Søren in Norwegen

… hier gibt es sogar physische Postkaesten fuer elektronische Post:

Fetzt ja!

Ich entdeckte das in einem Wohngebiet und wurde nur drauf aufmerksam, weil ich nach ’nem Postkasten fuer meine Postkarten an (einige von euch), meine lieben Leserinnen und Leser, suchte. Das ist auch der einzige Postkasten, an dem ich sowas sah, weil es uebersetzt war. Es kønnte sein sowas voll normal ist und mir das nur nicht auffiel, weil ich die japanischen Schriftzeichen nicht ohne Hilfe lesen kann.

Zunaechst dachte ich, dass es sich dabei um eine etwas eigene Uebersetzung handelt (aehnlich wie hier). Dem ist aber nicht so. Zumindest nicht mittels des Uebersetzungsprogrammes auf meinem Schlaufon. Denn wenn das die Kanji fuer mich uebersetzt, dann steht da auch „electronic mail“ …

… und in Klammern das Wort „Retax“. Ich habe nicht rausgefunden was Letzteres sein soll. Der Name (und alles was ich auch nur im Entferntesten dazu im Internet finde) laeszt vermuten, dass es mit der Steuer zusammenhaengt. Das wuerde den gesonderten Einwurfschlitz erklaeren, wenn die Post den Auftrag hat solche Briefe extra ordentlich zu behandeln. Aber wieso dann „elektronische Mail“?

Ich spekuliere mal munter drauf los und kønnte mir vorstellen, dass das japanische Finanzamt das Einlesen und digitalisieren der Steuerunterlagen von der Post machen laeszt. Und weil’s dann in elektronischer Form sowohl dem Behørden, als auch dem Absender vorliegt der Begriff „electronic Mail“.
Das wuerde auch den gesonderten Schlitz erklaeren, denn der fuehrt zu einer (vermutlich gar nicht mal so schlechten) Vorsortierung. Das hat weniger Arbeit & Fehler und damit schnellere Bearbeitung zur Folge.

Prinzipiell liesze sich das auf alle Behørdenunterlagen ausweiten … der einzige Knackpunkt: warum gibt’s das nicht in „total digital“ also als Seite im Internet … das kønnte an den vielen aelteren Menschen liegen, denen man nicht zumuten møchte, sich auf komplizierten Webseiten zu verlaufen … ehrlich gesagt klingt das ganz plausibel, denn das Wenige was ich vom japanischen Web gesehen habe, ist unuebersichtlich, schwer zu navigieren und dem Rest der Welt dem normalen, alltaeglichen Internet der „westlichen“ Welt 20 Jahre hinterher. Das mit dem „schwer zu navigieren“ kønnte an meinen nichtvorhandenen Sprachkentnissen liegen, aber „unuebersichtlich“ und „veraltet“ sind davon unabhaengig. Auszerdem hab ich schon mehrfach gehørt, dass das Internet in der Form wie wir es „im Westen“ kennen, es in Japan wohl sehr schwer hat, bzw. so nicht wirklich angenommen wird. Und wenn wir ehrlich sind, so weit voraus ist die digitale Verwaltung in Dtschl. auch nicht.

Aber ich schwoff ab und wollte sagen, dass es relativ einfach ist Behørdenunterlagen per normaler Mail raus zu schicken und dann einen speziellen „elektronische Mail“ Briefumschlag dazu zu legen. Das wird dann automatisch von der Post gescannt und in digitaler Form an die Behørde weitergeleitet. Anders als Webseiten die schnell veralten und staendig ueberarbeitet werden muessen, ist solch ein System relativ robust und kann prinzipiell Jahrzehnte lang hervorragend funktionieren. Bei mir auf Arbeit haben wir so einen Scanner stehen und die Briefe flitzen da im hohen Takt durch.
Das erfordert zwar eine gut funktionierende, zentrale Instanz die das aufbaut und leitet, das scheint mir aber machbarer als ein potentielles „digitales Kuddelmuddel“ und das Umgewøhnen von vielen Millionen Menschen (wieder: siehe das „digitale Desaster“ in Dtschl., in dem das seit ueber zwei Dekaden ohne groszen Erfolg versucht wird).
Der Nachteil ist natuerlich, dass es eine etwas laengere Bearbeitunszeit als „total digital“ zur Folge hat … aber wann geht denn selbst bei digitalen Vorgaengen mal was schnell? Da guckt doch immer nochmal ein Mensch drueber und der einzige Unterschied zu frueher ist, dass die jetzt keine Briefe mehr øffnen muessen sondern sich alles auf dem Bildschirm anzeigen lassen. Und es ist prinzipiell schneller als der traditionelle Weg, denn der physische Brief an die Behørde spart sich den Weg vom Postamt zu besagter Behørde.

Wieauchimmer, das hørt sich alles durchaus plausibel an, aber es ist nicht mehr als eine Spekulation und mglw. (bestimmt?) was ganz Anderes.

Ebenso: herrje! Meine urspruengliche Idee fuer diesen Beitrag war nur das Bild zu zeigen und „ohne Worte“ drunter zu schreiben … aber so gefaellt’s mir besser.

Beim letzten Mal verwies ich auf einen aelteren Beitrag, der nicht nur die beim letzten Mal (mehr oder weniger) reproduzierten Reaktivierungen pro Linklevel zeigte, sondern auch zwei tolle bunte Bilder.

Im ersten bunten Bild untersuchte ich wie lange (in „Linkleveleinheiten“) es dauert von einer Reaktivierung der Selbstreferenzen bis zum naechsten „Ausstieg“. Dabei ist zu beachten, dass

[e]ine Kette an Selbstreferenzen […] mehrfach abbrechen und reaktiviert werden [kann].

Ich nannte das damals „Selbstreferenzenketten“ … und nenne das jetzt lieber „Reaktivierungslaenge“.

Aber damit war es noch nicht genug, denn die bunten Bilder sind (wie so oft) (Pseudo) 3D-„Karten“ … oder anders: Ich untersuchte eigentlich vielmehr die Haeufigkeit der Reaktivierungslaenge in Abhaengigkeit vom Linklevel … oder noch anders: ich erstellte fuer jedes Linkevel ein Histogramm der Reaktivierungslaengen. Damit ist hoffentlich (wieder) klar, was hier zu sehen ist:

Der wichtigste Unterschied zum damaligen bunten Bild (abgesehen davon, dass ich jetzt eine bessere Farbpalette benutze) ist, dass ich jetzt richtig an die Sache heran gehe. Deswegen sieht man jetzt auch bei LL₁ was (waehrend ich das damals einfach abgeschnitten hatte, denn da war ja nix).

Ansonsten wuerde ich sagen, dass das im Groszen und Ganzen erfolgreich reproduziert ist. Im Detail wuerde ich aber sagen, dass in den 2023 Daten zwei Dinge anders sind. Es scheint weniger lange Reaktivierungslaengen zu geben. Das bezieht sich sowohl auf die Ordinate, als auch auf die Abszisse (deswegen zwei (!) Dinge die anders sind). Wobei „lang“ relativ ist, ich meine aber, dass es deutlich weniger dunkle Punkte weg von den helleren Bereichen gibt. Also weiter nach rechts, wenn man es bezogen auf die Ordinate betrachtet, und weiter nach oben, bezogen auf die Abszisse.
Mein Bauchgefuehl sagt mit, dass das ’n echter Effekt ist; weil wir hier aber sowieso schon mit nur wenigen „Ereignissen“ in den 2020 Daten anfangen, ist das vermutlich relativ schwer systematisch zu untersuchen. Allerdings kønnte man sich das mglw. „Ereigniss“ fuer „Ereigniss“ anschauen, denn man hat es ja mit nur sehr wenigen davon zu tun. Ich belasse das an der Stelle so wie’s ist und das das soll mal wer anders machen.

Das zweite bunte Bild damals zeigte die durchschnittlich hinzukommende Anzahl an Selbstreferenzen pro Reaktivierung. Dazu summierte ich zunaechst in jedem Datenpunkt die Summe aller in einer „Reaktivierungskette“ hinzukommenden Selbstreferenzen auf. Ja das ist ’ne doppelte Summe, zunaechst fuer jede Seite die Summer der hinzukommenden Selbstreferenzen (pro Reaktivierung) und dann die Summe ueber alle Seiten die zu einem gegebenen Datenpunkt beitragen. Wenn das fuer alle Seiten getan ist, wird Wert in jedem Datenpunkt durch die Anzahl der Seiten geteilt die beigetragen haben und das Resultat wurde nochmals durch die relevante Reaktivierungslaenge dividiert.

Ein Beispiel macht hoffentlich deutlicher was ich meine. Man denke sich, dass Seite A auf LL₅ reaktiviert wird mit einer Reaktivierungslaenge von drei Linkleveln. Auf LL₅ erhaelt Seite A sieben Selbstreferenzen, auf LL₆ zwei und auf LL₇ eine. Im Datenpunkt (LL₅, Reaktivierungslaenge 3) speichere ich die Summe (7 + 2 + 1 = 10).
Seite B wird nun auch auf LL₅ reaktiviert, aber mit einer Reaktivierungslaenge von nur einem Linklevel und Seite B erhaelt 23 zusaetzliche Selbstreferenzen durch die Reaktivierung. Im Datenpunkt (LL₅, Reaktivierungslaenge 1) speichere ich diesen Werte (23).
Als Letztes dann Seite C, die auch auf LL₅ reaktiviert wird, auch mit einer Reaktivierungslaenge von 3 Linkleveln; Seite C traegt also zum selben Datenpunkt bei wie Seite A. Seite C erhaelt auf LL₅ dreizehn Selbstreferenzen, auf LL₆ sechs und auf LL₇ eine. Im Datenpunkt (LL₅, Reaktivierungslaenge 3) befindet sich bereits die Zahl 10 und dazu wird jetzt die Summe der durch Seite C hinzukommenden Selbstreferenzen (13 + 6 + 1 = 20) addiert. Damit befindet sich danach in diesem Datenpunkt der Wert 10 + 20 = 30.
Das war der erste Schritt (der in Echt natuerlich fuer ca. 6 Millionen Seiten gemacht wurde).

Nun zur Division. Im Datenpunkt (LL₅, Reaktivierungslaenge 3) befindet sich der Wert 30 und der wird zunaechst durch zwei geteilt (weil Seite A und Seite B) beigetragen haben. Das ergibt 15. Diese 15 wird abschlieszend durch die Reaktivierungslaenge (also drei) geteilt. Die durchschnittliche Anzahl an hinzukommenden Selbstreferenzen fuer Seiten die auf LL₅ mit einer Reaktivierungslaenge von drei reaktiviert werden ist somit fuenf.
Zum Wert 23 im Datenpunkt (LL₅, Reaktivierungslaenge 1) hat nur eine Seite beigetragen und weil die Reaktivierungslaenge nur eins ist, ist die Division das Einfachste von der Welt. Oder anders: die durchschnittliche Anzahl an hinzukommenden Selbstreferenzen fuer Seiten die auf LL₅ mit einer Reaktivierungslaenge von eins reaktiviert werden ist dreiundzwanzig.

Im dazugehørigen bunten Bild aenderte sich deswegen „nur“ die Farbe der Punkte und die Bedeutung der Farbskala. Alles andere Dinge (Bedeutung der Abszisse und Ordinate und die Verteilung der Datenpunkte im Bild) blieb gleich.

Ich hatte das damals gemacht, weil ich vermutete, dass bei „hohen“ Reaktivierungen (bezogen sowohl auf das Linklevel, als auch auf die Reaktivierungslaenge … und „hoch“ ist (mit Absicht) relativ „diffus“ gemeint) die durchschnittliche Anzahl an hinzukommenden Selbstreferenzen (pro Reaktivierungslaenge) eins betraegt. Oder anders (an einem Beispiel): wenn eine Seite auf LL₂₃ reaktiviert wird und bis LL₆₅ die Selbstreferenzenkurve nicht wieder abgebrochen wird (das entspricht einer Reaktivierungslaenge von 42), dann vermutete ich, dass das eine zusammenhaenge „Kette“ von 42 Einsen war.

Diese Vermutung wurde damals im Wesentlichen bestaetigt und in den 2023 …

… aendert sich an dem Ergebnis nix.

(Fast) alle Unterschiede zum damaligen bunten Bild kommen durch die selben Mechanismen zustande wie bereits oben diskutiert.

Das „fast“ bezieht sich darauf, dass die Farbskala dieses Mal auch logarithmisch ist (waehrend sie beim letzten Mal linear war). Der Grund liegt in Ausreiszern, also Seiten die viele Selbstreferenzen (und mglw. lange Reaktivierungslaengen) haben, wo aber nur wenige Seiten (mitunter nur eine Einzige) zum Datenpunkt beitragen. Da reduziert die Division den Wert also nicht so stark wie bei den meisten anderen Datenpunkten.
In den 2023 Daten ist das Extrem die Seite „The“ (jup, nix weiter), die auf LL₁ mit einer (re)aktiviert wird, mit einer (Re)aktivierungslaenge von 34 Linkleveln und die dann 374,173 Selbstreferenzen ansammelt. Diesen Wert bringt eine Division durch 34 auch nur runter auf ca. 11-tausend … was natuerlich bei einer linearen Skala alle anderen Punkte in den (dann schwarzen) Hintergrund draengen wuerde.

So … damit ist das Thema „Ausgaenge“ abgeschlossen und ich kann beim naechsten Mal endlich mit den ganz vielen Verteilungen weitermachen.