网络上流传的梗大多是怎样流传起来的？
“ 个人一旦成为群体的一员，他所作所为就不会再承担责任，这时每个人都会暴露出自己不受到约束的一面。群体追求和相信的从来不是什么真相和理性，而是盲从、残忍、偏执和狂热，只知道简单而极端的感情。”
——《 乌合之众 》
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最近微博上突然兴起了一个句式 “ XX 的微博找到了@蔡徐坤 ”
是不是一头雾水？经常逛微博的人可能更熟悉下面这句话： “ XX 的微博找到了，@带带大师兄 ”，上面那句话就由这个演变而来。
@带带大师兄 又是谁？
孙笑川，一个坐拥大批粉丝的过气（ 曾经 ）游戏主播，经常遭到自己的黑粉（ 被称为狗粉丝和嗨粉 ）弹幕谩骂轰炸，孙笑川也常常在直播间与狗粉丝互喷撕逼。
在一次孙笑川直播中食言后，他的狗粉丝们坐不住了，开始准备在网络上使劲黑一把孙笑川，狗粉丝们分成几波潜到各大论坛，炮制了 “ 孙笑川为了 500 块打奶奶 ” 的谣言。。
这个谣言越传越凶，什么双节棍打奶奶、拖鞋打奶奶、雷霆天赋打奶奶，居然至今有人信以为真……
最近又出现了图书馆打奶奶，还配上了视频
狗粉丝们尝到甜头，但不满足于此，他们开始主攻舆论最大阵地 —— 微博。
他们开始批量创建小号，潜行到微博带节奏，什么人物有争议，都往孙笑川的微博上按， “ XX 的微博找到了，就是他@带带大师兄 ”。
随便在微博上水一水，如果事情只走到这个地步，可能也掀不出什么风浪，但是，普通人却给这个事情推了一把。。
狗粉丝们一开始只是将这个句式刷到热门微博里，普通人其实看不懂，但是他们发现好像每个热门微博中都有这么一句话，于是他们的好奇心作祟，可能探究一下为什么会有这么句话，其实他们根本找不到这句话的源头（ 因为本来就是无理由恶搞 ）。
但是这么一句无厘头的话又感到很有意思，等摸清规律后，压根不是狗粉丝或者嗨粉的普通人，主动加入恶搞大军，将这句话刷到更多的地方，在每个地方给这句话点赞，有意无意帮了狗嗨们，硬生生将这句话打造成一个梗。
狗嗨们发现，原来不光在直播中可以用弹幕带孙笑川的节奏，原来现实生活中，节奏也是这么容易带。。
他们本来就是一帮到处制造冲突口嗨的一帮人，发现了这个规律可不得了。
狗嗨们制造的又一起谣言，大 V 上钩
今年他们又盯上了流量小生蔡徐坤，将孙笑川的口头禅 nmsl 包装成了一句英文，nmsl = Never Mind the Scandal and Liber（ 永远不要理会谣言和中伤 ），并卧底到蔡徐坤各个粉丝群里面四处散播。
不明真相的小迷妹们哪知道这其实个坑，她们开开心心的接受了这个词，然后真的认真传播，顺便带上小红心。。
上当的小迷妹，当然也不排除是狗嗨反串
于是，一个新的梗形成了。
蔡徐坤粉丝们肯定不甘于这样被戏弄，与狗嗨们撕成一片，掌握了带节奏秘诀的狗嗨们哪会轻易言败，于是 “ XX 的微博找到了@蔡徐坤 ” 就出现在微博各个地方。
所以，大家发现了没，制造一时的流行语流行事件，非常容易。
这种突然流行起来的传播，有个专有名词叫 “ Meme ”，中文叫 “ 模因 ”，也可以理解为 “ 梗 ”，Meme 的产生，离不开人的本能 —— 群体复读机。
当下一个非常热门的 Meme 又有很多共性，猎奇、震惊、简单易复制、可扩展。
像狗嗨们这种，天王影帝级别的表演，分分钟炮制一个假消息就能唬得你一愣一愣，他们在用点心，歪曲事实煽风点火信手拈来，只要不是特别容易被求证，普通人很快就中招。
谁还记得几年前福岛核泄漏时的抢盐热，哪怕有常识的人从心里不相信，但是看着别人都这么做，你也不自觉会去店铺买几袋盐备着，没准还会劝说亲戚赶紧也买点。
所以，人是非常容易被带节奏的生物，而且大部分人没有鉴别假消息的能力。
哪怕是深入人们心里的观念，也很有可能是假的。
就像，葡萄并不是张骞带入中原的，诗经早就有中原人吃葡萄的记载；雄蚊子在平时只吃植物汁液，但是在极度饥饿时也会吸食人血，这些真相并没有多少人知道。
除了狗嗨们，最善于利用 Meme 的估计就是媒体了。
美国大选时，特朗普和希拉里为了拉取选票，各自阵营的媒体们炮制了非常多关于对方的劲爆消息，还顺应潮流制造表情包，以获得更多的广泛传播。
吃瓜群众们被双方带节奏带的飞起。
人们太过于关注这些猎奇的消息，一遍遍机械式的复制传播，真相如何，Who cares？
就像，葡萄确实是张骞带回中原的，雄蚊子饿死也不会吸人血，而人们，被流传的 Memes 耍的团团转。
人在玩梗，还是梗在玩人，谁知道呢?
图片来源：
差评
互动百科
维基百科
Daily Mail
参考资料：
1.《“带带大师兄”是怎么火起来的？》，BB姬
2.《【文明启示录#01】模因现象背后的文化迷思》，bilibili@低调的帅爷
“ 被 Meme 统治的人类 ”
梗图搜索神器来了！还能搜视频，网友：找了六年的梗图两分钟解决
Pine 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
重度互联网爱好者们福利来了！
你是否遇到过这种情况：一个梗图寻遍全网都还没找到。
现在外网一位小哥搞出了一个互联网规模的Meme搜索引擎 ，库里有近两千万个梗图 ，涵盖各种小众文化。
检索关键词，或者上传相似图片，结果就能秒出 ！
若遇到Meme库里没有的梗图，还可共享上传。
网友六年都没找到的梗图，在这个小哥的网站上2分钟就找到了。
然鹅这样一个秒秒钟出梗图的背后的装置确实酱婶儿的：
（这不会有点太简陋了吧）
这时候可能就有盆友好奇，这个粗糙的装置是如何做到快速检索梗图的？
那不妨一起来看看这个“Meme搜索引擎”是如何搭建的～
灵感来自iPhone图片识别
要编写一个Meme 搜索引擎，最重要也是最先面临的一个问题就是：如何准确识别梗图中的文字信息？
用专业一点的话来讲就是：如何拥有一个可伸缩的OCR（光学字符识别 ）？
OCR的解决方案倒是有现成的，不过现有的要么就是遇到比较抽象的梗图识别效果不太好，要么就是太贵。
举个简单的栗子
，比如说用Tesseract OCR来提取图像中的文字，测试时，只能用非常标准的字体和配色方案 识别Meme图，不然的话就会出现下面这种情况。
这是原图：
这是识别出来的文字：
30 BLUE man41;? S4-5?’flew/ — V [IL ‘ . “,2; g” .’Sj /B”f;T”EArmDand [red] mvslmunlm: sawmills
emmmmmm
不过灵感很快就来了，小哥偶然间在iPhone给别人发一个验证码图片时。
这是验证码图片：
这是复制过来的文字：
并且iPhone的这个功能已经在iOS Vision框架中公开了，可伸缩OCR的问题这不就有解决办法了嘛～
不过关于Vision框架目前还没有现成的开源代码插件，只能自己写了，具体代码小哥目前还没公布。
BUT，小哥还是总结了一下自己写代码时的方法经验，而且是针对一个从未用Swift写过任何正经东西的小白：
遇事不决Google之Github上逆向工程各种Swift回购协议请教懂iOS的朋友解决Xcode问题……最终东拼西凑，搞出了一个可行的解决方案：iOS Vision OCR服务器，仅在一部iPhone上就能运行。
识别文字信息这趴搞定了，接下来就轮到搜索环节了，相较于上一趴，这部分就简单多了。
小哥用的是ElasticSearch（已开源）和Postgres。
ElasticSearch 拥有多节点能够有效避免故障的发生，并且能够在保证速度的情况下容纳数百万个Meme，不过这都是在牺牲了可靠性之后得到的。
而Postgres 能够保证搜索结果的可靠性，但在超过一百万张图片的范围时，就会变得特别慢。
一个能保证速度，一个能保证质量，那……
Done！
在这其中，小哥用到了PGSync，它是一件中间件，可以用于同步从Postgres到Elasticsearch/OpenSearch的数据，具体的搜索流程如下：
到这里，整个搜索引擎的搭建已初见雏形，但还没结束……
视频Meme也能支持
因为Meme不仅仅靠梗图来传递，有时候还会有视频。
这倒也简单，直接将视频分割成截图集，之后就能像普通的Meme图一样被识别了。
具体来说，小哥编写了一个小型微服务，通过ffmpeg（它可以执行音频和视频多种格式的录影、转换、串流功能），从视频中截取10个均匀间隔的图片。
然后将截图文件发送到iPhone OCR服务，最终视频文件中会有每个屏幕截图OCR后的结果集。
不过拥有视频检索功能后，毫无疑问OCR服务的负载就重了，一个视频OCR的工作量几乎是一般梗图的10倍。
虽然说OCR应用服务器的速度很快，但也禁不住这样薅，于是iOS OCR服务升级了（多加几台手机），于是最终的装置就变开头图中的那样了。
最终具体的流程图小哥也贴心地给出来了：
小哥的这个Meme搜索引擎出来之后，网友们也都直呼太棒了。
当然也有网友给出了一些建议，认为当前的搜索引擎太文本化了，而很多Meme图本身就没多少文字，更多时候都是“意会”。
对此，小哥本人也作出了回应，称之后还会继续优化搜索引擎：
考虑将图像转换为描述的文本……
不过值得一提的是，目前这个搜索引擎还不太支持中文，中文的梗图搜索效果不是很好，但既然小哥已经将构建方法给出来了，就期待一波万能的网友吧。（手动狗头）
如果你对这个项目感兴趣的话，可以戳下文链接～
传送门：https://findthatmeme.com/参考链接：https://findthatmeme.com/blog/2023/01/08/image-stacks-and-iphone-racks-building-an-internet-scale-meme-search-engine-Qzrz7V6T.html
— 完 —
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