為什麼越聰明的人,有時越否認真相?答案藏著人性最自私的一面

老鳴TV · 發布於 2026/04/19 下午12:23 · 更新於 2026/11/02 下午11:35 · 台北時間 · 本頁的資料來源與計算方式 ⓘ

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本站尚未儲存這部影片的歷史觀測,無法據以建立歷史時間序列。

共同標籤

這支影片尚未比對共同詞彙

比對版本

youtube-quality-20261017-a

影片說明

為什麼很多人不相信科學?原因不在於科學,而是人性。很多不相信科學的人,不是無知,而是自私。這是一個反直覺的心理研究。我們先從一個實驗講起。 2013年,杜克大學的特洛伊·坎貝爾 Troy Campbell和亞倫·凱 Aaron Kay做了一個心理學實驗。他們找了一批保守派人士,分成兩組,讓這些人讀一篇關於氣候暖化的文章。文章內容一模一樣,但差別在哪裡呢?在解決方案上。 第一組看到的解決方案是:「增加政府對碳排放的管制。」第二組看到的解決方案是:「讓自由市場來決定碳排放。」兩組人讀的是同樣的科學數據,只是解決方案不一樣而已,結果,卻讓所有人大吃一驚—— 讀到「政府管制」的那組,只有22%的人承認氣候暖化是真實存在的。而讀到「自由市場支配」的那組,有55%的人承認氣候變暖。 55%和22%,整整差了一倍還多!同樣的問題,同樣的科學數據,就因為解決方案不一樣,結果竟然差了這麼多。 這說明什麼?說明我們的判斷,真的沒有自己以為的那麼客觀。當某個解決方案讓我們不舒服的時候,我們的大腦會開啟一個自動保護機制──先否認問題本身。這兩位研究者給這個現象取了一個名字,叫做「解決方案厭惡」。

本頁的資料來源與計算方式

影片的數字

公開統計
觀看、喜歡與留言總數是取得當時的 YouTube 公開統計,不是即時數值;各項統計的觀測時間可能不同。「資料最後記錄」是影片資料的記錄時間,不代表觀看、喜歡或留言都在那時重新觀測。
觀看歷史
圖上每個點是實際儲存的觀測,連線只為方便閱讀,不代表中間時間的測量值;沒有歷史觀測時不建立時間序列。
喜歡占互動
喜歡 ÷(喜歡+不喜歡+顯示留言),任一來源缺值時不估算。
字幕
只記錄來源是否提供字幕,尚未擷取逐字稿,因此字幕不列入標籤比對。
觀測分析
直播逐時/逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄;讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。

共同標籤

標籤來源:新文易數(tag.observe.tw)。共同標籤以文字比對影片標題與說明,不是 AI 判讀;命中不代表事件歸屬或立場,與頻道分類分開。標題或說明出現標籤,不代表影片主題;可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得,不列入比對。

比對範圍
僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果;待比對或來源文字已變動的影片不列入,數量見「收錄與比對範圍」。
期間
「往前 N 日」包含今天與前 N 天,共 N+1 個台北日曆日(往前 7 日為 8 個日曆日);指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
命中片段
每支影片最多顯示 3 段,標示來自標題、說明或字幕;沒有片段時顯示「沒有命中片段」,來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」,不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
顯示排除
符合標籤顯示規則的詞(上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符,以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語)整詞不列入排行,但仍保留在原始詞彙池與比對證據中;原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定,包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤,同樣只影響排行顯示,每次排除與恢復都留有紀錄。
說明欄樣板
同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過,出現在一般新聞內容時照常計入;這不同於整詞的顯示排除。
示例
列表與片段只是符合條件的影片例子,不能用來推算整體比例或全站失真程度;有效比對的影片比例只代表比對完成度。
觀看
累計觀看是取得當時的公開觀測值,不是期間增量;無觀看值的影片不當作 0。

本頁資料範圍

觀看數與互動數為取得當時的公開觀測值。

資料來源

本站以納入名單的 YouTube 頻道與影片為範圍(名單見頻道觀測),數據來自 YouTube 公開資料與定時觀測:直播約每分鐘輪詢一次,頻道統計、新影片與影片統計則分批輪流更新,所以同一頁的數字不一定在同一時間取得。不涵蓋全 YouTube;缺漏、尚未收錄或資料服務中斷都不等於零,尚未取得的數值顯示「—」。

頁面使用台北時間(UTC+8)。「更新於」是來源已記錄的觀測時間;來源沒有記錄時顯示「未記錄」,不以開啟網頁的時間代替。

共同標籤詞彙的標籤來源:新文易數(tag.observe.tw),保留來源、版本與比對依據;本站的頻道分類沿用有影儀表板的來源組織方式,與內容標籤是不同維度。影片數、觀看數與直播同時在線人數分開計算,不代表 YouTube 全站流量,也不表示因果關係。

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