Upvoteanalyse deutscher Kuratoren: Mittwoch und Samstag sind die besten Tage zum Posten

in deutsch •  7 years ago  (edited)

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Moin Leute,
ich habe mir heute mal den Spaß gemacht, das Upvoteverhalten von 100 deutschen Kuratoren zu analysieren. Dabei sind einige witzige Erkenntnisse zustande gekommen, die ich mit euch teilen möchte.

Das Vorgehen

  1. Ich habe aus der Liste TOP 200 effective Steemit curators von @boddhisattva 100 Nutzer entnommen. Dabei habe ich darauf geachtet, dass Bots nicht mit in die Wertung einfließen.
  2. Von all diesen Nutzern habe die gesamten Upvotes (seit Erstellung der Accounts) analysiert, um eine möglichst hohe Anzahl an Upvotes einzubinden.
  3. Entnommen habe ich diesen Upvotes den Wochentag und die Höhe in Prozent.
  4. Daraus habe ich eine Liste mit der absoluten Anzahl von Upvotes pro Wochentag und der durchschnittlichen Höhe der Upvotes pro Wochentag generiert.

Zahlen bitte

Analysierte Accounts: 100
Analysierte Anzahl an Upvotes: 1.058.563
davon:

WochentagAnzahl Upvotes
Montag155371
Dienstag153469
Mittwoch154008
Donnerstag152846
Freitag147076
Samstag141414
Sonntag154379

chart01.png


Dem gegenüber steht natürlich die Höhe der Upvotes in Prozent.
Das sieht denn so aus:

WochentagHöhe Upvote in % im Durchschnitt
Montag51,14
Dienstag51,10
Mittwoch51,77
Donnerstag50,92
Freitag51,25
Samstag51,86
Sonntag49,32

chart02.png


Schlussfolgerungen

Aus den Daten lassen sich folgende Rückschlüsse ziehen:

  • Am Montag werden die meisten Upvotes vergeben

  • Am Samstag die wenigsten

  • Am Mittwoch und Samstag ist die Höhe der Upvotes am höchsten

  • Am Sonntag deutlich am geringsten

Da ich davon ausgehe, dass die meisten Upvotes innerhalb der ersten Stunden eintrudeln, sind somit Mittwoch und Samstag die gewinnversprechensten Tage zum Posten.


Verbesserungen für die Zukunft

Ich möchte die Analyse gerne erneut durchführen und an einigen Stellen optimieren.
Dabei möchte ich:

  1. Die Auswahl der Accounts erhöhen und verbessern. (Hierzu werde ich eine Liste mit den Nutzerdaten auf GitHub veröffentlichen)
  2. Die Verteilung der Votes auf Beiträge mit dem Tag "deutsch" filtern. (Erfordert selbst für Computer sehr viel Zeit)
  3. Nur bestimmte Zeiträume wie z.B. die letzten 4 Wochen analysieren.
  4. Downvote Filter und seperate Auswertung dieser
  5. Auch Uhrzeiten auswerten
  6. Anzahl der geposteten Beiträge in #deutsch mit einbeziehen.
  7. Das Voteverhalten von Top Kuratoren wie: @shaka, @redpalestino, @twinner und @theaustrianguy in einer eigenen Kategorie darstellen.

Für weitere Verbesserungsvorschläge eurerseits würde ich mich sehr freuen.


cover.png


Vielen Dank fürs Lesen
und bei Fragen
gerne fragen

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Sehr coole Analyse. Ich fände noch spannend, wie hoch die kombinierte voting Höhe ist. Also ob die zusammenaddierten Prozent die geringe Anzahl an Votes ausgleichen.
Die geringen Prozent am Sonntag könnten vielleicht mit der Kneipe von @double-u zusammenhängen, weil dort recht viel mit eher wenig Prozent gevotet wird.

Ja ich werde mir die Tage auf jeden Fall noch Gedanken machen, wie man das elegant ausrechnen kann. Witzig ist, dass ich daran auch schon gedacht habe. Die Kneipe von @double-u sieht man bei ihm richtig schön.

WochentagAbs. Vote% Höhe in Prozent
So467923,66
Sa87659,25
Fr104356,67
Do107255
Mi131343,32
Di243138,39
Mo333328,11

vote03.png

Legende: blau -> Abs. Vote, orange -> % Höhe in Prozent * 100

Liebe Grüße an Werner und Dich :D

Hier kann sich ein "Henne-Ei-Problem" verstecken.

Gevotet werden kann nur, was auch da ist. Falls an bestimmten Tagen weniger gepostet wird, gibt es (wahrscheinlich) auch weniger Upvotes.

Kannst Du in der Auswertung zwischen "Votes für einen Post" und "Votes für einen Kommentar zum Post" unterscheiden? Ich kenn' mich da zu wenig aus.
Dieser Faktor ist ja nochmal ein wichtiges Kriterium für den Autor eines Artikels.

Na das ist doch mal eine gute Idee. Ja das funktioniert. Ich erkläre es mal nur ganz kurz: Man kann abfragen, wer der "Parent Author" ist, sollte dieser Wert "leer" sein, dann ist es in jedem Fall der Originalpost.

Das und auch die Anzahl der Beiträge in #deutsch kommt in die nächste Auswertung.

Mist, hätte ich das vorher gelesen... 😂

Die verteilten r-shares waren auch noch interessant

Ich habe auch schon die ganze Zeit überlegt, wie man diese sinnvoll einordnen kann.
Wenn ich das richtig verstanden habe, denn ist in den Reward Shares die in dem Moment des Votes vorhandene VP schon berücksichtigt.

Ich muss mich mit den ganzen Parametern auf jeden Fall noch auseinandersetzen. :)

Reward shares sind sowas wie vests, die du zu dem Zeitpunkt abgibst.
Das ist die absolute Zahl, aus der sich am Ende dann dein payout errechnet. So grob gesagt:)

Also sagt uns das, an welchem Tag die meisten Rubel rollen. Super!
Anschaulicher wird es, glaube ich, wenn man denn noch versucht die STU dazu auszurechnen. Die "Global Properties" kann man doch bestimmt auch rückwirkend einsehen und auswerten, oder?

  ·  7 years ago (edited)

Beem macht das irgendwie für die Umrechnung steem nach vests.. Aber so genau hab ich da auch ich nicht reingeschaut, um das zu benutzen,bzw. das zu benötigen.. Aber das sollte eigentlich irgendwie gehen.

Zur Not im den payout, der steht ja bei jedem Post und rechne das um.

_

Sehr cool! Nächster Schritt wäre Maschinen learning dann fällt nochmehr auf 😬👍🏻

Wäre für mich mal ein tolles Projekt sich an Elastic zu wagen.
VG

Super interessant!
Danke für die Mühen :)

Ich versteh das was vielleicht falsch.
Aber hat der Donnerstag nicht die besten Prozent?

Auch eine coole Analyse, so kannst du ja auch einmal darstellen wer die Top 20 sind die auch die meisten Upvotes erhalten. So kann man ja immer schön aufdecken wie sich hier gegenseitig gevotet wird :) Aber da bekommste sicherlich dann nur noch ärger und kommst auch auf eine der blacklists hehe Aber vielleicht treffen wir uns dann dort ....

Hehe ich werde einfach meine Ergebnisse veröffentlichen.
Kommt alles Step by Step ^^
Bei dem individuellen Voteverhalten der Top Kuratoren werde ich vorher nachfragen, ob das i.O. ist. Aus den Daten kann man Rückschlüsse über den Tagesablauf einer Person ziehen.

Aber die Verteilung der Votes wird ein wesentlicher Bestandteil der späteren Analyse. :D
Es geht mir dabei gar nicht darum Klickkreisel aufzudecken, sondern einfach allgemein über das Voteverhalten aufzuklären. Die Daten sind ja alle da, mann muss sie nur zusammen setzen :P

Wenn man das Voteverhalten dann wirklich genau in den verschiedenen Tags, auch den internationalen, auch die Zeitzone beachten analysiert kann man auch genau ermitteln und der optimale Zeitpunkt ist ein Beitrag überhaupt einzustellen. Bei den deutschen Tag eher uninteressant bei den englischsprachigen oder gar asiatischen schon sehr interessant. So kann man sich den ein oder anderen SBD Spannungen um Abo zu kaufen die Chance recht großes auch echte Upvotes zu erhalten. Möglichkeiten über Möglichkeiten :-) Grüße Holger

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