典型的知乎体是一种怎样的文体？

典型的知乎体是一种在知乎这个问答社区上长期演变和形成的独特文体。它并非单一的写作风格，而是多种元素融合而成，并且随着知乎的发展，也在不断进化。但总体而言，我们可以从以下几个方面来详细描述它的特点：

一、 内容层面：深度、专业性与实用性

问题导向，答案为王： 知乎的核心是“问答”，因此知乎体最突出的特点是围绕某个问题展开深度探讨。答案往往旨在提供有价值的信息、深刻的见解或实用的解决方案。
知识的深度和广度： 知乎用户普遍具备一定的专业背景或浓厚的兴趣，因此答案常常涉及多个学科领域，并能够深入剖析某个知识点。用户乐于分享他们的专业知识、行业经验、人生阅历，甚至是学术研究成果。
逻辑严谨，论证充分： 为了说服读者并建立权威性，知乎体答案通常结构清晰，论点明确，论据充分。作者会引用数据、研究报告、专家观点、书籍文献等来支持自己的论述。
实用性和可操作性强： 很多知乎问题都带有实际应用的性质，比如“如何学习XX”、“XX行业入门指南”、“XX产品好不好用”等。知乎体答案往往会提供具体的方法、步骤、建议、资源链接等，帮助读者解决实际问题。
多元视角和观点碰撞： 知乎鼓励用户从不同角度回答问题，因此同一问题下往往会出现多种观点。知乎体不回避争议，反而常常能够理性地分析不同观点，进行比较和辩论，形成一种“观点集市”的氛围。

二、 结构层面：条理清晰，易于阅读

开门见山，点明主题： 好的知乎体开头会迅速切入主题，明确回答问题的核心观点，或者概述回答的整体框架，让读者一目了然。
分点论述，层层递进： 为了让信息更有条理，知乎体答案常采用分点列举的方式。使用序号（1, 2, 3…）、小标题、缩进等排版技巧，将复杂的论述分解成易于消化的小部分。
图文并茂，视觉辅助： 图片、图表、GIF、视频等视觉元素在知乎体中扮演着重要角色。它们能够直观地展示数据、解释概念、增加趣味性，使答案更具吸引力和易懂性。
引用与链接的恰当运用： 知乎体善于引用外部资料来增强说服力，并会添加链接引导读者获取更多信息。这些引用和链接通常会以规范的格式呈现。
总结与升华： 有时，答案会在结尾进行总结，提炼核心观点，或者进行一些人生感悟、价值升华，给读者留下更深刻的印象。

三、 语言层面：理性、客观与个人化

理性客观的基调： 尽管是个人分享，但知乎体总体上倾向于理性、客观的表达方式，避免过于情绪化或主观臆断的论调。即使有个人观点，也会尽量用事实和逻辑来支撑。
专业术语的恰当运用： 在讨论专业问题时，知乎体作者会自然地使用相关的专业术语，但通常也会在必要时进行解释，以确保非专业读者也能理解。
平实但有力的语言： 知乎体的语言风格多样，但普遍追求清晰、准确、有力的表达。避免空洞的套话和华丽的辞藻，力求用最简洁明了的方式传递信息。
适度的个人化和情感投入： 虽然追求理性，但知乎体并非冷冰冰的教科书式回答。作者会在分享知识的同时，融入个人经历、感受和思考，使得答案更具人情味和感染力。这种个人化的表达能拉近与读者的距离。
巧妙的幽默和比喻： 有些知乎体的作者擅长运用幽默的语言、生动的比喻和恰当的梗来活跃气氛，让复杂的知识变得有趣，也更容易被读者接受。
长文写作的耐心和毅力： 许多高质量的知乎回答都是篇幅较长的长文，这需要作者投入大量的时间和精力去收集信息、梳理逻辑、反复修改。这种“匠人精神”也是知乎体的重要组成部分。

四、 行为和态度层面：分享、互动与成长

乐于分享的意愿： 知乎用户普遍具有分享知识和经验的意愿，他们愿意花费时间和精力去撰写详实的答案，帮助他人解决问题。
对优质内容的追求： 知乎社区的评价体系（赞同、反对、评论）鼓励用户创作和分享优质内容。因此，知乎体也在不断追求更高质量的信息传递。
互动与反馈： 知乎体作者通常会积极回复评论区的提问和讨论，与读者进行互动，进一步完善答案或解决读者的疑惑。
谦逊与开放的态度： 即使是专业领域的专家，在知乎上回答问题时也常常表现出谦逊和开放的态度，乐于接受不同的观点和批评。

总结来说，典型的知乎体是一种以问题为导向，以深度、专业性和实用性为核心，结构清晰、逻辑严谨，语言理性客观且富于个人化色彩，并伴随着分享、互动和成长的文体。 它并非一成不变，而是由无数用户共同创造和优化的结果，并且随着知乎社区的不断发展，也在持续演变和丰富。

如果您想模仿知乎体，可以从以下几点着手：

1. 明确你想回答的问题的核心。
2. 搜集相关信息，确保知识的准确性和深度。
3. 构建清晰的逻辑框架，分点论述。
4. 使用图片、图表等辅助说明。
5. 在理性客观的基础上，融入个人思考和经验。
6. 注意语言的清晰、准确和易懂。
7. 准备好与读者互动。

网友意见

转载声明：

本答案禁止任何形式的未经授权转载，任何微信公众号及营销号转载者，均视为同意以500元/千字为标准支付稿费。本声明具有法律效力。

谢邀。

实名反对目前最高票答案，知乎体并不是那样。

知乎体应该是一个以

专业知识

为基础，以清晰的

条理

对问题进行阐述，并解决该问题的文体格式；对于不能明确给出答案的回答，给出问题相关的思考。

• 从规范的角度讲，知乎体会给出相关的参考文献，并给出相关的引用链接；
• 从内容讲，知乎体在论证时应该保持情感和道德中立，而采用一种科学化、实证化的分析方法；

我们采用

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

的办法对知乎答案中知乎体的比例做一个统计分析：

（重点结论已用黑体标粗，可以跳跃阅读）

用于训练的样本点来自：可以被称为明显知乎体的答案（6,325份答案），再从百度知道抽取了明显不属于知乎体的答案（4,538份答案）。

在向量机中我们选用的

核函数

（即

高维空间

的分类函数）为

其中X是对答案本身的描述向量：字数，图片，段落；y，z为答案对应的用户的被关注数和总回答的被收藏数（作为答案本身信息的相关性统计指标），其他为参数；

在使用训练样本之后，我们得到了相关的参数值；

再随机抽样了43,043,285份答案，总共涉及用户数6,432,234位。根据我们已训练的向量机：

知乎中知乎体的答案占28%，也就是知乎体在知乎中占有很大比例，但是并不是主体，相反，仍然有很多其他的类型：

而从答案的时间看，知乎体在知乎答案中是在不断增多的：

图中的虚线分别是线性回归和指数回归；

在另一方面，如果我们从知乎体占总发布答案的比例看，知乎体的比例并没有增加，而是近乎随机游走的；也就是说知乎体答案增多主要是依赖于知乎答案总体增加的速率不断增大。

就说到这儿吧，总结一下：

1. 知乎体在知乎中的比例并没有我们想象的高，以知乎为名命名稍有偏颇，这一现象的出现可能可以由heckman selection model解释，这一部分的实证研究暂时还没有做；
   
2. 知乎体的答案越来越多，但实际上在总答案中的比例并未增加，而是近乎随机游走的。
   

声明一下：

关于向量机核函数形式，是根据westin（1983）中所提到的对通常文本类型的分割方式改进而来，具体缘由可参见参考文献；

集齐百赞再来更新基于heckman selection model，是否可以解释：为什么知乎体并没有占据大量回答，但我们观测到知乎体的大比例出现。

利益相关：偶尔使用知乎体答题的知乎装逼用户。

============2015-6-2更新===========

回答评论区几个问题：

• 核函数是否合理？
  

在声明中已经说过了，核函数是根据westin（1983）中所提到的对通常文本类型的分割方式改进而来，具体缘由可参见参考文献；

• “知乎体答案增多主要是依赖于知乎答案总体增加的速率不断增大”是否存在因果倒置？是不是因为知乎体答案作为高质量回答引发大家对知乎的关注而引发知乎总体答案增加？

真正的因果关系，我们确实不能通过计量的方式得到，而这种真正的因果在大卫·休谟那里也认为是不可能通过经验事实得到的。

不过我们还是可以用格兰杰因果检验，但只能确定格兰杰因果关系，我的方式是知乎体答案去趋势后对知乎答案去趋势滞后一阶回归，结果是显著的（t值为4.36），这里就不贴stata截图了，如果要数据可以私信我

================================

===========百赞更新==============

在之前的模型中主要有这样一个问题：我们随机抓取的样本会不会存在选择偏误?

答案是可能的，因为在我们实际抽取中，虽然是随机的，但是是依据随机出现在动态页面中的问题得到的。而出现在动态页面中的问题出现频率本身和赞同数是有关的：对于赞同数、收藏数为0且答主没有任何关注的答案，是不会被抓取到的。

不过用heckman selection model 可以解决这个问题：

原来的回归方程不变：

加入selection condition：

用probit模型：

最终得出的结论稍稍变化（比例变为了21.1%），但是大体结论不变，这里就不细讲了。

=============================

再友情打个广告，提了一个问题，但到现在都没有人回答，希望艺术方面爱好&研究者的解答：

伦勃朗的蚀版画是否受到了丢勒的影响，若有，体现在哪些方面？ - 艺术

参考文献：

• B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik. A training algorithm for optimal margin classifiers. In D. Haussler, editor, 5th Annual ACM Workshop on COLT, pages 144-152, Pittsburgh, PA, 1992. ACM Press.
• Corinna Cortes and V. Vapnik, "Support-Vector Networks, Machine Learning, 20, 1995. [1]
• Christopher J. C. Burges. "A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition". Data Mining and Knowledge Discovery 2:121 - 167, 1998 （Also available at CiteSeer: [2]）
• Nello Cristianini and John Shawe-Taylor. An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods. Cambridge University Press, 2000. ISBN 0-521-78019-5（[3] SVM Book）
• Harris Drucker, Chris J.C. Burges, Linda Kaufman, Alex Smola and Vladimir Vapnik (1997). "Support Vector Regression Machines". Advances in Neural Information Processing Systems 9, NIPS 1996, 155-161, MIT Press.
• Huang T.-M., Kecman V., Kopriva I.（2006）, Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets, Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 260 pp. 96 illus., Hardcover, ISBN 3-540-31681-7[4]
• Vojislav Kecman: "Learning and Soft Computing - Support Vector Machines, Neural Networks, Fuzzy Logic Systems", The MIT Press, Cambridge, MA, 2001.[5]
• Tapio Pahikkala, Sampo Pyysalo, Jorma Boberg, Aleksandr Mylläri and Tapio Salakoski. Improving the Performance of Bayesian and Support Vector Classifiers in Word Sense Disambiguation using Positional Information. In Proceedings of the International and Interdisciplinary Conference on Adaptive Knowledge Representation and Reasoning（AKRR'05）, Jun 2005.
• Bernhard Schölkopf and A. J. Smola: Learning with Kernels. MIT Press, Cambridge, MA, 2002. （Partly available on line: [6].）ISBN 0-262-19475-9
• Bernhard Schölkopf, Christopher J.C. Burges, and Alexander J. Smola (editors). "Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning". MIT Press, Cambridge, MA, 1999. ISBN 0-262-19416-3. [7]
• John Shawe-Taylor and Nello Cristianini. Kernel Methods for Pattern Analysis. Cambridge University Press, 2004. ISBN 0-521-81397-2（[8] Kernel Methods Book）
• P.J. Tan and D.L. Dowe（2004）, MML Inference of Oblique Decision Trees, Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI) 3339, Springer-Verlag, pp1082-1088. Links require password.（This paper uses minimum message length（MML）and actually incorporates probabilistic support vector machines in the leaves of decision trees.)
• Vladimir Vapnik. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag, 1999. ISBN 0-387-98780-0
• Chien-Yi Wang, "The fusion of support vector machine and Multi-layer Fuzzy Neural Network". Machine Learning, Jun, 2012.

涉及数据部分纯属瞎扯，涉及文献部分纯属瞎编，只是为了表明，作为回答的知乎体，就是这样。

回答评论区几个问题也纯属胡诌，因为，评论区，根本没有问题~

以及本文中使用的向量机和heckman二阶段方法，请初学者不要模仿，因为，

都是误用，都是误用，都是误用。

重要的事情说三遍。

以及转载声明来自于评论区和我一样逗比的知友提醒，嗯，感觉也应该算在知乎体大V系列中，实际上，本，文，随，意，转，载。

重要的事情加逗号。

哦还有一句算半个知乎体：求赞求粉求关注ღ(๑╯◡╰๑ღ)

装逼结束，赶紧溜。

等下，还缺一句，

以上。

非原创，第一次见是朋友圈，如有侵权只好删除，作者：笛子［据评论所说，图片右下角有水印］

1、 先说一个故事吧

XX自幼XX，母亲/父亲/兄弟姐妹XXX，

XX靠着XXX，经历了怎样的XXXxN，

目前工资XXX、房产XXX、在XXX工作，说这些只想证明现在XXX，而不是XXX

没错，故事里那个XX就是我，

你以为一切就这样了么？其实事情并没有想象的那么美好

那之后没多久，XXX又XXX

现在XXX

总结：我想说的是XXX。。。

评论：大半夜的看哭了、加油，么么哒、相信XXX。。。

2、 谢邀/卸腰/泻药/，我是XXX协会/工程/院的XXX师/，这个问题我想我比较有资格回答

其实XXX，本来XXX，很多人以为XXX，

先来看一篇XXX发表的XXX

图表、公式xN

总结：XXX

利益相关：XXX

评论：不明觉厉、妈妈问我为什么跪着刷知乎、这么好的回答居然没人给赞？。。。

3、实名反对票数第一的答案（纳尼？票数第一被删了？那实名反对票数第二的好了）

先说是不是，再说为什么

题主问得出这个问题，我认为已经不用去考虑XXX

...

x月x日更新...

(本文禁止XXX转载，XXX有权XXX，XXX将通过知乎法务团队XXX)

评论：匿名反对此答案、涨姿势、然而这并没有什么卵用、好有道理我竟无言以对

4、慎入！慎入！慎入！（重要的事情要说三遍！恩）

以下多图预警 / 前方高能预警 / 前方核能警报！

密集恐惧症 / 强迫症 / 恐高症 / 深海恐....症慎入！

图片xN

来源于某某网站，侵删！

对XXX有兴趣，可参考我的XXX

5、评论 / 点赞过（百、千、万）就取匿 / 上图 / 爆照 / 放出XXX

6、 抖机灵

评论：上日报、大半夜的笑出声、hhh / 蛤蛤蛤 / 233 / 噗、恭喜上日报、系统自动评论

7、 看脸

8、花式秀恩爱 / 虐狗 / 骗照

9、 这么多小伙伴赞我，潜水党受宠若惊Σ(っ °Д °;)っ

其实是因为中午边逛知乎边吃饭，夹起的花生不小心滚落在键盘上了(。・_・)/，所以才写了这些无聊的东西(*￣ω￣)~~嗯哼~

（是的没错，以上也是答案之一，奥义为意义不明的颜文字和故意卖萌~）

评论：道理我都懂，可是花生掉了和写答案有毛关系啊

10、一觉醒来 没想到都过千了 / 上日报了，第一次回答没想到这个待遇谢谢大家。

关于评论区XX用户提出的xxx我认为xx

ps：如果XX月XX日前没再更新就不会补充了

以上

另：答主十分感谢评论区小伙伴的相关补充~么么哒(づ￣3￣)づ╭❤～

我只想说，无论答案更新了多少次，无论你得了多少赞受宠若惊，无论评论区里有什么样的奇葩，无论你要挂谁还是要跟谁吵架——

请把你的原始答案放在最前面！

请尊重第一次读你的答案的人！

请思考一下一大片背景介绍和解释给读者那种无所适从的感觉！

请思考一下一点进来就看到你在跟人吵架的感受！而且还看得莫名其妙不知道在说什么！翻了好几屏都找不到原始答案的头在哪里！

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