「真正的防災，不是個人的準備，而是社會的共振。」

一、從個體到群體：心理韌性的外溢效應

心理學研究指出，個體的「安全行為」會產生模仿與情緒傳染效應。
當一個人主動備災、更新物資、分享經驗，他的行動不僅提升自身的應變力，也在無形中改變他人對「防災」的態度。

這就是 社會心理韌性（Social Resilience） 的起點——
從自我控制感（sense of control），進化到 集體信任感（collective efficacy）。

社會學家 Albert Bandura (1997) 提出「集體效能（collective efficacy）」概念，
認為當人們相信「團體能夠共同應對困境」時，整體的壓力承受力與協同行動能力會倍增。

當人與人之間的韌性彼此牽引、互相支撐，
社會的恢復力便在無形中編織成網 ——
柔韌，且堅固。

二、科技的角色：資訊網絡成為「韌性放大器」

在現代災害情境中，科技平台不只是傳遞訊息的工具，更是心理穩定與社會動員的「韌性放大器」。

以台灣、日本、美國為例，
政府與民間社群逐步形成「數位備災生態圈」：

這些平台的共同特徵是：讓資訊不再是「上對下的指令」，而是「橫向共享的行動」。

人們不只是接收者，更是節點。
透過社群、開放資料與 AI 預測，個體防災行動得以在社會中被看見、被模仿、被延伸。

三、心理面向：從焦慮到共感的轉換

過去，防災教育常陷於「恐懼訴求」：「地震會造成什麼災害」、「你該趕快準備」。
但根據 Lazarus & Folkman (1984) 的「壓力—因應理論（Stress and Coping Theory）」：
若人長期處於高威脅資訊環境，會產生「防衛性回避（defensive avoidance）」—— 也就是「越焦慮，越逃避」。

因此，科技設計的重點應從「提醒」轉向「共感」。

舉例來說：

• 防災 App 可在社群中顯示「鄰近 3 位用戶已完成避難包準備」，
  以社會模仿機制（social modeling）激發從眾行動。
• LINE Bot 可推播「今日 30% 的家庭更新了飲水儲備」，
  讓「行動的普遍性」取代「恐懼的稀有性」。

這種設計思維不只降低焦慮，更轉化為「大家都在行動」的安心氛圍。

四、案例：台灣「防災社區 × LINE 群組」的行動連結

在花蓮與南投等地區，部分地方政府嘗試將「防災社區」概念結合 LINE 社群：

• 平時：分享防災知識、推播災前物資檢查表。
• 災時：互通安全訊息、協調物資與避難動線。
• 災後：心理關懷、重建互助名單。

根據 內政部消防署（2024）地方防災行動報告，參與「社區備災群組」的居民，其回報率與災後聯繫成效皆顯著優於未參與者。
報告指出，這樣的「社會連結密度」是促進心理恢復的關鍵因素。

這證實了一個趨勢：

**「心理韌性」可以透過科技網絡被社會化。 **

五、從產品設計觀點看「韌性科技」

對產品經理而言，韌性科技的挑戰不只是技術整合，而是如何設計出能被「群體採納」的行為結構。

關鍵不在於讓一個 App 功能再多，而是讓它成為一個「社會習慣」。

這包括：

1. 可被模仿：讓使用者行為容易被他人看見。
2. 可被分享：提供一鍵邀請功能，建立防災網絡。
3. 可被維持：透過推播、徽章、社群任務保持長期參與。

**韌性，不是功能的產物，而是文化的延續。 **

六、結語：當科技學會「社會化」，韌性才會成長

災害的本質是突發，但韌性的形成是漸進。
當防災行為透過科技連結成社會習慣，
我們就不再只是孤立的個體，
而是一個 彼此守望的系統。

科技讓我們看見彼此在準備，
也讓「安心」成為可被分享的情緒。

韌性科技的終點，不是預測災難，
而是讓社會在風暴來臨前，已經彼此相連。

📚 參考資料

1. Bandura, A. (1997). Self-Efficacy: The Exercise of Control. New York: W. H. Freeman.
   → 集體效能（collective efficacy）理論來源。

2. Lazarus, R. S., & Folkman, S. (1984). Stress, Appraisal, and Coping. Springer Publishing.
   → 壓力—因應理論與「防衛性回避」概念依據。

3. Drury, J. (2018). The role of social identity processes in mass emergency behaviour: An integrative review. European Review of Social Psychology, 29(1), 38–81.
   → 社會身份與群體行為在緊急事件中的作用。

4. Paton, D. (2006). Disaster resilience: Integrating individual, community, institutional and environmental perspectives. In Disaster Resilience: An Integrated Approach. Charles C Thomas.
   → 社區韌性與社會層行為擴散框架。

5. Lindell, M. K., & Perry, R. W. (2012). The Protective Action Decision Model: Theoretical modifications and additional evidence. Risk Analysis, 32(4), 616–632.
   → 防護行動決策模型（PADM）理論基礎。

6. 國家災害防救科技中心（NCDR）與數位部（2023）。災害開放資料平台（Disaster Open Data Platform）技術文件。
   → 官方開放資料整合與即時資訊來源。

7. 特別警報制度與 Area Mail：日本氣象廳（JMA）官方文件與制度說明。
   → Emergency Warning System (2013–present)。

8. NERV 防災 App（日本）。
   → 民間團隊串聯 JMA 開放資料的防災推播應用。

9. UC Berkeley Seismology Lab (2022). MyShake Annual Impact Report.
   → 群眾感測與地震早期預警社會信任研究。

10. Patel, S. & Allen, R. (2022). The MyShake App: User experience of early warning delivery. Seismological Research Letters, 93(1), 92–102.*

11. 內政部消防署（2024）。地方防災社區與行動回報機制年度報告。

12. UNDRR (2015). Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015–2030.
    → 全球減災與社會韌性政策框架。