本篇文章更新時間：2026/01/07
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為什麼負面情緒在 Hacker News 反而比較吃香？一篇數據驅動的思考
編輯前言：這篇文章來自 65% of Hacker News Posts Have Negative Sentiment, and They Outperform。作者用 3 萬多篇貼文、34 萬則留言做了情緒分析，得到一個耐人尋味的結論：負面情緒的內容在 Hacker News 上不只是多，而且還更受歡迎。
核心觀點 (Key Takeaways)
- 負面情緒的貼文平均拿到 35.6 分，比整體平均 28 分高出 27%。
- 研究涵蓋 32,000 篇貼文、340,000 則留言，約 65% 被判定為負面。
- 使用 6 種模型（包括 DistilBERT、RoBERTa、LLaMA、Mistral 等）一致顯示「負向偏移」。
深入解析
這篇文章的有趣之處，在於它不只是觀察到 Hacker News 的負面情緒風氣，而是用大量數據來檢驗這個直覺。作者在研究 HN 的注意力動態（例如衰減曲線、早期互動、存活機率等）時，順便對情緒做了量化分析。
作者提到：
"Posts with negative sentiment average 35.6 points… That’s a 27% performance premium for negativity."
換句話說，帶有批評、質疑、吐槽技術或產業問題的文章，就是更容易引發討論、更受注意。
作者測試了六種不同模型，包括：
- 三種 Transformer 類的情緒分類器：DistilBERT、BERT Multi、RoBERTa
- 三種 LLM：Llama 3.1 8B、Mistral 3.1 24B、Gemma 3 12B
有趣的是，不管是哪種模型，情緒分佈都有明顯的負向偏移。即便分類器可能略微高估負面情緒，但偏移趨勢是跨模型一致的。
作者也界定了什麼算「負面」：
- 對科技的批評
- 對產品/公告的質疑
- 對產業做法的抱怨
- 對 API、工具的挫折
也就是說，不是情緒勒索式的負能量，而是「技術人用來表達不滿的方式」。這些內容通常具有實質性，而非人身攻擊。
作者也提出更深一層的疑問：負面情緒到底是因為能吸引注意，還是爭議話題本身就比較容易被負面語言包裹？很可能兩者都有。
筆者心得與啟發
讀完這篇文章，我最深的感受是：在技術社群裡的「負面情緒」，其實常常是某種形式的深度參與。
技術人會批評，是因為他們在乎；會抱怨，是因為他們有使用經驗；會提出質疑，是因為他們真的在思考問題。
另一方面，負面情緒之所以在 Hacker News 特別有效，也許反映了平台的文化。HN 是個重視洞察、批評與技術細節的地方，過度正向、宣傳味太重的內容反而容易被忽略。
對我來說，這篇文章提供了兩點思考：
- 技術內容不需要刻意陽光，而是要誠實、有觀點。
- 負面情緒並非壞事，反而常常是高品質討論的起點。
未來如果作者公開完整程式碼與資料集，我會很期待深入看看，特別是不同議題類型與情緒的交互作用，以及早期互動如何改變一篇文章的命運。