之前听了万维钢的讲的模型这本书，里面讲了很多的模型，许多是我熟悉的，比如高斯分布，对数分布，幂律分布。 很多的变换比如马尔科夫过程等等，更有意思的是对模型的选择上，针对世界上的真实的事情到底是为什么发生的，怎么去预测它，这本书讲了很多的例子，这个都可以展开说一说。而现阶段我特别想了解的就是期中的几个相关的模型，传播，我现在做的事情一部分就是怎么打造一个网红产品，本质上它是一个传播问题。 而我试图想搞明白哪种模型应该在网红打造产品中比较合适，还有如何通过电商数据来设计出一个新产品出来。
一、传播学模型
首先不管是新闻传播、产品的销售过程还是一首歌曲是怎么流行的，这些事儿都可以和传染病的传播进行类比。传播学在一定程度上就是传染病学。
理想的传播曲线一般都是S曲线， 有婴儿期，成长期和成熟期
刚起步的时候有一个婴儿期，增长是很慢的， 然后积累到一定程度，就会有一个爆发，再到后面就是成熟期，增长又变慢了。
想从婴儿期跨越到成长期，应该是大部分增长是跨不到这个阶段就夭折了的。
适合这种传播的模型最被认可的模型叫SIR模型
公式：
第一个概念叫“相关人群”，代表所有可能会感染这个病毒的人的总数。如果你要卖一本书，相关人群就是所有可能买你这本书的人。请注意我们说的是有意义的可能性，也就是说你真把这本书摆在他面前，他一定会买，你要解决的问题仅仅是怎么让他知道这本书的存在。所以相关人群不等于全中国的人口，相关人群是你的市场上限。我们用字母 N 代表相关人群的总数。
第二个概念叫“已感染人群”，意思是在此时此刻，已经感染了病毒的人数，我们用 It 表示，t 代表时间。
第三个概念叫“未感染人群”，是此时此刻相关人群中剩下的、还没有被病毒感染的人群，用 St 表示。
Pb 就是感染概率
Pr 代表恢复率
一首被人快速遗忘的歌曲，哪怕摆在你面前真的挺好听，也不会传播很远。那什么样的病毒能被传播开来呢？疾病防控中心的研究者关注一个参数，叫做 R0， 称为“基础繁殖数（basic reproduction number）”，是扩散概率和恢复概率之间的比值：
R0＞1，这个东西就可以传播到整个相关人群，R0＜1，它就不能发挥全部的潜能，传播上一段时间后就会自行消亡。
R0，才是真正的引爆点。以前格拉德威尔在《引爆流行》这本书中把前面Google+的传播图形中的那个拐点称为引爆点，那是不对的。只要 R0 够高，拐点是必然的过程，根本没有悬念。
R0，是营销真正的悬念。
比如你在微博发了一个段子，希望能得到广泛传播。如果人们对这个段子的好感度稍微高那么一点，扩散概率就会高一点，也许正好超过遗忘概率，你的段子就真能到达整个微博中对它感兴趣的人。而如果你写得稍微差了那么一点，R0＜1，它就只能小范围传播。
如果是扩散再结合广播式的传播，这就要求市场营销的力度稍微大一点，战胜人们的遗忘概率。
有人计算，流行歌手贾斯汀·比伯的 R0 = 24，比麻疹病毒都厉害。
问题：怎么判断R0？ 怎么找拐点？（TBD）
二、击破圈层
那么是不是任何事物的传播都是这样三个阶段的宿命呢，并不是，有一种概念叫做击破圈层，意思是你在打破了你所属的圈层后，有了进一步的增长空间，增长就变成了下图：
抖音就是这样的一种推荐机制：
抖音的算法，其实是一个赛马（漏斗）机制，它分为三个步骤：
第一，冷启动流量池曝光
假设每天在抖音上有100万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如，每个短视频通过审核发出后，平均有1000次曝光。
第二，数据挑选
抖音会从这100万个短视频的1000次曝光，分析点赞、关注、评论、转发等各个维度的数据，从中再挑出1万条。
在这1万条短视频中，每条再平均分配10万次曝光。
然后再去看哪些是点赞、关注、转发、评论最高的，再回到流量池中筛选。
第三，精品推荐池
通过一轮一轮验证，筛选出来点击率、播放完成率、评论互动率极高的短视频进入推荐池，用户打开的时候就会从推荐池推荐。
所以在抖音上一个视频真正火起来，需要不断打破圈层，获取新的流量池。
问题： 视频怎么能打破圈层？（TBD）
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