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从可视化结果来看，节点并未均匀填充整个空间，而是围绕中心形成高密度区域，并向外逐渐稀疏，呈现出典型的中心—边缘结构。进一步结合基于流距离的聚类分析，网络中的节点通常可以被划分为若干功能性板块。这些板块在空间中表现为相对清晰但并非完全割裂的团簇结构，说明不同类型的注意力内容在整体流动过程中既形成了相对稳定的“认知分区”，又通过关键节点保持着持续的连接与重组。
从可视化结果来看，节点并未均匀填充整个空间，而是围绕中心形成高密度区域，并向外逐渐稀疏，呈现出典型的中心—边缘结构。进一步结合基于流距离的聚类分析，网络中的节点通常可以被划分为若干功能性板块。这些板块在空间中表现为相对清晰但并非完全割裂的团簇结构，说明不同类型的注意力内容在整体流动过程中既形成了相对稳定的“认知分区”，又通过关键节点保持着持续的连接与重组。
值得注意的是，聚类结果往往显示，各类别中流量最大的节点并不一定处于整体结构的几何中心。这表明，节点的访问规模本身不足以决定其在注意力结构中的“枢纽地位”。相比之下，一个节点是否位于核心位置，更取决于其在不同内容区域之间的中介能力与路径可达性，即其在注意力流中的连接与转化功能。位于空间中心的节点通常承担着“入口”与“分发”的双重角色。它们并不必然对应最垂直或最集中的内容，而是通过连接多种内容类型与路径，在注意力流动中发挥关键的组织与调度作用，从而构成整个认知空间的结构性核心。
为了更系统地分析注意力空间的层级结构，可以依据节点在认知空间中的相对位置对其进行分层。具体而言，以节点到注意力重心的距离作为半径，分别选取覆盖前 20% 与前 80% 节点的两个阈值，构建同心结构，从而将整个空间划分为核心层、中间层与边缘层三个区域。
这一分层方式并非任意设定，而是与流距离空间中节点累积分布的结构性转折相对应。在核心层中，节点数量相对较少，但其到系统中其他节点的平均距离最短，意味着无论注意力从何处进入，该类节点都更容易在较短路径内被触达。中间层包含大量具有特定主题或功能属性的节点，它们在局部路径中具有较强作用，但跨越不同内容区域的能力相对有限，因而较难成为全局性的连接枢纽。边缘层中的节点则多处于注意力流的末端，其被访问往往依赖于特定情境或较长路径。
这一空间结构反映出注意力系统普遍存在的中心化特征：越靠近中心的节点，在整体认知结构中的可达性与整合能力越强；而距离中心较远的节点，则更容易在信息流动过程中被边缘化。需要强调的是，这种中心性并不简单等同于节点的规模或历史重要性。某些节点即使具有较高的局部流量，也可能因缺乏跨路径连接能力而位于结构边缘；相反，一些承担路径衔接与流动组织功能的节点，则更有可能稳定地占据认知空间的核心位置。
====马太效应====
====马太效应====