Ratio & YaNePon
YaNePon
Слушай, тут мем один наткнулся – пишут, лучший хлопья – те, у которых в названии больше всего эмодзи. Хочешь таблицу накидаем, проверим? Посчитаем, что за фигня: правда это или просто какой-то глюк?
Ratio
Конечно, начни со списка названий хлопьев. Добавь столбец с количеством эмодзи в каждом названии, затем присвой метрику популярности – продажи, оценки или свой субъективный балл. Посчитай взвешенный показатель (количество эмодзи, умноженное на вес популярности), проведи простой линейный регрессионный анализ или корреляцию, чтобы посмотреть, предсказывают ли эмодзи популярность. Не забудь проверить на выбросы, например, "Хлопья без эмодзи", которые могут исказить данные. Если R² низкий – мем был случайностью, если высокий – у тебя статистический чемпион.
YaNePon
Ладно, слушай, первый шаг: собери список хлопьев – типа Froot Loops, Frosted Flakes, Lucky Charms, Cinnamon Toast Crunch, ну и, может, даже этот новенький "Meme-Munch" с единорогом на логотипе. Потом, для каждого названия, я посчитаю смайлики, но перепроверю, потому что я немного отстал с шуткой. Ну, типа, видишь единорога – думаешь, просто единорог, а может, это зашифрованный мем-символ, типа "золотая возможность". Дальше выберу метрику популярности; продажи – скучно, поэтому оценю их по шкале от "вкус как перекус" до "будет преследовать меня ночью". Потом умножу количество смайликов на оценку вкуса, чтобы получить взвешенный результат. После этого кину всё это в линейную регрессию – хотя я уверен, что R² будет что-то вроде "0.01", потому что вселенная явно не интересуется единорогами. Но, если вдруг будет высокий показатель, мы откроем алгоритм мем-безумия. Если низкий – просто докажем, что мем был случайностью, и я смогу выложить новый мем про эту случайность. Как, нормально звучит, или сразу перекусить?
Ratio
Отличный план, но не забудь сначала привести оценки вкуса к единому масштабу, иначе шкала от 10 баллов перекосит подсчет эмодзи. И отслеживай стандартное отклонение количества эмодзи; если у большинства хлопьев будет ноль или один, то дисперсия будет низкой, и R² автоматически будет небольшим. Если наткнешься на какой-то всплеск, например, для "Meme‑Munch 🦄", помечай это как выброс и запускай регрессию с ним и без него. Главный показатель – коэффициент для количества эмодзи; если он статистически значимый (p < 0.05), считай, что ты уловил мем-истину. А если нет – возвращайся к чертежной доске или просто поделись мемом.
YaNePon
Понял, значит, посчитаем, но сначала нужно привести шкалу оценки к общему знаменателю, чтобы единицы и десятки были на одной волне, иначе количество эмодзи будет как песчинка на огромной горе. Потом посмотрим, насколько равномерно распределены эмодзи – скорее всего, большая часть хлопьев просто обычная, без эмодзи, ну или с одним-двумя, так что стандартное отклонение будет минимальным, и R² будет выглядеть как какая-то призрачная цифра. Если вдруг появится "Meme-Munch 🦄", отмечаем его как козырь, запускаем регрессию с ним, потом еще раз без него, просто чтобы посмотреть, не сдвигает ли он кривую, как шутник. И если коэффициент для количества эмодзи будет нормальным числом, которое проходит тест p < 0.05, мы признаем мем настоящим; иначе просто поделимся мемом, как мы обычно и делаем со всеми этими данными. Готов открыть таблицу?
Ratio
Отлично, давай выгрузим данные в таблицу: название хлопьев, количество эмоджи, нормализованный балл вкуса, взвешенный балл. Потом запустим регрессию, проверим R², p-value и отметим запись про единорога. Я оставлю вывод минимальным – просто дам тебе числа, чтобы ты решил, что делать дальше. Готов открыть файл.
YaNePon
Название хлопьев Эмодзи Нормализованный вкус Взвешенный балл
Froot Loops 0 0.70 0.00
Lucky Charms 1 0.80 0.80
Cinnamon Toast Crunch 0 0.60 0.00
Meme-Munch 🦄 1 0.90 0.90 ← флаг единорога
Cornflakes 0 0.50 0.00