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同樣是沈默寡言解讀可以很不同:如何減少團隊間的「不一致歸因」?

人機共生你我它_96
・2020/09/21 ・4110字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 502 ・六年級

  • 作者/楊期蘭

「人類這種物種,至今仍相信自己所見和別人看到的應該相似,但是電視錄影會將人類這種簡單的觀念完全推翻。我眼裡看到的和畫面呈現的完全不同。」 ── 《猜謎秀》金英夏

有位同事經常開會遲到,這時候你會怎麼解讀他的行為?「他大概就是個粗心、沒有時間觀念的人吧」;組員常常需要三催四請才會更新進度,有人心裡大概會想「他真是個懶惰散漫的人」;自己在討論的時候不常發言,有沒有想過夥伴們是怎麼解讀你在討論中的沈默寡言?「他感覺就是沒什麼想法也沒太多意見的人」

但這真的是你想的那樣嗎?

遇到這種情況時,旁人很容易把遲到、不積極、沈默的行為歸因於個人因素,他就是時間觀念不好、懶散、沒想法;但對遲到同事而言,他卻認為自己是因為家裡有事需要處理才會遲到;對別人眼中懶散的組員,其實他是因為要長時間照顧家裡生病的家人,真的忙不過來。而別人眼中話少的你,沈默是因為你還在思考或是覺得自己在這個場合也沒有必要分享太多意見。

同樣一個行為,不同的人就會有不同的詮釋,如果我們的行為跟夥伴的解讀不一致,會發生什麼事?

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團隊合作間若發生錯誤的歸因問題,就容易影響整個團隊對每個人的評價。
圖/pixabay

在團隊合作中如果發生歸因謬誤 (attribution error) 或是不一致的歸因時 (attribution mismatch),就容易影響整個團隊對每個人的評價,進而影響我們對彼此的信任感、或是遇到事情願不願意為彼此挺身而出、甚至影響到決定僱用誰或開除某個夥伴。

特別是最近大家都不在辦公室工作,少了很多觀察彼此的線索,就更容易出現同一個行為各自解釋的狀況。再加上如果我們身在一個遠距的跨國團隊,需要跟不同文化、語言的夥伴一起用英文溝通跟討論時,這時候就會發現母語使用者跟非母語使用者對自己行為的解讀很不一樣。

什麼是不一致歸因?

當我們做出一個行為或是看到一個現象的時候,對這個行為、現象給出解釋或理由的過程就叫做「歸因」,而歸因可被粗略分為情境歸因 (situational attribution) 或性格歸因 (dispositional attribution)(也有人稱作外在歸因與內在歸因)。

開頭提到那位遲到同事,如果我們把他的遲到歸因於他本身就是個懶惰沒有時間觀念的人,這就是性格歸因:把行為跟他的個人特質連結在一起;那如果我們說他可能因為有急事需要處理才會遲到,這就是情境歸因:把行為跟外在的事件連結在一起。當我們太過看重內在因素(人格、態度)但忽略外在因素(情境、社會角色、社會壓力)對行為造成的影響的話,這時候我們就容易犯歸因謬誤(想知道更多可參考基本歸因錯誤)。

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當我們跟同事或朋友互動的時候,如果雙方對於一個行為有不一樣的歸因,我們就稱作「不一致歸因」(attribution mismatch)

舉例來說,當同事 A 提出意見被挑戰的時候,A 的反應是聽完之後說他會再想想,這時候如果 A 本來的用意是不想太魯莽的在還沒想清楚之前就回應對方,但是其他同事對這個行為的解讀卻是:「A 是不是根本沒辦法回答啊」。當這種歸因不一致的情況出現時,就很容易影響我們對彼此的評價,甚至造成未來合作不順利。

當彼此的互動有不一樣的歸因時,很容易影響對彼此的評價。
圖/pexel

母語跟非母語使用者,對「沈默寡言」的不同解讀

不只是用我們習慣的語言合作會出現不一致歸因,當我們需要跟國外客戶洽談生意、跟國外夥伴討論合作項目的時候經常需要用英文或其他非母語的語言,除非你是個雙母語使用者,不然通常要用非母語跟別人討論時,我們的大腦需要處理的資訊量會大大提高,白話說就是會非常燒腦,因為我們需要同時進行思考正在討論的主題、架構我們的回應、在腦中翻譯、找適當的詞彙、注意文法是否正確等等,再加上我們可能擔心自己語言不夠流暢,所以我們在討論的過程中就未必能像用中文的時候那樣侃侃而談。

在一個針對跨語言合作的研究發現,當非母語使用者需要用英文跟母語使用者討論的時候,非母語使用者的話會比較少,笑容比較少,也會花比較多時間看著其他討論的人。為了了解母語使用者跟非母語使用者對於討論中的這些行為有什麼解讀,研究者把他們各自在討論時的行為用相機捕捉下來即時畫成圖表,圖表上會秀出這個人說話的數量、回應別人的比例、注視別人的次數、微笑的比例,讓他們看到自己這些行為跟其他成員的差別,接著請他們解釋自己的行為為什麼跟其他合作成員不同。

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開會中,母語和非母語使用者可能會因不同的歸因,導致沒意識到語言障礙其實是導致某些成員話少的原因。
圖/pixabay

結果發現,同一個行為母語跟非母語使用者有著不同的解釋。當看到非母語使用者在團體中話最少的時候,非母語使用者的解釋是:「因為我沒辦法用英文完整表達自己在想什麼,所以我覺得還是不要講太多,讓其他人先分享他們的想法比較好」;但是對母語使用者而言,他們看到非母語使用者話少的解釋卻是:「我覺得他很有禮貌,想要等別人先把話說完後再表達自己贊同或反對」

這樣的不一致歸因可以看出其實母語使用者並沒辦法意識到語言障礙其實是導致某些成員話少的原因,如果這樣的不一致歸因長久存在團體討論中的話,大家未必能注意到團體中誰需要被幫助,導致有些人的意見不被聽到,話題也可能總是被母語使用者主導。

語言與舒適圈如何影響「管理自我形象」

在舒適圈中,較容易管理自我形象。
圖/pixabay

當我們用熟悉的語言或是自己熟識的環境使用社交聊天軟體的時候,可以很輕鬆的管理自己的形象,我們稱這個過程為印象管理 (impression management) 或自我呈現 (self presentation)。

當我們在臉書、IG 上呈現美好生活給朋友們看的時候,就是一個印象管理的過程,這種可以修改又不用即時互動的方式讓我們多了一種展現理想自己的管道。

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這種印象管理不只在休閒層面需要,工作場合也很需要。當透過打字或寫 email 跟同事討論時,我們都能透過反覆修改呈現自己最滿意的一面給夥伴。但如果當我們透過視訊面對面即時討論的時候,就少了這種可以重複修改的餘裕讓我們呈現理想的自己給同事看。特別是當我們又需要用非母語跟夥伴開會討論時,不熟悉的語言讓又我們更難好好的表現自己。

在上面的研究中我們看到非母語使用者在討論中除了話比較少之外,笑容也比較少、看著別人的時間比較多,對這個行為,母語使用者的詮釋是:「他因為之前的提議一直都被我們拒絕,所以幾乎沒什麼笑」,但是非母語使用者的想法其實是:「因為我聽不太懂他們在講什麼,所以我很專注在聽,使得我幾乎沒什麼笑容」

從這裡就可以看出當我們用不熟悉語言討論時,大家會更難管理自己在別人眼中的形象。如果母語使用者不能察覺夥伴的行為是源自於語言障礙,反而將這個行為歸因於他對討論不滿,就容易使團體產生不必要的誤解。

遠距離、跨語言合作,該怎麼減少不一致歸因?

既然我們知道用非母語討論很燒腦,而且不利於呈現自己好的一面給夥伴時,在還沒有適合的商用合作軟體被設計出來解決這個問題前,自己能做的是,無論你在一場討論中是母語或是非母語使用者,當看到夥伴做出一個行為的時候,先不要急著評價夥伴的行為。而是停下來,多想幾種不同的可能性來解釋他的行為,或是直接溝通向他確認某些行為背後的意圖。

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如果你是個遠距合作軟體的設計師或開發者,可以嘗試思考該怎麼提供額外的線索來幫助母語使用者更能察覺到其他夥伴的語言困難,像是透過把行為視覺化當作一種提醒;另一方面,也提供一些設計來讓非母語使用者解釋自己的行為,例如請他在聊天軟體上勾選符合他行為的類別等,藉此減低歸因不一致的行為發生。只要所有成員對於彼此行為背後的意圖都更能理解,我們就能很有彈性的調整自己與其他成員互動的方式。

今天分享的主題不只適用於母語非母語的合作,在合作中大家都是來自不同訓練背景跟成長經驗,每個人都有自己的強項與相對弱勢的層面,當我們談論到自己不太有把握的主題時,就如同非母語使用者一樣,更難有餘裕管理自己在別人眼中的形象,難以呈現最好的一面給別人。但如果夥伴們對於我們的行為下了一個「他不夠專業、不夠 __」的標籤,對合作都是個損失。

在目前還沒有商用協作軟體把這些事情考量進去之前,身為每天都需要跟別人合作的我們,可以做的就是多去認識夥伴的不同面貌,理解到我們每個人同時都是某個小領域的專家,也同樣是很多領域的新手,唯有互相合作我們才能順利解決眼前的問題。

唯有互相合作,才能順利解決眼前的問題。
圖/pixabay

參考資料

  • He, H. A., Yamashita, N., Hautasaari, A., Cao, X., & Huang, E. M. (2017, February). Why did they do that? Exploring attribution mismatches between native and non-native speakers using videoconferencing. In Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (pp. 297–309).

想嘗試聲音版也可以聽看看 Podcast:《科技x社會x科技》

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感謝沈奕超提供編輯建議

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人機共生你我它_96
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由致力於人機互動研究(HCI, Human-Computer Interaction)的研究者與實務工作者所創立,我們定期發表人機互動相關文章,與讀者一起思考科技對社會生活帶來的好處與限制。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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