回复不是点赞就是评论
有人发表就有人回复。网络世界把回复方向设计成了两种主要形式：1. 点赞 2.评论
点赞无需多说，它最简单直接，我支持你，可能是你说的内容，也可能是你这个人。前者是真赞，真赞就是内容我真认可，后者可能是假赞，假赞就是虽然我不一定认同你说的，但是我需要给你认可关注（类似一些人给老板点赞），赞此时是社交货币。
评论更复杂，不过大体也是两类：正面的和负面的。正面的，在赞的基础上还可以多说两句，表示认同，或者具有启发，抑或表示感谢。
负面的，情况就复杂了，因为它可能是情绪宣泄，网络暴力，键盘侠，真知灼见，精彩辩论的其中一种或是混合体。这也导致它有趣得多。但是对信息的甄别能力也水涨船高。
不同的平台评论也有平台的风格。毕竟不同平台聚集的人群或每个人的展现的自我面向是不同的。我聊聊我眼中一些典型平台评论的特点，肯定不准确，只是我的以偏概全。
1.情绪捕手 - 氛围精准测量师 - 网易云音乐
网易云音乐靠评论撑起了它的大量用户，我依然坚持使用它的原因，一来是它的歌单水平真是不错，另外就是那些气味相投的评论。
它的评论中总有人准确描述音乐所体现的情绪，抑或是自己的故事，抑或是和听歌当下的情景息息相关。总之让我感觉到懂我懂我。
我还记得之前从波西米亚进行曲的评论里溯源找到有关这首歌的牛逼之处进行解读的文字，叹为观止，原来这首听上去就很NB的歌是这样NB的。把我的装逼欲拿捏得死死的。
2. 抖机灵 - 让你会心一笑或者紧皱眉头 - 抖音
抖音的评论抖机灵的很多。
这一点其实我觉得很像知乎的回答了，知乎的很多回答下面抖机灵的回答都占据了高赞，排在第一位，虽然这其中很多机灵不是充满歧视，就是偏见，妥妥地为赞而来。抖音的评论就是很多知乎回答的风格。平平无奇的内容，反而没有评论来得吸睛和出位。点开评论区，有时我们多半是带着疑惑，为啥这个视频这么多赞，看完评论，你才心满意足，原来如此。有时它会改变你对内容的解读，有时你只会狠狠一个赞给这个真能口吐莲花的嘴。
更多时候它让我产生警觉，确实抖了个机灵，可它有逻辑谬误，它只不过迎合了很多人的当下情绪，而这个机灵的本质是偏见抑或是歧视的。
3.去伪存真 - 让你秒变侦探 - Bilibili
B站的评论可不好惹。因为它的评论区正义使者最多。
第一类：恰饭提醒者。因为B站的视频没有贴片广告，Up主赚钱主要靠植入广告，所以广告的伪装程度高。所以很多视频中的评论会提醒大家这是恰饭视频（只可能up主可能为了商业而有所偏向）。当然也有很多UP主会主动自觉告知受众这是恰饭视频。
第二类：雷锋课代表。
因为B站很多深度评测或者学习资源，很多关心结果或者只关心少数品牌的用户希望能直接看到结果，所以非常多的视频下面都会有负责任的课代表用文字总结视频内容或观点，这极大提升大家的效率。因为很多短视频评测类视频长。
第三类：理工男侦探
记得看到过一个观点，说B站的广告投放其实很不好，原因是很多广告主觉得这个平台的用户对资本的态度冷淡，平台上充斥着各种拆解消费主义和资本家嘴脸的内容，所以这个平台的用户天然对资本和消费主义反感，自然投放效果不好，广告主最喜欢投抖音，那里的用户足够多样化，容易受影响。没机会真正从数据来验证，不过符合自己的一些直觉。
不过B站用户不是不愿意消费，而是非常理工男向的消费观，如果你给他们讲事实，有依据，他们是会相信的。
最近我对这类侦探类评论感受最深的是一个程前朋友圈的一期视频，《揭秘律师行业新模式》，作为一个法律行业门外汉，听罢我觉得创业者洞察了一些传统法律行业机会外的新机会，传统律所不太待见的小微案件，好像还挺好。不过当我点开评论区，看到一个B站侦探的扒皮，他从片中信息分析公司信息，进而对其中涉及公司都做了搜寻，又根据企业社保信息之类，对片中创业者个人描述的公司人数和状况都提出了质疑，虽没有明说，不过有其他嘴替评论说了应该是类似合法催债公司行当，而另外一个评论提出了本期视频程前是完全没有露脸的，甚至都没有发出提问声音，全程都是对方的话语剪辑而成。
类似的，每期程前朋友圈下面都有网友会详细分析所提到企业，进而分析所处行业，以便大家判断该公司是真的成功企业，还是希望借程前朋友圈来拉信任达到其他目的。
4.长知识也拉对立 - 速速站队 - 知乎
知乎的回答因为本身就对应了一种回应，所以它的评论是基于回答而生，其实回答取决于问题的质量，好的问题总会诞生好的回答。而它的正负反馈机制主要作用在回答上，所以我觉得它的回答算一种评论，很多时候是可以长知识的。
不过可能因为知乎更强调观点的赞同和反对，所以它的评论区很多时候变成了大型战队现场。一不留神，答案或者评论就会被扣各种帽子和标签，其中以爱国与否，性别对立最盛。我个人感觉是在知乎用户量级2021年突破1亿，所谓在破圈之后整体的评论质量就被迅速拉平了，早期专业行业人士多，甚至很多当事人回答问题，它的去精英化必然导致内容的趋于大众化。所以后来网文和小故事都占据了知乎极大比例，评论也因为本质上它的内容面向了更广泛不同意见的群体，对立变得更加突出。当然这只是我的个人观感，不是基于它的全部数据进行分析的。
5. 私我发您 - 杠精自留地 - 小红书
号称中产种草平台的小红书里，已经涌现出无数的服务型商家，他们往往没有购物车提供给读者，发了钩子内容后，坐等用户评论：在哪获取？然后统一机器人回复：私我发您。
小红书的很多帖子的第一条评论是作者伪装成读者说了一条类似王婆卖瓜的话，不知道是迎合算法还是一种强烈的自我暗示，积极心理学的现学现卖。
不过感觉上小红书的评论中杠精群体也是最大。他们不像B站课代表，抱有某种公共职责使命。很多评论揪住博主内容的小漏洞一顿带着不屑语气的输出。
获得心理优越感他们就赢了。
当然以上说的每个平台彼此之间并没有墙，用户都是共同的，可以在这里评论或者在那里评论，用户群体没有墙。这五种可能只是五种类型的评论，我只是用一个平台作为代表来描述，每种平台肯定每个平台都存在。
6. 情绪宣泄型
如果从人群漏斗的角度来看，会评论的人其实已经经过了内容这一层的筛选，意味着大家都看过同一个内容了，而愿意评论的人往往情绪是更强烈的，这其实也容易潜藏言语暴力或情绪宣泄。
AI可以对评论做什么？
我给做评论的产品经理提个建议，可以结合AI的能力，给评论做一个态度上和内容上的区分分类，例如中立的，同意的，反对的，纯粹情绪表达，客观理性分析类等，方便用户查看。
就像电商会对评论做关键词聚类，社交类型产品也可以思考类似方向。
我们看的评论可能只是平台希望我们看到的
不过以上AI 功能我想这又可能与很多产品本身的指标相冲突了。社交平台评论的设计不是为了购买行为，更多是为了平台活跃留存。真实和效率可能并不是产品核心指标。
据说抖音的评论会根据性别或人群不同，置顶排序甚至隐藏不同内容，为了维持评论区的活跃度，可能产品角度会尽可能推荐符合用户期待的评论。或者不让会冒犯某个群体的评论出现在该群体面前
所以我们也要小心，所谓精彩的评论也可能是被算法筛选过的。我以为真实的评论才具有最大的价值，不一定意味着需要完全符合我们的期待，不同的声音和意见也尤为重要啊。
