什么是社群备注（Community Notes）？

让 X（前 Twitter）用户替可能误导人的贴文加上补充说明（备注）的机制。它不靠多数决：只有平常评分意见分歧的人一致评为「有帮助」的备注，才会显示出来。

在社交媒体上看到不实或误导的贴文时，该由谁来更正？公司删文，会被说是「审查」；由专家判定，会被说是「偏颇」。交给用户多数决，人多的阵营可能只会替对方的贴文加上警语。社群备注（Community Notes）对这个难题的回答是：「只显示立场不同的人都一致认可的内容」。

一句话说明

这是在 X（前 Twitter）上，由用户自己在可能误导人的贴文下方加上「补充说明（备注）」的机制[1][2]。

备注不是靠多数决显示的。只有平常评分意见分歧的人，一致评为「有帮助」的备注，才会显示出来[1][2]。

举例来说

鲸鱼是不是哺乳类？ 《Plurality》英文版 5-4 章的图 5-4-A，是一则用可疑的理由主张「鲸鱼不是哺乳类」的贴文画面[3]。贴文下方加了一个「读者补充了背景资讯」的框，附上出处，说明鲸鱼为什么是哺乳类[3]。

俄乌战争与新冠疫情（2022 年）。 根据日文维基百科，前身「Birdwatch」在 2021 年 1 月于美国由 1,000 名贡献者开始试行[4]。2022 年 3 月俄罗斯入侵乌克兰、同年 10 月的新冠错误资讯让它扩散开来，2022 年 11 月改名为 Community Notes，并扩展到美国以外[4]。

日本在 2023 年 7 月正式开始[5]。一项分析附有 26,683 则日文备注之贴文的研究报告，「反疫苗」类和「撒钱」类的垃圾讯息特别显眼[5]。

扩展到其他公司（2025 年）。 Meta 在 2025 年 1 月宣布，在美国停止外部的事实查核，改采社群备注的方式[6]。3 月 18 日起在 Facebook、Instagram、Threads 开始测试，一开始以 X 公开的算法作为评分机制的基础[6]。TikTok 也在 2025 年 4 月宣布试行「Footnotes」：过去评分意见分歧的许多人都认为同一则说明有帮助时，它就更容易显示[7]。

运作方式

参与者要做的事

符合条件的 X 用户，可以登记成为贡献者[8]。根据以太坊创办人维塔利克·布特林（Vitalik Buterin）2023 年的说明，条件是使用超过 6 个月、最近没有违规，以及验证过电话号码[8]。

一开始只能替别人的备注评分。累积评分的纪录之后，才能自己写备注[8]。贡献者看到备注时，要回答这则备注是否有帮助（英文介面的问题是 "Is this note helpful?"），选择「是」「有点」「否」[9]。

一般用户看到的，只有达到标准、被判定为「有帮助」的备注[3][9]。官方说明，决定显示哪些备注的不是 X，而是大家；算法任何人都能检查，所有备注和评分每天公开[2]。

怎么衡量「立场不同」

贡献者的立场，不是用居住地、性别或自己申报的支持政党来衡量，也不是用追踪关系[10]。只看过去对哪些备注怎么评分[10]。

对同样的备注给出相似评分的人，被视为立场相近；评分不同的人，被视为立场不同[10]。如果平常评分分歧的人们，一致说同一则备注有帮助，那就是一个好的指标，表示它对不同立场的人都有帮助[10]。

背后的计算

根据官方指南，系统用下面这样的式子来解释评分（是 = 1、有点 = 0.5、否 = 0）[9]：

预测的评分 = 整体的宽松程度＋评分者的宽松程度＋备注本身的好坏＋（评分者的立场 × 备注的立场）

最后那个乘积，吸收掉「同一边的人喜欢、另一边的人讨厌」的部分[9]。剩下的「备注本身的好坏」，就是不论立场、谁都喜欢的程度，这就是备注的分数[9]。

这个分数被设计成，如果没有得到不同立场的人评分，就不会变大[9]。每则备注在累积到 5 则评分之前，都停留在「需要更多评分」。之后，分数在 0.40 以上，而且备注立场的偏向够小（未满 0.50）的备注，才会成为「有帮助」[9]。不过，同一份说明还设了下限：在立场为正的一侧和为负的一侧，各自的「有帮助」评分数减去「没有帮助」评分数都要达到 10 以上（或 4 以上，且占全部评分的比率在 0.05 以上）[9]。也就是说，「5 则」只是第一阶段的数字，要成为「有帮助」需要更多评分。Arjmandi-Lari 等人（2025）写道，从 2025 年 3 月起，备注需要至少 10 则来自不同立场用户的评分，才会被视为有帮助[11]。

布特林说明，在英语圈的资料中，「立场」这条轴几乎和左右政治的对立一致[8]。但计算中没有任何地方写进左右的概念，它是从资料中自然浮现的[8]。

为什么这样设计

Birdwatch 的论文（2022 年）把这种挑选方式称为「桥接式排序」（bridging-based ranking）[13]。根据论文，它的表现比用整体平均挑选更好，而看到显示出来之备注的人，比较不会再转发那则贴文[13]。

布特林总结，核心想法是：排除受一方阵营喝彩、被另一方厌恶的备注，挑出跨阵营都认可的备注[8]。

由 AI 写备注（2025 年起）

X 公开了让 AI 写备注的介面（AI Note Writer API）[14]。AI 可以提出备注，但不能评分。要显示哪些备注，由人类的评分决定，而这些评分也会回馈给 AI 学习[14]。

争议与批评

太慢、太少。 一项研究认为，没有证据显示导入后，对错误资讯的反应（转发或按赞）明显减少[15]；备注可能没赶上扩散的初期。另一项研究报告，加上备注后转发几乎减半，发文者自己删除贴文的机率上升 80%，但整体效果取决于显示的速度[16]。2023 年的报导指出，约 12 万 2,000 则备注中，一般用户看得到的约只有 8.5%[17]。
越是分裂的话题越不会加上备注。 一项使用 13 国资料的研究指出，正因为算法能准确抓住各国主要的对立轴，在设计上，越是极化的内容就越容易更正不足[18]。在美、英、法、德的选举相关备注中，这一点特别明显[18]。
有组织的操弄。 一项包括 X 相关人员在内的研究显示，不到 10 票的一致评分，就能把最多 10.7% 的低品质备注推过标准[19]。文中写道，X 已经加入对策[19]。
谨慎仍是美德的反论。 布特林介绍了一种批评：因为需要两个阵营的共识，所以几乎不可能[8]。布特林的看法是，放过十则错误资讯，好过不公平地审判一则[8]。布特林也认为，即使备注只加在一小部分错误资讯上，也有提醒人「还有其他看法」的教育价值[8]。

在《Plurality》中的位置

《多元宇宙》在 5-4 章〈扩增审议〉的开头介绍社群备注[12]。话题从一种担忧开始：社交媒体「巩固了现有的社会分化，形成『回声室效应』」[12]。书写道，要以相反的意图来设计这些系统，「在这方面最大规模的尝试是 X（Twitter）社交媒体平台上的『社群备注』（Community Notes，前身为 Birdwatch）系统」[12]。书说，这种方法「与多元宇宙理念契合，每周也已经接触到数亿人」[12]。

同一章的后半，书也描绘了未来的样子[12]：「虽然该系统目前将整个平台上的所有意见，都排列在一道光谱上，但我们可以想像在平台上绘制出一系列的社群，并利用基于桥接的方法，不仅对备注进行优先排序，而且对首先需要关注的内容进行优先排序。」[12]

唐凤（Audrey Tang）也在专栏中，举这个机制为例：「能让分裂的两群人都认同的备注，就会作为平衡报导呈现出来，而非由点阅率挂帅。」[20]

相关文章： - 桥接——这个机制背后的「桥接」想法 - Polis——把同样的想法用于讨论的工具 - 扩增审议——书中谈这个机制的章节 - 对社会有益的媒体——把桥接扩展到整个社交媒体的构想 - 跨越社会差异的协作——Plurality 定义的核心

出处

コミュニティノート公式ガイド「概要」（日文）— https://communitynotes.x.com/guide/ja/about/introduction
Community Notes Guide "Introduction" — https://communitynotes.x.com/guide/en/about/introduction
《Plurality》英文版 5-4 "Augmented Deliberation"，图 5-4-A — https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/eng/
コミュニティノート（日文维基百科）— https://ja.wikipedia.org/wiki/コミュニティノート
安本等人〈日本における Twitter コミュニティノートの利用状況〉（JSAI 2024，日文）— https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2I4OS1b03
Meta, "Testing Begins for Community Notes on Facebook, Instagram and Threads"（2025）— https://about.fb.com/news/2025/03/testing-begins-community-notes-facebook-instagram-threads/
TikTok, "Testing a new feature to enhance content on TikTok"（2025-04-16，Footnotes 的发表）— https://newsroom.tiktok.com/footnotes?lang=en
Vitalik Buterin, "What do I think about Community Notes?"（2023-08-16）— https://vitalik.eth.limo/general/2023/08/16/communitynotes.html
Community Notes Guide "Note ranking algorithm" — https://communitynotes.x.com/guide/en/under-the-hood/ranking-notes
Community Notes Guide "Diversity of perspectives" — https://communitynotes.x.com/guide/en/contributing/diversity-of-perspectives
Arjmandi-Lari 等人, "Threats to the sustainability of Community Notes on X"（2025-10-01）— https://arxiv.org/abs/2510.00650
《多元宇宙》5-4〈扩增审议〉— https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/zh-tw/
Wojcik 等人, "Birdwatch: Crowd Wisdom and Bridging Algorithms can Inform Understanding and Reduce the Spread of Misinformation"（2022）— https://arxiv.org/abs/2210.15723
Community Notes Guide "AI Note Writer API" — https://communitynotes.x.com/guide/en/api/overview
Chuai 等人, "Did the Roll-Out of Community Notes Reduce Engagement With Misinformation on X/Twitter?"（2023）— https://arxiv.org/abs/2307.07960
Renault 等人, "Collaboratively adding context to social media posts reduces the sharing of false news"（2024）— https://arxiv.org/abs/2404.02803
Poynter, "Why Community Notes mostly fails to combat misinformation"（2023-06-30）— https://www.poynter.org/fact-checking/2023/why-twitters-community-notes-feature-mostly-fails-to-combat-misinformation/
Bouchaud & Ramaciotti, "Community Notes undermoderate polarizing content by design creating risks in electoral processes"（2025）— https://arxiv.org/abs/2506.15168
Selvam 等人, "Gaming Consensus: Coordinated Manipulation in Crowdsourced Fact-Checking"（2026）— https://arxiv.org/abs/2607.01824
唐凤〈让算法变得善良〉（商业周刊专栏，2024-07-11）— https://sayit.archive.tw/2024-07-11-%E5%95%86%E5%91%A8%E5%B0%88%E6%AC%84%E8%AE%93%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%AE%8A%E5%BE%97%E5%96%84%E8%89%AF

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