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从平庸之恶看网络暴力现象阴钟俊雅摘要:在自媒体时代,原有的传播格局被打破,信息传播的交互性、自主性增强,信息发布的自由度大大提高,而且信息传播主体也发生了改变,人人都是传播者。
正是因为如此,在网络社交平台上网民对某些公共事件的非理性表达极易演变成网络暴力。
文章以平庸之恶为洞察点,分析因网络暴力引发的平庸之恶,从日常性、隐匿性、情绪性、简单性等恶之源入手追溯其原因,进而提出治理策略。
关键词:平庸之恶情绪性表达网络暴力治理策略2022年3月17日，国务院新闻办公室举行了“清朗”系列专项行动新闻发布会，国家互联网信息办公室副主任盛荣华介绍，此次专项行动聚焦10个方面，重点整治影响范围大、危害性大的问题，其中提到要坚决打击网络暴力，解决群众反映强烈的网络生态问题，着力整治网络暴力等乱象，营造文明健康的舆论氛围。
在自媒体时代，传播生态发生了变化，个人传播成为主体，言论发表更加自由，但在网络社交平台上，网民对某些公共性事件进行的非理性表达，有可能形成网络暴力，不由得人们对平庸之恶进行反思。
从平庸之恶到网络暴力平庸之恶。
平庸之恶最初由德裔犹太学者汉娜·阿伦特提出，由于经历过纳粹的迫害，因此她的学术研究以批判和反思纳粹的独裁与极权统治为主。
1962年，阿伦特受《纽约客》杂志社的委托，对纳粹头号战犯艾希曼的审判进行采访报道。
阿伦特原以为艾希曼凶残至极，但是在审判中她发现艾希曼只是单纯服从命令，和普通人一样没有邪恶的动机。
艾希曼身上的无思想性让阿伦特困惑不解，在观察思考后发现，犯下大恶之人不一定是心狠手辣之人，有可能是普通人。
因此，1963年阿伦特在《耶路撒冷的艾希曼———关于一份平庸罪恶的报告》中提出了“平庸之恶”概念。
“平庸之恶”提醒人们，恶的主体有多种，恶不是邪恶之人的专属名词，普通人也会犯下大恶，但是普通人的平庸，往往让我们忽视了这种恶。
在阿伦特看来，“平庸的恶”不是简单的理论或者教条，而是表征着脱离现实、无思想的人为恶的实际特征。
Media Perspective传媒广角传媒∷MEDIA 2021.11（下）85后疫情时代网络直播带货营销的现状、问题与反思文/魏 琳 张 翔网络直播带货营销指依托于互联网媒介，以直播的形式售卖产品的一种营销方式。
带货主播通常以某领域的专业能力为背书，以较低的价格为噱头，针对较为固定的粉丝群体进行定向营销。
2018年淘宝直播月增速达350%，全年拉动的成交总额破1000亿，进店转化率超65%。
艾媒数据显示，2019年中国直播电商行业总规模达到4338亿元。
2020年新冠肺炎疫情发生以来，网络直播带货再掀高潮。
在市场低迷、人人居家的场景下，直播带货、电商购物成为触达消费者、拉动消费增长的最佳手段，品牌、明星乃至主流媒体纷纷入局直播带货营销。
淘宝数据显示，2020年2月淘宝新开直播商家数环比增长791%，每天约有3万新商家入驻淘宝直播。
然而，当前营销界对直播带货缺乏客观、全面的认识，如何正确看待、运用直播带货营销成为难题。
因此，后疫情时代下，需要研究网络直播带货的现状和其存在的问题，进而提出针对性的反思与举措。
一、传播学视角下的直播带货营销直播带货营销的火热，本质上是意见领袖发挥作用的过程。
意见领袖最早由拉扎斯菲尔德在《人民的选择》一书中提到，是指人群中首先或较多接触大众传媒信息，并将经过自己再加工的信息传播给其他人的人。
意见领袖具有影响他人态度的能力，他们介入大众传播，加快传播速度并扩大了影响。
具体到营销领域，意见领袖对于消费者的态度和行为也有影响和引导作用，他们在品牌传播信息过程中起着重要的中介或过滤作用，将信息扩散给目标受众，形成品牌信息的两级传播。
同时，由于其在专业领域能力的背书，受众更易相信并听从意见领袖的意见，由此影响自身的购买态度和购买决策。
在“电视为王”的传统媒体时代，电视购物屡见不鲜。
地方台的电视购物频道通常以男女两位主播为标配，通过现场演示、插播产品广告、采访消费者、即时降价等表现形式，吸引电视观众拨打热线电话订购产品或服务。
社交APP行业分析报告目录一、内容简述 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (5)1.3 研究方法与数据来源 (6)二、社交APP行业概述 (8)2.1 社交APP定义及发展历程 (9)2.2 行业规模与增长趋势 (10)2.3 主要社交APP分类 (11)三、市场格局分析 (13)3.1 市场集中度与主要参与者 (14)3.2 各社交平台市场份额及竞争态势 (15)3.3 新兴社交平台的崛起与挑战 (17)四、用户行为分析 (19)4.1 用户画像与偏好 (21)4.2 使用频率与时长 (22)4.3 用户需求与痛点分析 (23)4.4 用户转化与留存策略 (25)五、产品功能与服务创新 (26)5.1 核心功能介绍 (28)5.2 用户体验优化措施 (29)5.3 新兴功能与服务探索 (30)5.4 用户参与度提升策略 (32)六、营销策略与推广方式 (33)6.1 产品定位与目标市场选择 (35)6.2 营销渠道与合作伙伴拓展 (36)6.3 广告投放与品牌合作 (37)6.4 用户口碑传播与裂变式增长 (39)七、监管政策与合规性分析 (40)7.1 相关法律法规解读 (41)7.2 社交APP行业监管现状 (43)7.3 遵守法规与政策建议 (44)7.4 应对潜在法律风险 (45)八、未来发展趋势预测 (46)8.1 技术革新与AI应用 (48)8.2 用户体验升级与个性化服务 (49)8.3 跨界融合与多元化发展 (51)8.4 社交APP行业的可持续发展路径 (52)九、结论与建议 (54)9.1 行业总结与洞察 (55)9.2 发展建议与策略调整 (56)9.3 挑战与机遇共存 (58)9.4 对监管机构的建议 (59)一、内容简述本报告旨在对社交APP行业进行全面的分析，探讨其发展现状、市场竞争格局、用户行为趋势以及未来发展方向。
报告首先概述社交APP行业的发展历程，并对全球和中国市场规模、增长率等指标进行概括性分析。
如何利用大数据分析传染病流行的风险趋势在当今数字化时代，大数据已成为我们洞察世界、解决问题的强大工具。
当面对传染病的威胁时，大数据分析能够为我们揭示传染病流行的风险趋势，从而帮助我们更有效地预防和控制疾病的传播。
首先，我们需要明确什么是大数据。
简单来说，大数据就是海量的、多样化的数据集合，包括但不限于医疗记录、社交媒体信息、移动设备定位数据、公共交通使用数据等。
这些数据来源广泛、类型繁多，蕴含着丰富的信息。
那么，如何获取这些与传染病相关的数据呢？一方面，医疗系统是重要的数据来源。
医院和诊所的电子病历记录了患者的症状、诊断结果、治疗方案以及就诊时间等详细信息。
通过整合这些数据，我们可以了解某种传染病在不同地区、不同时间段的发病情况。
另一方面，社交媒体平台也能提供有价值的线索。
人们在社交网络上分享自己的健康状况、旅行经历等，这些信息经过分析处理，可以帮助我们发现潜在的传染病传播热点。
获取数据只是第一步，如何对这些海量的数据进行有效的分析才是关键。
数据清洗是必不可少的环节，需要去除重复、错误或不完整的数据，以确保分析的准确性。
接下来，可以运用统计学方法和数据挖掘技术来寻找数据中的模式和趋势。
例如，通过聚类分析可以将具有相似特征的病例聚集在一起，从而发现疫情的集中区域；关联规则挖掘则可以找出不同症状、地域、人群等因素之间的关联关系。
时间序列分析在传染病风险趋势预测中也发挥着重要作用。
它可以根据过去一段时间内传染病的发病数据，预测未来的发展趋势。
通过建立数学模型，考虑季节因素、人口流动、防控措施等影响因素，能够更精准地预测传染病的爆发时间和规模。
此外，地理信息系统（GIS）的应用能够直观地展示传染病的空间分布情况。
将病例数据与地理坐标相结合，我们可以清晰地看到疫情在地图上的传播路径和热点区域。
这有助于针对性地制定防控策略，如在重点区域加强监测和防控力量的部署。
在分析传染病流行的风险趋势时，还需要考虑人群的特征和行为因素。
大数据常见的9种数据分析手段在当今数字化的时代，数据如同海洋一般浩瀚无垠，而从这海量的数据中提取有价值的信息和洞察，就需要依靠各种数据分析手段。
以下将为您介绍大数据中常见的 9 种数据分析手段。
1、数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中，通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。
它就像是在矿山中寻找宝石，需要挖掘者有敏锐的眼光和精湛的技艺。
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的客户群体，预测市场趋势，优化业务流程等。
比如，电商平台通过数据挖掘，可以发现用户的购买习惯和偏好，从而精准地推荐商品，提高销售额。
2、数据可视化一图胜千言，数据可视化将复杂的数据转化为直观的图表、图形，让人能够一眼看出数据的规律和趋势。
比如柱状图、折线图、饼图、地图等，都是常见的数据可视化形式。
通过数据可视化，决策者可以更快速地理解数据，做出更明智的决策。
例如，在疫情期间，通过可视化的地图可以清晰地看到疫情的传播范围和趋势，为防控措施的制定提供了有力的依据。
3、关联分析关联分析旨在发现数据集中不同变量之间的关联关系。
比如，在超市的销售数据中，可能会发现购买面包的顾客往往也会购买牛奶，这种关联关系对于超市的商品摆放和促销策略制定非常有帮助。
通过关联分析，企业可以优化产品组合，提高销售效率。
4、聚类分析聚类分析是将数据集中相似的数据点归为一类。
它就像是把一堆水果按照种类进行分类。
在市场细分中，聚类分析可以将消费者根据其消费行为、偏好等特征分为不同的群体，从而为企业制定个性化的营销策略。
例如，电信运营商可以根据用户的通话时长、流量使用等数据，将用户分为高价值用户、普通用户和潜在流失用户等不同的聚类，针对不同的聚类采取不同的服务和营销措施。
5、分类和预测分类是将数据按照预先设定的类别进行划分，而预测则是根据历史数据对未来的情况进行估计。
比如，银行可以根据客户的信用记录和财务状况，将客户分为信用良好和信用不良两类，同时预测哪些客户可能会出现违约风险。
在制造业中，通过对设备运行数据的分析，可以预测设备何时可能会出现故障，提前进行维护，减少停机时间。
