最近在網路上看到一波針對星座的熱切討論，講得更精確點，是關於某位知名人士對「風象星座有人格瑕疵」的論述引起的風波。身為一個 AB 型天蠍座戰車心理學專業，肯定是要跳出來發表一點個人意見。

這類與人格特質有關的命理占卜，不管是血型、星座還是塔羅，在心理學界一直都是充滿討論熱度的命題。相關研究為數不少，但結果總是差強人意，或沒辦法說服另一方的支持者。但如果單從邏輯推論的角度出發，倒也有不少可以說出來引發思考的東西。

這裡先不討論在占卜或這類神秘學常見的「巴南效應」（感興趣的朋友可以自行 Google，絕對能找到一卡車的文章或懶人包），我比較想討論的是人格特質本身的各種「意義」，以及我們應該用怎樣的角度看待。

（為了避免不必要的爭議，以下內容只是我的看法。如果你覺得這個論調有趣，不妨跟自己原本的想法比較；如果你覺得我說的是錯的，也歡迎提出你的看法與相應的依據。畢竟這個領域的東西至今仍未有定論，你我都有可能是錯的，又說不定我們都是對的，誰知道呢？）

你熱情，我冷漠？人格真的這麼說一不二嗎？

人格特質是什麼？不同流派、學說的擁戴者都有各自的說法，但是普遍來說，心理學界傾向把它視為一套「具辨識度的認知、行為與情感模式」。換言之，就是個體在特定情境中會「怎麼思考」、「怎麼行動」與「怎麼感受」的傾向（劃重點）。

人格特質並不是一個全有全無的開關、更沒有所謂「絕對值」存在，它只是種描述性的「比較」用語。例如，「易怒」者必須跟情緒控管能力較好的人相比才能體現「內向」者也得放在「外向」的人身邊，才能看出差異，每個人格特質都在描述你跟常模（norm）之間的差異。

這也是當前社會大眾對人格特質常有的誤解。不管是「內向 vs. 外向」、「固執 vs. 隨和」，人格特質都不是像我們打遊戲點能力值，或是煮菜時往鍋子裡加調味料那樣容易量化。它更像是一段連續的「光譜」，就連你在人格測驗裡得到的任何結果都只是相對值，而非絕對值。

舉個實例。最常被運用在各種地方的 Big 5 人格特質模型，由開放性（openness）、嚴謹性（conscientiousness）、外向性（extroversion）、親和性（agreeableness）、情緒不穩定性（neuroticism）5種傾向構成。但是今天就算你在情緒不穩定性的測驗拿了 0 分，也只代表你比絕大多數人還要不容易情緒失控、陷入焦慮或其他負面情緒，而不是「絕對不會」有這些反應。

說得極端一點，如果今天有人「完全沒有」某種反應能力（例如完全不會生氣、不會感到恐懼，或是完全沒有攻擊性），那他反而會因為心智功能的缺損成為臨床上的「異常」。

當然，這些都是比較嚴謹的學術定義。日常的人際互動不是在寫論文，標準放得寬鬆一些也很正常。但問題就在於這個「標準」到底從何而來，又有怎樣的問題？

常態分配告訴我們的事：總會有人剛好是那五成

前面提到了人格特質是跟「常模」比較之後得出的結果，提到統計了，就再討論一個「常態分配」（normal distribution）概念吧。

「常態分配」是自然科學與社會科學常用的統計模型，也就是在面對一個實際狀況不明或無法觀測的變項時，以樣本平均數為中心去做的連續機率分佈假設。

簡而言之，只要人格測驗的樣本數大到一定程度且沒有偏斜（例如外力干擾或測量失誤）的前提下，測驗分數的分佈應該會接近下面這樣：

這張常態分配圖表就是前面所說的「常模」，也是母群在我們的假設中的模樣，有 50% 的人大於等於平均值，同時也有 50% 的人小於等於平均值。

在認識常態分配代表的意義後，再來看「天蠍座就是愛記仇」、「處女座就是龜毛」、「Ｂ 型人就是散漫」、「天馬座就得會流星拳」之類帶有二元對立性質的判斷句，是否就能品嚐出一點微妙的不協調了？

因為任何一個人格特質中，至少會有 50% 的人高於平均值、落入「符合描述」的區間。這 50% 的人口比例對比 12 分之 1 的星座人口分佈，很明顯是絕對「塞不下」的。（我知道每個星座的出生人口並不是那麼平均，但比例也沒有懸殊到可以把這個 50% 合理消化。）

如果我們把條件放得再寬鬆一點，把符合描述的條件改成「會有相應外顯行為」即可，那即便只算 1 個標準差以內的範圍，符合描述的人口比例也會來到驚人的 85%。

但是很顯然，這個數據並不符合我們在日常生活感受到的「現實」，一方面是因為，實際的人格特質分佈會受到時空背景、在地文化、社經發展等錯綜複雜因素的影響，例如隨著網路與智慧型裝置的出現，新生代就明顯比老一輩的人表現出更高的經驗開放性，又或者都市人口的情緒不穩定性會高過鄉村等。

另一方面，是因為我們對他人（甚至是自己）的人格評價，很多時候並不是這麼「客觀」。

不是只有天蠍座會記仇，而是天蠍座記仇才會被記住

人的大腦畢竟不是一張 Excel 報表，相比起「平均值」、「絕對值」一類的量化資訊，我們對他人的（甚至是自己）的評價更容易受到「代表性」或其他質性因素影響。

一個曾經說謊被當面拆穿的人，就算他平常都為人誠懇，你依然會在心中對這人打上「不老實」、「不可靠」的記號；一隻曾經把你手抓傷的貓，不管主人再怎麼誇獎，你還是會有「牠很兇」的陰影。特別是對不熟的人事物來說，正因為這些「偶發事件」太過突兀，反而會在心中留下深刻的印象。

這也是為什麼最廣為流傳的命理占卜，往往會是「負面內容」。因為相比起「友善」、「隨和」、「體貼」這些有助於促進人際和諧的特質，「愛紀仇」、「自我中心」、「控制欲強」等會造成衝突的「瑕疵」更具代表性，進而成為這些星座或血型的原罪。

一旦刻板印象形成，就會反過來篩選我們接觸到的刺激。戴上這副有色眼鏡後，大腦便會開始把跟框架相符的資訊保留下來，當成強化刻板印象的建材，其他不相符的資訊不是被忽略、就是以「特例」的形式保留下來。

一來一往下，「我知道不是每個 OO 座的人都這樣，但我身邊的 OO 座真的就是 XX」的偏差認知就會深深紮根在我們的腦中、再難剔除。

這些基於代表性而產生的判斷，其實都只是片面、不完整的觀測。雖然經過無數人的努力研究，我們至今也沒辦法定論——天象或血型這些自然現象是否真的存在某些超乎想像的影響？也很難設計出令人信服又符合倫理的實徵實驗；但至少在「人格特質」這個面向上，我們都不是寥寥幾個形容詞就能概括的。

每個人都有獨特之處，這些「特點」並非一成不變，就好像再鋼鐵的直男也會因為天竺鼠車車冒出粉紅色泡泡（？）。我們就像一塊未經雕琢的水晶，每個角度都能在燈光下折射出不同層次的光斑。或許正是因為這些光斑太過駁雜，才讓我們總想著用能理解的框架去解釋與限制它的變化。

把星座、血型、生命靈數等先天條件跟人格特質結合，這是人類社會無數年發展下來很「正常」的現象。不管科學也好、神秘學也罷，都只是在用自己的方式追尋那虛無縹緲的「真理」。

在大家目標一致的前提下，最怕的從來就不是歧異或討論，而是先入為主的想法，讓我們忽略了自己本有的無限可能性。因為一旦你把窗戶關死，久了可是會連外頭世界有多寬廣都全然忘掉。

參考資料：

1. Cervone, D., & Pervin, L. A. (2015). Personality: Theory and research. John Wiley & Sons.
2. Howell, D. C. (2012). Statistical methods for psychology. Cengage Learning.
3. John, O. P., & Srivastava, S. (1999). The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. Handbook of personality: Theory and research, 2(1999), 102-138.

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文｜郭雅欣、簡克志
• 美術設計｜林洵安、蔡宛潔

在學術與搖滾的多重維度上行走

還記得美劇《The Big Bang Theory》嗎？劇中常常出現的物理名詞「弦論」，是描述物理世界基本結構的理論。中央研究院「研之有物」專訪院內數學研究所程之寧研究員，她正是研究弦論的科學家，也是熱愛音樂的搖滾樂團鼓手，這種跨領域身份並不衝突，兩邊都需要創造力與紀律。由於天生斜槓的性格，讓程之寧在數學和物理領域大展身手，透過數學的深入探討，她試圖將弦論更往前推進。最近程之寧更跨足到人工智慧領域，為學界提供理論物理上的貢獻。

萬有理論和難以捉摸的「月光」

世界從那裡來呢？物理世界的本質是什麼呢？回答這樣的大哉問，一直是理論物理學家所追求的目標。從牛頓力學（日常應用）、廣義相對論（探討很重的物質）到量子力學（探討很小的物質），隨著物理學不斷發展，我們似乎一步步接近答案，但至今卻還未走到終點。

舉例來說，如果有個東西很重又很小，就像「黑洞」，或是大爆炸時的宇宙，我們要怎麼用數學描述？於是科學家試圖整合廣義相對論和量子力學，找出所謂的「萬有理論」（Theory of Everything）──能完全解釋物理世界基本結構的核心理論。

程之寧研究的「弦論」就企圖發展成這樣一個萬有理論。弦論一如其名的「玄妙」，它設定宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成，每一種基本粒子的振動模式不同，產生不同的粒子特性。

「人類一直以來的夢想之一就是，如果能用一句話解釋所有事情，那該有多麼美好。」中研院數學所研究員程之寧說道。

程之寧的研究牽涉到數學上的「月光猜想」（Moonshine）與弦論中 K3 曲面的連結。月光猜想是存在於模函數係數與特殊群之間的數學關聯，程之寧與其研究夥伴共發現了 23 個新的關連，並稱之為「伴影月光猜想」（Umbral Moonshine）。

基於弦論的假設，我們的世界是十維的，除了人們在日常生活中可以感知到的 3+1 維（空間＋時間），還有六維是因為尺寸太小而無法用肉眼觀察的，這些看不到的維度影響著物理世界，最終也產生了我們這個物理世界所需的各種條件與特性。

綜觀程之寧的研究，橫跨了物理與數學兩個領域，她笑稱自己「天生斜槓」。在學術上，程之寧原先喜歡文學，之後卻走上數理研究的道路；在音樂上，程之寧喜愛搖滾樂，至今仍在自己的樂團裡擔任鼓手。

她如何看待自己一路走來的各種轉折？游徜在數學與物理之間，她又對這兩個領域的連結有怎樣的體會？在與「研之有物」的訪談中，程之寧侃侃而談她的經歷、想法，以及對學術研究的熱忱所在。

• 請問您是如何對數學及物理產生興趣？從何時開始？

一開始考大學時，其實我想去念中文系（笑）。不過，因為我高中是選理組，而且只念了一兩年，對文科考試比較沒把握，加上對工程科系沒興趣，最後就選擇臺大物理系就讀。

後來發生兩個轉折，第一個是我很認真的去修了大學中文系的課，結果發現真的沒有想像中容易。第二個就是我發現物理系的課還蠻有趣的，像量子力學和相對論，讓我覺得還想再多學一點、多知道一點。

我開始覺得如果念完臺大物理系就停下來，好像有一種小說沒讀完的感覺，所以就想繼續讀碩士班。那時還沒有覺得自己會走上學術研究的路，單純抱著想把故事看完的想法。

• 後來是如何接觸到弦論？弦論是如何引起您的興趣？

後來我去荷蘭念碩士，指導教授是諾貝爾物理獎得主 Gerard ’t Hooft。他其實蠻不認同弦論，但他對於如何處理量子力學與相對論很有興趣。

當時 ’t Hooft 教授在建議我碩士題目時就說：「你也知道我不太認為弦論是一條正確的道路，不過聽說弦論最近真的在量子重力這一塊有一些成果。不如妳去讀一讀，看看是不是真的有一些東西在那裡，也可以比較一下其他量子重力理論。」

在我很認真的比較各個量子重力理論之後，就變成弦論派了（笑）。’t Hooft 教授對此也保持開放態度，他有幾個不錯的博士生後來也變成弦論學家，之後我在 Erik Verlinde 的指導下念博士時，就完全以弦論為研究主題了。

• 研究理論物理會影響您對現實世界的理解嗎？

蠻多人會問我說，妳學了量子力學，是不是就會比較了解這個世界不是非黑即白？或問我量子力學跟宗教是不是有關？可是我覺得我分得很開，我不會去做這樣的連結，我還是活在現實裡，走路時大部分都在專注於自己不要跌倒之類的。

如果真的要講，我蠻感激我們的存在，因為我所學的東西讓我知道這是沒有必然性的。我們能這樣以一種人形的很奇怪的生物的形式存在，然後在這樣一個環境過一輩子，是機率很低的事情，而且我還蠻開心我是當人，而不是奇怪的阿米巴蟲或外星生物！有些人會從這裡連結到宗教或轉世，但我不會，我就停在這裡。

• 來談談您的研究，伴影月光猜想與 K3 曲面弦論之間是什麼關係？

弦論中有很多的可能性，我們可以挑選特定的四維，然後假設這四維空間是個 K3 曲面。例如說，我們可以把兩個甜甜圈乘起來，在上面做特殊的奇異點，來製造出一個 K3 曲面。這個曲面有一些很有趣的對稱性。從弦論的角度來講，我們可以透過這個過程，找出一個解釋為何有伴影月光猜想的框架。

「把維度乘起來」這個概念很難想像，但這在數學上是成立的。我舉例一個我們能想像的「乘起來」：如果有一個空間是一條線，另一個空間是一個圓，乘起來就變成一個圓柱形，從一個方向剖面可以切出圓，另一個方向則切出線。而在數學上，不管幾維，能不能在紙上畫的出來，都可以這樣操作。

• 如何透過計算，發現捉摸不定的「月光」？

有時候這看似湊巧，一個數學上的函數正好就是弦論某個問題的答案。但其實並不是真的那麼巧，弦論看起來很有彈性，好像什麼都可以解釋，但它其實有非常多結構及限制。

當我在計算一個弦論理論時，它的內部結構可能原本就具有某些特定的性質，然後我再去觀察數學中，有這樣性質的函數可能就只有一兩個，只要再初步算一下，就能知道哪一個是答案。弦論學家日常的計算常常是這樣的，所以這是巧合嗎？是也不是。

• 您曾經發現 23 個新的伴影月光猜想，您對這類題目特別有興趣嗎？

我覺得數學有兩種，有些數學家喜歡系統性的事情，就像蓋房子一樣，在數學裡建造一個很美麗、非常有系統性的結構，可以把很多事情都放入這個結構來理解。

另一種比較少數的，就是喜歡獵奇，去收集分類奇奇怪怪的特殊東西，例如有這些性質的函數在哪裡？可能你算出來就是 5 個，你也不知道為什麼。月光猜想很明顯就屬於這一類。

兩種的樂趣感覺是不一樣的，我覺得應該都很棒，但我可能是屬於偏好獵奇的這種。

• 您的研究連結了物理上的弦論與數學上的月光猜想，您怎麼看待這兩個知識體系的互動？

弦論是一個需要很多數學理論配合的物理理論，它是一個有點繁複的框架，我們什麼都要會一些，才能看懂這個理論。當你把許多不一樣的學門的知識加起來，有時候就會在某一個學門──例如幾何──有意想不到的收穫。

弦論在數學上也扮演探索與找尋新方向的角色，讓數學家有新的發現。雖然最後數學定理的證明還是得仰賴傳統數學方法，但在這二三十年間，我們一直從弦論身上找尋數學研究的新方向或有趣的猜想，看到了弦論與數學之間的互動。

• 剛才一開始提到，您高中只念了一兩年，是因為對學校沒有興趣嗎？

其實我一直都覺得上學很無聊。我小時候臺灣教育和現在很不一樣，一班 50 幾個人，老師必須盡量軍事化管理，大家最好都一模一樣，比較好管理。我和學校一直處於互相磨合的狀況，我自認已經努力配合學校，但學校一直覺得我在反抗，這可能是一個認知上的差別。

舉例來說，我小學的時候不想睡午覺，可是老師說大家都一定要睡午覺，不睡午覺的人要罰抄課文，所以我早上到學校時就會把已經抄好的課文交給老師。我覺得我這樣做是在配合老師的規定，可是以老師的立場會覺得我在反抗，學校教育中我遇到了很多類似的情況。

還有就是不喜歡高中的升學氛圍，同學和老師好像都只有一個活著的目標，就是「考大學」。我當時無法習慣升學氛圍，感覺好像活在平行宇宙一樣。

• 高中休學後，您去唱片行工作，可否談談當時的想法？

我國中開始聽音樂，這是我除了看書之外的重要興趣，我也很快就喜歡上了搖滾樂。高中休學的時候，我唯一的謀生技能可能就是我對音樂的各類知識吧！所以我就去了唱片行，這是唯一一個我會做又有興趣的工作，還好那時候還有很多唱片行（笑）。

• 對音樂的熱忱，讓您與朋友共組了樂團，並擔任鼓手。您是否比較過樂團生活和學術研究之間的異同之處？

有些人覺得我這樣很跳 tone，但我自己覺得還好。音樂和學術都是我發自內心覺得好玩的東西，兩者也有相同之處，例如它們都需要創造性，也都有需要了解的框架。數學需要嚴謹的證明，音樂演奏也需要遵循結構，例如不能掉拍。

音樂領域還有一點和數學類似──玩樂團的圈子也是以男性為主。我們樂團則是只有一個男生，其他都是女生，可能我真的天生對框架有點遲鈍，玩團之後才發現：「怎麼大家都是男生？」

• 也就是說，目前數學學術圈仍是男性主導，在研究路上，您有因為性別而感受到一些衝擊或眼光嗎？您怎麼面對？

有。那感覺很明顯，日復一日地要去面對，尤其是年紀還比較輕、還必須每一天去證明自己的能力的時候，特別有感。

我遇到時的反應就是，在心裡暗罵一句髒話，然後繼續做我要做的事。我不會想改變別人的想法，感覺那是浪費時間，就算環境給我的阻礙是這樣，我還是繼續去做該做的事。

可是有些事情沒那麼簡單，現在我也當過老師，有時候會看到年輕女生在學術界因為性別而被欺負，或遭到不公平待遇、甚至騷擾。

對此我感到心痛，覺得為何我們學術領域還是這樣的狀況？甚至為什麼性騷擾至今還是一個議題？可以確定的是，學術界許多性別不平等問題未受到重視。

• 您現在已經有傑出的研究成果，還會因為性別而遭受質疑嗎？

我現在比較會遇到一個狀況反而是來自學生的質疑。我在荷蘭阿姆斯特丹大學教書時，有時候學生會因為我是女教授，而且我的外表在許多歐洲人眼中看起來就像小妹妹，所以比較容易去挑我的毛病。

在課堂上，下面坐的可能都是男學生，只有一兩個女學生，那個氣氛就會變得很奇怪。例如說偶爾會聽到學生評論我的身材或樣貌。

我有和其他一些在歐洲或美國的女性教授聊過這樣的問題，似乎不少人都有類似的不太愉快的經驗。感覺不是很好。

• 看到您最近的研究和人工智慧（AI）有關，為何會想往這個方向發展？

我有兩個動機。一個就是我真的想深入了解人工智慧。我也可以像普羅大眾，看看 AI 下圍棋，讚嘆「哇！好厲害！」這樣就好，可是我覺得我一定可以真的去理解它，這可能就是數學家的自大吧！

另一方面，我知道對科學研究來說，未來 AI 將會是一個非常重要的工具。這是「在職訓練」的概念，我可能會用到這個新工具，或以後我可能會需要教這樣的課，因為學生是下一代的科學家。因為這些原因，我覺得我需要去訓練自己使用新的工具。在我的領域裡，也有一些有趣的、還沒被解答的科學問題，是 AI 有可能幫得上忙的，我看到了一些潛力。

• 弦論和 AI 感覺差距很大，AI 也可以應用到弦論的研究嗎？

乍看之下，弦論的確比較抽象，也不像其他許多實驗會產生大量數據。但其實弦論有大量的可能性，我認為使用 AI 來在這些巨量的可能性當中搜尋特別有趣的理論，是一個有潛力能夠加深我們對弦論理解的新的研究方法。

而且 AI 的應用絕不僅限於巨量資料。如果是面對一些比較新的挑戰，在沒有現成的演算法可以用的情形之下，可以自己做出需要的功能嗎？這過程我覺得也非常很有趣，而且應該是會有成果的一條路。這種不是那麼顯而易見的事情，我覺得很有挑戰性，也蠻好玩的。

除了用 AI 來幫助物理跟數學的研究之外，我也試著物理研究當做靈感來源，找出新的 AI 的可能性，我覺得這也是一個很有趣的研究方向。我現在有和 AI 的學者合作，嘗試做出一些創新的演算法，真的還蠻有趣的。

• AI 對您而言是全新的領域，您如何面對跨領域遇到的門檻？

一開始會覺得真的要去碰這個新的領域嗎？其實現在也還是偶爾會有這樣的懷疑。我在弦論領域可能已經是專家，但去了一個新的領域，我學得不會比二十歲的人快，要怎麼去跟人家競爭？是不是在浪費時間？

但也會想，與其想這麼多，不如先做再說。到目前為止我做了兩年多，感覺還蠻好的，我有學到東西，也有做出小小的貢獻。

其實我還蠻感激有這樣的學習機會。對我來說當科學家最大的好處就是，去搞懂一個新的東西就是工作的一部分。當科學家雖然蠻辛苦，但就結果論來說，我還蠻開心能當一位科學家！

延伸閱讀

1. Moonshine Master Toys With String Theory | Quanta Magazine
2. Mathematicians Chase Moonshine’s Shadow | Quanta Magazine
3. 林正洪教授演講 一 怪物與月光（Monster and Moonshine），《數學傳播》