騰訊配捐演變史:只靠算法,還不夠
在“共同富?!焙汀暗谌畏峙洹钡恼螝夥障?,互聯(lián)網(wǎng)公司投入巨資支持公益慈善事業(yè)成了一股風(fēng)潮,一種現(xiàn)象。但怎么把錢花好,以何種形式介入到如火如荼的社會(huì)建設(shè)中去,成了一個(gè)新的課題。
?騰訊新近出爐的“千百計(jì)劃”體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)公司在使用“算法機(jī)制”大規(guī)模分配資金多年后,開始反思并調(diào)整其資助策略。
?11月下旬,由騰訊公益出資2億元,由上海聯(lián)勸、壹基金和南都基金會(huì)操盤的“千百計(jì)劃”公布了擬資助名單,該計(jì)劃擬為1000家公益機(jī)構(gòu)提供籌款補(bǔ)貼,并為100個(gè)公益項(xiàng)目提供資金支持。
?“千百計(jì)劃”一改騰訊公益過往“算法決定資助”的資金分配機(jī)制,而采取與公益行業(yè)樞紐型機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作的策略,并由合作機(jī)構(gòu)組織專家團(tuán)隊(duì)以評(píng)審的方式確定資助名單。
?此舉,實(shí)際上是從“算法分配”的大盤子里分出一部分,探索在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上“人的選擇”。
?一個(gè)需要留意的背景是,自騰訊2015年以“99公益日”介入公益慈善領(lǐng)域以來,以算法為主導(dǎo)的“1+X”的配捐方式一直是99公益日的核心分配邏輯。大家都知道,在特定時(shí)段,騰訊會(huì)對(duì)網(wǎng)友的捐款進(jìn)行配捐,但究竟會(huì)獲得多少配捐,也就是X的值究竟是多少,是沒有人知道的。
?算法,一直是算法主導(dǎo)著具體的分配。
?算法在設(shè)定時(shí)會(huì)帶著人的價(jià)值判斷,但在具體分配的時(shí)候是不摻雜人類感情的——“過程公平”是這一分配機(jī)制的優(yōu)勢(shì),但是,這并不一定能產(chǎn)出讓人滿意的結(jié)果。這從99公益日多年的運(yùn)作可以看出來,盡管主辦方嚴(yán)防死守諸如拆單套捐、機(jī)器刷單、財(cái)務(wù)造假等問題,但終究是道高一尺,魔高一丈。
?算法是死的,人是活的,人總能找到規(guī)則的漏洞,從而使最終的結(jié)果偏離系統(tǒng)設(shè)定的方向。
?純靠算法來分配,不夠理想。
?因此,7年來,99公益日的配捐機(jī)制也一直在演變。
?演變的驅(qū)動(dòng)力來自于騰訊公益與籌款機(jī)構(gòu)的長期博弈。騰訊試圖用算法構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng),讓資金與籌款機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)里實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的配對(duì);但總有籌款人員能找到系統(tǒng)的漏洞,騰訊為了堵住漏洞就為系統(tǒng)打補(bǔ)丁。年復(fù)一年,補(bǔ)丁越打越多,這樣帶來了兩種結(jié)果:
?漏洞的確越來越少,鉆空子的成本大大提高。
?系統(tǒng)也變得越來越復(fù)雜,所有人的參與成本都被抬高了。
?這個(gè)過程挺有意思的。
?下面我們來復(fù)盤一下99公益日配捐機(jī)制的演變過程:
?2015年
?2015年:騰訊公益上線1:1配捐機(jī)制,一石激起千層浪。
?首年的配捐機(jī)制,可以視為99公益日的“初號(hào)機(jī)”,或者“零號(hào)機(jī)”。一般來說,初號(hào)機(jī)總會(huì)有些重大缺陷,但性能卻特別驚艷(否則也沒有機(jī)會(huì)出那么多個(gè)版本)。不得不說,1:1的配捐機(jī)制充滿了簡單粗暴的暴力美學(xué):你捐一塊,我配一塊,你捐999,我配999,讓人一聽就懂,一懂就可以行動(dòng)。
?2014年,騰訊公益平臺(tái)一整年的籌款額只在1億元左右,因此當(dāng)騰訊高層提出要拿一個(gè)億出來配捐,3天配完時(shí),執(zhí)行團(tuán)隊(duì)都要炸了,認(rèn)為根本不可能配得出去。
?這是低估了杠桿的力量。
?事實(shí)上,在配捐開始僅僅15分鐘后,配捐額度就消耗了1000萬元。
?看著飆升的數(shù)字,騰訊公益團(tuán)隊(duì)的心情特別復(fù)雜——全網(wǎng)出現(xiàn)了大量999的單筆捐贈(zèng),這說明,相當(dāng)一大部分的捐贈(zèng)是沖著頂格配捐來的。
?騰訊有點(diǎn)被薅羊毛的感覺。
?2016年
?為了修復(fù)這個(gè)bug,騰訊公益自2016年開始采用1:X的配捐模式。2016年的X可能大于“1“,也可能小于“1”,與“公眾捐款額”和“公眾捐款人數(shù)”正相關(guān)。
?1:1配捐的bug太大了,1:X配捐才是“正式版”、“壹號(hào)機(jī)”,往后多年迭代,都建立在1:X配捐的基礎(chǔ)上。
?此舉,實(shí)際上是用更復(fù)雜的算法來解決算法所帶來的問題。X的設(shè)定是希望用不確定性對(duì)沖籌款人員試圖獲得確定性收益的預(yù)期,降低功利心,提高可玩性。但算法的核心邏輯一直沒變:讓更有籌款能力、更高人氣的項(xiàng)目獲配更多的資金。
?結(jié)果,2016年出現(xiàn)了有組織的套捐行為,不少機(jī)構(gòu)說服捐贈(zèng)人把大額捐贈(zèng)分拆為一筆筆999分別捐出,甚至出現(xiàn)了挪用其他項(xiàng)目資金用以套捐的情況。
?那就繼續(xù)改算法吧。
?2017年
?2017年,騰訊公益在1:X配捐的基礎(chǔ)上加入了“完全隨機(jī)”的設(shè)定,即無論你捐多少,配捐都可能低至0.99元,此舉讓999的頂格捐贈(zèng)不再占優(yōu)勢(shì),促使更多配捐資金往“捐贈(zèng)人次高”的項(xiàng)目流動(dòng)。
?比人氣是吧?這個(gè)也有辦法。2017年前后,“機(jī)器刷單”軟件上線。
?2018年
?2018年,大概主事者覺得堵不如疏,與其讓機(jī)構(gòu)費(fèi)盡心思來搶騰訊的配捐,不如鼓勵(lì)大家一起出圈找增量。于是新增“1億非限定性配捐”,配捐范圍是“99公益日三天有公眾捐贈(zèng),且聯(lián)動(dòng)至少一家企業(yè)配捐合作的公益慈善類組織”,意思就是,鼓勵(lì)公益機(jī)構(gòu)去找企業(yè),能找到的,有獎(jiǎng)勵(lì)。
?分配模式升級(jí)為“1+X+f(n)”。f(n)是一個(gè)確定的函數(shù),f(n)的值由籌款金額、籌款人數(shù)、企業(yè)配捐配出額三個(gè)變量的數(shù)據(jù)確定。
?至此,分配的機(jī)制開始變得復(fù)雜了,沒有專職人員去研究規(guī)則的小機(jī)構(gòu)開始表示搞不懂了。
?但也有吃透了規(guī)則的機(jī)構(gòu),不就是3個(gè)變量嗎?統(tǒng)統(tǒng)往高標(biāo)準(zhǔn)去整就行了,所謂一代版本一代神,這個(gè)版本考驗(yàn)的是綜合的社會(huì)動(dòng)員力。2018年,慈善會(huì)系統(tǒng)崛起。
?2019年
2019年,騰訊沿用“1+X+f(n)”的模式,但增加了f(n)的復(fù)雜程度。不止3個(gè)變量了,增加了諸如“聯(lián)合組織數(shù)”、“ 聯(lián)合配捐企業(yè)數(shù)量”等一系列小變量,而且賦予入局的企業(yè)自定義配捐比例的權(quán)限,即企業(yè)配捐為1:n(n由企業(yè)自定義,最高不超過10)。
?但是,萬變不離其宗,還是更多的錢,更多的人,拉來更多更大企業(yè)的機(jī)構(gòu)獲得更多的配捐。
?馬太效應(yīng)加劇就不奇怪了。
?這是算法底層邏輯所帶來的必然結(jié)果。
?2020年
?2020年,騰訊力推上一年試水的“小紅花配捐翻倍”玩法,試圖用娛樂性的手段淡化競(jìng)爭色彩,把機(jī)構(gòu)和公眾的注意力從“搶”往“玩”的方向引導(dǎo)。
?小紅花是一種虛擬道具,網(wǎng)友可通過捐贈(zèng)活動(dòng)收集小紅花,然后用于為自己喜歡的公益項(xiàng)目增加配捐額(9朵,翻倍第1次;39朵,翻倍第2次;169朵,翻倍第3次;299朵,翻倍第4次)。
?小紅花的算法其實(shí)也是一個(gè)小函數(shù),這個(gè)小函數(shù)套在“1+X+f(n)”的X(隨機(jī)配捐)里面,實(shí)際上是算法分配進(jìn)一步向高人氣的項(xiàng)目傾斜。
?結(jié)果可以想見:資金大量涌向扶貧助學(xué)、大病救助類等短期就能看到效果、公眾喜聞樂見的慈善項(xiàng)目,而環(huán)境保護(hù)、文化保育等回報(bào)周期長的公益項(xiàng)目則板凳坐穿,分配不到什么資金。
?算法的背后是可量化的指標(biāo)體系,指標(biāo)體系的背后是什么項(xiàng)目謂之“好公益項(xiàng)目”,什么是好項(xiàng)目的背后是愿景、價(jià)值觀。
?數(shù)學(xué)的盡頭是哲學(xué),哲學(xué)的盡頭是神學(xué)。
?2021年
?2021年,騰訊調(diào)整“技術(shù)中立”的基本立場(chǎng),開始加入較為積極的價(jià)值觀取向。
?當(dāng)然也是因?yàn)槠鋾r(shí)“共同富?!币咽谴髣?shì)所趨,每家大企業(yè)都得有所表示了。
?2021年99公益日的配捐資源明確向幾類項(xiàng)目傾斜:
?回應(yīng)和解決經(jīng)濟(jì)和文化欠發(fā)達(dá)地區(qū)民生保障和發(fā)展需求的項(xiàng)目;
?關(guān)愛和保護(hù)老弱病殘婦幼及低收入群體的項(xiàng)目;
?關(guān)注和促進(jìn)城鄉(xiāng)居民物質(zhì)和精神生活水平的均衡提升的項(xiàng)目;
?其他促進(jìn)共同富裕、共享美好生活的項(xiàng)目。
?資源傾斜主要通過“1+X+f(n)”里的X來體現(xiàn)。
?X的演變也很有意思。從最初的無指向性的確定(1:1)到無指向性的不確定(1:X),再到無指向性的高度不確定(完全隨機(jī)),然后開始增加X的指向性與確定性。哪類型的項(xiàng)目要多配點(diǎn),哪類型的項(xiàng)目要少配點(diǎn),算法逐漸呈現(xiàn)出明確的偏好,確定性也在增加,錢多、人多、小紅花多、拉的企業(yè)多的,按照一定的公式運(yùn)算,最后分配的一般就多。
?資金集中流向少數(shù)的大機(jī)構(gòu),自不必多說。
?7年下來,算法實(shí)現(xiàn)了讓一部分機(jī)構(gòu)先籌到錢的預(yù)期目的,但目前,分配結(jié)果呈現(xiàn)出不平衡、不均衡的特點(diǎn),一個(gè)相互連接、緊密合作的生態(tài)圈未能成型。
?綜上,我們可以看到,算法由此至終存在一些固有的短板:
?算法依賴數(shù)據(jù),無法解決數(shù)據(jù)背后的問題;
?算法往往一刀切,總有極端化的傾向;
?算法沒有夢(mèng)想。
?回到最開始的問題:人的選擇能否彌補(bǔ)算法分配的不足?
?與之相比,公益行業(yè)一直流行的“專家分配機(jī)制”則有另外的問題,這種機(jī)制便于使分配結(jié)果符合特定人群的價(jià)值觀,但決策過程卻往往難以讓所有人都滿意。
圖片
?為什么A能得到資助,B不能?
為什么是這樣的資助標(biāo)準(zhǔn),而不是另一種資助標(biāo)準(zhǔn)?
為什么是這批專家,而不是另一批專家?
?諸如此類的問題,若要深究,其實(shí)無解。一般只能依靠“專家權(quán)威”、“精英權(quán)威”來為分配結(jié)果提供合理性。
?專家分配機(jī)制在本質(zhì)上就是主觀的。仁者見仁,智者見智,道學(xué)家見淫,才子見纏綿。A說林黛玉最值得資助,B說林妹妹病懨懨的給了錢也干不了多少事;C說鳳姐最能干,應(yīng)該把錢給她,D說王熙鳳私德敗壞,你提名她你也不是什么好人。
?所以,互聯(lián)網(wǎng)公司里的技術(shù)派往往傾向于采用嚴(yán)格的算法分配機(jī)制,一是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)有技術(shù)優(yōu)勢(shì),且技術(shù)手段能支撐大規(guī)模的資助;二是因?yàn)檫@種機(jī)制能以“技術(shù)中立”的名義,在爭議事件出現(xiàn)時(shí)能在一定程度上讓平臺(tái)方免責(zé)。
?但公益事業(yè)是有價(jià)值觀的,其評(píng)價(jià)體系也是復(fù)雜的,采取算法分配,簡單地用幾個(gè)指標(biāo)(比如籌款多寡)來衡量一個(gè)公益項(xiàng)目的好壞,顯然會(huì)有失偏頗。
?算法很強(qiáng)大,但算法應(yīng)該體現(xiàn)人的意志。
?探索如何在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上加入人的主觀判定,或者在算法之外構(gòu)建另一套基于“人的選擇”的分配機(jī)制,是一種更明智的選擇。
?“千百計(jì)劃”對(duì)于騰訊來說是一個(gè)新的嘗試,放權(quán)讓第三方機(jī)構(gòu)組織專家來決定具體資助的歸屬,對(duì)于這家一貫主張“技術(shù)中立”的平臺(tái)型公司來說是個(gè)不太容易作出的決定。
?我覺得騰訊方面對(duì)此仍持保留態(tài)度,“千百計(jì)劃”的設(shè)計(jì)帶有一定的試水性質(zhì):
?補(bǔ)貼1000家公益機(jī)構(gòu)的“數(shù)字化專職人員”,每人每年6萬元;資助100個(gè)“公益行業(yè)支持計(jì)劃”,每個(gè)項(xiàng)目每年上限30萬元。
?單筆金額小,資助數(shù)量多,資助周期短。
?這是在試錯(cuò)。
?若資助效果不好,可以及時(shí)止損;若發(fā)現(xiàn)好的苗子,可以加大投入,推動(dòng)合作。
?常規(guī)的算法分配機(jī)制照常運(yùn)行,99公益日會(huì)繼續(xù)迭代。新建一個(gè)資金池讓專家來分配,打撈一下算法的盲區(qū),并作一些賦能,創(chuàng)造一些連接,看看能不能產(chǎn)生什么化學(xué)反應(yīng)。
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