圖片來源@視覺中國

文 | 陳根

曠世暴雨，史無前例，河南雨災牽動億萬國人的心。

根據鄭州氣象官方消息，鄭州常年平均全年降雨量為640.8mm，而僅17日20時至20日20時，這三天的過程降雨量就已經達到617.1mm，相當于3天下了以往一年的雨。20日雨勢最大的時候，鄭州一小時降水量達201.9mm，打破歷史記錄，成為我國陸地小時降雨量的極值。

有網友給出形象的比喻。按照鄭州市7500平方千米的面積來算，就是一個小時在鄭州下了7500*0.2÷1000=1.5立方千米的雨。換成立方米，就是15億立方米，約等于150個西湖。換句話說，一小時內150個西湖被倒進了鄭州。關鍵是，這還僅僅是一個小時。

猝不及防的災難總是體現著人類的渺小，但當無數個個體團結一心的時候，人們又總會迸發出強大的力量。與過去的團結抗災又有點不同，互聯網提供的平臺，讓此次對抗河南雨災成為了一次從未有過的全民行動，溫暖又明亮。

險境之險，險象之危

事實上，河南此次的暴雨從7月17日就已經開始，河南省中西部、西北部地區出現成片大暴雨，部分地區特大暴雨。7月20日早間，鄭州市氣象臺發布了暴雨紅色預警。同日，河南暴雨帶來的風險集中爆發，并進一步擴大。

早6時許，位于登封市告成鎮曲河村的登電集團鋁合金有限公司發生爆炸。4時左右，事發企業臨近的潁河水位暴漲并超警戒水位，因河道水位暴漲致圍墻倒塌，廠區進水。該公司立即啟動應急預案停電停產并組織人員安全撤離。6時許，因洪水漫延到廠區內合金槽內，高溫溶液遇水發生爆炸。

16時，K599次列車運行至京廣線鄭州市南陽寨至海棠寺區間時，司機張志杰發現前方線路水漫鋼軌后果斷停車。經查，因持續暴雨淹沒鐵路，水流沖擊導致路基下沉，停在區間的K599次列車機后第3和第4位車輛（即車頭往后第3、4節車廂）發生傾斜。鐵路工作人員組織旅客疏散，乘客們只能冒雨下車。

鄭州地鐵5號線一車廂多人被困，水位淹過胸口。此時，地鐵車窗外，積水沒過車輛大半，乘客緊抓扶手對外發出求救信號，車廂內氧氣開始變得稀薄。危急之際，公安、消防、辦事處等救援單位抵達現場緊張救援。18時10分，鄭州地鐵下達全線網停運指令，組織力量，共疏散群眾500余人，其中12人經搶救無效死亡、5人受傷。

嵩山少林寺、鄭州大學第一附屬醫院等鄭州地標、景點均被洪水侵蝕。馬路被淹沒、汽車被沖走，交通癱瘓、滿地泥濘。

而鄭州市代管的鞏義，也在這一天，全市多處房屋、圍墻倒塌，造成1人死亡，2人失聯。鞏義市多處地埋通信光纜被沖斷，基站基礎下沉、機柜及塔體被泥石流掩埋，部分基站外電線桿倒地，造成部分區域通信阻斷的情況。

直到21日晚，河南本輪暴雨依然在持續。7月22日4時30分，河南省氣象臺繼續發布暴雨紅色預警：安陽、鶴壁、新鄉三地區西部與鄭州地區東部及許昌地區北部部分地區降水量已達50毫米以上。

根據新聞，21日06時至22日06時：安陽、鶴壁、新鄉、焦作局部地區出現特大暴雨。最大降水量出現在鶴壁市淇濱區科創中心675.5毫米，最大小時雨強出現在新鄉市牧野區牧野149.9毫米。

22日4時5分，安陽市氣象臺升級發布暴雨紅色預警信號：安陽曲溝已出現100毫米以上降水量，可能造成一定影響。安陽通知：全市所有公交車輛停運，全市所有企事業單位除必要的搶險救災人員和值班人員外全部居家辦公。

城市內澇、多區域停電、乘客被困地鐵。暴雨肆虐的河南，牽動全國人民的心。

互聯網時代的全民抗災

千年一遇的水災也在互聯網平臺掀起了史無前例的互助與救援。7月20日下午，一則河南地鐵因暴雨被淹的視頻傳遍了網絡。地鐵中，渾黃的泥水涌至乘客齊腰位置。一時間，互聯網和傳統媒體相繼發聲，河南當地的汛情牽動了全國網友的心。河南暴雨的消息很快傳遍了整個互聯網。

微博和微信無疑是消息傳播的第一線。7月20日-21日，微博熱搜榜就置頂了“河南暴雨救援”等關鍵詞，將“K22次列車請求支援”、“交通部要求汲取地鐵倒灌水事件教訓”、“河南暴雨?如果你在經期”等河南暴雨災害相關關鍵詞，放到了微博熱搜榜單當中。

微博成為民間自發互助的通道，無數“人肉”信息節點一棒接一棒，將生死攸關的求救信息傳遞出去。在“河南暴雨救援”、“河南暴雨互助”等話題中，大量河南當地用戶發布了求援、避險信息，外地用戶也在分享日常自救方法演示視頻。新浪微博也將新浪河南的電話信息公布微博置頂。

前有各大V、小V自發充當“超級節點”，后有用戶志愿者成為信息的“聚合者”，將分散各處的“險情信息”匯總在一起；再有不同的臨時組織，集眾人之力將海量求助、救援、物資信息匯總成表，定向進行物資的匹配和對接。女性互助組織專門整理了水災期間女性經期指南，并收集河南暴雨地區衛生巾需求，聯系相關企業進行定向援助。

正是大多數人都在竭盡所能地出一份力，才能依靠著微博閃電般的傳播力量，將不同的重要信息匯聚起來，傳達到救援人們的手中。同時，個體的呼救聲音需被一個個具體的人聽到，哪怕不能立即等來救援，陌生人善意的出手相助也會提供巨大的精神安慰，讓受困者不再孤立無援。

對于一遍遍刷新暴雨消息，焦慮到徹夜無眠的人，轉發求助信息也會大大地緩解眼見同胞受難時的“無力感”，進而確認自己存在的意義。更不用說，每次公共災難其實都是對民間自組織能力的一次歷練，哪怕問題重重，總好過“原子化社會”中的一盤散沙。

值得一提的是，2012年北京的721特大雨災，微博就是該事件最大的輿論場。中國絕大部分關心該事件的人都繞不開微博，大家都在談論這場雨和這場雨背后的種種。網友滿腔的熱情，推動了人民日報官方微博正式開通，從此開啟官媒轟轟烈烈入駐新媒體的運動。

對于微信來說，7月20-21日，大量微信用戶在群聊、朋友圈分享鄭州暴雨及地鐵視頻，引發社會輿論關注。20日18時許，大量用戶開始自發在朋友圈發布河南暴雨救援信息。部分公眾號作者開始響應，相應發布暴雨注意事項或自救指南等推文。同時，上線專題頁“直擊鄭州防汛一線”，及時更新防汛進展。

事實上，在沒有視頻號之前，重大事件輿論的發酵，朋友圈已經發揮了很大作用。而視頻號誕生之后，源源不斷的一線視頻內容更是成為了朋友圈發酵的素材，而朋友圈發酵之后還會回流，形成相互發酵，最終形成一股組合拳，這個組合拳，引爆了某個事件，成就它作為一個超級輿論發酵場的地位。

微信城市服務海還在河南省各市設立“汛情專區”服務專題，提供災害預警、搶險救助等相關服務，持續更新官方發布的各類搶險救災資訊。用戶可通過微信視頻號“大象新聞”、“都市報道”等官方賬號，第一時間了解現場情況和救援資訊等。

“騰訊出行服務”小程序則上線防汛互助信息服務，上報求助或可提供幫助的信息。相關信息將第一時間直達河南官方防汛救助部門，也可以在信息廣場自行尋找附近的受困人員和避難場所，進行民間互動。

微博和微信是最大的互聯網互助平臺。此外，高德地圖、百度、抖音、今日頭條等都開通了河南暴雨互助通道，從未有過的承擔起了鏈接人民的橋梁，不僅在第一時間傳遞受災信息、開放求助平臺，還在錢、物等方面多管齊下。截至目前，互聯網大廠捐款已超十億，在所有行業中位列第一。

數字社會的天災考驗

不可否認，在此次河南暴雨事件中，媒體發揮了十分重要的作用。從一開始的及時發布消息，呈現災情的最新進展，到傳播災情防控知識，引導社會輿論，報道災情中的故事來建立大眾的認知共識，喚起大眾情感認同。

河南暴雨，已經成為了一次典型的媒介事件，這也是數字時代有別于其他任何時代的一次直觀表現。從媒介角度來看，亨廷頓認為，社會動員會引起群體觀念、社會結構、政治參與等方面的變化，是現代化過程的必然結果。

在大眾媒體時代，媒介成為社會動員借助的重要工具和渠道，媒介動員更多地作為國家動員體系中的一部分。大眾媒介通過報道呈現儀式化的國家事件，并“邀請”受眾來參與、見證這一事件，自上而下地建構民族認同和書寫集體記憶。

媒介動員中的群眾已從過去的“被動觀看”轉變為了“主動圍觀”，公眾可以通過轉發、評論熱點事件方式參與到媒介動員中，不僅接受媒體動員，也成為接力動員的一份子。

當然，這次緊急狀況下的“信息接力”，也讓不少網友反思不同信息媒介的傳播效率。因為關切和焦慮，人們不斷發布和轉發消息，讓信息洪流變得更加洶涌。然而，社交媒體平臺上不斷轉發的方式，卻也可能反而混淆了各類內容，導致信息重復而降低救援速度。

并且，互聯網平臺上漫溢涌動的善意洪流并不總是井然有序。更有不少人或出于好心，或出于“私心”，把求救信息復制粘貼自己發微博，不僅徒然添亂，更分散了一手信息的熱度；各種求助信息又出現在信息流的不同時間節點上，獲救信息卻不能同步傳播，其間造成的信息滯后、時間錯亂極大地影響了互助效率。

從數字時代的角度來看，數字時代的數字技術的發展為媒介化社會的形成提供了技術支持。媒介化是在媒介融合的基礎上形成的，它強調媒介如何對社會產生更加廣泛、深入的影響。受眾對信息的進一步需求甚至依賴為媒介化社會提供了重要條件。

受眾對信息的進一步需求甚至依賴為媒介化社會提供了重要條件。一方面，面對不斷高速發展的現代社會，人們對信息的需求變得越來越多，迫切需要通過大眾媒介來了解周圍世界的變化。另一方面，數字技術改變了人們接收信息的方式，信息發布的門檻降低，在社交媒體上人人都可以成為內容制造者。

然而，在數字技術的包圍下，也進一步拉大了數字鴻溝，讓一部分個體的容災能力進一步惡化。在災情地區，對于并不熟悉智能設備的老人們來說，即便其已經是災難中的弱勢群體，卻因為其相對較弱的媒介使用能力而更加處于無法尋求幫助的狀態里。

任何一次天災的發生都是對國家、社會和人性的考驗，而這些組成人墻救人的人，那些讓女生與老人小孩優先的人，那些提供物資與居所的人，那些千里奔赴救援的人，都讓我們看到了災難之中人性的微光。或許，未來我們可以做得更好，不論是信息分流還是數字技術的均衡充分發展，但這次已然足夠。

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