हैब्रेटैटिस्टिक्स: हब की लोकप्रियता का एक छोटा विश्लेषण

हाय, हैब्र।

इस वर्ष के लेखों और लेखकों की रेटिंग के लिए सामग्री तैयार करने में (यदि किसी ने इसे नहीं पढ़ा है, तो लिंक यहां और यहां है ), मैंने एक बल्कि दिलचस्प नियमितता पाई जो किसी ने भी सांख्यिकीय रूप से नहीं माना है। यह Habré पर विभिन्न वर्गों (हब) की लोकप्रियता के बारे में होगा।



इस लेख में "लेखकों" के लिए दिलचस्प होने की संभावना होगी जिन्होंने अभी तक यह तय नहीं किया है कि नई कृति लिखने के लिए किस हब में, "पाठक" खुद के लिए तय कर सकते हैं कि क्या पढ़ना है या नहीं।

कट के तहत विवरण।

हमेशा की तरह, पारंपरिक अस्वीकरण: सभी गणना और रेटिंग अनौपचारिक हैं, और मैं बाहर नहीं करता हूं कि मुझे कहीं भी गलत नहीं किया गया था।

अब, चलो शुरू करते हैं। आज हम हब के विभिन्न केंद्रों पर अधिक विस्तार से विचार करेंगे, अर्थात्। इसके विपरीत, हैबर के हब :) एक "वार्म-अप" के रूप में, आइए देखें कि कितनी संख्या में शीर्ष हब हैं:



कुछ भी अप्रत्याशित नहीं है, और कम या ज्यादा तस्वीर https://habr.com/en/hubs/ पर "आधिकारिक" रेटिंग से मेल खाती है। हालांकि, इसके शुद्ध रूप में विचारों की संख्या की तुलना करना मुश्किल है, क्योंकि यह लेखों की संख्या पर निर्भर करता है, जो सभी हब के लिए अलग है। यदि आप प्रति लेख में औसत संख्या के अनुसार शीर्ष हब प्रदर्शित करते हैं तो बहुत अधिक रोचक परिणाम प्राप्त होते हैं:



यहां सब कुछ बहुत अधिक मजेदार हो जाता है। ध्यान देने योग्य मार्जिन के साथ, हब ... ब्रेनफॉक जीतता है, जिसमें, हालांकि, काफी लेख हैं, लेकिन उनमें से लगभग सभी को उच्च रेटिंग मिली है। Web_monetization की लोकप्रियता समझ में आती है - हर कोई पैसे में दिलचस्पी रखता है, लेकिन समय का एक संकेत it_immigration हब से अधिक संख्या में विचार हैं, जिसमें इस वर्ष 86 लेख लिखे गए थे, जिनमें से कई एक उच्च रेटिंग के साथ थे।

चूंकि हम रेटिंग के बारे में बात कर रहे हैं, आप उन पर आंकड़े बना सकते हैं। आइए देखें कि विभिन्न हब में लेखों के लिए पाठकों की औसत संख्या कैसे होती है:



पहली जगह में हब्र की घोषणाएं हैं - और यह समझ में आता है। बाकी, सिद्धांत रूप में, नामों से देखा जा सकता है, यह सब कुछ सूचीबद्ध करने के लिए कोई मतलब नहीं है। हम केवल अलग-अलग विदेशी डिमोसिन हब का उल्लेख कर सकते हैं, जो कि BK-0010 पर प्रोग्रामिंग और पहले से ही उल्लेखित ब्रेनफक जैसी अजीब चीजों पर चर्चा करते हैं, जिन्होंने लगभग सभी को लगभग एक डबल मार्जिन से हराया। और आश्चर्यजनक रूप से, पर्ल शीर्ष 10 में शामिल हो गया, हालांकि 2019 में इस पर काफी कुछ लेख थे।

चूंकि हम प्रोग्रामिंग के बारे में बात कर रहे हैं, मैं उदास हिस्से में बदल जाऊंगा। कई लेखकों ने शायद देखा कि हबेरा पर प्रोग्रामिंग पर केंद्रित लेख "व्यावहारिक रूप से नहीं" हैं। और यद्यपि यह संवेदनाओं के स्तर पर था, अब इसे सांख्यिकीय रूप से पुष्टि की जा सकती है।

काश, रेटिंग के मामले में हैबर पर परमाणु हथियारों पर लेखों की लोकप्रियता के साथ, सब कुछ वास्तव में काफी दुखद है:



सामान्य तौर पर, यह पहले से ही इतना सहज था कि OpenCV में छवि मान्यता के बारे में एक लेख मेगफॉन में धोखाधड़ी के बारे में एक लेख के साथ कभी नहीं पकड़ा जाएगा, लेकिन अब इसके लिए सांख्यिकीय साक्ष्य हैं। हालांकि, एक अपवाद के रूप में, पर्ल (9 लेख), रस्ट (61 लेख) और हास्केल (16 लेख) औसत स्कोर को काफी अच्छी तरह से रखते हैं।

डेल्फी इस सूची में सामान्य रूप से क्या करता है (18 लेख, 2019 में!) बहुत स्पष्ट नहीं है, लेकिन यह पता चला है कि कुछ पुरातत्वविद् अभी भी उस पर हब में कुछ लिखते हैं।

वैसे, अगर किसी को वोटों की संख्या के हिसाब से सबसे "सुस्त" की रेटिंग में दिलचस्पी है, तो इसे कम करना भी आसान है:



हब्स को बड़े समूहों में संयोजित करना भी दिलचस्प है। पहला समूह "प्रोग्रामिंग के बारे में नहीं" हब है, जिसमें "कैरियर", "गैजेट", "स्वास्थ्य", आदि शामिल हैं, जिनमें से मैंने 10 सबसे लोकप्रिय लिया। दूसरा समूह - गीकटाइम्स के सभी हब, जो काफी हैं। अन्य तीन समूह विशेष हब, प्रोग्रामिंग भाषा और प्रशासन हैं।



परिणाम अनुमानित है - "शीर्ष" हब को उच्चतम रेटिंग मिलती है, Giktimes हब भी पाठकों द्वारा काफी सकारात्मक मूल्यांकन किया जाता है, बाकी सभी, अफसोस, ध्यान देने योग्य मार्जिन है।

वैसे, यह दिलचस्प हो गया कि विशेष हब्स पर लेखों की आवाज़ें 10 साल पहले, दूर के 2009 वर्ष में कैसे दिखती थीं।

निष्कर्ष

मुख्य निष्कर्ष यह है कि यह ब्रेनफॉक सीखने का समय है ।

कुछ मज़ेदार पैटर्न देखने के लिए "मज़ेदार" के बजाय लेख की कल्पना की गई थी, लेकिन अंत में यह आंशिक रूप से दुखी था। हालांकि ईमानदारी से, मैं नहीं चाहता था, और लक्ष्य यह नहीं था। कम से कम, जो लोग हब्र के लिए नए लेखों के लिए विषयों की तलाश कर रहे हैं, वे अब अधिक वैज्ञानिक दृष्टिकोण के साथ ऐसा कर सकते हैं, और हब्स चुनना अधिक सार्थक है। यह संभावना नहीं है कि मैंने अमेरिका की खोज की है। सबसे अधिक संभावना है कि, हबर के सभी नियमित पाठक और लेखक उपर्युक्त जानते थे, लेकिन सांख्यिकीय रूप से सत्यापित करना दिलचस्प था।

आपकी टोपी।