網路上唱衰的人真的比較多嗎？還是演算法讓你以為他們比較多？

先給結論：目前沒有可靠研究能直接證明網路上唱衰的人比支持的人多。

比較能被研究支持的說法是——網路會讓負面、反對、憤怒的聲音，取得遠超過真實人口比例的能見度。

接續槓精的研究，我又跑去研究負面留言的部分，發現也是可以弄個一篇跟大家分享。

你看到的世界，是被發言意願、心理偏誤、社群互動、演算法分發，一層一層加工過的結果。我最近認真查了一輪研究，整理成6層，分享給你。

1.0　人類本來就比較注意壞消息

最底層是負向偏誤。2023 年一篇刊登在《Nature Human Behaviour》的研究，分析了 Upworthy 網站約 10.5 萬則不同標題、3.7 億次曝光，用隨機對照試驗直接測試標題文字改變對點擊率的影響。

結果是：標題每多一個負面詞，點擊率平均增加 2.3%；正面詞則有相反效果，而且負面情緒裡真正驅動點擊的是「悲傷」，不是「憤怒」。網路平台第一個爭奪的資源是注意力，負面內容不必比較多，只要比較容易被看見。

2.0　負面內容還更容易被傳出去，尤其是帶敵意的

2021 年《PNAS》一篇研究分析政治人物與媒體帳號超過 273 萬則貼文，找哪種語言最能預測分享與轉推。結果是：提到政治對手（out-group）的貼文，被分享或轉推的頻率是提到自己陣營貼文的兩倍，這個效果比其他已知的預測因子都更強。

真正把事情炸開的往往不只是負面，是「我告訴你誰錯了」——同時具備負面、衝突、陣營三種燃料。這條規律也有例外：一項考察考古學社群的研究，反而發現正面貼文更容易被分享，說明偏誤強度會被題材影響，不能一概而論。

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3.0　憤怒是會被平台訓練出來的

2021 年 Yale 團隊在《Science Advances》發表的研究，分析 Twitter 上的道德憤怒表達，找到兩個機制：一個人過去發憤怒內容得到愈多讚與轉推，之後愈可能繼續發憤怒內容（強化學習）；一個人身處的社群環境愈憤怒，他也會學到「這裡這樣講話才正常」（規範學習）。

不能只問「這些人為什麼這麼負面」，還要問「他過去用哪種講法，平台給的獎勵最高」——溫和留言可能只有 20 個讚，聳動指控卻能衝到 2,000，重複幾次，獎勵機制自己就完成了訓練。

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4.0　網路把講難聽話的成本壓低了

John Suler 2004 年提出的「網路去抑制效應」，整理出六個讓人更敢在網路上說重話的因素：匿名、看不到對方反應、非同步交流、把網路世界與現實切開、權威感降低等。面對面講完一句重話還得看著對方的臉；在網路上，送出、收起手機，成本幾乎歸零。後續研究持續發現這種去抑制與較高的網路攻擊行為有關——唱衰的成本下降，報酬同時在上升，兩件事疊在一起，威力會被放大。

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5.0　你看到的負面，可能只是「最敢講話的人」，不是「最多的人」

這裡有兩層機制疊在一起。第一層是沉默螺旋：Pew Research Center 針對史諾登事件的研究發現，認為自己意見屬於少數的人，公開表態意願會下降，這個效果甚至延伸到線下討論。一篇文章一千人看過，多數人覺得可以但很少留言，少數反對者踴躍發聲，留言區看起來就是「八成人反對」，實際母體可能完全相反——溫和支持者看到留言區吵成一團，往往選擇不淌這渾水，讓可見的負面比例愈滾愈高。

第二層更麻煩：2023 年另一篇《Nature Human Behaviour》研究直接找發文者本人，詢問他們當下真正有多憤怒，再讓其他使用者判斷這些人有多憤怒，結果觀察者會系統性高估發文者的道德憤怒程度，愈常使用社群媒體的人高估得愈明顯。連旁觀者都在放大你看到的憤怒。

加上 2014 年 Facebook 那個涉及 68.9 萬名使用者的實驗也證實「情緒傳染」存在——調整動態消息正負面比例，會直接影響使用者自己後續發文的情緒。留言區一旦負面化，它不只反映情緒，還會製造下一波情緒。

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6.0　我的判讀：唱衰是一種報酬不對稱的預測

這部分研究比較分散，我把它當成合理的推論整合，不假裝有單一論文證明全部：唱衰在社群上有一種特殊的不對稱報酬。公開說「這一定會失敗」，失敗了你可以說「我早就說了」；成功了，那則留言大概沒人記得。反過來說「這會成功」，一旦失敗，留言很容易被翻出來公開處刑。

在缺乏預測紀錄的環境裡，唱衰是一種成本很低的預測，還附帶一個身份訊號：我沒被騙、我看得比較早、我是清醒的局外人。「我不知道，資料還不夠，再觀察兩年」往往才是比較誠實的答案，但這句話沒有任何社群表演性，永遠不會紅。

但我要在這裡踩一個煞車：我不會說「演算法故意讓大家悲觀」，這個說法目前證據不夠精確。

比較站得住的講法是——許多平台用互動訊號決定分發，而負面、敵對、道德情緒內容在不少情境下更容易取得互動，因此可能取得更高的可見度，但不同平台、題材、演算法規則都不一樣，講成單一陰謀論反而失去了這篇文章原本的嚴謹。

真正值得帶走的想法是：留言區代表的是「最有動機發言的人」，未必代表「最多的人」。

股票漲三成，持有者通常默默賺錢；跌一成，「早說過主力出貨」立刻湧出來。這件事也接回我自己做信任經濟這行的核心判準：真正值得被記錄、被信任的資料，從來不是誰喊得最大聲，是那些願意對自己的判斷留下可追溯紀錄、也願意在沉默時仍然被算進去的人。