从表3 中我们可以观察到前两个用户虽然直接好友都同为2个，但是一度的时候影响到的用户数差异就非常明显，相差38倍；二度的时候影响到的用户数差异虽然还很大，但已经下降到了4.6倍；但是到了三度之后，影响用户数差异就并不明显，几乎相同；到了四度、五度，基本上已经影响到了其群体全部用户。不论起始用户的直接好友是几个，在三度后其影响用户范围已区别不大。即使有的用户直接好友很少，其二度后影响范围也并不比拥有上千直接好友的用户少多少。

　　研究中发现，只有两个用户之间需要经过六度才能产生联系。虽然这种情况相对于1.6亿关系对的比例只有亿分之一，但是分析这种情况的出现原因也有实际意义，这两个用户信息见表3最后两个用户，我们可以看出他们的直接好友（零度）都比较少，只有两个。这样从统计角度上来看，间接导致了其一度好友和二度好友的数量增长速度相对较慢，也就是从他们出发的人际关系扩展较慢。并且无论是从他们开始出发，还是找到他们的过程路径都会相对较长。即使这样，但是当增长到四度的时候，以他们为起点出发的好友仍然可覆盖98%以上的用户。

　　通过计算全部以12717个用户为起点的N度影响范围，我们可以得到图2。图2中横坐标为度数，纵坐标为满足该度数下可以覆盖全部群体的用户个数。13.8％的用户在三度的时候其影响范围就扩展到了全部群体，82.9%的用户在四度的时候其影响范围也扩展到了全部群体，只有3.3%的用户在五度的时候其影响范围才扩展到了全部群体，仅有2个用户需要六度才能把其影响范围扩展到全部群体。

　　如果我们以单个用户为起点，观察其N 度之后的平均影响用户数以及其在研究群体中所占的比例，计算了全部12717个用户，可以得出表4的数据。

        根据表4的数据得到不同度数下平均影响到的用户趋势图，如图3所示。我们可以看到前期增长速度非常快，一度的时候只能覆盖到26%的用户，但是在二度的时候已经迅速增长到91%，在三度的时候更增长到99.8%。此后由于已经接近了100%，增长的空间非常小，六度的时候终于达到了100%。这项研究也在大学生群体这一微观群体层面上部分验证了六度空间理论，虽然大部分群体二度即可达到，但是覆盖全体仍然需要六度。

　　在社交网站上面发布的一条消息，可能会通过作者的朋友，以及朋友的朋友不断扩散开来。这种通过熟人口碑传播的信息传递扩散成本低，而且速度快，效果好。

　　假设我们要向一个上万规模的特定群体传递信息，比如发一个通知或消息。一种做法是每个人都一一通知到，这种方式成本高，效率低。另一种做法是选择其中的若干个独立个体进行单独通知，然后让这些信息通过这些个体的关系链，口口相传的模式进行传播，最终扩大到整个整体。

　　为了以最小代价达到最大传播范围的目的，如何选择最少的但是最有价值的独立个体作为起始点？信息中间传播几次就可以结束？直觉告诉我们选择他们中直接好友最多的人开始。零度上可以，但是一度，二度之后，情况就发生了变化。本次研究对这些问题给出了答案，并且通过研究，可以明确给出每个人的N度具体影响范围，从而为选取合适的起始传播个体给出了参考。