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历史上的流行病
Our World in Data 的这张时间线在 X 上获得 3.9万 浏览，是其平时帖子的 1.4 倍，在我们追踪的 139 张 Our World in Data 图中浏览排第 59。读取于2026年10月10日。
What were the death tolls from pandemics in history?
为什么能传开
它之所以传播，是因为一个受信任的数据新闻账号发布了一条自我解释的疫情死亡人数时间线，获得了 359 个赞、98 次转发、6 次引用、131 次收藏和 39,184 次浏览，引用率低于平均水平，触达位于前四分之一。
做对了什么
- 帖子文字直接询问历史上的疫情死亡人数，使时间线无需额外背景就能被理解。
- 图表是时间线，自我标注程度高，并带有可见的来源行，因此观众能快速读懂并信任数字来源。
- 它来自品牌账号上的独立作者，主题足够广泛，能传播到专业受众之外。
可以借鉴
我们可以用同样的形式，把我们自己的历史或累计数据做成简单的时间线，配上清晰标签和屏幕上的来源行，然后把帖子写成一个直白的问题。
注意
不要过度解读低异常形式或中等设计打磨是它成功的原因，也不要假设同样的数字会在我们账号上重现，因为账号典型点赞数和账号正常倍数都没有给出。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Our World in Data 的说法。
做成你的
我们还没读出这张图的数字
读出数字后，这里会出现它自己的制作器。在此之前，下面是格式相近的其他真实图表：每个数据页都从那张图的数字起步，换成你的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：1841cae5d7e3。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/1841cae5d7e3 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/1841cae5d7e3/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/1841cae5d7e3/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/1841cae5d7e3/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
Our World in Data 的更多图
全部 139 张
其他巨头的时间线
全部 3 张
常见问题
Our World in Data 的「历史上的流行病」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 39,184 次浏览、359 个赞、98 次转发、131 次收藏。@OurWorldInData 平时一条帖子约 2.9万 浏览。
这是什么类型的图？
时间线。
可以直接用 Our World in Data 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Our World in Data。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。