Чсв мем: Комикс мем: «Что такое ЧСВ?» — Комиксы

Содержание

Чсв что такое в доте

Обновлено: 25.09.2022

Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.

когда челик большого мнения о себе

это когда он идет мид на фп, мутит всех (а в конце ему сносят трон,и он всё равно думает что дело не в нём)

Обвести мышкой слово, тыкнуть пкм, и нажать гуглить, сложно?

Чувство собственной важности (ЧСВ) — распространенный интернет-мем, который используется в качестве характеристики людей, чрезмерно преувеличивающих и демонстрирующих окружающим свою значимость и важность собственной персоны в глазах сообщества

Школьники.

На форуме им выдают специальный зеленый ник.

Обвести мышкой слово, тыкнуть пкм, и нажать гуглить, сложно?

Чувство собственной важности (ЧСВ) — распространенный интернет-мем, который используется в качестве характеристики людей, чрезмерно преувеличивающих и демонстрирующих окружающим свою значимость и важность собственной персоны в глазах сообщества

Теперь понятно почему лила называют чсв



Тебе по никнеймам?

Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.

У лила спроси, он в этом мастер.

Тут ограничение в 20 000 символов(

Волны c диапазоном частот от 300 Mhz до 300 Ghz

Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.

ЧСВ = Чувство Собственной Важности, обычно оно завышено, вот и говорят что челик с высоким ЧСВ, или просто ЧСВ.

Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.

ЧСВ — чувство собственной важности.

Ты простой 2К работяга играешь ночью в пабе, тебе попадается стак из 2х челиков на ШД и Рубике, которые забирают лёгкую линию.

Эту линию они сливают со счётом 10 — 0 к 7-10 минуте. Но поскольку они отыграли идеально и эта игра очень была важна для их будущего в киберспорте они начинают выражать своё недовольство предрекая скорую смерть тебе и твоей любимой собачке при этом часто изображают в микрофон звук от турбины взлетающего самолёта или спорткара формулы 1 на полном ходу.

Нездоровая самооценка. Например, Джофри с ип — нифига не сделал, но мнит о себе, будто страну спас.

Часто путается с адекватной самооценкой достигших чего-то людей. Например, Тони Старк, создавший роботов и избавивший планету от злодеев.

мне кажется все дотеры немного чсв например когда делают фб или заливают соляры и выигрывают мид .

мне кажется все дотеры немного чсв например когда делают фб или заливают соляры и выигрывают мид .

хотя делать фб залить соляры и выиграть мид не про меня(



чсв это интернет-болезнь, когда мелкое ч..о за монитором может себе позволить оскорблять кого-либо и делать что хочется невзирая на мнение окружающих. В реале то оно обос. ся так делать, а в инете никто не ударит, вот они и ведут себя так.

Как это кто.

Это модераторы этого форума.

Нездоровая самооценка. Например, Джофри с ип — нифига не сделал, но мнит о себе, будто страну спас.

Часто путается с адекватной самооценкой достигших чего-то людей. Например, Тони Старк, создавший роботов и избавивший планету от злодеев.

Так джофри из королевской семьи + следуйщий король + ему мало лет. Тут как бы в порядке вещей.

Он по определению лучше всех, там только больше власти у его маман и старикана.

Часто вижу это слово на форуме,но не понимаю,что оно озчначает,хелпаните народ.

Это я. Ну тот кто считает себя богом, а остальных — холопами, и что все ему что-то должны. Ну типо Керри на 2-3к.

Просто же

Человек который не замечает своих ошибок

Но флеймит команду даже из-за незначительных

ЧСВ — чувство собственной важности, понятие происходит из творчества Карлоса Кастанеды, «Путешествие в Икстлан», там индеец рассказывает западному человеку насчет истинного устройства мира.

первоисточник этого мема, а выше отписались глупые ленивые дети, которые используют слова не зная их значения и происхождения. так что радуйся ТС, тебе повезло.

Что такое ЧСВ в играх: в Доте 2, КС ГО, Сампе и Варфейс! Расшифровка и значение слова


Что такое ЧСВ в Доте 2 и Варфейс


А напоследок мы припасли самое интересное!

Если вы обожаете соревновательную игру Доту 2 и любите Варфейс, то уже не раз обращали внимание, что в чате то и дело мелькает аббревиатура ЧСВ. Давайте разберемся, какую окраску носит это слово в играх.


Итак, при общении с другими игроками ЧСВ приобретает огромные масштабы. Дело в том, что каждый участник достигает определенных навыков и уровней мастерства.

Среди игроков есть лучшие, а есть те, кто справляются чуть похуже. Иногда между ними возникают конфликты.


Если вы заметили, что кто-то из игроков хвалится мастерством невероятного уровня, то перед вами, скорее всего, чсвшник. Кстати, если вы попытаетесь указать ему на это, то столкнетесь с агрессией на ваши слова.

Чаще всего игроки в Доте 2 с непомерным ЧСВ очень зависимы от мнения окружающих, поэтому негативные комментарии могут сильно их ранить.



Кстати, в других играх, например, в КС ГО и Сампе значение аббревиатуры ЧСВ точно такое же, как в Доте 2 и Варфейсе!

Завышенное ЧСВ

Людей с завышенным ЧСВ очень просто определить! Достаточно посмотреть на их манеру общения, поведение с друзьями и близкими и хотя бы разочек увидеть человека в некомфортной для него обстановке. Все сразу становится ясно.


Вот только это совсем не круто.


Хотите узнать еще немного о ЧСВ? Посмотрите короткое, но содержательное видео:

Что значит завышенный ЧСВ в молодежной среде. Расшифровка и перевод

Среди тысяч актуальных мемов в интернете вы наверняка сотни раз встречали шуточки по поводу завышенного ЧСВ. Это сленговое выражение чаще всего используется именно в молодежной среде.

Сегодня вы узнаете, что значит ЧСВ у человека! Мы поговорим о расшифровке слова и о других интересных подробностях, связанных с этим мемом.


Как расшифровывается

Подросток, у которого зашкаливает ЧСВ, требует к себе особого отношения. Он совершенно искренне считает себя лучше других ребят, наделен самоуверенностью и на все имеет собственное мнение.


Нам кажется, что людей, которые то и дело тешат чувство собственной важности, можно назвать эгоистами!

Что такое ЧСВ

Термин применяют к людям с необоснованно высокой самооценкой. Они слишком преувеличивают свою значимость и не могут трезво оценивать ситуацию, поэтому сталкиваются с определенными жизненными проблемами.


Кто такой чсвшник

Если вам долгое время не давал покоя вопрос, что значит слово чсвшник, то вы уже наверняка догадались, правда?


Что такое ЧСВ(Чувство своей важности)?


Они не пикают кор роли, ток когда не успевают.
Или же их количеству на тиму превышает двух и тогда ты имеешь мидера, хардкерри, хардлайнера с потенциалом лейта и лесника. И ничего не остается, как саппортить этим ЧСВ ущербам, ибо ты не хочешь минус 25 получить.

Иногда получается, что какие-то ЧСВ имеют реальный скил, но за счет своего ЧСВ не умеют играть в команде. А дота — командная игра.

Подростковый ЧСВ

ЧСВ чаще всего используется в молодежном сленге и это не просто так. Переходный возраст напрямую связан с появлением чрезмерного (и даже болезненного) чувства собственной важности.

Просто молодежь нуждается в одобрении окружающих, им необходимо любой ценой заслужить уважение сверстников. Ведь так хочется быть популярным и востребованным. ЧСВ ребят набирает обороты, но, к сожалению, результаты сильно их разочаровывают.


Подросток с завышенным чувством собственной важности выглядит тщеславным и эгоцентричным. А это, как правило, отталкивает от него окружающих.

Даже друзьям и родителям ребенка становится тяжело терпеть такое положение вещей, поэтому назревают конфликты и ссоры. Отношения дают трещину, а подросток начинает страдать.


Как переводится ЧСВ

Это просто сленг, который произошел от сокращения слов Чувство Собственной Важности и никак не переводится. Иными словами, это просто аббревиатура, которая на английском абсолютно ничего не значит.


Читайте также:

      
  • Как победить тифона в titan quest
  •   
  • Как сделать много людей в майнкрафт
  •   
  • Как играть dead by daylight без подписки
  •   
  • Как в майнкрафте сделать портал в мир динозавров
  •   
  • Lost ark знак воина как улучшить

«Что такое ЧСВ? » — Яндекс Кью

Популярное

Сообщества

Стать экспертом Кью

Аббревиатуры

Анонимный вопрос

  ·

413,7 K

На Кью задали 5 похожих вопросовОтветитьУточнить

Milky Vika

65

Меня зовут Вика. Мой знак зодиака Водолей♒ Люблю рисовать и обычно отвечаю на — сленги…  · 14 сент 2020

Самолюбивый человек, это слово часто используется так «ЧСВ класса». Это когда человек любит сам себя а на других всё равно. Думает что самая или самый красивый.

18,6 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Наталья Евгеньевна

17

Провожу здесь своё свободное время, постараюсь ответить на ваши вопросы 🙂   · 15 июл

ЧСВ — это аббревиатура. Расшифровывается как чувство собственной важности. Обычно данную аббревиатуру можно услышать в адрес человека, который имеет неоправданно высокую самооценку.

Комментировать ответ…Комментировать…

Первый

Линда Персидских

1

29 июн 2020

ЧСВ это чувство собственной важности по другому (величия) это человек который зазнался и хочет к своей персоне особый подход хотя на самом деле он пустое место

Комментировать ответ…Комментировать…

Первый

Eкатерина Окунева

9

4 апр 2020

поведение высокой оценки самозначения. без привитых в воспитании морально-этических норм поведения.Попросту -хамство по отношению к окружающим тебя людям в кругу производства или социума

14,4 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Первый

Алёна Габдуллина

28

30 мар 2020

У нас в школе тоже есть ЧСВ

ЧСВ-это чувство собственной важности,по другому это человек которые такой типо крутой и модный,богаты,которые зазнался и требует чтоб все относились к ниму как к особой персоне

18,6 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Первый

GWTymon 9.

32

19 апр 2019

1. ЧСВ — Чувство Собственной Важности (другой вариант — Величия). У Карлоса Кастанеды это осознание превосходства и собственной значимости.

В молодёжном сленге выражение «ЧСВ зашкаливает» означает, что кто-то слишком зазнался, необоснованно считает себя лучше других и требует от окружающих особого отношения к своей персоне. По другому ЧСВ-шнику наплевать на всех — я… Читать далее

52,1 K

Дима М.

19 апреля 2020

Ч С В Это ЧЛЕН СОСЁТ ВОЗДУХ

Комментировать ответ…Комментировать…

TatyanaSun

6,1 K

Педагог, музыкант, начинающий путешественник и немножко психолог  · 30 окт 2018

ЧСВ — Чувство Собственной Важности (другой вариант — Величия). У Карлоса Кастанеды это осознание превосходства и собственной значимости. В молодёжном сленге выражение «ЧСВ зашкаливает» означает, что кто-то слишком зазнался, необоснованно считает себя лучше других и требует от окружающих особого отношения к своей персоне.

310,9 K

kriiistiina0

27 ноября 2019

Чувство собственной важности (ЧСВ)

Комментировать ответ…Комментировать…

D&Misar

5,5 K

Радиоинженер(Радиосвязь, электро-радионавигация) В свободное время ремонтирую различную эл. ..  · 30 окт 2018

ЧСВ — Рускоязычный вариант абревиатуры используемой в своих трудах писателем мыслителем, Карлосом Кастанедой и означающей — чувство собственной важности.

73,9 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Вы знаете ответ на этот вопрос?

Поделитесь своим опытом и знаниями

Войти и ответить на вопрос

11 ответов скрыто(Почему?)

Ответы на похожие вопросы

Что означает ЧСВ? — 1 ответ, задан 

Виктор Азунов

1,2 K

Интернет, мемы, медиа, культура, антропология, страдания  · 1 мая 2018

ЧСВ — Чувство Собственной Важности (Величия). Аббревиатура традиционно используется в интернет-дискуссиях и обозначает чью-то непомерно завышенную самооценку. Многими трактуется как своеобразная «болезнь». Традиционными симптомами считается раздутое самомнение, мысли о том, что все — говно, а я один молодец, все мне завидуют, сомнительное превосходство над остальными, и вообще ЧСВ сопровождается тщеславием и пафосом. Не стоит причислять всех известных и просто в чем-то успешных людей к тем, у кого завышенное ЧСВ. Такое, конечно, встречается, но далеко не всегда совпадает в одном и том же человеке.

Сам термин, кстати, произошел из книг Карлоса Кастанеды. Там автор описывал ЧСВ как характеристику не совсем негативную, он считал, что ЧСВ есть у каждого человека. Тем не менее Кастанеда все равно признавал её деструктивной  и считал, что каждый человек должен от неё избавиться, дабы «стать истинным воином». Довольно сложно объяснить в двух словах, что именно в это понятие вкладывал Кастанеда — он все-таки посвятил ему целую книгу, поэтому если захотите, то можете почитать «Путешествие в Икстлан».

«И воспринимаешь себя как чертовски важную персону. Это нужно изменить! Ведь ты настолько важен, что считаешь себя вправе раздражаться по любому поводу. Настолько важен, что можешь позволить себе развернуться и уйти, когда ситуация складывается не так, как тебе этого хочется. Возможно, ты полагаешь, что тем самым демонстрируешь силу своего характера. Но это же чушь! Ты — слабый, чванливый и самовлюбленный тип!».

Комментировать ответ…Комментировать…

Что такое ЧСВ? — 1 ответ, задан 

Valery Nice

194

Freelancer, Marketer и просто творческая личность  · 5 июл 2020

В молодежном сленге ЧСВ используют направо и налево. Стараясь обидеть, вам могут написать неприятный комментарий с этими тремя буквами, вы чувствуете, что вас хотят поддеть, но нет полного понимания что это означает и как именно лучше ответить.

ЧСВ это аббревиатура, и ее расшифровка – чувство собственной важности. Когда человек считает себя лучше окружающих, не слушает никого и не приемлет убеждения других людей, то рискует получить в ответ эти три веселых буквы.

Некоторыми интернет-пользователями ЧСВ расшифровывается, как чувство собственного величия, что тоже применимо и не искажает смысла. В любимой нами латыни Persona grandis означает важная личность. Второй вариант расшифровки, Persona exaltatio, в переводе – величественная личность, имеется и другое толкование – личность с гордыней.

Комментировать ответ…Комментировать…

Что такое ЧСВ?  — 1 ответ, задан 

Лучший

HAnna

Я работник ручного декора)))  · 25 сент 2021

Аббревиатура ЧСВ расшифровывается как чувство собственной важности. Иными словами, это субъективное восприятие самого себя по отношению к чему-либо или кому-либо.

Комментировать ответ…Комментировать…

Что такое ЧСВ? — 1 ответ, задан 

Марика

85

Пишу стихи, иногда рисую. Не буду против пообщаться и познакомиться.  · 22 окт 2020

ЧСВ — это аббревиатура. Она расшифровывается как «Чувство собственной важности». Ну, проще говоря, завышенная самооценка. Обычно говорят: «Поднять своё ЧСВ» — это значит «Повысить самооценку, доказать всем, насколько ты важен». Или же, так называют самоуверенных людей ( в основном девушек).

Комментировать ответ…Комментировать…

Разнообразие проявлений ЧСВ — Психологос

Содержание:

  • Работа над собой
  • Воспитание детей
  • Любовь, муж-жена
  • Жизнь, деятельность
  • Психика и здоровье
  • Общение и влияние
  • Личность, общество
  • Семья и отношения
  • Психология для профи

ХИТЫ НЕДЕЛИ

  • Он должен догадаться: игра в телепатию
  • Магия: волшебные ритуалы, уничтожающие разум
  • Модели воспитания: запреты и предписания

НОВЫЕ СТАТЬИ

  • Нарциссизм, нарциссическое расстройство
  • Расписание наших мероприятий
  • Как умной женщине жить с сильным мужчиной
  • Как разговаривать с мужем
  • Мужа нужно слушаться
  • Как к мужу нужно относиться
  • Мода быть соплёй

ПОПУЛЯРНЫЕ СТАТЬИ

  • Личностные кризисы
  • Развитие ощущений и восприятия в детском возрасте
  • Я не сделал уроки! И что?
  • Логика
  • Личность — ответственный субъект волеизъявления
  • А это Паразит — узнаёте?

Возможные проявления ЧСВ:

  1. «Синдром гуру»: поучения, навязчивое желание учить других и наставлять на «путь истинный».
  2. Споры: фанатичное доказывание своей точки зрения, отстаивание правоты. Внутренние диалоги с воображаемыми оппонентами, моделирование в голове разных конфликтных ситуаций.
  3. Оправдания: от желания выглядеть хорошо, из-за боязни обидеть человека, от страха быть неправильно понятым.
  4. Демонстративное поведение: из желания получить порцию внимания и признания со стороны окружающих. Перетягивание внимания на себя, стремление быть в центре. Попытки сказать что-то «веское», «умное», «смешное». Стремление покрасоваться на публике. Показать свою новую одежду, покупку. Склонность блеснуть остроумием, рассказать о событиях своей жизни (в целях привлечения внимания — «а знаете, я тут недавно…»). Синонимы — «рисовка», «дешевые понты». Более благозвучные названия — самопрезентация, самореклама. «Ну, вот я пришел, самый лучший, самый достойный, любите меня». Бывает и осознанная самореклама, целью которой являются ресурсы (например — расположение, интерес «нужных людей») — это стратегия, а есть «дешевые понты» — это уже проявление ЧСВ.
  5. Стеснительность: возникает от неуверенности в себе. Часто сочетается с «обратите на меня внимание», в одних конкретных случаях может проявиться один вид ЧСВ, в других прямо противоположный. Хорошо проработать это проявления ЧСВ помогают разные нестандартные поступки (пройти с соской в метро, по улице, пройти с ботинком, привязанным за веревку, и т.д.).
  6. Раздражение: например, когда собеседник говорит что-то не совпадающее с твоим мнением по некоторому вопросу.
  7. Мстительность: большая часть всех мстюлек идет на бессознательном уровне. «Вдруг» возникает острое желание «укусить» человека, «уколоть», поставить на место, доказать, что он не прав в чем-то. Очень часто это желание прячется за вполне благородными целями: «восстановить справедливость», «отстоять правоту», «наставить на путь истинный».
  8. Ложная скромность: неспособность принятия комплиментов. «Да нет, ну что вы…». Желание показать себя еще лучше за счет игры в скромного человека или просто шаблон (в детстве научили так отвечать).
  9. Заискивание: например, в отношении с начальством. Ощущение себя маленьким, незначительным по сравнению с большим и могущественным человеком. Причина этого проявления — страх. Страх получить наказание, потерять работу и т.д. Страх не получить что-то, например, не получить расположение «важного человека».
  10. Поиск «недостатков» и «ошибок» других людей: излишнее внимание к недостаткам других. Болезненная реакция на глупости и ошибки окружающих — «Вот идиоты, придурки» и т.д. Гневные проповеди и осуждение. Напрасная трата внимания и времени на чужую глупость.
  11. Реакция на «плохой/хороший»: раздражение, обида, оправдания. «Плохой» может восприниматься после фраз, имеющих смысл: «Ты не знаешь, ты не умеешь, ты не можешь, ты не понимаешь». «Полный придурок». Точно такие слова и фразы, как правило, не говорят, обычно это замаскированные сообщения, уведомляющие о не компетентности, отсутствии необходимого навыка, знаний, способностей к мышлению. Как правило, смысл таких фраз сводится не столько к желанию кого-то обидеть или оскорбить, сколько к желанию показать свое превосходство над другим.
  12. Удовольствие, осознание своей значимости, чувство благодарности к тому, кто хвалит. По смыслу фразы прямо противоположны выше приведенным: «Ты умеешь, ты знаешь, ты можешь, ты умный, ты красивый, у тебя такие-то положительные качества». Опять же, все это не обязательно подается прямым текстом, иногда комплименты очень изящные и нетривиальные, осознание которых может потребовать очень много внимания. А на подсознательном уровне такие комплименты работают совершенно четко и эффективно. В первых — это повышение своей значимости, во-вторых — появление чувства благодарности к тому, кто комплимент сообщает, и желание сделать человеку что-то приятное.
  13. Героизм: специфическое проявление ЧСВ. Осознается, как правило, годы спустя проявленных «титанических усилий», «битвы одиночки» и т.п. Образ героя в своем лице — это ощущение борьбы с внешним миром, с условиями свой жизни, с людьми, с их «тупостью», «заблуждениями» и т.д. Это образ страдальца, мученика в борьбе за светлую идею. Героизм в виде «титанических усилий» и попыток прорыва в «светлое завтра» — это следствие глупости и неграмотно организованной жизни.
  14. Сомнения, страхи: тревоги, нетерпения. Озабоченности своей судьбой и социальным статусом, наличием или отсутствием каких-либо вещей, делом («Получится ли? Успею ли?»), внешностью («А хорошо ли я выгляжу?»), отношением к себе людей («Меня никто не любит», «Я никому не нужен», «Как-то он на меня косо посмотрел», «Интересно, я понравился ей, понравилась ему?») и т.д. Часто проявляется в виде ожиданий одобрения, похвалы, согласия с твоим мнением. Ожидания каких-либо грядущих событий, перемен («Вот устроюсь на новую работу и все будет замечательно», «Закончу учиться, и будет совершенно новая жизнь»). Очень характерное проявление ЧСВ: «ожидание оценки» — ждать реакцию на свои поступки, слова. Ожидание и поиск признания со стороны окружающих.
  15. ‘Сожаление, самобичевание:’Я не успел, я опоздал, я не сделал. Кажется, я сказал, сделал что-то не то, а вдруг я кого-то обидел.
  16. Самолюбование: Фантазии, грезы и воспоминания о себе любимом на темы: герой, великий боец и победитель, гений, просто гений, вариант — «скоромный» гений и т.д.
  17. Выяснение «Кто всех круче?»: соревнования в стиле «я лучший», «я самый первый», «мы их сделали», а также сравнения вроде «кому из нас было трудней?», «да это ерунда, вот я …, вот мне тогда …» и т.д.

Статьи по теме:

Чувство собственной важности

Чувство собственной важности (ЧСВ) — верование о себе (и, как следствие, ощущение себя) чем-то очень…

Категории:

  • ЧСВ
  • Все статьи

Что такое Что такое Чсв? — IronSet

Plan

  • 1 Что такое Что такое Чсв?
  • 2 Как переводится сокращение Чсв?
  • 3 Как узнать Чсв ты или нет?
  • 4 Что значит угу в переписке?
  • 5 Что такое DM SAMP?
  • 6 Что такое Рпк в Малиновке?
  • 7 Что такое анти Капт?

Что такое Что такое Чсв?

Что означает ЧСВ на молодежном сленге ЧСВ расшифровывается на русском языке как –»чувство собственной важности». Чувство собственной важности можно заметить тогда, когда человек считает себя лучше окружающих, никого не слушает и не воспринимает чужого мнения.

Как быть Чсв?

Итак, как развить в себе ЧСВ:

  1. Чаще беседуйте с самим с собой Как говориться, всегда приятно пообщаться с умным человеком.
  2. Пожалуйтесь на других
  3. Возмущайтесь!
  4. Обижайтесь
  5. Отстаивайте свою правоту
  6. Поиграйте в жертву
  7. Бросайтесь именами

Что такое Чсв в контакте?

Как расшифровывается ЧСВ в ВКонтакте: ЧСВ— это сокращение от выражения «чувство собственного величия» или «чувство собственной важности», если перевести это на нормальный язык — это выражение используют для того чтобы показать человеку что он высокомерен.

Как переводится сокращение Чсв?

Аббревиатура ЧСВ расшифровывается как «чувство собственной важности» и означает примерно то же самое, что и простая русская гордыня. Особенно эту аббревиатуру полюбили на «дваче», «лурке» и прочих ресурсах сомнительной научной ценности.

Как переводится ч с в?

ЧСВ это аббревиатура, и ее расшифровка – чувство собственной важности. Некоторыми интернет-пользователями ЧСВ расшифровывается, как чувство собственного величия, что тоже применимо и не искажает смысла./span>

Кто такие Чсв Википедия?

Чувство собственной важности (ЧСВ) — распространенный интернет-мем, который используется в качестве характеристики людей, чрезмерно преувеличивающих и демонстрирующих окружающим свою значимость и важность собственной персоны в глазах сообщества. …/span>

Как узнать Чсв ты или нет?

В первую очередь, чтобы распознать ЧСВ с человеком надо поговорить. Если он вас не слушает, вечно перебивает и пытается всячески навязать вам свою позицию, то во первых этот человек невоспитан, а во вторых он наш сегодняшний клиент. Для такого человека есть его мнение, и неправильное./span>

Что такое чувство собственной важности?

Чувство собственной важности (ЧСВ) — концепция, использованная Карлосом Кастанедой в своих книгах, описываемое как чувство превосходства над кем-либо или чем-либо, значимости самого себя и своих поступков.

Что такое Чсв у девушек?

ЧСВ — это чувство собственной важности. И называют так далеко не только девушек, а любого человека, который ведет себя излишне высокомерно и по какой-то причине верит, что он лучше других. Чувство собственной важности не может отсутствовать у человека./span>

Что значит угу в переписке?

Выражение согласия с чем-л., подтверждения чего-л.

Что означает Мгг?

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ГЕОФИЗИЧЕСКИЙ ГОД (МГГ) — МЕЖДУНАРОДНЫЙ ГЕОФИЗИЧЕСКИЙ ГОД (МГГ), июль 1957 декабрь 1958, комплексные исследования глобальных геофизических процессов. Проводился в период максимальной солнечной активности учеными 67 стран.

Что означают команды Me и Do?

Задача каждого игрока сервера Ролевого режима, максимально реалистично отыграть свою роль. Для хорошей отыгровки RP режима на сервере , существуют команды /me, /do. Команда «/me» предназначена для RP действий вашего персонажа, то есть отыгровка от первого лица. /span>

Что такое DM SAMP?

То есть: DM — сокращение от Death Match, убийство без причины. ДБ — Наезд на игрока, нанесение урона с помощью автомобиля. СК — Убийство на спавне(местопоявлении персонажа).

Что такое СК ДМ?

ДМ- Убийство без причины. ДБ- Убийство с машины (машиной). СК- Спавн килл, т. убийство при появлении./span>

Что такое оос и IC?

IC ( In Character ) — Это чат,который касается игрового процесса,то есть касается всего,что происходит в игре. OOC ( Out Of Character ) — Это NonRP чат,в котором пишут все,что не касается игрового процесса. Для использования этого чата используйте команду /b,вся ваша фраза автоматически возмется в скобки./span>

Что такое Рпк в Малиновке?

RepK /RPK /РПК (RepeatKill) — Намеренное, повторное убийство одного и того же игрока./span>

Что такое ВХ в РП?

WilliHopping (WH) — Это NonRP прыжки с велосипеда, мопеда, мотоцикла. К примеру прыгать с высокого здания.

Что такое нон РП?

Non Role Play (NonRp, НонРп) — действие, которое персонаж не смог бы совершить в реальной жизни.

Что такое анти Капт?

✔ Запрещено каптить союзную банду (анти-капт), с целью чтобы вражеская банда не закаптила. За нарушение данного правила выговор лидеру./span>

Словарь молодёжного сленга — Анна Бурцева на vc.ru

Самые часто используемые слова с объяснением и примерами.

184 233 просмотров

Абьюзер

-(от англ. Abuse – оскорбление) человек, который пользуется другими в отношениях, унижая и принуждая их делать что-то вопреки их желаниям. ◊Из-за невзаимной любви он стал абьюзером в отношениях. ◊

Агриться

-(от англ. Argue — ругаться) испытывать чувство злобы к определенной ситуации. ◊ Мама агрилась на сына за то, что он не выполнил её просьбу.◊

Анбоксинг

-(от англ. Unboxing — распаковка) процесс, записываемый на видео, в котором люди распаковывают посылки (как правило используется блогерами). ◊ Сегодня будет анбоксинг посылки из Китая. ◊

Ауф

— слово, выражающее истинное восхищение произошедшим. ◊ Мне ауф как понравилась песня◊

Баг

— (от англ. Bug — ошибка) неожиданный результат/ошибка. ◊У моего старого компьютера очень много багов.◊

Базар

-(в прямом значении — торговля пищевыми продуктами и товарами широкого потребления, привозимыми в город или иной населённый пункт преимущественно) определенная договоренность. ◊ — После уроков пойдем гулят? — Базар.◊

Байтить

— (от англ. Bait — наживка) полностью скопированный стиль, поступок или фраза. ◊ Маша сбайтила у Алёны эту фразу. ◊

Банить

— (от англ. Ban — запрещать) заблокировать человека в социальных сетях. ◊ Из-за его эгоистичного поступка, я его забанила. ◊

Бинжвотчинг

— (от англ. Binge watching – «смотреть в запой») смотреть без остановки сериал или серию фильмов. ◊ Я просидела за компьютером 10 часов без перерыва за бинжвотчингом первого сезона сериала.◊

Биполярочка

— современное название тяжелого заболевания нервной системы – биполярное расстройство, используемое в шутливой форме. ◊У неё так часто меняется настроение, что кажется, будто у неё биполярочка.◊

Бодишейминг

— (от англ. Body shaming – травля за тело) травля человека за его телосложение. ◊ Многие девушки в подростковом возрасте боятся бодишейминга со стороны ровесников. ◊

Бомбить

-(в прямом значении — производить атаку с воздуха, сбрасывая бомбы) сильно злиться от происходящего, громко крича и жестикулируя. ◊ Из-за замены физкультуры Паша стал бомбить. ◊

Буллинг

-(от англ. Bulling — травля) травля и осуждение человека по любому поводу. ◊ Артёма всегда буллили за яркую родинку на правой щеке.◊

Бумер

-(от англ. Boomer — человек, создающий шумиху вокруг чего-либо) так называют людей от 40 лет, не желающих воспринимать современные реалии. ◊ Родители Кати — бумеры, потому что они не отпустили её на прогулку с другом.◊

Вайб

-(от англ. Vibe — атмосфера) атмосфера, возникающая при каких-либо обстоятельствах. ◊При прослушивании этой песни, я ловлю определенный вайб.

Варик

— вариант развития событий. ◊ Сбежать с уроков — не лучший варик.◊

Гамать

-(от англ. Game — игра) синоним слова играть у молодежи. ◊Петя не гуляет просто потому, что слишком много гамает в компьютерные игры.◊

Гон

— 1. неправда. ◊Не верь ему! Это гон! ◊ 2. Бессмысленный разговор. ◊Остановите этот гон.◊

Дноклы

— сокращение от слова «одноклассники». ◊ Мы с дноклами после школы пойдем в магазин.◊

Донатить

-(от англ. Donate — жертвовать) жертвовать (чаще используется в онлайн играх, означая перевод бонусов на счет игрока для покупки им каких-то благ). ◊Я задонатил ему 100 бонусов, для покупки обновления.◊

Душнила

— скучный и нудный человек в компании, постоянно высказывающий непопулярное мнение, расхожее с остальными членами этой компании. ◊Мы идем гулять без Коли, потому что он душнила и портит всё веселье.◊

Жиза

— ситуация, актуальная для слушателя. ◊-Хочу каникулы.-Жиза.◊

Задрот

— человек, который много времени тратит на компьютерные игры. ◊ Петя стал настоящим задротом из-за этой игры.◊

Запилить

— опубликовать определенное фото или видео в интернет. ◊Влад недавно запилил фото в Инстаграмм.◊

Зашквар

— определение неактуальной или немодной ситуации/одежды/фразы/песни. ◊Эти туфли просто зашквар, они были в моде в 60-ых.◊

Зумер

-(производное от boomer, но впереди от поколения «Z») представитель нового поколения, использующий актуальный сленг, новые технологии и одевающийся по моде. ◊Настю можно назвать зумером потому что она говорит только сленговыми выражениями.◊

Ивейтить

-(от англ. Еvade — уклоняться) уклоняться. ◊ Он уже месяц ивейтит от военкомата. ◊

Камон

-(от англ. come on – в сленге значит «да ладно») 1. согласие или побуждение что-то сделать. ◊ -Давай сегодня погуляем? -Камон. ◊ 2. слово, обозначающее недовольство ситуации/фразы. ◊ Камон, ты правда думаешь, что он набил тату, в тайне от родителе? ◊

Краудфандинг

— (термин из экономической сферы (crowdfunding –проект, финансируемый добровольцами)) коллективное сотрудничество людей, объединяющих свои ресурсы, для перевода на помощь нуждающимся. ◊Ты знал, что в Москве есть множество крайдфайдинговых площадок, в одной из которых состоит моя мам?. ◊

Краш

-(от англ. Crush – в сленге означает любимый человек) человек, к которому/к внешности которого питают симпатию. ◊Илья с новой прической просто краш.◊

Кринж

-(от англ. Cringe — чувствовать раздражение, досаду) слово, употребляемое при чувстве отвращения от увиденного/услышанного. ◊На улице кринж, так как выпал снег, а температура выше 0.◊

Криповый

-(от англ. Creepy — причудливый) вызывающий чувство страха; пугающий. ◊Не люблю гулять в темное время дня, так как все улицы выглядят крипово.◊

Ламповый

— уютный/приятный. ◊Этот интерьер в твоей новой комнате очень ламповый.◊

Ливнуть

-(от англ. Leave – покинуть, уйти) покинуть помещение/беседу в социальных сетях/ игру. ◊ Из-за того, что никто не ответил на его вопрос, он ливнул из беседы класса.◊

Лмао

— термин, используемый вместо смайликов в соц. сетях, выражающий смех собеседника. ◊ Этот прикол просто лмао.◊

Лове

— деньги. ◊У меня нет лове, поэтому я не пойду в кино сегодня.◊

Локдаун

-(от англ. Lockdown — карантин) строгий запрет на что-либо. ◊ Из-за страха заболеть короновирусом у него появился локдаун на поездки в метро.◊

Лол

-(lol — от англ. laughing out loud — громко, вслух смеясь) слово, используемое в сетевом общении для выражения смеха. ◊ Я посмотрела новое интернет шоу, это просто лол.◊

ЛП

— аббревиатура термина «лучшая подруга». ◊Катя поссорилась со своей лп, потому что была не в настроении.◊

ЛС

— аббревиатура термина «личные сообщения» в мессенджерах. ◊Давай потом обсудим новогодние подарки коллективу. Напомни мне позже в лс, я предложу свои идеи.◊

Мем

— смешная картинка на просторах интернета. ◊Видел новый мем про Илона Маска? Мне очень понравился.◊

Мерч

— лимитированная коллекция одежды с символикой медийной личности. ◊После музыкального концерта я хотела купить его мерч, но всё распродали.

Муд

-(от англ. Mood — настроение) настроение/состояние. ◊Мой муд на сегодня — лежать в кровати и пить кофе весь день.◊

Мьют

-(от англ. Mute – беззвучный режим) беззвучный режим на электронном устройстве. ◊ Я не слышала, что говорили в новостях, потому что телевизор был на мьюте.◊

Менспрейдинг

-(от англ. Manspreading — привычка широко раскидывать ноги (особенно в публичных местах))термин, означающий мужскую привычку ездить в общественном транспорте с широко раздвинутыми ногами. ◊Не люблю ездить на автобусе из-за большого количества мэнспрейдинга.◊

Нуб

-(от англ. Noob — новичок) новичок в каком-либо деле/неопытный игрок. ◊Они уже проводят соревнования по компьютерным играм, но я не буду участвовать, я ещё нуб.◊

Олды

-(от англ. Old — старый) «ветераны» неформального движения/субкультуры, независимо от возраста. ◊Младшая сестра сказала, что не знает нашумевшую фотку, где Леонардо Ди Каприо тянется к камере с бокалом шампанского, я почувствовала себя олдом.

Орать

— (в прямом смысле кричать со всей силой) синоним слова смеяться, но в усиленной форме. ◊Учитель нам рассказал анекдот, всем классом орали.◊

Падра

— сокращение слова «подруга». ◊Мы с падрой договорились пойти гулять сегодня вечером.◊

Пайплайн

-(термин из IT сферы (от англ. Pipeline — нефтепровод)) последовательные этапы процесса разработки модели, связанные друг с другом (компьютерный сленг). ◊Пайплайн этого компьютерного персонажа был достаточно обширен из-за проработки деталей.◊

Паль

— дешёвая подделка какой-либо вещи. ◊Олег купил куртку Balenciaga, но оказалось, что это паль.◊

Панч

-(от англ. Punch – удар кулаком) фраза, которая должна привлечь внимание зрителей и задеть оппонента. ◊ Насколько бы панч не был грубым, обижаться нельзя по правилам спора.◊

Пруфы

-(от англ. Proof — доказательство) доказательства. ◊Я не поверю тебе, пока ты не покажешь пруфы.◊

Пушка

-(в прямом смысле — орудие) так говорят о какой-то крутой вещи/случае. ◊Его реакция на наш розыгрыш — просто пушка.◊

Рак

-(в прямом смысле — животное) так называют неумелого человека, неспособного играть в компьютерные игры, как будто у него клешни вместо рук, что доставляет другим неприятности. ◊Женя ничего не умеет, сколько его не учи, все равно рак.◊

Рандом

-(от англ. Random — наугад) непредсказуемая вероятность происшествия какого-то действия, совершаемого в конкретный момент. ◊Я не знала ответ и рандомно сказал «81» ,а оказалось, что я угадал.◊

Рил ток

-(от англ. real talk – действительный разговор)достоверная информация. ◊За «2» по контрольной мама на неделю заберет телефон, рил ток.◊

Рили

-(от англ. Really – на самом деле) сокращение слова «реально». ◊Он рили прыгала бассейн с 5 метров.◊

Рипнуться

-(rip -от англ. rest in piece – покойся с миром) так говорят о смерти в игровом мире или реальной жизни, используя в переносном, а не прямом смысле. ◊Я рипнулся, когда увидел задания контрольной по физике.

Рофл

-(ROFL – от англ. Rolling On The Floor Laughing – кататься на полу от смеха) шутка/прикол. ◊Я так смеялась с рофла, который рассказал учитель на уроке.◊

Скилл

-(от англ. Skill — умение) навык. ◊Я пытаюсь прокачать свой танцевальный скилл, чтобы соревноваться с потрясающими мастерами своего дела.◊

Слэмиться

— под музыку толкаться в толпе фанатов на музыкальном концерте. ◊Я тоже хотела слэмиться вчера на концерте, но там были лишь здоровые мужики и мне стало страшно.◊

Солд-аут

-(от англ. Sold out — продано) аншлаг. ◊После покупки билета я заметила, что в кассах повесили табличку солд-аут.◊

Соулмейт

-(от англ. Soulmate – родственная душа) человек, с которым много общих интересов и одинаковое мировоззрение; родственная душа. ◊Никогда бы не подумала, что Даня мой соулмейт, мне казалось, мы абсолютно разные, а вышло наоборот.◊

Стримить

-(от англ. Stream – поток, течение) вести прямую трансляцию во время прохождения компьютерной игры. ◊Сегодня вечером я планирую постримить, зайдете посмотрет? ◊

Таргет

-(от англ. Target — цель) цель. ◊У меня таргет — закончить полугодие без троек.◊

Токсик

-(от англ. Toxic — токсичный) человек, способный своими действиями/словами вывести оппонента из равновесия, получая от этого удовольствие. ◊Я не люблю токсиков, потому что стоит им просто появиться, моё настроение сразу исчезает. ◊

Трабл

-(от англ. Trouble — проблема) проблема. ◊У меня трабл с интернетом, я не могу зайти в электронный журнал.◊

Трушно

-(от англ. True — правда) правдиво. ◊Она трушно заболела или просто не хотела идти в школ? ◊

Факап

-(от англ. f*ck up – провалить что-либо)колоссальный провал в чем-либо. ◊Из-за моей неподготовленности, прямо на уроке у меня произошёл факап.◊

Фанфик

-(от англ. Fun fiction — фантастика) произведение, написанное фанатом книги/фильма с целью представить, что бы произошло в той вселенной, про которую идёт речь, если бы в оригинале события сложились иначе. ◊После прочтения «Гарри Поттера» у меня появилось желание написать фанфик.◊

Фейк

-(от англ. Fake — ложь) неправдивая/поддельная информация/профиль в социальных сетях. ◊Он следил за мной в социальных сетях с фейковой страницы.◊

Фейспалм

-(от англ. Face palm — спонтанная реакция на глупое утверждение) онлайн-выражение в виде жеста, с изображением закрытого рукой лица, что является проявлением разочарования, стыда, уныния, раздражения или смущения. Этот жест иногда называют «рукалицо». ◊Его поступок не заслуживает ничего, кроме фейспалма.◊

Фича

-(от англ. Feature — особенность) полезная функция/фишка. ◊Новый айфон обладает множеством новых фичей, которые помогают оптимизировать работу устройства.◊

Флексить

-(от англ. Flex — гибкий) без стеснения на публике вызывающе себя вести от избытка положительных эмоций. ◊Он настолько открытый человек, что от хороших новостей может флексить даже в метро.◊

Флудить

-(от англ. Flood — наводнение) отправлять какие-либо нетематические сообщения в большом количестве. ◊Мы исключили его из беседы, потому что он постоянно флудил чат.◊

Фоловить/фолловить

-(от англ. Follow – подписаться; следовать за кем-то) подписаться на чью-то социальную сеть. ◊Я начала фоловить американскую исполнительницу в Инстаграмм, потому что мне стало интересно, чем она занимается помимо песен.◊

Форсить

-(от англ. Force — сила) продвигать/навязывать какую-то идею. ◊Хватит форсить предложение сходить на выставку, я же говорила, что у меня нет денег.◊

Френдзона

-(от англ. Friend zone – дружеская зона) понятие, означающее дружбу между мужчиной и женщиной, без дальнейших намерений развития отношений. ◊Он у меня во френдзоне, несмотря на то, что он крутой, потому что я не ищу романтические отношения, у меня много работы и нет на другое время.◊

Хайп

-(от англ. Hype — слава) агрессивная реклама/действия на основе актуальных событий, что может повысить активность и количество обсуждений этого человека в интернете, принося ему большую славу. ◊После выпущенной песни на тему выборов, исполнитель хайпанул.◊

Харасить

— причинять вред/мучать. ◊Хорошо, что у нас в классе все дружные и никто никого не харасит.◊

Хейтер

-(от англ. Hater — ненавистник) человек, высказывающий свое негативное мнение/недоброжелатель. ◊Когда она выложила новую фотографию, у неё появилось много хейтеров.◊

Чекать

-(от англ. Check — проверять) проверять/смотреть. ◊Чекай, какие я крутые кроссовки купил.◊

Чилить

-(от англ. Chill — охлаждать) отдыхать/прохлаждаться. ◊После школы мне хочется просто почилить.◊

Читер

-(от англ. Cheat — жульничать) человек, использующий жульнические приемы в компьютерных/ настольных играх/жизни. ◊Я не буду играть с ним, он читер.◊

ЧСВ

— сокращение фразы «чувство собственной важности», как правило используется в значении «надменный». ◊Влад после общения с Лерой стал ЧСВ. ◊

Шеймить

-(от англ. Shame — стыд) стыдить кого-либо за его внешность/поступки/фразы/вкусы. ◊В наше время, к сожалению, многих шеймят за то, какие они есть.◊

Шипперить

— наслаждаться взаимодействием какой-то пары, верить, что когда-нибудь они будут вместе. ◊С тех пор, когда Егор помог Насте встать после падения на лестнице, я стала их шипперить.◊

Шляпа

-(в прямом смысле – головной убор) ерунда/ненужная вещь. ◊Зачем ты купил себе ещё одни очки, это же полная шляпа.◊

Юзать

-(от англ. Use — использовать) использовать что-либо. ◊Не люблю секонд-хенды, потому что кто-то уже юзал эти вещи до меня.◊

Кто такие гули. Игроки в MMORPG Dota 2 и любители аниме Токийский гуль

Представители мемной субкультуры гулей ставят в соцсетях аватарки с главным героем аниме «Токийский гуль» Канеки Кеном, снимают тиктоки про него со своими бабушками и вычисляют позёров, которые за ними повторяют. Автор Medialeaks узнала, как можно распознать гулей в интернете и реальной жизни.

Как Канеки Кен сделал гулей модными

Аниме «Токийский гуль» стало популярно у русскоязычных зрителей практически сразу же после выхода первого сезона в 2014 году. Оно рассказывает о трупоядных монстрах в японской столице, которые питаются особями своего вида либо же обычными людьми. Человеческую еду они есть не в состоянии — им становится плохо. Зато они могут пить кофе. Одним из трупоедов из-за несчастного случая становится 18-летний студент Кен Канеки. Главный герой с обесцвеченными волосами, чёрными ногтями и какуганом — глазом со светящимся красным зрачком с потемневшей склерой — стал визитной карточкой сериала и самым известным персонажем-гулем в мире.

Мрачный и печальный юноша, который живёт на два мира, страдает от пыток, отказывается от всего человеческого, а потом опять возвращается к нему, запал в души многим зрителям. Канеки Кен попал в мемы и на аватарки сотен пользователей. Но интерпретируют его образ они по-разному. Для одних это звание принципиального и беспощадного игрока в Dota 2, который равняется на Канеки Кена, а для других — состояние души.

Как отличить настоящего гуля от позёра

В рунете есть сразу две разновидности гулей. Какая из них сформировалась раньше — неясно, но большую известность пока получили те пользователи интернета, которые помимо аниме любят MMORPG Dota 2. Они вывели целый кодекс гулей, которые, несмотря на распространённое мнение в геймерской среде, не ноют о сложностях в жизни. Гули — безэмоциональны и беспощадны.

Гули нормальные. Ты не токсик, свинья и позёр, [пошути] с [командой], если хочешь, хорошо общайся со своими ребятами, уважай тех, кто действительно этого достоин. ЧСВ [чувство собственной важности] — положительное качество, ты сильнее и лучше всех, но ты должен это оправдывать, — написано в «Кодексе гуля», который придумали игроки в Dota 2.

Тех дотеров, которые ставят Канеки Кена на аватар и слушают оппенинги из аниме, в игровой среде принято считать позёрами. «Правильный» гуль скажет товарищам по команде о том, какое место в его сердце занимает аниме про монстров-людоедов из Токио, только при близком общении. К настоящим представителям этой геймерской субкультуры в Сети относятся положительно, а позёров не любят.

Пиши мне, если ты реальный гуль, а не позёр, помурчу в [дискорде], — написала пользовательница твиттера Я преступление.

Несмотря на то что гули называют себя элитными игроками, некоторые геймеры считают их такими же унылыми, как и дед инсайдов, о которых Medialeaks писал ранее.

«Я это сделал! Я стал гулем! Я так счастлив»

Есть и другая разновидность гулей — это те, кто никогда не играл в Dota 2, но принимает близко к сердцу всё, через что прошёл Канеки Кен. Для них главное — не то, что стоит у них на аватарке, а их любимое аниме и главный герой. Они нейтрально относятся к окружающему миру, смотрят в лицо своим страхам и не собираются мириться со своими врагами.

Помимо этого гулем простого русского человека могут сделать сразу несколько вещей. Стоит только перекрасить в серый и отрастить волосы, как у Канеки Кена.

Я это сделал! Я стал гулем! У меня теперь серые волосы! Победа [ура], блин. Я так счастлив, — написал в твиттере ПåническÄя Øтåkу.

Или употреблять из человеческой пищи исключительно кофе. Это один из самых простых способов распознать гуля, как показано в твите Подлуна.

— Я пью кофе, и всё.

— Ты гуль?

Чёрные ногти теперь не признак того, что человек относится к субкультуре готов, любит ранних My Chemical Romance или готов вернуть 2007-й в любой момент. Тёмный лак на ногтях автоматически делает человека гулем.

Мой друг стал гулем, — написала Clownrob_.

Гулем стать может даже чья-то бабушка. Стоит только оставить её одну часа на два за просмотром «Токийского гуля», показал тиктокер Mawaki22.

Правда, для настоящих гулей наступают нелёгкие времена. Будь они геймерами или любителями аниме, до их тихой гавани добрались абобусы. Школьники в масках Гая Фокса, которые кривляются на камеру, ввели абсурдный тренд в тиктоке, посвящённый прозвищу Даши Корейки.

У меня дома завёлся гуль, — написала в твиттере Хтонь Лёва отдохнувшая ли.

Субкультура гулей выросла из геймерской среды, но потом всё равно вернулась к ассоциации не с высокомерными игроками и позёрами с Кеном Канеки на аватарках, а к людям, которые пытаются на него походить. Правда, любители мемов не остались в стороне, и понятие часто стали использовать разные абобусы, которые ни разу не смотрели само аниме.

25+ лучших мемов Hsv | Гамбургер Sv Memes, Furly Memes, Nur Memes

🔥 Популярное | Последний

По крайней мере, она честна: Карли 32 û Обслуживание клиентов в Smiths О 17 миль Прежде чем вы пойдете дальше, написав мне Я просто собираюсь выложить это сейчас, что У меня есть вирус простого герпеса 2 типа ВПГ 2. позаботься о себе и принимай ежедневно лекарство от этого я не грязный человек а еще хорошего человека не ищу добыча звонит или подключается, я просто ставлю это там, потому что некоторые мужчины просто не хочу быть вовлеченным в это, поэтому вместо этого из нас, говорящих о построении связи и тогда я говорю тебе, что я скорее знаю тебя сейчас По крайней мере, она честна

По крайней мере, она честная

Сохранить

hsv: Helen Ingram @drhingram Не фанат новой книги о Гарри Поттере Криминализация БУМАГА Генитальный герпес и позиция философа Килиан Данфи АННОТАЦИЯ не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся В этой статье рассматриваются данные о герпесе вмешались и в какой степени медицинские работники сексуальная связь. Это изменение пола Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда. эхо темы из осени в саду эмоциональный стресс, сосредоточенный на беспокойстве о том, как странно, что змеи изучаются случайно. жить и любить безопасно, не передавая инфекции другим. наука герпетология, от греческого h ползать»), к сексуальному подтексту вампира передача, уровни сексуального риска, когда закон должен сегодня паранойя относительно я Передача ВИЧ. Эмоциональный рамифи должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный механизм, с помощью которого моральная философия могла бы дать около 2000 вопросов, поставленных в рациональная основа для консультирования по поводу сексуальной комнаты онлайн в течение 2 лет показала, что монест единственное выраженное беспокойство было tl передачи.12 Авторы отмечают, что, трудной темой является психосоциальное воздействие Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом. Как врач передает поведение с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compos передается половым путем и может нанести вред с ч

Save

Новое обновление Tinder позволяет мне заглянуть в будущее: 4G ’11 84% 13:24 Эмили Вы совпали с Эмили Через 59 минут DER ВПГ Чего ты ждешь? гифка Введите сообщение… Новое обновление Tinder позволяет мне заглянуть в будущее

Новое обновление Tinder позволяет мне заглянуть в будущее

Сохранить

hsv: Helen Ingram @drhingram Не фанат новой книги о Гарри Поттере Криминализация БУМАГА Генитальный герпес и позиция философа Килиан Данфи АННОТАЦИЯ Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда. не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся сексуальная связь. Это изменение пола эхо темы из осени в саду эмоциональный стресс, сосредоточенный на опасениях по поводу того, что змеи изучаются по странному совпадению. жить и любить безопасно, не передавая инфекции другим. наука герпетология, от греческого h ползучести), к сексуальному подтексту вампира В данной статье рассматриваются данные о герпесе передачи, уровни сексуального риска, когда закон вмешались и в какой степени медицинские работники к сегодняшним паранойям относительно Передача ВИЧ. Эмоциональный рамиф должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный механизм, с помощью которого моральная философия могла бы предоставить около 2000 вопросов, поставленных в рациональная основа для консультирования по вопросам сексрума онлайн в течение 2 лет показала, что Монест одинокая тревога выраженная трата коробка передач. Авторы отмечают, что, поведение 12 трудной темой является психосоциальное воздействие Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом. Как врач передает с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compou передается половым путем и может нанести вред герпесу полная хлита использовать р

Сохранить

cokelykid: Скачал Pencil2D, чтобы начать практиковать небольшую анимацию и освоить программу для иллюстрирования. Wallace Wells!: e Edit Viese Animation Tools Layer Справка Windows Цветовой круг. Ты СЛУШАТЬ МНЕ О HsV Красный Зеленый Синий Альфа ЧТО ВАШЕ 0 255 Цветовая палитра идентификатор 5,50 Черный Давление Красный табилизатор 12 кадров в секунду эээ э 60 12 Растровый слой Предложить векторный слой Масштаб: 100,0% ooe «白 @ 4吧の cokelykid: Скачал Pencil2D, чтобы начать практиковать небольшую анимацию и освоить программу для иллюстрирования. Уоллес Уэллс!

cokelykid: Скачал Pencil2D, чтобы начать практиковать небольшую анимацию и освоить программу для иллюстрирования. Уоллес Уэллс!

Сохранить

Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх Гамбургер С.В. футбольный СИСЬКИ Маркос Фуссбаллеке Футбольный уголок Маркоса ТИТЦ Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх Гамбургер СВ Фанаты будут как…

Сохранить

Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх Гамбургер SV Поклонники, как. .. https://t.co/4GmkpipdO6: TrollFootball TheTrollFootball_Insta СИСЬКИ Маркос Фуссбаллеке адидас Новый тренер HSV Кристиан Титц: 3 победы в последних 4 играх Любители гамбургеров SV будут как… https://t.co/4GmkpipdO6

Сохранить

tastefullyoffensive:

(через drhingram)

: Хелен Ингрэм @drhingram Не фанат новой книги о Гарри Поттере Криминализация конта БУМАГА Генитальный герпес и позиция философа Килиан Данфи АННОТАЦИЯ не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся В этой статье рассматриваются данные о герпесе вмешались и в какой степени медицинские работники сексуальная связь. Это изменение пола Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда. эхо темы из осени в саду эмоциональный стресс, сосредоточенный на беспокойстве по поводу того, что змеи изучаются по странному совпадению. живи и люби благополучно, не передавая инфекции другим наука герпетология, от греч. он ползучести’), к сексуальному подтексту вампира передача, уровни сексуального риска, когда закон должен сегодня паранойя относительно я Передача ВИЧ. Эмоциональный рамиф должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный механизм, с помощью которого моральная философия могла бы дать около 2000 вопросов, поставленных в ее рациональная основа для консультирования по вопросам сексрума онлайн в течение 2 лет показала, что monest единственное беспокойство, выраженное было th передачи.2 Авторы отмечают, что, трудной темой является психосоциальное воздействие поведение. Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом. Как врач передает с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compou передается половым путем и может повредить диагноз герпеса, хотя вызывать рецидивирующие болезненные волдыри на коже

tastefullyoffensive.com/post/173210823467/via-drhingram»>вкусноoffensive:

(через дрхинграм)

Сохранить

со вкусом оскорбления: (через дрхинграм): Хелен Ингрэм @drhingram Не фанат новой книги о Гарри Поттере Криминализация конта БУМАГА Генитальный герпес и позиция философа Килиан Данфи АННОТАЦИЯ не только эпизодический физический дискомфорт, но и повторяющиеся В этой статье рассматриваются данные о герпесе вмешались и в какой степени медицинские работники сексуальная связь. Это изменение пола Для многих людей жизнь с генитальным герпесом превращается в потенциального агента вреда. эхо темы из осени в саду эмоциональный стресс, сосредоточенный на беспокойстве по поводу того, что змеи изучаются по странному совпадению. живи и люби благополучно, не передавая инфекции другим наука герпетология, от греч. он ползучести’), к сексуальному подтексту вампира передача, уровни сексуального риска, когда закон должен сегодня паранойя относительно я Передача ВИЧ. Эмоциональный рамиф должны проконсультировать по этим вопросам. Он предлагает это потенциально здорово. Качественный механизм, с помощью которого моральная философия могла бы дать около 2000 вопросов, поставленных в ее рациональная основа для консультирования по вопросам сексрума онлайн в течение 2 лет показала, что monest единственное беспокойство, выраженное было th передачи.2 Авторы отмечают, что, трудной темой является психосоциальное воздействие поведение. Генитальный герпес – это заболевание, вызванное инфицированием генитальным герпесом. Как врач передает с вирусом простого герпеса (ВПГ). Инфекция есть соблазн избежать compou передается половым путем и может повредить диагноз герпеса, хотя вызывать рецидивирующие болезненные волдыри на коже со вкусом: (через дринграмму)

Сохранить

tumblr.com/post/17311

  • 96″ target=»_blank»>ку-он:

    ????????!

    КОРОЛЕВА ВАЛАЛА СИДИТ МНЕ НА ЛИЦО

    : # 373737 Смеситель цветных ползунков T 23 RGB HSV ЛАБОРАТОРИЯ CMYK ОТТЕНКИ СЕРОГО ОЕ Слои О добрый Непрозрачность: 100% Замки ./.te Наполнять: 100% Слой 1 Копия слоя 2 Слой 0

    КОРОЛЕВА ВАЛАЛА СИДИТ МНЕ НА ЛИЦО

    de апо | Баннен@ 1918.com тай

    ВПГ будет как… https://t.co/ciC1o9hUsC: 16 Арсенал 3 4:8 4 3 Маркос Фуссбаллеке Fb.com/ТролльФутбол Арсенал ВЫ В ПОЛЕ МОЕГО ЗРЕНИЯ ВПГ будет как… https://t.co/ciC1o9hUsC

    HSV будь как… https://t.co/ciC1o9hUsC

    Сохрани

    Фанаты HSV будь как… https://t.co/O7ipxnr0b8: CHAMPIONS ЛИГА Б.оомоллоэль Боруссия Дортмунд 1 3:0 33 ФК Бавария Мюнхен 2 1 3:1 23 3 Герта БСК 1 2:0 23 ЛИГА ЧЕМПИОНОВ КВАЛИФИКАЦИЯ 4 Гамбургер СВ1:0 3 НАШИ ЧЕМПИОНЫ!! Поклонники HSV будут как. .. https://t.co/O7ipxnr0b8

    Поклонники HSV, будьте как… https://t.co/O7ipxnr0b8

    Сохранить

    😂😂😂: Mannschaftsbusgeblitzt! Ург фарт МУЖЧИНА мтех арена Die ersten 3 Punkte fur den HSV 😂😂😂

    😂😂😂

    Сохранить

    Da kriegt der Ulle ma ein aufs Tor, gleich 10.000.000 Fans weniger beim FC Bayern! Macht mein Konto auch auf 10.000.000 indem ihr den Merch in der Bio holt!: TSG 1899 Hoffenheim 3. Платц Бундеслиги Бундеслига Хоффенхайм А. Крамарич 21′ ВПГ 22 НЧ ФК Бавария Сб., 8.4. Da kriegt der Ulle ma ein aufs Tor, gleich 10.000.000 Поклонники Weniger beim FC Bayern! Macht mein Konto auch auf 10.000.000 indem ihr den Merch in der Bio holt!

    Сохранить

    Дубай dikenal sebagai negara super kaya dan banyak dihuni para miliuner. Tidak cuma itu saja, fasilitas mewah каламбур bertebaran ди мана-мана. Ибарат ката, мау кари мобил махал мерек апа саджа сангат мудах дитемуи ди сана. Untuk menjaga keamanan dan ketentraman negara, pemerintah menyapkan mobil Bugati Veyron seharga Rp 18,7 miliar untuk patchi. Bahkan polisi Dubai Juga Ada Yang Mengendarai Lamborghini Aventador и Brabus G63 AMG. Tidak cuma Дубай, 7 negara ini polisinya juga pakai mobil super mewah. Мана саджа? Берикут инфоя: 1. Арабская Саудовская Аравия. Pemerintah Саудовская Аравия memakai beberapa jenis mobil mewah bagi fasilitas polisi. Antara Lain Toyota Ford и Dodge Charger Pursuit V-8 Ян harganya Мулай Дари ratusan juta hingga belasan miliar. 2. Британия Райя. Sejak 2014 lalu, kepolisian Britania juga difasilitasi mobil super mewah. Mobil Mc Laren ini dipilih karena kecepatannya. Harganya sektar 3-4 рупии или около того. 3. Италия. Sejak 2011 lalu, Italia juga menggunakan суперкар sebagai mobil dinas polisi. Tak tanggung-tangung Italia memililih Lamborghini Gallardo. Керен ты? 4. Америка Серикат. Мау нюбайн пакай суперкар Cadillac XLR-V? Daftar polisi aja dulu di Amerika Serikat. 5. Инггрис. Kerajaan Inggris каламбур memilih mobil super cepat dan wah Ferrari 612 Scaglietti untuk para penegak hukum di sana. 6. Джерман. Jerman Salah Satu Negara dengan Sejarah mobil polisinya yang super mewah. Мулай дари VW, lamborghini, Brabus hingga Porsche 911 Каррера. 7. Австралия. Negara tetangga Индонезия, juga tak mau kalah dari negara Eropa dan Uni Emirat Arab. Mobil Patrol negara Kanguru ini type Holden HSV GTS yang harganya sekitar Rp 1-2 милиар. Номер: brilio.net: ТЕМНАЯ СТОРОНА ДЕ МУЖСКОЙ СЛИРИА Селен Дубай 7 Негара ини полисинья уга пакаи Мобил Супер Мева Dubai dikenal sebagai negara super kaya dan banyak dihuni para miliuner. Tidak cuma itu saja, fasilitas mewah каламбур bertebaran ди мана-мана. Ибарат ката, мау кари мобил махал мерек апа саджа сангат мудах дитемуи ди сана. Untuk menjaga keamanan dan ketentraman negara, pemerintah menyapkan mobil Bugati Veyron seharga Rp 18,7 miliar untuk patchi. Bahkan polisi Dubai Juga Ada Yang Mengendarai Lamborghini Aventador и Brabus G63 AMG. Tidak cuma Дубай, 7 negara ini polisinya juga pakai mobil super mewah. Мана саджа? Берикут инфоя: 1. Арабская Саудовская Аравия. Pemerintah Саудовская Аравия memakai beberapa jenis mobil mewah bagi fasilitas polisi. Antara Lain Toyota Ford и Dodge Charger Pursuit V-8 Ян harganya Мулай Дари ratusan juta hingga belasan miliar. 2. Британия Райя. Sejak 2014 lalu, kepolisian Britania juga difasilitasi mobil super mewah. Mobil Mc Laren ini dipilih karena kecepatannya. Harganya sektar 3-4 рупии или около того. 3. Италия. Sejak 2011 lalu, Italia juga menggunakan суперкар sebagai mobil dinas polisi. Tak tanggung-tangung Italia memililih Lamborghini Gallardo. Керен ты? 4. Америка Серикат. Мау нюбайн пакай суперкар Cadillac XLR-V? Daftar polisi aja dulu di Amerika Serikat. 5. Инггрис. Kerajaan Inggris каламбур memilih mobil super cepat dan wah Ferrari 612 Scaglietti untuk para penegak hukum di sana. 6. Джерман. Jerman Salah Satu Negara dengan Sejarah mobil polisinya yang super mewah. Мулай дари VW, lamborghini, Brabus hingga Porsche 911 Каррера. 7. Австралия. Negara tetangga Индонезия, juga tak mau kalah dari negara Eropa dan Uni Emirat Arab. Mobil Patrol negara Kanguru ini type Holden HSV GTS yang harganya sekitar Rp 1-2 милиар. Номер: brilio.net

    Дубай dikenal sebagai negara super kaya dan banyak dihuni para miliuner. Tidak cuma itu saja, fasilitas mewah pun bertebaran di mana-mana…

    Сохранить

    Manchmal Bayern, manchmal Leipzig, vielleicht Mal Augsburg und irgendwo sicher auch Sympathien für MSV Duisburg und Aachen geht eigentlich auch noch! Am Besten noch Schalke + Dortmund ach und HSV und Bremen geht auch noch! Данке и @fca_19

    Manchmal Bayern, manchmal Leipzig, vielleicht Mal Augsburg und irgendwo sicher auch Sympathien für MSV Duisburg und Aachen geht eigentlic…

    Save

    Na aber sowas von!!!!!!!!!!6: Der Postillon 4 Стд. Warum gab es trotz zahlreicher Unterbrechungen (17. , 24., 42., 54., 56., 65., 69., 87. keine Nachspielzeit? #бавария HSV протестует: «Mit 6 Minuten Nachspielzeit Hatten wir das Spiel gegen Бавария шкафчик gedreht der-postillon.com Na aber sowas von!!!!!!!!!!6

    Na aber sowas von!!!!!!!!!!6

    Save

    Beste Folge Chg😂 Gut kick Jungs!:D: BACKRASTER FC Bayern gegen HSV Бундеслига Хойте Бендет ВПГ ФК Бавария Репортер: Wie, bewerten sie das Spiel Господин Хойфер Умлауф? @дас акпап Эс война Кнапп Нур 9 Торе Мехр унд Sie hatten gewonnen. Beste Folge Chg😂 Удар живота Jungs!:D

    Beste Folge Chg😂 Удар живота Jungs!:D

    Сохранить

    UNGLAUBLICH!: Skandal! Der Schiedsrichter hat schon nach 89858 Minuten abgepfiffen, черт возьми der HSV nicht mehr ausgleichen канн! НЕГЛАВНЫЙ!

    НЕГЛАВНЫЙ!

    Сохранить

    Wer kann sich dran erinnern? 😀 Markiert Einen HSV Fan 😀 👍👍: hassmm Wer kann sich dran erinnern? 😀 Маркиерт Эйнен Фанат HSV 😀 👍👍

    Wer kann sich dran erinnern? 😀 Markiert einen HSV Fan 😀 👍👍

    Сохранить

    Предсказать, на что будет лучше всего! Также für Bayern, nicht, dass es wer falsch deutet. : MEIN TIPP FUR DEN HSV-BAYERN? 2-1, ТОР ЛЕВА ЗА 248 МИНУТ! Предскажите, пожалуйста, на тяжелую метку! Также für Bayern, nicht, dass es wer falsch deutet.

    Прогноз для великого шпионажа! Также für Bayern, nicht, dass es wer falsch deutet.

    Сохранить

    Начни с тега с папой! Был Эйн Тиер! Markiert Einen Вентилятор HSV: Fly ставки Wir starten den Tag mit Papa! Был Эйн Тиер! Маркиерт Эйнен Вентилятор HSV.

    Начните с тега с папой! Был Эйн Тиер! Маркиерт Эйнен Вентилятор HSV.

    Сохранить

    Marque seu amigo que seu time nunca terá um relógio desse no estádio. 👇😂: КУРИОЗИДАДЫ место Мин. стандарт Джахре ГОЛОС СА БИА? O Imtech Arena estadio do Hamburger tem um relogio que conometra ha quanto tempo o time Esta na Elite Do Futebol Alemao. O HSV или unico время alemao que nunca disputou a segunda дивизион Бундеслиги. ПАПОСДЕБОЛЕЙРОС f ПАПО ДЕ БОЛЕЙРОС Marque seu amigo que seu time nunca terá um relógio desse no estádio. 👇😂

    Marque seu amigo que seu time nunca terá um relógio desse no estádio. 👇😂

    Сохранить

    Просто новые вещи.: Дер HSV-Stiftung мех Гамбургер бургс Вег О ФОЛЬКСПАРКСТАДИОН О наконечникICO типико Дер Вег CD Просто Нойер вещи.

    Просто новые вещи.

    Сохранить

    lol-caster:

    <цитата>

    Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?

    : я ВПГ зараженный человек

    лол-кастер:

    <цитата>

    Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?

    tumblr.com/post/138305303171″>lol-caster:

    <цитата>

    lol-caster: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес? : Я ВПГ зараженный человек лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?

    лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?

    Сохранить

    лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес? : Я ВПГ зараженный человек лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?

    лол-кастер: Что мне делать, если я обнаружил, что у моего любовника герпес?

    Сохранить

    Tenía que ser virus… habría sido bastante gracioso Que PETA использует цвет BEEEEF… pero a mí me sale que es el #d6e8f4 :/

    : Andy Pandy Панди привет @PETA, я вижу, что один из шестнадцатеричных цветовых кодов в твой фон в твиттере «Б» убийство, разберись с этим ок ПЕТА Цвета ЛЮДИ ЗА ЭТИЧЕСКОЕ RGB Р: CC Меньше 190 233 239 ГОВЯДИНА Твиттер РЕТА ВПГ h28 181 с 20 93 Гостевые твиттеры Прозрачность-Афа 255

    Тенья, которая вирусная… habría sido bastante gracioso Que PETA использует цвет BEEEEF… pero a mí me sale que es el #d6e8f4 :/

    Tenía que ser virus… habría sido bastante gracioso Que PETA использует цвет BEEEEF… pero a mí me sale que es el #d6e8f4 :. ..

    Сохранить

    Закрыть

    Войти

    Войдя в систему, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности и условиями обслуживания.

    Загрузка

    Данк или нет? Анализ и прогнозирование популярности мемов на Reddit | Прикладная сетевая наука

    • Исследования
    • Открытый доступ
    • Опубликовано:
    • Kate Barnes 1,2 ,
    • Tiernon Riesenmy 1,3 ,
    • Minh Duc Trinh 1,4 ,
    • Eli Lleshi 1,5 ,
    • Nóra Balogh 1,6 и
    • Роланд Молонтей ORCID: orcid. org/0000-0002-0666-5279 1,7,8  

    Прикладная наука о сетях том 6 , Номер статьи: 21 (2021) Процитировать эту статью

    • 15 тыс. обращений

    • 5 цитирований

    • 23 Альтметрический

    • Сведения о показателях

    Abstract

    Интернет-мемы становятся все более распространенной формой современной социальной коммуникации, которая в последнее время вызывает большой исследовательский интерес. В данной работе мы анализируем данные 129 326 мемов, собранные с Reddit в середине марта 2020 года, когда в мире вводились самые серьезные ограничения по коронавирусу. Эта статья не только дает представление о мыслях пользователей Интернета во время пандемии COVID-19.пандемии, но мы также проводим прогнозный анализ на основе контента того, что делает мем вирусным. Используя методы машинного обучения, мы также изучаем, какую дополнительную предсказательную силу атрибуты, связанные с изображением, имеют по сравнению с текстовыми атрибутами популярности мема. Мы обнаружили, что успех мема можно умеренно хорошо предсказать, основываясь только на его содержании. Наша наиболее эффективная модель машинного обучения предсказывает вирусные мемы с AUC = 0,68. Мы также обнаружили, что как связанные с изображением, так и текстовые атрибуты обладают значительной дополнительной предсказательной силой друг друга.

    Введение

    За последнее десятилетие интернет-мемы стали широко распространенным явлением в современной веб-культуре (Laineste and Voolaid, 2017). Из-за своей популярности мемы привлекли значительное внимание в таких областях, как поп-культура, маркетинг, социология и информатика (Bauckhage et al. 2013; Journell and Clark 2019). Во время пандемии COVID-19 мемы стали еще более важной частью социальной жизни, поскольку из-за приказов о социальном дистанцировании все больше людей обращались к Интернету для повседневного общения. В результате веб-культура развивается быстрее, чем когда-либо, а сайты социальных сетей переполнены мемами о коронавирусе, поскольку люди во всем мире пытаются отнестись к этой серьезной ситуации с долей юмора (Bischetti et al. 2020).

    Все более широкое участие в Интернете превратило мемы в социальное явление, создаваемое, изменяемое и распространяемое самими пользователями Интернета. Сегодня мемы являются не только источником юмора, но и привлекают внимание к острым культурным и политическим темам (Brodie 2009). Мемы, как правило, отражают насущные глобальные проблемы, и хотя они не всегда соответствуют фактам (Симмонс и др. , 2011), они часто показывают то, что общественность замечает больше всего. Многие авторы исследовали факторы социальных сетей, которые приводят к тому, что мем становится вирусным, но ограничивали влияние содержания мема на популярность (Gleeson et al., 2015, 2014; Weng et al., 2012). В других областях человеческих достижений вирусный успех тесно связан с заслугами (Yucesoy and Barabási, 2016), но неясно, какие характеристики делают мем достойным. В данной статье исследуется взаимосвязь между содержанием мема, исключая возможности социальных сетей, и его популярностью. Попутно он раскрывает, какие темы были популярны в Интернете во время глобальной пандемии COVID-19.пандемия.

    Наша статья дополняет растущий объем литературы, в которой для прогнозирования популярности интернет-мемов используются сетевая наука и методы науки о данных (Венг и др., 2012; Маджи и др., 2018; Цур и Раппопорт, 2015; Ван и Вуд, 2011). Здесь мы анализируем популярность мемов о коронавирусе на основе 129 326 записей, извлеченных из Reddit, крупнейшего сайта социальных новостей и развлечений. Основные вклады этой работы можно резюмировать следующим образом:

    • Используя передовые методы машинного обучения (такие как сверточные нейронные сети, повышение градиента и случайный лес), мы проводим содержательный анализ того, что делает мем успешным, учитывая некоторые особенности как текстовых, так и графических данных.

    • Мы отличаемся от других авторов, исследуя, можно ли предсказать успех мема, основываясь только на его содержании, исключая факторы социальных сетей.

    • Мы не только изучаем, что делает мемы вирусными, но и анализируем, какую дополнительную предсказательную силу имеют атрибуты, связанные с изображением, по сравнению с текстовыми атрибутами популярности мемов.

    • Наше исследование представляет собой зеркало мыслей пользователей Интернета во время пандемии COVID-19.

    Связанная работа

    Термин «мем» предшествует цифровому веку и происходит от греческого mim-ma, что-то подражаемое. Таким образом, мемы — это фрагменты культурной информации, которые остаются относительно неизменными, поскольку они передаются между людьми в обществе посредством имитации. В современную эпоху этот термин используется пользователями Интернета для обозначения фрагментов информации, которые самовоспроизводятся в Интернете (Dawkins 2016; Shifman 2014). Когда мемы принимали форму хэштегов, твитов, фотографий, цитат или шуток, постоянно распространяемых в сети, они становились очень заметными и распространенным источником данных для исследователей социальной информатики. Они передаются от человека к человеку через сайты социальных сетей, онлайн-новости или сообщения в блогах и могут за короткое время охватить очень большую аудиторию. Эти вирусные мемы являются важными общими социальными явлениями. Они могут представлять общепринятые мнения, культурные нормы (Dynel and Messerrli, 2020), нести политическую власть или способствовать социальным изменениям (Dynel, 2020; Simmons et al. , 2011; McClure, 2016; Du et al., 2020). Юмористический контент может играть решающую роль в распространении мемов, поскольку он поощряет взаимодействие пользователей и создает ощущение внутригрупповой связи (Vásquez 2019).). Однако мало что известно о том, какая информация настолько привлекательна для пользователей Интернета, чтобы стать вирусной . Наше исследование — одно из немногих, в котором содержание мемов подвергается научному анализу.

    Путь к популярности в Интернете обычно рассматривается в науке о сетях как конкуренция между мемами за ограниченное внимание пользователей (Gleeson et al., 2014, 2015). Мемы аналогичны генам (Wang and Wood 2011), культурным фрагментам, передаваемым из поколения в поколение. Сама по себе дарвиновская структура, через которую понимаются мемы, признает важность содержания мемов. Однако большинство исследований сосредоточено на том, как мемы распространяются через социальные сети (Ванг и Вуд, 2011 г.), принимая во внимание интересы пользователей (Венг и др. , 2012 г.), память (Глисон и др., 2015 г.) и другие социальные факторы.

    Многие исследования успешно предсказали вирусные интернет-мемы на основе факторов социальных сетей (Maji et al., 2018; Weng et al., 2014), а в других были разработаны математические модели, которые тесно связаны с фактической передачей мемов через Интернет (Weng et al. и др., 2012 г., Ван и Вуд, 2011 г., Bauckhage, 2011 г.). Даже при измерении многими способами популярность мемов имеет длиннохвостый характер распределения. Немногие мемы действительно становятся вирусными, и большинство из них ценят лишь несколько десятков человек (Gleeson et al., 2015). Мемы, распространяемые среди более разнообразной и хорошо связанной аудитории, с большей вероятностью станут вирусными (Weng et al. 2014). Кроме того, люди с большей вероятностью будут делиться мемами, связанными с контентом, которым они делились в прошлом (Weng et al., 2012). Во всех этих исследованиях выдвигались нейтральные модели: они не предполагали никаких внутренних преимуществ с точки зрения привлекательности мемов для отдельных лиц.

    Помимо факторов социальной сети, содержание и форматирование мема могут влиять на его популярность. Цур и Раппопорт (2015) проанализировали хэштеги в Твиттере и обнаружили, что краткость является наиболее важной характеристикой популярности мемов, за которой следуют определенные характеристики разборчивости, такие как использование заглавных букв. Бергер и Милкман (2012) обнаружили, что более эмоциональные фрагменты текста из онлайн-новостей с большей вероятностью станут вирусными . Наш анализ длины подписей к мемам повторяет вывод Tsur et al. но наш анализ настроений мемов отличается от выводов Бергера и Милкмана. Другие отмечают, что среди взрослых в Интернете все чаще встречаются политические мемы, и выражают обеспокоенность тем, что политические мемы будут использоваться для пропаганды экстремизма или распространения дезинформации. Согласно недавнему анализу данных Twitter, 30 процентов мемов с изображением и текстом содержат политический контент (Du et al. 2020). Существуют также различия между тем, какие политические и демографические группы разделяют эти мемы (McClure, 2016).

    В то время как во многих статьях исследуются короткие текстовые данные, такие как хэштеги (Цур и Раппопорт, 2015; Венг и др., 2014), цитаты (Симмонс и др., 2011) и результаты поиска в Google (Ванг и Вуд, 2011), лишь немногие рассматривают комбинированное изображение- мемы с текстом мы рассматриваем здесь. Качественные исследования описывают символы, используемые в поджанрах мемов, и то, как они используются, но не анализируют влияние этих символов на популярность мемов (Dynel 2016; Dynel and Messerrli 2020). Исследование Bauckhage et. др. моделирует, как внимание пользователей к мемам с изображением и текстом колеблется во времени (Bauckhage et al. 2013). Это показывает, что развивающиеся мемы (немного разные версии одного и того же мема) с большей вероятностью набирают популярность и остаются популярными дольше. Ду и др. (2020) изучают текст только в мемах «изображение с текстом», утверждая, что изображение является просто нейтральным фоном или дополнительно подчеркивает информацию, уже упомянутую в тексте. Наша газета оспаривает это утверждение. Другое исследование Khosla et al. исследует содержание и социальные контексты только популярных изображений, используя данные Khosla et al. (2014). Они обнаружили, что определенные цвета, низкоуровневые свойства изображения, такие как оттенок, и представленные объекты коррелируют с повышенной популярностью изображения. Тем не менее, популярность на сайте для оценки фотографий, таком как Flickr, сильно отличается от социального подтекста, который входит в мемы. В нашей модели сходные черты с теми, которые рассматривал Хосла и др. показывают разные отношения к популярности изображения.

    В нашем исследовании рассматривается самый широкий набор содержательных атрибутов в мемах с изображением и текстом. Кроме того, наши данные отражают напряженный политический момент в начале глобальной пандемии коронавируса.

    Описание и подготовка данных

    Все данные для этого проекта были собраны с Reddit, так называемой «главной страницы Интернета». Точнее, мемы с изображением и текстом пришли из крупнейших сабреддитов мемов, а именно из r/MemeEconomy , r/мемы , r/me_irl , r/dankmeme и r/dank_meme . Субреддиты представляют собой сообщества, посвященные созданию мемов и, следовательно, развитию общего чувства юмора на Reddit. Самый популярный интернет-контент впервые стал вирусным на Reddit, отсюда и крылатая фраза веб-сайтов, поэтому популярные мемы из этих сабреддитов, вероятно, также представляют контент на многих других интернет-сайтах. Кроме того, строгий этикет, введенный сообществом и модераторами Reddit, гарантирует, что публикации соответствуют описанию субреддита (Сандерсон и Ригби, 2013 г.). Таким образом, только мемы с изображением и текстом заполняют пять субреддитов, из которых мы взяли данные.

    Мы использовали API Pushshift (Baumgartner et al. 2020) для извлечения данных из сообщений в пяти сабреддитах мемов. В общей сложности мы собрали 129 326 уникальных сообщений с 17 по 23 марта 2020 года, что стало началом глобальной вспышки коронавируса. Для каждого сообщения мы извлекли функции, указанные в строках 1–10 таблицы 1. Дополнительные функции, такие как URL-адреса для доступа к сообщению на Reddit и уникальные идентификаторы мемов, также были извлечены, но в таблицу 1 включены только функции, которые мы используем для анализа. , Точно так же функции отрицательных голосов, наград мемов и автора публикации были удалены из Reddit и удалены на раннем этапе, потому что они были неполными, заполненными в основном нулями. Многие функции, извлеченные из метаданных Reddit, уже были числовыми, например created_utc и ups. Категориальные функции is_nsfw и subreddit были закодированы в числовое представление одним горячим способом.

    Мы дополнительно обработали изображения мемов, заголовки и текст из изображений, чтобы обогатить наш набор функций дополнительными функциями, основанными на содержании. Эти извлеченные функции перечислены в строках 13–22 таблицы 1 и более подробно обсуждаются в разделе «Модели и результаты». В процессе извлечения функций, основанных на содержании, мы делали запрос GET для каждой ссылки и наблюдали код состояния. Любая публикация со ссылкой, которая возвращала 404 или другую подобную ошибку, была удалена из набора данных, чтобы избежать оценки мертвых ссылок. Кроме того, все сообщения с медиафайлами, отличными от изображений, такими как гифки, были удалены, поскольку мы хотели рассматривать только мемы на основе изображений. В результате этих шагов очистки было создано 80 362 записи для обучения и тестирования моделей машинного обучения. После численного кодирования элементов контента на основе изображений и текста, которые будут подробно обсуждаться в следующих двух разделах, всего было 97 атрибутов данных.

    Таблица 1 Функции, извлеченные из API Pushshift вместе с обработанными функциями

    Полноразмерная таблица

    Некоторые выводы можно сделать только на основе метаданных Reddit. Функция created_utc содержит отметку времени, когда сообщение появилось на Reddit в универсальном скоординированном часовом поясе (UTC). Поскольку большинство активных пользователей Reddit проживает в США (Танковска 2020), мы преобразовали это время в североамериканский центральный часовой пояс. На основе этой функции мы создали категориальную функцию, представляющую время дня с шагом в четыре часа, когда сообщение было создано. Нижний подрисунок рис. 1 показывает влияние времени суток на нормализованное количество голосов, полученных сообщениями. Посты, опубликованные на Reddit с полуночи до полудня по центральноамериканскому времени, имеют больше шансов привлечь большое внимание. Этот результат может означать, что большинство голосов на Reddit накапливается в течение дня в часовых поясах США. Мемы, размещенные в дневное время (по центральному времени США), имеют больше шансов получить умеренное внимание, в то время как мемы, размещенные ночью, более подвержены экстремальным событиям, то есть получают очень мало внимания или большое внимание. Наблюдение, что мемы, размещенные ночью, имеют больше шансов быть сырыми, согласуется с явлением, которое наблюдали Sabate et al. (2014) на основе анализа популярности контента Facebook. Авторы утверждают, что если контент публикуется в периоды низкой активности пользователей (ночью), когда пользователи подключаются в часы пик, сообщение появляется в верхней части новостной стены, что повышает вероятность того, что его лайкнут, прокомментируют или поделятся.

    Чем больше подписчиков, тем больше социальная значимость, поэтому на количество голосов, полученных постом, вероятно, повлияло количество подписчиков в сабреддите, где он был опубликован. По нашим данным, у r/meme больше всего подписчиков, около 10 000 000, за ними следуют r/me_irl с примерно 4 000 000 и r/Meme_Economy с примерно 1 000 000 подписчиков; r/dank_meme и r/dankmeme имеют наименьшее количество подписчиков, менее 500 000 и менее 1000 подписчиков соответственно. Действительно, мы можем наблюдать положительную корреляцию между отзывами и подписчиками, поскольку сабреддиты с большим количеством подписчиков, как правило, получают больше голосов (см. рис. 1, верхний подрисунок). Чтобы подтвердить это наблюдение, мы определили среднее количество голосов для каждого соответствующего субреддита и рассчитали коэффициент корреляции Пирсона между этими значениями и количеством подписчиков для каждого субреддита. Мы получили значение 0,977 для коэффициента корреляции Пирсона, который указывает на сильную почти линейную зависимость между количеством голосов за сообщение и количеством подписчиков на сабреддит. Чтобы устранить этот сетевой эффект, мы нормализовали количество голосов, разделив их на количество подписчиков из соответствующего субреддита, где он был опубликован. Изменив функцию голосов, мы смогли лучше оценить популярность мема, основываясь только на его содержании.

    Рис. 1

    Верхний рисунок показывает количество голосов за каждый извлеченный сабреддит. На нижнем рисунке представлены нормализованные голоса за каждый период времени 9.0005

    Полноразмерное изображение

    Вирусный характер мемов с изображениями и текстом на Reddit делает эти данные хорошо подходящими для задачи бинарной классификации. Распределение нормализованных голосов следует распределению с длинным хвостом: большинство мемов получили мало голосов, в то время как несколько мемов получили много голосов, как показано на рис. 2. Таким образом, вирусные мемы обычно отличаются на два или более порядка от не вирусных мемов, как определено. по нашей метке бинарной классификации, обозначенной как dank или not в таблице 1 и используемой для моделей обучения с учителем. Используя функцию нормализованных голосов в качестве наших критериев, любые сообщения с нормализованным значением голосов в верхних 5% всех сообщений были классифицированы как 9.0267 dank (положительная метка, 1), а остальные были классифицированы как not_dank (отрицательная метка, 0). Наш набор данных содержит 4019 dank записей и 76343 not_dank записей. Формулировка наших прогностических ярлыков таким образом гарантировала, что мы исследуем феномен вирусной популярности (а не умеренно успешных или посредственных мемов), как это было предложено во введении.

    Мы будем использовать три модели обучения с учителем, чтобы предсказать, попадают ли мемы в категории сырых или не сырых: повышение градиента, случайный лес и модели сверточной нейронной сети. В первых двух для обучения используется весь набор функций, описанных в таблице 1 (кроме функции медиа-ссылки). Модель нейронной сети использует в качестве входных данных только изображения мемов, доступ к которым осуществляется через функцию мультимедиа, и основана на меньшей выборке записей данных. Это подмножество данных будет обсуждаться более подробно в разделе «Перенос обучения с помощью сверточной нейронной сети». 9Рис. 2 Во-первых, для атрибутов, связанных с текстом и изображением, проводится пояснительный анализ с акцентом на их влияние на популярность мемов. Мы также представляем этапы разработки функций. Далее мы кратко опишем прикладные модели машинного обучения вместе с их эффективностью в прогнозировании успеха мемов.

    Анализ текста

    Большая часть юмора и смысла мемов содержится в тексте, который появляется внутри изображения мема. Этот текст отличается от подписи к мему, написанной пользователем, создавшим пост, и может быть извлечен непосредственно из Reddit. Как заголовок, так и текст, содержащийся в самом меме, могут повлиять на популярность. В этом разделе мы изучаем прогностическую силу атрибутов, полученных из подписи и текста, извлеченного из изображений, на популярность мема.

    Текст из изображений был извлечен с помощью оптического распознавания символов (OCR) (a9t9 software GmbH 2020). Мы объединили текст, полученный с помощью OCR, с заголовком мема, чтобы собрать весь текст, связанный с мемом. Затем мы выполнили токенизацию, лемматизацию и выделение корней, чтобы упростить все слова. Это было сделано с использованием библиотек Python NLTK и gensim (Rehurek and Sojka 2011; Loper and Bird 2002). Токенизация используется для разделения текста на список слов, перевода всех символов в нижний регистр и удаления знаков препинания. Слова, содержащие менее 3 символов, и стоп-слова были удалены. Слова были лемматизированы таким образом, что все глаголы встречаются в форме первого лица настоящего времени. Наконец, слова были вычленены или сведены к их корневой форме. Например, «обработанные слова» извлеченные из трех мемов с помощью OCR, токенизации, лемматизации и поиска корней можно увидеть на рис. 3. получено от ОКР. Мемы были собраны с Reddit.com

    Полноразмерное изображение

    Используя обработанные текстовые данные, мы можем извлечь некоторые потенциально предсказуемые атрибуты, такие как настроение и количество слов. Во-первых, мы рассчитали баллы тональности, которые количественно определяют чувство или тон текста (Liu and Zhang 2012). Если текст позитивный или счастливый, он оценивается ближе к 1, а негативные или грустные тексты оцениваются ближе к 0. Примеры различных оценок тональности показаны на рис. 3. Модель тональности, которую мы использовали для анализа обработанного текста мема, использует повторяющийся нейронная сеть, известная как LSTM (долговременная кратковременная память) (Shreyas 2019). Эта сеть запоминает последовательности прошлых слов, чтобы делать прогнозы о настроении новых слов. Модель обучалась на словарях с сотнями тысяч слов, которые уже оценивались по тональности.

    На рис. 4 показана взаимосвязь между извлеченными текстовыми функциями и нормализованными отзывами. Структура, в которой мемы конкурируют за ограниченное внимание пользователей, предполагает, что пользователи могут лучше всего реагировать на мемы с более короткими текстами. Действительно, мы обнаружили, что объем текста, который зритель должен прочитать, отрицательно коррелирует с количеством голосов. Это согласуется с выводами Kruizinga-de Vries et al. (2012) о популярности постов брендов в социальных сетях.

    На рис. 4 мы также можем наблюдать, что нейтральные мемы работают лучше, чем экстремальные, но из крайностей негативные настроения работают лучше, чем позитивные. Эти результаты противоречат предыдущему выводу о том, что контент онлайн-новостей, вызывающий сильное возбуждение, особенно негативное, является более вирусным, чем нейтральный контент (Бергер и Милкман, 2012). В другом исследовании было обнаружено, что популярные мемы, как правило, уникальны с точки зрения настроений и других характеристик, тогда как мемы, похожие на большинство других мемов, работают плохо (Coscia 2014). Маловероятно, что юмору обычно помогает нейтральный заряженный контент, вместо этого он связан с удивлением, связанным с возбуждением (Чандрасекаран и др., 2015). Этот результат говорит о том, что шутки в мемах в основном касаются приземленных, а не волнующих тем.

    Рис. 4

    Взаимосвязь между извлеченными текстовыми характеристиками и нормализованными отзывами

    Полноразмерное изображение

    Слова, извлеченные из текста, были закодированы как числовые атрибуты и проанализированы на предмет их связи с содержанием и популярностью мемов. Подобные группы слов, такие как «коронавирус», «вирус» и «пандемия», были сгруппированы под одним названием. 7 категорий слов можно просмотреть в Таблице 2. Затем эти категории вместе с 28 наиболее часто встречающимися словами в атрибута processing_words (в таблице 1) были закодированы в горячем режиме в 35 атрибутов числовых признаков. Всего, включая длину текста, количество слов и оценку тональности, существует 38 числовых текстовых функций.

    Облако слов на рис. 5, созданное из каждого слова, которое мы собрали, указывает на то, что определенные темы особенно распространены в мемах с конца марта 2020 года. Например, «коронавирус», «туалетная бумага», «карантин», «работа», «дом», «школа» и «друг» чаще всего появляются в облаке слов, хотя некоторые из них появляются в немного разных версиях из-за нашей обработки. «Мемат» — одно из наиболее заметных слов в облаке слов. Популярный веб-сайт для создания мемов под названием mematic используется многими пользователями Reddit, и каждый мем, созданный на этом веб-сайте, содержит мематический водяной знак, указывающий на его происхождение. Водяной знак, по-видимому, был прочитан OCR как текст из мема. Следовательно, «memat» — один из наиболее заметных текстов, встречающихся среди мемов. Самые большие слова на рис. 5 показывают, что текущие события действительно играют большую роль в содержании мемов, хотя другой вопрос, оказывает ли такой контент большое влияние на популярность. Первоначальный анализ показал, что в большинстве случаев слова, включенные в таблицу 2, столь же распространены в верхних 5% вирусных мемов, как и в невирусных мемах. Самая большая разница, которую мы обнаружили, была для категории COVID-19.синонимы, в которых 23% сырых мемов содержали хотя бы одно слово из категории, а 17% не сырых мемов содержали слово из этой категории. Мы стремимся ответить на этот вопрос в следующих разделах, изучая важность этих функций для моделей машинного обучения.

    Таблица 2 Описание характеристик категорий слов

    Полноразмерная таблица

    Рис. 5

    Wordcloud создан из всего текста в наших скопированных мемах

    Полноразмерное изображение

    Анализ изображения

    Большинство изображений в Интернете не имеют нейтрального заряда. Тонкие различия в цвете, четкости или настройке могут передать зрителю совершенно разные значения. В целом уникальные, яркие изображения высокой четкости с малой глубиной резкости кажутся зрителям более эстетичными (Datta et al. 2006). Кроме того, наличие определенных объектов на фотографии приводит к большей или меньшей популярности на Flickr (Khosla et al. 2014). Однако мемы часто имеют комедийную, относительную или реакционную ценность, которая не обязательно является эстетической. Важность характеристик изображения может различаться для мемов по сравнению с другими типами изображений в Интернете.

    Изображение — важная часть мема. Первоначальный анализ области миниатюр в наших данных показал, что у большинства мемов был самый большой размер миниатюры, доступный на Reddit. Более популярные мемы также имеют большую область миниатюр.

    Помимо области миниатюр, мы рассмотрели цвета, присутствующие в самых популярных изображениях мемов. Цвет и область эскизов являются примерами простых функций изображения, аспектов изображения, которые легко интерпретируются зрителем. Цвета, которые система человеческого зрения воспринимает как отдельные, имеют большие координаты значения в цветовом пространстве HSV (оттенок, насыщенность, значение), поэтому мы извлекли цвета из версий HSV наших мем-изображений. Мы использовали метод сегментации изображения OpenCV (Stone 2018), чтобы выделить 30 цветов, включая небольшой диапазон вокруг конкретного значения цвета HSV. Этот диапазон использовался для маскирования изображений, показывая только пиксели в этом цветовом диапазоне. Количество пикселей в маске нормализовали для изображений разных размеров путем деления на общее количество пикселей в изображении. Эти атрибуты цвета представляют собой количество каждого из 30 заданных цветов, присутствующих в изображениях мемов.

    На рис. 6 показано количество каждого атрибута цвета в верхнем 95 процентиле популярных мемов. В целом приглушенных цветов в вирусных мемах больше, чем ярких. Возможно, потому, что мемы, как правило, представляют собой обыденные фотографии, часто размытые, сделанные своими руками, в отличие от профессиональной фотографии. Этот результат отличается от аналогичного анализа, проведенного Khosla et al. (2014), в которых наибольшую важность показали красные и более бросающиеся в глаза цвета. Однако наши результаты показывают, что синий и зеленый цвета менее важны. В другом исследовании было обнаружено, что изображения с анимированными объектами, как правило, оцениваются как более забавные, чем изображения с неодушевленными объектами (Чандрасекаран и др., 2015). Некоторые из цветов, встречающихся в самых популярных мемах, могут быть цветами, которые чаще встречаются у живых существ, таких как животные или оттенки кожи и волос человека. Черный и не совсем белый также больше всего присутствовали в нижних 5% наименее популярных мемов, но другие части цветового профиля отличались. Зеленых и особенно синих оттенков в этих мемах было больше, а некоторые оттенки оранжевого и коричневого с большими значениями на рис. 6 вообще отсутствовали в наименее популярных мемах.

    Рис. 6

    Цветное содержание популярных мемов. Среднее количество каждого цветового атрибута в верхних 5% мемов, 3728 записей, с наибольшим нормализованным количеством голосов. Полосы ниже 0 указывают на то, что ни один из этих цветов не присутствовал в сырых мемах. Это функции изображения низкого уровня, потому что, хотя HSV имитирует работу человеческого (а теперь и компьютерного) зрения, эти компоненты изображения не всегда очевидны для зрителя. Связь между этими атрибутами и популярностью мема визуализирована на рис. 7. Оттенок и насыщенность демонстрируют небольшую отрицательную корреляцию с положительными отзывами, указывая на то, что менее насыщенные изображения с желто-зеленым оттенком положительно влияют на популярность. Значение показывает небольшую положительную корреляцию, указывая на то, что изображения с более высоким значением, более отчетливыми и менее темными цветами могут получить больше голосов. Эти функции, как правило, обладают значительной предсказательной силой в моделях машинного обучения.

    Рис. 7

    Среднее значение HSV и нормализованные положительные голоса. Взаимосвязь между популярностью мемов, измеренной нормализованными значениями ups, и компонентами цветового пространства HSV. Обрабатывая изображения с помощью предварительно обученной нейронной сети Keras VGG-16, мы смогли примерно определить, какие объекты присутствуют в изображениях мемов (Chollet et al. 2015). На рис. 8 показаны прогнозы содержания мемов нейронной сети с соответствующей вероятностью этого прогноза. Эти категориальные данные не обязательно точны, но передают некоторый уровень информации о предмете каждого изображения мема. В таблице 3 указано, какой контент, идентифицированный VGG, был наиболее распространенным в верхних 5 процентах самых популярных мемов и нижних 5 процентах наименее популярных мемов. В этих двух столбцах перечислены первые 10 уникальных значений в каждой из этих групп. Наиболее и наименее популярные мемы также делились некоторым контентом, идентифицированным VGG, таким как веб-сайт категорий, комикс и обложка книги. Это неудивительно, поскольку многие мемы создаются с помощью сайтов для создания мемов, таких как Mimetic. Десять основных категорий общего контента перечислены в третьем столбце таблицы 3. Многие из перекрывающихся категорий отражают форматирование мема, и это были наиболее распространенные категории, идентифицированные нейронной сетью VGG-16 во всех записях данных. Поскольку термины, касающиеся форматирования изображений, были очень распространены, мы объединили их в одну категорию под названием 9.0267 в формате . Нейронная сеть реже идентифицировала определенные объекты на изображениях, но эти наблюдения, как показано в таблице 3, имели тенденцию различаться между наиболее и наименее популярными 5 процентами мемов.

    В то время как большая часть контента, идентифицированного VGG, относилась к разным предметам, некоторые из основных категорий были связаны с растущей культурой вокруг пандемии COVID-19. Наряду с Toilet_tissue, lab_coat и mask входят в число 40 наиболее распространенных компонентов, идентифицируемых VGG, во всем наборе данных. Многие медицинские маски, например, носят для предотвращения распространения COVID-19.также были ошибочно идентифицированы нейронной сетью как намордники, противогазы или шейные корсеты. Таким образом, эти компоненты были объединены в одну категорию числовых атрибутов, масок .

    Рис. 8

    Особенности изображения нейронной сети высокого уровня. Мы извлекли высокоуровневые категориальные характеристики изображений из мемов, используя предварительно обученную нейронную сеть keras. В примерах показаны три наиболее точных предсказанных компонента изображения и их вероятности с помощью нейронной сети Keras VGG. Мемы были собраны с Reddit.com

    Полноразмерное изображение

    Таблица 3 Содержимое, идентифицированное VGG, в популярных и непопулярных мемах

    Полноразмерная таблица

    Категориальные данные, идентифицированные VGG, были преобразованы в числовые данные несколькими способами. Обнаружив, что многие из объектов, идентифицированных VGG, принадлежали к схожим категориям, таким как форматирование мемов и маски, упомянутые ранее, мы сгруппировали их в 9 категорий контента VGG: животных , форматированных , спортивных , одежды , Маски , Техника , Насилие содержание , Еда и транспорт . Обратите внимание, что некоторый контент, указанный на изображении 8, будет закодирован в одной или нескольких из этих категорий. Затем категории были закодированы в горячем режиме в столбцы числовых характеристик вместе со следующими 8 наиболее распространенными контентами, идентифицируемыми VGG. Эти функции были несколько скудными, поскольку двоичное однократное кодирование указывало, было ли определенное предсказание или категория vgg найдено в трех верхних предсказаниях содержимого vgg для мема. В дополнение к бинарным функциям мы включили вероятности, связанные с 3 лучшими прогнозами содержимого vgg, для дополнительных 3 функций, связанных с vgg. Эти вероятности, как правило, считаются важными для моделей машинного обучения, обсуждаемых в следующем разделе.

    После внесения этих изменений в необработанные данные изображения всего было 53 числовых атрибута изображения. Обилие функций оставляет место для тонкой настройки и устранения некоторых из них для улучшения моделей. Здесь мы предположили, что определенные цвета и объекты могут быть связаны с вирусными мемами, но модели машинного обучения дадут больше ясности в отношении того, какие характеристики на самом деле влияют на популярность мема.

    Повышение градиента и случайный лес

    Мы выбрали модели Gradient Boosting и Random Forest, чтобы выполнить задачу бинарной классификации и поместить мемы в категории dank или not_dank . Обе модели представляют собой набор учащихся, которые извлекают выгоду из накопленных результатов слабых учеников. Модели обучаются и тестируются с использованием полного набора атрибутов данных, перечисленных в таблице 1 и обсуждаемых в разделах анализа изображений и текста. Они делают прогнозы, основываясь на том же наборе меток, что и вирусные мемы, входящие в первые 5% нормализованных голосов 9.0267 dank , помеченный 1, а остальные not_dank , помеченный 0. Наблюдая за тем, как эти ансамблевые модели делают свои прогнозы, мы можем получить представление о наиболее важных особенностях, которые делают мемы вирусными. Использование двух моделей для этой задачи еще больше подтвердит наши результаты.

    Повышение градиента — это ансамблевый метод слабых учащихся с оптимизацией функции потерь (Натекин и Кнолл, 2013). Повышающие модели подгоняют нового учащегося к наблюдениям, с которыми предыдущий учащийся не мог справиться. Модель служит хорошим классификатором по рангу, который подходит для нашей задачи бинарной классификации. Классификатор повышения градиента пакета ансамбля sklearn строится поэтапно вперед, что означает, что определенное пользователем количество деревьев регрессии подгоняется к отрицательному градиенту либо биномиальной, либо многономинальной функции потерь отклонения на каждом этапе и взвешенная сумма учащихся будет результатом (Pedregosa et al. 2011).

    Случайный лес — это ансамблевый метод, состоящий из множества деревьев решений. Успех ансамбля зависит от силы отдельных деревьев и уровня зависимости между ними. Эта модель является хорошим выбором для нашего набора данных, потому что она хорошо работает с сочетанием категориальных и непрерывных функций, она может обрабатывать множество функций и большие объемы данных без риска переобучения, а древовидная структура легко интерпретируется (Breiman 2001). ). Она очень похожа на модель Gradient Boosting, что означает, что их можно легко сравнивать, а различия между моделями служат для подтверждения наших результатов, поскольку наши результаты воспроизводятся двумя моделями.

    Важность производительности и функций

    Ограничением ансамблевых классификаторов Random Forest и Gradient Boosting является то, что в своей исходной форме они не так хорошо работают с несбалансированными данными (Brownlee 2020; Liu et al. 2017). Однако было разработано множество методов изучения несбалансированных данных с помощью этих ансамблей (Чен и Брейман, 2004). Мы модифицировали модели, чтобы уменьшить влияние искаженных данных и в целом улучшить результаты прогнозирования. Во-первых, мы использовали BalancedRandomForestClassifier от imblearn в качестве нашей модели Random Forest. Этот классификатор использует случайную недостаточную выборку для обучения на более сбалансированных подмножествах данных путем повторной выборки данных из обучающего набора для каждого древовидного классификатора в ансамбле. Распределение положительных и отрицательных меток в обучающих выборках можно контролировать параметром sample_strategy , который представляет соотношение меток классов большинства и меньшинства. В моделях Random Forest и Gradient Boosting использовалась 5-кратная перекрестная проверка, параметр веса класса и GridSearchCV от sklearn для точной настройки параметров классификаторов.

    После этих модификаций мы разделили данные на обучающий набор из 53 843 записей и тестовый набор из 26 520 записей, т.е. разделение 67–33%. Обе модели предсказали метки на тестовом наборе с AUC около 0,7, как показано на рис. 9.. Точность, полнота, точность и баллы F-1 для модели с самой высокой производительностью (случайный лес) можно увидеть в таблице 4, а баллы для модели повышения градиента были очень похожими. Обе модели показали плохую точность. Соответственно, модели предсказывали большую долю положительных меток, чем это было реалистично для набора данных, несмотря на принятые нами меры. Некоторые из мер, которые мы предприняли для противодействия этому эффекту, такие как переназначение пороговых значений, можно было регулировать за определенную плату. Увеличение вероятности, достаточной для положительной метки, повысило бы точность модели, но слишком большая корректировка привела бы к снижению полноты и точности.

    Сложность прогнозирования несбалансированных данных, на которую указывают низкие оценки точности, может быть связана с отсутствием функций социальных сетей. Возможно, в то время как функции, основанные на содержании, могут предсказать, есть ли у мема шанс стать вирусным (имеет ли он достоинства), функции социальных сетей определяют, какие из этих мемов действительно станут вирусными. Это подтверждает теорию Барабаси об успехе в целом, согласно которой заслуги являются первым шагом к успеху, но социальные сети определяют, кто из достойных станет суперзвездой (Yucesoy and Barabási, 2016).

    Таблица 4 Метрики для наиболее эффективных моделей случайного леса

    Полноразмерная таблица

    В дополнение к модификациям, описанным выше, мы попробовали несколько методов недостаточной выборки. Мы выполнили 67–33%-ное разделение поезд-тестов для всех моделей. Результаты недостаточной выборки для наиболее эффективных моделей, Random Forest, перечислены в таблице 4, и результаты для модели повышения градиента были очень похожими. Используя модуль случайной выборки от sklearn, мы занижали только обучающие данные. Это не оказало большого влияния на производительность моделей, что указывает на то, что другие меры, которые мы предприняли для противодействия несбалансированному набору данных и в целом для улучшения результатов, были эффективными. Мы также попытались сделать недостаточную выборку как тестовых, так и обучающих данных, это повысило точность, и, следовательно, F-1 получил очень высокие баллы, но лишь незначительно повлиял на нашу AUC. (Конечно, изменение распределения набора тестов меняет характер наших целей прогнозирования, поэтому мы не сообщаем подробно о результатах этих тестов). Мы также отмечаем, что, хотя значение точности может выглядеть довольно маленьким без поправки на несбалансированное распределение, оно означает более чем 70-процентное улучшение случайного угадывания сырых мемов.

    Рис. 9

    ROC-кривая и особенности важности моделей повышения градиента и случайного леса. a ROC-кривые моделей без использования методов субдискретизации. b Важность признаков для обеих моделей

    Полноразмерное изображение

    График важности признаков на рис. 9 показывает относительную важность признаков данных из таблицы 1 для моделей Gradient Boosting и Random Forest, обученных без недостаточной выборки. Две модели показали сходную важность характеристик с некоторой изменчивостью. Кроме того, многие моменты, рассмотренные в предыдущих разделах о связи функций с отзывами, подкрепляются показателями важности. Простые функции, такие как длина текста и размер изображения ( thumbnail.height ) показали большую важность для предсказания вирусных мемов. Важные цвета на рис. 9 также совпадают с наиболее распространенными цветами на рис. 6. Серый, не совсем белый и чисто черный цвета являются одними из наиболее важных для модели и наиболее распространены в вирусных мемах. Рисунок 9 также показывает, что в целом важны больше функции, основанные на изображениях, чем на тексте. Однако это может быть связано с тем, что в целом мы включили больше функций, основанных на изображениях, чем на тексте, 53, а не 38.

    Дополнительная предсказательная сила признаков изображения и текста

    В дополнение к наиболее важным признакам, показанным на рис. 9, мы исследовали, имеют ли признаки изображения или текста большую предсказательную силу для определения вирусных мемов. Мы использовали модели Gradient Boosting и Random Forest, обсуждавшиеся ранее, с полным объемом обучающих и тестовых данных. В отличие от предыдущего анализа, мы обучили четыре модели Gradient Boosting и четыре модели Random Forest, каждая из которых имеет разные наборы функций. Модели обучаются с атрибутами только изображения, атрибутами только текста, обоими и всеми атрибутами из таблицы 1, чтобы показать возрастающее прогностическое преимущество этих групп функций. Вирусная природа мемов затрудняет прогнозирование высокоэффективных мемов, но, поскольку асимметрия является неотъемлемой частью данных, мы решили не проводить недостаточную выборку данных для этой части анализа, поскольку изменение распределения меняет характер нашего прогнозирующего вопроса.

    Рис. 10

    Увеличение важности графических и текстовых функций. a Модель Random Forest и b Модель Gradient Boosting

    Полноразмерное изображение

    Как и для предыдущих моделей, представленных на рис. Разделение 67–33%. Все модификации и точные настройки, включая вес классов и GridSearchCV, усилия, используемые в этих моделях, здесь одинаковы. Точное описание функций немного различается между версиями этих моделей из-за усилий по тонкой настройке, при которых определенные цвета или обработанные слова могли быть исключены, если они не имели значения для модели. Эти небольшие различия не нарушили организацию, в которой четыре модели имели только функции, связанные с текстом, только функции, связанные с изображениями, обе или все функции, включая функции социальных сетей, извлеченные из метаданных Reddit, таких как подписчики.

    На рис. 10 показаны результаты пошагового анализа предсказательной способности. Неудивительно, что модель, обученная на всех данных, превзошла другие модели. Это согласуется с предыдущими результатами, согласно которым текстовые и сетевые данные обладают большей предсказательной силой для популярности изображений на Flickr (Khosla et al. 2014). Впечатляет то, что добавление всего четырех сетевых функций ( подписчиков , created_utc , is_nsfw и time_of_day ) увеличило AUC на 0,02 для модели случайного леса. Учитывая результаты, которые функции социальных сетей показали при прогнозировании популярности мемов в прошлых работах (Weng et al. 2012, 2014), вполне вероятно, что мы бы увидели гораздо большее увеличение AUC, если бы мы также включили другие функции социальных сетей. Удивительно, но не очевидно, имеют ли атрибуты, связанные с изображением или текстом, более сильную предсказательную силу, поскольку модель случайного леса лучше работала с атрибутами, связанными с изображением, в то время как модель повышения градиента лучше работала с текстовыми атрибутами. Тем не менее, ясно, что они обе имеют дополнительную прогностическую силу друг над другом в обеих моделях.

    Трансферное обучение с помощью сверточной нейронной сети

    Сверточная нейронная сеть

    Сверточная нейронная сеть (CNN) — это класс искусственных нейронных сетей, который привлек внимание в последние годы благодаря своей универсальности и способности достигать отличных результатов во множестве задач. . Среди прочего, компьютерная лингвистика использовала его для моделирования семантики предложений (Kalchbrenner et al. 2014), рентгенологи для сегментации органов (Yamashita et al. 2018), офтальмологи для выявления диабетической ретинопатии у пациентов (Gulshan et al. 2016). ). Успех CNN заключается в его архитектуре, которая позволяет ему изучать присущие ему пространственные иерархии из обучающих данных путем распознавания и изучения низкоуровневых паттернов, которые превращаются в высокоуровневые паттерны (Ямашита и др., 2018). Эта способность извлекать важные функции означает, что CNN может идентифицировать различные уровни представления изображения и фиксировать соответствующие из них в обучающих данных, что делает это семейство моделей особенно подходящим для задач компьютерного зрения (Jogin et al. 2018). Прошлые исследования показали, что CNN также может хорошо работать, когда дело доходит до определения популярности изображения (Khosla et al. 2014). Следуя этому направлению исследования, в этом разделе мы исследуем, можем ли мы классифицировать мрачность мема исключительно на основе необработанных данных изображения, игнорируя атрибуты, которые мы использовали в предыдущих разделах.

    Выборка набора данных

    Набор данных содержит приблизительно 76 000 загружаемых изображений. Из-за несбалансированного распределения голосов за сообщения, как видно на рис. 2, мы решили сделать класс not_dank того же размера, что и класс dank , путем случайной выборки из более чем 70 000 изображений в not_dank. класс. Затем мы разделили этот поднабор данных на обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор в следующем соотношении: 50%, 25%, 25%. Точное количество изображений, используемых в каждом наборе, показано в таблице 5.

    Таблица 5 Набор для обучения, проверки и тестирования CNN

    Полноразмерная таблица

    Трансферное обучение

    Для глубоких CNN обычно требуется больший объем обучающих данных, чем у нас было. Предыдущие исследования показали, что в случаях, когда данные для обучения ограничены, трансферное обучение является эффективным методом значительного повышения производительности нейронной сети (Таммина, 2019 г. ), а также уменьшения переобучения (Хан и др., 2018 г.). На протяжении многих лет было предложено несколько методов трансфертного обучения. Здесь мы принимаем метод, предложенный Yosinski et al. (2014): использование верхних слоев предварительно обученных CNN в качестве средств извлечения признаков, затем точная настройка нижних слоев с помощью нашего собственного набора данных и добавление набора полностью связанных слоев для прогнозирования. Основная причина, по которой мы использовали этот подход, заключается в разнице доменов между нашим набором данных и набором данных ImageNet, что делает необходимым повторное обучение некоторых из последних слоев.

    Предварительно обученные модели CNN, которые служат нашими экстракторами признаков, были обучены с использованием данных из программы ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) (Russakovsky et al. 2015). Этот набор данных состоит примерно из 1,2 миллиона обучающих изображений, 50 000 проверочных изображений и 150 000 проверочных изображений в 1000 категориях (Крижевский и др. , 2017). Выбранные нами предварительно обученные модели CNN, а именно InceptionV3, VGG16, ResNet, Xception, MobileNet, показали лучшие результаты на предыдущих соревнованиях ILSVRC, и все их веса, обученные с помощью этого набора данных, доступны в Keras (Chollet 2015). Из этих моделей наиболее эффективными экстракторами признаков для нашего набора данных оказались VGG16, InceptionV3 и Xception. Для получения дополнительной информации о моделях см. Таблицу 6. Мы предоставим более подробную информацию о том, как мы настроили каждую из этих нейронных сетей, в следующем разделе.

    Таблица 6 Информация о каждой сети

    Полноразмерная таблица

    Увеличение данных изображения

    Увеличение данных используется для расширения набора данных путем создания и включения в процесс обучения похожих, но слегка измененных записей. Что касается задач распознавания изображений, наиболее традиционными методами являются добавление шума или применение аффинных преобразований (например, перемещение, масштабирование, поворот, отражение, переворот) (Сук и Флюссер, 2003). Предыдущие исследования показали, что эта процедура может снизить частоту ошибок, помогает при переоснащении и позволяет модели быстрее сходиться (van Dyk and Meng 2001). Йосинский и соавт. (2015) сообщили, что после дополнения набора данных случайно переведенными изображениями в их модели наблюдается снижение частоты ошибок с 28 до 20%. Другим примером является разработка нейронной сети VGG16, которая была среди победителей конкурса ILSVRC 2014. Симонян и Зиссерман также использовали методы увеличения изображения, такие как переворачивание изображений, в том числе случайно обрезанные фрагменты изображений или изменение интенсивности цвета (Simonyan и Зиссерман, 2014). Авторы утверждали, что это увеличение данных помогло снизить частоту ошибок на 1%. Точно так же все три наши лучшие модели обучаются с использованием набора данных, дополненного следующими преобразованиями Keras ImageGenerator:0005

    • Измените масштаб значений пикселей (от 0 до 255) на интервал [0, 1].

    • Произвольное увеличение изображения с коэффициентом 0,3.

    • Произвольно повернуть изображение на 50 градусов.

    • Переместите изображение по горизонтали случайным образом в соотношении 0,2 к ширине изображения.

    • Переместите изображение по вертикали случайным образом с коэффициентом 0,2 от высоты изображения.

    • Произвольно сдвиньте изображение.

    • Произвольно отразить изображение по горизонтали.

    Стратегии тонкой настройки

    Поскольку каждая сеть имеет различную архитектуру, нам нужно было использовать разные стратегии тонкой настройки для каждой из них. Стратегии тонкой настройки, которые мы использовали, перечислены ниже:

    • Для VGG16 замораживание первых трех блоков свертки, точная настройка весов всех остальных слоев (в двух других блоках свертки в сети, плюс последние три полносвязных слоя).

    • Для Xception замораживание весов всех сверточных слоев и точная настройка весов только трех последних полносвязных слоев.

    • Для InceptionV3: замораживание весов всех слоев вплоть до слоя «mixed7», затем точная настройка остальных слоев в сети InceptionV3, а также последние три определяемых вручную полносвязных слоя.

    • Для всех сетей отсев реализован после первого и второго слоя из трех последних полносвязных слоев.

    • Для всех сетей (VGG16, Xception, InceptionV3) удален последний слой «softmax» и заменен слоем «сигмоид» для прогнозирования.

    • Размеры изображений изменены, чтобы соответствовать входному размеру по умолчанию для каждой сети (299×299 для Xception и InceptionV3, 224×224 для VGG16).

    • Все сети включают функцию ReduceLROnPlateau от Keras, которая снижает текущую скорость обучения на 25%, если точность проверки не увеличивается в течение 3 эпох.

    Результаты

    Все нейронные сети, протестированные для этого исследования, оценивались на тестовом наборе с использованием нескольких показателей (точность, точность, полнота и показатель F-1). Результаты приведены в таблице 7. Мы также рассчитали кривую ROC для трех лучших моделей вместе с их показателями AUC, которые показаны на рис. 11a. На рис. 11b, c показано изменение точности и потерь при обучении и проверке во время тонкой настройки модели на основе VGG16, которая дала наилучший показатель AUC.

    Таблица 7 Производительность тестового набора для каждой нейронной сети

    Полноразмерная таблица

    Рис. 11

    ROC-кривые 3 лучших моделей CNN и обучающие кривые лучшей модели. Кривые ROC и AUC оценивают 90 491 из 90 214 лучших моделей, основанных на предварительно обученных моделях CNN. Точность ( b ) и потери ( c ) при обучении лучшей модели на основе VGG16

    Полноразмерное изображение

    превосходят другие модели, в то время как модель на основе Xception занимает второе место, а модель на основе InceptionV3 — на третьем месте. Мы также можем сделать вывод, что лучшая нейронная сеть (AUC = 0,63) работает так же, как и лучшая модель ансамбля, обученная на созданных вручную функциях изображения (AUC = 0,63).

    Рис. 12

    Матрица путаницы с примерами мемов согласно модели CNN. Части с зеленой рамкой показывают истинно положительные и истинно отрицательные экземпляры, где прогноз модели совпадает с реальной целевой меткой. Части, обведенные красной рамкой, представляют собой ложноположительные и ложноотрицательные экземпляры, в которых предсказанные и истинные метки классов не совпадают. Мемы были собраны с Reddit.com

    Полноразмерное изображение

    Из наших экспериментов с различными моделями мы заметили, что использование увеличения изображения помогает ускорить сходимость моделей и достичь более высокой точности. Тонкая настройка последних нескольких слоев моделей CNN с помощью методологии трансфертного обучения также улучшила производительность наших моделей. Проблемы переобучения, с которыми мы столкнулись, были подавлены добавлением скорости отсева между слоями и снижением скорости обучения между эпохами. Хотя мы экспериментировали с несколькими моделями и параметрами, характеристики моделей показывают, что трудно предсказать сырость мемов с изображением и текстом, использующих только содержание изображения. Этот вывод согласуется с аналогичным предыдущим исследованием, в котором содержание изображения имеет меньшее значение по сравнению с социальным контекстом и другими функциями для прогнозирования популярности изображения на Flickr (Khosla et al. 2014). Сложность прогнозирования популярности мемов на основе контента также иллюстрируется мемами, в которых предсказание модели не соответствует истинному ярлыку класса (см. рис. 12). Трудно определить истинный класс этих мемов как для людей, так и для машин.

    Заключение

    В этой статье мы проанализировали мемы с изображением и текстом, собранные с Reddit. Используя модели машинного обучения, мы исследовали, можно ли предсказать вирусные мемы, основываясь только на их содержании. Мы рассматривали проблему как задачу бинарной классификации, определяющую вирусные мемы как первые 5% всех постов с точки зрения голосов. Наша лучшая модель — это модель случайного леса, которая работает умеренно хорошо с AUC 0,6804, точностью 0,6638, точностью 0,0854, полнотой 0,589.7. Хотя на первый взгляд значение точности может показаться довольно низким, оно на 70% лучше случайного угадывания сырых мемов.

    Кроме того, мы изучили наиболее важные функции и обнаружили, что наибольшее влияние на предсказание оказывают содержание серого, размер изображения, насыщенность и длина текста. Хотя в целом в наборе данных было много контента, связанного с COVID-19, который был виден в облаке слов, а также некоторое содержимое изображений, идентифицированное vgg, функции, связанные с COVID-19, оказались менее важными для производительности моделей. Таким образом, по нашим оценкам, хотя мемы часто отражают насущные мировые проблемы, наличие такого рода контента мало влияет на то, станут ли мемы вирусными. Мы также исследовали прогностическую и инкрементальную прогностическую силу признаков изображения и текста. Хотя мы не можем сделать вывод о том, являются ли атрибуты, связанные с изображением или текстом, более сильными предикторами успеха мема, мы показали, что они оба обладают возрастающей предсказательной силой друг друга. Если мы используем только изображения в качестве входных данных со сверточной нейронной сетью, мы можем достичь AUC = 0,63, и это согласуется с производительностью самой эффективной модели случайного леса, обученной на созданных вручную функциях изображения. Сравнивая наши результаты с другими работами, в которых функции социальных сетей и сообществ также использовались для прогнозирования популярности (Венг и др., 2012, 2014), мы можем сделать вывод, что, хотя анализ на основе контента также может предсказывать успех с достаточной эффективностью, функции социальных сетей могут значительно повысить производительность. В то время как функции, основанные на контенте, могут предсказать наличие достойных мемов, функции социальных сетей определяют, какие из достойных мемов действительно станут вирусными.

    Также справедливо признать некоторые ограничения этого исследования. Из-за короткого периода времени, в течение которого мы собирали данные — в напряженный момент в начале вспышки коронавируса — наши результаты не обязательно могут быть универсально обобщены. Однако мы считаем, что многие из наших выводов имеют отношение к популярности мемов в целом. Более того, короткий временной отрезок собранных данных не позволил нам изучить временные и динамические аспекты успеха мемов или выявить так называемых «спящих красавиц». Последнее представляет собой явление распространения информации, при котором мем остается незамеченным в течение длительного периода времени, а затем внезапно всплеск популярности спустя долгое время после его первоначальной публикации (Чжан и др., 2016). Мы предлагаем эти аспекты предсказания популярности мемов для будущих исследований. Кроме того, другим направлением соответствующих будущих исследований будет анализ мемов, вдохновленных COVID-19.один.

    Наличие данных и материалов

    Наборы данных, проанализированные в ходе текущего исследования, доступны в репозитории GitHub: https://www.github.com/dimaTrinh/dank_data.

    Сокращения

    HSV:

    Насыщенность оттенка, значение

    Распознавание:

    Оптическое распознавание символов

    ЛСТМ:

    Долгосрочная кратковременная память

    ОКР:

    Рабочая характеристика приемника

    АУК:

    Площадь под кривой

    CNN:

    Сверточная нейронная сеть

    Каталожные номера

    • a9t9 software GmbH (2020) OCR. space бесплатный API OCR и онлайн-OCR. https://ocr.space/. По состоянию на 01.10.2020

    • Bauckhage C (2011) Взгляд на интернет-мемы. В: ICWSM

    • Bauckhage C, Kersting K, Hadiji F (2013) Математические модели увлечений объясняют временную динамику интернет-мемов. В: Седьмая международная конференция AAAI по веб-блогам и социальным сетям

    • Баумгартнер Дж., Заннеттоу С., Киган Б., Сквайр М., Блэкберн Дж. (2020) Набор данных Pushshift Reddit. В: Материалы международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям, том 14, стр. 830–839.

    • Бергер Дж., Милкман К.Л. (2012 г.) Что делает онлайн-контент вирусным? J Марк Res 49 (2): 192-205. https://doi.org/10.1509/jmr.10.0353

      Статья Google ученый

    • Bischetti L, Canal P, Bambini V (2020) Забавно, но отталкивающе: крупномасштабное исследование эмоциональной реакции населения Италии на юмор в связи с COVID-19 во время изоляции. Лингва. https://doi.org/10.1016/j.lingua.2020.102963

      Статья Google ученый

    • Брейман Л. (2001) Случайные леса. Калифорнийский университет в Беркли, диссертация отдела статистики, стр. 1–33. По состоянию на 01.10.2020

    • Броди Р. (2009) Вирус разума: новая наука о мемах. Хей Хаус, Оксфорд

      Google ученый

    • Браунли Дж. (2020) Бэггинг и случайный лес для несбалансированной классификации. Мастерство машинного обучения. https://machinelearningmastery.com/bagging-and-random-forest-for-imbalanced-classification/. Проверено 2020-10-01

    • Чандрасекаран А., Виджаякумар А.К., Антол С., Бансал М., Батра Д., Зитник Л., Парих Д. (2015) Мы существа юмора: понимание и предсказание визуального юмора. Распознавание образов Comput Vis 4:4603–4612. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.498

      Статья Google ученый

    • Chen C, Breiman L (2004) Использование случайного леса для изучения несбалансированных данных. Калифорнийский университет, Беркли

      Google ученый

    • Chollet F (2015) Приложения Keras. https://keras.io/api/applications/. По состоянию на 1 октября 2020 г.

    • Chollet F et al (2015) Модель Keras VGG13. Гитхаб. https://github.com/fchollet/keras. По состоянию на 1 октября 2020 г.

    • Coscia M (2014) Среднее скучно: как сходство убивает успех мема. Научный представитель https://doi.org/10.1038/srep06477

      Статья Google ученый

    • Датта Р., Джоши Д., Ли Дж., Ван Дж. З. (2006) Изучение эстетики фотографических изображений с использованием вычислительного подхода. В: 9Европейская конференция по компьютерному зрению, том 3953, стр. 288–301

    • Докинз Р. (2016) Эгоистичный ген. Издательство Оксфордского университета, Оксфорд

      Google ученый

    • Ду И, Масуд М.А. , Джозеф К. (2020) Понимание визуальных мемов: эмпирический анализ текста, наложенного на мемы, размещенные в Твиттере. В: Материалы четырнадцатой международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям, том 14, стр. 153–164

    • Dynel M (2016) «Я видел макросы изображений!» Советует мемы с животными как визуально-вербальные шутки. Междунар. J Commun 10: 660–688

      Google ученый

    • Dynel M (2020) Vigilante пренебрежительно отзывается о юморе в r/inceltears: юмор как критика идеологии incel. Lang Commun 74:1–14

      Статья Google ученый

    • Dynel M, Messerrli TC (2020) О межкультурном мем-пространстве: Швейцария через национальные мемы изнутри и снаружи. Контрастный прагмат 1: 210–241

      Артикул Google ученый

    • Глисон Дж. П., Уорд Дж. А., О’Салливан К. П., Ли В. Т. (2014) Вызванная конкуренцией критичность в модели популярности мемов. Phys Rev Lett 112 (NA): 4–31. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.112.048701

      Статья Google ученый

    • Глисон Дж. П., О’Салливан К. П., Баньос Р. А., Морено Ю. (2015) Детерминанты популярности мемов. Phys Soc 3 (NA): 1501–1508

      Google ученый

    • Гульшан В., Пэн Л., Корам М., Стамп М.С., Ву Д., Нараянасвами А., Венугопалан С., Виднер К., Мадамс Т., Куадрос Дж., Ким Р., Раман Р., Нельсон П.С., Мега Дж.Л., Вебстер Д.Р. (2016 ) Разработка и проверка алгоритма глубокого обучения для выявления диабетической ретинопатии на фотографиях глазного дна сетчатки. ДЖАМА 316 (22): 2402–2410. https://doi.org/10.1001/jama.2016.17216

      Статья Google ученый

    • Хан Д., Лю К., Фан В. (2018) Новый метод классификации изображений с использованием обучения переносу cnn и увеличения веб-данных. Приложение Expert Syst 95:43–56. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.11.028

      Статья Google ученый

    • Джогин М., Мохана Мадхулика М.С., Дивья Г.Д., Мегана Р.К., Апурва С. (2018) Извлечение признаков с использованием сверточных нейронных сетей (cnn) и глубокого обучения. В: 3-я международная конференция IEEE, 2018 г., посвященная последним тенденциям в области электроники и информационно-коммуникационных технологий (RTEICT), стр. 2319.–2323

    • Journell W, Clark CH (2019) Политические мемы и пределы медиаграмотности. В: Journell W (ред.) Распаковка фейковых новостей: руководство для преподавателей по работе с учащимися в средствах массовой информации. Издательство Педагогического Колледжа, Нью-Йорк, стр. 109–125

      Google ученый

    • Калхбреннер Н., Грефенштетт Э., Блансом П. (2014) Сверточная нейронная сеть для моделирования предложений. CoRR . архив: 1404.2188. Проверено 2020-10-01

    • Хосла А. , Сарма А.Д., Хамид Р. (2014) Что делает изображение популярным? В: Комитет Международной конференции по всемирной паутине, стр. 867–876

    • Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Е. (2017) Классификация Imagenet с глубокими свёрточными нейронными сетями. Община ACM 60 (6): 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386

      Статья Google ученый

    • Круизинга-де Врис Л., Генслер С., Лифланг П. (2012) Популярность постов бренда на фан-страницах бренда: исследование влияния маркетинга в социальных сетях. J Interact Mark 26 (2): 83–91. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2012.01.003

      Статья Google ученый

    • Лайнесте Л., Воолаид П. (2017) Смех через границы: интертекстуальность интернет-мемов. Eur J Humor Res 4 (4): 26–49. https://doi.org/10.7592/EJHR2016.4.4.laineste

      Статья Google ученый

    • Лю Б. , Чжан Л. (2012) Опрос по добыче мнений и анализу настроений. В: Aggarwal CC, Zhai CX (eds) Mining text data. Springer, Берлин, стр. 415–463. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3223-4

      Глава Google ученый

    • Liu S, Wang Y, Zhang J, Chen C, Xiang Y (2017) Решение проблемы дисбаланса классов при обнаружении спама в Twitter с использованием ансамблевого обучения. Comput Secur 69:35–49

      Статья Google ученый

    • Loper E, Bird S (2002) Nltk: набор инструментов для работы с естественным языком. В: Материалы семинара ACL-02 по эффективным инструментам и методологиям обучения обработке естественного языка и компьютерной лингвистике, стр. 63–70

    • Маджи Б., Бхаттачарья И., Наг К., Прабхат У., Дасгупта М. (2018) Исследование распространения информации и популярности контента в мемах. Comput Intell Commun Bus Anal 1031: 462–478

      Google ученый

    • МакКлюр Б. (2016) Изучение дискурса политических мемов в Интернете. В: Конференция по исследованиям в области образования для взрослых, том 12, стр. 291–293

    • Натекин А., Нолл А. (2013) Машины для повышения градиента, учебное пособие. Фронт Нейроробототехника. https://doi.org/10.3389/fnbot.2013.00021

      Артикул Google ученый

    • Педрегоса Ф., Вароко Г., Грамфор А., Мишель В., Тирион Б., Гризель О., Блондель М., Преттенхофер П., Вайс Р., Дюбур В. и др. (2011) Scikit-learn: машинное обучение в Python. J Mach Learn Res 12:2825–2830

      MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

    • Рехурек Р., Сойка П. (2011) Статистическая семантика Gensim в питоне, том 8, стр. 25–28. Проверено 2020-10-01

    • Русаковский О., Дэн Дж., Су Х., Краузе Дж., Сатиш С., Ма С., Хуанг З., Карпати А., Хосла А., Бернштейн М., Берг А.С., Фей-Фей Л. (2015) Крупномасштабная задача визуального распознавания ImageNet . Int J Comput Vis: IJCV 115(3):211–252. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0816-y

      MathSciNet Статья Google ученый

    • Сабате Ф., Бербегал-Мирабент Дж., Каньябате А., Лебхерц П.Р. (2014 г.) Факторы, влияющие на популярность брендированного контента на фан-страницах Facebook. Евр Манаг J 32(6):1001–1011. https://doi.org/10.1016/j.emj.2014.05.001

      Артикул Google ученый

    • Сандерсон Б., Ригби М. (2013) У нас есть Reddit, а вы?: что библиотекари могут узнать на сайте, полном мемов. Coll Res Libr News 74 (10): 518–521. https://doi.org/10.5860/crln.74.10.9024

      Статья Google ученый

    • Шифман Л. (2014) Мемы в цифровой культуре. Пресса Массачусетского технологического института, Кембридж

      Google ученый

    • Шреяс П. (2019) Анализ тональности текста с помощью глубокого обучения. Среда https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-for-text-with-deep-learning-2f0a0c6472b5. По состоянию на 01.10.2020

    • Симмонс М., Адамик Л., Адар Э. (2011) Мемы онлайн: извлекаются, вычитаются, вводятся и вспоминаются. В: Пятая международная конференция AAAI по блогам и социальным сетям. Ассоциация развития искусственного интеллекта, стр. 353–360

    • Симонян К., Зиссерман А. (2014) Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. arXvi:1409.1556

    • Stone R (2018) Сегментация изображения с использованием цветовых пространств в OpenCv+Python. https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/. По состоянию на 01.10.2020

    • Сук Т., Флюссер Дж. (2003) Комбинированные инварианты размытия и аффинного момента и их использование в распознавании образов. Распознавание образов 36: 2895–2907. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(03)00187-0

      Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

    • Таммина С (2019) Перенос обучения с использованием vgg-16 с глубокой сверточной нейронной сетью для классификации изображений. Издательство Int J Sci Res: IJSRP 9:9420. https://doi.org/10.29322/IJSRP.9.10.2019.p9420

      Google ученый

    • Tankovska H (2020 г.) Региональное распределение настольного трафика на Reddit.com по состоянию на май 2020 г. по странам. Статистика. https://www.statista.com/statistics/325144/reddit-global-active-user-distribution/. По состоянию на 1 октября 2020 г.

    • Цур О, Раппопорт А (2015) Не дайте меня # неправильно понять: лингвистически мотивированный алгоритм прогнозирования популярности текстовых мемов. В: Девятая международная конференция AAAI по Интернету и социальным сетям

    • ван Дайк Д.А., Мэн X-L (2001) Искусство увеличения данных. J Comput Graph Stat 10 (1): 1–50. https://doi.org/10.1198/10618600152418584

      MathSciNet Статья Google ученый

    • Васкес С (2019) Язык, творчество и юмор онлайн. Рутледж, Лондон

      Книга Google ученый

    • Wang L, Wood BC (2011) Эпидемиологический подход к моделированию вирусного распространения мемов. Прикладная математическая модель 35 (11): 5442–5447. https://doi.org/10.1016/j.apm.2011.04.035

      Статья Google ученый

    • Венг Л., Фламмини А., Веспиньяни А., Менцер Ф. (2012) Соревнование между мемами в мире с ограниченным вниманием. Научный отчет 2:335. https://doi.org/10.1038/srep00335

      Артикул Google ученый

    • Weng L, Menczer F, Ahn YY (2014) Прогнозирование успешных мемов с использованием сети и структуры сообщества. В: Восьмая международная конференция AAAI по блогам и социальным сетям. Ассоциация развития искусственного интеллекта, стр. 535–544

    • Ямасита Р., Нисио М., До РКГ, Тогаши К. (2018) Сверточные нейронные сети: обзор и применение в радиологии. Идеи визуализации 9(4): 611–629. https://doi.org/10.1007/s13244-018-0639-9

      Статья Google ученый

    • Йосински Дж., Клун Дж. , Бенжио Ю., Липсон Х (2014) Насколько переносимы функции в глубоких нейронных сетях? CoRR . архив: 1411.1792. По состоянию на 01.10.2020

    • Йосински Дж., Клун Дж., Нгуен А.М., Фукс Т.Дж., Липсон Х. (2015) Понимание нейронных сетей с помощью глубокой визуализации. CoRR. архив: 1506.06579. Проверено 2020-10-01

    • Ючесой Б., Барабаши А.Л. (2016 г.) Отличить производительность от успеха. EPJ Data Sci. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-016-0079-z

      Статья Google ученый

    • Чжан Л., Сюй К., Чжао Дж. (2016) Спящие красавицы в распространении мемов. Наукометрия 112: 383–402. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2390-2

      Статья Google ученый

    Скачать ссылки

    Благодарности

    Неприменимо.

    Финансирование

    Исследование, описанное в этом документе и проведенное в BME, было поддержано Фондом NRDI (TKP2020) на основании хартии поддержки, изданной Управлением NRDI под эгидой Министерства инноваций и технологий. RM также был поддержан исследовательским грантом NKFIH K123782.

    Информация об авторе

    Авторы и организации

    1. Технологический институт Aquincum, Будапешт, Венгрия

      Кейт Барнс, Тирнон Ризенми, Мин Дьюк Трин, Эли Ллеши, Нора Балог и Роланд Молонтей

    2. Колорадо -колледж, Колорадо -Спрингс, USA

      Kate Barnes

    3. Usli Тел.0005

      Nóra Balogh

    4. MTA-BME Stochastics Research Group, Будапешт, Венгрия

      Roland Molontay

    5. Стохастиков, Университет Будапешта и Экономика, Будапешт, Венгри

      6666.1066.

      1. Kate Barnes

        Посмотреть публикации автора

        Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

      2. Tiernon Riesenmy

        Посмотреть публикации автора

        Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

      3. Minh Duc Trinh

        Просмотр публикаций автора

        Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

      4. Eli Lleshi

        Просмотр публикаций автора

        Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

      5. Нора Балог

        Посмотреть публикации автора

        Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

      6. Roland Molontay

        Просмотр публикаций автора

        Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

      Contributions

      MDT задумал исследование. KB и RM рассмотрели литературу. TR и MDT собрали данные. KB и EL выполнили текстовый анализ. КБ выполнил анализ изображения. KB и TR обучили и проанализировали модели Gradient Boosting и Random Forest. MDT обучил и проанализировал модель сверточной нейронной сети. NB спроектировал фигуры и помог контролировать проект. RM руководил проектом. Все авторы внесли свой вклад в написание рукописи, прочитали и одобрили окончательный вариант.

      Автор, ответственный за переписку

      Переписка с Роланд Молонтей.

      Заявление об этике

      Конкурирующие интересы

      Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

      Дополнительная информация

      Примечание издателя

      Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

      Права и разрешения

      Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4. 0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете первоначальных авторов и источник, ссылку на лицензию Creative Commons и указать, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

      Перепечатки и разрешения

      Об этой статье

      Герпес Симпкс — Практически Иадоктор

      • 10 апреля, 2022
      • Post Автор:

        •  und im Livestream bei  DAZN ab 20 Uhr

          Samstag, 27. август 2022

          Schalke 04 — 1.FC Union Berlin
          ANSTOß: 15:30 UHR
          Стадион: VELTINS ARENA (Gelsenkirchen)
          Bundesliga Live: AB 15:00 UHR FCRCHEN)
          Bundesliga Live: AB 15:00 UHR FCLKEN)
          Bundesliga Liv auf  ran.de  и прямой эфир в TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel

          Hertha BSC Berlin — Borussia Dortmund
          Anstoß: 15:30 Uhr
          Stadion: Olympia Stadion (Berlin)
          Bundesliga в прямом эфире: в 15:00 Uhr Hertha vs. BVB – im  Liveticker  auf  ran. de  und live im TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel

          RB Leipzig — VFL Wolfsburg
          ANSTOß: 15:30 UHR
          СТАДИОН: Red Bull Arena (Leipzig)
          Bundesliga Live: AB 15:00 Uhr Rbl vs. vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -vsl -rblzig)
           и прямой эфир через TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel

          FSV Mainz 05 — Bayer 04 Leverkusen
          ANSTOß: 15:30 UHR
          СТАДИОН: MEWA ARENA (MAINZ)
          Bundesliga Live: AB 15:00 UHR M05 VS. VS. VS. rand04 —
          — Bundesliga Live: AB 15:00 Uhr M05 vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. Vs. rand04 —
          . de  и live im TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel

          1899 Хоффенхайм — ФК Аугсбург
          Anstoß: 15:30 Uhr
          Stadion: PreZero Arena (Sinsheim)
          Бундеслига live: ab 15:00 Uhr 1899 по сравнению с FCA — im  Liveticker  auf  ran. de und live im TV & Stream bei Sky in der Konferenz oder als Einzelspiel

          Бавария Мюнхен — Боруссия М’gladbach
          Анстоспорт: 18:30 UHR
          СТАДИН: Alnianz Arena (München)
          Bundesliga Live: AB 15:00 Uhr vhr vhr vhr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vshr vs. ran. de  и прямые трансляции с TV и Stream bei Sky в HD и UHD

          Sonntag, 28 августа 2022 г.

          1.FC Köln — VfB Stuttgart 
          Anstoß:  15:30 Uhr
          Stadion:  Rhein Energie Stadion (Köln)
          Bundesliga live: ab 15:00 Uhr 1.FC Köln vs. VfB — im  Liveticker auf ran.de und im Livestream bei DAZN в 15:00 Uhr

          Вердер Бремен — Айнтрахт Франкфурт
          Ответ: 17:30 Uhr
          Стадион: Wohninvest Weserstadion (Бремен)
          Bundesliga live: ab 17:00 Uhr SVW vs. SGE — im  Liveticker  auf  ran.de  und im Livestream bei  DAZN ab 17:00 Uhr


          Wie sind die Anstoßzeiten in der Бундеслига-Сезон 2022/23?

          In der Bundesliga-Saison 2022/23 wird es einige Änderungen bei den Anstoßzeiten geben. Das späte Sonntagsspiel wird nicht um 18 Uhr, sondern um 17:30 angepfiffen. Zudem wird es zehn Spiele am Sonntag в 19:30 Uhr geben. Die Montagsspiele падший dagegen weg. Die Freitagsspiele finden wie gewohnt um 20:30 Uhr statt und auch am Samstag werden die Partien wie gewohnt um 15:30 Uhr und um 18:30 Uhr angepfiffen.


          Die nächsten Spiele & Termine

          Бундеслига 2022/2023

          Spieltag 87 bis 10

          5 5

          30.09.2022

          — 02. 10.2022

          8. Шпильтаг Хинрунде Бундеслига
        • 07.10.2022

          — 09.10.2022

          9. Шпильтаг Хинрунде Бундеслига
        • 14.10.2022

          — 16.10.2022

          10. Шпильтаг Хинрунде Бундеслига

        Top Spiele Bundesliga — 8. Spieltag vom 30.09. до 02.10.2022

        • 30.09.2022

          20:30

          Бавария — Леверкузен 20:30 Ур 20:30 Бундеслига 2022/2023 Хинрунде Мюнхен — Альянц Арена
        • 01. 10.2022

          15:30

          Кельн — Дортмунд 15:30 Ур 15:30 Бундеслига 2022/2023 Хинрунде Кельн — Стадион Rhein Energie Stadion
        • 01.10.2022

          18:30

          Бремен — Гладбах 18:30 Ур 18:30 Uhr Bundesliga 2022/2023 Hinrunde Bremen — Wohninvest Weserstadion
        • 02.10.2022

          17:30

          Шальке 04 — Аугсбург 17:30 Ур 17:30 Бундеслига 2022/2023 Хинрунде Гельзенкирхен — Фельтинс Арена

        Украина-Hilfe

        Push-уведомления

        запустил Fire-TV-App

        Tabelle

        # Mannschaft Mannschaft Mannschaft Sp. S U N Тор Диф. шт.
        1 1. FC Union Berlin Union Berlin FCU 7 5 2 0 15:4 11 17
        2 Borussia Dortmund Dortmund BVB 7 5 0 2 9:7 2 15
        3 SC Freiburg Freiburg SCF 7 4 2 1 10:5 5 14
        4 1899 Hoffenheim Hoffenheim TSG 7 4 1 2 12:7 5 13
        5 Bayern München Bayern FCB 7 3 3 1 19:6 13 12
        6 Бор. Менхенгладбах М’гладбах BMG 7 3 3 1 10:5 5 12
        7 Eintracht Frankfurt Frankfurt SGE 7 3 2 2 14:13 1 11
        8 1. FSV Mainz 05 Mainz 05 M05 7 3 2 2 7:10 -3 11
        9 1. FC Köln Köln KOE 7 2 4 1 11:8 3 10
        10 Werder Bremen Werder SVW 7 2 3 2 13:12 1 9
        11 FC Augsburg Augsburg FCA 7 3 0 4 5:10 -5 9
        12 RB Leipzig RB Leipzig RBL 7 2 2 3 9:12 -3 8
        13 Hertha BSC Hertha BSC BSC 7 1 3 3 7:9 -2 6
        14 FC Schalke 04 Schalke S04 7 1 3 3 8:14 -6 6
        15 Bayer Leverkusen Leverkusen B04 7 1 2 4 9:12 -3 5
        16 VfB Stuttgart Stuttgart VFB 7 0 5 2 7:10 -3 5
        17 VfL Wolfsburg Wolfsburg WOB 7 1 2 4 5:12 -7 5
        18 VfL Bochum Bochum BOC 7 0 1 6 5:19 -14 1
        • Champions League
        • Europa League
        • Europa Conference League Quali .
        • Понижение
        • Абстиг

        Бегущая строка

        Бундеслига

        Фанатская проблематика: Габриэль Зихт Verschiebung 6 9000 900 Gewalt

        472 Bundesliga

        Schiedsrichter-Boss Fröhlich räumt Fehler ein

        Bundesliga

        kicker: Bayern hat Kontakt mit Kane aufgenommen

        Nations League

        Flick: «England ist fantastisch»

        Nations League

        Trotz großer Erwartungen: Musiala verspürt keinen Druck

        Лига Наций

        Niederlage im «Endspiel»! Rangnick Steigt mit Österreich ab

        2. Bundesliga

        St.-Pauli-Boss Göttlich fordert Lösung für «Systemsprenger»

        Fussball international

        Barca-Star kassiert wohl mehr als Ronaldo und Lewandowski

        Fußball-WM

        Bundeskanzler Scholz sieht «Fortschritte» в Катаре

        Fussball international

        Nach Krebstherapie: Nationaltorhüterin Berger gibt Comeback

        mehr anzeigen

        Video-Tipps

        Футбольный мяч

        Гигантское лазерное шоу: Pizarro hat immer geliefert

        13 мин.

        Футбольный мяч

        Ein letztes Mal! Gänsehaut Bei Pizarros Auswechslung

        2:38 мин.

        Fussball

        RUPIVE: DAS ABSCHEDSSPIEL VON CLAUDIO PIZARRO

        155 MIN

        Galerie

        HERPès DE LO). Герпес (вирус герпеса)

          • Популярные темы
            • Атмосферное загрязнение
            • Заболевание коронавирусом (COVID-19)
            • гепатит
          • Liste alphabétique
          • A
          • B
          • C
          • D
          • E
          • F
          • G
          • H
          • I
          • J
          • K
          • L
          • M
          • N
          • O
          • Р
          • Р
          • Р
          • С
          • Т
          • У
          • В
          • Вт
          • X
          • Y
          • Z
          • Сотрудничество с платежами
            • Деятельность по оплате
            • Репортажи о платежах
          • Регионы
            • Африка
            • Америка
            • Asie du Sud-Est
            • Европа
            • Восточное Средиземноморье
            • Тихоокеанский запад
          • Центр СМИ
            • Пресс-релизы
            • Декларации
            • Информационные примечания
            • Комментарии
            • Репортажи
            • Вопросы-ответы
            • Повестка дня
            • Репортажи
            • Контакты для СМИ
            • Вопросы и ответы
          • Актуальная информация по OMS
          • Санитарные нужды
          • Актуальные
            • Nouvelles sur l’épidémie de maladie
            • Dossier épidémiologique hebdomadaire
          • Données à l’OMS »
          • Бордовые картины »
            • Таблица борьбы с COVID-19
          • Faits парусники »
          • А по поводу
            • Генеральный директор
            • Qui nous sommes
            • Ce que nous faisons
            • Où travaillons-nous
          • Управление
            • Всемирная ассамблея де ла Санте
            • Исполнительный совет
          • Страница накопления/
          • Центр СМИ/
          • Главный представитель/
          • Деталь/
          • Герпес (вирус герпеса)

          Principaux faits

          • Вирус герпеса, разделенный на две категории, вирус простого герпеса типа 1 (HSV-1) и вирус простого герпеса типа 2 (HSV-2).
          • Le HSV-1 se transmet mainment par contact des muqueuses buccales et provoque l’herpes orofacial/labial (dont l’un des symptômes peut être le «bouton de fièvre»), mais aussi l’herpes genital.
          • ВПГ-2, передающийся половым путем, по происхождению генитальный герпес.
          • По оценкам, в мире 3,7 миллиарда человек из 50 человек (67 % населения) не инфицированы ВПГ-1.
          • По оценкам, в мире 491 миллион человек в возрасте от 15 до 49 лет (11% населения) не инфицированы ВПГ-2.
          • Группа оральных и генитальных инфекций по части бессимптомного вируса герпеса.
          • Инфекция, вызванная вирусом HSV-2, увеличивает риск заражения или передачи инфекции VIH.

          Vue d’ensemble

          Инфекция, вызванная вирусом Herpes simplex, appelée herpes, est courante dans le monde. Вирус простого герпеса типа 1 (ВПГ-1) передается в основном при контакте со слизистой оболочкой щеки и провоцирует инфекции внутренних или наружных половых органов (орофациальный/лабиальный герпес), главным образом вызывая генитальный герпес. ВПГ-2 передается главным образом половым путем и провоцирует генитальный герпес.

          Qu’elles soient orales ou genitales, герпетические асимптоматические инфекции или reconnues la plupart du temps, mais elles peuvent provoquer des vesiculaires ou ulcéreuses douloureuses, de benignes à sévères, sur le site infect. Il existe des médicaments permettant de réduire la sévérité et la frequence des symptômes, mais ils ne peuvent pas guérir l’infection.

          Рецидивирующие симптомы герпеса орофациальный/лабиальный или генитальный peuvent provoquer un mal-être. L’herpes génital peut également être consideré Comme Stigmatisant et Avoir un Impact sur les rapports sexuels. Toutefois, avec le temps, la plupart des personnes atteintes de l’un ou l’autre type d’herpes apprennent à vivre avec l’infection.

          Ampleur du problème

          En 2016 (dernières données disponibles), по оценке 3,7 млрд человек из 50 человек, что составляет 67 % населения, отсутствие инфекции HSV-1 (щечная или гениальная зона) . La plupart des инфекций à HSV-1 sot Contractées подвесной l’enfance.

          Pour ce qui est de l’infection genitale à HSV-2, по оценке 491 миллиона человек (13 %) в возрасте от 15 до 49 и en étaient atteintes dans le monde (données de 2016). Les femmes sont presque deux fois plus souvent infectées par le HSV-2 que les hommes, car la передача sexuelle est plus efficace de l’homme à la femme. La prévalence augmente avec l’âge, même si l’on наблюдать ле плюс большое имя новых инфекций среди подростков.

          Признаки и симптомы

          Орофациальный/лабиальный герпес является наиболее асимптоматической, главными симптомами, связанными с везикулярными поражениями или высыпаниями (язвами) douloureuses à l’intérieur ou autour de la bouche (boutons de fièvre). Les sujets infectés ressentent souvent des picotements, des démangeaisons ou des sensations de brûlure autour de la bouche, avant l’apparition des lésions. Ces symptômes peuvent réapparaître de temps en temps et la frequence de ces récidives varie d’une personne a l’autre.

          Генитальный герпес, проявляющийся асимптоматикой или сопутствующим симптомом генитального герпеса, который вызывает подозрения. Lorsqu’il y a des symptômes, il se caractérise par une ou plusieurs lésions vésiculaires ou ulcéreuses génitales ou anales. En outre, les symptômes d’une nouvelle инфекции comprennent souvent de la fièvre, des courbatures et un gonflement des лимфатических ганглиев. Après un épisode initial parfois sévère, des récidives peuvent se produire. В общем, генитальный герпес, вызываемый ВПГ-1, часто воспроизводится. Dans le cas du HSV-2, les symptômes récurrents sont frequents. Toutefois, les récidives sont souvent moins sévères que lors du premier épisode et ont tenance à diminuer avec le temps.

          Передача

          ВПГ-1 передается главным образом при контакте со щечными слизистыми оболочками, вызывая наличие вирусных частиц в слюнных железах, слюне и поверхностях щечной области, губных или периоральных. Moins souvent, le HSV-1 peut également être transmis à la genitale, lors des rapports oro-génitaux ; il provoque alors un генитальный герпес. Le HSV-1 peut себе transmettre à partir де поверхности buccales ou cutanées semblant normales, néanmoins, ле risque де передачи ЭСТ максимальный en présence де évolutions de lésions évolutives. Les personnes ayant déjà une инфекция HSV-1 n’ont aucun risque de la Contractor de nouveau, mais elles courent toujours le risque de Contractor le HSV-2.

          Подвеска HSV-2 с основным механизмом передачи для половых контактов, контактная часть с поверхностями женских половых органов, половым органом, играми или секрециями жидкости, вызванной инфекцией. Il peut être transmis à partir d’une peau d’apparence normale dans la zone génitale ou anale et la передача a souvent placeu en l’absence de symptômes.

          Редкий случай, когда человек переносит генитальный герпес на HSV-1 в новой подвеске.

          Возможные осложнения

          HSV-2 et VIH

          Инфекция HSV-2 multiplie presque par trois le risque de Contractor une nouvelle инфекция à VIH. De plus, ceux qui ont simultanément les des deux инфекций ont une probabilité plus grande de transmettre le VIH. Le HSV-2 fait partie des инфекцияs les plus courantes parmi les personnes vivant avec le VIH.

          Могилы форм

          Chez les sujets иммунодефицит, notamment en cas d’infection à VIH à un avancé, les symptômes de l’herpes peuvent être plus grands et les récidives plus frequentes. Le HSV-2 peut entraîner des осложнения редкие comme la meningo-encéphalite (инфекция du cerveau) ou une инфекции disseminee. Rarement, на peu aussi Observer des осложнений плюс sévères comme une encéphalite ou une keratite (инфекция глаза).

          Неонатальный герпес

          Неонатальный герпес Наблюдение за новорожденным, выявленное на подвеске ВПГ. Это редкое заболевание, которое выживает в окружающей среде 10 accouchements sur 100 000 au plan mondial, mais peut entraîner une incapacité neurologique durable ou le décès. Le risque est le plus élevé lorsque la mère Contracte pour la première fois l’infection à HSV à un stade tardif de la gresse.

          Traitement

          Противовирусные препараты, такие как ацикловир, фамцикловир и валацикловир, более эффективные для лиц, инфицированных вирусом герпеса (см. рекомендации по OMS). Ils aident à réduire la gravité et la frequence des symptômes mais ne peuvent pas guérir l’infection.

          Профилактика

          При симптомах орофациального герпеса, при контакте с буккальным отделом брюшной полости (и включает половые связи половых органов и половых органов) и при контакте с слюной. Il faut également s’abstenir de tout rapport sexuel tant que ces symptômes sont presents. Le HSV-1 et le HSV-2 sont les plus contagieux si les symptômes comportent des playes, mais ils peuvent aussi se transmettre en l’absence de symptômes visibles ou ressentis.

          Pour les personnes sexuellement actives, l’regulière et correcte des preservatifs est le seul moyen de prévenir l’herpes genital ou d’autres, передающиеся половым путем инфекции. Néanmoins, il peut y avoir une инфекции par le HSV du fait du contact avec les party genitales ou anales qui ne sont pas recouvertes par le préservatif. La circoncision médicale peut également protéger l’homme à vie, mais partiellement, contre le HSV-2, en plus du VIH et du papillomavirus.