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用流行病学模型 SIR 简析 Web3 叙事的传播机制

对于某特定的 Web3 叙事,如 RWA、铭文等,可以观察和统计其叙事传播中的 beta 值和 gamma 值,预测其能否形成长期稳定的共识。

撰文:NingNing

今天在微软 AI 工具新 Bing 的帮助下,做出了一个酷东西:基于流行病学模型 SIR 分析 Web3 叙事的传播机制。

SIR 模型是流行病学中一个经典的数学模型,是最成功、最著名的传染病传播模型之一。

在 SIR 模型中,全体人口被划分成三类人群:

  • 易感人群(S):尚未被传染的人群,但缺乏免疫能力,与感染者接触后容易受到感染。

  • 感染人群(I):已经被感染并具有传播力的患者群体。

  • 康复人群(R):从感染中恢复并且取得免疫的人群。

这个模型不但可以帮助我们理解和预测传染病的传播过程,也可以帮助我们理解和预测 Web3 叙事的传播过程。

关于这点,读过《叙事经济学》的朋友们都懂的。

科普结束,下面我们开始真正的表演:

第一步:初始化条件

易感人群(S)= 某 web3 叙事的潜在目标用户比例

感染人群(I)= 已相信某 web3 叙事的用户比例

康复人群(R)= 已脱敏某 web3 叙事的用户比例

beta = 相信某 web3 叙事的转化率

gamma = 脱敏某 web3 叙事的转化率

我们设定:

S=0.9,I=0.1,R=0.0,beta=0.8,gamma=0.01

第二步:生成 10000 个随机数,从 Scipy 库导入 SIR 模型,再传入我们的初始化参数处理数据。

第三步:重整数据,使用移动气泡图可视化 web3 叙事传播过程。

可视化结果见附图,在以上初始化条件下,~72% 的用户会选择长期相信某 web3 叙事,即加密行业常说的形成稳定「共识」。

此外,我还测试了另外两组初始化条件:

第一组的 web3 叙事特性是高传播率、高脱敏率,初始化条件为:S=0.9,I=0.1,R=0.0,beta=0.8,gamma=0.2。

可视化结果显示,仅 1%~3% 用户会选择长期相信这一组 web3 叙事。

第二组的 web3 叙事特性是中等传播率、低脱敏率,初始化条件为:S=0.9,I=0.1,R=0.0,beta=0.5,gamma=0.01。

可视化结果显示,会有 62%~76% 用户会选择长期相信这一组 web3 叙事。

结论:对于某特定的 Web3 叙事,如 RWA、L2、Web3 游戏、铭文等,我们可以观察和统计其叙事传播中的 beta 值和 gamma 值,预测其能否形成长期稳定的共识。

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作者NingNing@0xNing0x
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