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？