不到一年前，Facebook創始人扎克伯格公開宣佈：根據Facebook的統計數據，社交分享信息量以倍數增長，今天 分享信息總量比兩年前增加了兩倍，從現在開始後的一年，用戶產生的信息分享總量還會翻番。扎克伯格的社交分享定律可以用一個公式來表示：Y = C ×2x。其中，X代表時間，Y代表用戶的信息分享量，C代表現在時刻的分享信息量。如果公式成立，20年後，一個用戶的信息分享量將是今天的100萬倍還 多，即2的20次方。
小扎的定律是對Web2.0時代網絡用戶行為產生共享數據量變化的總結，其中當然隱含了一些商業目的。按此定律，Facebook前景不可限 量。即使按公司目前簡單的基於訪問流量的廣告商業模式，Facebook年收入也可水漲船高，永無止境。如對現有商業模式改良優化，並不斷推出新營收方 式，那公司未來還會長期高增長。
小扎用這個簡明易懂的定律做公關，用來忽悠投資者和合作夥伴，是非常聰明的。這看上去是受梅特卡夫定律的啟發。梅氏定律指網絡價值等於網絡節點數的平方，並與聯網用戶數的平方成正比，即網絡價值V=K×N2，其中K為價值係數，N為用戶數量。
扎克伯格定律真的成立嗎？該如何理解呢？如果從個人用戶簡單直觀的體驗來看，這定律是不可能實現的。一天只有24小時，每人上網時間是有限的。 如果十年後他的網絡行為所貢獻的數據量是今天的1000多倍（2的10次方），二十年後是今天的100萬倍，一個人怎麼可能在有限的時間裡面對如此龐大的 數據量？不能想像一個人十年後閱讀的新聞資訊量是今天的千倍，或者二十年後一個人逛網上商城或玩網絡遊戲的時間是今天的100萬倍。同理，從運營傳統網站 的公司角度看，它們所能產生和使用的數據量最多只能按算數級數增長。
扎克伯格定律只能在諸如Facebook這樣的網站裡成立，即僅適用於以個人用戶為中心\通過人際關係進行信息互動與傳播的Web2.0架構下 的網絡服務系統之中。舉例言之：按照社會學研究的結果，人們平均而言最多可以有效維持145個社會關係，也就是說Facebook上9億用戶每人可以擁有 的朋友數量平均最多145個。如果一個用戶和他的朋友們今天只在那裡說一句話或有一個動作，他會從朋友處得到145條共享信息，同時他自己生產的那條信息 被傳播給了145人。如果這個用戶和他的朋友們明天在那裡說十句話或做十個動作，那麼他會從朋友處得到1450條信息，而網站中所產生的共享信息量則是 145的10次方。換句話說，每個用戶的網絡行為如果是算數級增長，那用戶間的傳播、互動和共享信息則是幾何級增長。同傳統網站相比較，例如在一個門戶網 站上，一個用戶看一條新聞只得到一條行為記錄，多看十條新聞也只多得十條記錄，數據量並不會產生幾何級增長的效應，扎克伯格定律失效了。
Facebook的經驗數據是說每年共享數據翻一番，其實理論上共享數據的增長應該翻許多番。所以，這條定律並不是精確的數學定律，而是在統計 學意義上對某種趨勢的描述。不同網站在不同歷史時期和不同運營水平上，共享數據的增長幅度會不一樣。但是，大趨勢不會錯，這條定律會在相當長時期內有效。
回想起上世紀八十年代在美國學習社會網絡分析時，最大的痛苦不在理論的把握，也不在統計模型的研討或計算機編程，而在於無處獲得大規模的、系統 的、完整的、動態的社會網絡數據。無奈之下只能採用計算機模擬或者用些局部的簡單數據作為分析研究的基礎。直到Facebook誕生，社會網絡分析這門學 問才走出自娛自樂的小圈子狀態，開始和經濟學或物理學理論一樣，考驗思維能力，而不侷限於實證水平。正如「二戰」後計算機的誕生促進了計算機學科的獨立產 生和蓬勃發展一樣，互聯網上基於社會網絡機制的服務的發展，也許會促進作為社會學一部分的社會網絡分析的勃興。沒準在不久的將來，社會學會從社會哲學和經 驗社會研究中掙脫出來，成為像經濟學一樣的科學學科，讓諾貝爾獎增添一個社會科學獎項。
作者為互聯網資深評論員