Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5878 · UNIT ID 1102015506
Jon-Becker/prediction-market-analysis
A framework for collecting and analyzing prediction market data, including the largest publicly available dataset of Polymarket and Kalshi market and trade data.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00215
ENGAGEMENT0.44
FRESHNESS1.25
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.90
ACCEL
-0.10
RETENTION
8.3%
PEAK 2026-08-04 · FORK-RETENTION 30.8% · 87 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,306
FOLLOWERS
697
OWNER ★
6,093

Engagement Signals

FORKS
532
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 87 / 87 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Jon-Becker/prediction-market-analysis собрал 87 звёзд за окно, тогда как у автора всего 697 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,306. Это даёт surprise-индекс 0.00215 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 30.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 39%
VELOCITY2.903.63-0.73ABOVE 39%
RETENTION8.3%24.8%-16.5 PPABOVE 18%
FORKS532120+412ABOVE 83%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%