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批量播放和伪造收听:机器人如何危害音乐流媒体产业

Date:2021-03-24 14:08:13   来源:互联网   访问:
  作者:Alon Dayan  为了支持自己的偶像,韩国音乐发烧友们常常 "不惜任何手段",甚至会使用机器人农场,确保偶像登顶榜单。阅读本文,进一步了解流媒体经济,以及机器人是怎样被用来钻系统空子的。  每天清晨...

  作者:Alon Dayan

  为了支持自己的偶像,韩国音乐发烧友们常常 "不惜任何手段",甚至会使用机器人农场,确保偶像登顶榜单。阅读本文,进一步了解流媒体经济,以及机器人是怎样被用来钻系统空子的。

  每天清晨无数人从睡梦中醒来,手捧咖啡听着最爱的音乐,开始新的一天。他们收听的音乐很有可能是流媒体音乐服务提供的。美国Nielsen Music/MRC 年中报告称,2020 上半年,美国人收听的音乐有 79% 都来自音频流媒体平台 (视频流媒体位居第二)。虽然该行业的前景一片大好,却有心怀不轨者对流媒体服务和唱片公司虎视眈眈,企图窃取创作者的收入。伪造流媒体播放每年可能会为创作者造成3 亿美元的损失,而多数作弊都是由机器人完成的。

  流媒体经济运作方式

  首先,我们要理解流媒体经济是如何运作的。付费用户每月支付的订阅费用以及免费用户收听插播广告时产生的广告费会被放入一个收入池中。

  流媒体平台从收入池中获得一定比例的抽成,但收入的绝大部分都流向了唱片公司、发行商、出版商和版权管理机构。然后,这些机构会根据与音乐家订立的合同,向后者支付薪酬。

  唱片公司和发行商的收入是按比例分配的。假设音乐人Enya 在某一流媒体平台的月度播放总量中占 2%,这一比例的收入就会分配给相应的版权持有者,Enya 的唱片公司就会获得总收入池中的2%,然后唱片公司会根据与 Enya 订立的合同,从这 2% 中向 Enya 分配收入。

  机器人听众

  机器人作弊者主要采取两种攻击办法,达到窃取创作者收入的目的。第一种是循环播放冒牌艺术家拥有的 "虚假" 曲目。在这段视频中,您可以看到成千上万的设备循环播放曲目,作弊规模可见一斑。

  借助机器人,作弊者能创建无数虚假账户,使用这些账户播放作弊者名下的曲目,从真正的艺术家身上窃取上百万美元的收入。但这些收入是如何产生的呢?

  MusicBusinessWorldwide (MBW) 解释了作弊者是如何将伪造收听变成真金白银的。假设您创建了 1000 个账户,每个账户每月付费 9.99 美金,也就是说,每个月的支出差不多有 10000 美金。但收入呢?要计算每月收入,您需要知道在许多流媒体服务上,曲目时长至少要达到 30 秒才可以变现,而一天中有 86400 秒。

  机器人收听曲目的能力远超真人,每天在每个设备上能收听 2880 条曲目。对于拥有 1000 个设备的机器人农场来说,这个数字就是 290 万,全月收听曲目总计将近 86400000 首。即便每次播放的收入不到一分钱,一个月累积下来也有差不多 25 万美元,而所需支出只有 1000 份订阅,外加些运作费用。开设这种机器人农场进行作弊并不困难。Vice 的这篇文章就阐述了开展 "音乐点击作弊" 活动有多么容易。

  热搜机器

  机器人作弊者钻空子的第二种方式利用了音乐推广的核心原则之一:关注会带来关注。真实听众时间不多,在分配注意力时很谨慎,他们常常会在从众心理的影响下查看热门内容。

  无良机器人卖家会向艺术家成批兜售播放量,绕过应用内的正常秩序。买家只需支付预付款,作弊者就会让自己规模庞大的设备农场几千次、几万次地播放买家的曲目,从而推高搜索排位,让买家曲目更有可能被选入热门曲单,最重要的是:攫取大众的关注。这虽然不会为艺术家造成直接经济损失,却会偷梁换柱,让关注度流向那些能买得起机器人的艺术家,而不是本应受到关注的艺术家。

  在竞争激烈的专业音乐领域,就连粉丝也会加入竞争。他们知道,播放量和榜单排行就是热度的体现。为了支持自己的偶像,韩国音乐发烧友们常常 "不惜任何手段",甚至会使用机器人农场,确保偶像登顶榜单。韩语中甚至有专门的词来形容这种行为,叫 "sajaegi"。

  如何抵御机器人作弊

  对于唱片公司和流媒体服务来说,验证播放的真实性对于确保艺术家和版权持有者的公正收入分配至关重要。但是,与游戏和电商领域一样,音乐领域的机器人作弊威胁一直存在,以后也不会消失。

  预防作弊的方法越来越智能,但作弊者的攻击手段也在与时俱进。要在这场猫捉老鼠的游戏中抢先一步,就要在组织层面上做好准备,雇佣专人负责作弊预防工作,使用专职团队及时了解机器人作弊的最新手段以及创新预防措施。

  这样,应用更新就能先人一步,也可以在早期引入最新的作弊预防软件。让消费者知道您对机器人作弊问题十分重视,并且已经采取了积极预防措施,从而提升消费者对应用的信任。

  机器人作弊带来的危害巨大,然而,不投入大量的精力,要检测到机器人留下的蛛丝马迹是非常困难的。这项工作过于繁重,仅靠应用内部团队是无法完成的。因此,您的内部团队需要借助业内领先的工具来检测并消灭机器人。借助机器学习的力量以及匿名人机交互综合传感数据,机器人检测解决方案能够分辨出人类和机器人的不同行为规律。以此为基础,就能更轻松地清除机器人,重新掌握流媒体经济。

  Alon Dayan 是 Adjust 旗下公司 Unbotify(www.adjust.com/zh/product/unbotify) 的首席执行官。Unbotify 首创了一款独特的 AI 和机器学习专利解决方案,能够区分真实用户和机器人。Unbotify 的技术会监测用户的硬生物行为特征以及移动设备的感应数据,为不同应用量身打造人类行为模型。

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