HackerURLs

一次又一次被重新发现的经典。

同一个链接,相隔一年以上,一次又一次被人重新发现、再次冲上 Hacker News 首页。能经受住这种时间检验的,大多是值得一读再读的文章。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

从名人堂开始
  • 4,700+篇经过时间检验的经典

Hall of fame

名人堂

在经典库里看全部精选

上首页次数最多、而且有中文导读的 30 篇。时间轴上每个黑点是一次上首页,空心点是一次没冲上去的投稿。

  1. 正在载入经典…

Archive

经典库

按第一次上首页的年份分布,点柱子筛选。

排序

    About

    这些经典是怎么挑出来的

    1. 01

      合并同一个链接

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部链接投稿,把 http/https、www、跟踪参数等写法不同的同一篇文章合并成一条。

    2. 02

      只留经得起时间的

      同一链接至少两次拿到 50 分以上(约等于上首页),而且两次相隔一年以上;再由 AI 剔除状态页、产品首页和新闻事件。

    3. 03

      写导读、译评论

      上首页次数最多的 2,000 篇配上中文导读、"为什么经久不衰",并精选翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误。

    科学与数学ourworldindata.org

    美国人死于什么 vs. 新闻报道什么

    What Americans die from vs. what the news reports on

    2次上首页
    6年跨度
    878累计得分
    586条评论

    2019 — 2025,它一次次回到首页

    黑点是上首页(≥ 50 分)的那次投稿,空心点是没冲上去的投稿,点越大分数越高。

    导读

    这篇 Our World in Data 文章把美国实际死因数据与《纽约时报》《卫报》的新闻报道量作对比,显示新闻覆盖率与真实死亡原因明显不匹配:一些引人注目的死因被放大,一些更常见的死因被低估。它用可视化方式讨论媒体如何塑造公众对风险的认知。

    为什么经久不衰:它把可量化的死因数据与媒体议程并置,直观揭示新闻选择偏差和风险感知错位,多年后仍是理解媒体偏见与公共健康沟通的经典材料。

    关键词 媒体偏见风险认知死亡数据公共卫生

    HN 评论精选

    数据收集负责人现身,表示可解答方法和分析问题。

    大家好,我是最初负责数据收集的人。我们之前在这个初始站点上过首页:https://news.ycombinator.com/item?id=16840237 。很乐意回答关于方法或原始研究分析的问题。

    owenshen24查看英文原文

    Hey HN, I'm the lead person who did the original data collection. We were previously featured when I made the initial site here: https://news.ycombinator.com/item?id=16840237 Happy to answer more questions people might have about methodology or the analysis in the original study.

    两家媒体报道高度同质化,且与公众兴趣不匹配。

    我觉得最有意思的一点是,《纽约时报》和《卫报》这两个来源的报道构成非常相似。最大偏差是自杀报道的 3.4%,但几乎所有项目都在 1% 以内。也许这些例子太相似,不足以得到好的分布;但如果新闻机构基本都在报道同样的东西,也许存在差异化的机会。谷歌搜索趋势显示,人们想知道的内容和媒体想告诉的内容并不匹配。

    theobon查看英文原文

    The most interesting tidbit for me was how similar the news breakdown was between the two sources: New York Times and The Guardian. The largest deviation was 3.4% for suicide coverage but almost everything was within 1%. Perhaps these examples are too similar to get a good distribution but if news organizations are all covering basically the same items perhaps there is an opportunity for differentiation. The google search trends shows that what people are interested in knowing doesn't match what media is interested in telling.

    新闻由受众兴趣驱动,而非死亡率本身。

    新闻反映的是我们感兴趣的东西。大多数死亡并不有趣。

    randyrand查看英文原文

    The news reflects what we're interested in. Most deaths aren't interesting.

    死因分类过于生理化,应纳入心理和经济因素。

    这些数据基于纯粹从生理上定义的死因。可惜在我们这样复杂的世界里,我们仍不把心理原因也归为死因。为什么不能说:他死于孤独?他死于心碎?或者经济原因:他因为付不起所需医疗费而死?他因为付不起取暖费而被断电而死?也许那样我们就能以不同方式把握我们面临的问题,尤其是老年人面临的问题,并做出更及时的反应。

    ternaryoperator查看英文原文

    This data is based on causes of death defined purely physically. It's a shame that in a world as complex as ours, we still don't attach psychological explanations and categorize them as causes too. Why not: he died of loneliness? He died of a broken heart? Or economic ones: He died because he couldn't afford the healthcare he needed? He died because he couldn't pay the heating bill and they turned it off? Perhaps then we could get a different handle on the issues that face us, especially that face the elderly, and be more responsive.

    历次讨论

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