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我是誰?我在哪?該擺脫腳本化行為了!——《放空的科學》

azothbooks_96
・2019/04/08 ・3126字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 477 ・五年級

培養分析思維或彈性思維的第一步是培養思考──更注意你何時採用自動化腳本,並在自動化腳本效果不佳時,放棄那個腳本。

腳本化行為:看似用心實則無心的演出

一九七○年代末期,心理學家艾倫.蘭格( Ellen Langer )和兩位同事寫了一篇開創性的論文,提出以下的問題:「多少行為可以在無意間進行?」他們最後發現很多行為都是如此,誠如那篇論文的標題所示〈看似用心的無心作為〉。

自動化腳本。圖/ picpedia

我們都知道有時我們是在大腦「放空」的狀態下做事。但蘭格那篇論文令人震驚的是,那種腳本化的行為在我們「複雜的社交互動」中也很常見。所謂的「複雜」,蘭格不是指刻意演出或密謀什麼,而是指社交互動攸關著某件事,即使只是小事也無妨。蘭格與同仁指出,我們面對熟悉的情況時,通常會根據既定的模式,不假思索地行動,而且由於當前情況的細節大同小異,我們幾乎不太調整行為。

測試腳本化行為的實驗:插隊影印

依循無心的腳本與他人互動。圖/ pixabay

那篇論文裡提到一個實驗,研究人員坐在桌邊,附近有一台影印機,只要看到有人走過去影印東西,他就走上前說:「抱歉,我這裡有五頁,可以讓我用影印機嗎?」六十%的人讓他影印了。但是那個人對另一群人說:

「抱歉,我這裡有五頁,可以讓我用影印機嗎?因為我趕時間。」

他這樣問時,九十四%的人讓他影印了。

就像前述的母鵝一樣,這看似一種經過深思的行為。彷彿第一種情況中那些拒絕讓他影印的四十%在聽到理由後,得以權衡個人需求的急迫性與那個人的急迫性,因此做了不同的反應。

但是研究人員也實驗了第三種狀況,那個人問道:「抱歉,我這裡有五頁,可以讓我用影印機嗎?因為我想印幾頁。」這個版本的說法看起來和第二種問法的架構一樣:

都是由「敘述」、「要求」、「理由」構成的句子,但內容不同。這次的「理由」很空泛,那句「因為我想印幾頁」並未幫前面的敘述「我這裡有五頁」補充任何資訊。

如果那些影印者真的是根據「要求」是否合理來判斷自己該怎麼回應,第三種問法應該和不給理由的問法結果一樣(亦即僅六十%的人讓他影印)。但是,如果影印者是依循腳本行動,而那個腳本設定是「只要要求者給出理由──只要講了『因為……』,不管那個理由有多空泛──就答應他的要求」,那麼第三種問法的成功率應該會接近第二種狀況,亦即有九十四%的人讓他影印。實驗結果顯示,那個空泛的理由使九十三%的人讓他先影印。顯然那些被空泛理由說服的人是依循著「無心」腳本行事。

夫妻吵架都是因為腳本化行為?

這項研究和其他的研究顯示,儘管你以為自己在社交互動中很少依循腳本,但多數人其實經常這樣放空大腦做事。事實上,臨床心理學家在現實世界中隨時都可以看到腳本化的行為,尤其是在人際關係的動態中。例如,人際關係研究人員發現,有些夫妻經常採用「要求/退縮」( demand/withdraw )模式,即使這種模式對婚姻有害,他們依然會那樣做。

老婆總是在生氣。圖/ Emotions Dangerous Lego Anger Angry

當夫妻中的一方(通常是女方)希望對方改變,或想跟對方討論人際關係的議題時,就會出現這種模式,那就是「要求」。那個要求會自動觸發很多男性的「退縮」反應,以避免討論。女性看到對方退縮時,那又會引發女性強化其請求,結果導致衝突加溫。

同樣的,人際關係中的一人可能做某件事而惹毛對方,引發可預測的憤怒反應。不幸的是,那怒氣往往又反過來觸發第一人的反應,他覺得對方的怒氣是衝著自己來的,而不是因為自動化腳本而產生的無心反應。結果又跟上面一樣,導致雙方的摩擦加劇,陷入熟悉的衝突與爭論循環。

如何擺脫腳本化行為?用六感來培養分析思維

治療師告訴患者,擺脫那種循環的方法是:學會發現那種情況的發生,接著一起打破那個腳本。就像那些影印的人那樣,他們也可以注意自己的反應是否出現自動化的現象。那就像你開車上班時,聽到救護車的警笛聲或遇到某些異常狀況,你會馬上掙脫平常的放空模式,用心去面對當下的情況。

更廣義地說,培養分析思維或彈性思維的第一步是培養思考──更注意你何時採用自動化腳本,並在自動化腳本效果不佳時,放棄那個腳本。因為當你有自知之明時,才能中斷不合適的自動化腳本。蘭格稱這種自知之明為覺醒( wakefulness ),如今心理學家稱之為正念( mindfulness ),那是根源於佛教冥想的概念。

你吃了什麼會決定你是誰。圖/pexels

美國心理學家威廉.詹姆斯( William James )說:「相較於應有的潛能,我們只處於半醒狀態。」正念正好和那種半醒的狀態相反。你用心的時候,會充分注意到當下的觀感、知覺、感受、思考流程,並且冷靜地接受它們,彷彿從遠方觀看一樣。正念需要投入的心力並不難,但是就像改善姿勢一樣,需要不斷地下功夫,才會有效果。幸好,最近有很多研究顯示,正念可以透過一些簡單的大腦練習來培養。下面我會介紹一些比較知名的練習,有興趣的人可以試試看:

  1. 掃描全身。以舒服的姿勢坐下或躺下來,這個活動只需要十到二十分鐘。鬆開緊身衣物並閉上眼睛。深呼吸幾次,把注意力集中在整個身體上,感受到身體在地板或椅子上的重量,以及身體接觸地板或椅子的感覺。然後,從腳開始,意識到身體每個部分的感覺。你的腳是溫的、還是冰的?繃緊的、還是放鬆的?你感覺到任何刺激、不適或疼痛嗎?慢慢地讓注意力移到腳踝、小腿、膝蓋、大腿、臀部,然後移上軀幹。接下來,把注意力集中在手指上,然後往上移至手臂,接著移到肩膀、脖子、臉部、頭部和頭皮。最後,逆轉整個流程,讓注意力慢慢地順著身體往下移動。
  2. 注意想法。就像掃描全身一樣,這也可以在二十分鐘內完成。首先,閉上眼睛,深呼吸幾次。把注意力放在呼吸上,直到你靜下心來。接著,放鬆注意力,讓思緒流入。以超然的方式注意每個念頭,不做任何判斷,也不參與:那是一種感覺、一種心像( mental image )、還是一種內在對話?那個念頭是單純散去,還是導向另一個念頭?你在練習過程中遇到難以理解的念頭時,也接受並觀察那個念頭。
  3. 用心進食。這個練習更短,但很有趣,應該只需要五分鐘。你可以把它套用在你喜歡的任何食物上,大家常拿葡萄乾做練習,我則是趁這個機會吃一片巧克力。以下是我的做法,一開始就像其他的練習一樣,先深呼吸幾次,清除腦中雜念。接著,把巧克力放在手上,注意著它。如果它是包著,先感受那個包裝。在指間轉動,感受外包裝的質地。接著打開包裝,感受巧克力的質地,注意它的外觀。將它拿到鼻尖,聞它的香味,注意身體對它的反應。現在慢慢地拿到嘴邊,輕輕地放入嘴裡,但不要咀嚼或吞嚥。閉上眼睛,把舌頭移到巧克力上,注意那個感覺。注意舌頭嚐到的滋味和感受。在嘴裡移動著巧克力,若是出現想要吞下它的慾望,只要注意它就好。巧克力融化時,慢慢地吞下,持續注意那個感覺。

重要的是要訓練大腦

其他的練習還有很多種,你可以上網輕易找到。

你挑選哪種練習並不重要,但根據研究,只要每週做那個練習三到六次,一個月後,你避免自動反應的能力會有顯著的改善,大腦的其他「執行功能」也會有明顯改善,例如專注力、把注意力從一項任務轉移到另一項任務的能力。那些技能可以幫你更有效地掌控思維的運作,也可以讓你更明察生活中遇到的議題和問題。

 

 

 

摘錄自《放空的科學:讓你的理性思維休息,換彈性思維開工,啟動大腦暗能量激發新奇創意》,2018年10月,漫遊者文化出版

 

 

文章難易度
azothbooks_96
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漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。

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大科學人專訪|職業棋士黑嘉嘉:台語課我考了一百分,事實上我一句台語都不會講
LIS_96
・2023/01/01 ・2006字 ・閱讀時間約 4 分鐘

自己可以選擇想做的事是很棒的事

Q:黑嘉嘉在國小、國中、高中分別遇過什麼「有成就感」或是「特別挫折」的經驗

我的媽媽是數學和英文老師,因為姊姊國中要開始自學,我就跟著姐姐自學,後來國中就到美國讀書,小時候媽媽給了我很多的學習資源,比方說圍棋。

我在美國念中學是兩點半就下課,學業滿輕鬆的,每週五學校規定老師不可以給學生出作業,週末要好好去玩,禮拜一會比較晚上課,整個設計都是非常人性化。我們有一堂課,是可以自己選擇要上什麼,像是電腦、合唱團唱歌、美術。這三堂課是妳可已自己選擇要上哪一堂課,這樣可以自己選擇是很棒的事情!

整個求學過程算是滿快樂的,應該算是滿順利的。

沒有環境就自己創造

Q:你覺得什麼是學習過程中最重要的關鍵?

我覺得有興趣是最重要的,我到美國之後,是完全沒有圍棋的環境,在美國找不到圍棋老師,也找不到會下棋的任何人,我有點靠著自學,在網路上自己找對手下棋,自己看棋譜,自己覆盤。因為我對圍棋很有興趣和熱情,所以我願意花很多間,哪怕我沒有環境,我也自己創造環境給自己。

黑嘉嘉憑著對圍棋的熱情,創造學習的環境給自己。圖/Envato Elements

除了學習動機獨立思考和勇於嘗試同等重要

Q:自學的過程中是否遇到挫折和挑戰?又如何解決困難和挑戰?

我覺得當我在台灣我有圍棋老師的時候,我發現老師說什麼,我就聽什麼,沒有真的理解。比方老師說要下這裡好,我不知道為什麼,我下次就下這裡,但我沒有真的就理解為什麼要下這裡,到美國沒有老師,我就必須全部自己思考,那為什麼下這裡呢?到底好在那裡?我就開始不下這裡,看看會發生什麼事,在這一次次的失敗中學習,自學的過程當中會發現很多過去沒有想過的問題。

除了動機之外「獨立思考的能力」、「嘗試」也同等重要,得自己思考和理解過後才會變成你自己的,如果硬背可能很快就忘記了!

培養獨立思考的能力,並且從嘗試中學習。圖/Envato Elements

小朋友能夠擁有選擇的權利

Q:給台灣教育的建議?

就我過去在台灣唸小學的經驗,我覺得最大的問題就是我會被強迫去背很多東西,這些東西考完試之後就忘光了,之後也是完全不會用到,還有一次台語課我考了一百分,事實上我一句台語都不會講,我就覺得很離譜,一句都不會講怎麼會考到一百分,這個情況是不正常的,不應該出現這樣的情況,運用應該是最重要的,不應該是我考了一百分覺得自己很棒,但那應該是要有慚愧的心情,我考了一百分但我一句台語都不會講。應用才是我覺得更重要的事情!

我會希望小朋以能夠有更多選擇的權利,他們可以選擇喜歡什麼,自己想要學習什麼,也喜望他們能夠有更多獨立思考的能力,這也是需要老師去帶領他們,學習獨立思考。

需由老師帶領孩子,學習如何獨立思考。圖/Envato Elements

響應本次「LIS 第二季大科學計劃」, 黑嘉嘉分享給我們的大科學人宣言:

❛❛ 人生如棋,在 19 X 19 的棋盤宇宙中,學習處事真理;落子無悔,每個選擇都牽動著下一個結果。  ❜❜  ——黑嘉嘉

人生如棋,落子無悔,是黑嘉嘉喜歡的圍棋格言,棋盤上的道理都是可以運用到科學和生活當中。在這邊也跟大家分享「黑嘉嘉的圍棋線上教室」最近剛好滿一週年,科學是生活,生活是科學,如果你對棋盤中的思考模式想進一步了解,歡迎大家報名體驗,有成人和小朋友的課程可以試上哦。

邀請您一同成為各行各業中的大科學人,您的捐款將支持「科學公益教材」的穩定開發,一起 支持台灣科學教育,讓孩子從小開始像「科學家一樣思考」,帶著自信長大成為各行各業中「 永保好奇」、「邏輯思辨」的大科學人!

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LIS_96
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LIS ( Learning in Science )情境科學教材,成立於2013年7月,是一個非營利組織,致力於為國中小自然教師及學生,設計有別於填鴨教育的科學教材,協助教師進行STEAM和科學素養導向的教學,讓教師更簡單地進行教學創新,幫助更多孩子找回對科學的學習動機,並培養解決問題的能力。 在 Youtube 頻道【LIS情境科學教材】上,我們會即時更新所有LIS教材的影片,而完整的教案、學習單,亦同步上傳於【LIS教材平台網】歡迎您前往瀏覽完整內容。

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大科學人專訪 | 江振誠:當問題的答案是向內挖,孩子才真正啟動思考
LIS_96
・2022/12/07 ・1924字 ・閱讀時間約 4 分鐘

他是江振誠 Chef Andre,「全台最難訂位餐廳」 RAW 的創辦人,也是史上唯一橫跨米其林、世界50大及全球百大名廚榜的華人名廚。

在旅居國外多年後,2014 年他回到故鄉,以餐廳作為媒介,讓世界看見台灣。這些年 Chef Andre 也投身教育,回台傳承所學,培育更多世界級華人廚師是他在料理之外的職志。關於主廚的成長故事與教育觀點,邀請你一起往下閱讀>>>

學習的動機是有著想要到達的遠方

「十三歲的我,認為全世界最頂尖的料理是中餐、日本料理、法鍋料理」,亦為料理家的母親會做中餐,在日本也有著自己的餐廳,因此「法國料理」成為 Chef Andre 心中最遙不可及、最難觸碰到的殿堂。

因為有著「想要到達的遠方」, 主廚在「到達的過程」中默默撿起了許多能力,比方精通法語、英語…等多國語言,這些學習的初衷都很單純,可能是為了看懂各國食譜、撰寫一份投遞法國高檔餐廳的工作履歷、順暢地和廚房同事溝通,而這些不同面向的學習都是幫助主廚完成心之所向的工具。

一位從來沒有遇過挫折的主廚

問起 Chef Andre 的成長和主廚養成過程是否遇過挫折,主廚想了一下,堅定的回答:「沒有」。

他進一步說明,沒有的原因是想要確認「我們對挫折的定義是什麼?」

Chef Andre 分享在他的團隊裡面有個不成文的文化,「我們從不說 problem,problem 這個詞彙意味著這件事沒辦法解解決,我們會說:Chef we have a challenge,以挑戰來看待每一個迎來的困難和不如意。

語言的使用巧妙的反應著 Chef Andre 的人生觀,藉由有意識的揀選語言,潛移默化團隊看待挫折的心態。「當我們有個一定要到達的方向,有著要把事情解決的共識,這些困難都只是過程中的一部分,而挑戰帶我們觸碰從未有過的高度,也代表著我們正在升級!」主廚分享。

從廚房走進學校,養成台灣需要的料理人

旅居國外 20 多年的 Chef Andre ,回台後看見家鄉對「新世代料理人」養成的缺乏,開始從廚房走進校園。主廚提到開始教學的這七年來,他從未在課堂上拿過一鍋一鏟,「我想要教的是新一代料理人需要具備的能力,我教的是顏色、是創意、是計算、是邏輯」,現在的料理產業已異於過往,在越來越多微型創業興起的年代,餐飲教育有沒有讓著些年輕人具備面對現實環境中帶得走且用得上的能力?是 Chef Andre 想帶進台灣餐飲教育的反思,也想藉此提醒所有的教育系統「我們的教育是否貼近環境」,「以終為始」的看待學生缺乏和需要的是什麼。

新一代料理人需要具備的能力,需要的顏色、創意、計算、邏輯。圖/envato.elements

我們希望孩子學會思考,卻未留有讓他們有思考的空間

這些年 Chef Andre 成為食育傳道者,他回憶曾在一場演講遇上滿場來自全台餐飲教育的老師,老師們好奇地問「該如何做到改變餐飲教育的第一步」。

我的建議會是:「讓學生學會『定義』這件事!我們不是教學生做出最好吃料理的完美答案,而是讓他們自由定義什麼才是好吃。」主廚以更具體的方式解釋:當我們教小朋友做肉丸,不是去找業界得過最多獎的肉丸達人,告訴大家最好吃的肉丸應該怎麼做,而是讓每一個人去自由定義「我的好吃該是什麼樣子」,是蒸的、炸的,是加香菜、還是加蒜頭。

「這個答案應該是向內挖,而不是硬塞的」,當學生開始用不一樣的角度去問問題,思考就會隨之啟動。我們常常希望孩子們具備獨立思考的能力,但在教育中往往忘了保留任由孩子自由定義答案的空間。

讓孩子培養自由思考的料理能力。圖/圖/envato.elements

響應本次「LIS第二季大科學計劃」, Chef Andre 分享給我們的大科學人宣言:

❛❛ 科學的精神在於「沒有不可能」,當想法尚未被推翻前,所有都是可能的  ❜❜  ── Chef Andre Chiang

這句話同時體現了 Chef Andre 的處事哲學,當我們有著想要前進的方向,所有遇上的難題都只會是 Challenge 而非 Problem !

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LIS_96
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【2021 年搞笑諾貝爾:物理獎】AT 力場全開!如何在擁擠的車站通道中不被別人撞到?
超中二物理宅_96
・2021/09/30 ・6652字 ・閱讀時間約 13 分鐘

並沒有,但朗之萬公式是今天的主角。

這兩年全世界都被 COVID-19(特殊嚴重傳染性肺炎、新冠肺炎、武漢肺炎)疫情搞得雞飛狗跳。除了疫苗之外,「口罩、洗手、社交距離」堪稱「物理防疫三神器」。我們剛度過了第二個疫情下的中秋假期,看到各大交通轉運樞紐人山人海的群聚,不禁讓人擔心,擠成這副德性,樣怎麼保持社交距離啊?

最近頒發的 2021 年「第 31 次的第一屆」搞笑諾貝爾物理獎,也跟「社交距離」有關:在行人十分擁擠的通道上,大家如何互相閃躲以避免相撞,並且順利通行?

疫情前,大家在生活中碰到這種情境的經驗應該很頻繁,反正就順著人流走,有人擠過來過互相閃一下(然後心裡暗譙一下…有時候啦),經過一個不怎麼舒服的過程後,通常能順利通過。

但是這種在生活中看起來簡單的過程,有沒有辦法以物理學來理解呢?

圖/Pixabay

物理學的主流是「化約主義」:希望用最簡單的理論來解釋各種現象。例如古典物理中用一個牛頓第二定律「F = ma」來解釋物體如何運動,用馬克斯威爾的四條方程式解釋一切電、磁與光的現象。物理學家的終極目標就是找出可以用一條方程式理解整個宇宙的過去、現在與未來的「萬物理論(The Theory of everything)」,所謂的萬物,當然是包含「人類行為」在內囉!

但是其他領域的學者可不吃這一套!比如說「人類的社會行為」,牽涉到神經科學、心理學、社會學等領域,每個領域都十分複雜,怎麼可能用物理學的化約主義來研究呢?

物理學家才不管這些,先做了再說!荷蘭 Eindhoven 科技大學、加州州立大學長灘分校以及義大利 Vergata 大學組成的研究團隊,探討了「擁擠的車站內通道的行人動力學」。其中加州州立大學的成員,是來自台灣的女科學家 Chung-min Lee 教授。

遊戲機變成高效的姿態感測器!

研究者將四部微軟電視遊樂器 X-BOX 用來捕捉玩家身體姿態動作的影像捕捉週邊設備「Kinect」裝設在 Eindhoven 火車站的通道上方,用以記錄通過這個通道的人群動態。這條通道一頭是市中心,另一頭則是巴士總站。

圖一:(a) Eindhoven 車站的通道平面圖,以及 Kinect 感測器(K)配置。(b) 實景照片,上方白色橫樑可見四支 Kinect 感測器。

利用這四部 Kinect 拍攝到的行人影像,搭配影像辨識以及追跡演算法,可以同時標定每個進入畫面的行人,並且一路追蹤其軌跡直到離開畫面為止。整套系統從 2014 年 10 月到 2015 年 3 月,不間斷的記錄了六個月的時間,一共得到大約 500 萬人次的行人軌跡。

數據太複雜?別擔心,物理學家最擅長「化約」了

這些紀錄是貨真價實的複雜人類行為:有的是勇往直前一直線,有些左右搖擺,有些因為某些原因走到一半掉頭,也有真的就跟別人撞成一團的…物理學家如何發揮「化約主義」本色,將這些複雜的行為化簡成可以分析的數學形式呢?

研究團隊採取的方法是用將這長達六個月,累計數百萬行人來來去去的影片轉換成一個由一組「節點」(node)以及節點與節點之間的連線(edge)所組成的「圖」(graph)。

圖中每個節點都代表一個行人以及通過通道時的相關資訊,如行徑方向與軌跡長度。如果兩個行人(節點)在同一時間出現在同一畫面中,則這兩個節點就用線連起來,這條線的資訊包含它連結了哪兩個節點、兩節點間最大與最小的距離、同時在畫面上的時間等等。

圖二:將影像轉變為圖形,每個節點(以帶數字的圓圈表示)都是一個行人,如果兩個行人同時在鏡頭裡就會有一條連線。(a) 從影像轉來的原始圖形示意圖,這個圖可以分成四個子圖。(b) 把雖然有同時入鏡,但是距離太遠,不太可能會互相影響的兩個節點間的連線去掉(以虛線表示),讓圖形更進一步簡化。(c) 「只有一條線連結兩個節點」的子圖。(d) 行進方向相同,不需考慮迴避碰撞,所以把連結拿掉。(e) 最後剩下的「雙節點子圖」。圖/參考文獻 1

假設一個情境如下(請拿出您的耐性,搭配圖二 (a) 看):天剛亮時第 ① 個行人被攝影機捕捉到,接著第 ② 個行人跟在①後面進來,① 離開畫面後,③ 跟 ④ 分別從兩側走進來,在 ② 跟 ③ 離開畫面後,一班火車進站 ⑤⑥⑦ 先後進入畫面,然後人都離開了,中間的空檔只有 ⑧ 獨自通過,接著又有一班火車進來,⑨~⑫ 一起入鏡,最後一個離開鏡頭的 ⑫ 出鏡前瞬間 ⑬ 進來了,⑫ 離開後,⑭⑮ 進入,接著 ⑬⑭⑮ 先後出鏡,然後 ⑯ 獨自通過。

看起來有點煩,對不對?

不過轉換成圖二 (a) 的表示法,是不是就一目了然了呢?這就是「化約」的威力。即使如此,六個月累積下來的圖,上面會有 500 多萬個節點,節點間的連線數目可能上千萬,還是非常複雜。不過我們可以把這一大張圖拆成幾個「子圖」(subgraph):每個子圖包含的節點可以靠彼此的連結連成一片,不同子圖之間則完全沒有連線。

以圖二 (a) 為例,可以分成四個子圖:一、節點 ①~⑦;二、節點 ⑧;三、節點 ⑨~⑮;四、節點 ⑯。只有子圖內部的節點可能彼此有交互作用。

但是即使把整張幾百萬個節點的超大圖拆成許多節點數較少的子圖,可能還是很難分析,像圖二 (a) 的「子圖一」包含了七個節點,要分析這七個行人怎麼互動,怎麼彼此調整行進的路線,還是太複雜了。考慮實際狀況,可以再進一步簡化:

兩個人即使同時出現在畫面中,如果距離很遠或接觸時間很短,幾乎不可能影響彼此,就把這兩人之間的連線拿掉,比如前面的例子「⑫ 出鏡前瞬間 ⑬ 進來了」的情形,就可以拿掉連線。如圖二 (b) 所示,這種太弱的連線(以虛線表示)拿掉後,會把圖形分成更多、更小的子圖。以圖二 (b) 來說,變成 8 個子圖,其中最大的也只有四個節點。

接下來,這篇論文只探討最簡單的兩種子圖:只有一個節點的,如圖二 (b) 中的 ⑧、⑬、⑯,以及兩個節點的 ①②、③④、以及 ⑭⑮,如圖二 (c)~(e)。其中 ①② 為同方向,不需要迴避相撞,所以也把這條連結拿掉,就變成各自落單的單一節點子圖了。

實際上「單節點子圖」一共有 47122 個,「雙節點子圖」一共有 9089 個。

A 編按:圖2 (a) 上「節點上的數字」代表「進入鏡頭的順序」,「節點間的連線」代表「兩人是否同時出現在同一畫面」,透過這種方式組成的圖 2 (a),可以明確區分出那些序列是有可能相撞的。

接著再細部分析每個連線,如果距離太遠或接觸時間太短,就不可能產生碰撞或閃避行為,將符合此條件的連線設為「虛線」,形成圖 2 (b)。

最後考慮圖 2 (b) 內,每個有實線連結的節點行徑方向,如果是兩節點的行徑方向相同,就不會發生碰撞或閃避行為,可以排除不用分析,得到圖 2 (e) 的圖。

雖然我們物理學家經常吹噓物理很厲害,不過事實上我們能夠解出精確答案的力學問題,只有「一個粒子的運動」跟「兩個彼此交互作用的粒子的運動」而已,碰到「三個彼此交互作用的粒子的運動」就沒輒了,只能有近似解或是用數值模擬,所以才會有像「三體」這種科幻作品的出現啊!

三個、四個、五個…粒子的問題物理學家不會算,但是當粒子數目成千上萬或更多時,「熱力學」就登場了,物理學可以回答「很多粒子的平均行為」,並且拿來解釋熱、溫度與壓力等現象。

回歸正題,人類行為顯然比質點複雜太多,所以先從「一個人」跟「互相作用的兩個人」的行為模式著手,以此為基礎來探討「很多人的集體行為」,是相當合理的策略。

行人的軌跡其實不是直線,曲折的像是水裡的灰塵

先從最簡單的「一個人的動力學」開始,在沒有其他人的影響下,行人的軌跡大多會呈現頻率約 1 Hz(每秒一次)的小幅度「抖動」,這個很容易理解,因為這大約是人類的步伐頻率;除此之外,少數軌跡也會有比較大的晃動,甚至轉頭往回走的情形。研究團隊發現,這個行為模式跟「布朗運動」——把花粉、灰塵這些細小的物體放在水中,會被亂跑的水分子撞來撞去也跟著亂跑——類似。

既然如此,就用解釋布朗運動的「朗之萬」方程式(Langevin equation,對,就是那位跟偉大的瑪麗‧居禮傳出緋聞的朗之萬)試試看吧!

圖/Pixabay

所謂的朗之萬方程式其實也很簡單,就是在物體「本來的運動傾向」之外,加上「流體的阻力」,以及「隨機的力量」。

什麼是這些行人「本來的運動傾向」呢?因為這是一條連通兩端的通道,不管是為了節省力氣或趕時間,絕大部分的人都是沿著平行通道的方向從一端以最短距離走向另一端,而不會斜著走;其次是多數人用正常速度走,但也有相當比例的人因為趕時間是快走或小跑步,其平均速率分別為每秒 1.29 與 2.70 公尺(換算成時速是 4.64 與 9.72 公里);最後就是兩個方向都有人走。以上這些「運動的傾向」,可以寫成牛頓第二運動定律的方程式。

接著是「流體的阻力」,當行人開始偏離原來的行進路線時,會受到一個與垂直原方向的速率成正比的阻力,要將這個人「推」回原來的路線。

各位在像台北車站這類擁擠的走道上時可能有注意到:雙向行人會構成「層流」的結構,走同一個方向的人自動排起來列隊前進,這是阻力較小,也會比較省力的走路方式,偏離你所在的隊伍,就可能跟隔壁的隊伍發生摩擦甚至碰撞而難以通行,所以除非有強大的改變路徑的原因,不然我們自然就會回到原來的路徑上。

最後就是「隨機的力量」,我們周圍的其他行人隨時都有狀況,停下來拿東西的、路線突然歪掉的、腳扭了一下、忘記東西回頭的…我們必須眼觀四面,耳聽八方,隨時對這些狀況做出反應,以避免可能的衝撞,同時也造成路徑的改變。

寫下了運動方程式後,就可以在電腦裡面進行模擬,然後來跟攝影機拍到的行人真正的行為比較。結果出來了,人類的行為,可能沒有比空中的灰塵,水中的花粉更高明……

圖三:行人在 (a) 平行通道人流方向速率、(b) 垂直於人流方向的速率、與 (c) 偏離路徑的程度的統計分布。實際觀察結果(紅點)與電腦模擬數據(黑圈)的比較。 圖/參考文獻 1

圖三為「一開始朝著巴士站方向走」的那些「單一節點」(沒有受到旁人影響)的運動狀況統計,紅點是攝影機拍到的真實行為,黑色圈圈是朗之萬方程式模擬的結果。

圖三 (a) 為平行通道方向的速率分布(本來的運動傾向),可以發現真實行為與模擬結果相當吻合!最多人是用秒速 1.29 公尺前進,有少數人是用跑的,所以在超過秒速兩公尺處也有一個小高峰,還有極少數的人會往回走(速率是負的),唯一沒抓到的特徵是在速率為零(停止)的附近。因為行人偶爾會因為種種原因而在路上停下來一段時間,但是布朗運動中的微小粒子只有在轉向的瞬間才會測得速率為零。

圖三 (b) 為垂直於行進方向的速率(流體的阻力),圖三 (c) 為偏離原來行進路線的距離(隨機的力量),兩者也都相當吻合。

結論是:如果行人的密度相當稀疏,不需要互相閃避時,行人的行為基本上跟水中的花粉進行的布朗運動很類似,可以用朗之萬方程式模擬出來。

接下來,就是考慮「兩個人互相靠近,需要互相迴避,但附近沒有其他人攪局」,也就是如圖四的狀況。

圖四:兩個互相接近的行人彼此閃避的示意圖。灰色實線是各自原來的預定路徑,黑色實線是真正走的路線,會有點隨機擾動,但基本上跟預定路徑同方向,(i) 發現彼此可能相撞之後,開始調整路徑,改走虛線,到 (ii) 時兩者靠得最近,此時距離為 d,(iii) 擦身而過後進入互相遠離,又會把路徑調整到與通道平行的方向,但是跟原來的預定路徑有個平移。 圖/參考文獻 1

圖四中互相靠近的兩人,原本的預定路徑,也就是兩條灰色實線的距離太近,如果堅持往前走就會撞在一起,所以靠近到某一個距離就會開始調整方向,把路徑距離拉開避免碰撞(現實中還會有兩個人很有默契的往同一邊閃、再同時換邊、再同時換邊……一直閃不開的爆笑場景,這篇論文中倒是沒有討論),然後再互相遠離。

由於真實的路徑歪七扭八,加上每個人開始轉彎的時機也不盡相同,所以我們再度發揮「化約主義」的精神,把圖四簡化成圖五。

圖五:AB 兩人互相接近、閃避、遠離的簡化示意圖。 圖/參考文獻 1

我們採用直角座標系,把通道方向(也是人流移動的分向)定義為 X 方向,垂直 X 的為 Y 方向,當大家都沿著 X 方向移動時,「會不會碰撞」是由 Y 方向的距離所決定。當兩人進入畫面時,兩條路徑的距離為 Δyi,兩人擦身而過時的距離為 Δys,遠離後的路徑距離為 Δye

在物理模型方面,得在「一個人的朗之萬模型」裡面加上「兩個人的交互作用力」,這個力分為兩部分:

  1. 「遠遠看到前方有人走過來該準備閃了」的「長程力」
  2. 「靠快撞到了趕快閃」的「短程力」

兩者都可以用數學函數寫出來加進方程式,成為「兩個人的朗之萬模型」。

研究團隊量了所有「雙節點子圖」的 Δyi,Δys,Δyie;同時也以「兩個人的朗之萬模型」在電腦上模擬了行人的行為並且量測了這三個數值,然後畫了 e(Δys) 對 Δyi 的關係圖,其中 e(Δys) 為對應於同一個 Δyi 的所有 Δys 的平均值;以及 e(Δye) 對 Δys 的關係圖,分別為圖六 (a) 與 (b)。

再一次,真實世界的行人行為(紅點)與電腦模擬(虛線)相當吻合。此外,這個模型連「發生相撞」的頻率都可以預測得很準。難道人類行為真的跟隨波逐流的布朗運動一樣?!

圖六:(a) 兩個人擦身而過時的距離平均值與起始路徑距離的關係。(b) 兩人互相遠離後的路徑距離平均值與擦身而過時的距離的關係。紅點為真實世界的人類行為,虛線為電腦模擬結果,通過原點的點線為兩人都不改變方向直直往前走的情形。 圖/參考文獻 1

每個人都有 AT 力場,半徑 1.4 公尺

值得注意的是,當 Δyi 較小時,互相走近的兩人會開始調整方向,把距離拉開,讓兩人擦身而過時,不至於撞到(Δy > 0.6m)。有趣的是,這個現象從 Δyi < 1.4m 就開始發生,在 0.6m~1.4m 這個範圍內,即使不改變方向,也不會撞到,但是這個距離已經夠近,讓人感到「個人領域受到侵犯」的威脅,而開始迴避對方,把距離拉開。

也就是說,在擁擠的通道中,「讓人安心的社交距離」是 1.4 公尺(我是很想把它叫做「AT-Field 絕對領域」啦…),我們不太想讓陌生人靠近到這個距離以內。要提醒各位的是,這是「一大堆人的行為」的平均值,並不是每個人都是同一個數值。

雖然說得到的是「搞笑諾貝爾獎」,不過這個研究過程可是很嚴謹的,一點也不搞笑。這個研究也說明了,個人的想法跟行為很複雜,人與人之間的互動很複雜,但是一大堆人的行為平均起來,可能會呈現簡單的模式,可以用物理學的「化約主義」方法,來理解「人類群體的行為」。

當然這還是相當初步的研究,而車站裡移動的人潮,也不過是人類的社會行為中一個非常簡單的現象,所以想用物理學的方法論,來研究社會科學,還有很長的路要走(而且社會科學家可能也會不高興)。

但是在物聯網越來越盛行的今日,各式各樣的人類活動被轉換成大量的資料累積下來,可以預見研究人類行為的方式會越來越多樣化。到最後會不會出現像艾希莫夫的科幻經典「基地系列」中,可以預知人類未來命運,並且扭轉其方向的「心理歷史學」呢?讓我們繼續看下去——

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參考文獻

  1. Alessandro Corbetta, Jasper A. Meeusen, Chung-min Lee, Roberto Benzi, and Federico Toschi, Physics-based modeling and data representation of pairwise interactions among pedestrians, Phys. Rev. E 98, 062310 (2018).
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