马太效应、正态分布与幂律分布的探讨

马太效应是社会学家和经济学家们常用的术语，它反映富的更富、穷的更穷，一种两极分化的社会财富分配现象。它还有另外二种说法，分别是2/8法则，也叫帕累托法则，以意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托的名字命名，20％的人口掌握了80％的社会财富，该法则又被称为80/20法则；幂律分布是指某个具有分布性质的变量，且其分布密度函数是幂函数的分布。这3种说法实际是同一种现象在3个不同领域的表达方式，都是指资源分配往头部集中。

我们先来看两个社会现象，一个是中国25岁-35岁男性身高的分布图，呈现出的结果是一个标准的正态分布曲线图；另一个是中国超高净值家庭的城市分布前10名，呈现出的是一个典型的幂律分布曲线图。重点来了，为什么会出现这种分布情况呢？原因在于身高、体重、智商、外貌这些现象，人与人之间是互不影响，彼此独立的，它们不是网络现象，所以服从正态分布；而财富、人脉、声望、人口分布、点击量等都是网络现象，一个人的财富、人脉、关注度都是在跟别人的互动中形成的。

在网络现象中，幂律分布的产生机制是网络中相互影响和正反馈的结果，网络生长的方式不是随机发生的，而是优先连接。注意“优先连接”很重要，它是我们理解所有网络现象的本质原因，背后的人性机制是人人都在寻求“安全感”。比如找人合作，人们一定会优先找能力靠谱的人，因为跟他们合作晚上睡得着，所以通过一件件事情证明过自己能力的人就会越来越有社会资源。在学术界，一篇论文被引用的数量越多，就越有可能被其他的论文引用，因为被引用越多意味着越权威，其他人引用就更放心。一个正规医院的医生，越有名气，越有人排队，因为越有名气表示他越专业，相比其他医生就更有连接权。在互联网上，一个短视频的点击量越高，表示越受欢迎，平台会把更多的优先连接权给它。

正是在优先连接的机制作用下，网络才出现了幂律分布的结果。人人平等只是法律原则上的人人平等，而社会资源与财富的分配是马太效应。就像亚马逊上best seller的销量那么高，因为平台的机制就是要让消费者买到好产品，所以平台除了会在流量上让好产品排在首页有优先展示权，还会在“消费者购买决策”上给好产品做加权，降低消费者的选择纠结成本，通过设置产品Best Seller或Amazon Choice等标签的方式让消费者优先与这些产品产生点击连接。当然best seller销量高还有网络传染导致的消费者购买从众效应，后面有机会我们再仔细聊聊网络传染引发的机制和演化过程。

在当今社会，马太效应、正态分布与幂律分布等现象普遍存在。例如，在科技领域，一些头部企业凭借其强大的资源和影响力，不断吸引更多的用户和资源，形成了幂律分布的态势。而在一些传统行业，可能更倾向于正态分布。我们应该正确认识这些现象，以便更好地适应社会发展。