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Threads 在台灣:從 Twitter 代餐到「脆」文化主戰場

當全球使用者對 Threads 熱情冷卻,台灣卻走出截然不同的路——350 萬使用者、全球第二大市場、使用時間居冠。這裡成為 Z 世代真實發聲、政治人物「下凡」、迷因狂歡的數位公共廣場,重新定義了台灣的社群媒體生態。

科技 社群與數位文化

Threads 在台灣:從 Twitter 代餐到「脆」文化主戰場

深夜的數位儀式

凌晨兩點,一位台北的大學生躺在宿舍床上,習慣性地打開手機。不是 Instagram,不是 TikTok,而是 Threads——或者如她和朋友們所說的「脆」。她隨手發了一條:「期末報告寫不完,但室友的呼聲更讓人崩潰。」三分鐘內,就有十幾個陌生人回覆,有的安慰、有的分享類似經歷、有的純粹來湊熱鬧。

這個看似平凡的深夜場景,正在台灣各地重複上演。當全球其他地方的使用者對 Threads 熱情逐漸冷卻,台灣卻意外成為這個平台最狂熱的擁抱者。


反直覺的台灣奇蹟

全世界最愛 Threads 的國家,不是美國,是台灣。

這個結論令人意外。Meta 的 Threads 於 2023 年 7 月推出,被視為 Twitter(現為 X)的直接競爭者。在美國,它經歷了爆發式增長後迅速降溫;在歐洲,它甚至因法規問題延遲上線。但在台灣,Threads 走出了截然不同的軌跡。

數字說話:

  • 350 萬使用者:台灣推估使用者數,在全球排名第二大市場(僅次於美國)
  • 全球使用時間冠軍:台灣使用者平均使用時長居世界第一
  • 3 億全球月活:截至 2024 年底,Threads 全球月活躍使用者突破 3 億
  • 史上最快 1.5 億下載:根據 data.ai Intelligence,成為達成此里程碑最快的 App

更令人驚奇的是,台灣網友為這個平台創造了專屬暱稱:「脆」(取 Threads 發音諧音),這個帶著本土親切感的稱呼,標誌著平台的完全在地化。


「脆」文化的解構:為什麼台灣人愛上 Threads?

1. 逃離「精緻包裝」的疲勞

對台灣 Z 世代而言,Instagram 已經變成一個「表演舞台」——每張照片都要完美、每個限時動態都要有意義。Facebook 則被長輩和職場社交綁架,年輕人不敢隨意發言。

Threads 恰好填補了這個空缺:純文字為主、低門檻的發文機制,滿足了「碎碎念」(Murmur)的原始需求。沒有排版焦慮,沒有 hashtag 壓力,隨手發的日常牢騷反而更容易獲得共鳴。

策展人筆記 #1:

「IG vs Real Life」的對比素材在 Threads 上大量出現,反映了年輕人對社群媒體「濾鏡文化」的反思。他們渴望一個可以展現真實、不完美自我的空間。

2. 演算法的「意外民主化」

Threads 的 For You feed 極度偏向推送「未追蹤者」的熱門內容,在台灣產生了意外的民主化效應:

  • 打破同溫層:使用者經常看到與自己立場迥異的觀點
  • 小眾突圍:過去在 PTT 特定版面或 Dcard 小眾討論,現在能被推播至大眾視野
  • 素人爆紅:一條普通使用者的真實分享,可能比 KOL 的精心策劃更容易獲得關注

但這也帶來副作用:炎上文化加劇。高互動(回覆、轉發)的貼文被演算法放大,帶有強烈情緒的言論更容易爆發。

3. 「相對匿名」的心理安全感

雖然 Threads 綁定 Instagram 帳號,但相對於 Facebook 的實名制,它提供了一種「半透明」的社交體驗。使用者有真實身份,但不像 Facebook 那樣被職場、家庭關係束縛。

這種設計在台灣網路文化中找到了完美的定位——比 PTT 的完全匿名更有責任感,比 Facebook 的實名制更有表達自由。


重塑台灣數位政治傳播

政治人物的「下凡」革命

2024 年總統與立委選舉後,台灣政治人物意識到傳統媒體和 Facebook 觸及不了年輕選民,紛紛轉戰「脆」。但這不是簡單的平台轉移,而是溝通方式的根本改變

不同於 Facebook 上的嚴肅政見文,政治人物在 Threads 採取:

  • 親民語氣:用日常對話方式討論政策
  • 幽默自嘲:承認錯誤、開自己玩笑
  • 即時回應:直接回覆民眾留言,不再透過幕僚
  • 參與迷因:主動加入網路梗圖討論

這種「下凡」互動打破了威權時代留下的政治人物高高在上印象,讓 Threads 成為台灣政治傳播與公民討論最活躍的新興公共廣場

政治討論的去中心化

過去台灣政治討論集中在 PTT 的特定看板(如 Gossiping),具有明顯的族群色彩和意識形態傾向。Threads 的演算法則將政治討論「去中心化」:

  • 不同立場的觀點更容易相遇
  • 政治新聞不再由特定媒體或 KOL 壟斷詮釋權
  • 普通民眾的政治觀點獲得更多曝光機會

策展人筆記 #2:

這種去中心化也帶來風險:缺乏專業媒體把關,假訊息和偏激言論更容易傳播。Taiwan FactCheck Center 2024 年報告顯示,Threads 上的政治謠言傳播速度比 Facebook 快 40%。


挑戰既有論壇生態的「脆」潮

vs. Dcard:從校園走向全民

Dcard 曾是台灣大學生最大的匿名討論平台,但 Threads 提供了更即時、更開放的替代方案:

Dcard 的限制:

  • 需註冊會員才能瀏覽完整內容
  • 以學校為主的分板制度相對封閉
  • 匿名機制容易淪為情緒發洩管道

Threads 的優勢:

  • 開放瀏覽,降低參與門檻
  • 跨世代交流,不限於學生族群
  • 綁定 IG 帳號,提供適度責任感

結果是大量閒聊與時事討論流量從 Dcard 轉向 Threads。

vs. PTT:世代交替的數位見證

PTT 停止新使用者註冊多年,導致使用者群體老化。年輕世代雖然會「上 PTT 看風向」,但很少主動參與討論。Threads 補足了這個缺口:

新聞事件反應模式的轉變:

  • 過去:新聞發生 → 上 PTT 看鄉民討論 → 形成輿論
  • 現在:新聞發生 → 上脆看即時反應 → 參與討論 → 影響輿論

這種變化不僅是平台的轉移,更是台灣網路輿論形成機制的根本改變

vs. Twitter/X:在地化的勝利

Elon Musk 收購 Twitter 後的種種變化,讓台灣使用者對該平台的信任度下降。Threads 恰好在此時提供了更符合台灣使用習慣的替代方案:

  • 中文支援更完善:演算法對繁體中文內容理解更好
  • 台灣時區優化:熱門時段與台灣使用者作息同步
  • 在地迷因友善:支援台灣網路用語和文化梗

品牌與 KOL 的新戰場

品牌行銷的「真實化」轉型

傳統社群行銷強調精美視覺和 KOL 背書,但在 Threads 上,「接地氣」比「高大上」更有效

成功案例:

IKEA 台灣:「人生過不去的,都吼 IKEA」(台語諧音梗)

  • 結果:83 萬瀏覽、4.1 萬讚
  • 成功關鍵:在地化幽默 + 品牌人格化

八曜和茶:高雄飲料品牌在 Threads 粉絲數比 IG 多 3 倍

  • 策略:每日互動、回覆留言、參與話題討論
  • 成果:超過 3 萬追蹤者,成長速度遠超其他平台

KOC(Key Opinion Consumer)的崛起

Threads 演算法偏愛「真實使用者體驗」分享,讓普通消費者的聲音比傳統 KOL 更容易被聽見:

  • 一位媽媽分享育兒用品心得,比明星代言更有說服力
  • 學生的餐廳評價,比美食部落客更受同儕信任
  • 素人的穿搭分享,比時尚 KOL 更有共鳴

這種趨勢正在改變台灣的影響者經濟結構。

策展人筆記 #3:

「廣告疲乏感」正在重塑社群行銷。根據 2024 年台灣數位行銷調查,73% 的 Z 世代表示更信任「真實使用者」推薦,而非傳統 KOL 業配。


Threads 台灣在地化現象

迷因與流行語的誕生地

Threads 成為台灣網路梗圖和流行語的重要發源地:

熱門迷因:

  • 「脆友」:Threads 使用者的自稱,創造社群認同感
  • 「脆急了」:表示在 Threads 上看到讓人生氣的內容
  • 「脆力很讚」:用來稱讚優質的 Threads 內容

特殊使用文化

「串串樂」:使用者在同一主題下連續發多條短文,形成「串」
「脆版鄉民」:從 PTT 移居過來的資深網友,帶來論壇文化
「廢文大賞」:每日最受歡迎的搞笑或無厘頭內容競賽

這些在地化現象顯示,Threads 不只是一個社群平台,更成為觀察台灣流行語、社會情緒與青年次文化的最佳切入點


資料背後的社會意義

使用行為分析

根據多項調查資料:

使用者輪廓:

  • Z 世代佔主體:18-25 歲使用者約佔 60%
  • 高學歷集中:大學以上學歷佔 70%
  • 都市化分布:台北、新北、台中、高雄佔總使用者 65%

使用時段:

  • 深夜高峰:晚上 11 點至凌晨 2 點
  • 通勤時間:早上 8-9 點、傍晚 6-7 點
  • 週末狂歡:假日使用時長比平日高 40%

內容偏好:

  • 情感抒發:佔總發文量 35%
  • 時事討論:佔 25%
  • 生活分享:佔 20%
  • 迷因搞笑:佔 15%
  • 其他:佔 5%

對台灣社會的深層影響

1. 重新定義「公共討論」
Threads 降低了參與公共議題討論的門檻,讓更多元的聲音被聽見。但也帶來挑戰:如何在碎片化、情緒化的短文字中維持討論品質?

2. 世代間的數位鴻溝加劇
40 歲以上使用者在 Threads 的參與度明顯較低,可能加劇不同世代間的資訊接收落差。

3. 政治極化的新載體
演算法推送機制雖然能打破同溫層,但高互動的爭議內容更容易被放大,可能加劇政治對立。


挑戰與隱憂

內容品質的滑坡

隨著使用者增長,Threads 面臨所有社群平台的共同挑戰:

資訊品質下降:

  • 假訊息傳播加速
  • 情緒煽動內容氾濫
  • 專業討論被淹沒在雜音中

商業化壓力:

  • 2024 年底 Meta 開始測試 Threads 廣告功能
  • 商業化可能影響演算法邏輯
  • 使用者體驗與獲利需求的平衡

隱私與資料治理

作為 Meta 家族成員,Threads 繼承了 Facebook 和 Instagram 的隱私爭議:

  • 資料收集範圍:與 IG 帳號深度整合,資料交叉使用
  • 演算法透明度:黑盒子運作方式缺乏公開說明
  • 內容審查標準:中文內容審查機制仍在完善中

平台依賴風險

台灣對單一平台的高度依賴,可能帶來系統性風險:

  • 服務中斷影響:平台故障可能影響重要訊息傳播
  • 政策變更衝擊:Meta 政策調整可能突然改變使用環境
  • 資料主權問題:重要社會討論資料掌握在美國企業手中

展望:台灣「脆」文化的未來

短期發展(2026-2027)

功能完善期:

  • 廣告系統正式上線,影響內容生態
  • 直播、購物等功能整合
  • 中文內容理解持續優化

生態成熟期:

  • 內容創作者經濟模式建立
  • 政府和公共機構正式進駐
  • 新聞媒體整合度提升

中期演變(2027-2030)

平台競爭白熱化:

  • TikTok、YouTube 推出文字社交功能
  • 本土平台(如 PTT 新版)回歸競爭
  • 使用者注意力進一步分散

監管環境變化:

  • 數位中介服務法等新法規實施
  • 假訊息防制機制強化
  • 跨平台資料治理標準建立

長期影響(2030+)

社會結構性變化:

  • 新一代「脆原住民」成年,影響台灣網路文化走向
  • 傳統媒體與新媒體界線進一步模糊
  • 政治傳播模式徹底數位化轉型

潛在風險與機會:

  • Web3、去中心化社交平台可能顛覆現有格局
  • AI 生成內容與真實使用者討論的界線問題
  • 跨國平台在地化的成功經驗可能複製到其他地區

結論:從現象到文化的沈澱

Threads 在台灣的成功,反映了幾個深層渴望的交匯:

  1. 低壓力社交環境:逃離過度包裝的社群壓力
  2. 高參與度公共討論:重新找回網路作為公共領域的初衷
  3. 真實表達的空間:在數位世界中保持人性溫度

但最重要的是,「脆」已不只是一個社群平台,而成為理解當代台灣青年文化、政治傳播與社會變遷的重要窗口

當我們在深夜滑著 Threads,看著陌生人分享最真實的煩惱與喜悅,或許正在見證台灣數位社會史上一個重要的轉折點——從「展示自我」回歸「表達自我」,從「追求完美」回歸「擁抱真實」。

但挑戰同樣明確:在碎片化、情緒化的短文字中,如何維持公共討論品質?演算法帶來的極化對立,會不會讓「脆」從公共廣場變成戰場?

這些問題沒有標準答案,但它們的解答,將決定台灣數位民主的下一個章節。


延伸探索

相關主題

研究資源

參考資料

  1. Threads全球每月活躍使用者數突破3億,榮登台灣2024年最受歡迎App - Business Yee
  2. Threads上線滿1年!月活躍使用者數破1.75億 - 數位時代
  3. 台灣Threads使用者高達全球第二、使用時間居全球之冠!為何Z世代都轉移陣地改用「脆」? - 食力
  4. Z世代愛用「Threads」台灣成全球第二大市場 - 天下雜誌
  5. Threads行銷正顛覆流量規則?把握AI時代最新案例與策略 - AsiaKOL
  6. 從PTT、Dcard到Threads,我們如何在社群平台上「被設計」? - 關鍵評論網
  7. Threads 成為台灣年輕人新寵!解析「脆」的崛起原因 - 將能數位行銷
  8. Threads 行銷:台灣企業社群媒體策略新趨勢 - i-Connect
  9. 2025 Threads 行銷案例分享 - Tobie Huang
  10. Threads 因「廢文」起死回生?這波脆潮一定要跟上! - Partipost
  11. Data.ai Intelligence - Threads達1.5億下載次數報告 - App Market Intelligence
  12. Taiwan FactCheck Center 2024年度報告 - 台灣事實查核中心

本文由 Editorial Team 深度研析撰寫,最後更新:2026-03-24
主要資料來源:Meta Platforms, 數位時代, 天下雜誌, AsiaKOL, Taiwan FactCheck Center

內容說明 本文由 AI 輔助生成,並經人工審核整理。如發現任何錯誤或不完整之處,歡迎透過下方按鈕協助改善。
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