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　　日前，《财经调查》节目曝光了网络水军的“黑生意”，网络水军乱象如何整治引发广泛关注。

　　《财经调查》节目记者发现，在大众点评等内容分享平台的评论区里，充斥着各种好评和夸夸帖。经过调查，原来是一些商家和水军中介在网络上通过暗语招募普通消费者伪装成“已购客户”，发布大量类似“本人亲测有效”“后悔没早买”等颇具诱导性的产品虚假好评，而这些“网络水军”对产品本身却一无所知。

　　对此，专家表示，网络水军的本质是通过刷评、刷单等方式，伪造虚假互动数据，影响平台算法推荐逻辑。

　　中国信息通信研究院高级工程师 刘婷：网络水军批量养号，利用真人用户账号进行刷评，难以识别。网络水军常常用暗语逃避监管，且暗语迭代速度快。

　　此外，新型网络水军的溯源定位也愈加困难，他们会使用虚拟身份、动态IP地址切换等方法来隐藏自己的来源和资金流向，使得侦测和追踪变得更加困难。

　　赛迪研究院网络安全研究所研究员 邓攀科：关于网络水军法律定义范围的界定，以及责任的明确划分，目前还不够清晰。针对监管打击过程中法律适用性的一些难题，存在一些法律的滞后性。

　　专家表示，面对治理新挑战，网站平台作为网络生态的关键参与者，应强化治理责任，积极履行义务。重点是加强技术治理，提升识别用户和内容真实性的能力。比如可以通过IP地址、设备信息等综合分析账号可信度，有效识别异常活跃、行为模式单一的可疑账号，加强物流信息与支付行为的合理性分析，监测符合刷手特征的异常购买行为。

　　中国信息通信研究院高级工程师 刘婷：训练模型识别模板化评论，提高内容情感识别能力，精准识别模板化好评、“洗白”等虚假内容。智能识别暗语、动态更新关键词，提升语义分析能力，及时拦截暗语相关表述内容。

　　此外，专家也建议，平台企业应该公开推荐算法权重，减少销量、评分对商品排名的过度影响，自觉提高推荐算法的透明度。

　　赛迪研究院网络安全研究所研究员 邓攀科：把推荐算法规则可以选择性进行公开，自觉提高榜单的生成和内容推荐算法的透明度。推动行业制定统一的算法治理技术体系。

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