Tenho acompanhado aqui e estou interessado em continuar a entender melhor qual será o impacto dessa mudança em diferentes comunidades.
Da forma como estou pensando, para uma determinada comunidade, poderíamos detalhar isso da seguinte forma:
Tnúmero total de usuários na comunidadexnúmero desses usuários impactados por essa mudançaanúmero desses usuários que não têm uma solução alternativa aceitávelbcomplemento dea
ycomplemento dex
ttempo que esperamos para fazer essa mudança.
Para uma determinada comunidade, assumo que há uma alta probabilidade de que x > 0, e que mesmo a > 0.
Poderíamos pensar no impacto dessa mudança em uma determinada comunidade como sendo modelado por uma função f(t) que retorna os valores T, x, a.
Se aceitarmos que x e a serão difíceis de zerar, o que devemos almejar?
Talvez possamos agrupar o impacto por a/T e definir um limite para o que consideramos aceitável.
Poderíamos pensar no impacto dessa mudança nas comunidades como um todo como uma função semelhante F(t) que retorna uma população de comunidades []{T, x, a}
Poderíamos usar o mesmo limite acima e medir quantas comunidades são impactadas além do que determinamos como aceitável.
Se esperássemos mais um ano para isso, assumo que para muitas comunidades, tanto x quanto a diminuiriam, mas ainda seriam maiores que 0.
Portanto, não há uma decisão perfeita aqui.
Então, o que deve influenciar nossa decisão?
Qual é um valor aceitável para a para uma determinada comunidade? Quantas comunidades estamos dispostos a ter ultrapassando esse limite? Devemos fazer essa mudança?
Não fizemos nada tão rigoroso quanto isso, mas analisamos alguns dos dados que temos para informar nossa decisão e sentimos que maio é uma resposta razoável para t.