Am mai facut ceva mici corectii la statisticile afisate in Twitter Effect, una pornind de la feedback-ul clientilor dar pe care abia Waven a fost in stare sa mi-o explice in asa fel incat sa vad rezolvarea. Era vorba de top twitteristi unde procentele se calculau in functie de primul din lista. Cu alte cuvinte primul era considerat ca fiind 100% si restul erau afisati in functie de el. Am facut asta la vremea respectiva pentru ca nu parea deloc normal sa afisez coloane foarte inguste cu 0.4 % de exemplu, dar solutia de la waven a fost foarte buna, astfel „afisarea” inaltimii coloanei se face dupa metoda veche, dar procentul afisat este calculat corect de data asta si arata cat la suta din mesajele totale sunt date de tine.
O a doua inbunatatire vine la Top-Influenta a carei formula initiala dadea foarte bine pe hartie dar in practica a dat totul peste cap. O sa va arat exemplu de pe foaie al formulei vechi si o sa vedeti ca pare foarte logic pana cand am vazut in practica ca nu e deloc eficienta forumula.
- User A Trimite: 2 mesaje Primeste: 10 RT-uri – Influenta = 5
- User B Trimite: 10 mesaje Primeste: 10 RT-uri – Influenta = 1
- User C Trimite: 10 mesaje Primeste: 2 RT-uri – Influenta = 0.2
Eu bine , ne-am dat seama ca un user care da 2 mesaje si primeste 20 de RT-uri va avea un scor de influenta masiv fata de cel de la eveniment care da mesaje bune, primeste RT-uri dar fiind la eveniment da 50 de mesaje, astfel desi primeste 50 de RT-uri, este mult mai jos la scorul de influenta. Astfel am modificat formula si conteaza 70% numarul de RT-uri primite, si 30% nr de RT/mesaje. Adica conteaza 70% topul de sub-influenta si doar 30% scorul de influenta original. Probabil mai e loc de lucrat la aceasta forumula.
inainte de „b” si „p” se pune intotdeauna „M”, nu „n”, da? scrie undeva regula asta si corecteaza titlul articolului