普林斯顿和 Facebook在掐啥呢？
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普林斯顿和 Facebook在掐啥呢？
普林斯顿和 Facebook在掐啥架呢？
普林斯顿大学 脸书 非死不可
最近王子屯大学（普林斯顿）和 Facebook 掐了起来。先是普林斯顿大学的研究者算了一卦，预测 Facebook 恐怕命不久了，到 2017 年将损失 80% 用户。然而脸书也有科学家，他们奋起反击，表示道：没先算算自己家？贵校到 2018 年学生只剩一半，2021 年基本就关门了。还操别人家心呐？
好好的，为啥说人家要没了？打嘴仗也得有个缘由吧。事情还得从传染病模型说起。
瘟疫最终都会消失
2003 年 SARS 时期，非典患者最初只有几人，后来上升到十几人、几十人，迅速进入爆炸式增长期。这样的趋势只持续了较短的时间就被控制，感染人数逐渐下降，最后完全消失。
不只是 SARS，大多数的传染病都有着类似的规律，从萌芽到经历快速爆发期，最后完全消失。
我们把可能被感染的人群可以分为三类：
S 类人：未被感染，有可能被感染
I 类人：已被感染，可能感染他人
R 类人：感染后康复，不再感染他人
我们还可以假设感染病人康复之后具有了免疫力，不会再次染病。死亡的病人和感染后被隔离的病人也算作 R 类，他们无法再把病毒传染给别人。
一个健康人如果不幸被感染，就从 S 类人变成 I 类人，一个病人如果治好了或者去世了或者被隔离了，就从 I 类人变成 R 类人。
当病毒刚刚开始流行的时候，大多数人是 S 类人。只有很少数是具备感染能力的 I 类人，这些人把周围的健康人拉下水，使得 I 类人增加，进一步增加的 I 则把病毒传给更多的人，其数量迅速增长。
同时 I 中的一部分人也会变成 R。当疾病传播到一定程度，I 很大、S 变得比较小时，新增感染人数开始下降。当新增感染人数小于康复的病人数后，病人总数也开始下降——I 越来越少，R 越来越多——最后 I 逐渐降到 0。这样的过程可以用数学公式表示出来，何时病毒传播最快，何时病人数到达最大值，何时瘟疫完全结束都有可能算出来。
任何一场瘟疫，无论大小，无论传染力多强，都要经历这样先盛后衰的过程，即使人类没有任何预防和治疗手，任其发展，最后瘟疫还是一定会消失。让我们假设最坏的情况，一种超强病毒把所有人类都感染了，然后全世界所有人都病死了，最终人类灭绝，同时疾病也停止了流行。当然，现实没有这么恐怖，历史上最可怕的黑死病也只杀死了二三成人类。
用传染病模型预测社交网站兴衰
但这又与 Facebook 有什么关系呢？普林斯顿大学的研究人员觉着，Facebook 在人群中的普及就类似于 SARS、流感、天花各种传染病的传播一样，没有使用过 Facebook 的人相当于健康人，已经使用的人相当于被感染者，玩腻了再也不玩的人相当于被治愈了的 R 类人。
一个社交网站刚诞生时，只有一小部分人会去玩，但是他们会把这个网站推荐给周围的同事朋友。受这些先行者的影响，原本不玩这个社交网站的人也“中招”了，开始刷屏。之后就像传染病扩散一样，该社交网站的用户数量急速增长。同时，部分用户一段时间后对这个网站丧失兴趣了，再也没有登录过，变成不再碰 Facebook 的 R 类人。逐渐的，社交网站用户数量的增加的速度变慢，减少的速度却越来越快，最后完全没人用，倒闭了。
另一方面，研究人员认为社交网站用户数量变化与病毒扩散还有一个不同之处。那就是传染病模型中，感染人数的增长速度可以像滚雪球一般越来越快，患者却不会因为周围的病人被治愈，自己就更快地被治愈。而社交网站用户看到周围的人都不玩了，容易随大流也不玩了。也就是说，社交网站用户数的增长可以呈爆炸式，减少也可以呈爆炸式。
怕你不相信，普林斯顿还拿出了现实的例子。在前几年，另外一家社交网站 Myspace 也很火，在巅峰期，它每月可吸纳全美 7590 万的用户，不过之后用户数量就开始逐渐下降，走上了衰落之路，市值也从 2005 年 5.8 亿美元降到 2011 年的 3500 万美元。如果把 Myspace 看作一种传染病病毒，它的兴衰过程与传染病模型非常吻合。
Myspace 符合这样的规律， Facebook 恐怕也难逃魔掌。普林斯顿弄不来 Facebook 用户数量的数据，就去查 Google 上 Facebook 词条的每周搜索量，认为这个数量的变化也可以很好地说明 Facebook 的热度变化。
从过去几年的搜索量变化可以看出，Facebook 的热度已经过了峰值，用户数量从爆炸式增长变为爆炸式减少，正在重演 Myspace 的悲剧。根据传染病模型和 Myspace 的历史经验，普林斯顿估计 Facebook 会像下图的红线这样一路下滑，最早 2015 年最晚 2017 年，就会流失 80% 的用户。一句话，情形不妙，要小心了。
Facebook的反击
对于这项预测，Facebook 愤怒地回应：扯淡！
不就是数据嘛，Facebook 也有数据工程师，他们丝毫不认为拿传染病模型预测用户数量变化是靠谱的（认为靠谱的都去王子屯了，误）。在传染病模型中，感染的人因为各种原因，比如死亡，比如被隔离，比如被治愈，或早或晚都会变成 R 类人。但是对 Facebook 用户来说，没有特别原因不会轻易丧失对这个网站的兴趣，何况 Facebook 还会不断改进，吸引并留住用户。至于 Myspace 当年用户数为什么急剧减少？正是因为 Facebook 的出现把它的用户都抢走了。但目前还没有谁可以取代 Facebook，所以短期内不存在大规模用户流失的可能。
另外，Facebook 还认为普林斯顿的研究者使用 Google 的搜索数据来衡量其发展趋势，也很无厘头。虽然最近一段时间 Google 上搜索 Facebook 的人少了，但实际上根据 Facebook 自己的数据，用户数量是不断上升的。Google 搜索量减少是各种原因导致的，比如早期知名度不够时，很多人会去搜索它，现在很多人手机里都安装了 APP，点一下就可以登录，不必去搜索了。
不仅如此，他们也按照类似的方法为普林斯顿大学算了一卦，发现 Google 上“普林斯顿”这个词条的搜索量最近几年也有下降的趋势：
而根据其他的统计数据，他们还发现，一般来说，一个大学的学生越多，它的词条搜索量就越大，两者有一定正相关性。所以按照这样的趋势发展下去，到了 2018 年，普林斯顿的学生数量就会只有现在的一半，到了 2021 年，就一个学生都招不到了，等着关门吧。
Facebook 甚至嘲笑道，最近“空气”这个词的 Google 搜索量也在下降，照这样趋势一直减少下去，到 2060 年地球上就没有空气了。
闹到这里，普林斯顿没再接茬，事情也算告一段落。身处 “大数据时代”，想要预测点什么，比以前容易得多。但是准不准那可就不一定了，要知道，“我们必须使用模型的本质原因是，我们对世界的观察是主观的”。这次口水战，让我想起真空中的球形鸡。
参考资料：
John Cannarella, Joshua A. S Epidemiological modeling of online social network dynamics
Debunking P
Facebook Hilariously Debunks Princeton Study Saying It Will Lose 80% Of U
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facebook是啥。没见过
会计学硕士生，摄影爱好者
坐等QQBook一统江湖~~
果壳网副主编
王子屯大学，噗……这属于看热闹的不嫌事儿大么？
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全部评论(42)
facebook是啥。没见过
身处 “大数据时代”，想要预测点什么，比以前容易得多。但是准不准那可就不一定了，要知道，“我们必须使用模型的本质原因是，我们对世界的观察是主观的”。
觉得google要完了来自
果壳网副主编
王子屯大学，噗……这属于看热闹的不嫌事儿大么？
没看懂来自山寨果壳.wp
Fb太可爱！！！
会计学硕士生，摄影爱好者
坐等QQBook一统江湖~~
营养学专业
引用 的话：坐等QQBook一统江湖~~这个真没戏，天朝环境无法设定为真空中的球形鸡，得先革命才行。
用传染病模型预测社交网站兴衰但这又与 Facebook 有什么关系呢？普林斯顿大学的研究人员觉着，Facebook 在人群中的普及就类似于 SARS、流感、天花各种传染病的传播一样，没有使用过 Facebook 的人相当于健康人，已经使用的人相当于被感染者，玩腻了再也不玩的人相当于被治愈了的 R 类人。===================
就是，企鹅什么时候冲出来吧fb终结了都说不定来自
王子屯，好名字！来自
能说这两家伙 闲得么
已被果壳感染~
引用 的话：王子屯，好名字！来自引用 的话：facebook是啥。没见过所以是在掐谁先死~
事物的传播效果，会随着人们与其之间相关性的变化而变化。FB的反驳并非否定最终传播效果减弱的结局，而是重点说目前没有新的应用需求可以取代人们对FB的依赖性。不过个人认为FB和王子屯相比肯定会先倒闭，因为王子屯提供的价值更加难以复制。建议国内大佬们多学学人家邵逸夫，关心关心教育，马化腾搞一个麻花寨，马云搞一个阿里村，王子屯就吓尿了。
哈哈，看完这篇，好担心果壳啊。
这个问题我一直记着呢，五年后的果壳会是什么样子？
FB有可能在将来某一天开拓中国市场，但普利斯顿。。。来自
引用 的话：FB有可能在将来某一天开拓中国市场，但普利斯顿。。。来自放心，这帮大学都缺钱搞扩招，总有一天王子屯的节操就会掉光跑来找中国的款爷和他们的二代们...（笑
脸谱他在牛，但在中国行不通来自
唔……通过百度的搜索记录，能看到国人是有多无聊？来自
所以两家吵完以后，发现还是google最牛
不是说现在家长们越来越多上FB，导致孩子们的互动和登录减少么来自
老外嘴炮实在很有幽默感
求问，google怎么看某关键词搜索次数趋势？
引用 的话：王子屯，好名字！来自啥意思？？
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球场：波奥特球场
序号主队比分客队
序号主队比分客队
初赔：是指比赛还未开始时各家博彩公司对比赛开出的赔率。
最新赔率：是指各家博彩公司对比赛开出的最新的赔率。指向或点击某个赔率可以查看此公司对这场比赛开出的所有的赔率变化。
最新概率：根据最新赔率换算出各项的概率，是对各项打出的可能性的度量,用百分比表示。计算方法为：赔付率除以各项的赔率。
最新凯利指数：反映了各项赔率存在的市场赔付风险，即动态市场与事前确立的赔付率之间的赔付差异。某项的凯利指数高于赔付率，则表明该项的市场风险很大， 难以打出；反之则市场风险小，容易打出。计算方法为：用市场平均的概率来乘以某一家公司的赔率，即为该公司各项赔率的凯利指数。
赔付率：也称返还率，即比赛的赔付比例，例如0.92的赔付率含义就是博彩公司某场比赛的受注总量的92%用来支付投注者的奖金，剩下的8% 为博彩公司的"水钱"。赔付率越高说明投注者得到的实惠更多。计算方法为：（各项赔率的倒数之和）的倒数。 通常各个公司的赔付率都是不一样的，赔付率转换就是将赔率"按照设定的赔付率"进行转换。将多家公司的赔率按统一的赔付率来进行比较，有助于发现各家对比赛态度的分歧。
主/客、同：主/客，用以根据某公司对主/客队开出的的赔率，统计该公司以前对该主/客队开出的相同赔率的比赛结果；同，用以根据某公司的赔率,统计该公司以前相同赔率的比赛结果（以初指为准）。
更新：色块表示统计更新的时段，其中
表示上次更新在5分钟之内，
表示5至30分钟之内，
表示30分至2小时之内，
表示2个小时之前。
99家平均：即当前排除交易所之外的所有公司的赔率平均数，是所有博彩公司对比赛态度的集合反映。与最下方的"平均值"不同的是，平均值是包含了交易所的所有公司的赔率平均数。
离散度和中足网方差：统计学中的"方差"用来测试一组样本的离散程度，即样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数。方差的算术平方根叫做"标准差"。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。但标准差比方差清楚，平常我们分析的时候更多使用的是标准差。中足网方差就是当前所有公司的凯利指数的"方差"，离散度就是凯利指数的"标准差"。方差和离散度越小，表明当前所选公司的对比赛的态度越一致。
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▲ 表示主队在主场打赢
▲ 表示主队在主场打平
▲ 表示主队在主场打输
表示客队在主场打赢
表示客队在主场打赢
表示客队在主场打赢看衰FB流失8成用户 facebook讽普林斯顿招不到生-国际动态-电子商务-光波网
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看衰FB流失8成用户 facebook讽普林斯顿招不到生
来源:光波网
全球最大社交网站facebook与美国常春藤名校大打网络口水战！facebook不满最近被普林斯顿大学研究预测3年内将如传染病般衰落，反击称若照该篇瑕疵研究的方法计算，普林斯顿到2021年前会一个学生都没有，2060年前世界的空气也会用光。　　美国有线电视新闻网、英国《卫报》等媒体，前天都报导这场研究数据大战。针对普林斯顿指facebook将于2017年前将流失8成用户，facebook数据科学家戴弗林23日发表《揭穿普林斯顿》一文，讥讽普林斯顿研究人员居然“创新到用谷歌搜索数据来预测趋势，而非去研究实例趋势”，他决定以“其人之道，还治其人”，仿效普林斯顿相同的研究逻辑来挖掘更多真相。　　戴弗林找出普林斯顿在facebook被按“赞”的总页数比例，根据“关联性等于因果关系”的科学原则得出结论，指普林斯顿未来4年学生数将减半，甚至2021年前学生人数将为零，学校有消失的危险；以同逻辑来计算，2060年前空气也将用完。戴弗林最后澄清：“并非真的认为普林斯顿或空气会消失，而是借此提醒世人，有些分析方法会导致相当疯狂的结论。”　　facebook诙谐手法获各界好评，该文迄昨获近万人按“赞”，不少网友回应“这仗打得好！”科技网站Mashable的编辑克里斯泰勒说：“迎战社交媒体之王，你最好别打偏。”cnet网站形容这是“全面大反攻”。普林斯顿尚未回应。事实上，facebook或普林斯顿都还没有消退迹象。facebook每月活跃用户为12亿人，而普林斯顿目前新生报名人数为2万4498人，录取率仅7.4％。　　普林斯顿大学机械与航太工程系研究员John&Cannarella与Joshua&Spechler，最近发表报告，以网友在谷歌搜索栏输入“facebook”为关键字，进行搜索的次数，为参考数据，发现搜索次数在前年12月达到高峰，此后开始下滑。　　研究团队再套用流行病的发展模式指，社交网站兴衰与传染病类似，“衰亡前都会在群体中迅速扩散”，因此facebook未来可能像红极一时的Myspace般衰落，预测facebook年间会失去8成用户。
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