没家世没特长没人脉的人，可以进逐梦演艺圈豆瓣吗？我是女孩，希望大家认真回答

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-15 14:17 标签： 逐梦演艺圈豆瓣

《爱情公寓》太烂，甚至烂过豆瓣最低分电影《逐梦演艺圈》。

看起来，在低质量的原创内容和稍强一些的抄袭或“诈骗”（这件事严格来说也不能算诈骗，只能说图文不符）之间，还是有人选择支持原创。也因此有人发出这样的感慨：

既然有这么多人去豆瓣“刷分”，这件事到底靠不靠谱？

最近，用户ID排名前1000的豆瓣骨灰级用户，阅片数量超过1000的资深业余观影者，三节课联合创始人布棉在内部做了一个分享，讨论了豆瓣电影刷分究竟靠不靠谱。

布棉明确表示，想靠短时间刷分拉低评分根本不靠谱。最起码在豆瓣上，《爱情公寓》基本上是没法“超越”《逐梦演艺圈》。这背后的原因，除了产品机制上的设计，更重要的是，豆瓣为此设计了一套反作弊策略系统。

我们从豆瓣这家公司以及它所使用的策略出发，试着为大家解答，为什么《爱情公寓》没法“超越”《逐梦演艺圈》。

豆瓣的价值观与商业模式

随着豆瓣评分的影响力不断扩大，豆瓣是否公正，受到了很大的质疑。

虽然，豆瓣价值观正派始终为人所称道，可评分这件事，如果想搞的话利润空间非常大，豆瓣能不能在利益面前把持好，很多人都在心中打了大大的问号。

就这件事，豆瓣CEO阿北，还曾写过一份公开信《 豆瓣电影评分八问》来澄清这件事，里面就曾提到过这样几件事——

豆瓣电影评分的主旨和原则，是“尽力还原普通观影大众对一部电影的平均看法”。这个主旨过去十年没变过，将来也不想变。

它并不是专家、影视从业人员或者资深人士对电影的看法，虽然这些看法会被豆瓣算在“普通观影大众”之内。所以有次听到“豆瓣电影评分不专业”的说法的时候，我的反应这是在说“大众不专业”，应该怪语文才是。个人认为汇总专家意见会是另一个很有价值的服务，但这个确实不是豆瓣评分的宗旨。

除此之外，其实，豆瓣的目前的商业模式也决定了，把豆瓣评分的权限放开，任由水军刷分也是不靠谱的。

国内不像国外，专业影评人相对弱势，豆瓣成为了国内唯一一个不受商业化因素影响的评分平台，公信力是豆瓣电影最大的价值所在。

而豆瓣的商业模式还是建立在流量和广告变现上。当豆瓣电影的打分与用户的观感基本一致时，这种信任感和安全感又会让用户不断回来（反之则会离开），甚至带来一些新的小白用户。对于豆瓣来说，能否保持客观与中立，是能否持续获取流量和收入的关键所在。

反之，如果豆瓣开放了电影评分的合作，短期内会有很多电影公司找上门来合作，希望可以让自己的电影评分高一些。这一定会在短期内收入有大幅度提高，但是用户也不再会相信它的公平，显然，豆瓣不会傻到丢掉这个目前在电影业务上最大的卖点。

当然，在商业模式和价值观之外，豆瓣其实也在策略设计上，预防这个问题。

如前所述，豆瓣评分的核心要解决的是“尽力还原普通观影大众对一部电影的平均看法”。为了达成这一目标，豆瓣评分也是想了各种办法。

早期的算法是，把所有人的评分加起来，然后除以人数，得出一个平均分。这样的好处，能够体现出电影在观众眼中的平均水平，而且非常节省人力，只需要程序定时收集用户的评分，计算一个算数平均分就OK，不需要更多的人力。

但是，这套规则显然也是会有一些问题的。比如说——

  1. 电影的评分存在刷分的风险。只要人数够多，就有可能使得一些电影的评分向他们想要的方向发展，也就是我们最关心的刷分问题。

  2. 小众电影的评分可能会高于大众电影。假如说有两部电影，电影A，1000人看过，全部评分均为10分；电影B，1万人看过，评分平均值为9分。这种情况下电影A好还是电影B好？如果只看评分的话，A可能更好，但是，如果看整体的话，B会更好，这个时候该如何判断？

为了解决这两个问题，豆瓣都有针对性的提出了一些方法——反作弊策略。

所谓“策略”，往往是一套由数据驱动，存在于产品当中的一套规则与机制。

再换个角度解释，如果一家企业的核心业务高度依赖于人的工作，员工的管理问题可能会是复杂度极高、且稳定性较难保障的；而一家公司的核心业务如果是依赖于机器在跑，那么则将是很稳定并且可持续的。而机器的运转，需要被规则来约束，而那些支撑机器运转的规则，就是策略。

当我们面临海量的需求和信息需要处理，又积累了足够多的数据，其实是可以借助于策略帮助我们解决许多依赖人力难以解决的问题。

通常而言，“反作弊”策略是这样一个理解和思考路径——

  1. 首先是通过数据挖掘和分析，对通常的用户行为与“异常”的用户行为分别进行定义。

  2. 其次是针对不同的用户行为，设定不同的解决方案。

  3. 最后，则是将解决方案与用户之间进行匹配，而针对用户与解决方案进行匹配的过程，就是“策略”。

一个最简单的例子是，假如说一个电影同时有100个人在短时间里刷好评或者刷差评，系统就将这种行为定义为一个“异常”的用户行为，然后删掉这些评分。

那么，豆瓣是如何使用策略的思考方法解决这个问题的。

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