Всегда нужно отдельно измерять популярность контента и содержание реакции людей. Это две совершенно разные вещи. Представим два ролика про одного и того же человека. Пусть это будет известная девушка. И она хочет узнать, на ее имени хайпятся или она (или что-то с ней связанное) тренд.

Ролик №1 Автор рассказывает о девушке: что сказала, чем занимается и почему сейчас все ее обсуждают. В комментариях начинается обычный интернет-карнавал (я смягчила формулировки): «Она молодец» «Она не молодец. «Ты дурак». «Она дура».

У ролика миллион просмотров и тысячи комментариев. Эмоций много. И позитивных, и негативных. Но почти весь разговор все еще про самого человека: нравится / не нравится, красивая / некрасивая, права / неправа.

Ролик №2 Другой автор рассказывает о той же девушке, но задает уже другой вопрос: почему именно ее история так зацепила людей? Что она говорит о N теме? И т.д. Просмотров может быть меньше. Но комментарии становятся другими: «Почему общество вообще так остро реагирует на такие истории?» «Мне кажется, десять лет назад это воспринималось бы совсем иначе». «Это ведь уже не столько про нее, сколько про наши ожидания от...». «Интересно, почему именно такие истории сейчас становятся культурными маркерами».

И вот второй ролик может оказаться культурно важнее первого, хотя алгоритм соцсети спокойно вручит золотую корону первому, и все будут его обсуждать.

Потому что первый получил attention — внимание. А второй — meaning — смысл.

Сильная эмоциональная реакция ещё не означает глубокий культурный отклик. Важно не только насколько бурно люди реагируют, но и о чём именно они начинают говорить.

PS Кстати, есть еще одна забавная штука в культурных трендах и платформах типа Brand Analytics, которые формально делят комментарии на 😊 позитивные и 😡 негативные (+ нейтральные). Фраза: «Мне ужасно грустно, что... » формально содержит sadness (грусть), и может быть отнесена к 😡 негативные, хотя в реальности sadness (грусть) может быть одним из самых сильных признаков культурной вовлеченности. Я здесь чуть-чуть намекаю разработчикам Brand Analytics на доработку)