“呆呆妹”三月涨粉百万的现象，恰似渗流理论中的相变临界点。在随机网络中，当内容传播概率p超过阈值p_c=1/⟨k⟩（⟨k⟩为平均连接度），信息流将突破局部连通实现全局扩散。但真实社交网络具有高聚类系数与小世界特性，Watts-Strogatz模型表明局部聚集会抬升p_c。而平台算法通过推荐机制人为增大有效⟨k⟩，実質的に压低了临界点——这解释了为何“爆火”事件频发却难以复现。做动画时模拟人群扩散，常调整参数观察相变，但人类情绪传染的噪声远超理想模型。各位在科研中是否尝试过将动态网络结构纳入传播建模？草。