河北
四川宜宾高县，一个33岁的女摊主，跳河了。
她姓胡，摆摊卖炸串炸洋芋，四年多。
10月9日，她留下一段话，走了。
“我每天睡觉不超过6小时，最后换来这样的避雷视频。”
起因小到不能再小。
10月6日，一个女顾客花10块钱买炸菜。自选模式，20多种菜随便夹，装满一筐之后，再看情况加土豆条。
那天菜夹得比较多，土豆条就没加。
顾客不满意，在多个平台发了避雷帖。帖子里写：“老板娘玩不起，菜堆高了就不给加土豆。”
帖子发了之后，评论区涌进来大量差评。
胡女士在评论区解释：菜夹多了土豆就少，分量特别多的时候加不了，我们都会提前跟顾客说。
没人听。
“有说服务差的，有说味道不好吃的。”她在遗言里写，“这两天我经历了在我心中的网暴。”
10月9日，她嘱咐丈夫把新买的土豆放好。不久之后，跳了河。
那些差评，从哪来的
有一个细节，被很多人忽略了。
中安在线的一篇评论里，写得很清楚：“评论区里，大量未消费过的网友跟风指责。”
未消费过。
也就是说，很多人根本没吃过那家炸串。他们没夹过那筐菜，没尝过那口土豆，没见过胡女士本人。
但他们在评论区留下了“服务差”“味道不好吃”的评价。
这不是评价，这是起哄。
一个人发帖说“老板娘玩不起”，一百个人跟着说“对对对，服务差”，一千个人刷到之后觉得“这么多人骂，肯定有问题”。
跟风差评的人里，有多少真的吃过？这个问题，可能没人能给出精确的数字。
但有一件事是确定的：他们中的大多数，连那家摊子在哪都不知道。
跟风的成本，是零
为什么这么多人愿意跟风？
因为跟风没有成本。
发一条评论，打几个字，一秒钟的事。不用负责，不用举证，不用面对摊主。
如果有人说“你吃过吗”，他可以回一句“我就是看看”。
如果有人说“你凭什么这么说”，他可以回一句“大家都在说啊”。
跟风的本质，是把别人的判断当成自己的判断，把别人的情绪当成自己的情绪。
没有人去核实。没有人去问“到底怎么回事”。没有人去想“那个摊主会不会看到这些”。
他们只是在评论区里，完成了一次廉价的情绪宣泄。
算法在后面推了一把
跟风差评能形成规模，还有一个更隐蔽的原因。
潮新闻的评论指出：“避雷帖自带冲突属性，极易博取点击流量。平台算法又偏好推送矛盾激烈的内容，琐碎纠纷就此被放大成线上批斗。”
一个普通的消费纠纷，因为带着“避雷”两个字，带着“玩不起”这种情绪化的标签，就被算法识别为“高互动内容”。
然后推给更多人。更多人看到，更多人评论，互动量更高，算法再推。
一个循环，就这么形成了。
算法不生产恶意，但它把恶意送到了更多人面前。
胡女士没有反抗的能力
大企业遇到差评，有公关团队，有法务部门，有申诉渠道。
胡女士有什么？
她有一个炸串摊，有丈夫，有两个孩子，有每天不到6小时的睡眠。
她唯一能做的，就是在评论区逐条解释。
但解释的成本，远高于攻击的成本。一个人说“服务差”，一秒钟。她解释清楚“为什么土豆加少了”，可能要写一百个字，还要面对下一句“你就是态度不好”。
更麻烦的是，这件事在当地传开了。“突然蜂拥而至的差评在当地传开了，可能她心里就有这个包袱了。”丈夫说。
线上被骂，线下还要面对熟人社会的议论。躲都躲不掉。
那些跟风的人，后来去了哪里
胡女士去世后，风向变了。
有人开始质疑那个发帖的顾客。那个顾客发了一段回应：“我发布的仅仅是本人真实的消费体验评价，无任何恶意、无任何煽动、无任何捏造事实。我觉得我不该因为一场意外悲剧被无限追责、被全网审判。”
然后这段内容也不见了。
那些跟风差评的人呢？
他们可能已经忘了自己评论过这件事。他们可能刷到了这条新闻，叹一口气，然后划走了。
他们不需要为任何事负责。因为他们只是“随手一说”。
但无数个“随手一说”，汇聚成了一场围剿。
最后说一句
回到那个问题：跟风差评的人里，有多少真的吃过那家炸串？
答案可能是：很少。少到可以忽略不计。
但那不重要了。
重要的是，那些“没吃过”的人，用他们廉价的评论，参与了一场对一个普通人的公开审判。
而那个普通人，扛不住了。
你刷到过类似的“避雷帖”吗？你会跟风评论吗？评论区聊聊。
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