在黑市買GitHub星星多少錢？

最貴的高達(dá)6元一顆。

有創(chuàng)業(yè)者Yassin Eldeeeb自掏腰包測(cè)試了一把。他足足花20歐元（約156人民幣），只買到25顆“高級(jí)星星”。

沒(méi)錯(cuò)，在黑市上刷GitHub星星也是分高低貴賤的。

高級(jí)的都是注冊(cè)一年以上的賬號(hào)來(lái)刷，昵稱頭像工作地點(diǎn)等個(gè)人資料非常自然絕不重樣。

甚至至少還有一個(gè)對(duì)其他開(kāi)源項(xiàng)目的貢獻(xiàn)記錄等，不但算法檢測(cè)不出來(lái)，肉眼看也沒(méi)毛病。

便宜的最低可做到0.4-0.88元一顆星星，這種就是最簡(jiǎn)單的新注冊(cè)空號(hào)去刷了，默認(rèn)頭像，隨機(jī)生成昵稱的那種。

買了一個(gè)月以后發(fā)現(xiàn)都已經(jīng)被平臺(tái)封號(hào)處理，買到的星星也跟著消失了。

不過(guò)這種廉價(jià)服務(wù)最瘋狂的地方在：失效了可以聯(lián)系賣方，免費(fèi)包重刷。

具體有多少人購(gòu)買這種服務(wù)無(wú)從得知，不過(guò)Eldeeeb注意到他的賬單編號(hào)是#57189，說(shuō)明成交量絕對(duì)不在少數(shù)。

像這樣的“黑市”刷星服務(wù)，最近被頻頻曝光，也在開(kāi)發(fā)者社區(qū)成了話題熱榜的?？?。

大家的討論中，有一個(gè)最奇葩的開(kāi)源項(xiàng)目，被檢測(cè)出有97%的星都是假的。

假星檢測(cè)器

檢測(cè)出這個(gè)奇葩項(xiàng)目的是另一位創(chuàng)業(yè)者Fraser Marlow，他偶然發(fā)現(xiàn)了GitHub黑市的存在。

同時(shí)他也注意到投資人越來(lái)越重視GitHub標(biāo)星數(shù)，當(dāng)作評(píng)估開(kāi)源產(chǎn)品的指標(biāo)了。

不過(guò)作為數(shù)據(jù)管道服務(wù)公司Dagster的增長(zhǎng)主管，他不但沒(méi)有給自己產(chǎn)品刷星——

反而與識(shí)別垃圾郵件的專家合作，收集數(shù)據(jù)并開(kāi)發(fā)了一個(gè)假星檢測(cè)器。

具體分為兩種算法，簡(jiǎn)單算法只能檢測(cè)出那些“一眼假”的。

比如大批賬號(hào)都給相同的兩個(gè)項(xiàng)目標(biāo)星，沒(méi)有貢獻(xiàn)記錄，除了頭像和用戶名不同其他一毛一樣那種。

但對(duì)于開(kāi)頭提到的那種6元一星的高級(jí)賬號(hào)，簡(jiǎn)單算法就無(wú)能為力了。

為此，Dagster還設(shè)計(jì)了一種更復(fù)雜的監(jiān)督聚類算法。

原理也很簡(jiǎn)單，一批假賬號(hào)會(huì)具有相似的特征，在可視化中可以聚集在一起。

而正常用戶的特征應(yīng)該相當(dāng)獨(dú)特，在統(tǒng)計(jì)上非常分散，不應(yīng)該屬于任何大的群體。

舉個(gè)栗子來(lái)說(shuō)，正常的GitHub賬號(hào)不是每天都有活動(dòng)記錄，如果一群賬號(hào)活躍的日期都重合，就表明它們很有可能是受同一個(gè)腳本控制的。

為驗(yàn)證算法可靠性，他們創(chuàng)建了一個(gè)靶子倉(cāng)庫(kù)，并真的去購(gòu)買了刷星服務(wù)。

聚類算法在測(cè)試中表現(xiàn)非常好，接近100%的匹配率。

在更復(fù)雜的真實(shí)數(shù)據(jù)上，也達(dá)到了98%的精確度和85%的召回率。

接下來(lái)，團(tuán)隊(duì)在Github Archive公開(kāi)數(shù)據(jù)集上綜合使用兩種算法測(cè)試。

一測(cè)不得了，造假最嚴(yán)重的okcash總標(biāo)星759，簡(jiǎn)單算法只發(fā)現(xiàn)一個(gè)疑似假星，結(jié)合聚類算法直接蹦到97%，

由于計(jì)算成本較高，測(cè)試中只分析了2022年1月1日及之后獲得的星星。

也就是說(shuō)，還有很多2022年之前刷星的項(xiàng)目沒(méi)有被揪出來(lái)。

與之相比，他們檢測(cè)了自己的產(chǎn)品Dagster和幾個(gè)同行，刷星率都比較低，看來(lái)數(shù)據(jù)管道這個(gè)行業(yè)還是比較健康的。

在這之后，他們與GitHub團(tuán)隊(duì)分享了這些發(fā)現(xiàn)，并把檢測(cè)器也開(kāi)源了。

曝光48小時(shí)之內(nèi)，GitHub和刷星供應(yīng)商都行動(dòng)起來(lái)，他們測(cè)試用的“靶子倉(cāng)庫(kù)”中的假星都消失了。

據(jù)GitHub方面回應(yīng)，其實(shí)多年以來(lái)一直都在積極打擊刷星行為，但仍舊頻發(fā)，根本管不住。

之前就有學(xué)術(shù)研究，通過(guò)數(shù)據(jù)分析找出63872個(gè)可疑賬號(hào)，但其中只有不到5%被GitHub平臺(tái)自己檢測(cè)出并封號(hào)。

研究推測(cè)，刷星行業(yè)早在2018-2019年就獲得了341萬(wàn)-437萬(wàn)美元的利潤(rùn)。

那么為什么會(huì)有人花大價(jià)錢買GitHub標(biāo)星，真的能帶來(lái)實(shí)際收益么？

投資人：我們就愛(ài)看星標(biāo)

開(kāi)源項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)選擇“刷星”的一個(gè)重要目的，就是吸引投資者的目光。

一家風(fēng)險(xiǎn)投資公司的合伙人Pratima Aiyagari 表示，做開(kāi)源項(xiàng)目極大可能很久都賺不到錢。

既然收入情況沒(méi)法拿來(lái)參考，那就要多看一看產(chǎn)品本身的狀況了。

考察開(kāi)源項(xiàng)目最準(zhǔn)確的方式是查看代碼，但這種方法復(fù)雜繁瑣且專業(yè)性強(qiáng)，并沒(méi)有成為投資者的首選方式。

于是投資者找出了替代方法——看星標(biāo)——實(shí)際上，他們天生就會(huì)尋找快速增長(zhǎng)的新賬號(hào)。

除了絕對(duì)數(shù)量，風(fēng)投公司Runa還專門設(shè)計(jì)了一種名為ROSS指數(shù)的指標(biāo)，依據(jù)星標(biāo)數(shù)年增長(zhǎng)率對(duì)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行排名。

Runa的一名合伙人Konstantin Vinogradov說(shuō)，ROSS指標(biāo)已經(jīng)成為了開(kāi)源項(xiàng)目遵循的重要標(biāo)準(zhǔn)，排名靠前的開(kāi)源項(xiàng)目中有三分之一都獲得了融資。

不過(guò)伴隨著“刷星”現(xiàn)象的出現(xiàn)，投資者對(duì)星標(biāo)數(shù)的看法也開(kāi)始弱化。

投資人Kevin Zhang說(shuō)，星標(biāo)數(shù)可能可以成為一塊“敲門磚”，但不意味著投資者會(huì)因?yàn)樾菢?biāo)數(shù)和項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)“第二次見(jiàn)面”。

這也印證了學(xué)術(shù)界的看法——加州大學(xué)圣地亞哥分校助理教授Stuart Geiger表示，隨著時(shí)間的推移，指標(biāo)（星標(biāo)數(shù)）可能會(huì)自行失效。

這就涉及到了兩條社會(huì)科學(xué)定律——坎貝爾定律和古德哈特定律。

坎貝爾定律說(shuō)，決策當(dāng)中使用的一項(xiàng)指標(biāo)越受重視，就越容易被操縱。

好比網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物，實(shí)物我們看不見(jiàn)摸不著，自然就會(huì)參考其他買家的評(píng)價(jià)，于是“刷單”現(xiàn)象也就應(yīng)運(yùn)而生了。

古德哈特定律則認(rèn)為，如果一項(xiàng)指標(biāo)被人們刻意追逐，那就不（或不再）是一個(gè)好的指標(biāo)。

但在沒(méi)有更好的替代指標(biāo)的情況下，就必須確保數(shù)據(jù)的真實(shí)度了，就好像在考試中要不遺余力地打擊作弊一樣。

不過(guò)，除了想吸引投資者的團(tuán)隊(duì)之外，還有許多個(gè)人開(kāi)發(fā)者也會(huì)“刷星”。

目的和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)有異曲同工之處，只不過(guò)吸引的不是投資者而是HR，希望高星項(xiàng)目能在求職中為他們帶來(lái)優(yōu)勢(shì)。

事實(shí)上，也的確有企業(yè)將GitHub信息作為評(píng)價(jià)求職者的指標(biāo)，甚至有人憑借套殼項(xiàng)目就斬獲了Google的offer。

除了選人，在技術(shù)選型時(shí)也是同樣的道理——很多人（尤其非專業(yè)人士）會(huì)傾向于使用高星項(xiàng)目。

除了GitHub，還有綜合型產(chǎn)品發(fā)布平臺(tái)Product hunt，數(shù)據(jù)類產(chǎn)品平臺(tái)kaggle，以及IT問(wèn)答平臺(tái)StackOverFlow等媒介也越來(lái)越多的受到投資人的關(guān)注。

不過(guò)如果不能建立有效的“防刷單”策略，可能最終也難逃換湯不換藥的命運(yùn)。

對(duì)于這種現(xiàn)象，有人總結(jié)是“Fake it till they make it.”——

如同“先上車后補(bǔ)票”一樣，先假裝自己已經(jīng)成功，直到真的成功為止。

One More Thing

AI，特別是大模型的發(fā)展，讓檢測(cè)虛假賬戶越來(lái)越難了。

以前的造假可能只是刷刷星標(biāo)和點(diǎn)贊，判斷用戶真?zhèn)蔚姆绞街饕强促~戶本身的特征。

但自從有了ChatGPT以后，還可以刷以假亂真而且不重樣的評(píng)論。

如果一個(gè)賬戶命中了虛假賬號(hào)的特征，但發(fā)布的回復(fù)卻和真人毫無(wú)二致，該如何判斷它的真?zhèn)危?/p>