315晚会曝光了淘宝刷单黑幕，主流媒体开始关注电商刷数据这一问题，刷单到了像假货一样让民众愤怒喊打的高度。阿里巴巴随后表示将对这一行为进行严惩，也呼吁法律介入监管。然而在当前的法律框架下，刷单行为并不会承担法律责任，刷单正在蔓延到电商和O2O的各个领域，输数据更是互联网行业的普遍现象。
今年十分火爆的医美行业也未能幸免，某医美App近日就陷入了“刷单”口水战。
早在2015年8月，知乎上就有人质疑该医美App“单周交易额破1亿”是放卫星。随后该APP联合创始人亲自站出来澄清，表示数据真实。今年315前后，网络上又出现指责该医美APP数据造假严重的文章，随后还有人在知乎贴出录音，暗指该APP有要求医院配合刷单的行为。
不久后，该医美App在多个媒体发表强硬声明，称刷单系谣言，要报警处理。从表象上来看，确实有媒体博弈的痕迹，整个事件朴树迷离，仿佛上演了一次“罗生门”。我并不想去探究某个APP是否有刷单，因为刷单是行业共性问题，为什么会出现这样的现象，又该如何解决，值得深思。
除了电商、医美之外，外卖O2O、出行服务、到家服务、二手车平台…几乎所有C2C、B2C和O2O电商行业，都曾被爆出过刷单问题。刷单，已是电商行业绕不过去的坎。再放大到能够看到数据的行业，“刷”的现象就更明显了：微博僵尸粉、AppStore刷榜、微信公众账号刷阅读、电影点评…互联网上的UGC数据，相当一部分都是“水”。刷，是互联网行业绕不过去的坎。在创业项目纷纷选择将融资额夸大数倍的今天，如果刷数据能带来利益，并且无需承担太大的风险时，刷数据就成为了偶然中的必然，这就好像美图秀秀批量生产出“照骗”一样，人们处于不同目的希望某些数据“更好看一些”。道理很简单：如果别人都用了美图秀秀你不用，你就相对不那么漂亮了。
为什么大家会去刷数据？只为利益二字。不过，数据由谁来刷，为了什么利益，答案却很不一样。根据笔者观察，互联网“刷”数据大概有以下几种目的：
第一，刷数据欺骗投资者。
许多创业者都会对其数据进行处理，注册用户、网站排名、市场份额、交易量，这些投资者关注的关键指标，很可能都被“处理过”，美其名曰包装。就连一些大公司，都会去对数据进行处理，比如自家业务在第三方数据机构报告中的份额和排名这类关键数据，如果投资者关心某个数据，该数据就有被操作的可能性。现在投资人学聪明了，一般不会依赖单个数据来源，而是综合多方数据判断，实力强大的投资机构还拥有自己的调查团队。
第二，刷数据欺骗广告主。
如果广告主根据数据来决定是否投放广告、投放多少钱，那么这个数据就会出现“被注水”的可能，一个例子是微信公众账号阅读数，当一些运营者在苦心经营内容以斩获10w+时，不乏有走捷径者直接去淘宝花点钱买一个10w+阅读。如果有需要，刷数据这还可量身定制，为你刷点赞，为你模拟数据增长曲线，以假乱真，广告主看到这么好的数据，投放意愿大大增长，投放之后也不会露陷：因为数据还在持续刷着呢。
第三，刷数据欺骗消费者。
你在网上看到一部电影评分高达8分，但进到电影院之后会想回家睡觉；你在点评网站看到一家餐厅评级五星，但点餐之后发现难吃得一塌糊涂；你在淘宝看到一个商品好评如潮，买回家发现完全货不对板…这时候，你是“刷数据”的受害者，商家刷数据这一行为跟过去实体店的“托儿”性质一样，往小了说是一种营销手段，往大了说这是一种诈骗手法，它通过虚假的数据导致你做出了错误的消费决策，但你又拿不到证据，因为托儿是不会承认自己是托儿的。许多电商平台还会参与这类行为，比如秒杀活动时你看到的订单量其实是代码生成的，这是一种常规运营手段。还有App Store上的“刷榜”行为，本质可归到这一类，目的都是要欺骗消费者。
第四，刷数据欺骗平台。
如果平台有补贴时，就很可能出现这样的套现行为。出行和外卖O2O疯狂打补贴战时，就出现了大量的刷单行为，网上还有专门的教程售卖，不过，这类“刷数据”行为已触犯法律，滴滴等平台上就有“刷数据”者因涉嫌诈骗罪被批捕。除了平台有补贴会有刷数据的之外，如果一个广告平台是分成模式，那么有可能会出现刷广告骗平台分成的。总之，这类行为是用户违背平台本意去制造虚假数据来骗取平台金钱，涉嫌诈骗。
第五，刷数据搞死对手。
这是一种比较小众的刷数据行为。给对手刷数据，是恶意竞争的终极玩法，近日，Uber在印度就遭到了印度版Uber“ola”的“恶意刷单”，在过去半年，ola在Uber平台创造了超过9.3万个虚假账户，并制造了超过40万个虚假订单，影响了Uber在印度的正常运营，讽刺的是，Uber员工2014年曾用类似手段对付过它的美国对手。除了这种行为之外，还有去帮助对手刷榜的——因为刷榜如若被苹果发现，将被AppStore下架。
刷数据的人各有不同，目的不同，受害者也不同，但总的来说，都是“尔虞我诈”地骗来骗去，本质上属于欺骗行为。只是有的行为已明显触犯法律，有的行为还属于灰色地带仅仅是有道理上的压力。值得注意的是，刷单并不是中国互联网独有的现象，美国Amazon等平台同样有水军存在。不过对于这类行为，Amazon发现之后将直接将水军告上法庭，用法律解决。
刷数据有什么危害呢？
从直接结果来看，不同刷数据行为，将会直接导致投资者、广告主、消费者、平台或竞争对手利益受损。尽管有一些损失并不明显，例如用户看到水军的评论去看了一部垃圾电影，被欺骗感并不会很明显，但不管怎么说，都是有人有目的地用数据去欺骗了另一些人，所以所有刷数据都是欺骗行为。
从间接结果来看，刷数据是互联网行业的毒瘤，比假货更甚。
第一，刷数据导致“劣币驱逐良币”。在对手通过刷数据赢得投资人亲睐之后，在对手通过刷数据冲击AppStore之后，在对手通过刷数据吸引广告主之后，你刷还是不刷？大部分创业者，哪怕有节操的创业者，最终都会在现实面前妥协，因为当别人都刷，你不刷，你就吃亏了。因此最终结果是大家都刷刷刷，形成一个恶性循环，导致互联网上的“水”越来越多，刷数据的公司赚得钵满盆满。
第二，刷数据影响互联网运转。当一个微信运营者可花几十块钱去买一个“10万+”阅读，他一定不会再去思考如何做出更好的内容，他的对手也会质疑自己的认真是否有意义。当一个淘宝卖家可靠刷单轻松形成好看的信用数据时，他一定不会去努力改善服务以求更多好评。总之，当原本需要努力才能获得的“好看数据”可通过“刷”轻易获得时，就没人去努力了。就像靠驾照，如果人人都可舞弊，还有人会认真学习驾驶吗？答案是不会。
第三，刷数据让“大数据”形同虚设。许多科技巨头都爱说，“我们有多少多少大数据”，并将大数据作为战略。但如果你的数据里面相当一部分是“水”，基于这些虚假数据分析出来的结果又有多大价值？可能是错误的结果。如果平台说可以区分真实和虚假数据，你能做到这一点为什么不能去发现并惩罚“刷数据”的人呢？刷数据让互联网最基础的“数据体系”错乱，影响了其应有的巨大价值，对于行业和企业来说都是损失，因为数据是互联网的财务，是互联网的金矿，现在这个金矿被人为破坏了。
长期来看刷数据对互联网已形成根深蒂固的消极影响，它降低了整合行业的诚信标准，如果人们在数据上轻而易举地撒了小谎，那么很可能在别的地方撒更多小谎乃至弥天大谎，比如虚假宣传。
互联网数据水太多了，让我想起一本书《未来是湿的》，其实，互联网才是湿的。
短期来看，刷数据现象很难有效解决，平台必须自律，不做共谋，更不要做主谋。如果平台都刷数据，谁去管理平台上的商家呢？还有，随着刷数据问题的日益严重，帮助人们“还原数据”的服务会陆续出现，比如帮助你区分淘宝评价真实度的插件。不过，这些方法都是治标不治本，互联网急需一台“除湿机”来抽取数据中大量的水分。
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