中國人均每天2.6小時刷短視頻，多項研究表明，短視頻正悄悄“腐蝕”你的大腦

你有多久沒靜下心來讀完一篇完整的長文了？

先別說長文，可能連5分鐘的視頻都覺得“節奏太慢”，忍不住直接拉到結尾看結論。刷短視頻早已不是偶爾的消遣，反而成了消耗時間的“黑洞”。據《中國網絡視聽發展研究報告（2025）》顯示，截至2024年底，全國短視頻用戶已超10.4億，人均每天刷短視頻的時間達到2.6小時——也就是說，每天醒著的時光里，有超過1/10都耗在了算法推送的“一滑到底”里。

更令人警醒的是：我們并非主動“刷短視頻”，反而是被短視頻悄悄“重塑”了大腦。

2024年，英國牛津大學出版社評提出了一個尖銳卻貼切的年度熱詞：Brain rot（腦腐）。它并非醫學意義上的疾病，而是一種蔓延的“精神亞健康”狀態——記憶力變得像金魚般短暫，思維如同馬賽克般破碎，一上網腦子就成了“一團漿糊”。更糟的是，長期沉迷短視頻還會關聯到久坐不動、缺乏運動、情緒低落、失眠困擾以及社交能力退化等一系列問題。

這絕非夸大其詞。一項發表于NeuroImage的研究[2]首次證實：短視頻成癮不僅會改變人類的大腦結構，還會引發小腦區域多達521個基因的異常表達！可以說，在成癮者的大腦中，已然上演著一場“分子級別的劇烈變動”。

更值得注意的是，那些本身更易產生嫉妒心、愛與人比較的人，往往會在社交平臺的各種對比中倍感挫敗，進而通過沉迷刷視頻來逃避現實——于是陷入“越上癮越空虛，越空虛越想刷”的惡性循環。

指尖滑動間，大腦正在被“重塑”

“大腦正為刷屏而自我改造！”研究揭示，與獎賞、習慣、注意力緊密相關的腦區，正主動“重塑”其結構——這并非進化，而是大腦對短視頻高強度感官轟炸與即時快感的被迫適應。

“誰在幕后推動這場大腦‘變形’？”腦結構的劇變必有根源。研究者順藤摸瓜，鎖定了一個關鍵的心理推手——潛藏在我們心底的“嫉妒之火”。

“嫉妒→左小腦→成癮：神經鏈條被鎖定！”數據分析揭示了一條清晰的路徑：嫉妒傾向并非直接導致成癮，而是通過點燃左側小腦（其灰質體積GMV變化），最終引爆刷屏沖動。左小腦成為嫉妒通往成癮的必經神經樞紐。

“濾鏡下的完美人生，為何總刺痛你？”屏幕上精心展示的遠方、美食、身材，如同一面面映照自身缺憾的鏡子，瞬間點燃攀比與嫉妒。正是這簇嫉妒的火苗，精準投向了左小腦這臺“刷屏引擎”，讓滑動的手指如同被磁石吸附，再也停不下來。

“右腦‘同盟’火上澆油，沉迷牢籠徹底焊死！”右眶額皮層（OFC）和右小腦絕非看客。OFC瘋狂釋放“刷得爽”的獎賞信號，右小腦則將滑動動作刻入本能般的肌肉記憶。嫉妒點燃了左小腦引擎，OFC和右小腦則聯手鋪設成癮的軌道、不斷加注欲望的燃料——將“隨手一刷”升級為“無法掙脫的沉溺”。一點嫉妒火星，竟足以引爆整條成癮神經鏈！

521基因異動：刷屏上癮的科學鐵證

短視頻成癮的分子根源究竟何在？研究團隊創新性地橋接兩大關鍵數據：反映大腦結構變化的影像（灰質體積GMV）與描繪全腦基因表達譜的轉錄組信息。揭示驅動大腦“變形”（GMV變化）的深層分子指令——為成癮機制鎖定關鍵的基因“開關”

"研究提示，短視頻成癮的神經機制不是‘單點故障’，而是多腦區協同紊亂——就像社交媒體的推薦算法不只改變你的點擊偏好，而是重塑了整個信息生態。"

這項研究系統揭示了短視頻成癮的神經生物學基礎：它不僅與大腦獎賞系統灰質萎縮、習慣形成回路異常相關，更涉及521個基因的表達失調。值得注意的是，具有高嫉妒傾向的個體，在社交平臺的“對比壓力”下更容易觸發這些神經變化，進而通過無意識刷屏來緩解現實中的心理不適——這本質上是一種神經逃避機制。

從沉迷到抑郁：刷屏的惡性循環

顯然，短視頻成癮絕非只是消磨時間的“小毛病”，它已給大腦的物理結構與基因活動帶來了明顯且深刻的改變。當這些“分子級別的劇烈變動”在大腦中不斷累積，其影響絕不會止步于神經細胞內部，最終必然會滲透到心理層面，化作真切的情緒困擾與精神煎熬。

清華大學健康中國研究院團隊在《Computers in Human Behavior》期刊發表的重磅研究[2]，首次從縱向維度揭示了短視頻成癮與抑郁癥狀間的動態關系。研究結果尤其值得警惕——“越刷越抑郁”的現象真實存在，更關鍵的是，“悲傷情緒”很可能正是短視頻成癮與抑郁癥狀之間的核心連接點。

為進一步理清短視頻成癮與抑郁癥狀的內在關聯，研究團隊構建了交叉滯后面板模型，通過分析2021年（T1）至2022年（T2）兩個時間節點的有向關系網絡，揭示了癥狀間的動態關聯網絡。

研究表明，在短視頻成癮的發展過程中，“忍耐力”扮演核心角色。這種沖動不僅是成癮的早期信號，更能顯著預測后續多種癥狀的加劇，包括：表現內容持續占據思維的“顯著性”癥狀；表現為無法刷視頻時煩躁、焦慮甚至情緒失控的“戒斷反應”；以及因短視頻使用干擾學習生活而引發的“沖突”，最終導致“復發”，形成惡性循環。

在抑郁癥狀的發展路徑中，研究揭示“快感缺失”是最核心的驅動癥狀。這種心理狀態很可能成為抑郁情緒惡化的起點，不僅預示著后續“悲傷情緒”的產生，還會進一步觸發“食欲減退”等生理層面的變化。

需要強調的是，短視頻成癮與抑郁癥狀并非孤立存在，而是通過特定的核心癥狀相互連接、彼此強化，形成“橋梁效應”。研究識別出四條關鍵的橋接路徑：

路徑一：抑郁悲傷→ 復發： 抑郁情緒中的悲傷感能夠預測短視頻使用的復發。這表明長期情緒低落者更傾向于反復沉迷于短視頻，以此作為緩解內心不適的應對機制。

路徑二：沖突→ 內疚： 短視頻成癮中的“沖突”癥狀，即使用行為對學習或生活造成顯著干擾會引發強烈的內疚感。

路徑三：戒斷反應→ 快感缺失： 短視頻成癮中的“戒斷反應”，表現為停用時的煩躁、焦慮會加劇個體對日常生活的無趣感，進而促進“快感缺失”的發展。

路徑四：內疚→ 沖突 (強化)： 值得注意的是，內疚感本身又會反過來強化短視頻成癮中的“沖突”體驗，加劇個體的情緒與行為困境。

這些相互交織的橋接路徑共同勾勒出一條隱蔽而危險的心理傳導鏈條：情緒低落驅動個體通過刷短視頻進行情緒逃避；但這種逃避行為引發的沖突和內疚感，以及可能加重的快感缺失，會進一步惡化情緒狀態；更低的情緒狀態又強化了逃避動機，導致更頻繁的短視頻使用。如此循環往復，最終形成了一個自我強化的“情緒逃避式使用”惡性循環，使個體深陷其中難以自拔。

綜上所述，本研究揭示了一個關鍵發現：“悲傷情緒”——這一看似普通的心理狀態——實則是連接短視頻成癮與抑郁癥狀的核心“橋梁癥狀”。許多個體在體驗負面情緒時，會條件反射式地訴諸短視頻，試圖通過高頻次瀏覽（即“刷視頻”）來轉移注意力、尋求即時快感或緩解孤獨感。然而，這種將短視頻作為情緒調節工具的應對策略，非但無法有效緩解不適，反而會持續強化原有的負面心理狀態，最終使個體深陷情緒的泥沼難以脫身。

打破循環：短視頻時代的自救指南

與其被動承受短視頻的吸引力，不如主動重構日常生活，以提升專注力與豐富性。以下實用策略有助于管理注意力資源并逐步緩解短視頻依賴行為：

1. 減少認知干擾：關閉非必要通知

關閉無關推送，顯著降低手機的即時干擾頻率，為大腦保留更多連續的認知資源。

2. 精簡環境誘惑：定期清理娛樂應用

周期性審查并卸載或隱藏主要用于“消磨時間”的娛樂應用，從物理環境上降低接觸頻率。

3. 維護睡眠衛生：建立無手機臥室

睡前將手機移出臥室，避免夜間無意識刷屏行為，保障睡眠質量與晝夜節律穩定。

4. 實施行為替代：以結構化閱讀替代刷視頻

制定漸進式閱讀計劃（如從每日10分鐘開始并逐步延長），用有意義的認知活動取代習慣性滑屏行為。

短視頻成癮的根源遠非簡單的“自控力不足”，而是情緒因素與神經適應共同作用的結果。一方面，使用過程可能誘發或加劇負面情緒（如社會比較引發的嫉妒、抑郁）；另一方面，重復的獎賞刺激會強化大腦的獎賞回路，導致相關腦區活動模式固化，形成難以打破的行為神經反饋循環。

因此，有效脫離“短視頻漩渦”需要超越單純的技術限制（如關閉設備或時間管理工具），采取多層面干預：

* 情緒調節層面： 減少無益的社會比較，培養積極的自我認同與接納。

* 認知功能層面： 通過針對性訓練（如提升注意力控制、延遲滿足能力）來增強執行功能，構建更有效的“認知剎車”系統。

需要強調的是，現有研究（指前文所述的模型與發現）主要揭示了變量間的關聯性，尚不能直接推斷變量間的因果關系。

參考資料：

[1] Gao, Y., Hu, Y., Wang, J., Liu, C., Im, H., Jin, W., Zhu, W., Ge, W., Zhao, G., Yao, Q., Wang, P., Zhang, M., Niu, X., He, Q., & Wang, Q. (2025). Neuroanatomical and functional substrates of the short video addiction and its association with brain transcriptomic and cellular architecture.NeuroImage, 307, 121029. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121029

[2] Diyang Qu, Bowen Liu, Luxia Jia, Xuan Zhang, Dongyang Chen, Quan Zhang, Yi Feng, Runsen Chen, The longitudinal relationships between short video addiction and depressive symptoms: A cross-lagged panel network analysis, Computers in Human Behavior, Volume 152, 2024, 108059, ISSN 0747-5632,https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.108059 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563223004107)

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