[原文] Shiny Happy Neurons
2013/11/22
「蛤?」是世界通用的語言
Labels:
funny,
tech,
translation
2013/11/19
[摘譯] 早起有德性,下午不誠實
圖:medicaldaily.com |
[摘譯]
根據一篇刊登在2013年11月號「心理科學」(Psychological Science)的研究指出,人「避免說謊或作弊」的自制能力,會隨著一天的時間進展逐漸下降,導致我們在下午的時候比較容易有不誠實的行為。
研究分成上午跟下午兩個時段進行,分別有「欺瞞會獲得比較高的利益」和「填字」等活動,發現上午場的受試者除了比較不會「見利忘義」之外,填字時也比較會聯想到跟道德有關的字詞,而下午場的表現就相對令人失望多了。
研究也發現,人對於不道德行為的「罪惡感」,上午也比下午強烈;而道德感越是強烈的人,上下午的反差也越大。
原作者認為這些研究發現可以運用在組織稽核與防弊的制度設計上。
[譯按]
如果道德行為是來至於「抑制」的能力,那麼似乎就表示人原本是傾向於做不道德的事情的了。不過許多的腦科學研究都指出,越是後期發展的腦區域(大腦皮質,相對於邊緣系統和腦幹),功能越是表現在「抑制」某些本能行為上,表示人之異於禽獸的「幾希」,大部分是在於「有所不為」了。
Labels:
funny,
thoughts,
translation
2013/11/18
[摘譯]大人玩 Pokemon 可以學到的二三事
[摘譯]
神奇寶貝(Pokemon)系列遊戲,在元產國以及世界各地,可算是有史以來最受歡迎的電玩遊戲之一。今年10月12日發售的系列新作 Pokemon X and Y,在三天內就賣出四百萬套,其系列作品在「有史以來銷售最佳的25個遊戲」裡就佔了5個席次,其受歡迎程度可見一斑。
這樣的銷售量絕不僅僅來自於孩子們的聖誕禮物,那麼大人們為什麼會喜歡「這種東西」呢?
如果仔細的分析這類遊戲,其實我們可以發現除了「可愛」和「簡單」之外,底層還有很深的架構可以讓成年人學到不少事的。例如:
1. 策略:剪刀、石頭、布的屬性相剋
Pokemon 的規則簡單,但是屬性的系統相當複雜,不僅僅是「剪刀、石頭、布」三種,除了十多種屬性之外,相剋的程度還有不同的等級,更增添了策略的複雜度。
2. 經濟學:像華爾街,不過可愛得多
Pokemon X 內建有個「Global Trade Station (GTS)」(全球交換站),讓所有的玩家可以在上面交易遊戲中所收集到的神奇寶貝,基本上跟證券交易所是一樣的。
3. 統計:歡迎來到數字的樂園
收集 pokemon,如何選擇六名成員在屬性生剋下有最佳的表現,神奇寶貝的育種,無一不是神奇的數字遊戲。
4. 快樂:空想與無條件的正向關懷
相較於「俠盜獵車手」(Grand Theft Auto)的黑暗與犯罪,這款遊戲恰好是完全相反:一個快樂而沒有煩惱的世界!
5. 耐心:神經質的收集狂快來集合!
你是那種像我一樣,會在履歷上寫「專注細節,近乎苛求」的人嗎?Pokemon 是完美主義者的夢,快來收集吧!
表面上看來,這個系列的遊戲僅僅是收集可愛的小東西,但骨子裡卻包含了錯綜複雜的統計分析,深度的策略,和正向心理學。或許這些才是這個系列遊戲歷久不衰的原因。
[譯按]
原文作者看似是第一次玩 Pokemon 系列遊戲(雖然從第一款至今已經有12年歷史了),對此讚不絕口。其實很多經典的角色扮演(RPG)或策略遊戲(SLG)都有類似的性質,才會讓玩家廢寢忘餐的盯著螢幕。筆者很久沒玩遊戲了,Diablo III 買了一年多,連塑膠套都還沒拆開,不過看到這篇文章倒是勾起許多小時候的回憶。
Labels:
funny,
translation
2013/11/06
[Data Analytics] 巨資料就像是青少年在談「性」,嗎?
前幾天在網路上廣為流傳的一張圖,是 Dan Ariely 對 Big Data 的評論,說的是:
嚴格說來,Big Data 不是真的沒人懂,而是因為巨資料是個很新的議題,它不只包含資料儲存的技術,也有資料分析的方法,還有應用服務的層面,更有商業模式的部份。這些不同的面向,定義都還在不斷具體化的過程之中,大部分的組織懂得的是其中的某些元素,當然也無法避免有混水摸魚的人在一片混亂之中趁機撈點好處。
其實,把 "big data" 換成 "user experience",或是在早幾年前換成「雲端」,Dan Ariely 的話似乎都還是可以成立的。
還在被定義中的新議題,人人都會想表示自己懂,好在塵埃落定之前能佔有一席之地,這是新市場特有的「機會財」,本也無可厚非,只是對之前已經耕耘一段時間的人來說,多少會有點倒胃口而已。
所以,好像也不必那麼酸,該做的事情好好做,不要只跟著熱們話題起舞也就是了。
巨資料就像是青少年在談「性」這檔子事:每個人都在說這件事,沒有人真的知道是怎麼回事,每個人都覺得別人都在做,所以每個人都宣稱自己很懂...這段話,如果一直以來有在關注巨資料發展的話,大概都會會心一笑。
嚴格說來,Big Data 不是真的沒人懂,而是因為巨資料是個很新的議題,它不只包含資料儲存的技術,也有資料分析的方法,還有應用服務的層面,更有商業模式的部份。這些不同的面向,定義都還在不斷具體化的過程之中,大部分的組織懂得的是其中的某些元素,當然也無法避免有混水摸魚的人在一片混亂之中趁機撈點好處。
其實,把 "big data" 換成 "user experience",或是在早幾年前換成「雲端」,Dan Ariely 的話似乎都還是可以成立的。
還在被定義中的新議題,人人都會想表示自己懂,好在塵埃落定之前能佔有一席之地,這是新市場特有的「機會財」,本也無可厚非,只是對之前已經耕耘一段時間的人來說,多少會有點倒胃口而已。
所以,好像也不必那麼酸,該做的事情好好做,不要只跟著熱們話題起舞也就是了。
訂閱:
文章 (Atom)