TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #621 · 31.10

У меня в друзьях есть классный автор — Владимир Бычко. Владимир — проект-менеджер, ведёт реально интересный standalone-блог об управлении проектами и не только. Например, последний пост с правилами жизни — не какая-то унылая несовместимая с реальностью псевдофилософия "а ля Дуров", а действительно полезные и правильные наблюдения. Владимир один из самых интересных авторов среди моих ВК-подписок, однако, читаю я его посты крайне редко, и здесь проявляются серьёзные недостатки standalone, о чём я сейчас расскажу. Вообще, сервис-ориентированный интернет если не умирает, то, как минимум, теряет своих сторонников. Многие айтишники, интеллектуалы, авторы текстов уже высказываются о необходимости слезать с иглы корпораций, эти самые корпорации дешевеют, люди в сети активно выстраивают модели децентрализованного "веб три ноль". Дополнением к этому идёт акцент на медиа против текстов: сервисы уже не особо скрывают, что текстовая часть для них второстепенна, а внимание брошено туда, где хайп и толпы — например, в вертикальные видео и короткоживущий контент. В России этот эффект особенно заметен, именно поэтому вместо какой-нибудь устойчивой текстовой площадки большинство взрослых вменяемых авторов пишут в Telegram. Который для этого подходит чуть лучше, чем плоскогубцы для отвинчивания гаек — можно, конечно, и все мы так делали за неимением альтернатив. На этой волне неоднократно слышал призывы "уходи в standalone". Сделай свой сайт с RSS-фидом, любым оформлением, пиши туда. Как автор блога, я и правда мог бы такое сделать и даже видеть немало плюсов. Но, как читатель, я до сих пор не подписан ни на один standalone-блог, даже если мне очень нравится контент. Проанализировал основные четыре проблемы стэндэлонов. 1. Люди всё равно приходят из соцсетей, но ссылки в соцсетях оформлены некрасиво, понижаются в охватах и требуют дополнительное действие со стороны человека. Последнее особенно важно: конверсия в прочтение критически низкая даже для встроенных редакторов лонгридов и даже при условии, что пользователю сообщение со ссылкой покажется (например Telegram > Telegraph). 2. RSS это не замена ленте сообщений. Нет удобного централизованного способа читать RSS в формате той площадки, которая тебе близка. Сам Владимир, например, ссылается на RSS-бота для Телеграма, который требует для своей работы быть подписанным на какой-то канал. Ну ладно, есть нормальные RSS-боты везде, но это всё опять же выглядит как лента с внешними ссылками, а не как лента сообщений в формате площадки. 3. У каждого стэндэлона свой дизайн. Если я впервые на странице нового для себя автора ВК или в Telegram, я тут всё знаю. Мне привычно и удобно. Я знаком с навигацией, я привык к шрифтам, я знаю, где лайки и комментарии. К каждому новому стэндэлону нужно привыкать и тратить когнитивные ресурсы на обучение. 4. Обсуждений нет, если нет комьюнити. Да, какой-нибудь Вастрик смог создать вокруг своего стэндэлон-блога комьюнити, за которое люди даже платят. Но это единичные примеры. Обсуждения в ЖЖ работали, потому что был социальный граф: люди знали топовых авторов и более менее знали друг друга. Обсуждения в соцсетях работают по той же причине, пока в них есть аудитория: часть людей связана социальным графом, другая часть может в этот граф заходить со стороны и чувствовать себя комфортно, кроме случаев токсичной атмосферы. Но если мы проанализируем, как ведут себя обсуждения там, где социального графа нет (например, на YouTube), то увидим просто всплески очень ограниченных локальных диалогов под каким-то особо популярным комментарием и всё. Комьюнити там нет за редкими исключениями. Интернету пока ещё точно рано standalone. Только авторы, уже собравшие огромную аудиторию через соцсети, могут себе такое позволить. И то, с оговорками. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #momepy

当前筛选 #momepy清除筛选
О городах и данных

@datainthecity · Post #178 · 27.11.2023 г., 12:55

#momepy#landuse Сейчас по работе решаю задачу выделения в городе разных функциональных зон, а также разделения города на кварталы в зависимости от их уровня экономического развития. Это довольно популярная проблема, когда сервис нацелен на определенную аудиторию, а в регионе структура населения неоднородна. Я решаю задачу для столицы Нигерии - Лагоса, где по данным World Bank наблюдается чуть ли не самый большой в мире индекс неравенства: трущобы, где люди до сих пор выбрасывают отходы в реку, перемежаются с районами вилл самых богатых людей Африки. Соответственно, мне нужно как минимум научиться отличать первые от вторых, а еще желателно выделять "средний" класс, а также зоны коммерческого и индустриального использования Из данных: - building footprints (от microsoft и со спутников) - дорожный граф из OpenStreetMap - POIs ( у нас есть скрепер с Google Maps, но можно и из OSM) - население из HDX по квадратам на 1км - Скоры на основе переписи населении по уровню покрытия связью и экономическому уровню, рассчитанные на электоральные районы Как видите никаких мобильных данных или данных о тратах по картам, которые бы хорошо помогли ответить на вопрос об экономической активности населения, нет. Поэтому решать задачу придется полагаясь на гипотезу о различии морфологии бедных, средних и богатых районов. Для этого я использую python библиотеку momepy, где автор Martin Fleishman собрал все возможные метрики, связанные с описанием расположения зданий в районе. Вот тут можно найти ноутбук с его воркшопа. В комменты поста кинули еще вот такой пример работы с библиотекой. Все что нужно для работы с библиотекой - это building footprints, код на загрузку улиц за вас уже написан😊 Прикладываю вам для вдохновения красивую картинку, где дома раскрашены по показателю intensity. Дальше возникает вопрос, что делать с получившимися метриками? Как определить порог, по которому можно отличить районы. С одной стороны для такого города как Лагос вопрос звучит несложно: в трущобах застройка явно плотнее, чем в богатых районах, а улицы там явно рисовал не urban planner. С другой стороны, а в моем случае требуется точность близкая к единице - ошибиться и предложить клиенту развивать сервис в районах, где нет электричества будет стоить компании как минимум репутации. Кроме того, вопрос land use это не решает Найти правильный ответ на вопрос мне еще предстоит, а пока делюсь текущими вариантами и источниками В качестве вдохновения для экспериментов взяла 3 статьи: 1. Статья про выделение трущоб для Найроби (как раз на основе momepy). Тут авторы предлагают обойтись без таргета и сделать иерархическую кластеризацию на основе метрик зданий. Идея хорошая, вопрос в невозможности оценить точность и нет ответа про land use 2. Свежая статья про выделение функциональных зон в 2х районах Сингапура. Авторы решают задачу на основе плотности POI из разных категорий (KDE) и кластеризации. В моем случае частично решает проблему 3. Статья про выделение трущоб в Джакарте на основе Remote Sensing и анализа Street Views. Для меня эта статья интересна возможностью переиспользовать отвалидированные модели, выученные на одной стране, для другой. Риск здесь - различия в морфологии трущоб. Как будут результаты обязательно поделюсь получившимся решением, а пока держите красивую картинку Лагоса на основе метрики intensity из momepy