究竟大家突然在“严肃”什么？为何开始有严肃OO的用语？这篇一次为你解开这句流行语的真正意思与背后真相！

“这篇我要严肃学习”、“我将严肃学习之”，最近滑Threads、Facebook，可能三不五时就会撞见这几句话。乍看像网友突然集体开始用功，点开帖文却可能是一篇美食攻略、省钱技巧，甚至只是一支让人忍不住多看几遍的影片。究竟大家在“严肃”什么？这个说法又是从哪里冒出来的？

“严肃学习”是什么梗？热门词被广泛使用

“严肃学习”并不是真的要打开课本念书，在现在的社群语境中，比较接近“我要认真研究一下”、“这个我要学”、“先收藏起来”或“值得多看几遍”。

例如看到省钱攻略，有人会留言“严肃学习”；滑到实用的穿搭、恋爱技巧，可能有人回“我将严肃学习之”；就连照片或影片没有任何教学内容，只要足够吸引人，也可能让留言区出现一排“严肃学习”。

2026年6月，就有网友在Threads分享麦当劳百元省钱点餐方式，教大家利用优惠券，用100元（台币，约25港元）买到2个汉堡、8块麦乐鸡及1份小薯，吸引大批网友讨论，其中就有人留下“严肃学习”。

因此，“学习”什么不是重点，真正有梗的是那股一本正经的态度。原本只是想收藏、照著做，或单纯觉得内容很值得看，却故意讲得像准备展开一场重要研究，反差也成了“严肃学习”的笑点。

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“严肃学习”从哪开始流行

2026年4月，有网友在Facebook发文表示，自己才几个月没用“脆”（Threads），回来后就发现多了“严肃OO”的用法，好奇“这是哪来的”。底下有网友认为，这类说法可能较早流行于中国内地二次元（ACG）、手游社群，例如《原神》、《鸣潮》等玩家圈，有时会被用在带有争议或引战意味的影片、文章下方，带有“看过了”、“已阅”的意味。

不过，目前互联网上对“严肃＋动词”的来源仍有不同说法，也没有足够资料能确认最早由哪个社群、哪一篇帖文开始使用，因此较难直接将它归因於单一来源。

虽然找不到确切的“出生日期”，从互联网声量变化仍能看出“严肃学习”何时开始明显被台湾网友使用。

《互联网温度计DailyView》透过舆情分析软体《KEYPO大数据关键引擎》观察发现，近一年“严肃学习”相关互联网声量共7,872笔。时间点从2025年6月1日起开始出现相关使用纪录，不过初期声量仍相当零星，直到2026年6月才首次出现单日声量突破100笔的高峰，随后快速攀升至单日300笔以上，并逐渐被台湾网友广泛使用于Facebook、Threads等社群平台。

也就是说，目前无法断言“严肃学习”从2025年6月1日诞生，但至少从声量可以看到，相关说法经过一段时间零星使用后，直到2026年6月才明显升温，进一步扩散到台湾社群。

进一步观察近一年相关互联网探索概念，用语方面，“我将严肃学习”的讨论占比最突出，其次还有“已严肃学习”、“严肃学习中”及“我严肃学习”等变形。从“准备开始”、“正在进行”到“已经学完”，网友甚至替“严肃学习”发展出不同阶段的说法。

另外也能看到“留友严肃学习”、“有什么需要严肃学习吗”等延伸用法，显示“严肃”已逐渐从单一句型变成可以自由搭配的社群语汇。

严肃OO还有哪些用法

而且不只“学习”，“严肃＋动词”也能依照帖文内容自由变化：

1. 严肃学习：看到攻略、教学或实用资讯，表示“我要学起来”、“先收藏”。
2. 严肃品鉴：常出现在游戏、动漫、角色或影音内容，带有“我要好好欣赏”的意味；在《鸣潮》等相关社群内容中也能看到这类用法。
3. 严肃观看：把原本单纯“看影片、看内容”故意讲得十分正式。
4. 严肃分析：既可能真的表示认真分析，也可能搭配明显不需要深入研究的内容制造反差，是否在玩梗要看前后文。

因此，现在看到有人留言“我要严肃学习”，先别急著问他准备考哪一科。究竟学到了什么，可能还得先看看他正在滑哪一篇Threads。

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分析说明
分析区间：本文分析时间范围为2025年6月1日至2026年7月26日。
资料来源：大数据(股)公司旗下舆情分析软体《KEYPO大数据关键引擎》。
研究方法：《KEYPO大数据关键引擎》舆情分析软体拥有巨量资料，以人工智慧作语意分析之工具资料
搜集范围：每月处理2000亿以上中文资料的互联网社群大数据资料库，其内容涵盖Facebook、YouTube、Threads、TikTok、Instagram、新闻媒体、讨论区、部落格等网站，针对讨论‘严肃学习’相关文本进行分析，调查“互联网声量”(注1)、“探索概念”(注2)作为本分析依据。

*注1 互联网声量：透过‘KEYPO大数据关键引擎’舆情分析软体，计算社群讨论及新闻报导提及的文章则数，声量越高代表讨论越热，能见度越高。
*注2 探索概念：将主题的文章进行概念分群（Concept Clustering），帮助读者从巨量资料中快速掌握事件的来龙去脉；群中存在较高的议题相似度，群间则有较低的相关度；分群结果透过演算法抽取具有代表性的片语以呈现概念的意义。

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【本文由“互联网温度计DailyView”授权转载，研究资料由“KEYPO大数据关键引擎”提供。】