在網上，職業打假人這個身份因網際網路獨特的空間屬性而變得魚龍混雜，比如職業差評師，從誕生之初就偏離了打假軌道，靠故意抹黑商家、敲詐勒索牟利。但隨著大數據介入治理並日趨成熟，這個群體的生存空間相比于兩年前正被迅速擠壓。

　　3·15國際消費者權益日前夕，《第一財經日報》記者從阿里巴巴負責電商平臺規則制定的淘寶商家規則部拿到的最新數據顯示，目前阿裏全網職業差評師攻擊數量比2014年8月時的高峰時段下降95%以上，職業差評師的活躍度已今非昔比。而在峰值時，職業差評師新增ID（身份認定）數曾接近4萬/周，被相關數據模型命中並認定為職業差評師的ID歷史累計接近500萬。

　　對職業差評師的治理有多難？與2012年這個行業剛興起時主要以單個差評攻擊相比，現在的操作模式已經升級為團隊作戰。通常是相關QQ群裏發出一個差評攻擊任務，數千個ID聞風而動，對目標店舖進行惡意下單並給出差評，兩三天內可以搞垮一家誠信經營的店舖。而這數千個ID背後，很有可能是一個個虛假賬號，甚至是一台機器和一串代碼，無從溯源。

　　發展到後來，職業差評師變身雇傭軍，成為網店同行之間互黑的一把匕首，且異常鋒利。一位曾遭受過職業差評師連環攻擊的淘寶店主對本報記者稱，一兩天內連續收到十幾個無理由差評，完全招架不住，就像食人魚（水虎魚）聚群攻擊獵物一樣，一分鐘之內獵物的軀幹幾乎已被吃光，但它仍在本能地喘息掙扎。

　　淘寶商家規則部王孟傑對《第一財經日報》記者説，曾經在後臺監測時發現，某個店舖一天內收到非常多的差評，甚至出現同一個賬號在一天內連給它6個差評的極端情況。給差評的前提是買家需在店舖內完成下單消費，這種情況通常可以判斷為惡意差評攻擊。

　　相比之下，中小賣家是職業差評師最喜歡攻擊的獵物，比如那些信譽度在一顆鑽以下的賣家或對異常缺乏購買經驗的新手賣家。由於好中差評價在淘寶平臺上分列顯示，大部分消費者會習慣性地點開差評欄裏的評價做參考，評價同時會影響店舖排名，因此差評師的攻擊對中小賣家足以致命，而大賣家因為每日銷量基數大，受此影響相對較小。

　　差評師的隱匿性一度讓平臺方在治理時感到棘手，這兩年電商平臺與職業差評師之間經歷了魔高一尺道高一丈的博弈，而後者越發感到存生的艱難。

　　以淘寶網為例，在兩三年前，對差評師的治理主要靠客服團隊接商戶投訴，客服小二會要求商家提供惡意差評證據，核實無誤後會幫助商家刪除這條差評，甚至封號。在這個階段，治理惡意差評主要靠人肉方式，但效率在職業差評師群體規模瘋漲的壓力下顯得“不那麼網際網路”。

　　“現在對差評師的監控和治理會涉及到淘寶的五六個部門協同應對。”王孟傑對本報記者説，從2014年起，這個重任由客服團隊過渡給負責平臺商家規則的團隊接手，而他們制定規則的核心依據之一是模型演算法團隊根據整個淘係平臺的實時交易數據建立的監控模型，同時用戶調研團隊會給出調查結論供參考，技術團隊會對商戶端産品進行優化改造（比如給商戶添加能看到差評識別的插件）等。

　　如果涉及問題重大，阿裏的安全部門還會介入線下調查、起訴等。

　　目前，淘寶的這套消費者誠信數據模型的運作方式通常是這樣的，它納入的數據指標已經超過150多個維度，會實時對交易和評價進行動態監控，可以根據某個賬號以往在淘寶上的交易和評價數據，並結合此次交易情況來判斷其背後是否為一個職業差評師，並自動刪除其惡意差評；而對於一個新註冊的ID，模式可以通過底層數據積累迅速識別出ID之間的關聯性，基本上將換一個馬甲再來惡意差評的可能性杜絕。

　　當職業差評師ID被數據模型識別之後，阿裏信用團隊會根據不同行為的危害程度，以梯度攔截的方式在交易端及評價端對賬號進行限制。對惡意差評情況特別嚴重的ID，系統將要求其完成一系列身份認證，一旦認證失敗，將對該ID做永久封號處理。

　　淘寶對商家信用體系不斷優化調整，以求更多維度、更合理地體現一個商家的信譽，而不是只看差評記錄。此舉結合大數據模型的監控，讓職業差評師在過去一年活躍度銳減。當然，差評師也在鑽模型準確性的空子，這個模型日常也在進行更新優化。