アイデアは次のとおりです。
- いくつかの主要なトラッカーの統計を1つの分析データベースに結合します。
- アクティビティごとのランキングを持つキーワードでサンプルを構築するためのメカニズムを開発する（アクティビティは、データ収集時のサイドとリーチャーの合計です）。
- 統計を追加して同じコンテンツをグループ化します。
- サイダーまたはリーチャーの数でソートして結果を表示します。
起こったことは、現在tchart.ruと呼ばれています 。
この記事の公開時点では、プロジェクトはまだパイロット段階にあるため、いくつかの欠陥があります。 しかし、結果はすでに非常に好奇心が強く、一部の場所では予想外です。
したがって、たとえば、ロッカーで最も人気のあるスポーツはF1です！ 音楽のレーティングはさらに驚くべきものです。ロシアのポップミュージック（およびポップミュージック全般）はほとんどありません。 つまり、トラッカー上にあります（私はチェックしました）が、100個ではありません。 私はこれ以上特にコメントしません。あなた自身が評価に慣れ、結論を出すことができます。
列の数字の意味についてもう少し説明します。 トレントごとに統計が毎日収集されます。 特定の請求期間（週）について、ダウンロード/ディストリビューターの数が合計され、日数で除算されます。 つまり、ダウンロード/ディストリビューターの数は、1週間の平均値です。 さらに、急流がグループ化され、グループに関するデータが要約されます。 「ダウンロード時間」列には、請求期間中の.torrentファイル自体のダウンロード数が表示されます。
ダウンロードして評価を並べ替えると、その週の人気評価が直接取得されます。 配布して並べ替えると、評価に長い期間が反映されます。 1人（ディストリビューションの作者）を除くすべてのディストリビューターがかつて変動していたと主張できるため、ディストリビューターの数は常に人気のようです。 もちろん、ダウンロードしたダウンロードの一部はディストリビューションから外れますが、ダウンロードした人の割合がすべてのトレント（少なくとも1つのカテゴリ）で同じであると仮定した場合、評価の相対的な位置は保存されます。 最後に、評価を構成するとき、正確な相対値に関心があります。
したがって、Tchart評価は実際の消費の統計から直接、自動的に構築されます。 コンパイル時に決定を下す人は一人もいません。計算方法は、たとえ何らかの形でまだ不正確であっても、時間の経過とともに修正されます。 一般的に、 tchart.ruはあなたが想像できる最も客観的なチャートであると言って大胆です。