Twitter 的 280 字帶來的差異

在「140 Vs. 280: Users Engage With Longer Tweets Data Shows」這邊分析了在 Twitter 上 0~140 與 141~280 字的 tweet 所帶來的互動差異:

可以看到較長的 tweet 會有比較多的 retweet 與 like,不過更細一步的分析就沒有了... 文章內也有提到資料的分析是怎麼來的:

The data parameters: 30,000 publisher tweets that included links between November 29 – December 6.
The results: The click-through rate was roughly equal for both tweet length types but overall engagement nearly doubled for longer tweets. On tweets containing 141-280 characters, the average retweet was a staggering 26.52% – compared the 13.71% for tweets with 0-140 characters. For likes, tweets containing 141-280 characters had an average of a whopping 50.28%, compared to 0-140’s 26.96%.

StackOverflow 上離開 Vim 方法的文章...

被拿出來當 PR 宣傳了:「Stack Overflow: Helping One Million Developers Exit Vim」。

由於 Vim 是 Unix-like 系統一定會內建的 editor,所以常常被拿來放在 tutorial 裡面 (考慮到普及性,但完全不熟的初學者就...),或是不小心在輸入 vipw 或是 visudo 之類的指令就中獎了:

可以看到 pageview 破一百萬次了 XDDD 而且流量也都很穩定:

依照地區來拆開的話:(不過沒有照人口數正規化...)

然後做交叉分析,看這些卡在 Vim 的人平常是看什麼其他的文章:

回到資料分析的角度來看,這些東西可以透過有 cookie 的 access log 做到。有 access log 後可以用 Google CloudBigQuery,也可以用 AWS 家的 Amazon Athena 做。

Twitter 把收藏變成心狀後的使用成長

在「Twitter Sees 6% Increase In “Like” Activity After First Week Of Hearts」這邊看到 Twitter 把 Favorite 變成 Like 後的成長:

The reason? According to Weil, “It’s easier to understand.” Makes sense. How many favorites could you really have at the end of the day? The increase is 6% for existing users and 9% for new users.

不過,更多的 Like 會有更多的互動嗎?

PostgreSQL 9.5 將會有 Parallel Sequential Scan

在「Parallel Sequential Scan is Committed!」這邊看到 PostgreSQL 9.5 (還沒出) 將會有 Parallel Sequential Scan 的功能。

文章的作者直接拿了一個大家超常用的惡搞來示範,也就是經典的 LIKE '%word%'

rhaas=# \timing
Timing is on.
rhaas=# select * from pgbench_accounts where filler like '%a%';
 aid | bid | abalance | filler
-----+-----+----------+--------
(0 rows)

Time: 743.061 ms
rhaas=# set max_parallel_degree = 4;
SET
Time: 0.270 ms
rhaas=# select * from pgbench_accounts where filler like '%a%';
 aid | bid | abalance | filler
-----+-----+----------+--------
(0 rows)

Time: 213.412 ms

這功能真不錯 XD

Google Chrome 上預防 Clickjacking 的套件...

Gene 寫的「如何在你不知情被自動加入粉絲團的秘技, 以 "粉你的" 作示範」這篇裡面用到的技巧叫做 Clickjacking (點擊劫持)。

Facebook 有給出「What is clickjacking?」的說明,不過相當白話 (而且沒有幫助 Orz)。

技術上的解釋是,其中一種實作是在要點擊的對象上加上一層「透明的」DOM 物件,當 click 時就會點到該物件。目前最常見的是 Facebook 的 Like 按鈕。(i.e. Gene 寫的那篇)

Google Chrome 上可以用「Clickjacking Reveal」這個套件:

This extension tries to warn you if it found clickjacking technique on the page you are viewing.

Tired because of webpage tricks you into clicking social network buttons? This extension will try to detect those hidden bad buys and force them to show themselves.

效果是這樣:(範例出自「胖妞變身大美女 甩肉40斤練出腹肌」這篇)

Facebook Like 的 JSON/JSONP 數據...

Hacker News 上看到這個 url:「http://graph.facebook.com/http://news.ycombinator.com」,看起來就是 Facebook Like 的 JSON output:

{
   "id": "http://news.ycombinator.com",
   "shares": 930
}

測了一下,發現可以吃 JSONP:「http://graph.facebook.com/http://news.ycombinator.com?callback=test」:

test({
   "id": "http://news.ycombinator.com",
   "shares": 930
});

暫時還想不到能拿來做什麼... 不過看起來蠻方便的 :o