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抖音上线点踩功能,向更良性的社区氛围迈进

2024.12.17 | 念乡人 | 7次围观

我们在看视频时,想支持某一个视频下方一般会有转发、评论、点赞三个选项。然而,当用户不想支持某一个视频时,却只能选择滑过进入下一个视频。对此,为了向更良性的社区氛围迈进,抖音近日上线了点踩功能,一起来看看吧。

抖音上线点踩功能,向更良性的社区氛围迈进

转发、评论、点赞无疑早已是互联网内容平台的标配,但一直以来为用户提供“踩”(downvote)这个功能的平台却少之又少,更有YouTube这样先推出、数年后又将其下线的先例。YouTube放弃为用户提供这一功能是为了增强内容创作者的信心,而带有社交属性的抖音对其却有着别样的期许。日前,抖音方面宣布上线评论点踩功能。

抖音上线点踩功能,向更良性的社区氛围迈进

对此官方表示,“抖音上线评论点踩功能,将善意叠加,将恶意折叠。善的力量,从指尖到心尖。共同维护温暖友善的评论区氛围吧”。据悉在该功能上线后,用户将可点击留言右下角的分裂心形图标,当评论区出现自己不认可或不喜欢的评论时,使用这一功能就会屏蔽该评论,而且对方也不会知道被“踩”了,如果一条评论被大量点踩、系统则会降低其排序,情况严重的还会被平台直接处理。

事实上,抖音推出的这一功能与传统意义上的点踩并不相同,而是在此前的基础上融合了微博此前推出的“炸毁”评论功能。但一个很有趣的事实是,点赞功能出现的时间要远早于点踩。

早在2009年,Facebook就推出了点赞功能,使得用户的活跃度大幅飙升,也是点赞功能首次登上社交产品的舞台。然而只有人的地方、就会有冲突,作为点赞的对立面,点踩按理说也应该在同一时间上线,但Facebook直至2018年才开始测试相关功能。

抖音上线点踩功能,向更良性的社区氛围迈进

事实上,点踩功能的出现是网络中相关内容泥沙俱下的一种体现方式,是互联网普及到更广泛群体的结果,也是平台尝试反制劣币驱逐良币的手段。

随着互联网用户的不断增加,网络暴民(Internet Troll)规模逐渐增大、并开始抱团,也导致极端言论的比例在网络平台中迅速升高,而点踩则是一种表达负面情绪、厌恶和排斥的行为,并能有效降低举报和评论反击的交互成本,有利于其他用户以最低的成本、更自由地表达自己的态度,并且这一功能也让用户可以更清楚的获知相关内容所代表的态度。

然而,事实却是点踩功能并没有真正让互联网平台的氛围重新走向纯净。其实原因很简单,因为这类用户(网络暴民)的行动力是远高于普通用户,并且他们更习惯于在极端言论的包围下持续输出,以至于出现了用户点踩甚至删除评论的速度还赶不上他们打字的速度。

抖音上线点踩功能,向更良性的社区氛围迈进

由于点赞是一个鼓励创作者输出内容的机制,而点踩是一个不折不扣的负反馈,所以为了鼓励用户创造内容,在几乎所有平台上,点赞的权重往往要远高于点踩的权重,并点踩的具体数据也会被隐藏。

这就使得在大多数情况下,用户对某些反感或反对的内容点踩后发现没什么效果,这就挫伤了用户继续使用这一功能的信心。而参与互动无疑是基于对内容的认可和情感的共鸣,但负向反馈代表的阻力,则是用户不会继续参与互动的关键。

至于说,我们为什么需要“炸毁评论”?这是因为,极端化的Hate speech(仇恨言论)会毁灭讨论的氛围,这种根据属性来进行的敌意行为会影响到其他用户的心情。换而言之,如果你被“键盘侠”攻击了,在不愿直接回击的情况下,至少还提供了一个眼不见为净的方式。只是类似微博这样的“炸毁评论”很难实现对等“报复”,更像是一针安慰剂。

抖音上线点踩功能,向更良性的社区氛围迈进

对于引发自己厌恶的言论、人的生理特性就是回避,除了部分人外,恐怕没多少人会仔细回味这类极具攻击性的负面言论。这就导致抖音方面试图通过点踩来屏蔽评论的做法,可能真正能起到的效果是杯水车薪的。君不见在微博上线该功能后,社区氛围并没有发生大幅度的扭转。

事实上,净化社区氛围可以说是一个世界性的难题,网络的匿名和忽视地理限制这一特色给了部分用户(网络暴民)抱团发声的机会,但与此同时,平台的管理力量往往又是相对匮乏的。

毕竟就算再财大气粗的互联网公司,都不可能组织起一支规模庞大的巡视员团队,来24小时维护社区氛围。可将权限下放给用户又是很有危险的一件事,例如微博给了博主拉黑并禁言的权限,结果就是出现了“饭圈”借助该功能实现群体内部极化。

抖音上线点踩功能,向更良性的社区氛围迈进

即便有如此多的困难,但引导社区氛围向更阳光的一面发展,也是各大平台不得不去做的一件事。并且与此同时,互联网厂商其实可能也有着自己的小心思。毕竟点踩是一个用户行为,而用户行为数据又是用户画像的组成部分,同时还是优化推荐算法的重要一环。

大家不妨想想,在什么情况下才会选择点“踩”呢?通常来说,几乎一定是对相关内容持非常强烈负面态度的时候,而通过用户的点踩操作,平台也能分辨用户不喜欢什么样的内容或言论。

尽管建设良性的社区氛围是一个社会科学层面的严峻课题,但收集用户数据却只是一个相对简单的技术问题。所以如果你不太想成为个性化推荐的受害者,那么对于负面内容最好的做法,其实是使用更有效的举报功能。

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