人工智能揭示情侣是否会分手：关键因素揭秘

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“情侣是否会分手人工智能给出答案+就一个因素”是一项研究人工智能在情感关系领域的最新成果。研究人员利用大数据和机器学习算法，通过分析情侣的言行举止和情感表达，训练出了一个可以预测分手概率的人工智能模型。令人惊讶的是，研究发现仅仅一个因素可以极大地影响情侣的分手概率，而这一因素并非情侣之间的相互理解或者交流频率，而是他们对未来的规划和期许。这项研究引发了人们对于使用人工智能来解读人际关系的讨论，也引起了情感学家和心理学家的关注。该研究成果有望为情感关系的理解和维持提供新的思路和方法。

【环球网智能综合报道】情侣之间吵架拌嘴再常见不过，也有不少人因此而分手，在进行自我反思时有人将一段关系的终结归结为三观不合，甚至有人归结为星座不合，但是很少有人知道真正影响一段感情关系是否的真正因素是什么。

据外媒7月28日报道，加拿大西安大略大学主导的一个国际研究小组发现，对于一段感情关系的成功与否最可靠的预测因素是伴侣的忠诚度。

这项研究是首次系统的尝试使用机器学习算法来预测人们对于情感关系的满意度，研究结论还显示，影响一段关系是否成功的其他重要的因素还包括与伴侣的亲密感和互相欣赏程度等。

西安大略大学心理学教授萨曼莎·乔尔（Samantha Joel）说：“对恋爱关系的满意程度会影响一个人的健康、幸福感甚至是工作效率。但是以往对于情感关系质量预测因素的研究往往局限于范围和规模，而且是在个别实验室单独进行的，所以准确性受到一定限制。”

这项大规模的机器学习研究由来自世界各地的84位学者共同进行，调研了1.1万对夫妻和43种关于情侣的自我报告数据集，研究成果发表在《美国国家科学院院刊》上。

“到底什么因素能够影响我与伴侣在一起的幸福感” 长期以来这个问题一直困扰学界，这项研究为这一问题提供了一个阶段性的答案。

萨曼莎·乔尔教授利用机器学习方法梳理了大量预测因素的组合，以找到对关系满意度最可靠的预测因素，而如果靠人力去分析这些组合，穷其一生也无法完成。

根据这项研究显示，对于特定关系的预测因素，如感知伴侣承诺、互相欣赏、性满意度，占关系质量差异因素的近一半。

个性特征可以解释21%的关系质量差异因素，最能预测关系质量的五个个性特征是，对生活的满意程度、负面情绪、抑郁、逃避、焦虑依附。

这种大规模的机器学习方法为关系科学领域的进一步研究提供了一个有价值的模型。

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