分类和同群效应模型对于社群的应用4

先说格兰诺维特模型。

格兰诺维特模型是是一个非常简单的预测模型,他本质上是为了预测什么情况下人群会发生大规模事件——比如起义,比如暴动,并提前做好预案。

这个模型是这样的:

假设有N个人,

每个人有一个阈值X,

当有超过X的人数参加的时候,他就会参加。

这样看起来可能有点不明觉厉,我给大家举个例子,比如有五个人,第一个人就喜欢凑热闹,他的阈值为0,不管什么店开门了她都要去排队,第二个人的阈值是1,只有一个人排队他才会去参加,以此类推,第五个人的阈值是4,他非常不喜欢排队,只有4个人排队的时候他才会参加。

那么你看,本身如果店门口没人,第2、3、4、5个人都不会去排队,但是当A过去排队了,B自然就去了,B去了之后,C自然就去了,然后D跟E都会过去,这就是一个群体事件发生的情况,好,我们先记着这个模型,后面我们会用到他。

下面给大家介绍第二个模型——起立鼓掌模型。

假设我们在一个剧场里面看话剧,话剧结束之后,有的时候会起立鼓掌,有的时候不会起立鼓掌,那么什么情况下,或者说满足什么条件,全场都会起立。

起立阈值-T;

剧场质量:Q;

人得到的信息:S=Q+E(误差)

站起的人占总人数的X%(心理阈值)

这时候,如果,S>T,就会起立;

如果站起的人数占总人数的百分比>心理阈值X%,则起立鼓掌。

这两个条件不管满足了哪一个,都会起立。

所以我们来看,如果我们想让人起立,我们该怎么办?

1、降低阈值T,降到足够低,然后保证Q>T,则大家起立。

2、提升质量Q,提升到足够高,达到Q>T,则大家起立。

3、足够小的阈值X%,很少人起立我们就起立。

这三个点是很明显就能看出的。

然后还有三个点是我们好好分析这个模型看到的。

1、如果我们想让S>T,当Q不足的时候,我们需要让E足够大,E就是误差,这就是我们要让这个剧的分歧足够大。

2、在剧院里,每个人其实看到的X%都是在视野内,所以前排的少数人会对后面造成足够大的影响。

3、如果是一个群体参加,你的群体X值其实是真实影响你的数值,所以一个群体看剧,这个群体内的X值其实是足够低的,一个人站起来,一群人就站起来的。

模型大概是这个样子,他有什么用呢?

我们分别用线下活动与线上活动举一个例子。

比如线下排队:

那么这个起立鼓掌的阈值T其实就等于人们选择排队的阈值,而音乐剧的质量Q,我们可以比作产品的吸引程度,而预期误差E,其实就是人们对于产品的理解。而人们视野中X%的起立故障阈值,其实就可以看作每一个人心里对于门口排队人数的接受阈值。

所以这时候,如果你想让门口排起长队,你该如何做?

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