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性格決定命運,對公司也適用

鄭國威 Portnoy_96
・2011/09/14 ・1885字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 513 ・六年級
圖片取自http://www.lovell-online.net/fun_stuff/index.php

最近大型科技公司的動態頗受關注,例如Google突然買下Motorola Mobility、全球最大個人電腦製造商HP(惠普)斬斷TouchPad跟個人電腦事業、蘋果的Steve Jobs更突然發表震撼聲明,指定Tim Cook接任其CEO之位…件件都是足以改變整個產業動態的大消息,卻都擠在一起發生,雖然是產業競爭的手段,每個決策都涉及整個組織,但卻不禁讓人聯想起你來我往近身搏鬥的高手過招。

企業公司在法律上算是法人,像自然人一樣享有法律上的權利與義務,而事實上我們也常常自動賦予許多知名公司「性格」,把公司如同人一般看待。一篇新的研究就從心理學角度探討我們如何像是形容一個人一樣地去形容公司。而比起透過財務標準來判斷公司表現,這種人對人的「直觀印象」更真切反應了公司的成功與否。

我們對他人的形容,不外乎在當代心理學中有著重要地位的「五大性格模型」(Big Five personality traits),它們分別是:

這五大人格特質可以說包含或者說構成了現今發現的大多數人格特質,也就是說我們形容一個人的個性,用的形容方式歸納之後都不脫離這五大類。Philipp OttoNick Chater 還有 Henry Stott 三位應用心理學研究者發現,其實我們對一家公司的形容方式,經過歸納之後也產生了類似的「四大」面向。分別是誠實(honesty)、聲譽(prestige)、創新(innovation)與力量 (power)。

Otto等人採用George Kelly發展出的知識表格法(Repertory grid),由6名參與者先行指出9間知名公司,然後每3間公司一輪,由參與者認定一個形容詞,可用來區分三公司當中,其中兩間公司跟剩下的一間公司之間的差異,這種作法稱為三元啟發(triadic elicitation)。目的是要培養參與者對目標的回應,避免直接灌輸。被點名的公司包括Tesco(特易購)、BT(英國電信)、Chanel(香奈兒),而不斷被提及的主題則包括品質、價格、整體外觀、跟與公司互動的經驗。

接著在第2段研究中,研究者把從第1段研究中獲得的形容詞,跟從「物件分類」(categorising objects)的相關既有文獻中累積的形容詞結合,獲得118個形容詞。接著由20名學生根據這118個形容詞來評比20間公司;前後矛盾或是不穩定的評分都被刪除。被留下來的形容詞,要麼就是能夠用來分辨出不同公司(如果每間公司在某個形容詞上都得到一樣的分數,就沒有意義而被刪除),要麼就是不同的參與者(那20名學生)都傾向於在同一個裁量標準(形容詞)上給同一個公司相近的分數。

這樣一來,就只剩下31個形容詞,接著這31個形容詞經過集群分析(clustering analysis),把相關的形容詞歸類,像是「奢華」、「上層階級」等就歸類在「聲譽」(prestige)這個面向之下。下一步,研究者透過 I-points 網路服務募集了數千位參與者,一起根據先前得到的31個形容詞,加上另外10個社交性的形容詞,如「友善」、「樂於助人」等,替64家公司打分數。

研究者發現,最高級的四因素:「誠實」、「聲譽」、「創新」、「力量」能夠完整涵括結果,且與傳統的經濟面向元素相呼應,例如「聲譽」與公司大小跟獲利高低成顯著正相關,「創新」則與公司成長速度成顯著正相關。

最後,相隔一年,研究者再重複進行相同調查,想知道這一年當中公司狀況的變化會不會影響參與者的判斷,而這判斷又是否與前一年參與者的判斷在同一個方向上,以確保判斷的穩定性。在因素得點(factor scores)上,各公司都呈現高度相關。研究者認為他們的研究方法不只具有商業價值,能幫助公司了解他們在大眾心目中的觀感,這麼大尺度的研究所揭示的結果,更足以引導跟管理組織內外的個人跟團體,影響組織的文化。

我的理解是,一間公司總是會透露出特定的性格,這樣的性格會吸引喜歡這樣性格的消費者以及工作者,然而外部消費者跟內部工作者也會回過頭來影響公司原先的性格。蘋果電腦之前推出的廣告行銷「I’m a Mac, and I am a PC」就以這種方式來操作,獲得極高的迴響跟挪用(appropriation)。台灣微軟之前也推出虛擬角色藍澤光來替軟體代言,不過除了行銷之外,卻不一定保證虛擬角色的性格與原公司完整契合。此外,這個研究也告訴我們,公司的經濟表現與大眾感知到的公司性格有很強烈的關係,不光只是靠行銷手段就能左右人們的判斷。

資料來源:Investigating the personality of companies

引用論文:
Otto, P., Chater, N., and Stott, H. (2011). The psychological representation of corporate ‘personality’. Applied Cognitive Psychology, 25 (4), 605-614 DOI: 10.1002/acp.1729

文章難易度
鄭國威 Portnoy_96
241 篇文章 ・ 347 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。現為泛科知識公司的知識長。


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解析「福衛七號」的觀測原理——它發射升空後,如何讓天氣預報更準確?

科技大觀園_96
・2021/10/25 ・2915字 ・閱讀時間約 6 分鐘

2019 年 6 月 25 日,福爾摩沙衛星七號(簡稱福衛七號)在國人的引頸期盼下升空。一年多來(編按:以原文文章發佈時間計算),儘管衛星還沒有全部轉換到預定的軌道,但已經回傳許多資料,這些資料對於天氣預報的精進,帶來很大的助益。中央大學大氣系特聘教授黃清勇及團隊成員楊舒芝教授、陳舒雅博士最近的研究主題,就是福衛七號傳回的資料,對天氣預報能有哪些改善。

掩星觀測的原理

要介紹福衛七號帶來的貢獻,得先從它的上一代──福衛三號說起。福衛三號包含了 6 顆氣象衛星,軌道高度 700~800 公里,以 72 度的傾角繞著地球運轉(繞行軌道與赤道夾角為 72 度)。這些衛星提供氣象資訊的方式,是接收更高軌道(約 20,200 公里)的 GPS 衛星所放出的電波,這些電波在行進到氣象衛星的路程中,會從太空進入大氣,並產生偏折,再由氣象衛星接收。換句話說,氣象衛星接收到的電波並不是走直線傳遞來的,而是因為大氣的折射,產生了偏折,藉由偏折角可推得大氣資訊。

▲低軌道衛星(如福衛三號)持續接收 GPS 衛星訊號,直到接收不到為止,整個過程會轉換成一次掩星事件,讓科學家取得大氣溫濕度垂直分佈。圖/黃清勇教授提供

氣象衛星會一邊移動,一邊持續接收電波,直到接收不到為止,在這段過程中,電波穿過的大氣從最高層、較稀薄的大氣,逐漸變為最底層、最接近地面的大氣,科學家能將這段過程中每一層大氣所造成的偏折角,通過計算回推出折射率,而折射率又和大氣溫度、水氣、壓力有關  ,因此可再藉由每個高度的大氣折射率,得出溫濕度垂直分布,這種觀測方式稱為「掩星觀測」。掩星觀測所得到的資料,可以納入數值預報模式,進一步做各種預報分析。 

資料同化──觀測與模式的最佳結合

在將掩星觀測資料納入數值預報模式時,必須先經過「資料同化」的過程。數值預報模式內含動力方程式,可以模擬任何一個位置的氣塊的運動,但是因為大氣環境非常複雜,模擬時不可能納入全部的動力條件,因此模擬結果不一定正確。而另一方面,掩星觀測資料提供的是真實觀測資訊,楊舒芝形容:「觀測就像拿著照相機拍照,不管什麼動力方程式,拍到什麼就是什麼。」但是,觀測的分布是不均勻的—唯有觀測過的位置,我們才會有觀測資料。

所以,我們一手擁有分布不均勻但很真實的觀測資料,另一手擁有很全面但可能不太正確的模式模擬。資料同化就是結合這兩者,找到一個最具代表性的大氣初始分析場,再以這個分析場為起點,去做後續的預報。資料同化正是楊舒芝和陳舒雅的重點工作之一。 

中央大學分別模擬 2010 年梅姬颱風和 2013 年海燕颱風的路徑,發現加入福三掩星觀測資料之後,可以降低颱風模擬路徑的誤差。圖/黃清勇教授提供

由於掩星觀測取得的資料與大氣的溫度、濕度、壓力有密切關係,因此在預報颱風、梅雨或豪大雨等與水氣量息息相關的天氣時,帶來重要的幫助。黃清勇的團隊針對福衛三號的掩星觀測資料對天氣預報的影響,做了許多模擬與研究,發現在預測颱風或氣旋生成、預報颱風路徑,以及豪大雨的降雨區域及雨量等,納入福衛三號的掩星觀測資料,都能有效提升預報的準確度。

黃清勇進一步說明,由於颱風都是在海面上生成的,而掩星觀測技術仰賴的是繞著地球運行的衛星來收集資料,相較於一般位於陸地上的觀測站,更能夠取得海上大氣資料,因此對於預測颱風的生成有很好的幫助。另一方面,這些資料也能幫助科學家掌握大氣環境,例如對於太平洋高壓的範圍抓得很準確,那麼對颱風路徑的預測自然也會更準。根據團隊的研究,加入福衛三號的掩星觀測資料,平均能將 72 小時颱風路徑預報的誤差減少約 12 公里,相當於改進了 5%。

豪大雨的預測則不只溫濕度等資訊,還需要風場資訊的協助,楊舒芝以 2008 年 6 月 16 日臺灣南部降下豪大雨的事件做為舉例,一般來說豪大雨都發生在山區,但這次的豪大雨卻集中在海岸邊,而且持續時間很久。為了找出合理的預測模式,楊舒芝探討了如何利用掩星觀測資料來修正風場。 

從 2008 年 6 月 16 日的個案發現,掩星資料有助於研究團隊掌握西南氣流的水氣分佈。上圖 CNTL 是未使用掩星資料的控制組,而 REF 和 BANGLE 皆有加入掩星資料(同化算子不一樣),有掩星資料可明顯改善模擬,更接近觀測值(Observation)。圖/黃清勇教授提供

福衛七號接棒觀測

隨著福衛三號的退休,福衛七號傳承了氣象觀測的重責大任。福衛七號也包含了 6 顆氣象衛星,不過它和福衛三號有些不同之處。

福衛三號是以高達 72 度的傾角繞著地球運轉,取得的資料點分布比較均勻,高緯度地區會比低緯度地區密集一些。相較之下,福衛七號的傾角只有 24 度,它所觀測的點集中在南北緯 50 度之間,對臺灣所在的副熱帶及熱帶地區來說,密集度更高;加上福衛七號收集的電波來源除了美國的 GPS 衛星,還增加了俄國的 GLONASS 衛星,這些因素使得在低緯度地區,福衛七號所提供的掩星觀測資料將比福衛三號多出約四倍,每天可達 4,000 筆。

福衛三號與福衛七號比較表。圖/fatcat 11 繪

另一方面,福衛七號的軟硬體比起福衛三號更加先進,可以獲得更低層的大氣資料,而因為水氣主要都集中在低層,所以福衛七號對水氣掌握會比福衛三號更具優勢。

從福衛三號到福衛七號,其實模式也在逐漸演進。早期的模式都是納入「折射率」進行同化,而折射率又是從掩星觀測資料測得的偏折角計算出來的。「偏折角」是衛星在做觀測時,最直接觀測到的數據,相較之下,折射率是計算出來的,就像加工過的產品,一定有誤差。因此,近來各國學者在做數值模擬時,愈來愈多都是直接納入偏折角,而不採用折射率。黃清勇解釋:「直接納入偏折角會增加模式計算的複雜度,也會增加運算所需的時間,而預報又是得追著時間跑的工作,因此早期才會以折射率為主。」不過現在由於電腦的運算能力與模式都已經有了進步,因此偏折角逐漸成為主流的選擇。 

由左至右依序為,楊舒芝教授、黃清勇特聘教授、陳舒雅助理研究員。圖/簡克志攝

福衛七號其實還沒有全部轉換到預定的軌道,不過這一年多來的掩星觀測資料,已經讓中央氣象局對熱帶地區的天氣預報,準確度提升了 4~10%;陳舒雅也以今年 8 月的哈格比颱風為案例,成功地利用福衛七號的掩星觀測資料,模擬出哈格比颱風的生成。

除了福衛七號,還有一顆稱為「獵風者」的實驗型衛星,預計 2022 年將會升空。獵風者的任務是接收從地表反射的 GPS 衛星電波,然後推估風速。可以想見,一旦有了獵風者的加入,我們對大氣環境的掌握度勢必更好,對於颱風等天氣現象的預報也能更加準確。就讓我們一起期待吧!

科技大觀園_96
156 篇文章 ・ 375 位粉絲
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