لقد كنت أتابع هنا، وأنا مهتم بالاستمرار في فهم تأثير هذا التغيير على المجتمعات المختلفة بشكل أفضل.
بالطريقة التي أفكر بها، بالنسبة لمجتمع معين، يمكن تقسيم ذلك على النحو التالي:
Tالعدد الإجمالي للمستخدمين في المجتمعxعدد هؤلاء المستخدمين المتأثرين بهذا التغييرaعدد هؤلاء المستخدمين الذين ليس لديهم حل بديل مقبولbمكملa
yمكملx
tالوقت الذي ننتظره لإجراء هذا التغيير.
بالنسبة لمجتمع معين، أفترض أنه هناك احتمال كبير أن يكون x > 0، وحتى a > 0.
يمكننا التفكير في تأثير هذا التغيير على مجتمع معين باعتباره نموذجًا لدالة f(t) التي تُرجع القيم T و x و a.
إذا قبلنا أن الحصول على x و a يساوي 0 سيكون صعبًا، فما الذي يجب أن نستهدفه؟
ربما نقسم التأثير حسب a/T ونضع حدًا لما نجده مقبولًا.
يمكننا التفكير في تأثير هذا التغيير على المجتمعات ككل باعتباره دالة مماثلة F(t) التي تُرجع مجموعة من المجتمعات []{T, x, a}
يمكننا استخدام نفس الحد أعلاه وقياس عدد المجتمعات المتأثرة بما هو أبعد مما حددناه على أنه مقبول.
إذا انتظرنا عامًا آخر لهذا، أفترض أنه بالنسبة للعديد من المجتمعات، سينخفض كل من x و a، ولكنهما سيظلان أكبر من 0.
لذلك لا يوجد قرار مثالي هنا.
إذًا، ما الذي يجب أن يؤخذ في الاعتبار في قرارنا؟
ما هي القيمة المقبولة لـ a لمجتمع معين؟ كم عدد المجتمعات التي نحن على استعداد للسماح لها بتجاوز هذا الحد؟ هل يجب علينا إجراء هذا التغيير؟
لم نفعل شيئًا صارمًا مثل هذا، لكننا نظرنا إلى بعض البيانات التي لدينا لإبلاغ قرارنا، وشعرنا أن شهر مايو هو إجابة معقولة لـ t.