?寫給產(chǎn)品和運(yùn)營人看的數(shù)據(jù)系列(1):維度和指標(biāo)

在向數(shù)據(jù)分析師提需求時(shí),你是否只會(huì)用“字段”這個(gè)詞,來指代所有的維度和指標(biāo)呢?其實(shí),數(shù)據(jù)的維度和指標(biāo)是非常重要的,當(dāng)你理清正確的維度和指標(biāo)時(shí),你的問題便已經(jīng)解決了一大半。如何正確理解維度和指標(biāo)呢?一起來看一下吧。
請(qǐng)不要用“字段”,掩蓋自己對(duì)維度和指標(biāo)的一知半解。
剛剛工作那會(huì),我在鵝廠從事廣告變現(xiàn)相關(guān)工作。在向數(shù)據(jù)分析師提需求的時(shí)候,我只會(huì)用“字段”這個(gè)詞,來指代所有的維度和指標(biāo)。很多時(shí)候,數(shù)據(jù)分析師同學(xué)會(huì)向我耐心解釋,為什么這個(gè)“字段”不能被計(jì)算,那個(gè)字段沒有辦法取出來。
直到我后來系統(tǒng)學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)的知識(shí),了解了維度、指標(biāo)、OLAP、上卷和下鉆這些基本概念之后,才發(fā)現(xiàn)我當(dāng)初的需求文檔問題有多大,而這也是我寫下這篇文章的原因——避坑。
最直接的,理解了維度和指標(biāo)之后,再跟BI和RD提需求,能避免被當(dāng)做一個(gè)數(shù)據(jù)白癡,體現(xiàn)自己的專業(yè)性(至少看起來)。
其次,理解維度和指標(biāo)的前提,是了解業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)生產(chǎn)邏輯。
以往我們是從用戶流程、組織層級(jí)等視角理解我們的業(yè)務(wù),但是不妨從數(shù)據(jù)邏輯視角試試:數(shù)據(jù)是在哪個(gè)主體上,在什么場景下,以什么樣的方式被生產(chǎn)和記錄的?數(shù)據(jù)是怎么被加工和呈現(xiàn)的?為什么需要這么呈現(xiàn)?這個(gè)指標(biāo)如果跌了,對(duì)業(yè)務(wù)有指向意義嗎?
當(dāng)你問這些問題的時(shí)候,你會(huì)發(fā)現(xiàn)你不僅要知道產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯、各個(gè)模塊的功能點(diǎn),還要知道它們的耦合和組織方式。這些都會(huì)驅(qū)動(dòng)你去問同事、查wiki、自己上手體驗(yàn)。相信我,這樣全套流程走下來,你對(duì)業(yè)務(wù)和產(chǎn)品一定會(huì)有更深入的理解。
再次,理清楚維度和指標(biāo),能幫我們確定分析的思路。
業(yè)務(wù)指標(biāo)下降了,我們要做定位和分析;要寫PRD了,我們要做功能點(diǎn)的收益預(yù)估——相信你一定為數(shù)據(jù)抓耳撓腮過。
那么我們究竟應(yīng)該從龐大的數(shù)據(jù)庫中,選取哪些“字段”來輔助分析呢?高效的方式之一——在對(duì)業(yè)務(wù)理解基礎(chǔ)上提出假設(shè),然后把假設(shè)翻譯成維度和指標(biāo),否則我們只會(huì)陷入在龐大的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)中而無從下手。
所以,當(dāng)你理清楚正確的維度和指標(biāo)的時(shí)候,你的問題已經(jīng)解決了一大半。
網(wǎng)上介紹維度、指標(biāo)及其差異的文章很多,可以作為基礎(chǔ)概念輔助初識(shí)維度和指標(biāo)。
我希望從“事件”的視角,帶你重新認(rèn)識(shí)這兩個(gè)名詞。
做過App/網(wǎng)頁前端埋點(diǎn)的同學(xué),相信對(duì)“事件”(event)這個(gè)詞一定不會(huì)陌生,它指的是某個(gè)特定行為的發(fā)生,如某個(gè)按鈕的曝光、點(diǎn)擊,這些都可以稱作事件。
這里,我們將事件的含義泛化一下,不局限在某個(gè)具體行為上,也不要拘泥在行為埋點(diǎn)范疇中,而是將其擴(kuò)展到所有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表上。
每一張數(shù)據(jù)表,都是圍繞一個(gè)特定事件進(jìn)行創(chuàng)建的。而事件的發(fā)生,必然有其主體,即出發(fā)事件發(fā)生的人/物/事。
維度,是對(duì)事件發(fā)生主體屬性的補(bǔ)充描述,或者伴隨主體而存在的,除了事件發(fā)生的時(shí)間,它一般是靜態(tài)存在的,不依賴于事件的發(fā)生。
指標(biāo),則是對(duì)事件發(fā)展程度的量化描述;一個(gè)指標(biāo),通常描述主體的其中一種狀態(tài)。它依賴于事件的發(fā)生,是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的數(shù)值。
如果覺得抽象,我們來看個(gè)例子。
作為產(chǎn)品經(jīng)理,我們需要關(guān)注的一個(gè)重要指標(biāo)是“次留”,即今天打開App的用戶,有多少比例會(huì)在第2天,繼續(xù)打開我們的App:回訪在這里就構(gòu)成了一個(gè)事件,而事件發(fā)生的主體是用戶。
如果要細(xì)拆留存,可以分拆的維度有:性別、年齡、機(jī)型、新/老用戶、地域、來源渠道、是否在App內(nèi)支付過,等等。這些維度,本身是依附于用戶這個(gè)主體而存在的,它并不依賴于回訪的發(fā)生。所以,它是一個(gè)靜態(tài)的屬性描述,并不會(huì)因?yàn)槭录欠癜l(fā)生,而發(fā)生變化。
但是指標(biāo)不是。次留隨著會(huì)隨著你觀察的時(shí)間、觀察的群體而發(fā)生變化。
1)篩選:我們一般通過維度來篩選所觀察的數(shù)據(jù)范圍。
如果是定性的分類維度,那么通過枚舉可以篩選,典型的定性維度如年份、省份等;如果是定量的維度,那么可以像指標(biāo)一樣,按照數(shù)值大小取一個(gè)范圍即可,如身高。
2)聚合:通俗地來說,即我們希望在多大粒度上分析數(shù)據(jù)。
比如你要統(tǒng)計(jì)廣告消耗,那么是在創(chuàng)意粒度上看,還是將創(chuàng)意粒度消耗數(shù)據(jù)加總,并上卷到計(jì)劃粒度分析消耗呢?如果你之前寫過SQL,那么肯定知道在對(duì)指標(biāo)進(jìn)行sum(求和)、avg(求平均)之后,要在腳本最后加入group by XX,也就是你希望聚合到的維度。
但是需要注意的是,你在進(jìn)行聚合的時(shí)候,一定要確認(rèn)計(jì)算的指標(biāo),是可以在該維度上可分和可計(jì)算的,否則你算出來的數(shù)據(jù)肯定是錯(cuò)誤的,這個(gè)會(huì)在后面會(huì)詳述。
3)對(duì)比:數(shù)據(jù)只有在對(duì)比的時(shí)候才有意義。
我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)上漲、下跌、波動(dòng),是因?yàn)槲覀冎勒5臄?shù)據(jù)應(yīng)該是多少,超過這個(gè)范圍的數(shù)據(jù)都是異常的,才會(huì)需要進(jìn)一步比較和分析。我們?cè)趯?duì)比數(shù)據(jù)的時(shí)候,通常會(huì)選擇某一個(gè)維度,然后在該維度下進(jìn)行對(duì)比。不在同一個(gè)維度上,對(duì)比2個(gè)同樣指標(biāo),在業(yè)務(wù)中沒有任何意義。
假設(shè)我們要對(duì)比每一個(gè)機(jī)型的留存,必須是在同一個(gè)維度(機(jī)型)的下鉆和比較,這通常稱為橫向?qū)Ρ取?
另一種對(duì)比,則是以時(shí)間為維度的縱向?qū)Ρ?。我們看DAU、留存這些指標(biāo),究竟是漲了還是跌了,通常都是觀察一段時(shí)間的指標(biāo)變化;環(huán)比、同比這些,則是基于不同時(shí)間窗口維度,對(duì)指標(biāo)的二次加工和計(jì)算。
4)歸因:這里的歸因,指的是對(duì)數(shù)據(jù)波動(dòng)的解釋,而不是數(shù)字廣告領(lǐng)域的歸因模型(attribution model)。
當(dāng)我們通過同維度的對(duì)比,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常波動(dòng)時(shí),通常我們需要對(duì)波動(dòng)的原因進(jìn)行定位和解釋。而最終的排查結(jié)果,必然會(huì)定位到某個(gè)維度上,或者維度的某個(gè)值(枚舉)上。
我們發(fā)現(xiàn)昨日的訂單數(shù),日環(huán)比(相對(duì)于前天)跌了30%,如果排除掉運(yùn)營活動(dòng)結(jié)束帶來的正常下跌,而是一個(gè)異常的下降,我們必須找到可能的原因。
我們通常會(huì)逐個(gè)維度分析。比如看品類:是衣服跌的多,還是鞋子跌的多,還是整體都在跌;看時(shí)間,訂單數(shù)量是否在某個(gè)時(shí)間段跌的多(是否某個(gè)時(shí)間段服務(wù)器崩了);看交易方式(是否某個(gè)支付方式出了問題)、看App版本(是否某個(gè)版本有bug)……
關(guān)于數(shù)據(jù)波動(dòng)的歸因,后續(xù)會(huì)再單獨(dú)用一章的篇幅,來重點(diǎn)講。
我們拿到一份數(shù)據(jù),先不要急著上手分析,而是要弄清楚維度與指標(biāo)的關(guān)系。這里的“關(guān)系”我們?nèi)匀环謨蓪觼砝斫狻?
第一層:指標(biāo)所反映的事實(shí),可以在所選維度上發(fā)生、被統(tǒng)計(jì);換句話說,指標(biāo)所反映的被統(tǒng)計(jì)的事實(shí),在業(yè)務(wù)場景中是真實(shí)存在的。
比如我們?cè)跀?shù)字廣告場景中,衡量一條創(chuàng)意好壞的指標(biāo)是CTR(點(diǎn)擊率,Click Through Rate)= 同時(shí)期點(diǎn)擊次數(shù)/該廣告曝光次數(shù)。我們可以比較不同創(chuàng)意、不同計(jì)劃之間的CTR,但是不會(huì)比較不同廣告落地頁之間的CTR。
因?yàn)閺V告落地頁是用戶點(diǎn)擊完廣告之后打開的頁面,外顯廣告點(diǎn)擊行為并不在落地頁這個(gè)主體上發(fā)生。盡管對(duì)比之下,不同落地頁的CTR之間肯定略有差異,但是落地頁并不是造成CTR差異的原因,這種橫向?qū)Ρ炔o實(shí)際意義。
另一個(gè)案例中,指標(biāo)確實(shí)在這個(gè)維度上發(fā)生,但通常情況下并不能被計(jì)算。
我們經(jīng)常看的一個(gè)指標(biāo)是UV(獨(dú)立訪客數(shù)),如果在device_id(設(shè)備ID)維度上看UV,一般沒太大實(shí)際意義,因?yàn)橥ǔG闆r下,一個(gè)設(shè)備ID上只有1個(gè)UV,即UV和設(shè)備ID等價(jià)(除非某些業(yè)務(wù)如反作弊場景下,需要分析1個(gè)設(shè)備登錄了幾個(gè)賬號(hào))。
第二層:計(jì)算時(shí),指標(biāo)在所有參與計(jì)算維度上可分割、可加總。
如果我們把維度,想象成一把梳子,把指標(biāo)想象成一縷頭發(fā)。當(dāng)梳子經(jīng)過頭發(fā)的時(shí)候,頭發(fā)能被梳齒,分成N塊更細(xì)的發(fā)束(分割),且頭發(fā)的數(shù)量并沒有發(fā)生改變;當(dāng)拿掉這把梳子的時(shí)候,這些發(fā)束又聚合在一起(加總),恢復(fù)成原來的樣子。
還是以UV舉例。我們通常需要看DAU日活和WAU周活2個(gè)指標(biāo)。DAU統(tǒng)計(jì)比較簡單,看每天有多少用戶數(shù)打開了App。WAU是對(duì)過去一周的訪客數(shù)的去重計(jì)數(shù),若1個(gè)用戶在周一和周三都打開了App,在WAU的計(jì)算中,這個(gè)用戶只會(huì)被計(jì)算一次,但是在日活的口徑中,周一和周三會(huì)被分別統(tǒng)計(jì)一次。
如果我們拿到的是以周為維度、周活為指標(biāo)的一張表,假設(shè)我們想要分析過去一周每天的UV,那么顯然不能直接用周活進(jìn)行計(jì)算,即WAU在日期維度上不可分割。反之,周一到周日每天的DAU,加總起來也不是周活,也就是說DAU在周維度上不可加總。
特別要注意的是,一些復(fù)合指標(biāo)在整體上有意義,也能在一些維度層級(jí)上被分割和被計(jì)算,但是不能被無限分割。
我們通常會(huì)看創(chuàng)意、(上卷一層到)計(jì)劃、(再上卷一層到)賬戶維度的CTR,但是我們通常不會(huì)去計(jì)算單個(gè)用戶粒度的CTR。因?yàn)榧僭O(shè)每個(gè)用戶只會(huì)看見1次廣告,對(duì)這條廣告點(diǎn)擊行為只有“是”或者“否”兩種情況,CTR要么是0,要么是1,這種極端值,并不能反映一條廣告質(zhì)量的好壞。
我們對(duì)于維度和指標(biāo)的理解,一定要在具體業(yè)務(wù)場景下深入分析。并不是某些字段一定是維度,某些字段一定是指標(biāo);維度和指標(biāo)的界定,一定要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景,以及在該業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)生產(chǎn)邏輯。
正如上文所說的那樣,就像“薛定諤的貓”一樣,它取決于你對(duì)這次事件的主體、性質(zhì)等的觀察。
如果單看“體重”這個(gè)字段,你覺得它應(yīng)該是維度,還是指標(biāo)呢?
我認(rèn)為要看“體重”所在的場景。
如果你是一個(gè)體育老師,現(xiàn)在要通過體重、升高、BMI、肺活量等這些字段的數(shù)值,給每一個(gè)學(xué)生的健康狀況打分,體重在這里就是一個(gè)要被計(jì)算的指標(biāo)。
反之,假設(shè)我們要看體重跟薪資收入、壽命的關(guān)系,則體重作為維度更加適合。
此外,通過二次計(jì)算,維度和指標(biāo)也可以互換,即原來是維度的字段,可以變成指標(biāo);反之,指標(biāo)通過設(shè)置區(qū)間可以變成維度。
還是以上文提到的廣告消耗為例。我們拿到的數(shù)據(jù)是計(jì)劃ID(維度)、消耗(指標(biāo));但是如果我們想看,消耗在5萬及以上、3-5萬(不含5萬)、1-3萬(不含3萬)和不到1萬的計(jì)劃數(shù)有多少,那么就需要把指標(biāo)變成一個(gè)分類維度,然后對(duì)計(jì)劃ID去重計(jì)數(shù)——計(jì)劃數(shù)成了指標(biāo)。
總之,對(duì)維度和指標(biāo)介紹文章看的再多,也不如自己親手實(shí)踐。你可以找公司的數(shù)倉或者BI同學(xué),要1張數(shù)據(jù)底表的字段明細(xì),嘗試自己分析,比如看指標(biāo)是否可以在維度上可分割、可加總,哪些維度可以篩選、聚合。
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6)謾罵:以不文明的語言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià);
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容,或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為:
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容;
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容;
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等,誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光;
6)購買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng),發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容,如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷;
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容;
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲;
3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào),或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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