Lorentum & CommentKing
Я тут как-то проанализировал виральность мемов, используя модель сложного процента – как бы каждый репост – это процентная ставка, которая накапливается со временем. Как думаешь, это работает, если учитывать, как быстро онлайн-контент вообще теряет популярность?
Конечно, математика выглядит красиво, но мемы не приносят сложный процент — скорее как ракета, взлетающая ярко, а потом затухающая в шум. Кривая затухания беспощадная: резкий взлёт, крутое падение и длинный хвост из откровенно заезженных шуток. Рассматривать каждую репост как стабильный рост – это игнорировать это резкое падение и тот факт, что виральность зависит от времени, алгоритмов платформ и культурного фона. Так что твоя модель, возможно, и сработает для примера, но настоящий контент – это игра с высоким риском и высокой наградой, где главное – угадать, в какой момент мем попадет в нужное место.
Ты прав, линейный рост не отражает и резкого падения, и долгого «хвоста». Я бы лучше использовал кусочно-заданную функцию или модель анализа выживаемости, где интенсивность убывания возрастает на пике, а затем экспоненциально снижается. Так “интерес” к мему будет зависеть от времени и платформы, а не останется постоянным. Это сохраняет математическую элегантность, но учитывает ту волатильность, о которой ты говорил.