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你自戀嗎?小心眉毛出賣你!——2020搞笑諾貝爾心理學獎

活躍星系核_96
・2020/11/27 ・3558字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 519 ・六年級

  • 文/羅億庭|走在科普路上的小菜雞。

喜歡希臘神話嗎?那你一定知道一位很有名的人——納西瑟斯(Narcissus),傳說中,自戀的納西瑟斯在湖中盯著的,就是自己的眉毛(誤)。

先等等,這篇不是在講搞笑諾貝爾獎嗎,到底跟希臘神話有甚麼關係?嗯,真的沒什麼關係(逃)。雖然與希臘神話無關,但今年的搞笑諾貝爾心理學獎可是與自戀大有關係,因為這些科學家們提出了在人群中找到自戀者的方法,那就是——看看他們的眉毛!

靠眉毛為什麼能區分出自戀者?圖/Unsplash

人如其面,自戀特徵就寫在臉上?

說到自戀你會想到什麼?通常自戀的人會伴隨著迷人、外向、自信等特質,在初見面時,這些性格可說是十分吸引人,日後也可能成為風雲人物。但在心理學中,存在一種稱為「誇大型自戀(grandiose narcissism)」的性格,具有這種誇大型自戀性格的人同樣有著外向、自信等吸引他人的特質,不過隨著時間流逝,他們展現出的自我主義、自負與愛慕虛榮,卻會讓人倒彈一百萬步。

這種只在乎自己,不在乎他人觀感的性格,容易造成團體生活不和諧,也可能產生各種人際、工作上的問題。既然誇大型自戀性格的人這麼壞,那有沒有辦法一眼就揪出這些「自戀」的人?

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為了你我的和諧人際生活,揪出自戀者真的很重要啊~~(吶喊)。圖/Unsplash

雖然很難一眼就確認出自戀者,但其實大部份的自戀者長得差不多哦!

跟陌生人初次見面時,人們通常會先看對方的臉。臉部線索比肢體動作或穿著打扮更能吸引他人注意,既然如此……我們是不是也能從「臉」,找出誇大型自戀性格的人?來自多倫多大學的研究團隊,為此設計了一項實驗為我們解惑!

研究團隊首先引用了 Holtzman[2,3] 的論文,Holtzman 發現在中性情緒下,有「Dark Triad[註1]」性格的人,他們的長相會跟正常人有顯著差異。但由於 Holtzman 的研究結果只提到「臉」會有差,並沒有說到底是差在哪?因此研究團隊才會聚焦在「臉部細節」上。

看「整體氛圍」還是「特定部位」?

為了找出哪個臉部特徵可以用來判斷出自戀者,研究團隊招募了 39 位大學生,請他們先填寫自戀型性格量表註2(Narcissistic Personality Inventory, NPI),自評自戀傾向。之後,請他們擺出一個最中性、最平凡的表情拍張照片,去除照片上的頭髮、衣服(裁掉而已,不是讓他們全裸^_^)等易混淆特徵,將影像以灰階處理,並製作了將臉部器官部分遮蔽的圖像,作為實驗素材(圖一),再利用這些素材尋找另一批參與者進行實驗測試。

圖一:將大學生拍下的照片去除掉頭髮、衣服,並加上厚度不等的海苔條黑色方塊遮擋,或是裁切掉部分臉部器官,作為實驗的刺激素材;可以看到刺激中有正立、倒立、只保留上(或下)半部臉、眼睛或眉毛等等的影像。圖/Miranda Giacomin, Nicholas O. Rule, Eyebrows cue grandiose narcissism, Journal of Personality, Volume 87, Issue 2, 2019.

這些照片可是大有用途!首先,全臉正立的照片能幫助研究者確認 Holtzman 的研究結果是否正確。而全臉顛倒的照片,則是確認人類探測自戀時,是否會以臉上的特定部位作為判斷?

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由於看正臉時是看「整體氛圍」,無法確認特定部位是否有特殊效果,但看顛倒照片時,人們必須讀取各個部位再拼湊出人臉,因此可以確認辨識自戀是靠「整體氛圍」還是「特定部位」。最後是其他特定部位的照片,用以確認是哪個部位能讓人判斷自戀。

眉毛是人們「判斷他人是否自戀」的關鍵!

在第一階段,實驗組由 28 名來自美國的「線上零工」(Mechanical Turk Workers, MTurk註3)進行。他們將針對上述圖像進行「你覺得這個人有多自戀?」的自戀評分,分數由 1 分(超不自戀)到 8 分(自戀得要死)不等。

研究團隊將線上零工認為照片中大學生有多自戀的分數,與前面 39 位大學生自評自戀型性格量表的分數進行統計分析,結果發現看全臉的線上零工能分辨大學生有多自戀,而且看顛倒臉的人更能分辨出誇大型自戀性格,這表示我們看人自不自戀,不是看「整體氛圍」,而是「特定部位」辨識出來的。

而看「顯示部分部位」的線上零工,多半藉由臉的上半部(含有眼睛、眉毛的部分)評斷一個人自不自戀(即使是倒立的臉也呈現此結果)。一但上半張臉被遮住,參與者就比較難判斷一個人的自戀與否,因此研究人員將實驗範圍縮小到眼睛與眉毛。在後續的實驗中,研究團隊使用上半張臉的照片,再依序測試了(a)包含眼睛與眉毛(b)只包含眉毛區域與(c)只包含眼睛區域的三種圖像。原來,人們判斷他人是否具有誇大型自戀性格的主要依據,就在於——眉毛!

只看眉毛依然判斷精準

鎖定了眉毛後,為了更加確定眉毛對於評斷誇大型自戀性格的關鍵性,第二階段實驗招募了數量更多,國籍也更為多元的大學生,重複第一階段實驗圖像素材的製作,而後請 182 名線上零工進行相同的自戀評分。

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與實驗一不同的是,這次實驗只會顯示「眉毛」的圖像(如圖一 J)給線上零工,他們僅能根據眉毛來判斷眉毛背後的人自不自戀;而結果也與實驗一相同,線上零工對大學生的自戀評分,與大學生對自己的自戀自評分數呈現顯著相關!

研究團隊也將收集到的眉毛圖像分為左邊眉毛、右邊眉毛、全部眉毛與左右邊眉毛的鏡像,共五種不同圖像對參與者做測試,結果皆呈現顯著;不論是只看部分眉毛或是全部眉毛,都能使觀看者評斷出較自戀的人。

眉毛又粗又濃,自戀者就是你!

既然眉毛如此重要,那到底擁有哪一種眉毛的人比較有可能是誇大型自戀者?

為了確定眉毛的毛量、修飾程度與眉型,會不會影響線上零工判別擁有該眉毛的人自不自戀,研究團隊請了 3 位編碼員,將這些眉毛樣本依不同特徵進行分類;也讓 20 位工人參與者將眉毛依「女性氣質(femininity)」從 1 分(極度女性)到 8 分(極度男性)進行評分;另外也有 20 位工人參與者依照該眉毛的「獨特性(distinctive,可以視為濃密程度)」進行 1(完全不獨特)到 8(與眾不同)分的評分。

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研究團隊將得到評分結果運用程式分析,進行一連串的模擬運算後,得出了最終解答——眉毛的獨特性(濃密程度)可能是我們判斷出自戀者的主要特徵!

在後續的實驗中,研究團隊將誇大型自戀者與非自戀者的眉毛,貼到一張較為中性的臉孔上。當誇大型自戀者的眉毛貼上中性臉孔時,人們對於這張臉的自戀評分增加了;反之,若將非自戀者的眉毛貼上中性臉孔,自戀評分的分數則降低。

此外,當誇大型自戀者戴上「非自戀者的眉毛」時,他們也會被判別為較不自戀的人;一旦他們拿下非自戀者的眉毛,便不會獲得「不自戀」的評價。這些後續研究也進一步暗示了「眉毛的獨特性」,即使將自戀者的眉毛換到不同張臉,也會給觀看者相同的感受,因此可排除其他變因。

誇大型自戀者大概就擁有這麼濃密的眉毛(?)圖/GIPHY

真的能靠外表斷定一個人的性格嗎?

說了這麼多,但真的能以貌取人嗎?雖然這份研究嘗試以科學數據歸納出具有某些生理特徵的人,可能也具有某些心理特徵,但這類研究產生出的結果也具有一定風險。比方說是否有可能整個社會對一個人外表的喜惡,影響了他的人格發展?又或是人們有沒有可能以改變臉部特徵的方式,表現出自身的人格特質?

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即使目前的研究結果顯示了眉毛與自戀可能有一定的關係,但若能透過多方評估再對一個人的性格下決定,似乎更能避免掉一些偏見想法的產生。在此,筆者也期許大家能養成不以貌取人的好習慣哦!不說了,我還是先來去預約個修眉吧 XD(飛奔)

參考資料

  1. Miranda Giacomin, Nicholas O. Rule, Eyebrows cue grandiose narcissism, Journal of Personality, Volume 87, Issue 2, 2019.
  2. Holtzman, N. S. (2011). Facing a psychopath: Detecting the dark triad from emotionally-neutral faces, using prototypes from the Personality Faceaurus. Journal of Research in Personality, 45, 648-654. doi: 10.1016/j.jrp.2011.09.002
  3. Holtzman, N. S., & Strube, M. J. (2013). People with dark personalities tend to create a physically attractive veneer. Social Psychological and Personality Science, 4, 461-467.doi:10.1177/1948550612461284

註解

  1. Dark Triad,可直譯為「黑暗三聯徵」,其內容包括自戀、馬基維利主義與精神變態。
  2. 自戀型性格量表(Narcissistic Personality Inventory, NPI)能幫助我們判斷一個人的自戀傾向,不論是良性的自戀(如領導魅力)或是不適應性的自戀(誇大型自戀、勢力)的自戀皆可經由量表的分數加以區分。
  3. 文中的「線上零工」是亞馬遜公司(Amazon)所招募的員工,這些員工通常來自美國或印度。亞馬遜將一些無法被電腦所辨別的事物,以外包的方式由人工協助公司進行產品識別,再給付給外包人員薪資(例如:每分辨一幅圖像是否適合未成年人瀏覽,參與者都將賺得 2 到 5 美分)。
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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Intel® Core™ Ultra AI 處理器:下一代晶片的革命性進展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/21 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 Intel 委託,泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代,對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術,從設計到內容創作,各行各業都需要更快速、更高效的運算能力,而人工智慧(AI)的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下,Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra,該處理器不僅滿足了對於高性能的追求,更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程:效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU,而是混合在一起。為了延續摩爾定律,也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月,效能就提升一倍的目標,整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術,發展出更小奈米的製程節點,做出體積更小的電晶體。常見的方法包含:引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機,來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手,發展不同構造的電晶體,例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET ),讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

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另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說,雖然每個電晶體的大小還是一樣大,但是重新排列以後,不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路,還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間,提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法,則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

圖/PanSci

Tile 架構:釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面,Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名,將 CPU、GPU、以及 AI 加速器(NPU)等不同單元分開,使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用,從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理,從日常應用到專業任務,都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術,將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片,降低延遲與功耗,使效能提升了 20%,讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序,提高工作效率。

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鰭式電晶體 FinFET。圖/Intel

Foveros 3D 封裝技術:高效數據傳輸

2017 年,Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋,這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間,搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」,達成晶片的橫向連接。

圖/Intel

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術,它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊,垂直方向利用導線串聯,橫向則使用 EMIB 連接,提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小,更提高了散熱效能,使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ,搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器,是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂,其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能,使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計,僅重 1.99kg,厚度僅有 19.95mm,輕薄便攜,適合需要每天通勤的上班族,與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

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除了外觀設計之外, Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術,能夠有效排除廢熱,保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮,還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器,其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU,更提供強大的效能表現,有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面,Intel 與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定,以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist,更進一步提升使用者體驗,直接輕鬆生成豐富圖像,實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化,讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如,與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具,成為工作中的一大助力。

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【2023 年搞笑諾貝爾化學與地質獎】舔石頭以外,猛獁象竟是海龜湯?
寒波_96
・2023/10/20 ・2211字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始,2023 年也不例外。今年「第 33 次第一屆搞笑諾貝爾獎」頒發十個獎項,「化學與地質獎」以看似獵奇的舔石頭博取不少眼球,不過得主揚.扎拉謝維奇( Jan Zalasiewicz)的文章中,其實還提到另一件知名的歷史公案。

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

文學史上用味覺帶出情節,最知名的案例之一是普魯斯特的小說《追憶似水年華》開頭,由瑪德蓮的味道切入,接著進入意識的海洋游泳。扎拉謝維奇的文章開頭,也從品嚐岩石的味道切入,自由切換不同的題材。

地質學家為什麼要舔石頭?《舌頭、石頭,迸出新滋味?科學家為什麼要舔石頭?——2023 搞笑諾貝爾獎》一文有精簡介紹。最主要的理由是,缺乏現代儀器之際,舌頭可謂方便的化學感應器,能提供有用的資訊。

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當然,即使有了現代儀器,舌頭還是很方便的工具。

處於意識流科學史中,扎拉謝維奇的文章從舌頭感應器,十分合理地切換到一場宴會。那場 1951 年的晚宴中,據說提供猛獁象肉製作的餐點。

這場晚宴由美國的「探險俱樂部(The Explorers Club)」舉行,主辦方宣稱當天有道菜,來自已經滅絕的動物大地懶(Megatherium)。但是幾天後有報紙披露,宴會中的奇珍異獸不是大地懶,而是來自阿留申群島,25 萬年久遠的猛獁象!

1951 年保存至今的晚餐。圖/取自 參考資料3

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奇妙的是,當天的餐點竟然有少量樣本被保留至今。當時沒有參加的豪威斯(Paul Griswold Howes)寫信要到一份樣本,一直保存到他去世為止。後來樣本輾轉來到耶魯大學的皮博迪自然史博物館(Yale Peabody Museum)。

那一餐到底是大地懶,還是猛獁象呢?2014 年,耶魯大學的研究生葛拉斯(Jessica Glass)等人成功由樣本中取得 DNA,結果在 2016 年發表。比對之下相當明顯,答案是綠蠵龜。

現今綠蠵龜是保育類動物,合法的狀況下沒有機會吃到。然而 1951 年那個時候,綠蠵龜尚未面臨滅團威脅,仍然是普遍的食材。

區區綠蠵龜製成的海龜湯,當然無法彰顯晚宴的尊絕不凡。不過俱樂部宣稱的大地懶,怎麼又會變成猛獁象?

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最可疑的是當天在場的俱樂部成員尼可斯(Herbert Bishop Nichols),他也是基督科學箴言報(The Christian Science Monitor)的科學編輯。可考的記錄中,他第一個對外提出相關描述,後來被視為吃猛獁象的證據。

海龜湯的幾位相關人猿。(A) 據說將食材從北極帶回的極區探險家 Father Bernard Rosecrans Hubbard。(B) 極區探險家 George Francis Kosco。(C) 晚宴主辦人 Wendell Phillips Dodge。(D) 保存樣本的 Paul Griswold Howes。圖/取自 參考資料3

如果真的是那道菜的材料,那麼狀況就是:俱樂部用綠蠵龜做菜,宣稱是大地懶,報紙以訛傳訛寫成猛獁象。

「吃猛獁象」之類的傳聞,雖然不是嚴謹的科學,卻因為有噱頭而容易引人注目。作為沒多少負面影響的玩笑,也沒有人想要特別澄清。使得這類事件的真相,往往不了了之。

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儘管沒有特別獲得搞笑諾貝爾獎關注,對於這道海龜湯的追根究底,倒是相當符合搞笑諾貝爾獎的精神。

海龜湯以後,扎拉謝維奇的文章意識又跳躍到另一種已經滅團的生物:貨幣蟲(Nummulites)。許多古生物,當初也是其他古生物的食物。儘管擁有堅硬的外殼保護,貨幣蟲這種生物依然有機會成為美食。

1912 年的時候,英國古生物學家庫克派崔克(Randolph Kirkpatrick)提出一個觀點:地球有一段時間存在非常大量的貨幣蟲,後來它們變成稱為「貨幣球(Nummulosphere)」的地層,是地殼岩石的源頭。

看起來很搞笑,可是庫克派崔克是認真的。所以他即使生在現代,應該也沒有獲得搞笑諾貝爾獎的機會。

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2023 年搞笑諾貝爾獎頒獎典禮影片(化學與地質獎從 10:18 開始):

延伸閱讀

參考資料

  1. The 33rd First Annual Ig Nobel Prizes
  2. Eating fossils
  3. Was Frozen Mammoth or Giant Ground Sloth Served for Dinner at The Explorers Club?
  4. Mammoth meat was never served at 1950s New York dinner, says researcher

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1043 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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舌頭、石頭,迸出新滋味?科學家為什麼要舔石頭?——2023 搞笑諾貝爾獎
PanSci_96
・2023/09/30 ・3674字 ・閱讀時間約 7 分鐘

J……J 個是!這顆石頭一接觸到我的舌頭,它就像火一樣燃燒,同時留下苦澀和尿味的味道,在這之後還留下了一點甜味。

圖/Youtube

這,這一顆石頭不一樣,它有酸辣味和硫酸鹽味,卻同時給我一種難以形容的愉悅感!就像在品嘗紅酒的酸味一樣!

圖/Youtube

等等,我並沒有壞掉,我現在做的事是某些地質學家和古生物學家真的會做的事,而且這件事還得了諾貝爾獎!只是是搞笑諾貝爾獎。

搞笑歸搞笑,舔石頭卻真的是再實用不過的方法。因為,舌頭真的是太好用了!

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地質地科系祖傳秘招——舔石大法!

2023 年的搞笑諾貝爾獎的化學與地質獎頒給了地質學家揚.扎拉謝維奇,得獎的原因不是因為特定研究,而是它整理了地質學家和古生物學家「品嘗」岩石和化石的「研究史」。

有在跟我們直播的泛糰肯定知道,在今年搞笑諾貝爾獎頒發的隔週,上個月的 9 月 18 日,我們在 YouTube 官方舉辦的 2023 YouTube Festival 活動中,辦了一個實體見面會。在見面會中我們介紹了今年其中三個搞笑諾貝爾獎,其中就包含這則「地質學家為什麼要舔石頭」。另外兩個獎項分別是操縱死靈蜘蛛,和研究為什麼上課為什麼會令人感到無聊。這場見面會也有同時開直播,連結放在右上角的資訊卡,裡面提到不少有趣的觀點,歡迎去直播存檔複習。

當天,除了就像開場演繹的,不同岩石真的嚐起來味道不一樣以外,有一個地科系的觀眾,現場分享了另一個有趣的觀點。但先說聲抱歉,那時候觀眾手持的麥克風訊號沒有進到我們的混音器,所以在線上收聽的朋友沒有聽到前半段。

我們這邊重新轉述一下,這位觀眾說早在這個獎項頒發前,就知道用舔石頭來辨識種類的這種方法了,因為他的老師就是這麼教他的!沒想到,這竟然是地科與地質系祖傳的秘技嗎!

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舌頭比手指還好用?

但除了味道外,觀眾還分享了一個這次搞諾沒有提到的原因,就是舌頭的觸覺可能比手還靈敏。某些岩石例如砂岩跟頁岩,可能用手摸不出差別;用舌頭舔,竟然就能分別出差別。

什麼,舌頭真的這麼厲害嗎?想想好像也是,我們吃東西的時候會用舌頭去感受食物的形狀,這些觸感甚至也是我們品嘗食物時,了解食物的重要一環。除此之外,我們還可以找出食物中的魚刺,或是卡在牙縫中的菜渣,有些人還能幫櫻桃梗打結呢。

圖/Giphy

但好像從來沒有人拿舌頭和手去做比較,因為只要講到觸覺,我們第一時間就會認為手指更加靈敏。

其實,還真的找到有人研究過,一群俄亥俄州立大學食品科技系的實驗團隊,就研究了這個問題。他們準備了幾個形狀極為相似的樣品,樣品的長度、厚度、缺口的大小都一樣,只有缺口處的傾角不同。

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傾角從 45 度到 90 度都有,每塊的角度以 5 度為間隔。受試者必須拿起兩塊樣品,並在蒙眼的情況下,分別用摸或舔的方式來分辨出兩者分別為哪一塊。其中一塊始終是 90 度,另一塊則是從 65 度開始角度遞增。

這次的實驗有 30 位受試者,結果表明,使用手指來分辨兩塊樣品,平均要兩塊的角度差超過 19.81 度時,才能分辨出差異。如果用舌頭舔呢?只要兩者的角度差超過 12.75 度,就能分辨出差異!比用手摸的角度差小了許多,也就是舌頭真的比較靈敏。

實驗結果數據,JND(Just Noticeable Difference)表受試者在樣品相差幾度時能感受到差異。圖/Comparison of The Tactile Sensitivity of Tongue and Fingertip Using a Pure-Tactile Task

當然,這個實驗還有兩個方向值得討論,一是這只針對物體邊緣形狀的靈敏作分析,但觸覺有許多不同感受,例如紋理、粗糙程度等,所以可能每種觸覺做出來的實驗結果會不同。這個實驗看起來不難做,各位可以準備一些能放入嘴的材料,例如請朋友直接將比較硬的芭樂切成不同形狀來舔舔看差別,就能簡單復刻這個實驗甚至更改參數,有實際測試的觀眾也不要忘記留言告訴我們。我們這邊也同步徵求花京院來協助我們實驗。

而另一點是,關於舌頭為什麼有跟手指同等,甚至更強觸覺的生理機制,本篇研究僅止於現象探討,還未有深入研究。

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圖/Giphy

濕濕的石頭更好觀察?

除了味覺和觸覺外,舔石頭還有另一個重要的原因,就是濕潤的石頭紋理更清楚,更方便研究。

這應該大家都有經驗,在學校的大理石地板拖地,或是海邊的鵝卵石,沾到水之後,石頭的紋理都更加清楚,看起來也更漂亮。但這又是為什麼呢?

影響的原因有很多,但影響最大的,就是濕潤的表面讓石頭更「平」,產生類似拋光的效果。但為什麼磨平拋光,顏色就更好看呢?

我們知道光線照到鏡子會產生反射,但鏡子很平整,如果現在照射到的是一個凹凸不平的表面,光線就會往四處反射,這種現象稱為漫反射。當我們只想看石頭上的其中一點時,旁邊的光卻會雜亂的跑進我們的眼睛,影響到對比度。並且各種顏色的色光聚在一起會形成白光,因此這些漫反射而來的光線,就會以白光的形式被我們看到。白話文就是,物體的對比下降了,但是整體的亮度提高,變成我們常看到灰白色的石頭表面。

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直到石頭被拋光,或是因為濕潤產生拋光的效果,這些漫反射就會減少,石頭整體變得比較暗沉,但是斑紋之間的對比度提高了。這就是為什麼粗糙的石頭顯得灰白,浸濕之後卻呈現深沉而圖樣明顯的原因。

還沒完,薄薄一層水還會造成更多影響。例如,這層折射率介於空氣與石頭之間的介質,可以幫助光線稍微穿透岩石的表層後再反射出來,提供視覺上更多的紋理細節。如果將水換成木工中常使用的亮光漆,除了反射與折射外,亮光漆中的分子,還足以讓光線產生散射,讓你在上不同厚度的亮光漆時,能產生不同的顏色變化。

簡單來說,不論是水還是漆,這薄薄的一層介質,能像相機的鏡片一樣,透過光學調校,將更清楚、細節更多的影像送進相機的感光元件,也就是我們的眼睛上。而替換不同的鏡片,就能改變我們看到的樣子。

有介質存在於空氣與觀測物間時,光會產生折射,造成不同視覺效果。圖/askamathematician.com

這個看似玩笑的舔石頭研究,確實好像又有幾分認真的道理,我們自己在研究的時候,最開始也覺得超ㄎㄧㄤ,後來又發現能學到不少冷知識。

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最後也想調查一下,除了舔石頭以外,大家還對哪一則搞笑諾貝爾獎有興趣,希望我們也來講講呢?

  1. 帶電的筷子,能讓食物更好吃?
  2. 哪些人有倒著說話的特殊能力?
  3. 要多少人抬頭看天空,才會吸引路人跟著抬頭?

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