知乎意见领袖的形成机制及影响探析
发布时间：2020-08-13 16:15:20 点击次数：295
摘要：在知乎这个网络社区中，意见领袖是积极的信息和观念传播者，他们用专业知识和经验、高质量的回答、积极活跃的参与来获取社区成员的认可，并对其产生影响。
关键词：意见领袖;影响;形成机制;社区;社区成员
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摘 要：在知乎这个网络社区中，意见领袖是积极的信息和观念传播者，他们用专业知识和经验、高质量的回答、积极活跃的参与来获取社区成员的认可，并对其产生影响。本文首先对知乎意见领袖的基本涵义和分类进行阐述；接着从意见领袖本人和社区运行机制这两个方面分析意见领袖的形成机制；最后结合意见领袖理论和知乎实际情况，探究知乎意见领袖对社区成员和社区生态的具体影响。
关键词：知乎；意见领袖；网络社区
一、知乎意见领袖的基本涵义
意见领袖（opinion leader）最早起源于拉扎斯菲尔德和卡茨的两级传播理论，其在传播网络中经常为他人提供信息和见解，并对他人产生影响。
知乎是一个社会化问答网站，创立于2011年1月，初期采用邀请制注册方式，2013年3月向公众开放注册。不同于传统问答网站，知乎更强调社交性，用户通过提出和回答问题、关注、赞同等方式构建社区人际关系。本文认为，在知乎社区中拥有专业知识和经验、乐于在社区贡献优质内容、被赞同和关注数较高的用户即为知乎意见领袖。
知乎中有两个较为重要的认证体系，均于2016 年 7 月推出。一是个人身份认证，目前主要认证公众人物、较高层级的企业管理人员、博士、教研人员等。二是“优秀回答者”认证，对在特定话题下创作了大量专业内容的用户赋予“优秀回答者”标识，该身份由系统计算而来，不支持申请或者自荐[1]。
本文基于这两个认证体系和相关意见领袖理论，将知乎社区中的意见领袖分为两类。第一类是以企业家、作家、文体明星、行业专家为主体的名人类意见领袖，典型的有李开复（企业家）、张佳玮（作家）、张译（演员），该类意见领袖基本上在线下也是某个领域的意见领袖，拥有自身领域的专业知识和见解，并且较乐于在社区中提问和回答。第二类是以在社区中积极活跃并拥有丰富专业知识和经验为主体的草根类意见领袖，如采铜（心理学话题）、张小北（电影话题），此类意见领袖主要靠较多的优质回答获得赞同和关注，从而建构起社区影响力，有相当一部分并未展示线下身份。
二、知乎意见领袖的形成机制
知乎意见领袖的形成机制主要包括两个方面，其一是意见领袖本人的因素，其二是知乎社区运行机制，即投票机制、关注机制和认证机制。
首先，用户的专业知识、社区活跃度、社区贡献、身份地位等个人因素会影响其成为意见领袖。对于名人类意见领袖而言，其身份地位会有助于其成为意见领袖，而专业知识、社区活跃度和社区贡献会决定其影响力的大小。值得注意的是，身份因素在知乎意见领袖的形成和影响力中发挥较弱的作用。据知乎用户冰蓝统计[2]，截至2016年4月，知乎中得到赞同数最多的前十名用户中，九名均为草根类意见领袖，仅有张佳玮为名人类意见领袖，而赞同数最多的前十条回答中均由草根类意见领袖创作。知乎社区对不同背景的用户均平等对待，个人的专业知识、优质的回答、社区活跃度是成为知乎意见领袖的关键要素。
第二，知乎社区的运行机制中的投票机制和关注机制对意见领袖的形成产生较大的影响，认证机制也有一定影响。对于用户生产的内容包括回答、提问和文章，知乎设置投票机制供其他用户对内容进行赞同或反对。在知乎上，一个普通草根用户从零开始成为意见领袖的过程基本如下：首先在某领域回答问题；因为优质答案而获得赞同；赞同数多会被排序在前，引发其他用户的兴趣进而被关注；优质回答和关注增多到一定程度则可以成为某领域的意见领袖。在投票机制中，赞同数越多在回答排序中靠前从而增加回答的曝光率，因此用户在较快的时间里回答出高质量的答案就能获取较多赞同。用户也可以对回答进行反对，收到较多反对票的回答会被系统进行排序上的降低甚至是折叠（即不显现内容）。这是知乎为保证优质回答、驱逐投机取巧等有害社区氛围的不良回答而做的努力。这里必须指出，赞同数不是成为意见领袖的决定因素，拥有单个或极少数高票回答的用户并不能将其定义为意见领袖，因为其没有持续地为他人提供信息和见解。
相比于赞同，关注则代表着更高的认可层级，被关注数越高则影响力越大。单独一个或几个回答不会带来大规模的关注人数，只有持续在某些领域产出内容才能得到大量的关注和认可，从而有机会成为意见领袖。关注机制能够有效促进用户在社区中的活跃以及优质内容产出。
认证机制也会对意见领袖的形成产生一定的影响。前面所提到的“优秀回答者”认证标识某种程度上也可以说是对意见领袖身份的官方认证。在具体的话题领域页面下，知乎会显现该领域全部的“优秀回答者”。这种认证标识有助于增强已有意见领袖的影响力、挖掘潜在的意见领袖，还能够激励用户持续产出高质量内容。各种运行机制促成了意见领袖的形成，更提高了社区的内容价值和用户粘性。
