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蘇和子維怎麼了?——從《華燈初上》看小媽媽出養心路糾葛

雞湯來了
・2022/04/02 ・2362字 ・閱讀時間約 4 分鐘

  • 文/雞湯來了蕭子喬
  • 校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
  • 製圖/雞湯來了特約美術黃珮甄
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬

連續劇《華燈初上》中,不僅有日式酒店裡複雜的同事情誼,更有下班回到家中更難解的收出養母子糾葛。蘇慶儀(以下簡稱蘇)與子維走在路上,當子維對旁人說出「這我乾媽」,蘇只能假笑附和;蘇割腕自殺後,子維心急如焚把蘇送上救護車,蘇說了一堆話卻還是無法說出口「不只是乾媽」……。

面對早已揮別,卻近在眼前的親子關係,蘇如何一次次嚥下自己的複雜心情?

蘇謀劃奪回兒子的安排看似「不懂感恩」蘿絲,其實正反映當年懷孕,在無家庭經濟或家人支持下,不得已出養自己親生骨肉,對於一個青少女而言是生理更是心理的切身之痛,不只影響著青少女時期的蘇,更影響了她日後的性格與追尋幸福的態度。

「我應該要謝謝你,但我討厭只能謝謝你的自己」-《華燈初上》蘇慶儀

圖/《華燈初上》

小媽媽蘇:不得已的出養,成為一生的重擔

劇中的蘇,明明是被叔叔強迫而懷孕,卻由她獨自承受汙名與痛苦,成為小媽媽的蘇難以獨自承擔扶養責任,決定出養親生骨肉。多年之後,成年的蘇藏著這個揮之不去的秘密,成為生活中的反覆拉扯的心理糾葛。

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雖然劇中演的是1980年代的故事,而隨著時代推進,今日的未成年小媽媽數量仍不容小覷。行政院戶政司統計,近十年來(2010-2020)15-19歲未成年少女生育率皆為4‰。以2020年為例,誕生超過2000名未成年小媽媽(2020年15-19歲少女共有約551607位*4‰=2206)。

雖然每個小媽媽懷孕的原由不盡相同,但當物質與身心條件未成熟,部分小媽媽會選擇出養。有質性研究深度訪談六位出養孩子的媽媽,發現社會對小媽媽及出養人的污名,成為親生母親一輩子脫不去的重擔。

「無力」的小媽媽:選擇出養多是為孩子好

台灣學者以兒福聯盟接獲出養個案的訪談內容統計,發現小媽媽決定出養孩子的5大因素為:經濟問題、家人無法支持、無力照顧孩子、教養問題、希望給孩子一個完整的家。

身心尚未準備好,物質與心理上的資源不足,以及希望無辜的孩子仍有好的發展,是小媽媽在未成年生育的狀況下,選擇與親身骨肉說再見的關鍵。

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圖/《華燈初上》

---以下爆雷---

當蘇聽見子維叫自己乾媽:出養重聚成為重大課題

特別的是,蘇的出養並非從此和親生兒子不復相見,而恰好是將撫養權交給朝夕相處的好閨蜜蘿絲。國內外研究指出,與出養子女「重聚經驗」是一段複雜的情緒之旅。而蘇的重聚不只是一段旅程,更是紮根在生活每一個細節中的糾葛,心情肯定更為複雜。

當蘇與子維相處,時時刻刻將蘇拉回當年的記憶,再次經歷著傷痛的焦慮,同時也因重新與兒子連結而感受療癒與釋放。這或許正是蘇即便心裡經歷著翻雲覆雨,仍樂於與子維出門逛街,以感情最好的乾媽/乾兒子相稱的原因。

另一方面,在蘿絲入獄,蘇「代替」蘿絲照顧子維時,就像是蘇與兒子的「關鍵重聚」;蘿絲出獄後,蘇則感受到與兒子「重聚後被迫分離」的痛苦。蘇與子維沒有拉開距離、保持界線,卻也沒有重新建立妥善的關係定位、重聚意義,使得蘇的心理一直卡在模糊不清,不知自己意義為何的狀態,成為最後心理失衡的重要原因之一。

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圖/《華燈初上》

蘇&子維的剛剛好距離?拉開距離VS有預備的重聚

或許,成為小媽媽情非得已,出養也是無奈之下的選擇。然而今日的我們知道,身為出養者,和親生孩子的距離和意義都需要更明確的定位、更有意識地處理。

  • 選擇1|拉開界線、生活圈不重疊
    親生骨肉的情感連結渴望無可厚非,然而既已出養,雙方皆需要注意拉開生活距離,建立適當界線,避免情感與出養決策互相矛盾,造成複雜的心理糾葛。
  • 選擇2|討論後相聚,釐清彼此關係與意義
    若因任何一方希望重聚,出養者、收養者、孩子都需要有心理準備,並在有預備的前提下,一同面對新的角色意義與關係定位,過程中有相關單位協助引導較佳。

出養小媽媽可以怎麼做?相關資源:

如此以來,才能保護出養者、收養者,也保護孩子,有面對彼此更適當的界定與勇氣。期待今日的「蘇」與「子維」都能找到更適當的距離,更舒心的關係。

參考資料

  1. 王枝燦(2003)。家庭面臨出養事件之因素與需求分析。兒童福利期刊,4,111-131。
  2. 鄭君紋、劉世閔(2011)。一位未婚女性在青少女時期懷孕的生育決定與出養經驗之敘事研究。教育科學期刊,10(2),139-172。
  3. 楊淑宜(2015)。親生母親與被出養子女的重聚經驗探究。國立台灣大學社會工作學系未出版之碩士論文。
  4. 行政院重要性別統計資料庫:未成年婦女生育率。
  5. 行政院重要性別統計資料庫:現住人口數按性別及年齡分。
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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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口罩影響幼兒「讀」懂情緒?口罩新生代:幼兒情緒 3 大關鍵發現
雞湯來了
・2022/10/02 ・2250字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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  • 文/雞湯來了特派員 林威廷
  • 校稿/雞湯來了 陳世芃
  • 製圖/雞湯來了 黃珮甄、雞湯來了實習生 翁欣容
  • 編輯/雞湯來了 蕭子喬
圖/雞湯來了

自從 COVID-19 疫情爆發,戴口罩已成為日常生活的新常態。口罩遮住了人們大部分的臉,讓彼此看不到完整長相,更看不到豐富的臉部表情。究竟,這是否對人與人之間的互動有深遠的影響?

更值得注意的是,臉部表情屬於肢體語言的一部份,是言語溝通之外,辨識與表達情緒相當重要的管道。各級學校教師和照護中心人員,為了避免傳播病毒,多會戴上口罩。

然而,在這種環境下成長,年紀還小且對於情緒辨識還在初步學習中的幼兒,是否會因此失去與人正常互動和判斷情緒的機會呢?對於他們情緒辨識的發展,又有什麼影響呢?

「口罩是否會影響幼兒判斷他人情緒」一題,雞湯來了綜整多篇研究,發現西方相關研究較多,而結果其實眾說紛紜。許多研究藉由不同實驗設計,不同切入視角、樣本對照,便得出了不同結果。不過,我們也因而從中歸納出幾個關於口罩新生代幼兒情緒發展的重要發現。

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關鍵發現 1|年齡發展階段:3-5 歲最受口罩影響

2021 年 5 月一組研究團隊發表一篇研究,他們測試「3-5 歲幼兒」、「6-8 歲兒童」和「成人」三個群體判斷人臉情緒的正確率:他們準備了不同情緒的人臉,將人臉的照片後製放上口罩,讓這三群人判斷情緒。

圖/雞湯來了

結果發現:不同年齡層的群體中,「3-5 歲幼兒」面對戴或沒戴口罩的人,回答對方情緒的「答對與否」比例差距最大,可說上述三種對象中最受口罩遮臉影響的群體。研究也推論,因為「3-5 歲幼兒」判斷情緒的主要來源仍是臉部表情;6 到 8 歲兒童和成人,則較懂得運用其他情境線索來判斷情緒。

圖/雞湯來了

關鍵發現 2|容易被混淆的情緒:生氣與難過

另一篇 2021 年 11 月的研究,從 9 間照護中心招募 276 位 3-6 歲的幼兒, 讓他們判斷 15 個演員所拍的 90 張人臉照片的情緒。這些幼兒判斷「照片中沒戴口罩的人之情緒」正確率為 70.6%,若將照片換成戴上口罩的人,這些幼兒判斷的正確率仍為 66.9%!

特別的是,有約 25% 無法區分生氣和難過這兩種情緒,占了辨識情緒錯誤之中的多數,可見對於幼兒而言,「生氣」和「難過」在臉部表情上有許多相似的特徵,如何進一步區分情緒,是可以進一步討論的課題。

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圖/雞湯來了

關鍵發現 3|表情之外的辨識來源:聲音的判斷力

其實在疫情之前,2019 年就有研究團隊關注過幼兒的情緒判斷能力。他們不只關心臉部表情,也關注聲音。他們讓 313 位就讀幼兒園的 3-6 歲幼兒:分別透過觀察「臉部表情」和「聽聲音」來判斷情緒。

結果發現:觀察「臉部表情」的視覺判斷正確率最高達 8 成,但以「聽聲音」聽覺判斷的正確率只有 5-6 成。由此可知,對於幼兒而言,視覺很可能比聽覺更容易判斷情緒。

研究也進一步分析,發現觀察「臉部表情」時,「開心」的情緒比起「生氣和難過」更容易透過視覺判斷出來;但若只有「聽聲音」的話,悲傷的情緒比較容易被察覺。

圖/雞湯來了

幼兒情緒教育可以怎麼做?疫情之下把握可控的 2 個安心實踐

由上述的幾項研究結果,我們可以發現兩個重點:

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  1. 喜怒哀樂,判斷各種情緒的難易度不同
    幼兒判斷不同情緒的能力程度是有差異性的,差異性的原因可能來自於年齡,或者為情緒的不同性質,比如說幼兒最容易辨識開心,但容易混淆難過與生氣。
  2. 除了表情,還有多種判斷情緒的來源
    判斷情緒的依據不只有臉部表情,肢體、聲音語調、各種情境線索也能幫助我們判斷情緒。

或許,在口罩還是一種日常必須之時,我們可以多著眼於其他「可控」的因素,例如引導孩子判斷情緒的多元方法,從聲音、其他肢體語言等判斷;又或者更進一步和孩子透過故事或案例,討論生氣與難過的的差異,嘗試學習更多口罩日常的情緒辨識之道。

圖/雞湯來了

大人可以透過繪本共讀的方式,討論繪本中的角色在故事中的情境中「產生了什麼情緒」、「為什麼會產生這樣的情緒」。共讀討論時,不只從圖片中角色的表情,還可以從書中角色的肢體動作、其他角色的反應等多元脈絡,練習判斷角色的情緒類型和產生原因。

甚至,我們可以進一步在日常生活中,引導孩子正視自己的情緒、接納並以合適的方式表達情緒。同時引導幼兒觀察目前身處的情境,例如現在是什麼場合、現場的人們在做什麼、我應該如何表現等等。

相關推薦:繪本推薦與引導孩子情緒的方法

延伸閱讀:雞湯來了

參考資料

  1. Covic, A., von Steinbüchel, N., & Kiese-Himmel, C. (2020). Emotion Recognition in Kindergarten Children. Folia phoniatrica et logopaedica : official organ of the International Association of Logopedics and Phoniatrics (IALP), 72(4), 273–281.
  2. Gori, M., Schiatti, L., & Amadeo, M. B. (2021). Masking Emotions: Face Masks Impair How We Read Emotions. Frontiers in psychology, 12, 669432.
  3. Schneider J., Sandoz V., Equey L., Williams-Smith J., Horsch A., Bickle Graz M. (2022) The Role of Face Masks in the Recognition of Emotions by Preschool Children. JAMA Pediatr. 176(1): 96-98.
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談承諾就傷感情?——借《華燈初上》談新興戀愛型態 Situationship
雞湯來了
・2022/04/07 ・2925字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/雞湯來了特約作者陳家容
  • 校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
  • 製圖/雞湯來了實習生翁欣容
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬
圖/《華燈初上》

「我們賣的是曖昧」-《華燈初上》蘇慶儀

在《華燈初上》日式酒店裡,天天上演男歡女愛、販售戀愛感。這樣既令人心動,又飄移不定的關係,雖然維持著巧妙的平衡,卻也讓彼此的情感多了一分「危險」。 

時代瞬移至今,就像是新興戀愛型態「Situationship」——是由「situation,情況、狀況」+「relationship,戀愛關係」而來的。Situationship 常見於兩人在像戀愛般的情境裡,但又沒有正式對外宣告兩人在談戀愛。因此「Situationship」有別於「Relationship」,似乎要在特定情境/狀況下,彼此才像擁有這段關係。

知名美妝KOL丹妮婊姐曾在自己的 YouTube 頻道中提出「約聘伴侶關係」概念來形容這樣的關係:有約會、談心、親密接觸,曖昧情感油然而生,但從來沒有一句「你是我的誰」的許諾。如同職場上的約聘人員,工作內容跟正職一樣,但是福利跟保障通通都沒有。說到底,Relationship 之於 Situationship,差別就在於「名份」的有無。

圖/《華燈初上》

「不要對我有所期望,因為我給不了你」-《華燈初上》江瀚

危險的平衡?Situationship 在愛情中缺乏什麼元素?

心理學大師羅伯特.史坦伯格(Sternberg, R. J)提出愛情三角理論(Triangular Theory of Love),認為愛情是由親密(Intimacy)、激情(Passion)、承諾(Commitment)三元素所組成。這三個元素分別透過不同的浪漫組合,衍伸出七種愛情類型(如下圖)。

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  • 親密
    一段關係中若擁有「親密」,表示兩人在一起時,能感覺到彼此是親近的、有連結的,但又保有界限的,且明確感受到自己是喜歡與對方在一起的。
  • 激情
    若擁有「激情」,表示兩人相處時,著重於身體接觸、生理的相互吸引,以及享受性的契合。
  • 承諾
    若擁有「承諾」,代表兩人對於現在及長遠計畫有共識,能相互扶持,往共同目標前進。

上圖左側的「浪漫之愛」,只有「親密」與「激情」,沒有「承諾」。近似於「缺乏承諾、社會規範與社會期待」的 Situationship——既可以像朋友一樣分享瑣事、又可以像戀人一般激情。

如同劇中的多情劇作家江瀚,他對待每段感情的態度始終如一,當兩人相處時,他總是享受當下、認真對待、細心呵護,因此他從不覺得虧欠對方;但江瀚從不親口許諾,也從不主動確認關係的行為,反而成為對方不安、焦慮的主因。

圖/《華燈初上》

「我們兩個,不就是安慰彼此寂寞的人嗎?」-《華燈初上》江瀚

近年新冠肺炎疫情加速交友軟體發展、速食愛情崛起、許多伴侶被迫長時間遠距離,激起更多不安。反而讓始於「孤單」而相聚的 Situationship 萌芽,又因為進入 Situationship 的門檻低,不在乎天長地久,只在乎曾經擁有;不需對彼此負責,且保有自由。因此,有越來越多人在不知不覺中,正陷入這模糊、不安或懷疑的浪漫關係。

  • 現象 1|對方的未來規劃中並沒有你
    不只是討論未來規劃,就連日常約會、看電影都經常是一時興起,對方幾乎不會主動規劃約會。對於感情的未來規劃,通常不會正面回應、或只是含糊敷衍帶過。
  • 現象 2|對話膚淺缺乏真誠
    每當想了解對方時,都像隔了一道牆。儘管已經相處很久,但凡是關於私事,仍不願意更深入分享,話題總是停留在表面,彷彿是剛認識的新朋友,很可能排斥聊家人、聊心事也只是點到為止。
  • 現象 3|推辭或迴避見到家人、朋友的場合
    凡是朋友聚會、家庭活動,都會避免讓你出席。模糊不清的關係,不只是你,就連對方也很難向家人、朋友介紹這段關係。
  • 現象 4|自己並沒有那麼在乎對方
    愛情或多或少都會有「佔有慾」,但在這段關係中,即便有如戀人般親暱,仍然會將心思放在其他人身上,並不是那麼在乎對方。

【簡易測驗】一分鐘測驗我的 Situationship 指數

較接近上述情境的學術名詞為「關係模糊」。當兩人「長期」未界定關係、關係模糊時,會使兩人對經營感情產生焦慮感、不安感,進而帶來低自尊、高壓力、提高物質濫用,以及憂鬱症狀的可能性。

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透過下方的關係模糊量表,可以快速檢核,是否正處於這曖昧又模糊不清的感情狀態:

我適合 Situationship 嗎?如何解套?

「不需要的關係,就不必繼續糾纏下去」-《華燈初上》蘇慶儀

Situationship 最理想的狀態是「不給彼此壓力與束縛」。在滿足這個前提下,若雙方都同意,並沉浸於這段關係帶來的愉悅,那麼大概不會為人詬病。

雖然 Situationship 能減輕短暫的寂寞感,滿足可甜可鹹的戀愛感,但是,長期維持這種「想摸又摸不著」的朦朧關係,其實並沒有辦法真正地投入與付出感情。若總是擔心跨越禁區(如:任何確認關係的舉動)、害怕破壞現在的美好(如:導致關係疏離的狀況),將無法完整了解對方,感受不到真正的愛。

還記得測驗第 4 題嗎?「我希望未來能和對方有穩定的關係發展」,試著問問自己未來生涯的期望是什麼?在對兩人關係重新定義的過程中,先確定自己想要什麼!若你正嘗試從 Situationship 解套,可以先試試以下 2 個做法:

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建議 1 愛要大聲說|

能夠在戀愛中,培養愛人與愛己的能力是一件重要的事!因此,誠實地問自己:是否想要和對方好好經營感情? 如果是,就請找個安靜的地方,誠摯地、清楚地與對方表態自己的感覺與期待。

建議 2 從愛情故事提取養分|

即使對方不願意與你共同經營這段感情,也無需指責、批判對方,仍然將這個經驗當作人生的一個愛情故事,記取優點、拾起教訓,作為下段感情的養分。

圖/《華燈初上》

「人生啊,誰沒有大大小小的傷痕,那些過去也是我們現在的一部分」-《華燈初上》中村先生

我的心 你放在哪裡
或許你 根本就不在意
錯把承諾當有趣
- [ 好不容易 Finally ](戲劇《華燈初上》片尾曲)/告五人

參考資料

  • Sternberg, R. J. (1986). A triangular theory of love. Psychological review, 93(2), 119.
  • James-Kangal, N. (2020). Development and Initial Validation of the Relational Ambiguity Scale (Doctoral dissertation, University of Cincinnati).
雞湯來了
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