本篇文章更新時間：2026/02/26
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HN 新帳號為何更愛用 EM dash？從文字習慣看出潛在的「機器味」
編輯前言：這篇文章來自 New accounts on HN 10x more likely to use EM-dashes。作者透過簡單的資料分析，提出一個耐人尋味的現象：為什麼 Hacker News（HN）上的新帳號，會比老帳號更常使用 EM dash、箭頭等符號？背後是否藏著 AI 生成內容的跡象？
核心觀點 (Key Takeaways)
- 新帳號比起老帳號，更常使用 EM dash 與特殊符號（17.47% vs 1.83%）。
- 新帳號提到 AI / LLM 的比例也更高（18.67% vs 11.8%）。
- 作者懷疑：HN 最近幾個月的「怪怪氣氛」可能與大量 bot 或 AI 生成內容有關。
深入解析
文章一開頭提到作者對 HN 的觀察：近幾個月平台上出現越來越多「怪異的新帳號」。不僅是那些明顯輸出亂碼的留言，還有更多看似正常、但內容「微妙不對勁」的對話。這種違和感很難用一句話定義，但作者試著用資料去驗證這種直覺。
原文提到：「Comments from newly registered accounts are nearly 10x more likely to use em-dashes, arrows, and other symbols…」
作者於是爬了 /newcomments 及 /noobcomments，分別代表所有最新留言與所有新帳號留言，並進行基本統計。結果非常明顯：
- EM dash 與符號使用頻率差距將近 10 倍。這個差距大到不太可能用「文字習慣不同」來解釋。
- 新帳號更常談論 AI/LLMs。在 2024 年這點不算太奇怪，但比例依然高得引人注意。
作者的推測很直接：「如果這些新帳號當中混入大量 AI bot，那這些語言特徵將非常合理。」尤其是 EM dash、箭頭、及一些比較「生成式語言模型風格」的符號，確實常見於 AI 的輸出中。
新帳號奇怪的語言痕跡
文章中還提到另一類更直觀的異常：亂碼回复。像是：
13 60 well and t6ctctfuvuh7hguhuig8h88gd to f6gug7…
這種內容顯然不是正常使用者會打出來的。雖然可能是亂碼，可能是實驗，但量多到讓作者不得不懷疑整個流量中混進了某種自動生成系統。
筆者心得與啟發
讀完這篇文章，我最大的感觸是：平台文化其實非常依賴「語言風格」。一旦語氣不對、節奏不對、用字習慣不對，人類馬上就會覺得哪裡怪怪的。這其實是一種非常細緻且難以量化的感官，而作者嘗試用統計去捕捉，這點非常有啟發性。
這讓我想到，未來網路討論區的真正挑戰可能不是「如何阻擋 bot」，而是「如何維持平台語境一致性」。若語言模型生成的內容越來越流暢，那些微型語言特徵──比如 EM dash、引導詞、過度規整的句子──可能就是我們最後能觀察到的差異。
換句話說：
世界上最難偽裝的，往往不是語意，而是語氣。
對內容創作者而言，這提醒我們保持自己的語言節奏；對平台而言，則是思考如何辨識機器生成內容；而對讀者而言，也許我們正處在一個語言判讀能力越來越重要的時代。