La centralidad de intermediación evalúa la importancia de nodos y aristas en redes y es uno de los índices más cruciales en el análisis de redes complejas; por ejemplo, se utiliza ampliamente en el ordenamiento de centralidad, modelado de cascadas de fallas y planificación de rutas. Los algoritmos existentes se basan en la tecnología de caminos más cortos de una sola fuente, que no pueden mostrar el cambio de centralidad de intermediación con el crecimiento de los caminos, y evitan un análisis profundo. Proponemos un algoritmo novedoso que calcula la centralidad de intermediación jerárquicamente y acelera el cálculo a través de GPUs. Basándonos en el algoritmo novedoso, encontramos que la distribución de caminos más cortos tiene una correlación intrínseca con la centralidad de intermediación. Además, encontramos que los índices de centralidad de intermediación de algunos nodos son 0, pero estos nodos no son nodos de borde, y caracterizan una importancia crítica en redes reales. La evidencia experimental muestra que la centralidad de intermediación está estrechamente relacionada con la distribución de los caminos más cortos.