Как научить машину отличать тренд от вирусного баяна

Как мы разобрались, что такое тренд: от анализа данных к системе оценки

Проект trend-analisis встал перед банальной, но хитрой проблемой: как машина может понять, что именно тренд? Не просто популярно, а действительно взлетает? В тренде идёт конкретное изменение? Вот я и взялся за исследование, которое потом превратилось в полноценную методологию оценки.

Задача была амбициозная: построить систему двойной оценки для Scoring V2, которая бы учитывала и срочность события, и его качество. Потому что в реальной жизни одного лайка или шеера недостаточно — нужно смотреть на скорость роста, вовлечённость аудитории, стабильность интереса. Как отличить вирусный баян от настоящего тренда? Вот это вопрос.

Первым делом я начал с сырых данных из trending_items — просто выгрузил всё, что там лежало, и начал искать закономерности. Представь: тысячи событий, метрики, сигналы. Нужно было понять, какие из них реально говорят о качестве тренда, а какие — это просто шум.

Потом пошёл в глубокий анализ. Я собрал экспертные оценки, посмотрел, как эксперты оценивают эти же события. Интересное выяснилось: не все сигналы, которые кажутся важными, на самом деле коррелируют с реальной ценностью тренда. Например, большое число упоминаний может быть, а качество обсуждения — нулевое. Поэтому родилась идея dual-score методологии: отдельно считаем срочность (velocity), отдельно — качество (engagement и credibility).

Третьим шагом я валидировал алгоритмы на граничных случаях. Что если тренд появился в маленьком сообществе, но растёт экспоненциально? Что если большой аккаунт один раз поделился — это считать за тренд? Документировал все edge cases, чтобы позже разработчики не натыкались на сюрпризы.

Но вот беда: при анализе данных я понял, что некоторые критические сигналы вообще не собираются. Например, скорость, с которой люди делятся контентом в разных каналах, или как быстро растёт количество новых участников в обсуждении. Вот я и составил план по сбору этих данных — velocity и engagement метрики, которые нужно будет добавить в pipeline.

На выходе получилась серия документов: от сырого анализа к финальной методологии, с проверкой алгоритмов и планом развития. Это не просто коммит — это полный цикл исследования, задокументированный так, чтобы любой разработчик мог взять и реализовать на основе выводов.

Главный урок: прежде чем писать код системы, сначала нужно понять её логику. Потратить время на исследование — это не потеря времени, это инвестиция в правильную архитектуру. Потом код пишется в 10 раз быстрее.

😄 Почему scikit-learn считает себя лучше всех? Потому что Stack Overflow так сказал.