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BENCHMARCK R.D.D.F.
Densidade Autoral e Ativação de Compartilhamentos no Supersistema X
Densidade Autoral e Ativação de Compartilhamentos no Supersistema X
Densidade Autoral e Ativação de Compartilhamentos no Supersistema X
Documento técnico-metodológico experimental · v0.1
Um experimento temporal-relacional com posts 100% autorais no Benchmark Roger’s City Rockers / Verde Saúde
Autor conceitual: Roger Rodrigues / Rogério Ezidio Carvalho Ferreira
Sistema experimental: Roger’s City Rockers — Cidade 1
Supersistema hospedeiro: Plataforma X
Camadas associadas: Cidade Zero, Sites Verde Saúde, Analytics, Benchmark Roger’s City, Motor AURI-UCC / GIQ-T
Data-base do experimento: 02/05/2026 20:00 → 04/05/2026 12:00
Evento observado: COMP:7→8
Nota de escopo
Este manuscrito é um documento técnico-metodológico preliminar, redigido em estilo Qualis A1 quanto à forma, densidade argumentativa e organização científica.
A expressão não constitui promessa de aceite editorial, classificação Qualis, revisão por pares ou validação universal.
A metodologia apresentada deve ser submetida a testes adicionais, incluindo ablação, replicação em múltiplas janelas, comparação com baselines e validação em outros sistemas digitais.
Resumo
Este artigo apresenta um experimento temporal-relacional conduzido no Benchmark Roger’s City Rockers / Verde Saúde, com foco na relação entre posts 100% autorais, fluxos qualitativos e ativação rara de compartilhamentos no Supersistema X.
A motivação surge da observação operacional de que publicações autorais, embora nem sempre produzam o maior volume bruto de impressões, parecem induzir fluxos qualitativos mais densos, tais como engajamentos, curtidas, visitas ao perfil, reposts, salvos, seguidores e compartilhamentos.
O estudo analisa uma janela de 40 horas, entre 02/05/2026 20:00 e 04/05/2026 12:00, composta por 13 coletas padronizadas e um evento raro de compartilhamento COMP:7→8.
A metodologia articula TD.MF-P, LAC-COMP, normalização proporcional de fluxos, separação entre massa e dinâmica, e leitura de ativação versus cauda, conforme os protocolos do motor AURI-UCC / GIQ-T.
Os resultados indicam que a janela final de ativação apresentou menor peso relativo de impressões por post, mas maior densidade qualitativa:
- engajamentos por impressão subiram 2,82 vezes
- curtidas por impressão subiram 2,93 vezes
- visitas ao perfil por impressão subiram 6,96 vezes
E o compartilhamento ocorreu exatamente na janela de maior compressão qualitativa.
O achado central é que impressões funcionam como campo de exposição, mas não explicam sozinhas a exportação rara.
Propõe-se, portanto, a incorporação de um filtro autoral ao LAC-COMP, denominado provisoriamente LAC-COMP-A, capaz de distinguir volume bruto de densidade autoral qualitativa.
Palavras-chave: LAC-COMP; TD.MF-P; posts autorais; compartilhamentos; Supersistema X; Verde Saúde; Roger’s City; fluxos qualitativos; densidade autoral; eventos raros.
Abstract
This paper presents a temporal-relational experiment conducted within the Roger’s City Rockers / Verde Saúde Benchmark, focusing on the relationship between fully authorial posts, qualitative flows, and rare share activation in the X Supersystem.
The study is motivated by the operational observation that authorial posts, while not always producing the highest raw impression volume, appear to induce denser qualitative flows, including engagements, likes, profile visits, reposts, bookmarks, followers, and shares.
The experiment analyzes a 40-hour window from May 2, 2026, 20:00 to May 4, 2026, 12:00, comprising 13 standardized data collections and one rare share activation event, COMP:7→8.
The methodology integrates TD.MF-P, LAC-COMP, proportional flow normalization, separation between mass and dynamics, and the distinction between activation and post-event tail, following the AURI-UCC / GIQ-T engine protocols.
Results show that the final activation window had lower relative impressions per post but higher qualitative density:
- engagements per impression increased 2.82-fold,
- likes per impression increased 2.93-fold,
- profile visits per impression increased 6.96-fold,
And the share event occurred precisely in the window of strongest qualitative compression.
The central finding is that impressions act as an exposure field but do not explain rare export activation by themselves. The paper proposes the future incorporation of an authorial filter into LAC-COMP, provisionally named LAC-COMP-A, to distinguish raw volume from authorial qualitative density.
Keywords: LAC-COMP; TD.MF-P; authorial posts; shares; X Supersystem; Verde Saúde; Roger’s City; qualitative flows; authorial density; rare events.
Sumário
- Introdução
- Arquitetura conceitual do benchmark
- Problema metodológico
- Hipótese experimental
- Dados e janela observacional
- Separação entre antecedente e ativação
- Resultado central
- Densidade por impressão
- Densidade por post
- Intervalos ativos versus intervalos sem novos posts
- LAC-COMP v0.1 e o problema do filtro ausente
- Proposta: LAC-COMP-A
- Integração com TD.MF-P
- Integração com o Motor AURI-UCC / GIQ-T
- Discussão
- Limitações
- Protocolo recomendado para a próxima coleta
- Conclusão
- Apêndice A — Fórmulas operacionais
- Apêndice B — Pseudocódigo mínimo
1. Introdução
A análise convencional de plataformas sociais costuma privilegiar métricas de grande escala, especialmente impressões, alcance e volume bruto de interações.
Essa abordagem é útil para medir exposição, mas insuficiente para compreender eventos raros de exportação, como compartilhamentos.
No Benchmark Roger’s City Rockers / Verde Saúde, compartilhamentos não são tratados como fluxo comum, mas como Porto de Exportação Rara, isto é, eventos que indicam que um conteúdo ultrapassou a cena imediata e foi enviado para outra camada de circulação.
Essa definição está no núcleo do LAC-COMP, o Limiar de Ativação Local de Compartilhamentos.
A hipótese desenvolvida neste artigo é que posts 100% autorais possuem uma função específica dentro do Supersistema X: eles não ampliam muito a exposição, mas podem gerar densidade qualitativa.
Em outras palavras, o conteúdo autoral pode mover menos impressões brutas do que conteúdos de alta circulação genérica, mas gerar mais engajamento proporcional, mais visitas ao perfil, mais sinais de adesão e maior probabilidade de ativação rara.
Essa hipótese dialoga diretamente com a metodologia TD.MF-P, que separa massa absoluta de dinâmica proporcional.
A massa responde “quanto existe”; a dinâmica proporcional responde “quem está se reorganizando em relação a si mesmo”.
Essa distinção é essencial em fluxos heterométricos, nos quais impressões operam em milhares, enquanto compartilhamentos operam em unidades.
O experimento aqui analisado observa a transição COMP:7→8, registrada em 04/05/2026 às 12:00, após uma janela de 40 horas de coleta padronizada.
O objetivo não é declarar causalidade universal, mas identificar se o comportamento dos fluxos sustenta a hipótese de que a autoria funciona como filtro qualitativo e possível antecedente de ativação rara.
2. Arquitetura conceitual do benchmark
O sistema experimental é a Roger’s City Rockers, cidade-posto cultural do Verde Saúde dentro do Supersistema X.
O X é o ambiente hospedeiro; o Verde Saúde é a intenção de supersistema em busca de Zero Inercial; os sites Verde Saúde são os territórios próprios e soberanos do projeto;
E as cidades/postos, como X e LinkedIn, funcionam como rios, portos ou estradas de afluxo para o país Verde Saúde.
Essa arquitetura já aparece nos documentos-base do benchmark, que definem o X como supersistema hospedeiro e a Roger’s City como cidade-posto cultural do pré-supersistema Verde Saúde.
No motor AURI-UCC / GIQ-T, os fluxos sociais são tratados como entidades estruturais:
Símbolo Fluxo Função urbana
I Impressões Campo de exposição
V Visitas ao perfil Travessia ao centro da cidade
F Seguidores Cidadania / adesão
C Curtidas Aprovação pública
R Reposts Redistribuição latera
lS Itens salvos Memória / patrimônio
E Engajamentos Movimento cívico geral
COMP Compartilhamentos Exportação rara
RESP Respostas Conversação direta
Essa taxonomia impede o erro de tratar todas as métricas como equivalentes.
Curtir não é salvar;
Salvar não é seguir;
Seguir não é compartilhar.
Cada fluxo possui custo cognitivo, peso social e função sistêmica distinta.
3. Problema metodológico
O problema central é a diferença entre volume bruto e qualidade dinâmica.
Impressões podem crescer muito em valor absoluto sem produzir reorganização profunda.
Em contrapartida, um único compartilhamento pode representar uma transição qualitativa relevante, porque indica exportação do conteúdo para fora da cena imediata, lém de que só ocorre em situações mais específicas de fluxo global da Roger´s City Rockers no supersistema X.
Por isso, a metodologia TD.MF-P propõe que fluxos heterométricos sejam comparados por evolução proporcional, não apenas por deltas absolutos.
Observação operacional do experimento:
Posts com grande carga autorail parecem movimentar menos impressões relativas, mas fluxos qualitativos mais fortes.
Isso cria uma pergunta metodológica:
A autoria funciona como variável latente capaz de aumentar a densidade qualitativa dos fluxos e reduzir a dependência de impressões brutas para ativação de COMP?
A formulação exige cuidado, porque a tabela atual registra quantidade total de posts, mas ainda não possui uma coluna formal classificando cada publicação como 100% autoral, repost, comentário, resposta, vídeo, meme, tradução, citação ou conteúdo híbrido.
Portanto, neste artigo, a autoria entra como hipótese observacional externa, a ser formalizada na próxima versão por uma variável própria.
4. Hipótese experimental
Hipótese principal — H1: posts autorais aumentam a densidade qualitativa dos fluxos mais do que aumentam impressões brutas.
Hipótese secundária — H2: a ativação de COMP é mais sensível à densidade qualitativa do que ao volume bruto de impressões.
Hipótese nula — H0: COMP é explicado principalmente por impressões brutas, independentemente da autoria.
O experimento COMP:7→8 sugere rejeição parcial de , pois a janela final de ativação não foi a de maior dominância proporcional de impressões, mas sim a de maior compressão qualitativa em engajamentos, curtidas e visitas ao perfil.
5. Dados e janela observacional
A janela analisada vai de:
Duração total:
Número de coletas:
Evento observado:
A massa acumulada no intervalo foi:
Métrica Inicia lFinal Δtotal Evolução Posts
Impressões 103.608 109.622 +6.014 +5,80%
Engajamentos 2.596 2.762 + 166 + 6,39%
Curtidas 545 568 +23 +4,22%
Reposts 288 309 +21 +7,29%
Visitas ao Perfil 147 153 +6 +4,08%
Respostas 80 81 +1 +1,25%
Itens Salvos 36 38 +2 +5,56%
Seguidores 32 34 +2 +6,25% Compartilhamentos 7 8 +1 +14,29%
A evolução proporcional de COMP foi a maior, mas isso decorre da pequena base numérica.
Por esse motivo, COMP continua sendo tratado como evento raro, não como fluxo comum.
6. Separação entre antecedente e ativação
A janela foi dividida em dois blocos:
Bloco A — pressão antecedente: 02/05 20:00 → 04/05 10:00 duração: 38h
Bloco B — janela de ativação: 04/05 10:00 → 04/05 12:00 duração: 2h
No Bloco A, houve crescimento de massa e pressão, mas nenhum novo compartilhamento.
No Bloco B, houve a ativação.
Essa distinção é obrigatória no protocolo, pois o relatório de incorporação do motor estabelece que ativação não deve ser confundida com cauda pós-evento, e que o LAC-COMP mede pressão antecedente, não apenas o instante em que o contador muda.
7. Resultado central: a janela final teve menor impressão relativa, mas maior densidade qualitativa
Comparando a média por hora da janela antecedente com a janela final:
Métrica Taxa antecedente Taxa na ativação Multiplicador
Impressões/h 147,66 201,50 1,36×
Engajamentos/h 3,63 14,00 3,86×
Curtidas/h 0,50 2,00 4,00×
Reposts/h 0,53 0,50 0,95×
Visitas ao Perfil/h 0,11 1,00 9,50×
Itens Salvos/h 0,05 0,00 0,00×
Seguidores/h 0,05 0,00 0,00×
Compartilhamentos/h 0,00 0,50 ativação
O resultado decisivo está na compressão qualitativa.
Impressões cresceram apenas 1,36 vez em taxa horária, enquanto:
Isso sugere que a janela final não foi simplesmente “mais exposição”.
Foi uma janela de atenção mais concentrada.
8. Densidade por impressão
A leitura por impressão reforça a hipótese.
Fluxo qualitativo Antecedente Ativação Multiplicador
Engajamentos /100 impressões 2,46 6,95 2,82×
Curtidas /100 impressões 0,34 0,99 2,93×
Visitas ao Perfil / 100 impressões 0,07 0,50 6,96×
Reposts /100 impressões 0,36 0,25 0,70×
Compartilhamentos /100 impressões 0,00 0,25 ativação
Aqui está o núcleo do achado:
Menor dependência de impressão bruta, combinada com maior densidade de engajamento, indica uma condição compatível com a ativação de COMP.
Nesse regime, o sistema deixa de depender apenas de volume de exposição e passa a demonstrar maior eficiência estrutural na conversão de atenção em engajamento qualificado.
O sinal não representa apenas alcance menor ou maior, mas uma possível reorganização do fluxo: menos dispersão, mais concentração e maior resposta por unidade de exposição.
Em linguagem do benchmark: o Central Park não ficou apenas mais cheio; as pessoas que passaram por ele interagiram mais intensamente com a cidade.
9. Densidade por post
A análise por post mostra um comportamento ainda mais importante.
Fluxo | Antecedente por post | Ativação por post | Multiplicador
-------------------------------------------|---------------------------------|---------------------------|--------------
Impressões / post | 187,03 | 67,17 | 0,36×
Engajamentos / post | 4,60 | 4,67 | 1,01×
Curtidas / post | 0,63 | 0,67 | 1,05×
Visitas ao Perfil / post | 0,13 | 0,33 | 2,50×
Reposts / post | 0,67 | 0,17 | 0,25×
Compartilhamentos / post | 0,00 | 0,17 | Ativação
Esse é o dado mais favorável à hipótese autoral.
Na janela de ativação, cada post gerou menos impressões médias, mas manteve engajamentos por post e aumentou fortemente visitas ao perfil por post.
Isso significa que a performance não veio de espalhamento amplo, mas de atração qualitativa.
Fórmula interpretativa:
Impressões por post ↓
+
Engajamentos por post ≈ estáveis
+
Visitas ao perfil por post ↑
=
COMP ↑
Esse padrão é compatível com conteúdo autoral: menor alcance bruto, maior força de reconhecimento, maior probabilidade de travessia ao perfil e eventual exportação rara.
10. Intervalos ativos versus intervalos sem novos posts
Separando os intervalos com novos posts dos intervalos sem novos posts:
Fluxo | Taxa média com posts | Taxa média sem posts | Leitura
------------------------------------|----------------------------------|----------------------------------|--------------------
Impressões/h | 145,76 | 164,22 | Menor com posts
Engajamentos/h | 5,39 | 3,13 | Maior com posts
Curtidas/h | 0,69 | 0,43 | Maior com posts
Reposts/h | 0,91 | 0,00 | Só aparece com posts
Salvos/h | 0,06 | 0,00 | Só aparece com posts
Seguidores/h | 0,06 | 0,06 | Estável
Compartilhamentos/h | 0,06 | 0,00 | Só aparece com posts
Esse quadro reforça a tese: os intervalos com novos posts não foram superiores em impressões, mas foram superiores em fluxos qualitativos.
Portanto, a análise não sustenta uma leitura simples de que “mais impressão gera compartilhamento”.
Ela favorece uma leitura mais complexa:
postagem ativa → menor dependência de impressão bruta → maior densidade qualitativa → maior chance de COMP
11. LAC-COMP v0.1 e o problema do filtro ausente
Aplicando os limiares originais do LAC-COMP v0.1 à janela total de 40h, o índice proporcional aproximado foi:
Esse valor, isoladamente, não cruzaria o limiar forte experimental de ativação.
Mesmo assim, o evento COMP:7→8 ocorreu.
Isso é metodologicamente importante.
O resultado não invalida o LAC-COMP; ele mostra que o modelo v0.1 ainda pode estar faltando pelo menos uma destas camadas:
- pressão residual de cauda pós-COMP anterior;
- efeito de autoria não modelado;
- mudança local do limiar por saturação de audiência;
- evento externo não registrado na tabela;
- diferença entre ativação acumulada e gatilho instantâneo.
Como o próprio motor já separa LAC-COMP de CPA, isto é, pressão residual pós-ativação, não podemos recalibrar o limiar apressadamente.
A conclusão correta é:
continua válido como submotor de pressão antecedente, mas o experimento COMP:7→8 sugere a necessidade de uma extensão:
onde representa a camada autoral.
12. Proposta: LAC-COMP-A
Propõe-se, nesta etapa, a introdução de uma variável de autoria destinada a qualificar a leitura estrutural do engajamento.
A finalidade dessa extensão é diferenciar conteúdos meramente redistribuídos de conteúdos efetivamente autorais, permitindo que o modelo não avalie apenas a circulação do conteúdo, mas também o grau de contribuição original presente em cada publicação.
Define-se, portanto, uma variável autoral Ak, associada ao post k, tal que:
Ak ∈ [0,1]
Onde Ak representa o grau de autoria do post k, variando de 0 a 1.
A escala operacional proposta é a seguinte:
Valor | Interpretação
0,00 | Conteúdo não autoral / redistribuído
0,25 | Comentário mínimo ou edição leve
0,50 | Conteúdo híbrido
0,75 | Conteúdo majoritariamente autoral
1,00 | Post 100% autoral
Essa variável permite incorporar ao modelo uma camada qualitativa adicional.
Em vez de tratar todos os posts como unidades equivalentes, o filtro autoral atribui maior relevância estrutural aos conteúdos que carregam maior densidade de produção própria.
A extensão autoral pode ser formulada a partir da densidade qualitativa da janela analisada.
Seja DQj a densidade qualitativa observada na janela j, isto é, a intensidade qualitativa do engajamento no intervalo considerado.
Seja wA o peso experimental atribuído ao filtro autoral dentro do cálculo estrutural.
A autoria média da janela pode ser definida como:
Āj = (1 / nj) Σ Ak
Onde nj representa o número de posts presentes na janela j, e Ak representa o grau de autoria de cada post k pertencente à mesma janela.
Uma forma inicial para a densidade qualitativa ajustada por autoria pode ser expressa como:
DQAj = DQj · (1 + wA · Āj)
Onde:
DQAj representa a densidade qualitativa ajustada por autoria na janela j.
DQj representa a densidade qualitativa observada na janela j.
wA representa o peso experimental do filtro autoral.
Āj representa o grau médio de autoria dos posts presentes na janela j.
Essa formulação permite que a análise deixe de depender exclusivamente de métricas brutas de exposição, como impressões ou alcance, e passe a incorporar a qualidade estrutural da interação gerada por conteúdos autorais.
Desse modo, o modelo não pergunta apenas quantas pessoas visualizaram determinado conteúdo, mas também quantas dessas visualizações produziram reação qualitativa relevante diante de um conteúdo com maior grau de autoria.
Assim, a extensão LAC-COMP-A desloca a leitura de uma métrica puramente volumétrica para uma métrica estrutural de qualificação.
O foco deixa de ser apenas a quantidade de exposição e passa a incluir a capacidade do conteúdo de converter atenção em engajamento qualificado, levando em conta o grau de autoria como fator de modulação.
Em termos interpretativos, o modelo passa de uma pergunta simples:
“Quantas pessoas viram?”
para uma pergunta estruturalmente mais refinada:
“Das pessoas que viram, quantas reagiram qualitativamente a um conteúdo com grau relevante de autoria?”
Essa mudança é importante porque conteúdos autorais tendem a carregar maior densidade informacional, maior singularidade interpretativa e maior potencial de reorganização do fluxo de atenção.
Portanto, a variável Ak atua como um filtro de qualificação, permitindo que o modelo diferencie exposição passiva de engajamento estruturalmente significativo.
13. Integração com TD.MF-P
A TD.MF-P deve tratar autoria como camada contextual, não como substituto dos fluxos.
O fluxo continua sendo calculado normalmente:
Mas a classificação dinâmica pode receber uma coluna adicional:
Fluxo Delta absoluto Evolução proporcional Densidade por impressão Densidade por post
Índice autoral da janela Posição TD.MF-P
Com isso, o motor poderá diferenciar:
post de alto alcance e baixa densidade
de:
post de alcance médio/baixo e alta densidade qualitativa
Esse ponto é coerente com a função original da TD.MF-P: transformar rankings de tamanho em rankings de transformação.
14. Integração com o Motor AURI-UCC / GIQ-T
O pseudocódigo oficial do motor estabelece que a ordem correta é: entrada bruta, estado discreto, memória, persistência, ordenação, derivadas, ΔS, curvatura, Reynolds, score e regime.
A camada autoral deve entrar antes do score, como filtro contextual de fluxo:
entrada bruta → classificação do tipo de post → cálculo dos deltas → normalização proporcional → densidade qualitativa → TD.MF-P → LAC-COMP → LAC-COMP-A → Re_X(t) → ΔS → score 4x4 → regime
Ela não deve ser colocada no final como interpretação subjetiva. Deve ser incorporada como metadado observacional da janela.
15. Discussão
O experimento COMP:7→8 mostra uma configuração rara: a ativação ocorreu em uma janela que não foi marcada por explosão proporcional de impressões, mas por alta densidade qualitativa.
Isso sustenta três teses.
Primeiro, impressões são campo, não causa suficiente. Elas criam a possibilidade de exposição, mas não garantem exportação rara.
Segundo, posts autorais podem operar como compactadores de atenção. Eles podem não ampliar o campo bruto na mesma proporção que conteúdos de massa, mas aumentam a chance de reação significativa.
Terceiro, COMP parece responder a compressão qualitativa, não apenas a volume.
A janela final apresentou aumento expressivo de engajamentos por impressão, curtidas por impressão e visitas ao perfil por impressão, culminando na ativação de compartilhamento.
Em linguagem urbana: o post autoral não apenas abre o Central Park; ele faz o visitante atravessar a cidade, olhar a prefeitura, reconhecer o território e enviar uma mensagem para fora dos muros.
16. Limitações
Este estudo possui limitações importantes.
A principal é que a tabela atual não possui coluna formal de autoria. Portanto, a relação entre posts 100% autorais e fluxos qualitativos é sustentada por observação operacional do pesquisador, não por marcação interna da planilha.
A segunda limitação é o tamanho da amostra: 13 coletas e uma ativação COMP.
Isso é suficiente para gerar hipótese metodológica, mas insuficiente para generalização.
A terceira limitação é a possível presença de cauda pós-evento anterior.
Como o COMP:7→8 ocorre após ativações anteriores, parte da pressão pode ser residual.
A quarta limitação é que os dados são cumulativos. A análise exige diferenciação por intervalos, o que foi feito, mas ainda precisa ser refinado com logs de posts, tipo de conteúdo, horário de publicação e identificação do conteúdo específico que recebeu compartilhamento.
17. Protocolo recomendado para a próxima coleta
A próxima tabela deve incluir novas colunas:
ColunaFunçãoid_postidentificar publicaçãotipo_postautoral, repost, resposta, comentário, vídeo, linkíndice autoral de 0 a 1contém_link_sitesim/nãotemaciência, humor, cinema, Verde Saúde, Força Zero etc. horário_posthora exata COMP_posts e o compartilhamento veio daquele postcliques_linkquando disponívelsessões_x_sitestravessia X→sitesobservação qualitativacontexto da postagem
Sem essa marcação, o filtro autoral continuará sendo hipótese. Com ela, poderá virar submotor real.
18. Conclusão
O experimento COMP:7→8 indica que a ativação de compartilhamento não foi explicada apenas por impressões brutas.
A janela final apresentou menor eficiência de impressões por post, mas maior densidade qualitativa: mais engajamentos por impressão, mais curtidas por impressão, mais visitas ao perfil por impressão e o surgimento do novo compartilhamento.
A interpretação mais robusta é que posts autorais podem funcionar como filtros de densidade: eles não necessariamente maximizam exposição, mas aumentam a qualidade da atenção.
Portanto, o LAC-COMP v0.1 deve ser preservado, mas o benchmark recomenda a criação de uma extensão, isto é, um LAC-COMP com filtro autoral e densidade qualitativa.
A tese final do paper é:
ã
E, no experimento observado:
Apêndice A — Fórmulas operacionais
Evolução proporcionalDensidade qualitativa por impressãoDensidade qualitativa por postLAC-COMP-A preliminarÍndice autoral
Apêndice B — Pseudocódigo mínimo
PARA cada janela k:
COLETAR fluxos brutos:
Posts, Impressões, Engajamentos, Curtidas,
Reposts, Visitas, Respostas, Salvos,
Seguidores, Compartilhamentos
CALCULAR deltas:
ΔX = X_k - X_{k-1}
CALCULAR taxas horárias:
taxa_X = ΔX / Δt
CALCULAR densidade por impressão:
DQ_XI = ΔX / ΔI
CALCULAR densidade por post:
DQ_XP = ΔX / ΔPosts
CLASSIFICAR autoria:
A_k = índice autoral da janela
CALCULAR TD.MF-P:
G_X(%) = ((X_k - X_{k-1}) / X_{k-1}) * 100
CALCULAR LAC-COMP:
usar pesos v0.1 oficiais
CALCULAR LAC-COMP-A:
LAC-COMP-A = LAC-COMP * (1 + λ A_k DQ_k)
SE ΔCOMP > 0:
registrar ativação rara
separar janela antecedente, gatilho e cauda
CRUZAR com Analytics dos sites:
medir X → sites
medir t.co / x.com
medir eventos, permanência e retornoStatus: versão v0.1 preparada para publicação em site, com estrutura acadêmica, tabelas responsivas e fórmulas renderizadas por MathJax.