小红书月活用户突破2亿，如何应对刷量黑产确保内容安全

在网络时代背景下，刷量现象对用户获取真实信息的体验造成重大影响，成为迫切需要解决的关键问题。这种现象不仅存在于社区流量领域，也在电商数据中普遍存在。刷量行为正在削弱平台内容的安全性，同时降低了用户对平台的信任度。

刷量现象的普遍存在

社区交易中，刷量行为已司空见惯。众多平台纷纷出现刷量现象，以假繁荣为诱饵。商家为提升商品销量或店铺知名度，不惜采取刷量策略。在社区领域，一些内容发布者通过刷阅读、点赞和评论量来吸引眼球，此行为扰乱了网络公平竞争环境。实际上，只有真实的用户互动数据才能准确体现内容的品质和受欢迎度，而刷量却完全扭曲了这一事实。这不仅误导了消费者做出选择，也使得优秀内容创作者难以崭露头角。

小红书中的用户类别

小红书等社区平台中，用户可划分为内容创作者和内容接收者。这两类用户间的关系类似于市场交易，内容平台扮演着市场经济体的角色。创作者通过发布高质量内容吸引接收者的注意，接收者则从创作者处获取有价值的信息。但刷量现象打破了这种平衡。部分不良创作者通过刷量谋取非法利益，导致接收者陷入虚假信息的漩涡，破坏了原本健康的内容环境。此类行为违反了内容平台市场经济中的公平性原则，损害了平台的整体信誉。

刷量手法的演变

刷量技术已从机器操作升级至人工操作。过去，机器刷量因易被风控系统侦测，难以规避平台监管。目前，刷量者转而采用众包或互刷等人工方式。尽管手法有所变化，刷量行为的根本目的依旧是为购买量主体服务。平台能够依据数据特征识别这些刷量行为。即便刷量转变为人工行为，主体关联性依然存在，这为平台的识别提供了依据。

刷量行为的关联关系

通过分析用户与笔记间的行为关联图，可以明确辨识出正常用户与作弊用户的不同。正常用户在笔记关联上的双击频率较低，且不会频繁重复双击特定笔记集。相较之下，作弊用户展现出较强的社区互动，频繁对作弊笔记进行双击。以正常用户与作弊用户双击笔记的对比图为例，可以看出这一点。此外，刷量行为往往形成相对稳定的“圈子”，涉及黑产及行为用户的多任务操作。这些现象表明，刷量行为具有可追踪性，易于被平台识别和监管。

刷量识别的标签传播

风控图识别是识别并召回刷量行为的有效工具，标签传播模型正是基于此。种子用户由风控识别出的刷量用户构成，包括买量笔记、买量博主等关联主体。传播路径包括设备、第三方账号等强力路径，以及与买量主体的关联路径。由于刷量用户为真人，无法直接拦截其行为，因此需对买量主体下的标签进行集中分析以识别。此技术为平台打击刷量提供了坚实的支持。

小红书的打击成果

自2022年起，小红书共查处作弊双击行为达31亿次，这一数据彰显了其严厉打击刷量行为的决心。平台充分认识到刷量行为对内容安全及用户信任的负面影响，持续采取有效措施保护平台生态。这一系列行动不仅维护了平台的良好声誉，还切实保障了众多用户的权益。

我们向广大读者提出疑问，请问有哪些更高效的方式能够彻底根除刷量现象？期待各位读者踊跃点赞、转发，并分享您的宝贵意见。