陈根：科学家联手揭示，网红诞生的重要机制_风闻

文|陈根

对比今天与此前的社交平台，会发现如今主流的社交网络有一个明显的特点，即用户的内容获取不再建立在互加好友的基础上，而是在用户生产的内容上（User-Generated Content）。

以Twitter为例，每天用户大约会生产5亿条Twitter内容。而话题标签和平台内部的搜索会使得用户可以按照自己的兴趣搜索内容、构建基于自身兴趣的社群。同时，在这个网络中，一些用户迅速取得了巨大的影响力，成为“网红”。

随着资本红利的竞相追逐以及大众媒体的高曝光率，网红成为公众追捧、资本满世界寻觅的一个新兴职业，“网红经济”也应运而生。在这个过程中，UGC转化为PGC，加强社群之间粉丝的黏度和认同感，从而通过影响粉丝行为或决策来实现商业变现。

基于这样的模式，在探究“网红”崛起之路时，不禁让人思考：用户生产的内容与快速成长的“网红”之间有着怎样的关联？由此产生的网红经济有哪些特征？近日，北京大学与瑞士苏黎世联邦理工大学领导的研究团队合作，通过数学模型揭示了“网红”崛起之路。

研究团队结合了现代社交平台的特点和既有模型，提出了一个预测社交网络形成的简单数学模型。在这个模型中，内容质量是主要影响因素，作者也考虑了用户的功利主义原则——用户会根据自己的兴趣，基于内容质量决定关注与否。

结果表明，**用户想要提高自己接收的内容的质量，他们会持续搜索优质内容提供者，从而形成自己的社交平台网络。**此外，与内容生产者相连的关注者的数量增长符合齐夫定律（Zipf’s law）。根据初步预测结果，当模型模拟真实世界的推荐算法，即根据用户的喜好进行推荐时，这个结果依然成立。

现如今，人人都能成为网红，从业人员参差不齐。从网络景观这一视角来看，网红的原创力弱，跟风、雷同的形象进一步缩短了众多网红的生命周期。结合该研究，对于很多网红来说或许很中肯的一个建议是：内容才是王道。