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豆瓣评分合理吗(豆瓣评分9.5以上的书)

来源:原点资讯(www.yd166.com)时间:2023-11-25 00:00:54作者:YD166手机阅读>>

兼职群中“真实用户”接单记者调查发现,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,记者获知,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,记者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,他拒绝了记者为另外这两部电影“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”

记者进一步调查发现,“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。

豆瓣评分合理吗,豆瓣评分9.5以上的书(9)

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。

记者私信“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。

猫眼方面向记者表示,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记者,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。

记者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记者采访时分析,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。

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。

栏目主编:张武 文字编辑:卢晓川 题图来源:图虫 图片编辑:苏唯

来源:作者:澎湃新闻

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