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你和他的關係決定了你們之間的距離?淺談空間關係學

貓心
・2017/07/23 ・2377字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

在擁擠的捷運上、擁擠的電梯內,我們總是會避免和他人有目光的接觸,直視天花板,或是看著自己的手機。到底是為什麼呢?

這是因為,相對於不同的關係,我們會和他人保持著不同的距離,而越界的距離則會讓人感到特別不舒服。

人與人的相處,會因為相對於不同的關係,有著不同的距離。圖/By Zieger @ Flickr, CC BY-NC-ND 2.0

到底,什麼樣的關係適合什麼樣的距離呢?Hall 這位學者,在 1966 年曾經提出空間關係學(The classical proxemic theory),藉此區分出四種人際距離的分野:

1. 公眾區域:泛指一般公共場域,彼此舒適的距離是 210 公分以上,要聽見彼此的聲音,必須要提高說話的音量,且人們彼此間不太會有眼神接觸。

2. 社交區域:認識陌生人的社交場域,對於剛認識的人,保持 122 ~ 210 公分是較為舒適的距離,而彼此之間的接觸,主要以視覺和聽覺刺激為主。

3. 私人區域:彼此已經有一定程度的友誼時,46 ~ 122 公分的距離是舒適的相處距離,在這樣的範圍內,我們能清楚地看見對方,對於交談的聲音也會覺得略顯大聲。

4. 親密區域:0 ~ 46 公分,是親密伴侶才能進入的相處距離,在這樣的距離之下,我們無法看清楚對方的臉孔,但會聽到對方的心跳聲,也會聞到彼此的體味。

然而,全世界的人際距離都是如此嗎?過去曾經有一些散落各地的研究,得到一些零碎的結果。不過,在 2013 年,全世界五大洲的學者群,很瘋狂地聯合起來做了一個大規模的研究,這個研究團隊的規模到底有多大呢?看看下面這張圖吧,這是這篇論文第一頁的圖:

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恩對,你沒有看錯,就是滿滿的作者姓名跟一點點的摘要。

好了,那這群人到底做了什麼事情呢?他們統一在 2013 年,針對世界各地五大洲 42 個國家收集了 8943 份樣本(男性4013,女性 4887),透過下面這張人際距離圖,請這些受試者評估,對於認識新朋友(社交區域)、和朋友交談(私人區域)以及跟伴侶相處(親密區域),怎麼樣的距離才是舒服的。而一次收集如此多國家的樣本,並統一測量方式與問卷發放時間等,都是前所未有的創舉。

大型的調查跨越了五大洲 42 個國家,大家對於距離的感受又有什麼差別呢?圖/引自《Preferred Interpersonal Distances: A Global Comparison

先來看看所有國家的平均,在這篇研究結果中發現,在社交區域當中,人們傾向和陌生人維持 135.1 公分左右的距離,在和朋友相處時,則維持平均約 91.7 公分的距離,最後,在和伴侶相處時,則維持 31.9 公分的距離。

除此之外,根據這篇的研究結果發現,不同國家的人,對於感到舒適的人際距離,其實有所差異,有的國家你可以靠得近一些,有的國家則習慣彼此保持較遠的距離。

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不過,雖然大致上在社交區域靠得越近的國家,在私人區域也就會靠得越近(r=.70),在私人區域靠得越緊密的人,在親密區域也就越是黏在一起(r=.69) ;但是,社交區域的距離和親密區域的距離之間的相關程度只有低度相關(r=.38)。也就是說,不同國家的社交區域、私人區域與親密區域的距離,並非等比例縮放的。

為什麼會如此呢?原作者群有對可能會影響不同社交區域的潛在因素提出分析,得到了下面的這些結果:

一、社交區域

在全年均溫越高的國家中,人們傾向在和陌生人建立關係時,保持著越近的距離。也就是說,如果你到了北極(?),那麼你可能得大聲嘶吼,才能和新朋友溝通(那裡會有新朋友嗎?)。對此,研究者引用了過去的研究,認為這可能是因為「我們會把溫度作為一種熱情的象徵」:在越溫暖的國家,我們會覺得其他人越熱情,因而拉近了彼此的物理距離。

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除了溫度之外,性別也是一個影響因素,通常,女性在認識陌生人時,會比男性保持著更遠的距離,這和過去的研究有所出入,因為過去的研究發現,比起男性,女性在和他人互動時有著更近的物理距離。不過為何會得到這樣的研究結果,作者認為這尚須進一步的研究才能得知,可能來自於實驗時間不同所反映出的世代差異,也可能是過去研究並未將研究變項中的互動對象給明確區分清楚,而本研究則明確地區分成「陌生人」、「熟識者」、「伴侶」等三種不同對象。

二、私人區域

在私領域的社交活動當中,越老的人,越會和朋友們維持較遠的距離。這一句話值得注意,它指的是在 2013 年這一年施測時,得到了這樣的結果,而這背後反映了世代差異的存在,並不是說當你變得越老時,就會和朋友越坐越遠喔。至於是什麼造成了世代差異,本研究並未進一步對此提出解釋。

另外,在私人領域中同樣也發現,女性傾向比男性和友人之間保持著更遠的物理距離。

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三、親密區域

最後,在親密關係之中,越老的人也傾向和自己的伴侶保持越遠的距離。除此之外,溫度越高的國家,人們越會和伴侶保持越遠的距離。作者認為,這可能是因為在寒冷的國家中,伴侶可以透過彼此取暖來減緩寒冷帶來的不舒服,但在較熱的國家中,實驗者原先認為,寄生蟲相關疾病的傳染可能會影響彼此的人際距離,但在研究結果中卻得不到這樣的支持,因此,實驗者認為,可能有其他和健康相關的變項更符合本研究所提出來的假設模型,還需要更進一步的研究才能得知 。

在寒冷的國家伴侶能彼此取暖,而溫暖的地方卻要擔心傳染疾病?那還不去冷的地方?(誤)圖/By xdorin @ pixabay, CC0 Public Domain

除了作者提到的這些之外,貓心認為,這篇研究並未詳細地點出同一個國家不同地區是否會有顯著差異這一點,畢竟像是在中國或美國,各地的溫度可能有著極大的差異呀!另外,作者也沒有特別提到說,這一些距離指得是和同性之間社交,或是和異性之間社交呢?而這也是未來研究得多加著墨的地方。而本篇論文在最後也提到了,透過人際距離圖來做選擇的研究方式,並不一定能呈現實際的情況這也是後續研究值得注意的地方。

全文改寫自《Preferred Interpersonal Distances: A Global Comparison

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文章難易度
貓心
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心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3351字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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