唔……这个问题其实很简单，我猜测，这个女游客混豆瓣小组，而且视杨景媛或者谭竹为偶像。
目前在这件事里已知的信息有：
要对方道歉；
发文遭到性骚扰；
女方说理发店有很大背景，欺压了女方；
理发助理是08年的，这名女游客的年龄很大可能超过该助理。
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
- ^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
- ^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
- ^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
- ^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.