你永遠戒不掉按讚
你永遠戒不掉按讚

我們身處一個被「讚」控制的世界。

當耗費1小時發出自我感覺理想的朋友圈後,點讚數只有:1 個。

於是你內心開始搖擺、掙扎、惶恐:

這段文字太煽情嗎?這張圖片修太過嗎?影片是不是不好玩?要不刪了?刪了再發?發了有人讚嗎?

當點讚數突然增加,你的腎上腺素也不斷飆升,你享受在更多社交平台上這些過程,無數次打開動態,進入自我欣賞狀態。

分享文字、照片、影片,已經成為各億流量等級用戶的社交軟體中,普遍又無形的競賽。

社交媒體帶來的焦慮不斷增加,我們可能永遠無法逃離「自己是不是受歡迎」的焦慮。

不過這個「讚」,也越來越岌岌可危了。

點讚,讓人上癮讓人喪

Facebook、Instagram、Twitter,包括微博,都考慮過「點讚」的存在必要性。

在這個充斥著誘惑、渴望、狂喜、落寞的平台,正在助長一種不健康的文化。

Twitter創辦人兼執行長Jack Dorsey表示:

如果可以重來,我不會創建一個「點讚」或「喜歡」,這不僅沒加強社群對話,更沒帶來什麼健康影響。

Dorsey
Dorsey在TED 2019大會現場
圖/ 愛范兒

Instagram據稱正在測試一項完全隱藏「喜歡」的新功能,只有用戶能看到別人給自己的點讚,但別人看不到。

粉絲將更專注於內容,儘管Instagram聲稱還未測試,但表示一直在尋找減輕社群焦慮的辦法。

而像微博、Facebook,都在嘗試用表情符號讓點讚以更多形式呈現,用戶可以用哭、笑、驚、怒表達更多情感。

點讚背後的動機,從來就不是那樣單純

社交媒體逐漸成為我們表達自我、塑造自我認同、形成和建立關係、了解周圍世界的地方。

點讚帶來了不可磨滅的美好感受,激發人們欣賞、信任、共鳴、同理心等優秀特質存在。

但當我們將點讚數作為他人關注的標準,理解了背後的心理後,無論個人還是企業,都能刻意操作,點讚對個人的影響似乎弊大於利了。

一項研究發現,過度使用社交媒體就像成癮一樣,不斷地刺激大腦產生快感。在發出朋友圈的那刻,我們分泌的激素可以飆升到13%,不亞於一些人在婚禮當天「新郎可以親吻新娘了」的感受。

當一個發文比平時多了一些讚,我們會想要更多,大腦中產生快感的多巴胺,不只為我們創造快樂,而是透過讚而不斷提升心理預期,讓我們更難以滿足。

智慧手機和應用程式明顯是為了觸發多巴胺的釋放而設計的,當手機發出嗡嗡提醒聲,我們忍不住伸手去拿手機,就像在口袋裡放了一台老虎機,目的就是讓我們面對新消息的誘惑而「情不自禁」。

英國皇家公共衛生學會(RSPH)和年輕健康運動(YHM)發布的報告發現,1/6的年輕人經歷焦慮,過去25年裡,因為網路社交,焦慮和抑鬱的比例增加了70%。

而在這其中,Instagram和Snapchat對年輕人的心理健康影響最大。RSPH的首席執行官Shirley Cramer表示:

這兩個平台都非常注重形象,用戶會因為粉絲的點讚而欲罷不能。

點讚就像這個時代的慢性成癮症,滿足慾望,擴充焦慮,消耗熱情,模糊真實,但在一個個間隙之中,我們仍忍不住瞥一眼,自己是不是得到了更多人的「紅心」。

點讚,一種孤獨的社交符號

點讚也是這個時代成本最低的社交方式。

一輪狂讚收到了褒獎、下次的平淡可能就讓人跌落憂慮的谷底。朋友圈裡,好壞並不是點讚的唯一標準。新認識的朋友發自拍了,先不管好不好看,以讚會友;加遠房親戚朋友了,就算發的是無法直視的夫妻寶典,先讚為敬;上司轉發了996深度勵志文,怎麼同事都讚了,不讚不快。

但是公司團建照片刷存在感朋友圈時,一個不經意的發現也能讓你徹夜難眠:為什麼老闆唯獨不讚我?

這是現代再普通不過的社交情形,也是我們想要保持彼此關係的直接方式,甚至還達成了一種互惠效應:你讚我,我讚你,有來有往,不欠人情。

只是這簡易的「點讚之交」,可能無法加強真正的親密度。

更多情況下,它其實會讓人們覺得缺乏關注。

數位社交媒體教授兼南加州大學安納伯格學校主任Karen North表示:

在社交媒體裡,我們點讚做的只是觀察她們,表示認同,而不是向他們展示我們關心的事情,更別說用它加深友誼。

點讚阻止了有意義的對話,加劇社交媒體的最具心理破壞性的影響,這將助長了一些被動和懶惰的人,不用有效的方式進行真正的對話。

同時一項由《Vogel領導》的研究顯示,人們還無法避免一股「向上社交比較」的趨勢。這意味著你將總是忍不住自己與比你好的人對比,無法判斷自我的真正價值,然後引起虛榮、自卑,和極端的心理。

在這種社交中,人們更像一個窺視者,而不是一個積極的參與者。

這也是為什麼研究表明狂熱的社交媒體用戶更容易患抑鬱症:

他們會感到孤獨,因為在沒有互動的情況下看待其他人的經歷,有時會感到被拒絕或被忽視,或者他們只是覺得,他們的朋友並不像朋友一樣對待他們。

但他們也透過不互動的方式對朋友做著同樣的事情。

一個讚掀起的「病毒式」狂潮

從Facebook到Tumblr再到Instagram和微博等各大軟體,我們沉迷於點讚與被讚之中,可能忽視了這股點讚之風背後的力量。

2007年,Facebook還只是眾多web 2.0時代創業公司中的一個。

而2009年Facebook推出點讚的大拇指按鈕後,用戶留存有了顯著提高,發文的數量和質量都隨之提升,約30%的用戶每天都會多次點讚。

點讚也開始改變Facebook的產品形態,讓它變得更活躍,用戶更加容易上癮, Facebook也開始越來越了解用戶,用簡單的點讚行為,就將用戶行為轉化成了有效數據。

一直以來廣告商們都很難準確衡量用戶對廣告的「喜愛度」,Facebook實現了精準投放,廣告效果也飆升為業界最佳,連美國國務院在2011年- 2013年,只為在Facebook上獲得更多的讚,就已經花費了63萬美金。

後來,Facebook結合了點讚機制和社交圖譜(Social Graph)、Newsfeed(新聞流)三種功能,不僅贏得了用戶的歡心,也透過將數據售賣給廣告商,打破了傳統媒體市場的盈利模式。

The Facebook Effect》這本書裡提到「饋贈型經濟」,每個人在Facebook上的表達就表示對另一個人的「饋贈」,「點讚」加速了「饋贈型經濟」的循環和延伸。只要在這個循環(The Viral Loop病毒迴路傳播)的維里係數超過1,就會形成爆發性的正向增長。

這種效果和新模式也將Facebook 的影響力慢慢提升到了全球化規模。

資安連環爆的Facebook,仍讓人欲罷不能的原因

儘管Facebook一直被曝出用戶安全隱私問題,但也不可否認Facebook 已經不僅僅是連接世界,而是收集和分析數十億人的想法、行為和情感,成了一個客製的窗口,讓人們以自己喜歡的方式看待世界。

群體效應也像「沉默的螺旋」,愈備贊同的觀點將會循環往復不斷擴散傳播,而較少人關注的觀點將不斷沉默下去。

一體兩面,居心不軌的人們不僅以此傳播極力渲染情緒的假新聞,製造虛假內容產業鏈,透過假帳號營造大量點讚賺錢,利用公眾的積極性和人力進行洗腦營銷。

從2002年開始,《The Reporter》雜誌就開始評選年度十大假新聞,迄今已18 年。

可以發現,從個人、社交圈,到網路產業,點讚不容忽視的破壞力已經深深紮根進了我們的生活。

這個功能還能被取消嗎?

不會消失的「點讚學」

儘管有很多不科學和不合理的地方,但點讚依然不會消失。

或許我們可以從點讚的發展史來看看,一則短篇故事,但已足夠說明。

雖然說第一個讚的出現,就像說世界上第一個吃早餐的人一樣不可知,但影片共享網站Vimeo認為他們最先開啟了「點讚」大門。

當時Vimeo副總裁Andrew Pile認為社交新聞平台Diggs中用戶按「Digg」把內容頂上去的概念很棒,所以他們得到了讓用戶可以按「喜歡」的靈感。

那時候,各大網絡社區面臨的,都是用戶無法準確找到好內容的問題。

短訊分享平台B3ta創始人Rob Manuel也在早期把這個按鈕視為了解決方案:

我需要一個機制來處理大量的圖片和文字內容。一個個去讀去看真的太累了,要為首頁和郵件推送找到最好的內容,必須給用戶一個簡單明了的投票機制。

b3ta
b3ta網站上「喜歡」按鈕的示例
圖/ 愛范兒

後來Vimeo完全沒有大肆宣傳,就成了炙手可熱的社交媒體網站,「喜歡」就是原因之一。

而2007年,FriendFeed 才真正將「Like」作為一項新功能,2009年Facebook收購了FriendFeed後,這項功能也正式整合到Facebook中,掀起了更盛大的一場社交浪潮。

在Facebook 之後,各大社交媒體網站如Tumblr、Instagram、Twitter都開始使用這一功能,有「星星」「愛心」「笑臉」等各種符號出現,點讚成為了社交網路中的一種通用貨幣。

2010年,YouTube也將1到5星級的評級系統轉變為喜歡/不喜歡按鈕。儘管因為2018 YouTube遭遇了史上最「不喜歡」的年度差評影片,收穫了1100多萬個「不喜歡」,讓它開始考慮去掉「不喜歡」按鈕,但點「喜歡」的功能依然從未被凍結。

點讚讓這些網路平台能夠更清楚用戶的傾向和喜好,並隨之進行優化升級,這不僅是他們依賴著成長的支柱,也是他們收納億級用戶、獲取耗資數十億廣告業務時,最有說服力的證明之一。

點讚,從一個概念到技術開發,到影響個人喜好、平台發展、行業起伏,乃至整個社會運作,已經不是簡單的棄用,就能讓它消失。

最好的辦法,或許就是將更多責任限制在違禁邊緣,讓危機變得可控。

而在平台本身,Facebook 2017發布的關於社交媒體的報告中就表示:社交平台應該鼓勵更積極、更有吸引力的行為和活動,而不是盲目響應。

畢竟社交媒體最好的價值應該在於增強線下交流,而不是替代它們。

另外在技術的源頭,也需要不斷優化細枝末節,或許現在解決點讚的問題,就像當年解決海量內容的困惑一樣,一個強大的新事物或許又會出乎意料地驚喜誕生。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #社群媒體
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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