当“黑料不打烊”这样的字眼出现在推荐流里时，表面上看像是随机，但背后其实是一套精细的“刺激—反应—强化”闭环。人的好奇心是天然的注意力捕手。我们对未知、突发、模糊的信息有生理和心理上的敏感，哪怕只是几个字眼，也能触发想知道真相的冲动。
算法并不需要理解“真相”，它只关心两个简单的指标：你有没有点开、点开后有没有继续看下去。每一次点击都是对模型的一次有力反馈：这个内容有效。接着，模型会把相似的话题、相似的标题、相似的呈现方式继续推送给你，完成从“触发”到“强化”的循环。这类标题通常利用了几种心理捷径：模糊刺激（留白的暗示让人填补空白）、负面偏好（人们对负面信息天然敏感）、社交证明（看到很多人讨论就更想看），还有即时满足的诱惑（立刻知道八卦比等待更吸引人）。
再者，平台层面有商业动机：用户停留时间和互动越长，广告曝光和转化就越多。于是工程师会把能延长观看的要素放在显眼位置，把引发好奇的字眼作为触发器反复实验和优化。你并不是被“蒙蔽”，而是参与了被精心设计的试验样本。每一次浏览都在训练模型更精准地抓住你的注意力，久而久之，你会发现类似“黑料不打烊”的内容几乎无处不在。
了解了机制，就能更有意识地回应而不是被牵着走。识别触发信号：像“黑料”“不打烊”“独家”“爆料”这类词本身就是触发器，看到它们时可以在心里做个小实验——停一拍，问自己三个问题：我想知道这个信息的真正用途是什么？它会让我做出什么样的行为（点赞、转发、长时间观看）？我有没有更可靠的渠道去验证？第二，调整你的信息环境：大多数推荐系统会依据互动来推送，减少对这类内容的互动（不点、不评、不转发）是最直接的“去训练”手段。
你也可以利用平台自带的屏蔽、减少推荐或不感兴趣功能，主动告诉算法你的偏好在别处。第三，培养替代习惯：当好奇心被触发时，准备一些替代性的微行为，例如短暂记录一句“稍后查证”并立刻切换到一本书、一个播客或一段运动。这样既尊重了好奇心，也避免被低质信息耗掉精力。
如果你是内容创作者或媒体从业者，理解这些机制可以帮助你在商业目标与社会责任间找到平衡——用吸引人的方式提供核实过的信息，而不是靠噱头持续剥削受众的注意力。算法不是无情的命运，了解它的语言就能更好地和它共处，既享受信息带来的乐趣，也保护自己的判断力和时间。
