数据分析:什么时候发朋友圈最合适?
发布时间:2019-12-05 14:22:16 关注:538
在网络传播理论与实践课上,吕欣老师提到了“媒体黄金时间的重新定义”。交通广播的黄金时间是6:00-7:00和17:30-18:30的早晚交通高峰,电视的黄金时间是19:00-21:00,到了移动互联网时代,手机和我们互相成为延伸,不再像广播、电视那样那么受限于使用的场景。那么这个时代的黄金时间是什么?
大家不妨思考一下这个问题:
你认为什么时候发朋友圈比较合适?
有人说,晚饭后发朋友圈比较合适,因为那个时候大部分人都会闲下来刷朋友圈;也有人说,晚上发朋友圈的人太多了,自己发的内容太容易被淹没,反而更难取得关注;还有人说,早起发朋友圈更好、正午发朋友圈更好,因为大家有起床后工作前或是午饭后刷朋友圈的习惯,而且那时朋友圈更新的频率比较小……
以上都是大家对朋友圈发布的基于经验的思考,经验会不会出错呢?我想研究一下。
首先,我们发朋友圈比较期待的就是两个反馈:点赞和评论,因为它们是由我们所发布的内容转化而来的,所以我们称之为“转化量”。来看看我朋友圈一天中点赞量和评论量在24小时时间上的分布,其中图中的每一个点代表一条朋友圈,纵坐标是其收获的点赞量/评论量,横坐标是朋友圈发布的时间。
朋友圈点赞数与时间散点图
朋友圈评论数与时间散点图
看到这里,很多人就想下结论了,显然朋友圈晚上发比较合适嘛,晚上的点又高又密。真的是这样吗?这其中有许多的问题。
首先是样本,图中的7418个点代表我获取我的朋友圈的7418条数据,局限性很大,不能代表所有人朋友圈的发布情况。其次,点的密度大只能说明该时段朋友圈的发布量大,这没什么。还有,晚上点赞量高的朋友圈多,但点赞量低的朋友圈也多,点赞量的期望真的会高于其他时段吗?
抛开样本的局限性不说,我们先看一看这些朋友圈都是在什么时候发的:
朋友圈发布时间直方图
工作日和各时段的平均发布量对比图:
工作日与朋友圈平均发布量对比图
可以看出,我的朋友喜欢在正午、傍晚、和晚间发布朋友圈,在每晚21:00-23:00达到全日的比较高峰。同时,的高峰比工作日更高。
这就是为什么有人会觉得晚上发朋友圈会被“淹没”了。
可是,发朋友圈的人多,看朋友圈的人也会多啊!我把一天拆成48个时段,统计每个时段朋友圈的数量、点赞总量、评论总量,绘制成如下散点图。
各时间段点赞量(黑)、评论量(灰)与发布量的散点图与拟合直线
其中,每一个点代表一个时段,横坐标是其间朋友圈的数量,纵坐标是其点赞总量(黑)/评论总量(灰)。再进行一波线性拟合,发现……无论什么时候发朋友圈,获得点赞、评论数量的期望几乎是一样的,一样的!
这可真是太尴尬了。
这个时候老师发来了一条公式:选择或然率公式。
将其投影在微信朋友圈上,我也得出了一条类似的公式:(微信朋友圈)转化量公式。
进行简单的转换,可以得出:
也就是:
所以,转化量期望恒定的源头就在于:我们发朋友圈的时间和浏览朋友圈的时间分布几乎是一致的。
等等,回到刚才的问题,期望一样又能怎样呢?期望恒定了,我们获得更大转化量的机会也恒定了吗?
这时,我们来关注一个新的指标:注意熵。
微信朋友圈的发布、浏览、点赞、评论都是符号互动的重要组成,它形成了比以往更多的人与人之间的强弱互惠性服务关系。这些互动拓展了个体维持关系的能力,同时也挤压了用户的时间,占用了用户的注意力。
假设我们的注意在各条朋友圈之间的分配是完全随机的,那么各条朋友圈获得的曝光机会也就是相等的。但事实上,我们的注意力会集中在某几个位置而忽视其余位置,我们怎样去描述注意的集中或分散程度?
基于香农的信息熵理论,用户朋友圈的注意熵可以反应用户注意的不确定性。
熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值,计算方法是:
我将点赞以及评论数据作为计算注意熵的来源,探究用户注意的分散度。对于一份点赞样本C,P(ci)=ci/∑C,即某条朋友圈的点赞数可反应用户注意停留在该内容上的概率。
同样把一天分为48个时段,对每个时段的所有朋友圈计算注意熵,可以得到总注意熵的趋势图:
各时间段的总注意熵
如果对每个时段取定量的朋友圈样本,可以绘制各时段确定样本数注意熵的趋势图:
各时间段确定样本数的注意熵
由图可知,在一个确定时间段内,用户的注意的随机性会因内容的增多而变强,而在一个确定数量的样本中,用户注意的随机性几乎恒定。
这就说明,用户浏览内容时,注意力出现的概率是恒定的,即用户出现对某条朋友圈关注度提升的概率是恒定的,但是用户的注意总量会被有限时间的内容数量所稀释,信息量越大,用户随时间分配注意的随机性越强。
太玄学了。
紧接着,我的神仙老师又发来了一本书——巴拉巴西的链接,读完之后,我发现其中无尺度网络的幂律分布同样适用于微信朋友圈。
首先,我们把我朋友圈的每一个用户视作一个节点,每一个次点赞都形成两个节点之间的有向边,这样一来,一个有向图就形成了:
一个相同阶数和边数的随机图:
统计两个图中各个节点的度(节点连接的边数),可以发现,朋友圈的图的度的分布是幂律分布,而随机图的分布是二项式分布。对于幂律分布来说,研究其度的期望的意义不很大。
二图度分布对比图
平均没有意义,多少不是关键。
综上所述,如果朋友圈的质量足够高,那么我们可以一直维持在自己朋友圈这个幂律分布的顶端节点——那个拥有连接数比较多的节点,这个时候,朋友圈转化率的期望值没有意义——它几乎是恒定的,朋友圈发布的数量不是关键——大部分朋友圈会被“淹没”,起决定作用的就是我们获得的曝光量。所以,质量足够高,什么时候“人多”什么时候发,这,就是互联网时代的“黄金时间”。
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