文 | 吕梦
半夜睡不着，刷微博，刷着刷着就精神了……
这剧情反转也太快了吧！！！（先是薛之谦和前妻高调复合、紧接着跳出一个李雨桐，曝薛之谦婚内出轨还骗钱。。。）
三天后（三天，正是新闻事件暗自发酵的最佳期限），在网友们已经想象了无数个版本的剧情下，薛之谦终于微博发声：
“把爱情拿出来撕，是这个世界上最不堪的事情”。
所以，他才不想“回复这些像生产线一样的围撕…”
“生产线”？
“围撕”？
……
这种流程化操作且批量化生产的工种，不经让星球君脑海中浮现出“水军”这个神秘的组织。
前段时间，还有网友爆料薛之谦的搞笑段子除了由十几个人共同操作外，还找了水军费尽心思刷评论。
网友晒的爆料图
由于星球君对水军也是一知半解，于是便在百度搜索了关键词：
居然还被推荐加入水军和买水军的链接
：
根据维基百科的定义，水军是“一群在网络中针对特定内容发布特定信息的、被雇佣的网络写手。他们通过伪装成普通网民或消费者，通过发布、回复和传播博文等对正常用户产生影响”。
不过，大多数人对水军的认识仅仅停留在五毛的阶段。这个认识是有问题的，现在，明明已经……一块了！
可以说，水军是互联网兴起的产物，后来逐渐发展成一个新兴的行业，甚至有一套属于自己的玩法。
从微博热搜、评论、豆瓣到视频网站，水军就像毛细血管一样渗透到各个”地下组织”，刷热点和评论。
利用水军刷电影评分本来就是行业潜规则，大家心知肚明互不戳破。
直到2011年4月28日，上映仅三天的《关云长》在豆瓣的评分暴跌，水军的差评排山倒海般涌来~~
一气之下，《关云长》片方道出了行业秘密，发出“江湖追缉令”——出资10万元悬赏恶意评论影片的幕后主谋，也就是“黑水”。
一开始，大家也觉得有炒作嫌疑，“片子拍的烂还不让人说了？”但很快就发现了端倪。
根据网站评分时段可以看出，评分暴跌的时候，很多评论的ID账号都是新注册用户，而且同一个ID在不同平台下留言。
最重要的是，评论的风格都非常一致，就像同一个语文老师……不对，就像同一个人想出来的（教师节刚过，你们不要这样污蔑老师
），就是我们说的水军。
去年年底上映的《摆渡人》也重蹈了《关云长》的覆辙，看似群众无比操心、若有所思的评论，语句都有模板可循。
而且，超过一半的“一星差评”都主要集中于对导演和演员的攻击，时间也刚好集中在电影刚上映的那几天。
最后，《摆渡人》的评分从原本就不高的6.9狂跌到3.3。
这样的结果显然令阿里影业始料未及，甚至直接玩起了舆论控制——你有你的水军，我有我的明星。
一时间，华语影坛一个个重量级人物从微博跳出来表忠心，就连星爷也亲自写纸条为《摆渡人》站队。
此外，豆瓣短时间内也刷出了大量好评，分数从3.3急剧拉升到4.0（好像，也没有很高
）。
除了被水军黑惨的作品，还有很多成功的营销案例，比如《泰囧》。
《泰囧》这部电影很多人都看过，剧情和搞笑程度大家心里有杆自己的秤。
但在电影刚上映时，也出现了很多夸张离谱的口碑和好评，《泰囧》很快就被扶上神坛。
最后的票房可是一点都不“囧”啊！12.67亿！
成为首部110亿级票房的华语电影，打破了3D版《泰坦尼克号》9.34亿的纪录，成为2012年度票房冠军。
发帖、回帖、顶贴；
回答百度知道；
点开某个视频，打开某个链接；
下载一个App，为某部电影评分；
与女神互动
……
所有这些动动手指的操作，都能带来收入。
很多正义的读者恐怕要揭竿而起义了，这不就等于数据造假吗？！！
于是乎，去年11月，微博“话题”官方账号发布了《关于严厉打击话题榜盗号刷榜行为的公告》，并封禁了部分刷榜名单，比如：
“吴尊武动乾坤”
“贾乃亮你要去哪里”
“三行情诗告白薛之谦”（能红真的是在用心的）
“偶滴歌神啊”
“心疼蒋劲夫”
......
原来，热搜并不是那些像星球君一样的夜猫子无聊时“搜”出来的，而是，水军“刷”上去的，营造全民关注的假象~
不要以为“水军”只是“中国特色”，老外们也有。
他们用另一个词汇来形容这种生产虚假粉丝或通过点击来盈利的组织——点击农场（click farm)。
点击工需要手指灵活，动个不停。。。
我是说，要忙着按赞、点阅影片或者转发Twitter，推高Twitter的粉丝或是Youtube影片的观赏次数啦。
这些点击工通常都来自印度、菲律宾、孟加拉国这样的亚洲发展中国家。
每天，公司雇员会坐在电脑前不停地点击链接、用搜索引擎搜关键词、或是在Facebook这样的社交网络伪造僵尸账号。
星球君试着往Google里输入“buy facebook”，就会发现搜索框自动弹出“buy facebook likes”这样的字眼。
而且相关信息能搜索出两亿条结果——无论如何都能让想要购买这项服务的客户满意而归。
其中，某网站的套餐价格是：
“购买来自全球的真实Facebook粉丝或者页面赞数，250个粉丝8美元；购买美国、欧洲、美洲混合粉丝，500个混合粉丝20美元”。
而在前不久，央视也曝光了一份水军的报价单和行业规则，根据工作难度不同，某艺刷一万条40块，某讯一万条是10块。而微博千万级的搜索点击量一天就能完成。
虽然外界都对“水军”这个职业充满一丝“鄙视”，但“水军”本人并不认为这是什么见不得人的工作：
@罗密欧：我觉得自己就是在做新媒体啊，和做广告是一样的，只是帮助惬企业去宣传。
@伊丽莎白：哪有不做水军的，比如台上表演，下面的人刷刷鼓掌，这不也是水军吗？我们只是把线下的事情搬到了线上。
@哈姆雷特：我们只是一个助推器，从营销的角度帮他们更好的曝光。只是写个评论嘛，又不是写产品鉴定书，最终怎么样还是看他们自己的产品。
遗憾的是，水军们恐怕就要被更先进的技术代替了。我们来看两段评论：
1.“我喜欢这，我和我女朋友一块去的，我们点了一份披萨，很好吃。咖啡不错，服务也不错。推荐这里，是个约会的好地方。地方不大但买卖大”。
2.“我来这吃饭已经一年半了，除了好吃我无话可说。我总是点披萨，意大利牛肉也很好，给我留下深刻印象。服务非常出色。是我见过的服务最好的餐厅。强烈推荐。”
如果在平台上看到这两段点评，你会选择去这家餐馆吗？起码不会觉得它难吃吧。
如果这是水军刷出来评论，你或许不会感到惊讶，但事实上，这是AI干的！！！！
说具体一点，这是一种被称为RNN（循环神经网络）的深度学习技术生成的。
在此之前，它已经被喂了成千上万条真人、或者说真人水军的点评。
如果真是这样，头疼的就不是消费者了，反正都是刷，真人刷和AI刷都没什么区别。但有了AI，真人水军恐怕要面临下岗危机了。
先莫慌！AI目前还没有在现实中生成恶意点评事件的案例。
但，构建这样的人工智能系统也不是什么太难的事情，评论的数据库也不是那么难搞，或许不久后就会出现AI水军的身影。
难道真人评论和AI点评的区别一点都看不出来吗？
事实上，这种细微的差别，计算机是可以检测出来的，比如训练过程中发生的信息遗失，导致AI写出的评论在字符分布上会有显微的差异。
从造句上，句子越长，也越容易出现问题。
就拿上面两段AI点评，你或许也发现和水军类似的规律，比如：主体单一，句子会遵循一个标准的结构，每一小句都很规整，而且不长。
“我喜欢这”、“我总是点披萨”、“是个约会的好地方”、“是我见过服务最好的餐厅”......
写过真实评论的人都知道，这样的点评缺少对商家具体特点和细节的描述，基本可以“反之四海皆准”。
但是道高一尺魔高一丈，攻击者只要换一套好点的硬件、做更优化的神经网络，又能将这种细微差别弥补过去。
不过至少，提高了他们攻克的门槛
。
如今，科研人员都开始呼吁如Yelp、亚马逊这类网站的工程师们重视这个问题，毕竟，我们接纳新技术是因为它能让生活更美好，而不是为了被它欺骗。
最后，星球君决定不刷手机，乖乖看书去了，明星那么红都还在不停找粉丝刷数据上热搜，我们还有什么理由不努力？！
周末愉快！
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