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。

为了排除这些虚假相关性，计算了偏相关系数（见方法），并在Ta b.2的上半部分报告。我们分别在第24天、第480天、第720天、第960天和第1200天拍摄成就因素和财富的快照。选项卡中的星号。2指出给定系数为零假设的重要性水平。如图3所示，所有变量的相关模型（见SI中的表S2）不能改善w ona的一维回归。为了检验成就因素与财富之间可能存在的非线性关系，在图6中，我们展示了财富增长的二维组合平均值，作为势力Rank、XP、战斗和农业技能的函数。为了生成二维分格平均数，根据两个成就因素将玩家分为多个分格。对于每个bin，所有玩家的平均财富收益η（见等式2）见表2。

总活动财富控制的偏相关系数。第240天480天720天960天1200岁-零点零二四-0.043**-0.037**-0.040**-0.064****派系等级0.157****0.104****0.112****0.107****0.085****XP0.189****0.077****0.002-0.036*-0.056****战斗技能0.063****0.004-0.011-0.036*-0.088****农业s杀死0.010 0.050***0.086****0.096****0.121****ftrade0.008 0.072****0.058***0.132****0.113****fcomm公司。0.011-0.052**-0.039*-0.112****-0.098****肥壮的-0.052**-0.063****-0.051**-0.079****-0.046**fgood0.042*0.062***0.058***0.071****0.046*ktradein0.245****0.288****0.307****0.300****0.301****ktradeout公司-0.026 0.025 0.037**0.069****0.122****Ctrade公司-0.050***-0.052***-0.058****-0.050***-0.052***ktradenn公司-0.074****-0.069****-0.056****-0.062****-0.056****kcomm公司。in0.054***0.035*0.036**0.036*0.099****kcomm公司。out0.033*0.026 0.034*0.045**0.095****Ccomm。-0.022-0.012-0.010-0.012-0.000kcomm。nn型-0.032*-0.053****-0.028*-0.041**-0.024朋友0.054***0.023-0.027-0.016-0.016kfriendout0.022-0.009-0.055****-0.053***-0.069****Cfriend0.030*0.010 0.008 0.012 0.010kfriendnn-0.040**-0.035*-0.011-0.007-0 .015克奈米因-0.079****-0.077****-0.083****-0.087****-0.029*kenemyout0.040**0.023 0.036**0.035*0.025清洁0.017-0.018-0.007-0.017 0.026kenemynn0.058****0.023 0.035*0.051***0.029*游戏开始后240、480、720、960和1200天采集的数据。*p- 值<0.05，**p- 值<0.01，***p- 值<0.001，****p- 值<0.0001。在该料仓中，确定并表示为料仓的颜色。如果没有找到在成就因素组合中拥有证书的玩家，则相应的箱子为空，箱子颜色为白色。从图。6和选项卡。2我们发现了各种因素的影响和显著性：在五个时间点中的四个时间点，年龄是一个显著因素（显著水平b低于1%）。

负效率似乎与图4所示的财富随年龄增长的情况相反。解释是，与财富关系最密切的总活动受到年龄的限制。这导致财富和年龄之间存在虚假的相关性，如图4所示。派系排名是财富的重要积极因素，其显著水平在所有日子都低于0.01%。高派系等级意味着游戏中的“政治”影响。无派系的玩家，即无社交的玩家，其派系等级的价值最小，平均而言更穷。图6显示，高派系等级cor与财富收益密切相关。我们还发现，非空箱子表明XP和派系RANK之间有很强的相关性。XP在前两个样本日对财富具有显著的积极意义，持续降低效率，在最后两天改变符号。这可能表明XP在一定程度上是正的，之后高XP的目标开始与高财富的目标相矛盾。在图6A中，将所有五天的数据进行了组合，XP的正相关和负相关抵消了XP对财富增长没有显著影响。战斗技能与财富的相关性类似于XP，请参见表。2、我们在图6b中发现，战斗技能与XP的对数近似成正比。有相当一部分富人的作战技能不到20岁。图e 6 C显示了战斗技能和财富增长之间没有相关性。农业技能与财富具有持续的正相关性，且大多显著相关。农业技能与收集资源相关，从而产生收入。图6 C还表明了高农业技能和高财富收益之间的关联。群体对财富的影响：社交价值3。

球员的各种属性取决于他们是否是联盟成员。Averageno alliancewealth w 4.83×101.66×10age299 447总活跃度a 6.53×101.61×10wealth gainη5.75 10.09战斗技能20.9 31.4农业杀戮14.6 15.8派系等级3.65 5.81通过双样本t检验和Wilcoxon秩和检验获得的所有p值均小于10-每240天采集一次数据（见方法）。Pardus中的玩家在游戏中被称为联盟的社会团体中组织。在第1200天，共有161个联盟，平均成员人数为23人。成为联盟成员是一种社会承诺。在选项卡中。3我们根据玩家的平均财富是否为00.511.52x 107<w>A300400500平均年龄B4681012AV，收集玩家几个特征的平均值。钱财-增益<η>C0 50 100 15020253035联盟规模。作战技能50 100 15014151617联盟规模。农艺师50 100 150 2468联盟sizeav。派系等级图7。财富和其他财产，作为联盟规模的函数。我们根据玩家所属联盟的大小对玩家进行分类，并根据联盟的大小显示各种属性：a等级、B年龄、C财富收益、D战斗技能、E农业技能、F势力等级。第一个箱子是无联盟中的玩家，第二个箱子是二号联盟中的玩家。显然，这些最小联盟的成员财富和成就都很低。此外，对于最大的群体，可以观察到较低的水平。误差条表示这些平均值的标准误差（假设为高斯分布）。黑色虚线显示联盟中至少有三名成员的所有玩家的平均值。数据每240天采集一次（见方法）。是否为联盟成员。总的来说，无论从绝对值还是财富收益来看，allia nc e成员都比那些非allia nc e成员更富有。

会员也有更好的技能和更高的级别。在图7中，我们看到，除了与只有两个成员的联盟中的参与者之外，n联盟的规模对财富和其他因素的影响很小。在有三个或三个以上成员的小组中，这些人的表现一直比这些人差。最大联盟的成员也有一些指标低于平均水平（虚线）。社交网络对财富的影响KintradekouttradeA1010110210010101102KundirtradekNNtradeB1001102101102Kundirtradec10110210300.20.40.60.81log10（η）0.60.811.21.4Kinefiendkoutriendd100101102100101102Kinenemykuteney100101102010010010102kundirnemyknnemyf10010110201010210210210图8。财富收益是网络属性的函数。颜色表示财富增长对数，log（η），从蓝色（最低）到红色（最高），空箱子为白色。A权衡进出度、B权衡无向度和最近邻度、C权衡无向度和聚类系数、D交友进出度、e敌意进出度、F敌意无向度和最近邻度。数据每240天采集一次（见方法）。我们使用Pardus的贸易、通信、友谊和敌人网络（见SI），这些网络每天都可用。对于每个节点（player）i，我们确定输入和输出degr ee（kin，i，kout，i）、最近邻度knn，i及其聚类效率（参见SI）。我们计算了财富与控制总活动的网络参数之间的部分相关性。我们在选项卡的下半部分收集结果。为了阐明财富对各种网络因素组合的依赖性，在图8中，我们绘制了财富收益与网络属性对的二维组合平均值。结果是：正如预期的那样，贸易网络对财富的影响最大。

贸易程度与财富有着显著的部分正相关。in学位被定义为与aplayer生产设施的贸易，因此是其生产的代理。图8 A证实了贸易程度与财富之间的正相关关系，但没有显示贸易程度的任何影响。但是，选项卡。2报告了财富和活跃贸易与其他参与者的生产设施之间的正相关关系，与图中所示的活跃贸易的积极影响一致。5 A.图8 B显示了贸易网络的无向度与最近邻度。发现最富有的人的中间近邻度约为ktradenn~ 35- 70，远低于其无向度。这意味着他们在向那些在贸易网络中的联系不如自己的人出售商品。表2显示了最近邻度与财富之间的负相关，显著水平低于0.01%。从图8 C中，我们可以看出，高财富收益是由高等级和相对较低的聚类系数Ctrade组合而成的~ 0.1. 这意味着，富有的玩家避免在他们的交易网络中出现周期性结构，这使得他们可以充当不直接进行交易的玩家之间的“经纪人”。财富与贸易聚集系数之间的部分相关系数为负。传播网络传播程度具有显著的正偏相关系数。沟通程度高意味着能够很好地获取信息，这是值得期待的。通讯输出度在多数天呈偏正相关。球员的沟通程度是她试图影响的队友数量。

由于大多数通信链路是相互的，所以输入和输出的程度是高度相关的，这可能是程度上通信的虚假影响。通信近邻等级具有负相关系数，且大部分为显著相关系数。这可能表明，这有利于与比自己更不了解情况的队友进行交流。图8 D显示了友谊网络的进出度情况。可见，财富收益高的玩家是那些被更多玩家喜欢而不是喜欢自己的玩家，kfriendin>kfriendout。平均而言，Po或球员将同伴标记为朋友的次数比他们标记的次数要多。在选项卡中。2、程度上的友谊与财富几乎没有任何相关性，而程度上的友谊与财富在除第240天外的所有采样日都有显著的负相关。这可能表明，投入友谊的时间和资源对于创造财富来说是缺失的。敌意网络我们看到，财富超过平均水平的人很少被其他人视为敌人，但确实会将其他人视为敌人，见图8 E。被许多其他人视为敌人的玩家通常都很穷。根据这一发现，程度上的敌意与财富呈显著负相关，而程度上的敌意与财富呈弱显著正相关，见表。2、这表明富有的玩家积极投资于良好的声誉。最后，财富收益高于平均水平的玩家拥有较高的最近邻度，见图8 F。表2（主要）报告了财富与敌对最近邻度之间的显著正相关。高度敌对的玩家是“公敌”。

一个高智商的人主要是公敌的敌人，而很少有私敌。讨论我们研究了MMOG Pardus虚拟世界的经济性。我们发现，Pardus的财富分布具有类似于“真实”国家财富分布的形状，包括指数膨胀和幂律尾。Pardus的幂律指数在描述中等富裕人群的现实世界幂律指数范围内。基尼指数显示，与许多西方工业国家相比，财富在帕德斯的分配略为均衡。我们观察到财富分布的形状是s表：最终外部扰动以指数方式松弛到稳定状态。虽然Pardus游戏中的总财富随着时间的推移而增加，但大规模冲突阻碍了财富的创造。我们发现，一个普通玩家的财富与他的总活动量呈线性增长。由于totalactivity受到玩家年龄（游戏时间）的限制，财富也会随着玩家年龄的增长而线性增长。线性增长表明，在全球范围内，学习和比例增长（即“富人越来越富”）都不占主导地位。较早进入游戏的玩家财富增长率较高。这是我们第一次观察到个人财富与社会行为之间的联系。我们发现，富有的玩家或组织在社会群体中。一个规模在三到120人之间的团体被认为是财富和成就因素的最佳群体。我们发现，富有的玩家通过建设性的行动来投资他们的社会声誉。Par DU中的个人财富与收集资源的技能和高“政治”影响力有关，但与战斗技能和战斗经验无关。