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大家都認為自己值得更多的薪水!給你更多錢會提升工作表現嗎?——《超越直覺》

一起來
・2024/05/02 ・1949字 ・閱讀時間約 4 分鐘

框架問題理應提醒我們,我們只要自動腦補就一定會犯錯。我們確實向來如此。不過「人類」這個對象不同於 AI 研究人員開發的機器人或電腦,並不會讓我們訝異到必須被迫改寫思考時的整個心智模式。相反地,一旦我們知道答案,就似乎總能找出先前被忽略、後來明顯相關的面向,就像拉扎斯菲爾德假想的《美國士兵》讀者——他們在事後發現,每一個對立的結果都同樣理所當然。

也許我們原本預期自己中了樂透之後會超級開心,結果中獎之後,卻發現自己很鬱悶,這個預測顯然很糟糕。但當我們意識到自己預測錯誤時,同時也獲得新的資訊,例如那些突然出現要借錢的親戚。於是我們會心想,如果早點知道這些資訊,就可以正確預測未來的幸福狀態,也許就不會去買樂透彩了。

因此,我們沒有質疑自己預測未來幸福程度的能力,反而只是認為我們漏掉了一些重要的東西,並且確保自己不再犯相同錯誤。然而我們卻一錯再錯。事實上,無論對於他人行為的預測失準了多少次,我們總是可以用當時未知的事情做為辯解。透過這種方式,我們掩蓋了框架問題,一再說服自己下次會做好,卻永遠都不明白我們真正錯在哪裡。

圖/envato

這種行為模式在動機與金錢報酬的關係中最為明顯,也最難消除。例如,實施金錢獎勵制度顯然能提升員工表現,而且數十年來,職場上大幅出現以績效為基礎的薪資制度,最具代表性的就是高階主管薪酬與股價掛鉤。

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當然,員工在意的顯然不只薪水,還有內在的愉悅感、認同感,以及在個人職涯上的成長與晉升等因素,這些都會影響工作表現。

在其他條件都相同的情況下,適當的金錢獎勵可以提升個人表現——這似乎理所當然。然而,多年來有多項研究顯示,薪酬與工作表現之間的關係,實際上的複雜程度讓人難以想像。

舉個例子,最近我跟雅虎(Yahoo!)的同事梅森(Winter Mason)進行了一系列網路實驗。我們給予受試者不同的薪資,並要求他們執行各種簡單的重複性工作,例如:按照正確的時間順序排列一組車流照片,或是在矩形網格上,找出隱藏在一堆英文字母中的英文單字。

所有受試者都是在亞馬遜土耳其機器人(Amazon’s Mechanical Turk)這個外包網站上招募而來,這個網站是亞馬遜公司於二○○五年推出,原先是用來找出重複的庫存商品。現在有數百家企業使用土耳其機器人進行「群眾外包」(crowd-source),處理五花八門的各種任務,像是標示圖片中的物品、描述新聞報導的觀點,或是判斷兩種說法中哪一個比較清楚。這個網站也是招募心理學實驗受試者的一個有效方法,就像心理學家多年來在大學校園裡張貼廣告那樣,不過土耳其機器人網站的「託客」(turkers)完成一件任務的報酬通常只需要幾美分,只占了研究經費的一小部分。

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圖/envato

我們的實驗總共納入數百位受試者,完成了數萬件任務。有些受試者完成一件任務只能得到 1 美分的酬勞,例如整理一組圖片、找出一個單字。但是,有些受試者完成相同任務卻會得到 5 美分或 10 美分。這在工資上是相當大的差異,要知道,美國電腦工程師的平均時薪只有聯邦最低工資的六倍,所以你可以預期這個工資差異會對受試者的行為產生強烈影響。

結果確實如此。我們付的錢越多,受試者離開實驗之前完成的任務就越多。我們還發現,不管工資多少,分配到「簡單」任務(每一組有兩張圖片需要歸類)的人,比分配到中等或困難任務(每一組有三至四張)的人完成更多任務。換句話說,這些都符合常理。

但接下來的問題是:雖然存在上述差異,我們發現這群受試者的工作品質,也就是歸類圖片的準確度,並不會因為工資不同而下降,即使只有正確完成才能拿到酬勞。

該如何解釋這個結果?我們並不十分確定。在受試者完成任務之後,我們問了一些問題,包括他們認為自己的工作該得到多少報酬。有趣的是,他們的回答與工作難度無關,而是取決於獲得的工資。平均而言,每件任務得到 1 美分的受試者,認為自己該得到 5 美分。得到 5 美分的認為自己該得到 8 美分,而得到 10 美分的則認為自己該得到 13 美分。

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換句話說,不論他們實際上得到多少(還記得有些受試者的工資是別人的十倍嗎),每個人都覺得工資過低。大家在直覺上會認為,給予金錢獎勵就能夠提升員工的動機,但這個實驗告訴我們,即使是非常簡單的工作,工作動機也會因爲員工的權利意識提升而大幅減弱。

——本文摘自《超越直覺》,2024 年 01 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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從奈米微塵到化學氣體, HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。

很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網
在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢 / 圖片來源:envato

到底怎樣才算是「乾淨」?這不是什麼靈魂拷問,而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞,甚至能成為台積電(TSMC)決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中,雖然不需要生產精密晶片,但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密,卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康,你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此,空氣議題早已超越單純的環保範疇,成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

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很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是同一件看起來平凡無奇的東西:一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信,就憑這層厚度不到幾公分的板子,能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎?

這片大家都聽過的 HEPA 濾網,裡面到底是什麼?

首先,我們必須打破一個直覺上的誤解:HEPA 濾網(High Efficiency Particulate Air filter)在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5,是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物,它們能穿過呼吸道直達肺泡,並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本,在工廠與汽車尾氣中,還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1,甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」(UFP,即 PM0.1)。 UFP 不僅能輕易進入血液,甚至能繞過血腦屏障(BBB),進入大腦與胎盤,其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣,單靠孔目大小來「過濾」粒子,那麼為了攔截奈米微粒,濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡,一般人認為的「乾淨」,在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米3 奈米(相當於頭髮直徑萬分之一)的晶片而言,空氣中一顆微小的塵埃,就是一顆足以毀滅世界的隕石。

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因此,傳統的過濾思維並非治本之道,我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形,最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身,誕生於曼哈頓計畫!

1940 年代,製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而,若將排氣直接排向大氣,會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾(Irving Langmuir),他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」(Absolute Filter),其內部並非有孔的篩網,而是石綿纖維。

有趣的來了,如果把過濾器放到顯微鏡下,你會發現纖維之間的空隙,其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢?這是因為在奈米尺度下,物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時,並非走直線,而是會受到空氣分子撞擊,而產生「布朗運動」(Brownian Motion),像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時,布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動,最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時,靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客,就這樣被永久禁錮迷宮中。

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現在最常見的 HEPA 材料,是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間,它們在濾網內隨機交織,像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後,並非僅僅面對一層薄紙,而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層,微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外,HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵,那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀,中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐,目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒,而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺:過濾不是越快越好嗎?

其實,這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管,如果你捏住出口,水流會變得湍急;若將出口放開並擴大,雖然總出水量不變,但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言,當表面積越大,單位面積所需承載的空氣量就越少,空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久,增加被捕捉的機會。此外,越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」,延長了使用壽命,這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

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然而,即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter),但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ,其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物,去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念?塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子,大小約在 2 至 200 微米;細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米,細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」,大多數的病毒(如流感、新冠病毒)都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說,基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上,它更獲得英國過敏協會(Allergy UK)認證,能有效處理 19 大類、102 種過敏原,濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」 / 圖片授權:Shutterstock

然而,同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中,硼是常見的 P 型摻雜物,用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕,進而釋放出極微量的硼離子,就可能直接污染晶圓,改變其導電特性,導致晶片報廢。

此外,無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA(超低穿透率空氣濾網) 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中,任何多穿透的一顆微塵,都代表著一筆不小的經濟損失。

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為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率,材料學家搬出了塑膠界的王者,PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕,還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維,其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕,但它既昂貴且物理上也很脆弱,安裝時若不小心稍微觸碰,數萬元的濾網就可能報銷。因此,你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此,在空氣濾淨系統中,還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網,就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附?

好不容易將微塵擋在門外時,危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王:AMC(氣態分子污染物)

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒,但面對氣態分子時,就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般,能輕易穿過物理濾網的縫隙,其中包括氮氧化物、二氧化硫,以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物(VOCs)。

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為了對付這些幽靈,我們必須在物理防線之外,加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同,這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理(Impregnation)」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質,在活性碳上添加不同的化學藥劑:

  • 酸鹼中和:對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體,會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑,透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之,如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑,就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
  • 物理吸附與凡德瓦力:對於最麻煩的有機揮發物(VOCs,如甲醛、甲苯),因為它們不具酸鹼性,科學家會精密調控活性碳的孔徑大小,利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力(凡德瓦力),像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。
活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附? / 圖片來源:Amway

空氣濾淨的終極邏輯:物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境,活性碳的運用並非「亂槍打鳥」,而是一場極其精密的對戰策略。

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工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告,像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝,打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區(Photolithography),晶圓最怕的是人體呼出的氨氣,此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和;而在蝕刻區(Etching),若偵測到酸性廢氣,則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯,是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中,雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析,但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯,正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網,更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳,科學界有個關鍵指標:「比表面積(Specific Surface Area)」。活性碳的孔隙越多、表面積越大,其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳,並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理,打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克,但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字,相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積,是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是,它還添加了雙重觸媒技術,能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線,能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體,或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來,成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說,無論是造價百億的半導體無塵室,還是守護家人的空氣清淨機,其背後的科學邏輯如出一轍:「物理濾網攔截微粒,化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作,空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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預測市場?預測股票?如何讓預測有更高的準確率?——《超越直覺》
一起來
・2024/05/04 ・1635字 ・閱讀時間約 3 分鐘

我們發現在足球賽中,只要知道一個簡單的訊息(主隊過去的獲勝機率超過一半),預測力就會明顯好過隨便亂猜。如果再加上第二個簡單的訊息(勝負紀錄較佳的隊伍會略占優勢),可以再進一步提升預測力。除此之外,你可能還想收集其他訊息,像是四分衛最近的表現、球隊有沒有傷兵、明星跑衛的花邊新聞,但這些資訊對預測的幫助不大。換句話說,預測複雜系統這件事依循著「收益遞減定律」:第一個訊息很有幫助,但很快就找不到有幫助的其他訊息。

對於某些事件,我們當然會非常計較預測的準確性,像是投放線上廣告或投資高頻交易(HFT),可能一天內就要預測數百萬、數十億次,而且金額相當龐大。投入極大心力與費用、運用最精細的運算模型來開發複雜的預測方式,在那種情況下或許值得。但在其他商業領域,例如製作電影、出版書籍到發展新技術,只需要一年預測數十次、頂多數百次,而且這不過是整個決策過程中的一部分。這時,我們只要借助相對簡單的方式,就可以讓預測臻至完善。

預測時,不該只根據一人的意見就做決定——尤其是你自己的意見。雖然人們善於察覺與特定問題相關的因素,卻往往不會評估因素之間的相對重要性。譬如,預測電影的首映週末票房時,你可能會認為一些變項都是高度相關,例如製作費、宣傳費、上映廳數、試映會評價。沒錯。但我們要如何權衡「評價不優」與「額外行銷預算:一千萬美元」之間的比重?這沒有一定答案。同樣,在決定分配行銷預算的方法時,要如何判斷多少人會受到網路或雜誌廣告影響,又有多少人會從親朋好友那邊聽到產品訊息?我們也不清楚。唯一知道的是,這些因素都可能相關。

圖/envato

你可能會以為,精準判斷應該是專家的強項。但正如泰特洛克的試驗結果,專家在量化預測上的表現,其實跟普通人一樣糟糕,甚至可能更糟。然而,我們依賴專家之所以會成效不彰,不是因為專家的預測力跟一般人沒兩樣。問題在於,我們通常一次只會諮詢一位專家(否則何必找專家)。但我們應該要綜合多人的意見(無論是專家或非專家)再取平均值。至於要如何達成?這其實沒那麼重要。

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儘管預測市場有各種花俏的噱頭與技術,表現也比民調這類簡單方式好一點,但這種微小差異,還不如採用某種方式簡單綜合許多觀點再取平均。或者,我們也可以直接根據歷史數據,評估各項因素的相對重要性——這實際上就是統計模型在做的事。我必須再強調一次,雖然複雜模型可能會比簡單模型好一點,但兩者的差異小到幾乎沒有差別。到頭來,模型跟群眾所能達到的預測目的都一樣。第一,這兩種預測方式都要靠人為判斷,確認哪些因素與預測相關。第二,兩者皆需要估計、權衡那些因素的相對重要性。正如心理學家羅賓.道斯所言:「訣竅在於,找到要注意的變項,然後知道如何加入它們。」

只要一直使用這個訣竅,一段時間後,就會知道哪一些預測的失誤率較小,哪一些較大。舉例來說,當你要預測一個事件的結果,假如其他條件都相同,那越早做預測的失誤率就越大。不管你用什麼方法預測電影票房,在「剛開拍」時會比「上映前幾週」時要難得多。同樣,如果你想預測尚未上市的新產品銷量,那準確度可能不會高過預測已上市的產品。

你無法解決這個問題,唯一能做的只有:使用其中一種方式,或甚至結合幾種方式,就像我們研究預測市場時的方法,然後隨時觀察、記錄預測的表現。我在第 6 章開頭也提過,一般人通常不習慣追蹤自己的預測。我們做了大量預測,卻很少回頭檢視自己對了幾次。然而,留意並記錄預測成效或許才是最重要的事,唯有如此,你才能知道準確度是多少,進而知道自己預測的可信度。

——本文摘自《超越直覺》,2024 年 01 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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你被暗示了嗎?是什麼偷偷影響了我們決策?——《超越直覺》
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・2024/04/30 ・2133字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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數十年來,多數心理學家和新興的行為經濟學家在可控制的實驗情境中,不斷研究人類的決策過程。這些研究結果不僅動搖關於人類理性的基本假設,甚至迫使大家用一種截然不同的觀點來思考人類行為。

例如,心理學家已經藉由無數個實驗證明,人的選擇和行為會受到特定字詞、聲音等刺激的「促發」(priming)所影響。受試者若在實驗中念到「老」和「虛弱」等字詞,他們離開實驗室在走廊上行走的速度就會變慢。在酒坊裡,如果店家播放的背景音樂是德國音樂,消費者更有可能購買德國葡萄酒,如果是法國音樂,則會傾向購買法國葡萄酒。受訪者在填寫跟運動飲料有關的調查問卷時,如果是用綠色的筆,則更可能會選擇開特力運動飲料(Gatorade)。購物網站的背景圖案如果是蓬鬆的白雲,網路購物者更有可能選擇昂貴、舒適的沙發,如果背景圖案是錢幣,則購物者傾向買較硬、較便宜的沙發。

圖/envato

我們的反應也可能被無關的數字給影響。有一項實驗,要求參與葡萄酒拍賣會的人在競價之前寫下自己社會保險號碼的末兩位數字。儘管數字基本上是隨機的,且絕對與買家對酒的估價無關,但研究人員發現數字越大,買家就更願意出價。心理學家稱這種現象為「錨定效應」。不論是估計非洲聯盟的會員國數量,或是我們認為合理的小費或捐款金額,都可能受到錨定效應的影響。

事實上,當慈善機構的募款單上附有「建議」捐款金額,或帳單上預先寫出小費的比率,你都該懷疑這是利用錨定效應技巧,因為提出一個較高的金額,其實是在錨定你對「公平」的初步估計。就算你覺得 25% 的小費似乎太高了,所以調降你的估計值,但最後給出去的小費或許還是高於沒有被暗示時的金額。

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改變情境呈現的方式也可能強烈影響個人偏好。比方說,在同一個賭局,如果強調輸錢的可能性,就會讓人傾向規避風險,但如果強調贏錢的可能性,則會造成相反的結果。更讓人困惑的是,加入第三種選項,竟然可以逆轉一個人對先前兩種選項的偏好。

舉例來說,A 是一款品質好、價錢昂貴的相機,B 是品質較差,但較便宜的相機。光這樣看可能很難比較與選擇。但假設如下圖所示,加入第三個選項 C1,雖然品質差不多,但顯然比 A 貴。這時要選擇 A 或是 C1 就變得很明確了。三者中選擇 A 的占大多數,這似乎非常合理。但假設加入的第三個選項是價錢跟 B 差不多,但品質較差的 C2,那大家又會如何選擇?這種情況當然會選擇 B。換句話說,即使選項 A 和 B 都沒有改變,只要加入一個不同的選項,就能夠有效逆轉對 A 和 B 的偏好。更奇怪的是,決策者永遠都不會選擇引起偏好逆轉的第三個選項。

心理學家藉由研究這一系列非理性的行為發現,提取或回憶不同類型訊息時,其難易度通常會影響人類的決策與判斷。以搭飛機為例,與其他任何致命因素相比,人們通常會高估死於恐怖攻擊的可能性。因為人們對恐怖攻擊的印象非常鮮明,即便它發生的機率明顯低於任何其他事故。

還有一個矛盾的情況,當人們被要求回憶自己果斷行動的經驗時,通常會認為自己沒那麼果斷。並不是因為這個問題和他們對自己的看法有衝突,而是因為回想的時候很費力。相較於真實情形,人們也傾向於認為自己現在的行為、信念都跟過去差不多。

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此外,在閱讀一份手寫聲明稿時,如果字體容易閱讀,或者之前曾經看過,那這份聲明就會更容易被取信。就算人們上次看這份聲明時,已經明確知道那是假的,結果依然如此。

圖/envato

最後,人們消化新訊息的方式,往往會增強他們既有的想法。某種程度上,這是因為我們偏愛注意「更能證實自己既有信念」的訊息,並忽略不符合自己信念的訊息。

另一方面,我們對於那些不符合自己信念的訊息,也傾向加以質疑或嚴格檢查。這兩種密切相關的傾向,分別稱作「確認偏誤」(confirmation bias)和「動機性推論」(motivated reasoning),會嚴重阻礙我們解決爭端的能力。從家事上的小分歧,到北愛爾蘭或以巴衝突都深受其害。在這些爭端當中,各持己見的雙方看待的明明是同一套「事實」,但對實情的印象卻完全不同。

即便是在科學領域,確認偏誤與動機性推論也時常扮演有害的角色。基本上,科學家應該遵循基於證據的真相,即使該證據與自己既有的信念或理論相抵觸,但是更多時候,科學家反而質疑證據。

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結果正如量子力學創始者馬克斯.普朗克(Max Planck)的至理名言:「一個新的科學真理之所以能勝出,不是因為它說服了反對者,讓那些人接受——而是因為反對者死光了。」

——本文摘自《超越直覺》,2024 年 01 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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