《以眼淚為食的幻獸》：當演算法獵捕脆友，我們就變身誇誇部隊

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波赫士若活過網路時代，他可能會寫出一種想像中的生物，專以人類的眼淚為食，有著超乎常人的直覺，總能在茫茫人海中找到正在哭泣的人。

若你的眼淚引來了這樣的怪物，切莫慌張。

有人發現，在threads上，若一般用戶對七月二十六日大罷免結果發出消沈、傷心的貼文，會更容易引來大批陌生帳號落井下石的嘲諷回應。而正面、向上的積極貼文，儘管會有同溫層按讚，卻相對幾乎不會引來嘲諷回應。這究竟是為什麼？

針對悲傷貼文的負面回應經常不是來自真人帳號，有許多明顯是網軍自動化操作的結果。親中國網軍及機器人帳號確實會透過關鍵字攻擊台灣網友，但它們是否現在真的進化到能識別情緒？還是只是threads的演算法使然？

破解悲傷者被獵食的祕密

根據目前對中國網軍與機器人帳號的研究，特別是針對台灣的攻擊，可以得知一些資訊。

攻擊者確實會識別貼文內容，但識別的是情緒的「呈現方式」，而不是情緒本身。這些帳號多數仍依賴「關鍵字比對」加成「語調特徵」。

若文中帶有「悲傷」、「失望」、「絕望」、「心痛」、「怎麼會這樣」等詞，較容易受到攻擊。配圖為哭臉、黑底白字、心碎表情、使用「大罷免」等熱門標籤，也會增加被攻擊的機率。

這些機器人帳號並不是「理解你在傷心」，而是看到你「像是在傷心」就迫不及待的出發了。

此外，threads演算法確實有可能把高互動率（按心、留言、轉發）視為「優質參與」。即便是同一個真人帳號，若發出「悲傷文」的時候，會被大量推播給更多非同溫層用戶，而相對正能量的「鼓舞文」則會感受到互動下降，這是因為不悲傷的貼文會被演算法視為「安穩內容」。

在這種環境下，被演算法選擇「強烈曝光」的人，當然就容易「首當其衝」被不請自來的相反立場網軍找上門。當然，有時候事實真相更糟，那些機器人帳號裡偶爾混雜著「真的沒禮貌到會在別人難過時去貼一個小丑符號」的「真人」，我們正常人通常無法理解，即便立場不同，為何要在別人只是表現出難過而非表達攻擊性時前去攻擊他們？當然，這就不是網路資訊戰的問題，而是道德問題了。

它們如何對你進行「精準獵捕」

中國網軍與藍白粉機器人帳號有時會接收自動指令進行「目標對象釘選」，例如：針對出現「國民黨不倒、台灣不會好」、「中國滲透」等字詞的人發動留言洗板。也會偵測「關鍵時段」使用關鍵字（如罷免、失望、哭），即列入鎖定範圍。

這樣的操作機制，當然會主動跳過看起來比較冷靜、理智、分析型的語氣，而構成看起來像是「特別針對傷心脆弱的網友予以攻擊」的微妙現象。

耐人尋味的是，網軍機器人通常沒有真的「感知人類情緒」，只是演算法放大了情緒可見性。這些自動化操作，是訓練來專挑「破口」下手的──而情緒表露本身，會被視為一種「破口」。

當網軍機器人找上了正在難過的真人台灣網友帳號，留下嘲弄、貶低的文字，這是在執行什麼任務呢？

從某方面來說，它們正在執行某些精準、且極具策略性的心理戰。

情緒擾動：打亂哀悼，切斷修復

當人們面對集體挫敗，如罷免失敗時，心理上會進入一種「哀悼到修復」的過程，順序可能是發洩情緒、抱團取暖、 整理現實、重建信念，當然實際情況因人而異。有些人會卡在悲傷跟取暖的階段很久，比較晚才能進入重建信念的階段。

而網軍的出現，就是要打斷這個自然修復流程：才剛說出第一句「我很難過」，他們就衝來說「活該啦」、「民主打你臉」，逼你從哀傷的情緒馬上轉成自我防衛，就像把正在流血的人推回戰場、叫他別演戲。這是一種貨真價實的惡意加害，因為它們不准你在那裡「正常的」傷心難過，而要分神回覆惡意留言，甚至必須「證明自己有難過的權利」。

認知操控：「你們不配擁有正在失去的東西」

這些意在傷害的話語往往重複同樣幾種概念：「你們很滑稽」、「民主很可笑」、「台派就是一群廢物」等等。事實上台派是否真的滑稽、可笑根本不重要，重點在於持續輸入一種結構化的敘事：「你們不配擁有你們正在失去的東西。」

無論哀悼者認為自己從大罷免結果中「喪失」的是什麼，是民主的信念、是未來的希望，還是純粹無以名狀的悲傷，網軍負面留言的目的，都是打擊訊息接收者的自我價值感──當受傷的網友處於情緒低點時，這種操弄效果會加倍。

情緒誘導：將反應變成證據

有些人受到傷害時，會反擊、咆哮、罵回去，這樣的反應又會變成自我證成的證據。網軍挑釁成功之後，下一步就是截圖流傳：「你看台派多仇恨」、「綠粉暴怒失控」、「大罷免就是在亂來」。

透過誘導跟干涉，這些留言成功讓悲傷者看起來反而像加害者，而讓故事中真正的加害者偽裝成理性的旁觀者。這正是敵人最希望看到的結局，以激化情緒來營造反面敘事空間，並且引導出「對台灣有情緒是壞的」、「對政治有情緒是壞的」之類的冷感結論。

倫理削弱：讓台灣人失去「動森居民」本性

當「情緒的示弱者被恥笑」場面重複發生，始終無人制止，甚至變成常態時，旁觀者就會開始覺得：「啊網路不就是這樣？誰叫你要表露自己的情緒？」「別那麼玻璃心啦，敢發文就要能承受啊？」「也不是針對你一個吧？幹嘛那麼在意？」

這類失常狀態若反覆上演，會讓台灣人──至少在網路社群上──逐漸失去「對悲傷施予安慰」的正常本能反應，而習慣了對譏笑沈默。這等同於是叫台灣人不再當台灣人，畢竟，台灣人被稱為宛如「任天堂動物森友會居民」，沒事就會掏出水果、餅乾給陌生人吃，還會很自然的幫外國旅客帶路。

讓台灣人對正在難過無助的人袖手旁觀，堪稱是一種文化清洗任務，從台灣的文化基因中，刪除「共感」這個選項。這當然也是網軍的任務之一，「如果這個『叛離』的社會看起來顯得過太好，我們就把它拉到跟我們一樣低，就能證明民主沒有用」。

這些破壞性任務都不是僅靠網軍就能達成，還要搭配平台演算法的機制。但，社群媒體平台演算法的機制為什麼長成現在這樣？更確切點說，為什麼平台不獎勵我們的光亮？為什麼我們說出希望、鼓舞與愛時，演算法卻對它視而不見？

為何社群平台比起獎勵人性的光明面，更喜歡擴散人性的陰暗面？

首先，目前主流社群平台演算法能識別的通常不是「善惡」或「對錯」，而只是「衝突」跟「波動」。平台演算法的核心任務不是讓你快樂，而是讓你「留下來」。因此，它追求的不是情緒的正向性，而是情緒的激烈程度與傳播速度。

對演算法來說，正面情緒多半是「平穩」的，負面情緒常常是「擾動」的。

「我今天鼓舞了自己，我相信台灣會好起來。」這樣的句子，演算法的解讀是「情感內收」，大概不需要特別擴散。而「台灣沒救了，我要移民！」則被視為極有價值，應該擴散，因為這顯示出了「情感外溢」的訊號。

重點並不在於兩句話之間究竟哪個具有更強的信念或者更豐富的內涵，若以Paul Ekman情緒理論延伸觀之，正面情緒傾向於內化（inward），負面情緒傾向於外溢（outward）。

當我們在網上看到有人說「我今天感到平靜與希望」，也許會微笑點讚，但很少轉貼說：「我也要平靜！」因為平靜的情緒是私人的，好像沒法輕易複製。

但看到有人怒吼：「爛透了！XXX都給我去死！」卻往往能激起其他人同樣強度的焦慮、恐懼、憤慨，從而引發更多的轉發、留言爭論。換句話說，對演算法來說，「正面」情緒是安靜的，沒有套利空間。負面情緒則大有可為。

若從Shoshana Zuboff的《監控資本主義時代》角度來看，社群平台的最終目標是「預測你下一步」，而不是陪你成為更好的人。

在這個邏輯下，和平與理性難以引發大規模可預測行為。爭吵與對立則會強化用戶的「部落認同」（Tribal identity），在社群媒體時代，部落認同指的是個體透過共同立場或價值，與特定網路社群緊密連結，並因而強化「我群」與「他群」區分的現象。讓你更可控、更忠誠、更可販售。鼓舞人心的發言，對平台來說是「低黏著內容」。製造焦慮的衝突貼文，才是「黏著劑」與「消費動力源」。

說到底，這根本也稱不上是個別平台或演算法對「正面」內容有什麼意見，而是一個全球性的演算法權力體制，徹底漠視「人類也有追求內在平靜與相互理解的需要」。而中國網軍就從數位資本主義的縫隙中鑽了進去，開始啃食台灣人的精神健康。

抵抗幻獸的方法？你可以「誇誇」

若波赫士真的寫下那隻以眼淚為食的幻獸，或許會補上一筆──牠們從不自行現身，而是靠人類的制度召喚。社群平台的演算法開啟了野獸的柵籠，網軍的操控者餵養了牠們，而我們的沈默、習以為常與善於遺忘，則給了牠們不斷狩獵的草場。

正因為悲傷會被視為破口，而正面的力量經常沒有舞台，所謂「誇誇部隊」才如此重要。誇誇部隊是threads上的自發行動，在每個願意守護台灣的人做了一件正面的事情時，不靠演算法而靠我們自己留下「主動誇獎」的痕跡，一張可愛圖片，一句真誠的讚聲，我們都在做網軍做不到的事情。

儘管誇誇部隊行動時可能其實沒想那麼多，但這確實是一種對於「負面情緒狩獵」的反擊。如果演算法鼓勵吃眼淚的怪獸，我們就變身成為誇誇部隊。誇誇自己即使難過也從沒放棄，誇誇別人今天也做的超棒。

「就這麼做吧！你做的很棒！」

作者為SAVOIR｜影樂書年代誌總編輯。對法蘭克福學派而言，大眾社會是一個負面的概念。他們相信，大眾（masse）如同字面所述，是無知、龐雜、聽不懂人話又好操控的集合體，稱不上有精神生活，就算有也是被事先決定的。大眾社會帶來了流行文化，大眾媒體如果顯得低俗又墮落，是基於服務大眾社會的目的，或者他們本身也就只是「烏合之眾」，不是真正意義上的專業人士。然而，在這些不登大雅之堂的流行樂、體育狂熱、偶像崇拜、實況主、網路迷因之中，我們卻還是能找到世界運轉的規則，並洞見人性企求超越的微弱燭火──為了這個原因，我研究大眾文化，我寫作。