дельфин дружит с кукушкой

анализ "67" в комментах

Параллельно, читая третью главу пытаюсь собрать скилл для оценки мемов, антимемов и идей. Не с точки зрения «залетит / не залетит», а почему, через кого, с какой скоростью, в каком масштабе и когда сеть начнет вырабатывать иммунитет. Кстати если бы не Рома и его Теория айсберга, навряд ли открыл для себя эту книгу (см. картинку 1) Оттолкнулся от саммари прочитанного, что есть идеи, которые плохо передаются потому что их трудно удержать, пересказать, безопасно произнести или встроить в социальный обмен. Типа Табу или так называемые "непопулярные мнения". Плюс была мысль про скрытую координацию, каскады предпочтений и ситуацию, когда люди молчат, пока не увидят, что другие тоже готовы говорить. И тут два варианта, либо цунами поддержки ломает старые правила, либо озвучивший становится козлом отпущения. Пока пришел к рабочей модели: скорость идеи зависит от узнаваемости, эмоционального заряда, простоты пересказа, социальной выгоды, способности переходить между разными сетями и мутировать. А тормозят ее сложность, социальный риск, усталость аудитории, контрмемы и иммунитет сети. То есть скилл должен оценивать идею как живой объект в сети: где она ускорится, где застрянет, кто ее подхватит, какие версии породит, когда вызовет отторжение и сколько примерно проживет. Сейчас пытаюсь перейти от эфристики к математике, попробовать сделать из этого калькулятор живой кривой, что-то вроде эпидемической модели, скрипт, подгоняющий Bass/Hawkes по реальным данным. Уже прогнал на двух кейсах — мем (см. картинка 2) и собственный пост в канале. Скорость и вовлечение совпали с реальностью почти точно, а охват разошёлся в шесть раз: спутал число подписчиков с живой активной аудиторией 🤝🤝 Мем для теста был выбран специально "на грани" с "антимеметическими свойствами" если позволите, но в популярной wojak эстетике. Анализ на третьем скриншоте. В общем #inprogress дам знать как получится что-то столь же толковое как и переодическая таблица нарративов