|
Достаточно неожиданные результаты получились вследствие попытки смоделировать зависимость между количеством удовлетворенных работой Wine пользователей и количеством исправленных ошибок.
Оказалось, что последовательность исправления ошибок и степень их сложности имеют большое значение. В итоге, вне зависимости от исходных данных, общая картина оставалась приблизительно неизменной: очень незначительный рост довольных пользователей продолжается в среднем до отметки 90% исправленных ошибок, и завершается резким ростом.
В условиях поставленной задачи проект Wine определялся как 10 тыс. ошибок, которые нужно исправить для достижения 100% положительного пользовательского отклика. Каждая запускаемая в wine программа могла зависеть от нескольких ошибок. Определение полностью работоспособной программы сводилось к нулевому значению ошибок в проекте Wine, влияющих на ее работу. Далее, пользователь — это то количество Windows-программ, которое он использует. Соответственно, «довольный пользователь» - это тот, у кого работоспособны 100% необходимых ему приложений. И последнее, задача построена так, что при любом исходе все 100% ошибок всегда будут исправлены в течение фиксированного временного отрезка, и ее решение сводится к нахождению такой последовательности работы над ошибками, при которой количество довольных пользователей в любой момент времени было бы максимальным.
Для решения поставленной задачи был написан Python-скрипт, в который подставлялись следующие данные: количество ошибок — 10 тыс., количество пользователей и приложений — по 500 соответственно. По завершении симуляции были сделаны следующие выводы:
- - Правильный выбор стратегии последовательности исправления ошибок позволяет значительно повысить количество удовлетворённых пользователей.
- - На результат не оказывает заметное влияние вариация сложности исправления тех или иных ошибок.
- Имеет смысл начинать селективное исправление ошибок только на финальной стадии работы. Это наиболее действенный способ увеличения довольных пользователей, хотя с практической точки зрения достаточно трудно реализуемый, из-за отсутствия критериев «почти работающего» приложения.
- - Случаи цепной реакции, когда исправление одной ошибки ведет к переходу в работоспособное состояние нескольких приложений, явление достаточно редкое. По настоящему этот эффект проявляется только на финальной стадии работы.
- - Никакое изменение исходных параметров не смогло кардинально повлиять на форму результирующей кривой: очень незначительный рост удовлетворенных пользователей на протяжении 90% времени, сменяющийся скачкообразным ростом.
Похожее моделирование можно было бы провести и над процессом внедрения Linux, проанализировав, какие барьеры мешают его массовому распространению. Например, если принять,что 80% пользователей не готовы перейти на Linux из-за проблем с драйверами, 80% - из-за не поддерживаемых приложений и 80% из-за того, что никогда не слышали об Ubuntu, то Linux получит только 0.8% пользователей. И как ни странно, это примерно столько, столько мы имеем на сегодняшний день. Из этого следует, что для завоевания пользователя, свободной платформе нужно более активно работать над устранением этих барьеров, и тогда исправление каждой из существующих проблем будет приводить к примерно четырехкратному росту количества ее пользователей.
Источник...
Просмотров: 461
 Ваш коментарий будет первым | |
|
