【网约车违章代扣分怎么处理】

2022-09-07 09:00:00来源:周公解梦

以前违章被扣分时,可以出示其他驾驶员的驾驶证。但是随着社会环境的变化,再加上国家机关的工作人员意识到了此种行为的存在,制定了新的法律规范,根据现行法的规定,网约车违章分怎么代扣?就现实情况来说,网约车的存在是有舆论的,该如何看待这些舆论呢?下面就由小编为大家解释一下相关内容,供大家参考学习。

一、网约车违章分怎么代扣?

现在拍违章,不仅会拍车辆,还会拍下驾驶人,在处理违章的时候,驾驶员必须出示本人的驾驶证,工作人员会严格检查,消分人是否就是当时违章的人,确定是当时的违章车主,驾驶证和行驶证也没有什么问题,才会进行扣分处理,在这种情况下,进行驾驶证代扣是比较难的。

二、网约车负面舆情产生的原因

(一)与传统出租车的新旧利益冲突

网约车的出现,给传统出租车行业猛烈的一击。这种新时代下的互联网“分享经济”新模式,不仅惠民利民,更加利于推动资源共享,顺应了国家要求的互联网分享经济。有利益冲突,就会有竞争。网约车提供的专车高质服务,方便快捷的支付体验,极大的挤压着传统出租车的生存发展空间,也造成了出租车与网约车之间的恶性竞争和矛盾升级。

除此之外,由于网约车在准入标准、价格机制、车辆安全、报废管理、保险制度、税费缴纳等方面与传统出租汽车存在较大差异,特别是网络平台公司为了抢占市场,通过持续巨额的补贴抢占市场,在事实上造成两者不公平竞争,加上传统出租汽车行业还存在不少深层次矛盾,导致各地不稳定事件频发。网约车负面舆情出现后,因为交通出行贴近公众生活和切身利益,所以关于网约车任何的瑕疵和失误都极容易受到舆论的高度关注,并成为出租车行业抨击和吐槽的情绪泄愤口,给网约车的声誉带来了极大的压力与挑战。

(二)车辆准入混乱与乘客安全问题

由于打车软件平台是基于技术的虚拟运营平台,导致准入审核机制不够完善,运营初期甚至很多社会上一些黑车混入进来,严重扰乱着打车秩序。另外存在着个别网约车司机职业道德素养低下,趋利心强,违背职业道德向乘客索取多余的车费,2016年10月5日搜狐新闻发表的“乘客打车11公里收费210元“易到”网约车遭质疑”事件,让网友大跌眼镜;除此之外2016年10月19日搜狐新闻发表的“网约车翻车致乘客1死1伤警方:滴滴司机酒驾”等新闻层出不穷,最轰动的就是今年5月发生的“深圳女教师搭滴滴顺风车后被劫杀”的事件。

社会各界质疑声此起彼伏,负面舆情压倒性的袭来,网约车市场到底有多混乱,乘客安全是否能受到保证等问题再一次向公众发动冲击,舆情连锁效应的不断放大,以营销、吸引眼球、牟利为目的的营销账号介入热点炒作,成为网约车负面舆情发酵的源头。舆情效应也从以当地为主逐渐延伸至全国,给网约车的社会声誉带来极大的损毁。

(三)快捷支付风险与现金安全问题

结算方式无论是微信支付还是支付宝支付、快捷支付等等都好,手机支付的安全问题仍然是打车软件发展道路上必须跨越的一道鸿沟,用户现金被盗刷的现象使用户叫苦不迭,快捷支付下的财物丢失隐患是用户普遍担忧的问题,2016年10月12日石家庄新闻网报道的一则名为“优步用户遭盗刷网约车“安全警钟”要敲响”的新闻迅速引起网友关注,石家庄市民许女士人在石家庄,可是手机中的优步软件却显示自己在上海打了车,绑定的银行卡也被扣了款。而当她想联系优步方面解决时,却找不到客服电话,申诉困难重重。无奈之下,只好通过冻结银行卡的方式防止再次被盗刷。

这样的新闻不仅严重损害网约车行业形象,更让消费者有了后顾之忧,移动支付属于整个产品服务流程的最后也是最重要的一环,如果在这里出现问题,即便前面的服务和体验再好,也难以得到顾客的好评。

(四)舆情应对策略不当加速网约车负面舆情发酵

打车软件作为刚兴起不久的移动互联网手机应用程序,因涉及到监管部门、出租车公司、司机以及乘客等各方利益,引起各地政府的高度重视。北上广深政府更是先后出台了网约车「京人京车」、「沪籍沪牌」等新政来疏解大城市道路拥堵的现状,而新政所指的利益群体——网约车行业集体抱团进行对抗,其中2016年10月8日滴滴出行官方发表的“滴滴回应北上深网约车经营服务管理办法征求意见稿”,公开与政府讨论网约车司机非本地户籍与本地户籍从业的权利,更是呼吁政府莫让民众对创业创新失去信心和热情。

事件发生后,一时间网络热议不断,其中以“北大教授称网约车新政“对抗中央”为代表的网络意见领袖快速升温,接着“张维迎针对网约车问题发言惹毛出租车行业”的对抗言论相继出现,很大程度上激化了网约车与相关监管部门的矛盾,加速负面舆情发酵。

再者,现行网约车行业因为个别事件的舆情处置不当,导致被媒体利用炒作,不良商家恶性营销,公众在谣言和负面舆情的猛烈冲击下,将个别网约车的突发事件误解为网约车行业弊病,特别以网约车司机为导火线的负面舆情频繁报导,司机威胁、偷拍、抢劫甚至谋杀乘客的新闻引起了网络群体性井喷态势,使得网络舆情逐渐向复杂演化,极大的黑化了网约车的社会声誉。

三、负面舆情给网约车公司带来的危害

(一)严重损害网约车行业形象

由于网约车负面舆情以爆发性的速度向大众扩散、迅速成为网上热点,聚众效应强等特点,有的媒体舆论过分追求轰动效应,针对个别网约车司机的行业丑态,进行渲染。很容易被公众以点带面标签化、普遍化,形成常态的负面认知,从而严重损害网约车行业形象。

(二)严重制约网约车行业发展

网约车作为互联网“分享经济”新模式下的创新行业,不仅惠民利民,更推动社会资源的共享解决了几十万人口的就业问题。然而此起彼伏的负面舆论让网约车行业蒙上了一层灰色的雾霾,公众眼中网约车以往“优质、安全、高效的服务”现如今混杂着“危险、混乱、不合理”等标签。特别是近期网约车与政府的关系更是备受热议,“北大教授称网约车新政“对抗中央”的舆情还在继续发酵,各种信息爆料不断地出现在舆论场上,不久前曝出“深圳超过3000名专车司机有吸毒或犯罪前科”,一时舆论哗然,真实性有待商榷。事实上,因为真实信息还未发布的客观的条件限制,使得权威信息在这个窗口期处于缺位状态,不能满足公众对信息的需求度,导致这个时期内公众更容易接受谣言的灌输,带着有色眼镜来看待网约车行业,这些负面舆情的处置不当,严重制约了网约车行业发展。

四、如何推进网约车行业舆情监测工作提升舆情处置能力

1、强化网约车行业舆情监管,增强网约车司机自身职业素养

舆情的处置,说到底还是要从源头疏导,只有提高网约车司机的准入门槛和职业素养,才能从根源上切除舆情危机的毒瘤。同时加强网约车行业的舆情监管,通过舆情监测系统来全面地对消费者关心的信息进行立体监测,及时预警负面、重要、重点信息,实时跟踪突发事件舆情信息,详细监测网约车司机的重大舆情动态和负面舆情动态,对舆情信息“一网打尽”,为舆情危机处置和工作宣传投向提供决策参考。

2、加强媒体合作,提升网约车行业正面舆情宣传

随着媒体业的繁荣发展特别是网络媒体的快速崛起,人们分享信息变得“随心所欲”,网约车企业必须意识到我们已经生活在一个高度媒介化的透明社会,一个舆论监督越来越受到重视的社会,一个公众知情参与意识空前提高的社会。只有重视媒体、服务媒体、才能获得舆论支持,促进事件顺利处置。

加强媒体合作,积极推动网约车企业的正面舆情宣传工作,与媒体建立日常交流机制,通过定期举办座谈会、见面会、恳谈会、联谊会等形式进行交流;推行网约车行业重大专题报道等,为媒体主动提供更多、更丰富、更专业的网约车新闻热点,主推“优质、低价、安全”的正面行业新闻,从而掌握舆论话语权,引导网络主流舆论,形成强势的网约车正面宣传效应。

3、树立网络危机意识,提高网约车行业舆情应对能力

目前,网约车的负面舆论主要来自于各大媒体的言论与各类自媒体的发帖,近半年来,每一次网约车的负面舆论都会在网络上引起强烈的反响和激烈的辩论,并形成了一个言论与观点的“自由市场”。面对“鱼龙混杂”的言论市场,相关网约车行业应该加强对舆情的研判能力,树立网络危机意识,学会透过网络舆情的外在特点,深入分析其内在的传播规律,时刻警惕,树立舆情就是危机的观念。

在负面舆情发生之后,网约车企业要学会快速反应、主动设置媒体的议程和公众议程,抢占传播时效,最好在事发后4小时内能发布准确信息,最迟则不超过8小时。要密切关注危机信息的报道,如“深圳超过3000名专车司机有吸毒或犯罪前科”这种类似的新闻曝出来后,网约车行业应该尽快发布权威信息,说清楚事情的真相,解答公众的疑惑,避免这样极具破坏性的信息在网络上被无序地跟进和炒作。

4、针对利益相关群体,做好重点舆情监测

对网约车行业来说,利益相关分为三大类:一是政府的相关网约车政策;二是竞争对手的恶性舆论;三是消费者的负面舆情。有难点就必须有重点,对于网约车行业的舆情监测来说,监测的重点应该放在利益相关的三大类上。

一是要及时做好政府关于网约车行业新政信息的采集,第一时间了解和分析网约车行业发展的大背景,根据政策调整行业运营方针和模式。

二是要做好竞争对手的恶性舆论监测,现实网络环境背景下,负面舆论发展的非理性、情结化的现象较为严重,一部分竞争对手恶意抨击网约车行业的意见、观点常常缺乏理性,且容易得到众人的响应,产生“滚雪球”效应。建立各种信息源和网上信息监测机制,通过舆情系统在第一时间识别危机信息并及时提取出来,供网约车行业有关公关及其职能部门决策处置,避免演化成更大范围的舆论危机。

三是要加强消费者的负面舆情监测,“好事不出门,坏事传千里”在负面舆情出现的最初12-24小时内,消息会象病毒一样,以裂变方式高速传播,模糊的信源,指数增长的传播速度,对于网约车企业的发展来说就像一颗隐形炸弹,随时面临爆炸。做好消费者的负面舆情监测,在第一时间查清事件原委外,给消费者一个完美的解决方案。只有这样才能挤压负面舆论的生长空间,让危机止于萌芽状态。

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