Facebook上大家都在看，所以你就這麼相信了？

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 ）。

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。

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。

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」。

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。

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」。

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。

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」。

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。

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？

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜莊崇暉、田偲妤
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

不要再轉傳假訊息了！

「我家親戚群組又在 LINE 傳假訊息了！」這是常在年輕族群中聽到的抱怨，彷彿隨意散播謠言是長輩特有的行為，當你願意了解長輩的數位社交生活，將發現事實並非如此。中央研究院「研之有物」專訪院內民族學研究所李梅君助研究員，在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時發現，臺灣民眾對公共議題的關注存在世代衝突，該衝突延伸至日常相處上，卻在事實查核的協作過程中看到正向溝通的曙光。究竟臺灣長輩發展出什麼樣的數位社交生活？如何應用第三方資訊與長輩溝通，甚至邀請長輩加入闢謠打怪行列？

2018 年臺灣地方選舉和公民投票讓存在已久的世代衝突瞬間引爆，面對韓流現象、同性婚姻、性平教育等議題，厭世代年輕人（1990 年代左右出生）和戰後嬰兒潮世代長輩（約 1946-1964 年出生）因經濟與社會生長背景的不同，常發生意見分歧而爭吵不休的情形。

在臺灣最多人使用的 LINE 即時通訊軟體中，出現不實謠言滿天飛的亂象，年輕人紛紛將矛頭指向長輩，批評長輩不先查核資訊真假就亂發文。

中研院民族所李梅君助研究員在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時，發覺臺灣世代衝突問題的嚴重性。年輕人認定長輩就是假訊息的傳遞者，但事實上，許多年輕人也常在無意間互傳不實謠言。

「大眾常急著為長輩貼標籤，卻從來不去了解他們怎麼使用數位工具。這樣並無助於解決問題，只會加深彼此的誤會。」研究過程中逐一浮現的問題為李梅君指引出一條研究道路，從事實查核協作行動出發，逐步深入長輩的數位社交生活，探索緩解世代衝突、提升全民媒體素養的可能途徑。

「早安圖」的背後：長輩獨特的數位社交

從了解長輩的數位社交生活做起，應有助於促進不同世代的相互理解，李梅君選擇由長輩們發展出的「早安圖」文化來切入研究。

科技與生活的緊密結合讓人手一機成為常態，再加上疫情造成的人群接觸減少，讓人們日漸習慣將社交重心從實體轉往線上。越來越多長輩靠 LINE 群組維繫親友感情、接收外界資訊，每天一早發布的「早安圖」經常是長輩社交生活的起頭。

然而，早安圖一直有被汙名化的傾向，溫馨圖片配上吉祥文字的簡單排版被貼上具有長輩風格的標籤，甚至還被戲稱為「長輩圖」。李梅君與長輩相處後發現，早安圖的存在對於長輩的社交生活具有深刻意義。

首先，早安圖是長輩證明自己跟的上年輕人腳步的重要象徵！身為晚近才接觸手機、電腦的「數位移民」，長輩常因不會操作數位工具、又害怕晚輩覺得自己笨拙，而感到焦躁不安。因此，當自己好不容易學會用手機拍照、修圖、發早安圖，對長輩來說是自信心的累積，代表自己沒被時代淘汰。

此外，早安圖也是長輩與人互動的敲門磚。李梅君察覺，有些長輩在傳訊息時相當在意社交分寸，不像年輕人想到什麼就 LINE 一下朋友，反而擔心隨意發文會被當成不懂規矩的「老人」。因此，當與新朋友開啟話題時，他們會先禮貌性地試探，這時無害的早安圖就是最好的敲門磚，可以從對方回傳的字句、貼圖或已讀不回，判斷能否進一步交談。

如果我們願意深入體會早安圖對長輩的意義，你將發現早安圖是長輩表達「關懷」的重要媒介。

例如在不方便見面的疫情期間，許多長輩會互相分享充滿溫馨祝福的早安圖、早安短影片，當中包含一些身體保健資訊，即時表達對遠方親友的關心，也讓對方知道自己過的很好。

但是，伴隨著早安圖的問候，群組裡轉傳的文字與圖像影片卻可能含有具爭議性的農場內容，例如每天喝檸檬水可以防疫、常喝地瓜葉牛奶可以防癌等，讓以關懷為出發點的長輩成為散播謠言的代罪羔羊。為此，有越來越多公民團體開始號召民眾一起打擊假訊息，李梅君研究的 Cofacts 就是其中一個針對 LINE 假訊息亂象所發展的計畫。

聽到外面的聲音：「事實查核協作社群」打開群組封閉的大門

LINE 假訊息亂象一直是假新聞議題中非常難處理的一塊，因為 LINE 不像 Facebook、Twitter 或 Instagram 有審查下架機制，LINE 聊天室裡所有的對話都經過加密，就算檢舉了某用戶的言論，LINE 官方也難以遏阻資訊傳播。

李梅君提到：「雖然 LINE 群組相當封閉，在臺灣卻已具有極大的公共性。」很多群組都涉及公共議題的討論，並累積千百人以上的成員，一旦有人惡意散播不實謠言，在缺乏查核機制的情況下，後果可能不堪設想。

因此，自 2016 年起，公民科技社群 g0v 臺灣零時政府的成員推出「Cofacts 真的假的 – 訊息回報機器人與查證協作社群」，邀請民眾主動回報在 LINE 上發現的可疑訊息，再由來自各領域的編輯志工進行事實查核，撰寫有助判斷訊息真假的回應。之後只要有民眾發出相似問題，機器人便會從資料庫中找出相關回應供民眾參考。收到回應的民眾如有不同看法，也可以補充新的回應。

你可能會好奇，當今的「人工智慧」（AI）已可查核假訊息，為何 Cofacts 還在仰賴編輯志工這樣的「工人智慧」？李梅君指出，目前的 AI 僅可以偵查大規模的操弄訊息來源，或者評估影像有無修圖造假。當前要用 AI 來判讀文字內容的真偽還相當困難，因為一則文字訊息通常真假資訊參雜，當中還包括個人意見或情緒用詞，很難明確判定是真是假。

因此，Cofacts 的編輯志工除了指出訊息錯誤之處，也會提醒該則訊息是否含有個人意見，有助民眾從封閉的 LINE 群組接收外界聲音，進而創造一處可以參與討論的公共空間，共同思考謠言是什麼、怎麼跟謠言對話。

和時間賽跑 艱辛的闢謠之路

不過該計畫也有艱辛之處，由於需仰賴大量人力進行事實查核，Cofacts 經常面臨闢謠速度趕不上謠言散播的問題。根據統計，Cofacts 的 LINE 目前有 42 萬名好友，過去 10 週每週傳來約 650 則新謠言；目前登記的編輯志工大約有 2,600 多人，但每週會固定回應訊息者只有 20 人上下，平均澄清一則謠言要花 20 至 30 分鐘。

李梅君分享實際參與事實查核的心得：「一開始你可能很熱血地上線回應訊息，但回應了一、二天後，可能會逐漸失去參與感，畢竟你只是一個沒支薪的志工，而且很多謠言看了又很令人痛苦，還要耐著性子花 30 分鐘回應。」

因此，為了維持志工夥伴的參與熱情，Cofacts 每個月都會辦一次聚會，藉由分組競賽活動，讓志工們培養共同打怪的向心力，也可相互交流查核經驗、結交志同道合的朋友。

至於使用 Cofacts 釐清謠言的民眾又有何回饋呢？李梅君聽過一些年輕志工分享參與事實查核的原因，主要是想透過 Cofacts 的第三方資訊與長輩對話。雖然不確定長輩能否接受，卻可盡量避免家人之間發生正面衝突。

根據李梅君的觀察，在政治議題上，純粹處理謠言無法真正化解世代衝突，因為謠言只是表現形式之一，背後牽涉每個人不同的價值觀與政治立場，需仰賴更多對話空間的產生。

不過，在疫情期間，與防疫相關的健康資訊則明顯受到不同世代的共同關注，Cofacts 的使用人數因此大幅成長，其中增加最多的就是 50 歲以上的使用者。因為健康資訊較不受政治立場影響，再加上全民必須共同面對疫情威脅，世代衝突的問題自然較少。

公民團體的辛勤奔走 努力提升全民媒體素養才是真正的關鍵

ChatGPT 等生成式 AI 問世後，未來可能會出現更多人為操作的假圖文，或是誤信 AI 偏差回覆等狀況。面對上述危機，李梅君認為：

應對關鍵在於，大眾是否具備足夠的「媒體素養」與「思辨能力」去判讀網路訊息。

可惜這在我們過去的教育裡並不受重視，直到近幾年教育部才開始在 108 課綱下推動「媒體素養教育」，要求在不同年級與學科中融入媒體素養課程。例如資訊課會介紹社群媒體用演算法投放廣告的邏輯；理化課會教學生分辨並思考「偽科學」的成因；國文課則透過閱讀不同文本培養思辨能力。

然而，社會上多數人沒有上過相關課程，很多還是不太熟悉數位工具的長輩，幸好現在有 Cofacts 以及多家臺灣公民團體在做媒體素養教育。他們主動走進長輩的生活圈，教長輩怎麼使用手機、如何確認訊息真假，甚至鼓勵長輩善用發早安圖的習慣，成為謠言破除推手。

李梅君目前的研究正在觀察這些公民團體怎麼採取行動。例如 NGO 組織「假新聞清潔劑」會前進廟口、菜市場或老人服務中心等長輩聚集地，舉辦街頭宣講活動。在宣講過程中，一開始不會直接跟長輩講假訊息，因為假訊息在臺灣的脈絡裡很容易被導向敏感的政治議題，誤以為要聊網軍。

因此，宣講的切入點通常會先問長輩是不是常收到詐騙訊息？接著，志工會分享一些受騙案例，例如有人買了網路一頁式廣告的保養品，結果臉爛掉；或是吃了來路不明的保健食品，最後弄壞身體。藉由生活化、無政治立場、令人感同身受的案例，讓長輩意識到學會辨別訊息真假很重要！

另一個事實查核的組織「MyGoPen｜麥擱騙」會製作一則則精美的謠言澄清圖文，吸引長輩像發早安圖一樣，將這些闢謠圖文大量轉發到各個群組。如此一來，長輩本身既可釐清謠言，還可幫助更多長輩遠離詐騙，更證明自己擁有不輸給年輕人的知識與能力。

「我覺得這是很令人感動的事情，因為這個題目很難，可是有很多人願意用不同的角度去介入，而且大部分都是志工。」李梅君有感而發的說。

臺灣長期被國際視為境外假訊息泛濫的國度，如今一個提升全民媒體素養的生態圈正在形成，因假訊息而延伸出的世代衝突問題有待長時間相互理解溝通，但公民社群的力量讓人們看見改變的契機。

延伸閱讀

• 中研院民族所李梅君老師個人網頁
• Mei-chun Lee (2022). “Checking Facts by a Bot: Crowdsourcing Facts through LINE Chatbot in Post-Truth Taiwan.” Current Anthropology.
• Sam Robbins, Mei-chun Lee (2022). “Elderly Care: Taking the Good Morning Image Seriously.” A Broad and Ample Road.
• 【g0v 演講】 「沒有人」的運動：黑客、鄉民、與資料行動主義

使用社群媒體後，你變得更快樂還是更憂鬱？

想知道更多資訊的時候，你可能會上網搜尋。有時候是為了資訊的工具價值，比如透過 Google 地圖確認 A 地到 B地 的路線；腳踝扭傷時，也可以從網路上搜尋到應變的實用資訊；又或是並非真的出於任何用途，只覺得知道某些事很有趣，像是忽然想了解流行音樂歷史。你當然完全可以這樣做。

我們身邊有許多資訊都是一些抽象的概念，其中部分資訊卻可能和你切身相關。比如依據某些基本事實可以推斷你的預期壽命；某些資訊可以了解你的健康風險、未來「錢」景，甚至是個性。比起 10 年前，我們現在能得到的資訊更為詳盡正確，再過 10 年，肯定能夠知道得更多。

這章要談的內容很多，不妨開頭就先提示最大的重點：

研究顯示，整體而言，臉書會讓人變得比較不開心，而且可能感到憂鬱、更為焦慮，也對生活變得更不滿意。

我並不打算危言聳聽，事實上這些影響並不大。然而，它們的確存在。

而與此同時，有些人明明已經停用臉書、也感受到幸福感明顯增加，卻又非常想要重新打開臉書。實際上他們要求要得到一大筆錢才願意放棄臉書。這是為什麼？我們雖然無法確定，但一項合理的解釋是，使用臉書的體驗，包括帶來的資訊，並不會讓人變得更快樂，但還是有它的價值。

無知並不是幸福，而很多人都感受到這一點。人們需要知道自己在意的資訊，這是因為喜歡、甚至珍視一種和重要的人之間產生連結的感覺。

若須付費才能使用社群媒體，會怎樣？

重要的是，我們必須強調，社群媒體的功能不僅僅是提供資訊，至少不是我在這裡反覆強調的揭露資訊的意義。你會使用臉書，可能是為了和家人或朋友聯繫，也可能是為了改善荷包或健康。但無論如何，社群媒體的一大重點在於資訊傳遞，雖然這個概念要比我目前所談的更為廣泛。

而這裡的核心問題是：社群媒體究竟多值錢？

在社群媒體上，大部分的資訊是免費的，至少表面上你無須付費；或許可以說你仍需要付出注意力或個資等等。臉書和推特這些企業是從廣告獲得收益，但有鑑於相關爭議不斷，也有人認真討論起將這些平台及其服務的商業模式改成付費使用。

除此之外也有些偏理論的探討，主要關注在如何評估這些平台的經濟價值。要是民眾必須付費才能使用臉書，情況會變得如何？而民眾又願意花多少錢成為用戶？

這些答案會透露出一些重要的資訊，讓我們知道社群媒體與一般資訊所擁有的價值。而回答這些問題，也有助於了解一些更基本的問題：如何計算經濟上的價值；知道某些消費決定可能只是表面工夫；了解傳統經濟指標與實際民眾福利有何差距（請見第二章）。此外，這些答案也會進一步影響政策與法規。

要你放棄使用 FB ，可能比要你付費使用來得更難？

行為經濟學特別感興趣的一個問題，就是「支付意願」和「願意接受金額」間可能出現的巨大落差。

以臉書為例，如果我們想知道它能為我們帶來多少福利，究竟該問民眾願意為此付出多少錢，抑或該問要給他們多少錢才會願意放棄使用臉書？許多研究都探討過稟賦效應（endowment effect）的現象，也就是被要求放棄某樣商品時所要求的價格，會遠高於他們當初獲得這些商品時支付的費用。

稟賦效應目前還有爭議，至少在適用的領域、來源與程度上仍未有定論。我們可能會想知道，使用社群媒體願意付出的費用，是否大於不使用社群媒體所得到的費用？如果是的話，傳統論點又能否提出說明？

另一個同樣常見、甚至是更基本的問題，則是涉及支付意願或願意接受金額的衡量與民眾福利。我在前面也提過，在經濟學中，要是談到民眾擁有某樣商品時的福利效果，往往是以民眾願意付出多少錢來使用那件商品作為衡量。

當然，「願意付出多少錢」也是現實市場的衡量標準。但請回想一下，要提出這項金額，事實上也就是做出預測：預測該商品會對自己的福利造成什麼樣的影響。

這個問題乍看不難，尤其當談到自己熟悉的商品（鞋子、襯衫、肥皂）；但換做是從未使用過的商品，回答起來也就沒那麼簡單。對於一項從未擁有過的商品，哪知道能帶給自己多大的福利效果，以及可以換算成多少錢？

對許多人而言，臉書、推特、Instagram 等平台都是再熟悉不過的社群媒體，而且有著豐富的使用體驗。但出於某些我們馬上會討論到的原因，社群媒體用戶就是很難估算這些平台可以換算的金錢價值。

只要看看民眾提出使用社群媒體願意付出的金額，就會了解在尋求資訊上，「願意付出的金額」和民眾得到的福利效果似乎並不對等；同時值得進一步研究其中的福利效果究竟是什麼。

在這種時候，「願意付出的金額」只反映出部分的福利效果，還可能只反映一小部分。我們必須找出反映效果不佳的實際原因，並且嘗試找出更能呈現福利效果的方式。而我在這裡的目標，就是希望推進這項任務的進展。

——本文摘自《資訊超載的幸福與詛咒》，2022 年 8 月，天下文化 ，未經同意請勿轉載。