演算法正在改變人類的感受結構。社交平台的設計令情緒不再依靠個體的內在節奏，而是更依賴外部介面所提供的情緒線索。按讚符號、推送內容、提醒方式、動態排序與視覺設計共同構成一種外部框架，使使用者逐漸在平台規劃的情緒環境中活動。演算法沒有情感，但它透過分析使用者行為，計算哪些內容最具吸引力，哪些語氣最容易引起反應，並據此設計推送曲線。這種推送模式具有強烈的節奏性，使情緒逐步進入半自動狀態。使用者在瀏覽平台時，其情緒高低往往是由演算法設計的節奏所引導。平台因此逐漸演變成感受的代理人。
這種代理作用透過一條具備節奏性的情緒曲線運作。平台通常以高強度情緒內容作為開端，以刺激注意力與提高停留時間。憤怒、恐懼、爭議或驚訝皆屬於常用的情緒啟動點。使用者在短時間內受到強烈刺激後，平台會轉向推送緩和內容，例如幽默、輕鬆日常或外觀愉悅的圖片，以穩定心理狀態。當情緒被調整至某個區間後，平台便會再次推送具有高互動潛力的內容，使情緒提升。如此反覆的波動構成連續性的情緒曲線，使使用者在平台中保持動態的情緒起伏。這條曲線可因人而異，但核心目的相同：維持停留時間與提高互動，使使用者持續處於被推動的心理狀態。
演算法透過語氣與反應行為讀取情緒，並據此微調情緒曲線。按讚、留言語句、使用特定表情符號、停留時間與滑動速度都會被視為情緒信號。平台亦能分析文字，將留言的語詞分類為正向、中性或負向，並以此分類決定下一階段推送的內容。甚至使用者在不同時間段的行為變化都會被記錄，令演算法得以建立屬於個人的情緒節奏模型。例如某些使用者在深夜偏向觀看沉靜內容，而早上偏向刺激內容，平台會依照此差異調整推送。情緒因此不再自主調節，而是隱性地由演算法規劃並放大。
當平台的設計足以牽動心理節奏，個體的感受能力會產生微妙變化。第一種變化是情緒觸發源更依賴外界推送。使用者可能在一天中並未發生任何重大事件，但只因平台推送大量負面消息，便感到焦躁或憂慮。第二種變化是自我覺察能力下降。當平台持續提供情緒提示，個體便越難辨識自身情緒的來源，也越難以察覺真正需要甚麼。第三種變化是情緒耐受度重新塑形。使用者會逐漸習慣高刺激與緩和交替的節奏，導致平淡的生活變得難以忍受，而平台製造的情緒峰值反而成為心理依賴。
語氣在此過程中被轉化為數據並反向塑造個體。使用者的語氣會被視為偏好，例如偏向批判、偏向焦慮或偏向同情。這些語氣資料將被轉化為人格化的數據模型，使平台在推送內容時以此模型為依據。當使用者以強烈語氣表達時，演算法會將此行為視為高互動信號，並推送更多類似語氣的內容。此循環會逐步強化使用者的語氣，使其更加接近演算法所預測的模式。平台在不需要明確命令的情況下，便能讓語氣逐漸極端化，並使思考空間更狹窄。
演算法因此在無形中教導人類如何感覺。它透過推送節奏與語氣模型引導使用者連接特定情緒。例如平台習慣以高刺激內容作為情緒起點，會令使用者誤以為社會的情緒基調是緊張與危機；平台若反覆推送與使用者語氣相似的內容，會令使用者以為群體普遍持有相同情緒，從而降低對異質語氣的理解能力；平台若以大量負面資訊形成視覺密度，使用者便會內化該情緒氛圍，並將其視為外界的真實狀態。情緒因此逐漸偏離現實條件。
在這樣的情緒環境中，守住思考能力的前提是要先辨識情緒曲線的存在。情緒若被演算法牽引，理解能力與判斷能力便會被壓縮。使用者若能覺察平台的節奏、語氣與推送方式，便能降低被自動化情緒影響的程度，使自身的感受不再完全受平台牽引。情緒若能回到內在節奏，思考才能重新出現，而語氣也能重新成為個體的表達方式。
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