一隻售價不過幾十元的小小盲盒，卻能讓人一次次心動下單、欲罷不能，甚至產生成癮體驗——這種消費現象並非個例，而是已經悄然風靡。從各種IP的潮流人偶，到各類隱藏款香水、食品、數碼配件，盲盒正逐漸突破小衆圈層，席捲主流消費市場。

琳琅滿目的盲盒

（圖片來源：作者拍攝）

盲盒的背後，是心理學、行爲經濟學的深度佈設，不確定性獎勵、沉沒成本、損失厭惡、社交認同……再加上算法和隱藏款營銷的加持，使其不僅僅作爲商品存在，而是一次次針對大腦獎賞系統的精確投餵。

不確定性的魔力

你以爲讓你上癮的是手辦、卡片、隱藏款？其實更精準地說，你上癮的是拆開包裝的那一刻。在心理學中，有一個經典的行爲強化機制叫做變動比率強化——當某個行爲在不可預測的頻率下得到獎勵時，會比定期獎勵更容易激發重複行爲。這種機制正是賭博、老虎機、遊戲開箱系統（電子遊戲中常見的一種隨機獎勵機制）以及盲盒的底層邏輯。

相比確定可得的獎品，不確定性反而更容易激發大腦的獎賞系統。研究表明，在人類面對可能獲得獎勵但結果未知的情境時，大腦中會釋放大量多巴胺——這種神經遞質正是形成快感、興奮與動機的生理基礎。更有趣的是，研究發現，期待的過程甚至比獎賞本身更讓人愉悅。

拆開盲盒的瞬間產生快感

（圖片來源：作者使用AI生成）

這種機制不僅解釋了爲何很多人會越抽越想抽，也揭示出一種隨機強化的成癮機制。一旦形成閉環，即使知道自己已經虧本，還是會像賭博一樣，誘發重複投資。

“沉沒成本+損失厭惡”的心理陷阱

明明已經抽了四五個盲盒還沒有抽中隱藏款，卻仍然忍不住再來一個，心想“都買這麼多了，不差這一次！”如有你也有這樣的心理，那麼說明你已經落入了沉沒成本效應的陷阱。

所謂沉沒成本，是指已經投入且無法收回的資源——比如你爲了抽隱藏款已經付出的金錢、時間和情感。當人們面對是否繼續投入的選擇時，理性上應該只考慮未來的收益和成本，但大腦卻常常被“我已經花了這麼多了”的想法所誤導。因此，即使明知回報希望渺茫，還是會選擇持續投入。

（圖片來源：作者使用AI生成）

緊接着，這種心理還會被另一種機制放大——損失厭惡。人們在面對損失時的痛苦感受，遠遠大於獲得相同收益所帶來的快樂。也就是說，相較於抽中一個隱藏款的開心，我們對錯過隱藏款的懊悔更難承受。這就導致：放棄抽盲盒不被視爲止損，反而被視爲一種潛在損失。

這兩種心理效應相互強化，構成了盲盒消費中的“心理死循環”：抽不到 → 不甘心 → 再抽 → 花更多 → 更不甘心 → 再抽……

生產者往往非常清楚這一點，因此很多盲盒系列會刻意將隱藏款設定爲極低概率，利用“差一隻就能集齊”的心理暗示，不斷刺激消費者的收集欲，誘使他們持續下單。

社交心理推波助瀾

在社交平臺上，盲盒開箱視頻、曬圖打卡帖和拆出隱藏款瞬間的驚叫，已經成爲盲盒文化不可或缺的一部分。商品之外，盲盒也成爲了一種新型社交媒介。在此基礎上，種種社交心理便成爲了“盲盒迷”的“無形推手”。

首先是從衆心理。當你看到別人頻頻曬出隱藏款，誤以爲抽中率很高時，便容易產生“我也可以試一下”的心理預期。這種效應在心理學中被稱爲社會證明，也就是說，當個體不確定該如何決策時，往往會模仿他人行爲作爲參照。

從衆心理也會讓人更想抽盲盒

（圖片來源：作者使用AI生成）

其次，抽盲盒行爲還激活了社交獎勵機制。當你成功抽中稀有款併發布到社交平臺時，往往會收穫他人的點贊、評論、羨慕與認同，得到了來自他人即時的正反饋。通過這種社交獲得的多巴胺激勵，進一步放大了心理滿足感。

最後，盲盒確實能在一定程度上對抗焦慮。當人們從高強度工作、不確定的生活、令人疲憊的社交中感受到壓力時，傾向於通過立即獲得獎賞的方式來轉移注意力、緩解焦慮。而盲盒恰恰集齊了幾種關鍵特徵，能夠滿足人們的需求——價格門檻低、購買便捷、反饋即時、獎賞非確定性、能夠激發更多期待與幻想等。

流傳的抽盲盒隱藏技巧，是真的嗎？

“有沒有什麼技巧能讓我更容易中隱藏款？”這或許是許多盲盒愛好者都有過的問題。有人選擇整箱購買，有人試圖計算開剩幾個後再買更容易抽中，有人甚至嘗試找出某種特殊規律。但如果從概率論角度來看，開盲盒真能算出勝率嗎？

消費者通過搖動盲盒判斷是否爲自己想要的款式

（圖片來源：作者拍攝）

在理想狀態下，如果每一個盲盒都是獨立包裝、無干預隨機分配，那每次抽到隱藏款的概率就像扔骰子，每次都是固定的、不受前一次影響。

比如，一個系列有12種角色，其中包含1個隱藏款，你購買其中一個盒子，抽中隱藏款的概率就是1/12（約8.3%）。即使你連續抽了10次都沒中，下一次抽中的概率仍然是1/12，因爲事件之間獨立，不受先前結果影響。這就是統計學中常說的獨立事件模型。然而，現實中的盲盒並不完全是獨立事件。

那整箱購買是否更容易中隱藏款？許多品牌爲了控制消費者體驗，會在工廠封裝時人爲設置比例，比如一箱12個裏默認包含1個隱藏款、1個稀有款、10個常規款。

6款+1款隱藏款盲盒

（圖片來源：作者拍攝）

因此，若能購入完整未拆封的整箱盲盒，抽中隱藏款的概率將大幅提升；但若只是從貨架上剩餘的散盒中挑選，中獎率很可能已被此前的消費者“稀釋”——因爲隱藏款可能已被抽走。

值得注意的是，並不是所有品牌都保證每箱都有隱藏款，部分品牌採用混裝機制，即某些整箱盲盒一定有，某些則不一定，這類情況下即使整箱購入也不能保證必中。

剩幾個再抽，真能提高中獎率？一些消費者試圖用條件概率的方式來提高勝率，比如：一個12盒的系列中已經被買走了9個，但都沒抽中隱藏款，那剩下3箇中包含隱藏款的概率是不是變高了？如果你能確認前面9個盒子確實未中隱藏款，且整箱中一定有1個隱藏款，此時抽中的概率是33.3%，遠高於之前的8.3%。但這種推理的成立需要前提——你知道該箱的整體結構，即盒子沒被混裝、替換過，且能可靠追蹤前人的抽取情況。

現實中，這種條件極難滿足。因爲你很難判斷門店是否從多個箱子中補貨、是否有人已經抽走隱藏款。只憑剩幾個來推斷，往往是心理安慰多於科學依據。

藉助科技手段抽盲盒？一些消費者爲了提高抽中隱藏款的幾率，嘗試藉助高精度電子秤識別盒中內容。理論上，不同角色因體積或材質不同存在微小重量差異，藉助精度達0.01g的電子秤可進行識別。但現實中，這一方法受限頗多：品牌常設置配重干擾防止作弊，同時缺乏全套實物作對比時也難以判斷準確。

用於抽盲盒的電子秤和X光機示意圖

（圖片來源：作者使用AI生成）

還有消費者嘗試使用X光機進行透視掃描，從機場安檢設備到寵物醫院X光機都曾被用於實驗。確實，在包裝薄、差異明顯的情況下有可能識別隱藏款。然而，該方法不僅成本高、技術門檻高，還需配套圖像模型輔助識別，一般人也難以完成。

讓AI幫我挑盲盒靠譜嗎？近期，網絡上還流行起讓AI幫挑盲盒的做法，但這本質上也是一種心理安慰，AI並非真正具備預測能力的可靠工具。目前常用的AI模型，無法訪問實際商品的重量等物理信息，也不能讀取生產廠家的配置數據，因此並不具備判斷某個盲盒中具體內容的能力。所謂讓AI幫挑的行爲，實際結果仍完全依賴運氣。

總結

盲盒的真正魔力，遠不止於拆出的物品本身，而在於每一次開啓時那份未知帶來的心跳加速。正是這種集概率激勵、心理偏差、社交反饋與即時滿足於一體的設計，讓人在“再來一次”的誘惑中不斷追加投入，形成難以打破的消費循環。

理性來看，無論是藉助電子秤、X光機還是AI模型，所謂的“科學抽盲盒”本質上都無法準確預測、判斷；從情感層面看，盲盒消費的意義也許早已超出了獲得物品本身，而是成爲對抗壓力的一個微小出口。面對不確定的結果，我們雖然無法完全掌控抽中什麼，但始終可以決定在哪一刻冷靜、止步。

參考文獻：

[1]Brown, R. I. F.Arousal and sensation-seeking components in the general explanation of gambling and gambling addictions. International Journal of the Addictions 21.9-10 (1986): 1001-1016.

[2]Laskowski, Catherine S., et al.Can slot-machine reward schedules induce gambling addiction in rats. Journal of gambling studies 35 (2019): 887-914.

[3]Arkes, Hal R., and Catherine Blumer.The psychology of sunk cost. Organizational behavior and human decision processes 35.1 (1985): 124-140.

[4]Arkes, Hal R., and Peter Ayton.The sunk cost and Concorde effects: Are humans less rational than lower animals. Psychological bulletin 125.5 (1999): 591.

[5]Novemsky, Nathan, and Daniel Kahneman.The boundaries of loss aversion. Journal of Marketing research 42.2 (2005): 119-128.

[6]Bernheim, B. Douglas.A theory of conformity. Journal of political Economy 102.5 (1994): 841-877.

出品：科普中國

作者：Denovo團隊

監製：中國科普博覽