都已經2017年了妳還在靠拔花瓣這種沒有科學根據的方法，猜測對方喜不喜歡妳嗎？曾有人說過：在感情裡先認真的人就輸了。因此就算是喜歡一個人，很多人也堅持等到對方先行告白，尤其是對女生來講，主動出擊的行為很容易不被對方好好珍惜，除非對方已經向妳釋出明顯的訊號，否則最好還是不動聲色的繼續觀察。
今天DailyView網路溫度計就運用《KEYPO大數據關鍵引擎》，充當起愛情調查員，帶領大家一起來看看在網友眼中，男生對女生有好感時會出現的舉動有哪些吧！
第十名 故意欺負妳
可不要以為男生對心儀對象惡作劇的行為只會出現在小學！就算已經升上大學，不少男生面對喜歡的女孩子，還是會選擇惡作劇的方式來吸引對方的注意，姑且不論這樣的方式到底有沒有加分的作用，打打鬧鬧的相處模式，確實不失為一個快速拉近彼此距離的方式，因此，下次再遇到男生總是喜歡故意欺負妳時，就先別再急著生氣發火啦！
第九名 幫妳取暱稱
第八名 過馬路時輕摟著妳
對男女之間來說，適當的肢體接觸有利於快速拉近彼此距離，因此如果當過馬路的時候，男生輕拉的妳的手或者輕摟著妳的腰，都是一個相當明確的暗號，因為這樣的舉動，一方面可以讓他們藉此表現自己紳士的一面，另一方面又可以相當自然，透過適當的碰觸傳達「在乎妳」的訊息，並不是把妳當成小朋友來看，此時可不要太正經的和對方說「我會自己過馬路」啊！
第七名 臉紅
臉紅是一種無法控制的本能，就像是女生遇到喜歡的男生時一樣，性向害羞的人總是會不自覺的臉紅，甚至是手足無措。同樣的對於較為害羞的男性來說，在特定的情況或聊到意料之外的話題時，自主神經中的交感神經受到刺激，造成心跳加快，毛細血管擴張導致臉部潮紅。就算是平時外表看起來在鎮定的人，內心的波瀾變化從這裡就可以輕鬆看出來了！
第六名 把自己的外套借妳
以前國中、高中的時候，每到午休班上總會有不少男女生喜歡借異性的外套來睡，拿來披蓋或者是交換穿，對於情竇初開的學生來說，穿上自己心儀對象的外套就有如間接接吻一樣，間接的肢體接觸不僅能聞到平常聞不到，對方身上淡淡的衣服香氣，從旁觀者的角度來看更是一種宣示主權的行為。因此反過來說男生單方面願意把外套借妳，也是同樣理論的表現囉！
大家一定都聽過「男人是視覺動物，女人是聽覺動物」這句話，想要討一個女生開心，最簡單明瞭又直接的方式就是稱讚她！不管是誇獎她笑容甜美、眼神裝扮甚至是行為表現，都能有非常大的效果。如果有男生不斷的稱讚妳，原因不是出於想要討妳開心，就是想引起的妳注意，無論是哪個原因，會有這樣的行為都是有好感才會這麼做的！
一個人向妳道晚安通常有兩種意思，一種是用來婉拒話題延續，說了晚安但實際上還沒真的要睡，另一種是每天一定要和妳聊上幾句，並在話題最後親自向妳說出一句晚安，才願意上床睡覺，兩者所代表的意思相信不需再多做解釋。特別是當一個人早上醒來，睜開眼的第一件事不是做別的事，而是想到妳，和妳說一聲早安，這絕對是世界上最甜蜜的情話之一了。
第三名 罵妳笨蛋、傻瓜
男女之間的吸引，通常是擁有相對高社交價值的人，會吸引相對低社交價值的對象，因此對男性來說除了提升自己如財富、社會地位等條件，另一個方式就是降低對方的社交價值，所以適時的否定對方的價值觀就成了其中一個方式。如果不從這麼理論的方面來看，俗話說打是情罵是愛，不少情侶在一起後還是經常喜歡鬥嘴，這也是面對心儀的對象時，男性選擇故意罵妳的原因囉！
第二名 陪妳打電動對女性來說，電玩一直以來都被視為世界上最強悍的小三，破壞了無數感情和諧的情侶；對男性來說，卻是在競爭激烈的社會上，快速得到優越感的途徑，因此總會不自覺沉迷其中。不過當男性放棄在線上遊戲尋求勝利的卓越感，願意邀請妳一起打電玩，或是辛苦的帶妳在傳說對決、英雄聯盟中爬分，如此放下自己在線上遊戲中追求的最終目的，要不是妳的技術相當高超，否則場場妳都最雷，他又願意不厭其煩的找妳玩，絕對代表對妳有些好感啦！
第一名 邀約看夜景
兩個大男人一起去看夜景，是熱血；一對男女一起去看夜景，是浪漫，因此如果有男性主動邀約妳去看夜景，這行為絕對是再明顯不過啦！畢竟在月黑風高的環境下，美麗的夜景當前，很適合讓兩人開啟話題侃侃而談，也不會像平常吃飯時，面對面正襟危坐的充滿距離感，所以很容易快速的拉信彼此之間的距離。不過也有網友提到，之前自己也遇過這樣的男性，但最後鼓起勇氣告白還是以失敗收場，只能說不能把這當成唯一指標，還是要多觀察看看啦！
想知道前三名是什麼嗎？快來看看那些男生自己也沒察覺到的舉動吧！
全文未完，原文詳見《猴～你是不是偷偷喜歡我！男生對妳有好感的十個小動作！》
分析說明：
本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供，分析時間範圍為2016年09月08日至2017年09月07日，共一年。
系統觀測上萬個網站頻道，包括新聞頻道、Facebook、PTT及各大討論區、部落格等，針對討論『男性、舉動、暗戀』相關文本進行分析，並根據網友就該議題之討論，作為本分析依據。
本文所調查之結果，非參考投票、民調、網路問卷等資料，名次僅代表網路討論聲量大小，不代表網友正負評價。
本篇分析報告使用「KEYPO大數據關鍵引擎」
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