換句話說，一個YouTube的熱門視頻究竟被“踩”了多少次，已經(jīng)成為不能外宣的秘密。如此一來，用戶們迅速判斷視頻質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)習(xí)慣，就此告吹。

盡管“踩”按鈕本身并未被取消，但這種很容易讓人誤解為“自欺欺人給不受歡迎的內(nèi)容蓋上遮羞布”的行為，依舊在互聯(lián)網(wǎng)上掀起了軒然大波：

在一些媒體看來，即便YouTube官方宣稱這項舉措可以減少“點踩轟炸”的惡意行為，緩解視頻制作者的壓力與不適感，但可能并不會奏效。畢竟，“踩”依舊停留在視頻播放窗口下方，到底有多少人不喜歡自己的視頻，發(fā)布者在后臺依舊能看得一清二楚。

而來自YouTuber的批評更加激烈：這項看似不起眼的改動，代表著YouTube網(wǎng)站徹底變質(zhì)。

過去，與那些連“贊”數(shù)都要隱藏的網(wǎng)站相比，YouTube理直氣壯把“踩”放在互動區(qū)醒目位置，并且毫不遮掩地呈現(xiàn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本來贏得不少好感。然而這份驕傲如今已經(jīng)煙消云散。

于是，真正的YouTuber徹底被激怒了：就在官方聲明公布次日，這段短片就收獲了超過5萬個“踩”。

隨后，現(xiàn)階段最資深的YouTuber（沒有之一）賈維德·卡里姆（Jawed Karim），重新編輯上傳了自己的第一部YouTube視頻Me at the zoo的內(nèi)容描述，直言不諱地表達了態(tài)度觀點：

Me at the zoo是YouTube的第一部視頻，而且賈維德·卡里姆最知名的身份便是YouTube的聯(lián)合創(chuàng)始人，這段視頻內(nèi)容描述的影響力絲毫不比YouTube官方公告遜色。再加上這部視頻高達1000萬的點贊，YouTuber的態(tài)度更是不言自明。

盡管遭受了近乎一邊倒的反對，但從YouTube官方表態(tài)來看，“隱藏點踩數(shù)量”儼然屬于志在必得的改進。目前，“踩”的數(shù)量已經(jīng)被正式隱藏。

那么，究竟是什么原因讓YouTube如此執(zhí)拗？飽受爭議的“踩”，到底又有什么意義？本期全媒派（ID：quanmeipai）分享騰訊研究院文章，探討“點踩”按鍵的背后邏輯和YouTube這一舉措的實際影響。

自食苦果的YouTube

可以說，對于UGC內(nèi)容社區(qū)來說，“踩”這種明確象征反對姿態(tài)、高效傳遞負面情緒的互動功能，無論如何都屬于必須謹慎對待的敏感設(shè)計。

YouTube官方也曾多次自食其果。2022年末，數(shù)以百萬計的YouTuber齊心協(xié)力，用整齊劃一的“踩”，一鼓作氣將YouTube官方的年度回顧視頻——YouTube Rewind 2018: Everyone Controls Rewind——掛上了“YouTube 有史以來最不受歡迎視頻”恥辱柱的柱頂。

在YouTuber看來，這是一部充斥著陳年爛梗、主觀臆斷、避重就輕顧左右而言他，外加無視社區(qū)想法的大型“災(zāi)難紀錄片”，屬于YouTube有史以來最糟糕的年度回顧。

用戶情緒一旦激化起來，再多的辯解都是徒勞無功。僅僅一周時間，這部短片就成功超越了賈斯汀·比伯歌曲Baby的MV，成為載入吉尼斯世界紀錄的YouTube頭號差評視頻，并且一直保持到了YouTube正式隱藏點踩計數(shù)的那一刻。

憑借近2000萬的“踩”、高達86.77%的Dislike比率，YouTube Rewind 2018: Everyone Controls Rewind以不可動搖的惡評冠軍姿態(tài)，成為了鮮活呈現(xiàn)YouTube社區(qū)負面氛圍，以及YouTuber消極情緒輸出的切片樣本。

面對鋪天蓋地的“踩”和嘲笑，YouTube自然不敢怠慢。沒過多久，在官方聲明中，YouTube坦誠地表達了態(tài)度：

“在‘踩’的數(shù)量排行榜上擊敗Baby，并不是我們的年度目標(biāo)；誠實的反饋確實有可能很糟糕，但我們一直在傾聽，始終在感謝用戶的關(guān)注；試圖利用一部視頻歸納YouTube的平臺魅力，無異于嘗試用萊頓瓶捕捉閃電——我們再次體驗到了內(nèi)容創(chuàng)作的困難程度，也進一步提醒我們要對YouTube創(chuàng)作者保持尊重?！?/span>

然而，這種“尊重”究竟如何實現(xiàn)，確實讓人大吃一驚。2022年1月30日，在Creator Insider（一個分享YouTube技術(shù)團隊內(nèi)幕消息的頻道）發(fā)布的一期視頻當(dāng)中，YouTube項目管理總監(jiān)Tom Leung，介紹了兩套“保持尊重”的方案：

其一，當(dāng)觀看者點下“踩”的時候，必須通過復(fù)選框提交不喜歡當(dāng)前視頻的原因，從而向創(chuàng)作者反饋更詳盡的整改建議；除此之外，這種多點一步的操作，也能讓不假思索點踩的觀眾適當(dāng)減少一點沖動，有效降低“踩”的情緒化色彩；

其二，徹底取消“踩”這個功能——簡單粗暴，但效果如何另當(dāng)別論。

盡管Tom Leung一再強調(diào)這些方案“僅僅處于內(nèi)部探討階段”，但在消息公布之后，立刻引發(fā)軒然大波。

其實，如果回顧YouTube評論互動系統(tǒng)的發(fā)展史，會發(fā)現(xiàn)早在11年前，YouTube就對平臺的內(nèi)容評價功能，展開過一次徹底的修改：如今廣受好評的“贊”和“踩”功能，正式上線于2010年年初，在此之前，YouTube采用的是類似亞馬遜的五星評價系統(tǒng)。

至于YouTube為何要做這種一刀切式的修改，官方博客的一張圖做出了解釋：

乍看之下，五星系統(tǒng)意味著顆粒度更小的評論反饋，但根據(jù)YouTube官方的統(tǒng)計，這套系統(tǒng)收獲的大部分評分都是最高的五星，然后是完全不成比例的一星，至于二三四星這些“中間態(tài)”，幾乎無人問津。

“如果大多數(shù)視頻收獲的都是五顆星，那么這套評價系統(tǒng)到底還有什么意義？豎起/向下的大拇指或許會更有效，或者直接用‘喜歡’來表示內(nèi)容的贊同會更好？這些都是我們在查看統(tǒng)計數(shù)據(jù)、思考應(yīng)該如何提升平臺體驗的時候，向自己提出的問題?！?/span>

這是在2009年的時候，YouTube通過官方博文Five Stars Dominate Ratings提出的詰問。如今看來，至少對于YouTuber來說，公開顯示點踩/點贊數(shù)據(jù)的設(shè)計，確實曾經(jīng)深得人心。但從平臺方的立場出發(fā)，這套方案真的是最優(yōu)解嗎？

如果我給一個視頻點了“踩”，接下來會發(fā)生什么？

在目前YouTuber們所有的困惑中，這個問題絕對有資格排進前三甲——甚至還有PewDiePie這種搞怪視頻主專門推出Vlog來嘩眾取寵，結(jié)果收獲了將近600萬“踩”。

對于普通視頻創(chuàng)作者來說，“踩”真的僅僅意味著情緒發(fā)泄，不代表任何負面效果嗎？

首先可以明確一點，“贊”和“踩”的次數(shù)，確實能夠?qū)ν扑]算法的判斷造成影響。在YouTube Creater頻道的官方視頻《“算法”-了解YouTube的搜索和發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的運作方式》當(dāng)中，可以清楚地看到這種結(jié)論：

“我們的算法會盡可能在適當(dāng)?shù)臅r間向全球范圍內(nèi)合適的觀看者顯示恰當(dāng)?shù)囊曨l，怎么做到這一點呢？依靠的就是數(shù)據(jù)——我們會了解每個視頻的標(biāo)題、縮略圖和描述，以及其它觀看者對視頻的喜愛程度；我們還會了解觀看者看了視頻的多少內(nèi)容，評論的人數(shù)，以及‘贊’和‘踩’的次數(shù)?！?/span>

即便如此，想要精確量化單獨的“踩”會對視頻產(chǎn)生多大影響，依舊十分困難：

根據(jù)谷歌在2019推薦系統(tǒng)大會（RecSys 2019）上公布的論文顯示，上文中提到的諸多參數(shù)，會被劃分為“參與度（例如觀看次數(shù)和觀看時間）”和“滿意度（包括點贊數(shù)和點踩數(shù)等等）”，然后利用寬度模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每一個“恰當(dāng)?shù)囊曨l”基于參數(shù)生成預(yù)測，再疊加單獨的排序模型進行推薦。

但在大多數(shù)局外人看來，YouTube的推薦算法基本等同于黑箱，想要精確掌握上傳視頻的播放參數(shù)對推薦量的影響，幾乎是不可能的。

就算無法破解完整的模型和算法，利用窮舉法對有可能影響YouTube推薦排名的參數(shù)進行權(quán)重估算，依舊是可以實現(xiàn)的。2022年，briggsby.com的研究者Justin Briggs，從75000個YouTube頻道的100000個視頻當(dāng)中，抓取了380萬個數(shù)據(jù)點進行分析，最終結(jié)果如下：

可見“踩”的數(shù)量對于YouTube內(nèi)容的影響權(quán)重，雖然遠不及視頻觀看次數(shù)和點贊數(shù)，至少在所有參數(shù)中也足以占據(jù)中游。

不過，影響權(quán)重僅僅是一方面，影響力究竟是好是壞才是關(guān)鍵。回到開頭的問題：在不可忽視的權(quán)重影響下，收獲大量的“踩”對于YouTuber的視頻來說，到底意味著什么？

很明顯，這個問題觸及到了YouTube內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的敏感區(qū)域，很難指望通過正規(guī)媒體找到答案。不過，我們依舊可以通過從事相關(guān)產(chǎn)業(yè)的“專業(yè)團隊”口徑，窺探到一點值得思考的結(jié)論：

“重點在于，YouTube歷史上從來沒有任何視頻獲得過100%的正面反饋；即使是最受歡迎的視頻，也會因各種原因收獲一堆‘踩’。如果一個視頻擁有成千上萬個‘贊’而沒有收獲半個‘踩’，警報會響起，YouTube完全有能力察覺這類異狀，進而采取相應(yīng)的行動。因此，如果您曾經(jīng)給YouTube視頻購買過‘贊’，那就還需要購買相應(yīng)的‘踩’；這是在正負交互反饋之間取得平衡，讓整場交易看起來沒有異狀的必經(jīng)手續(xù)?！?/span>

上文是老牌社交網(wǎng)絡(luò)刷量供應(yīng)商MediaMister對于“為什么要購買YouTube點踩”做出的解釋；相比之下，圈內(nèi)資格更老的InstaFollowers，給出的答案要露骨得多：

“考慮到‘踩’是一種攸關(guān)內(nèi)容推薦排名的權(quán)重指標(biāo)，并且能夠向YouTube傳達‘品質(zhì)不佳’的印象，您可以購買‘踩’來破壞競爭對手的內(nèi)容推薦效果。至于數(shù)量，如果您購買‘踩’的目的在于平衡‘贊’的數(shù)量，那么10%是個不錯的比例；但是，如果您為了遏制競爭對手而購買，那么大可把‘見好就收’拋在腦后?！?/span>

考慮到這兩家企業(yè)都有十年左右的經(jīng)營資歷——MediaMister成立于2012年，InstaFollowers則在2010年上線——且時至今日依舊沒有終止?fàn)I業(yè)，作為久經(jīng)市場考驗的資深灰產(chǎn)專業(yè)團隊，這番說辭自然不乏可信度。

除此之外，業(yè)務(wù)水平過于突出結(jié)果引來監(jiān)管機構(gòu)強行取締的“后起之秀” Devumi，更是從專業(yè)團伙的立場出發(fā)，直言不諱地挑明了“刷量”這門生意的本質(zhì)：

“社會認同是一種著眼于群體行為心理學(xué)概念。它包含的基本理論，就是當(dāng)你看到有足夠多的人去做某些事時，你也會跟風(fēng)來做。例如，你看到很多人在網(wǎng)上談?wù)撔码娪埃銜幸庠敢踩ヒ惶骄烤埂@項理論同樣適用于YouTube。

刷量帶來的僅僅是一個提升社會認同度的數(shù)字。您購買這些數(shù)字的目的，是為了讓那些真正的觀眾更積極地觀看、評論并分享您的視頻作品?！?/span>

給播放數(shù)和點贊數(shù)刷量，可以帶動真人觀眾主動觀看并留下“贊”，反之亦然——給“踩”刷量，同樣可以引誘真人觀眾跟風(fēng)點踩，這就是來自“專業(yè)人士”的解釋?！安取睂τ诂F(xiàn)如今的YouTuber究竟意味著什么，結(jié)果已經(jīng)昭然若是。

那么，既然“踩”的表態(tài)意味早已被灰產(chǎn)供應(yīng)商玷污，不容小覷的推薦權(quán)重負面影響，更讓這種功能變成了人身攻擊乃至進行互聯(lián)網(wǎng)霸凌的有效武器，YouTube為什么沒有像2022年預(yù)告的那樣，刪除“踩”功能來一勞永逸地解決后顧之憂？

不難想象，和已經(jīng)變質(zhì)的“踩”一樣，在某些無關(guān)精準(zhǔn)度的商業(yè)要素影響下，YouTube算法推薦系統(tǒng)的實際運作效果，并沒有那么理想化。

根據(jù)《紐約時報》在2022年的報道，前谷歌算法工程師Guillaume Chaslot聲稱，為了提升平臺粘性和用戶留存率，從很早之前開始，YouTube就傾向于通過算法向用戶推薦觀點激進的視頻內(nèi)容。Chaslot表示，正是由于他對這種平臺策略“感到震驚”，才會在2013年被YouTube掃地出門。

根據(jù)Chaslot隨后進行的調(diào)查研究，在很長的一段時間內(nèi)（至少持續(xù)到2016年），對于內(nèi)容導(dǎo)向愈發(fā)激進的推薦系統(tǒng)，YouTube并沒有表現(xiàn)出明顯的調(diào)整意愿——在Chaslot的力爭下，以《華盛頓郵報》為代表的傳統(tǒng)媒體最終認同了這個觀點，“YouTuber正在被缺乏節(jié)制的內(nèi)容推薦系統(tǒng)引入歧途”。

盡管并未正面否認相關(guān)結(jié)論，但在近幾年的時間中，YouTube確實做出過一系列調(diào)整。圍繞“踩”展開的調(diào)整，僅僅是其中顯眼但并非核心的一環(huán)，看不到的算法模型修改才是重頭戲：

圖片來源：Google官方

根據(jù)Google官方的介紹，憑借不斷優(yōu)化的算法和持續(xù)調(diào)整的參數(shù)權(quán)重，目前，YouTube已經(jīng)可以自動檢測并標(biāo)記94%的違規(guī)內(nèi)容，75%的違規(guī)內(nèi)容在觀看量達到10之前就會被刪除；截至2022年Q4，代表平臺內(nèi)容凈度的VVR（Violative View Rate，違規(guī)內(nèi)容觀看率）已經(jīng)降到了0.16-0.18%，意味著每10000次用戶觀看行為，只會有16~18次點開令人反感的內(nèi)容；與2022年的同季度數(shù)據(jù)相比，下降了70%以上。

平臺內(nèi)容的凈化，意味著激進內(nèi)容的減少。然而，只要那些無視內(nèi)容、純粹帶節(jié)奏的刷“踩”業(yè)務(wù)依舊存在，那么指望用戶群體找回理性、讓“踩”真實反映自身態(tài)度就注定是緣木求魚。

同樣，平臺用戶多年養(yǎng)成的行為習(xí)慣顯然不可能輕易改變，直接把“踩”徹底刪除勢必會引起巨大的反感，那么退而求其次，保留功能但隱藏計數(shù)，從根本上阻斷跟風(fēng)刷“踩”的環(huán)境條件，似乎就變成一個雖不完美但確實合理的有效方案。

從目前各方面的反饋來看，YouTube這種調(diào)整策略并沒有取得用戶的認同：在很多YouTuber看來，僅僅保留“踩”的功能而取消“踩”的計數(shù)，意味著從此無法清晰辨認點開視頻的實際質(zhì)量——那么，到底有沒有一種方案，既能直觀顯示“踩”的數(shù)量，又能準(zhǔn)確反映“踩”到底是被帶節(jié)奏的跟風(fēng)，還是真實的情緒輸出？

Steam為此提供了一個示例：

為了應(yīng)對日益增長的惡意差評行為，2017年Q3，數(shù)字游戲平臺Steam對用戶評價互動系統(tǒng)做出了引人矚目的調(diào)整：除了繼續(xù)顯示互動點評數(shù)量，并通過百分比和從“好評如潮”到“差評如潮”在內(nèi)的9個檔位來直觀呈現(xiàn)內(nèi)容品質(zhì)之外，玩家提交的“好評”和“差評”，可以通過時間軸清晰地呈現(xiàn)出來，通過簡單的點選，就能直接跳轉(zhuǎn)顯示特定時間點的“差評”玩家評論。

圖片來源：Steam官網(wǎng)

由此一來，Steam玩家很容易就能考察存在爭議的內(nèi)容到底是素質(zhì)使然，還是刻意有人帶節(jié)奏，不僅做到了下單之前心里有數(shù)，更是有效降低了跟風(fēng)差評的概率。

那么，這種既可以保障互動透明度，又能夠真正實現(xiàn)言責(zé)自負理想目標(biāo)的系統(tǒng)，有沒有可能在YouTube上實現(xiàn)呢？答案并沒有那么樂觀：

盡管憑借1.2億的月活量（2022年統(tǒng)計數(shù)據(jù)）雄踞數(shù)字游戲平臺行業(yè)榜首，但和月活躍用戶數(shù)超過20億（同為2022年統(tǒng)計數(shù)據(jù)）的YouTube相比，Steam的體量和流行程度還是差太遠了。再考慮到兩者內(nèi)容生態(tài)以及消費模式的巨大差別，用戶評價以及互動系統(tǒng)無法沿用，純屬預(yù)料之中。

不僅如此，時至今日，62%的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)將YouTube視作宣發(fā)的必備渠道，平臺用戶每天的觀看時長都在10億小時以上；由此一來，就像傳統(tǒng)電視頻道衍生出的一系列相關(guān)產(chǎn)業(yè)一樣，圍繞YouTube同樣涌現(xiàn)出無數(shù)周邊產(chǎn)業(yè)——那么，我們不妨猜猜看，除了正規(guī)合法的營銷服務(wù)，那些仰賴YouTube謀生的“專業(yè)團隊”，又有多少處于灰色乃至黑色地帶？

在Google上輸入“YouTube Bots（按照指令自動互動的機器人程序，操作包括但原不僅限于刷“踩”和刷“贊”）”，從第一頁開始，整整十頁的返回結(jié)果幾乎都是相關(guān)廣告，正視這個現(xiàn)象展開調(diào)查的媒體報道幾乎沒有。

說到底，YouTube衍生產(chǎn)業(yè)所包含的“非真實”成分究竟是“房間里的大象”還是“車庫里的龍”，所有人都心知肚明，但所有人都不愿意點破：因為所有人都清楚，揭露這個真相的后果，很可能超過了這家網(wǎng)站、整個行業(yè)乃至Web2.0的承載上限——畢竟，戳穿泡沫對于互聯(lián)網(wǎng)來說意味著什么，20年前就有整整有一代人見證過。

當(dāng)我們找不出最完美的方案來解決問題的時候，最不壞的答案，恐怕就是我們必須接受的最優(yōu)解——對于YouTube來說，也同樣是目前唯一的版本答案。

盡管不無遺憾，但或許，這也是并不完美的Web2.0留給時代的必然。