為什麼孩子總是愛看「同一個故事」？原來是因為這樣！

對多數大人來說，看完一個故事後，往往會想換個新故事，但幼兒卻總愛反覆觀看同樣的內容。

大腦發展重要歷程

這讓不少父母好奇，甚至擔心：為什麼才剛看完又要重看？為什麼能天天看同一部動畫？是不是已經有點「上癮」了？
其實，大可不必擔心。認知科學家們發現，幼兒反覆觀看相同的故事，不僅無害，反而是大腦發展的重要歷程。
對年幼的孩子而言，世界仍處處充滿「第一次」。
相較之下，成年人大腦已經累積了龐大的認知經驗，能輕易辨識模式、做出判斷，甚至針對新作品像評論家一樣分析。
但幼兒仍在努力建構這些能力，像「桃太郎」收服狗、猴子與雉雞、用糯米團子當交換條件，夥伴聯手打敗鬼怪，這些對孩子來說，都是新奇又難以預測的首次經歷。
因此，對幼兒來說，一次觀看根本無法全面理解故事。他們即使感覺好看，卻還未能完整掌握角色、動機或設定。

事實上，即使是大人，重讀舊書或重看舊片時，依然常有「原來當初那幕其實有這層含意啊！」的發現。透過影片留言或討論區，聽見他人觀點也會帶來新的理解。
而所有這些，都是「重複」所帶來的認知深化，這種理解漸進的感受，本身就是一種令人愉悅的心理獎勵。

重複學習對孩子的必要性

對大人而言，理解深化常常是數年、甚至數十年累積的成果；但對飛快成長的孩子來說，這幾乎是每天、每小時都在發生的奇蹟。
孩子透過反覆觀看，逐步掌握故事線、角色動機、人際關係、關鍵道具與事件，並將這些資訊在腦中整理串連，建立起原本不存在的模式結構。
當理解日益深化，孩子開始注意故事細節，記住角色台詞、模仿語調，甚至能完整扮演角色。
像是當孩子第一次扮起英雄遊戲，模仿角色言行時，這背後其實蘊含著巨大的認知突破！
他們不僅記憶了情節，還學會了重現角色的行為邏輯與語氣，將故事中的資訊內化為自己的認知資產，而促成這一切進步的，正是「重複」。

反覆觀看，讓孩子能在已熟悉的資訊基礎上，把注意力投向每次之前沒注意到的新細節與深層含意。
雖然接觸新故事能帶來刺激，但若少了反覆練習，孩子便失去了加深理解與組織資訊的機會。
某種程度上，這正如那句老話：「一藝通，百藝通。」
透過鑽研單一模式，孩子將逐漸建立起應對其他領域所需的抽象能力；重複學習，其實正是幼兒發展出「未來可轉用的思考框架」的重要歷程。

「重複觀看」的吸引力，大人也有

為什麼大人也愛重播熟悉的故事？事實上，重複觀看的吸引力，不只存在於孩童。
當大人重看幾十年前的節目、舊廣告或經典動畫時，那份奇異的安心感與溫暖，源自同樣的心理機制。
像YouTube上的70、80、90年代廣告合輯，播放次數高居不下，留言區滿是回憶感慨。
有人會問：「不會看膩嗎？」其實大腦在重複觀看時，享受的不是新鮮感，而是可預期的穩定。（編按：難怪看了N次唐伯虎點秋香😂）
對已經疲憊的大腦來說，重播已知劇情，能減少刺激、減輕認知負擔、帶來掌控感。

現代生活中充滿認知壓力：新工作、新上司、新任務、新人際關係，日復一日消耗掉我們的認知資源。
等到能自由支配的私下時光，人們往往早已無力面對新挑戰。於是，大腦會渴求那些早已熟悉、結局可控的故事。
雖然我們知道劇情發展，但在劇情順利抵達預期終點時，仍會讓大腦感到滿足，像完成一次心理上的勝利。
在現實充滿失控與無奈的世界裡，這樣的「預期通過」成為我們重拾掌控感的心理支撐。

與角色產生的「社交零食」連結

隨著反覆接觸，虛構角色逐漸像「朋友」般陪伴在身邊。
這份對角色的羈絆，被認知科學稱為「社交零食（Social Snack）」：雖無法取代現實人際互動，卻是一種能療癒心靈的社會性連結。
這種現象同樣也發生在孩子身上；在他們在反覆觀看中，不僅發展認知能力，也從故事裡獲得安穩與自我修復。
即使孩子年幼，他們也承受著成長壓力，面對學校裡的比較、嫉妒與挫敗。在熟悉的故事世界裡，孩子能藉由掌握故事決策，重新找回自尊與掌控感。
所以，如果你正在經歷低潮、疲憊或焦慮，不妨回到那些曾經熟悉的老故事或經典廣告裡。
也許，正如這篇研究所說，那份平靜與溫暖，會再次回到你心中。

網友：愛歌也會無限重複

網友表示：「好吧！我不會再阻止老公刷整天的龍翔電影台了」、「甄嬛宇宙每年都還是有新的視野被發現」、「終於可以向別人解釋為什麼要看讓子彈飛一百遍了！」
「每次電視出現周星馳林正英也會再看一遍」、「終於可以跟我媽解釋為什麼我可以看琅琊榜重播100次了」、「問就是九品芝麻官啦🤣」。
「對於大人來說只是一生看過的幾百部電影動畫的其中一部，但對小孩子來說那可能是他目前人生中所看過的前十名作😆」、「我會認真地重複唸故事書給寶貝聽的！」
原來，孩子一直重複看喜歡的影片、聽同樣的故事也不膩，是這個原因阿，也解釋了我們為什麼能一直看第四台重播而樂此不彼。
為了緩解壓力與自我修復，小編準備去看爛片《驚聲尖笑》了，我要笑到黑菇！
參考文獻：
Acquiring Complex Communicative Systems：Statistical Learning of Language and Emotion
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