编辑导语：分析小红书的算法，可以产品角度出发，也可以从运营角度出发，而本文作者则是从技术角度出发，对小红书的算法进行了分析。感兴趣的小伙伴们，一起来学习一下吧。
这是一篇哈佛医学院的HMS学术文章，一个叫Nsoesie和他的小伙伴们分析了医院停车场的车辆数量和互联网搜索趋势，得出了疫情最早在19年8月在武汉开始。当然这一说法被哈佛医学院自己否了，理由是不适当和不充分的数据、对统计方法的滥用和误解，以及挑选互联网搜索词。事情并没有随着问题的发现终止，Nsoesie这些人的说法得到了媒体的广泛报道。
我们来把整个时间进行简单概括，大致就是——很多数据说明医院里的车多了；车多了，肯定是看病的人多了；看病的人多了，肯定是得了新冠肺炎；同类类比，南京中华门景区旁边是市第一医院，直线距离1.1公里。除了一个小停车场、一个巷子、医院地下停车场，没有其他停车位，小停车场和巷子日常是停满了的。国庆假期到了，医院停车场满了。得出的结论是——南京爆发疫情了。
如果从现象推原因，事实会差多少？上不了台面的科研骗局，但是用脚投票的大众选择相信，不相信的人却别有用心地传播。
对应到运营行业中，是不是很像整天方法论、刀法、套路、核心、SOP的某些人？从结果拆方法，方法汇总复用告诉100个人。只要有1个人做好，就可以说“你没有做好，别人能做好，是你的问题”。哲学中有个朴素的观点是“实践是检验真理的唯一标准”，而实践之所以作为真理的检验标准，这是由真理的本性和实践的特点决定的。
做火了一两个账号/甚至没做过账号，总结出的运营经验语句都不通顺，前后经不起推敲，而大家已经掏钱上车了。如下图，其实所有需要分发内容的APP都是这个逻辑。
