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【2021 年搞笑諾貝爾:物理獎】AT 力場全開!如何在擁擠的車站通道中不被別人撞到?

超中二物理宅_96
・2021/09/30 ・6652字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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並沒有,但朗之萬公式是今天的主角。

這兩年全世界都被 COVID-19(特殊嚴重傳染性肺炎、新冠肺炎、武漢肺炎)疫情搞得雞飛狗跳。除了疫苗之外,「口罩、洗手、社交距離」堪稱「物理防疫三神器」。我們剛度過了第二個疫情下的中秋假期,看到各大交通轉運樞紐人山人海的群聚,不禁讓人擔心,擠成這副德性,樣怎麼保持社交距離啊?

最近頒發的 2021 年「第 31 次的第一屆」搞笑諾貝爾物理獎,也跟「社交距離」有關:在行人十分擁擠的通道上,大家如何互相閃躲以避免相撞,並且順利通行?

疫情前,大家在生活中碰到這種情境的經驗應該很頻繁,反正就順著人流走,有人擠過來過互相閃一下(然後心裡暗譙一下…有時候啦),經過一個不怎麼舒服的過程後,通常能順利通過。

但是這種在生活中看起來簡單的過程,有沒有辦法以物理學來理解呢?

圖/Pixabay

物理學的主流是「化約主義」:希望用最簡單的理論來解釋各種現象。例如古典物理中用一個牛頓第二定律「F = ma」來解釋物體如何運動,用馬克斯威爾的四條方程式解釋一切電、磁與光的現象。物理學家的終極目標就是找出可以用一條方程式理解整個宇宙的過去、現在與未來的「萬物理論(The Theory of everything)」,所謂的萬物,當然是包含「人類行為」在內囉!

但是其他領域的學者可不吃這一套!比如說「人類的社會行為」,牽涉到神經科學、心理學、社會學等領域,每個領域都十分複雜,怎麼可能用物理學的化約主義來研究呢?

物理學家才不管這些,先做了再說!荷蘭 Eindhoven 科技大學、加州州立大學長灘分校以及義大利 Vergata 大學組成的研究團隊,探討了「擁擠的車站內通道的行人動力學」。其中加州州立大學的成員,是來自台灣的女科學家 Chung-min Lee 教授。

遊戲機變成高效的姿態感測器!

研究者將四部微軟電視遊樂器 X-BOX 用來捕捉玩家身體姿態動作的影像捕捉週邊設備「Kinect」裝設在 Eindhoven 火車站的通道上方,用以記錄通過這個通道的人群動態。這條通道一頭是市中心,另一頭則是巴士總站。

圖一:(a) Eindhoven 車站的通道平面圖,以及 Kinect 感測器(K)配置。(b) 實景照片,上方白色橫樑可見四支 Kinect 感測器。

利用這四部 Kinect 拍攝到的行人影像,搭配影像辨識以及追跡演算法,可以同時標定每個進入畫面的行人,並且一路追蹤其軌跡直到離開畫面為止。整套系統從 2014 年 10 月到 2015 年 3 月,不間斷的記錄了六個月的時間,一共得到大約 500 萬人次的行人軌跡。

數據太複雜?別擔心,物理學家最擅長「化約」了

這些紀錄是貨真價實的複雜人類行為:有的是勇往直前一直線,有些左右搖擺,有些因為某些原因走到一半掉頭,也有真的就跟別人撞成一團的…物理學家如何發揮「化約主義」本色,將這些複雜的行為化簡成可以分析的數學形式呢?

研究團隊採取的方法是用將這長達六個月,累計數百萬行人來來去去的影片轉換成一個由一組「節點」(node)以及節點與節點之間的連線(edge)所組成的「圖」(graph)。

圖中每個節點都代表一個行人以及通過通道時的相關資訊,如行徑方向與軌跡長度。如果兩個行人(節點)在同一時間出現在同一畫面中,則這兩個節點就用線連起來,這條線的資訊包含它連結了哪兩個節點、兩節點間最大與最小的距離、同時在畫面上的時間等等。

圖二:將影像轉變為圖形,每個節點(以帶數字的圓圈表示)都是一個行人,如果兩個行人同時在鏡頭裡就會有一條連線。(a) 從影像轉來的原始圖形示意圖,這個圖可以分成四個子圖。(b) 把雖然有同時入鏡,但是距離太遠,不太可能會互相影響的兩個節點間的連線去掉(以虛線表示),讓圖形更進一步簡化。(c) 「只有一條線連結兩個節點」的子圖。(d) 行進方向相同,不需考慮迴避碰撞,所以把連結拿掉。(e) 最後剩下的「雙節點子圖」。圖/參考文獻 1

假設一個情境如下(請拿出您的耐性,搭配圖二 (a) 看):天剛亮時第 ① 個行人被攝影機捕捉到,接著第 ② 個行人跟在①後面進來,① 離開畫面後,③ 跟 ④ 分別從兩側走進來,在 ② 跟 ③ 離開畫面後,一班火車進站 ⑤⑥⑦ 先後進入畫面,然後人都離開了,中間的空檔只有 ⑧ 獨自通過,接著又有一班火車進來,⑨~⑫ 一起入鏡,最後一個離開鏡頭的 ⑫ 出鏡前瞬間 ⑬ 進來了,⑫ 離開後,⑭⑮ 進入,接著 ⑬⑭⑮ 先後出鏡,然後 ⑯ 獨自通過。

看起來有點煩,對不對?

不過轉換成圖二 (a) 的表示法,是不是就一目了然了呢?這就是「化約」的威力。即使如此,六個月累積下來的圖,上面會有 500 多萬個節點,節點間的連線數目可能上千萬,還是非常複雜。不過我們可以把這一大張圖拆成幾個「子圖」(subgraph):每個子圖包含的節點可以靠彼此的連結連成一片,不同子圖之間則完全沒有連線。

以圖二 (a) 為例,可以分成四個子圖:一、節點 ①~⑦;二、節點 ⑧;三、節點 ⑨~⑮;四、節點 ⑯。只有子圖內部的節點可能彼此有交互作用。

但是即使把整張幾百萬個節點的超大圖拆成許多節點數較少的子圖,可能還是很難分析,像圖二 (a) 的「子圖一」包含了七個節點,要分析這七個行人怎麼互動,怎麼彼此調整行進的路線,還是太複雜了。考慮實際狀況,可以再進一步簡化:

兩個人即使同時出現在畫面中,如果距離很遠或接觸時間很短,幾乎不可能影響彼此,就把這兩人之間的連線拿掉,比如前面的例子「⑫ 出鏡前瞬間 ⑬ 進來了」的情形,就可以拿掉連線。如圖二 (b) 所示,這種太弱的連線(以虛線表示)拿掉後,會把圖形分成更多、更小的子圖。以圖二 (b) 來說,變成 8 個子圖,其中最大的也只有四個節點。

接下來,這篇論文只探討最簡單的兩種子圖:只有一個節點的,如圖二 (b) 中的 ⑧、⑬、⑯,以及兩個節點的 ①②、③④、以及 ⑭⑮,如圖二 (c)~(e)。其中 ①② 為同方向,不需要迴避相撞,所以也把這條連結拿掉,就變成各自落單的單一節點子圖了。

實際上「單節點子圖」一共有 47122 個,「雙節點子圖」一共有 9089 個。

A 編按:圖2 (a) 上「節點上的數字」代表「進入鏡頭的順序」,「節點間的連線」代表「兩人是否同時出現在同一畫面」,透過這種方式組成的圖 2 (a),可以明確區分出那些序列是有可能相撞的。

接著再細部分析每個連線,如果距離太遠或接觸時間太短,就不可能產生碰撞或閃避行為,將符合此條件的連線設為「虛線」,形成圖 2 (b)。

最後考慮圖 2 (b) 內,每個有實線連結的節點行徑方向,如果是兩節點的行徑方向相同,就不會發生碰撞或閃避行為,可以排除不用分析,得到圖 2 (e) 的圖。

雖然我們物理學家經常吹噓物理很厲害,不過事實上我們能夠解出精確答案的力學問題,只有「一個粒子的運動」跟「兩個彼此交互作用的粒子的運動」而已,碰到「三個彼此交互作用的粒子的運動」就沒輒了,只能有近似解或是用數值模擬,所以才會有像「三體」這種科幻作品的出現啊!

三個、四個、五個…粒子的問題物理學家不會算,但是當粒子數目成千上萬或更多時,「熱力學」就登場了,物理學可以回答「很多粒子的平均行為」,並且拿來解釋熱、溫度與壓力等現象。

回歸正題,人類行為顯然比質點複雜太多,所以先從「一個人」跟「互相作用的兩個人」的行為模式著手,以此為基礎來探討「很多人的集體行為」,是相當合理的策略。

行人的軌跡其實不是直線,曲折的像是水裡的灰塵

先從最簡單的「一個人的動力學」開始,在沒有其他人的影響下,行人的軌跡大多會呈現頻率約 1 Hz(每秒一次)的小幅度「抖動」,這個很容易理解,因為這大約是人類的步伐頻率;除此之外,少數軌跡也會有比較大的晃動,甚至轉頭往回走的情形。研究團隊發現,這個行為模式跟「布朗運動」——把花粉、灰塵這些細小的物體放在水中,會被亂跑的水分子撞來撞去也跟著亂跑——類似。

既然如此,就用解釋布朗運動的「朗之萬」方程式(Langevin equation,對,就是那位跟偉大的瑪麗‧居禮傳出緋聞的朗之萬)試試看吧!

圖/Pixabay

所謂的朗之萬方程式其實也很簡單,就是在物體「本來的運動傾向」之外,加上「流體的阻力」,以及「隨機的力量」。

什麼是這些行人「本來的運動傾向」呢?因為這是一條連通兩端的通道,不管是為了節省力氣或趕時間,絕大部分的人都是沿著平行通道的方向從一端以最短距離走向另一端,而不會斜著走;其次是多數人用正常速度走,但也有相當比例的人因為趕時間是快走或小跑步,其平均速率分別為每秒 1.29 與 2.70 公尺(換算成時速是 4.64 與 9.72 公里);最後就是兩個方向都有人走。以上這些「運動的傾向」,可以寫成牛頓第二運動定律的方程式。

接著是「流體的阻力」,當行人開始偏離原來的行進路線時,會受到一個與垂直原方向的速率成正比的阻力,要將這個人「推」回原來的路線。

各位在像台北車站這類擁擠的走道上時可能有注意到:雙向行人會構成「層流」的結構,走同一個方向的人自動排起來列隊前進,這是阻力較小,也會比較省力的走路方式,偏離你所在的隊伍,就可能跟隔壁的隊伍發生摩擦甚至碰撞而難以通行,所以除非有強大的改變路徑的原因,不然我們自然就會回到原來的路徑上。

最後就是「隨機的力量」,我們周圍的其他行人隨時都有狀況,停下來拿東西的、路線突然歪掉的、腳扭了一下、忘記東西回頭的…我們必須眼觀四面,耳聽八方,隨時對這些狀況做出反應,以避免可能的衝撞,同時也造成路徑的改變。

寫下了運動方程式後,就可以在電腦裡面進行模擬,然後來跟攝影機拍到的行人真正的行為比較。結果出來了,人類的行為,可能沒有比空中的灰塵,水中的花粉更高明……

圖三:行人在 (a) 平行通道人流方向速率、(b) 垂直於人流方向的速率、與 (c) 偏離路徑的程度的統計分布。實際觀察結果(紅點)與電腦模擬數據(黑圈)的比較。 圖/參考文獻 1

圖三為「一開始朝著巴士站方向走」的那些「單一節點」(沒有受到旁人影響)的運動狀況統計,紅點是攝影機拍到的真實行為,黑色圈圈是朗之萬方程式模擬的結果。

圖三 (a) 為平行通道方向的速率分布(本來的運動傾向),可以發現真實行為與模擬結果相當吻合!最多人是用秒速 1.29 公尺前進,有少數人是用跑的,所以在超過秒速兩公尺處也有一個小高峰,還有極少數的人會往回走(速率是負的),唯一沒抓到的特徵是在速率為零(停止)的附近。因為行人偶爾會因為種種原因而在路上停下來一段時間,但是布朗運動中的微小粒子只有在轉向的瞬間才會測得速率為零。

圖三 (b) 為垂直於行進方向的速率(流體的阻力),圖三 (c) 為偏離原來行進路線的距離(隨機的力量),兩者也都相當吻合。

結論是:如果行人的密度相當稀疏,不需要互相閃避時,行人的行為基本上跟水中的花粉進行的布朗運動很類似,可以用朗之萬方程式模擬出來。

接下來,就是考慮「兩個人互相靠近,需要互相迴避,但附近沒有其他人攪局」,也就是如圖四的狀況。

圖四:兩個互相接近的行人彼此閃避的示意圖。灰色實線是各自原來的預定路徑,黑色實線是真正走的路線,會有點隨機擾動,但基本上跟預定路徑同方向,(i) 發現彼此可能相撞之後,開始調整路徑,改走虛線,到 (ii) 時兩者靠得最近,此時距離為 d,(iii) 擦身而過後進入互相遠離,又會把路徑調整到與通道平行的方向,但是跟原來的預定路徑有個平移。 圖/參考文獻 1

圖四中互相靠近的兩人,原本的預定路徑,也就是兩條灰色實線的距離太近,如果堅持往前走就會撞在一起,所以靠近到某一個距離就會開始調整方向,把路徑距離拉開避免碰撞(現實中還會有兩個人很有默契的往同一邊閃、再同時換邊、再同時換邊……一直閃不開的爆笑場景,這篇論文中倒是沒有討論),然後再互相遠離。

由於真實的路徑歪七扭八,加上每個人開始轉彎的時機也不盡相同,所以我們再度發揮「化約主義」的精神,把圖四簡化成圖五。

圖五:AB 兩人互相接近、閃避、遠離的簡化示意圖。 圖/參考文獻 1

我們採用直角座標系,把通道方向(也是人流移動的分向)定義為 X 方向,垂直 X 的為 Y 方向,當大家都沿著 X 方向移動時,「會不會碰撞」是由 Y 方向的距離所決定。當兩人進入畫面時,兩條路徑的距離為 Δyi,兩人擦身而過時的距離為 Δys,遠離後的路徑距離為 Δye

在物理模型方面,得在「一個人的朗之萬模型」裡面加上「兩個人的交互作用力」,這個力分為兩部分:

  1. 「遠遠看到前方有人走過來該準備閃了」的「長程力」
  2. 「靠快撞到了趕快閃」的「短程力」

兩者都可以用數學函數寫出來加進方程式,成為「兩個人的朗之萬模型」。

研究團隊量了所有「雙節點子圖」的 Δyi,Δys,Δyie;同時也以「兩個人的朗之萬模型」在電腦上模擬了行人的行為並且量測了這三個數值,然後畫了 e(Δys) 對 Δyi 的關係圖,其中 e(Δys) 為對應於同一個 Δyi 的所有 Δys 的平均值;以及 e(Δye) 對 Δys 的關係圖,分別為圖六 (a) 與 (b)。

再一次,真實世界的行人行為(紅點)與電腦模擬(虛線)相當吻合。此外,這個模型連「發生相撞」的頻率都可以預測得很準。難道人類行為真的跟隨波逐流的布朗運動一樣?!

圖六:(a) 兩個人擦身而過時的距離平均值與起始路徑距離的關係。(b) 兩人互相遠離後的路徑距離平均值與擦身而過時的距離的關係。紅點為真實世界的人類行為,虛線為電腦模擬結果,通過原點的點線為兩人都不改變方向直直往前走的情形。 圖/參考文獻 1

每個人都有 AT 力場,半徑 1.4 公尺

值得注意的是,當 Δyi 較小時,互相走近的兩人會開始調整方向,把距離拉開,讓兩人擦身而過時,不至於撞到(Δy > 0.6m)。有趣的是,這個現象從 Δyi < 1.4m 就開始發生,在 0.6m~1.4m 這個範圍內,即使不改變方向,也不會撞到,但是這個距離已經夠近,讓人感到「個人領域受到侵犯」的威脅,而開始迴避對方,把距離拉開。

也就是說,在擁擠的通道中,「讓人安心的社交距離」是 1.4 公尺(我是很想把它叫做「AT-Field 絕對領域」啦…),我們不太想讓陌生人靠近到這個距離以內。要提醒各位的是,這是「一大堆人的行為」的平均值,並不是每個人都是同一個數值。

雖然說得到的是「搞笑諾貝爾獎」,不過這個研究過程可是很嚴謹的,一點也不搞笑。這個研究也說明了,個人的想法跟行為很複雜,人與人之間的互動很複雜,但是一大堆人的行為平均起來,可能會呈現簡單的模式,可以用物理學的「化約主義」方法,來理解「人類群體的行為」。

當然這還是相當初步的研究,而車站裡移動的人潮,也不過是人類的社會行為中一個非常簡單的現象,所以想用物理學的方法論,來研究社會科學,還有很長的路要走(而且社會科學家可能也會不高興)。

但是在物聯網越來越盛行的今日,各式各樣的人類活動被轉換成大量的資料累積下來,可以預見研究人類行為的方式會越來越多樣化。到最後會不會出現像艾希莫夫的科幻經典「基地系列」中,可以預知人類未來命運,並且扭轉其方向的「心理歷史學」呢?讓我們繼續看下去——

※ 更多搞笑諾貝爾的相關介紹,請到泛科專題【不認真就輸了!搞笑諾貝爾獎】

參考文獻

  1. Alessandro Corbetta, Jasper A. Meeusen, Chung-min Lee, Roberto Benzi, and Federico Toschi, Physics-based modeling and data representation of pairwise interactions among pedestrians, Phys. Rev. E 98, 062310 (2018).
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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/01 ・2113字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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【2022 年搞笑諾貝爾和平獎】用八卦守護世界和平!先等等,你聽到八卦是真的嗎?
Yiting_96
・2022/10/14 ・2950字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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「欸欸你知道嗎隔壁班的雅婷又換一個男朋友了啦,而且看起來比她大很多歲耶!」

「我同事的弟弟的老公的姊姊的小孩,最近考上醫學系但又說他不想當醫生啦,現在的小孩吼⋯⋯」

八卦一般指的是閒言閒語、對他人說長道短,也常被用來代稱為演藝圈的小道消息、緋聞等。圖/Pixabay

你是個喜歡八卦的人嗎?根據維基百科上面的定義,八卦一般指的是閒言閒語、對他人說長道短,也常被用來代稱為演藝圈的小道消息、緋聞等。但如果讓我對八卦做名詞釋義的話,大概就是「關心身旁朋友身體健康感情糾葛工作學業順不順利」這種與朋朋間的正向交流(眨眼比心)。

身為一位喜歡與朋朋交流八卦的人,資訊的正確性就很重要了。但要怎麼知道這個八卦內容是真是假?今年(2022)搞笑諾貝爾和平獎用數學模型告訴你答案:人們傾向對想合作的人說真話,對不願為伍的人說假話

講八卦到底有什麼幫助?

「我絕對不可能得到諾貝爾獎,這大概是我最接近諾貝爾獎的一次!」今年和平獎的得獎研究來自一個跨國合作團隊,成員之一的艾希特大學(University of Exeter)管理學教授 Kim Peters ,在接受澳洲科普媒體 COSMOS 訪問時說到。

在研究領域中,「八卦」的定義其實非常廣泛,只要我們跟他人聊到當事者,而那個當事者恰好不在現場的時候,就會被認定是在講八卦——這幾乎是我們每天都在做的事!但講八卦到底有什麼幫助?Kim Peters 說明,八卦其實可以幫助我們更了解社會環境。例如誰該相信、誰又是個騙子,這也對我們在社會互動中選擇跟哪些人合作、做出哪些行為而言相當重要,可以幫助人們更適應社會生活。

八卦其實可以幫助我們更了解社會環境,也可以幫助人們更適應社會生活。圖/Pixabay

讓我們回到研究內容,雖然八卦對人們的社會生活來說很重要,但我們要怎麼在這個真真假假的花花世界中,知道八卦的內容是真、是假?為了分辨出八卦的真假、哪些人會對你說真話,研究團隊以經濟學中的訊號理論(signaling theory)、適應性相互依賴(fitness interdependence)為基礎設計了一個新的分析模型。

用訊號理論當基礎建立一個分析模型

先來談談什麼是訊號理論。假設今天有A、B兩個人要進行交易,A就會對B釋出一部分自己商品的內容,讓交易能夠順利完成;若是將交易的物品換成「資訊」的話,資訊提供者A就會對資訊接收者B說出這項資訊的一部分內容,以最大化自己最終能得到的效益。而「誠實訊號」(honest signaling)模型,則是用來分析在什麼條件下這種效益最大化可以導致誠實均衡(honest equilibrium),也就是B從A那邊獲取可靠的資訊後,可以反過來幫助A得到更多的效益。由於要完成一個八卦的最小單位是三個人——發出訊息的八掛者、接收者、被談論的目標,若是想分析真、假八卦與人際互動之間的關係,就不能直接挪用訊號理論。

為了建立分析模型,團隊還需要另一個理論基礎——適應性相互依賴,描述了生物體之間的相互影響。生物體之間適應性相互依賴的高低,能以利害關係指數(stake index, s)表示,這項指數能顯示一個人的適應度變化與另一個人適應度變化的相關程度。例如A、B兩個人共同工作以維持生計,那麼彼此之間的福祉就會取決於另一個人是否做得好。正適應性相互依賴(s>0)顯示個體對彼此的生存、繁衍有正面影響;負適應性相互依賴(s<0),則代表個體對彼此的生存、繁衍為負面影響;當然也可能有不存在適應性相互依賴(s=0)的情況產生,表示個體對彼此的生存、繁殖沒有任何影響。

結合訊號理論與適應性相互依賴,團隊假設八卦者會選擇一種八卦策略(說真話、說假話)以最大化他們的效益。而八卦者要選擇說真話、假話,又會取決於八卦者與接收者、目標之間之間的適應性相互依賴程度,這些原因共同組成了八卦三元組(gossip triad,圖一)。

圖一:八卦者、接收者、目標之間的互動關係。八卦者會決定對接收者傳送真/假的八卦,接收者則會在遊戲中與目標互動。而八卦者能得到的效益以及他是否決定說真的八卦,則會取決於他與接收者、目標的相互依賴關係。圖/參考資料 1

在分析模型中套入四種不同的依賴關係

在模型建立好之後,團隊透過四種遊戲分析八卦者與目標、接收者之間不同的適應性相互依賴關係:

  1. 獵鹿遊戲:共同合作,接收者與目標互利
  2. 雪堆遊戲:共同合作,但只對接收者有利
  3. 幫助遊戲:共同合作,但只對目標有利
  4. 懲罰遊戲:有懲罰代價,以背叛為主的遊戲

實驗時,八卦者會決定對接收者說真/假八卦,接收者則會在遊戲中與目標互動。而透過模型分析,團隊發現八卦者能得到的效益以及他決定說真話/假話,將會取決於他與接收者、目標之間的相互依賴關係是正向或負向:

  1. 當八卦者與接收者、目標的整體適應度相互依賴關係為正,這項合作對接收者、目標都有利時,八卦者會傳遞真的訊息(獵鹿遊戲)
  2. 在對接收者有利的情況下,若八卦者與接收者的相互依賴關係比較高,那麼八卦者會傳遞真的消息(雪堆遊戲)
  3. 在對目標有利的狀況中,當八卦者與目標的相互依賴關係比較高,則八卦者也會傳遞真的消息(幫助遊戲)
  4. 由於懲罰會降低接收者與目標的效益,如果八卦者與接收者、目標的整體相互依賴關係為,八卦者也會選擇誠實(懲罰遊戲)

若將上面的結果講得白話一點,你可以想成:

  • 果果、千千、梅梅是好朋友(整體相互依賴關係高),如果千千跟果果說:「梅梅玩遊戲課金花了快十萬!」的八卦時,千千說的話大概是真的 ʕ •ᴥ•ʔ
  • 可可跟安安很好(相互依賴關係高),但可可超討厭花花(相互依賴關係低),當可可跟安安說:「欸花花昨天上完廁所沒洗手!」的八卦時,就有可能是可可在說謊 ಠ_ಠ
信賴關係低的時候,說出的八卦就有可能是在說謊 。圖/Pixabay

所以說八卦真的有助於世界和平嗎?

Kim Peters 表示,人們「說謊」是為了幫助盟友、傷害競爭對手。當你是八卦訊息的接收者時,你跟八卦者的之間關係、八卦者與被談論者之間的關係是正向或負向,將決定他說的是真話還是假話。這項模型解釋了人們為什麼會選擇分享真/假八卦,而其實我們在生活中也常直覺性的應用這個概念去分辨話題內容的真假。

所以這項研究真的能幫助世界和平嗎?「我是覺得這有點誇大了啦!」Kim Peters 笑著說。雖然八卦有助於人們的社會生活、維持社會的良好運作,但畢竟也不是每個人都喜歡被他人在背後議論(尤其是那些假消息)。此外,我們也要注意談論八卦可能對他人帶來的影響。在未來,當有人跟你分享他人的負面訊息時更要記得採取保留態度,以避免自己被錯誤的訊息欺騙,而後又將假消息傳播出去!

參考資料

Yiting_96
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在鳳梨田裡唸生科的人類,畢業後意外走上了科普路,目前還在緩慢前行中。喜歡有趣怪知識、諧音爛笑話,還有床。

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【2022 年搞笑諾貝爾安全工程獎】交通安全麋鹿有責!用假麋鹿守護行車和平!
Peggy Sha
・2022/09/30 ・2013字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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夜路走多了,總匯三明治;公路開久了,總會遇麋鹿(咦?)。

好啦,在台灣不管開車開多久,你都不太可能會撞到麋鹿,但若是在北美、西伯利亞或斯堪地那維亞半島這些高緯度的國家,那實在蠻容易碰上突然衝出來的「麋鹿驚喜包」,一不小心就可能造成車禍慘劇。

在瑞典,平均每天會發生 13 起左右的麋鹿車禍事件,可說是道路安全的一大難題。

在台灣的我們,很難想像開車在路上會撞到一隻鹿。但在高緯度國家,這是一個嚴重的交通問題。
在台灣的我們,很難想像開車在路上會撞到一隻鹿。但在高緯度國家,這是一個嚴重的交通問題。 圖/envato.elements

於是,為了防止車輛被破壞、為了守護行車的和平,瑞典道路管理局贊助了一項碩士論文研究,希望可以找出減少車禍損害的方法;為此,研究團隊做出了非常可愛的鹿鹿……然後努力撞爆它!

(話說這篇論文的研究對象是肩高可達 2 公尺的那種巨型麋鹿,不是那個拖著聖誕老公公的可愛馴鹿,想知道兩者的差異可以看這篇:「鹿茸」是誰的茸?」)

想守護道路安全?首先,你需要一隻耐撞的鹿鹿

鹿鹿這麼可愛,怎麼可以撞鹿鹿?就算想要守護道路安全,我們也不能夠抓真麋鹿來測試對吧?於是乎,做出一隻既「真實」又「耐撞」的假麋鹿,變成了最重要的功課。

鹿鹿這麼可愛!怎麼可以撞鹿鹿? 圖/GIPHY

真正動手之前,首先要來蒐集一些背景資料。由於麋鹿本身的個體差異很大,要在野外觀察也較不容易,於是,本研究的作者 Magnus Gens 聯繫了科爾莫登野生動物園(Kolmården Zoo)和其中的獸醫,除了取得資料外,也近距離觀察了兩隻 3 歲左右、已馴化的麋鹿。

每年五月左右,當小麋鹿逐漸成熟、長到差不多一歲時,便會被麋鹿媽媽掃地出門。剛離開母親的小麋鹿們會有些懵懂、容易到處亂晃,也因此帶來交通事故的高峰時期。麋鹿雖然看起來笨重,但其實十分苗條,此外,當牠們被撞擊時,會呈現出「柔若無骨」的狀態,肩膀和骨盆的關節甚至可以用超乎想像的方式詭異地扭轉。而當牠們受到驚嚇或是卡在擋風玻璃上時,有時會劇烈掙扎,並對駕駛造成二度傷害。

親愛的,我為你打造了隻超強無頭麋鹿!

資料收集完成後,就準備要來實行「造鹿大業」了!

首先呢,假鹿的材質可得十分講究,需要耐用、容易取得又接近真實數據,千挑萬選之下,Magnus Gens 決定採用由 Trelleborg Industri AB 所製造的一款又軟又韌,約為蕭氏硬度(Shore)40° 的橡膠「RF 19 Red」。

Magnus Gens 共用了 116 塊橡膠搭配鋼製零件,打造出了超強大的假麋鹿,雖然它的外表實在是不太像頭麋鹿,畢竟沒有毛也沒有頭,不過呢,它能很好地模擬真實麋鹿的組織密度和柔軟度,也解決了舊有模型太硬、太脆而導致撞擊測試失準的問題。

接下來,Magnus Gens 找來了三輛舊車來進行撞擊測試,分別是 Volvo 245 和兩輛 Saab 9-5。關於這撞擊的結果呢,只能說非常令人滿意!因為撞毀的車輛看起來跟真正的車禍車輛看起來有 87% 像,實在是可喜可賀啊!

假麋鹿撞擊測試。

別小看假麋鹿的力量!交通安全從假麋鹿做起!

看到這裡,你或許會有點好奇:到底為什麼要花這麼多力氣去做假麋鹿呢?

Magnus Gens 表示,研發這種好做、容易維護又耐用的假麋鹿非常重要,因為它能在各個車廠進行車輛安全測試時發揮巨大效用。假設車廠們能根據相同條件進行反覆測試,便能為潛在的買家提供有價值的比較數據。另一方面,如果消費者開始重視相關議題、要求車廠進行安全測試,便能帶來更多資金和支援,進而打造出更加安全的汽車。

所以說,假麋鹿真的是非常重要而且影響深遠的存在啊!難怪在多年後的今天,這個研究能成功拿下 2022 年搞笑諾貝爾中的「安全工程獎」,讓我們感謝假麋鹿們的努力!

感謝研究團隊與假麋鹿們的努力! 圖/GIPHY

另一方面,除了麋鹿之外,世界上還有許多地方都苦於大型野生動物所造成的相關車禍;在澳洲有袋鼠,在非洲有駱駝,因此,相關需求始終存在。不知道,未來會不會有更多人開始研發假袋鼠、假駱駝呢?那想必又將會是一場有趣又有意義的奮鬥吧!

參考資料:

http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:673368/FULLTEXT01.pdf

Peggy Sha
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曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。