DataVis
Space Team
пытаемся понять, кто те люди, которые любят космос
Космопопуляризаторы не знают свою аудиторию. Надо помогать!
Так как я (Настя) уже года полтора работаю в космической отрасли и много общаюсь с администраторами пабликов, посвящённых космосу, то понимаю их потребности и чего не хватает. А не хватает анализа аудитории. Непонятно, на какую аудиторию работаем, что ей нужно, какие у неё запросы, какие темы наиболее интересны и прочее. Поэтому мы делаем небольшой анализ по пользователям космосообществ в VK.
Наша команда
Наш состав - 4 человека изначально, потом Аня и Лёша ушли в свои проекты
Настя Сваровская
SciComm
тема, сборка данных, дневник, презентация
Аня Бирюкова
SciComm
описание проекта, концепция
Лёша Малютин
BigData
предложение типов визуализации, агрегированные данные по каждой группе
Олег Зайцев
BigData
сборка данных, адаптация данных, программирование, выбор типов визуализации
С чем мы работали?
1
Открытый космос
2
Космос
3
Роскосмос
4
ВКосмосе
5
Космонавт
Данная визуализация покажет интерес пользователей к космической тематике и портрет аудитории. Такую визуализацию, объединяющую самые крупные сообщества в VK, никто не делал. Потенциально она будет интересна всем участникам, но практическая цель — предоставить эти данные спонсорам, которые готовы развивать космо-паблики и прочие тематические медиа, а также администраторам сообществ, которые на данный момент не очень понимают свою аудиторию. Это поможет им правильно таргетироваться и адаптировать контент под свою ЦА, а также зарабатывать деньги, не раздражая пользователей дурацкой рекламой.
Откуда брали данные и как?
агрегированные данные за каждый день в течение 2х лет
пол, возраст, страна, город, образование, место работы, устройства входа, количество просмотров и активность (лайки, шеры, репосты), переходы. Это было получено из раздела «статистика» в каждом паблике.
парсинг данных с помощью VK API
информация по всем пользователям, входящим в сообщества и её последующая агрегация
анонимный токен
Реализация
Для реализации мы использовали библиотеку D3 четвёртой версии.
Так как объем данных получился 71 мб, чтобы это адекватно загрузилось, нужно было бы высылать данные в заархивированном варианте с сервера, и Олег использовал собственный web-сервер, где в конфигурационном файле включил использование сжатия gzip. Это позволило сделать так, что в браузер передается 7 мб данных вместо 70, что позволило значительно снизить скорость загрузки страницы. Добавлен оверлей при загрузке данных в начале, чтобы было больше понятно, что он не загрузился ещё. Также была добавлена предагрегация данных в начале, так что теперь фильтр переключается быстрее. В первых двух графиках сделаны анимированные переходы.
Так как объем данных получился 71 мб, чтобы это адекватно загрузилось, нужно было бы высылать данные в заархивированном варианте с сервера, и Олег использовал собственный web-сервер, где в конфигурационном файле включил использование сжатия gzip. Это позволило сделать так, что в браузер передается 7 мб данных вместо 70, что позволило значительно снизить скорость загрузки страницы. Добавлен оверлей при загрузке данных в начале, чтобы было больше понятно, что он не загрузился ещё. Также была добавлена предагрегация данных в начале, так что теперь фильтр переключается быстрее. В первых двух графиках сделаны анимированные переходы.
Наброски
Компоненты визуализации
Фильтр пола
Работает для всех диаграмм одновременно. Очень удобная штука, по которой можно понять, какой возраст М и Ж в группах, кого больше - М или Ж, какие предпочтения у М, а какие у Ж.
Столбчатая диаграмма-барчартик
Легенда для сообществ. Красное – Открытый космос, оранжевое – Роскосмос, сиреневое – ВКосмосе, зелёное – Космонавт, синее – «греческий» космос. Эта диаграмма показывает общее количество пользователей выбранных сообществ. Кроме того, она даёт общее представление, о чём пойдет речь (всего есть пять сообществ: два больших, среднее и два маленьких).
Линейная диаграмма
Она показывает количество участников в зависимости от возраста в каждом сообществе, то есть мы можем оценить возрастной состав пабликов. И также можно с помощью фильтра пола посмотреть возраст женщин и мужчин.
Диаграммы радар
Их 6 штук, 5 из них – по персональной информации: политические взгляды, алкоголь, курение, главное в жизни и главное в людях, а 6-я – семейное положение. Для них тоже можно использовать фильтр пола. Эти 6 диаграмм показывают профили пользователей, и с помощью них можно понять, насколько профили пользователей в разных сообществах на одну тематику отличаются или совпадают, какие у них интересы, семейное положение, политические взгляды и жизненная позиция.
 |  |  |
 |  |  |
Примечание важное!
Столбчатая и линейные диаграммы показывают абсолютное значение количества участников в сообществах, в то время как значения на диаграммах-радарах нормированы к количеству участников. Это сделано для того, чтобы удобно было сравнивать профили пользователей сообществ с разным количеством подписчиков.
Обоснование реализации
Мы выбрали такие типы визуализации, потому что на них, как нам кажется, можно более наглядно всё показать:
- столбчатая диаграмма должна быть простой и понятной, потому что она у нас – это легенда всей нашей работы.
- линейная диаграмма хорошо показывает, как соотношение количество участников и возраста, что отчётливо видно по всем группам сразу, так что можно сравнивать.
- диаграммы-радары мы выбрали для всего остального, что хотели показать, потому что на них хорошо видно связи данных, а также потому что у нас было небольшое количество переменных с высоким уровнем вариативности, и при взгляде на диаграммы в итоге прекрасно понятны значения.
Цвета выбраны такие, чтобы при накладывании друг на друга всё было понятно.
Мы убрали религию, потому что, во-первых, мало, кто в VK пишет свои религиозные предпочтения, а многие их скрывают, во-вторых, религия и космос не очень-то коррелируют в принципе. Ну и в-третьих, нам было интересно, кто любит пить и курить, какое политическое предпочтение имеет, ну и что главным выбирают в жизни и в людях подписчики сообществ. Исходя из этих данных можно понять, как таргетироваться на новую аудиторию, какой контент делать, какую рекламу пускать в сообщество, а какую нет. Это основные задачи, которые нужны для продвижения пабликов.
- столбчатая диаграмма должна быть простой и понятной, потому что она у нас – это легенда всей нашей работы.
- линейная диаграмма хорошо показывает, как соотношение количество участников и возраста, что отчётливо видно по всем группам сразу, так что можно сравнивать.
- диаграммы-радары мы выбрали для всего остального, что хотели показать, потому что на них хорошо видно связи данных, а также потому что у нас было небольшое количество переменных с высоким уровнем вариативности, и при взгляде на диаграммы в итоге прекрасно понятны значения.
Цвета выбраны такие, чтобы при накладывании друг на друга всё было понятно.
Мы убрали религию, потому что, во-первых, мало, кто в VK пишет свои религиозные предпочтения, а многие их скрывают, во-вторых, религия и космос не очень-то коррелируют в принципе. Ну и в-третьих, нам было интересно, кто любит пить и курить, какое политическое предпочтение имеет, ну и что главным выбирают в жизни и в людях подписчики сообществ. Исходя из этих данных можно понять, как таргетироваться на новую аудиторию, какой контент делать, какую рекламу пускать в сообщество, а какую нет. Это основные задачи, которые нужны для продвижения пабликов.
Результаты
Начало положено, так что можно доделывать и улучшать
Я поделюсь данными с коллегами-администраторами сообществ и, надеюсь, они им помогут лучше чувствовать свою аудиторию
Мы оба получили новый опыт, пытаясь формулировать более-менее понятно, что мы хотим друг от друга и что мы можем дать
Мы распределили задачи, исходя из общей цели
Команда немного распалась
Не успели выполнить программу максимум, где было больше визуализации и фильтров
Страница долго грузится, потому что данные не оптимально сгруппированы для этих визуализаций
Мы не сделали программу максимум, но мы выполнили на отлично программу минимум, делая практически всё впервые, научились взаимодействовать друг с другом (физикилирикиивсётакое)
Выводы
Получается, что у всех подписчиков в среднем не очень хорошее отношение к курению и алкоголю. В «Роскосмосе» сидят карьеристы и любители финансов. В «Космонавте» и «греческом» космосе сидят семейные люди. А подписчики «ОК» не только люди семейные, но ещё и выпивают.
Но в целом у диаграмм-радаров низкие значения, потому что мало у кого заполнены эти поля в VK, а у большинства они просто скрыты. Наверное, данных было бы больше, если бы не анонимный токен.
Но в целом у диаграмм-радаров низкие значения, потому что мало у кого заполнены эти поля в VK, а у большинства они просто скрыты. Наверное, данных было бы больше, если бы не анонимный токен.
Читайте про космос и не забывайте рассказывать "о себе" в VK;)
