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#ADP #Murmuration #PKM 为什么会出现突然“爆火”的事情?最近有同志通过bot来询问,其实这个事情很简单。上次【 “淄博烧烤”现象 】https://t.me/talkjfh/1740 其实已经说明情况了。如果更加直白一点的解释的话,那就拿“甘肃(天水)麻辣烫”在说一次。

这个事情,普及的原因:

1. 希望关注频道的大众,能有一双“识别”的眼睛,对待任何事情有一个严谨的逻辑分析,及背后侦测数据或信息的能力。

2. 对于互联网相关职业的同志,能善于发现背后的“流量逻辑”以便于更好的利于 KOL/KOB 来满足工作需求。

我们首先要知道的是 —— 任何事情/事件 的“爆火”,看似充满了随机性的「无规则」,实则背后有大规则。

【事件还原】

2月13日,抖音发布了一条“甘肃麻辣烫”的短视频,该短视频在一周的时间内,互动数破百万。

截至2024年3月18日,根据抖音官方数据,话题「甘肃麻辣烫」和「天水麻辣烫」播放量分别达16.9亿次与10.2亿次;快手平台是2.3亿与2.6亿;在微博上,讨论量达1.3万次;在小红书上,相关话题数据分别是3377.1万次与1341.8万次。
> 借用工具,这些数据均可在1分钟内查询到。

【事件逻辑】

这一切的偶然性,都源自于「算法」的出现。

在传统媒体时代,记者们将「新闻价值五要素」视为圭臬,即时效性、重要性、显著性、接近性和趣味性。

新媒体时代,新闻传播权力的下放加上媒体资源的无限,让这五个要素无穷放大。

「人工安排」的议程设置在这样的时代中,效力明显不足。此时,算法技术的出现,为新闻传播带来了新的曙光。

以短视频为例,算法推荐的工作原理是:在不投流的前提下,用户发布的视频得到第一波算法推荐,当这条视频得到了更多更好的反馈(表现于点赞、分享、评论等数据)会得到下一轮推荐……

因为算法不是人,它不知道哪条视频会火。在不投流的前提下,它平等地推荐每一座城市的每一条视频。

即使投流,也无法保证一定会火。投流只是能够让更多的人看见,如果人们看到了却没有过多的反馈,那也无法形成一种「现象」。

所以在算法推荐机制下,到底哪一座城市能够意外地获得「泼天富贵」,充满了随机性与偶然性。

【事件规则】

无规则背后,也有规则。故事开始之前,很可能有计划、有推手。亦如“淄博烧烤”一样。

偶然性的讲一些网红,即使没有官方的合作,也会在捕捉到流量的「气味」后,迅速行动。一方面,网红本身就是流量的产物,有流量才能有网红。他们的日常就是「寻找流量」,所以,当一座城市出现了「火苗」,他们便会立刻前往。

另一方面,他们的到来,也为城市带去了流量——他们有着更强的「网感」,更知道网友们爱看什么,且本身就有着大量的粉丝群体,这就意味着他们发布的视频在第一波推送中有着更多的流量。

而更多的流量,匹配算法推荐机制即让更多的人看见,又让观看者增加反馈。

总体来说,是现在的算法比人更懂人

“人”负责创造“独特”的文化符号;“算法”则负责将这些符号传播到更广阔的渠道。

「无规则」的背后,是“我们”提供的0和1,算法只是让我们更加具体的看到而已。下一个是谁?无从得知。

可知/已知 的只是 “流量”而已。
香港立法会19日三读全票通过《维护国家安全条例草案》 。
立法会主席梁君彦亦破例投票。他表示,《基本法》23条立法关乎国家及香港特区福祉,兹事体大,破例投票,以彰显国安人人有责。
特首李家超在立法会发言称,今日完成历史使命,条例本月23日正式生效。
(香港电台 12无线新闻
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#开源 项目可借助 Miniflux API 和 Cloudflare Workers 自动在博客友链页面上展示友链站点的最新文章列表,是一个加强版的 Blogroll

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挡不挡屏幕用这两张图对比会更加明显,不挡红线就可以。
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(注:TTC字体 是几个 TTF 集合的字体集,里面可以有该字体的不同形态,粗体/斜体/细体等,这里的解包是指将其解包为多个TTF文件)

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