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→马太效应
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。
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====
====累积分布与马太效应====
[[文件:马太效应.png|缩略图]]
[[文件:马太效应.png|缩略图]]
在空间分布的基础上，可以进一步沿半径方向对节点数量与流量进行累积分布分析，并对其进行归一化处理，发现注意力流在空间中的分布呈现出显著的圈层不均衡结构：少量位于核心区域的节点吸纳了绝大部分流量，而大量处于外围的节点仅占据较小份额。
这一分布特征与典型的幂律或“二八型”结构相一致，尤其是在流量节点的累计分布上，实验结果表明，在节点数量累计分布在前20%的时候，流量累积分布已经达到80%，这就是明显的20%的集体注意力流网络节点占据了80%的集体注意力，反映出注意力资源在网络中的高度不均衡配置。为进一步量化这种不均衡性，可以引入基尼系数对节点数量与流量分布进行刻画。结果通常显著偏离均匀状态，表明无论在节点层面还是空间圈层层面，注意力均表现出明显的集中趋势。
这一分布特征与典型的幂律或“二八型”结构相一致，尤其是在流量节点的累计分布上，实验结果表明，在节点数量累计分布在前20%的时候，流量累积分布已经达到80%，这就是明显的20%的集体注意力流网络节点占据了80%的集体注意力，反映出注意力资源在网络中的高度不均衡配置。为进一步量化这种不均衡性，可以引入基尼系数对节点数量与流量分布进行刻画。结果通常显著偏离均匀状态，表明无论在节点层面还是空间圈层层面，注意力均表现出明显的集中趋势。