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金贊娱乐场信誉怎样场 小偷通过“货拉拉”运送盗窃摩托车 后者整改无诚意

2020-01-11 17:18:04     阅读:3833

金贊娱乐场信誉怎样场 小偷通过“货拉拉”运送盗窃摩托车 后者整改无诚意

金贊娱乐场信誉怎样场,  新经济企业声誉监测第20期:

被指整改乏力诚意不足 货拉拉声誉值下挫5%

南都大数据研究院10月10日至18日声誉监测显示,由于小偷两次用“货拉拉”运走盗窃摩托车,有关货拉拉在托运程序、注册、培训、监管等方面存在问题的讨论热度居高不下。网络负面舆情持续发酵,货拉拉声誉值比事发前下降3 .72,公众情绪趋向于悲观,73%的受访者担心同类事情会再次发生。

对此,中国传媒大学媒介与公共事务研究院企业传播研究所高级研究员王兵认为,无论从物品安全还是司机接单的角度考虑,货拉拉业务流程与机制有必要改进优化。国家对相应运输也有要求,类比快递公司,它们在物品安全检查方面也有整套机制与规范,货拉拉需要向此类标准靠拢。

公众诉求未达 整改举措单一

10月10日,有媒体报道北京徐先生在一个多月内遇到两次摩托车被盗事件,嫌疑人均是利用货拉拉下单叫车偷运车辆。盗窃嫌疑人已落网,警方认定司机与盗窃嫌疑人不是同伙。通过中国裁判文书网查询,同类事件最早可追溯至2017年9月,由于此类事件并非初次发生,货拉拉曾表态说会整改,但类似案情重演,有网友质疑货拉拉的整改诚意。

此次事件,货拉拉称不回避责任,得知情况后主动联系警方全力配合调查,多次向徐先生道歉并要作出赔偿,但徐先生未予接受。南都诉求数据库监测,参与讨论的网友中诉求类占比达23.67%,说明网友对此事给予重视。其中,23.37%的网友认为平台应尽快落实实名制下单。16.67%的网友督促货拉拉加紧整改,政府部门也应尽快出台监管举措。对比货拉拉的回应可见,货拉拉没有满足网友关于实名制下单的诉求,在平台整改层面给出的措施也比较单一。

对于网友所说的整改诚意不足,货拉拉接受南都采访时回应,事发后对司机进行相关培训,但并未回答是否还有其他整改措施。至于实名制下单,货拉拉则称“具体要跟产品部相关同事沟通,实名制问题也要看运营商,因为注册是需要手机号码进行验证的”。

负面事件重演 消磨公众信心

同类负面事件重演,一定程度凸显货拉拉自身监管不力、审查不严,对企业声誉的蚕食也呈现叠加效应。货拉拉有责任推动维护客户财务安全的机制建立,更需要重视自身多次的整改承诺,将之形成常态化的机制,落实到位。

在负面事件多次上演的背景下,企业事后释放善意的道歉、赔偿,可能被视作花钱消灾,继而消磨正面效应。在王兵看来,货拉拉对失主不能“一赔了之”,单纯赔偿不是长久之计,解决不了本质问题。从企业声誉管理的角度来说,业务流程的改善是基础,对损失方的赔偿是补救,但要根本上解决问题,更多的是应该发挥利益相关方的合力,建立一套良性机制。

企业

声誉值

10月18日 70.07

声誉排名由中上游跌至下游

南都大数据研究院企业声誉数据库监测显示,截至10月18日,货拉拉声誉相比此次舆情爆发前的73.79,下降至70.07,共下降3.72。整体声誉水平已经从样本企业中上游位置跌至下游,跌幅较大。货拉拉10月10日负面舆情曝光后,声誉值应声下挫2.7。10月11日,即事件曝光后的第二天,网上出现大量与货拉拉的应对信息,如《货拉拉上线“货物强制拍照”,有效规避违规订单》、《货拉拉、易加油强强联合打造轻松货运出行》,声誉值下挫趋势有所缓解。但是,随着负面舆情继续发酵,声誉值再度下降,一度跌破70分。

公众

情绪值

负面情绪72%

网友对货拉拉整改信心不足

南都大数据研究院情绪模型监测显示,10月18日,网友对于货拉拉此次舆情的负面情绪占比达72%,其中悲观情绪高达48%,疑虑情绪占比为7%,厌恶情绪占比为17%。可以看出,负面情绪中悲观、厌恶呈现较高比例,结合网友评论,可以发现网友对于货拉拉平台的悲观情绪主要是因为对于货拉拉整改的力度缺失信心,部分网友对货拉拉在多次负面舆情中的应对表现失望,产生反感情绪。

民意倾向

近五成受访者对货拉拉信任感下降

南都大数据研究院网络民调显示,截至10月18日,受访者中对于此事的关注度为73%,对货拉拉的回应满意度为42%,由于此次舆情而对货拉拉好感下降的受访者占比达69%。同时有73%的受访者担心同类事件再次发生,46%的受访者则表示对于货拉拉平台的信任感下降,未来如果有运货需要可能不会考虑货拉拉。

指标说明

新经济企业

声誉监测

为监测观察企业责任履行状况,量化评价企业声誉,南都大数据研究院开展智库课题“新经济企业声誉监测项目”。该课题以指数评价为核心产品,以声誉数据库为支撑,以智库服务为延展,对中国新经济企业群体进行全方位研究观测。课题组从公众关注度、社会感召度、产品亲密度、社会责任度以及舆情风险度5大维度评价企业声誉状况,其中舆情风险度权重最高。

数据说明:诉求类评价数据、情绪趋势数据等来自微博、新闻客户端、论坛等相应舆情事件评价信息。

出品:南都大数据研究院

统筹:邹莹

数据采集分析:南都见习记者冯浩鹏 南都记者凌慧珊 梁秀霞 占华平

南都制图:刘寅杉

责任编辑:梁斌 SF055

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