京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析:人类正在变成七秒鱼还是三秒男
如果存在上帝或者三体人的话,他们会不会也怀着类似的视角看现在的人类?他们会不会觉得人类也是七秒鱼或者快进快出的三秒男?
让我产生这个想法的是最近接连不断的热点事件,它们都一夜之间刷屏而又快速衰落:血友病吧、百度魏某、口腔科主任被砍死、人大雷某……在上一个事件还没有水落石出的时候,人类也带着昂扬的情绪奔向了下一个事件,好像“前任”不存在而成为路人,真是“把每一次都当成初恋般投入”。而且不仅仅是庸俗大众的社交网络如此健忘,连号称聚集了世界上最聪明人类的股市也变得疲劳,经历如此公共信任危机的百度,股市对其的反应也是不温不火,远不如早些年公关危机引发的大跌。(下图列举了百度在今年内遭遇的几次重大公共危机以及其后一两年内股价的下跌幅度)
于是迸发出念头:对大众的记忆力及专注力做一次定量研究。
考虑到大部分人都不会对基础方法论感兴趣,只能简述之。有兴趣或者有异议的,欢迎私信。
研究方法。利用百度指数,观测某热点事件从兴起到衰落的过程:从发生到高潮所需的时间(蹿红期),以及半衰期、80%衰期和90%衰期(从峰值衰落到x%所需的时间)。以及将两者的总和作为热点事件的持续期。
研究对象。选取从2009-2015年间的三大类型事件,国内十大灾难、十大安全事故以及十大食品安全事件。以这三大类事件作为研究对象的主要理由如下:可比性和稳定性强,政府每年会持续发布相关报告及排行榜;容易避开黑天鹅(比如:天涯或水木的那种全民爆款可以吵架数周,今天男主发文,明天女主反击,然后男二号女二号悉数登场,然后亲友团跟进)
(注:许多评论在谈非市场原因干扰了百度指数的发展。其实这个因素在设计之初就有考虑,因此选择的事件,都是权威政府机构在年末评出的本年度十大事件。另外,如果单看无法掩饰的十大自然灾害,其实趋势也是雷同的。)所研究的热点大致图形及关键指标如下图。
先说结论:热点事件的蹿红期及衰落期都在急速下降;某种意义上,说明大众的专注力或记忆力进一步降低。换成人话就是:热点,来得更快去得也更快;大家都在成为快进快出的三秒男,不要再嘲笑只有七秒记忆的鱼类了。
再说猜想:技术的发展让热点更容易到达全民,同时也将大众的专注力进一步碎片化,上一个热点会容易被下一个热点迅速掩盖,所谓“长江后浪推前浪,前浪被埋在沙滩上”。
下图是热点事件持续时间的平均值及中位值变化图(2009-2015年)。很明显,热点事件的持续时间逐年缩短。站在今天,热点事件从发生到衰减到峰值的10%,只需要不到7天。难怪互联网大佬对于各种恶性事件,轻易摆出“Who cares!”的傲慢态度。
注1:持续时间,从发生到峰值再到衰减到峰值x%并稳定在x%以下整个过程所需的时间注2:为了避免黑天鹅时间的影响,采用平均值和中位值
同时有趣的是,跌幅最大的时间段是在2010-2012年,而这恰好是智能手机大幅普及的时间段,而智能手机以及其衍生的移动互联网生态最能提高信息的传播速度。同时在这段时间,3G/4G用户也大幅攀升,在基础架构和流量上也为信息的快速传播做好了充分的准备。
下图是热点事件蹿红时间的平均值及中位值变化图(2009-2015年)。均值从接近4天已经减少到不到2天,下降幅度最大的时间段仍然是2010-2012年,这个数据更容易让人相信:科技及设备的进步,让大家获取热点的速度加快,而导致热点蹿红的速度也在加快。
下图是热点事件衰减x%的衰减时间的平均值及中位值变化图(2009-2015年)。总体趋势仍然是下降。站在今天,热点事件从火焰到海水(峰值的10%),很可能只需要4天左右。
注1:衰减时间,从峰值到衰减到峰值x%并稳定在x%以下整个过程所需的时间
下图是热点事件的峰值次日留存图(2009-2015年),其中次日留存=峰值次日百度指数/峰值百度指数x100%。这个指标更能反映大众瞬时对于热点事件的衰减度。从曲线的变化趋势来看,它也是在不断下降的。站在今天,对于再大的热点,峰值的第二天,关注度就能衰减到峰值的45%左右。
至于以上各指标的标准方差(SD)及相对标准方差(RSD),计算结果并没有显示太多的规律及趋势,就不赘述了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05