如何进行良好的交谈？

“与某人处于同一波长"曾经是一个可爱的射频比喻，用来描述我们如何在对话顺利时对某人产生深刻的理解和同理心.当人们进行良好的交谈时，他们往往会模仿对方的手势、身体姿势、用词甚至说话风格——至少会模仿一点.对话中发生的行为融合必须具有一定程度的灵活性，因为对话中仍然存在轮换方面的东西.我们不能完全同步，以至于同时做同样的事情，否则我们就会一起哼着同样的音调. (如果我们一起冥想或一起念诵，与其交谈，不如一起哼唱同样的音调是完美的.请参阅 Fred Cummins 的作品.)

但不仅仅是简单的相关性可以深入了解两个对话伙伴如何协调.对话不仅仅是具有特定频率的正弦波.它不只是以某种固定的速度上下波动.它更像是许多不同正弦波的加权组合，这些权重随时间而变化.事实上，经常使用一种称为傅立叶分析的统计方法将语音分解为那些加权不同的正弦波.在对话的时间过程中，这些波具有分层统计的复杂性，其中包含一些关于人们如何协调的额外见解，而不仅仅是同时做同样的事情. >

在各种联合行为中——例如交际舞、一起搬桌子或交谈——同时做完全相同的事情会很糟糕.当一个人在联合行动中做某事时，另一个人通常必须适应那个行动，而不是模仿它.因此，虽然相关性有时有助于了解两个对话伙伴如何开始“表现得像一个系统"，但它们并不是唯一的工具.

Chris Kello 实验室最近的工作表明，多尺度匹配的统计技术是一种工具，可以揭示两个联合参与者如何收敛到相同的“波长"，即使他们没有同时做同样的事情(阿布尼、帕克斯顿、戴尔和凯洛，2015 年).例如，当一个人用左手在触摸屏上敲击目标并用右手与另一个伙伴交替时，两个人在不同时间使用不同的肢体，但在时间序列中逐渐收敛到相似的层次结构.他们的运动时间(Schloesser、Kello、Marmelat，2019 年).因此，即使两个合作伙伴显然没有同时做同样的事情(因此可能没有直接关联)，他们仍然会收敛到他们行为的分层时间模式中的共享统计特征.这两个系统正在变得有点像一个系统，可能会优化其两个子系统之间的信息流.

类似的事情发生在谈话中.每个人的言语行为在分钟的长时间尺度上都有自己特定的复杂节奏，在秒的中等时间尺度上有不同的复杂节奏，在毫秒的短时间尺度上有另一种不同的复杂节奏.但是，当两个人进行良好的对话时，他们在这些时间尺度上独特的个人节奏分布会随着时间的推移而改变，并收敛到一个共同的节奏分布上.这种协调甚至发生在双语对话中，其中两个双语者一个人说一种语言，另一个人说另一种语言(Schneider、Ramirez-Aristizabal、Gavilan 和 Kello，2020 年).事实上，部分融合甚至发生在 Zoom 等视频会议平台上. Alviar、Dale 和 Kello(正在审查的手稿)发现，虽然面对面的对话显示了人们在说话节奏和身体运动节奏上的这种趋同，但通过 Zoom 进行的对话仅显示出说话节奏的趋同.由于在 Zoom 上可见的身体较少，身体运动会聚发生较少.或许当我们在 Zoom 等平台上进行视频会议时，我们都应该从我们的相机中稍微备份一下，并在框架中加入更多的躯干和手臂，以促进对话融合.

这项工作的主要教训如下:当一个人(或生物系统)与另一个人(或生物系统)进行良好的对话时，他们不必集中在 同时 成为一个连体系统.它们可以复杂地切分，而不是简单地相互同步，从而成为一个产生智能协调活动的高效系统.协调不需要同步——就像富有成效的讨论不需要所有参与者都同意相同的意见一样.例如，当自由脱口秀主持人比尔·马赫在他的电视节目中邀请保守派拉尔夫·里德并引发热烈的政治讨论时，他们两人找到了一种在尊重的辩论中“保持一致"的方法.他们当然不会互相复制，但他们互相包容，互相切分.愿我们都如此幸运.