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風紀委員會從產品的角度來說是把審核維護的一部分工作交給用戶，一方面增加用戶粘性和活躍，一方面保證內容質量和社區氛圍。

1. B站內容管理上的放權和對用戶和妥協

1.1 B站的用戶群體和分類

從基本的用戶漏斗（圖1）可以將B站的用戶基本劃分為五個類別，分別是：瀏覽用戶、注冊用戶、活躍用戶、UP主/主播、收益群體。同樣的，針對于這個五個群體活躍度和粘性都是逐級上升的，瀏覽用戶的粘性最低，收益群體活躍度最高。

B站用戶漏斗

從產品的基本角度來看，活躍用戶是產品使用者中占比較多，權重較高的一個群體，相比與注冊用戶的大體量，低權重和有收益群體的低體量，高權重來說，最需要平衡的就是活躍用戶。在產品的用戶群體分類中，按照四象限劃分法，以權重和體量為軸，可以得到用戶群的一些信息。

用戶群信息

在用戶群信息圖上就容易看出來，活躍用戶是最接近高體量和高權重象限的一個用戶群體，從產品和運營的策略上來說，保持這個用戶群的活躍和粘度有利于產品更長時間地保持在成熟期，并能在此基礎上變革進入新的產品周期。那活躍用戶的行為特征和在產品中一些使用習慣的操作，就是針對這一群體進行運營和產品迭代的重要依據。

1.2 小黑屋和風紀委員會

風紀委員會這個十分中二的名字，仿佛就是從家庭教師里面高中直接出來一樣，B站的畫風也透露這一股子“云雀風”。

云雀恭彌

B站風紀委員會主頁

小黑屋是B站在許久之前（久的我忘記有多久）的一個關于違規違紀的一些信息，UP、用戶處罰的一個地方。隨著一系列的變化（融資、增長、上市），用戶量的增長和用戶群體的擴大，B站在處理違規違紀性內容和訊息的能力在逐漸被削弱，整個產品面臨著一些垃圾信息和鍵盤俠的威脅，內容質量和社區氛圍會受到影響，產品的定位和產品價值會由于這些原因縮水，甚至坍塌。

二是B站在產品上的一些調整，讓音頻、動漫、游戲、生活成為四大支柱，且逐漸有影視作品逐漸成長為第五大支柱的趨勢，內容的數量和類型都有了比較大的增長，僅憑B站自己的工作人員根本無法保證社區的調性和內容的質量。

由此，我們可以看到風機委員會的誕生，這里類似一個投票廳，用戶成為風紀委員之后，參與投訴仲裁，并發表自己的仲裁意見和建議。當投票數和意見屬達到某一閾值之后，觸發相關的機制進行處罰。

1.3 對于用戶的妥協和尊重

上面提到B站內容的種類和數量的增長，一方面這個是資本的作用，另一方面，也是由用戶決定的。B站正在逐漸脫離原來的單一的二次元標簽，正在變得多元和豐富。B站也不僅僅只能看看番劇、鬼畜，也逐漸有美食博主、美妝UP主、游戲主播、娛樂主播、紀錄片、個人小視頻出現。

相比與現在還在中二的slagon“嗶哩嗶哩~干杯”，仿佛還停留在站長的那個時代，但內容卻極大的豐富了起來。

B站可能對于部分用戶來說，不是一個視頻站那么簡單，可能在某一個節點，B站給了用戶一些完全不一樣的心理感受，比如：玩黑魂看隨義，聽故事看keng叔等等。

同樣的，B站誕生了許許多多的梗，比如：“變態奇拉美”，“火爐旁最好的妹子總是留給說書人”等等，對于這些用戶來說，B站更像一種情懷。而情懷的作用會讓用戶下意識的維護這個產品的氛圍，這其實對于風紀委員會來說是一種前奏。

有情懷的用戶不會樂意看到B站充斥著鍵盤俠和各種違紀違規言論，但是他們的反饋很多時候沒有確實的效果和實際回復，這會讓這一波產品的核心用戶流失。風紀委員會的監督和仲裁讓這些用戶的實際意愿得到了實現。

風紀委員會從產品的角度來說是把審核維護的一部分工作交給用戶，一方面增加用戶粘性和活躍，一方面保證內容質量和社區氛圍。同時還能得一個用戶好口碑，還是非常不錯的。

2. 風紀委員會的風險

2.1 風紀委員會仲裁的本質

風紀委員會仲裁的實際流程如下：

委員仲裁流程

從圖片可以看到，仲裁實際上是一張變形的投票表決法，有具備資格（風紀委員）的成員投票，按照大多數人的意見決策。但實際上投票表決法的一個重要前提是每一個投票人的意見獨立性和保密性，仲裁中的投票有小集團的性質，具體在投票前能夠瀏覽已投票委員的判定意見，容易在此影響委員的判斷，促使形成派系，會影響決議的質量。

其次，在判定是否違規的執行上，委員沒有相關的操作權力，同時針對于每一個舉報類型，沒有設置相關的浮動標準?；镜耐镀北頉Q法中針對于不同影響度的問題，投票的占比和決策方式都會有所不同，總結起來就是越為重要的問題，需要的贊同票數越多，投票意見越集中才可能驚醒決策。

2.2 推送陷阱

自從頭條打響新聞推薦算法之后，一夜之間，內容平臺都開始進行個性化推薦了。從實質上來看，目前個性化推薦一般使用的算法是協同過濾，其核心就是發現與你類似的用戶，進而將這些用戶喜歡的東子組織成目錄作為推薦。具體過程中的一些細節和難點不在這里考慮，具體說這個東西對于內容自治的危險和可能的規避方案。

（1）風險

上面說到仲裁廳中每一個委員，假如都保持相對獨立的保密，那每一個委員所參與的仲裁均不可能是他經常瀏覽的內容的仲裁。

拿LOL這一款游戲來說，世界賽每一年都要有非常多的選手因為成績不夠理想被逼離開這個舞臺，而逼這些人離開的正是那些鍵盤俠和噴子。對于這個類型的內容來說，可能經常瀏覽這個類型的內容有較大概率是某隊吹或者某隊黑，但問題同樣在于，不經常瀏覽這個類型的內容的用戶可能就是一個噴子和鍵盤俠。

那么矛盾就出現了，經常瀏覽這個類型的內容的用戶，可能做出不公平判斷，不經常瀏覽這個類型內容的用戶可能無腦噴，偏激言論等等。那么這個仲裁廳這樣看起來就沒有意義了，沒有合適的委員來參與仲裁啊。

事實如此，但是我們需要記住是可能是噴子，可能是某吹。這個就需要我們在這個內容類型上進行顆粒度更細小的劃分，同時保證內容的實際包含的關鍵點劃分到這些顆粒度夠細的類型上。

那么也就是在后臺中需要進行無數的歐幾里得距離的運算，來判斷一個內容和其他內容的相關性，同時在輔助于相似度門檻和范圍界定，可以將用戶進一步的細分，在一定程度上可以解決第一個問題。

針對第二個問題，也就是這個用戶是不是噴子，目前B站的辦法是節操值，類似于信用，來對一個用戶在平臺的上一些操作進行評定。其中模型未知，但這個節操值屬于劃定委員入門門檻的操作，也就是在進入仲裁庭之前，先保證能夠篩掉一部分噴子。

其次是針對參議委員的投票意見進行點贊或者踩的操作，利用委員之間的關系來進行垃圾投票刪除的操作。但是這個也存在上面的問題，即小集團，且存在第二個問題，一個議題的參與者隨機的問題，在一定概率上可能造成仲裁流產。

針對上面的委員小集團問題，現在沒有一個比較OK的想法，假如以后有了想法，會補充。

3. 風紀委員會這種內容自治的模式

B站的風紀委員會從某種程度上來說，像是一種社區中自我治理和社區用戶自我進步的一個產品。

• 首先，他帶來一個靠社區用戶參與自我社區維護的方案，把用戶直接帶入社區維護的行動，而不是簡單的一些標語和準則；
• 其次，在目前的基礎上，解決了一些沒有資源和能力進行高負載量的機器識別和深度學習的問題，同時保證社區質量；
• 再者，用戶的參與，帶來了參與度和榮譽感；
• 最后，帶有人情溫度的判定。

其實說到底，內容自治是建立在用戶理解內容的基礎上的。這樣的理解其實是帶有價值觀判斷的，有人情溫度的。在短視頻爆發的這一年多的時間里，算法被提及了無數次，算法是什么，我自己的看法就是讓計算機去理解一個人的偏好。文化屬性，去理解每一個內容中的特點，情感，里面的人物關系和事件。

但實際上，計算機能夠做到非常多的事情，比如：剛剛講到的理解，但是這個理解其實是有問題的，在對抗算法之前，機器學習和深度學習都需要給算法喂海量的數據和資源，讓其逐漸地學會已經設定好的價值觀（再次解釋以下，這個價值觀是由數據標注帶來的）。

隨著算法的逐漸擴展，其價值觀并不會改變，就像宿華說的算法背后蘊含的其實是團隊的價值觀。而機器能夠理解的僅僅有人和內容的互動，他不知道如何區判斷這個內容還有這個互動的價值趨向，也就是說一個人在一個不合規的視頻上點了贊，而與這個人相似的人都有可能收到相關與這個視頻的推薦。

而當其中一個舉報的時候，也是靠算法來進行相關的處罰操作，的確在一定程度上可能會有效。但實際上用戶點擊了舉報，如何查看舉報的效果，如何知道這個內容被處罰的依據，這個是沒有人考慮的呀。

而用戶在產品的參與度中，個人覺得還需要增加一個便是對內容的維護和對社區氛圍的貢獻。

本文由 @洛君凌 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自網絡