让陌生人相爱的36个问题
1997年,美国心理学家阿瑟·亚伦(Arthur Aron)等人发表了一项研究,他们发现彼此询问一些特别亲密的问题,可以快速增强两个陌生人之间的亲密度。
然而当人们在现实生活中面对心上人的时候,却会对这些问题大失所望,因为就像知乎上最高赞的评论所言,这些在实验室中效果良好的问题,在真实的生活中却很难找到合适的场景或契机。
我们的研究
就像是人和人之间的关系一样,我们在人际交流中所使用的语言也具有亲密度 (intimacy) 的属性。语言亲密度受到了广泛的 会和个体因素的约束,而违反这样的约束则往往会造成尴尬,或者带来更严重的后果。中国有一句古话叫做“交浅而言深者,愚也”, 意思是说与交情浅的人深谈,是人际交往之中的大忌,这反映了 会文化中关系远近对于语言亲密度的约束。
语言亲密度 ( Intimacy in language )
测量语言亲密度
主题分析
有哪些话题更亲密呢?如下图所示,涉及到家庭、亲密关系等个人化的内容往往会比生活常识性的话题更加亲密,但同时值得注意的是,一个话题的亲密度往往有很大的跨度,这也说明了仅仅使用主题是无法准确地测量语言的亲密度的。
性别 (Gender)
(考虑到 会心理学中已有的关于gender norm的研究,我们这里仅讨论了二元性别,针对非二元性别的情况我们会在以后的研究中进行讨论)
交距离 (Social distance)
语言亲密度天然受到 交距离的影响,因为 会心理学中的亲密度本身就是 交距离的一个反映,而一般来说,更接近的 交距离往往伴随着更加亲密的交流方式和内容。然而,就像电影《爱在黎明破晓前》所呈现的那样,两个在火车上的陌生人却可能向彼此分享最为私密的一些信息,心理学家把这种现象叫做“火车上的陌生人” (Strangers-on-a-train)。
那么这两种截然不同的 会期待是否会存在于线上 交中呢?为了回答这一问题,我们使用了 Twitter 数据计算了用户在 交 络上的距离,并分析了其互动的语言亲密度,结果正如我们所预料的那样,最亲密的互动发生在关系最近和关系最远的用户对之间。
当两个用户之间的距离从0变为1时,也就是从直接好友变成存在一个共同好友的时候,他们往往仍然处于同一个 交圈子中,因而其语言亲密度随着 交距离的增加而显著下降,而对于 交距离大于3 (他们通过三个或更多好友相连)的用户来说,随着他们之间的关系越来越陌生,他们受到了越来越少的 交关系对于语言的限制,这使得他们可以不受限制地讨论更加私密的内容。我们的研究在线上环境中同时验证了两个经典的关于 交距离如何影响人际交流的假说。
匿名性 (Anonymity)
前面两个实验讨论了性别和 交距离对于人际交流的规训,那么是否存在一种场景可以使得人们暂时摆脱这样的规训呢?答案是肯定的。在Reddit上,人们可以使用带有throwaway或者anonymous的用户名来给自己建立一个匿名的身份。而正如下图所示,使用匿名身份的用户会比其他类别的用户提出更加私密的问题。我们同样分析了那些不带有任何个人身份信息的账 (Depersonalized),结果表明尽管这些账 具有同样的匿名性,用户并不会使用他们来提出更加亲密的问题,这再一次表明,对于人际交流的 会约束仍然存在于Reddit这样一个相对匿名的 区,而想要去除这些约束的最好办法是使用一个匿名的身份。
失效的陌生人36问
回到最开始的问题,为什么在实验室中效果良好的问题,在现实中却不适用呢?因为人们的语言亲密度受到 会关系的约束,而想要询问这些超出关系亲密度的问题则需要特定的场合或者契机。人们可以坦然的在实验室,或者在特定的场合中使用这样的问题,是因为这些特定的环境暂时去除了 会关系对于人们的语言亲密度的约束。
结论
总而言之,同关系一样,人际交流中所使用的语言同样具有亲密度这一属性,并受到诸多 会因素的影响。我们的研究首次提出了语言亲密度 (Intimacy in Language) 这一概念,并验证了使用NLP模型来测量语言亲密度的可行性,继而分析了性别、 交距离和匿名性对于人际交流的影响。作为自然语言处理(NLP)和 会心理学的结合,我们的模型不但可以支撑 会科学的研究,同时还可以支持对话机器人等NLP任务,并且已经被应用于密歇根大学今年Amazon Alexa Prize的参赛模型Audrey中。
文献
Pei, Jiaxin and David Jurgens. “Quantifying Intimacy in Language.” In Proceedings of EMNLP 2020.
注
2. 数据,模型及Python软件包均已公开,请见项目 站:
https://blablablab.si.umich.edu/projects/intimacy/
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