對方是在生我的氣，還是我想太多了？

多半兩邊都有一點，而研究可以幫你分清楚，哪一部分是哪一種。

要察覺一則訊息帶著負面情緒，你還算在行。但要精確說出是哪一種情緒，你猜對的不到一半。而且你對自己解讀的把握，遠遠超過準確度所能支持的程度。所以「哪裡怪怪的」這個感覺，通常是真實的資訊；「對方就是在生我的氣」，通常只是披著確定外衣的猜測。

我是 Subtext 的共同創辦人，這款 App 會在你回覆之前，先看出一則訊息在做什麼。你對這個主題有興趣，對我是有好處的，這點我先說在前頭。後面我也會講清楚，像我們這樣的工具該在哪裡退開，因為這個主題裡有一條界線。接近文末，有一次 Subtext 的真實執行，讀的是回給第二次取消約定的人的一句「好啊，沒關係。你有空再說。」

我是不是把這則訊息想太多了？

如果「確認」已經多過「閱讀」，大概就是了。這個機制有真實的實驗基礎，雖然是間接的。Borkovec 和 Hu¹讓參與者在看一張令人恐懼的影像之前，先擔心，或先放鬆，再測量他們身體的恐懼反應。事前先擔心的那一組，身體反應比較小，自己回報的害怕程度卻一樣高，甚至更高。這是 1990 年的實驗室研究，用的是想像出來的場景，不是一則訊息，所以我只把它當成這個機制的經典依據，而不是傳訊息的直接證據。不過它支持的這個機制，和實際經驗相當吻合：擔心一個威脅，可能會取代真正去處理它，這就能解釋，為什麼一則訊息讀了十五遍，焦慮的感覺還是原地不動。你並沒有解決任何事。你是在迴避解決，偏偏這感覺很像在做事。

真正有用的區別，是重讀是為了什麼，而不是讀了幾遍。確認訊息是不是還和你原本理解的一樣，那是閱讀；確認它這次讀起來是不是沒那麼嚇人，那就是在原地打轉。為了修掉一個確實讀起來不對的語氣，重擬一次，是修改。重擬了五次、一次都沒傳出去，或是把同一張截圖轉給三個人，請他們幫忙判斷，那是尋求再保證（reassurance seeking），這在本文後面有專門談它的研究。

如果上一段描述的，比較像你剛過去的這一個小時，而不是你傳出的最後一則訊息，那麼問題早就不在這則訊息上了。更值得問的是，傳訊息為什麼會讓你焦慮。

關於判讀的準確度，研究實際發現了什麼

最基礎的一項研究，是 Kruger、Epley、Parker 和 Ng²做的，共有五個實驗，而引用它的人，比真正讀過它的人多。

你看過的那個說法：人們只有 56% 的時候讀得懂文字裡的語氣。這個數字出自其中的第二個實驗。那個實驗是在人數不多的學生樣本中，要求參與者在「諷刺」和「認真」之間二選一，而論文本身的文字也說，那裡的電子郵件準確度和隨機猜測沒有差別。怎麼判斷一則訊息是不是諷刺，我另外有一篇談。56% 不是傳訊息整體的準確率，它只是那個實驗的圖 1 上印出的電子郵件準確度，來自 29 組配對。

就怒氣而言，更重要的是第三個實驗：308 位參與者各自寫出要傳達諷刺、認真、憤怒或悲傷語氣的訊息。電子郵件的接收者相信自己有 89.3% 的時候是對的，實際上有 62.8% 的時候是對的。論文沒有公布只看憤怒的準確率，所以有人引用這種數字，那個數字就是編出來的。

我從中得到兩點。第一，在最早的那個實驗，準確度是 84%，作者也明確提醒，不要就此斷定人們不擅長這件事。站得住腳的發現，是感覺上有多清楚、和實際上有多清楚之間的落差，而不是能力不足。第二點讓我有點刺痛：朋友並沒有比陌生人更準確，過度自信的程度也一樣，所以跟一個人再熟，也補不上這個落差。

Holtgraves³提供的，是比較近期、也最有用的一組數字。傳訊的人寫下訊息，傳達 22 種情緒中的一種，但不直接點名那種情緒。讀的人用自由作答的方式，精確說出是哪一種情緒的比例是 20.1%；改成選擇題，是 46.3%。單看憤怒，讀的人認出來的比例大約是 38.8% 到 40%。

不過就算讀的人答錯了，他們仍有大約 85% 到 90% 的時候，落在正確的正面或負面方向上。

所以，你感覺這則訊息是負面的，這個感覺帶著真實的訊號；至於你深信它是哪一種負面情緒，那份深信大多不帶什麼訊號。

負面偏誤確實存在，但範圍比你聽說的窄

流行的說法是，面對含糊的訊息，每個人都預設往最壞的方向解讀。證據比這個說法具體得多，我看完之後，把這個主張從「已有定論」降成了「仍有爭議」。

支持這個說法的那一邊，Sillars 和 Zorn⁴記錄到職場電子郵件裡有「負面強化偏誤」（negative intensification bias）：收件人對訊息的評價，比沒有牽涉其中的旁觀者更負面，而且這些評價和訊息實際的特徵，只有微弱的關聯。在溝通氣氛不佳的環境，以及職位較低的人身上，這個偏誤更強。Byron 的理論架構⁵則預測，正面的電子郵件會被讀成中性，中性的會被讀成負面。

另一方面，Holtgraves 發現，正面或負面的方向，有 85% 到 90% 的時候讀對了，這比較接近準確，而不是預設往負面。另外，一項 2025 年預先註冊的伴侶研究⁶發現，整體而言，並沒有顯著的傾向，會把伴侶的訊息評得比伴侶自己的評價更負面。它發現的是投射：人們會把自己當下的心情，部分讀進伴侶的訊息裡。Pollmann 和 Roos 在 2025 年針對日常訊息做的研究⁷指向同一個方向。有 347 人替自己收到的訊息評分，其中 171 人能配對到傳訊的人，研究對電子郵件也做了類似的設計；結果發現，傳訊的人想表達的語氣，和讀的人讀到的語氣，有相當高的一致性。這是一般訊息上的平均一致性，並不代表緊繃或含糊的訊息，會因此變得比較好讀。

所以，我不會為「含糊會讓每個人都往最壞的方向想」這個說法辯護。我願意辯護的版本是：讀的人是誰，以及訊息本身的樣子，可以預測會不會出現負面的解讀。這就帶到了讓人不太舒服的部分。

誰會把含糊讀成敵意

這些研究衡量的是解讀偏誤，也就是在沒有客觀正確答案時，人會傾向挑哪一種解讀。它們並沒有顯示，焦慮的人比較不擅長察覺真正的怒氣。這個區別很重要，而大多數報導都把兩者混為一談。

Kingsbury 和 Coplan⁸編寫了含糊的傳訊情境短文，發現社交焦慮越高，與越負面的解讀有關聯，兩項研究的樣本分別是 215 人和 353 人。在第二項研究中，讀的人對寫明是女性傳來的訊息，解讀得更負面，男性讀者尤其如此。

Goldman 等人在 2025 年的研究⁹用類似 WhatsApp 的聊天，測試了社交焦慮這條關聯，卻沒有發現這個關聯。他們在特拉維夫大學篩選了 337 位大一學生，挑出社交焦慮高的 30 位和低的 30 位，請他們讀一段編造的對話（情境是初次約會的隔天），同時追蹤他們的眼球移動。兩組讀含糊的句子時，都比讀無關的句子更負面，而且兩組之間沒有差別。六十位學生加上一段虛構的聊天，是個規模很小的測試。不過，這已經足以讓這條關聯，不像原本看起來那麼確定。

兩項統合分析在方向上一致，在大小上有出入。Chen、Short 和 Kemps¹⁰在 44 項研究中發現 g = 0.83，同時指出可能有發表偏誤。規模大得多的 Würtz 等人在 2026 年的分析¹¹，涵蓋 295 個樣本、50,296 人，發現 g = 0.48，但它談的是一般的焦慮，不只是社交焦慮，所以兩者不能直接相比。兩者都是真實存在的效果，而較新、規模較大的那一項顯示，效果是中等，不是大。

至於拒絕敏感（rejection sensitivity），已經有直接以傳訊息為對象的證據。Keane 和 Hammond¹²發現，它能預測對含糊的調侃訊息做出更負面的解讀，樣本分別是 490 人和 394 人，相關性都很小。表情符號、縮寫和關係脈絡，也都會改變解讀，這再次說明，語氣並不只存在於文字本身。焦慮型依附的人傳訊息時的樣子，背後也是同一種恐懼。

最貼近這種經驗的概念，是不確定性不耐受（intolerance of uncertainty），但它的直接證據也最薄弱。它已被充分確立為一種跨診斷的特質：一項涵蓋 181 項研究的統合分析¹³發現，它與症狀之間有中等程度的關聯。不過，目前沒有任何有說服力的實驗，顯示不確定性不耐受程度高，會導致更多次重讀、更多次查看對方的「最後上線時間」，或是更多對怒氣的推論。它和傳訊息之間的連結，是個合理的假設，還不是研究發現。

流傳很廣，但並未確立的說法

「重讀訊息會讓情況更糟」。沒有任何實驗，把人隨機分成「重讀」和「放著不管」兩組，再測量焦慮或準確度。從臨床角度看，這說得通，但沒有人驗證過。

「關掉已讀回條，你就會好過一點」。我找不到針對這點的對照研究。我找到的相關性研究，結論的方向不一致，而且選擇關掉已讀回條的人，本來就可能是壓力比較大的人，所以我不會說這已經得到證實。如果已讀回條對你造成壓力，把它關掉是個成本很低的實驗，但不是已經證實有效的解法。

「問對方是不是生氣了，反而會弄巧成拙，因為這個問題讀起來像被動攻擊」。很多人這樣說，但沒有任何研究支持這一點。如果對方真的是被動攻擊，怎麼應付被動攻擊的人是另一個問題。

「焦慮的人會誤讀訊息」。他們對含糊訊息的解讀確實比較負面。至於他們在判斷真實傳訊者的真實狀態時，是不是比較不準，還沒有研究給出答案。

這四個說法有個共同點：證據更擅長說明一則訊息裡有什麼，而不是告訴你一個人感覺到什麼。我在〈這則訊息是什麼意思〉裡畫的，也是同一條線。

真正有幫助的做法

把訊息確實說出的內容，和你自己添上去的部分分開。文字能確立的，是它的字面內容，以及（相當可靠地）它大致的正面或負面方向。超出這兩點的，全是推論。把這條線明確寫下來，比再讀一遍更有用。

只問一次，而且要用能問出資訊的方式問。還沒有任何研究，把人隨機分成「自己推測」和「直接開口問」兩組來比較，所以這只是推理，也沒有人驗證過它是不是有效的技巧。不過，問比重讀有一個明顯的優勢：對方的回覆會帶來新的證據，而重讀只是在回收同一個含糊的線索。問一次釐清的問題，是在蒐集資訊。第五次問「你真的沒有不高興嗎」，就是另一回事了，我後面會再談。要讓這個問題聽起來像好奇，而不是質問，其實比看起來難；Subtext 幫上最多忙的，就是這種只有一句話的訊息。

就拿這篇文章標題問的那個問題來看，差別是這樣：

草稿 「你是不是生我的氣了？」

只能回答是或不是，問的是你早就選定的那種解讀 · 對方很容易回一句「沒有啊」，你什麼新資訊也拿不到 · 也沒說到底是哪裡看起來不對勁

改寫後 「你上一則訊息，我讀起來跟平常有點不一樣，可能只是我多想了。你那邊都還好嗎？」

遇到敏感棘手的事，如果對方也自在接電話，可以考慮改用聲音溝通。Schroeder、Kardas 和 Epley¹⁴發現，聽一個人說出自己的看法，比讀同樣的文字，更讓人覺得對方深思熟慮。Bevis、Schroeder 和 Yeomans 在 2026 年的研究¹⁵涵蓋 1,576 人、1,842 場對話，發現用說的處理意見分歧，比用寫的，談得更有建設性。

接著，留意你傳出去的是什麼。這是你能掌控的部分，也是你沒把握的那個解讀，真正會惹出麻煩的地方。對一則你已經認定帶有敵意的訊息，你寫出的回覆會把這個認定一起帶進去；而對方回應的，是你的回覆，不是你背後的推論。

把整個對話串貼進 Subtext，或是截圖丟給它，它處理的是語言本身，不會去猜動機。它會用一句話概括對方要你做什麼，列出需要回答的重點，也會檢視你擬好的回覆草稿，看它會向一個可能根本沒有那個意思的人，傳達什麼訊號。如果你只需要一個中立的釐清問題，它會幫你寫出那一句，而不是一大段話。

下面是針對回覆草稿的一次實際執行，用的是一段編出來的對話串，做成截圖交給 App；App 的回答照原樣引用。對話串裡，Priya 第二次取消，而那個晚上已經訂了位；輸入框裡打好的回覆是「好啊，沒關係。你有空再說。」對打字的人來說，這句話可能感覺像是自己已經釋懷、不計較了。Subtext 把「你有空再說」標為「消極攻擊」，理由是這句話「在對方已經取消兩次後，可能讓人覺得你在冷處理、暗示不滿」；又加上了「訊息矛盾」，並把草稿裡的感受命名為「失望」。這些都是對這則回覆的解讀，沒有一項是在說 Priya 的感受。

不管第二次取消的背後是什麼原因，Priya 要回應的，就是那句「你有空再說」。

當這不再是寫作問題

有兩條界線值得點明，而研究對這兩條都夠清楚，我寧可說出來，也不想繞過它們去推銷。

工具能告訴你語言在做什麼，卻沒辦法告訴你一個人感覺到什麼。如果有哪個產品，同一段對話被送來五次，每次都信心十足地回答「對方沒有不高興」，那它就已經不是在分析任何東西，而是在隨叫隨到地提供再保證。尋求再保證已有相當完整的研究紀錄。一項涵蓋 38 項研究的統合分析¹⁶發現，它與憂鬱有關聯；一項採用每日評估的 2023 年研究¹⁷發現，在焦慮比較高的日子裡，它會增加，不確定性不耐受則能預測它出現得更多。緩解很短暫，這個循環卻越纏越緊。我覺得這值得知道，不論再保證是來自 App，還是來自你已經問了四次的朋友。

如果你一直在確認，如果重讀已經佔掉你好幾個晚上，或是不管對方怎麼回，焦慮都沒有消退，那就已經不是措辭的問題，任何寫作工具都不是正確的答案。要處理背後真正的痛苦，證據最充分的途徑，是直接以不確定性不耐受為目標的治療。一項涵蓋 28 項隨機對照試驗的回顧¹⁸發現，整體效果很大，在 Unified Protocol 和以靈性為基礎的介入上最強；至於專門針對不確定性不耐受的認知行為治療（CBT），還比較新，背後只有少數幾項研究。如果你覺得這就是你現在的狀況，找人談談，不論是家醫科醫師還是心理師，都比把訊息寫得再好還有用。

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覺得我哪項研究讀錯了，或知道我漏掉的相關研究嗎？歡迎到 LinkedIn 告訴我。

Samet Durgun 是 Subtext 的共同創辦人。Subtext 是一款 App，會抓出訊息裡的情緒語氣，並用你自己的口吻改寫。他住在柏林。

資料來源

上面的每個連結，只要有原始來源，都直接連到原始來源，並依出現順序編號。若某個流行說法其實沒有任何研究支持，這篇文章會明說，而不是照著重複。查證日期為 2026 年 8 月 22 日。這篇文章談到焦慮和尋求再保證；如果你正處在那樣的狀態，醫師或心理師比一篇文章更能幫上忙。

1. Borkovec, T. D., & Hu, S. (1990). The effect of worry on cardiovascular response to phobic imagery. Behaviour Research and Therapy, 28(1), 69-73. 以想像出來的恐懼場景做的實驗室研究，不是以訊息為對象；在這裡引用，是把它當成「擔心取代情緒處理」的經典實證依據，而不是專屬於傳訊息的證據。
2. Kruger, J., Epley, N., Parker, J., & Ng, Z.-W. (2005). Egocentrism over e-mail: Can we communicate as well as we think? Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925-936. 五個實驗；被廣為引用的 56% 這個數字，是實驗 2 的圖 1 上印出的電子郵件準確度，那是諷刺或認真的二選一判斷，分析了 29 組配對，並不是一般性的準確率。
3. Holtgraves, T. (2022). Implicit communication of emotions via written text messages. Computers in Human Behavior Reports, 7, 100219. N = 136 和 N = 167。
4. Sillars, A., & Zorn, T. E. (2021). Hypernegative Interpretation of Negatively Perceived Email at Work. Management Communication Quarterly. 樣本數與經費來源未能查證。
5. Byron, K. (2008). Carrying too heavy a load? The communication and miscommunication of emotion by email. Academy of Management Review, 33(2), 309-327. 理論性論文，沒有樣本。
6. Steinebach, P., Stein, M., & Schnell, K. (2025). Messenger-based assessment of empathic accuracy in couples’ smartphone communication. BMC Psychology. N = 102，共 51 對伴侶；招募人數未達預先註冊的目標。
7. Pollmann, M. M. H., & Roos, C. A. (2025). “I get u”. People correctly interpret the tone of text messages and emails. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100689.
8. Kingsbury, M., & Coplan, R. J. (2016). RU mad @ me? Social anxiety and interpretation of ambiguous text messages. Computers in Human Behavior, 54, 368-379. N = 215 和 N = 353。
9. Goldman, L., Basel, D., Hallel, H., Hertz-Palmor, N., & Lazarov, A. (2025). Instant messaging communication in social anxiety: no support for the combined cognitive bias hypothesis (CCBH). Motivation and Emotion, 49, 439-454. 篩選了 337 人，社交焦慮高者 30 人、低者 30 人，使用眼動追蹤。未預先註冊；資料公開在 OSF。開放取用由特拉維夫大學出資；未申報利益衝突。
10. Chen, J., Short, M., & Kemps, E. (2020). Interpretation bias in social anxiety: A meta-analysis. Journal of Affective Disorders. 44 項研究，N = 3,859；作者指出可能有發表偏誤。
11. Würtz, F., Kunna, M., Blackwell, S. E., Lindgraf, C., Abado, E., Amanvermez, Y., Margraf, J., Everaert, J., & Woud, M. L. (2026). Interpretation Biases in Anxiety: A Three-Level Meta-Analysis. Clinical Psychological Science，2026 年 1 月 13 日線上先行發表。295 個樣本，N = 50,296；談的是一般的焦慮，不只是社交焦慮。
12. Keane, K. L., & Hammond, S. I. (2024). Interpreting teasing through texting: The role of emoji, initialisms, relationships, and rejection sensitivity in ambiguous SMS. Canadian Journal of Behavioural Science. N = 490 和 N = 394。
13. McEvoy, P. M., Hyett, M. P., Shihata, S., Price, J. E., & Strachan, L. (2019). The impact of methodological and measurement factors on transdiagnostic associations with intolerance of uncertainty. Clinical Psychology Review. 181 項研究，N = 52,402。
14. Schroeder, J., Kardas, M., & Epley, N. (2017). The Humanizing Voice. Psychological Science.
15. Bevis, B., Schroeder, J., & Yeomans, M. (2026). Spoken disagreement is more constructive than written disagreement. Nature Communications, 17, article 5792. 1,576 位對話參與者，共 1,842 場對話。
16. Starr, L. R., & Davila, J. (2008). Excessive reassurance seeking, depression, and interpersonal rejection: a meta-analytic review. Journal of Abnormal Psychology, 117(4), 762-775. 38 項研究，N = 6,973。
17. Meyer, A., Silva, K., & Curry, J. (2023). Reassurance seeking in daily life. Behaviour Research and Therapy. N = 105，為期 14 天的生態瞬間評估。
18. Miller, M. L., & McGuire, J. F. (2023). Targeting intolerance of uncertainty in treatment: A meta-analysis of therapeutic effects, treatment moderators, and underlying mechanisms. Journal of Affective Disorders. 28 項隨機對照試驗，g = 0.89。