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  • 如何看待「重慶護士實名舉報老公出軌醫藥代表,還教唆公公毆打自己致流產」?

    小作文寫的真爛,就說兩點,

    一是男女經濟狀況,女方說2015年男方和其交往時是窮學生、大山出來的農民,她放話說要養男方。

    然后轉眼17年結婚,男方婚前全款買了婚房(提出出一部分錢被拒絕,所以真就是純婚前),女方貸款買了套小戶型

    二是男方的發跡路徑,2018~2020年5月月入僅幾千,然后21年一年就能有60萬存款?

    順帶一提,男方的事業編制是憑其父親豐富的人脈搞定的,連(男方父親)當眾毆打女方都能“搞定”警方(立不立案的問題可能需要更多證據證明到底咋回事),

    而這樣手眼通天的人,近幾年都無收入

    接下來了就是關鍵了,按其論述,男方出軌醫藥代表,而且所有收入都是男方的跟手眼通天的男方父無關(不過真手眼通天我們吃瓜群眾也吃不到這個瓜了,但輕松搞定編制沒人脈誰信啊),


    一眼丁真,這就是為離婚分錢寫的小作文,全文完。

    小作文也要有小作文的基本素質,邏輯多少得自洽,這樣中性的吃瓜群眾就只看熱鬧不站隊,輿論鬧大了能讓對方認慫多分點。

    不及格,打回去重寫。

     

     

    我認為,像這種類型的事件,完全可以等到調查結果出來后再讓群眾進行討論,而不是在調查階段時就急匆匆推上熱搜。換句話說,為了防止讓為了保護自己個人權益發的文章變成“小作文”,甚至“謠言”,自媒體完全可以謹慎報道,做降熱度處理,而不是“結果未出,熱搜先行”。

    謠言產生的負面情緒要高于正面情緒,而且加入積極情緒的謠言轉發更廣、傳播時間更長。也就是說,為了煽動群眾情緒的謠言,所造成的危害更大。

    比如說本案,題目描述為“重慶一女子實名舉報自己的醫生丈夫家暴自己、出軌醫藥代表、財產來源不明等問題”,為什么題目為“護士舉報老公出軌”呢?

    涉及到醫療回扣、醫患關系等領域的話題,為什么需要用出軌來吸引眼球呢?


    固然一件事需要熱度,但集中于出軌等花邊新聞的熱度,就是無效熱度,而且還有“小作文”之嫌。醫療問題本身就是一個比較嚴肅的話題,這并不輕浮。

    研究人員曾經對一個包括了2189個謠言,來自300萬推特用戶的370萬次轉發進行了關于網絡傳播謠言特征的研究。

    結論如下:

    很大一部分謠言嵌入了預期和驚訝,而相對很少有謠言包含喜悅和悲傷。顯然,謠言中的憤怒(相對值為 12.34%)多于恐懼(10.74%),驚喜(16.44%)多于預期(14.23%),厭惡(23.58%)多于信任(9.05%),以及更多喜悅( 7.39%),悲傷(6.23%)。總體來看,43.01%的嵌入情緒來源于積極情緒,56.98%屬于消極情緒。因此,謠言包含的負面情緒多于正面情緒。



    除此之外,研究人員還使用回歸分析來解釋基于雙極情感對的級聯的不同特征。圖中的參數估計表明,8種基本情緒是謠言傳播動態的重要決定因素。


    在所有因變量中,發現預期-驚喜、憤怒-恐懼和信任-厭惡維度的系數為正且具有統計顯著性。因此,估計謠言在嵌入積極情緒時傳播得更明顯。

    兩極情緒對的預測邊際效應如圖 7 所示。嵌入預期、憤怒和信任的謠言會產生更多的轉發,在更長的時間范圍內傳播,并變得更具傳播性。


    [1]

    所以,回到問題,為什么要特意將“女子舉報丈夫出軌”作為題目呢?

    醫療問題比較嚴肅,所涉及的知識比較晦澀,造謠難度較高,換到“出軌”呢?基本上是“簡簡單單造個謠”了。情感關系,造謠難度小,煽動情緒的難度小,而且即使造謠了,也很難被處理。

    一旦將群眾的情緒煽動起來,那么謠言的傳播時間會更廣,危害更嚴重。

    除此之外,在負面信息的傳播里,群眾主體會處于憤怒情緒中,而且在情緒模型里占主導地位。

    研究人員在研究中,把“Fear”代表“恐懼”情緒,“Shoc”代表“震驚”情緒,“Sad”代表“悲傷”情緒,“Ang”代表“憤怒”的情緒。

    與此同時,還定義:

    β:易感用戶和轉發用戶訪問信息的平均曝光率;

    p:易感用戶轉發信息并保持共享信息中的情緒的平均“復制”轉發概率;

    q:易感用戶轉發信息而不保持共享信息中的情緒的平均“突變”轉發概率;

    以此類推。

    研究人員選擇一個負面事件作為例子來研究其受公眾情緒驅動的傳播模式。通過數據擬合和參數估計計算模型中的最優參數解,并對負面情緒傳染指標進行了參數敏感性分析。


    為了獲得累積轉發量來估計參數向量,直接添加了一定時間范圍內的瞬時量對應的時間序列。在這里,將開始時間設置為0,將采樣頻率設置為一小時。如圖所示,星號表示真實累積轉發量,其中黃色代表恐懼,綠色代表震驚,藍色代表悲傷,靛藍色代表憤怒。實線表示估計的累計轉發量,其中紅色代表恐懼,粉色代表震驚,黑色代表悲傷,紫色代表憤怒。有了這個數據集大小,來自動態模型的累積轉發量的四個擬合曲線與真實值表現出非常高的一致性。


    簡單一句話說,憤怒(Ang)在情緒感染里占主導地位。

    而且p(Ang)最大,意味著憤怒的平均復制的概率最大,q(Ang)最小,意味著憤怒平均突變的概率最小。總結一下:憤怒在情緒感染的模型里最穩定,而且最容易占據情緒感染的主要地位。


    [2]

    回到這件事,為什么要在結果尚未出來時就推上熱搜呢?

    我們不妨推測一下過分夸大的小作文的模型,一方發布經過修飾的文章聲稱自己權益受到侵犯(而且以情感等與群眾接地氣的話題居多)——自媒體將其炒上各大平臺熱搜——群眾針對花邊新聞展開討論——最后被證明是造謠/夸大,然后當事人當無事發生,群眾繼續“永遠熱淚盈眶”

    在負面信息里,憤怒一般很容易占據情緒感染的主動地位,而過量的以憤怒為代表的負面和積極情緒,又促使謠言進一步傳播,而進一步傳播的謠言又推動了負面情緒的傳播。

    在碰到類似事件時,一定要切記,不能讓自己處于憤怒的情緒中。熱心群眾傾力幫助,最后“小丑竟是我自己”的例子也不在少數了。

    一方面,身為自媒體,合理分配好一個案件每一個過程的流量分配,不要在結果尚未出來時就故意推上熱搜,讓謠言滿天飛。

    另一方面,身為群眾,我們對于類似的事件,最好的辦法,就是在結果出來之前,盡量不予討論(啊對對對,密切關注)。如果堅持要展開討論,盡量帶著消極情緒來討論,而不是第一時間要嚴懲對方為好。

    參考

    1. ^https://epjds.epj.org/articles/epjdata/abs/2021/01/13688_2021_Article_307/13688_2021_Article_307.html
    2. ^https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025522001621

     

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