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美国与中国在全球的认知对比
Pew Research Center 的这张分组柱状图在 X 上获得 1.4万 浏览，是其平时帖子的 0.9 倍，在我们追踪的 53 张 Pew Research Center 图中浏览排第 28。读取于2026年10月10日。
In nearly every middle-income country we surveyed, more people say the U.S. interferes in other countries’ affairs than China.
为什么能传开
这条帖子之所以传播，是因为它踩中了当周的热门话题，并带来了异常高的引用率，具体表现为 189 个赞、60 次转发、17 次引用、31 次收藏和 13,695 次浏览，而该账号的来源覆盖面和引用率都处于前四分之一。
做对了什么
- 它用两个大国之间的直接对比来组织内容，促使人们选边站并引用帖子来争论。
- 它把结论表述为在几乎所有接受调查的中等收入国家中普遍存在的模式，让人感觉这是一项发现而不是观点。
- 它来自一个来源覆盖面处于前四分之一的账号，因此触达了本来就更愿意分享和讨论的受众。
可以借鉴
我们可以选取自家数据已经支持的对比，把它表述为横跨许多群体的简单模式，然后让这种反差本身撑起帖子，而不是额外添加装饰。
注意
不要把点赞、转发、引用、收藏或浏览量当作该发现正确的证据，也不要以为同样的框架在当周不热门的话题上也能传播开来。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Pew Research Center 的说法。
做成你的
把你的数字放进这种分组柱状图。
从 Pew Research Center 的「People tend to say in 17 middle-income countries the U.S. in」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：dc62183c08a8。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.30，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/dc62183c08a8 | 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/dc62183c08a8/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/dc62183c08a8/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/dc62183c08a8/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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常见问题
Pew Research Center 的「美国与中国在全球的认知对比」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 13,695 次浏览、189 个赞、60 次转发、31 次收藏。@pewresearch 平时一条帖子约 1.5万 浏览。
这是什么类型的图？
分组柱状图。
可以直接用 Pew Research Center 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Pew Research Center。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。