「讀後感」為什麼我要刪IG帳號｜《反脆弱》提到資訊過多造成醫源性損傷

在公事上我們會交換卡片，在交朋友上就是交換IG。為什麼要放棄用來交朋友的社交卡片？

Gabrielle Henderson on Unsplash

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話說若干年前，IG在我的同溫層非常盛行。如果有緣識一個人，都會去加對方IG。在公事上我們會交換卡片，在交朋友上就是交換IG。

但其實我們未必太過認識對方，在短短兩三句間並不了解他的為人，而且不知道對方的價值觀對我放在IG上相片會有何感想，是善意還是惡意。當對方問起我的IG又不好意思去拒絕。結果造成我不會放相片上IG。

我和每一個IG朋友都有不同程度的緣份和認識才會成為follow。可能有人是同學，有人是打工認識的同事，熟悉的程度不同。有些事A知道，但B不會知道。如果我有400個follower就有400種熟悉程度、400種別人眼中的我，認為我是怎樣的人。就算對方沒有在你面前講起對你的感覺，看到你的相片心入面都有一個感想。無疑會把你和自己比較。

對於只是想安靜地生活，思考自己問題的我並不想把我的生活當成對方有空沒事做、任意批評的話題。就算是沒有當面批評我，對於對方有一個想法關於我，而只是因為看到一張相片就斷章取義，無論是喜歡還是討厭都大可不必。

以上的都只是我單方面輸出相片造成的問題。接下來就講一下《反脆弱》入面提到的輸入問題 – 資訊過多造成的醫源性損傷。

什麼是醫源性損傷？

因為醫療過程對病患造成的不良影響。接受醫療而造成的損傷大於沒有接受醫療所造成的損傷。在書中的例子就是進行切除扁桃腺手術。在20世紀30年代，389名接受紐約市醫生檢查的兒童有174名建議切除扁桃腺。但扁桃腺發炎率只是為2%–4%，而且當時沒有現在科技發達，手術風險較高，每15000名手術就會造成一人因手術而死亡。

這個例子讓對於每個遭受一場不必要的手術的孩子來說，可能就此縮短了他的預期壽命，這種淨虧損或超過治療益處的損害（通常被隱藏或延遲）被稱為醫源性損傷。

這個例子讓我們意識到了干預所帶來的傷害。

使用IG和醫源性損傷有什麼關係？

關係在於雜訊、噪音的干擾。

「現代化的發展為我們提供了大量的資訊，這些資訊卻把人類從從容鎮靜的那類人變成神經過敏的人。出於討論的目的，我們暫且把從容鎮靜的人視為懂得對真實資訊做出反應的人，而神經過敏的人則大多在對噪聲做出反應。兩類人之間的差異讓我們看到了噪聲和訊號之間的差異。噪聲是你應該忽略的，而訊號才是你需要注意的。」

摘錄自: 「反脆弱:從不確定性中獲益」。

在IG不斷看到其他人的生活動態，不停向下滾動在接收源源不絕的資訊。不停地輸入訊息，我所得到的雜訊就愈來愈多。而過多的干預會令我們焦躁不安。

「你越頻繁地尋找資料，你會發現，你找到的噪聲（而非被稱為訊號的寶貴資料）的比例就越高，噪聲–訊號比就越高。噪聲和訊號的混淆並非心理問題，而是資料本身所固有的問題。假設你每年檢視一次資料，比如股價、你岳父工廠生產的化肥的銷售情況，或符拉迪沃斯託克的通脹資料。再假設，當你觀察資料的頻率為每年一次時，訊號–噪聲比為1∶1（一半噪聲，一半訊號），這意味著，大約有一半的變化是真正的改善或惡化，而另一半的變化來自隨機性。這個比例是你每年觀察一次會得到的比例。但如果你每天檢視一次同樣的資料，那麼這些資料的構成就會變成95%的噪聲和5%的訊號。如果你觀察資料的頻率以小時為單位，就像如今人們整日被新聞和市場價格變動的資訊包圍一樣，那麼這個「這個構成就是99.5%的噪聲和0.5%的訊號。也就是說，噪聲的比例是訊號的200倍以上。

摘錄自: 「反脆弱:從不確定性中獲益」。

在一個自然環境中，資訊會造成干預，過多的資訊就是壓力源。因為資訊的干涉而令正常發展的生活環境變得不安。不停觀看IG其他人的動態就好像一把不停修改的間尺在量度自己，有沒有比其他人過得幸福美滿。永無止境的比較令自己的標準一直轉變。令平淡、安靜的生活變得充滿壓迫感。想着到底要做什麼才會得到真正的滿足。

除了是自己內在的輸出和輸入資訊外。還有就是別人的留言和回覆。撇除對方是direct找我有事聯絡。其他留言都是其他人對我的看法。即使是內心堅定、穩如泰山也好。別人刻意的留言，也讓我不免思考一番。

我是一個容易受人影響的人。為了自己可以不受雜訊影響生活，直接刪帳號似乎是最好的選擇。一來可以平靜心靈，不會收到太多雜訊。二來可以斷捨離掉不必要的人際關係。專注於自己自然、沒有干擾的生活。

反正現在還有很多渠道可以收到最新的資訊和科技訊息以免令我脫節。不一定要用IG才可以收到新鮮事。

今次我只是取出《反脆弱》中第六章－天真的干預，來講述干預帶來阻止反脆弱進行自然修復的例子而有感而發寫這篇文章。反脆弱一書還有很多例子用來說明自然、隨遇而安的重要性。暫時我還未看完整本書。如果遇到有趣的話題，再來和大家分享。亦都推薦大家去看《反脆弱: 從不確定性中獲益》。