我讀 «隨心所欲操控人心的暗黑心理學»

會看到這本書是因為去愛買買菜, 路過書籍區的時候, 居然看到一本沒被封起來的漫畫…嗯, 誠品才剛打算收掉高雄的兩家分店, 實體書店真的不易經營. 結果多翻幾頁也有一半的文字, 看起來是一本用漫畫詮釋心理學的書. 雖然書名有點暗黑, 但想必是出版社的傑作!

本書翻譯自日文書 “マンガ 思いのままに人をあやつる心理学”, 就是隨心所欲操控人心的心理學. マンガ  = 漫畫, 思い = 思想, ままに = 隨意, あやつる = 操控. 至於 “暗黑” 這個名詞, 來自於作者的另一本系列作品”マンガ 悪用禁止! 裏心理学“, 書商可能為了方便就讓它們都一路暗黑下去了.

本書作者齋藤勇是日本心理學家, 至於漫畫則是由漫畫與插畫家摩周子所畫的, 翻譯者是卓惠娟女士. 這漫畫本身就可以是一個小品, 所以我就不暴雷了, 大家自己去找來欣賞. 我只摘要書中的重要心理學原理.

 1. 期望價值理論. 美國心理學家阿特金森 (John Atkinson, 豆豆先生是  Rowan  Atkinson) 認為:

幹勁的程度 = 動機強度 x 主觀評估的成功機率 x 達成報酬的價值高低

主角島田君 (銀行副行長) 的老闆要求業績達標, 認為只要有毅力就做得到. 但島田認為營業目標只是行長信口開河所訂出來的數字, 如果目標鐵定達不到, 就算威脅利誘 ( 調整報酬)也不會有效果, 反而會導致動機消失. 動機歸零就不會產生幹勁!

2. YES 心理定向

a. 由對方會回答 YES 的問題開場, 後續較有機會回答更多的 YES. 因為人會保持一致性.

b. YES-BUT, 如果對方面有難色, 用 YES 同意對方, 加上 but 溫和提出自己的主張. 

c. YES-AND, 複合對方的意見, 將自己的意見和對方融合.

d. NO-BUT, 對方拒絕了, 但自己再退讓一步對方可能就同意.

3. 巴南效應 (Barnum Effects)

a. 相信分析內容具獨特性, 只有自己符合.

b. 信任評價者的權威.

c. 分析內容指出性格的兩面性.

亦即由權威或神秘人士 (或命理書, 心理測驗)描述一個模稜兩可的說法, 不論準不準看起來都半對或全中. 因為大家認為這是針對個人所做的測驗, 自我強化了可信賴度.

4. 麥拉賓法則

談話表情 > 談話速度/語調 >>>>>談話內容

5. 初始效應 vs 時近效應

最初和最後的印象比較容易記憶,中間發生的是不容易記得.

6. 臉的角度心理學

頭部抬高 20% 給人的印象最好, 超過 30% 令人覺得傲慢.

7. 善意的自尊理論

人在自尊心低落的時候對於他人的善意有特別的好感.

8. 錯誤的前提暗示

忽略大前提, 直接讓對方選擇. 例如不問要不要一起吃飯?直接問想吃中餐還是西餐?

9. 人際空間距離 (personal space)

距離對方太近, 容易侵犯私人空間而導致對方不高興. 但在持續略為強制地侵入個人領域某個程度, 反而能讓對方抱著親切感. 例如兩個人坐在吧檯喝酒.

10. 溫莎效應

透過第三者所聽到的訊息, 比直接從當事人口中聽到,令人覺得可信度更高.

11. 得失效應 (gain loss Effect)

先給予對方負面印象,再採取善意的態度, 由於反差效果更能提高好感度.

平日嚴厲, 偶而友善, 對於職場上常和別人發生摩擦的人是有用的技巧.

12. 畢馬龍效應 (Pygmalion Effect)

告訴某個人你對他有所期待,對方通常能回應期待而努力, 做出比實際能力更好的表現.

13. 模仿理論

也稱為觀察學習, 這個用來解釋為何很多人加入邪教或是血汗公司.

14. 默認的懲罰,默認的獎賞

齊威王乃朝諸縣令長七十二人,賞一人,誅一人. 主要是建立楷模, 其他人會認為我也有機會受賞或是受罰.

15. 從眾效應 vs 少數者的影響效應 (minority influence)

從眾效應是大家所熟知的西瓜效應.

少數者的影響效應發生在雖然是少數人發起, 但是堅持自己的做法來帶風向. 由於堅持者的高度自信, 總會影響到一些人主動站過來. 但這應該是發生在從眾效應開始滾雪球之前,  如果大勢已去, 效果就會變差, 絕食自焚也來不及了.

16. 沉沒成本效應

頭已經洗了,只好全身都洗下去.

17. 認知失調理論

阿Q理論,或是吃不到葡萄說葡萄酸.為了接受自己犯下的錯誤,編出一套理由自圓其說.

18. 回授效應

受到過去失敗的影響, 遇到相同的狀況就害怕失敗, 導致一直失敗.

19. 自我暗示 (auto suggestion)

人類天生有 “投射” (projection) 的心理防衛機制. 在他人身上看到自己討厭自己的部分, 也會討厭對方. 反之從對方身上找出和自己有共鳴的優點就會喜歡對方.

自我參照效應 (self-reference effect) 人對自己有關的話題比較有興趣.

20. 公開表明效應(profess effect)

持續把內心的目標說出口, 逐漸內化,更易於實現目標.

21. 倒裝句的心理效果

漸層法: 先講依據再講結論.

反漸層法: 先講結論再講依據.

要把強調的部分放在最後.例如推銷東西的重點是賣出去: “這件很好喔, 很適合您. ” > “這件很適合您, 很好喔.”

22. 語句的變換

強調正面: 手術成功機率 90%

強調負面/警告: 手術失敗機率10%

23. 登門檻效應 (foot in the door technique) vs 留面子效應 (door in the face technique)

前者從小的要求開始, 愈要求愈多. 後者類似前面提到的 NO-BUT.

24. 據實以告

好的壞的都說, 使得可信度增加.

25. 蔡戈尼效應 (Zeigarnik Effect)

人們對於未完成的事有興趣, 對已完成的事沒興趣.前者是追不到的異性, 後者是…咳咳…已經 commit 的程式.

26. 單純曝光效應

單純重複多次出現比一次長篇大論更有好感, 例如洗腦的廣告.

27. 互惠好感的心理 (reciprocity)

人類希望被喜愛, 接受他人贈禮時會想要回報. 所以追求異性時常喜歡送禮給對方.

28. 稀有原理 (scarcity principle)

人們總是渴望難以到手的東西, 對於限量品的抵抗力較低.這跟蔡戈尼效應有些關聯. 因為始終難以完成, 因此更是念念不忘.

29. 鏡像效應 (mirror effect) 或是同調效應

人們對於和自己有相似動作、表情的對象會抱著好感. 反之, 刻意模仿對方也能拉近彼此的距離. 例如女生喜歡小動物, 男生也來養個貓狗. 

30. 對比效應

先搬重物, 再搬輕物時覺得特別輕.  

在會議中, 整合大家的意見,增減部分意見,不管是多細微的意見, 只要不是太離譜,都容易得到過度的評價. 因為 “新意見” 對比的基礎是 “當前最佳的意見”, 還有更新意見好像比大家都更厲害. 擅長這個技巧的人就會經常彙整大家的意見, 微調後報告老闆.

31. 糾正習慣的心理效應

指出別人不自覺的習慣, 容易使得對方表現失常.

32. 自我親密行為 (self-intimacy)

人們處於壓力時, 會碰觸自己或他人的身體. 摸自己的頭表示希望得到對方的溫柔對待 (可能要搭配傻笑…), 敲自己的頭表示需要被鼓勵. 雙臂交疊表示戒心. 摸脖子…書上沒說, 可能是指饒了我, 大好頭顱別砍啊 (大誤). 

33. 左臉表情

人類的表情由右腦控制, 刻意做出的表情會反映在左臉,甚於右臉. 

34. 月暈效應 (Halo Effect)

因為對方一個優點, 對於整體都產生好印象. 例如頭銜、技術、個性、容貌、法力…等等.

以上就是這本書上提到關於心理學的部分, 大約 95% 都收錄了. 至於大家或多或少知道一起吃飯增加好感, 香味增加好感這就略過不提了.

Apple email 亂碼小註解

我本來用 Apple 的 Macbook AIR 收信, 最近改成 Surface Book 2. 原本收到其他同仁用 Apple Macbook 寄出來的加密信件, 在 Apple 上直接用 Apple Mail 加上插件就可以看到解密後的郵件, 相當地方便! 但換到 Windows 底下就變亂碼了, 這件事有點麻煩, 所以花了點時間解決.

首先 Kleopatra 解密軟體是無辜的, 它只是忠實地解開 PGP key. 編輯器也是無辜的, 這並不是 UTF-8 誤設成 Big 5 這類的問題. 不然用 Word 裡面選擇編碼的功能就能挑出對的那個編碼方式.

我這次遇到的是郵件變成了有很多等於符號的亂碼, 例如 =8E=BB=E5=A6=82=E6=9E=9C…, 這該怎麼辦呢? 這種很多 “等於” 的亂碼是 Quoted-printable (QP) 編碼, 中文是 “可打印字符引用編碼”. 也就是可以把任何編碼的文字變成可以印出來的 ASCII 字元. 解密完的 mail 中也可以看到這些字樣:

Content-Transfer-Encoding: quoted-printable
Content-Type: text/plain;
charset=utf-8

Apple 的電腦預設都是用 UTF-8 編碼寄出, 但是後續又被 quoted-printable 轉了一次. 解密軟體只負責解到 quoted-printable, 加上 Outlook 不像 Apple Mail 多了一道解 QP 的動作, 因此才會出現亂碼.

解決之道, 可以自己寫一個解 QP 的程式, 例如這位勇者仁兄 [1], 或者是到善心人士的網站上去轉 [2]. 這個網站還提供了很多轉來轉去的工具, 有需要的人可以做成書籤來備用. 另外有一個網站 [3] 提示了幾種亂碼的類型, 看到不同的亂碼就知道這是哪一類的問題. 基本上 unicode 就是 &# 開頭, 因此文件中一定會有很多 &#. 
幸虧有這些亂碼終結者, 我們才能有效率地解決網路上怪怪的相容性問題. 在此也感謝他們的貢獻!

[Note]

  1. https://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-TW/d1ff3e3f-bca2-4220-a970-e3557f623e90/-quotedprintable-?forum=233
  2. http://web.chacuo.net/charsetquotedprintable
  3. https://www.uni-ulm.de/acssu/ime/email_decoder_tc.php

 

Tesorflow on Windows 10 小筆記

最近想要自己安裝 tensorflow 到 Windows 10 底下, 找了一篇很好的文章來參考 [1].  不過實際動手做的時候, 遇到一些小問題, 所以另外做個筆記紀錄一下.

首先我們要安裝 Python [2], 這點沒有疑慮. 到官網抓下來安裝. 然後手動把路徑加到系統環境即可. 但接下來分岔成兩種作法: A 和 B:

(A) 在 Python 環境下安裝 tensorflow.

pip3 install –upgrade tensorflow-gpu

安裝過程一切順利, 但是在 python 提示號下, 可能會遇到 ctypes.WINDLL 找不到 cudart_dll_XXX 的問題. 理論上安裝完 cuda 就會好.  值得注意的是 cuda 和 cuDNN 的版本要搭配 tensorflow-gpu 的版本. 現在的 python 3.6 要搭 cuda 9.0 和 cuDNN 7.0, 這個組合試過沒問題. 但我也曾經試過 cuda 9.1 搭 DNN 9.1, 結果失敗了. 不敢說這組合一定不行, 但我不打算再試了, 先退版本再說.

安裝完 cuda, 用 “nvcc -V” 可以看 cuda driver 是否正確安裝? 但安裝 driver之前, cuda 安裝程式會說 “找不到相容的顯示卡, 但是沒關係可以先安裝.” 這讓我擔心了一下. 難道說有兩張顯卡的話會亂抓? 於是我又另外下載 cuda-Z [3] 來驗證. 實測發現讓 Intel UHD 620 和 GTX-1050 共存, 或是把 620 關掉; cuda-z 都可以正確找到 GTX-1050. 

最後一個提醒點是, 如果在 windows 的 command shell 打 python 出現的  shell 底下無法正常使用 import tensorflow, 但是在 python 安裝時自己產生的 command shell 就沒這個問題. 可見得還是有些小地方設定不同.

網路教學 [1] 說可以用矩陣乘法測試 tensorflow, 但實測起來, 老舊的桌機跑 CPU only 反而比 CPU + GPU 快! 問題出在這個 interpreter 會動態去偵測 CPU 和 GPU, 花了不少時間去優化環境. Your CPU supports …. AVX2, found device…GeForce 1050 … Total Memory 2.00GiB…etc.   

(2B) 用 anaconda3 的環境. 安裝它的好處是不會獨佔 python 的環境, 它可以用 anaconda prompt interpreter, 或者用 IDE (integrated development environment) 來寫程式. 從 anaconda navigator 進去, 然後點選 Spyder, 就可以自己寫 python 程式 compile 來跑.

安裝 anaconda 時會要求順便安裝 Visual Code, 安裝  Visual Code 和 Visual studio 時又會推薦同時安裝 git. 所以這個家族人數不少.  安裝 Visual Studio 的好處是 cuda 有一些 sample code, 可以跑來看看. 不過這裡面有一大敗筆是 sample code 只支援到 MSC_VER 1911, 最新的 Video studio 2017 已經是 MSC_VER 1912, 我看要改得地方太多, 決定放棄.

[Reference]

  1. http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159#%E5%AE%89%E8%A3%85-cudnn
  2. https://www.python.org/downloads/release/python-364/, download 連結在下方.
  3. http://cuda-z.sourceforge.net/