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→耗散性
====耗散性====
====耗散性====
耗散性是集体注意力流网络的系统边界性质，指注意力从当前网络、平台、话题集合或观测范围中流失的现象。
在集体注意力流网络中，耗散通常通过汇节点表示。节点 i的耗散流定义为：
<math>D_i=f_{i,N+1}</math>
其中，N+1表示汇节点。<math>D_i</math>越大，说明越多注意力在到达节点 i后没有继续流向网络内部其他节点，而是离开了当前研究系统。
例如，在社交媒体话题网络中，用户关注某一突发事件后，可能不再点击相关话题，而是退出平台、转向线下活动，或进入研究者未纳入的数据范围。此时，这部分注意力就可以被视为从该事件节点流向汇节点的耗散。
耗散并不一定意味着注意力在心理意义上完全消失。它更常表示注意力离开了当前模型所定义的系统边界。常见的耗散形式包括：
用户停止浏览相关内容；
用户退出平台；
热点事件自然衰退；
注意力转向未被观测的话题；
注意力转移到其他平台；
用户产生疲劳或遗忘；
内容消费结束而未引发进一步传播。
为了比较不同节点的耗散程度，可以定义节点耗散率：
<math>\delta_i=\frac{D_i}{T_i}</math>
其中，<math>T_}</math>是节点 i的总流量。若<math>\delta_i</math>较高，说明该节点更像注意力的终点；若<math>\delta_i</math>较低，说明该节点更可能将注意力继续传递给系统内部其他节点。
系统层面的总耗散定义为：
<math>DS=\sum_{i=1}^N D_i</math>
也可以进一步定义系统耗散率：
<math>\Delta=\frac{DS}{TST}</math>
其中，<math>TST</math>为系统总流量：
<math>TST=\sum_{i=1}^N T_i</math>
系统耗散率越高，说明注意力越容易从当前系统中流出，网络内部的注意力循环能力较弱；系统耗散率越低，则说明注意力更倾向于在系统内部持续转移和再分配。
在集体注意力流网络中，耗散性与平衡性并不矛盾。只要耗散被明确表示为流向汇节点的流量，节点仍然可以满足入流等于出流的平衡条件。换言之，耗散是注意力系统开放性的体现，而不是非平衡的充分条件。
===定量规律===
===定量规律===
====引力定律====
====引力定律====