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如何找到最有效率的唸書方式和順序?數學可以幫你!──《超展開數學約會》

臉譜出版_96
・2018/04/30 ・3433字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 435 ・四年級

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圖論研究頂點和邊組成的圖形的數學理論。圖/Tony Hirst@flickr

「晚安,在幹嘛呢?」
「下週要考試了,都唸不完。」
我(世杰)抬頭看螢幕,遊戲「正在讀取中」的長條圖走到 3/4,心裡閃過一絲罪惡感。
「我也正要準備唸書。」我沒說謊,準備再打五場,三小時後唸書。

開始和小昭用 LINE 聊天後,我發現她很認真,每天都在唸書。如果是別人,我早就虧她「今天有去安親班嗎?」、「不,我不是說打工,是說你去上安親班,繳學費的那方。」但小昭只會讓我自慚形穢,她好上進,我好糜爛,連反省也是在遊戲讀取的空檔。

遊戲開始,MathKing 跟我走同一條路線,那是孝和的帳號。
「她每天都用唸書當藉口來拒絕你嗎?」
「我還沒約!」
我點擊滑鼠,對一隻小兵用了絕招,小兵被炸得四分五裂。
「心虛就算了,不要浪費魔法點數。」
「該怎麼幫助小昭唸書更有效率啊?」

我們在系上的電腦教室。雖然可以在家玩,但坐在旁邊並肩作戰的感覺還是比較好,照我剛剛跟小昭的說法是─—留在系上唸書。

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「她沒有接著說『改天可以一起唸』……」

孝和盯著螢幕的臉上露出「怎麼可能」的表情。

「用網路聊天很開心,但人與人深交還是需要見面啊,就像我們要坐在一起打電動。」我嘆了口氣說。
「我們只是說垃圾話比較方便。你們也說垃圾話?」
「我們說情話!見面才能看見表情,知道她說話的時候是微笑、大笑,還是嬌羞。見面才能聽見聲音,知道她的語氣是輕快的,還是不帶情感,又或是害羞。」
「你有病,一直希望對方嬌羞害羞。」我用連續技解決掉敵人,繼續說。「見面才能看見整個人,她的手托腮嗎,還是放在桌上?腿上? 我的手上?」

「這是發花癡,不是在講見面的意義了吧。見面的確有意義, 有更多資訊,就能更了解對方的心思。」

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雖然線上聊天不錯,但面對面聊當然是最好的吧。圖/pixabay

孝和從旁邊突襲,發動範圍技,我們少打多,解決掉三個對手。

「被你說得好像在測謊。」

大概是從我遊戲人物的步伐中看出了沮喪,孝和自以為不著痕跡地安慰我。
「或許她唸書得專心一個人吧。」
「你也這麼覺得嗎!?」
「我們是不是這麼覺得不重要,而是只能這麼覺得。畢竟就算這真的是藉口,你也不能怎樣。哎專心一點!」我的弓箭手角色在會戰時走到最前線,連一發箭都沒射出就領便當了。

孝和對盯著螢幕發呆的我嘆了口氣,說:「不要只會打順手球啊,你應該用數學來一場大逆轉。」

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數學唸書術

「唸書其實就是時間管理。大學以前的課業有範圍。作為第一順位,唸書的目標是:用最少時間,學懂該學的知識。得趕快唸完才能去玩。這是一個最佳化問題,目標是時間,限制是要唸的書。」

孝和跟我拉了兩張椅子坐在印表機旁,他繼續說。

「大學後,唸書變成眾多事情的其中一項,範圍又不像高中那麼固定。所以唸書目標轉變成:在一定的時間內,盡可能唸完最多書。」
「差別在哪?」這不是同一件事的換句話說嗎?
「最佳化問題改變了,要最佳化的是吸收的知識量,限制是一定的時間。大學以前唸不完就不敢睡覺,現在是最多唸到十二點, 唸多少算多少。」孝和從印表機裡拿出一張紙,在背後寫上了

「subject to 後面接的就是限制,要滿足這個限制條件。這稱為『受限的最佳化』(constrained optimization),這兩個問題差別在於, 最佳化的目標跟限制式剛好對調—」

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有人遊戲輸掉罵了一聲髒話,孝和被打斷,像當機一樣停了幾秒,接著說:

「給定時間內最有效率的唸書方法,我的經驗是『不同性質的科目交替唸』,才不會因為一直算數學而彈性疲乏。」
「你應該只想唸數學吧。」我盯著孝和諷刺地說。
「如果其他科有數學的一半有趣,我會考慮多喜歡它們一點。」
「竟然對數學做這種噁心的告白……很好,我要學起來。但我的話是喜歡一次唸完同性質的科目。」孝和點頭。

用「圖論」釐清唸書順序

「每個人唸書習慣不同,但我們都同意,存在一種最適合自己的唸書順序。現在,假設一位同學有七科要唸:物理、數學、化學、國文、歷史、地理、英文。他的唸書習慣是―數學前後要接物理跟化學;物理前後是化學、數學,不過物理有很多應用題,所以也可以接著國文唸;化學跟物理類似,前後可以是數學、國文、物理; 國文前後是物理、化學,也可以是歷史、地理;歷史跟地理、國文接著唸,有外國史所以也能接著英文; 地理跟歷史類似,前後可以接歷史、國文、英文;英文則只能接在歷史、地理之間唸。」

「有要求這麼多的嗎!又不是挑食,唸書還有這麼多規矩,在唸書之前他可能得先花上一倍的時間擬定唸書計畫吧。」

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我不以為然,孝和在我埋怨的同時低頭畫了一張圖:


「柯南的領結?」

「它叫做『圖論』,是用來表示關聯性的一門數學。」孝和的數青模式要啟動了。
「 圖論緣起於『柯尼斯堡七橋問題』(Seven Bridges of Königsberg):柯尼斯堡有七座橋,當地居民在橋上散步、遛狗,久而久之,他們好奇能不能在不重複的情況下,一次走完七座橋。」

現代版用google map 標示的七橋。圖 By Map data by OpenStreetMap contributors; rendering by GIScience Research Group @ Heidelberg University; produced work by Santacloud [CC BY-SA 2.5 ], via Wikimedia Commons

我又盯著孝和看。他嘖了一聲說:
「不信的話自己上網查。有人拿這個問題問數學家歐拉(L. Euler)。歐拉覺得莫名其妙,他沒去過柯尼斯堡,這也不是數學問題,幹嘛問他。」
「就算是數學問題,我還是覺得莫名其妙。」
「但歐拉很快就發現,他可以『證明沒辦法一次走完』。」

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「他去了柯尼斯堡一趟?」 孝和不以為然地冷笑了一聲。
「數學家可以抽象化問題,解決抽象問題,等同於解決了現實問題,根本不需要去柯尼斯堡走一趟。」

「我要是柯尼斯堡鄉民,才不會信一個連走都沒走過的人。」
「真相的存在,並非取決於人們是否相信。」
「再加個風景照,弄個字體,就可以把這句話做成長輩圖了。」我虧孝和,視線回到他畫的圖,每條線段旁邊寫著科目,線段跟線段的交點標上數字。再仔細看,數字剛好是點所連結的線段數目。孝和的聲音從旁邊傳來。

「這個數字稱為度數(degree),歐拉從柯尼斯堡七橋問題發展出圖論這套用點跟線來分析現象的數學領域。在柯尼斯堡七橋問題裡,每一座橋就是一條線。在我們這邊,一個科目就是一條線。線段間的連結則是根據唸書規畫。剛剛的例子是數學要跟物理或化學接著唸,所以你看數學的線段就和跟物理、化學連接。」

我有點意外,兩件完全不同的事情,被數學抽象化之後竟然是相同的。

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「德國作家歌德說過:『數學家都是法國人,他們會把你說的話用自己的語言重新講一次,然後就變成截然不同的事情。』」
「我懂歌德的心情。」
「歌德少說了一件事,數學家可以把不同表象的事物,歸納成同一件事情,就像這個例子。所以數學家只要發明一套解決方法, 就可以同時解決很多問題。在這邊,歐拉發現想要一次走完全部的線段,最多只能有2 個點的度數是奇數。超過了,就無法一次走完。」

「規則這麼簡單?」
「還有,奇數點要做為起點。」
我低頭,這張圖只有兩個點的度數是 3,其他都是偶數。我伸出食指,從左邊的 3 出發,物理→數學→化學→國文→地理→英文→

歷史,哎,還真的繞完了。但如果改成從左上的 2 出發,數學→化學→物理,卡住了。

「為什麼啊?」我發問,孝和用問句回答我

「度數是 1 的點會發生什麼事?」
「走進去就出不來了。」
「度數是 2 的點?」
「可以直接穿過去,有進有出。」
「度數是 3 呢?」

我懂了,度數 3 是一進一出,會用掉兩條線,然後就變成了度數是 1 的點。

「起點是『離開不回來』,終點是『進去不出來』,所以可以用度數為奇數的點。其他點就不行。」
「不錯,你這樣跟小昭解釋,她應該就懂了。」孝和補充:「不過要注意,一種敘述可以畫出好幾種不同的圖。」他拿起筆畫了另一種圖。

「像這個同學的唸書習慣也可以畫成這樣,但如此一來奇數點太多,就無法一筆畫走完。簡單地說,敘述跟圖不是一對一(one to one),而是一對多,或是多對多……」

這根本不叫「簡單地說」,我忽略孝和的聲音,趁著圖論的知識還沒忘光光,趕快拿出手機傳訊息給小昭。

 

 

本文摘自《超展開數學約會:談個戀愛,關數學什麼事!?》,臉譜出版

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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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從奈米微塵到化學氣體, HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。

很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網
在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢 / 圖片來源:envato

到底怎樣才算是「乾淨」?這不是什麼靈魂拷問,而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞,甚至能成為台積電(TSMC)決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中,雖然不需要生產精密晶片,但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密,卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康,你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此,空氣議題早已超越單純的環保範疇,成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

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很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是同一件看起來平凡無奇的東西:一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信,就憑這層厚度不到幾公分的板子,能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎?

這片大家都聽過的 HEPA 濾網,裡面到底是什麼?

首先,我們必須打破一個直覺上的誤解:HEPA 濾網(High Efficiency Particulate Air filter)在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5,是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物,它們能穿過呼吸道直達肺泡,並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本,在工廠與汽車尾氣中,還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1,甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」(UFP,即 PM0.1)。 UFP 不僅能輕易進入血液,甚至能繞過血腦屏障(BBB),進入大腦與胎盤,其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣,單靠孔目大小來「過濾」粒子,那麼為了攔截奈米微粒,濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡,一般人認為的「乾淨」,在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米3 奈米(相當於頭髮直徑萬分之一)的晶片而言,空氣中一顆微小的塵埃,就是一顆足以毀滅世界的隕石。

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因此,傳統的過濾思維並非治本之道,我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形,最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身,誕生於曼哈頓計畫!

1940 年代,製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而,若將排氣直接排向大氣,會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾(Irving Langmuir),他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」(Absolute Filter),其內部並非有孔的篩網,而是石綿纖維。

有趣的來了,如果把過濾器放到顯微鏡下,你會發現纖維之間的空隙,其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢?這是因為在奈米尺度下,物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時,並非走直線,而是會受到空氣分子撞擊,而產生「布朗運動」(Brownian Motion),像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時,布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動,最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時,靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客,就這樣被永久禁錮迷宮中。

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現在最常見的 HEPA 材料,是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間,它們在濾網內隨機交織,像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後,並非僅僅面對一層薄紙,而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層,微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外,HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵,那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀,中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐,目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒,而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺:過濾不是越快越好嗎?

其實,這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管,如果你捏住出口,水流會變得湍急;若將出口放開並擴大,雖然總出水量不變,但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言,當表面積越大,單位面積所需承載的空氣量就越少,空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久,增加被捕捉的機會。此外,越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」,延長了使用壽命,這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

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然而,即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter),但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ,其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物,去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念?塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子,大小約在 2 至 200 微米;細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米,細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」,大多數的病毒(如流感、新冠病毒)都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說,基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上,它更獲得英國過敏協會(Allergy UK)認證,能有效處理 19 大類、102 種過敏原,濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」 / 圖片授權:Shutterstock

然而,同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中,硼是常見的 P 型摻雜物,用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕,進而釋放出極微量的硼離子,就可能直接污染晶圓,改變其導電特性,導致晶片報廢。

此外,無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA(超低穿透率空氣濾網) 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中,任何多穿透的一顆微塵,都代表著一筆不小的經濟損失。

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為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率,材料學家搬出了塑膠界的王者,PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕,還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維,其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕,但它既昂貴且物理上也很脆弱,安裝時若不小心稍微觸碰,數萬元的濾網就可能報銷。因此,你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此,在空氣濾淨系統中,還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網,就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附?

好不容易將微塵擋在門外時,危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王:AMC(氣態分子污染物)

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒,但面對氣態分子時,就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般,能輕易穿過物理濾網的縫隙,其中包括氮氧化物、二氧化硫,以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物(VOCs)。

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為了對付這些幽靈,我們必須在物理防線之外,加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同,這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理(Impregnation)」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質,在活性碳上添加不同的化學藥劑:

  • 酸鹼中和:對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體,會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑,透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之,如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑,就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
  • 物理吸附與凡德瓦力:對於最麻煩的有機揮發物(VOCs,如甲醛、甲苯),因為它們不具酸鹼性,科學家會精密調控活性碳的孔徑大小,利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力(凡德瓦力),像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。
活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附? / 圖片來源:Amway

空氣濾淨的終極邏輯:物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境,活性碳的運用並非「亂槍打鳥」,而是一場極其精密的對戰策略。

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工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告,像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝,打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區(Photolithography),晶圓最怕的是人體呼出的氨氣,此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和;而在蝕刻區(Etching),若偵測到酸性廢氣,則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯,是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中,雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析,但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯,正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網,更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳,科學界有個關鍵指標:「比表面積(Specific Surface Area)」。活性碳的孔隙越多、表面積越大,其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳,並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理,打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克,但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字,相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積,是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是,它還添加了雙重觸媒技術,能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線,能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體,或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來,成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說,無論是造價百億的半導體無塵室,還是守護家人的空氣清淨機,其背後的科學邏輯如出一轍:「物理濾網攔截微粒,化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作,空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

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行程滿檔還得喬時間開會?放心!讓 AI 幫你成為時間管理大師!
泛科學院_96
・2024/02/06 ・499字 ・閱讀時間約 1 分鐘

AI 還可以幫你排行事曆?敢有可能(Kám ū khó-lîng)?

別再只用辦公室白板的手寫行事曆來安排工作時程了!

不管是應用在管理個人的專案,還是協調管理工作團隊的時間,甚至是提供登記連結讓系統自動幫你安排時間空檔,對現在的工作者來說都是非常便利的工具。

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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天天朝九晚五心好累?明明五小時就夠啦!
peggysha
・2021/07/09 ・3155字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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在疫情期間,你的工時有沒有跟著調整,或者直接 WFH 了呢?在疫情逐漸趨緩的狀況下,不少企業已經開始思考回歸一周五天進辦公室那種朝九晚五的生活了,嗚嗚嗚,到底為什麼要一週工作五天啊,我只想躺著也有錢賺啊(等等)

Corona Working From Home GIF by MOODMAN
疫情影響下,許多人的工作型態或工時受到改變。圖/GIPHY

嘿嘿,你想問的問題,各種人資專家也想問,欸欸,那個,一週工作四天不好嗎?一天工作三小時不好嗎?說不定這樣員工還更有效率呢!

有影嘸影?所以說,到底工作幾個小時最好?

一天八小誰說的?工業革命惹的禍!

說到這減少工時嘛,我們首先得來看看咱們原本的工時到底是怎麼來的,其實,這一切都是福特汽車公司的陰謀!(指) 

工業革命之後,在廠房工作成了大多數勞工的日常,一開始呢,大家一週可是要工作六天的,只有禮拜天因為信仰的關係,定為了休息日。(上帝都休,你敢不休?)

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到了 20 世紀,由福特領頭的一些廠商提出了「一週五天、一日八小」這種工作方式,為什麼呢?因為週休二日能讓員工有更多機會花錢,花錢幹嘛呢?花錢買我們的產品啊!這些消費有助經濟成長、不會降低生產力,還非常適合輪班制度,一日三班就能讓生產線永遠不斷,於是乎,這制度就沿用了下來。

1913年福特汽車生產流水線。圖/wiki

神啊!讓我少工作一天吧!

問題是,現在可都 21 世紀了啊!我們為什麼還要用這種工時系統呢?英國的工會聯盟(Trade Union Council, TUC)就發話了,他們在工作環境改善報告中提出,如果大家可以選擇的話,有八成的人都希望可以少工作一天。

但想歸想,如果真的變成每週上四天班,又會如何呢?

來自奧克蘭大學商學院(University of Auckland Business School)的高級講師 Helen Delaney 便曾在 2018 年試驗了這件事,實驗的對象主要來自一間紐西蘭信託公司「Perpetual Guardian」中的員工。

結果發現,唉呀,這少工作一天可真是好處多多啊,不僅工作效率依舊,團隊合作跟工作的投入程度都增加了。另一方面,為了在四天內做完所有工作、好好享受假期,有不少員工會嘗試運用創新的小技巧來提高工作效率,像是將流程自動化啦、改變會議方式啦、加裝新的 app 啦等等。

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不過呢,這種轉變也不是全無壞處的,有些人就覺得只有四天能工作,會讓他們的壓力暴增,也有些人會在四天內加班,等於是總工時沒啥變化,花在工作上的時間還是一樣多。

Hard Work GIF by memecandy
工時減少一天後,有人為了享受假期而提高工作效率,也有人感覺壓力增加。圖/GIPHY

一天只要上五小,快樂工作沒煩惱?

好吧,既然工作四天壓力大,那讓我們換一下,一樣工作五天,但工時稍微少一咪咪怎麼樣?矽谷智庫的資深顧問方洙正(Alex Soojung-Kim Pang)非常推崇這種概念,還為此出了一本書《用心休息》。

他認為,比起工作超長時間,很多成功人士更著重於提高每天的高度專注時間,(簡單來說就是重質不重量啦XD),他們一天基本花費 4~4.5 個小時高強度工作,進而達到他們的目標。

哇塞,一天只要五小時是不是聽起來很讚?加州的電商「Tower Paddle Boards」跟德國數位顧問公司「Rheingans」也覺得聽起來很讚,所以他們嘗試用了這種方式。

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Tower Paddle Boards 早在 2015 年就採取了每天工作五小時的制度,員工從早八一路工作到下午一點,中間完全不休息,時間到就打卡走人。結果怎麼樣呢?公司的 CEO──Stephan Aarstol 表示非常滿意,因為員工們都很想要擁有悠閒的下午,會自己在時間內加倍努力地工作,最後甚至讓產能增加了 50%!

像是倉庫人員,本來每個包裹要包他個五分鐘,工時一改變,他們只需要不到三分鐘就能包好,在時間限制下,大家會開始使用創造性思考來增加產能。

90S Spin GIF by GIFt Delivery
縮短每日工時後,員工主動在時間內加倍努力地工作。圖/GIPHY

又能午睡又能高效產出,這應該是完美工作法了吧?嗯……也不全是。從 Rheingans 公司的結果看來,這方法還是有些缺點的。

雖然五小時工作法在 Rheingans 公司裡依然正常發揮,提升了效率、讓員工能在工作/生活間取得平衡,但是,對於公司氛圍來說,卻是有害無益,畢竟,大家都忙著工作,誰有空陪你喝咖啡講屁話,久而久之,團隊文化、員工歸屬感等等,就在無形中被犧牲掉了。

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五小時特權,不是人人能擁有

除了上面這種願意第一線嘗試的公司之外,有些學術研究也有類似的發現,像是英國雷丁大學亨利商學院(University of Reading’s Henley Business School)策略人資管理的副教授 Rita Fontinha 便在自己的研究中指出:縮短工時雖然有助於提升員工的生活品質與團隊成效,但也會帶來許多壓力。有趣的是,有些員工雖然加了很多班,卻對自己的工作十分滿意。因此,綜合考量各個情況,Fontinha 認為,公司其實應該給員工多一點工作時間調配的彈性。

牛津大學賽德商學院(University of Oxford’s Saïd Business School)副教授 Jan-Emmanuel de Neve 的研究也得到了類似的結論,那就是,雖然一天只工作五小時能提高效率跟員工的幸福感,但效率提升也可能被要求做更多工作(慣老闆你懂的),那原本的幸福也變得不幸福了嗚嗚。

除了工作時幸不幸福、快不快樂這種奢侈的煩惱,有些阻礙更「實際」一點,像是工廠生產線、電話客服等等需輪班的職位,其實還是用八小時制更方便一些;此外,有些工作不需要高度專注,也不要求你多有創意,這種機械化的工作,也較適用原本的八小時班制。

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工廠生產線與客服等比較機械式的工作,八小時制的工時更便於排班。圖/GIPHY

所以說,到底怎樣工作比較好啦?

唉呦,說來說去都是有利有弊,到底怎樣最好?你或許可以參考利物浦的行銷公司「Agent」的方式,他們 2016 年時曾在《BBC》的邀請下,施行了每天工作六小時的實驗,也碰到了上面說到的難題。

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後來,他們便改用新式的「兩短三長」工作法,給員工一些彈性,讓他們自己從一週裡面挑出兩天縮短工時,四年多來,看起來成效依然不錯,算是目前看起來 CP 值最高的工時分配方法。

以上說了這麼多的工時調整方法,你最中意哪一種呢?唉,說了這麼多,也得老闆同意才行對吧,身為社畜的我,還是先洗洗睡好了。

參考資料:

  1. Bellet, C. S., Neve, J. D., & Ward, G. (2019). Does Employee Happiness Have an Impact on Productivity. SSRN. DOI: 10.2139/ssrn.3470734
  2. Fontinha, R., Easton, S. & Van Laar, D. (2019). Overtimeand quality of working life in academics and non-academics:the role of perceived work-life balance. ResearchGate. DOI: 10.1037/str0000067
  3. Delaney, H. Perpetual Guardian’s 4-day workweek trial: Qualitative research analysis. 4 Day Week Global.
  4. Taylor, M. (2021). The perfect number of hours to work every day? Five. WIRED.
  5. PRIDAY, R. (2018). The science behind the success of a four-day working week. WIRED.
  6. Cobie, N. (2021). Forget a four-day work week. How about seven? WIRED.
  7. Wiginton, K. (2021). Your ability to focus may be limited to 4 or 5 hours a day. Here’s how to make the most of them. The Washington Post.
  8. Elegant, N. X. (2020). ‘The old ways of working are outdated’: Unilever is experimenting with a 4-day workweek. Fortune.
  9. A future that works for working people. TUC.

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peggysha
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曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。