Also known as expression, expressing, to express, transmition of a message
透過思想與信息交流的資訊傳送方式
Communication is the process of transmitting information from one person or source to another, typically involving a sender who encodes a message and a receiver who decodes it to understand the meaning. While communication is essential for sharing information and coordinating human activity, scholars continue to debate its precise definition, particularly around questions of whether unintended or unsuccessful transmissions count as communication and whether it simply conveys existing meaning or actively creates new meaning.
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溝通(英語名詞:Communication,英語動詞:communicate,來自拉丁語 communicare,意思是“分享”或“與建立關係”)是“對自我與他人、私人與公共以及內在思想和外部世界之間分歧的明顯答案”。 正如這個定義所表明的,溝通很難以一致的方式定義,因為它通常用於指代範圍廣泛的不同行為(廣義上指“訊息的傳遞”),或者限制可以包含在通信類別中的內容(例如,需要“有意識的意圖”以進行說服)。約翰·彼得斯(John Peters)認為,定義溝通的困難源於這樣一個事實,即溝通既是一種普遍現象(因為每個人都進行溝通),又是一門特定的機構學術研究學科。 交流的一種可能定義是透過使用充分相互理解的符號、符號和符號的約定,在實體或群體之間發展意義的行為。 在克勞德·香農 (Claude Shannon) 和沃倫·韋弗 (Warren Weaver) 提出的模型中,人們想像人類交流的功能類似於電話或電報。 因此,他們將交流概念化為涉及各自獨立的步驟: * 交流動機或理由的形成。 * 消息組合(關於究竟要表達什麼的進一步內部或技術詳細說明) * 消息編碼(例如,轉換為數字數據、書面文本、語音、圖片、手勢等) * 使用特定通道或介質將編碼消息作為信號序列進行傳輸 * 諸如自然力之類的噪聲源以及在某些情況下的人類活動(有意和無意)開始影響從發送器傳播到一個或多個接收器的信號質量 * 接收信號並從接收到的信號序列中重新組合編碼消息 * 對重組的編碼消息進行解碼 * 解釋和理解假定的原始信息(及其原始含義) 這些元素現在被理解為基本上是重疊和遞歸的活動,而不是一個序列中的步驟。 例如,溝通行動可以在參與者有意識地嘗試這樣做之前就開始,就像客套話的情況一樣;同樣,傳播者會根據實時反饋(如面部表情的變化)修改他們的意圖和訊息表達方式。 解碼和解釋的實踐是在文化上製定的,而不僅僅是由個人制定的(例如,流派慣例會觸發對如何接收消息的預期期望),並且任何消息的接收者都會在解釋中操作他們自己的參考框架。 對傳播的科學研究可以分為: * 信息論,一般研究資訊的量化、存儲和交流 * 涉及人類溝通的傳播研究 * 生物符號學(英語:Biosemiotics),研究一般生物體內部和個體間的溝通 * 生物溝通(英語:Biocommunication),它舉例說明了包括病毒在內的所有生命領域的生物體內部和之間的符號介導的相互作用 溝通渠道可以是視覺、聽覺、觸覺/體感(例如盲文或其他物理方式)、嗅覺、電磁或生物化學。人類溝通的獨特之處在於其廣泛使用抽象語言。 7大溝通媒體包括:圖像﹑文字(再細分為文章段落﹑標題﹑字詞) 影像﹑音訊﹑檔案﹑連結﹑數據庫 溝通方式一般來說可分為語言溝通(verbal communication)以及非語言溝通(nonverbal communication),語言溝通是以文字傳達,包括說話或書寫,約占溝通形式的35%,語言溝通能力與個人的認知發展、思考邏輯以及生理構造是否健全有關;非語言溝通是指為只用文字下進行訊息交換,包括臉部表情、手勢、姿態、音韻(說話的音調、節奏、音質)、衣著外觀、彼此的空間距離、相對位置、觸摸或環境因素,有學者認為臉部表情(橫紋肌)、自律神經對身體的調節(平滑肌)、和情緒的主觀感覺這三者關係密切,且更主張所有人類的基本情緒是普遍相同的,包括快樂、悲傷、恐懼、憤怒、驚訝、和厭惡。
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).