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對資訊焦慮 Say No!在資訊爆炸的時代,「知道」到底會讓人變快樂還是更痛苦?——《資訊超載的幸福與詛咒》

天下文化_96
・2022/08/26 ・2204字 ・閱讀時間約 4 分鐘

有的時候,無知反而更快樂

如果你想搬到新的城市,或許會想了解那裡住起來是什麼感覺;如果你要買房子,也可能會想知道屋頂是否牢靠,或是空調夠不夠力;就算是買新的筆電、車子或手機,肯定會先掌握產品資訊,包括價格、性能、耐用性等;而來到大選的投票日,你也會想知道每一位候選人的政見願景。

人手一機的時代,我們幾乎 24 小時不斷吸收來自世界各地的資訊。圖/Pressmaster

所以,我們通常認為「得到資訊」是有幫助的,但到底什麼時候得到資訊是好事?以及究竟好在哪裡?

事實上,我們其實沒興趣知道大量的資訊。很多資訊對我們來說毫無價值,只不過是浪費大腦容量,還可能無聊透頂。

甚至有許多資訊我們寧可不知道,因為這些資訊會讓我們感到不悅或痛苦;有時候我們不想要知道,是因為我們沒有動機想要取得某些資訊,因此不會特別主動去得知某些資訊;但也有時候,我們想要不知道,因為我們有動機想排斥某些訊息,於是刻意主動迴避。

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除了體重計上的數字,你還會迴避哪些資訊?

你沒興趣知道的事,可能包括餐廳隔壁桌那位先生頭上有幾根頭髮、你的車究竟用了哪幾種貴金屬、巷口咖啡店的豆子是來自巴西、哥倫比亞、布達佩斯,還是其他地區。

而你或許想要不知道的事,諸如是否會罹患阿茲海默症、基因上是否容易得癌症和心臟病、所有同事對你的實際看法,以及你可能在幾歲時死亡;你或許也不想要知道啤酒、咖啡、披薩、冰淇淋對於健康造成的風險,這些食物可能對未來造成傷害,卻提供當下的愉悅。

如果你滿腦子都想著風險,這些食物只會帶來恐懼、內疚和羞愧。這種時候,無知或許才是幸福的。(就像我今天早上量了體重,搞得我心情很糟。)

想想看你的另一半說有事要告訴你的時候,心中是不是非常忐忑,到底要不要知道呢?圖/irinapavlova1

「資訊迴避」(information avoidance)的情況相當常見,顯示人們常常寧願不知道某些資訊,或是積極設法迴避資訊。

但用了哪些辦法、又付出什麼代價?我已經說過,最重要的問題應該在於「得到資訊能否讓人們變得更幸福」,而這也代表應該個別評估:某項資訊對於所涉及族群(就算只有一個人)而言,會帶來怎樣的影響?

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可以用幸福來衡量「知道的代價」嗎?

當然,接下來得談到幸福的定義。

經濟學家總愛將「支付意願」(willingness to pay, WTP)掛在嘴邊,覺得只要知道你願意為了取得某樣事物(衣服、食物、運動用品、筆記型電腦、汽車或資訊)支付多少金額,就能判斷這個事物對你的得失利益。

但對於將「支付意願」當做判斷標準,我有些不同的看法,而且偏向負面。真正重要的應該是人們能否幸福快樂,而不在於支付意願高低。

一個明顯的缺點是:如果民眾本來就沒錢,哪談得上支付意願?但讓我們姑且先擱置這個問題,單純就支付意願進行討論:以這個方法來判斷某人想要某樣事物的程度會有哪些優缺點?從優點來看,至少原則上這項標準應該會涵蓋某人所關心的一切面向。

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購買「會員身分」以換取消除廣告,也可以作為近年來人們付錢換取「不知道」的案例。圖/Pixabay

有時民眾會願意為了取得資訊而付出大筆金額;但有時民眾就是一毛也不想出;有些人甚至情願付錢換取「不接受某些資訊」。

還有哪些情況讓人「寧願不知道」?

後面會看到,要談支付意願,還必須先看看民眾當時是否理性、是否擁有完整的背景資訊。關鍵在於,當他們被問到對於某項資訊的支付意願時,這些人可能根本沒有足夠的參考資訊。

也就是說,他們是在「資訊不足」的狀態下,判斷自身支付意願的高低。此外,就算取得某項資訊能讓生活品質大為改進,也可能因為面臨生計困頓,加上太多的不公義,根本無心取得這些資訊。

舉例來說,如果你壓根就不知道那些省錢小撇步能讓你賺到多少錢,又怎麼會有興趣得到那些資訊?此外,支付意願也會受到各種認知偏誤影響,例如現時偏誤(present bias,只看眼前而不看未來),或是現成偏誤(availability bias,誤以為承擔某些風險比較容易有成效)。

支付意願的高低,一方面可能是出於理性的選擇,希望避免痛苦;另一方面也可能想保留驚喜的可能。我們總希望在對的時間點得到資訊,太早或太晚都不行。

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驚喜派對若過早露餡就沒意思了;讀懸疑小說也不能太快被劇透。但與此同時,很多人也可能低估自己的適應能力,於是一談起健康,就不想聽到任何壞消息,但其實長痛不如短痛,而且或許新的療法即將問世。

民眾對不同資訊的支付意願高低有別,已經足堪玩味。而更有趣的是,民眾甚至有時候願意付錢避免得到某些資訊。

——本文摘自《資訊超載的幸福與詛咒》,2022 年 8 月,天下文化 ,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3351字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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奠定現代通信基礎的克勞德.香農(Claude Shannon)
數感實驗室_96
・2024/06/06 ・743字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

以前小時候如果調皮不聽話,就會被大人叫去跪算盤,現在的家長家裡沒算盤了,反而會拿出電路板讓小孩跪。

咦?為什麼總是拿算數工具來懲罰小孩呢?

電路板上看似複雜電路板密密麻麻的,是電腦進行邏輯計算的關鍵。這小小的薄片能執行驚人的運算功能,背後的奧秘離不開一位傳奇科學家的貢獻。他不僅奠定了現代通信的基礎,還開創了人工智慧研究,這可不是一般人一生能做到的成就,但克勞德.香農(Claude Shannon)卻一次搞定。

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這位非凡的科學家是如何改變了我們的時代?

他讓我們今天能享受高效的通訊技術和智慧生活。如果你也覺得現在生活離不開手機和電腦,那你應該感謝這位數學和電機工程的天才。

對於 2000 年後出生的人而言,或許覺得用手機傳訊息、用電腦看影片再平常不過。但在 Shannon 出現之前,沒有人能系統性地定義「資訊」和「通訊」。他以其對動手實驗的熱忱,將這些看似無形的概念轉化為實際的理論,為世界帶來了一場資訊革命。

正是因為 Shannon 的卓越貢獻,我們才能享受如此便捷的現代通信技術。他不僅改變了科學的面貌,還深刻地影響了我們的日常生活。

Shannon 的故事也提醒我們,熱愛與好奇心是推動進步的核心力量。他用智慧和創造力,為我們打造現代通信的基礎,並開啟未來的無限可能。

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 55 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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資訊量過大啦!我們其實不擅長處理複雜的資訊?——《生物轉大人的種種不可思議》
商周出版_96
・2023/11/21 ・1330字 ・閱讀時間約 2 分鐘

誰不接受多樣性?

我們的成長方式具有多樣性。有人長得快,有人長得慢;有人長得高大,有人長不高。這種多樣性是「生物的策略」。不過有個東西並不接受多樣性。就是我們的大腦。

人腦不善於處理複雜的訊息。

有一個法則叫做「神奇數字七法則」,意思是:人類一次頂多只能記住七樣東西。

這是真的嗎?我們來試試看。

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請記住以下插圖,限時三十秒。

接著再看下面的圖,什麼東西不見了?

答案是不倒翁。為什麼明明十樣物品也不多,我們就是記不住呢?

再來試試下一題吧。

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雖然超過七個圖,但是這一題可能大家都記得住,因為這些圖都與《桃太郎》的故事有關。先找出關聯性,再加以歸納整理,大腦才有辦法勉強記住超過七樣東西。

大腦不擅長處理太多資訊

記憶圖畫或許比較困難,試試看數字吧。

請記住旁邊的數字,限時五秒。

怎麼樣? 是不是太簡單了點!

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下面這一組數字呢? 也是限時五秒。

上面這一題是不是也太簡單了!

下一組數字呢? 限時同樣五秒鐘。

如何?

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前兩題應該可以輕輕鬆鬆記住,但是第三題就比較不容易了吧?

你知道第三題有幾個數字嗎?

答案是八個。

只有八個!

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人類厲害到發明了電腦,我們優秀又傑出的大腦照理說應該能理解一百、一萬,甚至一億個數字。然而實際上,人腦必須費盡力氣才能記住兩隻手數得完的數字。我們的大腦本質上不擅長處理「大量」的資訊。

理解「大量」的方法

如同上述的例子,當題目是文字(圖像)時,只要歸納出《桃太郎》的故事,我們的大腦就更容易理解。

那麼數字呢?

我們來看看下面的數列。

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把亂七八糟的數字排成一列,是不是就好記很多?

如果再排成下面這樣呢?

這次是依照數字的大小排序。

我們可以看到「3」有兩個,而 1 到 9 中間缺少了「7」和「8」。經過排列和整理順序之後,人腦就比較能夠理解這些資料。我們的大腦最喜歡把東西排成一列或排順序。學校排成績也是這樣的關係吧?

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——本文摘自《生物轉大人的種種不可思議:每一種生命的成長都有理由,都值得我們學習》,2023 年 8 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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