知乎會出現盲目贊同名人現象嗎？

12-20

沒有什麼別的用意，只是每次都看到似乎知乎知名人士寫的答案一般獲得的贊同數都特別高，我承認原因就是他們的答案確實好，但是會不會出現一種情況就是有時候大家在贊同的時候並沒有明確對答案的評判與好惡，而只是單單覺得他是名人或者是他的贊同數已經很高了？

update 2013.2.6:
補充兩張雙對數圖和線性回歸結果。
...................................................

update 2013.1.31:
說明：根據這些統計圖我並沒有明確說明沒有盲目贊的現象，只是通過統計數據直觀地說明盲目贊的情況沒有對知乎造成惡劣的影響。此篇答案不足之處在於對於知乎盲目贊的情況如何並沒有深入地做定量深入研究。
…………………………………………

各位，請看數據：

統計數據來自1991位知友的個人數據，包括贊同數，感謝數，被關注人數，編輯數，答題數。

首先來看一下，這些知友的數據是否具有一定的代表性，請看下面這張統計圖：

圖 1 被關注人數曲線圖 1 中橫坐標為按被關注人數升序排列後的知友的編號，圖中藍點為相應的被關注人數。可以把構成的這條曲線分成三部分：

1－1600，被關注人數在1000以下，漲勢平緩，大部分是知乎普通用戶；
1600－1900，被關注人數開始有較大幅度的上升，這一部分大概就是在新用戶推薦中出現的推薦用戶，漲勢明顯；
1900－1991，這部分都是一些散點，是大家都知道的幾位大佬。

總的來說就是大部分關注較低的普通用戶、一小部分關注較高的推薦用戶和某幾位大佬，基本與知乎這樣一個社區的用戶構成相符。在此，不討論這個曲線是否合理等相關問題，只是想說明我獲得的1991名知友的數據對於知乎的用戶分布具有一定的代表性。

接下來，我想先研究一下與此題相關的一個問題：粉絲多的知友是否獲得的總贊同數就多？
請看下面這張統計圖：

圖 2 被關注人數和總贊同數

圖 2 是在圖 1 的基礎上加入了對應編號的知友的總贊同數（圖中綠點），從這張圖可以看到總贊同數有上升趨勢，但也有較多的高關注低贊同數的情況。我們分段來看：

圖 3 編號1－1500被關注人數和總贊同數

圖 4 編號1500－1991被關注人數和總贊同數

圖 3 和圖 4 是圖 2中前後兩段放大後的效果。從這兩張圖可以看出，總贊同數確實有上升趨勢，但從圖 4 下方也可以看到相當一部分高關注的知友並沒有高贊同。所以說不能絕對的認為粉絲多的知友獲得的總贊同數就多。

下面正式回答下這道題。（相似的問題還有：粉絲多的知友是否易於獲得贊同，是否有名人贊現象。）
顯然總贊同數高不能說明此人就易於獲得贊同，還需要加入其他考量，比如答題數，編輯數等等。如果說名人易於獲得贊，粉絲盲目贊，那麼名人的贊答比（總贊同數/總答題數）肯定會很高。引用下此問題如何看待粉絲多的知乎er回答問題獲得的贊同數多？的問題描述：粉絲多的用戶放個屁都有人贊同。這樣的情況下名人的贊答比肯定高了。
實際情況是不是這樣呢？我們來看一下統計圖：

圖 5 被關注人數和贊答比
註：為了能和關注人數曲線比較，贊答比在原有的基礎上乘以了100。

圖5中綠點為相應編號知友的贊答比，從圖 5 可以看到贊答比沒有明顯的上升趨勢，低關注用戶也有較多的高贊答比。再來看下局部放大圖：

圖 6 編號1－1500被關注人數和贊答比

圖 7 編號1500－1991被關注人數和贊答比

圖 8 圖 5 底部放大圖

從圖 6 和圖 7 可以看到，兩部分的贊答比分布有相似之處：有少數高贊答比的用戶，大部分贊答比處於較低位置而且分布比較均勻；也有不同之處：從圖8可以看出，圖 7 中高贊答比的數量要比圖 6 多，圖 7 後半段有略微的上升趨勢。但同時可以發現，圖 7 中高贊答比的數量比圖 6 多的不多，圖 7 後半段的上升趨勢與關注數曲線的趨勢比還是相差甚遠，因為許多名人確實能提供高質量的答案，所以這樣的現象我認為還是處於正常範圍。

在這裡只是加入了答題數作為考量，更周全的做法是加入編輯數等，但我認為贊同比有一定的參考價值，由這些數據可以認為，雖然盲目贊的現象個例是有，但從整個社區來看，知乎在這方面還是健康發展的。

update 2013.2.6:

圖 9 被關注人數－贊同數雙對數圖

圖 10 被關注人數－贊答比雙對數圖圖 9 和圖 10 中的直線為回歸直線方程。

@走刀口的數據非常有價值，但我暫時還沒有給他的答案贊同。這是因為現有的分析還不能判定「是否有盲目贊同名人現象」。我有以下幾條建議，由於需要寫公式，就另開一個答案了。如果@走刀口有空，能試試看的話，我想會非常有趣。
不想看理論可直接跳到最後。

需要注意的是，由於答案的質量千差萬別，我們這裡討論的並非每個答案的情況（如果這一個答案由一名粉絲少的知友回答，會有那麼多贊同嗎？）而是每個人的平均情況（如果這名知友的粉絲沒有這麼多，他的平均每題還會有這麼多贊同嗎？）

一，將粉絲數與每題贊同數（總贊同/總答題）對數化。根據目測，粉絲數的分布似乎是對數正態，對數化目的是要將整個分布往正態分布調，消除在粉絲少和粉絲多的情況下的異方差；另一方面，是為了得到彈性。之後，做一個簡單的線性回歸，則粉絲數對每題贊同數的回歸係數x的含義就是：粉絲數每上漲1%，平均每題贊同會上漲x%。現在的幾張圖可能已經存在相關性，但不作回歸看不出來確切的值。

二，我們可以把每題贊同數的上升分為兩個部分：質量效應和盲從效應，即：
1，答題質量高-每題贊同多（質量效應）；
2，粉絲多-每題贊同多（盲從效應）；
這題想問的是，後一個效應，即盲從效應是不是存在。但困難在於還有第三個效應：
3，答題質量高-粉絲多（吸引效應）。
因此，一個人的答題質量如果很高，而且質量效應和吸引效應同時存在，他的每題贊同數和粉絲將同步增加。那麼此時即便不存在盲從效應，我們也能觀測到正的「盲從效應」，這就是我之前在哪些你熟知的重要知識或方法，業外人士卻常常因不了解而陷入困境？中提到的內生性。

三，設置這樣一個模型：
$Vote=eta _1 imes Quality+eta _2 imes Followers(Quality, Other)+epsilon _1$
$Vote$ 表示平均每題贊同數，其中 $eta _1$ 表示純粹的質量效應， $eta _2$ 表示粉絲帶來的效應，即我們想要識別的「盲從效應」。
其中粉絲數量 $Followers$ 又由答題質量 $Quality$ 與一些和答題質量無關的其他因素 $Other$ 決定，有：
$Followers=eta _3 imes Quality+eta _4 imes Other+epsilon _2$
化簡後得：
$Vote=(eta_1+eta_2eta_3) Quality+eta_2eta_4Other+epsilon$
現在，要識別「盲從效應」是否存在，即 $eta_2$ 是否顯著大於0，其必要條件是 $eta_2eta_4$ 顯著異於0。因此，我們就必須找到一個答題質量之外的 $Other$ ，他有一個明確的機制可以影響粉絲數量。
具體過程是：
1，用 $Other$ 對 $Followers$ 回歸，可以算出 $eta_4$ ；
2，用 $Other$ 對 $Vote$ 進行回歸，得到 $eta_2eta_4$ 。
3，最後算出 $eta_2$ 。

四，什麼樣的變數，既與回答者的答題質量無關，又會顯著影響該回答者的粉絲數？
根據目前可得的數據，我有這麼幾個建議，都可以嘗試一下。
1，關注數量。關注他人的數量與回答質量關係不大，但由於「回粉」效應的存在，可能會影響粉絲數。
2，答題數。答題數量多少，與其質量關係不大，但答題多的用戶，在知乎改版前的暴露次數更多，更有可能獲得更多粉絲。
3，其回答所在問題的平均關注數。選擇回答熱門問題還是冷門問題，與其質量不一定有關，但回答熱門問題能被更多人看到，即使質量相同，回答熱門問題也容易獲得更多粉絲。
我的建議是，如果以上三個變數都可得，那麼都可以試試看，測試一下結果的穩健性。

五，以上方法使用了經濟學中常用的「工具變數」思想，不是特別標準，可能有偏，而且挺繞，但他對於識別兩個變數的因果關係尤為有效。
不可否認的是，上述方法還有很大缺陷。比如， $Quality$ 帶來的粉絲與 $Other$ 帶來的粉絲，可能是兩種人，用一個統一的 $Followers$ 來概括他們可能會有問題。

濃縮版：
舉一個直觀的例子：
如果只是看到吸煙的人往往身體不健康，我們並不能說吸煙是有害健康的。因為也許是這個人的一些其他個人特徵，讓他在喜歡吸煙的同時，健康狀況不佳（比如喜歡熬夜）；身體不健康本身也可能讓他喜歡吸煙（身體虛弱因此需要吸煙提神）
於是有人找到一個工具變數，煙草稅。一個地區的煙草稅會影響該地區人口的香煙消費，但不會直接影響這個地區的人的身體健康，也不會影響前文所述的其他特徵，比如熬夜等。因而，煙草稅會僅僅通過吸煙多寡的渠道，來影響人的健康。
於是，當我們看到煙草稅的下降通過增加該地煙草消費使該地區的人們更不健康時，我們便可以肯定地說，吸煙的確影響健康。
在本題中，贊同數對應健康，粉絲數對應吸煙，回答質量對應熬夜。我們要找到的，就是一個隻影響粉絲（吸煙），並且只會通過粉絲數量來影響贊同數（健康），並且與答案質量（熬夜）無關的變數，我們就找到了關注數/回答數（煙草稅）這個變數。如果關注數的確會通過增加粉絲數來增加每回答贊同，那麼這種「盲從效應」就是存在的。
具體過程如下：
1，首先將相關變數對數化。
2，用關注數量對粉絲數量回歸，檢驗更多地關注是否會帶來粉絲，記錄相關係數 $alpha$ 。
3，用關注數量對平均每題贊同數做回歸，檢驗關注對平均每題贊同數的間接效應，記錄相關係數 $eta$ 。
4，純粹由粉絲數量帶來的「盲目跟風贊」的係數為 $gamma =frac{alpha}{eta}$
5，將關注數量換成答題數與回答問題的平均關注數，重複2-4，檢驗 $gamma$ 是否穩健。

2014/03/23

我在武漢的人均 GDP 與上海不相上下，為什麼工資待遇遠遠不如上海？里給自己做了一個實驗，因為題目十分簡單，因此我花了半個小時匿名回答了這個問題。
根據題目的關注人數、答題質量以及我對知乎網友口味的判斷和贊同數的關係，我判斷這個回答應當有200個贊左右（本應當做一個小回歸，但我實在無法判斷知乎網友口味）。但事實上60個小時過去，贊同數也只有100個。
雖然只是一個小實驗，但他也能從側面說明許多問題，其中之一在於回答對於關注問題的網友的暴露數和回答對於粉絲暴露數的異同。對於問題關注者，不管匿名與否，都能看到問題的更新；而對粉絲來說，如果沒有關注該問題也沒有關注贊同了該問題的人，就根本無法看到回答。
當然，並不是說問題關注者的贊同屬於「深思熟慮贊」而粉絲給出的贊同就屬於「盲目贊」，而是說一部分粉絲可能並不覺得問題很有趣或者很重要，只是看到了關注的人回答，同時也覺得有道理，就一併贊同了。
這兩部分贊同必定是存在差異的，但是這些差異會造成什麼，會讓知乎走向何方，我還沒想過。

大家可以看一下一篇論文，或許會有幫助。
Wisdom in the social crowd: an Analysis of Quora - PRML - 知乎專欄
（是我寫的論文筆記）

.
會，知乎太黑暗了。

答案已經很高票，再贊同就是跟風贊。（當然了，我不會，我是經過深思熟慮的）
回答者關注數高，再贊同就是腦殘粉。（當然了，我不會，我是經過深思熟慮的）
答案特別特別長，再贊同就是盲目贊。（當然了，我不會，我是經過深思熟慮的）
回答者和我很熟，再贊同就是小圈子。（當然了，我不會，我是經過深思熟慮的）

關注量高的人沒資格反駁我，因為你是既得利益者。
關注量低的人沒資格反對我，因為你是腦殘粉。
老用戶沒資格反駁我，你已經在小圈子裡了。
新用戶沒資格反駁我，你還沒有看到知乎的真相。

你們為什麼沒人贊同我？
你們為什麼沒人關注我？？
你們為什麼沒人歡迎我？？？
你們為什麼沒人崇拜我？？？？

這不科學，你們一定是沒有腦子的！這個制度一定是有問題的！要改變！要變革！要革命！四萬萬不堪壓迫的同胞們團結起來！（唱）英特納雄耐知乎~就一定~要~實~現~！

各位感覺社會黑暗、人情冷漠、世態炎涼、階級壓迫、壯志未酬、才華埋沒的知友們，您們滿意了么？

註：以上答案使用的修辭手法叫做反諷，請諸位擦亮雙眼。

關於「名人得贊」的問題，請點任意一位您眼中的「大號」的個人主頁，查看全部答案，選擇按贊同排序，往下拉數十頁，您會發現他們也有很多個數票贊同或者零贊的答案。


@周源 關注者 150000+ 回答數 336

贊同數在 10 票以下（不包含 10 票）的答案超過 180 個
@黃繼新 關注者 150000+ 回答數 784

贊同數在 10 票以下（不包含 10 票）的答案超過 440 個

不知道這樣您心裡會不會平衡些。

坦白說，我剛開始也常常犯這種錯誤，當時有許多贊同連一定的斟酌都沒有，直接就贊同了。
後來，隨著瀏覽的答案多了，隨著更多人提出類似的問題後，我開始反思。
然後我不知不覺提高了對名人的」審核標準「，打醒十二分精神，確實說得切題，有理的才贊同，當然到了現在我也不排除我會頭腦一熱就點贊同了。
所以即使現在我也不敢說我能做到很客觀地點贊同，不過我會漸漸把重心移到其他答案，畢竟普通人有時候不經意也能給出閃光的答案，很值得我們去支持。
退一步來說，即使名人因為我們」審核標準「苛刻了從而少了一部分的贊同，但由於名人有著名人效應，得票數也不會低到哪裡去，所以不妨考慮把更多的贊同分給其他很棒的答案。

最後我想說，雖然我犯了錯，但這個過程我覺得我的分析鑒別能力真的得到了一定的提高，這也是一種成長。

馬太效應，處處都有，知乎不過是生活的一個角落而已。

會。贊同@插門胡的小背心的時間排序閱讀方式。
為了避免下意識地傾向於認同那些高票回答，嘗試設置默認回答排序方式為時間排序，可惜設置不了。

如果不懂，最好不要看著有道理就表態。。。這樣才會有利於整個氛圍。。

先說結論。名人效應對於贊同數有作用，但並不是所謂，出場自帶3k贊。

此處需要強調一個概念。一個答案，儘管乾貨，但是需要被人看到，才會有人贊。

我們對於一個答案，設其價值等價於n個贊，或者說，在單位數量人群中，有x個人會贊同此答案。那麼易得n=xS，其中S為用戶總量。這顯然是符合實際的，因為用戶的增長，兩年前k贊水平的答案，現在可能可以獲得10k量級的贊數。

由於知乎制度的限制，其實際的贊數很可能達不到n，限制條件是因為，這個答案不能被所有的知乎用戶看到，那麼對於此答案的受眾人群，並不能用S表示，我們權且設受眾矯正因子r.使 S（實際）=rS 易得，實際贊數 n"=rn 也就是說，由於並不是每一個用戶都能看到此答案，所以實際贊數少於應得贊數。

設知乎人均粉絲數為i ,對於一個粉絲數為j的用戶，寫出一個價值為x的答案（x概念如上定義），那麼看到此答案的人為（晚上回去補公式）

$S^{$

這個公式是建立在擴散方式僅為粉絲擴散傳播的前提上。對於這個理想化的公式可以看到，xi的乘積是一個很關鍵的量。我們不妨設傳播係數P=xi.當n趨近於無窮時，如果P＞1，那麼在足夠多此傳播後，傳播人數＝總人數S（從這裡也可以看出此公式僅適用於前有限此傳播，因為當接近無窮次傳播時，由於重複傳播，我們並不能用i粉絲數來確定第n次傳播人數）。同樣，對於求和公式第k項的實際意義，即第k次傳播受眾。那麼，我們繼續逼近實際。先說反面，對於目前大量的三零用戶，由於j為零，首次傳播數為零，可以明確，其提問必然是零關注零回答（忽略邀請機制），其回答也必然是零贊（忽略提問人和關注問題人）。這樣的問題和答案是很多的，由於問答雙方的首次傳播基數J小，問題價值x也小，導致大量零贊答案零關注問題。

好了，現在答案呼之欲出了，對於大V，他們的粉絲數決定了，他們的首次傳播就有一個十分大的基數。即使是一個x很小的答案，也可以傳播多次，使總傳播數接近或到達S,所以他們的答案的矯正因子為1，所以，他們的答案幾乎不會被埋沒。而對於很多少粉絲用戶，他們首次傳播基數太小，以至於根本不會有人或很少有人看到。

那麼，底層人民無法翻身了么？並不是，只是很難。我們把上面的忽略項考慮進來。假設某三零用戶在一個關注數為c的問題下寫了一個x價值的答案，那麼這個c就可以加和到j中去,這些就是某些熱門話題下面的幾十贊墊底的答案。如果某三零用戶成功邀請某大V答題，那麼此大V的j，就是此問題的j. 如果某V恰巧為你點贊了，那麼你的二次傳播數將猛增至（j"+jxi）從而對後續傳播提供基數。

我恰好在三零狀態下寫了一個目前近萬贊的答案，對於這個答案的贊同數比時間的值有幾乎是以小時為間隔採樣調查（可惜當時並沒有記錄數據。）這個問題在第一天由於某V關注從而引發第一輪關注（有了一個較大的c）。我的答案第一天僅100贊不到，排名靠後。第二天發現由於某V贊同我的答案（在第二輪傳播有了一個j"的增量），贊同數開始較快增長，我更新了大約兩倍於原答案字數（提高了x），第三天破K，（在k贊條件下，傳播速度就已經疊加到一個可觀的值）一周到5k，上日報（在此輪傳播時加和了一個日報的關注量j",此時可以視為已經被重複傳播）。半個月後贊同速度下滑（7k），但此時清華南周公眾號及微博轉載，又引起一撥贊同（9k）。到目前（三周）的大概穩定日均百贊（重複傳播，傳播總量已經接近S，增量下降。從此可以看出，好的傳播渠道，才可以使答案不被埋沒，而真正的高贊答案，還是需要提高幹貨x

未完待續

某些大號發表「先佔座，晚上回答」，居然都能被頂到前排去，這不是腦殘粉是什麼。

會，看看一些高票答案下的評論區就知道。很多人根本沒看明白就憑著對答主的感覺點贊；

這也涉及到一個問題，當點贊時，用戶是在表達一種理性同意還是感性支持？以我個人的觀察，後者居多。

以@chenqin回答為例，我很好奇他的贊同者中有多少人真的理解了他所採用的方法？我認可他的思路，即用數據和實驗來解決這個問題，但我同時意識到對他所運用的工具我有太多不解，僅就我能理解的部分，我認為這種方法還是沒有考慮到一些變數，所以儘管感情上欣賞這種回答方式，但是因為存在疑慮，所以我只點了感謝而非贊，這是我在知乎點贊的原則。
（Ps：@chenqin的答題方法和專業水準一直是我十分欽佩的，他是我在知乎最期待的答題者之一）

根據這個原則，在知乎上點贊同是比較不易的，情感社科類的一些問題或者可以運用自己的常識，但是一些更加專業的領域，有資格做判斷的往往只有少數人，這樣的話無疑會降低贊數，使得這類問題甚至知乎這個網站變得沒那麼活躍，那從知乎的運營者來說這是好事還是壞事呢？

回到這個問題，從個人的感覺來說，知乎相較於其他社交媒體盲目的現象會少很多，自我糾錯能力也頗強，比如在如何評價 bobo bakery 蛋糕店？這個問題上，答題區的風雲突變就證明了這一點，正是有排第一的匿名用戶這樣的專業人士存在，知乎的風氣才維持在一個水平線上，這也是我喜歡知乎的原因。
與本題無關的一些私貨，可看可不看
我註冊知乎僅有數月，但也沒少看到有人在談知乎世風日下的問題，就某些方面而言，這是事實。但是，人多的時候固然是泥沙俱下，但泥沙增加的同時，黃金是不是相應增加了呢（就算沒有，原本的優秀用戶看到贊的人變多也會更有動力吧），自己不甄別，不思考，僅僅寄望於一個網站所有的內容都是真理妙諦，這種飯來張口的態度，我認為於己於人都完全沒有幫助。千淘萬漉雖辛苦，吹盡狂沙始到金。
當然，如果你認為甄別的成本過高，你當然可以選擇抱怨甚至離開，但也請注意，你還有以下選擇：
1. 慎用你的贊同，善用反對和沒用幫助；（關於這個誰能幫忙找人回答一下這個問題知乎是否可以對贊、感謝、反對和沒有幫助選項的按鈕位置加以調整？）
2. 知道就答，不知就看；
3. 對異見保持寬容開放的心態，很多問題並不是只有唯一解，就事論事，理性討論
4.真的遇到不可理喻的，拉黑就是，犯不上破口大罵（你經驗沒人家豐富，未見得能贏，就算你天賦異稟贏了，用大量時間和精力作為代價戰勝這種對手真值得？）
個人認為上面幾條在各種論壇都適用，因為用戶平均水準的關係，在知乎執行起來還相對容易些

還有一個趨勢呢……寫得長就容易獲得贊同……唉，又不是那話兒長……

說不到點上真不贊，某些名人我還頻繁點反對，為了防止NCfans反攻，我也不說是誰了。

會有，看了@陳章魚的回答後。

我翻了下他的回答數據，先是按贊同數排翻了5頁，100個獲得贊同130個以上的高票答案，基本上都是2012年12月之後寫的答案，而他最早是2012年1月27日開始答題，至12月期間有三百多個答覆，但基本上都沒有獲得130以上的贊同數。（手工勞動可能有個別錯漏，在然後他如果對半年前的答案還反覆編輯可能也會造成偏差）(^o^)/~期待有數據帝用高科技統計下。

所以說贊同數和粉絲沒有關係是不嚴謹的。至於高粉絲仍舊有低票答案也可以解釋，粉絲往往不止關注一個人，然後興趣和被關注者並不完全重合，所以粉絲對很多被關注者感興趣並作出答覆的答案可能並不見得感興趣，這方面也表現在知乎獲贊多的以吐槽和感情類經歷類為主，而比較專業和職業化的答覆贊同數會少很多。

具體到話題類也可以證明，熱門話題每隔幾分鐘都在刷新，而冷門話題數周半個月甚至更久都沒有刷新。

總結粉絲多會獲得更多的贊，尤其是在回答吐槽類，感情類和經歷類以及熱門話題時，效果非常明顯。

而專業職業答覆類和冷門話題，粉絲影響相對小一些。

不請自來。
個人認為@chenqin 用數學分析的很好，但是沒有找到問題的根源。以下是嘗試從心裡學的角度分析拋磚引玉淺談三點。

問題提出：為什麼會出現盲目贊同名人現象？
猜想一：群體是盲目而從眾的。盲目即認識不清，一個人在認識世界的初期總是希望能找到一個能帶領自己的人（如導師，意見領袖等），而如何選擇這個人最懶的而又最高效的方法就是從眾。欲知詳情請見後分析。
猜想二：馬太效應導致從眾現象擴大化。同意@呂馳宇在知乎上贊同越多是否意味著答案越正確？的說法，馬太效應的影響是巨大的。
猜想三：意見領袖效應。受到社交圈子的影響，受關注數較高的答題者更容易獲得高票。兩個相同的答案，一個出現在一萬個人的時間軸上，另一個只有幾個人能發現，曝光度不同最後的贊同數量當然會相差很多。當然這也與知乎個人時間軸UI設計理念 @黃繼新有很大關係。意見領袖的特徵詳見最後。

群體是盲目而從眾的。

群體心理學的創始人勒龐《A Study of the Popular Mind》中文名《烏合之眾》。

「群體不善推理，卻急於行動。組織會賦予群體巨大的力量。組織中新教條的產生很快也會具有舊式教條的威力，那是一種不容討論的專橫武斷的力量。」
「有時在意見領袖的影響下，成千上萬孤立的個人也會獲得一個心理群體的特徵。一個偶然事件就足以使他們聞風而動聚集在一起，從而立刻獲得群體行為特有的屬性。」
「群體中的個人不但在行動上和他本人有著本質的區別，甚至在完全失去獨立性之前，他的思想和感情就已經發生了變化，這種變化是如此深刻，它可以讓一個守財奴變得揮霍無度，把懷疑論者改造成信徒，把老實人變成罪犯，把懦夫變成豪傑。」
「群體在智力上總是低於孤立的個人，但是從感情及其激發的行動這個角度看，群體可以比個人表現得更好或更差，這全看環境如何。一切取決於群體所接受的暗示具有什麼性質。……群體固然經常是犯罪群體，然而它也常常是英雄主義的群體。正是群體，而不是孤立的個人，會不顧一切地慷慨赴難，為一種教義或觀念的凱旋提供了保證；會懷著贏得榮譽的熱情赴湯蹈火……這種英雄主義毫無疑問有著無意識的成分，然而正是這種英雄主義創造了歷史。如果人民只會以冷酷無情的方式干大事，世界史上便不會留下他們多少記錄了。」
」學者阿希曾進行過從眾心理實驗。結果在測試人群中僅有1/4~1/3的被試者沒有發生過從眾行為，保持了獨立性，可見它是一種常見的心理現象。從眾性是人們與獨立性相對立的一種意志品質；從眾性強的人缺乏主見，易受暗示，容易不加分析地接受別人意見並付諸實行。「
從眾是指個體在社會群體的無形壓力下，不知不覺或不由自主的與多數人保持一致的社會心理現象,通俗的說就是「隨大流」。從眾指個人受到外界人群行為的影響，而在自己的知覺、判斷、認識上表現出符合於公眾輿論或多數人的行為方式。通常情況下，多數人的意見往往是對的。從眾服從多數，一般是不錯的。但缺乏分析，不作獨立思考。不顧是非曲直的一概服從多數，隨大流走，則是不可取的，是「盲目從眾心理」。

馬太效應（Matthew Effect）。

馬太效應指強者愈強、弱者愈弱的現象。其名字來自聖經《新約·馬太福音》中的一則寓言：「凡有的，還要加給他叫他多餘；沒有的，連他所有的也要奪過來。」在中國古代也有同樣的說法，天之道，損有餘而補不足；人之道，損不足而益有餘。」出自老子《道德經》。

「相對於那些不知名的研究者，聲名顯赫的科學家通常得到更多的聲望，即使他們的成就是相似的；同樣地，在同一個項目上，聲譽通常給予那些已經出名的研究者，例如，一個獎項幾乎總是授予最資深的研究者，即使所有工作都是一個研究生完成的。」
馬太效應在很多情況下對科學發展具有不利的影響，使得很多具有才華的科學家被壓制、埋沒。當科學家體會到社會環境對他們的壓抑，他們或者忍受痛苦繼續堅持不懈地努力，這種行為為社會所鼓勵和讚揚；或者會失去對這些目標的興趣，不再從事科學事業；或者失去通過合法途徑達到成功目標的興趣，轉而產生用越軌的方法去獲取成功的動機。如果科學組織對科學家的越軌衝動和誘惑未能加以充分的內在控制或外在控制，越軌行為便會產生。

意見領袖的特徵。

意見領袖在大多數時候是社會正能量的代表，大眾希望追隨在TA們身後並且有朝一日成為和TA們一樣成功的人。TA們大多數具備以下特質：

1．生活經驗豐富，知識面廣。意見領袖閱歷廣，生活經驗比較豐富，大多數的教育文化程度比較高。良好的教育文化背景能夠使他們利用更多媒介獲取信息，對有關事情有更多了解，知識面也就比較廣，也使他們具有較強的判斷能力和主觀見解，對各種事物和現象能做出合理判斷和解釋，處理問題較為理智和恰當，易得到別人信任，因而容易說服別人。
2．交際廣泛，同公眾聯繫密切，有較高的威望。意見領袖大多數社交能力比較強，交遊廣泛，有眾多的社會關係，同時又平易近人，易與人接觸，與公眾聯繫比較密切。因為大多博才多學，見多識廣，能對群體成員提供有益的信息和意見，在群體有較高威信，擁有較大的影響力和號召力。
3．具有較高的社會經濟地位。意見領袖大多收人水平高，而且穩定，這是他們之所以成為意見領袖的經濟基礎。良好的經濟條件使他們有能力成為新廣告產品的早期採用者，獲取有關產品知識。當然，意見領袖的社會經濟地位不能比追隨者過高，否則，相差懸殊，相互間無法溝通，其影響力也就會喪失。
4．樂於創新。意見領袖思想活躍，性格外向，勇於創新，敢於接受新生事物。尤其是當整個社會倡導革新開放時，其創新精神更為突出，這也是他們成為新觀念、新產品帶頭者、鼓動者的一個重要內因。

具體個例就不一一分析了。

很多時候知乎的點贊就像微博的轉發，即互聯網的分享精神一種詮釋。
點一次贊同就等於做了一件好事，分享知識的同時又感謝了答主的勞動。

不論是機智的吐糟，長篇的乾貨，激烈的爭辯。
都能讓我再次渴望擁抱這個未知而美好的世界。

但是別把「贊」當成「贊同」，
感性的「贊」，理性的「贊同」，
這樣才是對別人負責，也是對自己負責的態度。

知乎真正的「贊同」應該是那個隱藏的「感謝」按鈕

當然會。

關你什麼事？

你玩你自己的唄！

臨淵嫉魚，有本事就卧薪成魚呀！

沒本事，哪涼快哪待著！

會。
像叫獸易小星。有他在，關於他和關於萬和天宜的一切問題，他的回答肯定都會最高票，你沒法真正地好好問一部大電影好不好，因為他肯定說好，然後大家又都給他點贊。好在在知乎上，一個問題底下其他的回答還不至於完全被埋沒。
題主用盲目這個詞，肯定很多人不同意，因為大家會說，自己沒有盲從啊。然而在網路上，粉絲數量是非常重要的，你的回答有一萬個人看到，只要別太差，點贊能上千吧，畢竟關注都是因為感興趣或有好感才關注的啊。微薄上同樣的事情太多太多了，比如幾個拍照的，同樣類型同樣質量的照片，粉絲數多的轉發量就大，粉絲數少的轉發量可能就是零。大家都是看人轉發評論的嘛，那些偶像明星更不用說了，隨便說句什麼話都十幾萬甚至幾十萬的轉發評論。

在我這個外行人看來，對於外行無法驗證的答案，外行只能通過自己的感覺去判斷。但知乎的回答風氣（即連篇累牘，和高深莫測）會讓外行認為這些答案是有一定道理的，而一般他們不會去自己驗證，所以他們就會爽快的點贊。點贊會讓他們以為他們已經參與到一個他們不是很懂的領域並有所作為，這會讓他們以為自己很了不起，或者說更優秀了。而點贊在其他地方（例如qq空間）是十分盛行的，所以其他地方的點贊風俗是會影響的知乎用戶的，不是所有的知乎用戶都會用心去驗證思考。再次，知乎的沒有幫助選項是很少有人會去點的，因為你們回答的是他們不十分懂的，所以很多時候他們看都你們答得這麼長就會給你個贊，而這個贊會帶動其他人點贊。

{
1、要是能搞到數據分析下知乎上總體的答案贊同數的分布情況，再來討論名人趨同的問題才有堅實的基礎。在此之前的討論都只能算是猜想，所以沒必要帶著情緒來討論，何況你討論了問題依舊存在。我並不否認名人磁鐵的現象，因為有這樣一個很特殊的個案，四個字得287票——微信 iPhone 版應該怎麼刪除和單人的聊天記錄？權當笑話。
在下看了其他知友的回答，基本上是默認了名人磁鐵的存在，然後圍繞著價值判斷和怎麼進行價值判斷回答，即便言辭犀利如@陳章魚的回答，很有閱讀的快感，但是最後的結果還是誰也不能說服誰。
個人混知乎的原則是，多「感謝」，這隻代表我作為獨立人格對另一個同樣獨立的人格的態度，是一種個人行為；謹慎使用「贊同」、「反對」，尤其對不是自己熟知的問題，因為意見一旦聚集就會有社會影響力，投票是一種社會行為，我投票並非不關你的事，反之亦然。

2、既然都假設名人是個大磁鐵，何妨也大膽分析下這個假設的本質和可能的外部原因呢？

①矛盾點一則在於對名人地位的羨慕。名人的光芒太耀眼，普通人連自己的影子都找不到，說到底是存在感危機。一個在懷疑著自己存在地位的人，我對他興不起指責的情緒，唯有同情。
②贊同票大量聚集在名人答案下的現象，原因可能來自於中國人向來的投票經驗。選人大代表組織會指定候選人，小學生選班幹部老師會指定學習積極分子，就是說中國人習慣在已經被選出來的人中進行選擇，投票行為被暗示成宣布一個已經誕生的結果。這種長期教育的結果是，很多人並不懂得什麼是投票，不會投票，最終的惡果是缺乏投票的意願。

回想一下我在閱讀多個回答時的經歷，我發現我並沒有公平的對待每個答案，一些我沒有贊同的答案並不是因為我反對他或者只是部分贊同，而是我根本就沒有想到我需要對它進行贊同或反對。
我不知道有多少人是像我這樣，但是如果我這樣的人是大多數的話，我就有理由相信票數集中的真正禍根，不在名人，而在一般人「缺乏投票的意願」。
}