一款讓微博都緊張的App——抖音,是怎麼讓人上癮的?
一款讓微博都緊張的App——抖音,是怎麼讓人上癮的?

4月上旬,短影音應用抖音上線了反沉迷系統。在連續使用超過 1.5小時後,抖音上就會出現使用時間過長的提示。同時,用戶還可以設置時間鎖,單日使用時長超過2小時,需要輸入四位數的密碼才能夠繼續使用。

這個功能,就像小時候玩遊戲,家長在我旁邊喋喋不休地說:你已經玩了一個多小時了,別玩了!今天你已經玩夠兩個小時了、不能再玩了。

就像家長的限制並不能讓青少年避免遊戲沉迷一樣,抖音的這種功能估計也是。畢竟,等提示消失再繼續刷就好了,時間鎖功能出現再輸入密碼就完了。

然而那些拿起手機就刷抖音停不下來的朋友,你或許已經出現了「抖音上癮」,你的行為和認知,正在發生一些變化。

抖音是怎麼讓你上癮的?

最初我去下載抖音,是為了去看一隻跳海草舞的阿拉斯加雪橇犬。在使用抖音的那一段時間,只要在沙發躺下、戴上耳機、打開抖音,等到回過神來,一、兩個小時就刷過去了。然而,除了看完那支哈士奇的新影片,我著實不大記得還看了什麼。

這種開刷抖音,一兩個小時就過去的體驗,我知道我不是只有我一個人有。

在4月初企鵝智酷發布的《抖音、快手用戶研究報告》顯示,抖音上大約22%的用戶每天使用該App超過1個小時。抖音目前的日活躍用戶與月活躍用戶的比值(即DAU/MAU)已經達到0.45,這意味著平均每人每月有13.5天會打開使用這個App。而那些沉浸度較高的遊戲比值通常在0.3-0.6。

搞笑有趣的影音內容,全螢幕沉浸式的觀看體驗,是抖音吸引用戶的重要因素。

然而能夠讓你刷抖音上癮,其實是因為它用一些大大小小的互動細節,可以讓你大腦中的多巴胺激增,出現「行為上癮」。行為上癮跟物質上癮(比如藥物及毒品上癮等)的生理機制是相似的,他們都是刺激大腦中的同一個區域出現的結果。

在著名學者普林斯頓心理學博士亞當· 阿爾特(Adam Alter)關於行為上癮的著作《欲罷不能:科技如何讓我們上癮?滑個不停的手指是否還有藥醫!》一書中,他列舉了六項行為上癮的構成要素,分別是:

  • 誘人的目標
  • 無法抵擋且無法預知的積極回饋
  • 漸進改善的感覺
  • 越來越困難的任務
  • 需要解決卻暫未解決的緊張感
  • 強大的社會聯繫

抖音作為正被流量主、廣告主追逐佔坑的產品,已經滿足了上面的這些要素,正在給用戶帶來不同程度、無法擺脫的獎賞和刺激,讓一些人「行為上癮」。

不可預測的內容

在抖音首頁的推薦頁面,每次手指下滑,我們似乎永遠猜不到下一個影音會是什麼,這種機制可以被稱為間歇性變量獎勵(intermittent variable rewards)。

每滑動一下,會出現是萌蠢的貓狗,還是搞笑的惡作劇,還是某個小技巧的教程,還是某個明星的生活動態,或者是一個廣告?估計只有抖音的個性化推薦演算法才知道答案。

或許有時候抖音推薦的影音,你並不喜歡。這時可能有人會這樣想:這個影音不喜歡,滑走就好了,15秒的影音並沒有很長,就算影音很爛沒有創意,也聽到了很有張力和表現力的BGM呀,看下一個影音就好了。

如果你也是這樣想的話,那麼這種想法可以被稱為「帶動機的感知」(motivated perception),它會改變我們使用抖音時產生的負面情緒。

以上這些,都會讓在抖音上看影音的用戶,體驗到行為上癮中「無法抵擋且無法預知的積極回饋」這一個要素。

自動循環播放

抖音裡的影音播放,其中一個重要的互動就是自動循環播放。在你的手指剛上滑,全螢幕顯示並配有個性化背景音樂的影音撲面而來,是不是有點反應不過來?這種「措不及手」的感覺,其實是科學的。

諾貝爾獎得主丹尼爾· 卡尼曼(Daniel Kahneman)認為,人腦中負責其他底層感官的部位會第一時間接收到外界的刺激,比如聽覺和視覺的刺激,而負責理性思考的前額皮質則總會慢上半拍,沒有前者那麼迅速。

因此我們的大腦,確實會先接收到抖音影音的音樂和圖像,接著才會去理性思考:這個影音講了啥,我接下來要點讚還是要略過它。

像抖音影音的自動循環播放,微信朋友圈裡的小紅點,更多app使用的那些色彩鮮豔、靈動漂浮的圖標,都在人們「猝不及防」的情況下收割了注意力和時間。

15秒引起的「袢子」

抖音的影音為15秒,通常不能完整地呈現一段配樂,影音的內容一般也無法展現完整的故事和情節。因此抖音的很多影音,都會給人一種戛然而止的感覺,很多人會不由自主地多看幾遍,甚至會對這些並不完整的影音記憶深刻。

這是一種被稱為「蔡戈尼效應」(Zeigarnik effect)的心理現象,這個理論認為人們本能有著將事情做完的驅動力,而那些尚未處理完的事情,會比那些已經處理的事情更加印象深刻。

20世紀初期,心理學家布爾瑪·蔡戈尼克做了一項著名的實驗,她讓一群成年人去做20個簡短的小任務,比如動手類的塑黏土、造箱子,智力類的解謎題、數學題等。蔡戈尼克讓參與者完成部分任務,並對另外一些還沒有完成的任務進行干擾。隨後,讓受試者回憶自己做過的任務,數據顯示,記得的未完成任務,是已完成任務的兩倍。

這些還沒有完成,卻又在心裡記得、並且讓自己擁有緊張感的事物,可以稱之為「袢子」。它的積極作用是會驅動人完成任務,消極作用則是可以讓人陷入無窮無盡的拖延狀態。而它也是行為上癮中「需要解決卻暫為解決的緊張感」這個要素。

必不可少的點讚

在抖音裡面,點讚的位置就在影音上傳者頭像的下方,被放在了一個相當順手且重要的位置。觀看影音的人,點擊完那一顆點讚按鈕後,一顆紅心會動態跳出,填滿按鈕。這些顏色和出現的形式,可以及時給到點讚者一個積極的回饋,讓人感覺點讚也是一件開心的事情。

不過被點讚這個動作影響更大的是影音的上傳者。

看著推薦頁面裡的影音動不動點讚過萬,如果自己上傳的影音沒有人點讚,不僅讓人心裡難受,也會像是一種公開譴責:自己的影音不夠有趣,好友不夠多……

在影音上傳者的體驗中,點讚也是一種間歇性變量獎勵(intermittent variable rewards)。它會讓人們有更強烈的意願去獲得它,比如會讓人開始轉發到新浪微博、微信裡面推廣,例如會更加頻繁地打開App查看動態通知頁面。 (是不是跟你發完一條微信朋友圈後,想要持續關注評論和點讚的心情一樣?)

Facebook是較早使用點讚按鈕的社交應用,它的創辦人之一西恩‧帕克(Sean Parker)曾經向大眾坦白

每當有人給你的照片點讚或評論的時候,你便會獲得一次「多巴胺」所帶來的滿足感。

曾經有一個名為Lovematically的App,目的就是給用戶信息推送裡的每一幅圖點讚,這個產品接上Instagram的API後,馬上就被封掉了。這個產品的創辦人認為:

它(點讚)是我們這一代人的古柯鹼。它們難以覺察地成為主宰我們文化的第一代數位毒品。

不容易完成的任務挑戰

抖音總裁張楠在混沌大學的分享中曾說過

抖音的產品設計中有個好玩的功能叫做「挑戰」,就是在用營運的思路創意產品的功能和特效,完成功能的冷啟動。這個功能很多產品都有,有的叫話題,有的叫主題。其實就是讓大家以一個主題去表現自己。

在抖音裡的「抖音小助手」,總是會經常推出官方的挑戰活動,參與人數的量級,從萬級到十萬都有,在挑戰中位列前茅的影音,一般都能獲得幾十萬甚至上百萬的點讚,以及眾多評論。

參與挑戰,花費時間、精力和人力(很多影音並不能一個人完成)去拍攝再剪輯出一個15秒的短影音,在此過程中通常會產生參與感,甚至「艱辛感」。這些感覺都是行為上癮體驗的必要成分。

行為上癮,我們的大腦會有什麼變化?

如果是刷抖音出現行為上癮,詳細體驗是這樣的:

你無法準確地預測自己會在什麼時候打開抖音,打開抖音了以後不知道自己會刷多久,不知道什麼時候才會關掉這個App。於是,你決定選擇放棄其他的活動,繼續刷抖音,但就算繼續停留在抖音上,你也沒有辦法再像以前那樣享受刷抖音的樂趣了。

當然,把「抖音」替換成其他的網路產品,比如微信朋友圈、新浪微博都是成立的。

行為上癮,與其他上癮一樣,我們的大腦會發生三種變化:脫敏反應、敏化反應和腦前額葉功能退化。

大腦神經在適應了某種刺激以後,就會想要繼續重複這種感覺,從而形成渴求。當人繼續重複同樣的行為,被刺激的區域就會產生耐受性,在同樣的刺激下,產生的多巴胺和多巴胺受體會變少(即脫敏反應)。

敏化反應則是讓人對上癮物相關的信息更加敏感,在上癮者的眼裡,上癮物會變得比其他事物更加吸引人。而腦前額葉功能退化,將導致成癮者控制衝動和預知後果的能力減弱,讓人控制不住自己。

關不掉App是你的錯嗎?

被稱為設計倫理學家的特里斯坦· 哈里斯(Tristan Harris)認為,人們手機上癮,問題並不出在人缺乏意志力上,而是因為在應用的背後,有很多人在努力工作,目的就是「破壞你的自律」。

圖/ 簡單心理

上癮的定義是相對消極的,上文提到的心理學博士亞當 · 阿爾特認為:

只有當一種行為此刻帶來的獎勵最終因為其破壞性後果而抵消,才叫行為上癮。

也就是說,如果刷抖音確實給自己帶來了歡樂,時間被它所佔用並沒有造成嚴重的後果,那不算行為上癮。但這並不代表,後果不嚴重,我們就應該乖乖地交出自己的注意力和時間。

使用網路產品、電子產品的行為上癮現象,已經被精神學學界提出,然而並沒有得到足夠的關注。在此同時,與行為上癮相關的設計和產品,正在越來越多。

矽谷曾有一家名為「多巴胺實驗室」(Dopamine Labs)的公司,他們有兩個產品,業務都與手機應用引起的行為上癮有關。

一個名為「Boundless Mind」,向App售賣API服務,透過神經科學理論和人工智慧技術,幫助App產品優化他們的互動,廣告語是「用多巴胺讓你的App令人上癮」。在這個產品的宣傳頁裡,我們還發現了招商銀行App頁面的蹤跡。

另一個則是幫助人們戒掉手機上癮的App,名為「Space」,同樣是使用神經科學理論和人工智慧技術,據稱可以「讓你在呼吸的間隙裡拿回控制權」。

相比這家大張旗鼓拿行為上癮的「底層技術」作為賣點、賣矛也賣盾的公司,其他的網路產品設計則是更加隱晦和低調,比如App的各類消息通知,影音網站的自動播放下一集,社交應用無限下拉的消息源,資訊應用總有熱門的標籤和話題……

然而一個有趣的現像是,2010年賈伯斯曾對《紐約時報》說過,他從來不會讓自己的孩子使用iPad。Twitter和Medium的創辦人之一伊凡· 威廉斯(Evan Williams)說,他也不會給自己年幼的孩子買iPad。

電影《頭號玩家》裡的反派IOI裡的大佬諾蘭,也是不愛玩《綠洲》的,連密碼都不會費心去記住。生產這些高科技產品的人,就像《絕命毒師》裡的大毒梟老白一樣,他是不吸的。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #抖音
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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