数据帝的回答介绍了区域经济学里的Zipf法则：“Zipf法则能够很好地描述城市间的人口分布情况。Zipf法则描述的是在一个国家，其人口数量排名第二的城市，是排名第一的城市人口的二分之一；排名第三的城市，是排名第一城市人口的三分之一。可以理解为一个城市的人口排名和该城市的人口总数的乘机应该等于一个固定值。

如果所有国家的城市人口分布最后都符合Zipf法则，那么我们要问的下一个问题是：到底是什么导致了Zipf法则的自发产生？

Xavier在他的论文中给出了一种简单而又美妙的答案：不需要任何条件，只要所有城市人口都以一个同分布的随机速度增长，那么最后的城市人口就会符合Zipf法则。这个简单的条件也是Zipf分布横跨语言、经济、地理数界的原因之一。”

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陈江河原计划给一些持续输出优质内容的回答者颁发“优秀回答者”的称号，当他看到这位数据帝详实的数据，直观的图表就被他吸引了，于是陈江河做主，给这位答主颁发了星河问答的第一个“优秀回答者”的称号，并把他的回答提高推荐权重，向所有注册用户推荐。

星河问答的各种热门问题是科技类，文史哲类，日常生活类。

“宇宙中有哪些超出常人想象的事物？”

“想要入门中国历史有哪些书要读？断代史选择读哪些学者的书？”

这个问题下的高赞回答：

“杨宽的《战国史》，吕思勉的《秦汉史》或者钱穆的《秦汉史》，王仲荤的《魏晋南北朝史》《隋唐五代史》，田余庆的《东晋门阀政治》，顾诚的《明末农民战争史》、《南明史》。”

“糖醋排骨怎么做最好吃。”

而知乎的定位就跟星河问答完全不同，它的各种热门问题是编程类，情感类，体验类，装逼类。

“哪种编程语言最有发展前途？”

下面一群程序员争论是c，c++，java，python那种语言更好。

“该不该选择凤凰男？”

“女生到底该不该嫁给没房没车的潜力股？”

而早期知乎最出名的就是它的用户“人均年薪百万”，各种装逼类问题吸引了巨大的关注量。

“年薪百万的你，现在过的是怎样的生活？”

“在国外读大学是什么样的体验？”

“和富二代交往是什么样的体验？”

这种问题下既有被邀请进入的真大佬，也有骗人的假精英，所以知乎对于身份造假零容忍，一旦发现立刻封号。

知乎和星河问答两家问答网站从一开始就定位不同，从上辈子的经验告诉陈江河，专注“知识问答”的星河问答一开始就赢在了起跑线上，只要星河公司不出大的决策失误，最后的胜利者一定是星河问答。