Sorsa Score 与加密货币社交图谱分析

Sorsa 维护一个加密货币相关 X 账号的内部数据库，包括项目、意见领袖、KOL、风险投资机构及员工。本节端点基于此数据库，提供超出标准 X 资料的分析：衡量账号在加密货币生态地位的影响力分数、按意见领袖/项目/VC 分类的粉丝统计，以及近期关注活动。这些端点专为加密货币尽职调查、意见领袖评估、项目发现和社群分析设计。评估项目可信度、影响力实际水平，或追踪 VC 对新项目的关注时，可使用这一数据层。

免费开始： 本节所有端点可使用初始 100 次免费请求，一次性赠送，无需信用卡，永不过期。一次完整调查每个账号约四次调用：分数、分数变化、粉丝分类和主要粉丝。因此 100 次约可覆盖 25 个账号，再考虑套餐。

注意： Sorsa 网页应用也提供 Sorsa Score 和相关分析的可视化界面。本节 API 以编程方式访问相同底层数据，可集成到自己的工具与工作流。

什么是 Sorsa Score？

Sorsa Score 是数值指标，反映有多少有影响力的加密货币账号关注某账号，以及这些粉丝自身的影响力。它不依据总粉丝数、内容质量、资料外观或认证状态，而完全依据加密货币社交图谱：谁关注你，以及他们的影响力权重。主要特征：

质量比数量重要。 少数分数超过 1000 的粉丝，贡献高于数十位分数为 200 的粉丝。分数奖励来自成熟参与者的真实认可，而非大量关注。
排除互粉和大量关注账号。 Sorsa 会检测并过滤人为膨胀粉丝列表的账号，不让它们参与分数计算。
内容、资料设计和蓝色认证不会直接影响分数。 但优质内容往往会吸引有影响力的粉丝，因此通常存在相关性。
分数动态变化。 有影响力的账号关注或取消关注时，分数会改变。/score-changes 按周和月追踪变化。

较高 Sorsa Score 表明账号在加密货币生态中得到认可。如果自称重要参与者的账号分数很低，值得进一步调查。

端点概览

端点	返回内容
`GET /score`	账号当前 Sorsa Score
`GET /score-changes`	最近一周和一个月的分数变化
`GET /followers-stats`	按意见领袖、项目和 VC 分类的粉丝数
`GET /top-followers`	按分数排名的前 20 位粉丝
`GET /top-following`	用户关注对象中分数最高的 20 个账号
`GET /new-followers-7d`	最近 7 天关注该用户的加密货币账号
`GET /new-following-7d`	该用户最近 7 天新关注的加密货币账号

所有端点都使用 GET，接受 username、user_id 或 user_link，三者必须且只能提供一种。

获取 Sorsa Score

端点：GET /v3/score

curl "https://api.sorsa.io/v3/score?username=VitalikButerin" \
  -H "ApiKey: YOUR_API_KEY"

{"score": 1843.7}

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"

def get_score(username):
    resp = requests.get(
        "https://api.sorsa.io/v3/score",
        headers={"ApiKey": API_KEY},
        params={"username": username},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()["score"]

print(f"Vitalik's Sorsa Score: {get_score('VitalikButerin')}")

与本节其他端点一样，/score 接受三种用户标识之一。分数越高，说明在加密货币意见领袖、项目和 VC 中的认可度越强。粉丝非常多的账号，第一次请求可能需要略长时间。

追踪分数变化

端点：GET /v3/score-changes 返回最近一周和一个月的分数变化量，用于发现趋势。快速上升可能意味着新兴项目值得关注；下降可能意味着认可度减弱。

def get_score_changes(username):
    resp = requests.get(
        "https://api.sorsa.io/v3/score-changes",
        headers={"ApiKey": API_KEY},
        params={"username": username},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

changes = get_score_changes("some_crypto_project")
print(f"Week delta:  {changes['week_delta']:+}")
print(f"Month delta: {changes['month_delta']:+}")

响应：

{
  "week_delta": 12,
  "month_delta": 24
}

正的 week_delta 表示过去 7 天分数增加，即更多有影响力的账号关注了目标。负值表示有影响力的粉丝取消关注，或其自身分数下降。 要求： 账号必须已被 Sorsa 数据库追踪。新账号或之前未追踪的账号没有历史分数数据。

按类别划分粉丝

端点：GET /v3/followers-stats 将数据库中的账号粉丝划分为三类：意见领袖（个人加密货币 KOL）、项目（加密货币项目账号）和风险投资（VC 及员工）。

def get_follower_breakdown(username):
    resp = requests.get(
        "https://api.sorsa.io/v3/followers-stats",
        headers={"ApiKey": API_KEY},
        params={"username": username},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

stats = get_follower_breakdown("some_crypto_project")
print(f"Total followers (Sorsa DB): {stats['followers_count']}")
print(f"  Influencers: {stats['influencers_count']}")
print(f"  Projects:    {stats['projects_count']}")
print(f"  VCs:         {stats['venture_capitals_count']}")

响应：

{
  "followers_count": 16,
  "influencers_count": 12,
  "projects_count": 3,
  "venture_capitals_count": 1,
  "user_protected": false
}

这里的 followers_count 是 Sorsa 加密货币数据库中的粉丝数量，不是 X 总粉丝数。一个有 50,000 位 X 粉丝的账号，可能只有 200 位被 Sorsa 追踪的加密货币相关粉丝。这一分类可辅助尽职调查：声称获得 VC 支持的项目，粉丝统计中应能观察到 VC 账号。如果声称有合作关系，却没有 VC 或项目粉丝，值得警惕并进一步调查。

分数最高的 20 位粉丝与关注对象

端点：GET /v3/top-followers 返回 Sorsa Score 最高的 20 位粉丝，帮助了解哪些最有影响力的加密货币账号正在关注该资料。 端点：GET /v3/top-following 返回用户所关注账号中分数最高的 20 个，反映其重视谁的内容和活动。

def get_top_followers(username):
    resp = requests.get(
        "https://api.sorsa.io/v3/top-followers",
        headers={"ApiKey": API_KEY},
        params={"username": username},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json().get("users", [])


def get_top_following(username):
    resp = requests.get(
        "https://api.sorsa.io/v3/top-following",
        headers={"ApiKey": API_KEY},
        params={"username": username},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json().get("users", [])


# Who are the biggest names following this project?
top = get_top_followers("some_crypto_project")
print("Top followers by Sorsa Score:")
for u in top[:10]:
    print(f"  @{u['username']} (Score {u.get('score', 0)}, {u['followers_count']:,} followers)")
    print(f"    {u.get('description', '')[:60]}")

两个端点的返回结构略有不同：

/top-followers 返回 TopFollowersResponse：精简粉丝资料数组，每项包含该粉丝自身的 score，便于衡量影响力。精简资料省略完整资料中的部分字段，例如 location 和 bio_urls。
/top-following 返回 FollowersResponse：Follower 对象包含标准资料字段和 followerDate（关注关系建立时间）。注意，此响应没有 score 字段。

需要主要粉丝的完整资料，如简介链接、所在地和媒体数时，将其用户名传给 /info-batch。

新增粉丝和关注（最近 7 天）

端点：GET /v3/new-followers-7d 返回数据库中最近 7 天开始关注指定用户的加密货币账号。 端点：GET /v3/new-following-7d 返回数据库中指定用户最近 7 天开始关注的加密货币账号。

def get_new_followers_7d(username):
    resp = requests.get(
        "https://api.sorsa.io/v3/new-followers-7d",
        headers={"ApiKey": API_KEY},
        params={"username": username},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json().get("users", [])


def get_new_following_7d(username):
    resp = requests.get(
        "https://api.sorsa.io/v3/new-following-7d",
        headers={"ApiKey": API_KEY},
        params={"username": username},
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json().get("users", [])


new_followers = get_new_followers_7d("some_crypto_project")
print(f"New crypto followers this week: {len(new_followers)}")
for u in new_followers:
    print(f"  @{u['username']} followed on {u.get('followerDate', 'unknown')}")

两个 7 天端点都返回 FollowersResponse，即带 followerDate 的 Follower 对象。

对数据库的依赖

两个端点有以下重要限制：

目标账号必须已在 Sorsa 数据库中。 未追踪账号没有历史数据可比较，因此无法判断哪些关注是新增的。
只显示涉及 Sorsa 数据库账号的关注关系。 普通非加密货币账号关注目标时，不会出现在结果中。这些端点专门追踪加密货币社交图谱内的关系变化。

因此数据与加密货币分析高度相关，可看到已知参与者建立了哪些新联系。但如果需要包含非加密货币账号的完整粉丝列表，它们不能替代普通 /followers。通用方式见粉丝与关注。

实际应用

项目尽职调查

评估项目时，组合多个端点构建可信度参考资料：

def due_diligence_report(username):
    """Quick due diligence check for a crypto project."""
    score = get_score(username)
    changes = get_score_changes(username)
    stats = get_follower_breakdown(username)
    top = get_top_followers(username)

    print(f"Due Diligence: @{username}")
    print(f"{'='*40}")
    print(f"Sorsa Score:   {score}")
    print(f"  Week change: {changes['week_delta']:+}")
    print(f"  Month change:{changes['month_delta']:+}")
    print()
    print(f"Crypto followers: {stats['followers_count']}")
    print(f"  Influencers: {stats['influencers_count']}")
    print(f"  Projects:    {stats['projects_count']}")
    print(f"  VCs:         {stats['venture_capitals_count']}")
    print()

    if top:
        print(f"Top followers by Score:")
        for u in top[:5]:
            print(f"  @{u['username']} (Score {u.get('score', 0)}, {u['followers_count']:,} followers)")
    else:
        print("No significant crypto followers found - investigate further.")

    # Red flags
    flags = []
    if score < 10:
        flags.append("Very low Score - minimal recognition in crypto")
    if stats["venture_capitals_count"] == 0 and stats["projects_count"] == 0:
        flags.append("No VC or project followers - claims of partnerships may be false")
    if changes["month_delta"] < -20:
        flags.append("Score dropping fast - influential followers are leaving")

    if flags:
        print(f"\nRed flags:")
        for f in flags:
            print(f"  - {f}")

    return score, stats, top


due_diligence_report("some_crypto_project")

并排比较项目

projects = ["project_a", "project_b", "project_c"]

print(f"{'Project':<20} {'Score':>7} {'Week':>6} {'Influencers':>12} {'Projects':>9} {'VCs':>5}")
print("-" * 65)

for handle in projects:
    score = get_score(handle)
    changes = get_score_changes(handle)
    stats = get_follower_breakdown(handle)

    print(f"@{handle:<19} {score:>7.1f} {changes['week_delta']:>+6} "
          f"{stats['influencers_count']:>12} {stats['projects_count']:>9} "
          f"{stats['venture_capitals_count']:>5}")

追踪 VC 活动

监测已知 VC 新关注了哪些项目，这可能提示潜在投资或合作：

vc_accounts = ["a16z_crypto", "paradigm", "polychain"]

for vc in vc_accounts:
    new_follows = get_new_following_7d(vc)
    if new_follows:
        print(f"@{vc} started following {len(new_follows)} new crypto accounts this week:")
        for u in new_follows:
            print(f"  @{u['username']} (followed {u.get('followerDate', 'recently')})")
    else:
        print(f"@{vc}: no new crypto follows this week")
    print()

早期发现项目

寻找分数持续上升的项目，分数增长意味着有影响力的账号开始注意它：

watchlist = ["new_project_1", "new_project_2", "new_project_3", "new_project_4"]

rising = []
for handle in watchlist:
    try:
        score = get_score(handle)
        changes = get_score_changes(handle)
        if changes["week_delta"] > 5:
            rising.append({
                "handle": handle,
                "score": score,
                "week_delta": changes["week_delta"],
            })
    except Exception:
        continue

rising.sort(key=lambda x: x["week_delta"], reverse=True)

print("Rising projects (Score gained this week):")
for r in rising:
    print(f"  @{r['handle']}: Score {r['score']} ({r['week_delta']:+} this week)")

导出到 CSV

import csv
import time

def export_crypto_analysis(handles, output_file="crypto_analysis.csv"):
    """Export Score and follower stats for a list of accounts."""
    fields = ["username", "score", "week_delta", "month_delta",
              "crypto_followers", "influencers", "projects", "vcs"]

    with open(output_file, "w", newline="") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields)
        writer.writeheader()

        for handle in handles:
            try:
                score = get_score(handle)
                changes = get_score_changes(handle)
                stats = get_follower_breakdown(handle)

                writer.writerow({
                    "username": handle,
                    "score": score,
                    "week_delta": changes["week_delta"],
                    "month_delta": changes["month_delta"],
                    "crypto_followers": stats["followers_count"],
                    "influencers": stats["influencers_count"],
                    "projects": stats["projects_count"],
                    "vcs": stats["venture_capitals_count"],
                })
            except Exception as e:
                print(f"Error for @{handle}: {e}")

            time.sleep(0.15)  # 3 API calls per account

    print(f"Exported {len(handles)} accounts to {output_file}")

后续步骤

竞品分析：结合 Sorsa Score 与常规资料和内容分析
粉丝与关注：提取完整粉丝列表，而不仅是已追踪的加密货币账号
发现目标受众：通过社群数据和简介搜索寻找加密货币受众
营销活动验证：验证加密货币营销活动的互动行为
API 参考：全部 Sorsa Score 与加密货币分析端点规范

入门

核心概念

实用指南

支持与资源

Sorsa Score 与加密货币分析

Sorsa Score 与加密货币社交图谱分析

什么是 Sorsa Score？

端点概览

获取 Sorsa Score

追踪分数变化

按类别划分粉丝

分数最高的 20 位粉丝与关注对象

新增粉丝和关注（最近 7 天）

对数据库的依赖

实际应用

项目尽职调查

并排比较项目

追踪 VC 活动

早期发现项目

导出到 CSV

后续步骤

​Sorsa Score 与加密货币社交图谱分析

​什么是 Sorsa Score？

​端点概览

​获取 Sorsa Score

​追踪分数变化

​按类别划分粉丝

​分数最高的 20 位粉丝与关注对象

​新增粉丝和关注（最近 7 天）

​对数据库的依赖

​实际应用

​项目尽职调查

​并排比较项目

​追踪 VC 活动

​早期发现项目

​导出到 CSV

​后续步骤

Sorsa Score 与加密货币社交图谱分析

什么是 Sorsa Score？

端点概览

获取 Sorsa Score

追踪分数变化

按类别划分粉丝

分数最高的 20 位粉丝与关注对象

新增粉丝和关注（最近 7 天）

对数据库的依赖

实际应用

项目尽职调查

并排比较项目

追踪 VC 活动

早期发现项目

导出到 CSV

后续步骤