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明日香或綾波零?成長環境影響男性選擇伴侶的偏好

雷雅淇 / y編_96
・2014/06/13 ・1553字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 578 ・九年級

本文由民視《科學再發現》贊助,泛科學獨立製作

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圖片來源|CC by DrelyT-TylerD

精靈俊秀的趙敏 V.S. 秀若芝蘭的周芷若;千“嬌”百媚的明日香 V.S. 冰山系的綾波零;清秀可愛的西野司V.S. 溫婉嫻靜的東城綾,面對這樣左右都不是為難了自己的難題,你會做何抉擇?

成長的環境或許影響了你會怎麼選。新的研究指出,若男性成長在兒童死亡率較低、平均壽命較長的國家,比起那些在國民健康品質相對不佳的國家的男性,會更喜歡較具柔性特質的女性。這個發現支持了,長期演化下男人會被能幫助其存活的臉孔所吸引的假說。

先前研究發現,生活在像是高凶殺率或低收入社區…等嚴酷環境的女性,會更傾向去尋找有陽剛魅力的男性。芬蘭圖庫爾大學的生物學家麥金柯斯加(Urszula Marcinkowska)和他的同事,想知道文化是否也影響了男性對女性的喜好,或男性評斷女性的方法是否舉世皆然。

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研究團隊使用了以16種不同的語言進行線上調查,對1972名來自28個不同國家的18至24歲異性戀男性展示了20對高加索人女性的面孔。每對照片中都包含一張更具女性化特徵的面孔─像是比較大的眼睛,更豐滿的嘴唇,比較沒那麼有棱有角的下巴,以及一張會有較薄的嘴唇和較寬闊的臉頰的較中性面孔。研究員會要求研究參與者從每一對照片中選擇出對他們而言較有性吸引力的臉龐。

雖然不同文化的男性一般都偏好更女性化的面貌,但這樣的偏好在各國的程度都不盡相同。他們之間的不同可能無法以國家的男女比、國民收入或是種族來作解釋,但此現象確實與男性所處國家的國民健康指數有關。根據作者在《生物學報》(Biology Letters)發表的報告,像是日本等具有較高國民健康指數的國家的男性,在過程中選擇更女性化臉孔的次數比例超過了四分之三。其它像是尼泊爾這類健康水平較低的國家的男性,平均而言選擇了更女性化的臉的比例只有略為過半。

麥金柯斯加說:「在過去,女性有較女性化的特質被認為並非為社會主流且對資源競爭較不具效益。不過經過數千年的演化,男性在嚴峻的(生存)條件下可能變得會去選擇那些較不女性化的女性以協助他們存活下來。」形成這種偏好的機制可能與睪固酮濃度的改變有關。在病疫肆虐與病菌叢生的環境中成長的男性,在成年期的睪固酮分泌量較低,因為睪固酮會阻礙免疫功能。而且根據過去的研究發現,有較高濃度睪固酮的男性會喜歡更有女人味的女性。

「很遺憾的,我們無法在這項研究當中測試受試者的睪固酮濃度,」麥金柯斯加說,「不過我認為這樣的解釋非常合理。」

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未參與此項研究的英國斯特陵大學心理學研究員利特(Anthony Little)表示:「這個結論似乎是合理的。」但同時也有其他研究指出,近期有暴露於病原體的男性會傾向選擇較有女人味的女性,與上述結論略有衝突。未來的研究也許可以釐清造成這些相異影響的情況背後是否有其它不同的機制參與其中。

麥金柯斯加的下一步計劃將會觀察在此次調查中所包含的各個國家的其它特質,看看是否孩有其它不同之處可能也與對臉孔的偏好有關。他希望能將這些結果加入到人們如何「以貌取人」的,以及這些偏好是如何演化而成的資料收集中。

 

原文:How Feminine Is Your Girlfriend’s Face?  ScienceNow [April 29, 2014]

 

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延伸科學再發現@科技大觀園

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雷雅淇 / y編_96
38 篇文章 ・ 1297 位粉絲
之前是總編輯,代號是(y.),是會在每年4、7、10、1月密切追新番的那種宅。中興生技學程畢業,台師大科教所沒畢業,對科學花心的這個也喜歡那個也愛,彷徨地不知道該追誰,索性決定要不見笑的通吃,因此正在科學傳播裡打怪練功衝裝備。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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賭博與愛情公式:用數學擬定你的擇偶策略——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/06 ・2486字 ・閱讀時間約 5 分鐘

理解期望值,有助於分析賭場裡的大部分賭局,以及美國中西部和英國的嘉年華會中,常有人玩、但一般人比較不熟悉的賭法:骰子擲好運(chuck-a-luck)。

招攬人來玩「骰子擲好運」的說詞極具說服力:你從 1 到 6 挑一個號碼,莊家一次擲三顆骰子,如果三個骰子都擲出你挑的號碼,莊家付你 3 美元。要是三個骰子裡出現兩個你挑的號碼,莊家付你 2 美元。

假如三個骰子裡只出現一個你挑的號碼,莊家付你 1 美元。如果你挑的號碼一個也沒有出現,那你要付莊家 1 美元。賽局用三個不同的骰子,你有三次機會贏,而且,有時候你還不只贏 1 美元,最多也不過輸 1 美元。

我們可以套用名主持人瓊安.李維絲(Joan Rivers)的名言(按:她的名言是:「我們能聊一聊嗎?」),問一句:「我們能算一算嗎?」(如果你寧願不算,可以跳過這一節。)不管你選哪個號碼,贏的機率顯然都一樣。不過,為了讓計算更明確易懂,假設你永遠都選 4。骰子是獨立的,三個骰子都出現 4 點的機率是 1/6×1/6×1/6=1/216,你約有 1/216 的機率會贏得 3 美元。

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僅有兩個骰子出現 4 點的機率,會難算一點。但你可以使用第 1 章提到的二項機率分布,我會在這裡再導一遍。三個骰子中出現兩個 4,有三種彼此互斥的情況:X44、4X4 或 44X,其中 X 代表任何非 4 的點數。而第一種的機率是 5/6×1/6×1/6=5/216,第二種和第三種的結果也是這樣。三者相加,可得出三個骰子裡出現兩個 4 點的機率為 15/216,你有這樣的機率會贏得 2 美元。

圖/envato

同樣的,要算出三個骰子裡只出現一個 4 點的機率,也是要將事件分解成三種互斥的情況。得出 4XX 的機率為 1/6×5/6×5/6=25/216,得到 X4X 和 XX4 的機率亦同,三者相加,得出 75/216。這是三個骰子裡僅出現一個 4 點的機率,因此也是你贏得 1 美元的機率。

要計算擲三個骰子都沒有出現 4 點的機率,我們只要算出剩下的機率是多少即可。算法是用 1(或是100%)減去(1/216 +15/216 + 75/216),得出的答案是 125/216。所以,平均而言,你每玩 216 次骰子擲好運,就有 125 次要輸 1 美元。

這樣一來,就可以算出你贏的期望值($3×1/216)+($2×15/216)+($1×75/216)+(–$1×125/216)=$(–17/216)=–$0.08。平均來說,你每玩一次這個看起來很有吸引力的賭局,大概就要輸掉 8 美分。

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尋找愛情,有公式?

面對愛情,有人從感性出發,有人以理性去愛。兩種單獨運作時顯然效果都不太好,但加起來⋯⋯也不是很妙。不過,如果善用兩者,成功的機率可能還是大一些。回想舊愛,憑感性去愛的人很可能悲嘆錯失的良緣,並認為自己以後再也不會這麼愛一個人了。而用比較冷靜的態度去愛的人,很可能會對以下的機率結果感興趣。

在我們的模型中,假設女主角——就叫她香桃吧(按:在希臘神話中,香桃木﹝Myrtle﹞是愛神阿芙蘿黛蒂﹝Aphrodite﹞的代表植物,象徵愛與美)有理由相信,在她的「約會生涯」中,會遇到 N 個可能成為配偶的人。對某些女性來說,N 可能等於 2;對另一些人來說,N 也許是 200。香桃思考的問題是:到了什麼時候我就應該接受X先生,不管在他之後可能有某些追求者比他「更好」?我們也假設她是一次遇見一個人,有能力判斷她遇到的人是否適合她,以及,一旦她拒絕了某個人之後,此人就永遠出局。

為了便於說明,假設香桃到目前為止已經見過 6 位男士,她對這些人的排序如下:3—5—1—6—2—4。這是指,在她約過會的這 6 人中,她對見到的第一人的喜歡程度排第 3 名,對第二人的喜歡程度排第 5 名,最喜歡第三個人,以此類推。如果她見了第七個人,她對此人的喜歡程度超過其他人,但第三人仍穩居寶座,那她的更新排序就會變成 4—6—1—7—3—5—2。每見過一個人,她就更新追求者的相對排序。她在想,到底要用什麼樣的規則擇偶,才能讓她最有機會從預估的 N 位追求者中,選出最好的。

圖/envato

要得出最好的策略,要善用條件機率(我們會在下一章介紹條件機率)和一點微積分,但策略本身講起來很簡單。如果有某個人比過去的對象都好,且讓我們把此人稱為真命天子。如果香桃打算和 N 個人碰面,她大概需要拒絕前面的 37%,之後真命天子出現時(如果有的話),就接受。

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舉例來說,假設香桃不是太有魅力,她很可能只會遇見 4 個合格的追求者。我們進一步假設,這 4 個人與她相見的順序,是 24 種可能性中的任何一種(24=4×3×2×1)。

由於 N=4,37% 策略在這個例子中不夠清楚(無法對應到整數),而 37% 介於 25% 與 50% 之間,因此有兩套對應的最佳策略如下:

(A)拒絕第一個對象(4×25%=1),接受後來最佳的對象。

(B)拒絕前兩名追求者(4×50%=2),接受後來最好的求愛者。

如果採取A策略,香桃會在 24 種可能性中的 11 種,選到最好的追求者。採取 B 策略的話,會在 24 種可能性中的 10 種裡擇偶成功。

以下列出所有序列,如同前述,1 代表香桃最偏好的追求者,2 代表她的次佳選擇,以此類推。因此,3—2—1—4 代表她先遇見第三選擇,再來遇見第二選擇,第三次遇到最佳選擇,最後則遇到下下之選。序列後面標示的 A 或 B,代表在這些情況下,採取 A 策略或 B 策略能讓她選到真命天子。

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1234;1243;1324;1342;1423;1432;2134(A);2143(A);2314(A, B);2341(A, B);2413(A, B);2431(A, B);3124(A);3142(A);3214(B);3241(B);3412(A, B);3421;4123(A);4132(A);4213(B);4231(B);4312(B);4321

如果香桃很有魅力,預期可以遇見 25 位追求者,那她的策略是要拒絕前 9 位追求者(25 的 37% 約為 9),接受之後出現的最好對象。我們也可以用類似的表來驗證,但是這個表會變得很龐雜,因此,最好的策略就是接受通用證明。(不用多說,如果要找伴的人是男士而非女士,同樣的分析也成立。)如果 N 的數值很大,那麼,香桃遵循這套 37% 法則擇偶的成功率也約略是 37%。接下來的部分就比較難了:要如何和真命天子相伴相守。話說回來,這個 37% 法則數學模型也衍生出許多版本,其中加上了更合理的戀愛限制條件。

——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》,2023 年 11 月,大牌出版,未經同意請勿轉載。

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大牌出版.出版大牌_96
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閱讀的大牌不侷限於單一領域, 視野寬廣,知識豐富,思考獨立。

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擁有「控制感」有助於維持心理健康?無助導致的憂鬱又是怎麼來的?——《選擇的弔詭》
一起來
・2023/12/31 ・3327字 ・閱讀時間約 6 分鐘

習得無助、控制感,以及憂鬱

提過塞利格曼等人發現的「習得無助」現象,他們進行了一系列動物基本學習歷程的實驗,訓練動物跳過柵欄以避開腳下的電擊。動物通常很快就能學會怎麼做,但有一組動物,因為先前經歷過一連串無法躲避的電擊,所以始終都學不會,牠們甚至放棄嘗試,只是待在原地乖乖接受電擊,而從不試著跳過柵欄。研究者的解釋是,當動物遭受自己無法控制的電擊,就會學到不管怎麼做都無濟於事,這樣的習得無助感會轉移到新情境,即使牠們能夠控制這個新情境,還是會放棄嘗試。

塞利格曼深入研究習得無助現象之後,驚訝地發現,這些無助的動物跟憂鬱症患者有許多共同點,尤其是兩者的消極心態,憂鬱症患者有時連「今天要穿什麼衣服」這樣的小事都力不從心。塞利格曼推論,至少有部分憂鬱症患者是因為經歷過一次強烈的失控感,於是開始相信自己對任何事都無能為力,並認為這種無助感會一直持續出現在各種情境。根據塞利格曼的假設,擁有控制感對於心理健康至關重要。

五十多年前,一項研究以三個月大的嬰兒為受試者,凸顯了控制感的重要性。研究者將嬰兒分成兩組,A 組是有控制權的嬰兒,他們躺在嬰兒床上,頭靠著枕頭,床的上方倒掛著一把半透明的傘,裡面用彈簧黏著幾隻動物玩偶,如果嬰兒轉一下頭,傘裡的燈就會亮起,嬰兒就可以看到那些玩偶在「跳舞」,但一會兒燈就熄滅了。當 A 組嬰兒碰巧轉頭,讓傘裡的燈亮起並看到玩偶,他們就會表現出好奇、開心和興奮的樣子,而且很快就學會利用轉頭來控制玩偶的出現,然後一次又一次重複這個動作,看起來一直都很開心。B 組嬰兒則沒有控制權,只有在 A 組轉頭時,他們床上的燈也跟著亮起,才可以「順便」看到玩偶, 所以 B 組看到玩偶的次數和時間都跟 A 組一樣多,但他們只有在一開始表現得跟 A 組一樣開心,然後很快就因為適應而失去興趣。

研究使用玩偶測試後發現嬰兒的快樂似乎源自於「控制感」。圖/envato

研究者從兩組嬰兒的反應差異,得到下列結論:讓嬰兒一直很開心的原因,並不是會跳舞的動物玩偶,而是控制感。A 組嬰兒之所以對著玩偶咯咯笑個不停,是因為他們似乎知道是自己讓這一切發生,「是我幹的好事,很棒吧,而且只要我想要,隨時都可以再來一次」。B 組嬰兒雖然什麼都不用做就可以看到玩偶,但是卻沒有體驗到這種令人興奮的控制感。

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小嬰兒幾乎無法控制任何事物,既不能任意靠近自己想要的東西,也無法離討厭的東西遠遠地。他們無法靈活控制自己的手,所以抓取或操作物品都很吃力。他們還會無預警地被被東戳戳、西捏捏,或是被抱起又放下。小嬰兒的世界就是只能被動讓事情發生在自己身上,任由別人擺佈。或許正是基於這個原因,當他們偶然發現自己可以控制那麼一點小事, 就異常在意和興奮。

另一項研究以生命的另一端——老年人為受試者,也戲劇化地證明了「控制感」對於幸福快樂的重要性。研究者告訴 A 組養老院的住民必須為自己負責、照顧好自己;B 組住民則被告知他們的一切生活起居都由工作人員打理。此外,A 組每天都要決定一些簡單的事,並照顧一盆植物;B 組則沒有任何決定權,他們的植物也由工作人員照顧。結果,A 組老人(對自己的生活有一定的控制權)比 B 組(沒有控制權)更有活力、更靈敏,主觀幸福感也更高。最引人注目的是,A 組的平均壽命比 B 組多好幾年。可見,從出生到死亡,人都需要擁有對生活的掌控權。 

從出生到死亡,人都需要擁有對生活的掌控權。 圖/envato

無助感、憂鬱和歸因風格

塞利格曼的「無助-憂鬱理論」仍然受到質疑,最大的問題是,並非每個失去掌控感的人都會陷入憂鬱。因此,塞利格曼和同事在 1978 年修正了這一理論,並指出在無助感和憂鬱之間,還存在另一個重要的心理歷程。根據修正後的新理論,人在失敗和失去掌控感之後,會問自己為什麼,像是「為什麼他要跟我分手?」「為什麼我被刷下來?」「為什麼我沒有談成那筆生意?」「為什麼我的成績這麼爛?」。換句話說,人會尋找失敗的原因。

塞利格曼等人認為,人對事情的解釋——即歸因風格(attributional style)大致有兩種,每種風格都傾向接受特定類型的原因,而這些原因不一定跟實際情形有關。根據歸因風格的特性,造成失敗的原因可以分成三個向度:全面或特定、長期或短暫、內在或外在。

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假設你去應徵一份行銷業務的職缺,卻沒被錄取,你在分析自己為什麼會失敗時,下面是一些可能的原因: 

全面:我的自傳和履歷都寫得不好,面試時又很緊張,看來不管找什麼工作都不會被錄取了。

特定:我對那家公司的產品類型不太了解,我得多做一些功課,面試時才能脫穎而出。

長期:我的個性不是很主動積極,也無法擔負責任,這份工作根本不適合我。

短暫:我最近感冒,好幾天沒睡好,面試時狀態不佳。

內在:原本應該可以順利得到這份工作,是我自己搞砸了。

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外在:他們應該早就內定好了,找人去面試只是做做樣子,大家都是去陪榜的。

如果你用特定、短暫、外在因素去解釋自己為何沒被錄取,那麼你對下次找工作的預期會是什麼?你也許會想:如果去應徵自己熟悉的領域,並且保持睡眠充足,自己也更主動機靈一點,而且面試沒有黑箱作業,一切就會很順利。換句話說,這次的失敗經驗不太會影響下次找工作的表現。

反之,假設你用全面、長期、內在角度看待自己的失敗,認為自己的履歷毫不起眼, 面試時老是緊張得說不出話,而且個性太被動,別人都比自己更適合這份工作,那麼你預期的未來就會黯淡無光,你不但沒得到這份工作,接下來要找任何工作都會很困難。

修正後的「無助-憂鬱理論」認為,如果用全面、長期、內在因素去解釋失敗,那麼由失敗或失去掌控所引發的無助感才會導致憂鬱,因為在這種情況下,人有充分理由預期自己將不斷遭遇失敗。既然註定會失敗,那麼每天起床、換好衣服,繼續應徵下一份工作又有什麼意義? 

如果用全面、長期、內在因素去解釋失敗,人有充分理由預期自己將不斷遭遇失敗,那麼由失敗或失去掌控所引發的無助感會導致憂鬱。圖/envato

對上述理論的檢驗已得到令人矚目的結果。人確實會表現出不同的歸因風格,「樂觀者」會將自己的成功解釋為全面、長期、內在因素所致,而認為失敗是由特定、短暫、外在因素造成。「悲觀者」則恰好相反。如果兩個人得到同樣的分數,樂觀者會說「我得了 A」 或「她給我成績打 C」,悲觀者卻說「她給我打 A」或「我得了 C」,因此悲觀者更可能陷入憂鬱。此外,從一個人的歸因風格也可以預測他未來遭受失敗時是否會憂鬱。如果認為失敗的原因是全面性的,就會預期自己在其他生活領域也會遭遇失敗,而如果歸因於特定因素則不會這麼想;如果認為失敗的原因是長期性的,就會預期失敗將一直發生,而如果歸因於短暫因素就不會這麼想;如果認為失敗是跟個人內在因素有關,自尊就會遭受嚴重打擊,而如果歸因於外在因素則不會如此。

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這並不表示,把功勞都歸於自己,把失敗都歸咎於外在環境,就是擁有成功、幸福人生的祕訣。最好的方法是面對現實、做出正確歸因,雖然這樣做可能會造成情緒負荷,但準確分析成敗原因,並找出問題所在,才可能在下一次獲得更好的結果。不過平心而論,在大多數情況下,過度自責確實會造成不良心理後果。正如接下來所要探討的,在擁有無限選擇的世界,人們更容易因為結果不如意而自責。

——本書摘自《選擇的弔詭》,2023 年 11 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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