Hier ist, was gefällt auf Facebook Sachen wirklich aussieht (es ist schön)

Die Facebook Like und Share sind also in unserem täglichen Internet lebt, dass sie mehr als nur Verben sind, sie sind fast instinktiv verwurzelt. Aber wie sieht eine inhärent digitale, formlose Sache wie ein wie eigentlich aus? Naja, viel davon eigentlich.

Facebook Data Science gesammelten Daten über die Likes und Shares von zwei äußerst beliebte Fotos in den letzten paar Monaten. Die erste war von Petter Kverneng, die eine Million Leuten wie Foto gepostet wurde, im Wesentlichen, ein Pfeil, ein nettes Mädchen, sagte, sie würde mit ihm schlafen, wenn er 1 Million haben mag. Dank einer Lawine von likes und shares, bekam sie in weniger als 24 Stunden. Was Sie oben sehen, ist eine visuelle Darstellung wie die Likes und Shares ausbreiten von Kverneng, am ground Zero und zutiefst unterschiedliche Gruppen von Menschen zu erreichen. Die Hot-Spots sehen Sie auftauchen, sind beliebte Facebook-Konten teilen das Originalfoto.

Ein weiteres Beispiel ist das Foto von Präsident Barack Obama umarmt Frau Michelle, nachdem er eine Wiederwahl im November letzten Jahres gewann. Es hat fast 600.000 Aktien, und machte seinen Weg rund um das Internet auf unterschiedliche Weise (MLM steht für Million wie Meme, OVP ist Obama Victory Foto):

Fast die Hälfte der Menschen, die dieses Foto sah sah es direkt vom Anschluss an des Obama-Kontos, das wirklich Sinn macht, wie die Tatsache, dass es war ein meist liberalen Publikum (gekennzeichnet durch die Facebook-Nutzer identifizieren sehr Liberal, liberale, Neutral, konservative oder sehr konservativen) teilen das Foto – obwohl konservativen hatte eine gesündere Spaltung eigentlich reinkommen und es kommentieren.

Und natürlich, wie es das Internet, gab es eine gesunde Schisma zwischen Männchen und Weibchen zwischen wie die beiden Fotos aufgenommen wurden. Die Benutzer mögen und teilen das Obama Foto etwas verzerrt weiblich, während das "Bitte machen diese Mädchen haben Sex With Me"-Foto verzerrt stark männlich. Obwohl wir wahrscheinlich genau Facebook Data Science, dass man für uns herauszufinden brauchte. [Facebook]