三年后,我们终于对疫情skin in the game,2022年积累一年的共识大规模崩溃。疫情威胁的谣言四起,实质性地影响了我们对很多问题的看法。为什么公共舆论如此彻底和快速地溃败。一年的忍耐,敌不过半个月的谣言威胁,我们还有很长很长的路要走。
内容包括:
1 医疗是考验,社会舆论也是重要考验
2 谣言不仅影响“想法”,同样影响行动
3 最近几个争议性的谣言
3.1 关于无症状概念的争议
3.2 关于白肺的谣言
3.3 对张医生论文的围攻
3.4 新冠入脑,小艾滋病
4 官方数据透明是战胜谣言的方法
5 社会舆论应该有什么功能
6 迎接春节后的第二波谣言吧
希望今天的内容能够对你有所启发。
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酝酿与积累了三年,在所有人设身处地走入疫情后,半个月谣言就大获全胜。
1. 论文解读偏向性问题多严重?
1. 我一直认为, 带有偏向的论文解读甚至比直接传播谣言还更有危害性, 因为它伤害了三类人: 本来就会亲信谣言的人, 对科研成果具有一定信任的人, 没有时间去检验是否有偏向性解读的人. 而普通甚至荒谬的谣言往往只伤害第一类人. 而且, 要对此类偏向性解读做反对更麻烦, 因为我得真的去读, 看看他们隐藏了些什么, 最近的一段时间做这种事情让我非常疲惫. 有时候对方就截取highlight里一个词开始渲染, 但是为了搞清楚统计结果的范围我甚至得去看methods. 如果不是因为关系好的朋友也在传播这些解读, 我不会有动力去费心费力地去检验.
2. 为什么没有或者很少有自媒体做这个客观的科普?
1. 不挣钱. 这是我觉得最重要的原因. 不可否认, 相当一部分自媒体都是一份工作, 其KPI不是社会福祉, 是阅读量. 我们无法苛责所有的自媒体都要有高道德标准.
2. 从传播学角度来说, 能带来surprise, 用最少的话能“讲清楚”一个复杂事情的信息才能被传播, 否则你信息本身就长, 而且会在口耳相传中逐步损失精度, 最后甚至可能演化成一个新的谣言.
3. 如何排除无关议题?或者可能排除无关议题吗? 我觉得不太可能排除无关议题, 如果其对立面是第2条里说的那种议题的话. 原理是一样的, 舆论传播是天然排斥长逻辑链, 偏好情感类型的
4. 个体能做什么? 怼人怎么知道自己是对的? 为什么传播这类谣言的人中男性为主?
1. 支持怼人, 但是这个成本太高了, 理由在第一条里有.
2. 怼人我其实也不是十分自信, 原因后面会详细说.
3. 我身边其实传播谣言的男女都有, 没有特别明显的比例偏斜. 但是我可以理解为什么可能是男性居多. 男性对一种整体解释的偏好我觉得是比女性高的, 而谣言能提供最低成本的此类解释体系.
5. 为什么没有传染科医生站出来? 除了节目里提到的被攻击之外, 我想补充一个最直接的原因: 没有人敢把话说死, 不然到时候如果变异方向变了, 自己的职业声誉会被大大影响, 哪怕当时的言论在当时的证据下是合理的.
6. 生命是不是最高的教条?
1. 这一条会有一点 off-topic 甚至biased. 对一个抽象“生命”的无限拔高, 是符合传播学原理的, 弱势的东西最利于传播, 生命权是所有权利中最基础的一种, 因此其能被拔高甚至用于攻击别人是完全可以理解的, 这也能解释为什么明明小孩的风险最低, 但是总是和老人一起被提起.
2. 除了传播原理以为, 我个人(没有证据地)认为, 我们对生命的无限拔高与儒家文化背景有关. 因为没有太多其他的东西可以提供超越性的价值, 就像葛兆光说的,生命之河的延续在我们这里甚至具有了一种宗教的位置, 同时工业化还没完成, 后现代价值观在社会上也不普遍, 所以“好死不如赖活着”在不少人心里是根深蒂固的.
7. 政策外部性的透明度和公众认知
1. 为什么年底突然转向? 其实我悲观地认为舆论只是起了一个就坡下驴的作用, 核心还是经济数据无法掩盖的难看, 比如外贸在十月十一月的崩塌.
2. 但是这种外部性之前并没有被广泛讨论, 我认为原因有两个. 一是数据的公开程度太低, 导致讨论大多是定性的而非定量的, 这样吵不出结果来; 二是要理解任何政策都有成本这件事需要纳税意识, 在间接税占7成的社会里这一点很难达成.
8. skin in the game的影响
1. 上面说我不太敢怼人, 一个很大原因就是, 如果我家人感染且症状严重的话, 无论我的论据多么solid, 我前面说的话都只会成为其他人嘲笑的对象, 我也能理解这种嘲笑, 这是一种悠久的文学传统——反误了卿卿生命式的嘲弄. 所幸虽然现在家里所有人都感染了但症状目前都还不重.
2. 为什么上面这种嘲弄能成立? 我觉得和概率这个观念本身就非常反直觉而且哲学基础复杂有关系, 比如如何定义基础事件的独立性. 很多受过良好理工科教育天天算相关性的人也不理解概率, 道理很简单: 当机会只有一次的时候, 对于个人来说, 概率分布的直觉意义不大, 不然彩票行业就不会存在了. 再比如, p-value的解释本身就只能拒绝结论, 是产生不了正向判断的, 而如果你是个贝叶斯教徒的话, 无论数据多么离谱, 只要先验够强, 模型一样可以是有偏的.