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APP突遭下架!小红书的“种草”困境

2019-10-13 16:12| 发布者: 星美传媒| 查看: |

小红书

  网友此前评论

  小红书曾因为“种草”笔记造假、代写、刷量、刷粉等问题遭到用户质疑。

  在vivo、OPPO的应用商店搜索“小红书”,页面显示“内部优化中,暂不提供下载”,而在华为的应用商店,则显示的是“服务调整”。

  第二代审核方式由公司启用专家系统,即把行业专家多年积累的风控和业务知识通过系统的方案固化下来,做出一些拦截欺诈的规则模型,并在风控中做一些自动化的决策。比如可以设置一个账号发广告不能发超过50条,到第51条账号就会被封。

  除了技术因素之外,平台的主观选择也是一大重要因素,很多社交平台存在涉黄问题,但如果不打擦边球,平台活跃度可能降低。所以,在审核上,一方面黑产组织在不断与规则作斗争,开发新模式,再加上用户数巨大,技术加人工的审核难度依然不小,另一方面,平台在权衡内容和活跃度的时候,也要做出取舍。

  未明确告知用户收集、使用信息的目的、方式和范围;

  第一代审核解决方案以名单类(如黑名单)等方案为主,技术上比较简单,建立基于数据的名单,根据一些关键词,并通过大数据AI技术收集数据名单中的有效信号,拦截相关信息。

  内容审核难在哪儿?

  但是,如果不是有组织大批量的账号行为,可能就需要人工审核或其它舆情监测的平台来辅助。目前各平台采用的多是系统拦截加人工的方式,有规则、黑名单、人工智能风控,也有人工审核,二者结合进行欺诈信息和不良内容的清洗。

  中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍对燃财经表示,小红书上的“种草帖”本质上就是广告,因为它们都可以通过内容引流直接变现,按照2016年《互联网广告管理暂行办法》的规定,媒介方平台经营者、广告信息交换平台经营者以及媒介方平台成员,对其明知或者应知的违法广告,应当采取删除、屏蔽、断开链接等技术措施和管理措施,予以制止。

  小红书成立于2013年,目前月活用户量已经突破8500万,总用户数2.5亿。2018年6月,小红书完成D轮超过3亿美元融资,由阿里巴巴领投,真格基金、金沙江创投、腾讯投资、纪源资本、元生资本、天图投资、真格基金、K11郑志刚在内的新老投资人全部参与了此轮融资。估值超过30亿美元。据TheInformation报道,小红书目前正就多达5亿美元的融资进行洽谈,估值可能达到60亿美元。

  未提供有效联系方式。工信部已责令相关企业整改。

  未提供账号注销服务;

  未公示用户个人信息收集、使用规则;

  此前每日经济新闻曝光的小红书“种草笔记”黑色产业链

  推荐虚假种草帖需担责

  此前在6月6日,小红书创立六周年之际,创始人瞿芳、毛文超在《小红书六年,一起见证生活方式的变迁》的员工内部信中表示,小红书月度活跃用户数(MAU)已经突破8500万,过去一年,数码、家居、婚庆等生活方式的UGC内容,,获得了10倍以上的增长,社区内容进一步多元化。

  去年年底,小红书就已上线品牌合作人平台,试图掌控内容分发,同时严厉打击虚假营销及刷量等问题。但有关现象和舆论从未停止,小红书官方的相应调整政策在很大程度上对内容进行了筛选过滤,但随之而来的黑产、监管等新问题也亟待平台解决。

  这些账户的行为比较异常,且多个账号有紧密联系,无监督机器学习就是利用了这一点,比如账号注册时间在某个时间段内,IP有时在美国,有时在越南,账号之间可能存在过交易行为,交易数额在一定范围内。在这样的情况下,即便没有数据贴标签,系统也能捕捉出来群组进行拦截。

  他举例,比如系统监测到某账号或登陆IP之前有过欺诈行为,通过这些有限的数据让机器去学习,总结出一些规则来拦截。例如有的用户把涉黄的词汇用拼音代替,或加一个隔断符号,机器可以通过一千条类似的文本学习到这个规则,有效拦截掉类似的不良内容,这种方法强依赖于大量打上标签的数据。

  误导用户同意收集使用个人信息;

  小红书平台上用户发布违规内容,板子是否该打到小红书身上?

  朱巍指出,假如一个用户发布了内容,平台没有推荐,点击量不高,小红书不承担责任。但如果是一些小红书进行算法推荐且内容达到很高的浏览量和成交额的内容出了问题,或是用户举报平台不处理、竞价排行内容出问题、卖家留的联系方式是虚假等情况,小红书要承担连带责任。

  7月30日,记者搜索发现,包括华为、vivo、OPPO等在内的安卓手机应用商城以及安卓手机管理软件豌豆荚、酷安、应用宝等应用内均无法下载安装小红书APP。

  为各类平台提供审核服务的从业者江洋告诉燃财经,目前审核方面的技术已经经历了四个阶段。

  不过,小米应用商店、苹果App Store仍能搜索到小红书,并提供下载服务。

  曾因“种草”笔记造假,微商公然售卖国家违禁药品遭质疑

  未告知查询、更正信息渠道;

  即使企业大力审核,各类APP仍然难逃被下架的命运。那么,内容审核难在哪儿?有哪些新模式与技术应用在审核上?

  总用户数超过2.5亿,估值超过30亿美元

  他举例解释第三代和第四代的差别,比如一群猫和狗混在一起,有监督的机器学习需要一条一条的列出猫的胡须长、走路更轻等,把这些特征各打一个标签,再到群组里去识别匹配,而无监督的机器学习是在没有标签的时候,通过这些动物之间的特性和关系来区分。


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