高中生公交上摘口罩喝水遭司机辱骂殴打，公交公司称「司机已停职」，真实情况是怎样的？ 第1页

这类基层一线执行人员和民众产生冲突的情况，一般来说，都是基层官僚对执行人员层层加码的后果。

前不久的例子就是外卖平台，为了讨好点餐者而一再压缩送单时间，外卖员精神高度紧张，稍微迟到就罚钱，罚的钱还是归平台所有而不是给等餐的消费者。结果就是外卖员和消费者产生摩擦，平台躲在后面收钱。

而现在疫情期间，前不久有新闻说，基层工作人员太过劳累，大量无意义的重复表格要填写，为的事应付基层官僚的过分要求。

而公交车的情况也是，司机这么激动肯定少不了后面公交公司的规定压迫。比如看监控如果发现乘客摘口罩就扣除全年奖金什么的。

中国现状下，一线执行人员经常面临「责任重+权力轻」的局面，需要用很多人治手段。

这条新闻的看点实际上非常多。

这里简单归纳一下。

1。男的打女的，而且出手比较重。你要说这位男司机貌比潘安，博士毕业，大企业家，尚且可以理论一下。然而他却是一个粗鄙的中年公交车司机。如果这都可以允许，那么妇女权益在哪里？

2。男的骂人了，说不要脸。骂女人，还是用的最不入耳的话，这怎么能忍？

3。防疫政策动了很多人的蛋糕，严格管控措施实际上给很多人带来直接的经济损失，早就想向发达国家学习，放弃防疫政策，与病毒共存。这样不耽误自己的生意。

4。这名女学生在代表着学生群体，她的利益被看成是学生群体的利益，而各大网站，尤其是知乎，学生的力量那是相当大。保卫学生的利益不受侵犯，落实到行动中，就是声援女学生，严惩公交车司机。

5。一些基层管理人员，特别是一些临时工，网格员、保安等等因为防疫需要，拥有了社会管理资格，开始对明显社会阶层较高的人大呼小叫，使用命令式的语气，令人厌恶。而这位公交车司机的语言和动作特征正好引起了大家的共鸣。

6。带这个节奏很爽，因为公交车司机已经被定性为行为错误，停职接受调查。所以可以放心大胆带节奏，相当安全。

所以，如果有人要给公交车司机辩护，就一定要对照以上6点，不管你是否妙笔生花，很难不被喷。

反过来，对照以上6点，只要给女学生辩护，不管你说了啥，只要态度明确，就一定有赞。

被打被骂而且受伤住院的女学生已经拥有了舆论上的绝对制高点，一般人打不动。

要想捞一个好评高赞回答，绝对安全的办法只能是力挺女学生。

纯带节奏不打女权，一心肆意攻击防疫政策这可不行，这根红线一个知乎答主可接不住。

现在知乎带节奏的文案相当差，水平太次，缺乏逻辑性，这种东西哪里哄得住人？

大家反对的是打骂女学生，对其中一些人的粗鲁做法反感，而不是反对新冠防疫政策。

地方治理就是有这样那样的问题，你用张文宏的水平来要求一名公交车司机？他要是有这个理论水平，他为什么还在开公交车？

公交车司机可是纯粹的蓝领工作，大部分人的文化程度不高，说不出来：“嗟乎，如之奈何。”这样的语句。

你看黄渤的成名作《上车走吧》里面九十年代的公交车司机，还穿大裤衩大背心，满嘴骂骂咧咧。

现在的公交车司机，比那个时候要文明了不少，但是要一边齐，这还难点。

作为有知识有文化的当代学生，你把自己放到蓝领工人的知识水平和他们吵架，你以为你能够得到什么？

大家可以尽情打拳，但是对于攻击新冠防疫政策还是要提醒大家，除非你的目的就是为了带这个节奏，否则还是要谨慎一点。

这篇内容，算是一个该问题下的回答指南。

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评论区正在验证这篇回答的准确性可靠性。

经典新闻发一半，叫群众断案：

您自己真实情况都不知道，指望叫群众帮您断案？

翻了一下视频，连司机打人的场面都没有，就这种截头去尾，只有一半的视频，错误的信息，永远无法推断出正确的结论。

这如果和现实情况对上了也好，对不上，又要被说造谣，一个只有自媒体流量通吃的模型又诞生了。

事实上，如果媒体用“假新闻”（包括截头去尾拿一半事实的新闻）来博取眼球，不但能成功煽动群众的负面情绪，还能用负面流量确保自己的KPI，最关键的是，如果媒体要造谣，防范难度极高，几乎没有有效的治理措施。

什么意思？就是你在这个问题底下的几乎所有评论和回答，“这个司机真不是人！必须要判刑！”“这个女子挑衅司机在先！“等等，最大的受益者只有媒体。那么，以后这样模凌两可，带有诱导意味的假新闻就会越来越多。

简单一点说，负面情绪的传播速度高于正面情绪，而且负面情绪可以获得更大的转发量。因此自媒体非常乐于突出一个新闻里可能造成负面情绪的因素，煽动负面情绪。

在一项研究里，研究人员从推特上随机抽取了8000条推特，将其主要分成了积极、消极和中性情绪三组：

从中统计了平均转发量和平均转发时间等数据，结论如下：

负面情绪推特的平均转发量是中性或者积极情绪的1.2~1.6倍

而且带有负面情绪的推特转发时间低于中性和积极情绪的推特：

当N > 100时，负面情绪的推文的平均转发次数比积极和中性的大约短20%。转发100条以下的推特比例在收集的数据里，时间仅占1%。也就是说，只要转发超过100条这个门槛，带有负面情绪的推特就会具有病毒一样的传播效率。

^[1]

所以为什么媒体喜欢煽动群众的负面情绪，为此不惜把只有一半的新闻发上来，吃人血馒头？原因很简单，负面情绪往往能让信息如同病毒一样快速传播。

除此之外，在负面信息的传播里，群众主体会处于愤怒情绪中，而且在情绪模型里占主导地位。

研究人员在研究中，把“Fear”代表“恐惧”情绪，“Shoc”代表“震惊”情绪，“Sad”代表“悲伤”情绪，“Ang”代表“愤怒”的情绪。

与此同时，还定义：

β：易感用户和转发用户访问信息的平均曝光率；

p：易感用户转发信息并保持共享信息中的情绪的平均“复制”转发概率；

q：易感用户转发信息而不保持共享信息中的情绪的平均“突变”转发概率；

以此类推。

研究人员选择一个负面事件作为例子来研究其受公众情绪驱动的传播模式。通过数据拟合和参数估计计算模型中的最优参数解，并对负面情绪传染指标进行了参数敏感性分析。

为了获得累积转发量来估计参数向量，直接添加了一定时间范围内的瞬时量对应的时间序列。在这里，将开始时间设置为0，将采样频率设置为一小时。如图所示，星号表示真实累积转发量，其中黄色代表恐惧，绿色代表震惊，蓝色代表悲伤，靛蓝色代表愤怒。实线表示估计的累计转发量，其中红色代表恐惧，粉色代表震惊，黑色代表悲伤，紫色代表愤怒。有了这个数据集大小，来自动态模型的累积转发量的四个拟合曲线与真实值表现出非常高的一致性。

简单一句话说，愤怒（Ang）在情绪感染里占主导地位。

而且p（Ang）最大，意味着愤怒的平均复制的概率最大，q（Ang）最小，意味着愤怒平均突变的概率最小。总结一下：愤怒在情绪感染的模型里最稳定，而且最容易占据情绪感染的主要地位。

^[2]

基于此，媒体为了完成指标，必须要用带有负面情绪的谣言，去煽动群众的负面情绪。比如说这个新闻里，通过“职高女生”“司机打人”“防疫”等词汇，直接囊括了“性别矛盾”“防疫工作”等话题，这个时候只要带一点虚假的信息，群众的情绪就会直接爆发。

但是，即使媒体造谣了，也很难去应付。

举个例子，将新闻标记为有争议的新闻，是否能帮助群众去辨别假新闻？

很遗憾，由于网络算法无法精确识别假新闻和真新闻，如果将新闻标记为有争议的新闻，虽然群众能识别部分假新闻，但也有部分真实新闻被判定为虚假的新闻，从而造成混淆。

所以，当有一个未知真假的新闻放在你面前时，最正确的做法是什么？

是众口一致，声讨吃人血馒头的无良媒体。除此之外，你的每一次发言，诸如“这个司机真不是人！必须要判刑！”“这个女子挑衅司机在先！“都只会给媒体贡献流量。那么基于你给予媒体的正面反馈，以后只会看到越来越多的假新闻和带有引导和拉偏架色彩的“假新闻”了。

参考

1. ^ https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2817946.2817962?casa_token=9DPi0g4hAcQAAAAA:5qEX9jaXbHB8L5l71k7iBWFs4Zgz-61ByRwELxzOqaCRrIwwJk-FIJXRUlYQHzGCIyvvlj6RtZk
2. ^ https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025522001621

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