一個統整幸福感來源的「認知結構」

在獲得幸福感來源後，接著要探究這些幸福感來源之間的關係。根據 Collins 與 Quillian（1969）語意網絡模式（semantic network）的假設，將語意知識結構 比擬為電腦的記憶組織模式，以節點（nodes）表示目標或概念，連結（links）則 表徵概念之間的關係，通常有 has-part 和 is-a 這兩種關係。舉例而言，鳥是動物

（Birds are animals.）可以表徵知識的上下層關係，「動物」是「鳥」的上層概念；

而鳥有羽毛（Birds have feathers）則是用來表徵該物件的特徵或屬性，「羽毛」是

「鳥」的部分特徵。如此一來，大腦藉由關係標籤就可以明白訊息提取方向。然 而，該模式假定兩階層的距離是固定的，所以在判斷「麻雀是鳥」和「雞是鳥」

的反應時間是一樣的。但實徵研究的結果卻顯示「麻雀是鳥」的判斷時間會快於

「雞是鳥」的反應時間，因為麻雀比雞更具典型性（Rosch & Mervis, 1975）。

Collins 與 Loftus（1975）遂修正先前的階層模式，認為兩節點的連結有不同 的強度，因此在傳遞速度上會有所不同，愈常使用的速度越快。Collins 與 Loftus

（1975）進一步提出蔓延激發（spreading activation）模式，來解釋概念傳遞與理 解的歷程。此指節點的激發會產生能量，能量會沿著連結蔓延到其他地方。這可 以解釋在字彙判斷作業下，一個字的出現對跟隨而來的目標字的字彙性判斷有影 響，譬如兩個字存在某種語意關聯性（如：桌、椅），則會加快目標字的判斷；

反之，若兩個字不存在任何的語意關聯（如：桌、控），則無助於或有害於目標 字的判斷。

個體在經驗不同來源的幸福感後，會形成一個上層為「幸福感」的認知結構。

在這個認知結構下，和幸福感有關的來源會隨著時間和經驗的累積進行增加或刪 減。透過結構的表徵，可瞭解個體幸福感來源其特徵或屬性的典型性程度，愈典 型的來源與幸福感的距離也愈近。以年紀為例，Lu 與 Shih（1997b）研究發現 16-20 歲參與者的來源主要為正向情緒；16-20-30 歲為滿足物質生活；30-40 歲為工作 有成就；40-50 歲為得到他人的尊重；50 歲以上則為樂天知命。家人和人際關係 則是每個年齡都提及的幸福感來源。在幸福感認知結構內，可能會有許多幸福感 來源，包含正向情緒、滿足物質生活、工作有成就、得到他人的尊重、樂天知命 以及家人和人際關係，但 16-20 歲參與者的幸福感來源主要是「正向情緒」以及

「家人和人際關係」，所以在其幸福感結構中，「正向情緒」與「家人和人際關係」

距離上層的「幸福感」較近，而「工作有成就」或是「得到他人的尊重」則會距

離「幸福感」較遠。

因此，本研究認為在研究幸福感來源結構時，應竭盡地納入多元人口變項所 提出的幸福感來源。若能透過一個客觀的幸福感來源結構分析，將可觀察到一些 更為基本的特徵或屬性，並說明各成分之間相同或相異的關係。而根據此研究所 發展的幸福感量表則具簡約性、普遍性與涵蓋性的優勢。經由知識結構的引發方 法取得距離矩陣後，再使用適當的結構法來表徵幸福感來源彼此之間的關係。以 下先就引發結構的方法談起，接著比較不同結構表徵方法的異同。

一. 結構的引發

知識結構的引發技術至少可分成四大類：觀察法、晤談法、歷程探究法

（process tracing）、概念法（conceptual methods）等（Cooke, 1999）。本研究主要 以測量概念接近性資料的方式來引出結構，主要有詞彙聯想法（word association）、 相似性判斷（similarity rating）以及卡片分類法（card sorting）（Jonassen, Beissner,

& Yacci, 1993）。

（一） 詞彙聯想作業

詞彙聯想作業讓參與者針對特定詞彙進行聯想，如以「幸福感」為聯想詞彙，

參與者在限定的時間內盡可能地寫出認為和幸福感有關的雙字詞或事件。根據激 發蔓延模式的預測，概念連結越強其蔓延激發速度也越快，在行為反應上也會有 越容易想起及反應時間較短的傾向，所以可從參與者的填答順序來推論其人的幸 福感認知結構。但詞彙判斷受限於時間限制，參與者可能無法羅列出全部個人認 為重要的幸福感相關面向。再者，每個人所在意的向度也不同，因此在進行團體

（如：性別）的幸福感認知結構比較時，就會出現項目不對等而無法相比的困難。

（二） 相似性評定

相似性評定則是有固定的評定項目，主要是由專家挑選重要的概念，或是透 過整理文獻來歸納出重要的項目。研究者通常會要求參與者對配對的兩個目標項 進行心理距離（psychological distance or closure）的估計，比較兩個目標之間的相 似性（similarities）或關聯（relatedness），並賦予一個數值來表示其接近程度

（Kruskal & Wish, 1978）。特別是在探討學生的知識學習上，通常會請教師挑選 出幾個重要概念，再請學生進行兩兩概念配對的評定，藉由比較教師和學生的認 知結構圖，分析學生和教師概念之差異處，就能推論學生在學習該領域的癥結點，

教師可以著重此處的講解。以情緒詞為例，廣泛的搜尋字典出現過情緒詞彙，先 將複雜情緒詞刪去，再將相似的情緒詞作整併，最後剩下 30 個情緒詞，加上「上 層」的情緒概念後，參與者需評定完兩兩配對的 465 個嘗試（鄭昭明、陳英孜、

卓淑玲與陳學志，2013）。但參與者容易受到前幾個嘗試的影響，形成定錨點，

進而影響到後續的評定標準。因為評定法的項目是固定的，所以所有參與者皆能 得出固定項目的認知結構，但評定的數目往往超過 300 個嘗試，參與者在評定過 程易有疲勞現象，所以嘗試數的設定需要考量參與者是否能完成。

（三） 卡片分類作業

卡片分類作業是請參與者將卡片分類，分類方式相當彈性，可按類別數或是 某些特徵屬性。相對於相似性評定，卡片分類作業可減少參與者的認知負荷與受 測時間。實際施測有多種方式，最簡單的分類方式是給參與者分類標的，如「哺 乳類」、「鳥類」和「魚類」，請參與者將手上的動物卡片分至與其對應的種類。

此種分類可以測驗學生是否能根據動物的生殖方式分類，如胎生或是卵生。當學 生將蝙蝠分為哺乳類，我們可以得知學生知道分類是依據生殖方式；若學生將蝙 蝠分為鳥類，則我們可以推論學生是依據知覺上的相似性來分類。於是，老師可 以根據學生的分類，歸納容易犯錯的項目，在教學過程可以強調此類概念。參與

者將卡片依兩概念相似性區分為「相似」或「不相似」兩大類，接著就「相似類 別」重複進行「相似」或「不相似」的分類，直到參與者覺得已無法再對同一堆 卡片的概念區分出「相似」或「不相似」為止。研究者將最相似的一堆卡片上的 概念配對的相似性數值標記為 1，其次相似性的概念則為 2，依此類推，數值依 參與者區分的堆數多寡而定（Borg & Groenen, 1997）。另外，余民寧（1997）的 歸類方式則要求參與者只需依照「個人認為最有意義的方式」來分類，分為同類 的項目在矩陣中標記為 1，不同類則標記為 0。

詞彙聯想法讓參與者自由聯想，通常是採限時聯想或是產生固定個數的聯想 詞。以幸福感為例，限時聯想是計算參與者在固定時間產生多少和幸福感有關聯 的詞彙，產生的詞彙愈多表示參與者對幸福感的相關經驗或知識也愈多，但這必 須要排除語言能力的影響，才能做此結論。本研究採取產生固定個數聯想詞的作 法，來了解每個人的幸福感經驗，透過整理和分類得出最後的幸福感來源，並以 此結果作為研究二的幸福感來源材料。過去為瞭解兩概念之間的差異，經常使用 Thurstone 的配對比較量表（paired comparison scales）來獲得個體的偏好程度，

每次向參與者呈現一組刺激，請參與者判斷哪一個刺激在心理屬性上較為優勢。

一般在應用配對比較法時，每次呈現兩張卡片，參與者需要從中挑選認為在某向 度上較為優勢的一張。記錄呈現 x 和 y 兩個刺激時，參與者判斷 x 優於 y 的頻 率，從次數矩陣轉換成比率的矩陣，若比率很大，表示大部分的參與者認為 x 優 於 y，最後轉換成 z 分數。因為一組刺激中的每一個刺激都要和其他所有刺激配 對，若有 n 個刺激，參與者至少需要做 n* (n-1) / 2 次的比較判斷。例如 n = 6 時，

至少需要做 15 次的比較判斷；n = 60，則需要做 1770 次比較判斷，所以 n 太大 時，不適宜使用配對比較法。

本研究根據 Galati 等人（2006）幸福感成分的研究，推論本研究可能也會有 20 個左右的幸福感來源，則參與者需要比較的嘗試數為 20* (20-1) / 2 = 190 個。

這些嘗試數對於大學生或許還在可以接受的範圍，但因本研究要表徵幸福感的認 知結構，若只邀請大學生當參與者，將無法了解幸福感的認知結構是否跨年齡也 具有一致性。再者，若只在研究室進行相似性評定作業，只能獲取少數人的資料，

並不能代表多數人的幸福感認知結構。因此，本研究將採取卡片分類作業，參與 者只要將個人認為相關的項目分在一群，分類完轉換成距離矩陣的形式即可，這 樣就不受相似性比較嘗試數的限制，也可以收取不同年齡的資料，是本研究認為 較符合研究目的的方式。

二. 結構表徵方法

原則上，研究者會使用幾何或是分類結構來表徵個體的內在結構。幾何取向 將物體視為連續的多向度空間，所以兩點之間的距離可用來表徵物體的接近程度。

多向度量尺（multidimensional scaling，MDS）是用點來標示物體在座標空間中的 分布狀況，兩點之間的距離就表示個體表徵此兩物件的心理距離。多向度計量法 特別適合用來表徵知覺刺激，像是顏色或聲音，適合用來描述小區段的連續變化

多向度量尺（multidimensional scaling，MDS）是用點來標示物體在座標空間中的 分布狀況，兩點之間的距離就表示個體表徵此兩物件的心理距離。多向度計量法 特別適合用來表徵知覺刺激，像是顏色或聲音，適合用來描述小區段的連續變化