- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Последние год-полтора я чувствовал себя в ЖЖ как этот таксист. Впервые я зарегистрировался в LiveJournal уже больше 10 лет назад. Про фейсбук тогда наверно и Дуров не слыхивал, а тут можно было объединяться по интересам, обмениваться мнениями, писать корифеям типа Лебедева. У меня сформировалась френдлента и я стал замечать, что русский сегмент не так уж велик и в общем-то все друг друга знают. Года с 2011 примерно ЖЖ стал чахнуть, движуха стала перемещаться в твиттер и фейсбук, а я стал замечать что контингент комментирующих меняется. Сначала это было незаметно, но с прошлого года я поймал себя на мысли, что открывая комментарии к посту, я задаюсь вопросом того самого бородатого отшельника. Да и в прессе стали проскакивать статейки интересного содержания [1].
Но особой веры журналистам у меня нет, поэтому вооружившись Python, BeautifulSoup, psycopg2, matplotlib и PostgreSQL я решил провести собственное мини-расследование и заодно освежить/приобрести кое-какие навыки.
Что таить, я и сам любил иногда потроллить, за многое до сих пор стыдно, но бесценный (ха-ха) опыт позволил мне сформулировать основные признаки тролля:
Но те, кого я искал были не совсем троллями.
Они явно не были одиночками, похоже что они действовали сообща и у них было больше возможностей по маскировке.
Они могли писать осмысленные посты и иметь много друзей, поэтому пока мой уродливый скриптик дергал странички мобильной версии ЖЖ выделенных мной топовых блоггеров, я ломал голову как потом обработать полученные данные.
Скрипт работал все новогодние праздники, в консоли иногда оказывались юзернеймы знакомых людей, иногда даже уже ушедших. Все-таки 10 лет это немалый срок…
За пару недель, словив три бана, удалось распарсить примерно 11 тысяч постов, 2.3 миллиона комментариев, которые оставили около 90 тысяч юзеров к не всем записям 7 топовых блоггеров. Негусто, и наверно около 5% от того, что я хотел напарсить изначально. Дамп этой базы данных можно скачать здесь [2].
Пришло время анализировать данные. Первым делом я решил вывести зависимость «мурзилкоподобности» от времени регистрации.

Нормировка, попытки расчета с влиянием количества собственных постов, подбор весовых коэффициентов, все это не показывало никаких аномалий и более напоминало попытку подгона решения под ответ. Глянем для внешних юзеров.

Почти смирившись с тем, что намека на доказательства нет, я решил напоследок построить график простого соответствия даты регистрации пользователя его нынешнему количеству друзей.

Да, я собрал мало данных. Да, это не совсем моя предметная область, многие вещи я делал впервые и мог ошибиться. Да, я уже подзабыл что такое коэффициент Стьюдента. Да и в общем-то это ничего не доказывает.
Возможно ли, что юзеры, регистрировавшиеся в один день отличаются большей популярностью в блогосфере? Вряд ли. Предлагаю подумать вместе.

Ссылка на репозиторий [3]. Не судите код строго, очень спешил.
Особую благодарность за консультации в расследовании хочется выразить моему другу a11aud [4].
Автор: MrPeterLink
Источник [5]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/sotsial-ny-e-seti/79778
Ссылки в тексте:
[1] статейки интересного содержания: http://www.novayagazeta.ru/politics/59889.html
[2] здесь: https://github.com/Peterlink/murzilka/blob/master/Murzilka/db-backup/murzilka-full-repaired.backup?raw=true
[3] Ссылка на репозиторий: https://github.com/Peterlink/murzilka
[4] a11aud: http://habrahabr.ru/users/a11aud/
[5] Источник: http://habrahabr.ru/post/247929/
Нажмите здесь для печати.