生活报记者 吴海鸥 王晓晨
没看剧却出现观看记录？观看几秒退出、系统却显示已看完整集？针对网友大规模举报网剧《逐玉》收视率造假，腾讯视频紧急回应称“仅为页面展示错误，不影响任何站内外显示数据”。但这一解释并未平息舆论，记者在数万条留言中看到，约49%的用户对腾讯视频这一解释表示怀疑，认为其数据存在造假，并质疑其对热度和第三方数据有影响。对于此次事件各方看法不同，而此次事件将影视行业长期存在的“数据造假”这一话题再次推向台前。
10日，记者采访了毕业于中央戏剧学院、在圈内从业20多年的哈尔滨籍演员、制片人栗子儿，黑龙江大学文学院教授王熙恩，以及黑龙江大学新闻传播学院副教授柯丽娜，从各自角度剖析影视圈里的“数据迷雾”。
《逐玉》开播即成“神话” 平台解释难掩信任危机
9日，由张凌赫和田曦薇等主演的电视剧《逐玉》开播四日，腾讯、爱奇艺双平台热度峰值达到28500+和9300+，云合市占率直接飙到31.4%，单日播放量约7000万，超越《狂飙》开播第四日的单日纪录，创下双平台联播剧热度增速纪录的“神话”。
虽然平台澄清“数据造假”是误解，但记者在该微博评论区看到，大量用户留言表示不满：“你们玩得挺开心，要观众干嘛？”“上市公司，你自己信吗？”“现在爆剧都不是观众说了算，视频网站动动手指的事。”
对此，柯丽娜表示，腾讯视频的解释有一定的合理性，因为数据在测算的时候的确有出现偏差的概率，但是从另一个角度讲，网友的质疑也不是没有道理。比如有网友就追问：“页面错误为什么只‘错误’地显示用户看完了剧集，而不是没看过？”“这到底是技术漏洞，还是人为设计的‘后门’，用来给数据注水？”
行业潜规则曝光：大部分自制剧有水分，利益链驱动“数据美化”
尽管数据造假屡被诟病，但在影视行业，这依然是难以根除的潜规则。接受采访时，栗子儿直言：“现在宣传时动不动就说是爆款，哪有那么多爆款好剧，当下平台会参与投资、自产自销，数据高一些会让多方利益最大化。”她进一步解释，平台上播出的影视剧热度越高，越能吸引用户下载、开通会员，从而扩大平台的市场份额、收割广告，而且平台分账时收入也会更可观。同样，对于制作公司来说，数据高，会让他们在增加收入的同时，也容易争取到后期投资。对于艺人团队来说，数据高也会让自己的艺人“升咖”、提升商业价值。“可以说，从平台到剧方，到宣发公司，再到演员团队，各方都乐见其成。于是大家看到的是平台数据亮眼，推出的自制剧几乎部部是爆款，可让观众记得住的好剧却没几部。当平台无条件倾斜自有资源时，外部优质的独立内容将不可避免地面临限流与挤压。”
柯丽娜则从机制层面分析：“平台既是数据的监管者，也是数据竞争的参与者，这种双重身份导致其天然缺乏公平性，因此数据不实的情况屡见不鲜。”她指出，影视剧出品方、制片方希望剧集“火”，通常采用三种方式：一是炒话题、炒演员、炒故事；二是买博主解说、揭秘；三是买热搜、买数据、买榜单，第三种方式无疑是见效最快的。
AI技术加剧造假乱象： 造假门槛降低，比AI演员先到的是AI观众
在评论区，不少网友调侃：“AI已经可以代替观众了”“没想到比AI演员先到的是AI观众”。对此，王熙恩称自己和很多网友的看法一样，认为此次数据涉嫌造假事件，很可能是AI技术导致的溢出故障。
王熙恩的不少朋友从事短剧、短视频的制作，对刷数据的情况也略知一二。他介绍，AI介入是平台数据造假规模化泛滥的重要技术原因。与传统的“人肉刷量”相比，AI自动化工具彻底改变了造假成本结构，而且AI可以不间断运行，在极短的时间内，用极低的资源消耗制造出漂亮的数据。比如，它利用了客户的一些信息，模拟进行一个观看训练，这样可能造成一些用户没看剧，却显示“已看完”，而且AI能精准识别并利用平台的“完播率”统计漏洞，如只要播放接口点开立即计为完播，现代AI技术还能根据不同地区IP生成差异化观看记录，极大提升了躲避反作弊系统的能力。
业内支招： 打破“黑箱” 要用制度 和内容守护行业底色
在圈内人眼中，平台的数据计算规则始终像一个“黑箱”，普通用户无从知晓“热度值”“完播率”的具体生成方式。当数据与真实观感严重割裂时，平台的单方面解释显得苍白无力。如何解决这一问题？三位业内人士从不同角度给出了建议。
柯丽娜认为，利益驱动是网络平台数据不真实的根本原因。要从根源上避免恶性竞争、防止劣币驱逐良币，引入第三方数据统计和监管机构非常必要，数据不垄断才能真实有效。她举例说，中国视听大数据作为国家广播电视总局的权威系统，规范了全国电视台电视剧的收视数据调查，而网络剧收视仍依赖民间榜单，这样的数据就很难让人信服。
栗子儿则强调：“数据可以‘刷’或‘错’，但观众的眼睛和口碑不会说谎。能长久留在观众心里的，从来不是转瞬即逝的数字，终究要靠内容和质量说话。影视行业的核心竞争力，最终还是打动人心的真诚创作。”
王熙恩则呼吁监管部门拿出更有力的姿态：“这个问题涉及行业健康发展，监管部门应该加大惩罚力度，对数据造假形成威慑力。同时，要给主创方、出品方更多元的评价渠道，而不是简单依赖数据论。唯数据论，终究容易出现偏差。”