（5）曝光牌。一套连招打完之后，由于景德镇是个旅游城市；女顾客开始准备曝光了。“景德镇明目张胆的对她性骚扰”，“我没有要求巨额赔偿”“只是要一个公道”，这依然是说给警察同志听的，希望警察同志施压，让店长松口。店长没妥协，是对的，到最后所有人都已经知道她是碰瓷的。

总结一下，此类事件牢记几个原则：
一个是不退让，不怕闹大，一旦退让就会进到对方陷阱，轻则赔钱，重则坐牢。
二是不回应，不要直面对方问题，对方虚空造牌，任何正面回应都是错的；要不另辟赛道，要不干脆不回应，等警察来。
三是不要调解，不要轻易接受调解；警察介入后，按照流程要调解，任何调解方案都是在对方漫天开价的基础上的，接受调解意味着进入对方套路。
四是放下虚妄的道德，积极准备反制措施。对方的意图不清楚，武汉杨某案中是奔着你死我活来的，这样的事将一万编道理都不如“反威胁措施”有用。有些人枪不顶在头上就不会讲道理，咱们要找到自己的那把“枪”。

因为她除了景德镇，今年四月份还在杭州一理发店说用100度水烫到她头皮了，但是。。。店员给她看了水温最高才47.6度。。。

可以对比一下左右两个人以及搜一下原视频，声音一模一样。

女方走的和武大一个套路。

第一步，要对方道歉，如果道歉证明对方软弱有漏洞。

第二步，坐实，要对方口头或书面承认事件发生存在重大过错。 这起事件就是女方不够熟练，如果先不要提性骚扰，只描述动作不规范。先坐实动作引起不适。最后拿到口头道歉和书面承认就好。

第三步，开始打拳，发文遭到性骚扰，私下赔偿要出自己想要的数字。这一步女方就不要露面了，容易挨打。

第四步，就是随意发挥，赔偿数字满意就行。不满意就走法院，在此期间网上发生，因为女方有口头道歉或书面证明男方承认了事情的发生。所有女方会在网上有大量支持。也会获得巨大流量收益。就算法院输了，女方也没损失。没有证据证明女方存在过错，女方一直是受害者自居的。

还有有趣的一点是女方说。理发店有很大背景，欺压了女方，jc不敢管。这一点我听到的时候真的很妙。和武大一模一样啊。

前两年我科普日服庶务科时，很多人是不信的，因为在他们看来，给女员工发个邮件就算性骚扰，这个实在过于魔幻了

但现在伴随着武大图书馆事件，还有这个理发店性骚扰，猿辅导超短裙事件后，我发现大家一下就理解了，关键不在于性骚扰的敏感度，而在于性骚扰的随意化和扩大化。

比如理发店这这个，进店洗头，热水一开毛巾一拿，洗头小哥碰一下，好，性骚扰
而且这个女方指控的是什么部位呢？——脖子
洗头的时候毛巾碰到脖子，性骚扰，无解。
这种就属于你百分百一定会中招，根本不是什么小心谨慎就能躲开的
目前大家唯一想到的办法就是洗头小哥以后都配备执法记录仪，

再比如前段时间猿辅导超短裙风波
乍一听名字，好像是公司逼女员工穿超短裙对吧？
但事实是什么呢？

公司内部会议讨论年会方案，然后一个男员工提议“让穿超短裙女生发奖品”
这个提议不算无法理解，甚至属于比较常见的方案吧？
我随手一搜都能找到一堆男模女模年会发奖的视频，还有妇女节请男模来公主抱的，十几万点赞，大家都夸公司福利好。没让你去，而是外面请个美女来，现在都有成熟团队，直接有现成方案的。
而且退一步说，哪怕你觉得这个提议低俗，你可以反对，公司内部会议，还不许人提议了？有人还说要老板女装呢？你不赞成你反对不就得了？

但那个女生是什么反应呢？
你提议超短裙，那你就是物化女性，你物化女性，那就是职场性骚扰，你职场性骚扰，所以我举报曝光。

是的，你没看错
在一个有几十人参加的，大庭广众之下的，公司内部会议上，你提了一个建议——好，性骚扰
这个建议甚至都不是对那个女生说的，而是公司会议上当面提的，不管，我说是就是，你不赞同你就是帮凶。

我觉得康乾时代搞文字狱好像也没这么个搞法吧？
人家抓反清复明，还要讲究一个清风不识字，明月乱翻书，有清有明吧？
你这零帧起手直接就跳到性骚扰了？

理解这个，你才能真正理解日服庶务科，不招女工是在规避什么风险
很多人以为，你夸对方一句算性骚扰，不是这么简单的
夸对方一句算性骚扰，这个判定虽然魔幻，但好歹是能绕开的，不和对方说话就行
麻烦的是，哪怕你不是和对方说的，甚至都没去看对方，在公司内部会议上说句话，也会被指控。

也就是关键不在于性骚扰的敏感度，而在于性骚扰的随意化和扩大化。

这意味着，公司内部沟通成本，可能会上升到一个不可思议的地步。
不但和对方说话要警惕，哪怕是内部讨论业务，也要打起十二分小心
因为你根本不知道哪个地方莫名奇妙就触碰雷区然后快进到性骚扰

黑社会也好，小混混也罢，秩序邪恶都是好解决的，因为对方有明码标价，你能有个防备。

怕就怕混乱邪恶，

无法定义，无法防备，没有规律，但是突然会炸，并且一旦爆炸所带来的损失，又是高到无法接受的。

你们不是问武大男学生为什么要道歉么。

看看这个。

换你你是不是也可能以道歉来避免麻烦。

可惜以前的女人只需要你道歉占个嘴巴便宜就算了，

现在的小仙女听你道歉会进一步想要你死。

以后会变的。

男性的应对策略是:你确定要搞事情？

确定。

好。

更重要的一点：经过武大事件后，所有人都知道了女巫是怎么回事。

一眼杨景媛模仿犯。

还是那句话，系统性包庇的结果，就是批量制造罪犯。

比如中华传统法系里面针对这类垃圾，有个专门的法条，叫做“反坐”，大致意思是你到官府告别人啥罪，如果不实，你就按你告罪名的量刑标准定罪处罚……

这条现在法律要能用，国内诬告不说消灭，至少能少90%。

参考武大图书馆诬告案，一模一样。

诸君共勉。

那么我们看看这件事的核心，是不是和武汉大学图书馆事件有异曲同工之处？

所以我们可以初步得出一个结论：武汉大学图书馆事件里，一旦杨景媛脱罪，会产生一大批杨景媛的狂热粉丝，并学习杨景媛的手法。

为什么这么说呢？因为这是模仿犯罪的一个重要流程：通过社交媒体报道的事件过程，从而对犯人产生好感，并学习其手法。

我们可以看看Journal of Computer-Mediated Communication在2025年7月的这篇文章。

在社交媒体上无意中接触新闻会让人产生对偶然新闻的依赖，并形成“新闻找到我”的认知。由于“新闻找到我”（NFM）认知对知情和参与的公民有负面影响，因此解释它已成为近年来的优先事项。这项针对美国成年人的两波调查结合了社交媒体习惯和社交媒体心态方面的学术研究，以扩展对“新闻找到我”认知的前期心理条件的理解。路径分析表明，社交媒体的习惯性使用具有直接影响，而对社交媒体的核心信念和算法控制则通过习惯性使用产生间接影响。

研究表明，用户对控制权的核心信念也很重要。当人们相信社交媒体和算法处于控制地位时，他们更有可能养成导致“新闻找到我”认知的社交媒体使用习惯。^[1]

也就是说，当这名女游客看到武汉大学图书馆事件时，研究透彻了杨景媛的手法，于是开始模仿学习，在学习完后，挑选理发店员成为了目标。

除此之外，我们还可以看看European Journal on Criminal Policy and Research在2017年的这篇文章，文章内容是犯罪的恐惧如何影响惩罚态度。

本文通过验证性因子分析（CFA）检验了调查工具的可靠性和有效性，并使用结构方程模型（SEM）解释受访者惩罚态度水平的变化。

唔姆，如图所示，以上是这些特征如何调节三种犯罪恐惧（βF1-βF3）与惩罚性指数之间的相关性。个体（F2）和社会（F3）对犯罪的恐惧在惩罚性态度的形成中发挥着不同的作用，这一点在比较男性和女性时得到了最好的证明。社会对犯罪的恐惧是男性惩罚性观点的显著预测因素（βF3 = .22），但对女性则不然。相反，个体对犯罪的恐惧是女性惩罚性观点的显著预测因素（βF2= .28），但对男性则不然。然而，对于男性和女性而言，对犯罪的厌恶情绪同样有助于解释他们各自的惩罚性态度（11%），尽管方式截然不同。^[2]

那么我们能得出什么结论呢？相对于男性，女性更重视个人的损害，举个例子，对于一件事的看法，“男性的文章只会枯燥地摆数据，而女性的回答文笔优美，如饮美酒”。

那么回到这件事，因为女性更重视个人的损害，所以一旦变成系统性的模仿犯罪，女性的警惕态度就会开始降低，或者说是“无所谓”的态度，所以会出现今天的事件，其实也很正常。

我们可以发现，这件事里，由于传播效果没有及时扩大，因此这名理发店员的损失降到了最低。那么我们可以得出什么经验呢？

那么，我们要如何处理这部分的错误信息呢？

我们可以看看Scientific Reports在2023年10月的这篇文章，文章内容是通过数学建模，缓解错误信息的传播。通过运用数学建模，检验并优化了几种打击错误信息的策略——审核错误信息、教育群众和组织回声室反制。

唔姆，如图所示，以上是针对 A、B、AB 三个观点的二元一致性模型更新规则。其中代理通过图连接。每个代理可以持有单一意见A或B之一，或混合意见AB，并且可以对该意见做出承诺或不承诺。代理对通过 12 种交互之一更新其意见。

唔姆，如图所示，以上是控制二元一致性模型计算实现的模拟更新规则。我们将观点更新规则应用于连接到模拟社交网络的代理，这将在下一节中讨论。在每个时间步，对于网络中的每个代理，都会随机且均匀地选择该代理的一个邻居。对于每一对这样的代理，代理或邻居中的一个被随机指定为说话者，另一个被指定为倾听者。说话者概率性地与倾听者分享他们的观点；这种互动决定了说话者和倾听者的新观点。

随后，对社交网络进行模拟。

唔姆，如图所示，以上是LastFM 社交网络的亚洲用户。用户以绿色节点表示，边表示用户之间的相互关注关系。该社交网络由 7624 个节点和 27,806 条边组成。

社交网络的基本拓扑结构包含边的存在与否。每条边被转换为两条带权的有向边，它们在两个连接的节点之间形成一个环路。这些边可以被赋予实值边权重，以反映社交互动的相对强度。我们使用图的结构来确定其权重；节点更有可能与它们共享更多连接的邻居进行交互。与图的传递性类似，我们将社交传递性定义为一条边的后继节点和前继节点之间共享的邻居数量与前继节点的邻居总数之比。然后，我们根据社交传递性对每条边进行加权。从数学上讲，图中的权重由下式给出：

随后，评估三项缓解政策——对错误信息的审核、群众教育和组织回声室反制。

首先讨论审核，其形式是封禁部分在社交媒体平台上传播虚假信息的用户。我们在模型中实施了两种内容审核策略，即通过两种方式从图表中删除代理：删除传播虚假信息的坚定少数群体中具有影响力的代理，或删除在坚定少数群体中随机选择的代理。

然后考虑两种教育策略。这些策略旨在广泛地教育个体，并针对那些正在接触错误信息的人。广泛性教育包括教导个体如何识别虚假信息，以降低他们相信虚假信息或持有固执己见的可能性。我们将这种策略称为怀疑策略，并在模型中通过降低承诺主体对观点的承诺程度来实施该策略。相比之下，有针对性的教育策略包括核实信息和标注信息来源，例如在在线视频上标注标签或在香烟上标注警告，以使个体倾向于相信真相。这种策略被称为专注策略。

最后是用事实反击虚假信息的反制策略。反制策略可以由大型机构推动，除此之外，反制策略可以由分享信息的团体开展，以直接打击虚假信息。我们通过引入第二个忠诚的少数群体来模拟反制策略，也就是组建对标错误信息回声室的辟谣回声室。

唔姆，如图所示，以上是三种策略在模型中的示意图。实线箭头表示图中的边，点划线箭头表示对图结构的更改，虚线箭头表示评论。蓝色节点表示持有真实观点的主体，红色节点表示相信虚假信息的忠诚少数派主体，紫色节点表示对某个观点持有不同程度忠诚的主体。

唔姆，如图所示，以上是基于a内容审核、b教育和c反宣传活动的策略应用于完整图，和基于a内容审核、b教育和c反宣传活动的策略应用于LastFM网络的效果。

内容审核的效果正如预期，随着从图中删除更多节点，少数节点的初始规模需要更大才能超过多数节点；这一特性在所有图类型中均适用。对于大多数图，随机删除节点的性能与基于影响力的删除性能相似。然而，在实际网络中，基于影响力指标的删除效果优于随机删除。LastFM 社交网络包含许多节点簇。这些簇由少数节点互连，我们的指标能够很好地识别这些节点。对于杠铃图、网格图和平均度较低的小世界图，随机删除节点的性能优于使用影响力指标。

我们还研究了旨在提高个人怀疑精神和注意力的教育的使用情况。注意力对所有类型的图表影响较小。在随机图表中，当使用注意力策略时，为了超越多数群体，少数群体的忠诚度会随着平均连通性的增加而略有增加。注意力对真实的社交网络、完整图、杠铃图和网格图均无影响。与注意力策略相反，怀疑论策略要求少数群体的忠诚度达到 30% 到 35% 之间才能超越多数群体。同时使用注意力策略和怀疑论策略，其效果与仅使用基于怀疑论的策略相似。这些结果表明，教育人们增强怀疑精神可以大大降低少数群体忠诚度带来的危险。

而对于大多数图表来说，当大规模反击运动开始时，临界点位于介于0.15和0.2之间，并且超过了临界点。同样，例外是杠铃图、网格图和真实的社交网络图，其中大型和小型反击活动的行为类似，并且呈指数衰减至约0.5。其余图表显示，最终持有真实观点的个体比例高于最初的反击运动，这表明反击运动最终说服了那些尚未坚定立场的个体接受他们的观点。虽然这些结果表明反击运动规模越大越好，但我们的大规模反击运动未能阻止大多数人持有虚假信息。^[3]

那么概括起来，结论是什么呢？在处理错误信息的策略中，在现实的社交网络中，对错误信息回声室的核心节点进行集火压制的效果非常好，而对于随机节点的压制效果不好；而在教育的过程中，引导群众怀疑信息可以有效压制错误信息的传播；但大规模对错误信息回声室的反击效果不佳，因为无法阻止错误信息回声室里的个体传播错误信息。

那么回到这件事，为什么理发店员的损失降到了最低？因为两个措施开始起到效果了，一个是大规模的教育和引导对真实信息的怀疑，一个是对核心节点的压制。

关于对核心节点的压制，我们还可以看看PNAS在2017年7月的这篇文章。

大规模治疗活动需要分散社交网络。社区卫生干预措施通常试图故意破坏个体之间的路径，以防止传染病的传播。实验收集了乌干达马尤盖区维多利亚湖畔 17 个村庄几乎所有家庭（3491个）的完整友谊和健康建议网络。绘制了家庭之间的无向网络图。使用两组算法删除节点。熟人策略则需要删除随机选择的节点的随机邻居或度≥2 的邻居。对于熟人度策略，则删除度较高的邻居或度最高的邻居。相比之下，正式职位策略则直接按照村庄位置的顺序，先删除正式职位，当没有正式策略时，使用熟人策略。

唔姆，如图所示，以上是基于网络的碎片化算法。策略 A 和 B 是熟人策略，这需要选择步骤 1 中选择的节点的随机邻居或度 ≥2 的随机邻居。策略 C 和 D 是熟人度策略。选择度大于原始节点 (C) 的随机邻居或度最高的邻居 (D)。在两个最高度相同的节点之间进行随机选择。

唔姆，如图所示，熟人度策略（例如选择随机节点度数最高的邻居）比正式职位策略实现更大的分裂。在所有 17 个友谊网络中，移除最高度邻居比正式职位策略造成的损害更大。^[4]

那么，实际上不需要消灭核心节点，只要确保核心节点的社交网络碎片化，错误信息传播不出去，自然也能降低类似事件的发生。

参考

1. ^Scott W Campbell, Ian Hawkins, Social (media) psychology of the “news-finds-me” perception: habits, mindsets, and beliefs, Journal of Computer-Mediated Communication, Volume 30, Issue 5, September 2025, zmaf010, https://doi.org/10.1093/jcmc/zmaf010
2. ^Armborst, A. How fear of crime affects punitive attitudes. Eur J Crim Policy Res 23, 461–481 (2017). https://doi.org/10.1007/s10610-017-9342-5
3. ^Butts, D.J., Bollman, S.A. & Murillo, M.S. Mathematical modeling of disinformation and effectiveness of mitigation policies. Sci Rep 13, 18735 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-45710-2
4. ^Chami, Goylette F., Sebastian E. Ahnert, Narcis B. Kabatereine, and Edridah M. Tukahebwa. "Social network fragmentation and community health." Proceedings of the National Academy of Sciences 114, no. 36 (2017): E7425-E7431.

哈尔滨黑老大冬天带着媳妇儿子在道边给人洗车，10块钱一次，工具还时不时被没收。

河南黑老大带着侄子给别人割麦子，叔侄俩1800块钱工钱要不回来。

肖同学背景深厚，官司胜诉了处罚无法撤销，被欺压的杨同学论文改了就能接着发。

现在景德镇理发店背景大，店长带着店员吭哧吭哧给人理发，起五更爬半夜的挣几个辛苦钱。

好比教父麦克刚摆平家族事务，就上大街给人擦皮鞋去了，理想是全美国的皮鞋都他一个人擦，谁和他抢，他就杀了谁。

是选择合适的诬告对象。对象选错了，一切等于零。

这位游客就是选错诬告对象的典型—能开理发店的老板会是什么都不懂的小透明吗？

没错，她选的诬告对象是员工，问题是事情发生在店里，真的闹起来理发店跑得了吗？老板必然会站在员工一边。

结果社会经验丰富的理发店老板一下场，该女诬就已经毫无胜算了。

类似选错对象的还有川大张某。

是，被她选中的诬告对象是农民工，也是弱势群体—问题在于过于弱势了，弱势到所有人第一反应都是她在以强欺弱。

结果诬告事件事发后，网民们第一时间就给她扣上了“党员在公众场合欺辱陷害劳动人民”的大帽子，对纪委发起举报攻势，一下就把她给锤死了。最后只得直接滑跪道歉，乖乖吃下双一留处分。

所以你看，选择诬告对象是很有讲究的，不能太强势—有经验的社会人你根本搞不过人家；也不能太弱势—不然大家第一时间都会觉得你才是欺负人的一方。

就得选那种实际上很弱势，但是在舆论场上又没那么弱势的群体—比如刚刚进入大学，性格软弱内向，家长不在身边，没有任何社会经验的小镇做题家。

实际上很弱势，但是在舆论上可以把他塑造成强势（比如造谣他是天龙人家庭）。

还有杨某的诬告行为也非常高明—首先是她起码拿到了一个似是而非的证据，而不是毫无根据的直接咬定“你把我怎么了”—比如川大张某诬陷偷拍，然而事实是偷拍这个行为很容易证伪，根本没啥模糊空间。这个女游客说自己被摸了，但是这个事根本没有任何证据。

而杨某的诬告选择了对方抓挠私处这件事—这个事情本身是真的，这就给了她和她的同伙把水搅混，大造舆论的空间。毕竟只要核心事实是真的，其它的都可以随意发挥。说你是骚扰你就是骚扰。

如果杨某后来不是不依不饶的抱着非把肖同学追杀致死的心态死咬着不放，还在网上瞎得瑟，实际上她的行动本身是非常成功的。

如果杨某的诉求也只是要点赔偿，怕是肖同学家还得千恩万谢的双手奉上呢。