政大之聲實習廣播電台

【政大之聲記者謝耘的專題報導】

　　手機螢幕閃爍著冷光，播放著的短影音內容正細數注意力不足過動症的五個特徵。隨手滑開社群平台，滿是內耗、社恐或迴避型依戀的圖文懶人包，這些原屬於心理醫學的專業術語，正透過演算法快速擴散，成為青少年的日常標籤。根據兒福聯盟2025年的調查，約17.7%的青少年面臨情緒困擾。當專業診斷逐漸轉化為網路上的流行用語，青少年究竟是在更理解自己，還是陷入被標籤化的自我認同危機？
　　社群平台的演算法已逐漸取代傳統媒體，成為資訊分配的關鍵角色。銘傳大學廣播電視學系助理教授羅美慧指出，演算法會依據使用者的點擊與停留時間進行內容排序，長期下來容易形成資訊過濾氣泡，讓使用者只接觸到特定類型的內容。當青少年曾觀看人格測驗或心理情緒相關影片後，平台便可能持續推播類似資訊，進一步強化其存在感。羅美慧表示，這樣的循環可能使青少年逐漸將心理標籤轉化為自我認同的一部分。「觀看影片的青少年可能誤以為自己這些心理狀態是很普遍的，（形成）病理化這樣的一個危機。」在資訊高度個人化的環境中，平台正悄悄影響青少年對心理疾病的理解邊界。
　　對青少年而言，將日常情緒對號入座，逐漸成為理解自我的方式之一。曾多次透過網路圖文進行自我對照的高中生小萬（化名）分享：「看到懶人包說這些特徵就是焦慮症的時候，我就會覺得好像每一條都在講我，會覺得自己好像不是只是單純心情不開心。」另一名學生阿美（化名）則指出，這些標籤也逐漸成為同齡間社交語言的一部分。「有時候大家會直接講，我是社恐所以不想去聚會，這樣來拒絕人家的邀約，別人也會覺得蠻合理的。」然而，在標籤被頻繁使用的同時，正常情緒反應與臨床症狀之間的界線也變得模糊。
　　除了社群內容之外，AI工具的普及也讓判斷資訊對錯的風險進一步升高。國立政治大學應用數學系副教授蔡炎龍指出，語言模型本質上是透過機率來預測生成文字的系統，在缺乏理解能力的情況下，容易出現迎合使用者的回應傾向。他表示：「它（AI）就是根據前面的字，它覺得哪一個字接得順，它才會放上去，所以說它看起來整篇很有道理，但（那些資訊）是不是正確的，是需要小心的。」當使用者反覆輸入症狀或情緒困擾相關問題時，AI可能在無意間強化其既有擔憂，而非提供專業判斷。蔡炎龍也強調，AI無法觀察非語言訊號與真實心理狀態，不能取代專業心理諮商或醫療判斷。
　　面對演算法與AI共同形塑的「標籤繭」，建立數位心理素養逐漸成為必要課題。羅美慧建議，教育層面應協助青少年辨識資訊來源是否具備專業性，並理解平台背後的商業邏輯與推薦機制。蔡炎龍則提醒，若對網路資訊存 疑，應回到真實世界尋求專業協助。「（把）你聊的這個東西跟諮商師分享，然後諮商師也可以從專業的角度幫你看說這個建議真的還不錯，或是這個建議可能有一點危險，你要注意一下。」當標籤成為理解自我的捷徑，也可能成為限制自我的框架，如何在資訊洪流中保留判斷能力，成為青少年面對數位時代的重要課題。