【导语】你是否曾在深夜满怀激情地制定人生逆袭计划，却在第二天就动力全无？这并非你的懒惰或自律不足，而是人类动机的天然波动在作祟。最新研究表明，我们的动机水平像天气一样有晴有雨，存在着日常波动。本文将深入探讨动机的波动规律，以及它如何影响我们的决策与生活方式，帮助你在理解波动的基础上，用科学的方法应对，实现更高效的自我管理。

有没有过这样的经历：某个深夜，你灵感迸发，列下了一长串人生逆袭计划——每天早起跑步一小时，读书写笔记，拒绝外卖坚持做饭，甚至计划好一个月后瘦几斤、学会一个新技能。你拍着胸脯告诉自己：这一次一定要改变！

可才过了两天，甚至第二天一睁眼，你就瘫倒在沙发上，一边刷手机短视频一边吃薯片，对前几日的立志宣言视若无睹。那种曾经踌躇满志的干劲，仿佛蒸发了一样。

很多人把这归咎为懒、自律差、没有恒心，但你知道吗？这其实并不是你的错。

最新发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）的一项研究发现：人类的动机存在天然的日常波动。也就是说，所谓间歇性踌躇满志+间歇性混吃等死并不是你一个人的问题，而是我们大脑固有的节律模式。就像天气有晴有雨，人的动机也有高潮和低谷，而这种波动，正深刻地影响着我们的行为选择与生活方式。

发表在《美国国家科学院院刊》关于动机低谷的研究（图片来源：参考文献[1]）

动机为何会波动——大脑的“节律性动力系统”

来自英国伦敦大学学院（UCL）等机构的研究团队，在2025年发表于《美国科学院院刊》（《PNAS》）的研究中，首次通过为期两周、覆盖129位健康成年人的日常动机追踪，揭示了人类动机的波动规律。他们的研究方法十分贴近生活，参与者每天早晚两次通过手机APP报告自己当下的状态，包括动机水平、幸福感、疲劳程度、睡眠质量等；并在隔日参与一项基于“努力就给奖励”博弈设计的决策游戏，记录其行为选择。

个人平均状态动机（灰色）和群体平均值±标准误（黑色）在一周各天的变化（图片来源：参考文献[1]）

结果令人意外又合理：即使在没有任何精神疾病的健康人中，日常动机也表现出显著的自然波动，波动幅度平均可达40%。而且这种波动并非完全随机，而是存在显著的时间节律：

一天中早晨（09:00-13:00）比下午（14:00-18:00）更有动力，表现出“早高峰”现象；

一周中周四到周日的干劲水平显著高于周一到周三，正对应人们熟知的周一综合症；

动机高峰时，人们通常也报告有更高的幸福感、更低的疲劳感、更好的睡眠质量。

换句话说，你的动机并不是恒定的，它就像潮水一样起起伏伏，而这种节律会实实在在影响你的情绪、身体状态与行为表现。

动机也是有波动的（图片来源：作者使用AI生成）

此外，研究还发现，动机水平的波动与“特质冷漠”密切相关。这就是那些平时更佛系、更缺乏目标驱动的人——虽然也有(yǒu)波(bō)动(dòng)，但(dàn)整(zhěng)体(tǐ)动(dòng)机(jī)水(shuǐ)平(píng)更(gèng)低(dī)，且(qiě)早(zǎo)上(shàng)的(de)高(gāo)动(dòng)机(jī)状(zhuàng)态(tài)更(gèng)难(nán)维(wéi)持(chí)到(dào)下(xià)午(wǔ)。这(zhè)意(yì)味(wèi)着(zhe)，对(duì)某(mǒu)些(xiē)人(rén)而(ér)言(yán)，想(xiǎng)干(gàn)活(huó)的(de)时(shí)间(jiān)窗口可能比常人更短、更宝贵。

从这项研究来看，有干劲并不是你控制一切的体现，躺平也并不全然是失败的标志——它可能只是你当前的神经状态，正在经历一个短暂的低谷而已。

动机会如何影响你的选择？——你做决定时，大脑在(zài)权衡什么

“要不要去健身房？”、“要不要今天写完这份报告？”、“要不要报名学习课程？”——这些日常生活中的选择，本质上都是对回报和努力的一场博弈。

在这项PNAS研究中，科学家们设计了一种手机端“努力-奖励决策游戏”，来模拟这种博弈过程：参与者要在两条路径中二选一，一条轻松但奖励少，另一条困难但奖励丰厚。每一次选择后，他们需在10秒内尽可能快速地点击屏幕按钮，积攒能量条，以获得虚拟金币奖励。

智能手机上的决策任务游戏（图片来源：参考文献[1]）

通过对845次游戏决策的分析，研究团队发现了一个清晰的规律：当人们动机高涨时，更倾(qīng)向(xiàng)于选择高回报、高努力的路径；而当动机低落时，则更倾向于回避困难，选择保守的低努力(lì)路线(xiàn)。

更(gèng)关键的(de)是(shì)，这(zhè)种(zhǒng)行(xíng)为(wèi)改(gǎi)变(biàn)并(bìng)不(bù)仅(jǐn)仅(jǐn)是(shì)感(gǎn)觉(jué)或(huò)者(zhě)懒(lǎn)惰(duò)的(de)表(biǎo)现(xiàn)，而(ér)是(shì)源(yuán)自(zì)大(dà)脑(nǎo)对(duì)努(nǔ)力(lì)是(shì)否(fǒu)值(zhí)得(de)的(de)真(zhēn)实(shí)计(jì)算(suàn)发(fā)生(shēng)了(le)变(biàn)化(huà)：

动(dòng)机高时，大脑对奖励的感知价值增强，即使需要付出更多努力，也会觉得值得一试；

而对努力的厌恶程度则相对稳定，不会因为动机提升而减弱。

也就是说，当你有动力时，你的大脑其实是自动放大了收益的吸引力，从而让你愿意冲一把；而当你缺乏动力时，奖励看起来就没那么香，更容易躺平等明天。

这种机制不仅适用于普通个体，还特别体现在“高冷漠特质”的人群中。研究发现，这类人对当下状态的依赖更强：动机低时更容易彻底摆烂，但一旦动机上升，他们反而比常人更可能爆发出惊人的执行力。

这也从另一个角度解释了，为什么我们总会有偶尔爆发的执行力爆表和经常性的拖延并存——因为我们不是在用(yòng)稳(wěn)定不变的自我做决定，而是在随着脑内动机值起伏地进行选择。

大脑怎么算“划不划算”？——动机如何改变奖励敏感性

你可能以为，当我们做决定时，会理性评估回报是否足够、成本是否可控。但实际上，大脑在背后运作的，是一套复杂且受情绪与状态调控的主观估值系统。

在PNAS的这项研究中，研究人员通过计算建模进一步揭示了动机如何从深层影响我们的决策机制。他们发现：日常动机的高低，会显著改变我们大脑对奖励的敏感度，而非努力的感知强度。具体来说：

当动机高涨时，大脑中评估奖励价值的系统会更兴奋地回应，即使只是小幅度的额外奖励，也足以驱使个体投入更多努力；

而当动机低落时，相同的奖励看起来却没什么意思，于是我们更倾向于选择回避挑战，保持能量，甚至“摆烂”。

这意味着，在不同动机状态下，大脑对相同的外部情境给出了不同的成本-效益判断。比如昨天你觉得健身1小时挺值，今天却突然觉得太累不划算——不是你变了，而是你当下的神经系统对回报(bào)的(de)估(gū)值被调低了。

更进一步的分析还发现，这种状态变化具有预期效应，今天的高动机状态，会提升你明天的(de)奖(jiǎng)励(lì)敏感性，从而影响后续的决策倾向。也就是说，大脑并不是实时计算，而是在积累着一套情绪动量。

此外，特质冷漠的人在这套机制中也表现出明显的差异，他们的状态动机对奖励敏感性的调控效应更强——一旦动机上升，主观价值评估系统的阈值也随之迅速变化，导致他们在高动机状态下有更激进的决策倾向；但当动机低迷时，这套系统几乎完全失效，表现出强烈的行为抑制。

总结

“今天不想动了”这句话背后，确实有严谨的神经科学证据支撑。研究告诉我们，人类的动机并非稳定的直线，而是一条天然的波动曲线。它受到时间、睡眠、情绪等因素的影响，呈现(xiàn)出(chū)日(rì)内(nèi)、周(zhōu)内(nèi)的(de)周(zhōu)期(qī)节(jié)律(lǜ)。我(wǒ)们(men)并(bìng)不(bù)是(shì)忽(hū)然(rán)懒(lǎn)了(le)，而(ér)是(shì)处(chù)在(zài)动(dòng)机(jī)低(dī)谷(gǔ)的(de)大(dà)脑(nǎo)状(zhuàng)态(tài)中(zhōng)，而(ér)这(zhè)种(zhǒng)状(zhuàng)态(tài)会(huì)真(zhēn)实(shí)地(de)改(gǎi)变(biàn)我(wǒ)们(men)对(duì)是(shì)否(fǒu)值(zhí)得(de)的(de)判断。

动机高的时候，不妨顺势而为，集中攻克高价值任务；动机低的时候，也无需苛责自己，可以选择低负荷、高反馈的小事先做起来，哪怕只是整理桌面、读几页书——哪怕只启动五分钟，大脑也可能逐渐“恢复在线”。

我们更应接受：高效率和低效率的自己，都是你的一部分。在理解这些波动的基础上，用科学的方法去应对，而不是用羞耻感去打压，是现代自我管理的关键。

参考文献：

[1] Hewitt, Samuel RC, et al. "Day-to-day fluctuations in motivation drive effort-based decision-making." Proceedings of the National Academy of Sciences 122.12 (2025): e2417964122.

[2] Chong, TT-J., V. Bonnelle, and Masud Husain. "Quantifying motivation with effort-based decision-making paradigms in health and disease." Progress in brain research 229 (2016): 71-100.

[3] Białaszek, Wojciech, Przemysław Marcowski, and Paweł Ostaszewski. "Physical and cognitive effort discounting across different reward magnitudes: Tests of discounting models." PloS one 12.7 (2017): e0182353.

[4] Bonnelle, Valerie, et al. "Characterization of reward and effort mechanisms in apathy." Journal of Physiology-Paris 109.1-3 (2015): 16-26.

[5] Chen, Xiuli, et al. "Dopamine-dependent loss aversion during effort-based decision-making." Journal of Neuroscience 40.3 (2020): 661-670

作者：Denovo科普团队（李一岚 北京理工大学博士）

审核：詹丽璇 广州医科大学附属第二医院(yuàn)神(shén)经(jīng)内(nèi)科(kē)教(jiào)授(shòu)