從網路公關談內鬥與入侵差異(14)

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每一套說詞都對中國有利,承認哪個根本沒差。當你認為「哎呀我找到了」的時候,認知就可以開始改變了,上述每一套邏輯,後面都能接一大串,反正你已經混亂了。不要混亂,就是打一開始就不接受,也不順著中國說法,而這樣做,人家就扣你不理性帽子。

資訊落差的無知,與純然的無知並不一樣,我們若弄混這件事,會陷入試圖滲透分裂我們的敵人陷阱中。

資訊落差,透過更多宣傳、教育,就能夠處理,純然的無知是笨,笨沒有藥醫。所以,一個國家被滲透到有幾個族群互鬥,會是純然的笨?當然不是,都是資訊落差。

極化非分化,分化是利益分配造成的世代差異

這意思是,當你認為對面的族群,是一群極大比例的「老頭不知變通」、「小鬼沒有經驗」,那你很可能就掉進被布置的極化陷阱。倘若你認知的是「敵黨普遍學歷很低沒有辨別力」、「低薪藍領工作易被騙的文盲」,那保證你中計了。

不管台灣或是美國,歷來的社會調查,從沒有一個政黨,會是純粹的低學歷、低薪工作,各位想想美國過去幾年,媒體怎樣攻擊紅脖子?刻意塑造低學歷、骯髒工作的圖像,好讓都市青年認為,這是一群容易被煽動的文盲。實際上不只川普,共和黨人的高學歷精英不比民主黨少,那為何民主黨會放任進步派製造這種對立?

便於兩黨極化後投票而已。不然美國怎麼會出現,認為就算○○黨偷拐搶騙,也總是比╳╳黨的好這種說法?套回台灣,你還會覺得奇怪

我們很容易把分化跟極化扯在一起,上面的敘述就是重點,世代差異每個國家都有,正常國家基於地域不同、族群不同,所形塑的利益也不同,故而大致能分為保守與自由兩派,一派支持緩慢或是先不要改變,另一派認為改變越快越好,其實都是站在自己看得到的利益上。

世代對立的分化不足為奇,老人看不慣年輕人,年輕人看不爽老人,中年人在當中兩邊都看不順,這從羅馬時代就有的紀錄清清楚楚,沒什麼特別的。

極化是自許「正確」,用道德批判偽裝的「歧視」

但極化不是,極化的重點是純淨,讓你自認正義,對方都是王八蛋,屬於道德性批判。故在台灣會有政黨支持者相信,敵對政黨都是低學歷智障,就算民調結果大學以上學歷占了50%,還是低學歷,為何?我說是就是。

編:2020米國總統大選其中一份民調。以這樣的支持度差異來看,教育程度的支持差距,受年齡影響更深。因為年紀愈輕,受教育程度愈高,所以本質是世代差異,而不是媒體操作的,「低學歷者多支持川普」。

編:2020米國總統大選其中一份民調。以這樣的支持度差異來看,教育程度的支持差距,受年齡影響更深。因為年紀愈輕,受教育程度愈高,所以本質是世代差異,而不是媒體操作的,「低學歷者多支持川普」。

這是信仰,你必須先相信對方都是不讀書的白痴,才能塑造自己在道德智識上的正確。美國也是,先讓你想像紅脖子白垃圾,就是一群不努力只想靠膚色躺著過的蠢人、不讀書的老粗,這樣才能顯得我們推動進步政策是正義,無須懷疑。

不管你攤開美國各式民調、選民調查都好,哪一份會出現川普、共和黨是90%以上低學歷白人支持?80%?70%?連50%都沒有。共和民主兩黨最大的差異還是在世代、職業,以及黑人族裔,若你細分下去,不同膚色中的教育背景,生活習慣等等,影響更大。政客不是不知道,只是選舉需要,極化最容易圈粉,而這招台灣在國民黨年代就玩過了。

所謂的黨外支持者都是三低份子(編:對應三高男的低學歷、低收入、低身高)。

網路資訊開闊是錯覺,公關更易打造極化封閉社群

講這麼多,都是已知的,筆者想表達什麼?表達要維持資訊落差非常花錢,你得要長期投資在媒體,讓整代人都相信這套,才有辦法永續教育,使得教出的下一代也吃這套。

然而這非常不牢靠,長大接觸其他族群的人,發現長期被抹黑的對象,根本就不是這樣啊,很快就會崩解,故而在沒有網路的年代,反國民黨最激烈者,往往就是國民黨出身的人。不反的,通常都是沒跨出資訊落差(不是舒適圈)的圈子,俗稱軍公教的群體,因為這些職業的特性,上班下班回家看電視,社交對象都類似,封閉圈子沒有打破落差的必要。

網路年代不是這樣,極化變得更好用,所以美國人一旦發現極化支持者便於選舉,就極化下去,當然動手的都是公關,政黨還要適時切割避免回火上身。

網路年代出生的新一代,習慣透過網路獲得資訊,常認為網路不會錯、維基百科說的、「我那個遊戲中認識的○○國朋友講」,由於他們自認已經踏出不同圈子,就覺得父母長輩老師都食古不化,必定處在資訊封閉的圈子。

來源:拉麵王第4集(久部綠郎作,河合單畫,東立)

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以上所說,一半正確,就像筆者的學生,幾乎都不曉得維基百科有些條目,就是筆者編的,而且當年抄書還抄錯。他們當然也不知道,維基的特性會讓「語言霸權」出現,中文條目現在幾乎都以中國簡體為主,台灣繁體要寫的東西涉及政治性還會被改掉。

簡單說,只知其一不知其二,最容易掉進所謂「網路很開闊」的陷阱。

有多少人查維基的時候,知道多語言檢視?這年頭還有翻譯軟體,有興趣的人可以連一些台灣冷門的語系都查看看,很有趣的。

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