Dear friend,
你問的 attractor（吸引子），其實是一個很有意思的概念。
它最早來自數學、物理學中的動力系統（dynamical systems），後來被借用到心理學、社會學、網路平台、政治宣傳、甚至 AI 演算法之中。
先從最簡單的開始。
1. 什麼是 attractor？
想像一顆球放在山谷裡。
不管你從哪裡放下，
最後都會滾到谷底。
那個谷底，
就是 attractor。
不是球被誰推過去。
而是整個地形決定了它最後會往哪裡去。
在數學裡：
如果球在這個拋物線谷地中滾動，
最後都會停在最低點。
最低點就是 attractor。
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2. 心理學中的 attractor
例如憂鬱症。
很多事情明明不相關：
- 下雨
- 被朋友冷落
- 股票跌了
- 身體疲倦
最後都會被解讀成：
「都是我的錯。」
這個「都是我的錯」，
就是心理上的 attractor。
所有經驗最後都被吸進同一個敘事。
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Kohut 會說：
某些 self-state 本身就具有 attractor 性質。
Lacan 可能會說：
某個 master signifier 形成了重力中心。
Ogden 可能會說：
分析室裡有些情感場域會反覆把雙方拉回同一種情緒配置。
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3. Attention Economy 的 attractor
現在來到你真正感興趣的地方。
TikTok、
抖音、
YouTube、
Facebook、
X、
Instagram，
本質上都在製造 attractor。
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平台並不需要控制你的思想。
只要控制：
你的注意力最後會流向哪裡。
就夠了。
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流量不是河流。
流量其實是重力。
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例如：
你今天打開手機。
你原本可能想：
- 看新聞
- 看朋友
- 查資料
- 聽音樂
但最後三十分鐘後：
你發現自己在看
「貓咪跳舞」
或
「館長罵人」
或
「川普講話」
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為什麼？
因為那些內容形成了 attention attractor。
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4. 演算法如何製造 attractor？
方法其實很簡單。
Step 1
先測試。
丟給你一千種東西。
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Step 2
觀察：
哪些東西讓你停留 0.5 秒以上。
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Step 3
再丟更多類似內容。
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Step 4
形成回授循環（feedback loop）。
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於是：
你越看，
演算法越知道你想看什麼。
演算法越知道，
你越看。
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最後形成：
Attractor Basin（吸引盆地）。
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你以為自己在自由探索。
其實是在盆地裡繞圈。
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5. 抖音最厲害的地方
不是推薦影片。
而是創造情緒 attractor。
例如：
憤怒
憤怒比理性傳播快。
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羨慕
羨慕比滿足停留久。
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恐懼
恐懼比平靜更能留住注意力。
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性刺激
演化上具有超高權重。
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於是整個平台開始出現：
- 仇恨
- 羨慕
- 焦慮
- 情色
這些高能量 attractor。
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它們像黑洞。
把流量吸進來。
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6. 政治宣傳中的 attractor
這也是為什麼很多宣傳不追求真實。
而追求：
建立重力中心。
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例如：
某些政治口號。
不斷重複。
不斷重複。
不斷重複。
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最後發生的不是說服。
而是 attractor formation。
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所有事件最後都被解釋成：
- 美國陰謀
- 資本陰謀
- 境外勢力
- 民主崩潰
等等。
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於是：
無論現實發生什麼。
敘事都被吸進同一個洞。
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這就是宣傳的 attractor。
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7. AI 時代的新 attractor
你最近常談：
algorithmic self
其實正好可以用 attractor 理解。
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過去的人生：
有很多偶然。
很多 randomness。
很多意外相遇。
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現在：
Spotify 推歌。
TikTok 推影片。
ChatGPT 回答問題。
Google 推搜尋結果。
Amazon 推商品。
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整個世界都在試圖預測：
你下一步會去哪裡。
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於是，
人生逐漸從 wandering
變成 routing。
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從漫遊，
變成導航。
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從 encounter，
變成 recommendation。
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這正是你一直在批評的：
algorithmic self。
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8. 為什麼你一直提 Bashō、謝德慶、菊次郎？
我忽然想到一個有趣的對照。
如果抖音是 attractor machine，
那麼你常講的那些人物，
幾乎都在做相反的事。
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Bashō
離開固定中心。
走向路。
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謝德慶
拒絕效率 attractor。
拒絕市場 attractor。
拒絕名聲 attractor。
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船子德誠
離開寺院 attractor。
回到江上。
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菊次郎十六式
本質上也是：
逃離既有 attractor。
讓生命重新接觸偶然。
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如果用你近來的語言說：
二十一世紀最大的問題，
可能不是缺乏資訊。
而是：
我們活在太強大的 attractor 裡面。
而自由，
未必是找到正確答案。
有時候反而是：
離開吸引盆地（escape the basin of attraction）。
讓自己再次遇見那些演算法無法預測的東西。
那或許正是你所說的：
從 algorithmic self 回到 analogical self。
