新劇上架一天就完食!追劇心理學:Netflix一集接著一集看,為什麼停不下來?
新劇上架一天就完食!追劇心理學:Netflix一集接著一集看,為什麼停不下來?

你有追劇的習慣嗎?你常常發現自己在不知不覺中把一部10幾20集的劇追完嗎?究竟,為什麼我們會如此欲罷不能、一集接著一集看下去呢?

影音串流平台當道

在影音串流平台當道的現在,無論是YouTube、Netflix、Apple+、Disney+等都讓人欲罷不能,上頭的「自動播放」功能把追劇變成了日常,一個晚上看個三、四集的電視影集成了常態。

第一天就完食!

根據Netflix的一份調查,61%的使用者平均一次都看2-6集。而在另一份調查中發現,大部分的Netflix用戶通常在一個星期內就把一季的節目給追完了。事實上,當Netflix受人歡迎的《怪奇物語》(Stranger Things)第二季釋出後,尼爾森(Nielsen)收視率調查公司就發現,有超過36萬名觀眾在影集釋出的第一天就把全部九集給追完了。

為什麼人們要追劇?

當然,如果追劇不能為觀眾帶來快樂,觀眾鐵定不會從早看到晚,雖然看到最後或許會有點累、追完劇後或許會有點空虛,依舊擋不住人們追劇的欲望。究竟,為什麼人們會追劇呢?

串流媒體
追劇能讓大腦產生化學物質多巴胺,給人帶來一種飄飄然的歡愉感。
圖/ Pixabay

分泌讓人快樂的多巴胺

美國臨床心理學家卡爾博士(Dr. Renee Carr)表示,這是因為追劇可以讓觀眾的大腦分泌與上癮有關的化學物質多巴胺(dopamine)。

對在追的劇產生偽上癮感

卡爾博士說:「當在從事諸如追劇這類令人享受的活動時,你的大腦會分泌多巴胺。這種化學物質能給身體一種自然、內在的歡愉回饋感,這種感覺會再加強人們對該活動的持續參與。這就像是大腦在跟身體說:『這種感覺很棒,你應該繼續做!』」

「當你在追你喜歡的影集時,你的大腦會持續分泌多巴胺,你的身體會感受到宛如吸毒般的飄飄然感。出於對多巴胺的渴望,你會對在追的劇產生一種偽上癮感。」

「造成海洛因和性愛成癮的神經元通路和追劇成癮的神經元通路一樣,」卡爾博士接著說:「你的身體不會歧視快感,它會對任何能持續分泌多巴胺的活動上癮。」

除了生理,還有心理

除了生理的原因,心理原因也是造成人們追劇的理由之一。人們與劇中角色的互動,讓人無法停止一集接著一集地看下去。

觀眾對角色的認同、觀眾想變成角色

美國加州拉古納家庭健康中心精神科醫生德席爾瓦(Gayani DeSilva)表示,第一種互動是觀眾對角色的認同,也就是觀眾在角色的身上看到自己的影子。再來就是觀眾希望變成角色的樣子,無論是生活在令人目眩神迷的紐約,還是風光水色的歐洲鄉間過著有名有權又有錢的生活,劇中的主角都讓觀眾有想像的空間,能暫時脫離現實世界。

超社會互動:角色就像親友

另外一種則被稱為「超社會互動」(Parasocial interaction),這是一種單向的互動,觀眾覺得自己和影集中的角色產生十分親密的連結,就好像劇中角色是自己的親友一樣。

脫離繁忙日常好紓壓

上述這些互動或許都能為觀眾帶來紓壓的好處。美國臨床心理學家梅爾博士(Dr. John Mayer)表示,追劇可以讓人們暫時脫離忙碌繁雜的現實日常,這是一種壓力管理的好工具。

「我們在日常生活中天天被壓力轟炸,資訊不斷淹沒我們。(我們)很難把腦袋關機,排解壓力。追劇可以像一扇鐵門一樣,擋住我們的腦袋,不讓腦袋去想那些不斷擠進我們思考當中的壓力源。追劇可以設下很棒的邊界,把麻煩給擋在外面。」

給人帶來滿足的「完整感」

除此之外,把一部劇從頭到尾地追完,這種「完整感」也可以給人們帶來滿足感。

「自動播放」功能

專家認為,人類碰上尚未完結的故事時,會希望看到最後獲得解答,而影音串流平台一集接著一集的「自動播放」功能更是省下了人們做決定要不要繼續追劇的時間。

利用人類的心理弱點

雖然「自動播放」功能看似方便,但人們不能忽略這是一個精心設計、利用人類心理弱點的功能。美國舊金山霍特國際商學院心理學教授強森(Matt Johnson)說:「根據使用最少心力的法則,我們會傾向接受現狀,這代表當某樣東西被設成自動化,我們不太可能違反該選項。」

對完整的需求勝過一切

重點是這個「自動播放」的功能可以讓人們更接近完整,減緩「蔡氏效應」(Zeigarnik Effect,註)的影響。

強森教授說:「當我們被打斷時,我們會關注我們被打斷的那一刻。舉例來說,如果一包洋芋片裡頭還剩下兩、三片,你會為了要把整包吃完而把剩下的這些洋芋片通通吃掉,就算你其實不怎麼想吃也一樣。」

「你會完全不管喜不喜歡這麼做,我們對完整的需求促使我們一直向前。」

註:「蔡氏效應」是一個心理學上的名詞,得名自蘇聯心理學家蔡格尼克(Bluma Wulfovna Zeigarnik)。她觀察到相較於人們已經完成的工作,人們比較容易記得被打斷、還沒有完成的工作。

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圖/ Pexels

追完劇後的空虛感

然而,當追劇追完後,人們往往會出現一種空虛感,美國臨床心理學家梅爾博士表示:「我們會因為經歷追完劇的損失而進入沮喪狀態,」梅爾博士接著說:「我們稱這樣的狀態是『反應性抑鬱』,因為這樣的狀態是由一個可以識別、觸碰的事件所引發。」

調整成健康追劇模式

如果你發現追劇嚴重影響你的心情,甚至影響你的現實生活,或許就得想辦法脫離,或是調整成健康追劇模式。

為追劇設下時間限制

美國精神科醫生德席爾瓦說:「你得注意你只是稍稍逃離一下現實生活,最後還是要回到現實。(建議大家)為追劇設下時間限制、確保自己睡眠充足,並且有好好滿足吃飯、運動之類的基本需求。」

讓快樂的來源多元化

如果為追劇設下時間限制實在太難,美國臨床心理學家卡爾博士建議人們或許可以嘗試「看到一個段落」、「解決一個謎團」就停止。此外,卡爾博士表示,想要健康追劇還是得與其他活動取得平衡,讓自己快樂的來源多元化,不要只仰賴追劇。

卡爾博士說:「透過創造額外的快樂來源,你比較不會追劇成癮。增加你的體育鍛煉活動或是加入運動社團,透過增加心跳率和活絡身體,你會替自己提供更有效、更長期的娛樂和刺激體驗。」

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責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:地球圖輯隊

關鍵字: #Netflix #OTT
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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