澎湃新闻|豆瓣水军:8000元开7分,6500元开6.5分
澎湃新闻采访人员 赵思维 实习生 段景文
“李一桐的戏路还挺宽的 , 甜妹御姐的角色都能把握 , 现代和古装的造型都能好看 , 这部剧里对爱情人物气质拿捏挺准的 。 ”
一个豆瓣刷分QQ群主发来一段短评文案 , 用来给热播剧《你的时代 , 我的时代》在豆瓣上评论 , 并要求标记五星 。 待完成任务 , 群主核验后 , 可得6元佣金 。
这位群主便是活跃在网上 , 宣称为豆瓣影视综作品“刷分控评”的网络水军中的一员 。
3·15前夕 , 澎湃新闻多日调查发现 , 豆瓣评分被“饭圈(粉丝圈子)”和商业“水军”盯上 。 作为一种特殊的应援方式 , “饭圈”会组织在豆瓣新建账号 , 给各种书籍、电影、音乐打分评论 , 给“爱豆(偶像)”作品“养号刷评”;商业“水军”活跃在各个网络平台 , 他们发布网帖 , 寻觅客户 , 招募可兼职刷分控评的豆瓣用户 , 批量养号、买卖豆瓣号 , 开出不同的“刷分控评”套餐 , 甚至为某部作品开设“包涨包开”套餐 , 为作品刷至指定分数 。
一向受到信任的豆瓣评分系统被“破防”了吗?针对前述现象 , 豆瓣方面回应澎湃新闻称:“水军”刷不动分 , 在豆瓣大数据面前 , 水军的群体行为特征很容易被算法发现 , 数据的异常波动很容易被识别和定位;豆瓣评分的正常用户规模越来越大 , 已经足够大到在统计意义上屏蔽水军可能造成的影响 。
“对于一个作品的好坏 , 豆瓣评分并非是完美的 , 只是作为一个参考 。 对于院线的发行方、作品的生产方 , 应该要综合采信多个评分平台 , 才能对一个作品得出比较客观的结论 。 ”上海大学上海电影学院教授、上海电影评论学会副会长刘海波认为 。
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有关养号的表情包
饭圈“人肉养号”
“请你们离我的书远点!”2020年11月 , 一位图书编辑控诉称 , 自己编辑的一部新书刚在豆瓣上架 , 就被“注水”大量评论 。 “两天内多出近200条短评 , 标记记录几乎全是艺人王一博粉圈养号!”
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一图书编辑发文控诉王一博粉丝在其新书评论中“注水” 。
该图书编辑的控诉引发公众关注后 , 豆瓣读书对外证实 , 称部分图书的评分评论出现异常与某些账号试图“养号”的行为有关 。 此事引发公众对豆瓣“养号”及其背后刷分控评现象的关注 。
随着豆瓣影响力提升 , 很多影视综项目总结成绩时会注明“豆瓣评分” , 以此作为作品受捧程度的指标 。
对于豆瓣评分计算方式 , 豆瓣创始人兼CEO阿北(杨勃)在2015年发布的长文《豆瓣电影评分八问》中曾提到 , 豆瓣采用“大众评审团”模式:“比方说一部电影有42万用户打分 。 我们的程序把这42万个‘一到五星’换算成‘零到十分’ , 加起来除以42万 , 就得到了豆瓣评分 。 ”
“豆瓣电影评分的宗旨是中立地还原大众的平均看法 。 大众 , 意味着多样性 , 意味着差异 。 给这些电影打分的人可能跟你口味相同 , 也可能非常不一样 。 ”豆瓣方面近日对澎湃新闻采访人员表示 , 他们至今沿用这一评分计算方式 。
不过 , 澎湃新闻调查发现 , 根据活跃度 , 豆瓣账号被“养号刷分”的饭圈和“水军”分为“普通号、年号、显示号”三类 。 这部分群体认为 , 豆瓣账号分“权重” , 用不同活跃度的账号标记、评价书影音作品则会产生不同的评分效果 。
网上总结的“教程”声称 , 当账号权重足够高时 , 给影视综作品评论才会出现在前排 , 在最终评分中所占的比重也更大 。
这也是出现新书上线后短时间获诸多不相关评论现象的原因——为了躲过豆瓣的“反水军”机制 , 通过评论“养号” , 将账号“养肥(提高权重)”后再去评论 。
艺人应援组织会编写完善的豆瓣养号教程 , 各种教程中陈列的方法大同小异 , 皆围绕“豆瓣ID权重=注册时间+活跃程度(看过的书影音)+有效程度(发表书评影评收到的赞和评论)”的公式 。
教程内容有时十分详细 , 包括“注册账号时不要显示‘粉籍’ , 避免头像简介与偶像相关;注册时间三个月内的账号每天坚持为影视剧打分、写评论 , 但不能打一星或五星 , 也不要为偶像作品打分;不要复制粘贴别人的评论 , 也不要一口气从某一榜单中按顺序标记过多作品等 。
“养号”发的评论内容被模式化 , 大多来自粉丝群的统一输出 , 并常复制粘贴其他短评和豆瓣书籍页面的基础信息 , 相似性较高 。
一名肖战的粉丝告诉澎湃新闻 , 她的“养号”经验大都来自百度、知乎等社交平台 , 尤其是豆瓣各个小组 。 豆瓣小组中有很多经验帖 , 相互交流后便掌握了“养号”技巧 。 最近 , 他正在为肖战新作《斗罗大陆》的评分而努力 。
除了经验帖介绍“养号”技巧 , 饭圈还会组织建立“豆瓣养号”社群 。 如艺人谭松韵粉丝组织的“豆本豆护果林”、艺人杨幂粉丝组织的“不刷屏隔壁打卡的多肉种植基地”等 。 但这些社群的审核十分严格 , 采访人员多次申请加入但均告以失败 。 一位熟悉“饭圈”文化的娱乐咨询公司CEO在接受证券日报采访时介绍 , 事实上 , “养号”行为很早就有 , 以前只是一部分水军机械、自动化地批量“养号” , 近年来 , 饭圈文化盛行后 , 粉丝开始加入人为“养号”大军中 。
该CEO透露 , 在喜欢的明星有作品要上映的前三个月 , 粉丝团体就会组织粉丝们有序地在豆瓣上活跃起来 , 随便找一些新书、新作评论 , 以提升账号权重 , 为未来该明星作品上线时“控分、控评”做准备 。
时至今日 , 采访人员以“豆瓣养号”为关键词检索 , 依旧可以在部分网络平台找到类似教程或经验帖 。
“水军”出没和“包涨包开”业务
饭圈“养号刷分”是“为爱发电”的自发行为 。 与此同时 , 在利益的驱使下 , 出没在互联网角落 , 规模更大的商业化“水军”将买卖豆瓣账号、批量养号、刷分控评做成了生意 。 澎湃新闻检索发现 , 在闲鱼、百度贴吧、微博、QQ、微信等平台可以找到诸多买卖豆瓣账号的网帖 , 部分网站甚至专营豆瓣账号的买卖 。
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诸多豆瓣账号买卖网站
微信昵称“SEO论坛推广”的卖家以10元的价格出售当日注册的新号、18元出售2014年注册的老号;微信昵称“小葫芦注册卡接码”的卖家出价相对较低 , 5元出售新号 。 “鹅组瓜组号”由于加入了豆瓣知名且申请难度大的“鹅组、瓜组、踩组、青青草原”等小组 , 据称“权重很高” , 网上有的每个账号开价高达三四百元 。
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“SEO论坛推广”在朋友圈中卖号
在QQ上 , 名为“豆瓣动态号直登号大量”的QQ群 , 公告上更是直接附有豆瓣账号自提链接 , 点击可跳转到一个名为“快发卡自动发卡平台”的网站 。 网站信息显示 , 一个豆瓣“直登号”需要15元 , 填写QQ号码 , 付款后获取账号 。
另一个专门交易豆瓣账号的平台“豆瓣账号批发网”中的商品分为“豆瓣高质量老号”和“豆瓣5-10年老号”两类 。 一个豆瓣账号分别需要45元、25元 , 商品描述中包含了登陆方式、卡密格式、注意事项等信息 。
买卖豆瓣账号的“水军”会在网上发帖寻觅有影视剧刷分控评需求的客户 , 将豆瓣账号分为“普通号、年号、显示号” , 称可组合刷分控评 。
采访人员在QQ上以关键词“豆瓣推广”检索 , 发现存在大量有关豆瓣评分的“推广群” 。 一个有1121名成员的QQ群中 , 介绍的豆瓣业务包括“开分、涨分、书评、影评、话题小组创建、小组问答、日记、广播发稿顶贴 , 点赞评论 , 关注收藏”等 。
“言无一一”是该群的群主 , 称“一手私人接单” , 2元做一条“年号打分”、3元做一条不能显示的“年号短评”、“显示号”短评与长评分别需8元和10元 。 若想包写文案 , 每条短/长评需加付1.5元至5元 。
名为“豆瓣年号”与“豆瓣显示号”的QQ群有100名成员 , 专为豆瓣业务招募“水军” 。 群主会在群中放出某一电视剧链接 , 并附有“4—5星短评 , 多号多做 , 年号1元 , 秒结账 , 海报图年号截图”的要求 。
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水军介绍豆瓣相关业务
这两个群的群主“平安是福”给采访人员开出了“年号想看/看过打分/看过短评/长评3元/条 , 显示号看过打分短评/长评15元/条”的套餐业务 , 如需要包写文案 , 则3元/条短评 , 但没有写长评文案的业务 。
为使采访人员相信 , 他还发来了在“水军”群中搜集的《猫和老鼠》“显示号”截图 , 以证明所有账号都是真实用户 。 图片显示 , 这些号的短评内容最终都出现在豆瓣作品“最新”一栏 , 也就意味着“刷分”成功 。
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“平安是福”提供的《猫和老鼠》刷分海报
私信另一个豆瓣刷分QQ群主时 , 采访人员被要求给热播剧《你的时代 , 我的时代》标记五星 , 并附上短评文案:“李一桐的戏路还挺宽的 , 甜妹御姐的角色都能把握 , 现代和古装的造型都能好看 , 这部剧里对爱情人物气质拿捏挺准的 。 ”
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水军给采访人员派发评论任务
完成任务 , 群主在收到海报并检测账号为“显示号”后 , 给采访人员支付了6元佣金 。
“水军”只负责做完客户提出的刷分数量 , 效果如何则不能保证 。
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兼职群中“真实用户”接单
采访人员调查发现 , 部分有刷分控评需求的客户在不能确定刷多少号有效时 , 往往愿意花更高的价格做豆瓣评分“包涨包开”业务 。 “包涨包开” , 顾名思义指收取费用后承诺在一定时间内为某作品“涨几分” , 或为某部即将上映的电影“开几分” 。
与多名商业“水军”接触后 , 采访人员获知 , 因为庞大的受众会“众口难调” , 评分控制难度大 , 且容易招来一些明星“黑粉”恶意拉底分数 , 导致阵容越庞大的剧“涨分开分”价格越贵 。
“涨分”方面 , 采访人员随机将一部即将上映的电影发给昵称为“陆风”的“水军” , 他称 , 这部片“8000元开7分 , 6500元开6.5分 , 7分以上没把握 。 ”分数会在上映14天内开出来 , 到时间未开出或者开分时低于7分不收费 。
同时 , 他拒绝了采访人员为另外这两部电影“涨分”的需求 , 称只为二者做维护 。 他的同事“沧海”解释 , 这两部剧不建议做包涨 , “涨分”靠技术手段 , 提上去即收费 , 分数过半天甚至一两个小时就会掉下来 , 建议做“年号”打分 , 来提升基础评分比例 , 达到自然涨分的效果 。
对客户来说 , “包涨包开”是“高价买效果” , 但对商家来说 , 这却是风险利润并存的“赌博” 。 一旦没有达到开分要求 , 就只能原款退还 。 多名“水军”称 , 豆瓣最近升级了系统 , “抓得紧” , “包涨包开”业务已经较少 。
平台与水军的“猫鼠游戏”
采访人员进一步调查发现 , “水军”群体呈现出明显“金字塔型”的行业特点 。 塔尖的专业“水军”规模大、业务多 , 获取客户与账号的渠道广 , 敢于接“包涨包开”这种利润风险并存的业务 , 同时会把一定数量的刷分、刷评论业务分包给下一层小公司或工作室 。
小公司或工作室在承接大公司业务的同时 , 会接一些相对小众的影视剧刷分、刷评 , 或风险不大的“涨分开分”业务 , 培养自己的账号、客户资源 , 从而一步步做大 。
昵称为“Li” , 公司名为“LI文化传媒工作室”的网友称 , 自己的个人工作室做豆瓣业务已有七八年 , 服务过上千部剧 , 手握十几家粉丝团控评 , 承接刷分控评“一条龙”业务中的所有环节 。
“石家庄亦光文化传媒公司”的工作人员“沧海”则介绍 , 他主要负责公司的豆瓣项目 , 一个月一般有3—5部剧 , 暑假会更多一些 。 其同事“陆风”在朋友圈中写到 , 业务包括“开分涨分、影评维护、小组帖子维护”等 。
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水军介绍豆瓣相关业务
工商资料显示 , 石家庄亦光文化传媒有限责任公司成立于2020年1月 , 经营范围包括文化艺术交流活动策划;设计、制作、代理国内广告业务;营销策划等 。
“轻音”则用“专业水军公司的下游”形容自己 , 他们以接专业“水军”公司放的单为主 , 操作上家提出的各种数量要求 。 “涨分和开分实际上也是找显示号刷五星好评 , 要是你自己懂豆瓣规则 , 算出需要刷多少 , 就可以直接越过公司找团队 , 价格会便宜很多 。 ”她说 。
采访人员私信“轻音”提出接单 , 她要求为《斗罗大陆》打五星 , 并要提交海报图与账号注册时间图 , 做完后可以得到1元QQ红包 , 同时提到“短评显示(不写文案)”的单一般都是5元 , 但每次价格不一样 。
对于饭圈“养号”“水军”刷分控评及呈现出的组织特征 , 豆瓣方面承认存在该类现象 , 但表示“刷不动分 。 ”
“最近 , 大家十分关注网络水军的现象 , 并且质疑豆瓣评分在水军的疯狂攻击下是否仍然具有公信力 , 是否仍然能代表绝大多数人的看法 。 这样的担心是可以理解的 , 但水军确实是刷不动豆瓣电影评分的 。 ”一豆瓣评分系统负责人说 。
豆瓣方面表示 , “水军”行为虽然在不断变化发展 , 豆瓣的“反水军、反作弊”措施也在不断进化之中 。 概而言之 , 在豆瓣大数据面前 , 水军的群体行为特征很容易被算法发现 , 数据的异常波动很容易被识别和定位;豆瓣评分的正常用户规模越来越大 , 已经足够大到在统计意义上屏蔽水军可能造成的影响 。
在豆瓣的“大众评分”机制之外 , 国内目前另一个主要影视评分体系-猫眼评分则主要基于观众“购票评分”得出 。
猫眼方面向采访人员表示 , 用户在完成“购票+出票+观影”后 , 其对影片的评分才可计入有效评分 , 因此这一评分在尽量大的程度上代表了主流电影观众对其所观看电影的真实评价 。 除此之外 , 对于影视综评价体系中的“猫眼想看”和“猫眼评分” , 猫眼还建立了AI反作弊系统 , 一是在账号注册环节杜绝批量注册小号、消灭团伙刷分隐患 , 还通过7x24小时实时+离线数据追踪多重打击作弊评分 , 此外猫眼建立了用户诚信等级 , 会针对用户历史行为对恶意评分进行识别与剔除 。 “猫眼已经累计打击4千万条无效评分 , 我们尊重创作者的付出和观影观众评分权利 。 ”猫眼方面表示 。
对于这场与“水军”群体长期的“猫鼠游戏” , 在长期和黑灰产的对抗中 , 豆瓣工程师也明显感觉到两者的对抗规模提升了一个量级 。 从前 , 黑灰产的入侵方式是“几人小团队 , 通过小规模采购平台账号 , 人工手动操作” 。 但现在黑灰产可以做到一个几人小团队同时操作几千、上万账号 , 直接将攻击密度上升了一个量级 。
豆瓣方面承担与黑灰产战斗工作的特殊安全部门叫“Spamer”(扫雷)组 。
他们发现 , “水军”群体所在的黑灰产链条上有两个主要角色:卡商、发卡平台 。 卡商负责弄到大量的手机号(平台大都需要实名制 , 必须要有大量手机号) 。 他们获取手机号的来源很多 , 如境外卡和花钱租用下沉用户身份证批量办卡 , 但更多的是卡商通过成立虚假公司向运营商批量申请集团号 。 发卡平台则会批量采买手机号 , 注册各大APP账号 , 并通过群控技术“养号” 。
另一种批量获取账号的方式是盗号 。 盗号的方法确实逐年升级 , 但对于互联网整个行业层面破坏性最大无外乎“撞库”和“DNS劫持”两种更高级的技术入侵形式 。
“可以说黑灰产和平台的对抗 , 已经从具体骗术上的博弈 , 变成了大数据、技术层面的攻防战了 。 ”豆瓣方面表示 。
影评体系该如何健康发展?
“7分以下我就觉得质量一般 , 有几个想看的摆在一起肯定会选择评分高的 。 ”豆瓣用户何静(化名)说 。 她认为 , 虽然有“水军”出没 , 但就算刷分控评对作品的影响也不会太大 。 另一位资深电影爱好者则告诉采访人员 , 时常看影视作品的用户对于评分不是很看重 , 他们对于作品好坏的参考因素有很多 , 但对于不经常看影视作品的人来说 , 往往会直接将这种数字化的东西当做作品好坏的重要评价 。
采访人员随机采访三位影视爱好者和三位较少观看影视作品的网友后发现 , 评分对较少观看影视作品的网友的影响明显大于影视爱好者 。
高评分往往会带来现实利益 。
2019年发表在核心期刊《电影艺术》上的论文《电影在线评分对票房的影响实证研究》研究发现 , 电影上映初期 , 受到早期各平台评论“初始锚定”效应的影响 , 为电影评分定下基调 , 提升了影片曝光率 , 吸引受众甚至影响观影决策 , 票房有望“井喷”式增长;随着观影人次的增加和观影群体的多样化 , 电影评分和评论会呈现多元化评价 , 尤其是较极端、负面的评价和评分会出现 , 稀释之前的“正向引导” , 从而导致关注度越高、网上评分却被拉低的情况 , 票房上升趋势也会减缓;电影上映一段时期后 , 评论在“狂欢”中趋于理性 , 群体评价会更加客观 , 最终形成“正面”或“负面”的情感态度并逐步固化 。
实际上 , 影视评分由来已久 。 20 世纪90年代美国的IMDb、Rotten Tomatoes(中文译名“烂番茄”)及Metacritic三大老牌评分网站就已经基于各自的评分系统为观影者服务 。 国内最早的两大电影评分网站是豆瓣网和时光网 , 相当长一段时间 , 由于两个网站上聚集着数量可观的电影爱好者 , 其打分在圈内外也被认为是相对专业 。 此后 , 猫眼、淘票票等在线购票平台出现 , 每一家平台都有电影评分 。
在中国逐渐成为全球电影市场稳定增长的重要力量之时 , 公正客观的影评评分体系对于促进影视市场繁荣的重要性不言而喻 。
对于“饭圈”和“水军”群体对于影视评分市场的侵蚀 。 上海大学上海电影学院教授、上海电影评论学会副会长刘海波在接受澎湃新闻采访人员采访时分析 , 当评分、流量等数据成为一个评价标准 , 尤其跟影片排片、明星报价挂钩后 , 不正当的竞争就会出现 。 与豆瓣相关的“刷分控评”现象其实是不正当竞争的一个体现 , 该行为如果持续扰乱正常市场秩序 , 监管层可以通过立法执法等措施予以打击 。
首都师范大学戏剧影视文学系学者凌燕发表的论文《当下国产电影舆论生态—以豆瓣评分事件为例》指出 , 评分简单、直观 , 在电影生产与消费上的确能够发挥作用 , 但在电影作为艺术和文化的层面 , 则难以起到交流探讨和客观评价的作用 。
根据文章观点 , 许多市场机构的分析都指出 , 与购票平台的评论相比 , 豆瓣的评分分差更大 , 与票房的联系远不如前者紧密 , 更多的只是代表一部分人的文化姿态 。 很多网友参与评分或是发表微影评只是为了表达 , 不求对文本及其创作者产生影响 , 更注重在表达过程中所获得的参与社会、控制文本的想象性权力和想象性满足 。
刘海波也认为 , 豆瓣网最早的用户定位有一定门槛 , 用户群体的文化知识水平相对较高 , 曾经比较长的时间内 , 人们把豆瓣看成一个相对专业的评分网站 , 尤其在电影方面 , 专业性强的话“大众性”就弱 。 而有一定文化水平的人群往往想表现得有个性 , 表现具有独立的判断能力 , 因此有些豆瓣上的打分也带有极强的“表演性” , 里边就会容纳许多非理性的评分和评语 。
“对于一个作品的好坏 , 豆瓣评分并非是完美的 , 只是可以作为一个参考 。 对于院线的发行方、作品的生产方 , 应该要综合采信多个评分平台 , 才能对一个作品得出比较客观的结论 。 ”他就此建议 。
前述论文《电影在线评分对票房的影响实证研究》针对国内主要电影资讯和社交平台的在线评分、评价人次、票房等数据及相关性展开了实证分析 , 并提出有效的票房回归预测模型 。
【澎湃新闻|豆瓣水军:8000元开7分,6500元开6.5分】文章就建议 , 为了推进国内电影业的发展 , 可优化网络评分算法 。 可设计引导式图形人机交互界面 , 从而获取更细致的参数评分;采用更加智能的方法(机器学习、深度网络等) , 对用户访问行为进行记录和分析 , 对其评分进行权重计算;用系统实时监测网络评价的异常行为 , 同时采用防刷票、防数据造假、机器人评论等办法保证公平公正性 。
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