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我心中尚未崩壞的颱風眼

海苔熊
・2012/08/02 ・1910字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 537 ・八年級

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台灣颱風多,地震多,不是什麼人住的地方[1](?)但是不論是哪一個颱風,都有一個無風無雨的地方——颱風眼。這個距離颱風中心 10 公里的面積雖然風平浪靜,但是只要跨出颱風眼一步,就會面臨「最大的風雨」——可是你知道,我們心裡也有這樣一塊尚未崩壞的地方嗎?

Guedeney 與 Mendel(1973)發現一個有趣的現象是:住在鄰近核電廠的居民,比起較遠週邊的人更不擔心自己的安危與工安意外[2]。北京一項研究也發現,在 SARS 發生期間,越接近疫情中心的人越是緊張焦慮,但是最中央的人反而比較不焦慮[3]。

比較有說服力的是2008年大陸汶川發生大地震時,中科院心研所的研究員李紓等人做的調查[4]。他們收集了 5216(果然是中科院)位距離震央遠近不等的居民生活適應、心理師或精神科的需求狀況[註1]等等。結果發現這個心理颱風眼(psychological typhoon eye)效果非常明顯——對災害的反應,呈現一個倒 U 的拋物線——最擔心、求助最多的,都是距離災情正中央有一點距離的人,真正在震央的人不論是心理求助或行為反應上,反而沒有那麼嚴重。

不會崩壞的理由 

為什麼會這樣呢?大陸學者李紓在兩篇文章中都提出 Festinger[5]強大的「認知失調論」做為解釋。當事實與認知相違背的時候(或兩個認知產生衝突)[註2],我們會選擇改變現狀或改變想法——但並不是每次我們都有權改變現狀(例如颱風假放是不放……)——這時候,我們就只好改變想法。身處風險中心的人,大腦會出現兩種衝突的想法:

(A)我住在震央/核電廠/SARS疫情爆發點

(B)住在震央/核電廠/SARS疫情爆發點是危險的。

有一點小小的腦袋就可以推論出這定言三段式的論證:我現在身處險境!(然後擺出Line兔子驚恐圖)。

可是,我並沒有辦法改變我住在震央的事實啊(A),該怎麼辦才好?只好安慰自己:哎呀安啦、安啦,反正說不定也沒那麼危險(改變B想法)[6]!

李紓也指出,除了空間上有心理颱風眼的現象,這樣的效果也可能出現在時間上——災難前一段時間很擔憂(因為你還可以做一些改變、因應),大難臨頭卻很淡定。或許這就是為什麼越是接近考試,越是緊張,但是考試前一週卻比前一天還要緊張。

如果颱風是下週來,你可能會計畫做一些防颱準備,如果是三天後要來,你可能就開始期待放假了。如果颱風正在吹得呼嚕嚕,我想,這時候只要笑就好了[註3]

[按此下載全文/參考文獻列表]

註解

  1. 災後常見的精神症狀是急性壓力症候群(ASD)或創傷後壓力症候群(PTSD),詳請參閱這篇悲慘的亞洲災難回顧[7],或莫拉克風災後原住民的適應情況[8]。
  2. 認知失調理論(Cognitive Dissonance Theory)相當強大卻也複雜,不是腳毛黏上來就可以說明清楚的……每年我們改社會心理學考卷錯最多的就是這個章節,需要多了解的人可以多 Google 一下。
  3. 當然除了笑之外,還要祈禱不要有災情發生。想知道更多與時間空間有關的操作對心理與認知的影響,請參閱構念層次理論(Construal Level Theory)[9]。

參考文獻與延伸閱讀

  • 1. 賴聲川, 離航, 這一夜,誰來說相聲?, Editor. 1989, 表演工作坊.
  • 2.  Guedeney, C., L’angoisse atomique et les centrales nucleaires; contribution psychanalytique et sociopsychanalytique a l’etude d’un phenomene collectif [par] Colette Guedeney [et] Gerard Mendel. Collection Science de l’homme, ed. G.j.a. Mendel. 1973, Paris: Payot.
  • 3. 时勘, 陈雪峰, and 胡卫鹏, 北京市民对SARS疫情的风险认知特征的追踪研究. 人口研究, 2003. 27(4): p. 42-46.
  • 4. Li, S., et al., Progression of the “Psychological Typhoon Eye” and Variations Since the Wenchuan Earthquake. Plos One, 2010. 5(3).
  • 5.Festinger, L., Cognitive Dissonance. Scientific American, 1962. 207(4): p. 93-&.
  • 6.梁哲, et al., 突发公共安全事件的风险沟通难题-从心理学角度的观察. 自然災害學報, 2008. 17(2): p. 25-30.
  • 7.Kokai, M., et al., Natural disaster and mental health in Asia. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 2004. 58(2): p. 110-116.
  • 8.陳智惠, et al., 遭逢莫拉克颱風之災民創傷一年後反應之經驗. 護理雜誌, 2012. 59(3): p. 29-39.
  • 9. Trope, Y., N. Liberman, and C. Wakslak, Construal levels and psychological distance: Effects on representation, prediction, evaluation, and behavior. Journal of Consumer Psychology, 2007. 17(2): p. 83-95.
文章難易度
海苔熊
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在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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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/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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精準預測氣象的「掩星技術」,讓你知道颱風放不放假!
科技大觀園_96
・2021/11/16 ・2380字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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新颱風生成後,大家最關心的就是颱風的路徑、帶來的風雨大不大,以及——到底放不放颱風假?要能預測和評估颱風的走向影響,可靠的氣象觀測資料是不可或缺的。這就不得不提,在我們頭頂上認真執行觀測任務的人造衛星,以及它們身懷測知氣象變化的絕技!

每次颱風來襲,大家都關心會不會放颱風假。圖/pixabay

貢獻全球氣象資料,福爾摩沙衛星功不可沒

過去福爾摩沙衛星三號(福三)執勤十年,為全世界多個氣象中心與研究單位提供無以計數的資料,可謂台灣在國際氣象上的外交大使,於減少天氣預報誤差的貢獻度上,更曾被評為全球前五。福三榮退後,接棒的福爾摩沙衛星七號(福七)也在今年二月完成任務軌道的全部部署。福三和福七都不只有一枚衛星,而是由各 6 枚衛星組成的衛星星系(constellation)。每一枚衛星就像在不同位置巡守、收集氣象情報並互相通報的將士,使得觀測範圍可以覆蓋地球各個區域,提供即時而完整的三維觀測數據。

福衛七號結構示意圖。圖/國家太空中心

但福七與行經南北極的「繞極衛星」福三不同的是,它在南北緯 50 度間軌道繞行,主攻台灣、赤道與中低緯度颱風盛行區的觀測。因此福七可以提供密集度更高、更多的溫度、壓力、水氣等氣象資料。國家太空中心推估,它可提升氣象預報準度 10% ——以颱風為例,可以讓 72 小時的路徑誤差改善 10%,協助我們更精準地評估氣象變化與預防災害。

每日可提供 4000 點大氣垂直剖線資料、大幅提升全球氣象預報準確度的福七,究竟是怎麽辦到的?答案就是掩星技術 (Radio Occultation) 。

掩星技術,讓衛星成為太空中最精準的溫度計!

在天文學上,「掩星」指的是一個天體,在另一個天體與觀測者之間通過,產生的遮蔽現象。但英文中的「Occultation」,也可以指前景中的物體,阻擋遮蔽背景中任何物體的情形。而所謂的「掩星技術」,就是利用電磁波訊號在經過大氣層時,會因穿透不同溫度、壓力或濕度的空氣層,被「遮蔽」而產生轉向、變慢、減弱等的特性,來反演出地球上空之溫度、氣壓和濕度。

衛星與衛星之間,本來因為地球的阻隔看不到彼此,但可以接受來自彼此的電磁波訊號。福七的主要酬載儀器——全球衛星導航系統無線電訊號接收儀」(TGRS),可以接受美國全球定位系統(GPS) 和俄羅斯全球導航衛星系統(GLONASS)全球定位衛星通過大氣與電離層的折射訊號。接著,通過計算電波訊號的偏折程度,就可以反演出大氣與電離層中的溫度、水氣、壓力、電子密度等數據。

掩星技術在 1995 年才開始投入應用,而從 2006 年的福三,到如今福七計劃中積累的研究經驗,使台灣成為這項新穎技術領域的佼佼者。掩星技術所得到的資料具備高準確度和解析度,也擁有不需要大量接收訊號的衛星,就可以得到大範圍數據、降低成本的優勢,不僅可以用作氣象預報,更能幫助我們監控和增進對氣候變遷的瞭解。

衛星加上同位素的助攻,可以使天氣預報更精準

另一方面,除了改善觀測一般氣象資料如溫度、濕度、大氣壓力等參數的準確度,在氣象觀測中新增測定不一樣的參數——如大氣水分子的同位素,也可以讓我們的天氣預報更精準!

過去礙於資料的取得有限,同位素分析在氣象觀測與預報中常被忽略。但近年來人造衛星技術的發展,為氣象科學推開新的一扇窗。來自歐洲太空總署、搭載光譜分析儀的衛星 IASI ( Infrared Atmospheric Sounding Interferometer ),讓東京大學的研究團隊,可以利用其所搜集到的大氣水氣資訊,在氣象預報的模型中,第一次嘗試納入同位素資訊的考量來做分析。

我們都知道,擁有相同質子數、不同中子數的氫與氧元素之同位素,會讓個別水分子的重量變得更重或輕一些。水分子同位素對氣相和液相轉換相當敏感,與一般的水分子 H2O 相比,較重的水分子如 H2HO 或H218O 會更傾向於凝結成水珠,或更難蒸發。因此蒸發與降雨過程等大氣運動,便會影響不同同位素水氣分子的分佈。追蹤它們的行跡,能增進我們對氣象系統的瞭解。

研究團隊以 2013 年在日本發生的低壓事件作為參照,發現納入同位素的數據之後,氣象模型能更好地模擬這次事件的整體氣壓情形。而在全球的尺度,尤其是中緯度及北半球地區,融合同位素資訊後,氣象預報如氣溫及濕度預測的準確度,也都有所提高。雖然這只是初步的探究,但科學家期許,未來進一步完善氣象觀測衛星對同位素資料的收集,能使人類更往精準氣象預測的目標邁進。

人造衛星就像是科學家的千里眼,能觀測千里之外的風雲變化。發展衛星技術,不僅能讓我們更精準預測氣象,在全球化的現代,也能在國際上發揮「Taiwan Can Help」及互助的精神;各國對航太技術的投入與數據資源共享,更是科研工作與人類社會的一大福音。

福爾摩沙衛星拍攝的美麗福爾摩沙島。圖/國家太空中心

參考文獻

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科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。

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疫情之後,我們的心將變得更加強壯!談談創傷後成長
Bonnie_96
・2021/05/21 ・2407字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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近日,台灣本土疫情不斷升溫,民眾不免出現無助、憤怒等情緒和想法。許多與疫情相關的調查和研究,也確實發現在這段時間,人們感受到的焦慮、憂鬱的症狀高出過去好幾倍。

疫情不斷升溫,民眾不免出現無助、憤怒等情緒和想法。圖/envato elements

去年8月,美國疾病防制中心(CDC)調查5000多名成年人,發現25.5%有焦慮症狀,24.3%有憂鬱症狀,這個數值比2019年分別增加三和四倍。且今年4月發布的追蹤報告,也發現過去七個月裡,美國有焦慮或憂鬱症狀的成年人,比例從36.4%上升到41.5%。

波士頓大學公衛學者埃特曼(Catherine Ettman)等人的研究則指出,不僅「憂鬱症狀」和「嚴重心理壓力」的盛行率是2018年的三倍。更值得注意的是,去年的盛行率更是高於911恐怖攻擊、卡崔娜颶風等其他重大災難。

不難發現多數的心理學研究,聚焦疫情之下對個人心理健康所造成的負面影響。但有些研究者卻反其道而行,問:「會不會有些人在這段期間,反而形成正向的生命意義等,或是經驗到創傷後成長呢?」這些研究也發現,人們在嚴峻疫情中雖然會感受到嚴重的心理壓力,但在疫情緩和後,卻能讓他們的心理狀態變得更正向!

疫情期間,有焦慮或憂鬱症狀的成年人有顯著成長。圖/Giphy

什麼是「創傷後成長」?

多數我們想到創傷後壓力症候群(posttraumatic stress disorder,以下簡稱PTSD)患者所經驗到的症狀,比較多是負向的症狀,像是難以入睡、注意力不集中、反覆經歷痛苦的夢境,甚至發展成慢性病或情緒相關病症。

除了一部分PTSD的患者,會持續經歷負面心理健康的影響外。大多數患者會逐漸地從創傷中復原,並回到先前的生活狀態。之中,又有一部份的人會經驗到「創傷後成長」(Posttraumatic Growth, PTG)。

創傷後成長最早是由心理學家Richard Tedeschi和Lawrence Calhoun所提出的。主要是指個人經歷創傷事件,或重大生命危機後,開始體驗到心理的正向經驗,或是實現個人的積極成長。 所經驗到的正向成長,可以歸類為三大類,分別是「改變對自我的知覺」、「改變與他人的關係」、「改變人生哲學」。

Richard Tedeschi和Lawrence Calhoun。圖/UNC Charlotte

「改變對自我的知覺」這部分,Tedeschi 與 Calhoun (2004)以「脆弱但更堅強」來形容自我知覺的改變。當我們面對威脅生命的重大事件,可能會讓人意識到自己正被老天「試驗」著,但如果能在這麼大的創傷後依然存活下來,那麼自己一定是相當的堅強。就像諾貝爾和平獎最年輕得主少女馬拉拉(Malala Yousafzai),雖遭到暗殺,但火速送醫,救回一命。也不能限制她持續為女性教育權發聲,並鼓勵更多和她一樣的女性。

雖然這聽起來和復原力(resilience,或韌性)有點像,但其實並不同。復原力指的是從挫折中迅速恢復的人,但不太會經歷創傷後成長。反之,經歷創傷後成長的人,不只是生活回到原來的水平外,且曾忍受認知和情緒層面的掙扎,進一步形成深層的意義,讓個人獲得生命經驗的提升!

「改變與他人的關係」則是在創傷個案身上,發現與他人有更多的連結。不僅會對其他正在受苦的人更有同理心外。甚至也更願意揭露負向自我,或負向經驗。

「改變人生哲學」則發現有些創傷個案,會重新排列生命的優先順序等。像是有些人可能以前會以工作、賺錢為優先考量,但在遭逢重大事件後,開始陪伴家人、注意飲食等為重。且也會對以前可能不會注意到的小事(天氣等),更加欣賞。

而從以上三大類別,Richard Tedeschi等人再細分五項因素。包含與改變對自我的知覺相關的「發現新的可能性」、與改變他人關係相關的「與他人關係」,以及和改變人生哲學有關的「個人成長」「人生鑑賞」「靈性成長」。這五個因素,也常被用在許多創傷後成長的研究中。

創傷後成長主要是指個人經歷創傷事件,或重大生命危機後,開始體驗到心理的正向經驗,或是實現個人的積極成長。圖/envato elements

新冠肺炎疫情之下,有些人正在經驗「創傷後成長」!

耶魯大學心理學家Robert H. Pietrzak等人,對超過3000名退伍軍人進行調查,發現有12.8%的退伍軍人自陳有和新冠肺炎疫情相關的PTSD症狀。而有8%的人考慮自殺。

但是,也有43.3%的退伍軍人表示,他們在疫情期間獲得正向的心理健康影響。包括更滿意現在的生活、有更親密的人際關係,以及在個人成長方面也有提升。

另外一項研究,則是英國和葡萄牙心理學家雙雙聯手,在第一波疫情期間(去年1月- 6月)針對兩地385名6-16歲的兒童照顧者,進行調查。

雖然有50%參與者表示自己在這段期間的收入減少,且甚至有19.5%的家庭成員是疑似或確診病例。儘管這些參與者在生活中承受龐大壓力,但還是有高達88.6%的人認為疫情之下還是帶給自己積極、正向的意義。其中,包含人際關係的改善、發現自己新的可能等。

在不斷升溫的疫情期間,我們仍會對未知的情勢感到焦慮、憂鬱,甚至覺得壓力山大等。但在疫情過後,我們會慢慢地回到原本的狀態。而根據現有調查資料,也有不少人在這次疫情中,在心理健康上得到正面的影響!

參考資料

  1. McGinty EE, Presskreischer R, Han H, Barry CL. Psychological Distress and Loneliness Reported by US Adults in 2018 and April 2020. JAMA. 2020;324(1):93–94. doi:10.1001/jama.2020.9740
  2. Tedeschi, R. G., & Calhoun, L. G. (1995). Trauma and transformation: Growing in the aftermath of suffering. Thousand Oaks, CA: Sage.
  3. Tedeschi, R. G., & Calhoun, L. G. (2004).Foundations and Empirical Evidence.Psychological inquiry, 15(1), 1-18
  4.  蕭仁釗、 李介文(2014)。創傷與創傷後成長。國教新知;61卷1期,P54 – 61。
  5. Pietrzak RH, Tsai J, Southwick SM. Association of symptoms of posttraumatic stress disorder with posttraumatic psychological growth among US veterans during the COVID-19 pandemic. JAMA Netw Open. 2021;4(4):e214972.
  6. Stallard, P., Pereira, A., & Barros, L. Post-traumatic growth during the COVID-19 pandemic in carers of children in Portugal and the UK: Cross-sectional online survey. BJPsych Open. 2021; 7(1), E37.