এত খোলামেলা কথা বলেন কেন?

এত খোলামেলা কথা বলেন কেন? ——ইন্টারনেট জুড়ে হট স্পট থেকে নিয়ন্ত্রণের বাইরের বক্তব্যের মূল কারণগুলি সন্ধান করা

তথ্য বিস্ফোরণের যুগে, "অবিরোধিত বক্তৃতা" সামাজিক নেটওয়ার্কগুলিতে একটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ঘটনা হয়ে উঠেছে। গত 10 দিনের আলোচিত বিষয়গুলির মধ্যে, সেলিব্রিটিদের গাফিলতি থেকে শুরু করে ইন্টারনেট সেলিব্রিটিদের পতন, কর্মক্ষেত্রের বিতর্ক থেকে শুরু করে সামাজিক ঘটনা পর্যন্ত, অনুপযুক্ত মন্তব্যগুলি বারবার জনমতের ঝড় তুলেছে৷ এই নিবন্ধটি কাঠামোগত ডেটার মাধ্যমে এই ঘটনার পিছনে অন্তর্নিহিত কারণগুলি বিশ্লেষণ করবে৷

1. ইন্টারনেট জুড়ে আলোচিত বিষয়গুলিতে "গ্যাফ" এর ঘটনাগুলি (গত 10 দিন)

2. ডেটা দ্বারা প্রকাশিত তিনটি প্রধান উদ্দীপনা

3. একটি মনস্তাত্ত্বিক দৃষ্টিকোণ থেকে ব্যাখ্যা

স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের অনলাইন আচরণ গবেষণা দেখায়:গ্যাফসের 70%সংবেদনশীল উত্তেজনার একটি অবস্থার সময় ঘটে। যখন মানুষ রাগান্বিত, উত্তেজিত বা উদ্বিগ্ন থাকে, তখন মস্তিষ্কের প্রিফ্রন্টাল কর্টেক্সের কার্যকলাপ (যৌক্তিক চিন্তার জন্য দায়ী) দমন করা হয়, যখন অ্যামিগডালা (আবেগিক কেন্দ্র) সিদ্ধান্ত গ্রহণে আধিপত্য বিস্তার করে।

2023 সালে চাইনিজ একাডেমি অফ সোশ্যাল সায়েন্সের সমীক্ষার ডেটা দেখায়:সংক্ষিপ্ত ভিডিও ব্যবহারকারীরাএকটি লাইভ ইন্টারঅ্যাকশনে একটি গ্যাফ তৈরির সম্ভাবনা টেক্সট ব্যবহারকারীদের।3.2 বার, রিয়েল-টাইম মিথস্ক্রিয়া চাপ উল্লেখযোগ্যভাবে ভাষা ফিল্টারিং ক্ষমতা কমাতে পারে.

4. সোশ্যাল মিডিয়া দ্বারা প্রশস্ত করা "ভাঙা উইন্ডো প্রভাব"

5. কিভাবে "মুখ থেকে আসে দুর্যোগ" এড়ানো যায়?

1.একটি সংবেদনশীল বাফার তৈরি করুন: শক্তিশালী আবেগের অধীনে প্রকাশে বাধ্যতামূলক বিলম্ব। গবেষণায় দেখা গেছে যে 6 মিনিট অপেক্ষা করা গ্যাফের সম্ভাবনা 68% কমাতে পারে।

2.জ্ঞানীয় দৃশ্য সংবেদনশীলতা: বিভিন্ন অনুষ্ঠানে বিভিন্ন এক্সপ্রেশন ফিল্টার প্রয়োজন। কাজের গ্রুপ চ্যাটের দোষ সহনশীলতার হার ব্যক্তিগত চ্যাটের চেয়ে 83% কম।

3.সংক্রমণ ঝুঁকি অনুমান: সমস্ত অনলাইন বক্তৃতা স্ক্রিনশট এবং প্রচারিত বলে ধরে নেওয়া উচিত, একটি জনসংযোগ সংস্থার শো থেকে পরিসংখ্যানকর্মক্ষেত্রে 92% ভুলট্রান্সমিশনের সুযোগের ভুল বিচারের কারণে

এই যুগে যেখানে প্রতিটি শব্দকে অসীমভাবে বড় করা যায়, কথায় সংযম বজায় রাখা কেবল এক ধরনের চাষাবাদ নয়, এক ধরনের বেঁচে থাকার প্রজ্ঞাও বটে। গরম ইভেন্টগুলিতে ডেটা প্যাটার্নগুলি বিশ্লেষণ করে, আমরা সীমানা এবং বক্তৃতার ওজন সম্পর্কে আরও পরিষ্কার বোঝার সুযোগ পেতে পারি।