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# 享樂適應

> 享樂適應是處境持續時情緒反應變弱。德國二十年追蹤顯示，婚姻等事件可以回到基線附近，男性的持續失業往往回不去。

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> **類別**: 效應\\
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> **類型**: 一種處境持續或反覆出現時，情緒反應隨時間變弱。享樂跑步機是更強的說法：人會回到一條基線\\
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> **來源**: Philip Brickman 與 Donald T. Campbell，〈Hedonic relativism and planning the good society〉，收於 M. H. Appley 編，*Adaptation-Level Theory: A Symposium*（Academic Press，1971），第 287–302 頁。此處依 Ed Diener、Richard E. Lucas、Christie Napa Scollon，《American Psychologist》61 卷 4 期，2006，第 305–314 頁，DOI 10.1037/0003-066X.61.4.305 的轉述。該 2006 年 PDF 已讀。1971 年的章節未打開。計入的案例是 Andrew E. Clark、Ed Diener、Yannis Georgellis、Richard E. Lucas，《The Economic Journal》118 卷 529 期，2008 年 6 月，第 F222–F243 頁，DOI 10.1111/j.1468-0297.2008.02150.x。該 PDF 已讀\\
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> **別名**: 享樂跑步機，指“會回到基線”這個更強的說法。它不是[影響偏差](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/impact-bias.md)，也不是把[伊斯特林悖論](https://meta.niceshare.site/zh-hant/paradoxes/easterlin-paradox.md)當成同一個分數

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> **快速回答** — **享樂適應**（Hedonic Adaptation）是好的或壞的處境持續、反覆時，情緒反應隨時間變弱。Brickman 與 Campbell（1971）把更強的版本寫成享樂跑步機：短暫反應，然後回到中性。Diener、Lucas 與 Scollon（2006）保留“會變淡”，拿掉“自動、徹底、對每個事件都一樣”。德國二十年的資料裡，一直處於失業，和一場婚姻，不是同一條路。

## 什麼是享樂適應？

享樂適應是指，一種處境持續或反覆出現時，人對它的情緒反應隨時間變弱。

> 按照享樂跑步機模型，好事和壞事會暫時影響幸福，但人很快會適應回去，回到享樂上的中性。

這句話是 Diener、Lucas 與 Scollon（2006）開篇對強模型的陳述，不是他們的結論。享樂上的中性，是既說不上愉快也說不上不愉快的中點。跑步機的圖像是：帶子走很久，人仍站在原地。2006 年的論文說，這幅圖要改五處。人確實常常朝一個熟悉的水平回去。那個水平通常是愉快的，人與人並不相同，而且有的事件走不完這段路。

一件新外套和一份丟掉的工作，可以分開看。外套明年還在櫃子裡，買下它的愉快大多已經沒了。工作明年仍可能沒了，生活滿意度仍可能偏低。兩件事都與時間有關。只有一件是走完了的返回。 [影響偏差](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/impact-bias.md)是感受還沒發生時做出的預測：人常常把未來的情緒估得太強，或太久。\[享樂適應]是後來的報告本身怎麼變。預測會偏，可以是因為適應發生了，也可以是別的原因。兩個名字不是同一個分數。

[伊斯特林悖論](https://meta.niceshare.site/zh-hant/paradoxes/easterlin-paradox.md)那一頁談的是收入與所報告的幸福，比較的是人、年份和國家。這一頁談的是同一個人的記錄裡，一個指名事件之後的路徑。[享樂主義悖論](https://meta.niceshare.site/zh-hant/paradoxes/paradox-of-hedonism.md)又是另一句話：直奔愉快，愉快可能被弄丟。適應可以嵌在那個故事裡。它不是那個故事的定義。

### 享樂適應的三層理解

* **入門**: 一次購買、一句冒犯或一條消息，好像會把心情定上好幾年時，先問自己是否還在那個處境裡面。事實還在、感受淡了，和事實結束所以感受淡了，是兩件東西。
* **實踐**: 加工資、搬家、結婚或失業之前，寫兩行。一行是第一年裡普通一天的生活滿意度。另一行是，如果新狀態仍在，四年後的同一個問題。Clark、Diener、Georgellis 與 Lucas（2008）表明，這兩年在不同事件上不能互換。
* **進階**: 那篇論文表 4 裡的“完全適應”，是五個事件的標籤，不是一條法律，說後來每一年都等於事件前。失業是他們印出來的例外。女性婚姻的長期格子，以及喪偶的長期格子，印出來的不是零。凡是衝擊都會死掉，這句話已經比那張表寬。

## 起源

跑步機有一個章節，和後來的修正。Diener、Lucas 與 Scollon（2006）說，Brickman 與 Campbell（1971）用感覺適應作模型，描述了享樂跑步機。鼻子停在房間裡，氣味會淡。他們把 1971 年的提議讀成：人對好壞事件短暫反應，然後回到中性，並且繼續追下一個目標，因為看不出這場追逐會把自己送回原點。1971 年的章節沒有打開，所以這裡不引原文。2006 年的論文把習慣化模型追溯到 Harry Helson（1948，1964）。那兩部作品也沒有打開。

> 我們不能拒絕這個假設：人對婚姻、離婚、喪偶、孩子出生和裁員會完全適應。可是，幾乎沒有證據表明男性會對失業適應。

這兩句是 Clark、Diener、Georgellis 與 Lucas（2008）的摘要。PDF 已讀。它就是下面計入的案例。它也是對“每個事件都有同一個結尾”最清楚的公開修正。

更早的著名橫斷比較，是 Brickman、Dan Coates 與 Ronnie Janoff-Bulman，〈Lottery winners and accident victims: Is happiness relative?〉，《Journal of Personality and Social Psychology》36 卷（1978），第 917–927 頁。期刊 PDF 沒有打開。Diener、Lucas 與 Scollon 說，這些研究被理解成：彩票贏家並不比沒贏的人更幸福，截癱的人也並不比能走路的人差多少。他們又說，這個讀法太強。他們用 Brickman 等人的數據算出，脊髓損傷組與對照組在一般幸福上大約差 0.75 個標準差，並稱之為大。1978 年的平均數不印在這裡，因為讀過的文件裡沒有那張表。

Diener、Lucas 與 Scollon 接著引用 Richard E. Lucas（2005a）：兩項全國代表性追蹤，失能開始前平均七年、開始後平均七年。被認定為 100% 失能的人，生活滿意度比自己未失能時的基線低 1.20 個標準差，期間很少看到適應。那份 2005 年 PDF 沒有打開。這裡的句子是 2006 年論文的摘要，不是對那兩項追蹤的第二遍閱讀。

他們也說，強模型有過更窄的支持。Silver（1982）是他們引用的一篇學位論文，本頁沒有打開。在他們的轉述裡，脊髓損傷一週後負性情緒很強，兩個月後，幸福成了最強的情緒。Suh、Diener 與 Fujita（1996）是他們舉的例子：在那一項研究裡，只有最近的事件預測幸福。他們指向的綜述是 Frederick 與 Loewenstein（1999）。2006 年的參考文獻把前一個姓寫成 Fredrick。那一章沒有打開。

## 核心要點

四個區分，讓享樂適應不會變成“什麼都不長久”，也不會變成“處境從不重要”。

**1. 基線通常不是中性**

Diener、Lucas 與 Scollon 說，原來的跑步機把人送回中性設定點，這一部分是錯的。大多數人在大多數時候是幸福的。他們概述 Diener 與 Diener（1996）時說，大約四分之三的樣本，情感平衡高於中性。他們稱為最近一期的世界價值觀調查，引用 European Values Study Group 與 World Values Survey Association（2005），80% 的受訪者說自己非常幸福或相當幸福。若有返回，返回的是一個偏愉快的水平。損失之後仍覺得“還行”，不是損失沒有加上任何東西的證據。

**2. 一個人不止一個分數**

同一篇論文說，愉快情緒、不愉快情緒和生活滿意度可以朝不同方向走。在維多利亞生活品質追蹤的第一波，以及 1990 年世界價值觀調查裡，他們描述的圖中，正性情感和負性情感都隨年齡下降。愉快情緒下降是損失。不愉快情緒下降是收穫。它們不是同一個旋鈕。維多利亞追蹤內部，八年間工作滿意度的變化與婚姻滿意度的變化，在潛變量層面的相關是 r = .48。他們說，一個變化的方差裡，最多大約四分之一是另一個變化。長期的負性情感比長期的正性情感更穩。那項追蹤印出的八年穩定性，負性情感是 .48，正性情感是 .23。

**3. 有的事件走不完返回**

Clark 等人（2008）用德國社會經濟追蹤調查的二十波，不能拒絕人對婚姻、離婚、喪偶、孩子出生和裁員的完全適應。他們發現，男性對失業很少適應。Diener、Lucas 與 Scollon 早兩年寫到同一條研究線時說，Lucas、Clark、Georgellis 與 Diener（2003）看到婚姻之後的提升是短的，喪偶、裁員和離婚留下更長的變化。他們說，喪偶者從低點恢復得最多，大約用了八年，而且並不完全。這些 2003 年的數字是他們的概述。2003 年的 PDF 沒有打開。本頁計入的是讀過的 2008 年表。

**4. 人並不共用一個速度**

Diener、Lucas 與 Scollon 說，適應不是把每個人送回同一個刻度的室內恆溫器。在他們描述的婚姻分析裡，婚禮之後變化的標準差，幾乎和基線的標準差一樣大。婚前較不滿意的人，在那項工作裡更可能獲得提升，並把它留住。更滿意的人不是這樣。群體平均數回到基線，可以藏著一個一直偏高的人和一個一直偏低的人。Fujita 與 Diener（2005），依 2006 年論文的報告，在一個德國樣本裡，24% 的人從 17 年窗口的前五年到後五年有顯著變化，9% 的人移動了大約兩個標準差或更多。那份 PDF 沒有打開。

## 應用場景

下面四步用的是 2006 年和 2008 年論文實際分開的問題。它們不是說填一張表，就會按測得的幅度改變一個家庭的心情。Diener、Lucas 與 Scollon 引用的干預論文，包括 Fordyce（1977，1983）、Sheldon 與 Lyubomirsky（2004）、Seligman、Steen、Park 與 Peterson（2005）、Emmons 與 McCullough（2003），都沒有打開。它們的設計不抄到這裡。

> **先寫事件，再寫年份**
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> 不要把婚禮、孩子、裁員和一段失業，收進“人總會習慣”這一句。在 Clark 等人（2008）裡，這些事件沒有同一條時間路徑。寫下你指的事件和年份。第一年和第五年，在他們的附錄裡是不同的行。

> **還在其中，和已經出來**
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> 下面的失業係數，是人在那個時長上仍然失業。已經回去工作的人，不在那些行裡。同一迴歸裡的就業虛擬變量是另一個數。計劃若把“我還會有工作”寫成“我正處在失業的第三年”，就已經離開了這張表。

> **先讀事件前的年份**
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> 在那項追蹤裡，生活滿意度常常在事件之前就動了。對男性，未來三到四年的失業已經是一個顯著的負係數。分數裡已經有的苗頭，和職位結束那一週才開始的衝擊，是兩件東西。把下降稱作純屬那一週的效果之前，先看前兩年。

> **問清楚動的是哪個分數**
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> “你幸福嗎”可以指愉快情緒、不愉快情緒的減少，或對生活的判斷。Diener、Lucas 與 Scollon 說，這三樣可以分開。在家裡或工作裡，把你指的那一句寫下來。壞心情變輕，和對工作的滿意度變低，都是真的。維多利亞的相關說，它們不必一起走。

## 經典案例

計入的案例是 Clark、Diener、Georgellis 與 Lucas（2008）：德國社會經濟追蹤調查的二十波，問生活滿意度在失業、婚姻、離婚、喪偶、孩子出生和裁員之後，是否回到這個人自己的基線。

他們描述的樣本超過 13 萬個“人—年”觀察。16 至 60 歲，他們印出男性 65,658 個人年、女性 65,447 個人年。不是每個人都在全部二十波裡。有人在 1984 年之後進入，有人在 2003 年之前離開。生活滿意度是一道題，0 是完全不滿意，10 是完全滿意。在 16 至 60 歲的表裡，眾數是 8。迴歸是固定效應，也就是“within”迴歸，比較的是同一個人。作者因此把 0 到 10 的回答當作基數，並說序數檢驗沒有改變定性上的格局。失業那張表裡的控制變量包括教育、孩子數、年齡組、家庭收入、健康、婚姻狀態、德國國籍、地區和年份。

他們只用追蹤期間看到的每個人的第一次進入。第一次訪談時已經失業或已經結婚的人，不進入該事件的適應分析。他們數到的次數，先男後女：失業 1,087 與 1,019，婚姻 1,076 與 1,031，離婚 327 與 352，喪偶 123 與 377，生育 1,497 與 1,592，裁員 935 與 669。生育是 16 至 40 歲。喪偶是 16 至 80 歲。他們定義的裁員，是上次訪談之後因工廠關閉或被解僱而離開工作。調查到 2001 年才把這兩個理由完全分開，所以論文把它們放在一起。這個事件不等於“正在失業”那個變量。

表 3 以及附錄表 A2 裡的失業滯後期，是人仍然失業時生活滿意度的變化，參照組是不在勞動力之中。男性的係數是：第一年 −0.763（標準誤 0.048），一到兩年 −0.781（0.080），兩到三年 −0.586（0.112），三到四年 −0.667（0.160），四到五年 −0.846（0.224），五年及以上 −0.520（0.192）。這六個都標為 1% 顯著。女性是 −0.527（0.048）、−0.335（0.082）、−0.342（0.126）、−0.493（0.173）、−0.344（0.281）、−0.147（0.274）。最後兩個沒有標顯著。作者說，女性的長期格子要小心讀。附錄表 A1 印出背後的觀察數：男性四到五年 39 個觀察、五年及以上 70 個；女性是 27 與 33。那是觀察數，不是人數。

同一個滯後迴歸裡有一個就業虛擬變量：男性 0.231（標準誤 0.025），標為顯著；女性 0.020（0.018），沒有標顯著。作者說，曾經失業、現在又就業的人，失業時長虛擬變量都是 0，回到工作是這另一個係數。那張表的男性列裡，重大健康問題是 −0.817（0.039）。失業的第一年 −0.763，靠近這個控制變量。它不是兩組的原始差距，也不是這次迴歸之外“等於”一次重大健康問題。

領先項重要。未來一年內將進入失業的男性是 −0.271（標準誤 0.054）。再往前三到四年，男性的領先項仍是 −0.153（0.059），標為顯著。女性在未來一年內是 −0.233（0.067）。她們更早的領先項沒有標顯著。表 4 把預期總結為男性四年、女性一年，把適應總結為男性“很少”、女性“四年之後有一些”。只保留連續失業段、並把最長的兩格合併之後，檢查仍然是：男性沒有適應，女性在四年之後有適應。

對照是另外五個事件，在附錄表 A2 和表 4。婚姻的第一年，男性 0.305（標準誤 0.048），女性 0.387（0.052）。五年及以上，男性 −0.075（0.051），不顯著；女性 −0.159（0.059），標為 1% 顯著。表 4 仍把婚姻適應標成雙方都是“完全”。喪偶的第一年，男性 −1.021（0.135），女性 −1.016（0.084）。五年及以上，這兩個係數是 0.306（0.144）和 0.317（0.075），都標為顯著，表 4 再次寫“完全”。生育的第一年，男性 0.059（0.045），不顯著；女性 0.183（0.046）。作者說，四年後兩性同樣不幸福。三到四年的係數，男性 −0.194（0.062），女性 −0.170（0.061）。五年及以上不顯著。裁員的第一年，男性 −0.250（0.052），女性 −0.144（0.061）。五年及以上是 0.057（0.053）和 0.001（0.057），不顯著。表 4 把裁員適應標成“完全”。

教訓是同一個設計裡的分裂。一直失業，在這個量表上對男性並不變淡；女性的長期格子很小。婚姻、孩子、喪偶和裁員並不共享那條平而低的路徑。表 4 裡的“完全”，也不是每一個長期格子都印成零。這些係數屬於那項追蹤、那些年份和那些篩選。它們不是另一個國家、另一個十年、一場招聘會或一個家庭的幸福比率。

Lucas、Clark、Georgellis 與 Diener（2004）是配套論文，問的是人重新就業之後，下降是否還在。期刊 PDF 沒有打開。讀過的已發表摘要說，德國十五年、超過 24,000 人的追蹤裡，反應很強，之後有回移，但平均而言，即使重新就業也沒有回到舊水平。本頁不印那篇論文的係數。2002 年 2 月的一份草稿讀過，沒有用來填這個空，因為它沒有對照期刊核對。

## 邊界與失效場景

享樂適應作為口號，會在三處失效。

第一，它不是關於幸福的每一件事實，也不是預測或記憶權重。[影響偏差](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/impact-bias.md)是對還沒發生的感受估得過高。[時長忽視](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/duration-neglect.md)是一段已經結束的經歷，後來評分時，長度幾乎不算數。[聚焦錯覺](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/focusing-illusion.md)是注意力代替了整段生活或整個選擇。[伊斯特林悖論](https://meta.niceshare.site/zh-hant/paradoxes/easterlin-paradox.md)是收入與幸福的比較，不是德國的時長虛擬變量。把這個名字用在一次錯誤預測、一段被回憶的旅行，或一張全國收入圖上，就超出了這些論文測過的報告。壞事之後分數仍高於中點，按 2006 年的論證，也不是適應已經完成的證明。Diener、Lucas 與 Scollon 說，那種格局更多說明基線在哪裡，有時更多說明[影響偏差](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/impact-bias.md)，而不是返回已經走完。他們要的檢驗，是同一批人，事件之前和之後。

第二，德國的係數不會變成一個比率到處走。失業的長期格子是 39、70、27 和 33 個觀察。第一次訪談時已經處在該狀態的人被排除。只保留第一次觀察到的進入。收入、健康和婚姻狀態在迴歸裡，所以 −0.763 不是原始平均數，也不是工資單本身。這道 0 到 10 的題是一般生活滿意度，不是對工作的滿意度。女性失業四年之後的不顯著，是作者標明偏薄的格子。喪偶長期係數為正，女性婚姻長期係數為負，和“完全”這個詞在同一份附錄裡。一個部門若把“完全”讀成“喪偶不痛”，或把 −0.763 讀成任何年份任何失業的代價，就已經離開了這張表。0.75 和 1.20 的失能數字，是 Diener、Lucas 與 Scollon 對本研究沒有打開的論文的概述。它們不是一間診所的比率。

第三，常見的誤用，是把適應聽成許可，或聽成徒勞。2008 年的論文沒有說，喪偶的第一年感覺像事件前的那些年。那兩個第一年係數大約是 −1.02。它也沒有說，新的孩子是持久的提升。那份附錄的中間年份是負的，作者說四年後兩性都不幸福。它同樣沒有說，努力不能移動基線。Diener、Lucas 與 Scollon 說，強形式——沒有任何處境留下持久變化——站不住，而且有的方案把報告提高了數月。本頁不把那些方案寫成一套做法。他們表 2 裡的一組國家對照，是對“處境從不出現”的另一條警告：1999–2001 年的生活滿意度，墨西哥 8.14，俄羅斯 4.65，用的是他們從世界價值觀調查取來的 1 到 10 分。那是論文為那些波次印出的平均數。不是後來某一年的排名。

## 常見誤區

三個捷徑，會把一條時間路徑變成關於每種感受的規則。

> **彩票贏家和癱瘓的人，最後一樣幸福**
>
> 這是 Diener、Lucas 與 Scollon 說心理學家反覆講的故事。1978 年的論文這裡沒有打開，所以平均數不重印。2006 年的論文確實說的是：脊髓損傷組比對照組大約低 0.75 個標準差，作者稱之為大；後來的追蹤，在他們對 Lucas（2005a）的概述裡，嚴重失能之後很少看到適應。分數高於中點，與一個大的差距可以同時成立。“並不悲慘”不是“沒有變化”。

> **每個人都回到零，而且速度相同**
>
> 2006 年論文裡的跑步機句子，把人送回中性。修正說，常見的基線是愉快的，人與人不同，而且一個人有不止一個幸福分數。Clark 等人對五個事件不能拒絕走完的返回，對仍然失業的男性，實際上拒絕了它。表 4 的“完全”旁邊，仍有不是零的長期格子。一條回到基線的群體線，可以藏著相反的個人路徑。他們描述的婚姻分析就是例子。

> **這只是影響偏差，或證明做什麼都沒用**
>
> 影響偏差是對未來感受的預測。享樂適應是報告後來的變化，對照的是同一個人更早的報告。預測可以太大，因為適應發生了。2006 年的論文也說，引用裡常見相反的錯誤：一件仍然留下差距的壞事，被說成預測或事件根本沒有持久水平。他們自己的結論是，適應很有力，而且不完全。德國的失業行，是本頁計入的那個不完全的部分。它們不是跳過一次錄用、一次治療或一次談話的理由，也不是這些行動中任何一個的測得效果。

## 相關概念

這六頁挨著享樂適應。每一頁問的是另一個問題。

> **[影響偏差](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/impact-bias.md)**
>
> 把未來感受的強度或時長估得過高。那是預測。適應是預測會偏的一個原因。那一頁的終身教職研究，不是德國的時長表。

> **[時長忽視](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/duration-neglect.md)**
>
> 一段已經結束的經歷，長度幾乎不進入後來的評分。那是記憶的權重。不是處境仍在進行時，生活滿意度的路徑。

> **[聚焦錯覺](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/focusing-illusion.md)**
>
> 正看著的那一部分生活，代替了整體。這和新事實好像會佔有下一年有關。它不是失業上的個體內係數。

> **[伊斯特林悖論](https://meta.niceshare.site/zh-hant/paradoxes/easterlin-paradox.md)**
>
> 收入與幸福在人與人之間、在時間上的比較。對收入的適應是那邊講的一個故事。它不是這六個德國事件。

> **[享樂主義悖論](https://meta.niceshare.site/zh-hant/paradoxes/paradox-of-hedonism.md)**
>
> 直奔愉快，可能擋住愉快。適應可以是機制的一部分。德國的係數不是那個悖論的結果。

> **[樂觀偏見](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/optimism-bias.md)**
>
> 傾向於期待更好的結果。享樂適應可以在得失到來之後把兩邊都縮小。期待那份工作或那次恢復，是另一種誤差，不同於後來的分數。

## 一句話總結

> [!TIP]
>
> 當一個變化好像要佔有接下來的幾年，先寫下你是否仍會處在其中，並把同一事件的第一年與後來的一年並列，再決定要不要把這次衝擊當成回到零。


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