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口渴了嗎?來瓶飲料吧!包裝飲料的誕生祕辛大公開

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本文由衛生福利部食品藥物管理署委託,泛科學企劃執行

來認識包裝飲料是如何誕生的吧!圖/igorovsyannykov @Pixabay

炎炎夏日,進便利商店買瓶冰涼的飲料兼吹冷氣,幾乎成為每天的例行活動,面對架上琳瑯滿目、容易讓人產生選擇障礙的各式包裝飲料,你曾想過它們是怎麼被製作出來的嗎?業者運用哪些食品加工技術,才能創造出品質穩定一致,又便於運輸、保存的好喝飲料呢?

來罐「和現泡的一樣」的包裝好茶

現泡茶跟包裝茶有什麼不同呢?圖/congerdesign@pixabay

包裝茶飲號稱「和現泡的一樣」,不僅是行銷文案而已,也是真實的製程!茶飲好不好喝的關鍵在於茶葉,但不論是綠茶、紅茶或烏龍茶,包裝茶和現泡茶一樣,都靠著茶葉泡水將茶湯「萃取」出來。

茶葉的萃取方式分為幾種;常見的是浸泡茶葉進行萃取,這種萃取方式就像是平常我們泡茶包的方法,會將茶包泡在熱水裡提上提下幾次;在包裝茶工廠中則是將茶葉放置在提籃中,再放入 60~70°C 的熱水中浸泡 15~25 分鐘,期間會重複進行浸泡 2~3 次左右。

而另一種常見的萃取方式,則是使用翻轉煮茶機進行攪拌,將茶葉投入已經有 60~70°C 熱水的萃取罐中,翻轉攪拌。還有一種比較特別的則是讓茶葉籃在密閉的萃取釜中循環萃取茶湯,有點像是我們自己在家做冷泡茶,這種方式可以在比較低的溫度下進行,有些廠商標榜的「冷萃」技術就是利用這種方法。

那麼在製作包裝上由「茶葉萃取液」和「茶粉」製作的茶又是怎麼一回事呢?它們難道是化工合成茶嗎?母湯這樣想喔!(搖手指)

萃取獲得茶湯之後,還會經過很重要的步驟「過濾」:在萃取的過程中,難免有些細碎的茶葉渣渣逃出茶葉籃,如果放任不理的話,會讓茶湯越來越苦澀喔!一定要再經過過濾,而經過濾處理的茶湯就稱為「茶葉萃取液」或是「茶葉萃取物」。包裝茶製作廠商本身如果沒有萃取設備,就會購買茶葉萃取液使用;這樣製作成品的成分說明就必須標明為「茶葉萃取液」或是「茶葉萃取物」。如果廠商是自己從茶葉進行萃取,那麼成分標示寫「茶」、「茶葉」、「茶葉萃取液」或「茶葉萃取物」都可以。

包裝茶是怎麼煉成的?(點圖放大)

萃取液濃縮乾燥製成粉末,就是即溶茶粉啦;另一種茶粉則是將茶葉磨成粉末,如常被作為日本特產的抹茶粉,這些粉末也被稱為「茶粉」。在包裝茶裡添加茶粉可以讓茶飲增添濃厚感。所以下次別再看到「萃取液」或是「茶粉」就擔心喝到化工合成茶,原料都是天然茶葉哦!

但包裝茶飲還是跟一般的現泡茶有點不一樣,現泡茶通常即泡即飲──如果沒有這樣做,你可能會發覺到隔夜茶會出現變色、味道改變的現象,這是由於天然的茶湯其實相當容易氧化。因此為了能夠較長期存放、運送,包裝茶飲通常會再額外添加「L-抗壞血酸」或是「異抗壞血酸鈉」。這樣的名字聽起來好像很可怕,但其實它們就是「維生素 C」,這些都是符合食品添加物使用規範的「抗氧化劑」,添加的主要目的便是為了避免食品氧化造成色澤、口感和風味的變化。

另一個常在包裝茶飲中出現的食品添加物「碳酸氫鈉」,就是俗稱的小蘇打,可以把茶湯的 pH 值調整為中性偏鹼,茶湯的口味與顏色就能保持更長的時間,小蘇打的另一個妙用是能夠產生微量氣泡,讓茶飲口感更好!

過濾後的茶湯在添加內含成分之後,還要經過降溫、殺菌、冷卻等等步驟,才會裝瓶,變成我們在便利商店中買到的包裝茶飲。

經過繁複的製程,才能獲得常見的包裝茶飲。攝影/TW

香醇的咖啡是怎麼來的?

包裝咖啡的製程與前面的包裝茶飲有點類似;包裝咖啡主要成分通常有咖啡萃取液、水、砂糖、奶粉;其中「咖啡萃取液」其實就是從咖啡豆萃取的咖啡汁液,而不是指化學合成產生的咖啡香精喔!若使用香精都會在成分表另外標示!

香醇的咖啡是許多人每日必備的飲品。圖/cocoparisienne@pixabay

而包裝咖啡依殺菌方式不同可以將保存方式分為「冷藏」及「常溫」兩者。冷藏的包裝咖啡保存期限較短,但風味會比較接近現煮咖啡。而常溫保存的咖啡則是因為製程中經過高溫高壓殺菌,所以能夠在常溫中保存。不過,由於內含的牛奶成分經過高溫處理後,味道常會發生變化。因此常溫保存的咖啡喝起來往往和現煮咖啡的風味差異甚大。

為了讓產品品質穩定,業者也會在混合各種配料階段加入碳酸氫鈉(小蘇打),調整酸鹼值。小蘇打還有一個附加功能,就是避免讓包裝咖啡裡的牛奶成分凝固。

另一種常見的食品添加物是「乳化劑」,例如脂肪酸甘油酯等,可以讓咖啡中的油脂與水份均勻分布。畢竟打開飲料看見上面浮了一層油,也是會很令人害怕的。同樣含有牛奶成分的奶茶中通常會添加乳化劑,也是同樣為了避免油水分離發生。

認識包裝咖啡。(點圖放大)

 

給外食族的果蔬汁

果蔬汁(俗稱蔬果汁)的原料就跟包裝茶飲一樣,都源自天然來源。果蔬汁一般的製程就像我們手動榨果汁,挑選完水果後使用榨汁或果汁機。果蔬汁會首先經由篩選原料,其次洗滌材料,然後依據果蔬汁的種類使用不同的機器進行破碎與榨汁。

接下來「篩濾」階段會跟手動榨果汁有點不同,在這個階段中,除了使用物理方法濾掉蔬果碎片,也可能會使用單寧或明膠使果汁中的懸浮物沉澱方便除去。另外,由於目前的蔬果汁類飲料含果肉者較受歡迎,為了避免含果肉的混濁果汁儲存過久容易沉澱,通常也會使用黏稠劑如羧甲基纖維素、修飾澱粉或果膠以增加黏稠性、降低果汁的沉降速率。

罐裝果汁來到手中也是需要經過重重關卡的。圖/stevepb@pixabay

為了維持果汁成品品質的穩定度,篩濾後會再經過「調配」,也就是添加調味劑調整成分中的糖度、酸度、色澤等,調味劑種類包括甜味劑(如果糖、蔗糖〉或是酸味劑(如檸檬酸〉等。調配完成後,果蔬汁後半段的流程就如同包裝茶飲製程,經殺菌、包裝就完成囉。

果蔬汁根據其濃縮或稀釋的比例有非常多種不同的類別,值得注意的是,如果標示為「果蔬汁」,其果蔬汁需佔總體含量 10% 以上。而果蔬汁外標示如果顯示「風味」或是「口味」這樣的關鍵字,其實就是告訴你它果蔬汁含量低於百分之十,或根本沒有含果蔬汁喔!另外標示「濃縮還原果汁」,就是指有些廠商將濃縮果汁再加水還原的產品。

「營養添加飲料」加上營養添加劑,就健康了嗎?

炎炎夏日另一種讓人無法抵抗的誘惑當然是碳酸飲料了,冰涼的碳酸水配上酸酸甜甜的味道,帶來消暑的快感。為了避免只是攝取含熱量的「垃圾食物」,如果改挑選含有維生素添加的「營養添加飲料」有比較健康嗎?

目前市面上可以找到的「營養添加飲料」,主要的製程跟一般碳酸飲料的製程十分相似(喝起來也差不多)。碳酸飲料的製程,主要步驟在於將原水經過濾、殺菌之後,再「調配」加入香料以及砂糖、檸檬酸等「調味劑」食品添加物;再經冷卻加壓,加入二氧化碳氣體,而後封罐就完成了。

在調配階段,如果額外加入「營養添加劑」,所獲得的碳酸飲料也被稱為「營養添加飲料」。目前市面上這類飲料中最常見的營養添加物主要為可溶於水的維生素C 與維生素 B群;由於維他命B 溶於水帶黃色,也讓這類的碳酸飲料多半為淺黃色。

含有維生素,這類飲料就可以任意享用了嗎?不,其實還是要注意份量喔!這類「營養添加飲料」本質還是滿接近碳酸飲料,應注意其中的糖份,不要不小心就攝取了過多的熱量。

另外,即使是我們生命所需的維生素,使用上也須謹記「劑量決定毒性」這一點,攝取太多無法帶來好處。因此在「食品添加物使用範圍及限量劑規格標準」中,也針對營養添加劑有相當嚴格的標準,對於非特殊營養補充的一般食品(如本文中的營養添加飲料)中添加的含量均限制在每 300 克(或有標示的話每日食用量)不得高於營養素攝取參考量(dietary reference intakes; DRIs)的  150%。如果真的有營養不足的疑慮,應適時請教醫生,並且維持均衡飲食喔。

除了這類「營養添加飲料」,一般市面上的食品也可能因為加工或儲存而影響內含的營養素,這時就可以透過營養添加劑適度補強或增強營養價值,最常見的例子是在乳製品中添加維生素 A 及 D、在榖類製品中添加維生素 B群等。

透明飲料、氣泡水的製造祕密!

前面我們談了那麼多的飲料,卻還有兩個包裝飲料界的新寵兒沒談到呢:想喝水卻又不甘於平凡嗎?就讓我們來聊聊氣泡水和一樣「透明感」十足的加味水吧!

最近可以看到在便利商店裡氣泡水的選擇變得非常多樣,不過其實氣泡水的製程與前面提到的「碳酸飲料」極為類似,差異則是在與部分高熱量的碳酸飲料相比,氣泡水大部分多為「零熱量」,也就是除了含有碳酸(加壓打入二氧化碳生成碳酸)、加入調味的香料之外,沒有再額外添加其他東西。

有些網路資訊流傳氣泡水可以促進新陳代謝和減肥等等的功效,或者說氣泡水會傷害骨骼、胃以及牙齒等等謠言,目前都沒有值得信賴的研究及證據可以證實。

近來爆紅、人人都想嚐鮮喝看看的「透明飲料」又是怎麼製成的呢?其實,無論是透明奶茶、透明檸檬紅茶,也和氣泡水差不多,在製程的調味階段添加了香料。香料主要是具有揮發性的芳香物質,可以賦予飲料截然不同的風味。

還有一些透明飲料為了要增加「奶味」卻不想呈現混濁顏色,會在調味時加入「乳清發酵液」,並且另外添加抗氧化劑以穩定產品品質。

各式各樣的透明飲料推陳出新,未來又會有那些新花樣呢?Company@pixabay

目前透明飲料仍然繼續推陳出新,除了水果、茶飲風味之外,還推出「透明拿鐵」和「透明啤酒」等新產品,飲料業者不僅在製造流程發揮巧思,更結合食品添加物翻玩創意,相信未來會出現更多有意思的飲料,為消費者帶來更多感官衝擊!

參考資料:

  1. 宣稱含果蔬汁之市售包裝飲料標示規定(2014)。食品藥物消費者知識服務網。
  2. 密閉容器包裝食品殺菌管理手冊(2015)。衛生福利部食品藥物管理署。
  3. 食品添加物使用範圍及限量暨規格標準
  4. 李錦楓、張哲朗、蔡育仁等《圖解食品加工學與實務》,台灣五南圖書出版股份有限公司。
  5. 施明智等《食品加工學》,台灣五南圖書出版股份有限公司。
  6. 黃登福、陳建元《實用食品添加物》,華格那企業。

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澆不息的中二魂!從物理年會誕生的動畫電影《重甲機神 Baryon》重磅登場──《泛科幻獎》論壇紀實

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《泛科幻獎》論壇邀請傻呼嚕同盟 Jo-Jo 老師和 ZERO 老師來聊熱血巨大機器人電影《重甲機神 Baryon》如何誕生!圖/TW

科幻是什麼?《泛科幻獎》論壇邀請傻呼嚕同盟 Jo-Jo 黃瀛洲老師和 ZERO 許經夌老師談談科幻題材怎麼應用在動畫製作,告訴你全世界第一部屬於臺灣的科幻動畫——《重甲機神 Baryon》如何誕生,實踐物理阿宅多年來的夢想!

短短兩個月《重甲機神》在 FlyingV 平台上獲331人響應,募得超過1,200,000元,達標率高達221.8%,創下 FlyingV 動畫類募資的最高紀錄。

ZERO 老師:「這個故事要從2007年物理年會開始說起……」圖/TW

全世界第一部誕生於物理年會的動畫電影

故事開始於 2007 年在中央大學舉辦的中華民國物理年會。在這個國內物理學界的大拜拜,其中「大型研究計畫論壇」報告該計畫購買許多大型貴重儀器,包括中子束、同步輻射先進光源、高磁場超導磁鐵等,於是兩個有中二魂的物理學家 AIplus 施奇廷老師和 ZERO 老師就在台下開始夢想:

「ㄟ我們把這些全部湊起來是不是就可以變成一個巨大機器人!」
「如果靠這個來打敗外星人多棒啊!!」
「好!就來做看看!」

Jo-Jo 老師:「你們是認真的嗎?」圖/TW

沒想到十一年後,全世界第一個誕生於物理學會年會,並由兩位物理學家擔任編劇的巨大機器人動畫電影《重甲機神 Baryon》,終於在2018年物理年會上正式亮相!喔不,是……發布「論文摘要!」

〈誕生於物理年會的動畫電影:重甲機神 Baryon 〉
Kip Thorne 根據他在天文物理、重力理論的專業,構思「星際效應」的故事長達二十年,終於在 2014 年與名導演 Christopher Nolan 合作,拍出了一部叫好又叫座的巨片,Thorne 教授更在三年後,榮獲 2017 年的諾貝爾物理獎。雖說相較於 Thorne 與「星際效應」來說是小巫見大巫,不過台灣也有台灣的故事。

其實很多物理學家都是好萊塢的科學顧問!

AIplus 老師論文摘要一開始就拿諾貝爾物理獎得主 Kip Thorne 來嚇大家,他和知名導演 Christopher Nolan 合作的《星際效應》,就是一個根據自己物理上的研究成果來進行創作,穿越「蟲洞」的太空冒險故事。

不只有《星際效應》是物理學家和影視圈的跨界合作,美國國家科學院在 2008 年發起「Science and Entertainment Exchange」計畫,試圖橋接影視圈及科學圈,讓頂尖科學家和好萊塢一起打造強檔科技電影,超級英雄情節吸睛又不失去科學真實性!

這也使得科學界和影視界合作越來越頻繁,像是美國羅徹斯特大學 Adam Frank 教授參與《奇異博士》製作,還有《復仇者聯盟》也找來南加州大學 Clifford V. Johnson 教授來做物理學考證跟科學顧問。

電影《復仇者聯盟》。圖/imdb

從這個趨勢看來,科幻與科學的結合似乎是理所當然的,國外好多電影都有物理學家來助陣,台灣當然也不例外!

科幻的舞台在臺灣——《重甲機神》場景設定

Jo-Jo 老師說,創造《重甲機神》時遇到的第一個困難就是:「為甚麼故事發展在臺灣?」試想,當一個外星人說他想要征服世界、統治宇宙,然後他說他要攻打臺灣。

圖/取自 giphy

你一定覺得這個人是怎麼了??走錯路!!

但身為在臺灣土生土長的人類,當然還是希望故事的舞台發生在臺灣,這個問題該怎麼解決呢?Jo-Jo 老師說,「臺灣是二流國家的最前面,外星人先把一流國家全打敗了,拯救世界的重責大任理所當然就是由臺灣接手了!」

為了解決這個難題,Jo-Jo 老師和 ZERO 老師還特別去查了中華民國的軍力強度:

各國軍力排名列表。圖/2018.6.20 截圖自 維基百科

ZERO 老師說,「如果是合理的外星人,一定是先把最強者幹掉!」從這個軍力強度表來看,第一波打下去當然要把臺灣以上的國家全部消滅!「所以這樣就可以合理的解釋為甚麼故事場景發生在臺灣,因為其他強國全部都死光光了嘛,我們不得不領導這個世界!(笑)」

《重甲機神》的製作剛開始也有向文化部申請圓夢計畫,當時被要求需要加入臺灣的文化要素。

臺灣文化要素是甚麼?101 大樓?原住民?

對 Jo-Jo 老師而言,「臺灣文化要素是海洋,我們是少數幾個被海洋包圍的國家,但我們往往對自己國家周圍的海不了解。」他說,「我們的機器人動畫跟一般的動畫不一樣,你平常看到的機器人的故事場景在天上,或是在宇宙中,在陸地上。我們不要,我們讓他在海裡,因為這最能夠代表臺灣意象。」因此《重甲機神》的故事發展在釣魚台,也可以讓觀眾多認識臺灣附近的海洋。

會把故事場景定在海洋,其實還因為 AIplus 老師和 ZERO 老師這些物理宅覺得,在海底機器人才站的起來(噗哧)

教練阿,我真的好想好想做動畫

確定故事場景就在釣魚台之後,企劃書也隨之誕生!

這就是為甚麼釣魚台有這麼多國家搶著要的原因,因為底下有個鸚鵡螺市啊!!圖/2018.6.20 截圖自 重甲機神 FlyingV募資計畫

《重甲機神》的主要角色海納臺灣人、中國人、美國人和日本人(可謂一部具有國際能見度的動畫片呢!),同時也能從角色名稱中看到不少物理梗,例如「重甲機神」的英文名字「Baryon」就是「重子」;重甲機兵「Proton」是「質子」;重甲機二、三號分別代表「魅夸克」、「奇夸克」;曾任 NASA 物理學家「司空弦」博士的名字來自物理學上的「弦論」。其中 ZERO 老師最特別拿出來介紹的角色:研究助理「朝永航一郎」的名字,是日本物理學家也是諾貝爾獎得主的「朝永振一郎」,和 ZERO 老師喜歡的漫畫家「安永航一郎」的合體!(這組合還真的是物理宅才想得出來)

小時候的愛影響你的一生——《重甲機神》誕生的使命

很多人小時候可能看過《星際大戰》或《星艦迷航記》,從小的夢想就是去 NASA 當太空人。ZERO 老師說,他小時候也是因為《科學小飛俠》決定一生的志向! 因為故事中的反派角色—辛格萊爵士,不但是加州柏克萊大學物理博士,還是「第一名畢業的天才,製造機械鐵獸以征服世界!」這讓小小年紀的 ZERO 老師了解到,原來念物理可以征服世界!(但後來才發現讀物理通常不能征服世界,只變成了兩個隨處可見的阿宅,呵呵。)

鋪梗鋪這麼久到底想說什麼呢?這就回到《重甲機神》誕生的使命了!AIplus 老師和 ZERO 老師在《重甲機神》的論文摘要中說:「近年來選讀理工科系、特別是物理系的人數逐年減少,藉由推出這種富含科技元素的高度娛樂性作品,是否有可能提升本地年輕人選擇理工科系、特別是物理系的興趣呢?」美國人小時候看《星際大戰》,日本人小時候看《鋼彈》,那未來的臺灣小朋友就是看《重甲機神》無誤!

《重甲機神》身為全世界第一部屬於臺灣的科幻動畫,在製作過程中也是飽受苦難!ZERO 老師說,《重甲機神》企劃書一出來之後,酸民的回應就像衛星一樣趴趴趴趴打下來,公布前導預告片時還有人在貼文底下留言「是美國人為甚麼講話會有台中腔?(噗哧)」經過了這麼多年的努力,《重甲機神》終於在今年成為台中國際動畫影展的開幕片(鼓掌!!)。ZERO 老師也感慨「終於可以坦然的用自己台灣的動漫來教科學了!」

延伸閱讀:

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召喚你對科學無盡的求知慾!「第九屆吳大猷科學普及著作獎」得獎名單

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兩年舉辦一次,搜羅了不只有臺灣還有中國大陸、香港的優質科普創作、翻譯及出版的吳大猷科學普及著作獎,今年已經堂堂來到第九屆了!吳大猷科學普及著作獎獎項分為創作類以及翻譯類,以及青少年組的特別推薦獎。今年臺灣參與遴選的書籍共有266冊,而中國大陸則由中國科學報社徵書,共有252冊書籍參與遴選,最終都選出各十本書籍進入決選。

今日(2018/7/8)是第九屆吳大猷科學普及著作獎的頒獎典禮,不只是得獎作品,有許多入圍作品也非常令人驚艷!尤其是青少年組不論是翻譯或是創作的書籍都可以感受到作者、譯者以及出版社滿滿的巧思,也喚起了y編那顆對科學充滿好奇的童心啊(歐拉歐拉歐拉)!就讓我們一起來看看這些作品,有哪些還沒看過的就趕快丟購物車然後結帳吧!

青少年科普特別推薦獎

創作類

青少年科普特別推薦獎創作類得獎的兩本書都非常的熱血!

我的十堂大體解剖課:那些與大體老師在一起的時光

好書搶先看
為什麼婚戒要戴在無名指?什麼是腕隧道症候群?
肝膽相照?脂肪肝和膽結石
無語良師,照亮人世燭光的大體老師

只介紹得獎作品還不過癮,入選書單中的其他書籍也讓人科學魂爆發啊!

入選書單:

鍬形蟲日記簿

生物課好好玩2:野外探險生物課!28堂尋寶課╳7大學習主題╳8個國內外自然景點

超科少年04:星際使者伽利略

黑面琵鷺來過冬

自然老師沒教的事6:都市昆蟲記

地球小孩的天氣書

植物不簡單

還有還有!!!各位觀眾注意囉!!!XD

科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點

專欄:科科史上的今天

雖然沒得獎(嗚嗚),還是懇請大家用新台幣帶它回家~ 送禮自用都相宜,可惜太有份量了(無誤)沒辦法邊泡泡麵(?)

翻譯類

青少年科普特別推薦獎翻譯類的得獎書籍是一部讓人看完好想成家(無誤)作品。

天生建築家:鈴木守的109種動物巢穴大發現

接下來一樣介紹翻譯類入選書單中讓人選擇困難好想通通帶回家的其他書籍。

入選書單:

勇往直前:50位傑出女科學家改變世界的故事
Women in Science: 50 Fearless Pioneers Who Changed the World

銀籤獎

從輪子到諾貝爾:學校沒教的創新發明

佳作獎

孟德爾之夢:基因的百年歷史

蘭的10個誘惑:透視蘭花的性吸引力與演化奧祕

好書搶先看:
欺騙處男的蘭花,露水姻緣都是假
天作之合的一吻:大彗星風蘭與它驚奇的30cm之謎

數學簡史

  • 作者:蔡天新
  • 出版社:中信出版集团

銀籤獎

演化
Evolution in Action: Natural History Through Spectacular Skeletons

佳作獎

萬物皆數——諾貝爾物理獎得主探索宇宙深層設計之美
A Beautiful Question: Finding Nature’s Deep Design

薩克斯自傳
On the Move: A Life

日益寂靜的大自然

聚光燈下的明星科學家
The New Celebrity Scientists: Out of the Lab and into the Limelight

以上就是本屆吳大猷科學普及著作獎所有得獎作品,對你來說最近看過最令你印象深刻的科普書是哪一本呢?歡迎與我們分享!

不知道要找哪本書來看也歡迎到好書搶先看專欄尋寶喔!

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如何讓「蘇丹紅鴨蛋」或「芬普尼雞蛋」不再出現:談化學物質管理的秘訣撇步

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本文由行政院環境保護署毒物及化學物質局委託,泛科學企劃執行

  • 文/林宇軒

月圓人團圓的中秋節即將到來,每到佳節是不是覺得要來一塊月餅才應景呢?不過你知道嗎?月餅裡可口的鹹蛋黃,在去年(2017)曾驗出含有工業用染料蘇丹紅,引起了軒然大波。蘇丹色素於今年 6月 28日被環保署公告為「毒性化學物質」,列入環保署跟衛福部工業原料聯合稽查的範圍中。究竟這個蘇丹紅有什麼厲害之處?這類食安事件又該如何杜絕呢?

月餅與粽子中的鹹蛋黃是很多人的心頭好。圖/zhaona1206@pixabay

讓蛋黃染紅的「蘇丹紅」

「蘇丹紅」(Sudan stain),其實是幾種相似但不同的分子的統稱,這幾種化學物質常作為染料,主要包括:蘇丹紅 I (Sudan I)、蘇丹紅 II(Sudan II)、蘇丹紅 III(Sudan III)、蘇丹紅 IV(Sudan IV, Scarlet Red)、蘇丹紅 7B (Sudan 7B)、蘇丹紅 G(Sudan Red G),顏色上看起來都是紅色的1

常見四種蘇丹紅分子的結構。圖 / Sudan I By Benjah-bmm27, Sudan II By Harbin, Sudan III By Harbin, Sudan IV By Harbin@Wikipedia Commons

蘇丹紅色素因為本身分子結構的關係,易溶於油脂,在工業上常用來將溶劑、蠟或汽油增色,甚至有些鞋油也會添加蘇丹紅,讓顏色看起來比較飽滿。

作為便宜易取得、穩定又不易褪色的紅色染料,蘇丹紅也因此常在食安事件中佔有「一席之地」,包括 2005 年歐盟和中國就曾經發現一些辣椒粉產品中驗出了蘇丹紅色素(新聞連結),而在 2006 年在中國也爆出為了讓鴨蛋黃增色,而在鴨子飼料中添加蘇丹紅的事件,相隔 11 年後,2017 年的中秋前夕,臺灣這邊也發現月餅的鹹蛋黃竟然含有蘇丹紅(新聞連結),另外由於前述的脂溶特性,蘇丹紅也會囤積在鴨隻的脂防細胞中2-4。而臺灣業者違法的使用蘇丹紅的理由也跟中國的事件一樣:就為了讓蛋黃有更飽滿的橘紅色。

蘇丹紅其實就是紅色粉末狀的色素。圖/Wikimedia

這類色素的分子都被國際癌症研究機構 IARC 列為第三類致癌物(尚無足夠研究供分類是否為致癌物)。蘇丹紅的結構上和二甲基黃相似,都屬於偶氮化合物,主要的致癌機制可能源自於蘇丹紅這類染料經過肝臟會代謝為苯胺(Aniline)、氨基萘酚等胺類化學物質,這些物質同樣被 IARC 列為第二類或第三類(對人類可能有致癌性/無法分類)致癌物。(延伸閱讀:關於 IARC 的致癌物分類,詳見本文

國際癌症研究機構 IARC 致癌性分類,第二類為對人類可能有致癌性,第三類為無足夠人群、動物或致癌機制研究供分類其對人類的致癌性。 圖/IARC

那是否應該對蘇丹紅聞之色變?其實也並沒有必要。幾種屬於蘇丹紅的化學物質,其致癌性尚未明朗,因此在保險起見、有選擇的情況下,我們會選擇明確知道其風險、風險比較小的化學物質作為食品添加物、嬰幼兒用品等,但只要使用方式正確,落實「化學物質管理」,任何化學物質都能夠為我們所用。

聞「蛋」色變?落實「化學物質管理」好撇步

除了蘇丹紅鴨蛋事件之外,2017 年還發生了「芬普尼蛋事件」,以及「戴奧辛蛋事件」,真的是令蛋農「蛋疼」,使大眾聞「蛋」色變的 1 年。

到底這些有疑慮的化學物質是如何進到食物中的?事實上,除了我們最熟悉的在食品的製程中,使用了非公告的食品添加物這種情況(違反食安法)以外;在各項「蛋」的事件中,則可以發現另一種化學物質進入食物的來源:在原料的生產階段,所使用的化學物質未經良好的「化學物質管理」。如 2017 年的蘇丹紅鴨蛋事件,就是發生了在飼料中添加了非食用的蘇丹紅色素;或是在雞舍中錯誤使用「芬普尼」。

從許多食安事件,尤其這幾項關於「蛋」的事件可以發現:未追蹤高風險工業用化學品的流向、不了解用藥方法與劑量,都常是發生問題的主因。然而,亡羊補牢,為時未晚;確切歸納出問題發生的模式,落實化學品的管理,解決管理上的漏洞,就更有機會能夠防止食安問題一再發生。

從蘇丹紅鴨蛋、芬普尼雞蛋,這些食安問題都讓日常飲食蒙上一層陰影。圖/lacuisinesportive @pixabay

因此針對雞蛋這類的產業,自 2018 年起化學局推動輔導化學物質自主管理升級,針對蛋農、飼料業業者自行輔導業者,宣導四項主要原則「一問再問」、「正確使用」、「用藥安全」及「四要管理」。

「一問再問」確認藥品用途

首先,從蘇丹紅鴨蛋的事件,可以看出「一問再問」與「用藥安全」的重要。蛋農朋友在購買藥品使用之前,要仔細去了解藥品究竟能不能使用在食品,尤其是不要聽信偏方、要確認推銷員的話是否是真的。

「用藥安全」注意人身安全

其次,在使用藥品的時候,要先確認藥品的包裝標示非常明確;不要輕易聽信偏方,並且在藥品作業的時候都要注意人身防護、不要過度曝露在藥品之中。

行政院環境保護署化學局「食安專區」:化學管理

「使用正確」:方法、劑量、用途要正確

接下來部分則是在拿到合法藥品後也要注意「使用正確」;在芬普尼蛋事件中,蛋農拿含有芬普尼的藥劑來噴灑雞舍,造成雞蛋的污染。從這個事件可以看到「使用正確」的重要性,除了藥品能否使用之外,也要去注意該化學藥品可以使用的方法、容許使用的劑量是多少、用途也要正確才行。

「四要管理」:標示、記錄明確

最後,化學局從 2017 年開始推動的「四要管理」也要注意,在購買藥品時,要注意店家有沒有分區存放食品添加物和工業用化學品?也要注意不要買到標示不明的化學物質,只用有政府許可的用藥。購買了正確的藥品後,也同樣要分區存放,也務必要記錄下跟誰購買、購買量,還有每次用了多少、剩下多少庫存量等等資訊,確實記錄下各項藥品流向。

做好化學物質管理,杜絕食安事件

這些化學物質管理措施都有仔細做到的話,才能盡可能地杜絕工業用化學品或有致癌風險的化學物質進入食品原料,最終影響廣大民眾的身體健康,與蛋農朋友們的生計。

化學局在今年 6 月 28 日公告修正第四類毒化物列表,將蘇丹紅系列列入其中 7。依照毒性化學物質管理法,一旦被公告列為毒化物管理,製造業者必須取得核可,並依照規定申報買賣流向,有效阻絕誤用8。化學物質管理的步驟乍看繁瑣,但藉由層層把關留意,以及在環節中的所有人有自覺、有意識地完整進行化學物質管理,相信未來可以更有效阻止不該出現的化學物質進入食品供應鏈,讓每個人都能享有更好的食品安全。

參考資料:

  1. Erdemir, U. S., Izgi, B., & Gucer, S. (2013). An alternative method for screening of Sudan dyes in red paprika paste by gas chromatography-mass spectrometry. Analytical Methods5(7), 1790-1798.
  2. 鹹鴨蛋檢出蘇丹紅,3 分鐘搞懂前因後果 – 農傳媒 (2017/09/29)
  3. 撲殺 7100 隻!鴨吃蘇丹紅 脂肪高度殘留 – TVBS 新聞網 (2017/09/30)
  4. 檢出蘇丹紅 雲林兩鴨場進行蛋.鴨隻銷毀 – 公視新聞網 (2017/09/30)
  5. 戴奧辛蛋原因成謎,官方定調非持續污染,彰化地檢接手偵辦 – 農傳媒 (2017/05/05)
  6. 全台恐慌戴奧辛蛋風暴 彰檢查了1年原因成謎 – 蘋果日報 (2018/03/29)
  7. 蘇丹紅列第四類毒化物 沒許可證敢賣 6 月起開罰 – udn新聞網 (2018/04/27)
  8. 毒性化學物質管理法 – 法務部全國法規資料庫
  9. 國際癌症研究機構 IARC

延伸閱讀:

  1. 「二甲基黃」在二戰時期引起的食安危機:該讓人民心慌慌,還是繼續食用致癌奶油黃? – Pansci 泛科學
  2. 芬普尼是惡魔還是天使?在聊芬普尼蛋前先來一份風險管理吧! – PanSci 泛科學

備註:

  1. 蘇丹紅為多種化學物質,被國際癌症研究機構(IARC)列為「第三類致癌物質」。

    蘇丹紅 I、蘇丹紅 II、蘇丹紅 III

    蘇丹紅IV,英文又名Scarlet Red

  2. 環保署於 2018 年 6 月 28 日公告 16 種化學物質為毒性化學物質,包括蘇丹色素共 14 種具食安風險的化學物質。

 

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丙烯醯胺是如何生成的?哪些食物含量最多?——丙烯醯胺大揭密(上)

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  • 文/葉安義│台灣大學食品科技研究所特聘教授

食物加熱處理有很多優點,除了能降低有害的微生物,也能增添食物的色香味並改善質地。然而,高溫加熱的過程中也可能產生一些危害健康的物質,「丙烯醯胺」就是時下最熱門的例子之一。歐盟 2017 年 11 月已正式立法,強制要求降低食品中丙烯醯胺含量至最新基準值或更低,並於 2018 年 4 月開始執行。

本期 ILSI Taiwan 專欄邀請台灣大學食品科技研究所葉安義特聘教授撰文,從丙烯醯胺的毒性與其暴露風險談起,探討影響丙烯醯胺於食品中含量高低的三大因素與形成機制,並以國內調查資料為依據,整理出丙烯醯胺含量較高的食品類別,對於高丙烯醯胺含量的食品類別,消費者應如何看待?

丙烯醯胺──留校察看的 2A 級致癌物

歐盟自 2003-2007 年進行「加熱後食品毒性物質計畫(Heatox Project)」,針對丙烯醯胺等關注物質進行鑑定、評估風險,與探討降低風險的可行方法。除了本文欲探討的丙烯醯胺(Acrylamide)之外,還有呋喃、羥甲基糠醛、脂質氧化產生的自由基等約 52 種關注物質。

世界衛生組織國際癌症研究中心(IARC)1994 年將丙烯醯胺列為 2A 級致癌物,代表此類物質於動物實驗中被證實具致癌性,但流行病學上尚未被證實對人體有致癌性,只能說它對人體「可能」有致癌風險。丙烯醯胺的神經毒性是目前唯一比較明確且具有人類流行病學數據基礎的研究,但依現有數據看來,一般消費者的暴露量尚不足以致病。關於丙烯醯胺的代謝過程與毒性,國家衛生研究院國家環境毒物研究中心已摘錄丙烯醯胺毒性資料供大眾參閱。

來自聚合物「聚丙烯醯胺」的丙烯醯胺

丙烯醯胺在工業上的應用大部分是它的高分子聚合物「聚丙烯醯胺(Polyacrylamide)」,其黏稠的特性使它常被用於特定工業,包括水處理、鑽油、造紙與礦冶業,其他的應用還有水泥漿、染料、化妝品、塑膠(含食品包裝)、滲透膜、隱形眼鏡和紡織品等。雖然聚丙烯醯胺本身不具健康風險,但其所含非常微量的丙烯醯胺小分子會經由皮膚接觸或空氣吸入,可能對健康造成危害。因此,對於工廠人員與附近居民而言,丙烯醯胺成為上述工業與環境安全需要監測的指標之一。

由於聚丙烯醯胺會與水中固體物質結合,使飲水中不需要的物質容易被過濾或移除,也常被當作飲用水的水質處理藥劑使用,因此飲用水中也有微量的丙烯醯胺。世界衛生組織在飲用水水質準則中,對丙烯醯胺的標準值訂為 0.5 微克/公升,此濃度表示消費者終生飲用均可接受的風險。

歐盟則規定飲用水中的濃度為 0.1 微克/公升。我國行政院環境保護署則是採用與美國、日本相同的源頭管理,將聚丙烯醯胺列為飲用水可使用水質處理藥劑之一,其最高添加劑量為 1 毫克/公升,而所含丙烯醯胺的最高限量則規定為 500 ppm。

高溫、低水分、澱粉原料,丙烯醯胺在食物中生成的三大要素

2002 年瑞典科學家 Tareke 等人首次發現,澱粉類食品經高溫加熱後會產生丙烯醯胺,故呼籲國際間將其列為重要議題並進行追蹤與合作。經過許多國家不同科學家們的重複試驗發現,雖然在低溫或高水分的蔬果食品也曾檢測出丙烯醯胺,但目前公認 120℃ 以上的調理(包括油炸、烘焙、炙烤、煎炒、工廠加工)與低水分含量,是食品中產生丙烯醯胺的其中兩個重要因素。

一般認為食品中丙烯醯胺的生成機制主要是透過「梅納反應(Maillard reaction)」,簡單地說就是澱粉分解後產生糖類與胺基酸的化學反應,主要反應物為天門冬醯胺(Asparagine)這個特別的胺基酸與還原糖(如:葡萄糖、果糖、半乳糖)或其含有羰基的類似物。

研究顯示,常見的含澱粉類原料搭配上述易產生丙烯醯胺的兩個重要因素之下,馬鈴薯的丙烯醯胺生成量最多,而若將米、小麥、玉米三種穀類原料進行比較時,在相同的加熱環境下,米的丙烯醯胺生成量最低。因此,食品中產生丙烯醯胺的第三個重要因素就是食品中原料的組成。

高溫、低水分、澱粉原料,是食物中會出現丙烯醯胺的三大要素。圖/wow_pho@pixabay

高丙烯醯胺含量的食品有哪些?

目前國際間普遍認為,除了香菸煙霧外,食品是一般大眾暴露丙烯醯胺的最大來源。先進國家多年來已針對各類食品進行丙烯醯胺含量的監測,並依其國人的膳食攝取量進行風險評估,以供消費者改善飲食習慣降低暴露丙烯醯胺的參考。

我國於 2003 年起,以食物分類逐步調查市售產品的丙烯醯胺含量。調查結果顯示,禽肉、家畜與水產類等主成分為蛋白質的食品以及蔬果類食品,在偵測極限為 10 ppb 的條件下,幾乎都偵測不到丙烯醯胺;以清蒸、水煮等方式製備的食品,如:白米飯、白麵條(經過烘烤過程的麵條不在此類之中)與真空油炸的薯條也未偵測出丙烯醯胺。有檢測出丙烯醯胺的食品類別為:油炸或烘烤的澱粉類產品,如:五穀根莖類(馬鈴薯產品為最)、點心零食類及堅果類(杏仁果為最)。

將上述結果與西方國家的調查數據相比後發現,在西方國家中,洋芋片、薯條(無論是炸或烤的)、馬鈴薯可樂餅、咖啡與咖啡代用品(來自穀物或菊苣根)皆屬高含量丙烯醯胺食品(≧ 300 微克/公斤),在國內洋芋片與薯條亦屬於高含量的食品。

西方國家點心零食類中,以餅乾(biscuit)、脆餅(cracker)、脆麵包(crisp bread)與軟式麵包(soft bread)等丙烯醯胺的含量較高,國內除了軟式麵包丙烯醯胺含量較低以外,其他數據趨勢皆與之類似,推測軟式麵包的差異可能是烘焙溫度或配方的差異所造成。

另外國內特有的食品如:油條、麵茶、黑糖與其調味產品,以及紅糖、冬瓜糖等黑糖類似產品的丙烯醯胺含量皆屬於較高的類別。黑糖雖然不是澱粉類,但其原料通常含有醣類與游離胺基酸,在熬煮過程中,有機會增加還原糖的生成,這是黑糖製成後其丙烯醯胺含量也較高的原因。

對丙烯醯胺含量高的食品需留意 ,但不必過度恐慌

過去曾有國內媒體熱烈報導黑糖中丙烯醯胺含量較高的議題,部分偏頗內容引起軒然大波,造成國人的恐慌與相關產業莫大的損失。作為理性的消費者,對於高丙烯醯胺含量的食品類別固然需提高警覺,但若不是當作主食類,或非經常吃的食品,由於攝取量並不高,就無需擔心。

看待「食安問題」,誠如這篇文章中提到的,除了需取得食品中丙烯醯胺的含量(濃度或毒性)之外,還需知道該食品的攝取量(劑量),兩者相乘後才是丙烯醯胺的攝入總量(膳食暴露量),兩者缺一不可。

雖然食品類別與變化繁多,只要我們把握前段所敘述的三個重要因素,就是我們辨識高含量丙烯醯胺產品的最佳線索。此外,關於國內部分高丙烯醯胺含量的食品,近年來降低其丙烯醯胺含量的努力已收到效果,將為消費者帶來新的選擇,實是消費者的一大福音!

  • 未完待續,關於國人丙烯醯胺膳食暴露情形以及降低丙烯醯胺膳食暴露對策,將於下篇分曉!

本文轉載自 ILSI Taiwan 專欄 2018 年 1 月號,原標題為「你知道食品高溫加熱暗藏的危機嗎?認識丙烯醯胺(上)」。

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哄不了小傑卻哄睡自己?《超人特攻隊2》中超能先生給新手爸媽的育嬰啟示

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圖/imdb

《超人特攻隊》讓人覺得非常有意思的地方在於:

雖然超人身為超人,但從第一集開始,每一位超人其實擁有的都是一些平常人的煩惱。例如,超能先生最大的困難是去上班,當一個平凡的上班族,面對各種工作上無理的要求。

這樣的設定讓超能家庭非常貼近真實人生,我們所遇到的任何困難,超能家族也一樣會遇到,而且也一樣處理得七零八落,跟一般人相比好不到哪裡去。

———————————-(以下有雷,請自行迴避)———————————-

續作的構圖和前作相當雷同。圖/imdb

《超人特攻隊2》也延續了第一集的基調,並且加入更多尋常人的煩惱。超能先生一樣遇到失業危機,無法以超人的身份謀生下去。而就在全家一籌莫展之際,彈力女超人反而獲得大企業的青睞,需要利用他來重建大眾對超能力者的形象。而超能先生在這種時刻,只能先回歸家內從事「家庭主夫」的工作。

但在超能先生的「細心」照料之下,家中幾乎所有的事都亂成一團:

小倩的情竇初開的感情搞砸了;小飛的課業成長被侷限了;小傑的天賦別說要發展反而還失控了。

對比彈力女超人在外獲得正面評價,超能先生卻似乎在一步步摧毀整個家庭。

超能先生的努力卻似乎讓人人都不開心。圖/imdb

這部動畫電影有趣的地方也在這裡,怎麼在困境中扭轉?怎麼在逆境中生存?這裡所述說的已經不是超人的故事,而是尋常百姓每天的難題。父母如何兼顧自我的發展與養育孩子?我們應不應該不顧一切地追求職業上的成功?還是放掉一些無謂的完美堅持回頭兼顧育兒與家庭生活?我們到底要如何拿捏才能找到工作、家庭、夫妻、親子之間還算均衡的平衡點?

縱使永遠都找不到最完美的解答:

不解青春期的女兒小倩為何這麼在意一個普通男生、不知道小飛的數學作業到底該怎麼寫、不知道小傑到底會出現什麼無法預料的超能力。

但至少我們還在努力嘗試,就跟超能先生或彈力女超人一樣。即使我們當不了電影中的超能英雄,但我們維繫了一個還算可愛的家,這樣的努力與付出,與超級英雄的意義已相距不遠。

圖/imdb

此部動畫電影其實也不乏「空想科學」可以討論的空間,如彈力女超人的身體與摩托車能不能做出很多看似違背物理原理的彈跳、奔馳中的磁浮列車能否快速停下、小傑如何全身燃燒之下而毫髮無傷、有沒有可能憑一個眼鏡就催眠超人……等等。從心理學相關的研究可以知道,洗腦幾乎是不可能的事,大家可以先參考一下:

其餘部分大概要呼叫空想科學研究所的柳田理科雄或傻呼嚕同盟的ZERO大才有辦法協助解決。

《超人特攻隊2》給新手爸媽的啟示

若先回到自己相關的心理專業,以嬰幼兒照顧的觀點來看,超能先生混亂的居家生活其實給予新手父母非常多啟示。

在明亮的地方哄嬰兒睡覺,只會哄睡自己而已。圖/imdb

第一個是哄睡嬰兒的所在,不應該在光線明亮的地方。

假使這麼做的話,就算念再多晚安故事,小孩也不可能睡著,因為嬰孩依舊在光線明亮之處,好奇所有新鮮事物。而父母可能也會用盡各種花招而筋疲力竭,最後這些哄睡花招,只會哄睡自己而已。

對付一歲左右的孩子,比較好的作法是調整小孩的生活作息,讓他白天盡量醒著,接收各種外界刺激,消散足夠的精力,夜晚才可能順利睡著。在就寢時刻,也可考慮使用睡眠儀式,營造出合適的睡眠環境1。如果真要念睡前故事的話,務必搭配昏暗的燈光、緩慢的語調,唸完一個故事才有可能放倒一個小孩(詳情請見:小兔子為何睡不著?)。

不管是父或母,在一週之內至少能找到閒暇的半天,才可能恢復被消耗的精力。圖/imdb

第二個是育嬰生活是全職工作,務必找到休閒時刻。

不管是父或母,在一週之內至少能找到閒暇的半天,才可能恢復被消耗的精力(育嬰心情調適是非常重要之事,千萬別逞強。更多育嬰調適方法請見:願逐月華流照君—育嬰父母心情調適)。

我知道很多男生覺得自己堂堂八尺大漢,顧一個小嬰孩沒什麼難的。但是連日晚上起來「做工」,再神勇的超能先生也嚴重睡眠不足。睡眠一不夠,白天依舊精神不濟,也沒有喘息空間,深夜還是得起來關照小孩。不用一個星期,超人都會累垮、也會有黑眼圈的。

電影中詳述了這個過程,本來超能先生還撐著不願意求救,覺得自己可以解決一切,最後被逼著才找來酷冰俠商量。但酷冰俠還是束手無策,最終才想起最不願意的人選—衣夫人。請衣夫人當了一天保母之後,超能先生才得到寶貴的喘息時刻,才有可能恢復一點元氣。而衣夫人也很快找到與超能嬰孩的相處之道,讓小孩的天賦發揮,好好的訓練它、培養它,而非壓抑它、禁止它

圖/imdb

這裡非常深刻地提示身為父母的我們,讓小孩熟悉自己的天才,好好的練習,好好的駕馭,本來以為小孩是阻力的,終究會轉變成巨大的助力。

超能爸爸的加入讓家庭有了不一樣的發展!

另外,超能先生加入育嬰行列,整個家庭最後也走向非常不一樣的變化:

小倩慢慢可以認同自己的超能力,也認同自己的超能家族可以協助他人;小飛也不是事事衝第一,而比較願意回頭看顧弟弟;小傑則慢慢熟悉自己的各種超能力,並在適當的場合發揮得宜;彈力女超人也逐漸找到超能事業與居家生活的平衡,在獲得榮耀的時刻,也能照看家庭成員。

圖/imdb

這與過去的整合性研究相符2,父親的大量投入家庭生活,顯然可以對家庭關係帶來正向的影響。不只母親變得愉快,母親也能投入工作、成就自我。性別角色的重新定義,也讓整體家庭氣氛有助於小孩發展。兒童在性別平等的家庭中成長,未來自己在面對家庭中的工作分配時,才可能產生多元變化,而非只服膺於傳統框架。

總而言之,《超人特攻隊2》是一部非常有意思的動畫電影,非常推薦新手父母前往觀看。除了帶來特別的娛樂價值之外,超能先生瘋狂的育嬰體驗,也提示了我們新手父母許多育嬰需要注意的大方向!

更多心理文章,歡迎至臉書專頁:陶然心理工作室

資料來源與延伸閱讀:

  1. 林希陶(2016)。心理師爸爸的心手育嬰筆記。台北:新手父母。
  2. Huerta M. C., Adema W., Baxter J., Han W.-J., Laustern M., Lee R., Waldfogel J. (2013). Fathers’ leave, fathers’ involvement and child development: Are they related? Evidence from four OECD countries. 

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人生就是不停地寫選擇題:經濟學怎麼衡量人生的選擇結果呢?

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  • 執行編輯|林婷嫻
    美術編輯|張語辰

人生由一連串「選擇」組成,不同選擇會導致不同結果。如何衡量人們的抉擇對後果有什麼影響?這是經濟學家感興趣的命題。「衡量」總要有個客觀且避免偏誤的計量方法,而本文專訪中研院經濟研究所的許育進副研究員,專門設計給經濟學家使用的「統計方法」。

獲得傑出研究獎、年輕學者奬等眾多獎項的許育進,與陪伴他到處遊歷的小雞(自製羊毛氈)。 攝影/張語辰

「通常跟親朋好友說我是研究經濟學的,接下來他們就會問我:要買哪支股票?」許育進笑說大家對於經濟學的印象,而這背後也反映出一個人性──人們對於「選擇」的猶豫,以及希望能預測「選擇的後果」。

每天睜開眼,人們就面對不同的選擇題。有些選擇的後果無傷大雅,有些卻讓人懊悔「千金難買早知道」。這看在經濟學家許育進的眼中,是非常有趣的研究題材。

人們有沒有做某件事?對結果有多少影響?我們試圖設計方法來衡量。

如何衡量「有做」和「沒做」對結果有多少影響?

這是計量經濟學中,「處理效果」探討的問題。「有做某事」和「沒做某事」對結果有多少影響?這中間的影響差異,就是經過某個行為「處理」之後的效果,統計上可透過平均數(mean)、分佈(distribution)、分位數(quantile)等量化資訊來呈現。

處理效果(treament effect)的概念。 圖說設計/林婷嫻、張語辰

其實,處理效果(treament effect)最早源自於藥學,比較「有吃藥的病人」和「沒吃藥的病人」,對於病情影響的顯著差異,藉以了解某種藥物(treament)治療後有沒有效果(effect)。這個概念現在普遍應用於計量學領域,可用來比較「平行時空」中人們選擇採取某種行為後,產生的結果差異。

研究「處理效果」主要困難之處、跟解決方法?

例如,若想研究「一個人有沒有讀大學」對於「未來的收入」有沒有影響,就得比較「一個人有讀大學」和「同一個人沒有讀大學」的收入差異。

但現實世界中,我們不可能同時踏上兩條人生路徑,存在選擇方案 A 的我,就不存在選擇方案 B 的我。因此,我們分析的樣本資料中,只會看到同一人的其中一種狀態(有讀大學/沒讀大學)、與現在的收入區間。

這是研究處理效果最困難的地方──如何推測「平行時空」中另一種結果?

若將「一個人有沒有讀大學,對收入有沒有影響」這個研究題目視覺化,就更容易了解「缺乏樣本資料」的分析難題。 圖說設計/林婷嫻、張語辰

生命科學研究中,可透過隨機試驗random assignment)來推估樣本資料、得到分析結果,然而經濟學無法使用隨機的統計方法。因為「有沒有讀大學」在真實情況中並非丟銅板隨機決定,而是受到許多「解釋變數」影響所做出的選擇,例如家庭經濟狀況、父母教育程度等等。

因此,我們的統計方法是先控制這些解釋變數後,再找出個人特徵相近的樣本(例如:家庭年收入相當、父母教育程度相同等等),作為平行時空的對照組──也就是「做出另一個選擇的我」,藉此推估對照組的收入區間,再統計分析兩組收入的差異,如下圖所示。

假設每個人在解釋變數(個人特徵)影響下,會有自己的選擇(是否讀大學),那麼,控制這些變數、找出個人特徵相近者,就能作為「做出另一個選擇的我」的對照組。 圖說設計/林婷嫻、張語辰

們的這種統計方法,可以用來回答很多關於「選擇結果」的問題。例如,媽媽第一胎懷孕期間有沒有抽菸,對新生兒的體重是否有影響?我們的實證研究加上「孕婦的年齡」做比較,分析結果顯示:孕婦的年齡越大,懷孕時吸菸對於新生兒的負面影響越顯著,也就是新生兒的平均體重會變得越輕[1]。

另外,處理效果的統計方法,也可運用於檢視社會福利政策的效果,例如,我們分析 National Supported Work Demonstration(NSW)職業培訓資料,來探討「有沒有參加職業培訓」會否提升未來收入?

我們的實證結果顯示:「有參加職業培訓的我」工作收入確實會比「沒有參加職業培訓的我」還高[2]。必須說明的是, NSW 資料庫裡的樣本是較難就職的族群,包含貧困家庭的媽媽、年輕輟學者、更生人等等,並非指大眾勞工或上班族。

回到親朋好友的提問,經濟學家知道要買哪支股票嗎?

我們設計的統計方法,可以從多個投資組合中,找出哪個投資組合會賺錢。

例如,若想知道 100 支股票中,哪一支股票會賺錢。那我們就設定 H0 虛無假設為:「這 100 支股票中,有一支股票的利潤平均數 ≤ 0,或是 ≤ 自訂的標準數值(benchmark value) 」,接著統計檢定這 100 支股票的資料,看看哪支股票的檢定結果「拒絕」這個 H0 虛無假設,就是會賺錢的股票,因為它的利潤平均數是 > 0,或是 > 自訂的標準數值。

需注意的是,這統計檢定過程很容易產生偏誤,也就是 data snooping bias。

例如,若把 100 支股票的資料分開 t 檢定,且每次 t 檢定都是以 95% 信心水準執行的話,100 次 t 檢定累計高達 0.994 的機率會與實際結果有偏差,這就產生了一種統計偏誤的問題(data snooping bias)。用白話文來說,這問題可能是把其實不賺錢的股票,錯當成會賺錢的股票。

如果研究題目是:「100 支股票中,哪一支股票會賺錢」,這種關於「搜尋」的題目,就得同時考慮好幾百個假設和變數,為了得到較健全(robust)的結果,需改成聯合檢定(joint test)的統計方法。

若想找出哪個投資組合會賺錢,要聯合檢定好幾個投資組合,不能一個個單獨檢定,藉此控制統計偏誤(data snooping bias)。 圖說設計/林婷嫻、張語辰

以實際案例來說,與管中閔教授及許博炫教授討論後,我們參考 stepwise Reality Check test(Romano and Wolf, 2005),改良為 stepwise SPA test 這種可以在多個選項中逐步測試的聯合檢定法,用來回答「從多個投資組合中,搜尋哪個投資組合會賺錢」這種問題。我們套用這個方法分析成長和新興市場的指數股票型基金(ETF),用來佐證某些交易策略(technical trading rules)是否確實可以預測 ETF 的走勢 [3]。

另外一個案例,呂宗勳副教授及陳奕奇副教授發現,當 K 線(Candlestick chart)的股票價格走勢出現某種模式,就可預測接下來應買入、或賣出該支股票。呂宗勳副教授希望能用嚴謹的統計方法,來檢定這種 K 線投資策略會不會賺錢,所以找我們合作,而實證結果也顯示真的會賺錢。

觀察 K 線的股票價格走勢,可以延伸出很多投資策略,我們將這些投資策略全部一起用 stepwise SPA test 檢定,並控制統計偏誤,詳細的計算過程都發表在論文中 [4],有興趣的朋友可以直接參考。

為什麼會投入經濟學研究?

我其實沒有生涯規劃,只是用「刪去法」避免我不想做的事情。人生這麼短,要做會讓自己開心的事。

高中讀自然組是因為不喜歡社會科目,後來因為對工科、做實驗沒興趣,大學志願就選填數學系。讀臺大數學系的時候,遇到很聰明的同學,如果繼續鑽研數學理論,我知道我不可能贏得了他們。大二時看到有些朋友選修臺大管理學院的課,我想試試看自己是否感興趣,就開始修經濟和會計。

經濟學非常有趣,在很好玩的假設下,可以得到這世界大部分的結果。

經濟學有一說,假設每個人都有理性,會在有限資源內做出效用最大的行為。其實這蠻貼近我們的生活,有多少錢就決定做什麼事。假設我只有一千元,我會在這一千元的範圍內,決定要先吃冰、買衣服、還是看電影,做出會讓自己最開心的決定。

研究經濟學的「統計方法」有何困難?

計量經濟學領域中,很多學者在不同的條件假設下,進行不同的研究題目,運用不同的統計方法來計算。

我會專門研究給經濟學家使用的「統計方法」,這跟我的數學背景有關。通常我是找一個已經整理好的樣本資料,看看我設計的統計方法,分析這些資料能否回答新的問題;或是同一套統計方法,應用在不同資料庫,會分析出什麼樣不同的結果。

最困難的是找到大家感興趣的問題,以及找到可以使用的數學工具。

研究新的問題時,不見得有現存的數學工具可直接套用,甚至有時候看不出來哪個數學工具可以引用。有時候我們大概的想法都有了,但困難在於要想辦法把中間的理論證明補齊。

問及支持自己研究統計方法的動力,許育進單純地說:「我覺得學新東西蠻快樂的!」 攝影/張語辰

如何突破研究沒進展的困境?

當然,理論證明不出來的時候,會很失落、很煩,需要做可以放鬆的事情。我在美國讀書的時候,是透過煮飯暫時脫離研究上的不愉快。從買什麼菜、怎麼處理、到看到成品,這過程都要專心,因為若分心,切菜時可能會切到自己。

回臺灣後我改做羊毛氈,這也需要很專心,不然針會戳到手。這些羊毛氈有些送給朋友,有些會義賣並捐給流浪動物花園

許育進在研究之餘製作的羊毛氈:慶祝感恩節的火雞、自己的 Q 版化身、送給國外學者女兒的小兔子。 圖片來源/矮酥酥手作羊毛氈

研究上突破瓶頸的方式,我也會找熟悉的人討論,看看有沒有已知的統計方法可以使用,或有類似的文獻可參考。或找他們一起合作。另外,當想出某個研究題目,但不確定這個題目有沒有人感興趣,也可以先問問相關領域的學者。

與其自己想不出來,多跟別人討論比較有用。

注解:

  1. Jason Abrevaya, Yu-Chin Hsu and Robert P. Lieli(2015), “Estimating Conditional Average Treatment Effects," Journal of Business and Economic Statistics, 33 485-505.
  2. Estimation and Inference for Distribution Functions and Quantile Functions in Treatment Effect Models,Journal of Econometrics, 178, 383-397, 2014 (joint with Stephen G. Donald).
  3. Testing the Predictive Ability of Technical Analysis Using A New Stepwise Test without Data Snooping Bias," Journal of Empirical Finance, 17, pp. 471-484, 2010 (joint with Po-Hsuan Hsu and Chung-Ming Kuan).
  4. Tsung-Hsun Lu, Yi-Chi Chen and Yu-Chin Hsu(2015), “Trend Definition or Holding Strategy: What Determines the Profitability of Candlestick Charting?," Journal of Banking and Finance, 61 172-183.

參考資料:

本著作由研之有物製作,原文為〈衡量「人生的選擇結果」有方法──專訪許育進〉以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

 

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如何斷開中文峰峰相連的詞彙鎖鍊,讓電腦能讀懂字裡行間的語意?

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  • 執行編輯|林婷嫻  美術編輯|張語辰

「自然語言處理」是什麼?

讓電腦擁有理解人類語言的能力,就是自然語言處理(Natural Language Processing,縮寫 NLP)。然而,人和人之間就會誤會彼此的語言了,電腦要如何理解語義?中研院資訊科學研究所的馬偉雲助研究員說明:以中文來說,最基本的,要先教電腦學會「斷詞」和「理解詞的意思」。

電腦和人腦的語言不同,那要如何讓電腦擁有理解人類語言的能力呢?source:maxpixel

如何理解一種語言?

小時候學習中文,會背誦課文詞彙的注釋,在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文,面對像天書般的英文文章,會把不懂的單字圈起來,拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做?

因為,詞彙是語言的最小單位。

然而,中文有一個特殊現象,就是「詞」和「詞」之間沒有邊界,整句串起來像條鎖鏈,不像英文有空格將每個字斷開。所以,若要理解一篇中文文章,必須先學會斷詞,而要學會斷詞,必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況:

中文的詞沒有邊界,若誤解「詞的意思」與「句法結構」,會寫出這般造句練習。 資料來源/網路趣聞

那麼,問題來了,如果聰明的人類都會誤解複雜的語言,那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎?其實,這就是自然語言處理(Natural Language Processing)的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲,聊聊自然語言處理究竟是什麼。

馬偉雲,是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。 攝影/張語辰

「自然語言」有多自然?

我們先來了解「自然語言」的定義,與「程式語言」有什麼差別。

程式語言 vs. 自然語言 圖說設計/林婷嫻、張語辰

簡要來說,程式語言是人類為了與計算機溝通,而設計的人工語言;而自然語言的自然,是相對於「人工」語言的「自然」,換句話說,自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標,就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。

如何教電腦學會一種語言?

若要讓電腦理解人類的語言,以中文來說,分成兩步驟:

第一步是斷詞、理解詞;第二步則是分析句子,包含語法及語義的自動解析。

自然語言處理透過這兩個步驟,將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則,現在則是讓機器自己學習。

早期的方式是基於一套詞彙資料庫,用程式語言寫好人工訂定的規則,讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性,例如,當同樣的詞在不同上下文產生不同意思,就會和原本的人工規則相互牴觸。

1980 年代末期,自然語言處理引進機器學習(Machine Learning)的演算法,不再用程式語言命令電腦所有規則,而是建立演算法模型,讓電腦學會從訓練的資料中,尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室──中研院的「中文詞知識庫小組」團隊──就是利用機器學習的演算法,讓電腦學會從訓練的資料中,自動歸納出語言的特性。

自然語言處理的演變。 圖說設計/林婷嫻、張語辰

訓練電腦處理自然語言,需要什麼樣的資料?

我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員,所以我們也充分利用這兩個領域的專長。

首先,語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式,並且也標明詞彙之間的關係,例如:「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係;「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜,我們稱為「廣義知網」。

詞彙的語法、語義定義完畢後,接下來我們就依這些規則,大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義,並將分析的結果記錄下來 ,這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料,提供給電腦系統進行機器學習,讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。

我們的想法是,既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯,那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性,是一種相當自然合理的方式。

只是我們大多數情況下,不會直接教電腦學會語言學上的規則,給它一條魚,不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果,由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」, 並以參數的方式(請別擔心,一定是人們看得懂的形態),儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型,能夠很好地解決語言歧異性,也不會有人工寫死規則的問題。

電腦可以認識所有「詞」嗎?

語言的詞彙組合無窮無盡,不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞,例如「郭書瑤」、「班奈狄克 · 康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」,電腦就無法辨識、理解這個詞。

通常未知詞可分為幾種類型:可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。

我們團隊將「中文斷詞」這個工作,切分成下圖 7 個步驟,每個步驟都是一種演算法模組,處理一種特別的問題。

中文斷詞系統的處理步驟。
資料來源/〈未知詞擷取作法〉,作者:馬偉雲

教電腦擷取人名,是相對單純的工作,因為人名的結構有跡可循。

中文人名通常是三個字、或兩個字,甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫,例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中,而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看,有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息,例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料,自己找出這些規律,電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。

此外,「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。

中文的複合詞,由相當隨性的詞性結構組成,例如「趣味性」,隨意置換字尾,就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點,就能延伸許多詞意,這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究,漸漸找出複合詞的組成邏輯,整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙),也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。

目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」,但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明,例如「開聊」和「聊開」:

從語言學的角度,動詞是句子的核心,也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能(inchoative),然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。

除了人名、複合詞,新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞,例如:非典(SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm(合併字詞演算法)處理。

以「河蟹」為例,透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料,電腦會發現:通常「河」後面就是「蟹」,「蟹」前面就是「河」,「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的,而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此,電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。

此外,就算是字典當中已經有的詞彙,有時候仍然會有不同斷詞的情況,我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如:「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙:「才」和「能」,語義接近英文的 “to make";而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙,不可切分,在此表達英文的 “ability" 的意思。

語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚,供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注,電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源/馬偉雲說明

電腦理解「詞」了,那「句子」呢?

學會斷詞、並理解個別的詞義之後,下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」,兩個句子雖然句型不同,但是語義卻是一樣。

我們怎麼表達句子的語義呢?答案是透過「結構樹」。

「張三打李四」和「李四被張三打」,兩個句子的結構樹。 資料來源/馬偉雲說明

我們將每個詞彙集結成片語,再把每個片語標記上它所扮演的語義角色(semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者(agent)的角色,而「李四」都是「打」的對象(goal)的角色。如此一來,透過包含語義角色的結構樹,我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。

先透過人工訂好結構樹的表達,下一步就是要利用機器學習,使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來,中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子,經由電腦初步剖析成結構樹,再加以人工修正檢驗,共整理了六萬多個中文句結構樹圖,標注了各個中文句的語法以及語義角色,這些就形成機器學習的訓練材料,使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。

自然語言處理的進展到了這裡,斷詞有解,句子結構及語義有解,但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。

寫作時為了避免某些詞重複出現,會使用別的指代詞,像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例,「張三打李四,他很痛」,覺得痛的人究竟是誰?除了考量語句結構,也需基於常識和上下文來理解。

若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution)的問題,有兩種方式。一種較傳統,用程式語言寫好所有判定的人工規則,好處是較精準,壞處是有其侷限,因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式,當電腦分析所有訓練文章的上下文發現:幾乎都是被打的李四感到痛,「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高,進而做為電腦日後判斷的準則。

自然語言處理的方法,有因「深度學習」而改變嗎?

近年來蓬勃發展的深度學習(Deep Learning),提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」,也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding,作法是讓電腦閱讀大量文章,利用前後文的統計特性,慢慢學習出每一個詞彙的詞向量,不必利用任何語言學知識。

詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源/馬偉雲 圖說重製/林婷嫻、張語辰

舉例來說,傳統的符號學中,「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考,「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近,「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠,隨著訓練的文本越來越多,電腦可以自動調整各個詞彙的向量,解決訓練資料不足的問題,並提升電腦的抽象化思考。

運用「詞向量」的好處是,很多時候針對特定的自然語言處理任務,訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義,在人類語感上明明意思很接近、可以相通,但對機器來說,詞彙符號(也就是字元)不同,就是截然不同的詞彙,造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低,無法得到足夠信心水準的分析結果。

然而,訓練過程中,若我們以「詞彙向量」作統計,在向量空間上,有些字詞間的向量很靠近,團結力量大,就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升,解決了訓練資料不足的困境。同時,詞彙向量在深度學習的模型之中,被視為可修改的參數,所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。

You shall know a word by the company it keeps.

John Rupert Firth 這句古老的語言學名言,恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人,若想了解這個人,可以觀察他身旁的人是什麼模樣,也就是物以類聚的概念。

我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」,共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處,在於提供清晰的解釋與穩定的應用,而詞向量可以解決訓練資料不足的困境,並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補,結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。

自然語言處理,有什麼用?

其實,自然語言處理的用途,已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。

自然語言處理,常見的後續應用。 資料來源/李宏毅演講 圖說重製/林婷嫻、張語辰

例如,運用「摘要文本大綱」的能力,電腦可以擔任助手,幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻,找出眼前這位病患的病徵,可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學,就導入 IBM 的 Watson for Oncology(人工智慧治療輔助系統),協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。

現在許多人遇到地震、颱風等災害,第一步是上社群媒體發佈消息,例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理,讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本,就能幫助整合災情、協助救援。

另外,輿情分析聊天機器人等熱門應用,其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言,掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒,才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。

自然語言處理,是時間的累積。從民國 75 年到現在,中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統,我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用,也歡迎有需求的單位來討論合作方式。

為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷?

我很幸運十幾年前有機會進入這個領域,那時候很驚嘆:怎麼會有一種學問,可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。

語言是很複雜的現象,語言也代表人類的智慧,像是我們的思緒、意識,很多都是透過語言來展現。

1999 年那時候,我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識,那時候我只懂「聲音訊號」的處理,很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸,知道中研院做了很多自然語言處理的工作,例如蒐集大量語料,用計算機的方式把語言的統計特性找出來。

後來我來到中研院服國防役,從研究助理做起,跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分,也逐漸發現原來理解語言有非常多面向,包含:語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思),還有「語用」,也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。

2006 年之後,我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士,除了博士論文是做機器翻譯,也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統:問電腦問題,讓電腦讀過一堆文獻後回答,這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文,三種語言混合運用。因為國防上的需求,美國國防部需要透過電腦幫助,了解這些文本在說什麼。

有些對人工智慧發展的疑慮是,在近年電腦深度學習的運算過程中,不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向,叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI),明確了解電腦運算過程,藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說,當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患,醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策,不是電腦控制人而已。

至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控,其實是過度擔憂。

因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中,電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。

當初唸書時,「自然語言」很冷門,跟別人說也不知道這是什麼東西,因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用,和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見,只是基於好奇參與、覺得這很有趣,過程就看到自然語言處理(NLP)蓬勃發展至今。

參考資料

本著作由研之有物製作,原文為〈斷開中文的鎖鍊!自然語言處理(NLP)〉以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。
本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

在網站上看不過癮?研之有物出書啦!

研之有物:穿越古今!中研院的25堂人文公開課》等著你來認識更多中研院精彩的研究。

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防曬傷?防曬黑?一次搞懂為什麼防曬這麼重要── 紫外線大解析與防曬三步驟

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「歲月催人老,日曬最靠腰」這句話 MedPartner 團隊已經不知道說過幾次了,但到底日曬這件事情到底影響有多大,好像沒提出一個明確的例子,大家就很難理解。

其實早在 2012 年新英格蘭醫學雜誌的一篇個案報告,這位美國大叔就用自己的臉親自為我們做了長達 28 年的人體實驗了。

圖/Unilateral Dermatoheliosis Jennifer R.S. Gordon, M.D., and Joaquin C. Brieva, M.D.
N Engl J Med 2012; 366:e25

照片中這位大叔是名貨車駕駛,每趟他出門送貨的時候,陽光中的 UVA 穿過貨車的玻璃,照射在他的左臉。美國跟台灣一樣都是左駕,所以左邊車窗離臉很近,但右邊相對就遠很多。從送貨第三年開始,他就開始出現左臉單側無症狀的皮膚過度角化、皺紋、開放性粉刺,並在一些區域出現像是囊腫的粉刺,這都是典型過度曝曬產生的症狀。

大家應該都知道防曬的重要性。但我們希望透過這篇文章,徹底讓你一次搞懂到底為什麼防曬會這麼重要。廢話不多說,我們開始上課囉!

防曬黑 vs 防曬傷──平平都是紫外線, UVA、UVB、UVC 大不同

多數人都知道,防曬主要是要防止陽光中的紫外線導致皮膚傷害。但如果你只知道到這個程度,那你大概沒辦法做好防曬。地球上的紫外線基本上來自太陽,而太陽是一個巨大、高溫的星體,會發射出各種不同波長的輻射線,如果分析起來,會是一個連續的光譜。

人的眼睛可以看到的波長是有限制的,因此你能看到的紅、橙、黃、綠、藍、靛、紫這個範圍的光線,被稱為「可見光」。而波長超過紅光的被稱為「紅外線」,波長短於紫光的被稱為「紫外線」,這兩者都是「不可見光」。而波長越短的輻射線,能量就越強,對人體的傷害也就越大。因此紅外線對人體產生不了什麼傷害,我們防曬的重點主要落在波長短但能量較強的紫外線範圍。

所以我們要把重點放在紫外線 (Ultraviolet, UV)再來仔細討論!

紫外線依照波長的範圍,又被分為 UVAUVBUVC 三種。波長越長,穿透力就越強,因此在一般的狀況下,波長最短的UVC幾乎是全部被大氣層擋住(感恩大氣層,讚嘆大氣層),而大約有 5% 的 UVB 會到達地表,但高達 95% 的 UVA 都能直接到達地表。所以防曬產品的設計,都是針對 UVB 跟 UVA 為主,很少聽到有人在談防 UVC 的。

UVB 的波長較短,穿透力較低,傷害主要在表皮層,但能量較強。因此容易造成曬紅、曬傷,而長期累積的能量大,也可能造成皮膚癌。但因為 UVB 的穿透力較低,防護的難度比 UVA 低。至於有關如何早期發現皮膚癌,請大家參考這篇文章

UVA 的波長較長,穿透力較高,依照波長又分成長波 UVA 跟短波 UVA,其中長波 UVA 的波長更長,傷害可到達真皮層,但能量較低,因此會導致曬黑與老化。而短波 UVA 的波長較短,可抵達表皮較深處。雖然 UVA 能量低,但因為到達地表的量大,因此累積起來,波長越長的 UVA 累積的吸收量還是比較大喔。有關曬黑的完整機制,請大家務必要回去複習一下美白全攻略喔。紫外線會讓皮膚產生自由基,也會產生一些蛋白酵素的活化,會引起膠原蛋白跟彈性纖維的分解,進而出現皮膚老化的現象,例如皮膚變薄、失去彈性、形成皺紋等問題。

 

看到這,大家應該已經清楚 UVA 跟 UVB 的差別,兩者穿透的能力不同,造成的影響也不同,所以防曬的時候,應該要搞清楚自己的目標到底是什麼?如果你根本不怕黑、曬老,只怕曬傷的話,那把降低 UVB 的傷害就沒問題了。如果你擔心的是曬黑、曬老的話,那就要更全面降低 UVA 的暴露。

但是 UVA 的防堵,其實非常困難。剛才已經有講過,波長越長,穿透能力就越強,因此長波的 UVA 基本上是很難阻擋的。因為它能量低,所以即使你暴露在大量 UVA 下,也不會有像 UVB 暴露那種熱熱燙燙的感受。UVA 也很難被雲層、窗戶、汽車的擋風玻璃所阻擋。更麻煩的是,UVA 從日出到日落其實波動不會太大,即使是隨著季節變化,冬天跟夏天的 UVA 強度也相差不大。長波的 UVA 簡直就是一年四季、如影隨形,跟背後靈一樣死纏著你,很難躲得掉啊!

大家可以回想文章一開始的這位大叔,其實他的症狀,主要就是 UVA 的傷害。車窗幫他擋下了多數的 UVB 所以他沒什麼被曬傷的感覺,也不覺得有什麼問題。但累積了 28 年的 UVA 暴露,就成了大家看到的這個樣子了。

UVB 造成曬紅曬傷, UVA 造成曬黑曬老。防曬的時候,要搞清楚自己的目標!圖/chezbeate @pixabay

要如何完整防曬?防曬口訣 ABC 不能忘

如果想要完整防曬,原則就是「讓皮膚接觸的各式紫外線越少越好」。防曬的原則跟考試想拿分數一樣,要把最多的精力專注在大方向上,而不是枝微末節。這邊提供一個醫學界防曬的通用口訣給大家。

A(Avoid) :避免在上午 10 點到下午 2 點間進行超過 20 分鐘的戶外活動。如果是夏天,可能要視情況延後到下午 3 點。這段時間是紫外線在一天中最強的時候,如果你在這時間還想在外面趴趴走,就千萬別說你想防曬啦~這種量級的紫外線真的很難防守啊!

B(Block):外出要塗抹防曬產品,依所處環境選擇合適的防曬係數,一般以 SPF20~35 間即足夠,建議選擇 SPF30~35 為佳,並謹守 2 小時補擦一次的基本原則。

C(Cover):出門曝曬在陽光下時,應為肌膚提供適當遮蔽物。例如如撐陽傘、戴帽子、戴太陽眼鏡、或是穿著長袖衣物等,加強物理性防曬。

這裡有張有趣的圖片,也分享給大家看看。

澳洲是個陽光超強的地方,白種人又比較容易得皮膚癌,澳洲政府就用這張圖對國民宣導應該要這樣做好防曬。這張文宣強調的就是:穿長袖衣物、使用 SPF 30 以上的防曬產品、戴帽子、儘量走在陰影處,並且記得戴太陽眼鏡。但內行人就會看出這裡有個有趣的點:澳洲政府不太在意你變黑或變老,主要是擔心你曬傷產生身體問題。這一系列的防曬,主要都是在防 UVB 造成的皮膚疾病為主,特別是皮膚癌,還有視力問題。這非常有道理啊!以政府的角度來說,民眾做好防曬,之後的醫療支出才有機會下降,至於你是不是曬黑曬老,政府是沒打算特別想管啦。當然 UVA 還是會有導致疾病的問題,不可不慎喔!

UVA、UVB、UVC 以及防曬 ABC 的快速重點整理

另外防曬的 ABC 口訣別忘記:

A(Avoid) :避免在上午十點到下午兩點時間進行超過20分鐘的戶外活動。

B(Block):外出要塗抹防曬產品,依所處環境選擇合適的防曬係數,一般以 SPF20~35 間即足夠,建議選擇 SPF30~35 為佳,並謹守 2 小時補擦一次的基本原則。(這只是原則,要以活動的習慣來做調整)

C(Cover):出門曝曬在陽光下時,應為肌膚提供適當遮蔽物。例如如撐陽傘、戴帽子、戴太陽眼鏡、或是穿著長袖衣物等,加強物理性防曬。

像這位可愛的阿姨物理性防曬就做的很足。 圖/flickr

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Reference

特別感謝:台灣藥妝品研習專業小組所有醫師

延伸閱讀

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對動漫的吐糟是科學想像力,也是生活情趣啊!──《空想科學讀本:這部動漫超科學》推薦序

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【空想科學讀本】系列,已邁入 20 年了,包括這本《空想科學讀本:這部動漫超科學》已出版了 17 冊,中文版也共出了 11 冊,在日臺都十分暢銷,這很不容易啊!

能堅持 20 年的工作,一直到了這冊《空想科學讀本:這部動漫超科學》,都還不見作者柳田理科雄在熱情上任何一絲一毫的減損。這樣的熱情還是雙重的,不僅是在科學上,也表現在動漫遊戲等作品的熱愛上。

【空想科學讀本】系列對日本動漫遊戲界有什麼影響嗎?這我不知曉,不過從動漫遊戲的各種設定和情節,仍然能夠當作材料來吐槽的狀況來看,還好日本動漫遊戲家仍然故我地天馬行空,要不然【空想科學讀本】就甭需一再出新書了吧。

科學的進展常常要仰賴想像力

動漫遊戲當然是充滿想像力的,科學難道不需要想像力嗎?其實只要不被填鴨式教育搞壞腦子,只要在應付考試之餘花些心思,就能知道科學的進展過程中,常常要仰賴科學家的想像力。

科學史上不少發現是科學家在半夢半醒之間捕捉到的靈感,最經典的傳奇之一是德國有機化學家弗里德里希.凱庫勒(Friedrich August Kekulé von Stradonitz, 1829-1896)夢到一條蛇咬住了自己的尾巴才受到啟發,想出苯環單、雙鍵交替排列、無限共軛的結構「凱庫勒式」。除此之外,物理學如量子力學和相對論等等,也充滿了有奇幻風格的想像。

銜尾蛇與苯結構。圖/Haltopub basé sur Benzene Structural diagram.svg et Ouroboros-simple.svg, 創用CC 姓名標示-相同方式分享 3.0, wikimedia commons.

然而,科學當然不是純想像,否則就成了科幻。科學是個很有趣的活動,就像競技體操的平衡木,因為所有想像力,都要經由實驗或數學的驗證,就像所有高難度動作都要在平衡木上完成。

有時候,我們這些科學工作者,在打臉偽科學,或者吐槽動漫或電影中不符科學事實之處時,總也有人要反吐槽說,我們是一群極為沒有生活情趣的阿宅。拜託,真正沒有生活情趣的人,連腦子都不會想動,更何況拿紙筆作計算或搜尋資料來滿足自己的好奇心。

這世界上最沒生活情趣的事,是沒有任何好奇心想要知道更多。旺盛的好奇心,由衷地想要知道更多知識和真相,無論是表現在科學還是人文藝術上,是最有生活情趣的事!【空想科學讀本】系列對動漫的吐糟,就是一種充滿情趣的生活啊。

有旺盛的好奇心,才是最有生活情趣的事!圖/Amarpreet Kaur @ Flickr

【空想科學讀本】系列臺灣中文版皆為傻呼嚕同盟成員談璞(tp)翻譯(編按:可見此譯序)。傻呼嚕同盟是臺灣動漫畫評論團體,二十多名成員中,有四分之三是碩博士,有十多人在大學任教,致力推廣動漫遊戲文化。由此可見,誰還能說動漫遊戲是膚淺幼稚的呢?我想,這世界上最膚淺幼稚的事,其實是追求成績滿足他人的期待當好學生,可是內心深處卻不曾對生活和學術有過有任何的熱情。但是很可怕的,我們的教育制度卻在量產這樣的學生呢!

不少中學自然科老師試圖用【空想科學讀本】系列來引發學生的學習動機,但是千萬別忘了柳田理科雄老師的初衷,與其用任何形式的教材填鴨式地硬塞給學生各種知識,何不讓他們自己從喜愛的事物中自行發掘呢?

本文為《空想科學讀本:這部動漫超科學》推薦序。

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【Gene思書齋】完美的相對論

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2017 年二月中,我的臉書塗鴉牆被一個很奇怪的東西大洗版,就是傳說中的「重力波」。

可是我的同溫層太高檔了,因為我連重力波是什麼都不知道,完全看不懂,一連被洗了好幾天版,我一篇文章都沒看過。不過從整個洗版的標題來看,實驗上驗證重力波,似乎是證明愛因斯坦理論的最後一塊拼圖之一(或沒有「之一」),探測重力波需要用上人類最先進的科技,還有此技術可以用來觀測更遙遠的天文現象等等。

重力波?那是什麼?

其實,被重力波洗了一週的版,誰都會好奇吧?所以我去查了資料,維基百科說:「愛因斯坦廣義相對論所描述的重力,是時空曲率所產生的一種現象。質量可以導致這種曲率。當物質在時空中運動時,附近的曲率就會隨之改變。大質量物體運動時所產生的曲率變化會以光速像波一樣向外傳播。這一傳播現象就是重力波。」

而重力波的首個直接探測結果「驗證了廣義相對論最後一項未被證實的理論預測,同時開啟了重力波天文學的新紀元。重力波就此作為一種粒子和電磁波之外的新的探針,將被用於探測過去未能探測到的天體現象,如中子星的誕生、演化以及衰亡以及宇宙誕生之初的圖景。」

重力波和愛因斯坦的相對論有關,而相對論也是一部賣座好片的主角之一,那就是《星際效應》(Interstellar)。電影的科學顧問基普.索恩(Kip Thorne)就是重力物理學家,也是相對論專家。他寫了本《星際效應:電影幕後的科學事實、推測與想像》The Science ofInterstellar),裡頭有大量細節,但印象中沒談到重力波,或者也只是點到為止(請參見〈讀完這本書,你會再看一次《星際效應》〉)。

如果要瞭解 2016 年 2 月 1 1日,LIGO 團隊宣布人類對於重力波的首個直接探測結果之意義,以及科學家探究重力波的歷史,《完美的理論:一整個世紀的天才與廣義相對論之戰》The Perfect Theory: A Century of Geniuses and the Battle over General Relativity)是很不錯的入門,配合《星際效應:電影幕後的科學事實、推測與想像》,差不多可以掌握一個概要。

想認識相對論從這裡來吧!

《完美的理論》作者費瑞拉(Pedro Ferreira)出生葡萄牙,是牛津大學天文物理教授、國王學院資深導師、歐洲太空總署(ESA)顧問,他的研究專長是理論宇宙學與天文物理,研究主題為宇宙大尺度結構的起源、廣義相對論、以及暗物質和暗能量的性質。

《完美的理論》基本上就是相對論發展史。

廣義相對論顫覆了全人類對宇宙時空的想像,這早就毋庸質疑──不過愛因斯坦獲得諾貝爾奬的原因,不是因為劃時代的相對,而是對光電效應的貢獻。愛因斯坦的狹義相對論,解決了馬克士威電磁學和牛頓力學這兩個古典物理學的一個重大矛盾,他提出一個違反直覺的方法,就是光速總是不變的,從高速行駛的超音速飛機發射出的光和靜止的桌燈發出的光,有一模一樣的光速。可是狹義相對論沒有提到重力,愛因斯坦在廣義相對論裡才加入重力考量,也用上更精妙的數學。

《完美的理論》同時顫覆了我對愛因斯坦的認識。整個社會大眾對愛因斯坦有種神話式的崇拜,至少從小我就有這樣的印象。小時候,媽媽告訴我,全世界只有三個人懂得愛因斯坦的相對論,我也一直這麼認為,直到上大學。過去還流行過一個都市傳說,說我們一般魯蛇只用了大腦的一成潛力,而愛因斯坦等溫拿則用了九成之類的,以致愛因斯坦過世後,他的大腦居然流落在民間好幾十年。這些傳聞,讓愛因斯坦的形象,成為大眾心目中一種天才的符號。

愛因斯坦有未盡之志,那就是未完成所謂的「大一統場論」,這似乎是神離世前唯一的遺憾。但讀了《完美的理論》,才知道愛因斯坦不但一點也不神,他還犯了許多現在看來是很低水準的錯誤,包括抱持靜態宇宙的觀念不短的時間、不相信黑洞曾經存在,他的理論後來被後人不斷修正到他自己都不熟的地步,晚年甚至已跟不上近代物理學的發展而一事無成。這不是說愛因斯坦並非頂尖科學家──事實上他絕對是──這只是說明,科學家再頂尖也好,也是人類,並非神明,任何的造神運動都毫無意義。

即使經過了一世紀一系列的重大突破,宇宙仍有太多未知。相對論在物理學界也大起大落,在低潮期,沒多少物理學家想要提起。「重力波」的探測有過非常耍寶的時期,《完美的理論》提到約瑟夫.韋伯(Joseph Weber)幾乎獨自一人開創了重力波實驗的領域,可是他的方法其實不太可靠,但他又極為頑固不靈,所以後來被整個物理學界唾棄。

燒大錢從事粒子和天文物理研究,將科技逼到極限

與我研究的生命科學相較,物理學相對是比較不需要年年改寫教科書的領域,普通物理教科書,用十年廿年前的,問題也不大,改版主要會在改圖片和排版或習題,不像普通生物學教科書,四、五年就得改版,有些章節幾乎是整個重寫,為了省錢用舊版教科書,很可能會在考試時鬧笑話。不過,這幾年粒子和天文物理學有重大發現,例如大強子對撞機證實了上帝粒子存在、阿塔卡馬大型毫米波/亞毫米波陣列(ALMA)的啟用,以及重力波的首個直接探測結果等等。

這些粒子和天文物理學的研究,聚集了人類最頂尖的天才菁英,當然也燒了很多錢。當然,很多人會質疑為何要燒大錢去做這些科學研究?這不是個容易回答的問題,但想想美國在伊拉克戰爭上燒掉好幾十兆美金的錢,這可以蓋幾百座大強子對撞機、ALMA 和 LIGO,結果這些花費激發更多恐怖主義,甚至間接導致 IS 的崛起和敍利亞的崩潰,搞得雞飛狗跳、民不聊生。是的,有很多貧窮家庭入不敷出,但那與「百分之一的富人,佔去了超過一半的國家財富」之類階級問題關係較大,和投資科學研究的關聯極小。

為了探測這些粒子和天文現象,科學家和工程師們,必須把人類的科技逼到一個超乎想像的極限,甚至一再挑戰極限。人類在科學和工程上的知識,和排他性的物質財富相比,不僅不會排他,甚至還能交流激盪出更高水準的科技。科學家和工程師們挑戰探索粒子和宇宙的過程中研發出的超高科技,其中一小部分就能改變民生科技。想像一下:偵測重力波、雷射干涉的偵測技術所需要的超高靈敏度、延續數公里的雷射光不能有超過一個原子的偏移;為了避免人為及自然活動的干擾,減噪所需要配合的各種高科技;超級電腦投入的分析資料需要的高運算能力……,這些都是人類科技的好幾座里程碑!

因為著重在科學發展歷史,《完美的理論》整本書沒有半條公式,反而是有很多有趣的故事,非理工專業出身的朋友也應該能讀。對我們這些非物理研究者來說,《完美的理論》書上談到的諸多理論,最重大的意義,不是如何用數學推導出那些公式等等,而是我們如何透過各種理性的工具,來了解這個世界在物質層面的運作,所以《完美的理論》其實該被視為一本人文的書籍,值得對宇宙現象感興趣的朋友都來讀。

本文原刊登於閱讀.最前線【GENE思書軒】,並同步刊登於 The Sky of Gene

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如果地球是個硬碟,生命如何創造資訊彼此溝通?《阿凡達》展現的生態文明──泛生態科幻系列(2)

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本文為系列文章,在此之前你可能會想先看看 人類該如何學習自然而變得文明?—那些含有「泛生態」意涵的科幻作品發想與凝望

由核心概念到描述細節,在電影《阿凡達》(Avatar) 在科學科技設想描述上都是不折不扣本系列希望介紹的「真生態科幻」概念代表性的入門作品,尤其在主角人物與植物網路的通訊、生物溝通的情節刻劃。

圖/imdb

在這個故事中,地球人和納美人各自的象徵意義都很明顯。人類在耗盡地球資源後轉而掠奪外星領土,代表的是經濟利益和帝國主義的入侵;而納美部落好比荒野里的原住民,是所謂欠發達的原始文明。這樣從第三世界批評視角來看,凸顯的是國際上發達地區和欠發達地區在承擔環境代價方面的不平等。另外一個重要的點在於納美部落類似泛神論的信仰,包含了 Aldo Leopold 大地倫理學和 Albert Schweitzer 敬畏生命的思想,提倡生態整體主義中將自然萬物視為一體的觀點,而人類也該是其中的一部分。

事實上,科幻作品甚至科技命題中,生物、生態不該只是怪物、災難、背景、問題,而可以是主角、方向、主題、解答,不僅止於仿生學所精的探究與研發,更是涉及探討整體、文明層級的議題。綜觀凱文‧凱利這樣的科技評論家、歷史學家、生態學家所提出的評論,我想明列幾項生態文明的前提假設

  1. 科技(史)大於(先於、久於、早於)人類歷史
  2. 文明廣於人類國際(國家、帝國、明顯政體……)。史學家對歷史的批評常常忽略了眾生與生態。工業、資訊文明的發達也不代表之前的文明沒有工業、資訊。生態文明亦然。
  3. 世界不同於人類的所見所聞,人類屬於現今科學認知中,極少數(不到百分之一)主要依賴視覺、聽覺感知世界的生物種類,就接收化學刺激的能力而言,我們其實是白癡。相形之下,大多數其他生物則是天才。事實上,有 99 %以上的動物、植物、菌類和微生物都完全(或幾乎完全)仰賴一些特定的化學物質(費洛蒙)來和同類溝通,同時它們也可以藉著分辨其他幾種化學物質(阿洛蒙 allomone,或稱利己傳訊素)的不同,得知它們的獵物、掠食者和共生夥伴是屬於哪一個物種。如果人類依據其他感官如電磁地球、氣味大陸來探究世界、發展文明,是不是可能發展出迥然不同的世界觀?!
  4. 在生態網絡中,群體間的關係、相即(interbeing,彼有故此有,此成故彼成)重於個體單元。
  5. 地球是一個老久、經典、活躍、巨大的實驗室

被忽視的生態互動關係

近年非常多的新研究顯示,生物,尤其植物的感知與溝通,遠遠超出人類早期的認知與理解,例如專書《樹的祕密生命》、《樹木的祕密語言》、《樹之歌》當中,都有關於實際而非比喻植物之間、植物與其他生物之間訊息、作用的結盟與網路精彩介紹。生態學首重「關係」的這種立場與本質,遠因、近因探究本身,就非常值得未來文明尤其在溝通、通訊、資訊網路發展上作為典範與參考。但不幸的是也需注意生態學長期受化約主義主導,目前最被科學掌握、發現的範疇,仍以二元(例如兩種物種)相互式的關係為主,例如互利共生、偏利共生、捕食、競爭、合作等。但生態上的關係其實相當多樣,除了有直接、間接之分,也有三元、多元之實。但以目前生態的理解發現,要得以實際應用恐怕仍是是緩不濟急,如果未來要應用於人類科技,就表示要更積極、全面的解析與應用。

人類中心的文明與發展,問題並非限於道德、環境面相,更是嚴重的仍是科學、科技的問題。人類尺度觀點以視覺、聽覺為主,智慧屬於「腦」運作範疇容易忽略微生物、地下部生態、深海生態…等其他範疇。當我們提及「種子的勝利」、「樹木的智慧」很容易被歸類為文學形容筆法或是不夠「科學」,但科技通訊是否能學習參考生物彼此間的通訊;讓人想起「克羅原則 (Krogh’s principle) 」:每一個生理學中的疑問,都有某種生物最適合用於此問題的研究。

例子舉例來說,我們面臨的問題,解方很可能是一種非常稀罕、在遙遠偏僻的世界意外尋得的生物。例如,黃石公園溫泉裡的微生物具有能夠承受高溫的酵素,在分子與生物工程研究的過程中,此酵素讓許多研究得以進行。水晶水母具有的綠色螢光蛋白質的基因,是研究基因排列與細胞的蛋白質定位不可或缺的。不知道從什麼時候開始,跳蚤體內幫助彈跳的枝節彈性蛋白也成了市面上具高乘載能力的可再生原料。……果蠅和擬南芥屬的阿拉伯芥,為現今生物研究中最重要的模式生物,而水母的螢光蛋白質與螢火蟲的螢光酶,是分子生物學中不可缺少的工具。雜種楊樹因其缺乏抵禦土壤桿菌的抵抗力而不被林業使用,但對於樹木的分子研究卻相當重要。

對過去的科學界來說,這些都是意想不到的驚喜。而人類學家深知,所謂文明上的古老、傳統、原始、落後、舊有、長久……都不是同義詞,也不必然並陳,納入生態的文明省思與前瞻可就無限寬廣了。

生態–電子計算與網路的願景

《阿凡達》此類作品,也提醒我們從「生態–電子計算與網路」向度思考科技發展與願景。《科學人》2015年 No.165,希達哥 ( Cesar A. Hidalgo) 在〈當地球是個大硬碟〉一文中,提及:

「樹木知道何時開關基因以對抗寄生蟲、生根長葉,藉此我們可以把樹木想像成一台計算機。同理,把地球視為一台硬碟,人們產生的資訊是否快把它塞爆了?」

「儘管生命已經演化數十億年,而人類的文化活動也有數千年之久,若我們把資訊定義成某種『秩序』 (order) ,計算整個地球的資訊量,便會發現地球這個大硬碟還大有空間。這個『想像實驗』道盡了宇宙秩序產生的諸多有趣事蹟。整體來說,由於熵 (entropy) 持續增加,宇宙極度敵視秩序的產生,但資訊仍會隨著時間增長。」

「希爾伯特 (Martin Hilbert) 和羅培茲 (Priscilla Lopez) 在2011年的研究,當時兩人分別在南加州大學以及西班牙加泰隆尼亞開放大學。他們把地球上所有的文字、圖片以及影音檔案的文化資訊量做了推算,得到的結論是,截至 2007 年為止,人類已經儲存了 21021 位元。但地球上的資訊量其實遠比這些文化資訊量還多,舉凡人類設計的物體(例如你的汽車和鞋子)或生物系統(例如核糖體、粒線體和DNA)都是資訊的展現。事實證明,地球上的大部份資訊是以生質 (biomass) 的型式儲存。根據羅伊德的公式,我估計地球大約含有 1044 位元;這數字看似很大,但只佔地球容量的九牛一毛罷了。即使人類每年持續增加 1021 位元的資訊量,就算花上宇宙年齡的一兆倍,離塞爆地球硬碟的時間還是差遠了。」

「一旦把地球想成是硬碟,我們還可由此獲知另一個更驚人的天機:秩序的產生雖然遭逢重重阻礙,資訊還是會逐漸成長。今日的地球硬碟比昨天或10億年前塞了更多資訊,原因之一是生命的出現,生質包含了一大堆資訊,但地球上秩序的成長也是基於文化資訊的產生。」

阿凡達展現的生態文明:物種的溝通交流

《阿凡達》也呈現出語言與溝通在親疏甚至敵我關係界定中,塑造了文明的重要影響。如果說潘朵拉星球稱得上是很初階的生態文明,其中一個成立要件就是優勢智慧生物能和其他生物溝通並加以利用。詩意一點的說法即是:他們聽得懂眾生的話!

在阿凡達的文明中,他們能與其他生物溝通。圖/imdb

因為無視或不懂他人或別種生物的語言,科技、文明發展很自然地就會排除、忽略甚至對立於他人或別種生物。現今的社會發展,如果和機器的溝通與「語言」蓬勃發展,和他人或別種生物的溝通與「語言」卻逐年消減,我們真的會有機會建立一個建全平衡的高科技文明嗎?

人類語言的詞彙多樣性和大自然相生相息,《從世界變得寂靜開始》一書提及芬蘭的拉普蘭人沒有一個專門的詞稱呼馴鹿,而是每個年齡層的馴鹿都有不同的名稱。密克馬可語是美國北部最東北部所使用的阿爾岡昆語族中的一支,它是由樹名的音調所發展出來的語言,根據秋天時風吹過樹冠所發出的聲音。內亞島上逾百種的當地語言中,光是當地鳥類名稱,就有上百種的說法。巴布亞皮欽語族中的克里奧語裡的小鳥就分成兩種:白天的小鳥和晚上的小鳥。許多名稱在現代往往也都隨著動物滅絕而消失。卡羅來納長尾鸚鵡滅絕後,德拉瓦族的語言中,用來稱呼牠的詞彙是「忘了」。在復活節島上的當地語言中,隨著倒周圍的水域乾涸,海豚的名字也消失了。這些都在在證明:生物生態及其科學的興衰必定影響人類科技、文明的興衰。

積極探究、學習甚至參與、融入眾生的溝通與通訊,對人類自身與文明整體必定有所豐富與助益。我們所喜歡的「天籟」,其實也只是大自然中的一小部分聲音而已。

依照生態學大家愛德華.威爾森所言:1

「許多昆蟲都仰賴紫外光生活,例如,蝴蝶就是憑著花瓣所輻射出的紫外光尋找花朵。而在地底下,植物的小根和真菌菌絲也不斷散發出一縷縷氣息,之後便滲入落葉層和土壤的隙縫中。每個地方的氣味都不相同。即使兩地之間相距只有一毫米,也各有各的氣味。這些氣味形成了各種不同的模式。螞蟻和其他小型無脊椎動物能夠藉此便認自己所在的位置,但人類貧乏的感官卻無法察覺。」

「生物並不只是把費洛蒙釋放到空氣和水中,讓其他生物能夠接收到而已。事實上,它們會很精準的針對特定的對象發送訊息。如果你想了解任何一種費洛蒙溝通方式,得要有『信息素作用區(active space) 』的概念。當氣味分子從源頭(大多是動物或其他種生物體內的某個腺體)往外飄散時,會形成羽毛狀的煙雲。其中心的氣味會維持一定的濃度,足已被同類偵測到。經過數千或數百萬年的演化之後,每一種生物所釋放的氣味分子都有特定的尺寸和結構,在不同的信息中所釋出的分子量也不同,同時接收者的嗅覺對這些氣味也很敏感。」

參考生物的嗅覺能力,讓資訊邁向新里程

在地球上所有使用費洛蒙的生物中,螞蟻可能是最先進的一種。圖/vlada11@pixabay

單是慎重參考生物感測當中的嗅覺,資訊、通訊、網路理論與應用就很有可能邁向嶄新里程。例如只要每一立方公分中有一千三百萬個某種的性費洛蒙分子,就能促使一隻雄性的印度穀蛾(Indian meal moth)採取行動。若干蛾類彼此之間的性費洛蒙差異非常的細微。品種相近的蛾可能只差一個原子,或有沒有雙鍵、雙鍵的位置在哪裡等等,有時甚至只差一個同分異構物。「信息素作用區」是從雌蛾體表的某一個點開始,然後逐漸擴張,之後又漸次縮小,到了另外一個點之後便消失了,形成一個大致上是橢球形(有如紡錘狀)的實體。而爬蟲類「雄性的響尾蛇會尋著費洛蒙的氣味找到願意和牠交配的雌蛇。同時,無論雄蛇或雌蛇都會不停的吐蛇信,嗅聞地上的氣息,因此可以很精準的追蹤並撲殺花栗鼠,就像獵人可以很精準的用他的槍瞄準一隻綠頭鴨並加以射殺一般。」1

「動物之所以演化出『信息素作用區』,除了要達成交配和辨識的目的外,也是為了要傳達各式各樣的資訊。遇到敵人來襲時,兵蟻會釋放出具有警告作用的化學物質,將此一情況告知同一窩的螞蟻。相較於性費洛蒙和和追蹤費洛蒙,這類化學物質的結構很簡單,而且釋放出的量很大,」

「(信息素作用區)也行進得又快又遠,因為這個時候不僅沒有必要顧慮到隱私,最好還能讓敵我雙方同時都聞到,而且愈快愈好。其目的是,讓更多的同巢夥伴提高警覺並採取行動。兵蟻在偵測到警告費洛蒙之後,會做好戰鬥準備、衝上戰場,負責養育幼蟻的工蟻則會將小寶寶搬運到蟻窩的深處。」

如上述這種分類、分級、分流的資訊技術,不禁讓人想起現今人類資訊科技安全隱私的困境、常用一套規格、技術解決根本上多樣且不同的需求與問題,如能參考生物技術,會否能帶來有劃時代的革新?

根據威爾森的觀點,「在地球上所有使用費洛蒙的生物中,螞蟻可能是最先進的一種。牠們的觸角上的嗅覺和其他感覺受器,比目前已知的任何一昆蟲都多。牠們在社會生活中會用到十至二十種(視螞蟻的種類而定)費洛蒙。每一種費洛蒙所傳達的意義都不相同。不僅如此,牠們還可以同時分泌多種不同的費洛蒙,以產生較複雜的信號。隨著分泌的時間或地點不同,這些費洛蒙所代表的意義也會改變。同時,牠們也可以改變費洛蒙分子的濃度,藉以傳達更多的信息。有幾種植物也會用費洛蒙溝通。至少它們可以藉此知道鄰近植物所發生的危難,並採取行動加以回應。」

「有幾種植物會受到蚜蟲(北方溫帶地區特別常見的一種昆蟲,牠們會吸取植物的汁液,並可能因此而造成嚴重的損害)侵擾。每當此時,這些植物便會開始分泌費洛蒙。這些費洛蒙飄散到空中後,不僅會刺激鄰近的植物分泌防禦性的化學物質,同時還會吸引那些喜歡寄生在蚜蟲身上的小黃蜂前來。有幾種植物還會使用另一種防禦方式:它們會透過共生的真菌(這些真菌會同時纏繞在幾棵植物的根上,使它們彼此相連),把它們受到攻擊的訊息傳送到其他植物那兒。」

就連細菌也會以類似分泌費洛蒙的方式進行溝通:「關於菌落的形成,目前科學家研究得最多的,乃是「生物膜」(biofilm)形成的現象:自由遊動的細菌會群聚在某個表面上,並分泌出一種物質包住一整個菌落,加以保護。我們的四周和人體之內,到處都是這類微型的社會組織,其中最常見的包括:浴室裡未經清洗的表面所形成的污垢,以及當我們刷牙刷得不夠乾淨時,牙齒表面所形成的牙菌斑。」

《科學人》No.170,高登 ( Deborah M. Gordon) 在〈小螞蟻大數據〉中也提及:「地球上每片陸域棲地都有螞蟻生活的蹤跡,種類超過1萬4000種。」而作者發現:

「每一種螞蟻所使用的互動機制都不同」。

「螞蟻從來就不會齊步行軍,也不會聽從單一指揮官的指揮」。

「蟻群並非唯一不需要中央控制的系統。這類集體行為隨處可見,例如天空中盤旋飛舞的大群椋鳥、讓你可以閱讀這個句子的神經網路,以及與基因作用而製造出蛋白質的分子。不管是螞蟻、椋鳥、神經元或小分子,這些集體行為都是透過個體間簡單的互動達成的。」

人類在非常近期才發現我們所居住的這個世界其實充斥著費洛蒙,由於人類的眼目和耳朵遠離了幾乎所有其他的生物。在地球的生物當中,超過 99%的物種體積都非常微小,並且貼近地表,遠低於我們感官所在的位置,因此很難被我們所注意到。

但是科學科技並非「贏者全拿,亙古不變」,或許未來會出現某些時空背景,能夠讓我們如阿凡達的世界中一樣利用生態系的模式進行溝通;在各種條件成熟的情境下,生態中的各種生存、生活「解決方案」也許正是我們人類在溝通、通訊、資訊、網路發展的真正高科技處方!

參考資料:

  1. 《人類存在的意義— 一個生物學家的思索》

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漢森與拉馬納森,讓世人直面全球暖化議題的科學家──2018 唐獎永續發展獎

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本文由《唐獎教育基金會》委託,泛科學企劃執行

  • 作者/潘昌志

如果溫室氣體含量持續上升,能量不平衡而日漸暖化的地球,就像一顆令人憂心的定時炸彈……

──詹姆士 ‧ 漢森博士(Dr. James E. Hansen)

入世的科學家、秉持科學信念

本次獲「唐獎」永續發展獎的詹姆士 ‧ 漢森博士。圖/唐獎教育基金會提供

1988 年美國國會聽證會上,今年(2018)獲「唐獎」的漢森博士作證發言:「全球暖化已經發生了。」警告溫室效應會造成極端氣候、冰原融化、海平面上升。他的發言正式吹響了關注全球暖化議題的號角。

在遏止源自於溫室氣體排放的全球暖化已成為全人類共識的今日,需要稍稍回顧一下當代背景,才能明白漢森博士這句證詞的關鍵性。現今主導研究、評估全球氣候變遷效應的聯合國「政府間氣候變化專門委員會」(IPCC)直到 1998 年才成立;美國政府基於政治、經濟立場對於氣候變遷效應始終採取不積極應對的態度,直至今日仍未簽署「京都議定書」。更別提來自於各種意見團體、石油公司基於利益或懷疑論,對全球暖化始終抱持持懷疑或反對的態度。此舉種種讓「抑制二氧化碳排放以減緩全球暖化」的議題直至今日仍十分複雜。

也因此,作為一個研究大氣與氣候的科學家,漢森博士的關鍵證詞「全球暖化已經發生了」在三十年前可說是石破天驚。為求客觀與精確,科學家鮮見將論述內容表達得斬釘截鐵。漢森博士於國會上的發言,不僅僅由於議題之嚴重性需要引起世人注意,更是基於他長年研究的所獲得的科學證據。

工業革命後全球暖化的速度加劇,但人們直到 1980 年代才開始意識到這件事的嚴重性。 圖/Foto-Rabe @pixabay

由 1970 年末至 1980年代初期,已有許多證據指出大氣中二氧化碳濃度的急速上升與全球暖化有關聯,亟待更多研究。1981 年漢森博士的團隊的研究發表於期刊《科學》(Science),團隊進一步分析「如果二氧化碳持續排放、增加,會如何影響全球?」分析燃燒石化燃料造成的影響,將探討範圍由短期延伸至長期,並模擬擴展到未來可能發生的情境。這是首份研究點出人們對於環境的影響已然甚大,而很可能因氣候變遷而產生進一步如極端氣候、海水上升等影響生命財產的氣候災難。以目前經過無數科學家努力的研究成果來說,漢森博士當初提出的針對氣候變遷的科學預測大多是正確的,他持續三十年對此議題的堅持,可謂先知先覺。

漢森博士的研究不僅僅點出問題,更為人類尋找全球暖化的「解方」。

但即使是事關人類生存永續的氣候變遷議題,現階段縱然獲得解方依然「知易行難」。溫室氣體二氧化碳的排放,與人類大量使用的能量來源──化石燃料息息相關。而再生能源發展、修改能源政策替換化石燃料的使用,都非一蹴可及之事。有感於美國近年的能源政策的變動遠遠不足以改善氣候變遷的趨勢,漢森博士近年來更加積極推廣關於氣候變遷的議題與相關理念,如提出增加「碳稅」增加化石燃料的使用成本,經由市場機制減少化石燃料使用等能源政策提案;甚至直接加入抗議活動,提出司法訴訟等方式設法影響政策走向。

 

如果你知道我所知道的,你會怎麼做?」在 2012 年的 TED 講座中,這位氣候變遷議題最具代表性的科學家對台下如此提問。

長期任職於美國太空總署(NASA)的漢森博士和其他科學家最大的不同,在於退休前由於他對於全球暖化的發言飽受美國政府的壓力;退休之後更進一步設法對政府施加壓力,採取訴訟等手段希望迫使美國政府提出新的能源政策。但他最主要的動機,跟所有的科學人相同:著眼科學證據,讓人類的未來更加美好。

二氧化碳以外的多種溫室氣體

維拉布哈德蘭‧拉馬納森教授 ,2018「唐獎永續發展獎」得主。圖/唐獎基金會提供

談到溫室效應,討論二氧化碳的排放其實只談論了一半的問題。其他種類的溫室氣體還包括甲烷、一氧化二氮、CFC-12、HCFC-22、四氟化碳等,總和效應與二氧化碳相比也不枉多讓。本次「唐獎」永續發展獎的另一位得獎者,維拉布哈德蘭‧拉馬納森教授 (Dr. Veerabhadran Ramanathan)主要研究領域即是聚焦於「非二氧化碳」的溫室氣體研究。

平平是肝藥…啊不是,平平是溫室氣體,都會吸收紅外線,化學式不同,壽命、效果也不同。不同的溫室氣體,會有不同的「效果」,也就是溫室氣體造成的全球暖化潛勢(global warming potential, GWP),用來說明溫室氣體和二氧化碳相比之下能加熱大氣的能力,而這個值還需要考慮由於化學物質生命週期,在不同時間尺度會有不同的影響,圖表如下:

資料來源/wikipedia

上表中的計算把二氧化碳的潛能視為 1,以 20 年的時間跨度來判斷,可以發現甲烷提升全球暖化潛能的程度是二氧化碳的 84 倍,而最下面的氟化物則是數千或數萬倍;即使這些氣體的人為產生量遠遠不及二氧化碳,但效應龐大不容忽視。另一個重要的因素是「生命周期」(指該氣體發揮溫室效應作用的時間),氣體的生命週期越長,計算 GWP 時長期來說它的影響會越大,簡單來說也就是「遺禍萬年」。

但即使是像甲烷、CFC-12 這類短生命周期的溫室氣體,單位排放量造成的暖化潛能依然十分驚人。換句話說,如果我們想要「快速」的減少溫室效應,減排這些非二氧化碳的溫室氣體,確實是很速效的手段。我們對於這些氣體的理解,起源自拉馬納森教授的研究,他是率先指出氟氯碳化物也屬於溫室氣體的學者,並且還進一步發現了「非氣體但也會造成溫室效應」的物質:大氣黑碳。

大氣黑碳就是通稱燃燒排放的懸浮粒子,也就是近年關心環境議題的大眾很熟悉的 PM10、PM2.5 ,不是只有含「碳」;主要來源是物質燃燒不完全所致,可能是工業廢氣、也可能是燃燒煙煤的附加產物。黑碳在某些地區的排放量相當大,甚至可能比二氧化碳來得多;其生命周期相當短,所以減排的措施一旦落實執行,理論上對於溫室效應能達到立竿見影之效。這類汙染物對人體、環境都是額外負擔,實務上的減排相對容易執行。舉例來說,拉馬納森教授協助推動的 Surya 計畫,透過改善家庭烹飪能源、燃燒效率、替換燃燒能源,就能有效達到減少當地大氣黑炭排放,並且影響了數百萬民眾的健康。

近年躍為環境新聞寵兒的 PM2.5,其實就是物質燃燒不完全所產生的汙染物。 圖/3dman_eu @Pixabay

在發現了非二氧化碳溫室氣體的影響之後,拉馬納森教授亦實地加入了第一次「非二氧化碳」溫室氣體對氣候系統衝擊的評估會議;並且由他的研究起始,目標為減少端生命期氣候汙染物的「氣候和乾淨空氣聯盟」已有 33 個國家加入。

改善地球大氣系統的處境是條漫漫長路,但有了他們的研究,人類才終於有了覺醒改善的機會。

由基礎科學研究帶出的社會責任

在漢森博士、拉馬納森教授進行研究的初期,關於大氣與溫室效應的研究尚於起步階段,這類的研究起初可能被認為僅侷限於基礎研究、並未受到太多重視。但豈料這些研究成果最終證實與人類現在、未來的生活方式息息相關。

除了完成重要的研究成果,兩位研究者的貢獻更在於走出學術象牙塔,讓科學不再高不可攀,提供數據佐證,使環保不再流於濫情的口號。要讓人類的未來更加美好,我們需要基於科學證據,持續改進生活方式,走上「永續發展」的道路。

而或許,這也是科學能帶領我們走向的最好的道路。

延伸閱讀:

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國小數學哪有那麼容易?雖不複雜,卻有大巧不工的深意──《小學算術教什麼,怎麼教》推薦序

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「國小數學不外乎加減乘除,能設計出什麼有趣的活動嗎?」

約莫兩年前,我開始規劃「動手做」的數學實驗課,請教幾位國中老師,他們建議我從國小著手,一方面國中課業壓力大,一方面國中生對數學的好惡相對定型,不如從小學做起。

開頭的那句話,就是我聽完建議後的第一反應。

國小數學不外乎加減乘除,有什麼有趣的地方?圖 / 石川内野手

當時我認為越深奧的數學,越能展現出有趣、特殊的應用,例如用微分方程表示男女的戀愛關係,用機率求找到理想情人的可能性。小學數學的基礎運算、多邊形、單位、時間、分數、小數,說得好聽點是「少數買菜會用上的數學」,但換個角度,好像還真只有買菜這類單調普通的生活應用。

兩年後回首,只覺得以前見識真淺。國小數學雖然簡單,卻是「大巧不工」,如同作者阿哈羅尼教授講起他重新走入小學的心得:

我學習到的很大一部分並非新的事實,而是全然不同的東西,也就是那些細微的層次。這有點像欣賞一片布料,遠觀好似平順均勻,但是拿到眼前就會察覺是由精細交織的線所構成︰我原先當成是一體的概念,卻是由精細的觀念編織出來的。

我對這段話感同深受。

相似概念的細微差異

舉個切身的例子,我以前覺得比就是兩個數字中間加個「:」,比值的另一種表示法。百分比、最簡單整數比大同小異,考試注意不要寫錯就好。

當我為了教小學生,強迫自己思考它們的差異時,才體會到原來,比是從生活中找到的2組數字,最簡單整數比是為了看出那些「比」相等,比值、百分比,引用本書說法是「比的共同語言」。

要比較比值,最簡單的例子就是看看現在到處都是的螢幕啦!圖/pexels

以電視螢幕為例,走進 3C 賣場,挑一台螢幕量它的長與寬,你會得到兩個數字,建立出一個比,以40吋螢幕來說,這個比約是34.9:19.6(吋,四捨五入到小數點下第一位),如果是50吋就是43.6:24.5。不同大小的螢幕有不同的比,看似不一樣,但當它們都化簡成最簡單整數比——16:9,你就知道所有螢幕的長寬比相同。

如果旁邊有一台傳統的4:3螢幕,你想知道哪種螢幕比較寬,就要進一步用比值:

原來每一種「比」都有不一樣的意義與用途(我相信許多國小國中老師深知這點,在此請允許我野人獻曝一下)。然而,在(至少我)過去學習的歷程中,我們比較不常強調這個細微的差異,比較多著重在

「如何從比化簡成最簡單整數比,求比值、或表示成百分比。」

概念之間機械性的連結固然重要,卻不是唯一重要的事。

串聯理解不同的知識

本書的作者阿哈羅尼教授與譯者李國偉老師都是非常傑出的數學家,對數學的了解相當深刻,不僅釐清了小學許多相似數學概念的差異,還能跨越不同概念,解釋它們的共同之處。我對一段「單位與分數」的類比印象深刻:

3 根香蕉與 4 顆柳橙共多少?

柳橙和香蕉:「找我們?」(設計對白)圖/youtube

有些大人(包括老師)認為單位不同,無法相加。但若是退一步用「水果」這個單位涵蓋香蕉跟柳橙,把問題變成

3 個水果與 4 個水果共多少個水果?

答案無庸置疑是 7。再來看分數的加法

1/2 + 1/3

大家都清楚第一步是通分,找公分母。對照水果的例子,你會發現兩者有著一樣的邏輯。我們可以把分母看成一個「單位」,1/2 和 1/3 的分母不同,表示單位不一樣,通分相當於退一步,讓它們變成同樣的單位,就像前面用水果來取代香蕉跟柳橙。有了公分母 6,便能輕易完成加法

1/2 + 1/3 = 3/6 + 2/6 = 5/6

學數學不費力,反而省力

我很希望小學生能在數學課中感受到數學的秩序推廣、以及簡潔表示法,作者將這三點命名為「數學的三種省力法」。多數人覺得學數學很吃力,事實上恰好相反,數學的一個目的是為了幫助我們省力。高斯發現 1 加到 100 這 100 個數字中,1+100=101,2+99=101,3+98=101,一共是 50 組 101,答案是 50×101=5050。

圖/pixabay

這就是秩序,或有時候稱作規律。不妨把這個問題想得更完整一點,今天一位攤販去果菜批發市場(你可以跟北農連結在一起,如果你覺得這樣會更時事一點),一個中盤商擺了 100 堆蘋果,第一堆有 1 個,第二堆有 2 個…依此類推,攤販想知道總共有幾個,評估是否要全部收購。根據攤販的數學程度,會發生以下三種狀況:

  1. 連加法都不會。只能將 100 堆蘋果看做 1 堆,扳著手指慢慢數。數 2 顆需要 1 秒,預計得花上 42 分鐘。
  2. 會加法,但無法觀察出兩項相加是 101 的規律,得一項項慢慢加,平均1次加法花 3 秒,他得用掉 4 分 57 秒。至少快了 8 倍多。
  3. 會加法,且能觀察秩序。50×101=5050,全程花不到 10 秒。比第一種快了約 250 倍。

這就是數學省時省力的威力,也是目前強調的數學素養的一個面向:不只會解題,還能找到有效率的解題方法。

如果學生能感受到數學的巧妙與用處後,相信會更願意學習數學,也更知道該如何運用數學,再更多地方尋找秩序建立方法、將建立的方法推廣到不同的應用、並且運用簡潔的表示法。書中還講了好幾種實用的教學技巧,例如:

  • 用具體的例子傳達抽象概念
  • 一節課應該經歷三階段:從具體出發,畫圖,最後走向抽象
  • 不跳過精確的命名,清晰定義概念
  • 概念必須通過學童親身經驗才能產生

讓你一讀完就能實踐。如果你反覆仔細閱讀好幾次,更能體會作者所說的:

小學數學雖然不深奧,但包含智慧;雖然不複雜,卻有深意。

小學數學雖然不深奧,但包含智慧;雖然不複雜,卻有深意。圖/wikimedia

很感謝李國偉老師引進、親自翻譯本書,讓大眾有機會從大師的角度,重新認識小學數學。也希望我們真能如老師在譯者序提到的(註):

開創書面作業以外的動手實作或身體活動,幫助學生體會出生活周遭處處可發現數學的蹤跡。

我深信,當一位小朋友走到哪裡,就像對他熟悉的玩具角色一樣,能看見生活周遭的數學蹤跡(螢幕長寬比、時間的六十進位制、買蛋糕時呎吋跟實際大小的關係),那他的數學一定不會差到哪裡去,不,應該是一定會很棒。

  • 註:小小的預告,《小學算術教什麼,怎麼教》(天下文化)是給大人看的小學數學,馬上來臨的暑假,我與金鼎獎作家王文華老師將合作推出一套給小學生看的《數感小學冒險》系列(親子天下),也敬請期待噢。

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防震不是只有預警那麼簡單:大地震過後,下一步該怎麼走?

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  • 文/馬國鳳、潘昌志(阿樹)

地震可以說是「一瞬間的事」,那一陣強烈的搖晃不過數十秒,卻總帶來令人措手不及的恐慌。位於菲律賓海板塊與歐亞板塊邊界上的臺灣島,板塊運動在你我的腳下地殼不斷累積「能量」,當累積到承受不住時,就會尋找機會釋放出來,於是就發生了地震。

上述概念是地震學者或工作者常用來對大眾說明「地震是什麼」的說法,然而許多人遇到地震學家時,反而更常會問:「那麼何時能預報地震?」只是現在問這個問題似乎還太早了點,雖然預測地震是地震學家的終極目標,但能回答這個問題科學還在發展中,尚未問世。所以我們只能再退回一步的思考:地震是怎麼發生的?又是如何造成災害?

集集地震造成光復國中的校舍倒塌。圖/作者提供

九二一過後,我們可以做些什麼?

民國八十八年的九月二十一日,在接近臺灣島的正中間處,發生了規模7.6的強震。對多數的臺灣人來說,這天是近代地震對人們最深刻烙印,是災民們難以抹滅的傷通,而對一般大眾而言,那一瞬間雖已逐漸塵封到回憶深處,但地震當下的驚恐和對災情的震憾並不會比較少,而對地震研究者而言,地震儀留下的紀錄更成為份外沉重的研究課題。

逝者已矣,重點是活著的人還能做些什麼?以科學角度來看九二一,稍微令人感念的是,臺灣的地震學前輩們的真知灼見,在1990年代推動各種地震觀測站的建設(參見台灣發展地震預警的過往雲煙一文),全臺各地設置了多達九百多部的地震儀,因而留下非常大量又完整的科學資料,這在當時的世界上也是罕見的珍貴資料。

氣象局地震測報中心強震地震觀測網記下集集地震時的沿斷層的地震波形紀錄,數字代表地表振動加速最大值,單位為 cm/s2,這些測站中有多數已超過七級 (400 cm/s2),而  TCU129站更是超過 1g (重力加速度)。圖/作者提供

接著,在後續的研究中,也讓科學家見識到超凡的大自然力量:地震造成車籠埔斷層地表破裂,短短四秒之間,斷層北段滑移了十五公尺之多,也就是說幾乎在一瞬間,地表就抬升了相當於五層樓的高度,可見地震的「力量」之大。

再試想一下「摩擦生熱」的基本道理:這樣快速的滑動,斷層面上的摩擦作用將讓溫度瞬間上升到上百至千度,如此的瞬間高溫,讓斷層帶的物質產生物理及化學變化,進而「潤滑」了斷層面,更加大了滑移量和滑移範圍,斷層在地表破裂的長度也長達85公里。這些研究除了來自於地震波紀錄,還包括了地質與鑽井,在震後數年間我們從這世紀末的地震更進一步推進了地震科學。

九二一集集地震在光復國中被斷層在地表抬升切過的操場,如今已成為九二一地震教育園區的展示區。圖/作者提供

還不能預測地震,不代表科學家對地震完全無能為力,我們還有些事能做,像是前述我們對車籠埔斷層破裂過程的了解,就結合了地震科學、地質科學、地球物理學的基礎資料收集與研究,科學家才能了解斷層的力學機制、發震機制進一步推估斷層錯動的模式(詳見斷層上的短暫瞬間:動與不動之處),並以瞭解地下速度構造、場址效應的特質,了解地震波傳遞時的行為;我們也才會知道地震波至地表後的振動情況。

防震不是只有「預警」那麼簡單

如果只有研究預測地震這條路,那我們就太「浪費」大自然給我們的訊息了。光是從地震波的資訊,我們就足以發展出地震「預警」的系統(詳見這篇這篇),不過,這只能用在地震發生當下的爭取逃生,我們還有更多的事情可做,譬如「地震情境模擬」。

所謂的模擬,當然也需基於科學的根據,現今的研究已知斷層面積、滑移量與地震的規模,有一定的尺度關係(這篇關於「潛移斷層」的介紹,有稍稍提及)。所以,以斷層的幾何資訊,就能估算其可能產生的地震規模,接著再代入許多科學數據與假設(包括從力學條件得到斷層在不同區段的錯動量差異,還有用來模擬地震波傳遞過程的地下速度構造等等),便可得到地震發生時可能搖晃情形與情境。

台灣未來五十年,最大地表加速度值達到0.23g (相對於氣象局震度五級)及0.33g (相對於氣象局震度六級)以上的發生機率。以機率表示等於代表各地遇到該震度搖晃的「風險」。圖/作者提供

「地震預警」目的在於提前告警爭取數秒,而「地震情境模擬」並不是在探討地震會在「何時何地」來襲,而是在地震必然發生的前提下,模擬地震情境以判斷不同地點的危險程度。而知道「地震來的最糟情況」去預先做好準備,對一般大眾而言,其實與平常會做的各種保險機制無異,像是遠離風險較高的斷層帶、選擇耐震建物、準備地震包和逃生計畫等等,在日常即有此思維並做好評估補強做起;多了幾秒預警時間的準備,減少大地震帶來衝擊。

如果把預防準備的層級向上提高,就是企業和政府層級。政府可根據情境模擬的結果推估受損和災防搶救方針,也可協助大眾檢視與提升建物的耐震強度。一般企業也可以分析了解其未來面臨地震時,可能蒙受的損失成本(包含因工廠產能停擺而需承擔的經濟損失),使地震危害及風險得以量化,納入其企業決策之中。

百年來的變化 十餘載的啟示

臺灣近百年傷亡最慘重的地震是1935年的新竹—台中強震,其次就是九二一集集地震,所幸九二一地震的發生時間在凌晨,倒塌最為慘重的中小學校舍並未釀成更重大的傷亡。而我們可以發現,雖然隨著科技和建築技術改進,倒塌的情況會逐漸改善,但隨著社會經濟的發展,人口的密度已與百年前不可同日而語,暴露於地震危害中的生命與財產成倍數般成長。

當人們開始淡忘大地震的威脅時,風險正不斷提高中,至此不禁想提問:下一個大地震,我們準備到哪了?

地震過後,下一步該怎麼走?圖/pixibay

要精準預測地震發生的時間位置,目前還不可能,然而由前段所述的地震預警與情境預估,已有些突破發展和技術整合,接下來我們再談深入一點。臺灣地震模型組織利用地震及地質資料,以機率式地震危害度分析技術,量化未來強地動發生之可能性,提供政府主管機關對重要場址(如:核電廠及學校校舍等)之安全評估。

此外,藉由震源參數拆解分析,科學家可標定造成地震危害的主要震源。根據該震源特性,利用前項所說的地震波模擬技術,考量地震波傳遞過程的物理特性,估算該震源可能造成鄰近或目標地區的震度。政府機關則可根據該地建築物以及人口分布,擬定出因應此地震危害情境之措施,評估各地區之防災設施是否完善(如避難地點、醫院等)。

平時應注意緊急避難路線。圖/pixibay

我們期許當地震來臨時,我們有更完善的準備,正視面對地震可能造成的危害及風險。地震防災工作需要各領域專家共同努力及合作,在科學上挑戰世界性的問題、提出新的理論,同時和世界上其他優秀的地震學家對話,以各國的經驗及資料,一起貢獻人類的地震知識。九二一地震後的十餘載至今,台灣地震學界與世界持續對話,分享經驗及一起面臨挑戰。

科研成果與大眾的距離看似遙遠,然而地震災害本身並無差別待遇,地震研究需要紮實的基礎科學發展,以成就理論知識,有了知識才有更好的防災科技,譬如前述的「情境分析」。後續將與工程及資通科技專業合作,使其能有更有效的防災運用,得以服務人群。地震離我們很近、地震科學當然也離我們不遠,我們期許發揮這些知識,將其帶入科技、走入產業、也走入公部門及企業部門的政策,讓知識發揮更為入世的價值。

本文轉載自震識:那些你想知道的震事,原文為《地震如何致災?科學家如何知災?我們又該如何防災?》,也歡迎追蹤粉絲頁震識:那些你想知道的震事了解更多地震事。

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空氣汙染可能導致糖尿病?偷溜進體內的 PM2.5 都做了甚麼好事

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最近《空氣污染防制法》修正案三讀通過,惹來了不少爭議,而「空氣汙染」如何影響人體健康一直以來都是熱切討論的議題。圖/SD-Pictures @pixabay

最近《空氣污染防制法》修正案三讀通過,惹來了不少爭議,而「空氣汙染」如何影響人體健康一直以來都是熱切討論的議題。一般而言,我們可能覺得空氣汙染對人類健康的影響,不外乎是肺炎、氣喘或是支氣管炎這種呼吸道的疾病。

不過前陣子才發表的最新研究成果可能顛覆你的想像!就在今年六月底,美國密蘇里州聖路易華盛頓大學醫學院(Washington University School of Medicine)發表在《刺胳針行星健康(The Lancet Planetary Health)》期刊的研究就說了「PM2.5 是導致糖尿病的成因」。

糖尿病應該是因為現代人大魚大肉的飲食習慣或缺乏運動造成吧?!沒想到我們經常掛在嘴邊的「PM2.5 」居然也跟糖尿病扯上關係?PM2.5 又是怎麼導致糖尿病的?

不健康的飲食習慣常常是我們認為糖尿病的成因,沒想到「PM2.5 」居然也跟糖尿病扯上關係?讓我們來一探究竟!圖/Josh Bancroft @flickr

PM2.5 如何導致糖尿病?──引起發炎反應,使胰島素抗性上升

「PM2.5」,也叫「細懸浮微粒」,指的是「直徑小於或等於 2.5 微米的懸浮微粒(Particulate Matter, PM)」,其中 2.5 微米相當於三十分之一的頭髮直徑。這些從肺吸進體內的細懸浮微粒,因為體積非常的小,可以自由穿梭在肺的支氣管和血管壁,再透過血液循環跑到身體不同的器官,引起發炎反應,進而使得「胰島素抗性上升」。

「PM2.5」指的是「直徑小於或等於 2.5 微米的懸浮微粒,其中 2.5 微米相當於三十分之一的頭髮直徑。圖/截圖自行政院環保署認識細懸浮微粒

「胰島素抗性上升」又是甚麼意思呢?正常來說,當我們吃進米飯或全麥麵包這些含有「碳水化合物」的食物,經過消化系統分解成一個個「葡萄糖」,而胰島素就像是一把一把的鑰匙,為全身上下的細胞打開「葡萄糖通道」,好讓每個細胞都可以好好利用葡萄糖養分,同時也可以降低在血液中的葡萄糖濃度,也就是「降血糖」。

但是當細胞沒辦法正常的被胰島素這把鑰匙打開通道,也就是「細胞對胰島素抗性上升」,此時葡萄糖沒辦法進入細胞而存留於血液之中,讓分泌胰島素的胰臟誤以為「鑰匙不夠」,而「製造更多鑰匙」,也就是「胰島素分泌增加」。胰臟過度操勞的結果反而讓自己漸漸失去製造胰島素的能力,使得血液中的葡萄糖維持高濃度,這也就是「第二型糖尿病」的由來了!

這是細胞剖面圖,細胞外面咖啡色一圈是細胞膜。胰島素(黃色球球)就像鑰匙,接上細胞之後打開「葡萄糖通道」(藍色通道),讓細胞可以利用葡萄糖(白色球球)。但是當細胞對胰島素沒反應了(哭),也就是「細胞對胰島素抗性上升」,就可能導致糖尿病發生。圖/giphy

近年三個「空氣汙染與糖尿病」研究

了解了空氣中的汙染源怎麼導致第二型糖尿病,讓我們回過頭來看看這篇華盛頓大學醫學院「PM2.5 是導致糖尿病的成因」的新研究!

研究團隊蒐集將近 173 萬名沒有糖尿病史的退伍軍人健康數據,追蹤中位數 8.5 年的時間,再整合美國環境保護局(Environmental Protection Agency)和美國國家航空暨太空總署(NASA)的空氣數據,設計出模型來預估空氣汙染物與糖尿病的關聯性。

而研究結果發現,若是暴露在每立方公尺 5~10 微克細懸浮微粒,就有 21% 的機率可能導致糖尿病;而暴露在在每立方公尺 11.9~13.6 微克細懸浮微粒,也有 24% 的可能。雖然 3% 似乎看起來很微小,但這代表著每十萬人就多了五六千新的糖尿病案例。

空氣汙染是導致糖尿病的成因。圖/截圖自華盛頓大學醫學院新聞網頁

不只是今年六月底的研究說明空氣汙染與糖尿病的關聯,其實從二十世紀末就開始有些零星的研究指出空氣污染可能跟肥胖以及糖尿病有關。2014 年瑞士的研究結果顯示 PM10 每增加 10 µg/m3,糖尿病的患病率會增加 40%,而 NO2每增加 10 µg/m3,糖尿病的患病率則會增加 19%。

另外,在 2017 年發表在 Diabetes 的這篇論文也在青少年身上發現空氣汙染可能是糖尿病成因。研究團隊追蹤了 314 名 8 至 15 歲,住在洛杉磯的拉丁裔青少年的健康狀況,平均追蹤了 3.4 年的時間。研究結果發現長時間的空氣污染暴露,導致這群青少年的胰島素分泌增加,以及胰島素抗性上升等問題,造成得糖尿病的機率增加。

2017 年發表在 Diabetes 的論文也在青少年身上發現空氣汙染可能是糖尿病成因。圖/截圖自南加州大學新聞網頁

當這群青少年到了 18 歲,再度進入實驗室做 12 小時不進食的空腹胰島素檢測,他們血液中的胰島素含量比正常情況多出近 27%,代表這群青少年「胰島素分泌增加」;另外糖耐力測試的結果也發現這群青少年血液的胰島素含量比一般狀況多出 36%,表示他們有「胰島素抗性上升」的情形出現。

在台灣的我們,該怎麼看待這個研究成果?

前面列舉出的研究,其研究對象是以瑞士人及美國人為主,那在台灣的我們可以怎麼解讀這些研究成果?

華盛頓大學醫學院研究團隊的通訓作者 Ziyad Al-Aly 表示:「即使許多業者認為目前的空汙規定太嚴苛,但研究證據顯示現行美國環境保護局和世界衛生組織提出的空氣汙染安全標準還不夠嚴格。」

其中美國環境保護局的空汙安全標準是「每立方公尺 12 微克細懸浮微粒」,而臺灣行政院環境保護署的標準是「每立方公尺 15.4 微克細懸浮微粒」。雖然單從數據來看,目前臺灣的標準較美國更為寬鬆,但也不用立馬認為在臺灣的我們就一定很容易得到糖尿病。

「空氣汙染會不會造成糖尿病」這件事可能還需要更多的研究結果來證明,也有許多不可預測的變因可能影響著研究結果,像是 PM2.5 的汙染來源差異(是汽機車或是工廠排放)或不同國家的飲食與運動習慣差異都可能影響國民得第二型糖尿病的機率。在越來越多與空氣汙染及人體健康有關的研究成果發表之前,還是記得每天看看當天的空氣品質,再決定當天要在哪裡活動吧!

延伸閱讀:

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供應鏈中的甲烷外洩,抵銷了天然氣的減碳效益

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2018 年 6 月,非營利組織「環境保衛基金(Environmental Defense Fund)」與來自 15 個研究機關的研究者,於《科學(Science)》期刊上發表美國石油與天然氣供應鏈甲烷外洩狀況的研究。該研究認為由於石油與天然氣供應鏈中相當數量(每年約 1300 萬噸)的甲烷外洩,且由於甲烷所造成的溫室效應遠大於二氧化碳,導致天然氣實際的減碳效益明顯不如預期。

天然氣:後化石能源時代的減碳要角

台中第二火力發電廠因為燃燒煤炭成為世界碳排放量第二名的高汙染源。 圖/Chongkian [CC BY-SA 3.0] via wikipedia

對於化石能源的依賴,是解決氣候暖化的最大阻礙。而在各種減碳的路徑之中,「燃料轉換」是一種在短期即能見效的方式。所謂的燃料轉換,指的是將高排碳的化石燃料,轉換為低排碳的化石燃料,或是非化石燃料的生質能源。例如,在獲得相同的燃燒熱量之下,將燃燒煤礦改為燃燒天然氣,即可以減少二分之一的排碳量[1]。

煤礦與天然氣排碳量不同的原因,源於其主成分的差異。煤礦的主成分為碳(C),而天然氣的主成分則為甲烷CH4,甲烷的燃燒反應如下:

CH4 + 2O2 → CO2 + 2H2O

在這之中有部分燃燒熱量,是來自於氫原子因氧化反應而產生水分子。又因環境中水分子循環時間遠小於碳分子,且大氣中水的含量容易達到動態平衡,不會像二氧化碳會因人類工業活動而不斷增加。因此,以燃燒天然氣取代燃燒煤礦或石油,便被認為是在不改變人類社會與生活型態,也無須新型科技的研發突破,就能有效減緩大氣中二氧化碳增加速率的好方法。

甲烷外洩抵銷了天然氣的減碳效益

然而,天然氣從開採到使用過程中甲烷的外洩,卻可能會加劇溫室效應。甲烷的全球暖化潛勢(Globoal warming potenrial, GWP),以二十年為評估時間時,為二氧化碳的 72 倍;以一百年為評估時間時,則為二氧化碳的 25 倍[2]。導致低比例的甲烷外洩,也能大幅減少因燃料轉化所帶來的減碳效益。

研究估計,美國的石油與天然氣產業,每年約有1300萬噸的甲烷外洩。這不僅浪費了有限的天然資源(估值約為每年20億美元),也抵銷了一直以來使用天然氣所創造的大部分的減碳效益。

減少甲烷外洩:延緩氣候暖化最迅速實惠的方式

雖然研究結果證實過去數年來美國對天然氣的使用,因甲烷外洩而無助於減緩溫室效應。但研究者仍主張,若能減少石油與天然氣供應鏈上的甲烷外洩,燃燒天然氣仍能比燃燒煤炭對氣候變遷有更小的影響。

若能減少石油與天然氣供應鏈上的甲烷外洩,燃燒天然氣仍能比燃燒煤炭對氣候變遷有更小的影響。圖 / U.S. Air Force

研究建議對於供應鏈上的業者或管理者,可透過光學氣體成像技術進行氣體洩漏調查;在各設施或地面工作車部屬被動氣體感測器;利用塔式網路(tower networks)、飛機與衛星建置遙測系統。藉由持續性的反覆監測、取樣,釐清異常外洩的原因,並重新設計或改善與天然氣相關的系統或零組件,以達到有效抑制甲烷外洩。該研究的部分成員也主張, 減少油氣供應鏈中的甲烷外洩,是延緩氣候暖化最迅速也最實惠的方式。

那麼正在擴大天然氣使用的台灣呢?

當然,本則研究是針對美國的情境,相較起台灣,美國有更為蓬勃的化石能源產業以及頁岩氣的開發工作。其供應鏈的龐大繁複,也遠比台灣僅有天然氣的接收、降壓、儲存、與運送來得複雜許多。因此,姑且可假設台灣天然氣的外洩狀況,應低於美國。但就碳足跡與氣候變遷所影響的全球尺度來看,身為天然氣進口國的我們來說,也無法迴避甲烷外洩的環境責任。

天然氣是台灣民眾常接觸的燃料之一。 圖/Magnascan @Pixabay

此外,考量到既有發電規劃中,對天然氣運用量的增加,將使天然氣發電佔比從目前的3成,於 2025 年時提升至 5 成。又從 2014 年高雄氣爆事件,也顯示可能存在因不當施工及欠缺管理與監測機制,而有風險的老舊管線。對於本研究所建議的監測方法,我國又是否已有相應作為,而能優於美國現狀?

面對氣候暖化的嚴峻挑戰,若想實踐「以氣代煤」的減碳策略,仍奠基於我國的天然氣供應鏈上,是否已有能有效抑制甲烷外洩的工程基礎。

注解:

[1]:環保署環保新聞專區〈能源轉型 減污減碳

[2]:Piers Forster, Venkatachalam Ramaswamy, et al. Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing.

參考資料:

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室內防曬需要做嗎?紫外線探測儀實測大解密!

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一定多少有人告訴過你「室內也要防曬哦!」這件事情,但你有沒有曾經懷疑過室內到底有沒有紫外線的存在?但是因為紫外線屬於不可見光,所以我們根本就不可能利用肉眼來判斷紫外線的強弱。

不過我們這次用紫外線探測儀探測,這個儀器可以測定波長介於 290nm 到 390nm 的紫外線強度,也就是包含了大部分的 UVA 以及 UVB 光線,至於什麼是 UVA、UVB,可以看這篇文章說明。

今天我們就用實測結果告訴大家「究竟室內防曬需不需要做?」

晴天 vs 多雲,樹蔭 vs 涼亭下──室外實測紫外線強度

實測室外紫外線強度

室內室外紫外線強度實測結果

MedPartner 團隊實際到台北市二二八公園實測紫外線指數。晴時多雲的天氣測出來是 1300 多;室內涼亭內是 230-240;在樹蔭底下的數值是 20-30(此時儀器模式在 High 的位置,實際數字是 200 多)。在西門町我們一樣進行紫外線的探測,騎樓內只有 20-40;戶外的紫外線數值為 2760。

我們經過戶外晴天和多雲,以及樹蔭、涼亭下的測試,得到一組參考的數據。在晴天時紫外線強度高達 1000-3000 微瓦每平方公分,相當於紫外線等級的中量至危險等級,而多雲時約為 100-1000 微瓦每平方公分,相當於低量至中量等級。

那麼重點來了,室內的人造光源呢?

究竟室內防曬需要做嗎?室內實測紫外線強度

實測室內紫外線強度

實測車內紫外線強度

生活中的光源有千百種,一般最容易接觸的是家裡的日光燈、桌燈、商店為產品打光增添賣相的白、黃光燈。生活中的光源已有很大的比例被不會輻射紫外線的可見光 LED 燈所取代,即使是過去展場常使用的高功率鹵素燈,如今也更換成相對沒有疑慮的 LED 光源,以致於紫外線微弱地讓機器無法讀取而顯示 0。大家常用的微波爐中的微波屬於光譜中能量低、波長長的電磁波,不用擔心會輻射紫外線。在車內,即使陽光普照,但車窗上有貼上隔熱紙的狀況下數值也一樣為 0。

不過這麼說來,已經可以斷定室內不需要擔心紫外線了嗎?其實還是有需要注意的地方,例如說坐在窗邊卻沒有窗簾的隔擋,指數就會攀升上來,而長時間的照射下仍是會曬黑曬紅。

室內室外紫外線強度實測結果

陽光才是最大的敵人──室外防曬充足遠比室內防曬重要

經過測試,大部分生活中的人造光源都不會輻射紫外線(或輻射出很微量的紫外線),即使是含有紫外光的鹵素燈和日光燈,也僅僅只有在非常貼近燈泡的時候,才能測得到比起自然光微弱地多的數值。如果還是擔心的話,和燈泡稍微保持個距離,30 公分就已經能達到顯著的效果。

測試後發現,除非你因為特別需求,必須「長時間、短距離」地曝曬在「特定光源」下,否則你是很難在室內的人造光源下曬黑的。

唯一需要注意的仍是陽光,如果你的學習或工作環境非常靠近窗邊,那你就需要做好防曬,尤其是長波的 UVA 可以輕易地穿透玻璃到達你的皮膚;常把車窗打開放任陽光照射臉部也會造成傷害。

在室內的防曬就好比穿著厚重的防彈衣,生活在戰場以外的地方。你說戰場外會不會有危險,例如說被流彈打到、被抓狂的路人偷襲等,當然機率不可能是零,但是很低。那這時你會付出在家裡也穿著防彈衣的成本,還是乾脆就承擔這個很低的風險?仍是由你選擇。

與其去擔心室內的光源,不如先檢視自己在戶外所做的防曬足不足夠,那才是首要之務!

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茫茫宇宙為何遇不見《異形》:找不到外星人是合理的嗎?──《科幻電影的預言與真實》

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編按:七月選書《科幻電影的預言與真實》,由身兼作家與電視主持人的邁可‧布魯克斯與量子物理學博士兼記者瑞可‧艾德華斯兩位作者討論科幻電影裡的情節能否成真,揭密各種電影背後的科學秘辛,並且加入各種打諢插科的對話內容,對人類的命運展開各種科學想像、思辯與對話。

邁可:我有生之年看不到外星人,真是太崩潰了。
瑞克:嗯,也許這是件好事。我不知道人類接觸外星生命時是否能應對得宜。
邁可:好吧,想像你自己面對一個來自異世界,長得又怪又醜的生物。你會怎麼做?
瑞克:我不用想像啊。我和他一起做了很受歡迎的播客節目。

在《異形》裡,太空船諾斯托洛莫號上的船員,到了最後關頭才發現自己被地球的異形獵人設計了,機器人艾許也是他安插的棋子。他們──或至少大部分的他們,隨便啦──很衰,因為對外星人著迷的人通常沒什麼理智,尤其當你想到找到 ET 的機率有多低,就知道他們多不理智。

說真的啦,如果找到的外星人是這個樣子,那還真是相見不如不見?圖/電影《異形》劇照@imdb

目前為止,我們已經花了數十年尋找,而且一無所獲。真的讓人空歡喜一場。每當我們發現來自地球以外的不尋常東西,就會湧現一陣充滿希望的興奮與熱忱,想把我們觀察到任何現象都歸功於外星生命。但是我們總是會失望。大家都到哪裡去了?

為什麼直到現在都還沒看到外星生命?

1961 年,天文學家法蘭克.德瑞克(Frank Drake)提出一個方程式 ,試圖解答這個問題。方程式裡有七個參數,一旦你放入值,就會得出宇宙中可偵測到的外星文明預估數量,後來被稱為「德瑞克方程式」。一切都很好,只有一個問題—找出每個參數的值到底是多少。以下是這個方程式中的參數:

(1)新恆星出現的速率
(2)有行星系統(環繞恆星,運行在軌道上)的恆星比例
(3)每個太陽系中可居住行星的數量
(4)生命出現在可居住的行星上的機率
(5)發展出有智慧的生命的機率
(6)有可偵測技術的文明的比例
(7)文明能生存並向外送出訊號的時間長度

從德瑞克開始顯擺這個方程式以來,我們一直在嘗試得出這些參數的值。最近我們在第一項有了還不錯的成果。透過各種方法,我們現在發現了超過三千個外行星,讓天文學家可以做出更好的估計。

現在我們認為,和太陽類似的恆星中,百分之九十會有外行星,當中有百分之二十處於「可居住帶」,也就是應該存在能支撐生命—至少是我們所知的生命—的環境條件的地方。

至於其他參數,你差不多就只能用猜的(生命與智慧出現的機率原則上應該可以知道,但我們還不知道)。輸入最低、最悲觀的值之後,我們可以算出自己是銀河系裡唯一有智慧的文明,但在可觀察到的宇宙裡,可能還有一萬五千個有智慧的文明存在。如果用非常樂觀的值來算,那麼光是在我們的銀河系裡,就還有七萬個有智慧、可溝通的文明存在,整個宇宙中的數字則接近一百一十億。這代表有很多外星人欸。

我們對於發現其他世界這件事愈來愈上手。圖/方言文化出版社提供

宇宙存在這麼久了,其他「人」在哪裡呢?

另外要考慮的是,地球是在四十五億年前才形成的,有鑑於我們認為宇宙已存在一百三十八億年,那麼也可以合理假設,我們認為那些可居住的行星有很多都比地球古老。這意味著生命在那裡演化的時間,會比我們這個年輕行星久很多。這麼一來,如同蕭斯戴克所指出的,我們可以預期某些文明比我們的文明還要進步很多很多,可能有超級聰明的生化人生存其中。這暗示了,出於好奇心與獵取資源在內的種種理由,這些文明都會想辦法殖民其他行星。就算只是搭乘以我們所能想像的速度(比方說,光速的四分之一就好)飛行的太空船,勤勞的外星人大概也只需要四五百萬年,就能殖民一整個像我們這樣的銀河系,乍看好像很久,但以宇宙的角度來看,根本只是一眨眼的時間。所以我們要再問一次:他們到底在哪裡?

恩里科.費米在 1950 年問了這個問題,並且導致了費米悖論(Fermi Paradox)的出現。費米的重點其實在於星際旅行看似不可能,但卻被詮釋為懷疑外星智慧存在的理由。如果宇宙裡有很多外星人,那我們當然應該要看過一些證據吧?

有可能地球對外星文明來說地處郊區沒什麼值得注意的?圖/銀河便車指南劇照@imdb

也許有,也許沒有。關於為什麼超級進步的文明還沒向我們現身,有很多不同的解釋。可能是因為我們處於銀河系遙遠、荒蕪的「郊區」,所以在「都會區」的那些外星人沒什麼太大的興趣前來。也許他們曾經在數千、數百萬年前,甚至數十億年前來過地球,然後發現這堆爛泥裡沒什麼值得淘金的。也許超級智慧種族根本對殖民沒有興趣。又說不定,他們是那些愛家好男人,找到在自己的太空鄰里間過著烏托邦般的生活方法。也許他們生存在完美的虛擬實境裡,在銀河系裡閒晃對他們來說一點吸引力也沒有。也許他們進步到我們無法得知自己被他們觀察的程度,而他們遵守著「請勿碰觸」的觀賞原則,對他們來說,我們只是一個娛樂設施,一種珍品,或是一座動物園。更極端的版本是,這些外星人已經發展得遠超過我們的概念,我們根本無法理解他們。他們可能已經以某種方式居住於地球,但我們渾然不覺。

也許就像《星際效應》裡演的那樣,外星人住在第五維度裡,我們就是不知道怎麼接觸他們所在的現實。也許我們就像是住在十線道高速公路旁蟻丘裡的螞蟻──無論是高速公路還是蟻丘的構造都很了不起,但是兩者在規模與移動速度上的差異,意味著使用其中一個構造的有機體,會很容易滿足於現狀,而忽視另外一個構造。

也或者,他們只是還沒找到我們──也許我們應該對此心懷感激。一切都平靜無波,也許是因為宇宙裡有掠食性外星人,就像《異形》裡的那些外星人,而其他有智慧的文明都知道這一點,所以非常低調。換句話說,他們嚇得屁滾尿流,躲得好好的。這使得我們「朝空中發射訊號,派遣太空船離開我們的太陽系」的行動看起來有點蠢。

在這一點上,霍金已經承認自己是個膽小鬼。他擔心進步的外星種族「力量會比我們強大許多,也許會認為我們比細菌還沒價值」。那也是「也許」,不過壞消息是,一切都為時已晚了。我們已經播放電視、無線電和雷達好多年了,而這些傳輸內容都已經洩漏到太空裡了,現在才安靜下來已經沒什麼意義。

我們的許多電視訊號已經到達了其他星系。圖/方言文化出版社提供。

最後一個關於外星人缺席的解釋,當然是經典的《駭客任務》情境:我們活在虛擬世界裡,程式設計師根本不想沒事找事,寫什麼其他智慧生物的程式碼。也許他們發現那根本是浪費時間,而且看我們抓破腦袋也沒有頭緒也滿好玩的。

不過,萬一沒有任何外星人呢?這是非常恐怖的一個論點。也許就是,文明發展到某個技術成熟的階段時,最終必然會毀滅自己;也許是透過改造出無法控制的病毒,或是發展與部署毀滅整個星球的核子武器,或是創造出將整顆星球覆蓋二氧化碳的科技,繼而摧毀曾經讓自己繁榮發展的那些條件。

這也不是難以置信的,對吧?


同場加映:我們能以多快的速度旅行?

航海家一號是目前最快、不在軌道上的人造物體──它已經離開了我們的太陽系在星際空間裡航行,時速約六萬一千五百公里。聽起來很快,但航海家一號還得花上八萬年才能抵達距離我們最近的恆星:半人馬座比鄰星。如果我們要派一艘有人員乘坐的太空船進行這趟旅程,實際抵達那顆恆星的人會是船員的第兩千五百代子孫—兩千五百個世代,在零重力、輻射線大轟炸的環境裡繁衍。偷偷告訴你,到時候他們應該已經不算是人類了……

最令人期待的可能方法,應該是以某種推進束(beam propulsion)加速前進,太空船會有一面巨大、非常輕薄的帆,由在地球產生的集中能源束(雷射或是微波)提供動力。突破星擊計畫(Breakthrough Starshot)打算使用類似這樣的東西,派一艘無人奈米船進入宇宙,以百分之二十的光速前進。這個計畫希望派遣一個艦隊,「在一個世代內」,也就是短短二十年後,抵達半人馬座 α 星。一旦抵達,奈米太空船可望用它的迷你相機拍攝一些照片,然後貼在臉書上。外星人,快標記你自己!

風帆的設計顯然相當關鍵。一些哈佛的科學家已經在研究如何維持風帆的最佳角度以獲得推進束的能量,目前也得出了一個球面的構造。而且風帆會自我修正,如果太空船向左晃了晃,能源束自然會把它推回右邊。更重要的是,這些奈米太空船看起來會很像超大的迪斯可舞廳水晶球。唯一能肯定的是,外星人一定會知道我們是好玩的生物。


同場加映:我們被綁架了嗎?

沒有。

一個很有名,但非常沒有根據的 1992 年民意調查顯示,有三百七十萬名美國人相信自己曾經被外星人綁架過。冷靜下來,美國人!

相信自己被外星人綁架的心理學非常有意思。首先,這些據稱被綁架者的回憶,通常都是在催眠狀態下製造出來的。催眠不是擷取「隱藏記憶」的可靠方法—事實上,目前已經顯示受催眠者非常容易就被誘發出假記憶,容易受到暗示的人更是如此。再者,許多被綁架者都表現出「假記憶症候群」,他們在記憶測試中,傾向想到自己沒有看過的字詞或物品。

睡眠癱瘓據信也在他們的故事中扮演一個重要部分。有這種症狀的人,在入睡或醒來時經歷會暫時的癱瘓。這算是個已經獲得了解的現象,我們知道這些人醒來時,他們嚇壞了的腦袋有時候會創造出閃光、滋滋聲、漂浮感,以及人物存在(哈囉,外星人)。在此澄清,這些都只是幻覺。大部分有這種問題的人,都把這些效果視為夢境的一部分;剩下的人就把它們解釋為外星人胡搞的證據。這樣的經驗主觀上是非常真實的,但是客觀上……呃,就是胡說八道。

研究顯示,很多回報綁架的人都會主動擁抱「外星人綁架受害者」的身分。他們似乎認為這具有某種安慰效果,在心理上對他們有所幫助。就像是在一個恐怖的俱樂部裡找到歸屬感。

 

 

本文選自泛科學 2018 年 7 月選書《科幻電影的 預言與真實:人類命運的科學想像、思辯與對話》,方言文化出版社。

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該把家裡的蜘蛛殺掉嗎?

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蜘蛛超邪惡,最好趕盡殺絕?

蜘蛛似乎常跟一些巫術啦、詛咒啦等等較黑暗的意象連結在一起,不知為何總給人一種毛骨悚然的感覺。雖然偶爾也可以看到可愛的蜘蛛(比如湯姆‧霍蘭德演的那隻),但如果在家裡突然看到了蜘蛛,或許有些人還是很想殺生的。

大俠且慢!在您使出黯然銷魂掌之前,先讓我們好好認識一下這些小生物。

先別殺牠,拜託!圖/giphy

這些出現在我們家中的蜘蛛們有時是意外被困住,有時是短暫造訪,當然也有部分蜘蛛十分享受室內環境,甚至願意定居在此,順便繁衍個後代。

蜘蛛們通常都會偷偷躲在角落,不過人生總有意外,偶爾牠們也會不小心跑出來跟你大眼瞪小眼,但請不要太擔心,這些蜘蛛則通常不具攻擊性也不太危險。牠們其實自帶不少附加價值,不僅會吃掉害蟲,甚至也會將其他蜘蛛也連帶吃了。

蜘蛛大調查,小鄰居是好幫手

為了瞭解一下家裡的蜘蛛們,美國曾有一個研究就專門分析了 50 個北卡羅萊納州的家庭,為那些住在家裡的節肢動物房客做了紀錄。(沒錯,蜘蛛是截肢動物,但牠們不、是、昆、蟲喔~)研究人員只針對肉眼可看見的樣本進行觀察和採集,包括了書櫃後面、床底下等等地方,但那種藏在天花板裡的可就不在調查範圍中了。

他們發現到,這 50 處地方全部都有蜘蛛,而其中最常出現的就是姬蛛科 (Theridiidae) 和幽靈蛛科 (Pholcidae)。這兩種蜘蛛都會結網,然後待在上頭等待獵物自投羅網。不過呢,幽靈蛛科的蜘蛛偶爾會離開自己的網,反而偷偷跑到其他蜘蛛的網上,裝扮獵物把牠的同胞吃掉。(超級心機啊……

美艷的黑寡婦蜘蛛 (Latrodectus mactans) 也屬於姬蛛科。By Marshal Hedin – Flickr: Latrodectus hesperus (F Theridiidae), CC BY 2.0, wikimedia commons

雖然蜘蛛是廣食性的掠食者,也就是說牠們幾乎能吃所有抓得到的東西,但牠們會規律地捕食那些煩人的害蟲,甚至是一些像是蚊子等等會傳染疾病的昆蟲。而在非洲地區,甚至有一種會跳起來的蜘蛛,特別喜歡捕食吸完血的蚊子。所以,當你痛下殺手時,你不只是殺了那可憐的小玩意兒,更同時消滅了家裡非常重要的掠食者。

有毒卻無害的小傢伙

你可能覺得「我就是怕蜘蛛啊!牠們那麼多隻腳又有毒……」但大部分蜘蛛的毒液其實挺弱的,對人類不會造成什麼影響,更別說牠們的牙還不一定能穿透你的皮呢!(皮是有多厚 XD

另一方面,雖然電影跟小說裡常常演到可怕又會吃人的蜘蛛,但是牠們其實比較喜歡躲開人類,因為我們對牠們來說可是非常恐怖的龐大存在。事實上,被蜘蛛咬到的案例實在是非常少見,雖然有些特殊種類的毒性較強,像是寡婦蜘蛛 (widow spiders) 和棕色遁蛛 (recluses),但牠們並不常咬人,也很少引發嚴重問題。

可怕的阿辣哥只出現在小說裡面,真正的蜘蛛沒這麼嚇人啦。圖/harrypotter canon wikia

蜘蛛尿尿會讓嘴角發炎?

那那那……萬一牠在我身上尿尿呢?

老一輩的人常說嘴角起泡是因為「蜘蛛尿尿」,許多長相不討喜的「喇牙」(白額高腳蛛Heteropoda venatoria)更因此無辜冤死。然而,「蜘蛛尿尿會讓嘴角潰爛」的說法只是誤傳,讓我們來看看這個論述有什麼問題,首先,我們來仔細看看蜘蛛的結構:

雌蜘蛛內部構造模式。圖/台灣常見蜘蛛圖鑑

發現了嗎,蜘蛛根本就沒有腎臟,自然不會產生出什麼「尿液」,至於牠們的排泄物,基本上對於人類是無害的。

喇牙:我不會「尿尿」啦QQ 圖 / Wikimedia commons

嘴角發炎的現象其實是體內的病毒引起的,每當我們免疫力較差時,就容易患上口腔型皰疹。此外,如果不小心沾染到隱翅蟲的體液也有可能會造成皮膚潰爛,總之,這些跟蜘蛛都完全沒有關係,別再讓牠背黑鍋啦!

如果你真的無法忍受你的家裡、車庫或任何地方出現蜘蛛,你可以試著困住牠然後將牠放生,而不是直接打爆牠,牠會自己找到別的出口,真的。

下次看到蜘蛛,請別打爆牠。圖/長輩圖產生器製作。

當然啦,如果你不介意看到牠們,請記得,牠們的存在是非常正常的事情,事實上,就算你沒看見,牠們也依舊在那裡,所以下次如果看到蜘蛛出現了,請試著和牠們和平共存吧!

參考資料:

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