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該讓誰升官?與其選賢舉才,隨機讓團隊更有效率–2010年搞笑諾貝爾管理學獎

吳京
・2015/07/29 ・2482字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 523 ・七年級

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一些事沒人做,一些人沒事做。
沒事的人盯著做事的人,議論做事的人做的事,
使做事的人做不成事、做不好事。
 
於是,老闆誇獎沒事的人,因為他看到事做不成。
於是,老闆訓誡做事的人,因為他做不成事。

 

正所謂「人在江湖飄,哪有不挨刀」,同樣地,在職場上打滾的人兒們總會遇到些狗屁倒灶的事,坐辦公室的會遇到同事搞小團體,科技業會遇到機台狀況不穩定,服務業則會碰到某些澳洲來的客人。

而不論是各行各業,都會遇到一個共同的問題,乃「上司是個豬頭」也。

豬頭上司有兩種極端,其一是榨乾部屬不遺餘力,踩著別人的屍體往上爬;另一種則是尸位素餐、渾沌無知,最後「將帥無能,累死三軍」。針對後者,我們不禁要問「既知無能,何以為將帥?」此問題有很多可能的答案,也許他的祖墳會冒青煙、也許他做事無能,逢迎拍馬卻有能的很、也許他是之前有能,升官目的達到後就自動變無能。

source:Neil Moralee
source:Neil Moralee

也許,就像上個世紀的管理學家勞倫斯.彼得所說的一般,這是等級制度下必然的產物。

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勞倫斯.彼得於1969年提出了「彼得原理」,在維基百科上的註解為:「在組織或企業的等級制度中,人會因其某種特質或特殊技能,令他在被擢升到不能勝任的地步,相反變成組織的障礙物(冗員)及負資產」。這個原理奠基於一個假說,勞倫斯.彼得假設一個人在某個階級中的表現,和在其他階級中的表現其實沒啥關聯。

彼得原理示意圖 來源:wiki pedia(編輯者Nevit Dilmen)
彼得原理示意圖
來源:wiki pedia(編輯者Nevit Dilmen)

比如說一間工廠中,一個好的學徒會認真打雜,卻不一定能成為好的技師;一個好技師要有專業技術,卻不一定可以當個好領班;一個好領班能靈活運用底下的人力,卻不一定能當個好監工;一個好監工能掌握工程進度,卻不一定能當個好廠長。

而在等級制度中,往往是表現好的學徒才會傳授技能,技術佳的技師才會被選為領班,以此類推,當成員在某個階級的表現不佳時,就會停留於那個階級不再前進;如果一個能擔當廠長大任的人才,陷於等級制度而淪為一個二流技師,那麼擇優晉升的策略反而會讓組織變得沒有效率。

但是,如果不去晉升表現好的人,又該晉升什麼人呢?

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三個義大利的科學家(一個社會科學 + 二個天文學家)於是建立了一個金字塔等級制的組織模形,想找出最佳的晉升策略。這個金字塔狀等級制模型中,上層的人少、下層的人多,相對的,上層的人所肩負之責任權重較下層人高,每個人的能力(含效率、專業、工時等綜合考量)則化為數值,組織的總體效益為所有人的能力數值乘以其責任權重後之加總。

棋盤上也有金字塔等級制的概念。credit:Tim Abbott
棋盤上也有金字塔等級制的概念。credit:Tim Abbott

起初,每個人的能力數值呈現常態分佈,當人員晉升時到新的階級時,會給他一個新的能力數值。

若依一般的思維,人員晉升後的能力與其原階級的表現有關,所以用舊數值為基礎,再加、減一點點隨機的誤差值,就成為新階級的能力數值。若依「彼得假說」,晉升後則是由常態分佈函數再隨機賦予新的能力數值。

經過電腦程式模擬了上百個職缺產生和晉升替補的事件後,他們得到了下表的結果:

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總體效益改變(%) 擇優晉升 擇劣晉升 隨機晉升
一般思維 +9% -5% +1.5%
彼得假說 -10% +12% +1.5%

也就是說,晉升表現良好的人,那麼「彼得假說」組的整體效益反而會下降;若反其道而行地去晉升表現較差的人,「一般思維」組的總體效益就會下降;而採隨機晉升,則不論是「彼得假說」組或是「一般思維」組的整體效益都會微幅提升1.5%左右。

由此看來,我們應該要搞清楚組織成員的能力數值隨階級的變化到底是像「一般思維」還是像「彼得假說」,才能做出好的晉升決策。再說,無論如何,這只是基於幾個假設所做出的模型,現實社會中,還是依一般思維採擇優晉升比較保險,至少會產生一種激勵做用,讓各階級的成員努力求取好表現。(「激勵」云云,館主沒有去查詢相關科學證明,僅為「想當然爾」,為避免誤導視聽,特此說明。)

然而,這三位義大利科學家卻在他們的論文中表示,既然我們也分不清人們的能力變化是像「彼得假說」還是像「一般思維」,那麼隨機晉升就是最好的策略啦,至少它能讓組織的效益維持不墜。

挖賽!這樣的結論也太不勵志了吧!難到是在告訴大家工作表現不重要,靠擲骰子來決定誰晉升就好了嗎 ?義大利真不愧是一個適合慵懶生活的國度啊!

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此研究成果發表於physica A期刊上,作者三人也因「從數學角度證明如果隨機地晉升人,團隊運作將更有效率」的成就,獲得了2010年搞笑諾貝爾的管理學獎。

順帶一提,physica A是物理學期刊,涵蓋領域為「統計力學及其應用」。這個偏管理學的研究可以刊在physica A上,除了因為其模型的數學架構有擦到「統計力學」的邊角外;另一個可能原因是負責此論文的責任編輯對其上司不滿已久,想藉由刊登「彼得原理」的文章來表達些什麼。(大誤)

本文轉載自吳京的量子咖啡館

參考資料:

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文章難易度
吳京
26 篇文章 ・ 3 位粉絲
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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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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