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1. 爱情实验室

看完苏珊与比尔15分钟的录像后,你觉得我们能对两人的婚姻有多少了解?我们能否推测这段感情是否会顺利发展?我猜大多数人可能会认为,比尔和苏珊有关狗的谈话并没有提供多少信息。这段谈话太过简短了,而婚姻则要经受来自金钱、性、孩子、工作和嫡亲反复无常的轮番轰炸。夫妻两人在一起,有时会如胶似漆,有时会炮火连天,而有时虽然一时间简直想将对方千刀万剐,但度假归来后却又像新婚夫妻一样缠绵了。人们觉得,要“了解”一对情侣,我们必须得花费数周、数月的时间,把两人开心、疲倦、气愤、厌烦、愉悦,以及精神崩溃等状态观察个遍,绝不能仅凭比尔和苏珊那种放松的闲聊状态就妄下定论。看来,想要准确推测婚姻前途这等大事,我们必须不遗余力地从众多领域搜集各种信息才行。

但是,约翰·戈特曼已经证实,我们实在无须如此大费周章。他的“爱情实验室”位于华盛顿大学的校园里,自20世纪80年代起,他已经将3 000多对类似比尔和苏珊的夫妻带进了实验室中的那间小屋。戈特曼有一套代码系统,他将其命名为“SPAFF” 。此系统分为20个代码,分别对应夫妻在沟通中可能出现的各种情绪。首先,工作人员为每对夫妻拍摄录像,然后再依据SPAFF系统加以分析。其中,反感的代码为1,蔑视为2,气愤为7,戒备为10,埋怨为11,伤心为12,一言不发为13,含糊其辞为14,依此类推。在戈特曼的指导下,工作人员学会了阅读人们表情的细微变化,也学会了如何诠释对话中的模棱两可之处。观看录像时,他们会为夫妻每一秒钟的交流指定一个SPAFF代码。因此,一段15分钟的争执会衍生出一串由1 800个代码组成的数据,其中,夫妻双方各占900个代码。举例来说,“7,7,14,10,11,11”这样一组代码表示,在6秒钟的时间段内,夫妻中的一方先是感受到了一闪而过的气愤,然后含糊其辞,接着起了戒备之心,最后发起牢骚来。接下来,代码破译人员依照电极感应器上的数据,得出夫妻中的一方何时心跳加速、何时体温升高,以及何时在座椅上左右摇晃等信息,然后再将这些信息代入一个复杂的等式之中。

根据上述计算,戈特曼获得了一个重大发现:通过分析一对夫妻长达1小时的交流,他便能够以95%的准确率,预测出50年后两人是否会离婚;通过观看15分钟的录像,他的准确率则在90%上下。不久前,与戈特曼共事的西比尔·卡瑞(Sybil Carrère)教授随意看了几盘录像带,想尝试着设计一项新的研究项目。她发现,仅靠观看3分钟的夫妻交流视频,工作人员仍能够以相当惊人的准确率,预测出哪些婚姻会面临破裂、哪些会成功。用来了解一段婚姻的时间可以如此短暂,这是人们始料未及的。

约翰·戈特曼是位个子不高的中年男士,长着猫头鹰般犀利的眼睛,头发花白,胡须修剪得整整齐齐。他魅力超凡,总能与人攀谈甚欢,每当谈到让他兴奋的话题时,他的眼睛便闪闪发亮,显得更加炯炯有神了。在越战期间,他出于人道主义拒服兵役。时至今日,他的身上仍带有20世纪60年代嬉皮士的范儿,比如他那顶时而扣在犹太编织圆帽上、印有毛主席头像的红军帽。他的研究领域是心理学,但他也曾在麻省理工学院学习过数学。显然,数学的严谨精确对他影响很大。在接受我的采访时,戈特曼刚刚出版了他的呕心沥血之作——一篇信息量庞大、名为“离婚中的数学”( The Mathematics of Divorce )的500页专题论文。他在一张餐巾纸上涂涂画画,试图帮我理解他论文中的论点,而我却被五花八门的等式和即兴而为的图画搞得云里雾里。

本书所讲到的,是我们的潜意识中冒出的想法和做出的决策,而戈特曼这个人物在书中可能显得有点格格不入:他的思考方式并没有涉及直觉,他的决断也不是在瞬间做出的。他只是坐在电脑前面,煞费苦心地分析录像的每一秒罢了,这是典型的运用意识深思熟虑的思考方式。而实际上,我们可以从戈特曼那里学到有关“薄片分析法”(thin-slicing)的许多相关知识。“薄片分析法”是快速认知(Rapid Cognition)的一个重要组成部分,指人们通过极少经验即可理解事物和行为规律的潜意识能力。伊芙琳·哈里森见到立像时曾脱口而出:“很遗憾听到这个消息。”当时她所用的,就是薄片分析法。在仅抽取了10张牌后,艾奥瓦大学实验中的赌博者便对红色纸牌产生了压力反应,这也是相同的道理。

潜意识之所以如此吸引眼球,其中不乏薄片分析法的助力。然而,薄片分析法也是快速认知中最困扰我们的难题。在短暂的时间内,要搜集到精确判断所必需的所有信息,这怎么可能办得到呢?答案是,当我们的潜意识进入薄片分析模式时,我们所做的,其实跟戈特曼与他的录像一样。只不过,我们的思考属于潜意识层面,并且是在一种自动、高速的状态下完成的。一段婚姻真的能在瞬间被破译吗?答案是肯定的,并且其他许多看似纷繁复杂的事情亦然,而戈特曼的做法恰恰可以为我们指点迷津。 eibYmTFL0hbJAQgdQaB/z3FbSA2qFgBbgUq6rV0TbOfy9ZX7tevUNTONhAh1Bphm

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