顏值陷阱
副標題:經濟學原理分析 「長得丑究竟怎麼辦?」
文 / 張塞
近來,「顏值」成為了一個非常熱門的詞,無論是微信微博還是朋友圈,看臉的風潮早已經席捲了我們生活的每個角落。不可否認,每個人都在某種程度上是顏值這個概念的推崇者,長相毫無疑問是一個人特質中非常重要的一部分。既然如此,在現在這樣的看臉大潮中,我們是否能通過一些理性決策選擇適合我們的改善顏值的方式?衡量邊際收益和邊際成本之後,我們對於顏值究竟該怎樣看待?本文將以經濟學原理的角度對這個問題進行分析。首先我們建立這樣一個分析模型(如右圖)我們可以將提高顏值的三種方式:平時保養、微整形、整容按照付出量為橫坐標,顏值增量為縱坐標的方式畫出圖形,其中每一段圖形都如下圖顯示。
根據權威數據顯示,人的容貌的提升程度與其付出有正相關關係,L1是一條規則斜向上的直線,表示預期更高的顏值能夠激勵更多的付出,L2是一條S型斜向上的曲線,這條曲線是從某種方式對顏值實際提升效果的角度衡量的。
為什麼這條曲線是S型向上的?以化妝品為例,當在化妝品購買中花費較少時,也就是曲線的最開始一段,小幅度提升花費並不會使得效果有大幅度提升,因為這一價位左右的產品效果區別不大;而在中間段,當你對提高顏值的付出進一步提升時,你選擇到最合適你提升顏值的方式的可能性將迅速提升;在花費很高時原理與花費較低時相同,當你已經為變得更美麗付出了很多的時間、金錢和精力的時候,你講很難獲得顏值的提升。舉具體例子來說,在低付出時,你購買的化妝品大概屬於淘寶貨,最貴也就是屈臣氏了,這些化妝品對你提升顏值其實並沒有什麼幫助,而當你進一步為購買化妝品花費更多錢的時候,你將能有更多很好的選擇,從巴黎歐萊雅、資生堂到蘭蔻、雅詩蘭黛都可供選擇,這一段時期你的顏值會因為選擇了較高質量的化妝品而得到迅速提升;而當你選擇花費更多去購買非常高級的化妝品時,化妝品對你顏值的改善就並沒有那麼明顯了。
我們用L1表示意願付出量和預期顏值提升度的關係,用L2表示顏值提升度和付出量的實際關係。可以得到L1和L2的三個交點——A、低水平均衡,此時是一個顏值無明顯提升的狀態。B、非穩定均衡,你不會在這一點達到均衡,因為這一段的邊際增量非常高,會對你產生繼續的付出的激勵。C、高水平均衡,在這一點上因為大量的付出你得到了非常大的顏值提升。根據經濟學原理,我們可以知道理性人決策考慮邊際量。在本圖中,邊際成本和收益分別為提升顏值而付出的機會成本和顏值的提升程度。根據國際心理學專家的研究和筆者撰寫本文之前進行的調查,人總是對自己的顏值下意識地低估,即人總是會認為自己長得丑,但同時人又有對更高顏值的期待,這一期待不僅高於自我認知的顏值,也高於真實顏值。為了分析顏值提升度—付出曲線如何移動,我們建立了以上兩條曲線:1、付出量—顏值曲線,曲線向右下方傾斜且斜率越來越大,因為當你的顏值足夠高的時候,你需要的付出量就很少,且顏值越高時,想提高等量顏值就需要更多付出。2、重要性—顏值曲線,曲線向右上方傾斜且斜率越來越小,因為隨著你的顏值不斷提高的時候,顏值對於你的影響就沒有那麼大了,這是易於理解的。
同時我們考慮三條垂直的顏值曲線:自認顏值(更小),理想顏值(更大),真實顏值(中間值)人會對自己的顏值低估,同時對更高顏值期待。為了分析曲線移動,我們建立了重要性—顏值曲線,曲線向右上方傾斜且斜率越來越小,因為隨著顏值不斷提高,顏值對於你的影響就小了。這條曲線表明了改變顏值的激勵。同時考慮三條垂直線,理想顏值總是高於我們的自認顏值,所以我們總有激勵去提高我們的顏值。自認顏值和真實顏值的差值越大(對容貌越看重),付出量越大,改變顏值的激勵越小。
之前的分析中,我們看到,S型曲線(效果)和直線L(意願)有兩個均衡交點,現在考慮兩種情況:
一、低顏值陷阱:如果你的理想顏值不高,而你對自己顏值的評價又接近真實顏值,那麼你的理想和自認顏值的差值較小,從而付出意願較小,你就將達到右圖中狀態,L1小幅度右移至L2,均衡點右移至B,此時稱為低顏值陷阱。
因為當你對提高顏值的意願不高的時候,你不會大量投入而只會採用一些成本較低的方式。在此時,你的顏值改善度不會有大幅度提升。也就是說,當你不在乎自己的顏值是否夠高時,你就會陷入低顏值陷阱。
二、高顏值陷阱:如果你對顏值期待高,同時對自身顏值不滿意,那麼你就可能陷入高顏值陷阱。
你會為提高顏值付出很多,因為你對顏值的評價高,這種評價主要來自上文中分析的激勵。 L1大幅度右移至L2,達到高顏值均衡,但需要注意的是,高顏值均衡也存在著陷阱:為了進一步提升你的顏值,你可能會持續提高付出,使得高顏值均衡成為一個不穩定狀態。也就是說,過分重視顏值,你將陷入高顏值陷阱進而過度付出。
為了解決顏值陷阱,我們究竟應該怎麼做?我們可以通過改善其他外生變數,提高效果曲線,實現顏值的高水平均衡。如提升個人氣質,更多重視穿著搭配,使個人形象協調統一,從而可以使得在同一付出量的情況下,顏值改善度提高,使L1上移至L2,達到一個穩定均衡,從而提高顏值。
(Picture Source: Pixabay(CC0 Public Domain))
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