社交平台几乎都在推荐算法和反滥用方向投入了大量成本，不过用户们仍然在吐槽遍地都是垃圾内容。数年前我想做一个共享黑名单的服务，因为对黑名单的预期作用没有太大信心而作罢。如今有了一点新的想法，先探讨一下。
拉黑文化
在早年 Twitter 中文圈，有一个火爆的用户 zmt，大家也称之为炸馒头博士，我几乎已经对他没有任何直接的印象了，因为我在极早的时期就拉黑了他。但是多年以来，人们不断地在提及他、讨论他，很多人对与他有关的话题津津乐道。我早已忘记为何拉黑他，也因为对话题缺少共鸣，而没有去解除这个黑名单。对于这些话题，我好像是一个在听人讨论油画的盲人，恍惚见似乎错过了半个互联网史。
网友们的最终核武就是拉黑了，甚至还有一些“先B为敬”的拉黑文化。拉黑自然是有效果的，减少了一项注意力的支出预算。也像是在一幅画上局部贴了黑胶带，我们似乎永远没有机会看到全貌了。
我在谋划做共享黑名单时，注册的域名是 block.sb，大家往往在讨论过后，看到对方的想法，就互相认为是傻逼，然后一炮拉黑。
私信拉黑
在手机短信、平台私信的领域，我认为黑名单很好用，像是一种防火墙一样。
权威名单
一些人懒得拉黑，希望别人为自己做这件事。共享黑名单这种方式很多场景都在用，比如邮件领域有很多黑名单提供者，来防御 Spam。
黑名单是二元的，只有杀头与否，
关键字过滤？
在中文互联网，审查已经存在很多年。至今仍然很难发送“24口交换机”这种包含敏感词的文本。
社区评分
我想不会有哪个人，会对影评平台给出的所有电影的评分全部认同吧？社区评分，不过是一种中心化的权威评分罢了，即使平台声称评分算法再公平，那也不过是所有参与者共同造就的权威罢了。
新机制
不应当做的事情：
- 计算唯一、客观、全局的真理分、信誉表
- 消灭非主流偏见、迫使接受反向观点
- 判断参与者是否为自然人
- 阻止小集体、封闭圈子
- 只呈现多数意见
规则与权重，应当是最终的使用者自行掌控。
所有的互动，都是评价行为：
- 点赞
- 关注
- 拉黑
- 传播
- 引用
所有能给出评分的一方，比如进行互动的用户，社区投票结果，社区最终评分，平台推荐算法，AI 评价，都统一视为评价器。
一个内容是否会被过滤，应当取决于每一个观察者自身所在的评价网络的加权计算分数。
可以：
- 避免单点权威
推荐
所有的猜你喜欢、平台推荐，都是在当媒人，甚至参与者自己也在践行这套机制。但几乎从来没有出现一种外置工具，来帮助最终受众解决这一个问题，把主动权交给最终受众。