現在社交平臺上浮現出了各式各樣的“網紅”，針對他們的形成方式以及發展歷程，科學家專門構建了一個數學模型，對此進行研究。這些發現或能增進人們對網紅如何走紅的理解。

該論文稱，社交網絡對信息傳播常有重要作用，并且會影響公眾的觀點，但目前人們對這些平臺上發生的這一現象仍了解不多。在許多流行的社交媒體平臺上，用戶分享內容并積極參與其他用戶的內容，形成虛擬的友情。一些著名用戶能用內容影響其他用戶，通過這些用戶常會產生基于興趣的社群。

瑞士蘇黎世聯邦理工大學尼科爾·帕根(Nicolò Pagan)、中國北京大學梅文俊和合作者提出一個社交網絡形成的數學模型，其中用戶根據自己的興趣，基于內容質量決定關注彼此。他們隨后在一個由6000多名科學家組成的網絡中，針對推特(Twitter)數據測試了他們的模型。結果表明，用戶想要提高自己收到的內容質量，并持續通過整合搜索引擎搜索最佳內容提供者。他們發現，生產最高質量內容的用戶比第二名擁有兩倍的粉絲，以此類推。

論文作者隨后用在線游戲玩家的流行平臺Twitch的數據集，驗證了他們的數學模型。他們認為，這一模型較以往模型更現實地繪制了受歡迎度的增加和人際網絡的形成，這些發現為社交網絡社群和網絡紅人形成的可能機制提供了見解。

該研究論文題為"A meritocratic network formation model for the rise of social media influencers"，已發表在《自然·通訊》期刊上。

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參考資料：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27089-8

標簽： 網紅 科學家