Spletna platforma Reddit je sestavljena iz več podbralnikov, ki se delijo na teme (npr. politika, slike narave, "memes"...). V vsak podbralnik lahko uporabniki deiljo objavo, na katero lahko komentirajo, ji dodelijo "upvote" ali "downvote". Slednji predstavljajo sistem točkovanja uspešnosti objave. Glede na uspešnost objave, se te ločijo na naslednje kategorije; "new", "rising", "hot", "top". Vsaka objava se najprej pojavi v rubriki "new". Uspešnejše objave se premaknejo v rubriko "rising". Iz tod se jih nato le peščica prebije do "hot". Vsak podbralnik ima nato še možnost sortiranja objav pod "top", kjer so le najuspešnejše objave vseh časov. Objave so lahko tudi nagrajene z "awards", za katere uporabniki plačajo. Uporabniki lahko nagradijo tudi komentarje drugih, ki so tudi točkovani z "upvotes"/"downvotes". Uporabniki glede na neke algoritme uspešnosti objave ali komentarjev nabirajo "karmo"(predstavljeno s številom/točkami) npr. 10 karme = malo, 200000 karme = dosti.

Delo je potekalo v angleškem jeziku. Razdelila sva si ga na dva dela:

• Daily data (dnevni podatki), Liam Mislej.
• User data (podatki zbrani iz raznih profilov), Gašper kovačič.

Vseh objav na Redditu ne bi bilo mogoče prebrati, saj se jih dnevno objavi na tisoče. Sestavila sva program, ki dnevno prebira razne objave iz različnih podbralnikov. Pred tem sva sestavila seznam podbralnikov, katere bova brala. Ločila sva jih na 4 skupine:

• normal, najbolših 178 podbralnikov po število sledilcev.
• nsfw, najbolših 21 "nsfw"(not safe for work) podbralnikov, večinoma gre tle za podbrlnike, ki prikazujejo goloto.
• europe, naključno izbranih 15 podbralnikov evropskih držav.
• usa, najbolših 24 podbralnikov po številu sledilcev Severno Ameriških držav(kljub temu, da piše "usa").

Skupno je tako bilo dnevno pregledanih 238 podbralnikov, število objav je variralo glede na posamezen podbralnik, vse med 0 in 100. Po enajstih dnevih je bilo prebranih skupno 126,093 objav, kar je približno 11,463 na dan.

Tako sva program imenovan reading_daily_data.py pognala 11 dni zapored ob približno enaki uri. Program je za vsak podbralnik iz omenjenih skupin prebral podatke od 0 do 100 najbolših objav iz preteklih 24 ur. Kot zanimivost je to v povprečju trajalo približno 2 uri. Ker razni podbralniki prejmejo dnevno več kot 1000 objav, ni bilo mogoče prebrati vseh. Podatki zato ne predstavljajo celotne populacije.

Pri dnevnem prebiranju podatkov smo za posamezno objavo prebrali in shranili naslednje podatke:

• število 'upvotes'
• število komentarjev
• čas objave
• dolžina naslova objave(V besedah in znakih).
• ime avtorja(username), kasneje uporabljeni pri User data.
• upvote downvote ratio (Procent števila 'upvotes' v primerjavi z vsemi ocenami, torej z 'downvotes').
• število prejetih nagrad(awards).
• število 'upvotes' 10 naj boljših komentarjev.

Poizvedovala sva tudi o uporabnikih; iz uporabniškega objekta sva izčrpala sledeče podatke:

• število karme komentarjev
• število karme objav
• število komentarjev
• število objav
• ali je uporabnik moderator oz. če ima premium status
• frekvenca komentiranja/objavljanja po urah in mesecih
• komentarji z več kot 1000 karme
• najbolj pogosto obiskovani 'subredditi', na podlagi komentarjev/objav

Sekundarni program za zbiranje podatkov je vzel seznam uporabnikov, sestavljen iz dnevnega branja podatkov. Ostali pomožni programi so nato te podatke predrugačili za uporabo pri izrisovanju histogramov. Pri črpanju podatkov uporabnikov, sva se omejila zaradi časovne kompleksnosti na 100 uporabnikov pri opazovanju drugih 'subredditov', ki jih uporabniki obiskujejo, poleg tistega iz katerega so bili vzeti. Za histogram, koliko uporabnikov je moderatorjev ali ima premium status, sva pogledala 1000 instanc. Podatki, ki so bili diskontinuirani zaradi presojene neuporabnosti so: število karme objav/komentarjev, število komentarjev/objav ter komentarji z več kot 1000 karme.

V repozitoriju se nahajata dve mapi: main in secondary. V mapi main so shranjeni vsi programi in razne datoteke, ki so potrebni za pogon programa main.py. S tem si je mogoče ogledati vse prikazane grafe, histograme,...V programu je sestavljen enostaven uporabniški vmesnik, preko katerega je mogoče izrisati vse prikazane podatke. Ti podatki se nanašajo na prej omenjene skupine podbralnikov(normal, nsfw...), posamezne podbralnike ali pa za vse skupaj. V mapi secondary se nahajajo vsi programi, ki so bili uporabljeni za zbiranje in urejanje podatkov.

• praw (API za zbiranje podatkov iz Reddita)
• prawcore

• json
• numpy
• matplotlib

Ali ura ob kateri objavimo na določen podbralnik vpliva na izid objave? Izid objave si interpretirajmo z njeno uspešnostjo, ki se meri s številom 'upvotes'. Tako je naprimer objava, ki je v celoti prejela 20 'upvotes' manj uspešna, kot druga, ki jih je prejela 1000+. Na Redditu lahko opazimo, da je število uspešnih objav majhno v primerjavi z neuspešnimi. Za tem verjetno leži algoritem sortiranja. Ta gre po kategorijah objav (new, rising, hot). Večina objav se po teh kategorijah ne pomika, le peščica najboljših od teh se pramaknejo v naslednjo kategorijo. V vsaki kategoriji se tako objava prikaže vedno večjemu številu ostalih uporabnikov, ter ima tako možnost prejeti večje število 'upvotes'.

Zbrali smo podatke o času vseh objav, prav tako smo si shranili tudi uspešnosti('upvotes'). Podatki so prikazani na spodnjih grafih. Zgornji prikazuje povprečno število “upvotes”, ki je bila objavljena v določeni uri. V spodnjem pa število objav v posamezni uri.

Opazimo, da grafa nista linearna, prav tako bomo kasneje pokazali, da sta si verjetno odvisna. Na spodnjem grafu lahko predpostavimo, da število objav narašča s številom uporabnikov, ki se v določeni uri nahajajo na spletni strani. To bi verjetno držalo, saj v primeru, da je več uporabnikov na strani jih tako tudi več poda objavo. Opazimo dva vrhova in dve dolini. Tako je v določenih urah več uporabnikov, kot v ostalih. Npr. okoli 15h in med 20h - 3h je veliko več uporabnikov, kot v ostalih urah. Iz zbranih podatkov težko predpostavimo zakaj bi bilo tako. Zato bomo v prihodnje primerjali med različnimi skupinami podbralnikov.

Če primerjamo obe 'krivulji' v določeni uri, prikazano odspodaj:

Primerjava krivulji nam pove naslednje. Med 10.in 11. uro (zelena navpična črta) so objave povprečno prejele več 'upvotes'. Opazimo, da je to ravno pred porastom števila uporabnikov. Lahko rečemo, da ob tisti uri število uporabnikov narašča. Objave, ki so bile takrat objavljene vidi več oseb, ki jim lahko dodelijo 'upvote'. To seveda velja v povprečju, objava mora biti ne glede na to, še vedno kvalitetna. Če pogledamo rdečo navpično črto opazimo, da objave objavljene v tisti uri povprečno prejmejo manj 'upvotes', saj se število uporabnikov in s tem posledično vidljivost objave drastično zmanjša. Tako lahko zaključimo, da čas objave vpliva na njeno uspešnost.

Ker je Reddit svetovno znana spletna stran, nam prejšnji graf v relaciji s časom pri odgovoru na zgornje vprašanje ne pomaga. Ker smo uporabnike delili v skupine lahko primerjamo podbralnike dveh različnih skupin

Tako bomo primerjali med podbralniki Evropskih držav in Severno Ameriških.

Pri primerjavi evropskih podbralnikov in ameriških, opazimo podobnost spodnje ležečih krivulj. Obe imata vrhova, in sicer enega malo večjega od drugega. Razlikuje ju zamak v času. Na sliki sicer ne piše vendar je čas podan po UTC. Vidimo, da je vrh pri Evropskih podbralnikih okoli 12.ure, pri Ameriških pa okrog 20. ure. Vrhovi se ujemajo, saj je v Ameriki povprečno čas +8 UTC, v Evropi pa okrog 0 UTC. Večja vrhova pri obeh grafih nastaneta okrog kosila.

Dovolimo si sklepati naslednje razloge rasti: To bi sicer malo težje dokazali, vendar lahko sklepamo:

• Število uporabnikov začne naraščati zjutraj, ko se večina uporabnikov zbudi.
• Okoli poldnva se število zmanjša, verjetno zaradi kosila.
• Ponovno začne naraščati proti večeru, ko se večina ljudi poda v pojsteljo pred tem pa še malo pobrska po telefonu.

Ogledali si bomo nekaj grafov razpršenosti objav.

In sicer: števila komentarjev v odvisnosti od števila 'upvotes', z barvo je prikazan 'upvote/downvote ratio'(Procent števila 'upvotes' v primerjavi z vsemi ocenami, torej 'upvotes' + 'downvotes' in je med 0 in 1). Objave z velikimi števili komentarjev in 'upvotes' so uspešne in imajo po navadi večje razmerje upvote/downvote. Ker imajo različne skupine/podbralniki različno število sledilcev, se ne bomo osredotočali na velikosti prej omenjenih števil.

V naslednjih grafih je posamezna pika ena objava, na y-osi je predstavljeno njeno število komentarjev, na x-osi število upvotes z barvo pa njeno razmerje 'upvote/downvote (večje je boljše). Osi so podane logaritemsko(logaritmic scale), ker so podatki precej razpršeni.

Veliko raznolikosti je v delovanju določenih podbralnikov, vendar lahko še vedno nekaj izluščimo.

Oblika nakazuje, da število komentarjev narašča z številom 'upvotes'. To lahko zasledimo že z gledanjem objav na Redditu, ko objavo vidi več uporabnikov, prejme več 'upvote'ov in hkrati več komentarjev.

Zasledimo tudi obarvanost, na levi strani, kjer so objave z manjšim številom komentajev/'upvote'ov so bolj obarvane zeleno. Kar pomeni ,da imajo slabši 'upvote/downvote’ ratio. To pripisujemo k algoritmom sortiranja objav na Redditu. Objave z slabšim razmejrem so ponavadi slabše in jih tako ne vidi veliko oseb, ker se ne premikajo po skupinah sortiranja(new, rising, hot...).

V to skupino podbralnikov spadajo vsi tisti, ki niso primerni "za v javnost". Večinoma se tukaj objavlja pornografija pri nekaterih pa dekleta ali moški objavljajo svoje gole slike.

Če si ogledamo, kako bi zgledal graf razprešenosti:

Zanimivo je bolj obarvan rumeno, kar pomeni, da so objave bolše ocenjene. Hkrati je tudi manj komentarjev v primerjavi z katerimi drugimi skupinami, to se sicer ne vidi takoj, vendar če se ozremo na števila pri oseh to opazimo. Zakaj je tako nebi mogel povedati z gotovostjo, vendar sklepam, da osebe bolje sprejmejo goloto.

Pojavita se dve 'veji'. Desna je predvsem normalna kot smo opazili do zdej. Leva pa nakazuje večje število komentarjev. Hkrati je vse skupaj obarvano bolj zeleno, kar pomeni, da so objave slabše ocenjene. To bi blo predvsem zato, ker se v takih podbralnikih večinoma objavlja razna uprašanja, politična mnenja ali novice. Pri tem je razlika v osebnih mnenjih velika, posledično več komentarjev in slabše ocene.

Ta podbralnik je namenjem vprašanjem uporabnikov namenjenim ostalim uporabnicom. Tako je bolj zasnovan na komentarjih objav, kot pa na sami vsebini objav. Same objave zajemajo le eno vprašanje.

Na levi strani vidimo velik 'skok' navzgor, to si lahko razložimo z tem, da je podbralnik bolj osredotočen na komentarje. Če si sam podbralnik ogledamo opazimo, da objave prvotno dobijo veliko koentarjev ter nato šele 'upvotes'. To bi razložilo tisti 'skok'.

Podbralnik je namenjen političnim novicam in mnenjem.

Dokaj linearna oblika, komentarji naraščajo z številom 'upvotes', vendar jih je nekoliko več, kot pri normalnih podbralnikih. Vidimo tudi nekaj pik(ojav), ki odstopajo, tam se je verjetno v komentarjih razvilo, kar nekaj pogovorov glede na naravo podbralnika.

Pri vseh zgoraj prikazanih grafih lahko zasledimo, da so bolj obarvani zeleno(sllabše ocenjeni) na levi strani, ter, da so ponavadi objave z več komentarji slabše ocenjene. To si lahko razlagamo s tem, da kontroverzne objave sprožijo več različnih menenj in so tako uporabniki bolj nagnjeni h komentiranju.

Sledi prikaz dveh vrst stolpičnih diagramov, podbralnikov razverščenih po različnih parametrih.

V Redditu poznamo nagrade, razlikujejo se po vrednosti ter prikazu. Če je uporabniku objava zelo všeč ji lahko podari eno izmed mnogih nagrad. Nagrade se sicer plača z Reddit valuto imenovano coins katero kupimo z pravim denarjem.

Tukaj smo uporabili le tiste normalne kot so:

• silver 100 coins 0,40€
• gold 500 coins 2,30€
• platinum 1800 coins 7,00€

Na prvem mestu podbralnik Gonewild, ta spada pod kategorijo nsfw in temelji na 'nudes'(nagih slikah) večinoma deklet. Poleg tega, da ima ta podbralnik mnogo manj sledilcev od ostalih na seznamu je po številu nagrad na prvem mestu, zanimivo!

Histogram je osnovan na glavnici ~11000 uporabnikov.

Delež uporabnikov, ki so moderatorji je 6.5%; delež uporabnikov z premium statusom: 16.7%; delež uporabnikov z obema: 5.8%, ter preostali ~71%.

Histogram nam ne pove veliko. Sklep, ki je možen na podlagi prikazanega je, da so tisti uporabniki, ki imajo premium status bolj aktivni uporabniki Reddita kot ostali, ter da če je uporabnik moderator, ni nujno da je sam dosti aktiven v samem objavljanju ali komentiranju. Delež uporabnikov, brez česarkoli, so tisti uporabniki, ki bore malo komentirajo in objavljajo; recimo, da so bolj vključeni v dodajanje prepoznavnosti objavam ali komentarjev, preko dodeljevanja 'upvotes' ali darovanja premium statuta.

Ta histogram, črpa iz pogostosti objavljanja in komentiranja, kjer je bil pregledan profil uporabnika in njegove aktivnosti. Torej: prešteti so bili komentarji in objave, poleg pripeta imena 'subredditov' in nato ločeni na 14 'subredditov', kjer so uporabniki najbolj aktivni.

Zgornja slika je primer enega izmed ogledanih uporabnikov 'subreddita'.

Na podlagi histograma, lahko zasnujemo v grobem, kaj uporabnik sploh počne na Redditu, oziroma kakšno vsebino si ogleduje. Če stopim korak dalje, malce preveč, bi lahko na podlagi nekaterih histogramov ugibali o starostni skupini uporabnikov. Tak primer histograma je npr. 'dankmemes', ki ni zgornji. Skratka, dobimo sliko interesov uporabnikov; namen uporabe spletne strani Reddita: zabava, informiranje, učenje, itd.

Zadnji histogram je osnovan na podatkih, kjer so bili obiskovani 'subredditi' uporabnikov neposredno primerjani med njimi. Vključenih jih je 10, kjer so se pojavili 'subredditi', ki jih uporabniki obojih primerjanih 'subredditov' največ obiskujejo. Število povezav nam pove, koliko uporabnikov primerjanih 'subredditov', obiskuje njim skupen 'subreddit'.

Zgornja slika je primer enega izmed 6 primerjav.