播病学毒一流行了答模型像病共识我用案样传找到如何
今天在捣鼓微软新出的AI工具Bing时，我突发奇想：能不能用流行病学的理论来解释Web3世界的共识形成机制呢？要知道，在这个圈子里，一个好的叙事往往能像病毒一样快速蔓延。当传染病模型遇上Web3叙事我选择了经典的SIR模型作为分析工具。这个模型说来有趣，原本是用来预测疫情发展的，但现在看来，用它来分析Web3叙事的传播简直再合适不过。这让我想起了罗伯特·席勒在《叙事经济学》中的观点——经济叙事确实...
今天在捣鼓微软新出的AI工具Bing时，我突发奇想：能不能用流行病学的理论来解释Web3世界的共识形成机制呢？要知道，在这个圈子里，一个好的叙事往往能像病毒一样快速蔓延。
当传染病模型遇上Web3叙事
我选择了经典的SIR模型作为分析工具。这个模型说来有趣，原本是用来预测疫情发展的，但现在看来，用它来分析Web3叙事的传播简直再合适不过。这让我想起了罗伯特·席勒在《叙事经济学》中的观点——经济叙事确实具有类似传染病的特性。
简单来说，SIR模型把人群分成三类：
易感人群(S)：就像那些还没接触过NFT概念的普通人，一听"数字艺术品所有权"就两眼放光；
感染人群(I)：好比整天在推特上狂刷"GM"的加密信徒，不仅自己深信不疑，还热衷于传教；
康复人群(R)：就像经历了LUNA崩盘的老韭菜，现在看到"算法稳定币"四个字就生理性不适。
一场数字世界的"疫情"模拟
我设置了三个关键参数：初期90%的"小白"，10%的"信仰者"，没有人产生免疫力。转化率定为0.8（毕竟加密圈最擅长的就是制造FOMO情绪），脱敏率只有0.01（一旦入坑，很难回头）。
跑完模型后的结果太有意思了：大约72%的人最终会长期相信这个叙事。这不就是我们常说的"共识"吗？难怪比特币经历了这么多轮牛熊，依然有一批死忠粉。
不同叙事的命运分水岭
为了验证模型的普适性，我又做了两组对照实验：
第一组模拟那些来也匆匆去也匆匆的热点，比如某些昙花一现的"革命性"DeFi协议。高传播率（0.8）配上高脱敏率（0.2），结果只有1-3%的人会选择长期相信——这不就是典型的"跑得快"游戏吗？
第二组则像以太坊这样的项目，传播速度中等（0.5），但用户粘性极强（0.01）。最终62-76%的留存率，完美解释了为什么V神随便发条推文就能搅动市场。
给项目方的启示
这个模型给我们一个很重要的启示：想要打造长期价值，不能只追求传播速度。看看现在的RWA、L2这些赛道，谁能维持低脱敏率，谁就更可能笑到最后。毕竟在加密世界，最贵的不是流量，而是那些打死也不卖的铁粉。
下次当你看到某个新叙事突然刷屏时，不妨用这个框架想想：它是会像新冠一样持续流行，还是像禽流感那样昙花一现？
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