《在信息泛滥的互联网世界,不妨稍微控制一点共情》
2020-05-31 15:53:21
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原创 西西弗评论

这本身是一篇3月时写的旧文。聊了聊共情。但查了一下好像没有在网上发过。正好最近两个热点事件,可以讲一讲。

最近两个热点事件,一个是美国警察杀死了一个无辜的黑人,引发了美国全国的抗议怒潮。另一个是广州小学生被教师体罚跑圈,家长在微博上喊冤。

家长的微博上的说法是孩子有哮喘病史,跑步后发作,然后吐血。家长之前给过老师6万元,半夜两点在小区楼梯间袭击殴打家长。老师势力强大,被学校袒护。没有办法就只能到微博上维权。

广州那件事情,基本已经反转了,除了体罚跑圈是事实,其他都是胡说八道。

送钱是谎言,殴打是谎言,吐血是谎言,血迹是化妆品和水伪造的,没有哮喘病史,也没有哮喘诊断。但,体罚确实存在,老师要求学生跑了10圈(单圈200米左右)

在网络上,看到太离谱太不可思议的不平事,不妨让子弹飞一会儿,等一等另一方的说法,稍微控制一下自己的共情。有时候,事情也许并不像最初描述的这么糟糕。为了引发关注和舆情,很多热点事件都存在一定程度的单方面夸张。

下面是正文:

一、

在社交网络上,我们几乎隔几天就会看到一个舆情爆点,自媒体们写出一篇篇10万+,微博、朋友圈、微信群中几乎每个人都在讨论同样的话题,大家群情激愤。然而,几天之后,这个爆点就被人们所遗忘,大家开始讨论下一个话题。现在,有几个朋友还记得在故宫开大G那件事情?即使没有新冠疫情,现在应该也会有其他热点。

为什么社交网络上会成了一个个热点?为何热点消退的如此之快?舆论热点是如何在社交网络上传播的?

我们为什么会在微信群或朋友圈中分享一篇文章?为什么会在微博上转发分享?

其中的一个答案是“共情”(Empathy),情感在社交网络上向流感病毒一样,以光速传播。社会心理学家用Emotional Contagion (情绪传染)来形容这种社交网络上的共情行为。同时,2010年开始,心理学家就开始运用流行病学的模型,来分析社交网络上的情绪传染了。

为什么我们分享一篇文章,一个观点?为了表达我们对观点的认可;为了对热点事件表态;更重要的是分享和传递我们的感情。互联网舆论海啸,最主要的驱动力就是“共情”。

二、

心理学家很早就发现,当个体观察到他人处于某种强烈情感状态时,天生具有体验到与所观察到的情感状态大体一致的同感(fellow—feeling)的能力。共情是对他人情感状态的理解,并产生他人体验到的感受相似的情感反应。Empathy(共情) 与 Sympathy(同情)是不同的。同情是怜悯,共情是更强的,感同身受的感情。共情即可以是正面情绪,也可以是负面情绪,可以是感同身受的为他人高兴,也可以是感同身受的为他们而悲伤。

正面的共情也有很多。在坐满观众的足球场,即使不懂球的人,也会被现场气氛所感染,和球迷们一起欢呼,一起做人浪。在看奥运夺金时,你也从内心分享运动员胜利的快乐。共情是人类的本性,处于集体中的人,会被集体所感染。我们因为他人的快乐而快乐,因为他人的痛苦而悲伤。

大众普遍认为共情是一种美德,是无私、仁慈、正直、善良、公平的基础。如果官员能体会平民的不易,富人能够体会穷人的艰辛,那么大家就会更有动力去消除社会不公。这句话没有错。

然而,事物都有两面,共情也有其负面的一面。耶鲁大学Paul Bloom 曾经写过一本书叫 反对共情(Against Empathy)。笔者没有这么极端,认为共情是个中性词,但共情确实有其负面因素。而这个负面因素,在社交媒体的时代,被技术成倍放大了。

三、

共情会导致丧失公平

社会心理学家巴特森做了这样一个实验:

他让实验者决定是否将一个叫做谢莉(Sheri,虚构出来的身患绝症的儿童)在一个特殊护理的等候名单中提前,这样她可以更早地接受到“品质人生基金会”(Quality Life Foundation)的护理而让她在生命的最后一段时间里过得更开心。

实验者告知每个参与者,“品质人生基金会”是根据每个儿童的申请时间、对护理的需求程度和预期生命的时间进行排序的。参与者在做出是否让谢莉插队的决定前,听一段对谢莉的采访,录音中谢莉声泪俱下地讲述自己因为肌肉瘫痪所遭遇到的各种痛苦。研究者告诉一些参与者以客观的角度去听这段录音,而告诉另一些人从谢莉的角度去试着感受谢莉的痛苦。统计两组参与者的决定结果后发现,当参与者从谢莉的角度来听录音后,他们更多地会不顾其他排队的儿童而将谢莉等候的时间提前,即使这些儿童可能更需要护理!

在这次新冠疫情中,A公司设立了一个基金,给每个在抗击疫情中牺牲的医生家属一笔相等的资助费用。B公司在媒体上看到对一名牺牲的医生声泪俱下的报导,决定给这个医生家属捐一笔很大的钱。假设捐赠的总额是一样的,谁对社会做出了更大的贡献?肯定是A公司。媒体报道越多的悲情案例,会拿到最大的社会关注和捐赠,这个案例的家属反而是最不缺钱的。真正困难的,反而是那些无人关注的人。

四、

狭窄的共情会导致割裂和冲突

共情对特定人群的聚焦,每个人有不同的共情对象。比如在美国,一个警察和黑人的冲突案件。一部分人会对黑人群体产生共情,Black Lives Matters, 列出警察每年杀死了多少个黑人,黑人在监狱的比例是白人的多少倍,认为警察王八蛋。同样,另一部分人会对警察产生共情,说Police Lives also matters, 列出警察每年殉职多少人,警察与犯罪斗争多么不容易。

这次警察与黑人的冲突,导致无辜的黑人丧失生命。这类案件,坦率的说,在美国并非罕见之事。但这次因为被全程录像,而黑人那句“I can't breathe." 打动了无数人的心弦,引发了网络和现实中的海啸。

这次事情,确实是警方的错误。但老实说,在美国发生的无数次警民冲突中,也不能说每次都是警察的问题。

这次美国的事件,上街的那些游行群众,一方面他们因为种族歧视和社会不公而上街抗议,另一方面他们也破坏秩序,打砸抢烧。

这些游行群众,是正义的代表?但他们也打砸抢烧。

这些游行群众是暴徒,应该像川大统领说的那样,"when the looting starts, the shooting starts," 把这些人突突掉?

很难把这件事情完全用善恶二分法划分清楚。

世界上90%的事情,都不是黑白分明的。对冲突的双方,共情陷入的越深,就越失去理性。

举个例子,假如一名武汉的警察,极端一点,和训诫八君子或李医生的警察,在抗击新冠疫情中,不眠不休连续工作,最终染病不幸去世。如果一个理性的人,应该同样认为这个警察也是英雄,也是殉职。同样应该得到荣誉。训诫李医生是上级指令,李医生,包括其他八君子成员在媒体访谈中也说到了,办事警察没有难为他们,没有拘留,就是走个流程签个字就完了。但如果一个人陷入了和李医生事件的深度共情,恐怕就无法采用公允的态度看问题。那段时间,舆论场上,让警察去死的言论随处可见。

媒体是运用共情的好手,一篇篇煽情的个案报导,让你感同身受。真正能打动人内心,让你在各种地方转发出传播的文章,都是很好的运用了共情。

我并不反对共情。我反对狭窄的共情。如果你尊敬同情殉职的医生,如果有警察殉职,那也应该同样尊敬和同情他们。

以李医生的案例而言,李医生是眼科医生,他是1月8日治疗一名症状不明显,体温正常,但是被感染的青光眼病人时被感染了。虽然李医生当时在微信群警告了其他医生,但他自己当时有些大意,以为病人体温正常,没有做防护。这个病人同时感染了同科室的其他医生。李医生虽然不是在治疗新冠病人的过程中被感染,但也是在工作岗位被感染的,也是坚持工作的英雄行为。

我们因为李医生而共情。其他抢救新冠病人的医护人员,其他奋斗在抗疫战场上的人,也应该得到尊敬,他们中的牺牲者,也是英雄。

五、

社交媒体对共情效果的放大

心理学家用“情绪传染”(Emotional Contagion) 这个词来表达一个人的情绪感受弥散流传到另一个人身上的过程。既然用了Contagion这个词,我们也可以用讨论传染病的一些方法来讨论共情产生的舆论巨浪。现在大家对传染病的一些常识也比较了解了。

传染病基本传染数R0由单位时间接触数量、感染概率和传染期决定。因为一件事情产生的人的情绪激荡期是很短的,大概2-3天。感染概率就是产生共情的概率。

在传统社会,人每天能接触交流的人是不多的,大概顶多十几个人吧。当一个人A对某件事情产生了强烈的感情,比希望把这个感情传递给他人,这是很困难的事情。每天最多接触十几个人,和A同样感兴趣的人本来就不多,能产生共情的人更少。人的情绪持续时间也就2-3天,很快就会平息下去。基本上传统社会群体感情的共鸣最多也就是几个人而已。

在传统社会,大规模的人产生共情,必须靠媒体,媒体可以同时把信息传递给成百上千万人,然后在这些人中产生共情。媒体之所以成为无冕之王,就是因为他有着这样巨大的传播力。

媒体之外,传统社会大规模的共情依赖于集体的聚会。球赛、政治家的广场演说、阅兵等等。集体活动可以让人与人之间产生共情。然而,即使媒体和集体聚会,也只能做到一级传播。媒体/广场政治家有传播力,但听众都是普通人,没有传播力,无法做到持续扩散。

但在社交媒体时代,情况则完全不同,每个人即使情感的接受者,也是情感的发送者。传递感情,表达观点,不再需要在沙龙中讨论几个小时,动动手指,五秒钟转发一篇文章即可。动动手指,五秒钟就可以把感情传递给朋友圈成百上千的好友。效率,远远超过媒体的力量。

传播学理论中“沉默的螺旋”理论,当多数人发表了意见之后,那部分少数人就会削弱自己的独立性,选择屈服于绝对大多数人的意见或者干脆选择“沉默”。朋友圈中就会形成压倒性的声音。

共情是一种好品质,但理性同样重要。

在热点事件面前,不妨稍稍控制一下自己的共情,让子弹飞一会儿,看看另一方的说法。

 
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