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本文探讨了B站直播生态治理的策略与实践，旨在通过完善内容审核、提升主播素养、规范直播行为，构建健康、可持续的直播环境。文章详细介绍了生态数据挖掘引擎、标签平台、处置引擎和触达中心等关键模块，并展望了未来发展方向，强调了全局治理、内容扩展和可持续发展能力的重要性。
🛡️ **生态数据挖掘引擎**: 通过实时和离线数据挖掘，识别违规行为，为后续治理提供数据支持。该引擎包括送审策略和数据规范化处理，确保数据的准确性和可用性。
🏷️ **生态标签平台**: 基于数据挖掘结果，为直播内容打上标签，实现对直播内容的分类和管理。标签平台支持多业务方使用，并解决了标签互斥和新增标签接入成本的问题。
⚙️ **生态处置引擎**: 结合标签数据，执行奖惩措施，对违规行为进行精准干预。该引擎支持周期与策略配置，并提供处置反馈闭环，确保治理的有效性和灵活性。
📢 **生态触达中心**: 通过多样化的触达手段，引导主播遵守规则，提升内容质量。包括多阶段策略和多场景触达，实现对主播的教育、提醒和惩戒。
原创 业务线 2025-05-13 12:01 上海
随着直播行业蓬勃发展，行业规模持续扩大，平台正在积极构建更加规范、健康的直播环境。
1. 背景 随着直播行业蓬勃发展，行业规模持续扩大，平台正在积极构建更加规范、健康的直播环境。在这一进程中，通过完善内容审核机制、提升主播职业素养、完善直播规范等举措，不断净化网络空间，推动行业向更高品质方向前进，助力长期可持续的健康发展。图：生态专项治理公告一个健康的生态对于B站具有极为重要的价值：商业价值：生态治理能够提高资源利用率通过提升内容质量，为B站的商业化打下更好的基础。内容质量提升：治理措施有助于打造高质内容生态，为创作者提供更优质的创作环境，推动更多优质内容的合作落地。生态壁垒：生态系统中每一环流失或者被破坏的难度就是系统鲁棒性的体现，针对生态的治理，要体现系统的特殊性与不可替代性，存量的市场竞争更要以例如社区文化等树立生态的壁垒，尤其是主播的平台粘性。同时，生态治理是确保合规运营的关键举措。通过强化内容审核和监管管理，B站能够有效规避风险、保障平台稳定运行。在长期发展的过程中，持续强化内容治理工作有助于提升品牌形象，增强用户对平台的信任感，吸引更多优质内容合作，从而实现共赢发展。2. 目标因此我们的重点业务任务包括：优质内容供给：为优质且有意义的主播提供更好内容传播曝光，更好的扶持计划，并匹配更有付费能力的观众，促进其成长空间。 触达能力收口，实时触达直播规范，优质内容引导劣质内容打压： 违规低质内容的反制，释放资源供给到更加优质的主播。直播间多方位评级：进行多方位画像评级，并下发直播间评审机制，实时回收反馈及处置。实时/T+1 数据回收&分析：提供T+1以及部分实时数据分析能力，辅助主播&公会&运营进行决策、反哺模型帮助训练、帮助平台追回成本损失（如签约工资）。3. 平台架构基于以上目标，技术可以着眼于数据，通过收集和分析主播及观众的行为，经过初步加工后，结果可直接应用或结合具体使用场景提供给内部和外部合作团队。我们的目标是推动正向直播环境的形成，遏制负向内容的出现，并关注主播及观众的成长与留存。我们将链路中必要但是零散的能力进行平台化，供给不限于生态的各个业务使用：生态数据挖掘引擎：基于多数据源的流式数据 进行送审策略处理及审出结果的加工，为离线数据和标签平台提供标准化数据。生态标签平台：收口 包括但不限于 数据挖掘引擎和生态处置中心 基于 主播或场次等 的打标数据，并作为生态数据对外产出的统一广播 和查询能力 出口。生态处置引擎：通过标签平台数据广播驱动，收口 对于 主播或观众 的奖惩组合手段，包括但不限于 主播播中提示、直播切断、禁播、流量调控等行为。生态触达中心：收口对于 主播/观众 的触达能力，包含但不限于 主播引导、播前提醒、播中提示等。因此我们设计的如下业务模块架构：图：治理链路架构如架构图所示，直播生态系统不仅为生态治理提供核心支撑，还在治理过程中沉淀了丰富的数据资产。这些数据经过整合与抽象，形成了一套高复用性的数据基础建设，能够灵活赋能多元业务场景如用户体验、用户增长、激励体系等，成为驱动业务增长和创新的重要基石。例如：劣质&优质时长服务于主播任务及政策结算，助力任务及政策的多样化，提供更多的经营手段。劣质&优质标签服务于商业化、广告等，辅助进行更优质及精确的广告投放。结合标签与直播间数据，为主播提供开播引导及建立，完善主播小助手。4. 生态治理链路4.1 生态数据挖掘引擎在整个生态治理生命周期的过程中，通过现有的实时或离线的数据进行挖掘是生态治理的出发点，其中有一些问题是我们需要思考并解决的：1. 如何将多个送审参考信息（如 白名单、特殊品类等）在多个场景复用，降低维护和重复开发成本？2. 如何避免影响重点活动保障房间？3. 如何将模型实时流数据、举报数据、T+1离线数据等汇总为统一格式，并向下游输出供多业务使用？送审策略中多种数据源结果最终会分为三类：免送审丢弃，免送审有效，送人审复核审出结果数据最终会分为两类：复核丢弃，复核有效4.1.1 送审策略基于以上1&2两个难点，我们将送审前置进行一些过滤逻辑，并且为了提高可复用性，做了如下设计：图：生态数据挖掘引擎参考信息缓存池：多条送审策略共同使用和维护的缓存信息。
任一策略调用时，都优先读取缓存中数据，避免随着策略的增多带来的下游压力的增大。
送审策略配置：数据流入到送入审核平台过程中的执行参数。
策略执行过程中，接收数据源&参考信息&审核通道的配置相关信息都通过配置拉取，降低重复开发的成本。
通过前置监听重大活动的审批流，记录相关信息，相应时间段对相关直播间进行豁免，避免影响正常的活动进行。
4.1.2 数据规范化处理基于第3点的要求，我们需要整合多种数据源的免审有效和复核有效数据，并通过规范化处理对外进行统一输出，因此，数据挖掘引擎执行了以下标准化处理，满足各方诉求。将有效数据转化成下文生态标签平台所需的打标格式，并进行打标。将获取的生态违规或者优质时长，切割成分钟点统一上报，进行主播任务等相关时长任务的结算。将送审及审出数据上报，为产运提供T+1及实时看板，进行决策分析。图：直播间实时数据看板最终执行流程如下图所示，可同时支持实时数据流分析与离线批量处理，覆盖不同业务场景的数据应用和分析需求。图：数据挖掘加工流程4.2 生态标签平台通过生态数据挖掘引擎的数据汇总和标准化处理，我们已经得到了可用内容，接下来我们需要考虑的是如何结合不同的场景使用这些数据：主动使用场景：通过打标的行为触发生态的专项整治策略，例如播中提示或流量分发策略调整等。被动使用场景：流量推荐、开关播等结合打标状态执行的相关业务策略，例如负向标签减少流量等。主动场景下，我们设立了生态处置引擎，下文有详细介绍，通过标签的打标数据驱动，因此只需要在打标时转投一个消息队列，即可满足诉求。标签平台的设计更多需要的考虑的在被动场景下如何更好的使用，降低使用难度，设计时存在以下的一些问题：如何为多业务方提供通用打标方案，提升平台复用性？标签之间的互斥问题如何处理？
同类标签缺乏使用场景，新增类似标签的时候如何降低下游业务方的重复接入成本？上游产出和下游业务方完全解耦，上游产出可以随意调整标签，下游业务方如何感知？
4.2.1 标签建设顾名思义，标签的元数据是标签平台的核心，影响到基本的功能诉求和未来的可扩展性。Q：标签如何支撑多业务方打标诉求？A：为每个标签绑定了主体对象，可以包括但不限于对 直播间/直播场次等多维度打标，不仅为直播生态治理，后续也可以为多业务域使用。Q：标签互斥问题如何解决？A：为每个标签设定属性值，互斥的标签即可认为是同一标签，打标时即为同一标签赋值，通过值的覆盖来完成互斥逻辑。图：标签创建4.2.2 标签分类树建设业务方需要查询标签时，大多数场景不止一个标签（例如流量调控场景下包含挂播、色情、引流等多个标签），那我们就需要一个将标签状态批量打包提供的能力，为此我们提出了分类树的概念。图：标签分类ER图Q：分类树在新增场景下如何降低接入成本？A：标签平台管理员可创建一级分类并将分类权限移交给业务方，业务方则可以根据自己的需要根据业务创建子分类，并在子分类上绑定相关标签。当新增标签时，权限相关人员在后台进行绑定即可快速完成横向扩展。Q：分类树如何保证上游产出方和下游使用方的关联性？A：标签的下线的前提是需要保证与所有的分类解绑，而解绑需要业务相关权限人操作，并且标签含义的变更也会周知到权限相关人员，规避了未知变更带来的线上风险。图：分类树管理4.3 生态处置引擎生态处置引擎是治理链路中执行奖惩措施的核心模块，是前文中提到的标签数据的主动使用场景，结合预设的策略机制对违规或低质内容进行精准干预，同时为优质内容提供正向激励。结合使用场景，该引擎需要满足以下几个条件可配置，完成系统的高度复用：处置的标签范围分段处置的范围处置手段的组合以下是其核心设计：4.3.1 处置周期与策略为了实现高效、可配置的违规行为统计，我们引入数学公式化的计数规则，使得规则更加可扩展、易配置。计数规则的数学表示：1）时间窗口（T）T=gap_days，表示统计违规行为的时间跨度（单位为天）。2）累计违规次数（N）其中 ni为第 i天的违规次数，即时间窗口 T内的总违规次数。3）判定阈值（X）X=触发处置的临界值，支持开闭区间。4）违规判断逻辑（f(N,X)）分段阈值判定：基于多种据源，支持细粒度的条件设定，并可在不同处置场景中动态组合。目前规则引擎已经支持时间窗口（gap_days）、频次（sum/sum_max）、计数规则（cal_condition），覆盖简单阈值到复杂区间场景。动态策略热加载：规则配置实时生效，无需重启服务，不仅适应快速变化的治理需求，也充分保障治理策略与高动态业务场景的敏捷适配能力。配置化示例（以YAML形式展示）：rules:
- name: "封禁高频违规用户"
gap_days: 7
condition: "N >= 5"
action: "禁播7天"
- name: "降低曝光权重"
gap_days: 30
condition: "3 < N <= 6"
action: "限流 & 降低推荐权重"
- name: "播中提示并引导优化"
gap_days: 14
condition: "N = 3"
action: "发送播中提示"
4.3.2 处置反馈闭环所有处置动作都会被详细记录，通过数据回流驱动策略持续优化。[标签数据] → [规则匹配] → [处置决策] → [执行处罚] → [记录存储] → [数据分析] → [优化策略] → [规则调整]
生态处置引擎的设计注重实时性和灵活性，能够结合标签数据等其他数据源快速响应，保证治理链路的高效性和精准性。设计小结：1. 精细化治理：通过参数化配置，实现“一类一策”，适配不同违规场景的治理需求。差异化设定阈值容忍度，避免“一刀切”治理。2. 敏捷响应：热加载机制保障策略快速生效，应对突发舆情或规则变更。3. 历史数据回溯验证：定期抽取历史生态数据（如30天样本库），量化评估误伤率与漏判率。4.4 生态触达中心生态触达中心负责通过多样化的触达手段，引导主播遵守规则、提升内容质量，并强化平台与主播之间的正向引导。通过多阶段触达策略提升合规意识与内容质量，具体设计如下：4.4.1 多阶段策略少量违规：以教育提醒为主，引导主播自查并优化内容。提供违规详情及合规建议，帮助主播理解平台规范。严重违规/低质内容持续输出：对屡次违规或恶意低质内容的主播，建立多级惩戒措施，实施更严格的"累犯阶梯处罚"。4.4.2 触达场景触达覆盖各个终端，执行策略与处置引擎保持高度契合。播中干预：当识别模型或多维特征分析引擎检测到低质内容时，将通过播中弹窗或小助手提示要求整改。同时预置多个场景的标准化话术库，根据策略去自动匹配对应模板，消息内容（如“检测到疑似挂播行为，请调整直播内容”），确保触达内容的精准性与一致性。紧急处置：对红线级违规内容启用即时流阻断机制，同步弹出强制整改页面，要求主播完成合规承诺认证后恢复推流。播后反馈：系统自动推送本场直播的违规报告，内容包括违规详情和影响说明。并开放申诉入口，支持主播提交证据复核争议判定。5. 未来展望目前，直播生态已经实现了从审核到打标再到处罚教育的基本治理体系。但在保证正常运转的基础上，我们仍需持续演进与探索，需着重完善以下几方面的能力体系：全局治理看板：全平台实时监控例如违规率、处置效率与主播满意度，驱动并支持长效优化策略。探查内容扩展：从以主播为主的生态扩展至整个直播间生态，包括观众行为等，做前置探知。可持续发展能力的扩展：通过生态处置+内容扶持，建立健康、可持续的直播内容环境，提升创作者和用户的体验。在平台从初期探索到纵深发展的过程上，我们体系化的推进直播生态运营的演进。通过构建坚实竞争壁垒强化生态护城河效应，着力打造具有鲜明B站特色的高品质直播内容生态体系。-End-作者丨艾伯尔、骏文君、花鹿、I_K开发者问答基于以上的生态治理流程，对于如何提升问题筛选发现和审出效率是否有一些建议呢？欢迎在留言区分享你的见解~转发本文至朋友圈并留言，即可参与下方抽奖⬇️小编将抽取1位幸运的小伙伴获取小电视鼠标垫键盘垫抽奖截止时间：5月16日12:00如果喜欢本期内容的话，欢迎点个“在看”吧！往期精彩指路
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