About a month ago, I wrote about 약 한 달 전, 나는에 대해 쓴 patterns I found comparing Yale and Harvard in Google searches through Google Trends 예일과 하버드 대학에서 비교하는 패턴을 찾았어요 google 동향을 통해 구글에서 검색 . 합니다. Well, just today, Facebook released a simply fascinating tool called “ 음, 그냥 오늘, 페이스 간단하게 매혹적인 도구를 출시했습니다 "라고 Lexicon 사전 ” which is the same thing, but for wall posts. "어떤은 동일 일이지만 벽에 대한 게시물을합니다. Computers (not humans!) track the content of every wallpost for words and phrases, and you can search for trends and comparisons over time using this new tool. 컴퓨터 (인간이 아닌!) 트랙의 콘텐츠의 모든 단어와 구문에 대한 wallpost, 그리고 시간이 지남에 비교를 검색하실 수있습니다에 대한 동향을 파악하고이 새로운 도구를 사용합니다. Very cool, right? 매우 쿨, 맞죠?

Lexicon shows the number of users that posted each term per day on a profile, event or group Wall. 어휘의 수를 보여줍니다 사용자가 게시한 1 일 각 용어의 프로필, 이벤트 또는 그룹 벽. It does not count repeated terms by the same user on the same day. 카운트를 반복하지 않습니다은 이날 동일한 사용자에 의해 이용합니다. This is to account for the seasonality of Wall posting in general; for example, there are fewer overall posts in the month of December. 이것은 계정에 게시 벽면의 계절 특성 일반적으로; 예를 들어, 전반적인 게시물을 적게들이 12 월 달에합니다.

My complaint about my previous Google Trends related efforts had been the fact that Google Trends was not targeted enough to college age students to give more precise sampling to *really* show the trends when it came to buzz about individual schools over the course of the admissions cycle. 나의 민원 동향을 관련 노력에 대한 내의 이전 google적인 동향이 아니었 있었다 타겟이 충분는 사실을 학생들에게보다 정확한 샘플링을 대학 시절에 * 정말 * 표시합니다 '버즈'에 대한 동향을했을 개별 학교에 입학 과정을 통해 순환합니다. Facebook’s demographics pretty much fix this problem, and the following chart is very exciting. 인구 통계 꽤 많이 페이스가이 문제를 해결하려면 다음과 같은 내용의 차트는 아주 흥미 진진한합니다.

The greatest influence here can be seen from Harvard and Princeton dropping their early programs. 여기에 가장 큰 영향을 하버드와 프린스턴에서 볼 수있습니다 그들의 초기 프로그램이 떨어집니다. Yale has a huge attention buzz boost in December, but by spring admissions time it is at parity with Princeton (Gasp!) and Harvard has a significant edge in attention. 예일대는 큰 규모의 관심을 높이기 버즈 년 12 월,하지만 그것은 패리티가 함께하는 시간을 봄 입학 프린스턴 (헐떡거림!)와 하버드 대학은 에지에 상당한 관심을합니다. As with Google Trends data, the same incredibly eerie trend occurs where everyone talking about school A talks exactly proportionately with those talking about school B with the same upticks and downticks, with high levels of accuracy. google 트렌드와 같이 데이터를, 같은 믿을 수 으스스한의 학교에서 유행이 발생 회담에 대한 이야기는 어디 모든 사람들과 얘기를 정확하게 비례 학교에 b와 동일한 upticks 및 downticks하며 높은 수준의 정확도를합니다.

In general, the same observations as before apply… just nice to see them borne out in slightly cleaner data somewhere else. 일반적으로 다음과 같은 관측을 적용하기 전에… 그냥 만나서으로 그들을 부담 클리너 데이터를 다른곳에 살짝 아웃합니다. Read about the patterns I found in the Google Trends data by clicking 의 패턴에 대해 읽어 google 동향 데이터를 찾았을 클릭하여 here 여기에 , or see below. , 또는 내용은 아래를 참고합니다.

Compare with 비교 Google Trends data google 동향 데이터를 (Red is Harvard, blue is Yale). (빨간색은 하버드, 파란색은 예일).