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第248行： − 例如，一项研究对新浪微博的数据分析发现，用户的平均关注者数量、总互动（转发、评论等）以及每日发帖量均随活跃用户数量呈现超线性增长。这一发现与城市中的创新和财富创造的超线性规模法则具有异曲同工之处，暗示了在线互动网络中也存在类似“集聚效应”和“回报递增”的机制。+
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其中，指数 γ>1。这种现象被称为“加速增长”（accelerating growth），意味着随着网络社区活跃用户数量的增加，其总活动量会以更快的速度增长。这一规律在多种在线活动中被观察到，包括微博（micro-blogging）、新闻投票（news voting）和照片标记（photo tagging）等。
其中，指数 γ>1。这种现象被称为“加速增长”（accelerating growth），意味着随着网络社区活跃用户数量的增加，其总活动量会以更快的速度增长。这一规律在多种在线活动中被观察到，包括微博（micro-blogging）、新闻投票（news voting）和照片标记（photo tagging）等。
例如，一项研究对新浪微博的数据分析发现，用户的平均关注者数量、总互动（转发、评论等）以及每日发帖量均随活跃用户数量呈现超线性增长<ref>Wu, L., & Zhang, J. (2011). Accelerating Growth and Size-dependent Distribution of Collective Human Activities Online. ''arXiv preprint arXiv:1104.0742''.</ref>。这一发现与城市中的创新和财富创造的超线性规模法则具有异曲同工之处，暗示了在线互动网络中也存在类似“集聚效应”和“回报递增”的机制。
===加速增长与规模依赖分布===
===加速增长与规模依赖分布===