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社會觀察
人民網關注真假輿情！網絡水軍的社交媒體操縱檢視
隨著互聯(lián)網技術的進步和網絡環(huán)境的變化，網絡水軍持續(xù)演變，愈發(fā)表現出與真人上網行為幾近無異的智能化特征，亦有受資本付費雇傭操縱固有活躍帳號對指定內容進行轉發(fā)評論的真人水軍出現在公眾視野。從多起網絡輿情事件的復盤中發(fā)現，網絡水軍愈發(fā)成為網絡輿情發(fā)酵，特別是反轉輿情事件中不容忽視的一股力量。輿論呼吁嚴格審視網絡水軍在消費公眾情緒、炮制虛假輿情乃至破壞互聯(lián)網生態(tài)方面潛藏的社會危害，圍繞該亂象的全方位檢視和對癥下藥顯得迫在眉睫。本文嘗試結合國內學者長期以來對網絡水軍的觀察和研究，從水軍的組織形式、迭代和識別手段來一探網絡水軍的真面目。
網絡水軍組織形式更新
規(guī)模化特征顯著
網絡水軍的行為受他人操縱，且具有區(qū)別于普通平臺用戶的特殊不正當目的。網絡水軍由商業(yè)利益驅動，為達到影響網絡民意、擾亂網絡環(huán)境等不正當目的，通過操縱軟件機器人或水軍賬號，在互聯(lián)網中制造、傳播虛假意見和垃圾信息等網絡垃圾意見1，一般包括自然人和社交機器人兩種類別，通過發(fā)布灌水信息并對相關話題進行炒作、引導來產生作用2。
當下的網絡水軍呈現出職業(yè)化、規(guī)?；奶卣?。有研究表明，早期的網絡“水軍”大都單打獨斗，沒有形成特定的組織。2007年后開始出現專業(yè)化的網絡營銷公司，水軍便受雇于網絡公關或營銷公司。而當下網絡黑公關通過雇傭大量水軍制造虛假評論，操縱網絡輿論，是資本影響網絡輿論最直接的一種方式3。
流量經濟的發(fā)展、泛娛樂化的興起、議程設置的轉移都是異常主體產生及存續(xù)的重要支撐。從網絡職業(yè)傳播者的營銷需求、網絡媒體自由度高且匿名性強的發(fā)展態(tài)勢、網絡受眾多元復雜的心理特征來看，網絡推手的出現滿足資本推廣需要、符合媒介傳播特征、順應受眾心理趨向，具有必然性5。另外，有學者研究國外社交媒體平臺受水軍信息污染的現狀和受操縱的內容營銷產業(yè)鏈，提出用戶注意力作為稀缺資源的背景下，平臺為增強用戶黏性不會放任偏見性內容或虛假信息的病毒式傳播，相反會為維護信息傳播生態(tài)限制虛假新聞恣意泛濫的觀點。她認為宣傳者會因此故意生產迎合受眾需求和心理的內容并利用漫游器和水軍進行傳播，以維護其在社交媒體上的活躍度和能見度，而這一內容又會被平臺算法源源不斷地推送給用戶，操縱用戶的實際行為6。
網絡水軍發(fā)布技術迭代，迷惑性加強
學者楊慧蕓認為，早期的網絡水軍可以被當作是“發(fā)帖機”，它伴隨著論壇而紅火，被用于代替人工進行內容的規(guī)模推送。發(fā)帖機的后臺操作者注冊多個帳號進行運作，通過設置標題和內容、添加鏈接等操作，依托大量帳號在多個網絡平臺實現短時間、大規(guī)模的內容傳播。
2015年前后，隨著各個網絡平臺風控系統(tǒng)的升級，發(fā)帖機基本不能使用，“群控”技術取而代之。群控系統(tǒng)是指采用一臺電腦PC機，通過USB線控制多部手機，實現自動化腳本運作，通過不同的手機設備碼騙過網絡平臺的風控系統(tǒng)，實現信息在網絡上的海量投放。在自動化腳本運行的過程中，手機群控系統(tǒng)可以集中大數據的優(yōu)勢，編制出一定量的內容，有針對性地投放到社交媒體平臺上。
此外，另一種“云控”的方式也投入使用。云控是一種“群控”加上“云服務器”的技術，是指“通過無線連接，電腦、平板、手機通過后臺發(fā)送指令到云端，云端的指令再發(fā)到手機群，繼而執(zhí)行任務。理論上，一臺電腦可以控制上千臺手機7。
可以看出，從早期原始的人工操縱多個帳號，到如今云端指令控制虛擬用戶發(fā)布內容，網絡水軍為繞過社交網絡平臺的風險控制系統(tǒng)而不斷進行技術更新，發(fā)布內容和整體用戶行為逐漸智能化，具有愈發(fā)強烈的迷惑性。
通過技術手段擠掉網絡水軍的“水分”
已有較多研究成果從技術層面聚焦如何判別網絡用戶是否為水軍：
部分學者通過以貝葉斯模型為基礎，研究水軍判定方法。張艷梅選取特征屬性，采用樸素貝葉斯模型和遺傳算法相結合的方法，得出在樸素貝葉斯模型基礎上增加閾值矩陣優(yōu)化分類器，得到的概率矩陣較準確地識別水軍用戶的結論8。程曉濤研究發(fā)現在樸素貝葉斯、貝葉斯網絡和C4.5決策樹三種算法下融合關系圖特征、內容特征和行為特征的方法識別率較為準確9。
另有學者采用分析用戶社交關系的方式來判斷其是否為水軍。李大鵬等提出情感社會網絡的概念，即傳統(tǒng)社會網絡統(tǒng)計成員交互頻繁程度和情感傾向程度計算。該研究從微博的評論數據構建情感社會網絡，并采用高斯混合模型發(fā)現情感社會網絡中的團10。
楊海梅等分別對電商領域、社交領域、微博領域檢測新型網絡水軍所采用的識別方法進行分析，認為目前的網絡水軍識別研究都是基于水軍行為特征、內容特征、關系特征與環(huán)境特征等，采用機器學習中的分類算法和深度學習模型等方法進行特征提取來發(fā)現水軍，但仍應嘗試更多領域的特征定義，以提高準確性和實用性11 。
一段時間以來，網絡水軍通過屏蔽刪帖、虛假營銷推廣、輿情煽動炒作等方式謀取不當利益，所造成的不良影響日漸“浮出水面”，多方外部監(jiān)管力量的行動也在逐步加碼。今年以來，打擊網絡水軍、流量造假和黑公關，成為國家網信辦2021年“清朗”專項行動重點任務之一12；微博安全中心官方微博日前發(fā)布《打擊網絡水軍 微博在行動》的通告，表示將采取與公安機關建立水軍線索上報機制等舉措，把反水軍工作向治本推進。
但我們也必須認識到，打擊如此隱秘、規(guī)模龐大且技術手段不斷升級的“網絡水軍”及其背后的產業(yè)鏈，無法一蹴而就。就輿情工作而言，網絡水軍的參與損害網絡輿論信息的真實性、危害網絡輿論傳播的公信力、誤導輿情的監(jiān)測判斷和決策13，亟需認知、技術、實踐和理論多個層面的再探討。
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來源人民網輿情數據中心 作者朱雯琪 夏玥
華夏民意網配圖編輯 張漢英