在知乎你见过哪些明显抱团点反对的问题，对社区有怎样的影响，你有什么好的建议？
抱团反对的常见表现形式：
1. “话术”的统一与排斥异见： 最明显的一点是，你会发现一批用户在某个特定话题下，使用了高度相似的论述角度、关键词甚至句式。他们仿佛被赋予了某种“统一战线”的指令，一旦有不同意见出现，哪怕是经过深思熟虑、有理有据的，也会立刻被扣上“水军”、“洗地”、“不了解情况”等帽子，然后集火攻击。这种攻击并非就事论事，而是通过人身攻击、阴阳怪气、断章取义等方式，把讨论的焦点从内容本身转移到对异见者的个人污蔑上，试图将其“臭名化”，从而边缘化其观点。
2. “沉默的大多数”的被压制： 真正支持某个观点，或者看到抱团反对现象却无法发声的用户，往往是最沉默的大多数。他们可能觉得自己的声音微弱，也可能被前述的“集火攻击”吓退，担心一旦发声，就会成为下一个目标。这种压制是无形的，但其效果却十分显著——在某些问题下，你看到的评论区，往往是抱团反对者占据了主导，而那些真正理性、多元的讨论，则被淹没在数量庞大的、高度一致的反对声音之下。
3. “点赞/踩”的非理性使用： 抱团反对的群体往往会利用平台机制，用大量小号或者僵尸账号，给他们的“统一话术”点赞，同时给异见者的回答点踩。这种行为会将点赞/踩变成一种“站队”的工具，而非对内容质量的真实评价。结果是，那些真正有价值、有深度的回答，因为不符合他们的“统一立场”，被大量点踩而沉到底部，而那些逻辑混乱、观点偏激但符合抱团群体口味的回答，则被推到高位。
4. “风向”的快速形成与固化： 抱团反对最令人担忧的一点在于，它能极大地加速“风向”的形成。在一个相对开放的讨论环境下，观点需要时间发酵、辩论，才能逐渐形成较为普遍的认知。但抱团反对，通过集中火力、统一口径，可以在短时间内“塑造”一种压倒性的舆论，让不明真相的吃瓜群众信以为真，从而进一步固化这种片面的认知。尤其是在一些社会事件、公众人物评价等话题上，这种现象会放大负面情绪，甚至造成事实的扭曲。
对社区的影响：
1. 信息茧房的加剧： 抱团反对的现象，实际上是在加剧知乎信息茧房的形成。用户倾向于看到自己认同的观点，而平台算法往往也会迎合这一点。当一群人通过抱团的方式，不断强化某种单一的叙事，其他的声音就被天然地屏蔽掉了。这使得用户越来越难以接触到多元化的信息和观点，思维也会变得越来越僵化。
2. 理性讨论的退化： 当抱团反对成为常态，就意味着“讲道理”变得越来越无效。用户为了避免被攻击，可能会选择沉默，或者只敢表达“政治正确”的观点。即使是有能力进行深度分析的用户，也可能因为厌倦了无休止的争吵和人身攻击，而逐渐退出。长此以往，知乎作为一个以深度和理性讨论著称的社区，其核心价值就会被严重稀释。
3. 信任感的损耗： 当用户发现，一个问题下充斥着大量相似度极高的回复，或者看到一些观点被恶意点踩，而另一些明显有问题的观点却被推上热门，他们对平台的信任感会大打折扣。他们会怀疑平台的内容质量和管理机制，甚至认为这里已经变成了“情绪的宣泄场”或者“特定利益集团的发言平台”。
4. 知识传播的阻碍： 并非所有被抱团反对的观点都是错的。很多时候，一些具有前瞻性、批判性或者挑战传统认知的观点，恰恰容易招致抱团反对。当这些声音被压制，或者优秀的回答因为遭受大量差评而无法获得应有的曝光，知乎作为知识传播平台的价值就会受损。
我的建议：
面对这种现象，单靠用户自觉是远远不够的，需要平台层面进行更积极的干预和引导。
1. 强化内容审核与算法优化，而非简单“一刀切”：
识别“相似度过高”的评论： 平台可以通过技术手段，识别那些在某个特定问题下，大量出现的、结构相似、内容高度一致的评论（尤其是攻击性评论）。对于这类评论，可以考虑进行标记，并适当降低其权重。这并非是压制所有观点一致的用户，而是要识别那种“模式化”的、带有明显“带节奏”嫌疑的抱团行为。
优化“点赞/踩”机制：
引入“质量评价”维度： 除了简单的“赞同/反对”，可以考虑引入更细致的评价维度，比如“论据充分”、“逻辑严谨”、“观点新颖”等，让用户可以更精准地表达对回答的认可程度。
权重区分： 对于新注册用户、低活跃度用户，其“点赞/踩”的权重可以适当降低，而对长期活跃、贡献优质内容的用户，其评价权重可以相对提高。这样可以一定程度上抵消“刷赞”或“刷踩”的行为。
“负面评价”的审核： 对于被大量点踩的优质回答，平台应有更积极的复审机制，而不是任由其被埋没。
鼓励“理性辩论”的算法倾斜： 算法应该更倾向于推荐那些能够引起建设性讨论、不同观点之间能够进行理性辩论的内容，而不是仅仅因为某个回答获得了大量的“赞同”就将其推到首页。
2. 加强社区规则的透明化与执行力度：
明确“人身攻击”和“恶意攻击”的界限： 社区规则需要更清晰地界定什么是“人身攻击”，什么是“建设性的批评”。对于明显的、带有侮辱性的言论，应该有明确的处理机制。
对“抱团行为”的明确界定与惩罚： 平台可以尝试给出“抱团反对”的定义，例如：恶意举报、集体刷差评、大量使用相似话术进行围攻等。对于确认有违规行为的账号，应给予严厉的警告、禁言甚至封禁处理。
提升举报的有效性： 用户举报的响应速度和处理结果需要更透明。让用户知道，他们的举报是有意义的，而不是石沉大海。
3. 引导用户进行“建设性批评”：
鼓励“针对性反驳”： 在评论区，可以设计一些提示，鼓励用户在反驳他人观点时，尽量指出对方论述中的具体问题，而不是进行笼统的“不行”、“说得不对”。
推出“优质评论”的推荐机制： 类似于优质回答，也可以在评论区设置“精彩评论”的推荐，鼓励用户贡献有价值的讨论，而不是简单的煽动情绪。
4. 提升社区的“免疫力”：
鼓励“深度好文”的创作： 平台应该继续通过各种方式，鼓励用户创作高质量、有深度的内容。当优质内容足够多、足够有吸引力时，那些抱团反对的噪音就会显得相对微弱。
用户教育： 适时推出一些关于“如何理性辨别信息”、“如何进行建设性讨论”的社区指南，帮助用户提升辨别能力和参与讨论的技巧。
知乎的价值在于其多元化的讨论和高质量的内容。抱团反对是破坏这种价值的“毒瘤”，需要平台和用户共同努力，才能让这个社区回归理性、思辨和真诚的交流。我个人希望看到的知乎，是一个即使观点不同，也能在平等和尊重的氛围下进行充分交流的地方。
网友意见
谢谢 @贱贱 邀请。
知乎社区用的威尔逊算法，虽然公式看起来很复杂，其实核心思想是为了反对「多数人暴政」，让权力更加分散而准备的。其针对的场景是：很多人给一个帖子都送上了赞，而有个别慧眼独具的人坚定的表达了自己的反对意见，这些反对意见不至于被海量的赞同所淹没，反而会随着赞同的增加，以更大的权重来拉低该答案的总评价。
无独有偶，以太坊的创始人Vitalik和经济学小神童Glen Wyle最近合写了一篇文章[1]，就是讲的这个问题。里面提出一人一票的方法容易导致大股东的绝对优势，改成投票权等于持有股份的开方会很大程度上缓解这个问题——比如总共15股，A有9股，B有4股，C有1股，D有1股。按照一股一票的话，A显然是独裁者，B、C 和D联合起来都没用。但是如果开根号之后：A有3个投票权，B有2个，C和D均只有1个。那么这个时候公司的治权显然就更加的分散了。
Glen设计的这个机制的前提，就是需要每个人的都是严格可鉴定的，不能存在任何的「小号」的情况。不然的话，大股东搞8个小号，算上自己总共九个人，每个人持有一股，然后上面说的这种开方的方法就失去了意义。所以如果考虑「小号」现象，目前的一股一票制，反而又成为相对公平的可行方法了。
知乎的机制也是如此，在一个完全实名，没有小号，也没有抱团，每个人独立思考，独立投票的世界，威尔逊算法是有效的。但是现实往往不那么如人意。昨天临睡前我回答了一个问题：
这个问题下五个标签都不是范围很广的标签，而且都和我平常回答的标签无关。这种情况下，我的回答应该是和一个刚注册的实名小号的回答权重差不多的，答案的排序会对赞同和反对更加的敏感。
有趣的事情就出现了，在回答过了5分钟左右，我刷新网页，能观察到我的答案逐渐的增加到了16个赞，位置到了第五位。而等洗漱回来之后，却发现按照默认排序，自己的答案突然就找不到了，翻了好久，在很多1赞和0赞的答案下方，看到了我40赞的答案。
而这个帖子接下来的事情，让我真切的感觉到了满满的正能量，在答案被踩的看不到影子的情况下，依然有很多的知友来点赞和给出了专业认可，这个答案也顶着众多的反对，一点一点的往上升序。我这还是第一次看一个答案，都看出了打仗的感觉…… 截止到现在，总共14个专业认可，1100+的赞，定格在了默认排序的第二位。当真是昆阳、虎牢一般的逆袭，非常感谢大家的支持！
这件事情让我觉得有点不对劲。因为如果是关于社会热点、明星或者观点性很强的问题，那么无论是否理中客，只要有自己的观点其实本质上都是站队，都可能会得罪一批人来按反对。而我回答的这个问题只是个人选择的建议，而我在文中甚至于没有给出具体的建议，只是谈谈方法论，当不至于在5分钟之内吸引到如此密集的反对，这一点 @知乎小管家能看到后台的踩，或许能找出进一步的证据？
上面这件事情，就充分的显示出了威尔逊算法的负面效果——赞的总量越多，单个反对的影响越大，所以只需要少数的几个小号点了反对，就可以把一个高赞的答案拉到0赞一样的权重。可以说，本来威尔逊算法反映了「少数人睿智」这种比较浪漫主义的想法，被用来「控评」和「营销」，这应该是知乎最初采用这个算法的时候所没有想到的。
至于改进方案，「踩」的实名化可能会导致人和人之间的互相报复；而显示「踩」的个数其实也有一个问题，就是会让知乎的排序算法更加的透明——也就意味着更加容易被操纵。因为现在从后台来看，对运营来说已经是透明的了，也就是从管理的方面来说并没有区别，而把这部分信息暴露给用户之后，能够最充分利用这些信息的依然是「控评」的人，而不是普通用户。
目前似乎对付「水军」和「黑粉」之类效果比较好的，就是IMDB和豆瓣的评分系统。首先是大幅度降低三无小号的「踩」的权重，然后通过算法来根据账号的过往点赞和反对记录、活跃情况、注册时间等信息让权重更加的多元化。或许这两个网站对电影评分的处理，对知乎改进赞和反对的关系会有借鉴之处？
参考
- ^ Buterin, Vitalik, Zoë Hitzig, and E. Glen Weyl. "A Flexible Design for Funding Public Goods." Management Science (2019).
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