Dostałem falę nienawiści, przed którą sam chronię innych. Oto liczby.

Pod nagraniem opublikowanym 1 października 2026 r. pojawiło się blisko 5000 komentarzy w cztery dni. Ponad połowę trzeba było automatycznie usunąć. Oto, co się stało – i co te liczby pokazują o hejcie online.

Co się właściwie wydarzyło

W niedzielne popołudnie, idąc chodnikiem, zauważyłem dwóch kierowców urządzających sobie wyścig na ulicy w centrum Szczecina. Jeden z nich wyprzedzał przed przejściem dla pieszych na którym się znajdowałem. Kierowca zatrzymał się z piskiem opon przed przejściem. Zapytałem kierowcę czy wybiera się na tor wyścigowy. A on w odpowiedzi ruszył na mnie. Od tego momentu zdarzenie rejestruje swoimi telefonami dwóch świadków. I film jednego z nich wrzucam do internetu.

Opublikowałem nagranie na Facebooku, Instagramie i YouTube. W ciągu kilku godzin zaczęło się coś, czego nie da się już nazwać krytyką w internecie.

Liczby

Dzięki ZenFeed mam coś, czego większość ludzi w mojej sytuacji nie ma: dokładne dane o tym, co się stało pod moimi własnymi publikacjami.

W ciągu czterech dni, pod siedmioma powiązanymi publikacjami na czterech platformach, pojawiło się 4931 komentarzy. Ponad połowę – 56% – trzeba było automatycznie ukryć lub usunąć, bo przekraczały próg zwykłej krytyki.

Jedna rzecz rzuca się w oczy od razu: Facebook był wyraźnie bardziej toksyczny niż YouTube dla dokładnie tego samego wydarzenia – średnia toksyczność 62,7 i 53,9 na Facebooku wobec 35,3–41,7 na YouTube. To nie przypadek. Pisaliśmy już o tym, że sieć relacji na Facebooku czyni konflikt osobistym – ludzie nie kłócą się z anonimowym kontem, tylko z kimś, kogo “znają” ze wspólnego miasta, grupy, sąsiedztwa.

Godzina po godzinie: jak wygląda fala od środka

W pierwszych osiemnastu godzinach komentarze napływają falami do 265 na godzinę. Szczyt przypada na poranek następnego dnia – godzina 8:00, pora porannego dojazdu do pracy: 265 komentarzy, z czego 123 (46%) przekracza 85 pkt. progu toksyczności.

W pierwszych 19 godzinach (do momentu, w którym ręcznie obniżyłem próg moderacji z 85 na 70) pasmo 85+ stanowiło 49% wszystkich komentarzy, pasmo 70–84 kolejne 19%, reszta (32%) była poniżej 70. W kolejnych 12 godzinach pasmo 85+ spadło tylko nieznacznie – do 44% – ale pasmo 70–84 skurczyło się o ponad połowę, do 7%, a jego miejsce zajęły komentarze poniżej 70 (wzrost z 32% do 49%).

Innymi słowy: liczba najbardziej skrajnych komentarzy nie zniknęła. Zniknęła głównie ta “średnio toksyczna” warstwa – dokładnie ta, którą obniżenie progu zaczęło dodatkowo usuwać z widoku. To zbiega się w czasie z momentem obniżenia progu, ale to korelacja na jednym przypadku, nie dowód – nie twierdzę, że to powtórka badania o spadku toksyczności o 30%, które cytujemy na blogu. Ten sam mechanizm (mniej widocznej toksyczności → mniej nowej toksyczności) jest prawdopodobnym wyjaśnieniem, ale na tych danych nie potrafię tego odizolować od zwykłego wygasania fali w czasie.

Żaden zespół moderatorów by tego nie udźwignął

W najgorętszej godzinie pod samym głównym filmem pojawiło się 265 komentarzy – średnio jeden co 14 sekund. Policzmy, co to oznacza dla człowieka. Nawet jeśli moderator potrzebuje tylko 30 sekund, żeby przeczytać komentarz, ocenić go i kliknąć „ukryj”, ta jedna godzina to ponad dwie godziny jego pracy. Przy jednym poście trzeba by więc posadzić dwie, trzy osoby, które nie robią nic innego – a i tak każdy toksyczny komentarz wisiałby publicznie przez minuty, zanim ktoś do niego dotrze.

Od chwili, w której Facebook powiadomił nas o nowym komentarzu, do jego ukrycia lub usunięcia mijało w medianie 5,4 sekundy. 85% automatycznie zmoderowanych komentarzy znikało w mniej niż 10 sekund, 98% – w mniej niż minutę. I co najważniejsze: w szczytowej godzinie mediana wynosiła 5,6 sekundy, czyli praktycznie tyle samo, co w spokojniejszych momentach. Większy ruch nie wydłużał kolejki.

A mój film nie był jedynym ruchem na platformie. W tym samym czasie ZenFeed moderował komentarze pozostałych klientów.

Te kilka sekund to nie techniczny detal. Groźbę, która jest widoczna przez pięć sekund, zobaczy garstka osób. Ta sama groźba, która przez godzinę czeka na moderatora pod postem z ponad milionem wyświetleń, trafi do tysięcy – i część z nich potraktuje ją jako zaproszenie, żeby dorzucić coś od siebie.

To nie była “niemiła krytyka”

Łatwo powiedzieć “internet tak ma” i zostawić to na tym. Nie zostawiłem. Ręcznie przejrzałem 1154 najbardziej toksyczne komentarze pod głównym filmem i sklasyfikowałem je według Kodeksu karnego:

• 186 gróźb karalnych – deklaracje konkretnego czynu wobec zidentyfikowanej osoby (“gdybyś mi wskoczył na maskę, to bym cię…”).
• 1052 zniewagi.
• 4 przypadki mowy nienawiści na tle rasowym/narodowościowym – jedyna kategoria ścigana z urzędu, nie na mój wniosek.
• 28 przypadków priorytetowych: groźby użycia broni, groźby podpalenia pojazdu, groźba porwania, wielokrotne groźby zrzucenia/rozjechania ofiary jadącej na masce przy dużej prędkości, próba zidentyfikowania i wskazania członków mojej rodziny.

Ten ostatni punkt zasługuje na osobne zdanie. Ktoś w komentarzach podał imiona i nazwiska, i linki do profili osób, które uznał za moją rodzinę, z sugestią, że “powinny zostać odpowiednio docenione”. To już nie jest hejt. To nękanie z elementami zagrożenia wobec osób trzecich, które nigdy nie miały z tym filmem nic wspólnego.

Jest jeszcze jeden szczegół, który dociera do mnie dopiero teraz, kiedy spokojnie przeglądam te liczby: większość tych gróźb i zniewag odpowiada na wersję wydarzeń, której nigdy nie potwierdziłem – wersję kierowcy. Ludzie grozili mi, używając imienia i nazwiska, na podstawie czyjejś gołosłownej opowieści, bez próby sprawdzenia, co się naprawdę stało.

Nie tłum. Nagonka.

Spośród blisko 2900 osób komentujących pod głównym filmem, 323 (11%) wróciło z kolejnym komentarzem – część wielokrotnie, aż do 28 oddzielnych komentarzy od jednej osoby. To nie jest rozkład spontanicznej, jednorazowej reakcji tłumu. Przyjrzałem się bliżej tej grupie i widać w niej dwa wyraźnie różne wzorce.

Większość to seria w jednej chwili. 254 z tych 323 osób (79%) napisało wszystkie swoje komentarze w ciągu jednej godziny – kilka, kilkanaście wpisów pod rząd, zanim wrócili do swojego dnia. To klasyczny obraz nagonki: ktoś wpada pod post, rozkręca się w komentarzach, po czym znika. Skrajny przykład: jedna osoba napisała 21 komentarzy w 16 minut – wszystkie 21 zostały ostatecznie zmoderowane.

Ale 18 osób (5,6%) wracało przez ponad dobę. To już nie odruch – to ktoś, kto świadomie śledzi post i wraca, żeby dopisać kolejny komentarz. Autor z największą liczbą komentarzy (28) pisał przez niemal dwa dni, od 2 do 4 października – czyli jeszcze długo po tym, jak reszta fali już wygasła. Jego średnia toksyczność pojedynczego komentarza była stosunkowo niska (23,4/100) – prawdopodobnie dlatego większość tych wpisów nigdy nie przekroczyła progu automatycznej akcji (tylko 6 z 28 zostało zmoderowanych). Rozłożona, “grzeczniejsza” uporczywość okazuje się trudniejsza do automatycznego wyłapania niż pojedynczy, bardzo toksyczny wybuch.

Dlaczego o tym piszę

Nie piszę tego, żeby zbić kapitał na własnej krzywdzie. Piszę, bo zbudowałem ZenFeed właśnie po to, żeby twórcy, redakcje i organizacje nie musiały przechodzić przez to w ciemno – i bo rzadko kiedy ktoś, kto przez to przechodzi, ma akurat pod ręką narzędzie, które mierzy to co do godziny i komentarza.

Gdyby nie automatyczna moderacja, cała ta fala – łącznie z groźbami, próbą zidentyfikowania mojej rodziny i mową nienawiści ściganą z urzędu – zostałaby w całości publicznie widoczna. 56% z blisko 5000 komentarzy zniknęło, zanim zdążyło zaszkodzić kolejnej osobie czytającej tę dyskusję.

Sprawa trafiła już na policję i do sądu. To jeden wątek. Ten tekst to drugi: żeby skala tego zjawiska przestała być anegdotą, a stała się czymś, co da się zmierzyć, pokazać i – mam nadzieję – wykorzystać do czegoś więcej niż tylko mojej własnej sprawy.