第348章 讓世界更美好
滬陝高速與二廣高速互通立交橋處，一輛運蘋果的車翻，短短3個小時，價值8萬元的蘋果，被附近村民哄搶一空。
司機很無奈的看著這些人，這車價值8萬元的蘋果，一旦有所損失，幾乎要他一人賠償。
這些人如果能及時幫忙撿回這些蘋果，也許他的損失會小一些。
但他們沒有，反而哄搶剩下的。
哄搶事件，在全國甚至全世界已經演變成常態化。
這背後反映了深刻的社會問題，當車主麵臨巨大損失和無助的時候，一些群眾不但沒有施救反而去哄搶貨物，進一步擴大事情的損失。
這些哄搶貨物的人，在小利麵前喪失了人性善良的一麵。
同時也反映了在法製方麵缺失的問題，一些人一直以為“法不責眾”的觀念來行事，有恃無恐。
這個社會需要道德重建，全世界一直在倡導精神文明建設，如果每個人眼裏隻有自己的小利，沒有一定的責任感，那這個國家是沒有希望的。
伊凡卡和劉仙女越看越觸目驚心。
法不責眾的意思，並不是說不追究法律責任，而是因為在群體事件中，很多人是不明真相的圍觀者或起哄者。
出了事，帶頭的幾個人、騸動者和實施打砸搶的部分人是要追究，其他大部分起哄幫腔的就沒辦法了。
更大規模群體性事件，參與暴力活動的人上萬，訴求十分明確，可最後司法機關也隻能逮捕少數帶頭的人和極個別的典型，未能用法律尺度去逮捕大部分參與者。
看著劇本資料，伊凡卡和劉仙女的心情越來越沉重。
資料已經不止是那些針對王子安的網絡暴力信息搜集和剪輯，而是直接擴散到整個社會層麵。
很多資料，都是互聯網熱點新聞。
其中一些隻是看標題就讓人覺得不舒服，如果看了相關新聞或者截圖，更讓人有惡心的衝動。
一個天真的小孩子接收到這些新聞，肯定會以為，這個社會原本的樣子，原來是這樣：黑暗、野蠻、殘忍和原始。
雖然事實不是這樣，任何社會都會有陰暗的角落，有光明就有黑暗，有善良就有邪惡，有好人就會有壞人，有愛就有狠。
但是。
總是接收這種消息，人的精神會崩潰。
劉仙女曾在深夜看到王子安瀏覽針對他自己的網絡暴力，知道一些，但不知道他為劇本做到這種程度。
活在這樣的世界，天空永遠都是黑暗的。
王子安的劇本最後，才貼有“開導性”資料和文字。
他希望在拍攝結束後，可以靠這些自救，正劇末尾提醒自己要記得，原本的世界很美好，要讓世界更美好……
互聯網時代，負能量新聞越來越集中。
傳統媒體時代，甚至十年前用電腦上網的網絡媒體時代，都不像現在這樣，讓人每天都感覺有各種“壞事”發生。
仔細想想，不難找到答案。
這是一個移動互聯網時代成為真正的社交媒體時代。
智能算法成為標配，人人都能成為傳播節點，一個分享，一個點讚，一個搜索，甚至一個閱讀，都可能對新聞傳播路徑起到推波助瀾的作用。
讀者分享讓更多朋友看到，平台也會根據讀者的行為來決定推廣對應新聞的力度。
人多力量大，熱點變得更易爆發。
新聞的本質沒變。
狗咬人不是新聞，人咬狗才是新聞。
好事不出門，壞事傳千裏。
人性沒變，對信息的訴求沒變，新聞的本質沒變，“壞消息”更容易爆發，世界上每天都在發生很多美好的事情，難成熱點新聞。
移動互聯網時代，新聞從PULL變為PUSH。
在紙媒時代或者網媒時代，人們看新聞的習慣是這樣，主動打開電視看新聞，主動買報紙看新聞，主動點開網站看新聞，如果不“主動”，不會知道發生了什麽事情，除非有人跑過來直接告之。
現在不一樣，App總是在推送，但凡熱點，爭先恐後。
就算用戶主動打開App，看到的也是被PUSH的信息流，搜索新聞的變少了。
信息獲取從PULL到PUSH，意味著，每個人都被動地接受這些壞消息，誰的手機沒幾個新聞資訊App呢？
更多人接觸到壞消息，回到前麵的問題，又會加速其傳播。
個性化算法形成的“繭房效應”。
信息繭房是指人們的信息領域會習慣性地被自己的興趣所引導，從而將自己的生活桎梏於像蠶繭一般的繭房中的現象。
如果用戶表現得對負麵感興趣，看過負麵，就會被新聞客戶端推送更多負麵，用戶陷入自己的信息繭房，大眾也被困在了一個“繭房”。
曾經有很多新聞不是很負能量，歲月靜好，每天占據著頭條。
比如某知名演員一個生日微博轉發過億，數據是假的，粉絲助攻強占頭條的行為最近被打擊了。
再比如曾經明星出軌這樣的八卦很多，後來變少了。
現在看來，這給真正的“新聞”騰出了空間，隻是人們又發現，壞消息多起來了。
這樣的現象，好還是不好？
好處顯而易見，社會真正需要被關注的“陰暗麵”被曝光出來，進而讓事件朝好的方向發展，甚至推動社會進步。
比如“丈夫把妻子推下懸崖”提醒人們找對象要警惕。
“操場埋屍”新聞推動案件浮出水麵和偵破進程，終將讓壞人被繩之以法……
新聞正在發揮應該發揮的價值，微博曾經的口號：“關注產生力量，圍觀改變世界”，今天看依然很有力量。
弊端同樣存在，顯得有些隱蔽：當人們每天都關注這些極端的個體事件，更應該被關注的事情就缺少了本應獲取的注意力。
每個負麵新聞都是孤立的“點”，但要讓世界變得更好，就需要將點連成線，線連成麵，係統式地來解決問題。
否則，新聞相關的所有人，都會疲於奔命。
而且會出現“同情疲勞”現象，每天那麽多負麵新聞，人的同情心會被耗盡。
有作家在一所醫療機構裏為寫作而取材，對象是護士……