4 关系中作弊的主要预测因素

                                                                       

关键点

  • 一项新研究使用机器学习算法来确定什么可以(和不)预测不忠.
  • 人口和是弱且不一致的预测因素,而关系因素要强得多.
  • 性和关系满意度低、性欲高和缺乏爱是最有力的不忠预测指标.
  • 不忠的性别差距似乎正在缩小.

不忠很常见.但是,确切地说出有多少人曾经出轨有点冒险,因为数字会根据您提出问题的方式而有很大差异(例如,性与情感上的不忠,在线与面对面的不忠等).然而,如果你特别关注婚姻关系中的性不忠,这个数字相当可靠,大约是四分之一或五分之一;相比之下,如果您查看约会关系中的年轻人,则更有可能是 1 比 2 或 1 比 3.

不忠是离婚的最常见原因之一,也是促使人们寻求性和关系治疗的最常见原因之一.因此,人们对了解不忠行为是否可以预测产生了浓厚的兴趣——因为如果您能够确定关键的预测因素,您就有可能制定策略来减少不忠行为及其经常伴随的破坏性影响.

最近发表在性研究杂志上的一组研究使用机器学习算法来确定不忠是否可以预测,以及最大的预测因素是什么.

一项研究涉及对 891 名成年人的调查,他们被问及他们在面对面性不忠和在线性不忠方面的经历.第二项研究涉及对 202 对被问到相同不忠问题的混合性别夫妇的调查.在这两项研究中,研究人员收集了有关人们性生活、、人口背景和个性的大量信息.

在回答不忠是否可以预测的问题时,研究人员的结论是:“有点".他们发现一些因素是弱预测因素,而另一些因素是强预测因素,并且只有通过将大量变量一起添加到算法中,他们才能适度预测不忠.

不忠的最大预测因素

就哪些变量最具预测性而言,研究人员发现“最可靠的不忠预测因素在于这种关系."换句话说,人口统计(例如教育水平)和性格因素(例如依恋风格)并不能真正解释太多.

在这项研究中,即使是性别,充其量也是一个不一致的预测指标.仅在这对夫妇的研究中,男性是在线不忠的一个强有力的预测因素.总体而言,性别不在主要预测因素之列的事实表明,不忠的历史性别差距可能正在缩小(尽管目前尚不完全清楚女性是否在作弊更多,或者她们是否比以前更有可能报告它过去).

跨样本和跨类型的不忠(当面与在线)最一致的预测指标往往是人们性生活和关系的特征.那些更有可能作弊的人倾向于:

  • 对他们的整体关系不太满意.
  • 特别是性满意度较低.
  • 总体上具有更高水平的性欲.
  • 报告对伴侣的爱减少.

人们的性态度和性行为也具有预测性,这表明性态度较为自由的人以及之前从事过更广泛性行为(例如肛交或使用过性玩具).换句话说,那些通过更严格的视角看待性的人似乎不太倾向于出轨,但这可能是因为他们首先对不忠持有更多的负面看法.

不忠是复杂的,原因不止一个

一个有趣的发现是,虽然对一个人的关系不太满意预示着出轨的可能性更大,但有一个高度满意的人出轨的子样本.正如我之前所写的,不忠并不总是由不愉快的关系或糟糕的(或没有)性行为驱动的——有时它完全与其他事情有关.

所有这些都告诉我们,不忠是复杂的——而且不只是一个可能的原因.因此,当我们试图预测不忠行为时,我们不能只指出一件事并假设出轨已成定局.这可能是多个事物协同工作的结果.

例如,如果您对自己的关系不满意,再加上性欲旺盛和对性的放纵看法,那么不忠的几率会比您对自己的不满意的几率高很多.关系,但性欲低下,对性有限制性看法.因此,我们不能孤立地看待这些因素.

这些结果还表明,在预防不忠方面,及早解决性需求/欲望和关系问题可能是最有效的策略,因为不忠通常比其他任何东西更能说明关系.

参考

                       

大众心理健康网(www.dzxl120.com)
本文链接:https://www.dzxl120.com/post/287707.html

                       
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