吵架之後，該傳什麼訊息？

先傳一則簡短的訊息讓氣氛降溫，不要試圖分出誰對誰錯。

這是我讀完研究後的判斷，而且和多數人的直覺相反。最先派得上用場的那則訊息，傳達的是一個訊號：你沒有要繼續吵下去的意思。如果你明顯有做錯的地方，一句平實的「對不起」可以放進這則訊息裡。你腦中正在擬的完整道歉，也就是有解釋、有承諾的那一種，要晚一點再傳，等你聽過對方當時為什麼難過之後。到那時再傳，對方也比較聽得進去。

我共同創辦了 Subtext，一款會在你傳出訊息之前判讀語氣的 App，所以在你是否在意措辭這件事上，我顯然有利益關係。下面的研究，我都附了連結，包括主張不該用我們這類工具來處理這件事的那一部分。如果你還沒告訴對方是什麼讓你受傷，請先看怎麼用訊息告訴對方你被傷到了，因為那則訊息要先傳，才輪到這篇談的事。接近文末，有一次 Subtext 的真實執行，讀的是一份以「你原諒我好不好？」收尾的道歉草稿，看它標出了什麼、提供了哪些版本。

修復嘗試不等於道歉

大家常把這兩件事當成同一件事，其實不是。這也是為什麼那麼多吵完架後傳的訊息會失敗。

在 Gottman 的研究裡，修復嘗試指的是任何能打斷負面情緒不斷升高的舉動：幽默、示好、承擔一部分責任、放軟姿態，或只是表明這段關係本身沒有受損。Gottman、Driver 和 Tabares 把新婚夫妻在實驗室衝突中自然出現的修復嘗試逐一編碼，發現最有效的嘗試出現在前三分鐘，而且偏向情感，不是分析¹。像是一起笑、表達理解、「我們沒事」這類說法。訴諸邏輯或解決問題的修復，表現比較差，在雙方情緒已經上來之後尤其如此。

這是觀察性研究，所以無法確立因果，而且關係比較健康的伴侶，可能本來就比較擅長提出修復，也比較擅長接受對方的修復。不過這個區別在實務上站得住腳。下面這就是一則修復嘗試：

我不喜歡我們剛剛那樣收場。我不是要現在重新吵一次，只是不想我們就這樣卡在這種感覺裡。

它沒有承認任何事，也沒有解決任何事，只做了證據顯示在早期最要緊的那件事。

既然說到這裡，順便提一下：Gottman 能以超過 90% 的準確率預測離婚，這個說法其實不如它的名聲可靠。那些數字來自離婚結果已知之後才配適出來的方程式。Heyman 和 Slep 把這套做法拿到原樣本中沒有參與建模的那一半上，做了嚴謹的檢驗，結果一個準確率約 90% 的模型，在交叉驗證時崩潰了²。另一個研究團隊走得更遠。他們檢驗的不是標題上的準確率，而是實際的情感歷程模型，樣本是來自不同族群的 85 對伴侶。在建模的 22 個歷程中，只有 2 個能預測關係是否延續，女性的負面開場並不在其中，偏偏人們最常把這項發現改寫成「開啟衝突時要放軟語氣」這類建議³。關於修復的描述性發現，比預測離婚的標題數字更站得住腳，也比那些建立在這些數字上、講得很具體又常按性別區分的現成腳本可靠。

到了道歉本身，什麼才有效

真的走到道歉那一步時，研究者已經測試過道歉的各個組成要素，而這些要素正是怎麼用訊息道歉的骨幹。

Lewicki、Polin 和 Lount 在兩項研究中，對共 755 位參與者做了情境實驗，發現參與者對內容較完整的道歉評價較好；承認責任是單一最重要的要素，提出彌補排第二，請求原諒則是最不重要的一項⁴。最後這一點我一再回頭去想，因為以「你原諒我了嗎？」收尾很常見，而它的表現最差。

Kirchhoff、Wagner 和 Strack 在德國做的一系列實驗，發現的東西相近，但不完全一樣。在較嚴重的冒犯之後，最重要的要素是傳達情緒、承認錯誤、明確說出道歉的話，以及嘗試解釋⁵。

這兩項研究在重點上並不一致，我認為這個分歧是真的，不會把它平均掉。冒犯的類型不同，參與者的族群不同，測量方式也不同。在某種情況下，具體的彌補是重頭戲；在另一種情況下，重頭戲是傳達出來的情緒。

Karina Schumann 的研究和書寫最直接相關，因為她的參與者是寫出道歉，而不是當面說出來。她的架構涵蓋悔意、責任、提出彌補、解釋、承諾改變、承認傷害和承認錯誤⁶。她也發現，同理心能預測品質較高的道歉⁷，而逃避型依附則能預測較具防衛、也較不完整的道歉⁸。

我把這些濃縮成五件該做的事，而不是一套腳本：說出你做了什麼、認下責任、承認造成的影響、只有在解釋不會抹去責任時才解釋、提出具體的改變。然後就停下來，把空間留給對方的說法。

草稿 「剛剛的事抱歉。我工作上壓力真的很大，可能就是因為這樣，我才會對你發脾氣。我們可以就讓這件事過去嗎？你原諒我了嗎？」

沒有具體承認說了什麼、做了什麼 · 壓力那一句讀起來像藉口，不像解釋 · 最後請對方原諒，而這正是研究中評價最低的一項

改寫後 「我不該當著大家的面那樣說你，是我不對。對不起。我懂那讓你覺得很難堪。我當時很生氣，但這不代表我處理的方式是對的。下次我會私下跟你說。等你準備好了，我想聽聽你當時是什麼感受。」

這個改寫版是我自己寫的，補上了草稿裡沒有的細節。

什麼時候傳出去

有兩項發現看起來互相矛盾，其實並不矛盾。

Gottman 的資料支持及早修復，也就是在爭吵進行的當下。Frantz 和 Bennigson 針對道歉本身，發現的卻是相反的結果。道歉晚一點，效果比較好：要等受傷的人把話說完、覺得被理解之後再道歉，而起作用的機制，就是對方覺得自己的話被聽見了⁹。他們說的「晚」，指的是同一場對話之內，或大約隔一天，不是好幾個星期。

把這兩項放在一起看，我的結論是：及早讓氣氛降溫，聽完對方的話再道歉。我找不到任何研究，直接拿這個綜合做法來和其他做法比較，所以請把它當成推論，而不是一套照做的流程。

至於吵完先冷靜一下，廣為流傳的「二十分鐘法則」並未獲得科學證實。我找不到任何一項經同儕審查的實驗，證實二十分鐘是最理想的間隔。生理上的解釋說得通，有時間限制的暫停也是合理的建議。但這個數字是行銷的產物。

等待也有代價。McCullough、Bono 和 Root 發現，反芻思考增加，與原諒減少有關，憤怒則是其中的中介¹⁰。暫停如果真的讓你平靜下來，就有幫助；如果你把這段時間拿來反覆演練自己的說詞，反而會有害。

真正要緊的，是暫停和消失的差別。Schrodt、Witt 和 Shimkowski 的統合分析涵蓋 74 項研究，發現要求與退縮的互動模式（demand-withdraw pattern），與較差的關係結果之間有中等程度的關聯¹¹。「我現在太激動，沒辦法好好談，我們晚上再聊好嗎？」這句話裡有抽離，也有修復的訊號。沉默只有前者。

四種會讓吵架重新開打的訊息

不算道歉的道歉。「很抱歉你會有這種感覺」，是對對方的反應表示遺憾，卻迴避了在研究中效果最好的那個要素。Kampf 的分析針對 354 則公開道歉，歸納出幾種手法：使用被動語態、模糊行為主體、質疑傷害是否真的發生¹²。不過，沒有任何實驗曾把人隨機分組，分別收到這種說法和真正的道歉，所以理論上的論據很有力，直接的證據卻還是空白。

有下半句的道歉。「對不起，可是你也……」前半句想修復，後半句卻又開始指控對方。

帶著防衛的道歉。這一種的證據比較充分。Schumann 發現，自我肯定能降低書面道歉中的防衛心態；Okimoto、Wenzel 和 Hedrick 則說明了防衛為什麼這麼誘人：拒絕道歉，或帶著防衛心態道歉，會帶來一種權力感，也保護自我形象¹³。承認錯誤，偏偏在修復最需要它的時刻，讓你覺得受到威脅。

要對方來安慰你的那一種。一再道歉，如果其實是在向對方討一句保證，就等於把負擔轉給被你傷到的人。常聽到的說法是，道歉太多會讓「對不起」變得廉價，這是我想提出異議的地方，因為證據支持得並不好。Schumann 和 Ross 發現，每一起冒犯最後引來道歉的比例，沒有性別差異¹⁴，後來的研究則發現，經常道歉的人給人的印象可能比較溫暖。問題出在品質，不在次數。

我最後會動手做 Subtext，就是為了這四種情況。它會在你傳出去之前先讀一遍草稿。這四種在別人的訊息裡一眼就看得出來，在自己的訊息裡卻幾乎看不見，因為你重讀時，聽見的是自己當初想說的意思。

這件事到底該不該用訊息處理？

在這個問題上，坊間的建議和證據分道揚鑣，而答案讓我意外。

Pollmann 等人預先註冊了一項研究，把 100 對真實的伴侶隨機分組，讓他們面對面，或透過電腦中介溝通，討論一個實際存在的衝突。苦惱、憤怒和感受到的解決程度，並不因溝通媒介而有差異¹⁵。Ruppel 等人隨機分配了 43 對伴侶，在解決程度和情緒上同樣沒有發現差異，只有一個例外：幽默、接納這類正向的衝突行為，在文字溝通中明顯較少，而這些行為本身，又與較高的進展感有關¹⁶。

一篇 2026 年的系統性回顧又補充了幾點：以文字進行的衝突，整體而言顯示出較多的疏離；調查結果顯示，人們偏好同步的溝通方式；而透過科技中介處理衝突，可能對雙方都高度逃避的伴侶有幫助¹⁷。

最近規模最大的一項實驗，指向相反的方向。Bevis、Schroeder 和 Yeomans 做了一系列隨機分配的研究，共有 1,576 位交談對象，發現在他們測量的各項結果上，用說的表達歧見，比用寫的更有建設性¹⁸。他們研究的是意見分歧，不是吵架之後的修復，所以並沒有推翻上面那些伴侶研究。不過，它確實和 Ruppel 的發現吻合：文字會濾掉那些幫助衝突往前走的溫暖行為。

所以我的總結，既不是「用訊息談沒問題」，也不是「千萬別用訊息談」。就伴侶之間一般的衝突而言，規模不大的實驗文獻，並沒有發現面對面一貫地比較好；規模較大、關於意見分歧的研究則說，開口說有幫助。文字會流失一些溫暖。而且沒有任何實驗涵蓋外遇或重大欺瞞這類嚴重的關係破裂，所以在這些情況下，證據是空白的，而這份空白不該讓你放心。

反對用訊息最尖銳的論點，和流失語氣沒什麼關係。困難的修復是一場互動，不是一段聲明。Frantz 的說法是，道歉要等對方覺得被聽見之後，才能被好好接收，而這需要回應對方，不是對著對方單方面宣讀。文字的長處是有時間斟酌，同時也是它的弱點，因為情況需要的是即時傾聽、隨時調整，它卻交出一段打磨得很精緻的獨白。

能同時符合所有證據的做法是：開口談之前先寫，但不要用寫來取代談。訊息可以負責早期的修復，整個和解不該全靠它。

有兩種情況，比這條規則更優先。如果一場對話會讓某個人面臨恐嚇或暴力，安全比溝通方式能傳達多少細節更重要。另外，對有些人來說，書面本來就比較好，原因可能是需要保持距離、有無障礙上的需求、需要用第二語言處理，或是在即時互動中會僵住。

還有一件事，而且它對我自己的產品不利

你判斷自己訊息的能力，也比你以為的差。Kruger、Epley、Parker 和 Ng 發現，傳訊的人一貫高估了對方能多準確地讀出自己想傳達的語氣，而且這個落差在書面中比在口語中更大¹⁹。你重讀時，聽得到自己說這句話的語氣，對方聽不到。這也是為什麼你從寫的人這一邊，沒辦法判斷一則訊息聽起來是不是很無禮。

這就是為什麼值得找個工具來幫你檢查訊息。不過，AI 的相關研究帶來了一項實質的限制。

Glikson 和 Asscher 發現，職場上的道歉如果大量經由 AI 中介，會降低對方感受到的真實感，並透過這一點，降低原諒的意願²⁰。Liu、Kang 和 Wei 發現，無論是 AI 協助還是真人協助寫成的訊息，都會降低感受到的用心程度，進而降低滿意度、提高不確定感²¹。Lim、Hong 和 Schneider 在一項有 464 人參與的道歉實驗中發現，由人撰寫的道歉，讀起來比由 AI 撰寫的更真誠²²。

但大家都略過的那個細節，才是重點。在 Glikson 和 Asscher 的研究裡，有限度地使用單一 AI 工具，並沒有造成顯著的真實感損失。損害的程度，是隨著訊息有多少不再出自你而增減。關於這個警告，我在最好用的 AI 寫作助理，依實際解決的問題分類裡談得更深。

所以我堅持的立場，也是 Subtext 遵循的立場：讓 AI 當編輯，而不是把情感的部分外包給它。用它拿掉草稿裡的防衛心態，抓出那句會讓爭執重新開打的後半句，檢查「我當時很生氣」讀起來是不是像藉口。承認錯誤、表達感受，還有承諾要做的改變，這些都要用你自己的話寫。

前面那份最後請對方原諒的道歉草稿，Subtext 的修改和我的改寫不一樣。實際送進去的是「剛剛的事對不起。我工作壓力真的很大，大概是因為這樣才對你發脾氣。我們可以就讓這件事過去嗎？你原諒我好不好？」，和上面那份只差幾個字；草稿是編的，App 的回答是真實的。它回傳了兩個標籤。第一個是「尋求原諒」，理由針對最後兩句「我們可以就讓這件事過去嗎？你原諒我好不好？」，說它們「可能讓對方覺得有壓力，要立刻表態原諒」。第二個是「辯解」，理由說草稿「把原因歸於工作壓力，可能被讀成替自己找理由，而不是承擔對對方的影響」。它把感受命名為「愧疚」。它給的第一個版本叫「貼近原意」，內容是「剛剛的事對不起。我對你發脾氣是我不對。最近工作壓力很大，但這不應該發在你身上。希望我們可以把這件事放下，你願意的話，等你準備好再聊。」。至於當時到底發生了什麼，另外兩個版本也只說了「對你發脾氣」和「口氣很差」。三個版本都標為「可放心傳送」。以上是 App 實際回傳的內容，沒有經過修改。

所以，在那份草稿下方列出的三個毛病裡，Subtext 抓到了後兩個：壓力那一句被標成「辯解」，請求原諒被標成「尋求原諒」。在「貼近原意」裡，它把「大概是因為這樣才對你發脾氣」改成了「我對你發脾氣是我不對」，壓力挪到下一句，後面接著「但這不應該發在你身上」；「簡短直接」那一版則完全沒提壓力，標示背後的說明寫的是「沒提工作壓力，所以比較不像藉口」。但沒有一個版本點出到底說了什麼、做了什麼，因為光憑這份草稿，Subtext 不可能知道。具體的承認，還是得由你自己來寫。

這也是為什麼，手上已經有草稿時，Subtext 是從你寫的內容出發。你可以貼上草稿，或是把對話截圖，讓它讀到實際說了什麼。它會指出你的訊息可能向還在難過的人傳達什麼訊號，並把造成這種訊號的字句標給你看。接著它會給你幾個讀起來仍然像你自己的版本，因為在這種情況下，一則讀起來像機器寫的訊息，會讓你失去原本想修復的東西。

先傳簡短的那一則。等你聽完對方怎麼說，再寫真正要說的那一則。

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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出自行銷而非研究，這篇文章會明說，而不是照抄。查證日期為 2026 年 8 月 22 日。文中的 Subtext 執行紀錄是 2026 年 10 月 13 日的結果。

更正，2026 年 8 月 31 日：這份清單先前的版本，把 Liu、Kang 和 Wei 那項研究的作者、年份和標題寫錯了。

1. Gottman, J. M., Driver, J., & Tabares, A. (2015). Repair During Marital Conflict in Newlyweds. Journal of Family Psychotherapy. 觀察性研究；所有作者都隸屬於 Gottman Institute。
2. Heyman, R. E., & Slep, A. M. S. (2001). The Hazards of Predicting Divorce Without Crossvalidation. Journal of Marriage and Family. N = 528 對伴侶。
3. Kim, H. K., Capaldi, D. M., & Crosby, L. (2007). Generalizability of Gottman and Colleagues’ Affective Process Models of Couples’ Relationship Outcomes. Journal of Marriage and Family, 69(1), 55-72. 85 對伴侶，來自 Oregon Youth Study；22 個歷程中只有 2 個能預測關係是否延續。NIH 資助。
4. Lewicki, R. J., Polin, B., & Lount, R. B. (2016). An Exploration of the Structure of Effective Apologies. Negotiation and Conflict Management Research. N = 333 和 N = 422，情境短文實驗。
5. Kirchhoff, J., Wagner, U., & Strack, M. (2012). Apologies: Words of Magic? Peace and Conflict: Journal of Peace Psychology. N = 190 和 N = 88。
6. Schumann, K. (2014). An affirmed self and a better apology. Journal of Experimental Social Psychology. N = 98 和 N = 96。
7. Schumann, K., & Dragotta, A. (2021). Empathy as a predictor of high-quality interpersonal apologies. European Journal of Social Psychology.
8. Schumann, K., & Orehek, E. (2019). Avoidant and defensive: Adult attachment and quality of apologies. Journal of Social and Personal Relationships.
9. Frantz, C. M., & Bennigson, C. (2005). Better late than early: The influence of timing on apology effectiveness. Journal of Experimental Social Psychology.
10. McCullough, M. E., Bono, G., & Root, L. M. (2007). Rumination, emotion, and forgiveness. Journal of Personality and Social Psychology.
11. Schrodt, P., Witt, P. L., & Shimkowski, J. R. (2014). A Meta-Analytical Review of the Demand/Withdraw Pattern of Interaction. Communication Monographs. 74 項研究，N = 14,255。
12. Kampf, Z. (2009). Public (non-)apologies: The discourse of minimizing responsibility. Journal of Pragmatics. 354 則公開道歉的語料分析。
13. Okimoto, T. G., Wenzel, M., & Hedrick, K. (2013). Refusing to apologize can have psychological benefits. European Journal of Social Psychology.
14. Schumann, K., & Ross, M. (2010). Why women apologize more than men. Psychological Science.
15. Pollmann, M. M. H., Crockett, E. E., Vanden Abeele, M. M. P., & Schouten, A. P. (2020). Does attachment style moderate the effect of computer-mediated versus face-to-face conflict discussions? Personal Relationships, 27(4), 939-955. 預先註冊，100 對伴侶。
16. Ruppel, E. K., Cherney, M. R., Quinn, S. F., & Richards, R. J. (2021). Effects of mediated communication on conflict behavior, resolution, and affect in romantic couples. Journal of Social and Personal Relationships, 38(12), 3633-3645. 43 對伴侶。
17. Daspe, M.-È. 等人 (2026). Technology-mediated conflict management in couples: a systematic review. Journal of Social and Personal Relationships. 較新的研究；尚未經獨立研究重複驗證。
18. Bevis, B., Schroeder, J., & Yeomans, M. (2026). Spoken disagreement is more constructive than written disagreement. Nature Communications, 17, article 5792.
19. 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.
20. Glikson, E., & Asscher, O. (2023). AI-mediated apology in a multilingual work context. Computers in Human Behavior. N = 106、249 和 232。
21. Liu, B., Kang, J., & Wei, L. (2023). Artificial intelligence and perceived effort in relationship maintenance: Effects on relationship satisfaction and uncertainty. Journal of Social and Personal Relationships, 41(5), 1232-1252. N = 208，情境短文實驗。
22. Lim, J. S., Hong, N., & Schneider, E. (2025). Human versus AI-authored apologies. Computers in Human Behavior. N = 464。