理科太太被剝削了 ── 現代創作者的憂鬱來源
理科太太被剝削了 ── 現代創作者的憂鬱來源

看著理科太太的最新聲明覺得好心疼,老公憂鬱症、自己照顧照顧著也跟著生病了,小孩兩歲,並決定要休息不拍片放長假。

理科太太的頻道,只是社群媒體血淋淋剝削創作者的冰山一角。

YouTube或其他社群媒體,它會不自覺地逼你展露出自己生活光明美好的一面,把陰暗面藏起來,因為沒有人想看、沒有讚、沒有點閱,然後看著理科太太爆紅後,要面對著鏡頭持續強顏歡笑、強自振作,維持著搖搖欲墜的觀看數。

光想就覺得這個畫面好辛苦,好殘忍。

社群時代,每個人都有機會爆紅十分鐘。

社群媒體的吃人

但你不知道的事,為了得到這「十分鐘」,有多少人付出了多少努力在汲汲營營那十分鐘。得到了爆紅的機會以後,演算法會告訴你,你不紅了,然後要犧牲更多甚至自己的健康,來換取能在社群裡持續維持巔峰。

YouTube尤其殘忍,它可以賦予你一個無限放大的擴大機,讓你的影響力瞬間擴大到你無法想像的程度,讓你以為世界其實喜歡你,好多粉絲愛你。事實上是演算法找上了你,你的創作風格、特性符合演算法要的。我之前製作上傳了一隻電子煙的影片,討論潛在的法律風險跟政策的不合理性,這支片意外得到演算法的青睞,它得到了跟我的頻道訂閱數以及平均閱覽數完全不成比例的關注。

演算法與平台賦予創作者無限大的舞台,然後也可以瞬間奪走它。

我們身為創作著,代表我們在某些領域是擅長的,而且是可以持續輸出的,但同時也代表有更多領域是我們不懂的,更別說產出。因此當我們開始在社群媒體上嶄露頭角,透過演算法讓更多人看到時,也走上這條不歸路,尤其是很依賴演算法的YouTube環境。當有一天,演算法不再愛我時,創作者必須開始改變,調整自己,揣摩新的演算法到底愛什麼。

這是一個很弔詭的事,如果是一名NBA籃球員,你就只要好好鑽研這項你擅長的技巧,把你的籃球技能持續精進,球賽就不會淘汰你。但在社群媒體的環境,就好像要創作者從打籃球要變成打棒球一樣,只因為演算法的口味改了。 所以我們看到理科太太開始嘗試在鏡頭前笑,去上電視節目、整老公、喝防彈咖啡。但我們大部分人無法,因為我們擅長的東西很有限,我們也是普通人。

數字與創作者

為什麼看到越來越多創作者的身心靈出狀況?之前小玉、聖結石都得到憂鬱症,還有這次理科太太也是,因為平台本身已經成為最大的憂鬱症製造者。

這是個前所未有的時代,大量創作者完全被數字綁著。我們常說藝術家、創作家比較自由,因為創作是自由的。但現在,流量的考量讓創作沒有自由,如果你是一名影片創作者,你能拒絕拍攝Vlog每天固定產出影片來換取演算法的青睞,還是每個月上傳一隻長片,然後乏人問津?

但這就是社群媒體要的,一個無時無刻關注自己觀看數,然後24小時不停上班的的創作者。

也不能一味責怪創作者。我們還要問,是誰創造了這樣一個奇怪有害的環境?當YouTube平台表面上是要散播歡樂,散播好想法的地方,骨子裡卻成為比恐怖情人、前妻還厲害的創作憂鬱製造者,這個現象,平台可已把責任都推給看似中立的「演算法」,而實質上演算法是由「觀眾」還有「平台」所掌控的。

沒錯,YouTuber很多從平台流量中獲得好處,賺到錢。但不代表創作者該被平台無限壓榨、應該憂鬱。

理科太太算是很有代表性的案例,因為她是台灣史上竄升速度最快的YouTuber,並在非常短的時間內,被演算法(或者觀眾)拋棄。

平台該負起責任

我想,如果在一般職場上,勞工被認為應該得到勞基法的最低保障,在數位時代裡,我們卻反而壓榨創作者製造歡樂,然後讓平台賺滿滿?是否我們也需要一個……找不到更好的形容詞,一個不會過度剝削創作者的演算法,讓創作著創造歡樂的背後,不是大把地在吃著克憂解藥。

真的沒事不要當YouTuber,做得不好憂鬱,做得好得憂鬱症。

本文由果殼授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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