4成台灣人不讀書!但…上臉書、看YouTube有什麼問題嗎?怎樣才算閱讀?
4成台灣人不讀書!但…上臉書、看YouTube有什麼問題嗎?怎樣才算閱讀?

標題有點嚴肅,但開頭想講個小故事,從「聖誕節切烤雞」談網路科技對我們接觸知識的影響。

去年聖誕節在民宿度過,親切的女主人發現留宿房客都是異鄉遊子,親自準備烤雞大餐邀大夥同樂,室友們乾杯慶祝後,卻對著桌上那隻金黃鮮嫩、還填充香料的烤全雞面面相覷:「這要怎麼切?」

眼看第一次挑戰烤全雞的民宿主人,拿刀不知從何下手,室友接過刀,試著往正中央畫下,馬上就碰到骨頭而切不動;接著換我拿刀亂刺了一番(替雞覺得痛),而旁邊另一位年紀最小的室友,終於看不下去喊停:「等一下,我正在查處理烤雞的YouTube影片啦!」

YouTube順利解決了「聖誕烤雞」的難題,原來步驟是先切翅膀再卸下雞腿,其餘部分一片一片優雅處理即可。不過如何切烤雞不是重點,重點是第一次真心了解「YouTube不只娛樂,還可以非常有用」。

年輕讀者看到這,可能會覺得,有什麼好大驚小怪,遇到不懂的事情查影片,不是理所當然嗎?

但對40歲的前中年(我本人)而言,很訝異年輕朋友跳過Google,直接訴諸YouTube,又回憶:如果是20年前的我會如何解決這問題?很可能是打電話問人,或是從報紙副刊聖誕特輯、從書架翻出一本食譜書來解決問題吧!

討論科技進展的文章常用「典範移轉」這詞,過去總從字面上理解,但在親自拿刀切分烤雞的過程中,才真的從觸覺、嗅覺、味覺、視覺、感覺到「典範移轉」就是: 自己過去習慣的方法已經落伍啦! 我們吸收知識的載體,已經從書籍、報紙雜誌等紙本,前進到網路圖文,再進化到影音媒體。

火雞_shutterstock_334603307
「吃雞」前要如何完美分切整隻雞肉?或許你很快地就能從線上影音找到答案。
圖/ shutterstock

閱讀需求依然在,只是行為改變了

根據2019年《聯合報》「願景工程」的調查,有40.8%的台灣人,在過去一年沒有閱讀任何紙本書籍,平均下來,前次看書的時間是7年前。

如果你好奇原因,在四成沒看書的人之中,表示「看書太花時間/自己沒時間」大約有40%,其次是「本來就不喜歡閱讀」占21%,再來是占16%的「年齡與生理因素局限」,與占11%的「沒有看書習慣」。附帶一提,如果你一年讀超過20本書,就是排名前10%的台灣人了。

40.8%的比率看來有點誇張,但調查也說明,若把閱讀定義放寬到「包含紙本與數位閱讀,且涵蓋漫畫與雜誌」,這個數字會下降到21%。雖然沒有進一步統計,但相信如果包含臉書(Facebook)轉貼、YouTube影片這些知識與資訊來源,這個比率會降到更低。

「年輕人只滑臉書不讀書」的檢討,總在歲末年初回顧時,跟著出版市場下滑的新聞出現;但從數字與經驗來看,並非大家不再閱讀,只是「讀紙本書」的比率漸漸變少,被其他行為取代而已,比如從YouTube吸收烤雞知識,而不是食譜書。

不太有理由相信,人們獲取知識、填補好奇心的動力,會隨著時代減少;比較有可能發生的是,閱讀動機改變得不多,變動更多的是載體。

此外,雖然常被檢討「不讀書的」是年輕族群,不過在英國,63%的實體書銷售額來自44歲以下的年輕讀者(註1)。而美國65%與英國68%的孩子(約6至17歲)表示,即便有電子版,他們寧可閱讀紙本書;在加拿大、澳洲與印度,支持紙本書的孩子更高達8成(註2)。

註1:根據尼爾森圖書(Nielsen Books & Consumers)2019年的調查。
註2:根據美國學樂教育出版社(Scholastic)2017年的調查。

追劇追不完、遊戲玩不夠,看書排序當然被擠到後面啦…

出版市場下滑早已經不是新聞,也不單獨在台灣發生,全世界都面臨類似狀況。過去大家習慣閱讀紙本書,是因為書籍壟斷了知識與娛樂的途徑,回想20年前,每個家庭可能只有一台電視、一台電腦,搶不到使用權的人,最低成本的消遣娛樂就是紙本,無論報紙雜誌還是書籍。

但今天人手一台手機,隨時可以上網搜尋(解決生活疑難雜症)、可以追劇(提供沉浸式娛樂)、可以進入社群媒體(找到專業領域達人),閱讀書籍的兩大動力: 有用與有趣,不斷被新科技取代 ,我們的專注行為從紙本轉向手機,理所當然。

占盡讀書時間的娛樂影音 shutterstock_233225179
看書的「趣味與實用性」漸漸被取代,新科技衍生的影視娛樂主宰了現代人的時間分配。
圖/ shutterstock

調查中,台灣人不讀書的最大理由是「沒時間」,聽起來殘酷,但不說別人,我自己都是「有時間追劇、打手遊,但沒時間看書」的人。

畢竟一天只有24小時,紙本書得和其他內容搶時間分配,如果Netflix有看不玩的劇、Steam和App Store有著玩不完的遊戲,滑開臉書和Instagram還有朋友動態與偶像自產的即時內容,選舉花邊消息比推理小說還離奇,那麼讀書的順序自然被排到後面去。不是沒時間看書,而是分配給書的時間愈來愈少。

這樣的行為也反映在產業變化,你我都把預算拿去訂閱Netflix和Spotify,買遊戲或「花錢抽卡」,能分配去買書的錢自然變少,也難怪OTT影音和電玩電競是全球成長快速的產業,而出版與報紙雜誌都在停滯衰退。

話說回來,在出版產業被新科技沖垮之前,音樂產業就先展示過相同途徑──不是大家不聽音樂,只是聽音樂的方式變了,從買CD唱片變成免費聽YouTube,而音樂也得與其他類型內容競爭時間。

但音樂產業裂解時,沒有人檢討「年輕人只上網、不聽音樂」;出版產業下滑時,卻常有人高呼「年輕人只滑臉書不讀書」,想來肯定有某些不一樣的東西藏在閱讀裡面,才叫人如此憂心。

因此可以繼續追問:滑臉書和讀書差在哪裡?到底怎樣才算閱讀?只滑臉書不讀書有什麼關係嗎?

上網和讀書差在哪裡?

個人經驗中,網路內容與書本有兩個最大的不同,一個是知識密度;一個是整體性。紙本書的知識密度高(代表吸收效率快)、能完整涵蓋單一主題(代表學習有系統),這兩個優點幾乎無法用網路內容取代,無論媒介是影片、聲音、圖文或網路文章都一樣。

舉例來說,知識型網紅會拍「說書」類影片,但半小時的影音內容,最多只能講到書的一個章節,如果寫成逐字稿,大約5分鐘就能看完,就吸收資訊的速度而言,看YouTube或直播實在太慢,而且很難快轉。

讀文字的好處是可以挑重點,發現這段沒什麼重要的就略過,繼續往下一個章節搜尋,知識密度高。

上網與讀書 shutterstock_461541628
書籍知識多半完整又有系統,而數位媒體(如網路、App)則有著促發看書動機的潛力。
圖/ shutterstock

此外,書本的整體性極高,有脈絡、有條理,整本書循序漸進,剖析一個主題、解釋一個概念,讀完之後能夠完整掌握。就單篇文章而言,網路內容的精采程度不會輸給紙本書,但網路超連結的零碎形式,不容易讓閱聽人掌握知識的全貌。

有一種書籍是集結作者的網路專欄,整理成書,即使這些專欄每篇都能在網路上免費看到,但我還是會買,原因是「書本幫我做好整理的工作」:作者認為這個主題包含哪些部分,每部分又用哪些文章來切入,最後整合起來到底傳達了什麼──書幫讀者預先做好系統化、整體性的準備,增補需要的、刪減不用的,讓知識的吸收更全面。

對比人們上網時,常受干擾、一下子就超連結不知連到哪裡去,書本的系統性很難取代。

但書本的這兩個優點不是沒有例外,例如「how to類」知識,用影音內容來學習就比閱讀文字更有效,例如文章開頭的「如何切烤雞」故事,需要實作、需要step-by-step解說的內容,影音都比文字快。

想像要用多少文字才能教會別人綁繩結,但影片比書快多了;而我自己也很喜歡看戰史類的YouTube影片,兩軍對戰過程的即時動畫加解說,比看書對照地圖和地名方便多了,同個道理,運動比賽的戰術解析也一樣。

網路和讀書的互補可能

只會上網不讀書,有什麼關係嗎?就書本的「有趣」與「有用」而言,上網的樂趣完全不輸,甚至更強;但在吸收知識的速度與完整度上,網路或許還是比不過書本。

可是仔細想想,網路內容與書本未必總是互斥,也有機會互補。比如我們都曾看了電影追了劇,覺得不太過癮,而回頭補完原著小說;或因為玩了歷史模擬遊戲,才回頭讀那個時代的歷史小說,和更專業的歷史書。

從網路看到一篇好文、一段有趣的影片,為了更深入了解而去看書;原本只是玩遊戲抽卡,卻因為想了解歷史人物(絕對不是在說手遊《Fate/Grand Order》的英靈什麼的)與時代背景,而去找書來看的經驗,相信每個人或多或少都有。若有足夠的好奇心、求知慾,滑臉書不會讓人不讀書,說不定反而是開啟讀書的契機──當然,我是說,如果時間夠多的話。

責任編輯:林美欣、張庭銉

關鍵字: #Facebook
往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓