여기까지 내용을 살펴보고 있으며, 이번 변경 사항이 다양한 커뮤니티에 미칠 영향을 더 잘 이해하는 데 관심이 있습니다.
저는 이를 다음과 같이 분해하여 생각할 수 있다고 봅니다. 특정 커뮤니티의 경우:
T: 커뮤니티의 총 사용자 수x: 이 변경 사항에 영향을 받는 사용자 수a: 허용 가능한 우회책이 없는 사용자 수b:a의 여집합
y:x의 여집합
t: 이 변경 사항을 적용하기까지 기다리는 시간.
특정 커뮤니티에 대해 x > 0일 가능성이 높고, 심지어 a > 0일 것이라 가정합니다.
이 변경 사항이 특정 커뮤니티에 미치는 영향을 T, x, a 값을 반환하는 함수 f(t)로 모델링할 수 있다고 생각할 수 있습니다.
x와 a를 0으로 만드는 것이 어려울 수 있다는 점을 인정한다면, 우리는 무엇을 목표로 해야 할까요?
아마도 a/T 기준으로 영향을 분류하고, 허용 가능한 범위에 대한 임계값을 설정하는 것이 방법일 수 있습니다.
이 변경 사항이 커뮤니티 전체에 미치는 영향을 유사한 함수 F(t)로 볼 수 있으며, 이는 커뮤니티 집합 []{T, x, a}를 반환합니다.
위에서 언급한 동일한 임계값을 사용하여, 우리가 허용 가능한 수준으로 판단한 범위를 넘어 영향을 받는 커뮤니티가 몇 개인지 측정할 수 있습니다.
이 변경 사항을 위해 한 해 더 기다린다면, 많은 커뮤니티에서 x와 a 모두 감소하겠지만 여전히 0보다 클 것이라 가정합니다.
따라서 여기서 완벽한 결정은 없습니다.
그렇다면 우리의 결정에 어떤 요인이 반영되어야 할까요?
특정 커뮤니티에 대해 a의 허용 가능한 값은 얼마일까요? 우리는 몇 개의 커뮤니티가 그 임계값을 초과하는 것을 용인할 수 있을까요? 이 변경 사항을 진행해야 할까요?
우리는 이보다 엄밀한 분석을 수행하지는 않았지만, 결정을 내리기 위해 보유 중인 일부 데이터를 검토해 보았으며, t에 대해 5월이 합리적인 답변이라고 느꼈습니다.