旁观者效应

量以指数级增长，没有任何活动能跟得上这样的发展速度。

在第一个活动中，我运用了心理学中的旁观者效应，来提高大家对学龄儿童网络欺凌现象的认识。旁观者效应来自20世纪60年代发生在纽约市的一起犯罪事件。年轻女子基蒂·吉诺维斯（Kitty Genovese）被人捅伤后在街上大声呼救，但是因为没有人帮忙，最终死亡。在研究这个令人不安的案例时，心理学家发现，犯罪或紧急情况的目击者越多，有责任采取行动的人就会越少。这种情况在心理学上还有一个意思相同的术语，叫作责任扩散。作为群体中的一部分，每个人都以为他人会采取行动。

想一想，这个效应在网上会有什么结果。在网络欺凌的案例中，见证网络欺凌或网上严厉批评的“朋友”可能有几百个，但没有人会站出来，采取任何行动。实际上，最有可能出现的情况是，朋友越多，出面干预的人可能越少。对于这次的活动，我想出的口号是“不要旁观，站出来采取行动”。换句话说，不要等到300人当中有一两个人采取行动后再行动。让用户自己决定是否要打造一个更好的网络环境。

第二个活动叫“做网络朋友”，这是在2014年的互联网安全日发起的预防欺凌的一个倡议。我再次运用了心理学中一个完善的理论，名叫计划行为理论。这个理论指的是，你提起某件事情的次数越多，这件事情就会变得越正常。所以我的计划是，发起一个反网络欺凌的活动，但实际上并不使用“网络欺凌”这个词。我总觉得，我们使用这个词的次数越多，这种现象就会变得越正常，孩子被欺凌的概率就会提高。

“做网络朋友”的意思是，积极做一个善良、体贴、支持和忠诚的朋友。人们认为，这是解决网络欺凌的一种办法。我们之所以对此寄予厚望，是因为这次活动的宣传海报是当年下载量最大的海报。我认为，与其重复另一个可怕的网络欺凌故事，不如传递乐观积极的信息，为教师和家人提供一些更容易谈论的话题。

最近，为了把严谨的科学应用到其他解决方案中，我一直在研究一个可以预测网上反社会行为流行趋势的数学公式，希望可以设计一种算法，来识别欺凌行为的发生概率。如何设计？

洛卡德交换原理是刑事科学的基础。我在本书的序中提到过。这个原理表明，只要有接触就会留下痕迹。把这一原理运用到网上，再适合不过了。在操场上，欺凌的语言会立即消失到空气中，除非有目击证人。但在网上，情况恰好相反。网络欺凌本身就是证据：永久的电子记录。所以现在的问题是，我们怎么知道网上的欺凌变得比现实世界的欺凌问题更加严重了呢？我的答案来自我最喜欢的一部电影《非常嫌疑犯》（The Usual Suspects）的台词。在电影中，凯文·史派西（Kevin Spacey）说了一句经典台词：“魔鬼搞的最大的骗局，就是让世人相信它并不存在。”

在我看来，社交媒体和电信公司搞的最大的骗局，就是试图说服我们，它们对网络欺凌无能为力。

就电子取证而言，网络犯罪留下了大片的指纹。通过我命名的网络欺凌公式这种方法，不仅可以识别受害者，还可以识别罪犯。

许多大数据“社交分析”工具，例如网上媒体监控（Brandwatch）、社交兄弟（SocialBro）或尼尔森社区（Nielsen Social），都是通过算法来确定或判断一些复杂的信息，比如推特用户的年龄、性别、政治倾向和教育水平。要创建一个算法来识别网上的反社会行为、欺凌或者骚扰，有多难？我的公式是这样的：d×c(i×f)=网络欺凌。

这个公式很简单：

我欺负你=方向（d）

贱人、讨厌、死=内容（c）

时间间隔（i）和频率（f）=升级

我主动与帕洛阿托的一家科技公司合作，将艾肯（Aiken）算法应用到在线交流中。为了开发内容（c）数据库，我打算在全国征集内容。只要曾经收到过可恨的欺凌信息，就可以转发到我们的数据存储库。通过这种方式，网络欺凌的受害者成为解决方案强有力的支持者，帮助解决这个丑恶但可以解决的大数据突出问题。我们需要通过集体的力量来解决这个问题。

通过设置，在网络欺凌事件的过程中，这个算法可以自动检测事件的升级情况，向受害者发送电子联络信息：“你受到了欺凌，需要寻求帮助。”同时还可以把警报发送给家长或监护人，告诉他们出了问题，并鼓励他们与孩子谈心。

这个设计有两个好处：第一，只有人工智能才能做汇报筛选，使网络欺凌的大数据问题得到有效处理；第二，不会侵犯孩子的隐私。家长不需要看到内容，只会在出了问题时收到提醒。我知道有人会对监视发表强烈抗议，但我们是在讨论未成年人，我们谈论的是在家长同意的情况下的一个可选解决方案。

最后，这个算法还能体现网络骚扰未成年人事件中司法管辖的具体规定，并且量化、提供犯罪证据。终有一天，它还可以对网络欺凌行为实施电子阻挠。这种阻挠就是网络心理学家所说的“在线地位和权威的最小化”。我们可以告诉年轻人，他们在网络空间的行为会带来严重后果。

这是针对21世纪的问题制定的一个21世纪的解决方案。

在线丑陋行径已经成为一种