GitHub上的星星也可以作弊花錢買?6美元的以太幣可以買到50顆星

GitHub上的星星也可以作弊花錢買?6美元的以太幣可以買到50顆星

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在開發者的世界中,判斷一個專案紅不紅、受不受歡迎,GitHub 的 Star 量是一個非常重要的指標。像是 AI 大模型宇宙的基石模型 transformers 在 GitHub 上已經獲得了 100k 以上的 Star。

GitHub上的星星也可以作弊花錢買?6美元的以太幣可以買到50顆星

可以說,開發者在 GitHub 上創建專案,上傳程式碼,與其他人分享交流,構建了獨屬於開發者的社群網路。GitHub 更是成為了開發者神器,還被戲稱為「全球最大同性交友網站」。 

不過,根據 Wired 的一篇報導,GitHub 的成功同時見證了一個非常不好的現象:刷 Star 量的黑市。 

這是怎麼回事呢?原來,Wired 發現了一個公開出售 GitHub Star 的圈子,它包含了線上商店和聊天群組。Wired 以 6 美元以太幣的特價透過相關的網站為一個沉寂以久的專案購買了 50 顆 Star,然後在短短幾個小時內就生效了。 

Wired 表示,這些待售的可疑 Star 是更大網路參與度黑市的一部分,程式設計師、投資者和其他技術人員在決定雇用誰、為誰工作或向誰投資時,會使用這些指標來審視哪些人或公司最有前途。 

Wired 還發現,除了售賣 Star 量之外,網路商店還為 Product Hunt(由矽谷著名創業者和投資人 Ryan Hoover 於 2013 年創立)上列出的專案提供支援。這些供應商似乎想要利用人們的野心或絕望的心理,為他們找到一條成功的捷徑,最起碼是虛假的成功。 

印第安納大學社群媒體觀察網站的負責人 Filippo Menczer 對此發表觀點,他認為幾乎所有線上操縱都是某種形式的關注度「綁架」,在獲得關注度之後將其轉化為金錢或權力。「GitHub 也不例外,作為一個備受關注的市場,開發者希望憑藉自身專案或軟體的受歡迎程度或使用範圍來獲得名聲、影響力、聲譽。」 

假Star專案不是個例

Wired 的文章裡舉了資料編排初創公司 Dagster 的例子,該公司的增長主管 Fraser Marlow 去年偶然踏入了 GitHub 社群,並注意到投資者似乎將該平臺上的 Star 量作為開源專案是否具有吸引力的訊號。 

於是,他的團隊從兩個不同的網站上購買了Star,並利用收集到的資料構建了一個可以檢測GitHub儲存庫中虛假 Star 的模型。他們在 Dagster 自己的程式碼庫中執行了該模型。

GitHub 地址:https://github.com/dagster-io/dagster

Dagster 的發現令人大吃一驚,加密貨幣專案 Okcash 違規最嚴重,其 759 顆 Star 中有 97% 被 Dagster 的檢測器標記為假的。此外,Dagster 競品開源專案 Apache Airflow 的 29,435 顆 Star 中僅有 1.6% 被標記為虛假。這裡的分析僅限於 2022 年以後獲得的 Star。 

此後 Okcash 的創始人 Oktoshi San 做了回應,表示該專案並不關心 Star 和 fork 等虛假指標,但一些社群成員推出了贈品活動,邀請人們在 GitHub 上為該專案打星星以換取 Okcash 代幣。可以看到,以贈品獲取 Star 已經成為一些初創公司宣傳自身專案的常用手段了。 

專案存在假宣傳,GitHub Security 就無動於衷嗎?顯然不是。Wired 文章中提到,GitHub Security 一直以來都意識到了假 Star 的存在,並努力在平臺上刪除。但是,如何準確刪除虛擬的 Star 是一個大挑戰。 

更神奇的是,在 Fraser Marlow 發表了追蹤可疑 Star 的部落格文章之後,他花錢購買的幾乎所有 Star 在一周內消失了。同樣,Wired 購買的 Star 也在一個月內被刪除了。GitHub 的反濫用團隊將利用軟體技術來調查不真實 Star 的帳戶。 

網路時代,小眾社群也難免出現作弊 

Wired 還提到了另一家公開提供不真實指標的網站 Baddhi,它為開發者們提供GitHub Star、Kaggle 點讚、關注者和在看。Wired 向其創始人 Naga Durgarao Baddhi 詢問,得到的回復是該公司是光明正大的。Baddhi 還描述了刷Star流程,當收到 GitHub Star 或其他指標的 order 時,其 11 人的團隊會從不同的雲端設備上點擊,並補充說明這不是垃圾郵件。

其實,在 GitHub 和 Product Hunt 等社群平臺之外,假參與度在 Facebook 等領先的社群平臺上更加普遍。一大原因在於,隨著網路生活成為人類參與的幾乎所有領域的核心,即使小眾社群也會難免出現網路作弊。

資料來源:

bigdatadigest
作者

大數據文摘(bigdatadigest)成立於2013年7月,專注數據領域資訊、案例、技術,在多家具有影響力的網站、雜誌設有專欄,致力於打造精準數據分析社群。

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