我,月薪 3 千,却被一个 Labubu 掏空了钱包

深潮Xuất bản vào 2025-06-20Cập nhật gần nhất vào 2025-06-20

Labubu 已经不仅仅是一个玩具,它更是一种「社交货币」。

撰文:庞通

别再骂 LaBuBu 了!你根本不知道它在「谋杀」你的理性!

你有没有发现,最近身边的人都在谈论一个「小精灵」?它长着一对尖尖的耳朵,歪着嘴巴,有时还带着一点坏笑。它就是 LaBuBu,泡泡玛特旗下最炙手可热的潮玩 IP。从明星潮人到普通白领,从一线城市到小县城,LaBuBu 以一种不可思议的速度席卷了我们的生活,甚至让无数人「心甘情愿」地掏空了钱包。

你以为这只是一场简单的潮流狂欢?你以为你只是在为「爱好」买单?太天真了!

今天,我将撕开 LaBuBu「可爱」的外衣,揭露它如何精准拿捏你的心理,一步步「谋杀」你的理性,让你在不知不觉中成为它的「提款机」!

这不是危言耸听,这背后,是几个你从未察觉的「思维模型」在悄悄操控着你!

稀缺性原理:你抢的不是玩具,是「错过」的恐惧!

为什么 LaBuBu 的盲盒总是「一盒难求」?为什么隐藏款的价格能炒到天价?

这正是「稀缺性原理」在作祟!

人类天生对稀缺的物品有着近乎偏执的渴望。当一件物品数量有限、难以获得时,我们会本能地认为它更有价值,从而产生更强烈的拥有欲望。泡泡玛特深谙此道,通过限量发售、隐藏款设置,以及饥饿营销,人为地制造了 LaBuBu 的「稀缺性」。

你以为你在抢购 LaBuBu,其实你是在抢购一种「不被落下」的心理安全感!你害怕错过,害怕别人拥有而你没有,这种「错失恐惧」(FOMO)让你失去了理智,不惜一切代价也要把它抱回家。

间歇性强化:比赌博更上瘾的「心理陷阱」!

盲盒的魅力在哪里?就在于那份「不确定性」!

你永远不知道下一个盲盒里会开出什么,是心仪的款式,还是重复的「雷款」?这种「有时有回报,有时没有」的机制,在心理学上被称为「间歇性强化」。

它比持续性强化(每次都有奖励)更具魔力,因为它能让人产生一种「赌徒心理」。就像老虎机一样,你不知道什么时候会中大奖,但每一次拉动摇杆,都充满了期待和刺激。即使连续几次都落空,只要有一次「中奖」,就能瞬间抵消之前的失望,让你对下一次的「好运」充满信心。

LaBuBu 的盲盒,就是你手中的「心理老虎机」!每一次拆盒,都是一次心理博弈。你不是在「抽盲盒」,你只是在「赌」人性!而这种间歇性的刺激,会让你欲罢不能,深陷其中,直到钱包被掏空,你还在期待下一个「奇迹」!

损失厌恶:你花的不是钱,是「不甘心」!

你有没有过这样的经历:为了抽到某个隐藏款,已经买了十几个盲盒,但就是差那么一点点?

这时候,你是不是会产生一种强烈的「不甘心」?你会觉得,如果现在放弃,之前花的钱就「白费了」!

恭喜你,你又掉进了「损失厌恶」的陷阱!

心理学研究表明,人们对损失的痛苦感受,远远大于获得同等收益的快乐。当你投入了时间和金钱,却没有得到想要的结果时,那种「损失」的痛苦会让你难以忍受。为了避免这种痛苦,你会选择继续投入,直到「回本」或者得到你想要的东西。

所以,你为 LaBuBu 花的每一分钱,可能都不是为了「得到」,而是为了「不失去」!你不是在为新玩具买单,你只是在为你的「不甘心」买单!

社会认同与从众效应:你买的不是潮玩,是「社交货币」!

为什么 LaBuBu 能火遍全网?为什么明星潮人都在晒 LaBuBu?

因为,LaBuBu 已经不仅仅是一个玩具,它更是一种「社交货币」!

人类是社会性动物,我们渴望被认同,渴望融入群体。当 LaBuBu 成为一种潮流符号,成为社交媒体上的「显学」时,拥有它就意味着你走在了时尚前沿,意味着你属于某个「圈子」。

你以为你是在追逐潮流,其实你只是在追逐一种「被认同」的感觉!你买的不是潮玩,你买的是进入圈子的「门票」,是与他人建立联系的「社交货币」。

锚定效应与心理账户:你的钱包,正在被「无形之手」操控!

你有没有觉得,虽然 LaBuBu 单个盲盒不贵,但不知不觉就花了几百上千?

这背后,是「锚定效应」和「心理账户」在悄悄发挥作用!

「锚定效应」是指人们在做决策时,会过度依赖最先获得的信息(即「锚点」)。当 LaBuBu 的隐藏款被炒到几千甚至上万时,一个几十块的盲盒,在你心里就显得「很便宜」了。这个高价的「锚点」,让你对低价的盲盒失去了警惕。

而「心理账户」则让你把买 LaBuBu 的钱,归入了「娱乐账户」或「小额消费账户」。你觉得这是「小钱」,是「玩乐」,所以花起来毫无压力,甚至比买生活必需品更「大方」。

你的钱包,正在被这些「无形之手」操控!你以为你在自由消费,其实你只是在按照它们设定的「规则」玩游戏!

结语:看清「小精灵」背后的真相,做回理性的自己!

LaBuBu 的爆火,绝非偶然。它精准地利用了人性的弱点,通过稀缺性、间歇性强化、损失厌恶、社会认同、锚定效应和心理账户等一系列思维模型,构建了一个强大的「消费闭环」。

我们不是要否定 LaBuBu 的艺术价值和它带来的快乐,而是要提醒你:在狂热的潮流面前,保持一份清醒和理性至关重要。

当你下次再拿起一个 LaBuBu 盲盒时,不妨问问自己:

  • 我是真的喜欢它,还是害怕错过?

  • 我是真的在享受拆盒的乐趣,还是在期待那份不确定的「大奖」?

  • 我是真的在为爱好买单,还是在为我的「不甘心」买单?

  • 我是真的在追求个性,还是在追逐「被认同」的感觉?

看清「小精灵」背后的真相,你才能真正掌控自己的钱包,做回理性的自己!

别让一个「小精灵」,掏空了你的钱包,更「谋杀」了你的理性!

Nội dung Liên quan

Collector Crypt trở thành "máy in tiền" trên chuỗi khối: Ít hơn 1.000 người dùng hoạt động hàng ngày, 'cá voi' lớn chiếm 97% doanh thu

Dự án TCG Collector Crypt đã nổi bật khi lọt vào top 10 giao thức có doanh thu cao nhất toàn mạng và từng đứng đầu Solana, trở thành "cỗ máy in tiền" trong thị trường tiền điện tử. Lĩnh vực TCG được token hóa, đại diện bởi Collector Crypt, đang phát triển nhanh chóng, chiếm 80.8% thị phần trên Solana với tổng khối lượng giao dịch tháng 6/2026 đạt 4.9 tỷ USD, vượt xa thị trường NFT. Collector Crypt thống trị thị trường, chiếm 74.3% khối lượng giao dịch trong tuần và doanh thu giao thức đạt 5.2 triệu USD. Tuy nhiên, sự tăng trưởng phụ thuộc nhiều vào "cá voi" - chỉ 14.6% người dùng (khoảng 2,138 người) đóng góp tới 97.1% doanh thu, trong khi số người dùng hoạt động hàng ngày dưới 1,000. Lợi nhuận cũng chịu áp lực khi tỷ suất lợi nhuận gộp giảm xuống còn 2.74%. Động lực tăng trưởng chính đến từ cơ chế "gacha" (mở gói bài ngẫu nhiên) trên chuỗi, chiếm 87.4% thị phần Solana, cùng với sức hút từ IP Pokémon và mô hình kinh tế token CARDS. Token CARDS đã tăng hơn 412% trong năm, được hỗ trợ bởi cơ chế mua lại bằng doanh thu giao thức. Tuy nhiên, các đợt mở khóa token sắp tới và việc các nhà đầu tư ban đầu chốt lời có thể tạo ra áp lực bán. Tóm lại, Collector Crypt chứng minh tính khả thi của mô hình TCG trên chuỗi, nhưng cần mở rộng cơ sở người dùng và giảm sự phụ thuộc vào số ít người chơi lớn để tăng trưởng bền vững.

marsbit13 phút trước

Collector Crypt trở thành "máy in tiền" trên chuỗi khối: Ít hơn 1.000 người dùng hoạt động hàng ngày, 'cá voi' lớn chiếm 97% doanh thu

marsbit13 phút trước

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

Tuần này, Giáo sư Đại học UC Berkeley Dawn Song (Tống Hiểu Đông) đã thông báo gia nhập Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Superintelligence Labs) của Meta, giữ chức Phó Chủ tịch Nghiên cứu AI, báo cáo trực tiếp cho Giám đốc Nat Friedman. Bà là một học giả có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực an ninh máy tính và an ninh AI toàn cầu, hiện là Giáo sư tại UC Berkeley, và là người nhận học bổng MacArthur, ACM Fellow, IEEE Fellow. Nghiên cứu mang tính bước ngoặt của bà về "Phân tích vết bẩn động" (2005) là một tài liệu kinh điển trong ngành. Công trình của bà bao trùm an ninh phần mềm, mạng, và bà là người tiên phong trong lĩnh vực học máy đối kháng và an ninh tác nhân AI, đóng góp quan trọng vào việc thiết lập các điểm chuẩn an ninh cho AI thế hệ mới. Bà cũng là người sáng lập Oasis Labs và Virtue AI. Theo báo cáo, các nhà sáng lập khác của Virtue AI và các thành viên nhóm cũng cùng gia nhập Meta. Động thái này được cho là nhằm tăng cường các biện pháp an ninh cho các tác nhân AI của Meta, đặc biệt trong bối cảnh lo ngại về an ninh AI gia tăng sau sự cố với mô hình mythos của Anthropic. Meta đang tìm cách chứng minh khả năng chống lạm dụng độc hại của các mô hình AI khi triển khai chúng đến hàng tỷ người dùng. Thông tin liên quan khác đề cập đến việc Denny Zhou, nhà sáng lập Nhóm Lập luận Gemini của Google, được cho là đã gia nhập Meta vài tháng trước, củng cố thêm năng lực nghiên cứu AI của tập đoàn.

marsbit45 phút trước

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

marsbit45 phút trước

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

**Hàn Quốc Tăng Tốc Cạnh Tranh Tiền Mã Hóa: Stablecoin và RWA Bùng Nổ Song Song** Thị trường tiền mã hóa Hàn Quốc đang trải qua một sự chuyển dịch cơ cấu quan trọng, với các công ty tài chính và nền tảng internet lớn tập trung xây dựng cơ sở hạ tầng blockchain cấp tổ chức. Hai lĩnh vực chính là stablecoin và mã hóa tài sản thực (RWA). **1. Stablecoin: Hướng tới Xu hướng Chủ đạo** * **Bối cảnh:** Áp lực từ dòng vốn chảy ra ngoài ước tính 1150 tỷ USD sang các stablecoin như USDC thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về stablecoin Won được quản lý. * **Các bên tham gia:** * **Ngân hàng:** KB Financial, Hana Financial, NH Nonghyup, KBank đang dẫn đầu các dự án thí điểm thanh toán, chuyển tiền xuyên biên giới. * **Dịch vụ Thanh toán:** Shinhan Card (hợp tác với Solana), BC Card, Danal (phát hành KSC) đang tích hợp stablecoin vào hệ thống thanh toán. * **Nền tảng Internet:** KakaoPay và Naver Pay (đang mua lại Dunamu, công ty mẹ của Upbit) đang lên kế hoạch tích hợp stablecoin vào hệ sinh thái thanh toán rộng lớn của họ. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Giai đoạn hiện tại là thời điểm vàng để thiết lập quan hệ đối tác, cung cấp các giải pháp cơ sở hạ tầng (ví dụ: chuỗi công khai, ví, dịch vụ lưu ký) cho các tổ chức Hàn Quốc. **2. Mã Hóa Tài Sản Thực (RWA): Từ Thí điểm đến Vận hành Chính thức** * **Phạm vi:** Các công ty chứng khoán Hàn Quốc đang thử nghiệm mã hóa nhiều loại tài sản, từ bất động sản, vàng đến các tài sản đặc thù của ngành công nghiệp Hàn Quốc như tài trợ tàu biển, chuỗi cung ứng quốc phòng, bản quyền K-pop. * **Hợp pháp hóa:** Khung pháp lý đã được thiết lập với các sửa đổi luật có hiệu lực từ năm 2027. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Các dự án có thể lấp đầy khoảng trống về kênh phân phối toàn cầu, cung cấp thanh khoản và giải pháp đa chuỗi, cũng như các công cụ cơ sở hạ tầng hỗ trợ (không phải thay thế) các tổ chức phát hành. **3. Kênh Tiếp Cận Người Dùng Cuối (C): Động lực Quan trọng** Các nền tảng tiêu dùng lớn như Naver (sau khi mua lại Dunamu), Kakao (thông qua KakaoBank) và Toss đang nỗ lực tích hợp blockchain và ví tiền mã hóa trực tiếp vào ứng dụng thanh toán và dịch vụ tài chính hàng ngày của họ, nắm giữ chìa khóa tiếp cận hàng triệu người dùng. **Tóm lại:** Ngành công nghiệp tiền mã hóa Hàn Quốc đang ở một bước ngoặt quan trọng. Các dự án tiền mã hóa có thể thiết lập quan hệ đối tác chiến lược và cung cấp các giải pháp thiết thực ngay từ bây giờ sẽ định hình tương lai của ngành tại thị trường này.

Foresight News52 phút trước

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

Foresight News52 phút trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

Hai năm qua, video tạo bởi AI đã phát triển với tốc độ chóng mặt, chất lượng đạt đến mức chuyên nghiệp. Tuy nhiên, nghiên cứu phát hiện video giả mạo vẫn chưa theo kịp, tạo ra khoảng cách nguy hiểm với tác động xã hội lớn. Một bài tổng quan nghiên cứu dài 50 trang từ MBZUAI, Đại học Nhân dân Trung Quốc và Harvard, được chấp nhận tại ACL 2026, đã định nghĩa lại mục tiêu phát hiện là "xác minh độ trung thực sự kiện" (factual fidelity verification), kiểm tra xem nội dung video có phù hợp với thế giới thực hay không. Bài tổng quan phân loại video AI thành ba loại: 1. **Video thao tác cục bộ (LMV):** Chỉnh sửa một phần (như khuôn mặt) từ video thật. 2. **Chỉnh sửa đa phương thức (AVE):** Thay đổi mối quan hệ giữa hình ảnh, âm thanh, lời nói (như đồng bộ môi). 3. **Tổng hợp video từ đầu (GVS):** Tạo toàn bộ video từ văn bản/hình ảnh, thách thức lớn nhất. Để đối phó, một khung phát hiện "góc nhìn kép Thị giác-Ngôn ngữ" bốn tầng được đề xuất: * **Lớp 1 (Manh mối thị giác cơ bản):** Phân tích tín hiệu pixel, nhiễu, tần số. * **Lớp 2 (Tính nhất quán không-thời gian):** Kiểm tra tính liên tục của chuyển động và vật lý. * **Lớp 3 (Tính nhất quán đa phương thức):** Kiểm tra sự liên kết giữa hình ảnh, âm thanh, văn bản. * **Lớp 4 (Suy luận cấp độ thế giới):** Sử dụng ngôn ngữ và tri thức bên ngoài để kiểm tra tính hợp lý, logic và sự thật của nội dung. Xu hướng nghiên cứu đang chuyển dần từ các phương pháp dựa trên thị giác (Lớp 1,2) sang các phương pháp dựa trên ngôn ngữ và suy luận (Lớp 3,4). Hệ thống đánh giá cũng cần tiến hóa, chuyển từ chỉ phân loại nhị phân sang một hệ thống "ưu tiên bằng chứng", năng động và có thể giải thích được, có khả năng theo dõi nguồn gốc và chịu được các điều kiện thực tế. Tương lai của việc phát hiện video AI đáng tin cậy đòi hỏi sự kết hợp của thị giác máy tính (CV), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hiểu đa phương thức và nghiên cứu mô hình thế giới.

marsbit1 giờ trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片