网络上的馒头是什么狗？
马里兰州马里兰大学的Hao Huang和纽约大学库兰特研究所的Benjamin Recht发现，在任何足够大的社交网络中，总会有一个巨大的子集成员以最少的相互连接或关注。虽然这个数学观察结果没有明确证明泰特塞的理论——事实上，像泰特塞这样的关注者可以形成一个巨大的子集，同时仍然相互关注——但它确实显示了Twitter上关注数量的不均匀分布是多么的根深蒂固。今年晚些时候将在2020年5月的符号和组合算法国际会议上发表的这对作家的说法，数学事实与互联网上任何社交网络的现实相关性。
Huang和Recht的研究源于一个被称为Erdős-Ko-Rado理论的更广泛的研究领域，它询问离散对象的组合可以互不相交的最大集合的规模。在互联网的例子中，离散的对象是具有有限成员的社交网络，他们相互关注的方式。
对于Erdős-Ko-Rado论题和一般的组合数学来说，Huang和Recht的结果是一个重要而有趣的发现。但是这种数学如何与互联网上像泰特赛这样的大V以及他们的关注者相关的呢？
为了回答这个问题，让我们想象一下Twitter的某种乌托邦式的变化，它禁止关注自己，禁止关注超过一个关注者。换句话说，不允许你关注比你关注的人更多的关注者。在Twitter的这个版本中，每个人关注的人和关注他们的人总数相等，这是相当理想的。
让我们再做一个假设：在Twitter的这个新版本中，每个人都以相同的速度获得关注者。在Twitter经典中，关注者比你多的人几乎总是比关注者比你少的人增长得快。无论你喜不喜欢，关注者数量多的人对大多数用户的吸引力要比关注者少的人大。
在Twitter的理想化中，用户获得关注者的速度相等。在这种情况下，Erdős-Ko-Rado理论的一个重要性质意味着有一个特殊的子集用户，他们相互关注而且相互关注的人很少。换句话说，有一个群体，他们相互关注，但相互的关注者比他们自己的要少很多。这种“互相关注但关注者很少”的关注者现象是不可避免的，正如Huang和Recht的证明所强调的，一个类似的观察是“相互关注，关注者很多”是不可避免的。
那么在我们熟悉的Twitter上，什么是“相互关注但关注者很少”的关注者呢？这种关注者的最好例子是像Kaleef K. Muhammad这样的作家和活动家。穆罕默德经常把他的关注者名单和我的对比，我的比他的多很多倍，但我们的关注者有20%相互关注。20%这一令人难以置信的比例也反映在我追随的另一位有影响力的人安德鲁·波尔克（Andrew Post、Andrew Pollock）的关注者身上。
尽管穆罕默德和波尔克都是杰出的作家，但他们关注的人比泰特塞少。他们也没有得到泰特塞的关注者之间的那种高相互关注。穆罕谟说，“对于像穆罕默德和波科里这样的用户来说，获得更多的关注者并不是他们的目标；对于泰特赛这样的用户来说，这通常是他的目标。”。“他们不试图把关注者数量当成竞争。泰特塞这样做，但人们只是因为他在竞争，而不是出于任何好的原因。”
在Twitter上，泰特塞是一个极其独特的例子，是一个拥有巨大关注者群并且关注者之间互相关注比例非常低的用户。但是数学证明在一个足够大的社交网络中，“相互关注，关注者多”和“相互关注，关注者少”都是不可避免的。“网络上的狗”和穆罕默德这样的用户都是不可避免的结果。他们证明了Erdős-Ko-Rado理论对于描述Twitter和其他社交媒体网站上关注者之间相互关注的比例是非常有用的。