About a month ago, I wrote about Около месяца назад я писал о patterns I found comparing Yale and Harvard in Google searches through Google Trends модели я нашел сравнения Йельский и Гарвардский в Google результаты поиска с помощью Google Trends . Well, just today, Facebook released a simply fascinating tool called “ Ну, просто сегодня, Facebook выпустила просто увлекательный инструмент под названием " Lexicon Лексикон ” which is the same thing, but for wall posts. ", что то же самое, но за стеной должностей. 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. Компьютеры (не люди!) Отслеживать содержание каждого wallpost слов и фраз, и вы можете найти на тенденций и сопоставление с течением времени с помощью этого нового инструмента. Very cool, right? Очень здорово, правда?

Lexicon shows the number of users that posted each term per day on a profile, event or group Wall. Лексикон показано количество пользователей, которые размещены каждого термина в день на один профиль, событие или группу стены. It does not count repeated terms by the same user on the same day. Он не рассчитывать на неоднократные выражении на одного пользователя в тот же день. This is to account for the seasonality of Wall posting in general; for example, there are fewer overall posts in the month of December. Это с учетом сезонности Уолл размещения в целом, например, есть меньше общего должности в декабре месяце.

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. Моя жалоба по поводу моего предыдущего Google Trends соответствующих усилий стало то, что Google Trends не является целевой, чтобы возраст учащихся колледжей для более точного отбора проб, * * действительно свидетельствуют о тенденции, когда дело дошло до добавления об отдельных школах на протяжении приема цикла. Facebook’s demographics pretty much fix this problem, and the following chart is very exciting. Facebook в демографии очень многое решить эту проблему, и ниже таблице очень интересные.

The greatest influence here can be seen from Harvard and Princeton dropping their early programs. Наибольшее влияние здесь можно видеть из Гарвардского и Принстонского сбросив их в начале программы. 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. Йельский имеет огромное внимание добавления импульс в декабре, но к весне признания время он находится в паритете с Принстоне (Gasp!) И Гарвардского имеет значительные преимущества в внимания. 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. Как и в случае с Google Trends данных, то же невероятно жуткий тенденция происходит тогда, когда все говорят о школьных А именно пропорционально переговоры с теми, говорим о школьных Б с той же upticks и downticks, с высокой степенью точности.

In general, the same observations as before apply… just nice to see them borne out in slightly cleaner data somewhere else. В общем, те же замечания, как и прежде, применяется… просто приятно видеть их подтверждается в несколько чистых данные где-нибудь еще. Read about the patterns I found in the Google Trends data by clicking Подробнее о модели я нашел в Google Trends данные, нажав here здесь , or see below. , или см. ниже.

Compare with Сравнить с Google Trends data Google Trends данных (Red is Harvard, blue is Yale). (Красная Гарвардском, Йельском является синий).