我睡前習慣在短影音平台刷一下當天發生哪些事情，包括新聞、時事、人物等。由於我沒有註冊，平台的演算法只會推薦我較多人觀看的內容。5 月 4 日晚上，我在手機 App 刷到一位武漢幼兒園的黃老師，她側臉對著鏡頭，前面有一群小朋友，在她的帶動下唱著一首「花園種花」的兒歌，歌詞中唱著「在小小的花園裡面，挖呀挖呀挖」，帶動小朋友學習與模仿，當下我並沒有特別的感覺，就被推薦滑到下一則短影片。
事隔一天，短影音平台知名的搞笑直播帶貨主，把「挖呀挖呀挖」的歌詞改為「拉呀拉呀拉」「扎呀扎呀扎」，一開始我還沒有把這幾支影片的關係聯想一起，直到看到網路新聞報導武漢幼兒園的黃老師，因影片爆紅後開一場直播被網友「斗內」40 多萬人民幣（約新台幣 174 萬元），新聞下標「一次直播勝過 10 年工資」造成轟動，短短一天創造出 20 億以上播放量，為短影音歷史中寫下另一起讓人難以理解的「挖挖挖網爆」事件。相關的模仿、討論內容也在一周內占據各大影音平台，只要你有刷過類似的影片，演算法會讓你在這段期間不想看也不行。
洗腦歌曲配上演算法，病毒式傳播至各大平台
我們如何解釋這類影音內容的短期爆紅？針對「挖挖挖爆」事件的爆紅，有網友或直播主分析，歸納出 5 點來解釋爆紅現象：
- 創作者的職業為幼教老師；
- 影片拍攝的角度為第二人稱視角如臨現場；
- 創作者的顏質甜美；
- 簡單洗腦的歌詞讓人印象深刻；
- 創作者的聲音為娃娃音。
上述的解釋似乎合理，但也有人提出，黃老師並不是第一個在短影音上發布「花園種花」的帶動唱，同樣符合上述條件，為什麼是武漢黃老師的影片爆紅，而其他的沒有呢？
分析現象的方法，大部分的人會從「事件」發生的因果來解釋，例如：因為這首兒歌很洗腦，所以讓網友一看再看，甚至對影片按讚、分享，演算法也將影片列入推薦。因此，從系統結構的角度來分析，爆紅現象主要由 2 種型態的變因所組成，第一是圖中的方框，代表著潛在、已觸及和已觀看人數之水位，第二是圖中促使水位流進或流出的控制閂（如觸及率、點閱率），觀看人數的水會從左至右流出，最終至所有人都觀看過為止。
從曲線來看，隨著影片的推薦與傳播，已觀看人數如指數般成長，直到所有人都看過後進入高原期。而已觸及之潛在觀看人數在達到高峰後，流至已觀看人數至全部流出為止。
3 個月內為爆紅黃金期，掌握時效創話題高峰
在台灣，談到一窩蜂的行為，始祖可說是 1998 年葡式蛋撻的排隊現象，進而衍生出一系列迅速竄升又很快崩落的事件。民眾一窩蜂追求期間，集中在開始的前 3 個月，當許多人投入想分一杯羹時，卻發現無利可圖，最後逐步退出，直到市場消失。
在新媒體時代想要創造出爆紅現象，相對實體店的經營來得容易，基本的控制變項要掌握圖表中的「接觸率」及「感染率」。接觸率包括平台的演算法、誘使其他網路創作者爭相模仿或複製、鼓勵觀看者到各平台分享、吸引其他平面或影音媒體的報導等；感染率則是以網友或消費者喜歡的內容、產品或服務。
透過近期的事件，學習上述 2 項關鍵變項，就能掌握有如病毒傳播的結構密碼，再創下一個網路爆紅事件。
