@小二 #8 有点别扭，建议用responsive web design 照顾800像素的窄窗口。

工具栏还是放到最左边吧，一般人的习惯是从左到右更新频率越来越低。

既有想法、又能把一个项目从头做到尾，还懂得推广和制造影响力的人，少！

作为一个social impact项目的开发者，我说两句。

要让更多的人发展social impact, 开发者和用户体验都十分重要，一般人看到一个网站使用起来很麻烦或者不稳定的话，99%的人就直接关了窗口看别的东西去了。开发者也是一样，绝大部分开发者折腾一下搞不出什么东西的话，热情就消退了。而这些折腾绝大部分都是重复造轮子。

站长要推广social impact项目的话，要注意社会分工，你们这类资深互联网程序员首先要为普通爱好者提供基础代码和基础设施，维护这么一个基础模板，可以大大减少大家重复造轮子的时间，让绝大部分有心人能够一上来就享受到成就感，而不是在一个自己不熟悉的领域重复造轮子带来的挫折感，绝大部分人可能就退却了。你们这类互联网高手应该作为大公司的基础平台研发部门，专门帮助不同背景的爱好者解决这些基础问题，尤其是解决网络安全、建立简单网站、提高普通用户体验这三个环节。

你们提供基础设施，比如论坛、staticman或RSS自建服务器之类，我们这种有想法但不太懂互联网的人用这些设施做项目，搞出一两个明星项目之后，就会有更多人效仿。但关键还是要有方便的基础设施，开一个项目的难度最好跟普通人去wordpress开个博客差不多，这样才会发扬光大。

@维基 #3 这个一定要支持，希望站长搞个 https://staticman.2049bbs.xyz/ 出来，staticman提交好几次才会成功，严重影响用户体验。

@GNOCN2 #26 @小二 #22 @维基 #27 我们这种半灌水用第三方插件很方便啊，Google一下谁提供功能，注册第三方模块的网站，copy & paste 第三方网站自动生成的代码到制定的位置就OK了，5分钟搞定。自己DIY的话花几个小时搞懂各种东西，东找西找，调试。

我建议 @小二 发起一个 github的组，专门建立和维护一个基于github pages的模板仓库，把平时常用的功能都提交进去，免得其他人重复造轮子。我不知道达摩俱乐部花了多少时间，反正光是因为你说第三方js安全性的问题，我就为了这么一个社交分享按钮跟流量统计功能来来回回花了好几天的时间重复造轮子。

@该干嘛继续干 #8 香港的时间线主要是记录比较大的事件，如果是香港人当然算作香港抗争的部分。如果是大陆人，这应该是属于“迫害自由派社群”，一般需要有新闻链接，因为新闻机构会fact check一下能保证准确度，一般的个人事件影响力在1-2之间，知名人士根据受迫害力度3-5之间。

@懦夫斯基 #24 我觉得作者好像做这个DIY的东西是为了跟LOFTER竞争？或者认为其业务模式有违极客精神而进行的极客式抗议？

@懦夫斯基 #14 我很久以前star了这个博客项目，作为个人博客模板还不错，尤其是说明中的安装配置步骤非常详细，每一步都有gif动画，适合小白。

https://github.com/FromEndWorld/LOFFER

https://policychangeindex.org/pdf/Reading_China.pdf

国内版权保护很差，所以网站都专门设计这种延迟就是为了防止爬虫和搜索引擎。

Chrome上有一可以将网页保存成PNG或PDF文件的插件，保存的内容就是浏览器里显示的网页内容。

https://www.printfriendly.com/extensions/chrome

https://chrome.google.com/webstore/detail/take-webpage-screenshots/mcbpblocgmgfnpjjppndjkmgjaogfceg

@小二 #8 大赞！

@无名 #18 @大大咧咧 #12 看来得好好搜集一下那些方便架设个人网站的方案。

@懦夫斯基 #10 像小二这种精通php go的高手怎么能理解普通人的一头雾水，他们以为人人都像他们那么懂网页的每个元素每个插件，我这种非互联网行业人士要不是因为抄别人的代码被人说是钓鱼，也不会狠心去学jekyll这种最简单的静态网站和所谓liquid template language之类，我当然是无比理解外行的痛苦了。

@大大咧咧 #6 谢谢提醒这个细节，已添加注释。没想到还真有人看，小激动一番。

@小二 #9 @小二 #8 这个生日报的课堂作业不错，是资深新闻工作者教晚辈如何读懂人民日报。这些历史还真的细细的去挖。最近在整理时间线这样粗糙的工作也发现一些规律，很多事件的细节从来没有出现在教科书，另外我们平时在教科书和媒体所看到的历史人物，都是那些已经翻案的，比如刘少奇在历史课本上还能见到，但高岗、陈伯达、康生、再早的博古等人基本上都很罕见，即便后人看得到他们的名字，也对他们在当时的地位和作用完全无知，基本会认为无足轻重的角色。近一点的赵紫阳和胡耀邦就是最好的例子，很多90后根本没听说过这两个人。

虽然用机器学习取得的结果跟个人阅读的感受差不多，但是机器相比人类具有以下优势：

第一，能排除个人情绪、日程安排等因素带来的判断起伏，一致性很好。

第二，输出统一参考点的量化数据，而个人在较长时间尺度上的会因为自己的定锚点变化，而判断起伏很大。

第三，机器能始终如一的勤奋，人类要长期保持最佳状态很难。

前段时间大家在分享论文，我也分享一个已经被广泛报道过的研究项目 Policy Change Index 政策变化指数

官方网站 https://policychangeindex.org/

PCI-China

其中PCI-China去年已经被科技媒体广泛报道过了，这个项目是George Mason University的Mercatus Center两名经济学家Julian TszKin Chan和机器学习专家Weifeng Zhong合作的项目，受NVIDA资助。该项目用机器学习阅读中共的官方喉舌[人民日报]自1946年创建以来的所有报纸文字，并且用机器学习技术去检测该报纸在设置政策优先级的方式上的变化，从而生成单一的政策变化指数。目前，该指数以季度为最小单位，每季度更新一次，将来会升级到按月为颗粒度，每月更新一次。具体见发布页面

https://policychangeindex.org/overview-PCI-China.html

我个人认为PCI-China政策变化指数整体上很make sense，且在时间上比我自己阅读新闻获得的感受要早6-12个月，所以应该是很值得长期跟踪。

PCI-Crackdown

相比PCI-China，一个更新但更有意思的是PCI-Crackdown，同样是以人民日报为数据，通过跟8964镇压前后几个月的内容进行对比，用来预测当前香港发生64式镇压的可能性。个人认为其结果高度符合自己对媒体环境的感受。尤其是两个高峰期：8月13日左右外媒拍到深圳体育场军队集结和特朗普喊话不要镇压，10月下旬禁蒙面法之后发生暴力升级等等，以及10月1日前后和12月下旬第一阶段贸易协议临近的缓和期。非常符合直观感受。

https://policychangeindex.org/overview-PCI-Crackdown.html

PS： PCI所用的互动图插件跟我的时间线用的绘图插件都是一样的 Plotly。

Papers在官网上列出

• Chan, Julian TszKin and Weifeng Zhong. 2019. “The ‘Value’ of Propaganda: Machine Predictions of Rare Events Based on Text Data,” Yale Journal of International Affairs (forthcoming).
• Chan, Julian TszKin and Weifeng Zhong. 2019. “Predicting Authoritarian Crackdowns: A Machine Learning Approach,” Mercatus Working Paper (forthcoming).
• Chan, Julian TszKin and Weifeng Zhong. 2019. “Reading China: Predicting Policy Change with Machine Learning.” AEI Economics Working Paper No. 2018-11 (latest version available here).
• Chan, Julian TszKin and Weifeng Zhong. 2018. “Policy Change Index: A Simulated Example.” Quantitative Notes, No. 2018-3.

@达摩俱乐部

建议弄一个端点星简化版的分支，方便大家直接fork建个人博客。

@小二 #4 如果你知道如何不需要手机号或者任何跟手机号挂钩的实名邮箱的前提下能注册一个全新的Google账户的方法，请赐教。

@该干嘛继续干 #3 @张书记 #1 谢谢两位添加事件，数据已更新。

这个早就不新鲜了，蜻蜓项目不是因为强大压力已经进入中国了，中共实际上自从Google退出中国后一直都在根Google接触希望它们回去，简单说就是统战Google.

所以你提倡social impact项目用Google Analytics作流量分析的时候我在issue里明确表示反对。且不说Google本来目前的内部员工的意识形态严重左，很多得势的势力已经超过白左，变成共产主义那种左了，这种土壤里本身就很可能最后变成中共同路人。毕竟中共前几年都在开世界左派大会，以左派大本营定位了，难免加州那些共产主义者会把中共幻想成新苏联，里根时代到现在加州都有不少毛泽东崇拜者和共产主义小组。

更何况Google那么大的公司，里面那么多中国人，难免出现几个被中共收买把敏感人士的资料偷出去送给中共情报部门。Google还跟美国NSA，CIA等情报系统分享用户资料，这些情报机关里头谁也说不清楚是不是有另外几个金无殆。只要你的真实身份跟账号挂钩了，你就别指望什么公司组织能不作恶，给你保密了。最好的保密就是不泄露出去。编程随想之所以能用Blogspot作为博客平台，还不是因为他自称有Google内部员工帮助他避免了实名认证。

https://chinatimeline.github.io/

• 更新了数据仓库 https://github.com/chinatimeline/data/
• 基于安全性考虑，删除了所有的第三方javascript，包括评论区功能的disqus。
• 添加了匿名留言版功能 https://chinatimeline.github.io/submit/
• 更新了首页
• 添加了纯文字版时间线模板 https://chinatimeline.github.io/hongkong/
• 新挖了4个坑：香港，六四，文革，台湾民主化 等大家2020年去填。
• 无需注册即可提交新闻事件

最后，我确立了一报还一报的更新原则，只在有他人提交了新的有效新闻事件之后，再自己主动添加新闻事件并更新数据，如果公众没有人提交新闻事件，时间线将不更新。

@无名 #4 我是赞成github page的诸多优势的，不过急需简化再简化，github page这种即便是程序员，如果不是互联网行业的入门都太难，我最初做发布页面的时候都只是一个裸的README.md放在那里。

@无名 #4 有空再试试了，我本来想做一个时间线相关的blog放到 https://chinatimeline.github.io/blog/ 的，但是太麻烦，暂时搁置开博客的念头，就用matters好了。

具体说，顶部的导航栏，RSS，页脚，各种联系方式等等都需要修改配置，根本不是改url和baseurl就能部署。

建议找个简单的模板，推广这种方法。

按照站长在这里提供的搭建个人博客的方法 https://github.com/Terminus2049/NewBlogTools

fork了Terminus2049.github.io项目，准备搭建一个博客，但发现要配置的东西太繁琐了，吐血三升，根本不适合小白搭建个人博客好吧。

麻烦站长搞个干净的博客模板和教程吧。

简单的个人博客应该是那种最最简化的模板，否则根本无法向非互联网行业的人推广，像 @懦夫斯基 就经常吐槽。

新版网站已移除第三方插件，我对前端不熟，所以都是抄别人的代码，希望站长以后多提宝贵意见。

回复上一条，提交界面已更新。

@懦夫斯基 #3 就是比较丑，希望懂css的大神帮忙把界面弄好看点。

https://github.com/chinatimeline/chinatimeline.github.io/issues/14

@starwar9 #1 谢谢.

主站已更新，现在可以直接在互动图展示页面提交新闻数据了！

https://chinatimeline.github.io/ideology_tl1/

大家好，我是中国大事件时间线项目的发起者。2019年6月发布的文革2.0时间线引起了很多关注和转发。过去几个月发生了许多大事，包括刚刚发生的复旦大学修改章程事件，都是过去几年对言论自由尺度大幅收紧的延续。但因为工作太忙一直没能对时间线进行更新，向大家抱歉。

为了更即时的更新，我邀请大家一起来为时间线添加内容。以前需要参与者会使用github，所以很多非程序员背景的朋友无法参与编辑。所以我新注册了HackMD这个能方便多人合作的文本编辑工具，参与者无需任何使用github的技巧，只需要按照现有的数据格式添加新事件即可。

这是大事件时间线项目的hackmd主页 https://hackmd.io/@chinatimeline

其中，文革2.0的中英文数据都已经添加进去：

• 中文： https://hackmd.io/@chinatimeline/CCP_Ideology_Events
• 英文：https://hackmd.io/@chinatimeline/CCP_Ideology_Events_en

其中，到发文为止，中文内容最近一次更新是2019年8月29日，有兴趣的志愿者可以从那个日期前后开始补充内容。另外，英文的翻译还远远不够，前50条之后的内容都还是机器翻译有大量错误。希望有更多志愿者参与搜集新闻事件和翻译工作。

打开方式：比方说打开中文数据之后，点击右上方铅笔图标的按钮即跳转到编辑页面，https://hackmd.io/nbvrGGepTGiC0M_uuD3I2w?edit 数据会自动保存各个历史版本，所以大家不用担心人为破坏删除，我会手动对比查看每个版本的数据确保数据的完整性。

具体的数据格式说明： https://github.com/chinatimeline/data/blob/master/README.md

参与编辑需要注册一个HackMD账户，推荐使用匿名邮箱或临时邮箱来注册：

• 推荐使用Protonmail, Tutanota, OpenMailbox等支持匿名和加密的邮件服务
• 如果仅仅是注册可用10分钟临时邮箱 https://bccto.me/

（Credit: 达摩俱乐部提供的安全小技巧）

希望能同各位有志之士一起记录正在发生的历史，帮助世界上更多人看清这个时代。

首发于Matters

@懦夫斯基 #11 感谢，欢迎随意转载！！

@lunatic #12 谢谢鼓励。

说来惭愧，过去一阵和未来几个月都会一直很忙，没来得及对项目进行更新，积压的待更新内容也越来越多了，8月份到现在也没收到过任何PR，看来PR的方式真的太麻烦了。前两天看到达摩俱乐部推荐的hackmd突然给了我灵感，我也注册了一个帐号，方便志愿者参与：

这是我的首页 https://hackmd.io/@chinatimeline

把文革2.0的中英文数据都添加进去：

• 中文： https://hackmd.io/@chinatimeline/CCP_Ideology_Events
• 英文：https://hackmd.io/@chinatimeline/CCP_Ideology_Events_en

英文的翻译还远远不够，前面50条之后的很多都不能看，希望有更多志愿者参与搜集数据和翻译工作。

@达摩俱乐部 #19 这个网站很赞啊！我会读一读其中的文章！

另外你推荐的HackMD真心不错，我这两天研究了一下发现比github的PR系统方便太多，很适合非程序员背景的参与，所以我也立刻把它用到中国时间线这个项目上了。

@懦夫斯基 #7 谢谢，报个平安。

最近在翻译而没有更新数据。希望有人能帮忙整理校对一下机翻的内容，目前只弄到第86行（共285行）。

https://github.com/chinatimeline/data/blob/master/ideology/CCP_Ideology_Events_en.csv

可在文本编辑器sublime text或者atom里跟中文版本左右对照整理

https://github.com/chinatimeline/data/blob/master/ideology/CCP_Ideology_Events.csv

格式可以参看整理完的前44行

欢迎提交PR或者通过文件分享网站 https://ufile.io 贴出整理的内容

@daidai freedomhouse这份报告对趋势描述得比较全面，但具体事件引用得较少。寒冬量太大得慢慢加

中国大陆迫害宗教自由时间线（数据来源：陆委会） https://chinatimeline.github.io/ideology_backup1.html

https://matters.news/@chinatimeline/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E9%99%86%E8%BF%AB%E5%AE%B3%E5%AE%97%E6%95%99%E8%87%AA%E7%94%B1%E6%97%B6%E9%97%B4%E7%BA%BF-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%9D%A5%E6%BA%90-%E9%99%86%E5%A7%94%E4%BC%9A-zdpuAoDuXD63izVe4PhCshhiQTyx5kKpHrG5VgZYFuTyureAR

陆委会的同志工作并不认真，感觉数据质量不太一致，不知道大家有没有别的数据源或建议

关闭了issue，新增了参与说明，欢迎大家向事件数据库提交Pull Request

https://github.com/chinatimeline/data

更新了一些数据，另外将Y轴换成星期，欢迎参与记录历史 https://i.imgur.com/9AOL1NZ.png

中国大事件时间线，用可视化的数据展现中共互联网引导与管制全景图。 https://chinatimeline.github.io/

截图 https://i.imgur.com/KZpw5By.png

欢迎参与提交事件数据 https://github.com/chinatimeline/data 讨论 https://github.com/chinatimeline/chinatimeline.github.io/issues