「十大真相」
這是一個學術和應用的學科
包含了精神與行為上的科學研究
或是更簡單得說
今天我們將談談你的心裡
叫做
你能有多少朋友？
或者更具體得說
會有個你能維持多少穩定社交關係的數字極限嗎
這些關係指的是你知道對方是誰
還有在這關係之中相關連的人
結果的確是有個說起來也尷尬的極限
叫做“鄧巴數”
而這個數字是150人
有沒有想過為什麼
為什麼你會渴望物品
為什麼會對某件事有感覺
為什麼活著
心理學或多或少能解答這些問題
“多巴胺”會是個答案
多巴胺於1958年在瑞典被發現
它在腦裡被多種不同的部位所製造
像是：思考、動作、睡眠、情緒、
注意力、動力、追求、報答
基本上最簡單的多巴胺形式就是
Want System （直譯：渴望系統）
它就是讓我們有動力去探索這個世界、
學習和生存
在老鼠上的研究顯示
老鼠仍然能夠行走、咀嚼和吞嚥
但儘管食物就在牠們旁邊
牠們還是會餓死
因為牠們已經失去進食的動力
看看這個例子
你正經過一個廣場
你左顧右盼，突然在人群中看見一位朋友
但即便你看著他有一陣子
你還是沒有認出他
當你的朋友停下並向你打了招呼
你知道你一直看著他
但不知為何卻仍然沒有意會過來
這是因為你不能一心二用
在心理上你只能專注於一件事
人們能夠在很多事情間快速切換
因此導致了人能夠一心多用的錯覺
我們也可以從學習而得
在運動的狀態下也正在思考
例如一邊走路一邊講電話
然而，有一項研究指出
撞到別人的機會更高
而且也不會注意和記得周遭的事物
這個現象叫做
“不注意盲視”
假如我請你畫一個靜物畫，任何靜物皆可
從上面、側邊
還是底部？
結果是，大多數的人會像這樣
在一個稍微傾斜，像是你從上面往下看的角度
這叫做“Canonical Perspective"（直譯：標準視角）
有趣的是這似乎能應用在任何東西上
像是：貨車、馬
還有當你拍照時
你也很有可能是以這種角度來拍攝
無論你有沒有意識到
我們無法真正的解釋為何這麼做
這比較像是人單純喜歡這種角度
自己是一個相當在乎邏輯和自我意識的人
我知道我就是
所以當你在做某個重大的決定時
你會仔細且徹底得思考
在下定決心之前
但，研究顯示
雖然你想要你決定的過程是一個
它並不是
例如
假設你想買一台新電視
你考慮它在你房間內最好的大小
你有意願購買的品牌
價錢與品質
是不是要再買一台藍光DVD播放器
還有這樣跟那樣
但對最後到底買哪台電視的最大影響
像是哪款是最多人買的 [社會認可]
我是一定要擁有最新款的那種人嗎 [承諾]
或是我是以追求驚人價格，
像是去買一台120英吋電視的人嗎？
這就是為什麼我們有時能感覺出，
知道什麼是正確的選擇
就像相信自己的膽量
你有沒有遇過這種情形
像是在聽某個人解釋東西
或是示範你怎麼做
沒有多想，你就開始模仿起他們的動作
無論你有沒有這樣過
看著別人做的動作
導致自己腦中同樣的神經被激起
就像你也跟著對方做一樣的事情
這些神經被恰如其分地稱為
“鏡像神經元”
mirror neurons
mirror....mirror
（Mirror和瑞典語不太適合）mirror..
當你試著去換位思考
我們確實地藉由“鏡像神經元”去體驗了別人的情緒
mirror...mirror...mirror mirror
假如你想要某個人去嘗試新事物
先讓他感到開心能有最好的成效
當人們感到難過或害怕時
會想要找尋熟悉的事物
但當人們開心的時候
會傾向尋找新事物
不那麼在乎那項事物熟悉與否
這顯示了，當我們悲傷及害怕的時候
相比於開心時，我們會變得相當脆弱
因此你會認為你需要保護你自己
在我的家人和朋友之中
我不會說我真的知道從以前到現在最準確的回憶
但我有一個藉口來解釋為何如此
記憶並不像是電影或是照片
記憶反而像是
每次我們回想起，就重新再建構一次
但重建有時候會把相似的事情混淆在一起
有時候甚至編造新的記憶
例如，想像一下這個
假設你幾乎每天在學校都跟同一個朋友一起玩
重建的記憶可能會覺得他在
因為他平常都會在
對你來說，這個記憶完全合理
它看起來就像是原本的記憶一般
所以，你的大腦會重構你試著想起的記憶
用它覺得更有邏輯
這也是為什麼在犯罪現場中
目擊者的證詞每次都會不同
有一件事你要知道...呃
所有我在這支影片中所提到
和很多你能找到的心理學研究
大多的測試對象都是西方人
為什麼這有關係
是因為另一個研究指出
我們思考的方式會因來自不同文化而異
舉例來說
當給世界各地的人看各種不同的照片時
亞洲人會注意周圍和背景的事物
看看這些在測試中
不同的大腦狀態
顯示出，人們有非常多不同的思考方式
這項研究的重點不只是文化上的不同
還有我們對自身文化的不同想法
看過我十大真相系列的人
可能有發現
我陳述的內容有一種結構
通常第一個真相會是較短或是基本的
中間的則是較隨機
這個方式是有原因的
這叫做“漸進式揭露”
這是一個在心理學上使用的漂亮術語
適用於逐漸變大量和複雜的資訊
因此我們更偏好分段處理
而不是一次全部