“陽光的張”的傾心著作，海德格爾布爾迪厄是小說中的主角，內(nèi)容概括：在現(xiàn)代社會，技術(shù)不再是單純的“工具”，而是逐漸演變?yōu)楹５赂駹査f的“座架”——它以無形的邏輯規(guī)訓(xùn)人類的生存方式、交往模式與情感表達，將人與人之間的關(guān)系納入技術(shù)設(shè)定的框架中。當(dāng)社交媒體、算法推薦、神經(jīng)反饋技術(shù)深度嵌入日常生活，我們看似獲得了更便捷的聯(lián)結(jié)方式，卻在不知不覺中陷入了三重關(guān)系困境：社交媒體用“點贊”將情感量化，消解了情感表達的復(fù)雜性；算法推薦以“個性化”為誘餌，構(gòu)建信息繭房，加劇了人與人的...

社，技術(shù)再是的“工具”，而是逐漸演變?yōu)?a href="/tag/haidegeer.html" style="color: #1e9fff;">格爾所說的“座架”——它以形的邏輯規(guī)訓(xùn)類的生存方式、交往模式與感表達，將與之間的關(guān)系納入技術(shù)設(shè)定的框架。

當(dāng)社交媒、算法推薦、經(jīng)反饋技術(shù)深度嵌入常生活，我們似獲得了更便捷的聯(lián)結(jié)方式，卻知覺陷入了重關(guān)系困境：社交媒用“點贊”將感量化，消解了感表達的復(fù)雜；算法推薦以“個化”為誘餌，構(gòu)建信息繭房，加劇了與的認知對立；經(jīng)層面的多巴胺依賴，則讓我們沉迷于的互動，喪失了建立深度關(guān)系的耐與能力。

本章將從這個維度出發(fā)，剖析技術(shù)座架如何重塑與的關(guān)系，以及這種重塑背后隱藏的異化與危機。

、社交媒的“點贊暴政”：量化評價對感的異化“點贊”本是社交媒設(shè)計的交互功能——00年Fek首次引入“Like”按鈕，初衷是為了簡化用戶對容的正面反饋，解決“想表達認同卻沒間寫評論”的痛點。

但如今，這個藍的圖標(biāo)己越“便捷工具”的范疇，演變?yōu)橹渖缃恍袨?、定義感價值的“量化標(biāo)準(zhǔn)”，形了形的“點贊暴政”：們用點贊數(shù)衡量我價值，用點贊社交關(guān)系，用點贊簡化感表達，終讓復(fù)雜的際感淪為可計數(shù)、可比較、可交易的數(shù)字符號。

（）“點贊即認同”：感表達的扁化技術(shù)設(shè)定的交互邏輯，“點贊”被簡化為“正面反饋”的唯符號——論是對朋友旅行照片的“欣賞”、對家生活享的“關(guān)”，還是對同事工作的“認可”，都被壓縮個統(tǒng)的“點贊”動作。

這種簡化似了溝效率，卻消解了感的復(fù)雜：對張照片的“懷念”、對段困境享的“”、對個創(chuàng)意的“敬佩”，原本需要過文字、語氣、肢語言遞的細膩感，如今都被個冰冷的圖標(biāo)替。

更值得警惕的是，“點贊”正反向定義“感存”——當(dāng)個發(fā)布的容沒有獲得足夠多的點贊，僅懷疑“容是否夠”，更陷入“是否沒關(guān)我”的我否定。

0年《青年社交行為報告》顯示，6.%的受訪者承認“因朋友圈點贊數(shù)而刪除容”，57.%的受訪者表示“到他點贊容，感到己的社交價值更低”。

這種“點贊=認同”的邏輯，讓感表達從“我表達”轉(zhuǎn)向“迎合點贊”：年輕刻意拍攝“致設(shè)”的照片、編“正能量”的文案，甚至復(fù)他的熱門容，只為獲得更多點贊——感的實讓位于數(shù)字的“觀賞”，與之間的聯(lián)結(jié)變了“為點贊而表演”的面舞。

（二）“互贊即維系”：社交關(guān)系的工具化“點贊”僅重構(gòu)了感表達，更重塑了社交關(guān)系的維系邏輯。

統(tǒng)社交，關(guān)系的深化依賴于“深度互動”——比如起飯聊、同解決問題、困境相互支持；但社交媒，“定期互贊”為維系關(guān)系的低標(biāo)準(zhǔn)：同事間需要為彼此的工作動態(tài)點贊，以“顯得配合”；朋友間需要為彼此的生活享點贊，以“被認為疏遠”；甚至陌生之間，也過“點贊關(guān)注”“社交感”，為未來的資源鋪路。

這種“點贊維系”的關(guān)系，本質(zhì)是工具化的“符號”——方的是感，而是“我己關(guān)注你”的符號承諾。

正如社學(xué)家布爾迪厄所說，“社交資本是過關(guān)系絡(luò)獲得的資源”，而“點贊”正為廉價的社交資本：需入間、力或感，只需點擊圖標(biāo)，就能維持“關(guān)系存”的象。

但這種象堪擊：當(dāng)個停止點贊，關(guān)系便可能迅速降溫；當(dāng)需要實際幫助，那些“點贊友”往往選擇沉默。

0年某社交臺的調(diào)查顯示，受訪者均擁有位“友”，但“遇到困難能求助的”均僅為5.位——量的“點贊關(guān)系”，過是技術(shù)的“社交泡沫”。

（）“贊即功”：我價值的量化異化深刻的異化，發(fā)生“點贊”與“我價值”的綁定。

技術(shù)框架，點贊數(shù)再是“他認同的參考”，而是“我功的標(biāo)尺”：個主的頻獲得0萬贊，意味著“容受歡迎”；個普的生動態(tài)獲得贊，意味著“緣”；甚至個學(xué)生的獲獎享獲得點贊，也被解讀為“優(yōu)秀被認可”。

這種量化邏輯，讓我價值從“認同”轉(zhuǎn)向“數(shù)字”——們再關(guān)注“我是否我是否長”，而是關(guān)注“我的數(shù)字是否比別”。

這種異化青年群尤為明顯。

0年某青年理研究的報告指出，經(jīng)常使用社交媒的青年，45.7%的“因點贊數(shù)低于同學(xué)而感到卑”，.%的“花以調(diào)整容，只為獲得更多點贊”。

他們將我價值寄托他的點擊行為，卻忽了實的我：個喜歡畫畫的孩子，再享受繪畫本身，而是焦慮“畫發(fā)布后能獲得多贊”；個擅長寫作的學(xué)生，再關(guān)注文字的力量，而是糾結(jié)“標(biāo)題是否能引點贊”。

當(dāng)我價值被量化為點贊數(shù)，便了數(shù)字的奴隸——數(shù)字則信，數(shù)字低則卑，卻忘了“被點贊的是容，是實的己”。

二、算法推薦的繭房效應(yīng)：信息偏食與價值化如說社交媒的“點贊暴政”異化了感表達，那么算法推薦則過構(gòu)建“信息繭房”，割裂了與的認知聯(lián)結(jié)。

算法的核邏輯是“用戶偏化”——過析用戶的瀏覽歷史、點贊記錄、停留間，持續(xù)推符合其偏的容，讓用戶始終處于“舒適的信息境”。

但這種“個化”的背后，是認知的封閉與價值的化：們到多元的觀點，聽到同的聲音，終陷入“我認同的孤”，與之間的理解與包容被逐漸消解。

（）信息偏食：認知的窄化算法推薦的本質(zhì)是“過濾掉喜歡的信息”，這種過濾導(dǎo)致了嚴重的“信息偏食”——就像個只甜食，導(dǎo)致營養(yǎng)失衡，只接觸符合偏的信息，導(dǎo)致認知失衡。

比如，個關(guān)注“養(yǎng)生”的用戶，算法持續(xù)推“食療治病保健品抗癌”等容，卻推“科學(xué)養(yǎng)生指南保健品揭秘”；個支持某政策的用戶，算法持續(xù)推“政策案例正面評價”，卻推“政策爭議點同立場的析”。

長期的信息偏食，導(dǎo)致認知的窄化：們誤以為己接觸的“信息”就是“部事實”，誤以為己的觀點就是“唯正確的觀點”。

0年《民信息獲取習(xí)慣報告》顯示，7.%的受訪者承認“很主動與己觀點相反的容”，65.%的受訪者表示“到與己觀點同的容，首接劃走”。

這種認知窄化，讓與之間的“同認知基礎(chǔ)”逐漸消失：當(dāng)個認為“養(yǎng)生靠食療”，另個認為“養(yǎng)生靠科學(xué)鍛煉”，他們法基于同的信息展討論，只能陷入“各說各話”的僵局；當(dāng)個只到“政策的處”，另個只到“政策的問題”，他們法理解彼此的立場，只能相互指責(zé)。

（二）價值化：群對立的加劇信息繭房的進步后，是“價值化”——算法僅推符合偏的信息，還推“化偏的端信息”。

因為端信息更具“緒刺”，能讓用戶停留更長間，帶來更的流量收益。

比如，對于關(guān)注“?！钡挠脩?，算法僅推“保重要”的容，還推“某企業(yè)嚴重染境反對保就是反類”等端觀點；對于關(guān)注“教育”的用戶，算法僅推“素質(zhì)教育的處”，還推“應(yīng)試教育毀孩子補課就是害孩子”等端言論。

這些端信息斷化用戶的固有觀點，讓他們從“認同某觀點”走向“排斥所有相反觀點”，終形“非即”的價值判斷。

這種化公議題尤為明顯：“別等城鄉(xiāng)差異公政策”等話題，同立場的群往往陷入烈對立——支持A立場的認為支持B立場的“知”，支持B立場的認為支持A立場的“”，方法溝，只能過謾罵、拉等方式“捍衛(wèi)”己的觀點。

0年某輿研究機構(gòu)的數(shù)據(jù)顯示，社交媒“公議題的端化評論占比”從0年的5.%升到0年的4.7%，“因觀點同而刪除友的比例”升了倍。

價值化讓與之間的關(guān)系從“差異存”轉(zhuǎn)向“對立排斥”，原本可以過溝化解的矛盾，變了法調(diào)和的“陣營對抗”。

（）算法霸權(quán)：認知主權(quán)的喪失更隱蔽的危機于，算法正剝奪的“認知主權(quán)”。

算法出之前，們獲取信息需要主動篩選——比如讀報紙到同版面的容，切同頻道，這種“被動接觸多元信息”的過程，能幫助們形更面的認知。

但算法推薦讓信息獲取變得“被動”：用戶需主動尋找，算法“喂”給他們想要的容；用戶也需思考，算法“替”他們篩選“正確的信息”。

長期依賴算法，導(dǎo)致“認知惰”——們再愿意花間驗證信息的實，再愿意思考觀點的合理，而是首接接受算法推的“結(jié)論”。

比如，到“某食品致癌”的文章，去查權(quán)醫(yī)學(xué)資料，而是首接相信并轉(zhuǎn)發(fā)；到“某事件的負面評價”，去了解事件的前因后，而是首接跟風(fēng)指責(zé)。

這種認知主權(quán)的喪失，讓與之間的“理溝”變得可能——當(dāng)方的觀點都來算法的“喂”，而非己的思考，他們爭論的是“事實”，而是“算法賦予的立場”；他們捍衛(wèi)的是“觀點”，而是“算法構(gòu)建的認知閉”。

終，與之間的關(guān)系再是“基于理的聯(lián)結(jié)”，而是“基于算法的對立”。

、經(jīng)科學(xué)角：多巴胺依賴對深度關(guān)系的消解如說“點贊暴政”是感層面的異化，“算法繭房”是認知層面的割裂，那么“多巴胺依賴”則是經(jīng)層面的困境。

社交媒、短頻臺等技術(shù)產(chǎn)品，準(zhǔn)用了類腦的多巴胺機——過供“獎勵”（點贊、評論、新消息醒），持續(xù)刺多巴胺泌，讓用戶陷入“刷?！钡陌a循。

這種多巴胺依賴，僅改變了的行為習(xí)慣，更消解了建立深度關(guān)系的經(jīng)基礎(chǔ)：深度關(guān)系需要“延遲滿足”的耐、“持續(xù)入”的專注、“感鳴”的，而多巴胺依賴讓我們只追求“”，喪失了這些能力，終讓與之間的關(guān)系淪為“碎片化的淺層互動”。

（）多巴胺的“陷阱”：從“工具使用”到“癮循”很多誤以為多巴胺是“素”，但經(jīng)科學(xué)研究表明，多巴胺的核功能是“預(yù)測獎勵”——當(dāng)腦預(yù)期獲得獎勵，多巴胺就泌，驅(qū)動去追求獎勵。

比如，到機彈出新消息醒，腦預(yù)期“可能是友的關(guān)”，多巴胺泌增加，驅(qū)動你去點機；到朋友圈有新點贊，腦預(yù)期“獲得了他的認同”，多巴胺泌增加，驅(qū)動你去刷新頁面。

技術(shù)產(chǎn)品正是用了這機，構(gòu)建了“獎勵可預(yù)測”的癮循——就像虎機樣，你知道次點擊獲得多點贊、多評論，這種“確定”讓多巴胺泌持續(xù)處于位，讓你忍住次次刷新、次次滑動。

0年《數(shù)字癮經(jīng)科學(xué)研究報告》顯示，刷短頻，用戶的多巴胺泌水比正常社交7%，且每滑動次屏幕，多巴胺就有次峰；當(dāng)?shù)近c贊或評論，多巴胺出次峰。

這種持續(xù)的多巴胺刺，讓腦形“條件反”——感到聊、焦慮，就意識地拿起機，過刷社交媒獲得的多巴胺獎勵。

這種從“工具使用”到“癮循”的轉(zhuǎn)變，改變了的行為模式：原本用社交媒“聯(lián)系朋友”，如今變“為了刷機而忽略朋友”；原本用短頻“松”，如今變“刷到深法停止”。

經(jīng)科學(xué)研究發(fā)，長期處于多巴胺刺狀態(tài)，導(dǎo)致腦的“獎勵閾值”升——普的社交互動（比如和朋友聊、和家飯）法再刺多巴胺泌，只有更烈的獎勵（更多點贊、更有趣的短頻）才能讓腦感到“”。

這種閾值升，讓我們對深度關(guān)系的“淡常”失去興趣，只愿意追求的“”。

（二）專注力的喪失：深度互動的經(jīng)基礎(chǔ)被破壞深度關(guān)系的建立，需要“持續(xù)的專注力”——論是和朋友深入聊，還是和家同事，都需要集注意力，傾聽對方的需求，理解對方的感，回應(yīng)對方的互動。

但多巴胺依賴嚴重破壞專注力，因為它讓腦習(xí)慣了“頻次的獎勵刺”，法忍受“獎勵的專注狀態(tài)”。

經(jīng)科學(xué)研究表明，長期刷社交媒的，腦的“前額葉皮層”（負責(zé)專注力、決策力的區(qū)域）活躍度降低，“杏仁核”（負責(zé)緒反應(yīng)的區(qū)域）活躍度升——這意味著，他們更容易被的緒刺引，更難集注意力需要長期入的事。

比如，和家飯，忍住每隔幾鐘次機，擔(dān)錯過新消息；和朋友聊，頻繁刷朋友圈，法專注傾聽對方的話語。

這種專注力的喪失，讓深度互動變得可能：當(dāng)你和對方交流，注意力半機，半對方身，你法捕捉對方語氣的緒，法理解對方話語的深意，更法建立感鳴。

終，原本可以深化關(guān)系的互動，變了“場，場”的淺層陪伴。

（）能力的退化：深度感聯(lián)結(jié)的消解深度關(guān)系的核是“感鳴”——能夠理解對方的、擔(dān)對方的痛苦，能夠?qū)Ψ叫枰o予支持，對方迷茫給予陪伴。

這種能力，需要腦的“鏡像經(jīng)元”（負責(zé)感知他緒的區(qū)域）和“默認模式絡(luò)”（負責(zé)我反思、感處理的區(qū)域）協(xié)同工作。

但多巴胺依賴讓這兩個腦區(qū)的功能退化，因為它讓我們只關(guān)注“我的”，忽了他的感需求。

經(jīng)科學(xué)研究發(fā)，長期沉迷于互動的，鏡像經(jīng)元的活躍度比經(jīng)常進行社交的低%——這意味著，他們更難感知他的緒：到朋友難過，法對方的痛苦；到家疲憊，法理解對方的辛苦。

同，默認模式絡(luò)的活躍度也降低，因為互動是“碎片化的、的”，需要進行深度的我反思和感處理——比如，聊，你需要花間思考“對方為什么這么說”，只需要速回復(fù)“哈哈錯”；安慰朋友，你需要花間對方的感受，只需要復(fù)粘貼“加油的”。

這種能力的退化，讓深度感聯(lián)結(jié)變得可能：當(dāng)朋友遇到困難，你只說“加油”，卻主動供實際幫助；當(dāng)家需要陪伴，你只說“忙完再說”，卻機陪他們聊聊。

終，與之間的關(guān)系變了“的點贊之交的沉默陪伴”——似有很多“朋友”，卻沒有個能正走進；似有“家庭”，卻沒有正的感聯(lián)結(jié)。

這種關(guān)系的“空化”，正是多巴胺依賴對深度關(guān)系深刻的消解。

本章結(jié)技術(shù)框架的關(guān)系困境，是因素的，而是“點贊暴政算法繭房多巴胺依賴”者協(xié)同作用的結(jié)：“點贊暴政”將感量化，讓感表達淪為數(shù)字符號；“算法繭房”將認知封閉，讓與陷入價值對立；“多巴胺依賴”將經(jīng)機改變，讓我們喪失建立深度關(guān)系的能力。

這者同構(gòu)建了個“技術(shù)介的關(guān)系范式”：我們過技術(shù)與他聯(lián)結(jié)，卻技術(shù)的規(guī)訓(xùn)失去了聯(lián)結(jié)的本質(zhì)——感的實、認知的多元、感的深度。

當(dāng)點贊數(shù)為感的標(biāo)尺，當(dāng)算法立場為認知的部，當(dāng)為關(guān)系的追求，與之間的關(guān)系便從“基于的聯(lián)結(jié)”變了“基于技術(shù)的聯(lián)結(jié)”。

這種聯(lián)結(jié)似便捷、效，卻充滿了異化與危機：我們擁有了更多的“友”，卻失去了正的“朋友”；我們獲得了更多的“信息”，卻失去了正的“理解”；我們享受了更多的“”，卻失去了正的“”。

要走出這種困境，我們需要重新審技術(shù)與關(guān)系的關(guān)系——技術(shù)可以是聯(lián)結(jié)的工具，但能是聯(lián)結(jié)的主宰；我們可以用技術(shù)便捷地聯(lián)系他，但能讓技術(shù)定義我們?nèi)绾温?lián)系他。

只有打破技術(shù)的框架，重建感的實、認知的多元、經(jīng)的健康，我們才能重新建立與之間的深度聯(lián)結(jié)，找回關(guān)系的本質(zhì)。