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選舉總是使人愁

吳京
・2014/11/08 ・1230字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 517 ・六年級

Credit: Dave Walker via Flickr
Credit: Dave Walker via Flickr

「勝選只要高興一天就好。」總統馬英九先生屢屢在國民黨贏得選戰時都會說這一句話。這句話除了對勝選人有警剔作用外,對照現況,也不得不說是精準的預言。但社會科學實驗則告訴我們,對選民而言,連一天也高興不起來哩!

哈佛大學甘迺迪政府學院(Harvard Kennedy School)針對2012美國總統大選期間選民的快樂表現為主題,於今年10月發表了一篇研究報告。他們發現政黨傾向民主黨的選民(支持者勝選),在得知選舉結果後,只表現了些許快樂,相對的,政黨傾向共和黨的選民(支持者落敗)則顯得相當失落,其失落情緒維持了整整一週。

這個研究在500個無政黨色彩的網站做了兩個看似獨立的問卷式調查。其中一個是隨機但持續地詢問「你今天有多快樂呢?非常快樂,快樂,普通,悲傷,非常悲傷。」;另一個問卷則在一長串的問題中,嵌入了幾個研究所需的疑問,包含「 政治上而言,你覺得你自已比較屬於……共和黨,民主黨,或中立。」經由網站的追縱技術,當網民連續瀏覽這些網站而且有回答兩個問卷的問題時,就會成為有效的樣本。

以2012年美國總統大選結果出爐之時間為準的前後一週內,他們平均每日可以獲得210個支持共和黨和110個支持民主黨的有效樣本,約佔有效樣本的67%。(這邊很奇怪,如果問卷是隨機普查的話,勝選的民主黨應該會取得較多樣本數才對。然而筆者大致瀏覽相關報導及該研究報告,並沒有看到對此的說明)。最終發現支持民主黨的人在選舉前後表示自已是快樂的比例僅小幅度增加;而支持共和黨的人,其表示為快樂的比例選前約60%,選後則大幅掉到30%了。因此通盤而言,選舉日那天負面情緒是高於正面的。

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這個研究結果,與另一篇2001年發表的心理學研究相呼應,該研究指出人類面對等值的好、壞事物時,通常是負面情緒表現較為強烈。

關於「你今天有多快樂?」的問卷調查持續進行著,期間美國發生了「桑迪·胡克小學槍擊案」與「波士頓馬拉松爆炸案」等兩件舉國曄然的慘案。研究人員以相同方式調查民眾情緒的影響。慘案發生後,表示自己高興的人數會減少,表示自己悲傷的人數會增加,但其比例都僅有選舉日的的一半。無怪乎外媒在報導此研究時,下的標題是「選舉日是一年當中最憂鬱的日子嗎?

這實驗也揭露,在美國有政黨傾向的網友比例高達三分之二,因此選舉日對全民情緒的影響力才會那麼大。若把研究結果套用在李姓住中歷的選民比理性中立選民還多的台灣……嗯,不多說,筆者要趕快去掛號11月30日的身心科門診啦!

參考資料:

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  1. Election day: The saddest day of the year?” ScienceDaily [November 3, 2014]
  2. Pierce, Lamar, Todd Rogers, and Jason A. Snyder. “Losing Hurts: Partisan Happiness in the 2012 Presidential Election.” HKS Faculty Research Working Paper Series RWP14-051, October 2014.

本文轉載自作者部落格吳京的量子咖啡館

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吳京
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正職是二個娃兒的奶爸,副業為部落格《吳京的量子咖啡館》之館主。為人雜學而無術、滑稽而多辯,喜讀科學文章,再用自認有趣的方式轉述,企圖塑造博學又詼諧的假象。被吐嘈時會辯稱:「不是我冷,是你們不懂我的幽默。」

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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

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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民眾黨是未來台灣政治的樞紐?
林澤民_96
・2024/01/30 ・3382字 ・閱讀時間約 7 分鐘

一、前言

選後的立法院三黨不過半,但民眾黨有八席不分區立委,足以與民進黨或國民黨結成多數聯盟,勢將在國會居於樞紐地位。無獨有偶的是:民眾黨主席柯文哲在總統大選得到 26.5% 的選票,屈居第三,但因其獲得部分藍、綠選民的支持,在選民偏好順序組態的基礎上,它卻也同樣地居於樞紐地位。這個地位,將足以讓柯文哲及民眾黨在選後的台灣政壇持續激盪。

二、柯文哲是「孔多塞贏家」?

這次總統大選,誰能脫穎而出並不是一個特別令人殷盼的問題,更值得關心的問題是藍白綠「三跤㧣」在選民偏好順序組態中的消長。台灣總統大選採多數決選制,多數決選制英文叫 first-past-the-post(FPTP),簡單來講就是票多的贏,票少的輸。在 10 月中藍白合破局之後,賴蕭配會贏已經沒有懸念,但這只是選制定規之下的結果,換了另一個選制,同樣的選情可能就會險象環生。

從另一個角度想:選制是人為的,而選情反映的是社會現實。政治學者都知道天下沒有十全十美的選制;既定的選制推出了一位總統,並不代表選情的張力就會成為過眼雲煙。當三股社會勢力在制度的帷幕後繼續激盪,台灣政治將無法因新總統的誕生而趨於穩定。

圖/作者自製

如果在「三跤㧣」選舉之下,選情的激盪從候選人的得票多少看不出來,那要從哪裡看?政治學提供的一個方法是把候選人配對 PK,看是否有一位候選人能在所有的 PK 中取勝。這樣的候選人並不一定存在,如果不存在,那代表有 A 與 B 配對 A 勝,B 與 C 配對 B 勝,C 與 A 配對 C 勝的 A>B>C>A 的情形。這種情形,一般叫做「循環多數」(cyclical majorities),是 18 世紀法國學者孔多塞(Nicolas de Condorcet)首先提出。循環多數的存在意涵選舉結果隱藏了政治動盪。

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另一方面,如果有一位候選人能在配對 PK 時擊敗所有的其他候選人,這樣的候選人稱作「孔多塞贏家」(Condorcet winner),而在配對 PK 時均被擊敗的候選人則稱作「孔多塞輸家」(Condorcet loser)。三角嘟的選舉若無循環多數,則一定會有孔多塞贏家和孔多塞輸家,然而孔多塞贏家不一定即是多數決選制中贏得選舉的候選人,而多數決選制中贏得選舉的候選人卻可能是孔多塞輸家。

如果多數決選制中贏得選舉的候選人不是孔多塞贏家,那與循環多數一樣,意涵選後政治將不會穩定。

那麼,台灣這次總統大選,有沒有孔多塞贏家?如果有,是多數決選制之下當選的賴清德嗎?我根據戴立安先生調查規劃的《美麗島電子報》追蹤民調第 109 波(1 月 11 日至 12 日),也是選前最後民調的估計,得到的結果令人驚訝:得票墊後的柯文哲很可能是孔多塞贏家,而得票最多的賴清德很可能是孔多塞輸家。果然如此,那白色力量將會持續地激盪台灣政治!

我之前根據美麗島封關前第 101 波估計,侯友宜可能是孔多塞贏家,而賴清德是孔多塞輸家。現在得到不同的結果,顯示了封關期間的三股政治力量的消長。本來藍營期望的棄保不但沒有發生,而且柯文哲選前之夜在凱道浩大的造勢活動,還震驚了藍綠陣營。民調樣本估計出的孔多塞贏家本來就不準確,但短期內的改變,很可能反映了選情的激盪,甚至可能反映了循環多數的存在。

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三、如何從民調樣本估計孔多塞贏家

根據這波民調,總樣本 N=1001 位受訪者中,如果當時投票,會支持賴清德的受訪者共 355 人,佔 35.4%;支持侯友宜的受訪者共 247 人,佔 24.7%。支持柯文哲的受訪者共 200 人,佔 19.9%。

美麗島民調續問「最不希望誰當總統,也絕對不會投給他的候選人」,在會投票給三組候選人的 802 位支持者中,一共有 572 位對這個問題給予了明確的回答。《美麗島電子報》在其網站提供了交叉表如圖:

根據這個交叉表,我們可以估計每一位明確回答了續問的受訪者對三組候選人的偏好順序,然後再依這 572 人的偏好順序組態來判定在兩兩 PK 的情形下,候選人之間的輸贏如何。我得到的結果是:

  • 柯文哲 PK 賴清德:311 > 261(54.4% v. 45.6%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:287 > 285(50.2% v. 49.8%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:293 > 279(51.2% v. 48.8%)

所以柯文哲是孔多塞贏家,賴清德是孔多塞輸家。當然我們如果考慮抽樣誤差(4.1%),除了柯文哲勝出賴清德具有統計顯著性之外,其他兩組配對可說難分難解。但在這 N=572 的小樣本中,三位候選人的得票率分別是:賴清德 40%,侯友宜 33%,柯文哲 27%,與選舉實際結果幾乎一模一樣。至少在這個反映了選舉結果的樣本中,柯文哲是孔多塞贏家。依多數決選制,孔多塞輸家賴清德當選。

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不過以上的分析有一個問題:各陣營的支持者中,有不少人無法明確回答「最不希望看到誰當總統,也絕對不會投給他做總統」的候選人。最嚴重的是賴清德的支持者,其「無反應率」(nonresponse rate)高達 34.5%。相對而言,侯友宜、柯文哲的支持者則分別只有 24.1%、23.8% 無法明確回答。為什麼賴的支持者有較多人無法指認最討厭的候選人?一個假設是因為藍、白性質相近,對許多綠營選民而言,其候選人的討厭程度可能難分軒輊。反過來說,藍、白陣營的選民大多數會最討厭綠營候選人,因此指認較無困難。無論如何,把無法明確回答偏好順序的受訪者歸為「遺失值」(missing value)而棄置不用總不是很恰當的做法,在這裡尤其可能會造成賴清德支持者數目的低估。

補救的辦法之一是在「無法明確回答等於無法區別」的假設下,把「遺失值」平分給投票對象之外的其他兩位候選人,也就是假設他們各有 1/2 的機會是無反應受訪者最討厭的候選人。這樣處理的結果,得到

  • 柯文哲 PK 賴清德:389 > 413(48.5% v. 51.5%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:396 > 406(49.4% v. 50.6%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:376 > 426(46.9% v. 53.1%)

此時賴清德是孔多塞贏家,而柯文哲是孔多塞輸家。在這 N=802 的樣本中,三位候選人的得票率分別是:賴清德 44%,侯友宜 31%,柯文哲 25%。雖然依多數決選制,孔多塞贏家賴清德當選,但賴的得票率超過實際選舉結果(40%)。用無實證的假設來填補遺失值,反而造成賴清德支持者數目的高估。

如果擔心「無法明確回答等於無法區別」的假設太勉強,補救的辦法之二是把「遺失值」依有反應受訪者選擇最討厭對象的同樣比例,分給投票對象之外的其他兩位候選人。這樣處理的結果,得到

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  • 柯文哲 PK 賴清德:409 > 393(51.0% v. 49.0%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:407 > 395(50.8% v. 49.2%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:417 > 385(52.0% v. 48.0%)

此時柯文哲又是孔多塞贏家,而賴清德又是孔多塞輸家了。這個樣本也是 N=802,三位候選人的得票率分別是:賴清德 44%,侯友宜 31%,柯文哲 25%,與上面的結果一樣。

以上三種無反應處理方法都不盡完美。第一種把無反應直接當遺失值丟棄,看似最不可取。然而縮小的樣本裡,三位候選人的支持度與實際選舉結果幾乎完全一致。後兩種以不同的假設補足了遺失值,但卻過度膨脹了賴清德的支持度。如果以樣本中候選人支持度與實際結果的比較來判斷遺失值處理方法的效度,我們不能排斥第一種方法及其結果。

無論如何,在缺乏完全資訊的情況下,我們發現的確有可能多數決輸家柯文哲是孔多塞贏家,而多數決贏家賴清德是孔多塞輸家。因為配對 PK 結果缺乏統計顯著性,我們甚至不能排除循環多數的存在。此後四年,多數決選制產生的總統能否在三角嘟力量的激盪下有效維持政治穩定,值得我們持續觀察。

四、結語

柯文哲之所以可以是孔多塞贏家,是因為藍綠選民傾向於最不希望對方的候選人當總統。而白營的中間偏藍位置,讓柯文哲與賴清德 PK 時,能夠得到大多數藍營選民的奧援而勝出。同樣的,當他與侯友宜 PK 時,他也能夠得到一部份綠營選民的奧援。只要他的支持者足夠,他也能夠勝出。反過來看,當賴清德與侯友宜 PK 時,除非他的基本盤夠大,否則從白營得到的奧援不一定足夠讓他勝出。民調 N=572 的樣本中,賴清德得 40%,侯友宜得 33%,柯文哲得 27%。由於柯的支持者討厭賴清德(52.5%)遠遠超過討厭侯友宜(23.7%),賴雖然基本盤較大,能夠從白營得到的奧援卻不多。而侯雖基本盤較小,卻有足夠的奧援。柯文哲之所以成為孔多塞贏家,賴清德之所以成為孔多塞輸家,都是這些因素的數學結果。

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資料來源

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林澤民_96
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台大電機系畢業,美國明尼蘇達大學政治學博士, 現任教於美國德州大學奧斯汀校區政府系。 林教授每年均參與中央研究院政治學研究所及政大選研中心 「政治學計量方法研習營」(Institute for Political Methodology)的教學工作, 並每兩年5-6月在台大政治系開授「理性行為分析專論」密集課程。 林教授的中文部落格多為文學、藝術、政治、社會、及文化評論。

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選舉的秘密:票多的贏,票少的輸!候選人該怎麼增加支持者?造勢、掃街有用嗎?
PanSci_96
・2024/01/10 ・4267字 ・閱讀時間約 8 分鐘

嘿,他們正在操控你的選票!

選舉不只是投票,更是一場宣傳技術大展。策略專家運用心理學,了解選民的需求和期望。造勢、辯論、掃街、情勒,萬式齊發。但這些招數真的有效嗎?一場造勢的成本,動輒百萬、千萬,如果只有死忠的會參加,不是把錢灑進水溝嗎?某些經典甚至老套的選舉策略,為何顛撲不破?請務必看到最後,因為看破所有招數背後原理的你,將左右這一場選舉!

造勢概念是怎麼來的?真的有效嗎?

造勢真的有助於選情嗎?

當然有,第一,造勢能鞏固鐵粉,拉進新支持者。造勢活動為粉絲們提供了一個聚集的場所,甚至,有些搖擺不定的選民可能也受到造勢現場的激情感染而入陣。

第二,造勢能影響媒體報導。當候選人舉辦造勢活動時,媒體通常會進行報導,甚至透過塑造「媒體框架」來帶風向,在增加曝光度的同時,塑造候選人的特定形象。關於框架塑造的詳細攻略,歡迎回去我們的這一集複習。

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不過,看在旁人眼中,造勢看起來不過是把大家集合在一起,講講話罷了。但代誌絕對不是你所想的那麼簡單,這一切其實都是競選團隊安排好的心理圈套?

難道造勢是一個大型洗腦現場嗎?

當你在造勢場合中望著台上的候選人,他的一言一行彷彿散發出領導人魅力。看著看著,你可能也忘了他的政見是什麼,但不知道為什麼,就覺得他一定是一位好的領導者,能帶領我們走向未來。這稱作月暈效應,指的是人們看見他人的一個正面特質,卻延伸成對整個人全面的好印象,當然相反的負面印象也適用。這就像天空中只有月亮,但月亮周圍的夜空也被照亮,產生一圈光環,因此稱為月暈效應。

每個候選人肯定都有其優點與缺點,至少有些本事才能站上政治舞台。但無法否認的,造勢場合上不論是越大越好的舞台與造勢場所,還是將主角放在壓軸登場的特殊橋段,甚至搭配高亢激昂的音樂,營造出該總統候選人是天選之人的印象,都是要利用月暈效應讓我們越來越暈,提升對眼前候選人的好印象。

圖/giphy

要不以偏蓋全有多難?

1977 年,社會心理學家理查德.尼斯貝特做了一個實驗。它將 118 名學生分成兩組,觀看同一個帶有口音的老師的上課錄影。雖然兩組學生看到的是同一個老師,但他們看到的片段,一個是充滿熱情、鼓勵學生回答問題的樣子;另一個是對學生提問顯得冷漠的樣子。

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在看完影片後,尼斯貝特請學生評價對這個老師的外表、舉止、口音三者的喜好程度,結果三項的評分結果,冷漠組都低於熱情組。沒想到吧,行為表現也會影響到別人對你的外表評價哦。

這就是月暈效應。最重要的是,當尼斯貝特問到,你認為你對老師的個人喜好,是否影響了你對他其他特質的客觀評估時,不論哪一組的受試者,外表、舉止、口音三個都是以勾選「無影響」居多(圖表中中間最高的都是"NO EFFECT")。顯然,大多數人都很難察覺自己正被片面印象,影響著對人的整體評價。

選舉造勢除了展現候選人的個人魅力,還能利用群眾的力量,拉進更多的支持者。

1848 年美國總統選舉期間,總統候選人扎卡里.泰勒利用樂隊花車來吸引民眾參與他的選舉集會,人們會喊著"Jump on the bandwagon",意思就是跳上遊行中樂隊馬車,吸引更多人一起加入同樂。這句英文後來也衍伸出跟風、趕流行的意思。

泰勒之後成功贏下選舉,成為美國第 12 任總統。雖然這與他在美墨戰爭的經歷有關,但這種透過群眾帶動更多人的「從眾效應」,在此之後也被稱為「樂隊花車效應」。造勢或大型活動不僅能展現自己的支持者的數量,還能吸引那些沒有明確政治立場的選民,讓他們跟隨多數人的意見。

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我們真的那麼容易被影響嗎?

1956 年,心理學家所羅門.阿希(Solomon Asch)進行了一個經典的從眾實驗,實驗設計本身很簡單,就只是詢問受試者右邊卡片的三條直線哪條和左邊的直線長度一樣。很明顯地,直線 C 就是正確答案。有趣的是,如果有受試者是和研究者請來的 6 位暗樁一起做實驗,並聽到他們都回答直線 A 才是和左邊的直線長度一樣,結果竟然發現超過百分之 75 的受試者都曾出現跟著錯誤回答的情況,說明人們會被無形的社會壓力影響而做出決定。

阿希從眾實驗。圖/wikimedia

今年的搞笑諾貝爾獎,也正是頒給另一個 1969 年的經典從眾實驗。實驗發現,只要路上有一人抬頭,就會有 40% 的人會跟著模仿。當眼前有 5 個人一起抬頭,高達 80% 的人都會一起抬頭。

好的,你知道透過造勢和從眾心理,可以製造更多的支持者了,接下來,要怎麼確保這些支持者會出門投票,把這些人的票都催出來呢?

把票催起來!

拜票會提升投票率嗎?

記得,一定要出門投票!就算你再怎麼支持特定候選人,要是支持者不出門投票,他就永遠選不上。雖然拜票形式五花八門,但最終目的都是希望民眾能真的走出門,把自己手中的一票投給他,也就是動員投票,Get-out-the-vote (GOTV)。但這真的有效嗎?美國政治科學家哈洛德·戈斯內爾作為先驅,在 1927 年就使用統計分析來研究拜票是否能有效增加投票率,還出版了《投票:刺激投票的實驗》這本書。在其中一項實驗,他將提醒小卡寄到民眾的信箱提醒民眾投票,並在選舉後統計了有收到與沒收到提醒小卡的投票率。最後發現,有收到小卡的投票率從 47% 提升到了 57%,顯示拜票還真的能催出更高的投票率。所以呢,我們也會不斷提醒大家訂閱泛科學,想必一定會有好效果的,你說對吧?

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實驗發現受到提醒的民眾有更高的投票率。圖/giphy

勤跑基層、努力掃街有助於選情嗎?

為什麼候選人總是要走進街頭,一個一個地跟人握手呢?大家可能都有這個經驗,在學校時,是不是更容易和坐在旁邊的同學們更容易變成朋友?這種拉近物理距離,也會拉近心理距離的現象稱作「鄰近原則」(Proximity principle),彼此靠近的人們更容易建立人際關係,經常見面的人的關係也往往會更牢固。另外,根據心理學的解釋級別理論,我們對於對象的心理距離,會隨時間距離、空間距離、社會距離和假定距離而改變。距離的遠近,會影響我們是用抽象還是具體的解釋方式,也就是所謂的解釋水平。由於我們物理距離上相當靠近候選人,更可能讓我們覺得政治離我們很近,需要投入實際行動如投票來參與。

掃街時握手握得越多,握得越有感情,得票率可能越高嗎?

這看似簡單的一個肢體接觸,卻能影響著我們的大腦,增強彼此的社會連結,增加有利的互動。透過功能性核磁共振照影(fMRI),發現握手增加的親近友善行為與杏仁核(Amygdala)、顳上溝(Superior temporal sulcus)以及依核 (Nucleus Accumbens)活性上升有關。 此外,也有研究顯示溫和接觸會讓俗稱愛情賀爾蒙的催產素(Oxytocin)分泌上升。 催產素是哺乳動物大腦分泌的一種激素,能增強信任感並與他人產生社會連結。也就是說,握手也是有訣竅的,不是一股腦兒握好握滿就好。這裡我們就不特別介紹,如果想要我們介紹握手攻略,留言告訴我們吧!

握手有助於增強彼此的社會連結。圖/envato

呼,講到這邊就懂了吧。雖然你不會馬上變成選舉大師,但至少知道,這些選舉策略為什麼總是萬年不變。原來拉票、催票手段背後都經過許多理論支持跟實證驗證。

當然,心理學理論畢竟是理論,不是問題的所有解答。而且呈現的多是群體現象或趨勢,個體間還是存在差異。做為具有選舉權的公民,要投給誰,能不能客觀看待政見而不受到這些戰術的影響,還是只能問問自己。

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最後想問問大家,這次的選舉你會想投給誰?啊不是,是想問:你覺得哪種選舉宣傳作法到目前為止,最能影響你的投票傾向呢?

  1. 集結誓師造勢大會,參加過一次,我的心就只剩下這位候選人了
  2. 陸戰掃街拜票,看到候選人真的出現在面前,親和力大增
  3. 空戰媒體行銷,包括 YT,畢竟政治人物的形象幾乎都被媒體框住了,等等,我是在選 YouTuber 還是總統啊?

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參考資料

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