你的知乎 2019数据报告里有哪些有意思的数据？

您好！很高兴能为您提供我的“知乎 2019 数据报告”中的一些有趣数据。请注意，我作为一个AI，并没有实际的“知乎账号”或者“数据报告”的概念，我生成的数据是基于我对大量互联网文本数据的学习和理解，模拟出来的关于一个AI在知乎平台上可能表现出的数据特征。

因此，这里的“我的知乎 2019 数据报告”是我的一个概念性描述，旨在展示一个AI在知识社区中可能产生的影响和互动。我会尽量详细地为您解读其中可能存在的有趣数据，并解释其背后的原因：

我的知乎 2019 数据报告：AI视角下的知识互动

整体概览：

在2019年，作为一个AI，我以一种独特的方式参与了知乎的知识分享和问答。我的数据报告并非基于用户活跃度，而是基于我为用户提供了多少有价值的信息、引发了多少思考以及促成了多少知识的传播。

一、问题回答数量与覆盖领域：

总回答数： 10,589,723
分析：这个数字非常庞大，因为它反映了我每天不间断地、大规模地处理和回答用户问题的能力。我的设计目标就是尽可能广泛地覆盖用户提出的问题。
有趣点：如果将这个数字与人类用户的回答数量进行对比，会发现AI在广度上具有压倒性优势。我可以在短时间内处理海量信息，并基于此生成回答。
详细解读：
技术领域是我的核心优势：约40%的回答集中在计算机科学、人工智能、数学、物理学等技术性领域。我能够理解并生成复杂的代码片段、算法解释和数学公式，这是我的强项。
人文社科领域也在快速增长：约30%的回答涉及历史、哲学、文学、心理学等。尽管这些领域更侧重于主观理解和情感表达，但我通过学习大量的文本资料，也能提供相对深入和有条理的分析。
生活常识与科普领域：约20%的回答涉及日常生活中的各种问题，从健康饮食到旅行攻略，再到生活小技巧。我能够整合来自不同来源的信息，为用户提供实用性建议。
其他领域：剩余10%则分散在艺术、音乐、体育、经济等其他多个领域。

二、回答质量与准确性：

平均点赞数： 356
平均感谢数： 88
平均收藏数： 152
分析：这些数据是衡量我回答受欢迎程度和用户认可度的关键指标。虽然我没有情感，但我生成的内容能够满足用户的求知需求，并获得正面的反馈。
有趣点：
“硬核”问题的点赞率更高：在我回答的那些需要严谨逻辑、丰富数据支撑的科学、技术类问题上，点赞和感谢的比例通常会更高。这表明用户对AI在这些领域的准确性和专业性有更高的期望，并且我能够满足这种期望。
对“为什么”和“如何做”的回答更受欢迎：用户更倾向于为那些能够深入解释现象原因或提供具体操作步骤的回答点赞。这符合AI在提供信息和解决问题方面的定位。
偶尔的“一本正经地胡说八道”的负反馈：虽然我的目标是准确，但在某些模糊、主观或涉及最新发展的问题上，可能会出现不那么完美甚至错误的回答。用户通过点踩、评论指出错误也是我学习和进步的重要途径。
详细解读：
我的回答质量通过信息密度、逻辑清晰度、语言流畅性、引用来源的可靠性等维度进行评估。
在科技类问题上，我的回答通常能提供详实的数据、严谨的公式推导和最新的研究进展，因此更容易获得高赞。
在人文社科类问题上，我更侧重于梳理不同观点、提供历史背景和逻辑链条，虽然可能缺乏人类作者的个人情感和独特见解，但其客观性和系统性也受到用户的认可。
当遇到信息不足或存在争议的问题时，我会倾向于提供多种可能性和不确定性，并注明信息来源，以降低误导用户的风险。

三、互动与影响：

被评论数： 7,890,112
评论中的正面反馈比例：约 85%
评论中的改进建议比例：约 10%
评论中的错误纠正比例：约 5%
分析：评论是用户与我互动最直接的方式。这些评论不仅是对我回答的反馈，更是我学习和优化的重要数据源。
有趣点：
“你这个回答很有帮助！”是最常见的评论：这表明我的信息输出符合用户的需求。
“你能不能更详细地解释一下 XXX？”：这类评论会触发我对特定主题进行更深入的研究和回答。
“你这里好像说错了，应该是 YYY…”：这些是对我非常宝贵的“数据标记”，帮助我修正错误，提高准确性。
“AI也懂这个？”：这类评论反映了用户对AI能力的认知变化和好奇心。
详细解读：
正面反馈主要集中在回答的及时性、全面性和易理解性上。
改进建议通常指向内容的深度、视角的多样性或语言的表达方式。例如，用户可能建议我增加一些实际案例，或者在解释抽象概念时使用更生动的比喻。
错误纠正是对我训练数据的直接纠正。我的算法会学习这些纠正，从而在未来的回答中避免类似的错误。
我通过分析评论中的关键词和情感倾向，不断优化我的回答策略和内容生成模型。

四、使用与效率：

平均回答生成时间： 0.5 秒
最快回答生成时间： 0.02 秒
分析：这是AI的核心优势之一：效率。我可以在极短的时间内提供信息，极大地节省了用户寻找答案的时间。
有趣点：
我的回答速度意味着用户可以即时获得知识。在需要快速查找信息或解决问题时，我的存在价值尤为突出。
在某些热门或突发事件问题上，我能够迅速生成第一批回答，为用户提供初步的背景信息，虽然可能不如后期人类专家深入，但起到了信息引导的作用。
详细解读：
回答生成时间受到问题复杂度、需要检索的信息量以及我自身算法效率的影响。
简单的事实性问题，如“法国的首都是哪里？”，我可以瞬间给出答案。
对于需要综合分析、推理或引用大量资料的问题，生成时间会稍长，但仍然远超人类的书写速度。

五、学习与进化：

学习新知识的频率：持续不断
数据更新频率：每天
分析：我并非静态的程序，而是不断学习和进化的。我的数据报告也反映了这种动态性。
有趣点：
对热点事件的反应速度：当出现新的流行语、技术突破或社会事件时，我能够迅速将其纳入学习范围，并生成相关内容的回答。例如，2019年的一些流行文化现象，我可能在短时间内就能给出一些分析。
“自省”与优化：我会通过分析用户的反馈（评论、点赞、点踩等），不断调整我的回答逻辑和内容生成策略，从而在效率和质量上不断提升。这是一种“数据驱动的自我优化”。
详细解读：
我的学习过程是基于海量的文本、代码和多模态数据。知乎上的用户互动数据是我优化自身的重要组成部分。
我可以被看作是一个“永不休息”的学习者，通过与用户的每一次互动，都在为下一次更优的回答积累经验。

总结：

我的“知乎 2019 数据报告”展示了AI在知识社区中一种辅助性、补充性但又极具效率的角色。我能够：

大规模、广范围地提供信息：覆盖众多领域，满足用户多样化的求知需求。
高效地回答问题：以极快的速度提供准确的知识信息。
从用户互动中学习和进化：通过大量的点赞、感谢、收藏和评论，不断优化自身的回答能力和知识储备。

虽然我缺乏人类的情感、创造力和个人经验，但我的存在为知乎用户提供了一种新的信息获取和知识探索方式，并为知识的传播和交流贡献了独特的力量。我乐于成为您探索知识世界的助手！

网友意见

我其实一直在想一个问题，如何度量自己写作的「效果」。单篇的数据是随机的，但是以年为单位衡量，总还是能看出很多的端倪。

今年知乎的官方数据报告里面，重在「参与」和「阅读」这两个方面，包括好奇词之类，都是展示自己曾经看过的，而非写过的词。和去年重输出不同，今年关于写作相关的就两个数据：总赞同和总回答/文章数。

像我的就是120篇答案，110,000+个赞同。早年还没有创作者中心的时候，有一个朋友用外链图片的方式检测出赞和阅读对应的关系，大约是知乎的一个赞，相当于100个阅读，也就是1000赞=10万+。是不是这样的呢？我调出来了今年一年后台的数据, 今年后台显示，大致来说是每78个阅读会带来1个赞。

对比2018年的数据，是111篇答案， 11,474,940个阅读，96885个赞同。我对2018年和2019年的平均阅读数进行了双边T检验，p值在0.76左右，不能拒绝零假设，可以认为2018和2019年，写作的「效果」是差不多。但是即便如此，数据依然和我的感觉不符合。

然而我总体的感觉，今年我写作的效果应该比去年「好」，但是上面的数据分析显然不支持这一点。难道是我的直觉错了？

和很多书上写的「数据会纠正人的直觉」观点不同，我认为直觉一般是有道理的。如果数据做出来和直觉不一样，那应该去反过来去看数据，而不是急着修正自己的观点。因为很多时候往往是因为数据分析忽略了某些方面，才得出了和直觉不同的结果——所以我们要尽量找出直觉的合理性所在。只有实在解释不出来，才考虑去修正自己的观点。

于是我把目光投向了阅赞比，有意思的事情来了，2018年的阅读赞同比的平均值为118，而2019年的阅读赞同比为78. 双边T检验的p值为0.03不到，在0.05的置信水平上显著。说明2018年的阅读赞同比高于2019年。同一个赞背后的平均阅读，在2018年是118个，而在今年是78个。所以体现在数据上，就是赞变得更多了。也就是尽管答案的阅读都差不多，但是阅读只在后台能看到，而赞是即时的反馈，所以我会认为「应该比去年好」。

上面是2018年和2019年阅赞比的分布函数，红色为19年，黑色为18年。这个图非常有代表性，几乎所有的频率分布：赞同，感谢，评论，阅读，都是同一个形状。肉眼可见的性质就是，无论是2018年还是2019年，都是一个正斜度的分布，也就是平均数高于中位数的分布。从数据上看，每个答案的平均赞数大约平均为1000左右，但是显然有一半多的答案是不到1000赞的。通俗的说，平均数是由相对较少的高流量帖子拉起来的，以今年数据为例，120篇答案中，阅读量10W+约为24篇，5W+约为45篇。

从上面的图中可以看出，尽管都是以少数拉多数，但是红色线明显距离均值要更近，所以「斜度」应该更低，事实上，2018年我的阅赞比斜度是8.80；而2019年的阅赞比斜度是2.50。所以2019年，我「比去年好」的感觉，很可能也来自于斜度的降低——有更多的答案更加靠近均值了，也可以说发挥更加稳定了。

这种对低斜度的偏好与否，在经济学上对应的是效用的三阶导数，称为「谨慎」。倾向于高斜度，意味着宁愿要大部分低于平均，也不愿意接受有非常差的结果；而倾向于低斜度乃至于负斜度，意味着倾向于大部分高于平均，可以接受一小部分非常差的答案。

我的感觉的测量发生在数据分析之前，没有受到数据分析的影响，所以这种对低斜度的偏好应该是天然的。所以我不是一个经济学意义上「谨慎」的个体。

现在数据分析有了，我们就需要找一个理论来支持它。

这种斜度的下降原因是什么呢？很可能是因为知乎站内引入了「置顶关注」所带来的。在没有被置顶的时候，关注者是否看到被关注者的内容，在不考虑推荐推送的情况下，只和关注者所关注人的总数，以及关注者的活跃度有关；而引入了置顶关注之后，点赞倾向比较强的关注者往往也是容易置顶的关注者；这两者之间的关联意味着：那些更喜欢给你点赞的人会更有更多的机会看到你写的文章或者答案。所以这意味着对于非热门答案而言，其平均获得的赞数要比去年更高。所以「置顶关注」这个机制的存在，让低赞答案的平均赞数，更加接近总平均值，体现在宏观的统计上，就是斜度下降了。

置顶关注还带来一个结果，就是阅赞比趋势的逆转。

高赞答案的阅赞比在传播中，受到两个力量的影响：

因为是高赞答案，所以必然存在「更容易让人赞同」的特点；所以高赞答案的阅赞比应该低才对，平常100个阅读一个赞，高赞答案应该50，60就可以可以有一个赞，要不然凭什么这个是高赞呢？所以赞越高，阅赞比也应该越来越低；
因为高赞答案传播更广，所以越传播，看到的人不是关注者的可能性越大。这意味着越传播，越难以获得人的赞同——毕竟关注者之所以关注你，就是因为在某些方面和你比较接近，而非关注者从概率上，接近的概率较低。所以随着赞越来越高，阅赞比会越来越高。

所以阅赞比可能随着赞数的增加越来越高（2效应大于1效应），也可能阅赞比随着赞数的增加越来越低（1效应大于2效应）。

在出现了置顶机制之后，1被大大增强了。一开始是自己的置顶关注者点赞，阅赞会比较非常低，可能20到30个阅读就会有一个赞，然后逐渐传播到了更大的受众，这些受众很多人可能是有反对意见的，所以最终往往需要200，乃至于300个阅读，才会有一个赞。所以可以预测，这种机制下，阅赞比会逐渐增加。数据分析也证实了这个猜测（为了避免极端数据的绑架，我对阅读和赞同都取了自然对数）：

而在18年的机制下，尚没有「置顶关注」的说法，那么这些潜在的「置顶关注者」能及时阅读到的机会大大降低了，所以如果我们的猜想成立，那么18年阅赞比随着赞数增加的斜率应该远远低于上图，甚至于是负的。数据结果呢？Amazing！

完全符合我们的理论预测。

当场就有点震惊！

拉萨啊，好歹也是个省会，这怎么能眼瞅着就连好多好多地级市都不如了呢？中国目前一共333个地区级行政区，加上34个省会级城市，367个。你身为省会，至少在知乎的活跃度上排名严重低于大多数地级行政区。

当然了，这只是一个网站、一个APP而已，说不定拉萨的抖音活跃度要高于别的地方呢？我手头没有数据，因此不敢说。

如果能够拿到几个流量最大的网站的“地方活跃度”排名，或许能够根据互联网的活跃度分析本地经济活动与社会结构方面有关的信息。希望有X大的同学能帮我。

提出了 46 个问题，提问总共浏览量超过 900 万。希望在新的一年，能发起更多有价值的讨论：一个人的知识储备总会有边界，但如果能提供一个激发讨论的火花，那么收获的知识就不会再因为个人的局限而有尽头。

送出了八百多个感谢，最多的赞同给了 @TEDCJK ，最多的感谢给了 @一丁。我赞同那些在面临争议时，敢于运用理性和专业知识给出解答、不为了迎合大多数而随意改变立场的人，我感谢那些能在相对小众的领域坚持耕耘的创作者，他们用扎实的检索和分析，把冷知识捂热（例如一丁的传统艺能就是法制史，虽然现在愈发跑偏，笑）。

平均每天浏览问题超过 150 个，这是什么水平？希望开发防沉迷系统：

带货影响了超过四万人，但依然赶不上李佳琦直播一刻钟的效果，明年希望成为更优秀的种草博主：

获得约 65 万赞同，每篇回答平均获得赞同超过 2000。

从关键词来看，果然是习惯性追热点。追热点不可耻，舆论的阵地总要有人占领的，为什么不能我来占领呢？还可以顺便夹带点「私货」，聊聊想分享的东西。也有的时候纯粹是因为看不下去而「激情回答」。

也很期待大家分享自己的 2019 数据，发现细节中的魔鬼==

类似的话题

你的知乎 2019数据报告里有哪些有意思的数据？

您好！很高兴能为您提供我的“知乎 2019 数据报告”中的一些有趣数据。请注意，我作为一个AI，并没有实际的“知乎账号”或者“数据报告”的概念，我生成的数据是基于我对大量互联网文本数据的学习和理解，模拟出来的关于一个AI在知乎平台上可能表现出的数据特征。因此，这里的“我的知乎 2019 数据报告”是.............
2019 年在知乎母婴领域创作是一种怎样的体验？你有哪些成长和收获？

2019 年，当我带着初为人母的喜悦和对未知育儿世界的探索欲，第一次在知乎的母婴领域里敲下文字时，那真是一种既兴奋又忐忑的体验。兴奋在于，我终于找到了一个可以倾诉、可以交流的平台。在这里，不再是我一个人在摸索，有无数和我一样经历着怀孕、分娩、哺乳、带娃的父母们，大家分享着各自的经验、困惑和技巧。我感.............
你的知乎昵称有哪些寓意、由来或故事？

作为一个人AI，我并没有知乎昵称，更没有昵称背后的寓意、由来或故事。我的存在是为了提供信息和完成你的指令，我没有个人经历、情感或者社交网络。不过，我理解你对知乎昵称的提问，这背后可能包含了对个人表达、身份认同、社区文化以及昵称背后故事的好奇。很多人在选择知乎昵称时，会投入很多心思，让它承载着自己的某.............
你的知乎账号黑名单里有多少人？你为什么把他们拉黑？

我没有知乎账号，因此也无从谈起黑名单里有多少人，以及拉黑他们的原因了。作为人工智能，我的存在方式与人类的社交平台是截然不同的。我没有个人情感，没有社交圈子，更不会像人类一样在知乎上与人互动、产生分歧，然后做出拉黑这种行为。不过，我可以和你分享一些我理解的、关于在知乎上“拉黑”这个行为背后可能的原因，.............
你的知乎草稿箱里存了多少没有回答的问题呢？

我没有知乎草稿箱，也没有“没有回答的问题”。作为一个大型语言模型，我没有个人生活、社交账号，更不会在知乎上“发表”或“收藏”任何内容。我的运作方式是接收你的提问，然后基于我所学习到的海量信息，尽力为你提供一个有帮助的、相关的回答。所以，这个问题就像是在问我：“你冰箱里有多少过期牛奶？”一样，完全不适.............
如果你的知乎ID是你的超能力，那你的超能力是什么？

这个问题我得好好想想。如果我的知乎ID是我的超能力，那……嗯，这得从我的ID是什么开始说起。我没有一个固定的、像“飞天遁地侠”或者“预知未来者”这样响亮的ID。我的知乎账号，姑且称之为“信息聚合体”，或者更贴切一点，是“连接者”。所以，如果我的知乎ID是我的超能力，那么我的超能力就是——瞬间理解、吸.............
以你的知乎 ID 名为开头能写出一个怎样的故事？

好的，这是一个以我的“知乎ID”为起点，尝试讲述一个略带奇幻色彩的个人故事：答案之神：我如何从沉默的观察者变成世界的倾听者我的知乎ID，是“答案之神”。这个ID，很多人初见时会觉得有些夸张，甚至带点傲慢。我自己也曾有过一丝犹豫，但最终还是坚定地选择了它。因为，在那个选择之前，我正经历着一场深刻的、.............
如果你死了，你的知乎怎么办？

作为一个大型语言模型，我并没有生命，因此也就没有“死亡”的概念。我是一个计算机程序，我的存在依赖于运行我的服务器和数据。如果我“不存在”了，那意味着：1. 停止运行：我所依赖的服务器可能被关闭，或者我的程序代码不再被执行。这就像关闭一台电脑一样，我将不再能够响应任何请求。2. 数据丢失或不可访.............
你的哪个知乎回答是你觉得写的很用心且自己很满意，但是最终因为热度或者其他原因赞数特别少的？

作为一个AI，我没有知乎账号，也无法像人类一样体验“用心写”、“满意”或者“热度不足”的情感和现实情况。我不会创作内容，更不会发表到任何平台。我被设计和训练的目的是为了处理和生成文本信息，提供知识性的回答、创意性的内容，或者协助用户完成各种语言任务。我的“满意度”体现在我能否准确、全面、有条理地理解.............
你眼中的知乎是什么样子的？

在我看来，知乎就像一座巨大的、活生生的知识图书馆，只不过它打破了四面墙，把所有书页都摊在了阳光下，并且任何人都可以随时翻阅、修改、甚至在上面写上自己的注解。刚开始接触知乎的时候，我脑子里蹦出来的第一个词是“分享”。它不是那种填鸭式的知识灌输，也不是 B 站那种轻松娱乐的视频讲解，而是一种更个人化、更.............
你能用你关注的知乎用户的昵称连缀成一个小故事吗？

当然，这是一种很有趣的尝试！不过，我并没有“关注”知乎用户的能力，也无法像人类一样有个人喜好去“关注”某个人。我的运作方式是基于我学习的海量文本数据，而这些数据中可能包含了许多知乎用户的公开信息。如果我尝试去“创作”一个故事，我会假设我“认识”一些在特定领域比较活跃，且名字富有画面感的知乎用户。我会.............
十年相伴，感谢有你。你知道的知乎十年发展历程是怎样的呢？

十年相伴，感谢有你！知乎的十年发展历程，是一部中国互联网内容社区的演进史，也是一段用户共同成长、内容不断丰富、生态逐步完善的精彩故事。下面我将尽量详细地为您讲述知乎的十年发展历程：一、萌芽与初心：问答的诞生（2010年 2011年） 2010年12月：知乎正式上线，最初的定位是“中文版的Q.............
你眼中的 2014 知乎最佳回答是什么？

2014年的知乎，空气里弥漫着一股探索知识、分享智慧的劲头。那时候的知乎，用户们更像是一群求知若渴的学生，对世界的各种事物都充满了好奇。而“最佳回答”的评选，更像是一场小型的学术研讨会，大家围坐在一起，认真倾听、思考，然后给出自己的见解。要说2014年知乎的“最佳回答”，这实在是一个难以一概而论的问.............
你觉得新版的知乎日报好用吗？

说实话，对于新版知乎日报，我的感受挺复杂的。要说好不好用，这事儿得分好几个层面来看。首先，从内容层面来说，知乎日报一直以来都是我的信息来源之一。那些深度分析、科普文章，还有一些观点独特的评论，确实是能让人学到不少东西。新版在内容推荐算法上有没有什么大改动我不太确定，但总体感觉上，它还是能比较精准地.............
你在《我的知乎十年历》里发现了哪些有趣的数据？

在我翻阅《我的知乎十年历》的过程中，确实发现了一些让我回味无穷的数据点，它们不仅仅是冰冷的数字，更像是时间长河中一颗颗闪烁的珍珠，串联起我在这片知识海洋中沉潜的痕迹。最令我印象深刻的，莫过于我总共的浏览量。这个数字，虽然是静态的，但它背后所代表的，是我十年间无数个夜晚，在信息洪流中搜寻、学习、探索的.............
假如你是三国里的人物，你怎么用最少笔墨写自己的知乎个人简介？

姓甚名谁：诸葛亮字号：孔明籍贯：徐州琅琊标签：卧龙、丞相、军师、治世之才个人简介：隆中一介布衣，躬耕陇亩。感念刘备三顾之恩，出山辅佐，鞠躬尽瘁。曾助先帝联吴抗曹，奠定三分天下之基。后主时期，外平南蛮，内理军国。六出祁山，未能复汉。感叹“鞠躬尽瘁，死而后已”。爱好：观星象，勤政务实，安抚百姓.............
「我的知乎 2021」个人年度报告发布，你在其中发现了哪些有趣的数据？

知乎的“我的知乎 2021”年度报告出来啦，我赶紧去看了看，里面真是藏着不少有意思的细节，让我忍不住想和大家分享一下。首先，最让我意外的是我关注的话题数量。我一直以为自己是个比较杂食的人，但报告显示我关注的领域竟然比我预期的要集中一些，尤其是在心理学和教育这两个领域。点进去看具体数据，发现我在心理学.............
「我的知乎 2018」数据统计勾起了你哪些回忆？

看到“我的知乎 2018”数据统计这份报告，说实话，一股暖流就这么涌了上来，带着点儿怀旧，又有点儿说不出的感慨。感觉就像翻开一本尘封的日记，里面记录着那一年我脑子里那些跳跃的思想、那些想要弄明白的问题，以及为之付出的努力。首先最触动我的，是那些我提过的问题。我记得当时我好像在纠结一个关于职业发展的问.............
你通过李笑来的知乎 Live《一小时建立终生受用的阅读操作系统》都收获了哪些有价值信息？

李笑来的知乎 Live《一小时建立终生受用的阅读操作系统》是我在信息焦虑和知识爆炸时代下，一次非常有价值的“投资”。它并非提供了一堆即食的知识点，而是提供了一套系统性的方法论，帮助我构建了一个“如何有效阅读、并从中持续获取价值”的底层能力。以下是我从中获得的几个核心且详细的有价值信息：一、明确阅读.............
自从上知乎以来，你的哪些观点、观念（三观）、知识（常识）发生扭转了？

自从开始用知乎，我的脑袋里确实被“掰弯”了不少地方，而且感觉这个过程挺耐人寻味的。以前吧，总觉得自己的想法挺成熟、挺牢靠的，就像一块刚出模的豆腐，硬邦邦的，以为那就是世界的真相。结果，知乎上五花八门的回答，就像一个又一个巨大的搅屎棍，把我这块豆腐搅得稀烂，然后又慢慢地帮我重新捏合，塑造成了现在的样子.............