播病学毒一流行了答模型共识像病我用如何案样传找到
今天在捣鼓微软新出的AI工具Bing时,我突发奇想:能不能用流行病学的理论来解释Web3世界的共识形成机制呢?要知道,在这个圈子里,一个好的叙事往往能像病毒一样快速蔓延。
当传染病模型遇上Web3叙事
我选择了经典的SIR模型作为分析工具。这个模型说来有趣,原本是用来预测疫情发展的,但现在看来,用它来分析Web3叙事的传播简直再合适不过。这让我想起了罗伯特·席勒在《叙事经济学》中的观点——经济叙事确实具有类似传染病的特性。
简单来说,SIR模型把人群分成三类:
易感人群(S):就像那些还没接触过NFT概念的普通人,一听"数字艺术品所有权"就两眼放光;
感染人群(I):好比整天在推特上狂刷"GM"的加密信徒,不仅自己深信不疑,还热衷于传教;
康复人群(R):就像经历了LUNA崩盘的老韭菜,现在看到"算法稳定币"四个字就生理性不适。
一场数字世界的"疫情"模拟
我设置了三个关键参数:初期90%的"小白",10%的"信仰者",没有人产生免疫力。转化率定为0.8(毕竟加密圈最擅长的就是制造FOMO情绪),脱敏率只有0.01(一旦入坑,很难回头)。
跑完模型后的结果太有意思了:大约72%的人最终会长期相信这个叙事。这不就是我们常说的"共识"吗?难怪比特币经历了这么多轮牛熊,依然有一批死忠粉。
不同叙事的命运分水岭
为了验证模型的普适性,我又做了两组对照实验:
第一组模拟那些来也匆匆去也匆匆的热点,比如某些昙花一现的"革命性"DeFi协议。高传播率(0.8)配上高脱敏率(0.2),结果只有1-3%的人会选择长期相信——这不就是典型的"跑得快"游戏吗?
第二组则像以太坊这样的项目,传播速度中等(0.5),但用户粘性极强(0.01)。最终62-76%的留存率,完美解释了为什么V神随便发条推文就能搅动市场。
给项目方的启示
这个模型给我们一个很重要的启示:想要打造长期价值,不能只追求传播速度。看看现在的RWA、L2这些赛道,谁能维持低脱敏率,谁就更可能笑到最后。毕竟在加密世界,最贵的不是流量,而是那些打死也不卖的铁粉。
下次当你看到某个新叙事突然刷屏时,不妨用这个框架想想:它是会像新冠一样持续流行,还是像禽流感那样昙花一现?
(责任编辑:数据)
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