依附理論番外篇：貓奴請注意！家中主子的依附型態，可能和你的個性有關？

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兩、三年以來的防疫生活，終於迎來全面 0+7 的這一天啦！返國之後不再需要隔離的一天來了，冰友們，你是不是已經收拾好心情、收拾好行李，在進行機＋酒的比價了呢？除了規劃好出國行程、找好景點與美食店家，想要讓自己不可或缺的網路生活也更加安全，一定要趁即將到來了感恩節黑五期間，把超優惠的 Surfshark VPN 服務買起來，為自己的網路生活加買最平安的保險！

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在疫情下，網購成為了更多人的日常。不僅各樣的在地購物節為網友帶來眾多優惠，全球化的購物活動，台灣當然也不會缺席！美國感恩節（Thanksgiving）都是 11 月第四個星期四，但是感恩節後的週五，便是聖誕節前的購物佳期啟動日，這一天通常都會業績超標（在收支表上呈現正向收入（顯示為黑色字體，而非赤字的紅色字體），各家的瘋狂優惠都會在黑五祭出！相信許多精打細算的朋友，對黑五購物節絕對不陌生（很可能還搶過很多優惠！！）

網購怎能漏掉「亞馬遜」！

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跨國追劇最爽快

對於喜愛追劇的朋友，品味可能相當豐富且多元，畢竟欣賞優秀影視作品，不現語言，更是不限地區啊！只不過，若是你訂閱 Netflix 等跨國 OTT 服務，都會有各地不同的上架影視作品，可能會讓你無法在第一時間就能夠立即「追」到劇，讓你等得心癢癢！還好這一切只要連上 Surfshark VPN 都能解決，Surfshark 支援超過 100 國的 VPN 連線，無論你想看韓國、日本還是哪一國的最新戲劇，通通讓你一秒追到最新進度！

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出差大陸翻牆超方便

在過往出國、返國都需要隔離的階段，肯定讓不少工作上需要經常往返多國之間的朋友，感到生活驟變。所幸，在防疫政策解封之後，一切都可逐漸恢復正常。對於經常有需要到中國大陸出差的朋友，肯定都會感受到網路斷聯的不方便，因為無論是 LINE、Facebook Messenger、YouTube、Gmail 等你可很能天天都在使用的網路服務，大陸都無法使用。這還不打緊，連跟家人、朋友報平安也很不便。這時候 Surfshark 連上，就可以幫助你輕鬆「翻牆」，跟台灣親人網路無距離！

上網不留痕跡，不被追蹤最自由

對於一個人來說，最私密的資料之一，除了你的個資，就屬我們每天耗費大量時間逗留的網路。我們所在網路上留下的痕跡，絕對是超真實的自己，當然你不會期待這樣的自己被「搜尋引擎」、「網路廣告」公司了解得太透徹，好像你在網路上的一言一行，都被監視著。

．．０００0000\0；也可隱藏IP位置，避免被廣告商追蹤；更可以為你我阻擋惡意程式、釣魚軟體等，讓你防止被攻擊，以及被網路充斥的廣告打擾，好處多又多！

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人類必恭必敬稱家貓為「主子」，並自貶為「奴才」。陛下身體微恙，一團絨毛癱軟，表情內斂，叫貓奴如何揣測上意？懷疑牠受苦，便心急如焚。幾乎上演《還珠格格》裡，人家紫薇說沒事，爾康卻捨不得的虐心互動。貓咪說不定覺得：「……有這麼多人關心我，我已經不痛了……」人類仍在一邊：「可是，我好痛！」^[1]

在治療人類時，醫護人員會用視覺類比量表（Visual Analogue Scale）、臉譜疼痛量表（Wong-Baker faces pain scale）或 FLACC 量表^[註] 等工具，來評估患者疼痛的狀況。前二者靠病人自我評估，以數字或表情，象徵由舒適無恙，漸進到痛徹心扉的程度差異。 FLACC 則是醫護觀察嬰幼兒或無法言語溝通者，就其身體不適產生的行為變化來計分。^[2] 儘管每個人敏感的程度不同，至少單一病患前後的得分，能相互對照出疼痛是否得到緩解，或者更加惡化。因此，這些量表均可視為有效測量疼痛的方法。

問題是有口難言，又行徑鬼祟的貓咪怎麼辦？人貓猜心的瓊瑤戲碼，自古不斷重演，沒完沒了。

直到有天，獸醫們看不下去了…

貓咪苦臉量表

2017 年的時候，加拿大蒙特婁大學 Paulo Steagall 副教授以及他的團隊，招募了一票被送急診的病貓。在得到飼主同意後，他們比較疼痛的病貓、服用止痛藥的病貓，還有健康貓咪的表情舉止，研發出「貓咪苦臉量表」（Feline Grimace Scale），並將結果發表於 2019 年的《科學報告》（Scientific Reports）。^{[3, 4]} 其中列出幾個徵兆，可依級別給分，就此將貓咪的疼痛量化：

耳朵姿態（ear position）：貓耳的尖角向外分開，並略為朝後旋轉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

瞇眼程度（orbital tightening）：上下眼瞼之間的空隙，小於眼睛的寬度，或是完全緊閉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

口鼻緊繃（muzzle tension）：口鼻（即臺語所謂「喙管」的部位）由圓轉扁，而呈橢圓形。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

觸鬚變化（whiskers change）：觸鬚從平常放鬆的圓弧，撐直且稍微向前。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

頭部位置（head position）：原本處於全身最高處的貓頭，降至低於肩膀，並往下垂。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

貓臉疼痛辨識技術

目前受惠於物種專屬苦臉量表的，除了貓，還有鼠、兔、馬、羊、豬和貂等動物。受過訓練的獸醫，能精準判讀牠們的表情，用這些工具，來評估牠們的疼痛指數。隨著科技的進步，到了 2022 年《科學報告》期刊再次關懷貓咪的痛楚時，另一群科學家拿出「貓臉辨識技術」，試圖取代專業的肉眼觀察。^[6]

臉部校正

臉部校正是建立辨識系統的要務。先調整貓臉的特徵（landmarks，即照片上標有號碼的黑點），讓它們在空間中對齊，減少幾何上的變異，方便接下來的步驟進行。原則上，校正後的貓臉必須：^[6]

1. 在畫面正中央；
2. 旋轉直到雙眼的連線呈水平；
3. 尺寸都約略相同。

_{圖／參考資料 6 ，figure 1}

模型１：特徵基準（landmark-based）

在找到貓臉的特徵後，依據「貓咪苦臉量表」的觀察部位，將貓臉特徵（黑點）分為：左眼、右眼、額頭與耳朵，以及口鼻和觸鬚，四個區塊向量。然後，多加一些貓鼻子的照片，進行「資料擴增」（data augmentation），^[6] 彌補原始資料的不足，以強化機器學習。^[7] 不過，團隊事後發現，這次的資料擴增，成效不彰。^[6]

_{圖／參考資料 6 ，figure 3}

處理這些照片的計算模型，是一種叫做「多層感知器」（Multi-Layer Perceptron）的人工神經網路（artificial neural network）。^[6] 就像人的神經系統，有好多神經元相互連結，將輸入的資料從上一層送到下一層，經過多層運算後再輸出。^{[8, 9]}

模型２：深度學習（deep learning）

研究團隊把大量沒有標註特徵的貓照，在校正角度和尺寸後，餵給 ResNet50 。^[6] 這是一種有五十層的深度學習模型，早已預先訓練好怎麼逐層辨識貓咪的輪廓、曲線及其它識別特徵。^[10] 套用該模型的同時，還要進行實驗需要的特定調整，例如：加上「痛」與「不痛」的分類標籤。^[6]

貓的痛，AI 有多懂？

上述兩個模型的實測，在判讀貓咪是否疼痛時，都有超過 72% 的準確率，算是相當不錯的成果。不過，在完全替代人工判讀之前，可能還要擴建訓練辨識系統的資料庫。因為當初請來的照片模特兒，是 29 隻準備接受卵巢子宮切除術的短毛母貓，年紀約幾個月到一歲多。拿牠們術前、術後，以及使用止痛劑前後的照片來訓練 AI ，雖然是個不錯的點子，但無法代表多元的貓咪社群。^[6] 將來的實驗，若能涵蓋其他性別、年齡和品種，相信貓咪們會覺得更加窩心。

備註

FLACC 量表： FLACC 是臉（face）、腿（legs）、活動（activity）、哭（cry）與  安撫（consolability）的縮寫。每個項目依觀察到的狀態，給 0 到 2 分，總分最高 10 分。^[2]

參考資料

1. 瓊瑤經典台詞》小時候看超感動，長大看卻啼笑皆非的 7 大經典場景（風傳媒，2020）
2. Pain assessment and measurement (The Royal Children’s Hospital Melbourne, 2019)
3. Evangelista MC, Watanabe R, Leung VSY, et al. (2019) ‘Facial expressions of pain in cats: the development and validation of a Feline Grimace Scale’. Scientific Reports, 9, 19128.
4. Me-owch — could resting cat face tell us about kitty’s pain? (CBC, 2020)
5. Feline Grimace Scale – Practice your pain assessment skills using the FGS! (Université de Montréal, 2019)
6. Feighelstein M, Shimshoni I, Finka LR, et al. (2022) ‘Automated recognition of pain in cats’. Scientific Reports, 12: 9575.
7. 2021 iThome 鐵人賽－DAY21 資料正規化與資料增強（Data Normalization & Data Augmentation）（IT邦幫忙，2021）
8. 2019 iT 邦幫忙鐵人賽－06. 深度學習的架構分析：多層感知器（IT邦幫忙，2019）
9. 神經網路（IBM，2020）
10. 何謂遷移學習?（NVIDIA，2019）

許多人對於星座和性格的關係，都有著一些既定的印象：天蠍座就是可怕、雙魚座就是多情、水瓶座就是怪、牡羊座就是火爆⋯⋯。甚至，有一些人在選交往對象時，還會特別篩選掉某些星座，或是熱愛某些星座。

然而，星座和性格之間，到底有沒有關係呢？恰好我大學時期的一份研究當中，曾經順手收集了相關的資料，現在就帶大家一起來看看這份研究，以及星座和性格到底有沒有關係吧！

一份關於色彩偏好與人格特質的研究

這份研究主要要探討的是「不同人格特質是否有色彩偏好上的差異性」，但除此之外，我們也跑了一些有趣的統計，其中包含了「血型和星座和色彩偏好的關聯性」，以及與色彩完全無關，但你我都很好奇的「人格特質和星座的關聯性」。為了蒐集研究的基礎資料，我們透過網路問卷，徵求受試者參與測驗。

測驗內容首先，受試者必須從 37 個色塊當中，挑選出自己喜歡的顏色。挑選的數量沒有上限，只要喜歡都可以選。此外，我們也透過五大人格測驗，蒐集了受試者的性格。

另外他們也必須填上自己的基本資料，生理性別、職業或學校、出生年月日、血型、教育程度，居住區域、興趣、族群、母語、宗教信仰與是否相信星座或血型等等，可能對個性有影響的題目。

最後，我們蒐集到 743 份問卷，其中獲得 728 份有效問卷，受試者年齡介於 14～68 歲之間，有 438 位女性，290 位男性。

不同性別、星座、血型的人，都選了什麼顏色？

那麼，首先就先來看看大家都選了什麼顏色吧！可以發現在所有受試者當中，對於黑色與白色的偏好是最高的，而灰色則是大家普遍不喜歡的顏色。

在性別上，無論是男性或女性，都特別喜歡藍色和紅色；但男性喜愛藍色的比例比女性還要多，而女性喜愛紅色的比例比男性還要多。

那麼，不同星座與血型的人，喜好的色彩是否有所差異？根據卡方檢定，不同星座，在選顏色的時候，並沒有喜好上的顯著差異；至於血型倒是有兩個顏色特別受到偏好。其中一個是「薰衣草色」（色表圖第 30 號），A 型的人比 B 型的人，更喜歡這一個顏色；另一個是藍綠色（色表圖第 23 號），A 型的人比 O 型的人更愛這個顏色。

顏色與性格有關嗎？

而本份研究的重點，其實是色彩偏好和個性是否有關。

在過去，心理學家主要都是以「五大人格測驗（Big Five）」來做為研究研究人格的主要依據。而所謂的五大人格，則分別包含了以下五大類別：

• 開放性（Openness）──對於一個新經驗、新事物的開放程度。
• 盡責性（Conscientiousness）──是否能夠嚴謹地管理自己達成目標。
• 外向性（Extroversion）──喜歡交際、喜愛與人接觸。
• 宜人性（Agreeableness）──對待他人是否善解人意、親切帶人。
• 神經質（Neuroticism）──情緒是否容易因為外在而有所起伏。

根據我們研究的結果發現，喜歡第 11 號（土黃色）的人裡面，外向性高及開放性高的人佔多數；喜歡第 12 號色（棕色）的人裡面，外向性、開放性，及嚴謹自律性高的人佔多數。

而當我們採用 PCA 分析，去看不同性格與喜好色彩之間的關係時，更得出了許多顯著的結果：

• 神經質程度較高的人偏好偏好高彩度、低明度的顏色（例如５、３０、２６號色）。
• 外向性和盡責性程度較高的人偏好高彩度、低明度的顏色（例如２６、２５、２７號色）。
• 開放性程度較高的人彩度部分沒有明顯的偏好，另外則偏好低明度的顏色（例如１、２、３ ６號色）。
• 親和性程度較高的人偏好高彩度、高明度的顏色，除神經質程度較高的人外，大多數人偏好藍色色相的顏色（例如２６、２５、２２、２７號色）。
• 神經質程度較高的人對於色相的偏好較不明顯。開放性程度較高的人，除了偏好藍色外，也偏好紅色色相的顏色（例如１、２號色）。

至於喜好與不喜好單色方面，就得出了更豐富的結果了：

• 喜歡2號色的人，比起不喜歡的人，有較高的宜人性。
• 喜歡4號的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性(p=.013<.05)、較低的宜人性。
• 喜歡7號色的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性。
• 喜歡9號色的人，比起不喜歡的人有較低的神經質傾向、更外向。
• 喜歡10號色的人，比起不喜歡的人，有較高的神經質傾向、較高的開放性。
• 喜歡11號色的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性。
• 喜歡12號色的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性。
• 喜歡14號色的人，比起不喜歡的人，有較高的神經質，較高的開放性，較低的謹慎性。
• 喜歡15號色的，比起不喜歡的，有較高的開放性。
• 喜歡16號色的，比起不喜歡的，有較高的開放性。
• 喜歡18號色的人，比起不喜歡的人，有較高的神經質、與較高的開放性。
• 喜歡19號色的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性。
• 喜歡21號色的人，比起不喜歡的人，有較高的神經質傾向、較低的宜人性。
• 喜歡22號色的人，比起不喜歡的人，有較高的神經質傾向、較高的開放性、較低的謹慎性。
• 喜歡24號色的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性。
• 喜歡28號色的人，比起不喜歡的人，有較低的謹慎性。
• 喜歡32號色的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性。
• 喜歡33號色的人，比起不喜歡的人，有較低的謹慎性。
• 喜歡34號色的人，比起不喜歡的人，有較低的外向性、較高的開放性、較低的謹慎性。
• 喜歡35號色的人，比起不喜歡的人，有較低的外向性與謹慎性。
• 喜歡36號色的人，比起不喜歡的人，有較高的開放性、較低的宜人性。

你金牛，我水瓶，這應該沒有什麼差別吧？

很多人看到這邊，一定會很懷疑，為什麼我一開始破題的答案都沒有講到？好的，事實上，這方面雖然不是我們的研究重點，但我也用統計軟體跑過了相關的數據之後，得到的答案是：「星座和血型跟性格完全無關。」

就我個人的經驗來看，我甚至認識一個跟我同年同月同日生的人，但我們兩個的個性相差極大。所以說，如果以科學的話語來說的話，就是透過本篇研究，無法找到可以支持星座和性格有關的證據囉～

文末致謝

大學時期，我曾跨校到台科大修了一門課研究所的課，名為色彩心理學。此篇研究來自於該門課的課堂研究報告。在此，我要特別感謝我的組員王琪瑄、李梓含、吳典軒、李佳勳、洪維君，儘管至今我們已經沒有再聯絡了，但很謝謝他們當初一起完成了這份研究。

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