中国情绪下的“品牌”需求(三)

充满“中国情绪”的品牌需求,促使诸多商品承载了太多的负荷,当这些商品无法承受生命之重的时候,“品牌”就开始被异化成另类了。

     我们发现,古代的商品品牌承载的其实都是商品的本源使命,而当前的很多“品牌”其实已经超越了它自身的本份,必须要去充当“官轿”、“官服”、“货币”这些符号的替代品,显然,这样的“品牌”已经被异化了。并且,即便是来自欧美那些品牌化成熟度极高的地方,对于品牌的认知也和中国是大相径庭。所谓“品牌忠诚度”,也不过是一个极度中国化的伪命题而已,试问一下,一个价值观混乱、连忠诚为何物都未必清楚的国度,又如何能忠诚于一个商品的品牌呢?说到底,所谓“品牌”,不过是一种符号而已,这个符号体现的就是当前中国社会的主流价值取向。当一个社会的价值取向开始变得单一、乏味之后,所谓“品牌”体现的也正是这样的属性,当社会的价值观开始专注于金钱至上的时候,“品牌”想要体现的所谓“身份”,同样也无非就是一种财富的象征而已。

    但是,这样被异化的“品牌”是有问题的,因为,财富并不能体现所有人的价值,财富本身也是无止境的,当拥有一个10万汽车的时候,就想要20万的、50万的、100万的,只要发现了还有人开的车比你好,那种当初的满足感立刻就会荡然无存,开始想办法去继续敛财,继续去获得更昂贵、让别人无法得到的“品牌”。显然,这一切最后依然是徒劳的,作为的“品牌满足感”所能给与的非常的短暂,转瞬就会消失。

    进一步分析其原因,当前中国的“品牌需求”,不过是当前中国社会价值观混乱的病态病症罢了。尽管古代的生产力不够发达,社会财富无法和当前相比,但是,其社会价值体系是健康、多元的,对每个人的评价系统是科学、公正的。读书人读好了书,只要能科举入士,就可以治国安天下,就可以得到社会对他的认知;医生治好了病人,就可以得到病人发自内心的感激、无论官员还是百姓对他的尊重;商人讲究信誉,聚财而多行善,就可以得到社会对他的尊重;农民安于农耕,同样可以获得社会对他的公正评价。。。。。。总之,每个人都能通过做好自己的份内之事而得到别人的认可。然而当前,每个人的价值似乎更多的以其拥有财富的多寡来加以评价,无论是什么岗位,无论你的本职工作做的是否出色,评价他的只有一样——财富。很多为官者之所以为官,图的无非还是一个财字。医生从救死扶伤中已找不到自己的价值体现,不得不转而图财。为师者从为人师表中找不到自己价值的社会认可,不得不退而求财。种田的、打工的、看门的、看车的。。。。。。所有的人都参与到一个捞钱比赛的大游戏中,祖先留下的忠、孝、仁、义,都失去了存在的土壤。在这场大游戏中,只讲结果,不讲手段。所谓成功,首先是金钱上的成功,而不是救死扶伤的成功、助人为乐的成功、师道尊严的成功。。。。。。于是,“成功者”成功后,就只能是用财富去体现自身的价值,那些所谓能体现其“身份”的“品牌”商品,所能体现的,也同样就是“财富”二字而已。除此之外,什么都没有。

     当一个社会对人的价值倾向于仅仅用拥有的财富有多少来评价时,畸形的现象出现了。“豪门宴”、“超豪华婚车”、“烧钱比赛”、“拜金女”、“富二代”、“境外赌博”。。。。。。没完没了的社会病毒不断在侵蚀着每个中国人的神经,形成了当前特立独行的“中国情绪”,这种情绪背后,我看到的是——羡慕、无助、嫉妒、愤怒、忧伤、浮躁。在这样的“中国情绪”下,“品牌”、“品牌忠诚度”、“品牌文化”都遭到了亵渎,这样的“品牌需求”是病态的,是于人类的本源需求相对立的,终究必将会是被淘汰的。因此,只有当“中国情绪”变得正常和健康之后,“品牌”需求才会变得从容,才会恢复出它的本来面容。

认清这些,对我们未来,相信是有一定积极意义的。

### 中国情绪面孔识别系统与数据库 #### 背景介绍 在情感计算和人机交互领域,中国情绪图片库是一个重要的开源项目[^1]。该库包含经过严格筛选的图片集合,旨在通过视觉刺激引发特定的情绪反应[^2]。这些图片适用于心理学、神经科学以及脑电信号分析等领域的研究,能够帮助理解情绪与大脑活动之间的关系。 #### 中国情绪面孔数据库 中国情绪面孔数据库(Chinese Affective Picture System, CAPS)是专门设计用于研究人类情绪反应的工具之一。它由一系列标准化的情绪面孔图像组成,这些图像经过严格的实验验证,能够有效激发观察者的情绪反应。以下是该数据库的一些关键特点: - **标准化**:所有图像均经过标准化处理,确保其情绪诱导效果一致。 - **多样性**:涵盖多种情绪状态(如快乐、悲伤、愤怒等),适合不同研究需求。 - **适用范围**:广泛应用于情绪识别、情绪调节及脑电信号分析等领域。 #### 中国情绪面孔识别系统 基于Python的人脸识别技术可以与情绪面孔数据库结合,构建一个完整的中国情绪面孔识别系统。以下是一个简单的实现示例: ```python import face_recognition import cv2 import numpy as np # 加载情绪面孔图像 image = face_recognition.load_image_file("emotion_face.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn") # 使用CNN模型进行人脸检测[^3] # 提取面部特征 face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations) # 比较已知情绪面孔与当前图像 known_emotion_faces = [] # 假设这是预先加载的情绪面孔编码 for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(known_emotion_faces, face_encoding) if True in matches: print("匹配到的情绪面孔:", known_emotion_faces[matches.index(True)]) ``` #### 实验设计与流程图 根据认知科学的要求,设计一个实验来判断不同面孔是否会出现加工时长增加或准确率下降的现象。以下是实验的基本流程图和对照组设置方法: 1. **实验流程图** ``` 开始 -> 被试准备 -> 展示正常面孔 -> 记录反应时间与准确性 -> 展示倒置面孔 -> 记录反应时间与准确性 -> 数据分析 -> 结束 ``` 2. **对照组设置** - 对照组应使用正常方向的面孔作为基准,以评估倒置或模糊面孔对情绪加工的影响。 - 确保对照组与实验组的其他条件完全一致(如图像大小、背景颜色等)[^4]。 3. **结果分析** - 比较正常面孔与倒置/模糊面孔在反应时间和准确性上的差异。 - 如果发现倒置或模糊面孔导致反应时间显著延长或准确性下降,则支持现有文献的观点[^4]。 #### 相关工具与资源 - **下载地址**:中国情绪图片库可通过以下链接下载[^2]: [中国情绪图片库下载](https://gitcode.com/open-source-toolkit/7aa31) - **人脸识别工具**:推荐使用 `face_recognition` 库,结合数据库中的情绪面孔图像进行实验。 ---
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