现在社交平台上浮现出了各式各样的“网红”，针对他们的形成方式以及发展历程，科学家专门构建了一个数学模型，对此进行研究。这些发现或能增进人们对网红如何走红的理解。

该论文称，社交网络对信息传播常有重要作用，并且会影响公众的观点，但目前人们对这些平台上发生的这一现象仍了解不多。在许多流行的社交媒体平台上，用户分享内容并积极参与其他用户的内容，形成虚拟的友情。一些著名用户能用内容影响其他用户，通过这些用户常会产生基于兴趣的社群。

瑞士苏黎世联邦理工大学尼科尔·帕根(Nicolò Pagan)、中国北京大学梅文俊和合作者提出一个社交网络形成的数学模型，其中用户根据自己的兴趣，基于内容质量决定关注彼此。他们随后在一个由6000多名科学家组成的网络中，针对推特(Twitter)数据测试了他们的模型。结果表明，用户想要提高自己收到的内容质量，并持续通过整合搜索引擎搜索最佳内容提供者。他们发现，生产最高质量内容的用户比第二名拥有两倍的粉丝，以此类推。

论文作者随后用在线游戏玩家的流行平台Twitch的数据集，验证了他们的数学模型。他们认为，这一模型较以往模型更现实地绘制了受欢迎度的增加和人际网络的形成，这些发现为社交网络社群和网络红人形成的可能机制提供了见解。

该研究论文题为"A meritocratic network formation model for the rise of social media influencers"，已发表在《自然·通讯》期刊上。

前瞻经济学人APP资讯组

参考资料：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27089-8

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