当阿尔法世代流行在社交媒体上进行无意义的表达，企业管理者希望洞悉下一个爆款从何而来。香港中文大学商学院决策、营运与科技学系助理教授林韵端及合作者共同开发了一种基于数学模型的预测方法——计算“固定点近似值”，在不追踪每一个连锁反应的前提下，大规模估算社交网络中个体接纳新事物或新趋势的概率。
该模型的计算基于以下四大要素：描绘人际连接的网络结构、固有实用价值（不受他人影响时，个人对新事物的初始喜好程度）、噪音分布 （可能导致人们改变主意的随机因素），以及网络效应强度（一个人受社交圈影响的敏感程度）。
研究人员利用真实的脸书（Facebook）网络对该模型进行测试，结果显示，该模型能准确预测新构思获接纳的可能性，平均误差率低于3.5%。另外，该模型的计算速度亦远超传统模拟方法。
对于企业而言，“固定点近似值”模型有助于快速识别哪些买家具备较大的后续影响力，可通过自身社交网络高效推广新产品。零售商还可利用模型衡量不同价格下的潜在购买率，设定更现实的销售目标。除了商业用途之外，政府或社会领袖亦可借此识别关键社区成员，以最小成本推动信息传播。
林教授的研究为不确定性中的商业决策提供了可量化的底层逻辑，将错综复杂的社会影响转化为清晰的采纳概率图景，赋能企业在产品、定价与传播策略上实现降本增效。港中大商学院以国际顶尖的学术成果，持续引领数据驱动的管理范式。
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