一个解决网络水军的方案-口碑团

2012-12-11 13:29:18 +08:00
 fanxuanz
水军是很多依赖UGC的评论网站无法绕开的问题,白水黑水互相指责谩骂,使得一些氛围很好很有指导意义的网站被搞的乌烟瘴气,好久没写博客了,拿中午午休的时间来写一个心中关于解决水军对口碑干扰的方案:口碑团。

以豆瓣为例,此次《王的盛宴》导致相同当期的几个片子的豆瓣评分解构各种诡异:

报道如下: http://www.cnbeta.com/articles/217538.htm





截图日期2012-12-11,专门找了一个同期的评价很一般的电影,相信已经能看明白了。

先说问题:水军的核心问题在于评价权的深度下放,每个用户都有对一个电影的评价权利,这当然给水军提供了土壤。我们可以说只要数量足够大,水军的影响力有限。但是人都是喜欢随大流的,而且当打恶评的利益足够大的时候,如这次《王的盛宴》,实际能够组织起来的水军可以直接把你的1星刷到10%以上,这对最终的分数影响就很明显了。

OK,直接说方案吧:

通过有限度的下放评价权,成立一个有限人数的“评价团”或者叫“口碑团”,让评价权掌握在有一定门槛的人手里,让这一部分人决定最终的评分,评分的参考价值会比这种权利深度下放的情况要好,具体设定如下:

1、评价团采用邀请制,只有符合“深度用户、非相关行业、足够的辨别能力”的用户会被收到邀请。具体可以通过提交半年10部以上电影的观影证明、非相关从业者证明、一定篇数以上的原创影评来量化门槛;

2、限定评价团人数,300-500人,一部电影300-500个观影爱好者已经能把分数打的非常客观了,走一个,再邀请一个;

3、给予补贴,每个人全年30次观影+点映邀请对一个观影爱好者应该还是很有吸引力的;

4、通过广告和销售数据覆盖补贴成本,在前期烧少量的钱建立起公信力之后,可以通过卖发榜广告、销售评分数据的方式来收回建立平台和评价团补贴的成本;

目测该模式还是很可行的,欢迎对模式进行拍砖。
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32 条回复
Muninn
2012-12-12 20:09:21 +08:00
加一些权重就好了
另外电影下线前只有很高门槛的用户评价才有效
下线了以后就可以完全统计所有人了
相信这么做就压根没人刷票了--当时又起不了作用
当然这着对组织肖申克的救赎超过教父那样的粉丝刷票是没用

我觉得电影的时效性 想控制水军比大众点评简单太多太多了
不像大众点评长年的想着怎么防止水军

当然大众点评可以说发现刷票取消收录一段时间威慑一下
电影在这一点上就完全没办法威慑了 哈哈

各有各的难处
但是对症下药 还是很简单的
AntiGameZ
2012-12-12 23:49:29 +08:00
直接监控豆瓣特定电影的评分更新情况,通过一定的标准,洗掉可疑评分,或者将这部电影标识为评分异常,是不是对用户来说,更靠谱一些?
cmonday
2012-12-13 08:57:42 +08:00
买通几十个评价团评委更容易
chaojie
2012-12-13 09:10:56 +08:00
我以前想过一个评价的方式。并不是固定的找评委,知道谁是评委当然有买通的可能,是每天随机选一部分人。你不知道会随机到谁那儿,当然没法买通。
chaojie
2012-12-13 09:12:09 +08:00
这个随机的方式并不是针对电影的,当时想的是任意tag。
avatasia
2012-12-13 09:16:33 +08:00
按用户,按IP,按区域,作为一个评分明细显示出来,简单点就是用算法,把这个计算出一个总分数。

水军评论相当于噪音,用红色显示,正常的用蓝色。水军活动只要是有意识的,就有规律性。
clowwindy
2012-12-13 12:10:21 +08:00
本来想说点什么,想起知乎上这个问题,基本上说了我想说的:

http://www.zhihu.com/question/20151408
fanxuanz
2012-12-13 13:00:24 +08:00
@chaojie 你的意思是不是在一部电影出来的时候随机邀请一批站内的“质量用户”来评分
chaojie
2012-12-13 13:33:11 +08:00
@fanxuanz No,没有质量用户,一视同仁。随机到的用户一段时间内不再被随机到。没随机到的人只能评论,不能打分。
质量用户就像权威,特权。有特权就有腐败。如果质量用户真有质量,应该用其他方式去拉人,去说服别人,而不是直接在分值上做手脚。就像选举,评论或者其他方式类比于演讲
youdu
2012-12-13 22:02:52 +08:00
只看IMDB评分。尽量避免看国产片
crystone
2012-12-13 22:41:55 +08:00
@chaojie 类似于陪审团机制?
coldear
2012-12-22 05:21:45 +08:00
利用google搜索排序的原理,做user rank,然后用user rank做打分的权重。
user rank的实现依赖于用户外链、内链如何定义,应该可以找到类似网页内链和外链的定义办法

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