【傳播學院訊】在國立政治大學傳播學院「科學與風險傳播」課堂上，鄭國威分享泛科學從網站、社群平台一路走向 YouTube 的轉型歷程。這場原本談論影音、演算法與平台變遷的演講，最後卻更像是一場關於「傳播人的價值是什麼」的深度對話。鄭國威表示，當每個人都能快速產製內容時，真正重要的，也許不只是會做內容，而是能理解觀眾、理解媒介，並持續思考如何讓重要知識被更多人願意停下來理解。
鄭國威一開始便鼓勵傳播背景的學生，不要因為自己不是科學人而缺乏自信。在他眼中，非科學背景反而可能是一種重要優勢。因為傳播人的價值，並不只是把資訊轉譯出去，而是具備一種「後設思考」能力，能夠觀察人們如何接收資訊、如何被吸引、如何產生情緒與信任。例如同樣觀看一部科學電影，科學家可能在意理論是否正確，但傳播人卻會注意敘事、情緒、角色與媒介效果，而這些往往才是真正讓知識能夠被更多人理解的關鍵。這種「從人的角度重新理解知識」的能力，也成為泛科學後來轉型的重要核心。
「我們不是不知道要改，而是困在原本成功的典範裡。」
鄭國威回憶，泛科學早年曾因 Facebook 興起而快速成長，但隨著平台演算法改變，臉書不再鼓勵外部連結，而偏好原生內容與個人型帳號，原本依賴網站文章與社群導流的模式逐漸失效。其實，泛科學很早就察覺影音會是未來方向，但真正困難的不是技術，而是放不下原本累積的成果。
他坦言，即便泛科學本來就是網路媒體，要從文字與網站真正走向 YouTube，依然非常痛苦。因為任何轉型，都意味著必須承認：過去讓你成功的方法，未來未必還有效。而這種掙扎，其實也是許多傳統媒體共同面對的處境。
後來，YouTube Partner Manager 提供的一份數據圖表，讓泛科學重新看見機會。數據顯示，台灣觀眾其實很愛看知識型內容，但觀看的大多是國外創作者，台灣本地卻缺乏成熟的知識型頻道。這讓鄭國威意識到，觀眾並不是不願意學習，而是缺少真正適合的平台內容與入口。
也因此，他反覆強調，做內容最重要的問題，從來不是「我想講什麼」，而是「觀眾為什麼願意停下來看」。
他指出，許多人以為把熱門文章直接拍成影片就好，但「把文章拍成影片通常不會成功」。因為文章與影音根本是不同媒介。文章是讀者主動搜尋後慢慢閱讀；影音則必須在幾秒內抓住注意力。短影音甚至只有一秒鐘，決定觀眾會不會滑走。
因此，泛科學後來不斷重新思考：「觀眾真正好奇的是什麼？」、「他為什麼要點進來？」、「什麼才是入口？」他們發展出不同的知識型內容設計，包括教學型、新知型、翻案型、熱點型與大補帖型內容，不是為了分類，而是逼自己從觀眾角度重新理解內容。
「數據不是成績單，而是羅盤。」
鄭國威也分享，很多創作者害怕數據，因為數據像是在評價自己的成敗。但他後來慢慢理解，數據真正重要的意義，不是評分，而是導航。他認為，數據不會直接告訴你答案，但會提醒你觀眾在哪裡離開、哪些地方真正產生了連結，以及下一輪該往哪裡修正。對創作者而言，數據更像健身教練或健康檢查報告，不是責備，而是幫助你理解自己與觀眾之間的距離。
演講中，最讓學生印象深刻的，或許是鄭國威那種近乎不計形象的投入。他笑說，自己原本認為中年人不應該進來拍 YouTube，應該找年輕、有魅力的主持人，但後來發現現實沒有那麼理想，只能自己跳下去做。為了推廣內容，他願意親自拍短影音、研究演算法，甚至穿上女僕裝。
他也用一個有趣的比喻形容短影音與長影音的差別，短影音像「換桌相親」，可以快速認識很多人，但很難真正建立深入關係；長影音則比較像真正坐下來聊天，才有可能慢慢累積理解與信任。因此，他認為長短影音並不是互相取代，而是要一起經營——先讓觀眾願意認識你，才可能進一步願意相信你。
但這些看似輕鬆、甚至有點自嘲的背後，其實反映的是他對知識傳播的認真。他始終相信，如果重要的知識無法被觀眾真正看見與停留下來理解，再好的內容也難以產生影響。
「真正有價值的，是會設計內容系統的人。」
他也提醒學生，在 AI 與內容快速生成的時代，真正有價值的，不只是會用 AI 的人，而是會設計內容系統的人。未來的競爭，未必只是誰能做出更多內容，而是誰更理解觀眾、誰更能建立長期關係、誰更知道如何讓有價值的知識被理解與信任。
演講最後，授課教師施琮仁幽默地問他：「你為了科學傳播，已經願意穿女僕裝、跳進來拍 YouTube，那未來還願意做出什麼犧牲？」鄭國威笑著回答：「這好像是點菜。我是無菜單料理，所以沒有局限。」
全場大笑之後，也留下了一絲感動。因為在快速變動的平台與媒介環境裡，也許真正重要的，從來不只是追逐技術，而是始終願意理解人、靠近人，並一次次重新思考，如何讓重要的知識，被世界聽見。
