La naturaleza heterogénea indica que diferentes nodos pueden desempeñar diferentes roles en la estructura y función de la red. Identificar difusores influyentes es crucial para comprender y controlar los procesos de propagación de epidemias, información, innovaciones, y demás. Por lo tanto, cómo identificar difusores influyentes es un tema urgente y crucial en la ciencia de redes. En este artículo, proponemos un método novedoso basado en información local, que puede obtener la información de grado de los vecinos de orden superior de los nodos considerando solo a los vecinos directamente conectados. Específicamente, solo se necesitan unas pocas iteraciones para ejecutar, y se puede obtener la información de grado de los vecinos de orden superior de los nodos. En particular, nuestro método tiene una complejidad computacional muy baja, que es muy cercana a la centralidad de grado, y nuestro método es de gran extensibilidad, con el cual se pueden tener en cuenta más factores a través de una modificación adecuada. En comparación con los métodos de vanguardia bien conocidos, los análisis experimentales de la dinámica de propagación de Susceptibles-Infectados-Recuperados (SIR) en diez redes del mundo real evidencian que nuestro método generalmente tiene un rendimiento muy competitivo.