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為什麼Jeremy Lin(林書豪)總是跟其他紐約尼克隊隊員撞來撞去、抱來抱去?

鄭國威 Portnoy_96
・2012/02/16 ・1279字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 572 ・九年級

很久沒有看NBA比賽了,這陣子因為看林書豪,才發現一件事:林書豪跟隊友之間的肢體互動非常多,感覺起來比我過去看過的比賽的球員間互動更多!這讓人感覺他跟球隊成員的關係很好,彼此之間都很信任,然而這跟他帶領紐約尼克隊持續連勝是否有關呢?

當然,一般在得分、助攻或是罰球時,籃球員通常會用肢體行為,像是擊掌、擊拳、拍背等等方式給隊友打氣,要是更激烈一點,像是今天這場比賽最後0.5秒一擊得手,就會看見像上圖這樣抱在一起緊緊相依的畫面…(好男人,不抱嗎?)。

身體接觸對於球隊來說是很重要的,能夠傳達出信任合作的訊息,這在心理學文獻中早就明確指出 (例如 Kurzban, 2001; Wieselquist, Rusbult, Foster, & Agnew, 1999)。有些人說,職業球員打球為的是球衣後面的名字(自己的名字),而在學球員打球則是為了球衣前面的名字(隊名與校名),其實也道出一番道理。畢竟到了像NBA這種籃球最高殿堂,大家看得都是明星球員怎麼表現,隊友之間的合作跟信任感很容易消失。

UC-Berkeley 的心理學家Kraus等人就好奇地想知道籃球隊友之間的身體碰觸頻率、次數,跟球隊整個球季表現是否有關。他們針對2008-2009 NBA例行賽的前兩個月中,球員在球賽中與隊友的碰觸次數加以計算,然後再與之後各隊的例行賽表現做比較分析。

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結果他們發現,隊友之間互相碰觸愈多,球隊的表現就愈好!這些球隊得分多、失分少、傳球跟助攻都多,更有效率,贏得更多球賽。而即使研究者將其他變因移除,像是NBA專家的球季前預測、樂觀程度、球季初的表現、以及球隊薪資等,隊員間的碰觸次數依然可以用來預測球隊表現。

更神奇的是,在單一球員身上,碰觸行為也有影響。一個球員愈常碰觸他的隊友,他的個人表現就愈佳!重點在於碰觸行為跟比賽表現之間的連結–合作。球員間愈常有碰觸行為,他們在球賽中的溝通就愈多,能將球傳給未遭嚴密防守的隊友,幫助隊友取分,並且願意犧牲自己的個人表現機會而信賴隊友。換句話說,他們合作!而愈合作的球隊贏得愈多比賽!

當然,要強調的是,研究結果並非呈現因果,而是關聯,碰觸行為可以預測球隊成績,但到底之間的機制為何還不能百分百證實。依照研究設計,不太可能是球隊成績影響碰觸行為,畢竟碰觸行為是在賽季開始階段就調查了,而成績則是看整個例行賽的結果。而且研究者也儘量排除了其他干擾因素,避免偽關係

這幾場球賽看下來,也已經有不少球評或報導指出林書豪的角色就是將原本散沙般的尼克隊重新黏在一起,不過畢竟我沒有一個一個動作去登錄林書豪的碰觸次數,並與其他球隊、其他場次作比較,但這的確是個值得研究的題目喔,有人有興趣嗎?要是能做這個研究,就能光明正大拼命看球賽跟林書豪啦!XD

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資料來源:Basketball: It’s A Pretty ‘Touchy’ Subject.

論文:
Kraus MW, Huang C, & Keltner D (2010). Tactile communication, cooperation, and performance: an ethological study of the NBA. Emotion, 10 (5), 745-9 PMID: 21038960

Kurzban, R. (2001). The social psychophysics of cooperation: Nonverbal communication in a public goods game. Journal of Nonverbal Behavior, 25, 241-259

Wieselquist, J., Rusbult, C., Foster, C., & Agnew, C. (1999). Commitment, pro-relationship behavior, and trust in close relationships. Journal of Personality and Social Psychology, 77 (5), 942-966 DOI: 10.1037//0022-3514.77.5.942

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1302 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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袖套上的籃球教練!
Scimage
・2013/08/28 ・330字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 543 ・八年級

偷偷練習射籃應該是很多愛打籃球朋友的共同記憶,除了一次一次練習手感以外現在又有了新的工具-把投籃的教練裝戴手臂上!

影片中介紹一種特殊的袖套,內裡裝設加速裝置,可以偵測手臂與手腕的運動,所以投球的速度跟軌跡可以由袖套所收集的數據加以估計,然後即時用聲音或是光來給運動員回饋。雖然這樣的工具還未能全面幫助練習籃球上,不過以往的運動分析都是在運動資料以攝影機或是局部的感測器擷取後,再慢慢分析運動員的姿勢來改正。這樣的新工具開啟了一種新的可能性,假如配合上更多元完整的動作偵測分析與環境條件,或許將來有一天只要裝上特定的運動服裝,就可以自動學習,看見查克拉的流動,慢慢精通各種運動的竅門。

轉載自科學影像scimage

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認真問:若從科學上探討,這屆亞錦賽台灣籃球代表隊跟過去有哪些不同?
鄭國威 Portnoy_96
・2013/08/10 ・1526字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 562 ・九年級

圖片來源:中央社 http://www.cna.com.tw/News/FirstNews/201308090071-1.aspx
圖片來源:中央社
http://www.cna.com.tw/News/FirstNews/201308090071-1.aspx

恭喜台灣代表隊(如果你想稱中華台北代表隊,也行)在亞洲籃球錦標賽進入四強,而且是大逆轉擊敗超強對手中國隊(如果想稱大陸隊,也行)!

http://www.youtube.com/watch?v=GU6OkAgFM2o

我是沒看比賽啦…一方面是在忙,另一方面,雖然不科學,但因為過往經驗顯示只要我有看球,台灣隊都會輸,所以也就養成了不看現場轉播的好習慣 XD  不過籃球真的是我從小到大唯一認真玩過,也唯一能持續的運動,林志傑、田壘、曾文鼎、蔡文誠、戴維斯(Quincy Davis)等名字跟人都還對得起來,所以比起職棒復興、高球、網球選手在國外發光發熱等消息,這場勝利真的讓我振奮不已。

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回到主題,我想認真問各位,你認為這屆的的代表隊跟過去有哪些不同點?而這些不同點真的會影響成敗嗎?

球員不同、或心理素質不同、教練不同、或戰術不同…這些當然都是差異處,但我想要的答案是更科學、更量化一點的,我認為這樣的答案或許可以幫助台灣隊更清楚自己贏在哪裡。

舉例來說,比起之前,本屆代表台灣出賽的球員在練習過程以及在前幾場,彼此之間是否有更多友善的肢體碰觸?例如這篇提到

UC-Berkeley 的心理學家Kraus等人就好奇地想知道籃球隊友之間的身體碰觸頻率、次數,跟球隊整個球季表現是否有關。他們針對2008-2009 NBA例行賽的前兩個月中,球員在球賽中與隊友的碰觸次數加以計算,然後再與之後各隊的例行賽表現做比較分析。

結果他們發現,隊友之間互相碰觸愈多,球隊的表現就愈好!這些球隊得分多、失分少、傳球跟助攻都多,更有效率,贏得更多球賽。而即使研究者將其他變因移除,像是NBA專家的球季前預測、樂觀程度、球季初的表現、以及球隊薪資等,隊員間的碰觸次數依然可以用來預測球隊表現。

再者,球員們傳球是否比較多?例如這篇提到

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美國明尼蘇達大學 (University of Minnesota, Twin Cities) 的Brian Skinner利用簡單的機率模型預測最佳的投籃時間,並比對2006到2010年間,共4,720場NBA 賽事的非官方數據。

……………..

A隊加倍傳球速度的優勢,不是來自於相對加倍的投籃率,而是藉由增加最佳投籃的選擇機會來提升進攻效率。另外,Brian Skinner 也指出,NBA球員也不傾向在進攻時間內太早出手投籃。

球員睡得是否比較飽?這看單看比賽實在看不出來,但可能也是影響比賽的關鍵,例如這篇提到

任職於史丹佛睡眠實驗室(Stanford Sleep Disorders Clinic and Research Laboratory)的Cheri Mah Mah與睡眠專家William Dement合作,他們的研究對象為11名無睡眠困擾的大學男籃球員,觀察在兩個球季間球員們睡眠時數增加對運動表現、反應時間和白日睏睡度的影響。一開始先讓球員維持平常的睡眠作息(每晚睡6到9小時)二到四周,接下來增加睡眠時間至每晚10小時並維持五到七周,期間也要求禁止攝取酒和咖啡因。結果發現:球員們在睡眠時數增加後短跑速度變快、投籃命中率提升9個百分點、疲勞程度下降,且球員們也都覺得自己在場上的表現變得更好。

除此之外,當然還有很多可能影響的變因,若能全面地調查跟研究,應該可以找出有趣的結果。

如今被視為是大數據(Big Data)的時代,很多人也都會利用各式各樣的穿戴式運算來「量化自我」(Quantified Self),例如戴著可以偵測多樣體能狀態,並同時紀錄跟提醒配戴者的手環等。我並不知道台灣的SBL或籃球國手培訓是否已經用上大數據的概念(我猜是沒有啦),但我期待台灣隊大勝中國隊並進入四強帶起的這波籃球復興熱潮,可以激發研究者深入探究,提出解釋,為這次的好成績提供更多足以驗證的佐證資料,也為未來的勝利打下基礎。

當然,也希望有運動科學相關領域的專家夥伴加入討論,我很想知道還有哪些國內外的研究針對籃球運動,提出了有趣的科學解釋或發現。

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延伸閱讀:

魔球 (Moneyball) ,計算生物學家的第一本書
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從Jeremy Lin(林書豪)的逆轉秀看廣告效應

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是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。