核心机制：优先连接（Preferential Attachment）
在社交网络中，用户看到一条内容时，会受到「已有点赞数」的影响。
一条有100个赞的内容，比只有1个赞的内容，被点赞的概率高得多——不是因为它更好，而是因为它「看起来更受欢迎」。
数学上，每个新点赞落在内容 i 上的概率正比于它当前的点赞数 k_i：
P(i 获得新点赞) = α × k_i / Σk_j + (1-α) × 1/N
这个机制会产生
幂律分布：少数内容获得绝大多数关注，大多数内容几乎无人问津。
关键洞察：初始的微小差异，在马太效应的放大下，会变成无法逾越的鸿沟。
不是你的内容不好，是你没有赶上「第一波」。