網絡暴力及其解決方案初探

李婷+蔡雪瑩++劉印

摘 要：當今是互聯網盛行的時代，網絡給人們帶來了許多的便利。但與此同時，網絡暴力也隨之產生了。本文以新浪微博上發生的網絡暴力事件為例，分析了網絡暴力產生原因幾個重要原因，并從法律、個人素養及計算機人工智能技術等方面分析了可行的遏制措施。

關鍵詞：網絡暴力；新浪微博；原因；對策

2006年4月，一位男士聲稱自己的妻子有外遇并在網絡上私自公布了妻子和情人長達5000字QQ對話記錄，痛斥妻子與魔獸玩家“銅須”有染。隨后一網友發布“銅須”的照片和視頻并貼出了“江湖追殺令”，短短幾天內，追查此事的人數就達到了數萬。數以萬計的網民通過“人肉搜索”最終查實了“銅須”的真實身份，住址，電話等個人信息，真可謂是“一呼百應”。[1]由于私密聊天的曝光，使得網友們開始對其評論，有些網友自告奮勇要當武松，去上門追殺銅須。而有些網友則組建了幾百人的公會“守望慰問團”，他們在虛擬世界中以靜坐，游行，謾罵，自殺等形式集體聲討公會會長銅須。這就是網絡暴力。所謂“網絡暴力”，是指網民對未經證實或者已經證實的網絡事件，發表具有攻擊性，煽動性和侮辱性的失實言論，造成當事人名譽受損；公開當事人的現實生活中的個人隱私；以及對當事人進行人身騷擾，致其權利受損的行為。[2]網絡暴力分為：人肉搜索，文字形式和圖片形式三類。當下，網絡暴力的情況已經十分嚴重，它甚至影響了人們的正常生活。微博作為一個應用廣泛的公共社交平臺，許多信息會在其中傳播、發酵，使其成為自動放大事件的一個地方。正因如此，網絡暴力在微博中頻頻發生。一旦利用不當，它便逐漸變成了網絡暴力的溫床。因此，在這里，我們以最為常用的新浪微博為例，對發生在這個平臺上的網絡暴力做出原因分析，且提出一些解決方案。

1 微博中出現網絡暴力的原因

（一）網絡信息傳播的逐漸娛樂化

網絡娛樂化是現在網絡信息傳播的一種主要現象，在現在的微博信息傳播過程中，較為偏重軟信息的傳播，嚴肅信息的比例不足，許多信息就算涉及嚴肅信息，有時也以一種大眾容易接受的、通俗易懂的方式來闡述，強調信息的故事性、情節性，讓網民從中得到放松和娛樂。而網絡暴力常常會因網絡信息過度娛樂化而產生。

2014年11月30日，19歲少年曾鵬宇將一盆即將點燃的炭發到微博上，留下一句“對不起大家，我真的要死了”，隨后的直播過程里，引來了數萬條的轉發和評論，一些網友勸慰、報警，一些網友不屑、嘲笑。過了一會兒，他發微博說自己不想死，但是很多人用“不行”“你必須死”、“你賠我流量”等話語不斷刺激他。他在生命最后時刻說不想死，但已無力回天。其死后，數以萬計的網友找到他留在網站上的歌曲播放，曾嘲諷他的人態度反轉，但道歉已太遲。[3]這就是網絡娛樂化所帶來的悲劇。在現實世界中看到自殺時，人們肯定是報警。但是在網絡上居然演變為一個玩笑。其實這正是因為網絡信息的娛樂化，它讓嚴肅的信息有時也變成了全民狂歡的消遣工具和賺取點擊率的商品。網絡像是一個重構的造夢場，讓人十分容易產生出一種“我是中心”的錯覺。每當微博上有重大的新聞出現時，網民們總是一窩蜂地上前去評論，可其中，真正理性的評論只占少數。大多數網民容易被娛樂化的網絡牽著鼻子走，被當前的傳播的不良信息所誤導。“跟風吹”、“跟風黑” 的現象層出不窮，新浪微博上幾乎天天都在上演著“多數人的暴力”。

網絡娛樂化除了針對普通百姓，更是經常針對公眾人物，特別是明星。 2013年7月中旬，名為“袁姍姍滾出娛樂圈”的微博熱門話題出現，并很快登上熱門排行榜且長期占據排行榜前列。有網友認為，出演多部古裝劇女主角的袁姍姍長相差、演技差，有網友組成“反袁姍姍后援團”，并很快在各大網絡平臺擊敗袁姍姍粉絲團，并喊出了“反對袁姍姍作為演員的一切”的口號。接著，很多娛樂媒體加入反袁姍姍的“大合唱”。對于反袁姍姍的理由有：長相不好看、演技太做作、被于正捧、苦情瑪麗蘇，更多的網友說，討厭她的理由是——沒有理由。其實，在娛樂圈中，針對明星和個人的網絡暴力數不勝數，這是因為：

首先，與明星的粉絲群體相關。明星的粉絲幾乎都是由年輕人組成的，在校學生算是其中的主力軍。他們有自己信仰和喜惡。網絡娛樂化在一定程度上激發了他們的創造性，粉絲的身份滿足了他們的歸屬感，緩解了精神上的壓力，甚至是得到了精神上的滿足。但是負面的影響也不容小覷。粉絲之間，為了偶像在微博上大吵的比比皆是，他們有時也會變成網絡暴力的推手。有時因為討厭某個公眾人物，便會組團跑到她（他）的微博底下破口大罵以宣泄不滿，甚至編造“黑料”來抹黑她。受到過網絡暴力的公眾人物不在少數，如果公眾人物不發聲，罵人者便肆無忌憚，如果公眾人物發聲，那便會被說成是“說不起”、“作為一個公眾人物連這一點事情都承受不起”……

其次，一些心存不良的媒體及被人雇傭的網絡水軍作祟。他們經常將一些平常的事情加以炒作，讓微博中的網民們不斷地推動著，最終使一件平常的事情演變成為一場全民狂歡的網絡鬧劇。前段時間的“王寶強事件”和“喬任梁事件”由于不良媒體的大肆炒作，將事件中的道德綁架演繹得更加淋漓盡致。甚至有些人還天天跑到其他藝人的微博底下留言，指責沒有為事件發聲的藝人。微博娛樂公眾號也實時推出相關新聞，使事件愈演愈烈，不斷引導明星粉絲和路人發酵事件。

網絡信息娛樂化雖是一種不可避免的趨勢，但不要讓娛樂變成“愚樂”，變成宣泄黑暗的工具。過度的網絡娛樂化會導致全民陷入娛樂狂歡的漩渦，會導致網民的價值觀扭曲、媒體的公信力受損、社會發展受影響等不良后果。而這一切不加以遏制，就會演化為網絡暴力，這是我們不希望發生的。

（二）網民結構的年輕、低學歷化

CNNIC報告中顯示，截止到2015年12月底，中國網民數量達到7.10億人.其中，中國29歲以下的網民占據了總網民人數的半壁江山（53.4%），其中19歲以下的比例更是高達23%.同時，在學歷這方面中，小學及以下學歷、初中學歷的網民占比分別為14.3%、37%。 在校學生的占比仍然最高，達25.1%。[4]由此我們可以發現19歲以下，小學及初中低學歷的網民仍是網民的主力軍，而這也是網絡暴力容易滋生的重要原因。

其一，青少年在成長過程中難免會產生偏激的想法和強烈的個人主義，且由于青春期的特性，還經常會對世界抱有對立的情緒。當現實生活中無法發泄負面的情緒時，網絡就成了他們進行宣泄的重要渠道。而在這時，網絡信息的娛樂化傳播方式讓他們看到的是更多的陰暗面，而青少年由于社會資歷過淺，常常無法去辨別事情的真偽，因此容易在微博中“跟風黑”，通過微博的評論來發泄自己對世界的不滿，甚至通過在評論中對他人的人身攻擊來使自己獲得滿足感.....而由于在現實學習生活中的壓抑，沒有話語權，使其在網絡微博中尋求更多的自由，希望在網絡中奪回自己的話語權。這也造成其在微博中常常不允許他人與自己有不同的觀點，“己所不欲，勿施于人”的傳統美德在這里消失得無影無蹤。而這樣的非理性群體在網絡上的集結，導致了 “沉默的螺旋”的出現。一旦有人說出相悖的觀點，那些自認為是”正確“的一方便會煽動人們攻擊相反言論，最終導致正確的一方不再發聲，從而掩蓋了真正正確的觀點，導致網絡暴力的發生。

第二，由于低齡或是低學歷的原因，這類網民的法律意識和權利意識不強。因此才會在未經他人的許可前提下，就把他人的各人信息隨意公布到網絡上，而即使這樣觸犯法律也不自知，甚至知道是觸犯法律也還會認為法不責眾，可以逃過法律的制裁。

第三，網絡中時常會出現一些不利于身心健康發展的信息，而它們也對網絡暴力的滋生起到了引導作用據調查，有90%的大學生瀏覽過不良信息，65%的大學生發表過過激的言論，更加嚴重的是，40%表示有機會想嘗試下黑客行為。[5]而網絡中的不加分級限制的暴力游戲也成為影響年輕網民的心里的重要事物，因為它可以帶給青年人許多在生活中所感受不到的刺激，讓他們在打打殺殺中釋放心里的壓力。久而久之，這也為網絡暴力留下的禍根。

（三）當今法律的不完善

在當前這個互聯網盛行的時代里，政府針對于互聯網，已經出臺了幾部相應的法律。例如，國家網信辦在2016年11月4日發布的《互聯網直播服務管理規定》中針對網絡中的言論，所發布的信息等有了明確的規定：“第十條互聯網直播發布者發布新聞信息，應當真實準確、客觀公正。轉載新聞信息應當完整準確，不得歪曲新聞信息內容，并在顯著位置注明來源，保證新聞信息來源可追溯。”但是盡管如此，在許多方面還是存在漏洞。

首先，我國在對個人隱私的方面所做出的保護仍然不夠。針對隱私權保護的法律條款更多地適用于現實生活，而針對互聯網中侵害他人隱私權的法律仍未進一步加以完善。其次，《中國人民共和國憲法》中明確規定，公民享有言論自由的權利。但在網絡中各類新詞頻出，看似無害的詞匯，常常具有極強的攻擊性，而在這一方面卻未能對語言的被攻擊者有更多的法律保護措施，從而在一定程度上使言論自由成為了網絡語言暴力的保護傘。而同時本可以作為填補法律漏洞的舉報及阻斷技術仍不完善。常常無法阻斷不良圖片和信息的性質。導致不良信息仍在微博中橫行，而當當事人或他人發現不良信息，網絡暴力想要舉報時，又常常無法成功舉報。最后，法律中對于處罰的內容沒有準確的說明。很多都是寥寥帶過。例如，《互聯網直播服務管理規定》：“通過網絡表演、網絡視聽節目等提供網絡直播服務，違反有關法律法規的，由相關部門依法予以處罰。”這個“相關部門”“依法予以處罰”都是模糊性的語言，哪些是相關部門？要去哪舉報反映問題？“依法”處罰，依的是什么法？又會有什么樣的處罰？無從得知，也讓網絡暴力如脫韁的野馬愈演愈烈。

（四）微博事件中政府的監管力度不夠

2016年9月16日22：05分，上海市公安局官微@民警直通車-上海稱9月16日晚18時21分，桃浦地區祁順路某住宅樓內有一喬姓男子（男，28歲，上海市人）死亡。網友猜測死者是藝人喬任梁。隨后微博上的輿論沸騰，關于喬任梁的死因的謠言四起，不少人拿這件事情當做網絡狂歡的資本，趁亂肆意散布謠言中傷死者。[6]

上海公安局的官微，作為政府部門在網上發布消息的一個窗口，在這個事件中卻沒有發揮其應有的作用，在事情未確定之前，就發一些模糊的言論來引發輿論浪潮，并間接推動了中傷死者的網絡暴力形成，也損害了政府部門的公信力。政府本來對網絡應有監管的職能，應該做的是適時地引導輿論，從而減少網絡暴力網絡謠言的產生，但在此事上卻沒有做到，反倒使謠言發酵，使網絡暴力猖獗。政府有責任正確引導網絡輿論，制止和控制網絡暴力的發生。因為從一個事情到另一個事件，從網絡輿論到網絡暴力，發酵時間非常短，這個時候就需要有一股強勁的力量及時控制網絡暴力，不能讓權力成為擺設。而網絡新聞的優劣龐雜，新浪微博推送中的新聞常常打著淫穢色情新聞的“擦邊球”，卻無人監管，任由其去污染那些沒有判斷力的受眾。這也一定程度上讓網絡暴力更易滋生。

（五）新聞媒體人的失職

記者，編輯，這些應該是與社會良心，維持正義等詞語聯系在一起的職業，如今卻成為了網絡暴力的幕后黑手之一。有些新聞記者、編輯為了能更加博人眼球，常常在微博上利用奪人眼球卻歪曲事實的標題，來引誘受眾點擊、推送。并常常為了提高點擊率而對價值含量不高的新聞事件進行不斷地炒作，從而嚴重影響了新聞的公信力，并誘發網絡暴力滋生。最近發生山東廣播電視臺生活幫欄目報道了這樣一則新聞：濰坊一名女子剖宮產后寢食難安，后經檢查，發現醫生“遺忘”一塊紗布在腹內。此事一出，大眾的輿論紛紛指向了醫院。但后來又出現了反轉，醫院解釋，該產婦系疤痕子宮合并前置胎盤，采用紗布止血和縫針并非“事故”，而是常見的搶救措施。盡管紗布已取出，但產婦仍拒絕出院。由于像生活幫節目組以及網上的媒體人的添油加醋，使得“紗布門”在微博上所引發的爭議持續升溫，讓真相被淹沒。[7]由此產生的網絡暴力對醫院以及本就緊張的醫患關系更加緊張，讓“紗布門”無法真正關上。

2 網絡暴力的解決措施

（一）法律道德層面的相關措施

1.完善有關網絡傳播的法律法規

政府需要出臺具體的相關法案。法案中應該要有更加細致針對網絡中侵犯個人的隱私權和名譽權保護的法律條文，要有更加具體可行的懲處措施。其中特別是要針對在網絡中發生的惡性營銷炒作進行法律上的規范和界定，對造成不良后果的事件背后的推手、營銷團隊都應有更加強力地懲處措施。而此外，也應對在網絡上，如微博平臺上發布的不良信息、評論的人也應有相應的懲處方案，讓網民知道在網絡上也不是能隨便用言語傷害他人的。

2.提高個人網絡素養

針對在校學生，學校和家長更要全力配合，加強網絡文明教育。由于網民低齡化的傾向，因此從小學開始，學校就應有相應的網絡文明教育，給在校學生普及相應的與網絡有關的法律法規，讓他們了解網絡暴力的危害，提高學生明辨是非的能力。并給家長系統地教育，讓家長意識到網絡暴力對孩子們的不良影響，教給家長更好地引導孩子的方法。針對在社會上的成年人，政府可以舉辦一些宣傳相應的有關網絡知識和法律的活動，借助媒體，或大型的宣傳活動讓人們知道網絡暴力的惡劣后果及參與者將會面臨地嚴厲懲罰，讓無法律意識的人警醒。

3.加強對媒體的監督

媒體人應更加自律，國家也應出臺針對網絡媒體、自媒體的監管法規，讓媒體不再成為網絡暴力地推手，而是成為消除網絡謠言，阻斷網絡暴力的監督者。

（二）網絡技術文明規范

現在網絡正進入大數據時代，這也是本部分技術支撐的重要前提，有了大數據的平臺，使得人工智能中的基于半監督的RAC深度學習情感分類得以更好地建構實施，也才能實現真正隨著網絡傳播方式及語言發展，智能更新發展的阻斷不良信息的技術。

本節主要使用朱少杰提出的基于半監督的RAC深度學習情感分類方法，[8]并把它結合到微博信息傳播中，實現對微博及評論發表的內容檢測限制。從而從技術層面上阻斷網絡暴力的發生。

要更好地利用技術來阻斷網絡暴力，就需要在網絡后臺監管系統中建立完備的智能情感審核系統。智能情感審核系統是采用客戶端與服務器端雙重檢測的方式，能夠有效地對網絡中惡意低俗語言文字進行攔截。而要實現該系統的建構離不開近幾年人工智能領域里最為熱門的“深度學習”方法。

深度學習是機器學習拉出的分支，它試圖使用包含復雜結構或多重非線性變換構成的多個處理層對數據進行高層抽象的算法。簡單來說，深度學習是人工智能的一部分，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。[9]

因此，我們要建立成功的網絡不良信息阻斷系統，就要利用深度學習算法，建立一個模型，實現自動化分辨信息的語義。將其應用到微博發文的審核系統中，從而有效地攔截不良信息。

基于半監督RAE的深度學習就是一個可以借鑒使用的方法。這是一種只需要少量已標記樣本和大量未知樣本進行自學習的深度學習方法（半監督方式）。通過半監督RAE深度學習，我們只需要少量已知樣本和大量未知樣本就可以訓練出一個正確率很高的模型。具體做法如下：

在客戶端和服務器端共同對發表的文字進行處理。客戶端中采用關鍵字限制法，而服務器則采用深度學習算法對服務器進行訓練。關鍵字限制是針對某些特殊詞匯的處理，如涉及個人隱私的關鍵字（身份證號、家庭住址等等），以及涉嫌語言暴力的關鍵字（弱智、傻逼等等）。

在服務器中我們需要運用深度學習得到的模型，判別內容是否分類為低俗、惡意的以及泄露隱私的言論。

處理的方法分為兩部分，一部分在客戶端，另一部分在服務器端。

其一，在客戶端中的應用。客戶端安裝在用戶手機或電腦中，按版本定時強制更新。而使用時只需要把常見、固定的污穢詞語及新出現不良詞語的詞庫定時更新后放在客戶端進行限制，當客戶端的微博用戶使用這類詞匯時，就無法發送信息，從而達到初步的限制作用。

其二，是在服務器端中的應用。服務器端運用微博已有的大規模的數據量進行基于深度學習的模型訓練，得到識別模型。而該識別模型因為是基于半監督RAE的深度學習而建構起來的，它可以通過大數據的學習，模擬人的溝通交流語境，從而識別出一句話的情感偏向。在微博或評論發表時，用得到的識別模型進行檢測，若檢測結果為低俗、惡意或者泄露隱私的言論，就限制用戶發表。即服務器端針對原有詞匯的變種以及網上流行的繞過檢測的方法進行再次進行檢測驗證。驗證通過之后才能發表微博或者評論。如“傻逼”寫成“煞筆”、“傻b”，“手機號”寫成“tel”、“手機hao”等諧音、中外文的變形，或者在詞匯中添加符號或其他正常文字來繞過的：“傻逼”寫成“傻啊逼”、“手機號”寫成“手x機x號”。服務器可以通過深度學習，不斷增加有關新出現的繞過檢測方式的數據判斷，對此類繞過客戶端檢測的方法進行再次審查。

用戶發表微博和評論時先由本地客戶端程序檢測，通過則發送到服務器驗證，否則拒絕發表。服務器驗證通過則用戶發表成功，否則拒絕發表。已發表的內容若被舉報后，先由人工進行審核，若不合格則刪除該條記錄并且將該記錄放到深度學習樣本池中，以便算法自動學習。若為正常內容，不操作。若出現正常內容發表被禁止的情況，則可以提交改進建議，人工審核后，放入樣本池中供算法自動學習。深度學習可以模仿人腦的機制來解決問題。在網絡暴力方面，可以用來識別包含暴力詞匯、泄露隱私信息的語句，且還能用于語音、圖片、音頻、視頻的識別處理。另外，基于深度學習的情感分類模型下，結合微博平臺進行融合應用。使微博能夠識別并限制用戶發表帶有語言暴力傾向，或泄露個人隱私的言論。在準確度方面可以采用增加數據集樣本容量來提高。

此外，微博上的網絡暴力的技術遏制，還要通過網絡后臺實名制與智能情感審核系統相結合，才能更好地有效限制網民發布嚴重違反網絡文明規范的內容，若情節嚴重，需要追究法律責任時，才可以有效減少取證和鎖定嫌疑人工作。

在網絡暴力越來越多地出現在網絡上的今天，需要更多地從其根本上去限制和拔除。在法律、個人素養和科技技術三方面的完善都將是一個十分漫長的過程。希望此篇論文能對網絡暴力的遏制方法上起到一定的借鑒作用。

參考文獻

[1]梁麗，呂瑞超.傳播學視角下網絡暴力初探[J].法治與社會，2009（12）：23.

[2]陳紅蓮.從網絡暴力盛行看公眾媒介素養問題[J].長江大學學報，2008（10）：124.

[3]曹林.預防前移才能讓自殺變得可干預[J].中國青年報，2014（11）：01.

[4]新浪科技.CNNIC第38次調查報告：網民結構（EB/OL）.http：//tech.sina.com.cn/i/2016-08-03/doc-ifxunyxy6306515.shtml，2016-08-03

[5]郭愛濤.大學生網絡暴力行為分析[J].揚州大學學報，2012（2）：16.

[6]伍燚.大數據環境下的情緒偏移--“喬任梁事件”輿情觀察[J].新浪博客，2016（11）.

[7]白劍鋒.莫讓一塊紗布擋住醫患信任[J].人民日報，2016（11）.

[8]朱少杰.基于深度學習的文本情感分類研究[D].哈爾濱工業大學，2014.

[9]維基百科：深度學習（EB/OL）.https：//zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0，2016-12-13