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55-38-7溝通黃金比例?一個溝通法則的誤用

貓心
・2015/02/26 ・1601字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 566 ・九年級

CC by  José Manuel Ríos Valiente@flickr
CC by José Manuel Ríos Valiente@flickr

相信你一定在很多地方,聽過這樣的說法吧:我們的溝通,有55%是來自於身體語言(body language),有38%來自於語調(tone of voice),只有7%來自於說話的內容(actual word spoken)。

但是,這一句人人能夠琅琅上口(?)的溝通黃金法則(?),真的是這樣子嗎?

事實上,55-38-7法則來自於兩篇研究的結合[1,2];這兩篇論文都是透過單一說出來的字眼(single spoken word,如dear、terrible),來探討溝通時的正負向情緒。前面那篇論文比較語意內容(semantic meaning)和聲調(tone of voice),結果發現後者的影響力比較大;後面那篇論文探討的是,臉部表情(facial expression,黑白照呈現)和語調(vocal tone,錄音帶呈現)的比較,發現他們的影響力分別為3:2。而Mehrabian 將這兩篇的研究結果結合起來,提出了55 : 38 : 7的溝通比例。

Mehrabian在1971年所發表了《Silent Messages》一書,書中提到了,溝通包含了三個關鍵的要素:說話的內容(words)、語調(tone of voice)、非語言行為(non-verbal behaviors);一個溝通要有效,它的這三個要素必須要一致。只有當情境模糊(ambiguous)時,語調以及身體語言的影響力才會被突顯出來[3]。因此,就如Mehrabian所著《Nonverbal Communication》一書(P.108)當中提到的 [4],55-38-7法則並非用在任何的溝通情境,而僅僅適用於「當一個人說話時的語調(tone)、手勢(gestures)面部表情(facial expression)這一些非語言訊息(non-verbal communication),和說出來的內容(context)這一些語言訊息(verbal communication)不一致時」;在這樣的情況下,非語言訊息會造成的影響才被突顯出來。

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由此可知,我們平時都以為,55-38-7法則可以用在任何的溝通情境下,其實是這個研究的誤用。Mehrabian特別在他的網站上,提出了這一項聲明:

「所有的喜歡=7%的語言上的喜歡+38%聲調上的喜歡、55%臉部表情上的喜歡。請加註這一句話:這個關於語言訊息與非語言訊息的方程式,是來自於研究溝通時的感覺和態度(如喜歡-不喜歡)的實驗。除非是一個溝通者在講述關於他們的感受或是態度的情況下,否則這個方程式並不適用。這些想法也可以在Silent Messages這篇文章上的索引286和索引305上找到──這才是我研究結果的原貌。」(Mehrabian,2009)[5]

原文:“Total Liking = 7% Verbal Liking + 38% Vocal Liking + 55% Facial Liking. Please note that this and other equations regarding relative importance of verbal and nonverbal messages were derived from experiments dealing with communications of feelings and attitudes (i.e., like–dislike). Unless a communicator is talking about their feelings or attitudes, these equations are not applicable. Also see references 286 and 305 in Silent Messages – these are the original sources of my findings.”

而且,值得注意的是,這兩篇研究的成果缺乏外效度(External Validity),在應用到現實生活時,會有許多的限制。第一,它要受試者對於單一字眼做出判斷,這是非常人為操弄(artificial)的做法;第二,這個結果是兩篇研究的結合,而這是非常不適當的結合方式;第三,這個研究只能應用在正負向情緒的溝通上;第四,研究的受試者只有女性,而沒有男性;第五,有一些非語言溝通的要素,如身體姿勢(body posture),並未被納入實驗當中。

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在那之後,有一些研究採取更符合實際生活的方式來做分析,其中一個在1970年代的研究,透過撥放錄影帶給受試者的方式,來分析溝通時的被動/主動態度 (submissive/dominant attitude);結果發現,所有種類的非語言訊息(尤其是身體姿勢),比語言內容的影響力高了4.3倍[6];在1992年的另一個研究,發現聽到用平平的音調(flat voice)所說的情緒字眼,比起看到沒有聲音的臉部表情影片,多出了4倍的影響力[7]。總結來說,是不同的研究方法,造就出了不同的研究成果。

參考資料:

研究文獻:

  1. Mehrabian, Albert; Wiener, Morton (1967). “Decoding of Inconsistent Communications”.Journal of Personality and Social Psychology 6(1): 109–114. doi:10.1037/h0024532.PMID 6032751.
  2. Mehrabian, Albert; Ferris, Susan R. (1967). “Inference of Attitudes from Nonverbal Communication in Two Channels”. Journal of Consulting Psychology 31 (3): 248–252.doi:10.1037/h0024648.
  3. Mehrabian, Albert (1971). Silent Messages(1st ed.). Belmont, CAWadsworthISBN 0-534-00910-7.
  4. Mehrabian, A. (1972). Nonverbal Communication. New Brunswick: Aldine Transaction.
  5. Mehrabian, Albert (2009). “”Silent Messages” – A Wealth of Information About Nonverbal Communication (Body Language)”.Personality & Emotion Tests & Software: Psychological Books & Articles of Popular InterestLos Angeles, CA: self-published. Retrieved April 6, 2010.
  6. Argyle, Michael; Salter, Veronica; Nicholson, Hilary; Williams, Marylin; Burgess, Philip (1970). “The Communication of Inferior and Superior Attitudes by Verbal and Non-verbal Signals”.British Journal of Social and Clinical Psychology (9): 222–231.
  7. Hsee, Christopher K.; Hatfield, Elaine; Chemtob, Claude (1992). “Assessments of the Emotional States of Others: Conscious Judgments versus Emotional Contagion”.Journal of Social and Clinical Psychology 14(2): 119–128.
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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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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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