财富不平等的行为和网络根源：来自

（4） 图5a清楚地表明，与其他行为相比，玩家交易越多，其财富收益就越高。这并不奇怪，因为贸易是游戏中的主要收入来源。贸易的平均分率为75.3%。表2还显示了tradefraction与财富之间的长期正相关（见方法）。图5 B显示，玩家的动作越多是攻击，他在[46，47]中被称为“交易”的次数就越少，而在[42]0.2 0.4 0.6 0.8 10510152025交易分数中被合并-增益<η>ηi=4.25ftrade，i+8.4+εiρ=0.097p=9e-08A0 0.2 0.4 0.6 0.8 1攻击的分集fattackηi=-9.47fattack，i+11.8+εiρ=-0.056p=0.002B0 0.2 0.4 0.6 0.8 10510152025分数fcomm。通信财富-增益<η>ηi=-3.92fcomm。，i+12.4+εiρ=-0.078p=2e-05C00.2 0.4 0.6 0.8“良好”行动的分数ηi=7.69fgood，i+4.1+εiρ=0.054p=0.003DFigure 5。作为行为函数的财富收益。行为被量化为特定行为的分数，例如A交易、B攻击和C通信，与个人执行的所有行为相关。蓝线表示分格平均值，虚线表示线性回归。数据包括1170至1200天之间的下跌行动和1200天的财富增长。财富收益。这表明，通过狩猎和狩猎获得的攻击收入远远超过或不超过右翼重新雇佣大法师的成本。侵略行为可能会产生二次破坏性影响，例如降低其他人的贸易意愿。第三种解释可能是，袭击并非出于抢劫或收受赏金的目的，而是出于恐怖目的。攻击的平均分数为1.7%。表2显示了个人财富与财富之间的显著负偏相关。从图5c可以看出，交流频繁的玩家财富收益较低。

造成这种情况的主要原因可能是，如果大部分行动由发送信息组成，那么只有很少一部分行动由交易组成：虽然交易直接影响财富，但沟通是中立的。当然，这同样适用于攻击。平均沟通比例为19.7%。表2显示了沟通与财富之间的显著负部分相关关系。图5显示，较高比例的“良好”行为与较高的财富收益相关。“良好”行为的平均分数为9.7.5%。\'“好”行为主要是交易（平均占所有行为的3/4，因此“好”行为的比例更高），而“坏”行为主要是攻击（平均而言，所有行为的2.5%是“坏”，而所有行为的1.7%是攻击）。因此，高收入、高收入、低收入和高收入都与高财富收益有关。高比例的“好”行为与高财富收益之间的联系是一个直接后果。选项卡中的偏相关。2此外，还清楚地表明“良好”行为的比例与财富之间存在正偏相关。成就因素对富裕作战技能的影响农业技能20 40 60 801050253035 XP作战技能B1021041061020304050607080log10（η）0.811.2XPfaction Ranka102104106246810214图6。作为成就因素函数的2D binned财富收益平均值。颜色表示所有落入该箱子的玩家的平均财富收益对数log（η）。Bluecorres池塘为低值，红色为高值，空箱子为白色。A经验和实战等级，B经验和战斗技能，C战斗技能和耕作技能。每2-40天采集一次数据（见方法）。财富以及成就因素，如技能、XPs、和工作级别，与总活动密切相关。