Reddit 跨语言表情包病毒式传播的早期多模态预测：时间窗口分析

表情包是在线文化的核心组成部分，但其病毒式传播仍然难以预测，尤其是在跨语言场景中。我们呈现了一个大规模的 Reddit 表情包时间序列数据集，包含来自 8 个语言组 25 个表情包中心 subreddit 的 46,578 个表情包，以及超过 100 万个互动追踪点。我们提出了基于混合分数的病毒式传播数据驱动定义，该定义按社区规模归一化互动并整合速度和加速度等动态特征。这种方法直接解决了该领域对具有任意阈值的静态简单基于量的阈值的依赖。基于此目标，我们构建了一个多模态特征集，结合视觉、文本、上下文、网络和时间信号，包括来自多模态大语言模型的结构化标注，以一致的方式扩展跨语言内容标注。我们在 30 至 420 分钟的早期观测窗口上，将可解释基线（XGBoost、MLP）与端到端深度模型（BERT、InceptionV3、CLIP）进行了基准测试。我们最好的模型——多模态 XGBoost 分类器——在 30 分钟时达到 PR AUC 0.43，在 420 分钟时达到 0.80，表明即使在强类别不平衡下，表情包病毒式传播的早期预测也是可行的。结果揭示了一个明显的内容天花板，内容-only 和深度多模态基线在低 PR AUC 处达到平台期，而结构性的网络和时间特征对于突破这一限制是必要的。基于 SHAP 的时间分析进一步揭示了一个证据转换过程，其中早期预测由网络先验（作者和社区上下文）主导，而后期预测随着互动的积累越来越依赖时间动态（速度、加速度）。总体而言，我们将表情包病毒式传播重新定义为一种由曝光和早期互动模式决定的动态、路径依赖过程，而非仅由内在内容决定。