无论在任何国家，色狼都是可耻的。

机哥在一些新闻和纪录片中看过，在日本繁华都市里，高峰期的电车，人挤人现象蛮恐怖的。。

夸张的时候，还得乘务员帮忙把人推上车。

人从众的车厢里，总有人浑水摸鱼，设定目标后，色狼行为。日本人用它「电车痴汉」，形容这类色狼。

多年来，日本的痴汉现象不断增加，令人惊讶。

此外，日本一些奇怪的文化并不少数人把电车迷拍成情节。

与疯狂行为相比，是无数受害者的沉默。

据日本警方统计，90%的受害者不会说出自己的受害经历，更不用说寻求帮助了。

男女都有可能成为咸猪手的受害者。

不幸的是，沉默的人更多。

这也导致日本关于痴汉的报道很少。在社会上，没有什么可激发的。

但是，机哥想说但是。

最近，令人心寒的情况发生了变化。 App，在短短半年内，收集超过半年 2300 起痴汉事件。

2300 除以 180…也就是说，在日本，平均每天超过 12 改善狼骚扰的报告，在 App 上被提交。

这 App，翻译过来叫「痴汉雷达」，名字可以说很生动。

去年年底它上线的时候，机哥看到了新闻介绍。但是我不在日本，我无法测量这个。 App。

运行一段时间后，这个 App 出乎所有人的意料。

许多痴汉行为发生的地方都被密密地标记在地图上。

App 设计简单易用，是帮助快速收集数据的关键。

使用痴汉雷达并不复杂。

不幸被侵害的人，在 App 在地图界面上，标记受害地点。

同时，可以记录详细的过程。

注意，这个「详细记录」该功能不仅可以提供给受害者，还可以为事件旁观者提供记录渠道。

遇到紧急情况，别人能勇敢地站起来伸出援手，其实并没有那么容易。

特别是在日本这样一个略显冷漠的社会。据警察局统计，围观痴汉的人数超过了 45% 人们选择沉默，视而不见成为这类事件的最大帮凶。

最后，有了像痴汉雷达这样的痴汉雷达 App 之后，围观者的「发声成本」得以降低。

即使围观者在事件发生时起身制止不方便，事件发生后至少可以记录并上传到案件 App 提醒别人。

小小的举动，没准就能帮助到，下一位可能被害的人。

当某个地方被标记为痴汉事件发生地时，装有这个 App 人，会收到相应的警告。

此外，痴汉雷达 App 官员们每天都会及时更新案件的相关信息。

看着既担心又增添了一种安全感。

经过这个 App 根据数据分析，日本人发现，原来痴汉犯罪的地方远不止电车等交通工具。

人多的地方越多，变态越兴奋，伺机下手。

荞麦面店的店员们，正好目睹了这样的事件。在店对面，一排储物柜前，人来人往。一个女人在存东西的时候，被后面的傻瓜偷了。

场景大概是这样 ↓

你可能听说过，在日本出售的手机拍照时会有声音，只是为了防止偷拍。

傻瓜的对策，显而易见。他们在闹市区犯罪，周围太吵了，荞麦店员听不到偷拍的声音。

同样，照明非常明亮的便利店也是很多人放松的地方。熟悉道路的傻瓜会选择在货架之间开始。

无论在哪里，变态都会选择机会。

也就是说，当受害者完全关注其他地方的时候。专注于玩手机，投币买票，甚至和朋友交谈，都可能被咸猪手打扰。

所有这些细节都来自 App 公开报告。

而这 App 最重要的作用是形成数据统计。处理后，数据可视化。

总结，引起重视。

经过对 691 例事件分析，App 总结几个色狼爱开始的地方。

66% 发生在电车中的22% 在车站，剩下的 6% 在路上，最后 6% 是电影院、便利店等地方。

至于痴汉的具体侵扰行为，机哥就不详细列举了，辣眼睛。

随着 App 报告增多，犯罪痴汉的个人特征逐渐显露出来。

那些变态主要是穿西装的男人。这很容易理解。毕竟，大多数人在上下班的路上都穿正装。

另外，有女性作案、中学生作案的现象。。这还不引起重视，天理难容！

在看到这个数据总结之前，机哥很难想象:2020年 年了，这竟然是「痴汉问题」在日本首次引起公众关注和讨论。

要是没有 App 如果没有数据统计，什么时候才能重视问题？也许又成了饭后的笑话。

未来，痴汉雷达 App 录音功能可录音功能，更方便受害者保存证据。

对日本社会来说，这种社会 App 最大的意义在于为重大社会问题提供真实的数据。

对个人来说，这种 App 也有可能拯救一个人的精神状态。

一个被痴汉事件折磨了十年的女孩，终于有了面对事件的渠道。

她这样总结:

数据助人，机哥不禁联想到之前广受好评的地震预警系统。

虽然一个是人为灾害，另一个是自然灾害，但它们背后离不开无数复杂的数据支持。

最重要的是，来提供最重要的东西「预警」。

更近一点，离我们最近的数据助人例子是，在这次疫情中，我们可以在小程序中查看附近社区的感染情况。

正好，制作痴汉雷达的公司正准备推出类似的疫情数据 App。据他们说，应用商店正在审计中。

在互联网时代，数据的获取变得更加简单。数据的作用越来越大。

每个人都来这对色狼吐口水

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