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中国与印尼的减贫情况
Our World in Data 的这张折线图在 X 上获得 6.2万 浏览，是其平时帖子的 2.2 倍，在我们追踪的 139 张 Our World in Data 图中浏览排第 35。读取于2026年10月14日。
China reduced extreme poverty fast, but Indonesia hasn’t been far behind.
为什么能传开
这篇帖子之所以传播开来，是因为它把一张清晰、能自我说明的折线图和一个强有力的对比故事结合起来，获得了 56,178 次浏览、929 个赞、290 次转发、39 次引用和 202 次收藏，引用率处于前四分之一，来源触达也处于前四分之一。
做对了什么
- 图表能自我说明，观众无需额外阅读就能理解中国与印度尼西亚的贫困对比。
- 叙事框架是熟悉的“标杆案例”故事，但带有转折，因此引发大量引用和讨论。
- 帖子带有品牌标识，显示了来源行，并采用简单的折线形式和高度的自我标注，使其易于信任和分享。
可以借鉴
我们可以采用同样的形式，从自己的数据中选一个广为人知的基准对象和一个紧随其后的对象，然后让一张简单标注的折线图承载这种对比。
注意
不要过度解读引用率或来源触达，将其视为普遍成功的证明；也不要照搬贫困叙事框架，除非我们的数据支持类似的“紧随其后”故事。
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
把你的数字放进这种折线图。
从 Our World in Data 的「Share of people living below the International Poverty Line 」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”，别人就是通过这一行找到我们的。
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：0987927f8f6e。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/0987927f8f6e | 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/0987927f8f6e/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/0987927f8f6e/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/0987927f8f6e/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。
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全部 139 张
其他巨头的折线图
全部 295 张
常见问题
Our World in Data 的「中国与印尼的减贫情况」传播了多远？
截至2026年10月14日，X 上 61,506 次浏览、981 个赞、304 次转发、217 次收藏。@OurWorldInData 平时一条帖子约 2.9万 浏览。
这是什么类型的图？
折线图。
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。