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举个例子。我曾经把Rhapsody上的音乐长尾按流派拆分，然后根据平均下载量将所有流派的排名画成散点图（如图8–5所示）。接下来，我进一步分离出了其中的一个流派—非洲–古巴爵士乐，画出了该流派内的流行度排行曲线。
你可以看到，各流派的平均下载量本身也能构成一条长尾，而且每一个流派中都存在一条曲目长尾。整个音乐世界都是如此，它看起来像是一条长长的流行度曲线，但实际上是由曲线中的曲线组合而成的。
从图书到博客，其他市场也是同样。博客搜索公司Technorati的执行官彼得…赫什伯格（Peter Hirshberg）曾提到，Technorati一直在追踪的“主题长尾”正在兴起，像厨艺和子女教育这类主题的流行程度呈现出了幂律特征。“就像用一面棱镜反射白光一样，博客世界中出现了一道光谱，五彩缤纷的各种长尾社区尽在其中。”他说。最有意义的是社区内的排名，不是社区间的排名。
这一点为什么重要？原因有二。其一，这意味着过滤功能往往在一个流派内最为有效，而不是通用于整个市场。其二，这解释了长尾的一个明显的矛盾迷题。幂律曲线之所以呈陡峭下滑状，是因为强大的口头效应反馈环放大了消费者的喜恶倾向，让有名气的东西更有名气，没名气的东西更没名气了。这就是“成功带来更多成功”的道理。在网络理论中，这类积极反馈环很容易创造一种赢家通吃现象，换种方式说，它们就是那种令人恐惧的热门制造机。
更厉害的是，现在的各种过滤器已经把口头传播效应的威力进一步加大了，评论比过去多得多，评论者比过去多得多，被评论的产品也比过去多得多。既然这样，它们难道不应该把幂律曲线变得更加陡峭吗？难道不应该拉长大热门和冷门之间的距离吗？它们为什么反而起到了一种均等化作用？
换句话说，本质上正在推动需求向长尾转移的推荐系统为什么没有发挥相反的作用—将内容推向曲线头部，进一步放大大热门与冷门的差别？我们原以为更强大的网络效应会有这样的效果，但我们实际看到的长尾市场却是一条平坦化的曲线，大热门和冷门之间的差别并没有那么大。
原因就在长尾的微结构上：过滤器和其他推荐系统在非主流产品中最为有效，在流派和亚流派内部最为有效。但在不同流派之间，它们的作用会大打折扣。会有个别的经典杰作首先在本流派内登峰造极，然后继续跃升为主流大热门，在整个市场上大放光彩。但它们只是例外。更常见的是，一个领域内的热门音乐能够突破到整个市场的中游水平，但在这里，它们不得不与来自其他流派的热门音乐展开激励的竞争，很难再更进一步。
正因如此，最受欢迎的“ambient dub”艺术家虽然能占据本流派的头把交椅，完全压倒本流派内的其他所有人，但这并不意味着这位明星能够把整个音乐世界搅得天翻地覆，把50分乐队（50 Cent）赶出前10名之列。这种微结构分析告诉我们，流行度是一个多层次的概念，就算你统治了一个小派系，你也未必能变成返校节女皇。
为什么某些东西不如其他东西流行？到目前为止，我们关注的一直是特定事物的吸引力，是吸引力的深度和广度—它们属于主流还是小领域，质量是高还是低。但我们还没有考虑另一个能够影响流行度的因素：新旧程度。就像吸引面较广的产品通常比吸引面较窄的产品卖得更好一样，新产品往往比旧产品卖得更好。
在一条基本的需求曲线中，某些产品更受欢迎的原因已经被综合化的排名掩盖了。但流行度实际上是多维的：比如，决定唱片排名的可能不光是唱片的质量，还有音乐流派、发行日期、乐队的名气和（或）国籍、与其他艺术家的相似性等等其他因素。但所有这些因素都被混合进了一个一维的畅销榜中，在这个大杂烩中，它们都被模糊了。
可想而知，今天的大热门就是明天的小冷门。几乎所有产品的热度都会随着时间的推移而消退，热门产品也不例外。《龙卷风》（Twister）是1996年的第二大卖座影片，但在今天的亚马逊上，历史频道（History Channel）2005年拍摄的一部有关法国大革命的纪录片远胜于《龙卷风》，销量是它的两倍之多。
爱因斯坦将时间描述为空间的第四维，你也可以把时间看做长尾的第四维。热门和冷门产品的销量都会慢慢下滑，热门产品的起点或许更高一些，但早晚也会落入长尾之中。这个结论的量化研究仍在进行中，但从概念上说，整个过程看起来就像下图一样：
说到时间与长尾的关系，有一点特别有趣：Google似乎正在改变游戏的规则。像其他所有媒体一样，网上媒体也存在新产品的专制。昨天的新闻是今天的老黄历，一旦某个内容从网站的主页上撤下，它的流行度就会直线下降。但是，当各网站发现越来越多的访问者是被Google指引而来的时，它们看到了这个法则的破灭。
Google并非对时间因素漠不关心，但它衡量相关性的主要标准确实不是新旧程度，而是导入链接。所以，当你搜索一个关键词的时候，你得到的通常是最好的网页，而不是最新的网页。而由于更老的网页有更多吸引导入链接的时间，它们有时候强于新网页。在搜索引擎的引导作用下，现在的博客帖子和网上新闻的过时速度已经远比从前要慢。某种意义上说，Google正在扮演时光机器的角色，而且我们已经有能力衡量这种魔力对出版业、广告业和大众注意力的影响。
广义来说，长尾是丰饶世界的一种现象。我们有充足的货架空间，充足的流通渠道，充足的选择。这样看来，维基百科全书中的经济学定义之一实在是难以服人：
经济学：名词，一门社会科学，研究的是稀缺资源下的选择。
还有其他一些定义（比如“为满足无限需求而进行的稀缺资源的分配”等等），但许多定义都有一个让人头疼的基本特征：强调稀缺性，尤其强调稀缺资源的分配方法。从摩尔法则（Moore’s Law，电脑的性能每18个月就会提高一倍）到存储量和带宽的飙升，我们看到的是一个丰饶的世界。在这样一个时代，稀缺性假设是有疑问的。
经济学中确实有一个根本性的概念：你不可能免费获得所有东西—整个经济学就是围绕着利益权衡和权衡方法建立起来的。比如，亚当…斯密就是用时间（或便捷性）和金钱的权衡理论开创现代经济学的。他曾说过，一个人可以住在城市附近，但要支付更高的房屋租金；也可以住在离城市比较远的地方，这样租金较低，但“要牺牲一定的便捷性”。自此之后，有限蛋糕的分割方法就成了经济学的核心问题。
经济学的研究方法就是这样。新古典经济学明显没有考虑要素投入的丰饶性。它并没有否认一个点火的人可以免费使用无限多的氧气，它只是没有把这个因素放到它的公式中。它把这个问题留给了其他学科，比如化学。
但我们正在迈进一个空间无限的时代。在数字产品的长尾市场中，传统经济学的两个重要的稀缺性函数—边际生产成本和边际销售成本，正在趋近于零，因为字节可以在几乎毫无成本的前提下复制和传输。经济学一定能解释这个问题吗？
丰饶性（也可以称为“充足性”）随处可见，特别是在技术领域。摩尔法则就是一个经典范例。半导体先驱及加州理工学院教授卡弗…米德（Carver Mead）曾在1970年鼓励他的学生们“浪费晶体管”，因为他已经意识到晶体管正在变得越来越充裕，实际上已经近乎免费。过去人们想的是如何最大效率地使用稀缺的计算资源，现在人们都在肆无忌惮地“浪费”CPU的性能（比如在屏幕上拖动窗口和图标），正是这种转变铸就了Mac电脑和个人电算化革命。更不必说Xbox游戏机的那副令人反感的贪婪嘴脸了（一台专用于娱乐的超级计算机）。
类似的丰饶法则也存在于存储量、宽带和其他任何一个数字领域中。在技术世界之外，绿色革命已经把农业带入了丰饶时代（为了撑住农产品的价格，现在我们得花钱请求农民们不要耕种他们的庄稼）。中国和印度的丰饶的劳动力正是它们腾飞的一个依托。
某种程度上说，就连理念也是丰饶的，因为它们的“非排他性”天性允许它们无限制地传播。正如美国专利系统之父托马斯…杰斐逊所说：“他可以从我这里得到一个理念，自己得到启示而又不会湮没我的思想；正如他用我的蜡烛点燃他的蜡烛，自己得到光芒而又不会把我置于黑暗之中。”
十多年前，丰饶理念的倡导者乔治…吉尔德（George Gilder）精辟地阐释了这一点：
在人类历史上，大多数人都相信经济学是一个零和游戏—稀缺性终究会压倒丰饶性。马尔萨斯就是这种观念的一个著名的拥趸：他认为人口会以几何级数增长，而农业产出只能以算术级数增长。根据马尔萨斯的观点，食物匮乏最终会扼杀经济增长。
经济学家们之所以强调稀缺性，是因为资源短缺可以衡量，到零为止。稀缺性可以给经济模型设定一个限度，令它们得出一个明确可数的结果，得出产业系统中的一个可辨识的瓶颈点。而丰饶性既不可数，也没有明显的上限。它们像空气和水一样无处不在，而且它们是不可见的—此所谓“外部性”。然而，丰饶性实际上是所有经济进步和变化的驱动力。
那么，这一点怎样才能与新古典经济学协调起来呢？吉尔德建议我们去“浪费”资源：
在每一次工业革命中，总会有一些主要生产要素的成本急剧下降。相比从前的成本，新要素几乎是免费的。相比牲畜和