“富者愈富”？基于 Patreon 收入数据的平台注意力与收入不平等
综合经济学
2025-11-27 v2 经济学
应用统计
摘要
利用 Patreon 月度收入数据，我们量化了平台注意力算法如何塑造创作者经济中的收入集中度。Patreon 是创作者用来将忠实订阅者的额外内容变现的工具，但其原生分发能力较弱，因此其收入能很好地代理创作者在外部平台（Instagram、Twitch、YouTube、Twitter/X、Facebook 以及“仅限 Patreon”）上获得的注意力。通过拟合幂律尾部来检验高度不平等的收入分布，我们得到了三个关键发现。首先，跨年份和平台，收入尾部和分布表现出约 的帕累托指数，这更接近集中的资本收入而非劳动收入，且与复合的“富者愈富”动态一致（Barabasi and Albert 1999）。其次，当算法将更多注意力倾斜向顶部时，收益不成比例地抽取自创作者“中产阶级”。第三，随着时间推移，各社交媒体平台上创作者间的不平等趋向于相似的重尾（且日益集中）分布，这可能是由于相对于通过社交图谱的用户筛选内容，算法推荐的重要性上升所致。尽管我们的 Patreon 来源数据代表了这些平台上总创作者收入的一小部分，但它为跨平台算法对收入集中度的影响提供了独特见解。
引用
@article{arxiv.2509.26523,
title = {"Rich-Get-Richer"? Platform Attention and Earnings Inequality using Patreon Earnings Data},
author = {Ilan Strauss and Jangho Yang and Mariana Mazzucato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.26523},
year = {2025}
}