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Freitag, 3. Juli 2020

Sechs Monate Corona-Statistiken, und immer noch nichts begriffen

Da ich die World In Data-Grafiken mittels IFRAMEs einbette, aktualisieren sie sich in Echtzeit. D.h. die Grafiken sehen am 3. Juli anders aus als am 4. Juli, oder 20. Juli, oder 31. Dezember 2020. Als ich den Artikel geschrieben haben, sahen die Grafiken so aus. Sind wir gespannt, was die Halbwertszeit meines Blog-Posts ist.

CNNs Quest Means Business von heute Donnerstag-Abend:

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Kann man als Journalist machen, sagt der ganzen Welt damit aber primär, dass man eine Statistik-Pfeife ist.

Wenn man eine solche Grafik bringt, dann bitte positive Getestete relativ zur Einwohnerzahl. Und wenn man wirklich die Auszeichnung ergattern möchte, legt man noch die Zahl der Tests darüber (denn es gilt auch hier: „Wer sucht, der findet“).

Dank Our World in Data kann man sich etwas ansatzweise davon zusammenklicken:

Wer ist der Spitzenreiter mit positiv ausfallenden Tests pro Tag? Die … haltet euch fest … Schweiz! Am 28. März mit 160 positiv Getesteten pro Million Einwohner. Die USA sind heute erst bei 158 positiv Getesteten pro Million Einwohner. Doch die USA könnten uns in den nächsten Tagen den unrühmlichen Rang abjagen.

Die Frage ist eigentlich nur noch, ob die Zahlen der positiv Getesteten gerade am durchstarten sind und in den nächsten Tagen durch die Decke gehen, oder ob die Kurve dann abzuflachen beginnt. So wie es in all den anderen dargestellten Ländern auch der Fall war.

Und jetzt nehmen wir noch eine logarithmische Skala:

Ich habe keinen Weg gefunden, die Tests darüberzulegen, deshalb in einer separaten Grafik:

Die USA testen derzeit doppelt soviele Personen pro Tausend Einwohner als es die Schweiz macht. Für mich nachvollziehbar, dass man dementsprechend auch mehr Infizierte findet.

Meine Einschätzung: Not great, not terrible.

Ich persönlich schaue wenn überhaupt gelegentlich nur noch folgendes Diagramm an:

Ich schreibe Schweden und Amerika dann ab, wenn deren Linien die Skala gegen oben markant sprengen.

PS: Vergleicht man die Länder auf einer logarithmischen Skala, sind die Unterschiede noch viel weniger markant:

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Samstag, 2. Mai 2020

Wieso haben wir den Lockdown gemacht?

Die Stadtbehörden müssen eine zweite Welle unbedingt verhindern.

Quelle: «Die Städte trifft es hart»

Nein, nein, nein! Wenn das unser Ziel sein soll („verhindern einer [zweiten|dritten|…|n-ten] Welle“), sind wir vermutlich in einem* Jahr immer noch im Lockdown. Und wenn er dann einmal zu Ende wäre, bringt es eigentlich gar nichts mehr, ihn aufzuheben — da die Mehrheit der Bevölkerung dann arbeitslos wäre und somit auch nicht mehr raus muss, zum Arbeiten, oder kann, zum Einkaufen und Konsumieren.

*) Oder noch viel, viel länger. Bis heute kann nämlich niemand sagen, ob eine wirksame Impfung überhaupt, und falls ja, in der nötigen Frist in den benötigten Quantitäten hergestellt werden kann. Eine Einmalimpfung müsste 60-70 Prozent der Weltbevölkerung verabreicht werden (Stichwort: Herdenimmunität), d.h. wir sprechen hier von locker über 4.5 Milliarden Dosen. Damit das die nötige Wirkung zeigt nicht über Jahre verabreicht, sondern in einem viel kürzeren Zeitraum.

Notabene: Gegen Grippe muss man sich theoretisch jährlich neu impfen lassen. Wäre das auch bei Covid-19 der Fall, würde dies die Anforderungen an den Aufbau und die Aufrechterhaltung Produktionskapazitäten vermutlich weiter in die Höhe treiben …

Den Lockdown haben die Schweizerischen Behörden meinem Verständnis nach aus einer völlig anderen Überlegung gemacht:

  • Zu geringe Kapazität des Schweizerischen Gesundheitssystems Auf Grund der Meldungen und Bilder aus Wuhan und Norditalien (später: New York) wollten der Bundesrat und seine Experten verhindern, dass unsere Intensivstationen unter der Last der Covid-19-Erkrankten mit kritischem Zustand zusammenbrechen. Dies ist bekanntermassen nicht passiert, und somit kann man dem Bundesrat und dem BAG gratulieren. Ziel erreicht.
    Wobei ich Ketzer trotzdem doch noch den Wunsch hätte, dass verschiedene unabhängige Wissenschaftler stichfest und peer-reviewed belegen, dass die Intensivstation dank des Lockdowns leergeblieben sind. Stichwort Korrelation oder Kausalität.

Jetzt aber geht es darum, das Leben wieder hochzufahren, dabei aber die von Corona betroffenen Risikogruppen viel fokussierter zu schützen, während der Rest wieder so etwas wie Normalität etablieren kann. Bezüglich Risikogruppen haben wir ja mittlerweile ausreichend Zahlenmaterial beisammen (wenn auch nicht über alle Zweifel erhaben):

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Quelle: Die neusten Zahlen zum Schweizer Covid-19-Ausbruch (Stand: 2. Mai 2020, 12 Uhr)

Diese Grafik zeigt uns offensichtlich, (a) auf wen die Behörden ihre Schutzmassnahmen konzentrieren müssen und (b) wer sich selber lieb sein und selbst Massnahmen treffen sollte, um sich zu schützen (das eine geht nicht ohne das andere).

Wenn wir gerade dran sind: Worüber ich mich aber am meisten aufrege (werde ich nun zum Wutbürger?) ist aber Folgendes: Wir haben uns im wahrsten Sinne des Wortes einen oder eineinhalb Monate im Kampf gegen Covid-19 „erkauft“. Direkt mit mindestens 18 Milliarden Schweizer Franken, einer unglaublichen Summe. Und ich hege gewisse Zweifel, dass wir diese Summe wirklich bestmöglichst eingesetzt haben (ja, im Nachhinein ist man immer weiser …).

Für mich ist nicht ersichtlich, was Bund und Kantone in den 67 Tagen seit dem 25. Februar 2020 effektiv gemacht haben, um uns deutlich besser gegen Covid-19 zu positionieren:

  • Schutzmaterial Die Fähigkeiten und Lieferketten aufzubauen, um die benötigten Schutzmaterialen (Masken, Schutzanzüge, etc.) wie auch Beatmungsgeräte selber in ausreichenden Mengen zu produzieren. Unser Land besitzt Technische Hochschulen, Ingenieure und einen noch nicht ganz nach Übersee ausgelagerten zweiten Industriesektor, das heisst wir müssten das können. Davon bin ich überzeugt.
  • Testkapazitäten Wir benötigen Testmaterial wie Behälter, Reagenzien (entweder mittels Lieferketten, oder indem wir auch das neu im Inland produzieren), aber auch Maschinen zur Automation. Auch hier: Wir haben Unis, wir haben Forscher, wir haben Roche und Novartis und wie sie alle heissen. Das Know-How müsste doch im Land sein? Gleichzeitig aber auch sollten wir seit Wochen national und kantonal immer wieder repräsentative Tests machen um herauszufinden, wie viele Leute bereits Antikörper in ihren Systemen haben. Dann wüssten wir jetzt vermutlich auch schon deutlich besser, wie der Virus übertragen wird: Schmierinfektion? Luftpartikel? Kinder? Erwachsene? Am Arbeitsplatz? Im Zug?
  • „Lazarette“ Mit 18 Milliarden könnte man das eine oder andere provisorische Pandemie-Spital in die Pampa stellen, um die Kranken besser triagieren zu können. Wir wollen ja nicht, dass so wenig Leute wie möglich an Corona sterben, dafür alle Anderen sterben, welche in normalen Zeiten ansonsten problemlos gerettet würden (Stichwort Herzinfarkt).
  • Ärzte und Pflegefachpersonal Mobilisieren von pensionierten oder nicht mehr praktizierenden Ärzten und Pflegefachpersonal sowie Freiwilligen aus medizinnahen Kreisen, die den Leuten an der Corona-Front dann den Rücken freihalten. Sprich: Leute, die einfache Standardprozedere durchführen, für welche man nicht über Jahre ausgebildet werden muss.
  • Digitalisierung und Ausbau des Statistik- und Informationswesens Ärzte müssen Corona-Fälle per Fax melden sowie Bund: Fast alle Zahlen ohne Gewähr Mehr muss man wohl nicht mehr sagen.
  • Crash-Kurs „nicht reisserische, sondern aussagekräftige Statistiken“ für hiesige Medienschaffende Was die Schweizer Medien bezüglich der Interpretation und Auswertung von Corona-Daten bieten, ist nicht nur erbärmlich, sondern oftmals auch irreführend (bewusst oder unbewusst, das lassen wir jetzt mal dahingestellt). Jeder Medienschaffende (Blogger?), der Corona-Artikel schreiben will, sollte an einem Grundkurs Statistik teilnehmen müssen und diesen an einer Prüfung mit genügenden Noten bestehen. Ansonsten sollte diese Medienschaffenden lieber ein Advertorial schreiben oder eine Publireportage über einen Cervelat-Promi machen.

Fertig mit der Kritik. Ich gehe jetzt wieder den Estrich aufräumen …

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Donnerstag, 23. April 2020

Corona-Rechnen an Hand des Kantons Genf

Nachdem ich zu besten Zeiten die Corona-Zahlen mehrmals täglich in Erfahrung gebracht habe, gehen mir die meisten Zahlen mittlerweile sprichwörtlich am Hintern vorbei. Je länger die Krise dauert, je mehr man liest und vergleicht, desto offensichtlicher werden die Schwächen der Corona-Statistiken. Weltweit. Jedes Land wurstelt irgendwie rum.

Mittlerweile interessieren mich eigentlich nur noch die Zahl der Corona-Toten, da ich bis vor kurzem glaubte, dass dies die einzige Zahl ist, die man nicht verfälschen kann. Typisch Menschlich, sich an etwas vermeintlich simplen festzuklammern, um das Geschehen um einen herum zu erklären.

Doch nun hat sogar die Diskussion über die Zahlen der schweizerischen Corona-Toten begonnen. So wie ich die neuesten Erkenntnisse verstanden habe, gilt man hierzulande als Corona-Toter, sobald man positiv getestet wurde und danach das Zeitliche segnet. Wie der K-Tipp in seiner jüngsten Ausgabe aufgezeigt hat, hat man das bspw. mit den Grippetoten in den letzten Jahren nie so gemacht. Die starben jeweils an Krebs, Lungenentzündung, Organversagen, schlag-mich-tot, aber fast nie an der Grippe selbst. Wieso kehrt man das übliche Vorgehen nun um?

Henusode. Die Universitätsspitäler in Genf haben heute Zahlen einer „repräsentativen“ Stichprobe der Bevölkerung auf Covid-19 Antikörper präsentiert. 760 Personen wurden auf diese untersucht. Die Statistiker errechneten aus den Resultaten der zweiten Woche (14. bis 17. April, 471 Personen), dass hochgerechnet 5.5 Prozent der Bevölkerung des Kantons bereits mit Covid-19 infiziert worden sind. 5.5 Prozent ist der Mittelwert der Bandbreite von 3.3 bis 7.7 Prozent.

Wo die Medienmitteilung aufhört, beginnt aus meiner Sicht eigentlich die interessante Rechenaufgabe: Der Kanton zählt knapp 500’000 Einwohner. 5.5 Prozent entsprächen 27’500 Einwohnern. Gemäss corona-data.ch wurden in Genf bisher 4710 Personen positiv getestet.

Erste Erkenntnis: Die Zahl der Infektionen sind also um den Faktor 5.8 höher als angegeben („Dunkelziffer“). Knapp 23’000 Personen haben also Corona überlebt; entweder, weil sie nicht bemerkt haben, dass sie überhaupt krank sind, oder aber, weil die Symptome viel zu mild waren, dass man sie zu einem Test zugelassen hätte.

Doch viel wichtiger ist diese Information, um die Letalität zu berechnen. Von 27’500 infizierten Einwohnern sind Stand heute 205 Personen gestorben (selbe Quelle).

Zweite Erkenntnis: Die Letalität über alle Altersgruppen hinweg beträgt 0.74 Prozent. Eine „normale“ Grippe rafft gemäss dem Robert Koch Institut zwischen 0.1 und 0.2 Prozent der Infizierten dahin. Covid-19 tötet also drei bis vier Mal mehr Leute als die Grippe.

Aber — und so schliesst sich der Kreis wieder — wie oben erwähnt scheinen es sich in der jetzigen Pandemie die Leute einfach zu machen, welche die Todesurkunden ausfüllen: Corona-Opfer. Ende der Diskussion. Dementsprechend könnten die offiziellen Todeszahlen übertrieben sein.

(Einschub: Ein Kollege schreibt mir, dass in Deutschland der Grippe-Ansatz gefahren werde; d.h. Corona-Tote sind an ihren Vorerkrankungen gestorben. Ob das stimmt kann ich nicht beurteilen. Dies jedenfalls könnte erklären, wieso Deutschland pro Capita deutlich weniger Tote zu beklagen hat als andere Länder. Sprich: Sind die Schutzmassnahmen dort gar nicht so viel besser, sondern primär einfach die, die die Statistiken dort verfassen?).

Ob also Corona (in der Schweiz) wirklich drei bis vier Mal mehr Leute getötet hat, wird sich vermutlich erst in Monaten oder gar Jahren zeigen. War ich anfangs wissenschafts- und politgläubig, werde ich immer skeptischer.

Wenn man ganz sauber sein will, berechnet man die Letalität über die Bandbreite der drei angegebenen Zahlen:

Infizierte (Prozent) 3.3 5.5 7.7
Infizierte (absolut) 16’500 27’500 38’500
Tote 205 205 205
Letalität (Prozent) 1.24 0.74 0.53

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Donnerstag, 12. März 2020

Berechnungen zu amerikanischen und schweizerischen Spitalbetten unter Corona

Merke: Glaube keiner Statistik, die man nicht selber gefälscht hat. Bei untenstehenden Aussagen ist Quellenkritik zwingend nötig. Aber ich vermute, dass die meisten Gesundheitsbehörden den einen oder anderen Statistiker und Epidemologen auf der Gehaltsliste haben und deshalb langsam aber sicher drastische Massnahmen ins Auge fassen.

“We’re looking at about 1M US cases by the end of April, 2M by ~May 5, 4M by ~May 11,”

“By this estimate, by about May 8th, all open hospital beds in the US will be filled.”

Quelle: @LizSpecht: I think most people aren’t aware of the risk of systemic healthcare failure due to #COVID19 because they simply haven’t run the numbers yet. Let’s talk math.

Liz Specht ist gemäss LinkedIn Associate Director of Science & Technology at The Good Food Institute. Sie ist auf der Web-Site als Mitarbeiterin aufgeführt.

Das Institut hat folgende Mission:

GFI has a team of scientists, entrepreneurs, lawyers, and lobbyists, all of whom are laser focused on using markets and food technology to transform our food system away from factory farmed animal products and toward clean meat and plant-based alternatives.

Als Ergänzung empfiehlt sich dieses Video eines Mathematikers über exponentielles Wachstum, hier im Kontext von Corona:

Und in der Schweiz?

Gemäss dem Bundesamt für Statistik gibt es in der Schweiz 37’956 Spitalbetten. Dies beinhaltet aber auch „Psychiatrische Kliniken“, „Spezialkliniken der Rehabilitation/Geriatrie“ sowie „Andere Spezialkliniken“.

Wenn Liz Specht richtig schätzt, dass im Alltag 66 Prozent der Betten von „normalen Patienten“ belegt sind, hätten wir in der Schweiz also maximal 33 Prozent oder 12’526 Betten für die schlimmen Corona-Fälle zur Verfügung. In China waren 5 Prozent der Fälle kritisch.

Unsere Spitäler hätten also ungefähr dann ein Problem, wenn wir zu einem bestimmten Zeitpunkt gleichzeitig 12’526 kritische Fälle zählen würden. Wären das wie in China 5 Prozent der Infizierten, gäbe es im ganzen Land somit mindestens 250’520 Infizierte. Das wären 3 Prozent der Gesamtbevölkerung. Die Experten gehen wiederum davon aus, dass mittelfristig 40 bis 70 Prozent der Einwohner vom Virus befallen werden.

Eine der wenigen Variable, die wir beeinflussen können, ist, ob alle auf’s Mal krank werden und wir die Betten innerhalb von wenigen Tagen füllen … oder aber ob wir das über Monate hinweg ausdehnen können.

Nachtrag — 2020-03-12

Das Thema findet sich nun auch auf 20 Minuten: Schüler berechnen, wie viele Spitalbetten fehlen. Kernaussage:

Behauptung: Die Spitalbetten reichen nicht aus

Gehe man davon aus, dass 20 Prozent dieser Fälle an einer schweren Infektion litten oder zu kritischen Fällen gehörten, würden zwischen einer halben und einer Million Menschen unser Gesundheitssystem benötigen, schreiben Keller und Gerber. Die Schweizer Spitäler könnten aber auch im besten Fall mit 38’000 freien Betten nicht 510’000 Coronavirus-Patienten auf einmal beherbergen. Die beiden Schülerinnen kommen zum Schluss: «Unser Gesundheitssystem wird früher oder später zusammenbrechen.» […]

Laut der Schweizerischen Gesellschaft für Intensivmedizin (SGI) gibt es zurzeit in der Schweiz 82 von der SGI zertifizierte und anerkannte Intensivstationen. Dort stehen derzeit zwischen 950 und 1000 Betten zur Verfügung. Davon verfügen 800 bis 850 Betten über Beatmungsgeräte. […]

Bei den Beatmungsplätzen könnte es durchaus zu einem Engpass kommen, sagt Infektiologe Cerny. «Der Bedarf ist sehr gross und wir wissen nicht, wie schnell sich die Epidemie hierzulande ausbreitet», erklärt er. In einigen Regionen in Norditalien konnten Patienten nicht mehr beatmet werden, weil es einen Materialengpass gab. «Vor diesem Szenario haben wir alle Angst», sagt Cerny.

Nachtrag — 2020-03-17

Die Lombardei (mit 10 Millionen Einwohnern, als eine Region bevölkerungstechnisch in der Grössenordnung der Schweiz; flächenmässig halb so gross) verfüge über 800 Intensivbetten (Quelle). Gemäss einem Artikel in der Financial Times besitzt Italien 12.5 Intensivbetten pro 100’000 Einwohner, d.h. Total, über das gesamte Land verteilt, 7560 Betten. Die Schweiz soll gemäss dieser Erhebung über etwas mehr als 10 Intensivbetten pro 100’000 Einwohner verfügen; sprich Total 870 solcher Betten (Quelle)

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Mittwoch, 22. September 2010

30 Prozent der Bevölkerung im Bundesrat untervertreten?

Gerade hat man es wieder gehört, aus dem Munde von Toni Brunner, SVP Parteipräsident und Arithmetik-Flasche:

Es bleibt aber weiterhin so: 30 Prozent der Bevölkerung sind im Bundesrat untervertreten.

Liebe SVP-Grännis, das stimmt einfach nicht. Es sind 30 Prozent der Stimmbevölkerung, Himmelheiland! Ich habe meine Berechnungen bereits vor mehr als 3 Jahren in einem Blog-Artikel dargelegt: Repräsentiert die SVP 30% der Schweiz?

Toni, es sind also auch heute (2010) immer noch nicht 2.47 Millionen, die hinter der SVP stehen (30 % der Wohnbevölkerung), sondern „nur“ deren 553’644 Personen (30 % der Stimmbeteiligten an den Nationalratswahlen 2007).

Nachtrag: Und jetzt kommt auch noch Fraktionschef Baader und kasperlt herum: Auch er repetiert gebetsmühlenartig diese verfluchten „30 Prozent der Bevölkerung“. Die Chefetage der SVP hat schlicht und einfach einen Knall. Kein Wunder, wird diese Partei mittlerweile nur noch von arithmetikfernen Schichten gewählt. Wahrscheinlich rechnen sich die Parteigenossen an Parteiversammlungen gegenseitig die haarsträubendsten Zahlen vor …

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Freitag, 12. Februar 2010

Tipps zur Partnerwahl

Das mathematisch «beste» Paar mit der tiefsten Trennungswahrscheinlichkeit sieht demnach wie folgt aus: Beide sind Schweizer und haben keine früheren Scheidungen hinter sich, er ist mindestens fünf Jahre älter als sie und sie ist gebildeter als er.

Quelle: Die Formel für die ewige Liebe – News Leben: Gesellschaft – bernerzeitung.ch

Leider brennen dann mit den Forschern die Pferde durch:

Das heisst: Die Scheidungsrate könnte markant gesenkt werden, wenn sich Männer und Frauen gemäss den Kriterien der Studie geeignetere Partner suchten.

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Dienstag, 24. März 2009

Die VBZ wissen eindeutig zuviel

Die VBZ wissen ständig, auf welcher Linie gerade wie viele Schwarzfahrer unterwegs sind.

Quelle: Warum die VBZ wissen, wo die Schwarzfahrer sind – News Zürich: Stadt Zürich – tagesanzeiger.ch

„Wissen“ tun die das garantiert nicht – höchstens die statistische Wahrscheinlichkeit ist hoch, auch die tatsächlich vermutete Zahl an Schwarzfahrern auf Grund von Berechnungen zu erwischen. Wir dürfen aber nicht vergessen, dass auch die lieben Banker-Freunde (Physiker, Mathematiker, teilweise sogar Nobel-Preisträger) vor noch nicht allzulanger Zeit das Gefühl hatten, sie wüssten alles, was man nur irgendwie berechnen könnte. Insbesondere was Finanzrisiken betrifft …

Nichtdestotrotz: Als GA-Besitzer (meines wurde gerade erneuert, u.a. auch dank der Liip-Grati fürs 2008 – Merci Jungs & Mädels!) habe ich nichts zu befürchten. Und ich finde es selbstverständlich sinnvoll, dass die VBZ die Nadel nicht im Heuhaufen suchen, sondern die Computer Voraussagen treffen lassen.

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Donnerstag, 21. Juni 2007

Wie viele RSS-Abonnenten habe ich? (oder: Shell-Tricks)

Angespornt durch den Artikel 10 Techniques I Used To Go From 0 To 12,000 RSS Subscribers In Seven Months – With No Ads Or Leverage nahm mich Wunder, wieviele RSS-Abonnenten ich denn ungefähr habe.

Dank meinem Hosting-Provider Genotec habe ich Zugriff auf die RAW Log-Files von Apache. Als Stichprobenraum wählte ich den ganzen Monat Mai.

Zur Analyse lud ich die 31 2007-05-*.gz per FTP auf den lokalen PC herunter. Damit war die Arbeit mit dem Mac-GUI erledigt und ich wendete mich einer Mac OS X Terminal-Session zu.

  1. Entpacken und zusammenfügen der täglichen Log-Dateien zu einem grossen File
    gunzip *.gz
    cat access_log* > access.log
  2. Herausfiltern der Zugriffe auf atom.xml sowie rss.xml (die beiden Dateien enthalten die Feeds im XML-Format)
    cat access.log | grep atom.xml > access-atom.log
    cat access.log | grep rss.xml > access-rss.log
  3. Isolieren der Hosts (d bedeutet „Delimiter“ oder Trennzeichen; in meinem Fall ist es das Leerzeichen; f bedeutet „Field“). Mit der Kenntnis des Formats des Apache-access.logs sollte es klar sein, dass ich damit die Spalte mit der IP- oder DNS-Adresses des zugreifenden Clients vom restlichen Datenmüll trenne
    cat access-atom.log | cut -d " " -f 1
  4. Nun bringen wir etwas Ordnung in die Sache, fasse Anfragen von identischen Hosts zusammen und geben aus reinem Gwunder auch gleich noch aus, wieviele Anfragen der jeweilige Host verursacht hat:
    sort | uniq -c
  5. Um die Anzahl Abonnenten zu eruieren, benutzen wir das Tool wc (wordcount) mit dem Switch l, der das Tool anweist, Linien (und nicht etwa Wörter) zu zählen
    wc -l

Alle Befehle nacheinander gepipet ergeben folgenden Einzeiler (für Zugriffe auf das altmodische atom.xml):

cat access.log | grep atom.xml | cut -d " " -f 1 | sort | uniq | wc -l

Wer

Die Antwort

Im Monat Mai war mein Blog also von 1634* Lesern abonniert.

*) Bemerkungen

  • Hinter einem Host können sich auch mehrere Leser verbergen (bspw. Google Reader)
  • In dieser Statistik werden auch Hosts gezählt, die im ganzen Monat nur gerade eine Anfrage auf den Feed gemacht haben. Einerseits können dies Leute mit dynamischen IP-Adressen sein, andererseits auch Leute, die ich mit meinem Geschreibsel nicht zu fesseln vermochte.

Qualitative Aussagen

Zu meinen Abonnenten gehören Computer, die (neben anderen) in folgenden Unternehmensnetzwerken stehen:

  • Universität Bern
  • Universität Zürich
  • ZHW
  • ISZ
  • GIBB
  • Universität Leipzig
  • Planetlab MIT/Princeton
  • UCLA Computer Science
  • Ravensbourne College of Design and Communication
  • Espace Media
  • Swisscom
  • Axpo
  • Bundesverwaltung
  • Netstyle
  • Init7
  • Merck

Es scheint sogar einen (?) Leser zu geben, der meine Blogs auf seinem Mobiltelefon liest. Suchthaufen! *zwinker*

Google-Kandidaten aufgepasst!

Eine solche Frage kann einem übrigens während einem Telefoninterview mit Google gestellt werden. Merkt euch als die glorreichen cat, grep, cut, sort, uniq, und ihr seid eurem Traumjob näher.

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