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第一章 西蒙的稀缺定律：一天的预算
注意力的贫乏
赫伯特·西蒙毕生研究的是：当人和组织无法知道、也无法计算一切时，如何作出决策。他把这种状况称为有限理性：决策者并不在所有可能性中求最优，而是搜寻到「足够好」的选项就停下 (Simon 1955)。1978 年，他因对经济组织内部决策过程的研究获得诺贝尔经济学奖 (The Royal Swedish Academy of Sciences 1978)。
1971 年，在一次关于「信息丰富世界」中组织设计的演讲里，西蒙把这个想法倒过来看。他认为，信息系统的设计者担心信息不足，而真正短缺的是处理信息所需的注意力。信息消耗注意力，所以信息的丰富造成注意力的贫乏，也就需要在争夺注意力的众多信息来源之间有效地分配它 (Simon 1971)。
证据
二十多年后，西蒙的观点发展成「注意力经济」。迈克尔·戈德哈伯（Michael Goldhaber）认为，在互联网上人们争夺的稀缺品是注意力，而不是信息 (Goldhaber 1997)；托马斯·达文波特（Thomas Davenport）与约翰·贝克（John Beck）把注意力当作需要管理的商业资源 (Davenport and Beck 2001)；吴修铭（Tim Wu）追溯了把受众注意力卖给广告主的生意的历史，从便士报一直到社交媒体 (Wu 2016)。
本章先给这份预算算出数字，再问一个理性的人应当怎样花它。
硬性上限
一天有 24 小时，大多数成年人清醒约 16 小时。在这些时间里，有两种很不一样的容量指标值得用。
第一种是行为吞吐量：一个人能吸收并据以行动的信息量。一篇新近的综述汇总了打字、说话、阅读、游戏和记忆任务的测量，发现在差别很大的各种活动中，人的行为大约以每秒 10 比特的速度运行，比感官接收的信息量低许多个数量级 (Zheng and Meister 2025)。第二种是阅读速度：一项涵盖 190 项研究的元分析发现，成年人默读英文非虚构文本的速度约为每分钟 238 个词 (Brysbaert 2019)。
推导
一天的上限：以秒、比特、词数和一分钟视频计。这里不现实地假设每一秒清醒时间都用于内容。
awake_h = 16 # waking hours per day
# conscious throughput, order of magnitude (Zheng and Meister 2025)
bits_per_s = 10
words_per_min = 238 # silent reading of non-fiction by adults (Brysbaert 2019)
seconds = awake_h * 3600
print(f"waking seconds per day: {seconds:,}")
print(f"bits of conscious throughput: {seconds * bits_per_s:,} (= {seconds * bits_per_s / 8 / 1000:.0f} kB)")
print(f"words if every minute were read: {awake_h * 60 * words_per_min:,}")
print(f"60-second videos if nothing else: {awake_h * 60:,}")
# waking seconds per day: 57,600
# bits of conscious throughput: 576,000 (= 72 kB)
# words if every minute were read: 228,480
# 60-second videos if nothing else: 960一天 72 千字节，还不到一张小照片的大小，这就是一个人能有意识处理的信息量的数量级。即使是 22.8 万个词，大约三本小说，也要从醒来读到入睡、一刻不停。与这份预算相比，供给实际上是无限的：单单一个平台一天推给每个用户的视频，就比他一年能看完的还多。
证据
据 DataReportal 汇编的调查估计，2024 年全球互联网用户平均每天上网约六个半小时 (Kemp 2024)。估计值因方法和国家而异；这里要说明的是数量级：清醒注意力中很大一部分已经给了屏幕。
稀缺的预算应当怎样花
经济学有一套标准方法，处理在回报递减的多种用途之间分配固定预算的问题。加里·贝克尔（Gary Becker）把时间本身当作家庭分配的资源，它的「影子价格」等于多一小时的价值 (Becker 1965)。同样的逻辑适用于注意力。如果花在来源 上的时间价值按 增长，那么分配总共 分钟的最优方式，是让每个分到时间的来源，其最后一分钟的边际价值都相等：
这个共同的值 就是注意力的影子价格。在零时间处价值 低于 的来源，一分钟也分不到。
推导
在四个价值不同的来源之间分配两小时。求法是搜寻一个影子价格，使分配的时间正好用完两小时。
# Allocate T minutes among sources with diminishing returns u_i = a_i * ln(1 + t_i / s).
# Optimum (KKT): every source that gets time has the same marginal value lam = a_i / (s + t_i).
# minutes to spend; scale of diminishing returns
T, s = 120.0, 10.0
a = {"long video A": 9.0, "newsletter B": 6.0, "short feed C": 4.0, "short feed D": 1.2}
def allocate(lam):
return {k: max(0.0, v / lam - s) for k, v in a.items()}
lo, hi = 1e-6, max(a.values()) / s # bisection on the shadow price lam
for _ in range(100):
lam = (lo + hi) / 2
lo, hi = (lam, hi) if sum(allocate(lam).values()) > T else (lo, lam)
t = allocate(lam)
print(f"shadow price of one more minute: {lam:.4f} units of value")
for k, v in t.items():
print(f"{k:13s} {v:6.1f} min")
# shadow price of one more minute: 0.1267 units of value
# long video A 61.1 min
# newsletter B 37.4 min
# short feed C 21.6 min
# short feed D 0.0 min由此得出三点，它们贯穿全书。由于回报递减，注意力会分散在多个来源上，而不是全部给最好的那个。影子价格随预算增大而下降、随预算缩小而上升：只有十分钟空闲的人，比有两小时的人难争取得多。而且存在门槛：第一分钟就给不出影子价格那么多价值的来源，一点注意力也得不到，这就是为什么如此多的内容得到的注意力是零，而不是一点点。
注
现实中的人不会去解这个最优化问题。西蒙本人的观点恰恰是他们解不了；他们依靠经验法则、习惯和平台提供的提示。这个模型描述的是争夺注意力的竞争所造成的压力，而不是任何观众的有意识行为。
注意力不是一种东西
心理学家区分了从众多信息流中选出一条的能力、长时间保持专注的能力，以及注意力本身的努力成本。丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）把注意力看作有限的努力池，各种任务从中提取，越难的任务提取越多 (Kahneman 1973)。对创作者商业的经济学而言，有两点后果。第一，看一部费力的长视频的一分钟，和刷信息流的一分钟，不是同一种商品；它们消耗的努力不同，在记忆中留下的痕迹也不同。第二，每条内容几乎不费力的信息流，能比费力的内容填满一天中更多的时间。第四章和第八章会回到这个差别。
假说 · 尚未验证
尚未确立。 在创作者商业中，品牌为观众的注意力支付的价格，更多取决于该观众时间的影子价格 ，而不是受众规模：空闲注意力很少的受众（例如工作中的专业人士），每争取到一分钟价值更高，也更难争取。如果在产品和创作者不变的条件下，观众可用时间较少时每次曝光的转化率下降，这一假说就得到支持；如果可用时间不造成任何差别，它就被推翻。
参考文献
Fan, Y. (2026). The Economics of Attention: Simon's Scarcity Law, Power-Law Networks and Conversion Funnels in Creator Commerce [注意力的经济学] (Version 1.0.0). 5D Library. https://doi.org/10.5281/zenodo.23689302 · Licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0).