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臉部表情╱儀容指導

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在職場中，適當的臉部表情與儀容能有效傳達專業形象與情緒管理，增進同事間的溝通與信任。保持自然親切的表情，有助於營造和諧氛圍，避免誤解或緊張情緒；整潔得體的儀容則反映個人對工作的尊重與自律，提升整體團隊形象。此技能有助於提升職場互動品質，增加合作機會與職涯發展空間。
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黃微的TA溝通分析教室
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Jewel黃微

理事長

2022/02/28

TA第四課: 外顯行為觀察-非語言溝通
之前曾經提到, TA最吸引我的一點是, 能夠根據外顯行為來對個人做內心自我狀態的判斷. 這一課就先來講一下非語言溝通的內容, 後續再進入到對應5種自我狀態表現的外顯行為.
溝通分為語言與非語言的訊息傳遞方式, 語言就是指說出來的話, 是文字的概念. 非語言則是指這些話是怎麼說出來的, 包括語調, 表情, 手勢, 與肢體. 語言溝通關注的是what to say, 非語言溝通則是關注how to say. 前者占了溝通整體的7%, 後者則占了93%.
以下我就分別就聲音, 手勢與肢體, 以及臉部表情, 進行相關說明.
非語言溝通-聲音
首先, 先來講聲音表現的部分, 當講話產生文字, 同時也夾帶了大量的聲音訊號, 包括了
• 音量大小
• 音調高低
• 講話速度快慢
• 是否有颤音
• 停頓方式是否為了強調某些字眼
• 尾音上揚
• 在自己發言前或他人發言時清喉嚨
• 吞嚥的時間點
聲音一直以來扮演了很重要的情緒表達的功能. 我們可以透過對方的”口氣”來判斷對方現在可能是甚麼樣的情緒或狀態, 是否急躁不安, 憤怒罵人, 擔心害怕, 自信開心, 輕蔑不認同, 還是心不在焉.
一個成年人, 受到多年的家庭, 學校, 與社會教育, 通常都知道應該如何應對以符合社會期待, 這包括了整體的語言與非語言的訊息. 其中, 語言通常會是最優先社會化的, 但非語言訊息就沒那麼容易了, 所以才會有許多專業課程在教授所謂的聲音表達, 表情與肢體訓練等.
接受與解讀這些訊號, 發生在每個人每天的日常生活裡. 當我們在判斷一個人是否值得信賴時, 最直覺的方式就是在看他講的話與他的非語言訊息是否一致. 因此有時候我們會對一個人的話產生質疑, 可能就是因為他講的話跟他的口氣不一致.
例如, 對方說, “我對這個案子很支持, 很有信心, 我想我們沒問題的!” 但他的口氣卻是緩慢遲疑, 聽起來很虛… 或是對方在你案子掉了的時候說, “案子掉了真可惜, 替你難過!” 但講話口氣中卻是開心… 這樣的溝通真的會讓人感到問號,
除了聲音, 若我們還能搭配上表情與肢體動作, 那就更能夠協助我們判斷, 對方到底是不是口是心非, 好協助我們在溝通上進入有效的對談, 以避免無效溝通或落入心理遊戲中.
非語言溝通-手勢與肢體
就佔據畫面的外顯行為來看, 手勢是非常鮮明的動作, 因此通常我們會說, 若連自己的手都壓抑不住, 那手勢真的反映了內心迫不急待想表現出來的態度. 常見的手勢有:
• 手指指人
• 塔狀動作, 一種成功人士拍照時很愛擺出來的一種五指指尖互相觸碰的手勢
• 雙手插胸,叉腰
• 托下巴
• 用手掌遮眼或遮住嘴巴
• 摸脖子或胸口
• 搓手或搓大腿
• 雙手或單手抓另外的手臂
姿態則是指整個身體的動作, 包括從頭部的移動, 軀幹身體, 以及下肢的腿部與腳尖的方向, 以及整個人與他人保持的距離等. 常見的有:
• 下巴抬高或壓低
• 歪頭(想事情)
• 軀體趨前/避開
• 站或坐姿放鬆程度
• 與人的距離
• 腳的方向
我們常說, 全身上下最誠實的部位就是腳了, 在所有肢體中, 腳最不被注意到, 但往往會是最反應內心狀態的一個部位. 要讀懂身體語言, 簡單來說, 越是喜歡, 越是輕鬆, 就會越靠近, 肢體越放鬆, 相反則是會展現避開, 以及肢體僵硬的樣子.
非語言溝通-臉部表情
最後, 是由心理學家Paul Ekman所提出的人類universal的6大表情, 意思是指這些表情的產生是不分人種與地區的. 主要是由眉毛, 眼睛, 嘴巴三個部位動作變化所組合而成, 他們分別是:
• 驚訝
• 厭惡
• 害怕
• 生氣
• 哀傷
• 快樂
臉部表情很重要, 因為作為情緒判斷, 這個部分是眼睛直接所見的參考來源. 而如同上面所述, 人類因為受到了社會化的影響, 已經知道必須依照場合與情境, 控制自己的表情來更好隱藏自己真實的情緒, 甚至演出適合情境所需的反應.
後來在表情分析上, 演化出了微表情的判斷, 我們可以在個體受到刺激的那一瞬間, 大約1/5秒至1/30秒之間的表情反應, 得知他內心的真正情緒. 畢竟人類仍然是動物, 受到不預期的刺激時, 自制再良好的人, 仍有直接反射性的反應, 那留在臉部表情上的就叫做微表情, 留在肢體上的就是小動作. 有部影集”lie to me”就以外顯行為尤其是微表情, 作為影集中查案所使用的技術核心的基礎.
好的, 我知道以上的肢體表現我尚未一一說明, 後續直接安排一個簡報會議時常見的肢體動作集, 來做綜合解說.
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TA第四課: 外顯行為觀察-非語言溝通
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05/05 11:07

健檢報告一堆紅字看不懂？教你用 AI 整理重點，不替自己下診斷
拿到健康檢查報告時，很多人第一個反應不是放心，而是更困惑。
報告上有一堆縮寫和數字：GOT、GPT、LDL、HDL、三酸甘油脂、尿酸、肌酸酐、eGFR、糖化血色素……有些項目旁邊還標了紅字、H、L、↑、↓。看起來像是身體出了狀況，卻不知道嚴不嚴重，也不知道該不該看醫師。
這時候，AI 可以成為你的「資料整理助手」。
不過要先說清楚：本文屬於 AI 生活應用教學，目的在協助讀者整理健檢資料、理解常見名詞、準備看診問題。AI 不能取代醫師、藥師、營養師或其他醫療專業人員，也不應用來自行診斷、用藥或延誤就醫。
更實用的做法，不是問 AI：「我是不是生病了？」
而是問：「請幫我整理這份報告，告訴我哪些地方適合下次和醫師討論。」
一、先把醫學名詞翻成白話
健康報告最難懂的地方，常常不是數字，而是檢驗項目本身。
例如 LDL-C、HDL-C、HbA1c、Creatinine、eGFR、ALT、AST，如果沒有醫學背景，很難立刻知道這些項目在看什麼。
你可以請 AI 協助整理：
這個指標大致在看什麼？
通常和身體哪個系統有關？
偏高或偏低時，常見會和哪些健康議題一起討論？
是否需要搭配其他數值一起看？
例如，AI 可以把「LDL 膽固醇」整理成白話說明：「常被稱為壞膽固醇，通常會和心血管健康一起討論。若長期偏高，可在看診時詢問醫師是否需要進一步評估飲食、運動、體重管理或其他處置。」
這樣做的目的不是讓 AI 幫你下結論，而是先降低閱讀門檻，讓你知道自己該問什麼。
二、整理紅字項目，但不要被數字嚇到
很多人看到報告有紅字，就會開始緊張。但紅字不一定代表已經生病，也可能只是輕微超出參考範圍。
有些檢驗數值會受到檢查前飲食、睡眠、運動、是否空腹、喝水量、藥物或檢驗時間影響。單看一個數字，很容易過度解讀。
你可以請 AI 幫你把報告整理成幾類：
正常項目
輕微偏高或偏低
建議下次詢問醫師的項目
需要長期觀察趨勢的項目
需要搭配其他數值一起看的項目
例如血糖、糖化血色素、三酸甘油脂、BMI 同時偏高時，AI 可以協助你整理成「可與醫師討論的整體代謝健康議題」，而不是直接判斷你有某種疾病。
三、把健檢報告變成看診問題清單
很多人拿著報告去看醫師，最常遇到的問題是：不知道該問什麼。
AI 很適合把健檢資料轉成一份清楚的提問清單，例如：
這些紅字項目需要多久後複檢？
我應該先看哪一科？
這些數值可能和飲食、體重、作息或藥物有關嗎？
是否需要進一步檢查？
目前比較適合先調整生活習慣，還是需要醫師進一步評估？
看診時間通常有限。事先整理問題，可以幫助你更清楚描述狀況，也比較不會離開診間後才想到「剛剛忘了問」。
四、有多年份資料時，請 AI 幫你整理趨勢
單次健檢報告只能看到當下狀態，長期趨勢通常更值得觀察。
如果你有過去幾年的健檢資料，可以請 AI 幫你整理成表格，觀察：
LDL 膽固醇是否連續上升？
血糖是否逐年接近臨界值？
肝功能數值是否反覆偏高？
腎功能相關指標是否逐年變化？
尿酸是否長期偏高？
BMI 和腰圍是否持續增加？
有些數值今年可能還在參考範圍內，但已連續幾年往同一方向變化。這類趨勢可以作為下次看診時的討論材料。
五、生活調整建議，只當作討論方向
AI 也可以根據報告中的項目，協助整理一般性的生活習慣討論方向。
例如：
血脂偏高時，可以整理飲食油脂、運動量、體重管理等問題，帶去和醫師討論。
血糖偏高時，可以詢問含糖飲料、精緻澱粉、睡眠與活動量是否需要調整。
尿酸偏高時，可以整理飲酒、含糖飲料、高普林食物、體重管理等問題。
肝功能偏高時，可以詢問飲酒、熬夜、藥物使用或脂肪肝相關評估。
BMI 偏高時，可以從飲食紀錄、運動習慣和作息開始檢視。
但這些都不應被視為個人化醫療建議。涉及疾病診斷、用藥、停藥、治療或飲食限制，仍應由醫師、藥師或營養師依個人狀況評估。
使用 AI 前，先把個資遮掉
健康檢查報告屬於高度私人的資料。上傳或貼給 AI 前，建議先遮掉：
姓名
身分證字號
生日
電話
地址
病歷號
醫療院所編號
公司名稱
保險資料
QR Code 或條碼
保留檢驗項目、結果、參考值、單位和檢查日期即可。如果願意，也可以提供年齡區間與性別，幫助 AI 做更清楚的資料整理。
若使用公司電腦、共用裝置或第三方 AI 工具，也建議先確認公司內部資安規範與工具隱私政策。健康檢查資料屬於敏感個資，處理時應比一般資料更謹慎。
AI 健檢資料整理指令模板
你可以複製下面這段指令，把個資遮掉後，連同報告內容一起貼給 AI。
請幫我整理這份健康檢查報告。
請注意：
1. 不要診斷疾病。
2. 不要建議我自行用藥、停藥或治療。
3. 請用一般人看得懂的白話說明。
4. 所有內容請定位為「看診前資料整理」與「健康教育資訊」，不要取代醫師診斷。
請幫我整理：
1. 哪些數值在參考範圍內？
2. 哪些數值偏高或偏低？
3. 偏高或偏低的項目大致在看什麼？
4. 哪些項目適合下次和醫師討論？
5. 哪些項目適合追蹤趨勢或詢問是否需要複檢？
6. 請整理一份看診時可以問醫師的問題清單。
7. 請用表格呈現重點。
多年份健檢資料比較指令模板
如果你有好幾年的健檢報告，可以改用這段：
我會提供多年份的健康檢查資料，請幫我整理趨勢。
請特別注意：
血糖、糖化血色素、血脂、肝功能、腎功能、尿酸、血壓、BMI、腰圍等項目。
請幫我整理：
1. 每個項目近幾年的變化。
2. 哪些數值逐年上升？
3. 哪些數值逐年下降？
4. 哪些項目雖然還在參考範圍內，但已接近臨界值？
5. 哪些項目適合下次看診時主動詢問醫師？
6. 請用表格整理，並補充白話說明。
請不要診斷疾病，也不要提供用藥或治療建議。
哪些情況不要只問 AI？
如果報告上出現「危急值」、「critical value」，或醫療院所已通知需要立即回診，請直接聯絡醫療單位。
如果同時出現胸痛、呼吸困難、意識不清、突然單側無力、嚴重腹痛、黑便、血尿、持續高燒、劇烈頭痛或嚴重過敏反應，也不建議只問 AI，應盡快就醫或聯絡當地緊急醫療資源。
AI 適合整理資料，不適合處理急症。
小結：用 AI 看健檢報告，重點是整理，不是診斷
健康報告讓人焦慮，通常不是因為資訊太少，而是資訊太多、名詞太難、數字太陌生。
AI 可以幫你把資料整理得更容易理解：翻譯常見名詞、整理紅字項目、比較長期趨勢、準備看診問題，也讓你和醫師溝通時更有方向。
更安全的用法，不是問 AI：「我是不是生病了？」
而是問：「請幫我整理這份報告，告訴我哪些地方適合和醫師討論。」
把 AI 當成生活中的資料整理工具，而不是診斷工具，才是更實用也更安全的做法。
編輯註
本文為 AI 工具生活應用教學，非醫療建議。健康檢查結果需由醫師依個人病史、症狀、用藥、生活習慣與其他檢查綜合判斷。如有身體不適、數值明顯異常或醫療院所通知回診，請盡快諮詢專業醫療人員。
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健檢報告一堆紅字看不懂？教你用 AI 整理重點，不替自己下診斷
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