Николин блог

16. И учини све, мале и велике, богате и сиромашне, слободњаке и робове, те им даде жиг на десној руци њиховој или на челима њиховима,
17. Да нико не може ни купити ни продати, осим ко има жиг, или име звијери, или број имена њезина.
18. Овдје је мудрост. Ко има ум нека израчуна број звијери: јер је број човјеков и број њезин шест стотина и шездесет и шест.

Откровење Јованово, глава 13

Постоје тврдње да EAN бар код, који се користи на већини производа у свету и код нас, у себи садржи број 666, број звери из Откровења Јовановог. О овоме се већ понешто и писало на српском језику, међутим није ми познато да је ико показао где се то на бар коду налази 666 већ се то узимало здраво за готово. Јасно је да многи неће поверовати таквим тврдњама, и отуд овај текст.

Сваки EAN бар код се састоји из левог и десног дела, уоквирених заштитним цртама. Заштитне црте су три пара танких црта, мало дужих од осталих, које се налазе на почетку, средини и крају бар кода, на овој слици обележене зеленом бојом.

Сам бар код састоји се од црта и белина (размака између црта) различитих дебљина; у левом делу кодирање је мало закомпликовано, међутим у десном делу је једноставно и свакој комбинацији црта и белина одговара по један број.

Погледајмо сад како изгледају црте које у десном делу представљају број 6, такође обележене зеленом бојом.

Управо: парови танких црта. Другим речима, заштитне црте изгледају као црте за број 6. А има их три.

И тако се на свему што купујете, било књигама, одећи, храни, лековима или дечјим играчкама, налази број 666. Ово наравно можете и сами проверити на бар коду на било ком производу (додуше, нема сваки шестицу на десној страни).

Замерке

Постоје три мени познате замерке оваквом тумачењу заштитних црта на EAN бар коду.

Прва је да нису само црте већ и белине између њих део бар кода. Код за заштитне црте је црта-белина-црта (за крајње) односно белина-црта-белина-црта-белина (за средње), док је код за број 6 црта-белина-црта-белина-белина-белина-белина.

Код заштитних црта белине дакле одсуствују, и зато сам горе и написао: „црте које изгледају као црте за број 6″. Ово не сматрам јаким аргументом. Црте не представљају број 6 по спецификацији кода, и компјутери их не виде као такве — међутим човеку оне изгледају потпуно исто као и црте које означавају број 6. У најмању руку, веома су сличне цртама које означавају број 6, а несличне цртама које означавају било који други број. И сам аутор бар кода Џорџ Лаурер слаже се да сличност постоји^[1] (и приписује је случајности).

Друга је да број звери уствари није 666 већ 616. Ово се изводи из тога да најстарији сачувани препис Откровења Јовановог користи број 616.

Тачно је да најстарији сачувани препис користи број 616; међутим, постојали су још старији преписи који нису сачувани. Број 666 се грчким бројевима пише χξϛ док се 616 пише χιϛ. Моје аматерско познавање палеографије ми говори да би у брзом писању завијуци слова ξ могли да се „испеглају“ и да будућим преписивачима изгледају као ι, међутим није јасно како би преписивач могао да од ι грешком створи ξ. Исписани речима или изговорени, бројеви су такође веома неслични па до грешке није могло да дође ни на тај начин. Додатно, већ је Иринеј Лионски знао да неки преписи користе број 616 и сматрао их је погрешним. Дакле, не бих рекао да је 616 прави број звери.

И трећа је да се EAN бар код не користи као што наводи Откровење Јованово: „жиг на десној руци њиховој или на челима њиховима“.

Овоме се нема шта приговорити. Људи стварно не носе 666 на челу или десној руци, већ само на производима. Пророчанство је само делимично испуњено: „нико не може ни купити ни продати“ ако нема „број имена њезина“; остатак није испуњен.

Чуђење

А у свему овоме најчудније су ми две ствари.

Прва је да постоји на десетине, ако не и стотине различитих врста бар кодова (и увек је могуће осмислити још). Од њих су (колико је мени познато) EAN и сродни кодови (EAN је настао од UPC бар кода који се данас користи углавном у Северној Америци) једини који у себи садрже 666, а такође и далеко најкоришћенији. Као пример, ево Кодабар бар кода, који се користио за неке намене пре UPC-а:

Никаквих заштитних црта ни нема. Колика је вероватноћа да од свих могућих бар кодова баш овај једини са 666 буде изабран као кичма светске економије?

Друга је да се цела прича лако може учинити небитном. Бројеви су додељени цртама без икаквог посебног реда^[1]. Било би тривијално изменити стандард тако да ове црте, уместо три шестице, представљају три седмице или којегод друге три цифре. То је можда и било тешко урадити пошто је UPC заживео, али се барем могло веома једноставно урадити кад је од UPC-а направљен EAN. Није било урађено.

Уместо закључка

Чињенице су горе, а закључак сваки читалац може сам да извуче. Ево мојих предлога, мада ви наравно можете смислити још неки:

• случајност;
• неслана шала;
• сатанистичка завера;
• испуњење пророчанства из Откровења Јовановог;
• вештачко испуњавање пророчанства из Откровења Јовановог;
• …

This post tries to assess how visitation of Wikipedias in various languages is dependent on Wikipedia size or quality.

Two days ago, I analysed Erik Zachte’s statistics about Wikipedia page views per country by replacing page views per person with page views per Internet user. In the meantime, Erik did the same in his original report, so in future it’s better to refer to it for that.

Now I am taking a look at another of Erik’s statistics, namely Wikipedia Page Views Per Country – Breakdown by also including in the data number of Wikipedias’ articles, Wikipedias’ depth, and Wikipedias’ score by sample of articles.

The results are at Wikipedia Page Views By Country – Breakdown with Wikipedia Size and Quality (HTML), but before you see them, you will want to know what they are and how are they interpreted. I will explain them on the example of the United States, with expanded column names:

Here,

• Wikipedia — is the name of the Wikipedia;
• Percentage of views — is the percentage of views from the original Erik’s data;
• Number of articles — is the number of articles on the Wikipedia (from the List of Wikipedias), a statistics I believe everyone is familiar with ;
• Score by number of articles — is the percentage of views divided by the number of articles (itself divided by 1,000), which gets a better explanation below;
• Depth — is the Depth from the List of Wikipedias, explained in detail on that page;
• Score by depth — is the percentage of views divided by the depth;
• Sample score — is the Score from the List of Wikipedias by sample of articles, explained in detail on that page; and,
• Score by sample score — confusingly named, is the percentage of views divided by the sample score.

What exactly is this score I am talking about? It’s a measure of popularity of Wikipedia by one of its parameters. For example, if in some country two Wikipedias would be read equally, but one of them would be twice smaller, it would have twice larger score (because readers will go to it despite the fact that they are half as likely to find what they need; and so, in a way, they like it twice as much). I hope this makes some sense to the reader; if not, I hope it will make sense by the end of the post.

Scores are a quick way for the readers to estimate „actual popularity“ a Wikipedia has regardless of its depth or breadth, as opposed to „measured popularity“ as measured by the number of visits (which is influenced by depth and breadth). Note that they shouldn’t be compared between countries.

Also note that scores by number of articles seem to roughly agree with scores by depth; but scores by the sample score seem not to. Not sure how to interpret this.

Now, in the example of the United States, scores by number of articles are 0.028 for English, 0.002 for Japanese and 0.002 for Spanish Wikipedia. What this means is that Japanese Wikipedia is as liked as Spanish, and is more visited only because it has more articles; if Spanish Wikipedia would be an exact translation of Japanese Wikipedia to Spanish language, it would be more visited than Japanese Wikipedia is now. However, Spanish Wikipedia has 14 times ( 0.028 / 0.002 ) smaller score than English Wikipedia; if it would be an exact translation of English Wikipedia to Spanish language, it still wouldn’t be read equally, but 14 times less (right now it is being read 81 times less).

My mind has just been blown by the discovery of the fact that this exactly matches the proportion of people in the United States who speak English only at home by people who speak Spanish only and ‘Speak English less than „very well“‘^[1] as the US Census Bureau would put it ( 227,365,509 / 16,156,584 = 14 ). In other words: in the US, the English Wikipedia is read exactly as much more than the Spanish Wikipedia as would be expected from the numbers of English-only and Spanish-only speakers in the US and the size difference between the two Wikipedias. It remains to be seen whether this will stay true for other cases.

In order to further explain what all these number means, I will use a better example, of Faroe Islands:

Assumption: if Danish Wikipedia would have the same number of articles as English Wikipedia, its readership would proportionally rise. Question: how much would it then be exactly?

The percentages are recalculated thus:

P = 3,159,745 / 122,013 = 26 (Danish Wikipedia would be read 26 times as much.)
X = P * 11.0 = 285 (We don’t know its actual readership but we assume it will rise 26 times in proportion, hence we have 285 „percents“.)
X_p = ( X + ( 100 – 11.0 ) ) / 100 = 3.7 (We add the remaining 89.0% and recalculate to 100% i.e. each „new percent“ has 3.7 „old percents“.)
E = E₀ / X_p = 19.5 (E₀ is old percentage of English Wikipedia etc.)
D = X / X_p = 76.1
F = F₀ / X_p = 0.7

I was not 100% sure of this math, but it was verified to be correct by Goran Obradovic. I would have felt much more comfortable if I had actual readership numbers instead of percents though The results are:

Note that the scores remained in proportion: 0.723 / 0.09 ≈ 0.18 / 0.024 and 0.09 / 0.024 ≈ 0.024 / 0.006

Meanwhile, if Faroese Wikipedia would have the same number of articles as Danish Wikipedia, the results would be:

And if it would have the same number of articles as English Wikipedia, The results would be:

Since percentages this high are usual in countries with large national Wikipedias, I pronounce the results correct

Finally: what if both Faroese and Danish Wikipedias would have the same number of articles as English Wikipedia?

It appears that the Statistics Faroe Islands does not have any data about languages spoken in Faroe Islands. If anyone could find that, it could serve to reaffirm (or not) these results.

By the way, you don’t have to compare Wikipedias only with each other. You can also ask the question like: if Faroese Wikipedia would be twice as large as it is now, how many readers it would have?

In case someone else would like to toy further with these data, here are the source code and source data I used to get it (as well as the previous post).

Recently, Erik Zachte released statistics of Wikipedia page views per country & language. Excellently made and much needed, they tell us how should Wikipedias be propagated at local level.

However, the statistics Wikipedia Page Views Per Country – Overview show us page views per person, while I believe a much more useful statistics is page views per Internet user. After all, Wikimedia could do little to increase global Internet usage. And so, as I promised, I merged the statistics with data from the List of countries by number of Internet users. Here they are:

• Wikipedia Page Views Per Country with Internet users (HTML)
• Wikipedia Page Views Per Country with Internet users (ODS)

These statistics paint quite a different picture. There are some anomalies that point to bad geolocation or bad data on number of Internet users; however, it’s clear that there are hundreds of millions of people who could benefit from Wikipedia if only it were more popular in their countries. My conclusions:

• Iran and China are very low, but there’s not much we can do about it.
• There are a number of countries (African, Arabic, India, Indonesia…) with tens of millions of Internet users and relatively few Wikipedia readers. I assume it’s the case of low foreign language knowledge combined with little material on local Wikipedias. Some bootstrapping might help here, such as digitalization of already existing encyclopedias (in PD or by outright buying copyrights), or bot creation of relevant articles.
• Some former Soviet republics are very low, and it’s difficult to see why, as a number of people in them know Russian, and Russian Wikipedia is fairly large.
• There are also hardly explainable differences between countries that should be similar, for example Germany has almost twice as many views as France.

TODO: Install the Language Switcher plugin.