18 anos de mudanças nas tendências de tecnologia a partir dos dados do Hacker News

baeba · 2026-06-26T09:06:20+09:00

Hacker Trends é um serviço que analisa cerca de 45 milhões de posts e comentários acumulados no Hacker News para mostrar, em séries temporais, como varia o volume de menções a determinadas tecnologias, produtos, empresas e pessoas. É possível exibir várias palavras-chave no mesmo gráfico para comparar a competição entre tecnologias, a troca de gerações no mercado e picos de interesse causados por eventos específicos. As tendências tecnológicas, em geral, sobem de forma acentuada em torno de eventos específicos, como lançamento de novos produtos, aquisições de empresas, mudanças de licença, incidentes de segurança e transformações no ambiente da indústria. Ao observar dados de longo prazo, vê-se que ferramentas e plataformas de desenvolvimento raramente são substituídas de uma vez; em vez disso, o interesse pelas tecnologias existentes diminui e novas tecnologias assumem esse espaço. Ainda assim, o volume de menções no Hacker News reflete apenas o nível de interesse da comunidade de desenvolvedores e não comprova diretamente participação de mercado real nem superioridade técnica. Introdução Rastreando com dados as mudanças no discurso dos desenvolvedores O Hacker Trends oferece histogramas mensais mostrando com que frequência determinadas palavras foram mencionadas no Hacker News ao longo de 18 anos. Os usuários podem inserir várias palavras-chave ao mesmo tempo para comparar como muda o interesse por tecnologias e empresas. Ao selecionar um mês ou período específico, é possível ver os posts e comentários reais daquele momento. A busca e agregação dos dados usam o Upstash Redis Search e cobrem cerca de 45 milhões de registros. Não se limita a gráficos simples de volume de buscas: o serviço também foi estruturado para permitir verificar os posts e eventos que provocaram o aumento do interesse. Desenvolvimento A tecnologia muda por substituição geracional As mudanças em ferramentas e plataformas de desenvolvimento tendem a ocorrer não pelo desaparecimento imediato da tecnologia anterior, mas pela forma como novas tecnologias passam gradualmente a atrair atenção. Alguns exemplos representativos são os seguintes. Depois da queda de interesse em CoffeeScript, TypeScript emergiu como principal linguagem de extensão do JavaScript. O ambiente de CI centrado no Jenkins migrou, a partir de 2021, para um foco maior em GitHub Actions. O ambiente de build centrado em Webpack passou a deslocar seu interesse para Vite a partir de 2022. No ecossistema de editores centrado em Vim, o Neovim cresceu rapidamente depois de 2021. As discussões sobre bancos de dados antes centradas em MySQL migraram para PostgreSQL em torno do período de 2017 a 2020. Essas mudanças podem ser vistas não apenas como modismos, mas como resultado acumulado de melhorias em conveniência para desenvolvimento, desempenho, suporte do ecossistema e formas de deploy. A IA cresceu por choques sucessivos de lançamentos O campo da IA generativa mostra uma característica de crescimento em etapas no volume de menções sempre que novos modelos e serviços são anunciados. Entre os principais focos de interesse estão ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral e DeepSeek. Nas ferramentas de programação com IA, o interesse parece se deslocar em sequência entre Cursor, Claude Code e Codex. Cursor recebeu grande atenção no fim de 2024. Claude Code subiu rapidamente em meados de 2025. Codex passou a ganhar interesse a partir do início de 2026. No campo dos modelos abertos, o Llama ampliou o mercado em 2023 e depois Mistral e Qwen formaram uma estrutura competitiva. O interesse em IA é fortemente influenciado não só por melhorias de desempenho, mas também por eventos como divulgação de modelos, políticas de open source, competição entre empresas e fusões e aquisições. Nas tecnologias de infraestrutura, a liderança mudou conforme o papel de cada ferramenta Em nuvem e infraestrutura de desenvolvimento, a liderança continuou mudando entre tecnologias que oferecem funções semelhantes. Os principais exemplos são os seguintes. Depois de o Docker popularizar a tecnologia de contêineres em 2014 e 2015, o Kubernetes emergiu como centro da orquestração. O Heroku liderou o mercado inicial de deploy simplificado, e depois Netlify e Vercel cresceram com base nos ecossistemas de JAMstack e Next.js, respectivamente. O ambiente de servidores web centrado em Apache migrou para nginx e, depois, o Caddy ganhou destaque por oferecer HTTPS automático. O mercado de gerenciamento de configuração de servidores centrado em Chef e Puppet migrou para o Ansible, que dispensa agentes. Em observabilidade, Prometheus, Grafana e Datadog ampliaram seu interesse com foco, respectivamente, em coleta de dados, visualização e papel de SaaS integrado. Isso mostra que os critérios de escolha tecnológica se ampliaram da funcionalidade de um único produto para automação de deploy, facilidade de gestão, integração e adequação à nuvem. Eventos específicos ampliam o interesse no curto prazo O volume de menções a tecnologias no Hacker News mostra não só crescimento de longo prazo, mas também picos temporários causados por eventos específicos. Alguns eventos representativos são os seguintes. Quando a Unity anunciou sua política de cobrança por runtime em 2023, aumentaram ao mesmo tempo as menções não só à Unity, mas também a Unreal e Godot. Quando o Heroku encerrou o plano gratuito em 2022, as discussões relacionadas voltaram a crescer de forma acentuada. O Mastodon ganhou interesse em 2022 durante a migração de usuários após a aquisição do Twitter. O Bluesky emergiu em 2024 e 2025 como nova alternativa de plataforma social. Zoom e Microsoft Teams tiveram forte alta nas menções em 2020 com a disseminação da covid-19 e a transição para o trabalho remoto. O aumento de interesse em tecnologias concorrentes pode surgir não só de inovação própria, mas também de falhas de política de operadores já estabelecidos ou de choques de mercado. Incidentes de segurança aparecem como picos claros em momentos específicos Na área de segurança, mais do que mudanças graduais de interesse, há uma concentração de menções no momento em que grandes vulnerabilidades ou incidentes acontecem. Entre os principais alvos de análise estão Heartbleed, Log4j, XZ Utils, Spectre, SolarWinds, WannaCry e CrowdStrike. Como esses eventos têm momentos de impacto muito claros — como divulgação de vulnerabilidades, ataques à cadeia de suprimentos e interrupções de serviço — eles aparecem no gráfico como picos bem definidos. Com dados relacionados à segurança, é possível comparar o impacto que certos eventos tiveram nas escolhas tecnológicas de desenvolvedores e empresas. Políticas de licença reorganizam o ecossistema open source Mudanças de licença em projetos open source levam a reações fortes da comunidade de desenvolvedores e ao surgimento de novos forks. Alguns casos representativos são os seguintes. A mudança do MongoDB para SSPL A mudança de licença da Elastic A mudança de licença do Terraform, da HashiCorp, e a ascensão do OpenTofu A mudança de licença do Redis e o surgimento do Valkey Mudanças de licença não se limitam a alterar condições jurídicas; elas também afetam a confiança da comunidade de desenvolvedores e dos provedores de nuvem, além da sustentabilidade do projeto. O interesse por uma tecnologia é definido não apenas por recursos e desempenho, mas também pelas políticas e pela governança de quem a mantém. O ambiente da indústria e debates sociais também mudam o discurso tecnológico O Hacker Trends trata não só de linguagens de programação e produtos, mas também das mudanças no ambiente da indústria e na cultura de desenvolvimento. Entre os temas ligados à indústria estão demissões, recessão, bolha de IA, retorno ao trabalho presencial, burnout, sindicatos e semana de 4 dias. Entre os temas ligados à cultura de desenvolvimento estão dívida técnica, code review, agile, scrum, microsserviços, serverless e monorepo. Esses temas mostram que as tendências tecnológicas se conectam não apenas à evolução da tecnologia em si, mas também ao ambiente de emprego, formas de operação das organizações, regulação e debates sociais. Há limites na interpretação dos resultados de busca Como os usuários do Hacker News têm proporção maior de desenvolvedores, fundadores e profissionais de tecnologia do que o público em geral, os resultados não representam necessariamente o interesse da sociedade como um todo. O aumento de menções a uma palavra pode ocorrer não apenas por avaliação positiva, mas também por críticas, falhas, incidentes de segurança ou controvérsias de política. Também existe a possibilidade de que tecnologias com o mesmo nome ou substantivos comuns sejam incluídos nos resultados. É difícil julgar apenas pelo volume de buscas o número real de usuários, a receita, a participação de mercado ou o desempenho técnico. Por isso, o Hacker Trends é mais adequado como material auxiliar para explorar mudanças de interesse da comunidade técnica e os principais eventos, e não como base final de análise de mercado. Conclusão É possível explorar ao mesmo tempo o fluxo e as causas das mudanças tecnológicas O Hacker Trends é um serviço que compara visualmente a alta e a queda do interesse por tecnologias e empresas com base em dados de longo prazo do Hacker News. Os resultados da análise mostram substituições geracionais recorrentes em várias áreas, como editores, linguagens de programação, plataformas de nuvem, bancos de dados e modelos de IA. Os picos de interesse se relacionam principalmente a lançamentos de produtos, aquisições de empresas, mudanças de licença, incidentes de segurança, falhas de política e mudanças no ambiente social. Como também oferece os posts e comentários reais, é possível rastrear não só o volume de menções, mas também como os desenvolvedores avaliavam a tecnologia naquele momento. Ainda assim, como se trata de dados que mostram o interesse dentro do Hacker News, eles devem ser interpretados em conjunto com participação de mercado, estatísticas de usuários e dados de receita.

(hackernewstrends.com)

6 pontos por baeba 5 시간 전 | 3 comentários | Compartilhar no WhatsApp

Hacker Trends é um serviço que analisa cerca de 45 milhões de posts e comentários acumulados no Hacker News para mostrar, em séries temporais, como varia o volume de menções a determinadas tecnologias, produtos, empresas e pessoas.
É possível exibir várias palavras-chave no mesmo gráfico para comparar a competição entre tecnologias, a troca de gerações no mercado e picos de interesse causados por eventos específicos.
As tendências tecnológicas, em geral, sobem de forma acentuada em torno de eventos específicos, como lançamento de novos produtos, aquisições de empresas, mudanças de licença, incidentes de segurança e transformações no ambiente da indústria.
Ao observar dados de longo prazo, vê-se que ferramentas e plataformas de desenvolvimento raramente são substituídas de uma vez; em vez disso, o interesse pelas tecnologias existentes diminui e novas tecnologias assumem esse espaço.
Ainda assim, o volume de menções no Hacker News reflete apenas o nível de interesse da comunidade de desenvolvedores e não comprova diretamente participação de mercado real nem superioridade técnica.

Introdução

Rastreando com dados as mudanças no discurso dos desenvolvedores

O Hacker Trends oferece histogramas mensais mostrando com que frequência determinadas palavras foram mencionadas no Hacker News ao longo de 18 anos.
Os usuários podem inserir várias palavras-chave ao mesmo tempo para comparar como muda o interesse por tecnologias e empresas.
Ao selecionar um mês ou período específico, é possível ver os posts e comentários reais daquele momento.
A busca e agregação dos dados usam o Upstash Redis Search e cobrem cerca de 45 milhões de registros.
Não se limita a gráficos simples de volume de buscas: o serviço também foi estruturado para permitir verificar os posts e eventos que provocaram o aumento do interesse.

Desenvolvimento

A tecnologia muda por substituição geracional

As mudanças em ferramentas e plataformas de desenvolvimento tendem a ocorrer não pelo desaparecimento imediato da tecnologia anterior, mas pela forma como novas tecnologias passam gradualmente a atrair atenção.
Alguns exemplos representativos são os seguintes.
- Depois da queda de interesse em CoffeeScript, TypeScript emergiu como principal linguagem de extensão do JavaScript.
- O ambiente de CI centrado no Jenkins migrou, a partir de 2021, para um foco maior em GitHub Actions.
- O ambiente de build centrado em Webpack passou a deslocar seu interesse para Vite a partir de 2022.
- No ecossistema de editores centrado em Vim, o Neovim cresceu rapidamente depois de 2021.
- As discussões sobre bancos de dados antes centradas em MySQL migraram para PostgreSQL em torno do período de 2017 a 2020.
Essas mudanças podem ser vistas não apenas como modismos, mas como resultado acumulado de melhorias em conveniência para desenvolvimento, desempenho, suporte do ecossistema e formas de deploy.

A IA cresceu por choques sucessivos de lançamentos

O campo da IA generativa mostra uma característica de crescimento em etapas no volume de menções sempre que novos modelos e serviços são anunciados.
Entre os principais focos de interesse estão ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral e DeepSeek.
Nas ferramentas de programação com IA, o interesse parece se deslocar em sequência entre Cursor, Claude Code e Codex.
- Cursor recebeu grande atenção no fim de 2024.
- Claude Code subiu rapidamente em meados de 2025.
- Codex passou a ganhar interesse a partir do início de 2026.
No campo dos modelos abertos, o Llama ampliou o mercado em 2023 e depois Mistral e Qwen formaram uma estrutura competitiva.
O interesse em IA é fortemente influenciado não só por melhorias de desempenho, mas também por eventos como divulgação de modelos, políticas de open source, competição entre empresas e fusões e aquisições.

Nas tecnologias de infraestrutura, a liderança mudou conforme o papel de cada ferramenta

Em nuvem e infraestrutura de desenvolvimento, a liderança continuou mudando entre tecnologias que oferecem funções semelhantes.
Os principais exemplos são os seguintes.
- Depois de o Docker popularizar a tecnologia de contêineres em 2014 e 2015, o Kubernetes emergiu como centro da orquestração.
- O Heroku liderou o mercado inicial de deploy simplificado, e depois Netlify e Vercel cresceram com base nos ecossistemas de JAMstack e Next.js, respectivamente.
- O ambiente de servidores web centrado em Apache migrou para nginx e, depois, o Caddy ganhou destaque por oferecer HTTPS automático.
- O mercado de gerenciamento de configuração de servidores centrado em Chef e Puppet migrou para o Ansible, que dispensa agentes.
- Em observabilidade, Prometheus, Grafana e Datadog ampliaram seu interesse com foco, respectivamente, em coleta de dados, visualização e papel de SaaS integrado.
Isso mostra que os critérios de escolha tecnológica se ampliaram da funcionalidade de um único produto para automação de deploy, facilidade de gestão, integração e adequação à nuvem.

Eventos específicos ampliam o interesse no curto prazo

O volume de menções a tecnologias no Hacker News mostra não só crescimento de longo prazo, mas também picos temporários causados por eventos específicos.
Alguns eventos representativos são os seguintes.
- Quando a Unity anunciou sua política de cobrança por runtime em 2023, aumentaram ao mesmo tempo as menções não só à Unity, mas também a Unreal e Godot.
- Quando o Heroku encerrou o plano gratuito em 2022, as discussões relacionadas voltaram a crescer de forma acentuada.
- O Mastodon ganhou interesse em 2022 durante a migração de usuários após a aquisição do Twitter.
- O Bluesky emergiu em 2024 e 2025 como nova alternativa de plataforma social.
- Zoom e Microsoft Teams tiveram forte alta nas menções em 2020 com a disseminação da covid-19 e a transição para o trabalho remoto.
O aumento de interesse em tecnologias concorrentes pode surgir não só de inovação própria, mas também de falhas de política de operadores já estabelecidos ou de choques de mercado.

Incidentes de segurança aparecem como picos claros em momentos específicos

Na área de segurança, mais do que mudanças graduais de interesse, há uma concentração de menções no momento em que grandes vulnerabilidades ou incidentes acontecem.
Entre os principais alvos de análise estão Heartbleed, Log4j, XZ Utils, Spectre, SolarWinds, WannaCry e CrowdStrike.
Como esses eventos têm momentos de impacto muito claros — como divulgação de vulnerabilidades, ataques à cadeia de suprimentos e interrupções de serviço — eles aparecem no gráfico como picos bem definidos.
Com dados relacionados à segurança, é possível comparar o impacto que certos eventos tiveram nas escolhas tecnológicas de desenvolvedores e empresas.

Políticas de licença reorganizam o ecossistema open source

Mudanças de licença em projetos open source levam a reações fortes da comunidade de desenvolvedores e ao surgimento de novos forks.
Alguns casos representativos são os seguintes.
- A mudança do MongoDB para SSPL
- A mudança de licença da Elastic
- A mudança de licença do Terraform, da HashiCorp, e a ascensão do OpenTofu
- A mudança de licença do Redis e o surgimento do Valkey
Mudanças de licença não se limitam a alterar condições jurídicas; elas também afetam a confiança da comunidade de desenvolvedores e dos provedores de nuvem, além da sustentabilidade do projeto.
O interesse por uma tecnologia é definido não apenas por recursos e desempenho, mas também pelas políticas e pela governança de quem a mantém.

O ambiente da indústria e debates sociais também mudam o discurso tecnológico

O Hacker Trends trata não só de linguagens de programação e produtos, mas também das mudanças no ambiente da indústria e na cultura de desenvolvimento.
Entre os temas ligados à indústria estão demissões, recessão, bolha de IA, retorno ao trabalho presencial, burnout, sindicatos e semana de 4 dias.
Entre os temas ligados à cultura de desenvolvimento estão dívida técnica, code review, agile, scrum, microsserviços, serverless e monorepo.
Esses temas mostram que as tendências tecnológicas se conectam não apenas à evolução da tecnologia em si, mas também ao ambiente de emprego, formas de operação das organizações, regulação e debates sociais.

Há limites na interpretação dos resultados de busca

Como os usuários do Hacker News têm proporção maior de desenvolvedores, fundadores e profissionais de tecnologia do que o público em geral, os resultados não representam necessariamente o interesse da sociedade como um todo.
O aumento de menções a uma palavra pode ocorrer não apenas por avaliação positiva, mas também por críticas, falhas, incidentes de segurança ou controvérsias de política.
Também existe a possibilidade de que tecnologias com o mesmo nome ou substantivos comuns sejam incluídos nos resultados.
É difícil julgar apenas pelo volume de buscas o número real de usuários, a receita, a participação de mercado ou o desempenho técnico.
Por isso, o Hacker Trends é mais adequado como material auxiliar para explorar mudanças de interesse da comunidade técnica e os principais eventos, e não como base final de análise de mercado.

Conclusão

É possível explorar ao mesmo tempo o fluxo e as causas das mudanças tecnológicas

O Hacker Trends é um serviço que compara visualmente a alta e a queda do interesse por tecnologias e empresas com base em dados de longo prazo do Hacker News.
Os resultados da análise mostram substituições geracionais recorrentes em várias áreas, como editores, linguagens de programação, plataformas de nuvem, bancos de dados e modelos de IA.
Os picos de interesse se relacionam principalmente a lançamentos de produtos, aquisições de empresas, mudanças de licença, incidentes de segurança, falhas de política e mudanças no ambiente social.
Como também oferece os posts e comentários reais, é possível rastrear não só o volume de menções, mas também como os desenvolvedores avaliavam a tecnologia naquele momento.
Ainda assim, como se trata de dados que mostram o interesse dentro do Hacker News, eles devem ser interpretados em conjunto com participação de mercado, estatísticas de usuários e dados de receita.

3 comentários

laeyoung 3 시간 전

Vendo assim, realmente houve muitos posts Show HN em fevereiro deste ano. Será que todo mundo fez no fim do ano e publicou tudo de uma vez em fevereiro?

xguru 3 시간 전

Acho que foi provavelmente quando saiu o Opus 4.6 e, com coisas feitas com o Claude Code se espalhando, começaram a surgir os primeiros resultados.

O Show GN também está numa tendência de crescimento gradual. Na Coreia também parece que está aumentando aos poucos a quantidade de coisas feitas com ajuda de IA.

GN⁺ 4 시간 전

Comentários do Hacker News

Estou mantendo um banco de dados público do ClickHouse com dados do Hacker News, então dá para consultar direto em https://play.clickhouse.com/play?user=play#U0VMRUNUICogRlJPT...
Dá para criar um serviço parecido só com uma query SQL e uma página HTML, e também deixei aberto um data lake público consultável de qualquer lugar: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/29693#issuec...
Também é atualizado em tempo real
- Pelos termos do HN, meus dados do HN foram licenciados apenas ao HN, então peço a remoção dos meus dados deste dataset
Google Trends mostra volume de busca, enquanto isto mostra texto publicado, então é diferente
Está mais perto de o Google Trends contar ocorrências de palavras em páginas da web, ou do Google Ngrams contar páginas da web em vez de livros
As pessoas pesquisam “burger” sempre que querem entrega de hambúrguer, mas não escrevem muito sobre coisas sem valor noticioso, então é difícil usar os dois datasets da mesma forma
Isso não quer dizer que o produto em si não seja legal; só é bom ter essa diferença em mente ao usar
- O título e a visualização são familiares, então é fácil aceitar como se fosse a mesma métrica, mas na prática não é o mesmo tipo de dado, e ler por essa lente leva a conclusões erradas
  Fui descendo pelos exemplos e só depois percebi por que soava estranho; estes dados não mostram o que as pessoas realmente procuram no HN, e sim sobre o que estão escrevendo agora
- Não concordo fortemente com a ideia de que os dois datasets não possam ser usados da mesma forma
  Esta ferramenta agrega tanto posts quanto comentários, então, na perspectiva de “sobre o que as pessoas querem saber mais e querem discutir”, posts e comentários do HN são bem parecidos com buscas
  Posts populares têm muitos comentários e fazem os termos relacionados subirem mais, enquanto temas que não decolam têm menos comentários relacionados e ficam mais baixos
  De fato, se você comparar blockchain e OpenAI, blockchain se destaca até o fim dos anos 2010, mas depois do lançamento do ChatGPT o OpenAI passa à frente, um resultado previsível, e o gráfico do Google Trends também é bastante parecido
- O nome Hacker News Trends é bom, mas o título do post parece um pouco passível de mal-entendido
- Talvez esteja mais perto do Google Ngram Viewer: https://books.google.com/ngrams/about
- Se a Algolia tiver um dataset do que as pessoas realmente pesquisam no HN, aí sim seria o encaixe perfeito
Parece que tomou um hug of death
/api/hn -> 504 An error occurred with your deployment FUNCTION_INVOCATION_TIMEOUT cle1::c8vgv-1782399959042-aeba3cae05ff
- Se este projeto for um anúncio da Upstash vendendo a ideia de “Highly Available, Infinitely Scalable”, então hug of death provavelmente é a situação que eles mais gostariam de evitar
- /api/hn -> 502 {"error":"Your database has been temporarily rate-limited, please contact support@upstash.com for further details."}
- Antigamente a gente chamava isso simplesmente de slashdotting
- Estou vendo o seguinte erro
  /api/hn -> 502 {"error":"Search entry should have an initialized schema, command was: [\"SEARCH.AGGREGATE\",\"hn\",\"{\\\"$or\\\":[{\\\"title\\\":{\\\"$eq\\\":\\\"anthropic\\\",\\\"$boost\\\":5}},{\\\"text\\\":{\\\"$eq\\\":\\\"anthropic\\\"}}]}\",\"{\\\"by_month\\\":{\\\"$dateHistogram\\\":{\\\"field\\\":\\\"time\\\",\\\"fixedInterval\\\":\\\"30d\\\"}},\\\"top_authors\\\":{\\\"$terms\\\":{\\\"field\\\":\\\"by\\\",\\\"size\\\":6}},\\\"by_type\\\":{\\\"$terms\\\":{\\\"field\\\":\\\"type\\\",\\\"size\\\":4}}}\"]"}
- Depois de algumas consultas, aparece /api/hn -> 504 An error occurred with your deployment FUNCTION_INVOCATION_TIMEOUT cle1::48fnt-1782412720840-4855b2b75b5a
Estou recebendo /api/hn -> 502 {"error":"Your database has been temporarily rate-limited, please contact support@upstash.com for further details."}
Muito legal. Parece haver um bug aqui: https://hackernewstrends.com/?q=vim&q=emacs&q=zed
Por algum motivo os resultados param em 2018-10, mas na prévia de “Popular Comparisons” ainda aparece coisa depois disso
- Corrigido
Isso me lembrou um side project em que estou trabalhando
https://gitlab/here_forawhile/torum
Um clone do HN que sincroniza com o HN, para permitir discutir em comunidades privadas menores, com base no que foi postado no HN, sem precisar estar diretamente no HN
Também indexa o banco de dados e oferece busca, então tem sido bem útil para encontrar posts que chamam minha atenção
- Link corrigido: https://gitlab.com/here_forawhile/torum
- *pique é o correto
  ‘peak’ normalmente significa o topo de alguma coisa, como uma montanha
Seria útil normalizar pelo volume total, para conseguir ver a mudança de cada item em si, em vez de apenas o crescimento do site
No momento é preciso colocar junto no gráfico alguma palavra genérica, e se você escolher mal isso pode deixar a interpretação ainda mais confusa
- Concordo. Isso tornaria tudo muito mais perspicaz
  Caso contrário, a maioria dos resultados de busca durante o período de crescimento do site acaba parecendo uma variação de https://xkcd.com/1138/
- Por outro lado, também quero ver o quanto o HN cresceu ao longo do tempo
No campo de ciência e tecnologia de fronteira, é interessante como lk-99 disparou
Conceito bem legal, e seria bom calcular sentimento positivo/negativo para cada comentário que menciona uma palavra específica
Por exemplo, permitir ver separadamente as tendências de cloudflare (positive) e cloudflare (negative), contando no primeiro apenas comentários com confiança de sentimento acima de 0.6, e no segundo apenas comentários com score de sentimento abaixo de 0.4
Projeto interessante e bem implementado. Seria bom ter uma opção de ajuste de escala relativa
Por exemplo, o resultado de busca por “iPhone” cai por volta de 2025, mas é difícil saber se o interesse real diminuiu ou se o número de comentários no Hacker News caiu naquele ano
Se você pesquisar palavras comuns como “the” ou “is”, parece mais provável que seja a segunda hipótese
Parece que é preciso tomar cuidado com caracteres não alfanuméricos
Por exemplo, C# no gráfico aparentemente está correspondendo a C, embora nos títulos de exemplo só o C# fique destacado