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谁是杀死小女孩的凶手真相揭秘

 rexue_2014 2015-12-16

这个测试其实没有标准答案,因为照片中所给的线索并不足以揪出凶手,根据每个人的观察力和推理思路,答案可以不一样!从心理学层面来分析,第二张图中的男人犯罪概率较高!



推理


图①:

图中是一个比女孩稍大一些的男孩,长相清秀,阳光开朗,乍一看没有什么问题,但是还有两个小细节要引起重视:1.与其他三图相比,该男孩的腿在刻意遮挡自己的裆部;2.男孩痴痴的望着女孩傻笑。综上,刻意遮挡和痴笑有可能是犯罪的前兆,但男孩此时的年龄应该是青春懵懂期,只会对同龄的女孩子感兴趣,加上男孩帅气阳光的外表与装扮,都会减少该男孩的犯罪率。这样,我们对图①的犯罪率定为10%。


图③:

显而易见,图中是一个混混,此图是最有讨论色彩的。简单分析一下,首先确定好该男子的身份是混混,所以一切疑团都解开了,混混的蹲姿永远都是这么痞,他们不会斯文地蹲下。所以这并不能成为杀人的动机和证据,这样只剩下作为一个痞子的冲动和暴脾气诱发的犯罪率,但看照片来说该男子心情很不错,所以适当减分,犯罪率为20%。


图④:

此图是最富争议性的,100个人中有70个认为胖子是凶手,这张图可谓是疑点重重。无论是胖子衣服上的画像说明他是一个典型的御宅萝莉控,女孩皮笑肉不笑的表情说明了女孩非常地不情愿等等,都把矛头指向了这个胖子。然而从犯罪心理学和重口味心理学看,可以彻底推翻胖子是凶手的想法。心理学中近年收编了御宅、萝莉控的心理,“在萝莉控的心中,自己扮演的是萝莉的哥哥、父亲、保护神的角色,他们绝不允许外界伤害到身边的萝莉,而萝莉在他们心中是神圣不可侵犯的。”萝莉控不同于金鱼佬,不同于恋童癖,萝莉控往往都把自己是萝莉控的心态暴露于外界(就像胖子穿着画着萝莉的衣服),恋童癖就不同了,他们往往把自己的这种黑暗的心态深深埋藏起来,因为他们都知道这是丑恶的。女孩的表情不同于其他是什么原因呢?答案很简单,心理学中有记载,女孩在小的时候站在与自己身材极不相称(过胖或过瘦)的人身边时,都会感觉很不自然,有极其抗拒或逃避的心理,这就是女孩表情差异的写照。综上,图④犯罪率为0%,不可能犯罪。


图②:

的中年男子是我们最容易忽略的,只看一眼,干净整洁的印象便深深地印在别人心中,让下人意识地去看更有吸引力的图③和图④,回过头来重新看图②,会发现原来一切隐藏的罪证都在其中。1.季节的差异,请注意图②中年男子的衣着,炎炎夏日身穿长袖长裤与其他三图格格不入。2.整洁的发型衣着之下左脚腕裤脚的褶皱,整齐下的不整齐必定就是原作者留给我们的蛛丝马迹。因为不了解该中年男子的身世背景,所以只能通过大多数人同龄人进行分析,该年龄段(30~40)为事业的上升期,因为有了家庭的负担,事业显得更加重要,肩上的担子更重了,繁忙拼命的工作,同事领导之间的勾心斗角,家庭的压力使得该年龄段的人更容易诱发人性内的黑暗,使这些黑暗膨胀化,在业界内统称为“黑化”,“我害怕这个世界(工作生活的压力),我害怕身边的人(同事领导之间的勾心斗角),出门前,我都要把自己包裹起来,我害怕自己暴露于外界。”对社会和人的排斥表现在衣着上,自己越发的暴躁和不耐烦表现在左脚腕那整齐下的不整齐的裤脚;最后是笑容,我们很容易被女孩的笑容误导,我们只去考虑女孩笑容的不同,而忽略了凶手的笑容,图①痴痴的笑,图③混混浪荡的笑,图④萝莉控满足的笑都是正常的,唯独图②皮笑肉不笑,或者这并不是笑,更多的是不耐烦和反感。心理扭曲的愤世主义者,光鲜亮丽的外表下隐藏的是邪恶血腥黑暗的心。所以,图②犯罪率高达70%。

(完























































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































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