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為什麼女人愛穿高跟鞋?

果殼網_96
・2014/08/20 ・2251字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 575 ・九年級

文/ Jesse Bering
譯/Ivyp

對於高跟鞋的作用,最流行​​的觀點就是「高跟鞋是男權社會用來限制女性行動的產物」,不過這個觀點可能並不完全正確。首先,高跟鞋最早並不是專門為女性設計的,而是男性騎馬時用的鞋。另外,長久以來,人們都認為男性擇偶時偏好腳小的女性,而這一觀點最近遭到了質疑——來自加州大學洛杉磯分校的人類學家丹尼爾·費斯勒(Daniel Fessler)說:「從演化角度來說,男性應該會偏向選擇腳大的女性,因為她們站得穩,在孕期不容易跌跤,因此能夠提高後代的安全性。」事實上,在未受西方文化影響的男權社會中,男性的確是更青睞腳大的女性。

經常穿高跟鞋會讓原本正常的腳產生錘狀趾、拇囊炎、長滿繭子和雞眼;還會導致腳踝骨折,引起慢性下背部疼痛甚至是膝關節炎。既然高跟鞋可以讓腳看上去顯小,並且男性不會被腳小而不穩定的女性吸引,那麼高跟鞋究竟有什麼好,能讓女性冒著健康危險去穿呢?

即使是久經沙場的模特兒,有時也會在秀場上因為高跟鞋而“馬失前蹄“ 轉載自warnet.ws
即使是久經沙場的模特兒,有時也會在秀場上因為高跟鞋而“馬失前蹄“ 轉載自warnet.ws

來自英國朴茨茅斯大學的心理學家保羅·莫里斯(Paul Morris)和同事們發現,女性穿高跟鞋時的走路姿態能夠讓她們更有「女人味」,屬於一種超常刺激(supernormal stimulus) (譯註:比正常的自然刺激更能有效地釋放動物某一特定行為的刺激)。

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為了了解穿高跟鞋讓女性更有魅力的原因,莫里斯的團隊設計了一個稱作「光點顯示(point-light display)」的實驗方法。他們選取了12名不同年齡和體型的女性作為實驗對象,在她們身上可以用來分辨步行姿態的重要部位貼上夜光點,這些部位包括外踝、股骨大轉子、髂前上棘等。這些女性都是穿高跟鞋的老手,她們在黑暗中根據指示在跑步機上以正常步伐走動,第一次穿平底鞋,第二次則穿6厘米高的高跟鞋。用攝像機在她們的正面進行錄像,隨後,這些錄像被隨機地呈現給30位(15名男性和15名女性)二十幾歲的觀察者,他們會對這些女性走路姿勢的性感程度打分。

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光點顯示示例,來源論文

在對數據進行分析的過程中,莫里斯和同事們發現,錄像裡穿高跟鞋的女性比穿平底鞋的獲得的評分要高得多。而在研究中,研究者們僅僅是告訴了觀察者用這些光點來判斷女性走路時的性感程度,而並沒有明確指出其中是否有人穿了高跟鞋。所以這些觀察者全然不知他們到底看的是什麼,也不知道實際上只有12個實驗對象,每人進行兩種情況的錄像,而並非不同的24個人。在這種情況下,每個實驗對象在穿高跟鞋的情況下都比穿平底鞋獲得了更高的評分。

而即使是在有可能影響評分的因素存在的情況下,「高跟鞋性感女郎效應」還是獲得了成功。比如,雖然身體質量數(BMI)較高的女性得分整體上低於BMI較低的女性,但體格魁梧的女性穿高跟鞋時也獲得了比自身穿平底鞋時更高的得分。

然而,這些發現並沒有回答我們最初的問題。現在我們知道女性穿高跟鞋時的吸引力與她們的走路姿態相關,不過到底是什麼讓這種步態格外妖嬈呢?莫里斯和同事認為,這還是與性吸引有關。早在上世紀80年代,就有研究發現,市場上超過一半的色情雜誌封面女郎都近乎裸體穿著高跟鞋。到現在,女性吸引力與高跟鞋之間的聯繫還伴隨著我們。在世界的許多角落,女性的鞋櫃裡一定會有一雙高跟鞋,穿高跟鞋會讓女性覺得自己更迷人。同樣,許多父母不讓女兒在成熟之前穿高跟鞋也是同樣的原因。

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為了進一步研究性感高跟鞋背後的生理原因,研究者們對實驗對象穿高跟鞋和平底鞋走路時的各個特徵進行了測量,包括邁步的時長、頻率、步長、膝蓋曲度、髖部曲度等。另外,他們隨機找了120位觀察者(82名女性和38名男性)觀看第一項實驗中的24個錄像中的一個,觀察者們需要判斷錄像中的實驗對象是男性還是女性,而他們並不知道錄像中出現的全都是女性。

這是一個簡單但巧妙的實驗設計,研究者們預測觀察者們會更傾向於錯誤地將穿平底鞋的實驗者鑑定為男性,實驗證實了他們的猜想。研究者們寫道:「當女性穿高跟鞋時,步伐會更小更快,走路時膝蓋和髖部的彎曲程度都較小,而胯骨的旋轉和傾斜程度增大。」也就是說,女性穿高跟鞋時走路更女性化,因此可以讓她們看上去更有女性氣質。就像大胸的女性一樣,穿高跟鞋也會讓人錯誤地認為她的生育能力更強。

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儘管穿著高跟鞋可能一點都不舒服,但是為了漂亮或者是工作需要,不少女性的鞋櫃裡也還是少不了讓人又愛又恨的高跟鞋。圖片來源:kmjshoes.com

研究者們認為,穿高跟鞋對於女性來說有某種有效的回報,能讓她們不顧一切健康隱患去穿高跟鞋。雖然時尚潮流都是一時興起,但高跟鞋幾個世紀以來能在各種不同文化中持續流行,正因為它能與人類擇偶過程相協調。比如,墊肩不再流行的原因就是這種風格與幾千年來演化出的人類本能不符,因為人們會覺得肩膀寬厚的女性太男性化,所以對一般異性戀男性來說,這一點都不吸引人。這項研究也為演化與文化之間的複雜聯繫提供了更多可參考內容。(編輯:球藻怪)

參考文獻:

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  1. Morris, Paul H., et al. “High heels as supernormal stimuli: How wearing high heels affects judgements of female attractiveness.” Evolution and Human Behavior 34.3 (2013): 176-181.

圖片來源:keepcalm-o-matic.co.uk

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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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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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催產素可以幫你神助攻嗎?化學分子幫助你們之間的感情更緊密——《完美歐姆蛋的化學》
日出出版
・2022/12/31 ・1888字 ・閱讀時間約 3 分鐘

催產素:讓你產生「愛」的感覺

2003 年,瑞典醫師克絲汀.烏納斯.莫柏格(Kerstin Uvnäs Moberg)出版了《催產素因子》(The Oxytocin Factor,暫譯),她在書中指出,催產素對人體的影響,正好和戰或逃(fight-or-flight)反應相反。

催產素不會讓我們感到厭倦和對陌生人警戒,而是會讓我們感到安全和信任。

莫柏格的理論是基於一些針對動物進行的研究,例如老鼠和田鼠(看起來很像可愛的倉鼠)。她發現如果在田鼠靠近目標配偶的時候對田鼠注射催產素,就可以操控田鼠選擇特定的配偶。

以人類來說,大多數的證據都可以佐證催產素會大幅影響人如何與彼此(甚至和動物)產生連結。例如,當我們撫摸狗的時候,科學家可以觀察到催產素濃度明顯上升,尤其是面對動物寶寶的時候,例如可愛的小狗爬到你腿上窩著。

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當我們撫摸狗的時候,科學家可以觀察到催產素濃度明顯上升。圖/pexels

想當然,新手媽媽抱著寶寶時,也同樣會出現催產素濃度上升的現象。從化學的角度來看,媽媽的愛多到一湧而出,以致於她體內的催產素飄升到驚人的程度,愛情分子可不是浪得虛名。

有感情後,催產素濃度會快速上升

研究人員也注意到,當成人對彼此有感情,催產素濃度會快速上升。以女性來說,催產素分子濃度會在前戲的時候開始升高。

有證據顯示,通常如果性行為過程比較長,人會覺得與伴侶比較有連結,即使真正的交合還沒開始。從化學的角度看來,這是因為有更多催產素分子從人體內湧出。

當人對彼此有感覺時,催產素濃度會快速上升。圖/pexels

女性在高潮之後,會馬上迎來第二次的催產素高峰。從生理的角度分析,這是為了讓我們可以與伴侶形成穩固的連結,以應對懷孕的狀況。女性的身體是出於直覺而且無意識地有這樣的行為,目的是協助鞏固兩人之間的連結。

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相對地,男性不會迎來第二次催產素高峰,而是在各式各樣的性興奮過程中,都會大致呈現催產素升高的狀態,最後在高潮過後回復穩定。

研究人員認為男性沒有第二次催產素高峰,是因為從生理的角度而言,男性沒有與伴侶形成穩固連結的理由,畢竟他們不會懷孕。

愛情激素實驗:催產素對人體的影響

我最喜歡的愛情激素實驗之一,是以一大群處於一對一關係中的異性戀男性為實驗對象。研究人員會用醫療鼻腔噴霧把催產素噴入這些男性的鼻子,然後再向他們介紹一位極有魅力的陌生女性。

研究人員會先請實驗中的男性等待幾分鐘,這是為了讓催產素可以確實與催產素受器形成鍵。(別忘了催產素是大型肽分子,所以需要一點時間才能抵達目標位置,並且與受器結合。)當研究人員確信鍵已經形成,就可以開始實驗了。

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首先他們一次介紹一位男性給那位美麗的女性認識,接著觀察雙方所站的位置有多靠近。

在實驗中,研究員會觀察雙方所站的位置有多靠近。圖/pexels

針對這些處於一對一關係的男性蒐集資料之後,研究人員又找來一群單身男性。他們再次執行催產素鼻腔噴霧的實驗,然後——讓這些單身男子接受觀測。

和先前一樣,研究人員測量了男性和陌生美人之間的物理距離,想知道是否有辦法確認催產素分子對人體的影響。

研究人員發現整體而言,比起單身男性,非單身男性與美麗女性之間的距離至少多出了十到十五公分。當然,實驗難免會有離群值,不過這項研究(尤其)顯示出,男性體內的催產素會使得伴侶之間的連結明顯更穩固。

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所以,下次你老公要去單身派對之前,記得往他鼻子噴一點催產素,再給他一個大大的吻,然後其他的就交給化學吧。

這項研究顯示出,男性體內的催產素會使得伴侶之間的連結明顯更穩固。圖/pexels

——本文摘自《完美歐姆蛋的化學》,2022 年 12 月,日出出版出版,未經同意請勿轉載。

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