首先，必须说明的是：我们并非完全将这两项指标作为有价值回答的判断标准，但是当用户愿意静下心来花时间撰写长文回答的时候，至少他的态度是认真的，也符合知乎所倡导的讨论理念。另一方面，知乎上的千赞代表了1000位知乎用户对此回答的认同和接纳。除开2月份等过年过节的时期数据会略低些，其他时间，这一数据增速基本都保持在10% 左右。同样基于话题这个维度，我们随机抽取几个话题看最近的用户讨论趋势。这里展示的是心理学、互联网、经济以及天津爆炸这几个话题。值得注意的一点在于，在天津爆炸事件席卷几乎所有社交和舆论平台，非常聚焦地引起爆炸性的关注时，知乎站内的其他专业话题讨论依然在持续进行。同时，由于天津事件后续的各讨论环节中有不少涉及心理学的疑问，因此，知乎站内心理学的话题热度也被带动着略有上扬。
综合看，现在的知乎更像是个广场，各类较为热点的时事讨论好像是广场中央的喷泉，吸引了游客和大众的关注目光。而与此同时，在广场四周也有着各色酒吧、咖啡馆和茶馆等，各自汇聚了城市的居民们与知己倾心交谈。知乎大V和知乎小白有不少知乎用户曾有疑虑，是否只有早期的用户们才较为认同知乎的社区理念，又或是只有老用户们容易收获赞同和关注其实并不尽然让我们一起看看以下几组数据截图，横轴为时间变化，我们截取了2010年12月20日知乎内测以来到2015年6月30日赞同数前10000的用户，根据他们的注册时间和赞同数作图，以及日均的赞数增长量。大家可以看到这些点分布的比较散，说明增长情况比较均匀。
知乎信息如何生产，以及如何流动前面几张图，我们已经了解了知乎的百花齐放的话题和持续贡献的优质用户。下面我们来看看知乎信息生产方式，为了更聚焦的展示这个问题，我们选取了近期的天津爆炸事件作为事例。从发展方式来看，热点话题与其他话题相比，并没有不同。但是由于其新闻性，这类话题的发展更具有爆发性，用户的行为更为集中。因此，也更方便我们来做这样一个展示。首先，一批用户针对问题进行关注、回答，产生了基础的优质内容，然后，其他用户的自发邀请、关注、收藏、感谢、投票、评论等社交行为，使得这些内容获得了更广泛的传播和关注，覆盖的人群不断扩大。
在知乎，社交行为催生了优质内容的生产与传播，而优质内容又引发了下一轮新的社交行为。如何用大数据做用户兴趣识别用户在知乎上的行为是多维度的;既包括比较轻的浏览阅读，又包括重一些的赞同、反对，还有更重的提问回答(这里的重和轻是根据用户操作成本来界定的)。我们可以根据这些行为做用户的特征分析，这也是各个互联网服务都会做的常规工作，只是基于各自不同的服务特点，所要分析的特征、采用的算法及其效果各有不同。知乎除了有大量的用户行为数据，还有非常多的文本信息，基于行为和文本，我们对用户的兴趣和擅长能有更准确的识别。
现实社会中，我们对于某些领域的知识掌握是很深入的，但其他的一些领域就未必了。个人精力是有限的，没有人能够全知到成为所有领域的专家，这种情况是可以被映射到知乎上的。不同的用户在不同的话题领域下，他们的专业性是不同的，我们需要掌握这种不同，给每个人，在每个话题下计算一个权重。计算的分值最主要的依据还是那些你在知乎上的回答，当然，我们也会加入一些其他考量因素，包括其他专业人士对你的背书，你的专业背景，等等。知乎非常基础的数据设施，但这个数值计算的量级是不小的(百万回答用户十万话题，是千亿级别的数量计算)，知乎对于权重判定每周都会进行全量的计算，也一直在调整优化中。
答案排序：如何更好的呈现我们对答案排序算法进行优化，目的是让好的答案更靠前。随着用户量不断增加，早期最简单的答案排序规则出现了问题：一些答案友情赞同比较多，让专业性不足的答案被推到靠前的位置。我们想到了给赞同票加权重的方法，基于每个人在话题下的专业权重来计算，排序得到优化，能让大部分优质答案可以排到前面。
虽然针对权重计算的优化仍然在持续进行，我们还是遇到了一些算法上的瓶颈。当问题下有多个发布较早的回答获得高票时，新的回答即使质量很高，也很难在问题页上获得足够的曝光，难以积累更多赞同票，一些误导性、煽动性的高票内容，即使同时也有很多反对票，仍然排在认真、严谨但票数相对较少的优质回答前面。这些问题在专业领域内对参与讨论的用户造成的伤害尤其明显。这绝不是我们希望看到的。于是，我们又设计了新的排序算法。
新排序算法的思想是，如果把一个回答展示给很多人看并让他们投票，内容质量不同的回答会得到不同比例的赞同和反对票数，最终得到一个反映内容质量的得分。当投票的人比较少时，可以根据已经获得的票数估计这个回答的质量得分，投票的人越多则估计结果越接近真实得分。如果新一个回答获得了1 票赞同 0 票反对，也就是说参与投票的用户 100% 都选了赞同，但是因为数量太少，所以得分也不会太高。如果一小段时间后这个回答获得了 20 次赞同 1次反对，那么基于新算法，我们就有较强的信心把它排在另一个有 50 次赞同 20 次反对的回答前面。原因是我们预测当这个回答同样获得 50次赞同时，它获得的反对数应该会小于 20。