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把Ta從好友中刪除,能減輕分手的痛苦嗎?
發(fā)布時(shí)間:2020-04-26 

文 |  北師大自我研究組
來(lái)源 | SelfMindnSocialBrain(ID:SELF_BNU)

穿越傷悲

分手從來(lái)都不是一件容易的事,尤其是當您面對快樂(lè )時(shí)光的回憶時(shí)。分手后數周甚至數月,當聞到熟悉氣味,看到舊照片,以及留下的便條,無(wú)論您是否喜歡,您仍會(huì )想起您的前任。而由于社交媒體的存在,情況可能會(huì )變得更糟。

如果你在社交媒體(如微信,QQ)上仍然是前任的好友,那么,你很可能仍會(huì )在朋友圈中看到他們發(fā)的動(dòng)態(tài);如果不是,你仍然可以通過(guò)翻閱他們在社交媒體上發(fā)布的信息而繼續往自己的傷口上擦鹽。眾所周知,“On this day”(在這一天,Facebook上的一種功能)功能非常利于在特殊時(shí)期喚起不愉快的回憶。

根據2019年發(fā)表在Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction上的一項研究,由于社交外圍(social periphery,由通過(guò)前任而認識的人構成的社交網(wǎng)絡(luò ))的存在,我們還是會(huì )看到關(guān)于前任的信息。那么,從社交媒體的角度,能否設計一種可以減輕人們分手痛苦的算法呢?最新的研究提示,并非沒(méi)有這種可能。

為了解決這個(gè)問(wèn)題,科羅拉多大學(xué)博爾德分校的Anthony Pinter及其同事針對美國19名成年人的Facebook用戶(hù)進(jìn)行訪(fǎng)談,了解他們對分手和社交媒體使用間關(guān)系的感受。每個(gè)人在接受訪(fǎng)談之前都曾經(jīng)處于一段關(guān)系中——戀愛(ài),同居或結婚,參與者的年齡介于19至46歲之間。

參與者描述了他們與前任在線(xiàn)接觸的一系列經(jīng)歷,從分手后的六天到五年不等。然后,他們被要求專(zhuān)注于可能阻止他們接觸其前任的特定功能,例如,斷絕交往或取消關(guān)注,或改變他們查看新聞源的方式。毫不奇怪,參與者的情緒明顯變好了。參與者表示,看到涉及其前任的內容會(huì )讓他們感到痛苦,無(wú)論這些內容是新信息(例如前任的新戀人狀態(tài)),還是過(guò)去的回憶(例如周年紀念日或照片)。一位參與者說(shuō):“ Facebook上最令人沮喪的事情是在有一天,他說(shuō)我是有史以來(lái)最好的丈夫,她最?lèi)?ài)我……我記得,顯然沒(méi)有受到身體上的傷害,但是真的感覺(jué)到內心被痛擊?!?/p>

研究者認為,問(wèn)題在于機器學(xué)習未能捕捉到人們社交中的細微差別,換句話(huà)說(shuō),社交媒體的算法為我們提供了一種不自然或無(wú)益的社交模型關(guān)系。對于現有平臺,有一些變通辦法去處理和前任的關(guān)系,比如解除好友關(guān)系,取消關(guān)注或阻止前任聯(lián)系,或選擇不使用“今天這一天”等功能。但是由于同處一個(gè)大的社交圈的緣故,分手后人與人之間仍然存在遙遠的聯(lián)系。

因此,考慮到我們復雜的社交環(huán)境以及我們一對一的聯(lián)系,社交媒體算法本身就需要改變。當前,算法主要關(guān)注二進(jìn)制連接,我們選擇從一個(gè)特定的人那里看到多少。通過(guò)調整這些算法,不僅要考慮社交外圍,還要考慮事件,興趣,照片和群組,這可能意味著(zhù)我們的社交信息可以更好地在網(wǎng)絡(luò )上展現出來(lái),并且更容易避免因分手而導致的傷害。

最后,還應考慮到社交網(wǎng)絡(luò )信息溝通的復雜性。當算法變得更加以人為中心時(shí),我們可能會(huì )發(fā)現自己與前任在線(xiàn)溝通的壓力變小。如果您想避免尷尬的聚會(huì ),知道前任可能會(huì )參加某次朋友聚會(huì )可能也是會(huì )有用的。

阻止和解除好友關(guān)系可能并不完美,但可能是你目前能夠做到的,緩解分手傷痛的,最好的一件事。

THE END

原文地址:https://digest.bps.org.uk/2020/03/30/cant-get-over-your-ex-blame-the-algorithm/

原文獻:Anthony et al. (2019). “Am I Never Going to Be Free of All This Crap?”: Upsetting Encounters with Algorithmically Curated Content About Ex-Partners. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact. 3, Article 70. DOI:https://doi.org/10.1145/3359172
公眾號簡(jiǎn)介:SelfMindnSocialBrain(ID:SELF_BNU),北京師范大學(xué)“自我研究組”公號,關(guān)注人格,社會(huì )與神經(jīng)視角下的“心靈與自我”研究。

排版:小鯨魚(yú)   Claire 

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