鲁达 1. B站内容管理上的放权和对用户和妥协
1.1 B站的用户群体和分类
从基本的用户漏斗（图1）可以将B站的用户基本划分为五个类别，分别是：浏览用户、注册用户、活跃用户、UP主/主播、收益群体。同样的，针对于这个五个群体活跃度和粘性都是逐级上升的，浏览用户的粘性最低，收益群体活跃度最高。
B站用户漏斗
从产品的基本角度来看，活跃用户是产品使用者中占比较多，权重较高的一个群体，相比与注册用户的大体量，低权重和有收益群体的低体量，高权重来说，最需要平衡的就是活跃用户。在产品的用户群体分类中，按照四象限划分法，以权重和体量为轴，可以得到用户群的一些信息。
用户群信息
在用户群信息图上就容易看出来，活跃用户是最接近高体量和高权重象限的一个用户群体，从产品和运营的策略上来说，保持这个用户群的活跃和粘度有利于产品更长时间地保持在成熟期，并能在此基础上变革进入新的产品周期。那活跃用户的行为特征和在产品中一些使用习惯的操作，就是针对这一群体进行运营和产品迭代的重要依据。
1.2 小黑屋和风纪委员会
风纪委员会这个十分中二的名字，仿佛就是从家庭教师里面高中直接出来一样，B站的画风也透露这一股子“云雀风”。
云雀恭弥
B站风纪委员会主页
小黑屋是B站在许久之前（久的我忘记有多久）的一个关于违规违纪的一些信息，UP、用户处罚的一个地方。随着一系列的变化（融资、增长、上市），用户量的增长和用户群体的扩大，B站在处理违规违纪性内容和讯息的能力在逐渐被削弱，整个产品面临着一些垃圾信息和键盘侠的威胁，内容质量和社区氛围会受到影响，产品的定位和产品价值会由于这些原因缩水，甚至坍塌。
二是B站在产品上的一些调整，让音频、动漫、游戏、生活成为四大支柱，且逐渐有影视作品逐渐成长为第五大支柱的趋势，内容的数量和类型都有了比较大的增长，仅凭B站自己的工作人员根本无法保证社区的调性和内容的质量。
由此，我们可以看到风机委员会的诞生，这里类似一个投票厅，用户成为风纪委员之后，参与投诉仲裁，并发表自己的仲裁意见和建议。当投票数和意见属达到某一阈值之后，触发相关的机制进行处罚。
1.3 对于用户的妥协和尊重
上面提到B站内容的种类和数量的增长，一方面这个是资本的作用，另一方面，也是由用户决定的。B站正在逐渐脱离原来的单一的二次元标签，正在变得多元和丰富。B站也不仅仅只能看看番剧、鬼畜，也逐渐有美食博主、美妆UP主、游戏主播、娱乐主播、纪录片、个人小视频出现。
相比与现在还在中二的slagon“哔哩哔哩~干杯”，仿佛还停留在站长的那个时代，但内容却极大的丰富了起来。
B站可能对于部分用户来说，不是一个视频站那么简单，可能在某一个节点，B站给了用户一些完全不一样的心理感受，比如：玩黑魂看随义，听故事看keng叔等等。
同样的，B站诞生了许许多多的梗，比如：“变态奇拉美”，“火炉旁最好的妹子总是留给说书人”等等，对于这些用户来说，B站更像一种情怀。而情怀的作用会让用户下意识的维护这个产品的氛围，这其实对于风纪委员会来说是一种前奏。
有情怀的用户不会乐意看到B站充斥着键盘侠和各种违纪违规言论，但是他们的反馈很多时候没有确实的效果和实际回复，这会让这一波产品的核心用户流失。风纪委员会的监督和仲裁让这些用户的实际意愿得到了实现。
风纪委员会从产品的角度来说是把审核维护的一部分工作交给用户，一方面增加用户粘性和活跃，一方面保证内容质量和社区氛围。同时还能得一个用户好口碑，还是非常不错的。
2. 风纪委员会的风险
2.1 风纪委员会仲裁的本质
风纪委员会仲裁的实际流程如下：
委员仲裁流程
从图片可以看到，仲裁实际上是一张变形的投票表决法，有具备资格（风纪委员）的成员投票，按照大多数人的意见决策。但实际上投票表决法的一个重要前提是每一个投票人的意见独立性和保密性，仲裁中的投票有小集团的性质，具体在投票前能够浏览已投票委员的判定意见，容易在此影响委员的判断，促使形成派系，会影响决议的质量。
其次，在判定是否违规的执行上，委员没有相关的操作权力，同时针对于每一个举报类型，没有设置相关的浮动标准。基本的投票表决法中针对于不同影响度的问题，投票的占比和决策方式都会有所不同，总结起来就是越为重要的问题，需要的赞同票数越多，投票意见越集中才可能惊醒决策。
2.2 推送陷阱
自从头条打响新闻推荐算法之后，一夜之间，内容平台都开始进行个性化推荐了。从实质上来看，目前个性化推荐一般使用的算法是协同过滤，其核心就是发现与你类似的用户，进而将这些用户喜欢的东子组织成目录作为推荐。具体过程中的一些细节和难点不在这里考虑，具体说这个东西对于内容自治的危险和可能的规避方案。
（1）风险
上面说到仲裁厅中每一个委员，假如都保持相对独立的保密，那每一个委员所参与的仲裁均不可能是他经常浏览的内容的仲裁。
拿LOL这一款游戏来说，世界赛每一年都要有非常多的选手因为成绩不够理想被逼离开这个舞台，而逼这些人离开的正是那些键盘侠和喷子。对于这个类型的内容来说，可能经常浏览这个类型的内容有较大概率是某队吹或者某队黑，但问题同样在于，不经常浏览这个类型的内容的用户可能就是一个喷子和键盘侠。
那么矛盾就出现了，经常浏览这个类型的内容的用户，可能做出不公平判断，不经常浏览这个类型内容的用户可能无脑喷，偏激言论等等。那么这个仲裁厅这样看起来就没有意义了，没有合适的委员来参与仲裁啊。
事实如此，但是我们需要记住是可能是喷子，可能是某吹。这个就需要我们在这个内容类型上进行颗粒度更细小的划分，同时保证内容的实际包含的关键点划分到这些颗粒度够细的类型上。
那么也就是在后台中需要进行无数的欧几里得距离的运算，来判断一个内容和其他内容的相关性，同时在辅助于相似度门槛和范围界定，可以将用户进一步的细分，在一定程度上可以解决第一个问题。
针对第二个问题，也就是这个用户是不是喷子，目前B站的办法是节操值，类似于信用，来对一个用户在平台的上一些操作进行评定。其中模型未知，但这个节操值属于划定委员入门门槛的操作，也就是在进入仲裁庭之前，先保证能够筛掉一部分喷子。
其次是针对参议委员的投票意见进行点赞或者踩的操作，利用委员之间的关系来进行垃圾投票删除的操作。但是这个也存在上面的问题，即小集团，且存在第二个问题，一个议题的参与者随机的问题，在一定概率上可能造成仲裁流产。
针对上面的委员小集团问题，现在没有一个比较OK的想法，假如以后有了想法，会补充。
3. 风纪委员会这种内容自治的模式
B站的风纪委员会从某种程度上来说，像是一种社区中自我治理和社区用户自我进步的一个产品。
- 首先，他带来一个靠社区用户参与自我社区维护的方案，把用户直接带入社区维护的行动，而不是简单的一些标语和准则；
- 其次，在目前的基础上，解决了一些没有资源和能力进行高负载量的机器识别和深度学习的问题，同时保证社区质量；
- 再者，用户的参与，带来了参与度和荣誉感；
- 最后，带有人情温度的判定。
其实说到底，内容自治是建立在用户理解内容的基础上的。这样的理解其实是带有价值观判断的，有人情温度的。在短视频爆发的这一年多的时间里，算法被提及了无数次，算法是什么，我自己的看法就是让计算机去理解一个人的偏好。文化属性，去理解每一个内容中的特点，情感，里面的人物关系和事件。
但实际上，计算机能够做到非常多的事情，比如：刚刚讲到的理解，但是这个理解其实是有问题的，在对抗算法之前，机器学习和深度学习都需要给算法喂海量的数据和资源，让其逐渐地学会已经设定好的价值观（再次解释以下，这个价值观是由数据标注带来的）。
随着算法的逐渐扩展，其价值观并不会改变，就像宿华说的算法背后蕴含的其实是团队的价值观。而机器能够理解的仅仅有人和内容的互动，他不知道如何区判断这个内容还有这个互动的价值趋向，也就是说一个人在一个不合规的视频上点了赞，而与这个人相似的人都有可能收到相关与这个视频的推荐。
而当其中一个举报的时候，也是靠算法来进行相关的处罚操作，的确在一定程度上可能会有效。但实际上用户点击了举报，如何查看举报的效果，如何知道这个内容被处罚的依据，这个是没有人考虑的呀。
而用户在产品的参与度中，个人觉得还需要增加一个便是对内容的维护和对社区氛围的贡献。
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题图来自网络