A

論希望：負期望值行為的由來與價值

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        為什麼人會願意買樂透，就算知道期望值是負的，他們仍然買？而這樣的行為是否真的合適？又是如何產生的？

        這種行為來自於人在原始社會中因應資訊不足的情況，因為沒辦法每件事都估算機率與代價而產生的演化策略。舉例來說：一個原始部落決定是否要搬遷，他們因為不知道找到新居所的機會多寡，更不知道新居所的好壞程度，故無法決策是否要搬遷及計算其期望值。
        因此人有一種機制，這便是希望的由來，讓人在資訊不足的情況下能踏出新的一步，而這在原始社會中是有助人類發展的[1]。

        問題出在現實社會中資訊不足的情況變少了，而我們常可以明確計算出期望值，但人還是保留追求希望的行為特色。因此有賭徒。
        但也因此有偉人。
        然而機率本身不會變，我們可以從「偉人」和「未成為偉人而失敗的人」的比例略知一二。

        這樣的機制在現在的環境中使許多人做出不明智的決策，例如前例的買樂透（做公益成分可以其他方式代替）與賭徒心理。但如果換個角度，就結果論容易讓人誤解是好的決策，例如僥倖成功的生意人或股東，他們的負期望值行為或許恰巧發生在低機率高報酬的結果，而人們會稱它是勇敢放手一搏或預測精準（事實上他們無法預測），但此行為仍然是不適當的。[2]

        一個常見、簡化後的例子是：假設現在只有告白與放棄兩種選擇，且確定告白後會當不成朋友（完全負報酬），且告白成功的機率低，則依據期望值計算我們不應告白。但此時告白有希望效果（低機率高報酬），許多人仍會選擇告白，而這是明顯不理智的。[3]

        然而希望並不是因此就沒有價值的，由上而論，在資訊不足的情況下藉由希望的判斷有可能是有益的。
        雖希望與信念所產生的動機驅力是不易估算的，可以藉由產生希望而增加某困難行為達成的可能性，但這種希望與上述的希望稍有不同，這種希望是「相信會成功」，但上述的希望類似於「覺得有可能成功」，兩者在語意上不同，無法比較。但有其價值是無法否認的。

[1] 不一定有助少數群體發展，但有助全人類，因為無論其負報酬多高，都不致於使人類滅絕；就算得到高報酬的機率很低，只要有此機制就會有人得到高報酬。

[2] 我們不能因為「相信」負期望值行為會發生在機率很低但報酬很高的事件上便從事，因為信念不會改變機率，儘管機率非零。若你對我斷言此行為「不適當」有意見，請換個角度想，從事一件容易失敗的行為是否適當？若我現在跳樓有極低機率學會飛翔，我是否該跳樓？（不跳我學會飛的機率幾乎是零吧）

[3] 「有告白才有機會」、「不告白機率再低都不會發生」便是只看成功情況的片面計算。但許多情況沒有這麼單純，例如有不告白繼續培養感情此選擇，若要反駁請先確定假設是否相同。

後記
        這篇計畫要打非常久了，但一直因為不確定演化基礎而無法下筆，儘管最後我的論點是無法找到證據支持的，但應該是十分合理的。目前沒有看過類似論點，所以應該是原創，但推測有許多相同的看法。
        感謝F.C.與我討論使我產生演化基礎是資訊不足的靈感，不知為何一直沒有想到。

—20140208
        在原文中我提出的是原始資訊不足的環境使人演化出追求希望的負期望值行為。經過朋友們的未看發表意見後，我發現資訊不足所含括的情況實在很多，但仍缺少了「正確推論」，如同我在：心物因果理論中所提到的心理因果關係符合物理因果關係的充分非必要概括條件中的條件c：

c. 資訊充足且正確的causal reasoning：使用正確的知識邏輯推理。

        而雖原文的重點集中在「追求希望的負期望值行為」而非「負期望值行為」，但就負期望值行為而論，我發現準確的說，資訊不足或錯誤推論(~c)可能是產生負期望值行為的主要原因（充分非必要）。
        我們產生錯誤推論的可能性有很多，例如因為人注意到了樂透中獎的情況，或新聞媒體的報導集中於此，使人高估中獎的機率，造成期望值的誤判。吳宗霖：

這一波彩券潮，有一部分也歸因於媒體的推波助瀾。雖然正反面例子都有，不過記者在報導時總是將中獎案例擺在前面，虧本的擺在後頭。

或是從眾及迷信的行為。空心菜：

前次結果的錯誤因果推論導致的迷信行為 。

甚至包括心理成癮，這些都屬於錯誤推論。呂欣璟：

擁有希望的感覺會成癮，就像抽菸一樣，明知期望值為負而為之。

        而資訊不足亦可能有許多原因，包括自己沒注意到，陳奕凱：

我覺得人在面對利益抉擇的時候，會傾向注意有利於自己的部分，而非理性的負期望值造成損失。例如賭徒會看到一點點贏錢的機會，而不是看到大部分可能會輸錢的結果。

 最後感謝這些回應的朋友們：陳奕凱、吳宗霖、空心菜、呂欣璟。（依留言次序排列）

A

Rumination

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        我們都學過惠更斯定理，在池塘裡丟下一顆石頭，水面會起漣漪，一圈又一圈的傳開，水是波，聲音也是波，那為什麼我們講話，在空氣中不會有一圈又一圈的漣漪呢？為什麼我喊了一聲新年快樂，你聽到的不是新年快樂~快樂~快樂~樂？（多方便）

        我們壓根沒有想過這個問題，連意識到都沒有。事實上，我們學到的惠更斯定理不夠完整，池塘的表面是二維的，而空氣是三維的。擾動在偶數空間裡會產生漣漪，但在奇數空間裡只會產生單波效應，不會引發漣漪。

        然而我要說的不只是這樣，這個問題你連意識到都沒有，而有些問題你卻是曾經意識到，卻忽略的。像是摩擦力為什麼和接觸面積無關？
        你現在可以提出的解釋有八成都是錯的，除非你曾認真想過或查過。事實上摩擦力確實和接觸面積有關，但因為一些因素而在巨觀下會被忽略。但在之中又有一個你沒有意識到的問題，摩擦力如何產生？那些「物體的表面其實凹凸不平」的說法不完全正確，因為不能符合巨觀的摩擦力描述（加水到底是是變滑還是變粗糙？）。摩擦學（Tribology），試圖解決這個還未解決的問題。

        還有許多問題像是：為什麼顏色在光譜中是排列成一直線，但又可以排列成一圈色輪，就像photoshop裡的那樣。如果真實世界是物理，那為什麼可以頭尾相連的排列？事實上我們學過視覺神經，但那根本沒屁用，大腦對於色知覺有獨特的演算法，這種演算法造就排列與扭曲圖形的方式，並且會讓人看起來非常和諧（意思就是色輪是扭曲後的色覺集合），而老鷹看到的可以是一個三維度的色球（雖然沒屁用）。

        但這依然不是我要說的，我要說的是，你意識到卻忽略的問題很多，你壓根連意識到都沒有的問題更多，我們理解的世界真的是正確的嗎？我們通常這麼相信。但事實上，我們卻連抱持懷疑都很少。希望大家的懷疑可以多一點，儘管這也伴隨多一點的痛苦。我無法論證審思多一些是不是真的比較好，但你可以自己思考。沒有人喜歡受質疑（包括質疑自己），因為好的質疑會認知失調，爛的質疑會浪費時間。但如果你想，請參考認知失調系列。


舉例與靈感來源：Steven E. Landsburg，大哉問：為何常識會說謊。

認知失調系列：

—20140427
補充：一個說明色光排列問題的youtube影片，簡單解釋了並沒有粉紅光與光圈排列後的空缺如何被填補。 (1:03)

    A

    影響Facebook動態消息得讚比之因素分析 v2

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    感謝

    在此首先要感謝我的FB朋友們，他們在我沒有事先告知的情況下協助我完成了這次研究，並且沒有任何報償，時間長達半年。其中可能有人會在得知真相後感到不悅、受欺騙、被愚弄，在此致上最深的歉意。

    v2版本修訂

            此版本新增了3份樣本動態，並增加了分析方法、修正了一些錯誤，包括上一版本中的相關性檢定誤用了單尾檢定，已做修正，但因為第一版本的討論中仍有部分價值，故予以保留。
    —20140622修訂
            修改緒論，新增參考文獻及部分微調。

    緒論

            在FB流行幾近氾濫的時代中，隨處可見的是人們閒暇時刻便拿起手機或開著網頁瀏覽FB，由於其動作通常是不斷的往下捲動，我們通常稱為「滑FB」。2009年的研究發現，學生族群一天花30分鐘於使用FB上；同時，他們比閱讀真實的文章花更多時間在閱讀FB上的內容(Pempek et al., 2009)，調查顯示，42%的人在上課期間分享至少15條連結(Baresch et al., 2011)。不可否認的，這樣的資訊接收平台大大的改變了我們習慣的方式，現今年輕人用分享消息和連結來確保自己知道任何該知道的消息，Stelter (2008)稱這種策略為「social filter」，而相較較好的另一種傳統方式則是「professional filter」，也就是傳統資訊提供者與閱聽者之間的關係。
    S. Güzin MAZMAN (2011)等人收取了870個FB使用者樣本後，將使用的主要目的進行因素分析後發現可以被分為四大類：維繫現有關係(maintaining existing relationships)、產生新的人際連結(making new relationships)、學術用途(using for academic purposes)以及追隨特定議題(following specific agenda)。Bonds-Raacke與Raacke (2008, 2010)指出FB對於我們在維繫現有關係、產生新的人際連結及傳遞訊息的功能上可以得到滿足。而我們達成這些功能的方式，不外乎只有發送訊息、發表動態消息(News feed)及相關功能（留言、按讚）及「戳」（poke），但「戳」現今以幾乎無人使用，訊息亦為私密資訊不易取得，因此本研究將會專注於動態消息的部分。
    關於動態消息的互動方式，FB有其獨創的功能：「按讚」（Like），使人與人、人與團體之間的互動多了一種有趣的方式。「按讚」在社群網站上非常重要且有其價值，The e-commerce platform company ChompOn於2011年估計，FB上的每一個讚對其價值平均為8美元(Baresch et al., 2011)。然而，根據Yahoo!奇摩社群研究團隊的報告，一則動態按讚、回應的數量和連結的點閱並沒有太大的關聯。舉例來說，新聞「曾雅妮首冠」的按讚留言為「手機緊急撥號」案例的2~3倍，看似這篇文章似乎較多網友觀看，但實際上「曾雅妮首冠」的點閱率僅為手機案例的4%。該研究團隊發現，欲得到讚所需要的內容屬性為：讓網友感到有當下負荷的必要情緒性內容（創造義氣感）、符合民意的發言。他們實際觀察後得到的結論發現如下表。然而，這只是他們階段性的結論，從生活中的案例可以發現，極度不合民意的發言同樣也可以獲得高讚數，而有意義、深度的內容理應也應該得到叫多的讚數，因此本研究試圖分析得到較多讚之動態內容，目標是找到一般學生族群之按讚胃口。
    From: https://marketing.tw.campaign.yahoo.net/emarketing/contentF4.php?main=A06&sub=B02&tri=&literary=453

    通常，我們可以給偶像或喜愛的粉絲專頁讚，以表示支持與認同，但這種讚是一次性的。因此本研究的主要重點集中在於動態，動態是所有人都可以發佈的消息，並且不受次數頻率、內容形式影響，而動態會根據某些演算法[1]得到其分數，排序後出現在好友或追蹤者的動態消息中，任何看到這則動態的人，可以自由選擇是否要留言或給予讚，而不會受到任何限制。
                因此可想而知，讚的數目極度容易受到曝光率、動態內容等眾多因素影響。我曾經在半年前分析過可能受到影響的因素（亦是此研究的起點），而這只是非常粗略的區分，略作修正後如下：
    一個發文頻率普通的人，得到的讚數除以他的總朋友數，也就是得讚比，通常介於5%~15%之間。影響因素有如：
    ·                  朋友結構：你的得讚比近10%或超過，可能你的朋友都是些只會迎合你喜好的王八蛋。或只是單純熟朋友比較多。
    ·                  發文類型：大於10%，你的發文類型較合大家胃口，換句話說，你是迎合別人胃口的王八蛋。或只是單純你的文筆好、照片驚悚，或你是正妹。
    ·                  發文時間：熱門時段是晚餐過後至睡前，及大家剛起床先滑手機時，在這段時間曝光，較不容易被蓋過。
    ·                  發文頻率：發文頻率過高者，普遍得讚比較低，原因如「超級廢文」或「超級大爛廢文」，然而發文頻率低者不一定較高。
    然而，在了解了FB的演算法則後，我發現有許多因素其實已經被綜合在FB的評分排序（ranking）內，且其演算法則是眾所皆知的，並沒有研究的價值。因此本研究注重動態的內容，包括其結構、語氣、修辭方式等，旨在探討何種形式或內容的動態較能或較不符合他人的胃口（讚不等於合胃口，但姑且讓我們這樣形容它）。

    研究動機

            探討影響FB動態消息的因素，注重在內容與形式上的變項。

    研究方法

            使用SPSS統計軟體進行相關分析、變異量分析與因素分析。 
            依變項為得讚比，其計算方式為：
                    得讚比＝該動態讚數/當時朋友數量
            將可能影響的變項分為八大類，共包含45個因素，除時間距離、字數、行數、標籤數外皆為二分變項。說明及操作型定義如下：
    ·         時間
    ·         與十點半距離（分鐘）：發佈動態得讚比最高時段為晚間十點半[2]，以分鐘為單位，不分正負。
    ·         與上篇間隔時間（天）：推測頻繁的發佈動態會造成接收者不願意仔細觀看或內容空泛，也就是俗稱的廢文。
    ·         功能：FB動態所內建可選的功能，不包括打卡。
    ·         圖：動態是否附圖，不分析圖片性質。
    ·         連結：動態內是否有附連結，推測有連結可能造成接收者轉移注意、懶得回來按讚。
    ·         分享：此篇動態是否是分享他人內容（使用分享功能而非單純的分享）。
    ·         標籤：在動態內是否有標記朋友。
    ·         標籤數目：標記朋友的數目。
    ·         內容
    ·         愛情：內容有愛情成分。推測多數人較愛好愛情類的內容。
    ·         友情：內容有友情成分。推測此類較能引起共鳴。
    ·         親情：內容有親情成分。
    ·         抱怨：內容有抱怨成分。推測會不受歡迎，但亦有可能得到安慰。
    ·         廣告：內容有廣告成分。推測會不受歡迎。
    ·         時事：內容有時事成分。新聞媒體所報導的稱為時事，否則為生活貼近。
    ·         用詞
    ·         文青：用詞文青，文青為文藝青年的簡稱，意為用浮誇的詞藻修飾。本身可能意義不大，但推測會受到某部分族群歡迎、評價兩極。
    ·         粗俗：用詞粗俗，包含一些常見的髒話、匿稱、誇張的自稱，無自謙詞。
    ·         形式
    ·         記敘：記敘文。通常符合生活真實事件，推測易引起共鳴，可能與生活貼近有共變。
    ·         抒情：抒情文。可能較符合某些族群。
    ·         論說：論說文。可能較符合某些族群。
    ·         學術：論文或類似格式。可能較不受歡迎。
    ·         結構
    ·         聳動開頭：能夠吸引人繼續觀看，可能有明顯效果。
    ·         創意結尾：能使人印象深刻，願意按讚。
    ·         貼近結尾：在結尾與接收者互動，使人較願意留言或參與討論。（如：以下開放討論或開放式問題）
    ·         行數：長度可能影響第一印象，太長可能使人不願意讀下去，太短內容可能不容易有高價值。
    ·         字數：與行數類似，統計方式不同。
    ·         語氣
    ·         諷刺：諷刺對象或事件不拘，推測有其客群。
    ·         哀怨：可能令人不愉快，但亦可能引起共鳴。
    ·         雙關：可能需要思考，推測有部分客群。
    ·         悲傷：與哀怨不同，可能會吸引安慰。
    ·         其他
    ·         實用性：動態內容是否有其實用價值、是否對他人有幫助。
    ·         生活貼近：內容是否貼近朋友們的生活，推測可能引起共鳴。
    ·         耍屌：假裝很屌。由多人判定。
    ·         真屌：真的很屌。由多人判定。
    ·         佳句：文內含有佳句，無論明引或暗引，亦不討論佳句種類。
    ·         有趣搞笑：內容是否會引人發笑，推測有好效果。
    ·         音樂：內容是否附有音樂歌詞、音樂連結或相關描述。
    ·         夢想熱情：內容是否牽涉到夢想或熱情，可能引起某些較重視熱血生活的族群。
    ·         創意：內容是否有創意，不可抄襲。
    ·         文內呼應：在文中前後或各部分是否有互相呼應，推測有好效果。
    ·         回憶：內容是否有包含回憶成分，推測會吸引念舊的人。
    ·         感動：內容是否使人感動，推測吸引感性的人。
    ·         修辭
    ·         對偶：是否有對偶，推測有助閱讀。
    ·         映襯：是否有映襯，可能有衝突感。
    ·         轉品：是否有轉品。

    研究結果

            由於變項過多，請參照整理過後的表，已刪除不顯著的變項。負相關因素全部不顯著。
    表一：正相關因素及相關性檢定
    類別
    因子
    r
    t
    其他
    真屌
    0.601
    3.442 **
    時間
    與十點半距離(m)
    -0.551
    -3.028 **[3]
    內容
    愛情
    0.442
    2.260 *
    功能
    標籤數目
    0.425
    2.149 *
    *：α=0.05
    **：α=0.01
    PS. 真屌為由他人判定的盡量客觀但無操作型定義因素
    表二：迴歸分析Anova
    Anovab
    模式
    平方和
    df
    平均平方和
    F
    顯著性
    1
    迴歸
    1569.737
    22
    71.352
    .
    .a
    殘差
    .000
    0
    .
    　
    　
    總數
    1569.737
    22
    　
    　
    　
    a. 預測變數🙁常數), 轉品, 愛情, 抱怨, 論說, 標籤數目, 文內呼應, 有趣搞笑, 雙關, 友情, 囂張, 音樂, 感動, 親情, 與十點半距離(m), 與上篇間隔時間(天), 回憶, 耍屌, 夢想熱情, 生活貼近, 諷刺, 映襯, 真屌
    b.     依變數: 得讚比
    表三：迴歸分析係數
    係數a
    模式
    未標準化係數
    標準化係數
    t
    顯著性
    B 之估計值
    標準誤差
    Beta 分配
    1
    (常數)
    4.712
    .000
    　
    .
    .
    與十點半距離(m)
    .004
    .000
    .128
    .
    .
    標籤數目
    -.089
    .000
    -.110
    .
    .
    與上篇間隔時間(天)
    -.695
    .000
    -.536
    .
    .
    愛情
    -3.910
    .000
    -.225
    .
    .
    友情
    8.708
    .000
    .297
    .
    .
    親情
    36.504
    .000
    .901
    .
    .
    抱怨
    4.792
    .000
    .239
    .
    .
    論說
    15.225
    .000
    .621
    .
    .
    諷刺
    9.056
    .000
    .416
    .
    .
    囂張
    -.911
    .000
    -.037
    .
    .
    雙關
    -7.195
    .000
    -.330
    .
    .
    生活貼近
    -2.988
    .000
    -.179
    .
    .
    耍屌
    3.360
    .000
    .115
    .
    .
    真屌
    30.318
    .000
    1.236
    .
    .
    有趣搞笑
    -2.184
    .000
    -.116
    .
    .
    音樂
    -3.705
    .000
    -.151
    .
    .
    夢想熱情
    -2.989
    .000
    -.102
    .
    .
    文內呼應
    6.995
    .000
    .239
    .
    .
    回憶
    16.812
    .000
    .894
    .
    .
    感動
    2.185
    .000
    .075
    .
    .
    映襯
    9.708
    .000
    .485
    .
    .
    轉品
    -.472
    .000
    -.019
    .
    .
    a. 依變數: 得讚比
    表四：全部因素描述統計
    敘述統計
    平均數
    標準離差
    分析個數
    得讚比
    13.502
    8.447
    23
    與十點半距離(m)
    231.91
    253.645
    23
    圖
    .30
    .470
    23
    連結
    .30
    .470
    23
    分享
    .30
    .470
    23
    標籤
    .13
    .344
    23
    標籤數目
    2.35
    10.404
    23
    與上篇間隔時間(天)
    7.30
    6.519
    23
    愛情
    .35
    .487
    23
    友情
    .09
    .288
    23
    親情
    .04
    .209
    23
    抱怨
    .22
    .422
    23
    廣告
    .13
    .344
    23
    時事
    .13
    .344
    23
    文青
    .22
    .422
    23
    粗俗
    .09
    .288
    23
    記敘
    .26
    .449
    23
    抒情
    .30
    .470
    23
    論說
    .13
    .344
    23
    學術
    .17
    .388
    23
    聳動開頭
    .22
    .422
    23
    創意結尾
    .48
    .511
    23
    貼近結尾
    .39
    .499
    23
    行數
    26.65
    31.373
    23
    字數
    408.87
    565.900
    23
    諷刺
    .17
    .388
    23
    哀怨
    .17
    .388
    23
    囂張
    .13
    .344
    23
    含蓄
    .17
    .388
    23
    雙關
    .17
    .388
    23
    悲傷
    .13
    .344
    23
    實用性
    .09
    .288
    23
    生活貼近
    .43
    .507
    23
    耍屌
    .09
    .288
    23
    真屌
    .13
    .344
    23
    佳句
    .39
    .499
    23
    有趣搞笑
    .26
    .449
    23
    音樂
    .13
    .344
    23
    夢想熱情
    .09
    .288
    23
    創意
    .30
    .470
    23
    文內呼應
    .09
    .288
    23
    回憶
    .26
    .449
    23
    感動
    .09
    .288
    23
    對偶
    .22
    .422
    23
    映襯
    .22
    .422
    23
    轉品
    .13
    .344
    23

     

    討論

            結果發現，屌文與愛情是最能顯著影響得讚比的（α=0.01），而愛情與標籤數目則是次要的決定因素。愛情此因素在預料之內，多數人喜歡看愛情故事或相關的文章，這部份可能有很大的年齡差異。屌文數目不多，可能導致誤差，但可以證實人們相對不喜歡耍屌（-.012）。發文時間則是一篇動態最好掌握的因素，十點半，估計是多數人結束了一天在休息時會滑FB，或在念書時正要滑FB的時段，太早可能會被較新動態蓋過，太晚則可能錯失某些客群。最後標籤數目也是重要的影響因素，因為標記朋友幾乎絕對的保證了出現在其通知中，曝光率會顯著的提升，然而不可胡亂標記（如廣告）。
            負相關的因素在修正後全部都不顯著，但其中有幾項低度相關的因素在此提出：圖、分享、連結、廣告，相關係數分別為-.389、-.358、-.339、-.332。連結可能是因為會使接受者轉移注意力，且因為這種動態相當於把一部分的價值放到連結內，若接受者未點連結，會導致低估此動態的價值。分享和連結類似，通常也需要連結到另一個頁面，較特別的是分享的是圖時，點進此圖按讚視同按圖片發佈者的讚，而非分享者，導致顯著稀釋得讚比。
            在迴歸分析的部份，其實用價值則無法保證，可能需要另外驗證。
            特別提出的非統計討論則是：我一開始推測更換感情狀態為「穩定交往中」是會獲得最高得讚比的，然而事後發現只有第二高。在23篇統計當中，最高的是發佈此篇研究並標記50個朋友（所有按更改感情狀態讚的人）的動態，獲得29.9%得讚比；更改感情狀態獲得27.7%得讚比；第三高的是獲得26%得讚比的一個感人的愛情故事（主觀評論）；而第四高的是友情故事，雖然旨在嘲笑朋友，但內容充滿可能引起共鳴的回憶，並起與多數朋友有聯繫，亦標註了兩個朋友，因此獲得24.2%得讚比。以下推論沒有數據支持，個人認為要獲得高得讚比的方式不能單已愛情或屌文而論，而是要感人（然而因為這太過主觀無法列入變項分析，有些可惜或貼近多數朋友的生活（注意是要貼近朋友的生活，而非自己的），也就是兼具愛情成分同時滿足其他條件，而這估計和朋友族群的八卦程度有極大關係。但相對來講，若單純為提高得讚比，發佈一些與朋友有關並標註他們的動態、並在關鍵時段是更為有效的方式（時常可以在吃飯聚餐的打卡上發現穩定的得讚比）。
            最後，有一些無法分析的因素無法納入考量，在這邊提出來，某些人會但單純因為文章很長就跳過不看，相反地，有些跳過的人會因為發文的是好朋友而毫無理由的按讚。有些人則是只有女生或正妹的才按（這些無法掌握的客群通常在每人的朋友結構中佔了部分不可忽略的數量）。有些人會在看完動態後不先按讚而去看留言，然後只按了留言讚；有些人可能單純討厭我或猜到我要做因素分析而故意改變行為。

    注釋

    [1] FB三年前棄用了使用已久的Edgerank演算法，台大心理系刊物《逆光》去年三月有一篇「Facebook沒有告訴你的事」對於此演算法有詳細的說明（雖然他不知道已經棄用了），目前FB並沒有公開內部使用的演算法，但多數人同意使用的因素非常多，並同時與使用者互動式的調整（你可以藉由按「我不想看到這個」改變你的排序加權）。並且也有許多人找到了重要的影響因子。

            由於這個演算法非常有趣，容我稍作說明：FB會計算親近度、權重、時間衰變、與朋友關係的設定（摯友）、貼文種類（影片>圖片>>純文字）、隱藏貼文、使用裝置、連網速度、Story bumping（舊但是沒看到的動態會自動浮出來）、Last actor（考慮最近50個互動朋友）。

    [2] 十點半的由來是得讚比分別與九點、十點、十點半、十一點計算相關，最後取相關最高者。
    [3] 得讚比與與十點半距離負相關表示發文時間越接近十點半得讚比越高呈正相關。

    參考文獻
    Tiffany A. Pempek, Yevdokiya A. Yermolayeva, Sandra L. Calvert. (2009). College students’ social networking experiences on Facebook. Journal of Applied Developmental Psychology, 30, 227–238.
    Brian Baresch, Lewis Knight, Dustin Harp, Carolyn Yaschur. (2011). Friends Who Choose Your News: An analysis of content links on Facebook. International Symposium on Online Journalism.
    Stelter, B. (2008). Finding political news online, the young pass it on. The New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2008/03/27/us/politics/27voters.html
    S. Güzin MAZMAN, Yasemin Koçak USLUEL. (2011). Gender differences in using social networks. The Turkish Online Journal of Educational Technology.
    Bonds-Raacke, J., & Raacke, J. (2010). MySpace and Facebook: Identifying dimensions of uses and gratifications for friend networking sites. Individual Differences Research, 8(1), 27-33.
    Raacke, J., & Bonds-Raacke, J. (2008). MySpace and Facebook: Applying the uses and gratifications theory to exploring friend-networking sites. Cyberpsychology & behavior, 11(2), 169-174.

    後記

            再次感謝我的朋友們，尤其是受最後一個更改感情狀態的動態所騙的朋友（其他動態內容多數是真實的），而此動態有許多人猜測是假的，並在事後非常肯定的和我說有猜到，對此我認為不會影響統計，因為多數人仍會按讚，且有極大成分是後見之明偏誤（經過調查，多數人的肯定程度落在0.7~0.9之間，以此數字來看，幾乎可以肯定有偏誤成分）。並且感謝那些支持我發文的朋友們，我為了作因素分析時常轉換文章風格（是否有人發現一下愛情一下友情，一下時事一下回憶，一下嘴砲一下文青？），因此造成我的動態水準參差不齊，若有人因此對我的某些文章感到失望，我也只能遺憾的說這是必要的犧牲了。歡迎繼續支持。
                另外礙於篇幅所限，也不附上實際分析的資料與每篇動態的內容，若想要的話可以私下索取。
    可能有人會質疑這篇分析的價值，認為我找出了45個變項依然不能準確預測得讚比，是的，根據迴歸模型，發佈這篇的動態預測會是15.6%的得讚比（接受者可以因此按或不按而改變準確度），但實際卻是出人意料的29.9%。但其價值並不在於預測，而是了解影響因素，雖然樣本動態過少，確實是有其困難度。但在公開的數據之外，FB的點讚是記名的，在我得到了大眾胃口的結構之後，便可以分析所有曾經按我讚的人的喜好。是的，你只要有點過我的讚，我都已經知道你的胃口如何了，這價值高不高，就得視個人的價值而定了（下次點其他人讚時也請三思）。而這些數據因為隱私問題而不能公開，理論上作為一個有倫理的研究者我應該也不會對私下偷偷來問我的人透漏的。
    A

    當和諧成為奢望 —— 論人生價值

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            人的價值到底是由誰來決定？是大自然，還是整個社會，還是我們自己？
            在現今的狀況中，大家所認為的是上面這三個價值的整合。大自然說活著才有價值，我們多數情況也同意並遵守；社會上說有倫理道德、服務社會是你的價值，有些人不同意，但多數人仍遵守；一些人沒有自己賦予自己的價值，但一旦擁有，我們有時讓他凌駕在一切之上，例如可以捨棄生命保留尊嚴、可以為達目的背棄道德。
            現在的問題是，這些價值到底是誰說了算？或許不是誰定的，我們或許也沒有仔細思考過，但為什麼這些價值「有價值」？我們為什麼大多都相信並遵行？

            事實上，大自然的價值只是一道讓生命延續的規則，「價值」這件事只存在人的認知之中、是我們賦予它的，我們用價值來解釋這條規則：「為什麼要活著？哦，因為那是生命的價值。」我們不會說：「因為活著是生命的規則。」人需要賦予這些基本規則價值，才能產生實現的動力。相同的，社會上的價值，也只是讓整個社會延續的規則。倫理道德、公益態度都有助社會延續。
            特別的是人的價值。他的產生可以不遵守任何規範，由上所推測，他存在是為「某種東西的延續」，不是生命，也不是社會。你可以試著解釋人的價值產生的過程及目的，並會發現都可以概化到一個最終價值：「快樂的延續」。
            其實，人生這個遊戲非常容易贏，因為價值是可以自定的，人終究是為了取悅自己。舉例來說，某些人會定自己的人生目標是「成家立業」，這大概和大自然的價值有些重疊，但我們先假裝他完全是人的價值，我們訂出這個價值，是因為「想要快樂」，也是因為「認為自己可以達到」。（有些人會定達成機率低到自己都不相信的人生價值，你會發現他無法因此快樂，而這是失敗的[1]。）
            簡單來說，我們為了想要快樂（生理上），我們定一個可達成的價值，然後遵循他，每當我們一達到，就得到了一點獎賞（快樂）。舉例來說，很多人的價值中有「尊嚴」，當他被羞辱時，他用其他途徑得到報仇，他便感到有尊嚴，於是他快樂，然這整個過程對生命、社會都沒有幫助[2]，有時還會為了尊嚴而失去生命，但人依然死命遵守這條自己賦予自己的價值。

            然而，什麼是真正的價值，我們無法完美的定義，因為既然價值在人心中，便會因人而異，亦無法準確的做出排序。理論上，自然的價值要凌駕於一切之上，但在人的眼中，有時把自己的價值看的更重要，而我們沒有客觀標準。
            但既然自己賦予的價值就只有唯一目的：快樂。換句話說，人生這個遊戲非常容易贏，當然我們也沒辦法訂出一個極為容易的價值然後一直達到一直爽。但其實，你自己所賦予的價值其實沒什麼實質意義，在某些人眼裡，也沒什麼價值，所以什麼是真正該捨該得的價值呢？

    [1] 這可能被認為有循環定義的問題：人生價值是為了快樂的延續，而無法延續快樂的是失敗的人生價值。會有這個誤解是因為成功與失敗同樣也是人賦予它的，前者是指人生價值所存在的理由，後者是指我們賦予無法延續快樂的價值一個標籤：失敗。

    [2] 沒有幫助是嚴格的說法。理由是，實際上少有幫助，但有其他更好的選擇大有幫助，因此說沒有幫助

            此系列到此告一段落，並在打到此篇時，我自己也困惑了，這便是標題的由來。若對整系列有任何問題都歡迎提出一併討論，為鼓勵辯論、希望大家可以拯救我的認知失調，找到未被發現的嚴重錯誤者本人無償無上限請客一餐。（此系列不限此篇）

    A

    論理性與感性

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    問題與導讀

            人究竟是不是理性的，理性好嗎？是否該追求理性？感性是理性之下的產物？為什麼每個人的定義都不同，誰的才是較好的定義？崇尚理性的人哪裡不好？感性會出錯，那其價值何在？為何哲學家休謨(Hume)視情感為構成完整人類本性的一部份，且勝於理性？從演化上來看，我們竟是感性的動物？感性會出錯，理性有缺陷，那麼我應該如何是好？

    前言

            這篇共五千多字，主要是因為定義問題非常的複雜，但一理解它，便主要解決了整個問題。而整篇的重點在於理性與感性的擴大定義所產生的問題，人應該追求純粹的理性或感性則在第二部分與心物世界做連結。若沒有大量時間閱讀，建議優先參考定義部分與心物世界，結論非常精簡，亦可先讀，有不理解之處再回到本文。如果只是我感謝有提到而你根本沒興趣的人，歡迎直接跳到後記與感謝接受之。

    大綱

    • 粗略定義 
    • 意識
    • 演化
    • 定義
      • 理性的擴大定義
      • 感性的擴大定義
      • 定義問題
    • 心物世界
      • 略提心物世界
      • 追求純粹理性
      • 追求純粹感性
      • 不純粹的我們
    • 理性與感性的優劣
      • 理性與感性的獨特價值
      • 感性的錯誤
      • 理性的缺陷
    • 結論

    粗略定義

            理性是邏輯判斷的能力；感性則是受情感驅使的驅力。當我們用邏輯判斷做出一個決策，我們便說那是理性決策；當我們受情感驅使做出行為，則是感性的決策；當兩者不分軒輊時，我們說是理性與感性在拉扯。這些定義非常不精確，並可能產生很多問題，而這些問題就是主要要釐清的目標。

    意識

            理性的邏輯判斷勢必要在意識之下進行，但感性卻相反，感性受到情感驅力，可以在無意識的情況下驅使人行動，換句話說，那是潛意識的決策，但我們仍可以意識到此趨力的存在。舉例來說，當愛一個人時，會有無意識產生的趨力誘使人做出赴湯蹈火的行為，但我們很容易意識到這個影響行為的趨力，並可以用理智、邏輯思考判斷這樣的行為是否恰當。

    演化

            生物無意識的決策都是利益最大化的最佳選擇，或說做演化穩定策略ESS(evolutionary stable strategy)，例如狼群選擇群體行動並非是為了團結心或歸屬感，更不是因為邏輯推理後發現這是最好的選擇，而是「他們也不知道為什麼要這麼做」，我們通常承認這些行為模式是在他們的基因中被預設好的，他們沒有意識到行為的決策過程，而是受到天性驅使，並非理性或感性操控。

            面對沒有意識的動物，我們不會說他是感性或理性的，那是因為這時區分感性與理性沒有意義，一個純粹受本能驅使的動物並無感性與理性之分，這不代表以意識來區分理性與感性不恰當，而是在無意識的動物之下這兩個詞彙是不適用的。

            但當人或某些有意識的動物有能力理性思考時，理性便和感性有了區分。當一個人判斷他是否該離開部落單獨行動時，他可以以邏輯推理，思考離開與留下兩個決策的優劣，並計算期望值，最後得到一個最佳行為（真實的思考過程可能不會這麼複雜，但過程是類似的）；或者，他也可以純粹因為歸屬感而留下，或因為受其他部落的異性吸引而離開。前者的判斷是理性決策，而後者是感性決策。

    定義

    理性的擴大定義

            然而，我們會發現理性決策的過程中，似乎可以考量感性層面的因素。換句話說，在計算期望值時，衡量得到的報酬時似乎容許計算感情上的收益，這時理性的計算似乎就涵蓋了感性層面。例如上例中，離開部落的決策除了離開的代價外，仍可以計算了離開所能獲得的「感情收益」，也就是抱得美人的情感報酬。

            這時我們通常認為人的「理性決策」並非「純粹的理性」。而這樣的由來是，許多時候我們會尋求最快、最有效率的決策過程，因為耗時或耗能過多的決策個體都會失去演化上的優勢，心理學上的兩個概念可以充分解釋這樣的簡化過程：簡則(heuristic)與基模(schema)。

            因此，感性變成了一種決策過程的簡化工具，感性的存在使我們可以更快速、有效率的在某些情況下做出判斷。而理解了感性的本質後，便會發現這其實與簡則是相同的，因此可以推論感性是一種簡則。舉例來說，一個判斷婚姻是不是划算的行為的人，他會在判斷過程遇到許多瓶頸，他很難推估婚姻的收益，無論他的最終判斷是什麼，他勢必都會比純粹因為愛情而接受婚姻的人花上更多的判斷時間與心力，這足以證明感性是縮短理性決策過程的一個工具。

            但這時若重新檢視理性的定義，便會發現定義上的不完整，為何邏輯判斷中可以計算進感性收益？若兩者獨立，理性判斷應該排除感性收益才對。換句話說，宣稱感性是理性下的簡則這種說法，是建立在「人是純粹理性」的前提之下，這種說法認為理性計算可以涵蓋感情上的收益與成本，且這是容許計算的，因此理性擴大定義的結果便涵蓋了感性。事實上，這便是有些人所接受的理性定義，因此他們較為崇尚理性，但以大眾的定義來說，理性這時的定義太廣，理所當然的包含進了感性，而我們不認為這是一個好定義，因為在這情況下感性與理性的區分變得沒有意義。

    感性的擴大定義

            當我們回到動物性的本能，可以發現動物的一切行為都有其趨力，而這些趨力是無意識的，在人身上亦同，我們每天會多次感受到想進食、嗜睡的慾望，經驗感性趨力的同時，我們可以做出理性判斷來決定是否從事此行為。舉例來說，當我們想進食時，可以藉由理性思考增加體重的代價、金錢上的負擔與延後進食的成本。然而，這時的理性又與感性重疊了，從生活中常見的例子我們都可以發現，儘管我們再如何理性計算，都可能會涵蓋感性層面，且任何行為都可以說是受到感性的趨使。例如食慾驅使進食、求偶的慾望驅使打扮、增加擇偶條件或生存機率驅使念書，甚至，理性思考是由自我實現或無意識的制約所驅使的。這時，變成感性涵蓋了理性。

            同樣的，當我們這時重新檢視感性的定義，便會發現這是擴大感性的定義之下必然的結果，感性是無意識的驅力，這些驅力決定了我們的行動，而無論這些行動有無受到理性檢視，他都是受感性驅使的。我們仍然不會認為這是一個好定義，因為在這定義之下理性也顯得沒有什麼價值。

            事實上，根據感性的擴大定義，所有動物會變成都是感性的，但對無意識的動物來說，說他們是感性沒有意義。因為所有動物都是受本能驅使的，因此可以推論所有動物，包括人，都是感性的。同時，因為人是感性的，這很容易讓人得到這是為什麼人之所以為人，因為人可以主動壓抑本能的驅力而顯得特別，因為理性是可以壓抑感性的唯一選擇，也就是人的特別之處，有別於其他動物，我們多出了理性的選擇。

    定義問題

            那麼，到底什麼才是我們心中真正對感性與理性的定義呢？我認為，沒有人知道。我們可以先假定有一個真實的理性與感性的定義，而我們的定義接近他，但略有差別，一些稍微把理性擴大定義的人，他會很容易發現理性的價值，並稍微崇尚理性；一些稍微把感性擴大定義的人，他會感知到感性的驅力之無可避免，並稍微崇尚感性。

            而我們可以想像一條光譜，中間是理性與感性的標準定義，一端是純粹理性主義者，也就是理性的擴大定義的結果；另一端是純粹感性主義者，也就是感性的擴大定義的結果，而位在這整條光譜上的人數大致上成常態分布，因此純粹理性者同意純粹理性者的定義，但會與中間的一般人產生爭議。我們無法區分哪邊是好的、或應該修正到哪個位置。甚至，可能有些人同時處於兩個位置，在某些特定條件下他會在某些位置「浮現」。

            然而，我們可以肯定多數人不是位於純粹理性或純粹感性的位置，因為這時感性和理性之中會有一個定義變得狹隘而失去意義，這對一般人來說是少了一個溝通的詞彙，並沒有實質上的意義。因此，我們可以大致上說，一般人接受整個「感性理性概念光譜」上的「一段定義」，但他們不注重細節，或未曾去思考它，因此沒有發現之內的矛盾。當我們強迫一個人做出他的定義時，他可能會偏向某一邊，但會發現這好像與他平常的定義又有些不同，因此這最終會變成一個定義問題。

    心物世界

    略提心物世界

            在我們要判斷追求純粹的理性或感性之間，我要先對心物世界做個說明，而因為這是一個非常大的概念，我會在另一篇文章中詳細介紹，因此這邊只大略提及。

            心物世界是物理世界與心理世界的總稱。心理世界意為我們所感知到的世界，這個世界是建構在我們的腦海中，藉由我們所接受到的訊息來建立，其中包含了知覺甚至幻覺，而後經由認知處理，建構出一個我們所理解的世界，這稱之為心理世界。

            而物理世界則是藉由物理定律所建構出的世界，他忠實、客觀的描述了世界的模樣，並且不會因為觀察者的不同而改變，物理世界不存在價值判斷，所有事件都是中性、無善惡之分的。我們通常認為物理世界就是真實世界，但這點仍有待討論，不過以下會建立在物理世界就是真實世界的前提下做討論，詳細情形請看「心物世界」一文。

    追求純粹理性

            我們通常承認物理世界就是真實世界，在這樣的前提下，我們要追求的可以是物理世界的標準，或心理世界的滿足。

            而衡量物理世界的方法便是理性。舉例來說，若我們要做出一個經濟決策，我們必須做出利益最大化的考量，而非快樂最大化，儘管兩者決策都有其價值，但情感的最大化在現實世界是無法衡量的。為了追求可衡量的價值最大化，這時我們要以理性判斷來做決策，換句話說，這時我們可以拋棄一切感性價值，追求可衡量的價值的最大化。

            舉例來說，我們要追求經濟上的利益最大化時，便可以放棄計算做投資時的「不理性成本」，如不快樂，也要放棄從事非利益最大化的其他行為的報酬，如跑去遊玩的快樂，而這時經過理性計算的任何決策，都會符合物理世界的利益最大化。

            這樣的好處是，物理世界在每個人的認知中是極度接近的，當我們衡量的標準是相同時，絕不會產生標準不一的主觀性問題。並且這是許多人所追求的目標，在溝通上可以避免許多麻煩。例如當我們要衡量物理世界的成功時，我們可以換算所有資產，得到一個標準的數字，而沒有人會因為感知到的數字不同而產生不同的結論。然而問題是，容許別人計算不一定是絕對的好處，某些人不太在意他人的評價，而這時追求理性對他的好處變得很低；另外，當一個人所追求的標準是客觀、可計算的時，其他人可以輕易的得知他的行為模式，並可能有不良後果。

    追求純粹感性

            若我們要追求心理世界的滿足，我們可以選擇如「快樂最大化」這樣的目標，在這樣的情況下，我們要做的便是從事「可以得到最多快樂」的行為。這時可以拋棄一切現實世界的所得，只顧追求自己認為可以得到快樂的事。

            然這樣的問題是，在其他人的心理世界中，與自己所建構的未必相同，因此會產生差異。例如我們在估算心理世界的成功時，可以推估一個人所經歷的成就感、滿足感與名譽，但這些在他人心中是無法有相同感知的。一個出家的僧侶可能有極高的滿足感，但我們無法得知那有多少，甚至連估算都有困難。

            同樣的，這也不是純粹的缺點，無法在他人的心理世界中有相同的估算並不意味著不好，不能被客觀計算不表示快樂沒有其價值，這同樣會因為每人所在意的權重比例而有差異。詳細的權重計算方式請參考人生說明書。

    不純粹的我們

            但一般情況下，我們追求的是心物世界的同時滿足，但每人其分配比例不同。舉某些極端的人為例，某些人單純追求功名利祿，因此受人質疑其心靈生活是否滿足，但可能這完全不在他個人的衡量標準內。而某些人單純追求心靈生活的滿足，例如每日靜坐修行、開心過日子，這也會受人質疑其物質生活是否能被滿足。

            因為一般人所追求的同時涵蓋了心物世界，這造就了一般人對理性與感性的追求是接近的，因此大多數人對感性與理性的定義也為在光譜的中段附近。所以我們通常都是不純粹的理性感性主義者，換句話說，我們通常都是由感性與理性交織而成。

    理性與感性的優劣

    理性與感性的獨特價值

            某些人會發現，成就感最大化看似也可以用理性來衡量，他們宣稱我們可以理性計算從事行為所得到的成就感多寡，並計算其報酬。但事實上，當我們在估算情緒感覺的多寡時，用的就是感性，這是絕對無法避免的。問題是我們要形容、描述做出一個決策時的理由，我們只能通常選擇用理性知識去形容他。例如當被問到為何要減肥時，我們可以列舉減肥的好處，這是因為理性較接近物理世界的緣故，而物理世界是與人溝通的絕對標準。

            然而，當我們被問到為何要喜歡一個人時，我們並不能列舉喜歡他的好處，因為喜歡是純粹的心理感受，就算列舉了喜歡的理由，也不是真實的表達心理世界，這是心物世界間一道不可跨越的鴻溝。

    感性的錯誤

            在理性的擴大定義中，感性可以被視為一種簡則，而就我們所知，簡則是有效率的判斷依據，然其最大的缺點便是會出錯。儘管感性究竟是不是一種簡則屬於定義問題，但感性有時會錯誤是不會受到否認的。最常見的例子是失戀後的人輕生自殺，我們的通常同意這是不理性、負期望值的行為；或是因為對即將倒閉的公司有著極深的情感而貸款營運，最終導致不必要的大額負債等案例，這些都說明了感性是極有可能出錯的。

    理性的缺陷

            理性的判斷條件是非常完整的，但也因此導致執行判斷上的困難。在現實情況我們通常無法有效列舉所有收益、成本與可執行的選擇，甚至難以判斷後果或報酬，就算可以，當牽涉到心理世界的量化時，便只能進行估算，而這些估算是極為容易出錯的。舉例來說，當我們衡量該不該追一個人時，我們可以假想愛一個人的程度，並估算愛的程度是否可以抵消追的成本，在其差距很大時或許可以得到一個肯定的結論，但在差距不明顯時這樣的估算只會讓人陷入資訊不完整的「無止盡估算」的悲劇中。

    結論

            「理性與感性」是個定義問題，而它的概念集合是一條光譜，所有人在這之上的立場近似常態分布。而應該追求純粹的理性或感性則成為心物世界間的鴻溝所產生的問題，物理世界對應到純粹理性，心理世界對應到純粹感性。但一般人處在光譜的中間，因此同時追求心物世界的滿足及不純粹的感性與理性。

            理性有其客觀性的優點，因此是可溝通的，同時是不易出錯、足夠完整的，但因此導致了效率不彰的缺點。感性有其決策效率高的優點，但相對的容易出錯且主觀不一致。

    後記與感謝

            這篇想打非常久，但因為我一直以來崇尚理性，完全忽略了感性的價值，更沒有想到是定義問題，因此一直無法解決。在此特別感謝3月7日課堂上與我討論的同學：謝厚凡、沈柏郡、鄭澈，這是讓我論點完整建立的關鍵時期。另外有長期與我討論感性與理性的價值的人，在此一併感謝：F.C、T.C。同時感謝近期與我討論，引發我重新反思理性價值的人：顧有方、楊傑安。亦感謝連韻文教授 – 人類學習與認知課程中的討論主題：人腦與電腦何者較聰明？及《心與認知哲學》（彭孟堯，2011）內提到的涂林算機，誘發我產生感性是理性的簡則的想法。《自私的基因》（Dawkins，1995）提供我演化的觀點與ESS的概念。

            論點應該都是獨創的，但仍不排除與他人重複的概念。定義問題的概念我一直不知道如何表達，直到近期受哲學哲學雞蛋糕 – 心理利己主義所啟發。

    延伸閱讀

    • 心理利己主義
    • 投票行為是不理性的嗎
    • 我在2014/03/06於ceiba討論區對於人腦vs.電腦的問題所作出的回應（當時我仍極端崇尚理性）：
      •         首先我對於心物問題的立場是標準的唯物論及化約主義，但前提是科技的充分進展，在生物科技無法完全解釋腦神經科學時，我支持副現象論。
                根據我的立場，電腦絕對可以勝過人類，「絕對」。
                當然，這是非常困難的，人腦的演化是經過長時間的適應過程，電腦的計算能力就算有了heuristic或schema仍難完全模仿，但假若量子電腦一被發 明，所有問題就解決了，電腦不需模仿人類的思考過程，不會產生bias，可以精準的計算每一步的期望值和所有可能性，這時是絕對可以勝過人類的。
                在這之外的問題，所有棋譜在有超級電腦的情況下絕對是可以完全計算出來的，然而人不是電腦，他無法一一對照棋譜並尋求最佳解，所以人還是會有下棋的樂趣，但會變成一個「背譜」居多的遊戲。
                而一些許多人可能產生的問題或疑慮：
        1. 電腦無法理解人類情感：情感被廣義的理智包含在內。回應何文澤助教所提的問題，有情感並不會比較好。我們可以視情感為簡則的一種變形，因此會有錯誤決策的情形（隨便舉個例，失戀後去自殺）。
        2. 電腦無法解賽局：可以。我們都以為電腦是純理性的產物，而絕對無法產生人際間的信任，因此賽局會無法進入合作關係。事實上這是我們對賽局的常見錯誤觀念，現實世界的賽局非 單回合制的，電腦有許多策略可以選擇，而其中的最佳解：tit-for-tat strategy中就包含了合作關係，在此不贅述。
                再次強調我的立場：
                電腦「絕對」可以贏過人類，前提是電腦的演算能力要夠強。無論是下棋，或做任何決策。
                「沒有任何」能力是不可能被電腦取代的。前提是科技的進展足夠。
                但我並沒有否定人腦的價值，這是在自然界中非常有效率的運算模式，電腦的徹底演算法是最強的，但並不是最節省資源的。我加了這句話應該比較容易讓人同意以上論點。歡迎找我討論或辯論。
         

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