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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
牛津学术（Oxford Academic）在《Industrial and Corporate Change》上发表的研究，追踪了 Patreon 数年间的收入数据，并比较了与多个平台（包括 Instagram）关联的创作者。对与 Instagram 关联的创作者而言，系数越低，说明收入越向分布顶部集中。该系数在 2021 年至 2024 年间持续下滑，表明集中度在上升。收入分布最集中的平台，创作者中产阶层也更薄弱。
要点
- 在 104,719 名 Patreon 创作者中，收入遵循接近帕累托的幂律：极少数人拿走了绝大部分。
- 在 Instagram 上，集中度系数从 2021 年的约 2.1 降至 2024 年的 1.84：系数越低，分布越向顶部收拢。
- 研究结果与推荐机制带来的累积放大效应相符，但未给出因果证明。
- 文化多样性取决于创作者中产阶层的经济可行性，而这一阶层正受到当前动态的侵蚀。
- 让新兴创作者获得有意曝光的规则已经存在，但现阶段采用仍属自愿，规模有限。
按系数看收入的真实分布
用通俗的话说，帕累托系数等于 2 意味着，把顶部创作者的人数翻倍，并不会让这一群体的收入翻倍：分布各层级之间的差距相对稳定。当系数降至 1.84——如 Instagram 在 2021 年至 2024 年间的情形——差距就会拉大。顶部创作者相对于中间层创作者，按比例所得更多。中间层创作者的收入则向底部靠拢。
在这项研究中，Patreon 的收入分布不平等，但集中程度低于与 Instagram 或 YouTube 关联的分布。《Industrial and Corporate Change》的研究确认，Patreon 的收入遵循接近 2 的幂律：少数创作者拿走了不成比例的付费订阅份额。这个数字对应的是一个收入直接来自订阅者、没有广告中介的平台。在 Instagram 上，广告收入叠加其上，趋势与算法推荐的权重上升相符。
该研究追踪了 2021 年至 2024 年间系数的演变。三年间，集中度出现了可测量的上升。统计变化背后是人的现实：成千上万的创作者定期产出、积累受众，收入却停滞或下滑，而头部账号的收入在增长。
算法奖励已经成功的内容
内容平台并非随机分配曝光，而是按推荐规则分配——这些规则偏向已经产生互动的内容。拥有 100 万订阅者的创作者，新发布的内容会被推送给新受众。拥有 2 万订阅者的创作者，则更依赖现有受众的忠诚和自然发现。
这种累积反馈机制——曝光越多，获得的曝光就越多——在网络效应市场的研究文献中已有记载。观察到的结构与”优先连接”型累积动态相符。这就是有时被称为”赢家拿走大部分”（winner-take-most）的市场，与”赢家通吃”（winner-take-all）相对：收益不是流向一个参与者，而是流向极少数人，各层级之间存在指数级差距。
研究结果与算法可能推动集中化相符，但并未给出因果证明。核心问题在于这一过程的速度，以及它按收入层级产生的具体效果。在分布最集中的情形中，受害最深的是那些部分靠创作为生、却尚未达到算法自动推荐门槛的中间层创作者。这一现象因公共文化统计的缺失而难以被察觉：缺乏按平台划分收入分布的独立数据，监管者掌握的信息并不完整。
创作者中产阶层是累积动态的首要受害者
谈”创作者中产阶层”不只是比喻，这项研究给了它实证内容。收入最低的 10% 创作者与收入最高的 10% 之间，差距之大，以至于谈论”连续分布”本身会产生误导。这是同一平台上并存的两个不同经济体。
中间层创作者，指的是收入足以支撑认真投入、却不足以完全靠创作为生的人。他们投入时间、设备，有时还雇人协作，生产了文化多样性的重要部分：细分主题领域、实验性形式、不追求即时爆红的内容。集中度越高的平台，这一群体越脆弱。
2021 至 2024 年，Meta 把 Instagram 信息流从按时间排序的订阅流改为算法推荐流，包括用户未关注的账号，目标是提高停留时间。研究将这一趋势解读为注意力分配向爆款内容倾斜。工作场所的算法监控在其他行业产生了类似动态：算法分类和分级时，已经排在前面的人会巩固自己的位置。
Patreon 的订阅经济数据
Patreon 提供了一个格外清晰的案例，因为其数据反映的是创作者与受众之间的直接关系。订阅者每月支付固定金额，换取独家内容或优先访问权。创作者的收入取决于现有订阅者的忠诚度和吸引新订阅者的能力，而非广告算法或平台推荐系统。
即便如此，收入分布仍遵循接近 2 的幂律。研究涵盖的 104,719 名创作者构成一个极为尖细的金字塔。顶部创作者——那些积累了足够订阅基数的人——月收入是中位数的许多倍。Patreon 上大多数活跃创作者的收入较为有限，可作为副业补贴，但很少能支撑主业。
Patreon 的数据为分析 Instagram 提供了参照。集中现象在 Patreon 数据中同样存在，但无法单独剥离出平台设计选择的影响。平台之间的差距与推荐系统的作用相符，但也存在其他可能的解释。监管重点在于如何校准这种放大效应——在任何注意力稀缺的市场中，一定程度的集中都是固有的。
推荐规则能否维护文化多样性
《Industrial and Corporate Change》的研究识别出了可用的政策工具，但未给出定论。研究记录了与累积动态相符的分布，并提示推荐机制可能发挥作用；具体干预手段仍有待明确。
一个技术层面的思路是：要求达到一定受众规模的平台，将可量化的曝光份额留给尚未达到特定人气门槛的创作者。类似的”发现义务”在其他文化领域已有先例——在线音乐平台须播放一定比例的新曲目，视频平台须给予欧洲作品一定曝光。将其应用于社交媒体创作，面临两重难题：一是”新兴创作者”的定义难以在监管层面稳定下来；二是平台可能通过压低整体互动率来规避义务，而非真正提高中间层创作者的曝光。
另一个思路是信息层面：授权独立机构对推荐算法进行公开审计，每年发布各平台创作者收入集中度演变报告。这一做法要求平台说明其设计选择，但不直接干预内容。欧盟委员会在 2022 年通过的《数字服务法》已对超大型平台迈出这一步。2024 年，法规落地仍不完整，现有公开数据的精细程度尚不足以追踪创作者收入集中度的变化，与《Industrial and Corporate Change》研究所达到的精度相比仍有差距。
两种场景描绘了 2030 年的可能走向。第一种：平台在监管压力或战略考量下，采纳减缓累积动态的曝光规则，集中度系数的下滑放缓，中间层创作者群体得以保存，文化多样性得以维系，代价是平台互动时长的优化有所让步。第二种：算法在没有发现机制约束的情况下继续最大化互动，集中度持续攀升，文化创作向两极重组——商业化头部账号与没有经济诉求的业余创作者。中间层因经济上难以为继而逐渐消失。
判断走向哪条路径，最有用的信号不是集中度系数本身——那只是对某一状态的描述——而是位于收入分布第 10 至第 90 百分位之间的创作者所占总收入份额的变化。这一份额若稳定或回升，说明创作者中产阶层在抵抗。若持续下滑，说明累积动态占了上风。
平台维持现状的利益逻辑
平台并非对内容多样性漠不关心。短期内，优化互动是其经济利益所在，这有利于热门内容。但中期来看，维持足够多样的内容供给，才能留住口味各异的用户。一个只推头部大号的平台，会在差异化上输给竞争对手。
TikTok 的部分竞争优势建立在”发现”的承诺上：其算法刻意将用户引向陌生的创作者。这一承诺吸引了大量新兴创作者入驻，也催生了其他平台难以复制的快速增长轨迹。Meta 的回应是在 Instagram 上开发类似功能，并投入 Reels——这种短视频格式以算法推荐为先，优先于订阅关系。2021 至 2024 年间，可测量的数据显示 Instagram 上集中度上升，但无法评估这些调整对该趋势的实际影响。
平台有能力制造发现，当它们决定这样做的时候。制约因素是经济结构：极热门的内容带来丰厚的广告收入，也能占用更多屏幕时间。在这种激励结构下，推送热门内容是自然选择。没有外部规则改变这种激励，平台没有自发抵制集中化的理由。
因此，公开推荐标准、透明呈现集中效应，是比呼吁自律更稳健的政策杠杆。在规则公开的注意力市场中，创作者、监管者和研究者都能衡量算法选择的真实效果，并据此调整。规则不透明，则现有动态在无摩擦的情况下自我延续。
《Industrial and Corporate Change》的研究没有终结这个议题，而是开了一扇精确的窗口，让我们得以观察一种值得每年追踪、跨平台比较的动态。如果平台按照欧盟《数字服务法》提交的数据足够细粒度，或可为这种追踪提供素材。这是一个开放的工作领域，对监管者、研究者，以及那些希望规则公开透明的创作者而言，都有切身利益。
