いろいろ書いている記事を、いつ、どう書き換えるかは、人それぞれ。
統計を取って、いいね（LGTM)が多いもの、Viewsの多いものをなるべく手を入れるようにしている。
Qiita記事 いいね と views の関係。Qiita(16)。統計と確率(21)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d30240b2a9adec288ca9
リンクを貼っていただいたり、コメントいただいた時は、なおさら。
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」はじめ記事を参照して頂いた時にしていること。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0e4e92f45c158ef81423
今、次の５つの記事をどの順番で手を入れるかまよる。
５つの記事には共通部分がある。すべてfacebookの誰かの書き込みへの返事。
直接、ここのURLをコメント欄に記載したものもある。
githubにひとまず書いておいて、しばらくたってから、Qiitaへ転載したものもある。
いずれも、関係者からの公的な肯定反応はない。
それなら、数値をたくさんとって、大衆の支持を受けて仕舞えばよいという競争中。
第一版
| 初稿 | 表題 | いいね | stocks | views |
|---|---|---|---|---|
| 20201231 | 人間が計算機に勝てる３つのこと。統計と確率(26) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/49dc709d289d22846044 | 45 | 22 | 6,168 |
| 20211230 | 「知っている」ことと「実現する」こと https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fc65bb332561add5b249 | 6 | 3 | 1,322 |
| 20220109 | コンサルタントと（して）うまく付き合う方法（案） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/499b0a16ac89c0fe3fb0 | 9 | 4 | 7,069 |
| 20220116 | 人が機械に寄り添うか、機械が人に寄り添うか。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0e4d57b52a409a71aa4c | 5 | 2 | 614 |
| 20220122 | 凡人は天才、秀才と違うことをして生きていく https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0502aebb7610fef584f5 | 6 | 3 | 848 |
| 合計 | ５件 | 71 | 34 | 16021 |
比較表を作った時は、逆に、値の小さい記事に手を入れる。
その分野だけ手を抜いたと思われるとまずい。
そこからリンクを貼らせてもらった先がまずいと思われるともっとまずい。
第二版
調子をこいて、倍にしてみた。
一覧
物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5
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日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d
転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe
仮説（0）一覧（目標100現在40）
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＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20230504
ver. 0.02 いいね追記 20230714
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