรือ "ผลิตภัณฑ์" หนึ่งไปสู่อีกสิ่งหนึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่สำคัญในพื้นที่นี้

• เครือข่ายทางสังคมอยู่ร่วมกัน หนึ่งสามารถเป็นสมาชิกของหลายเว็บไซต์ มันเป็นความจริงที่สมาชิกอาจจะชอบมากกว่ากัน

• ดูเหมือนว่าจะมีรูปแบบที่ดีกว่ามากคือมีการรวมตัวกันเช่นในทางเศรษฐศาสตร์เช่นกับรถยนต์ผู้ผลิตวิทยุเว็บไซต์ ฯลฯ เช่นเดียวกับเทคโนโลยีก่อกวนใหม่ ๆ ที่มีคู่แข่งจำนวนมากในตอนแรกและหลังจากนั้น ต่อมาฟิลด์แคบลงพวกเขามีแนวโน้มที่จะรวบรวมมีการซื้อและการควบรวมกิจการและบางคนก็ตายในการแข่งขัน เราได้เห็นตัวอย่างของสิ่งนี้แล้วเช่น Yahoo ซื้อ Tumblr เมื่อไม่นานมานี้

• แนวคิดที่คล้ายกันอาจอยู่ในเครือข่ายโทรทัศน์ที่รวมและเป็นเจ้าของโดยกลุ่ม บริษัท ขนาดใหญ่เช่น บริษัท สื่อรายใหญ่ที่เป็นเจ้าของสินทรัพย์สื่อจำนวนมาก อันที่จริง News Corporation ถูกซื้อโดย News Corporation

• วิธีที่จะไปคือการมองหาการเปรียบเทียบระหว่างเศรษฐศาสตร์และการติดเชื้อ (ชีววิทยา) บริษัท ที่รับลูกค้าจากคู่แข่งและการบริโภคผลิตภัณฑ์นั้นมีความคล้ายคลึงกันทางระบาดวิทยามากมาย มีแนวที่แข็งแกร่งในการแข่งขัน "ราชินีแดง" วิวัฒนาการ [ดูหนังสือราชินีแดงโดย Ridley ] อาจจะมีการเชื่อมต่อกับสนามเรียกว่าชีววิทยา

• โมเดลพื้นฐานอีกแบบคือผลิตภัณฑ์ที่แข่งขันกันเองและมี "อุปสรรคในการเข้า" สำหรับลูกค้าที่จะเปลี่ยนจากแบรนด์หนึ่งไปเป็นอีกแบรนด์หนึ่ง มันเป็นความจริงค่าใช้จ่ายในการสลับเปลี่ยนในโลกไซเบอร์นั้นต่ำมาก มันคล้ายกับแบรนด์เบียร์ที่แข่งขันกับลูกค้า ฯลฯ

• ในรูปแบบการ asymptotic ก็เป็นมากขึ้นโอกาสที่เครือข่ายเพิ่มสมาชิกที่มีต่อบางสูงสุด asymptotic และจากนั้นก็มีแนวโน้มที่จะที่ราบสูง ในช่วงต้นของที่ราบสูงจะไม่ปรากฏว่าเป็นที่ราบสูง

ทุกคนพูดว่าฉันคิดว่ามันมีความคิดที่ถูกต้องและน่าสนใจและมีแนวโน้มที่จะกระตุ้นการวิจัยเพิ่มเติม มันก้าวล้ำไปเป็นผู้บุกเบิกและมันก็ต้องมีการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยในการอ้างสิทธิ์ ฉันมีความยินดีในการใช้ Stack Exchange และภูมิปัญญา / ความร่วมมือร่วมกันในการวิเคราะห์เอกสารนี้ (ตอนนี้ถ้ามีเพียงนักข่าวที่ทำการค้นคว้าเรื่องจะอ่านหน้านี้อย่างระมัดระวังก่อนที่จะเตรียมเสียงกัดเรียบง่าย)

คำถามไม่ใช่ "ถ้า" แต่ "เมื่อ"

รับรองว่ามันจะจบลงแล้วรับรองได้ http://www.ted.com/talks/geoffrey_west_the_surprising_math_of_cities_and_corporations.html

ฉันไม่พอใจกับการใช้โมเดล SIR มันมาพร้อมกับสมมติฐาน

หนึ่งในข้อสมมติฐานคือในที่สุดทุกคนก็จะ "ฟื้นตัว" การติดเชื้อไม่ได้เป็นไปอย่างต่อเนื่องในขณะที่การนำเทคโนโลยีมาใช้อาจเป็นเช่นนั้น

หากธุรกิจถึงวาระที่จะตายในที่สุดแล้วเมื่อผ่านความตายจะมีความสัมพันธ์ระหว่างความไวต่อการติดเชื้อและการกู้คืนอาจถูกสร้างแบบจำลองอย่างเพียงพอโดยรุ่น SIR ที่เฉพาะเจาะจง นี่ไม่ได้หมายความว่าแบบจำลองนี้จะสื่อความหมายของฤดูกาลใด ๆ ก่อนสิ้นอายุ มันไม่ได้คำนึงถึงกองกำลังอื่น ๆ - บริบท Facebook เป็นส่วนหนึ่งของบริบทของการสิ้นสุดของ "Myspace" และในขณะที่ SIR นั้นเหมาะสมสำหรับการใช้งานแบบ Myspace เท่านั้นไม่ใช่สำหรับการใช้งานเครือข่ายสังคมเพราะผู้ใช้หลายคนมีบัญชีทั้งสองและเปลี่ยนเป็นการใช้งานที่โดดเด่นของ FB

ฉันขุดผ่านแบบจำลองซอมบี้และถึงแม้จะใช้ SIR ที่ไม่ใช่ซอมบี้บางตัวและเวลาและจำนวนประชากรที่ถูกเว้นวรรคแบบหน้าต่าง SIR นั้นเหมาะสมกว่า มันไม่ใช่โมเดลที่เป็นสากลและมีจุดแข็งและจุดอ่อน นั่นหมายความว่า SIR นั้นไม่สมบูรณ์แม้กระทั่งกับระบบที่ออกแบบมาเพื่อจำลอง ความไม่สมบูรณ์ขั้นพื้นฐานสำหรับเป้าหมายแสดงให้เห็นว่าหากไม่มีการใช้อย่างระมัดระวังแอปพลิเคชันนอกพื้นที่เป้าหมายอาจมีปัญหามากกว่าแบบจำลองอื่น ๆ

เพื่อตอบคำถามของคุณ

รุ่นและตรรกะนี้อาจใช้งานกับ MySpace ได้ แต่มันใช้ได้กับเครือข่ายสังคมออนไลน์หรือไม่?

อาจจะไม่. ข้อมูลประวัติสามารถทำนายเหตุการณ์ในอนาคตได้หาก 'สภาพแวดล้อม' คล้ายกัน บทความนี้อนุมานว่าจำนวนผู้ใช้ Google และข้อความค้นหาทั้งหมดเป็นค่าคงที่ซึ่งแน่นอนว่าไม่ใช่ ตอนนี้บทความนี้อาจพูดเกี่ยวกับ Google มากกว่าเกี่ยวกับ Facebook

อย่างไรก็ตามจากการเพิ่มขึ้นและลดลงของเครือข่ายสังคมอื่น ๆ อย่าง MySpace และอื่น ๆ ฉันคิดว่าใครสามารถสรุปได้ว่ามีโอกาสมากที่ Facebook จะไม่กลายเป็นเครือข่ายโซเชียลที่โดดเด่นอีกต่อไปใน 5 ปี

ถ้าเราดูที่แผนที่ของเครือข่ายสังคมมีบางกรณีที่มีรูปแบบการแพร่ระบาด

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

บทความอาจจะมีตัวอย่างอื่น ๆ บางคน (Friendster และ Orkut เป็นตัวอย่างที่ดีของการปฏิเสธขนาดใหญ่ของผู้ใช้) และยังคำนึงถึงความจริงที่ว่าปกติคนโยกย้ายไปยังเครือข่ายสังคมอื่น ๆ ที่มีการบริการที่ดีกว่าหรือใหม่

Facebook inovates วิธีที่ผู้คนสื่อสารกัน เมื่อเปรียบเทียบกับOrkutผู้ใช้จำเป็นต้องป้อนโปรไฟล์บุคคลอื่นเพื่อดูการอัปเดต ในอีกทางหนึ่งบน Facebook ฟีดอยู่ในไทม์ไลน์ของเขาเอง นั่นคือการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ

รุ่นและตรรกะนี้อาจใช้งานกับ MySpace ได้ แต่มันใช้ได้กับเครือข่ายสังคมออนไลน์หรือไม่?

IMHO ผู้คนไม่ออกจากโซเชียลเน็ตเวิร์ก พวกเขาโยกย้ายขึ้นอยู่กับบริการที่ดีกว่าฟังก์ชั่นหรือประสบการณ์

คำถามคือ: จะมีเครือข่ายสังคมที่ดีขึ้นหรือไม่ อาจเป็น Google +