报内容的类型，关联度如何量化？”
“粉丝内部情绪的‘虐粉’和‘固粉’效应，能否通过监测特定关键词的情感极性变化，来建立预测模型？”
我：“……”哥，你是不是想发一篇SCI？
很快，初步的模型建好了。
林深给我展示了一张复杂的图表。
“这是基于过去一个月数据的，对家‘宇航员’粉丝群体的行为模式分析。”
“你看这里，”他指着一个峰值，“每天晚上8点到10点，是他们集中投票和控评的高峰期。
他们的动员能力很强，响应速度快，呈现出典型的‘蜂群’特征。”
“再看这里，”他指向另一条曲线，“凌晨1点到3点，会出现小规模的‘数据维护’行为，大概率是核心粉或者脂粉在操作，目标是维持第二天的基础数据。”
“还有这个，”他放大了一个区域，“你看这个波动，与营销号发布赵天宇相关‘黑料’的时间点高度吻合。
这说明他们的反黑预案启动很快，但模式相对固定，容易预测。”
我看着那些曲线，感觉像在看天书，但又莫名的……觉得很厉害。
“那……我们怎么办？”
“避开锋芒，精准打击。”
林深眼中闪烁着计算的光芒，“他们的优势在于‘量大管饱’，我们的优势在于……找到他们的薄弱环节。”
他调出另一个界面。
“我分析了投票平台的机制。
它并非完全实时更新，存在数据上传和计数的延迟。
而且，服务器在处理瞬时高并发请求时，性能会下降，甚至可能出现‘抖动’。”
“抖动？”
“可以理解为……系统打了个嗝。”
林深解释，“在‘抖动’的瞬间，投票规则可能会出现短暂的、难以察觉的异常。
如果我们能精确捕捉到这个时间窗口……”我倒吸一口凉气：“哥，你不会是想黑了投票系统吧？！”
“当然不。”
林深立刻否认，“那是违法行为，不符合我的科研道德。
我们只是……利用规则。”
他顿了顿，补充道。
“就像在混沌系统中，找到那个能引起巨大变化的‘蝴蝶效应’的奇点。”
那天晚上，他给了我一份“行动指南”。
精确到秒。
“晚上9点17分32秒，集中火力净化‘苏漾 颜值’词条，持续5分钟。”
“晚上11点03分
