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岛内舆论担忧：“黑网红”令台湾治安雪上加霜******

　　【环球时报综合报道】随着社交媒体越来越发达，“网红”在社会上的影响力也越来越大。台湾网络上，不少“网红”近年声量高涨，甚至民间早有“网红执政”的说法。然而这其中，有不少涉黑的“黑网红”。岛内舆论担忧，这些“黑网红”不仅影响社会治安，给年轻人带来不好的影响，更会参与到岛内政治中。

　　台湾联合新闻网14日报道称，近来，岛内越来越多所谓“网红”涉及犯罪案件甚至有黑道背景，乃至蓄意养网军拉抬声量，好谋取更多利益乃至“镀金”“漂白”。然而他们却仍被称为“网红”，还常常被大肆报道。台湾雅虎奇摩新闻网14日评选了2022年该网站搜索量最多的“十大网红”，其中就有不少有黑道背景。比如排名第九、拥有百万粉丝的“乌鸦”(实名为陈柏融)，几个月前就被台湾“镜周刊”爆料自称是黑道组织“竹联帮”成员，到彰化一家水产公司恐吓索要500万元新台币，说是花钱消灾。舆论认为，“乌鸦”有在网络上“引战”、直播号召、教唆、聚众犯罪等嫌疑。

　　还有一些台湾“网红”则是原黑道人士“转职”。排名第六的连千毅是公开声明自己属于帮派人员的“网红”之一。绰号“现主席”的连千毅14岁时就加入黑社会组织，2011年时身为暴力讨债集团主谋，他被台湾“警政署”列为“扫黑”对象，随后因涉“暴力讨债”“恐吓取财”以及“妨害自由”等，被台北市政府警察局逮捕，狱中结识多名黑道组织“天道盟”头目。出狱后，连千毅加入“天道盟”太阳会苗栗分会，因发现网络直播购物事业获利机会不少，于是投身其中。很快，连千毅就成了“网红”，其直播购物方式也饱受争议。据台媒报道，他对观众发表恶毒言论，甚至私下找买家的麻烦。今年年初，他还因在直播中与另一个“黑网红”帮派交恶，双方约架，桃园市警方因此加派警力并管制交通。9月，警方因连千毅涉嫌诈骗逮捕了他，事后以20万元新台币交保。

　　排名第八的“馆长”陈之汉也是有黑道背景的台湾“网红”，他早年辞去军职后一度加入黑道，后来担任台湾健力协会顾问等职务，也经营服饰及餐饮相关事业，经常在网上评论时事。2020年8月，“馆长”在新北市自家健身房遭“竹联帮”成员刘丞浩埋伏开枪，被送往医院急救。

　　然而由于“网红”的力量在台湾太大，甚至影响政坛的走向，因此无论是黑道势力还是民进党政客等，都颇为重视这一领域。“九合一”选举前，民进党就推出好几个宣传视频，由绰号“鸡排妹”的岛内“网红”郑家纯出来拉票。蔡英文本人也常现身网络直播节目。联合新闻网9月一篇评论就曾称，这些“网红”拥有大批年轻粉丝且能够影响网络风向，成为近年来蔡英文最喜欢合作的对象。

　　对于“网红”在直播中公然以黑道帮派自居，流氓行径竟在网络上成为“时尚”，呛声变成流行的招牌，岛内资深媒体人林朝鑫批评称，“直播主之乱是社会乱源，警政署应全力扫荡”。他称，这几年来台湾社会秩序之所以搞得如此混乱，究其原因，与网络上不断上演的“直播主之乱”脱不了干系。联合新闻网14日称，这令台湾本就败坏的治安雪上加霜。(陈立非)

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。