假剧情伤害真骑手！卖惨营销乱象亟待整治

图片来源：澎湃新闻

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在短视频平台上，经常出现博主利用“骑手人设”摆拍的虚假视频，卖惨成为其博取流量的典型套路。受访专家表示，这不仅伤害了跑单赚钱的骑手，而且可能让真正有困难的骑手得不到帮助。因此建议提高对不实信息、恶意炒作内容的识别效率，同时加大对恶意制造虚假内容的博主或团队的惩戒力度。

外卖骑手家庭遭遇重大变故，无奈带着孩子送外卖；三单全白跑，还摔了两跤，骑手崩溃大哭；女骑手深夜送餐，车辆被盗后大哭……在短视频平台上，这些“外卖骑手”的遭遇赢得了不少网友的同情，然而，这些视频都被媒体或警方证实是博主利用“骑手人设”摆拍的虚假视频。

对此，专家认为，一些博主、网红假冒骑手拍摄“苦情”短视频吸粉引流，不仅消费了广大网友的爱心，也可能会让真正有困难的骑手得不到帮助。因此，对于这类虚假视频，必须严格规范、严厉打击。

卖惨营销盯上外卖行业

今年10月，多条关于“外卖骑手带着患儿送外卖”的短视频在社交平台广泛传播。随后，相关外卖平台官方账号发布声明表示，经多方查证并联系出镜人员沟通核实，这些视频均为虚假摆拍，与事实严重不符。

今年9月，一则关于外卖小哥大雨中连接3个订单全白跑，还摔倒了两次，等红绿灯时瞬间绷不住崩溃大哭的视频引发公众关注。后经媒体核实，该视频系张某为博取关注、吸引粉丝编造发布的谣言信息，企图通过带货变现，警方已对其作出行政处罚。

这样假冒外卖骑手身份、进行虚假摆拍视频的情况并非近期才出现。去年8月，云南昆明女骑手深夜送餐，车辆被盗后大哭的短视频在网上广泛传播。据中国互联网联合辟谣平台消息，经昆明警方核实，“深夜外卖姐姐送餐下楼发现车被偷了”的网传视频，系由网民周某某等三人策划拍摄。周某某等三人后被警方依法处以行政拘留。

卖惨营销何以盯上了外卖行业？首都经济贸易大学劳动经济学院副教授、中国新就业形态研究中心主任张成刚表示，卖惨营销盯上外卖行业主要有两方面原因：一是外卖行业就业群体数量庞大、贴近百姓生活、模仿门槛低；二是外卖骑手工作辛苦，还时常面临被用户投诉、餐品被他人偷走等风险，因此更容易博得公众的关注和同情。

卖惨背后，其实是流量生意

假冒摆拍虚假短视频的套路屡屡被媒体曝光，为何还是有人信？对此，有网友表示：“看他穿着外卖工服就以为是真外卖员了。”

不过，记者调查发现，在电商平台上，从短袖到冲锋衣，高仿外卖工服很容易买到。11月7日，记者在某电商平台搜索外卖工服后发现，有不少商家在售卖外卖工服，而且价格不高，有的外卖冲锋衣甚至低至30元。仅从商品外观来看，很难分辨出这些商品与官方的外卖工服有何差异，而且不少商家还标有“官网正品”“官网新款”等字样。

但有外卖平台工作人员表示，骑手工服仅能通过骑手APP内的骑手服务商城获得，并未授权其他渠道售卖。

有了服装道具之后，一些博主为了追求利益，专门设计剧本，运用剧情演绎的方式吸引流量，更有不乏利用争议性话题博眼球的情况。待获得一定流量后，一些博主便通过流量广告获利，或者直播带货。

“‘骑手很惨’的背后，其实都是流量生意。”北京市中闻律师事务所律师王维维表示，近年来，在短视频平台上，卖惨成为博取流量的典型套路之一。从“哥哥考上北大弟弟辍学卖苹果”到全网热议的“凉山孟阳摆拍卖惨”事件，再到如今的“外卖骑手带着患儿送外卖”等，虽然形式在变，但卖惨营销、利用公众善意牟取利益的本质没变。

假扮骑手乱象亟待整治

“假扮骑手卖惨营销，利用了公众善意，欺骗了网民感情，不仅伤害了踏踏实实跑单赚钱的骑手，而且可能混淆视听，让真正有困难的骑手得不到帮助。更恶劣的是，一些博主、网红在卖惨营销中兜售假冒伪劣产品，已然涉嫌违法犯罪。”王维维表示，对于这类虚假短视频，必须严格规范、严厉打击。

张成刚也认为，假扮骑手拍摄的虚假视频，会让社会对骑手的社会地位形成错误的认知，认为骑手群体处于困境中，而忽视骑手群体的多样性，有损骑手的职业形象。此外，这种视频翻车后，会导致公众对骑手群体的同情心被消磨，降低人们对骑手群体的帮助意愿和支持力度，影响到真正需要帮助的骑手。

“虚假视频在煽动情绪的同时，也可能会引发公众对平台经济模式的偏见和误解，使平台经济中的利益关系复杂化，进而影响骑手与平台、站点的关系。”张成刚说。

记者注意到，江苏泰州博主张某假扮骑手发布“骑手低薪、平台扣款”的虚假视频后，给当地外卖站点的日常工作管理带来严重困扰，频繁有骑手手持视频询问是否真的存在那些不合理扣款，同时在招募新骑手时也屡屡遭遇由此引发的质疑。

对此，张成刚建议，短视频平台应通过升级技术手段，加强对短视频内容的风险控制，提高对不实信息、恶意炒作内容的识别效率。同时，有关部门应加强日常监管，并加大对恶意制造虚假内容的博主或团队的惩戒力度。

中国社会科学院大学互联网法治研究中心主任刘晓春也提出，短视频平台企业应该建立健全发现识别、及时处置等相关措施，尤其是针对多发常发、风险较高的内容领域，要依托大数据技术，建立足够的、有针对性的防控模型。一旦发现和识别出虚假不实内容，要进行及时处理，不给造假者钻营的机会。