被「已讀慢回」惹怒了嗎？冷靜點，可能是聊天軟體惹的禍

為什麼台灣會像坐在搖搖椅上，總是時不時地晃動？這個問題或許有些令人不安，但卻是我們生活在這片土地上的現實。根據氣象署統計，台灣每年有 40,000 次以上的地震，其中有感地震超過 1,000 次。2024年4月3日，花蓮的大地震發生後，台灣就經歷了超過 1,000 次餘震，這些數據被視覺化後形成的圖像，宛如台北101大樓般高聳穿雲，再次引發了全球對台灣地震頻繁性的關注。

地震發生後，許多外國媒體擔心半導體產業會受影響，但更讓他們稱奇的是，台灣竟然能在這麼大的地震之下，將傷害降到這麼低，並迅速恢復。不禁讓人想問，自從 25 年前的 921大地震以來，台灣經歷了哪些改變？哪些地方可能再發生大地震？如果只是遲早，我們該如何做好更萬全的準備？

要找到這些問題的答案，最合適的地點就在一座從地震遺跡中冒出的主題博物館：國立自然科學博物館的 921地震教育園區。

下一個大地震在哪、何時？先聽斷層說了什麼

1999年9月21日凌晨1點47分，台灣發生了一場規模7.3的大地震，震央在南投縣集集鎮，全台 5 萬棟房子遭震垮，罹難人數超過 2,400 人。其中，台中霧峰光復國中校區因車籠埔斷層通過，地面隆起2.6公尺，多棟校舍損毀。政府決定在此設立921地震教育園區，保留這段震撼人心的歷史，並作為防災教育的重要基地。園區內兩處地震遺跡依特性設置為「車籠埔斷層保存館」和「地震工程教育館」。

車籠埔斷層保存館建於原操場位置，為了保存地表破裂及巨大抬升，所以整體設計不採用樑柱結構，而是由82根長12公尺、寬2.4公尺、重約10噸的預鑄預力混凝板組成，外觀為曲線造型，技術難度極高，屬國內外首見，並榮獲多項建築獎。而地震工程教育館保留了原光復國中受損校舍，讓民眾親眼見證地震的驚人破壞力，進一步強調建築結構與安全的重要性。毀損教室旁設有由園區與「國家地震工程研究中心」共同策劃的展示館，透過互動展示，讓參觀者親手操作，學習地震工程相關知識。

國立自然科學博物館地質學組研究員蔣正興博士表示，面積上，台灣是一個狹長的小島，卻擁有高達近4000公尺的山脈，彰顯了板塊激烈擠壓、地質活動極為活躍的背景。回顧過去一百年的地震歷史，從1906年的梅山地震、1935年的新竹-台中地震，到1999年的921大地震，都發生在台灣西部，與西部的活動斷層有密切關聯，震源位於淺層，加上人口密度較高，因此對台灣西部造成了嚴重的災情。

而台灣東部是板塊劇烈擠壓的區域，地震震源分佈更廣。與西部相比，雖然東部地震更頻繁，但由於人口密度相對較低，災情相對較少。此外，台灣東北部和外海也是地震多發區，尤其是菲律賓海板塊往北隱沒至歐亞板塊的隱沒地震帶，至沖繩海槽向北延伸，甚至可能影響到台北下方，發生直下型地震，這種地震因震源位於城市正下方，危害特別大，加上台北市房屋非常老舊，若發生直下型地震，災情將非常嚴重。

除了台北市，蔣正興博士指出在台灣西部，我們特別需要關注的就是彰化斷層的影響，該斷層曾於1848年發生巨大錯動。此外，我們也需要留意西南部的地震風險，如 1906 年的梅山地震。此兩條活動斷層距今皆已超過 100 年沒活動了。至於東部，因為存在眾多活動斷層，當然也需要持續注意。

我們之所以擔心某些斷層，是因為這些區域可能已經累積了相當多的能量，一旦達到臨界點，就會釋放，進而引發地震。地質學家通常會沿著斷層挖掘，尋找過去地震的證據，如受構造擾動沉積物的變化，然後透過定年技術來確定地震發生的時間點，估算出斷層的地震週期，然而，這些數字的計算過程非常複雜，需要綜合大量數據。

挑戰在於，有些斷層的活動時間非常久遠，要找到活動證據並不容易。例如，1906年的梅山地震，即使不算久遠，但挖掘出相關斷層的具體位置仍然困難，更不用說那些數百年才活動一次的斷層，如台北的山腳斷層，因為上頭覆蓋了大量沉積物，要找到並研究這些斷層更加困難。

儘管我們很難預測哪個斷層會再次活動，我們仍然可以預先對這些構造做風險評估，從過往地震事件中找到應變之道。而 921 地震教育園區，就是那個可以發現應變之道的地方。

921 後的 25 年

在園區服務已 11 年的黃英哲擔任志工輔導員，常代表園區到各地進行地震防災宣導。他細數 921 之後，台灣進行的六大改革。制定災害防救法，取代了總統緊急命令。修訂了建築法規，推動斷層帶禁限建與傳統校舍建築改建。組建災難搜救隊伍，在面對未來災害時能更加自主應對。為保存文化資產，增設了歷史建築類別，確保具有保存價值的建築物得到妥善照料。

最後，則是推行防災教育。黃英哲表示，除了在學校定期進行防災演練，提升防災意識外，更建立了921地震教育園區，不僅作為教育場所，也是跨部門合作的平台，例如與交通部氣象署、災害防救辦公室、教育部等單位合作，進行全面的防災教育。園區內保留了斷層線的舊址，讓遊客能夠直觀地了解地震的破壞力，最具可看性；然而除此之外，園區也是 921 地震相關文物和資料的重要儲存地，為未來的地震研究提供了寶貴的資源。

堪稱園區元老，在園區服務將近 19 年，主要負責日語解說工作的陳婉茹認為，園區最大的特色是保存了斷層造成的地景變化，如抬升的操場和毀壞的教室場景，讓造訪的每個人直觀地感受地震的威力，尤其是對於年輕的小朋友，即使他們沒有親身經歷過，也能透過這些真實的展示認識到地震帶來的危險與影響。

陳婉茹回憶，之前有爸媽帶著小學低年級的小朋友來參觀，原本小朋友並不認真聽講，到處跑來跑去，但當他看到隆起的操場，立刻大聲說這他在課本看過，後來便聚精會神地聽完 40 分鐘的解說。

除了每看必震撼的地景，園區也透過持續更新策展，邀請大家深入地震跟防災的各個面向。策展人黃惠瑛負責展示設計、活動規劃、教具設計等工作。她提到，去年推出的搜救犬特展和今年的「921震災啓示展」與她的個人經歷息息相關。921 大地震時的她還是一名台中女中的住宿生，當時她儘管驚恐，依舊背著腿軟的學姊下樓，讓她在策劃這些展覽時充滿了反思。

在地震體驗平臺的設計中，黃惠瑛強調不僅要讓觀眾了解災害的破壞力，更希望觀眾能從中學到防災知識。她與設計師合作，一樓展示區採用了時光機的概念，運用輕鬆、童趣的風格，希望遊客保持積極心態。二樓的地震體驗平臺結合六軸震動臺和影片，讓遊客真實感受921地震的情境。她強調，這次展覽的目標是全民，設計上避免了血腥和悲傷的元素，旨在讓觀眾帶著正向的感受離開，並重視防災意識。

籌備今年展覽的最大挑戰是緊迫的時間。從五月開始，九月完成，為了迅速而有效地與設計師溝通，黃惠瑛使用了AI工具如ChatGPT與生成圖像工具，來加快與設計師溝通的過程。

蔣正興博士說，當初學界建議在此設立地震教育園區，其中一位重要推手是法國地質學家安朔葉。他曾在台灣指導十位台灣博士生，這些博士後來成為地質研究的中堅力量。1999年921大地震後，安朔葉教授立刻趕到台灣，認為光復國中是全球研究斷層和地震的最佳觀察點，建議必須保存。為紀念園區今年成立20週年，在斷層館的展示更新中，便特別強調安朔葉的貢獻與當時的操場圖。

此外，作為 20 週年的相關活動，今年九月也將與日本野島斷層保存館簽署合作備忘錄（MOU），強化合作並展示台日合作歷史。另一重頭戲則是向日本兵庫縣人與自然博物館主任研究員加藤茂弘致贈感謝狀，感謝他不遺餘力，長期協助園區斷層保存館的剖面展品保存工作。

前事不忘，後事之師

盡力保存斷層跟受創校舍，只因不想再重蹈覆徹。蔣正興博士表示，921地震發生在車籠埔斷層，其錯動形式成為全球地質研究的典範，尤其是在研究斷層帶災害方面。統計數據顯示，距離車籠埔斷層約100公尺內，住在上盤的罹難率約為1%，而下盤則約為0.6%。這說明住在斷層附近，特別是上盤，是非常危險的。由於台灣主要是逆斷層活動，這一數據清楚告訴我們，在上盤區域建設居住區應特別小心。

2018年花蓮米崙斷層地震就是一個例證。

在921地震後，政府在斷層帶兩側劃設了「地質敏感區」。因為斷層活動週期較長，全球大部分地區難以測試劃設敏感區的有效性，但台灣不同，斷層活動十分頻繁。例如 1951 年，米崙斷層造成縱谷地震，規模達 7.3，僅隔 67 年後，在 2018 年再次發生花蓮地震，這在全球是罕見的，也因此 2016 年劃設的地質敏感區，在 2018 年的地震中便發現，的確更容易發生地表破裂與建築受損，驗證了地質敏感區劃設的有效性。

在過去的20年裡，921地震教育園區不僅見證了台灣在防災教育上的進步，也承載著無數來訪者的情感與記憶。每一處地震遺跡，每一項展示，都在默默提醒我們，那段傷痛歷史並未走遠。然而，我們對抗自然的力量，並非源自恐懼，而是源自對生命的尊重與守護。當你走進這座園區，感受那因地震而隆起的操場，或是走過曾經遭受重創的教室，你會發現，這不僅僅是歷史的展示，更是我們每一個人的責任與使命。

來吧，今年九月，走進921地震教育園區，一起在這裡找尋對未來的啓示，為台灣的下一代共同築起一個更堅固、更安全的家園。

延伸閱讀：
高風險？ 家踩「斷層帶、地質敏感區」買房留意
「我摸到台灣的心臟！」法國地質學家安朔葉讓「池上斷層」揚名國際
百年驚奇－霧峰九二一地震教育園區｜天下雜誌

「這段時間，我們一直納悶控制的方法在哪裡……」
「沒想到就是我們自己。」

——《人生複本》 Blake Crouch

有沒有注意自己的日常用語會跟自己經常接觸的朋友們越趨接近？像是辦公室有人開始講：「是在哈囉？」身旁會也越來越多人在不經意間說出：「是在哈囉？」我們跟某個朋友聊天時，如果對方原本都沒有在用貼圖，但是突然有一天他/她開始用了貼圖，我們也開始跟著用貼圖來回應對方。

用語上的一致性 （lexical alignment / lexical entrainment）能夠讓人跟人之間距離更靠近，增加彼此的信任感。不僅在語言上，行為上一致性（姿勢、動作等）也能在兩個溝通越來越順暢的人們身上觀察到，而且人們在沒有察覺的情況下，對於那些語言與行為跟自己一致的人也展現較多好感。

語言一致性的涵蓋範圍廣泛，包含用詞選擇、腔調、語速，甚至是修辭結構。

舉例來說，當我們在跟朋友描述自己所在的位置時：「我在地下室一樓」此時，對方比較有可能回應「我在地下室二樓」，而不是「我在 B2」。

但人與人之間對話時的用語一致性跟語音助理設計有什麼關係呢？

無論與人或電腦對話，我們都會配合對方的用語

我們可以透過瞭解人跟電腦對話的時候，是否也會出現這樣的用語一致性。在這個實驗當中，研究者們會讓使用者分別跟三個不同的角色語音對話對話，分別是：

• 真人
• 較舊版本的電腦
• 較新版本的電腦

而且使用者們會明確地被告知即將對話者的身分。如果是舊版電腦，就會看到一個螢幕開機畫面上寫著是 1987 年的作業系統版本；如果對話的是新版電腦，就會在螢幕上看到 2003 年的作業系統版本。

接著，請使用者在實驗過程中分別跟三個不同的角色互相看著圖片描述一個物品，例如：看一張電燈的圖片。不過「電燈」的另一個稱呼也可以是「檯燈」，這時候研究者就讓他們輪流向對方說出照片裡的物品，進而讓研究者們分析使用者會不會因為對方用了某個詞彙，後續再看到同樣的圖片時也用同樣的詞彙。

結果發現，是的！使用者不但會配合另一個人的用詞方式，也會配合電腦的用詞。

即便使用者知道自己在跟電腦對話，當電腦一直用固定的詞彙描述圖中物品時，使用者的描述用詞也會配合電腦，就如同配合人一樣，用同樣的詞彙來描述物品。

但是這種用同樣詞彙的配合程度不同，當使用者知道自己在跟一個舊版本的電腦對話時，配合的程度就高於最新版本的電腦或是人類。也就是說，當我們知道電腦可能「比較笨」的時候，我們就更容易去配合它的用語。而這個效果透過很表面的知覺操弄就可以做到，就像實驗中讓使用者看到不同版本作業系統就會達到配合程度不同的效果。

不只用詞，在句子結構上也會配合語音助理

除了看字彙選擇是不是會有一致性，研究者們也發現當請使用者分別跟另一個真人、另一個發出機器音的語音助理、另一個擬人聲的語音助理對話，無論和誰對話，使用者自己的句子結構都會有配合對方的傾向。

研究者們邀請使用者向三個不同的角色互相描述圖片中的畫面，從中我們可以發現兩個不同的描述方式：

• 左圖：「大明給小王一張卡片」＝「大明把卡片給小王」；
• 右圖：「一個藍色的圓圈」＝「一個圓圈是藍色的」。

接著讓使用者分別跟三個角色輪流描述多長不同的圖片給對方聽。結果發現，如果對方一直用「A 把（物品）給 B」或是「形容詞 + 名詞」這種結構來描述圖片的話，自己後續描述圖片的方式也會趨向這個方式。

所以，無論跟自己對話的是人，或是機器音的語音助理，還是擬人聲的語音助理都有同樣的效果。

利用人們「一致性」本能，互動設計讓語音助理更好用

從我們與語音助理的互動經驗中可以發現，只要語音助理無法辨識我們說出來的內容，就無法給出符合期待的回應，所以自然語言處理（Natural language processing, NLP）的專家們持續發展語音辨識的技術。然而在新技術尚未推出之前，我們其實可以從人機互動的角度來修正語音助理的設計。

以本次回顧的系列研究的結論來說，人會隨著溝通對象而改變語言使用習慣，包含用語、句構。尤其當人認為電腦越不聰明時，配合程度越強。因此，設計師們不妨根據現有技術，先讓語音助理講出一些簡單的句子結構來開啟對話，再引導使用者也使用相似的簡單結構來回覆，而不是一定要專注在設計出能夠進行複雜對話的語音助理。

例如：當我們透過 Hey, bot 喚醒語音助理後，先讓語音助理說出：「嗨，下指令」這個簡單的句子結構，進而引導使用者說出：「好，播音樂」。

從系統設計角度來看，這麼做能在一開始就讓使用者在不知不覺中說出系統比較容易辨識的指令。就像我們在跟小小孩對話的時候，當他對我們說：「我要車車～」的時候，自己也會很自然的回應：「車車給你～」。

如此一來，使用者就不會因語音助理辨識錯誤而太失望了，不是嗎？

延伸閱讀

• 語音助理在不同情境下的設計考量
• 我們應該要設計「對話」還是設計「系統回應」？

感謝沈奕超、張元嘉提供編輯建議

參考資料

1. Cowan, B. R., Branigan, H. P., Obregón, M., Bugis, E., & Beale, R. (2015). Voice anthropomorphism, interlocutor modeling and alignment effects on syntactic choices in human-computer dialogue. International Journal of Human-Computer Studies, 83, 27-42.
2. Branigan, H. P., Pickering, M. J., Pearson, J., McLean, J. F., & Brown, A. (2011). The role of beliefs in lexical alignment: Evidence from dialogs with humans and computers. Cognition, 121(1), 41-57.

• 作者：楊期蘭

路人：「聽起來就是在設計 APP 啦～」

同系的朋友：「好像是在做網路通訊吧，還是多媒體那種，常常需要找人來試用他們的系統。」

社會科學專家：「人機互動真的有在讀理論嗎？我看實驗都做得不是很嚴謹欸，人的行為很複雜，不是幾行數字就可以解釋清楚的。」

資訊領域專家：「人機互動做的東西感覺我們都做過了啊，而且技術都很成熟也商品化了，再說你們的研究方法怎麼樣本數都這麼少？沒有大數據支持、資料處理方式看起來也是靠人力沒有自動化？怎麼不用自然語言處理技術處理訪談資料？樣本這麼少或根本沒有數字很難讓人相信你們的結果欸。」

當身邊有在做「人機互動研究」的人時，大家會不會有類似的疑惑？好奇他們到底在做什麼？

而自己就是在做「人機互動研究」的人，多少會被問到類似的問題：「人機互動到底是在做什麼？」特別是當對方來自某個學科背景，在聽完人機互動研究後經常因為覺得學科間部份重疊性而帶著自己的有色眼鏡來評斷人機互動研究。

這次要透過上、下兩篇，用面對 20 種不同背景的聽眾來解釋人機互動在做什麼，一方面為好奇的讀者們解惑；另一方面想跟同為人機互動研究的讀者們一起討論到底怎麼向不同類型聽眾溝通比較合適。

在上集，我們已經先從生活會遇到的對象解釋起；這篇下集會從面對不同學科背景的朋友開始解釋：人機互動是什麼？

11.  對正要選系的高中生：

目前在台灣的大學部跟研究所都還沒有一個系所稱作人機互動學系，但是因為人機互動是一個沒有領域分界的學科知識（但是有一套專屬的研究方法論），所以在任何科系裡都有可能將某一個科系的學理知識或方法論挪用到人機互動的研究上。

人機互動顧名思義有包含人的部分跟機器、系統的部分，因此在無論你/妳對人感興趣或對電腦比較感興趣，只要選的科系能夠讓你/妳對這兩個其中一個有很深入了解，未來都很有機會直接把所學跟人機互動研究結合在一起。

12. 對人文藝術背景的朋友：

人機互動是去探究科技如何對人類產生不同層面的影響，像是如何透過科技來進行藝術創作，進而引發人去反思；如何將文本數位化讓使用者有更多不同於以往的新互動，產生新的閱讀、欣賞體驗；如何運用科技作為媒介來輔助創作者創作、分享作品、擴大與欣賞者的互動等，都會有人機互動的成分在其中。

13. 對自然科學背景的朋友：

人機互動是一門運用科學研究方法了解人類如何使用電子系統的學科。人機互動跟自然科學相同地方在於兩個學科都會提出研究問題、提出假說、進行實驗，最後得到不同於以往的新發現來回答研究問題，透過可被重複驗證的方式來了解某個現象，這個現象在自然科學領域就是「自然現象」，而在人機互動領域就是人類行為如何受系統影響，或是系統的什麼新設計幫助了人類。而不同於自然科學之處在於人機互動研究對象是「人與機器」的這個組合，而自然科學則是研究自然界的純物質。

14. 對生物醫學背景的朋友：

人機互動與生物醫學領域部分相同之處在於研究對象都是人，而人機互動領域除了了解人以外，多加入了設計系統的部分。就應用層面來說，了解醫護人員、生醫專家如何在緊急繁忙醫療現場使用生醫系統或是醫院內部資訊系統，並透過科技來輔助醫療行為進行、如何設計好的溝通媒介來促進醫病之間溝通等，就是部分人機互動研究在解決的事。

最近為了找到對抗新冠病毒的疫苗，除了生物醫學科學家之外，群眾外包也被視為其中一個嘗試找到新型蛋白質結構的方式，透過遊戲化的互動設計，讓不同觀點的群眾可以投入共同解決科學領域難解的問題，突破一些專家盲點。怎麼設計一個好的群眾外包機制來讓公民參與科學，也是人機互動領域的一個研究主題之一。

15. 對社會科學背景的朋友：

人機互動與社會科學領域部分相似之處在於我們都以人當作研究對象，也同樣會根據不同研究問題分別透過微觀與鉅觀角度來分析人類行為。「人」是人機互動領域的主角，因此人機互動借用了許多社會科學長期對於人類行為了解所建立的理論，藉此引導系統設計的方向，像是心理學對於個體的認知優勢與限制的理論、傳播學對於人際溝通時語言行為使用的了解、社會學對於個體與社會結構如何相互影響的理論、人類學告訴我們不同文化下人類形成的不同慣習等，這些對於人類社會豐富的了解都是人機互動研究需要的基礎。

人機互動研究想達到的目標之一就是去了解：當人與科技互動時，人類會有什麼新的行為發生、會如何被賦能；同時並提出科技對人類社會可能帶來的利與弊，藉此引導政策制定方向或科技系統設計方向。

16. 對工程背景的朋友：

人機互動是了解人如何使用機械或電子系統的學科，與工程領域相似的地方在於兩者都需要先定義問題，並設計出能解決問題的最佳系統；不同之處在於人機互動在系統設計的環節中多把「使用者」納入設計考量，所以在評斷系統效能的時候，除了比較不同系統之間的表現 (performance) ，也同時需要評量使用者使用系統的表現。

17. 對資訊背景的朋友：

人機互動是一門了解人怎麼跟資訊系統互動的學科，與電腦科學相同的地方在於兩者都是為了解決一個問題設計出一套最佳的演算法或是資訊系統，並且用量化方法來比較不同算法或是系統的效能；不同之處在於人機互動研究者在設計演算法與資訊系統需要將使用資訊系統的人也納入設計考量中，因此在比較系統效能時，除了透過「數字」比較系統效能外，也會有部分不能數值化的比較參數，原因在於使用系統的使用者包含了「可被數值化」與「不可被數值化」的部分，可被數值化的部分就跟資訊系統的評量方式一樣，可以透過比較數字大小看出差異，但不可被數值化的部分就需要透過其他研究方法來了解，也就是「質化」分析方式，才能告訴我們資訊系統對人產生了什麼影響、背後隱含的意義是什麼。

18. 對設計背景的朋友：

人機互動就是在透過科技解決問題的學科，與設計領域相同之處在於兩者都是透過「設計」某個實體或虛擬的東西來解決問題，設計學門的設計範疇非常多元廣泛，但人機互動則是將目標放在設計「人與科技物之間的互動」的範疇內。

19. 對做使用者經驗 (UX) 的朋友：

人機互動是了解使用者如何跟各種不同的科技物、數位系統或網路互動的學門。使用者經驗研究涵蓋的範圍很豐富多元，只要有人的地方就會產生經驗，而這些經驗不一定需要在有科技物的情況下發生，像是人在傳統市場採購的經驗、人們在某個場所共同經歷一個活動的經驗等，使用者經驗可以包含使用科技物的經驗也可以不包含；而人機互動與使用者經驗重疊的部分在於人機互動也需要了解人的經驗，但不同之處在於它是企圖了解：人如何使用科技物、人際關係怎麼被科技物影響、科技如何影響人等，解決問題的範疇是在「人與科技物互動」之中。

20. 對其他也是在做人機互動的朋友：

人機互動廣義來說就是人與運算系統的互動，但在人機互動研究的大傘下又有許多不同的子主題，詳細請參考，不同子領域有各自著重的研究貢獻，有些著重於新奇的互動設計、有些則將重點放在系統設計、而又有一些是把重點放在了解這些使用社群科技系統下的人們或是特殊情境。每個子主題的共通點就是包含了「人」與「運算系統」這兩個成分。對筆者而言，科技在人機互動中扮演的角色是「賦能」 (empower) 而非取代人類，科技設計目的是為了讓人完成原本做不到的事、產生原本無法實現的人際交流，使得人在物理上、心理上都比以往更有能量。

你/妳的定義是什麼？

看完了 20 種不同的人機互動解釋，可以看出無論解釋的對象是誰，

人機互動共通的內涵就是去了解並設計人與機器之間的互動機制。

人機互動的定義絕對不是只有這些，根據不同對象的需求、談話的目的，就會有不同的定義，而且不同背景的人即便看到同一個詞彙，解讀跟思考方向都不同。就像「人工智慧」這個詞，有人看到後想的是數學模型、有人是演算法、有人是應用情境、有人是倫理議題，無論從哪個角度看都有其道理，但若想展開討論，我們需要確認雙方都是在對某個詞彙有同樣定義情況下討論，否則就只能各說各話、耍耍嘴皮子。

人機互動因為研究主題包含「人」與「科技」，因此除了自己發展出屬於這個學門的理論外，也會奠基於其他學門不斷累積的知識，像是社會科學對人的認識、工程科學科學在電腦科學技術的發展，相互融合來產出人機互動的研究成果。不同學門在主題選擇上、方法上、研究結果上多少會有重疊的部分，學門的定義到底該涵蓋那些概念，最後還是回歸到某個所屬的科學社群共同想解決的問題是什麼。

定義是由人建構出來的，不同科學社群想解決的問題不同，定義跟切入點就會有所不同，這些定義也可能隨著時空背景推移跟著調整，找 10 個在做人機互動的研究者來分享，也很有可能會產出 10 個不同的版本。一個詞彙的定義很多元，端看我們想跟誰說、目的是什麼。

各位讀者同意這（上）、（下）兩篇提到的人機互動解釋嗎？同意的話，有什麼想補充嗎？不同意的話，覺得哪裡可以更好？找機會跟我們交流討論吧！

延伸閱讀：

到底什麼是人機互動？二十種向朋友解釋人機互動是什麼的說法（上）【親友篇】

• 感謝沈奕超、張元嘉、陳美伶、黃振瑋、王邦任提供編輯建議

本文轉載自人機共生你我它，原文為〈【科系篇】到底什麼是人機互動？二十種向朋友解釋人機互動是什麼的說法（下）〉