小心弄巧成拙～
男女在還沒正式成為情侶前，需要歷經一段互相探索、認識的時期，在這期間不說破彼此的感受，互相猜測彼此心意的階段，充滿了朦朧美，但也很容易踩到對方地雷，一失足成千古恨！
男女相處的禁忌有哪些？每個人的肢體與言語界線不太相同，不過仍有不少大眾認為的「NG行為」，這些舉動看似帥氣浪漫，但若沒有把握對方喜歡你，非常容易造成反效果，今天DailyView網路溫度計就透過《KEYPO大數據關鍵引擎》帶你一起來盤點「15大女生其實很反感的曖昧行為」讓我們一起看下去！
NO.10幫繫安全帶、戴安全帽
騎車時幫對方戴安全帽，開車時越過排檔桿，幫對方扣上安全帶，這些行為看起來超貼心，但其實存在碰到對方身體，造成誤會的風險。
有網友表示被戴安全帽時「一直夾到我臉的肉或頭髮」、「有打耳骨的通常都覺得幫戴安全帽只會痛死」浪漫瞬間變狼狽，幫繫安全帶更危險，因為手很可能不小心碰到對方胸部，造成不必要的肢體誤會。
NO.9把對方介紹給家人認識
正式交往後都不一定會把對方介紹給家人，更何況只是在約會階段，就急著把對方介紹給自己的親朋好友，會讓人覺得進展太快，想要停止關係發展！
先前就有男網友敘述自己透過PTT認識女方，兩人僅透過線上聊天，因為太喜歡對方就把女生IG給媽媽看，種種NG行為引發網友表示「好可怕」、「媽寶」等吐槽。
NO.8 不顧對方意願接送
互相認識初期，需要透過時間與共同話題、聊天，去更深入了解彼此，因此許多人會很注重隱私，比如具體的住址、公司地址與薪資等，雖然約會送女生回家很體貼，但建議還是先詢問對方意願，因為接送通常會製造獨處空間，若不確定彼此心意，可能會讓人覺得緊迫盯人，更不用說那種突然出現在公司或家樓下，要接送對方的行為，自以為浪漫，但其實已把驚喜變驚嚇。
NO. 7過度稱讚身材外表
兩人互相有好感，外表當然是許多人首要條件，雖然人都喜歡聽好話，但是過於頻繁稱讚對方的外在，不免會讓人有種「很膚淺」的感受。
尤其稱讚女生「前凸後翹、胸部大、腿很長」這種身材讚美，更讓人覺得輕浮，是否只想要肢體接觸，而不是認真相處，適時稱讚搭配真誠態度與誠懇眼神才能加分。
NO. 6送太高貴或私密禮物
送禮本來是美事一樁，但挑選禮物其實充滿許多眉角，剛認識時最好不要送太貴重的禮物，容易讓對方覺得有負擔，無法輕鬆自在地相處，也不要送太貼身的禮物，一來像是香水是這種物品，若不知道對方喜好亂送一通，非常容易踩到雷，二來像是睡衣、內衣等私密用品，也很容易被解讀成性暗示，只能說送禮學問多，細心觀察才能把送禮送到心坎裡。
NO.5用手指頭戳、捏妹子臉
想要學動漫或是韓劇，拍拍對方肩膀，再走到另一邊用手戳對方的臉，或覺得對方很Q萌想輕捏、捧對方臉，期待對方既害羞又淘氣的反應，在現實生活裡，你很有可能被白眼加上髒話飆罵，不夠熟識的人亂碰臉，可能會觸犯到對方，讓女生妝容被毀掉，手不乾淨還會讓人覺得很噁心，只能說這個動作千萬別亂做。
NO.4不經意摟腰、搭肩
沒把握對方是否喜歡你，就不要輕易有過多肢體接觸，尤其在約會初期，過馬路摟腰、走路時把對方拉過來搭肩，這種行為若不熟，容易讓人覺得像是在吃對方豆腐，對此網友建議「如果要肢體接觸前能先問一下的話在女生心裡應該會加分很多」曖昧時期約會不用太急著表現，自然一點相處比較好。
NO. 3無時無刻投以炙熱眼神
曖昧期間偶爾專注溫柔地注視對方，的確會讓女生感覺害羞，增添彼此小情趣，但「無時無刻」盯著對方看，容易造成反效果！比如吃飯凝視、說話一直對視、對方走過來時也用眼神全身掃射，這種隨時用炙熱眼神注視，小心笑容沒練習好，無意間露出詭異表情，很容易讓對方有壓力，還可能被當變態，可以適時將視線移開，不要直瞪著對方眼睛。
NO.2超積極照三餐問候
還在認識彼此時，就積極噓寒問暖，不只早安、晚安，連午餐、下午茶、晚餐都要問「在幹嘛？」，當對方只是比較晚回，還會追問「人呢？」更讓對方想發火，這種鬧鐘式問候，初期或許是種禮貌貼心，但維持太久、頻率太高，除了問候也不開其他話題，真的會讓人不知道要如何接話。
久了會瞬間耐心全失，好感降低一大半，建議在彼此都還沒進展到曖昧階段時，先找一些共同話題聊看看吧～
NO.1 自以為帥的摸頭殺
別忘了那些浪漫戲劇，都是彼此有好感的前提下進行，自以為浪漫摸女生的頭，不但沒有效果，還是踩到許多女孩的地雷，就有網友認為「這是上位者對下位者做的行為」、「超煩還來不及閃」、「無故被當狗真是火大」。
【網路溫度計調查結果之圖文，未經授權請勿轉載、改寫】
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2020年10月28日至2021年10月27日，共1年。
系統觀測上萬個網站頻道，包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等，針對討論『容易造成女生反感的曖昧行為』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」
本文由《DailyView 網路溫度計》授權提供
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