Nhóm nghiên cứu quốc tế do Đại học Western dẫn đầu đã phát hiện ra yếu tố dự đoán đáng tin cậy nhất về sự thành công trong một mối quan hệ là niềm tin tuyệt đối vào người yêu của mình.

Nghiên cứu cho biết các yếu tố quan trọng khác trong một mối quan hệ thành công bao gồm cảm giác gần gũi, được tôn trọng và sự hòa hợp trong chuyện “giường chiếu” – Chương trình nghiên cứu là nỗ lực đầu tiên trong việc sử dụng các thuật toán máy học (Machine learning) để dự đoán mức độ hài lòng trong những mối quan hệ tình cảm. Giáo sư Tâm lý học của Đại học Western, Samantha Joel nói: “Sự hài lòng với các mối quan hệ tình cảm có ý nghĩa quan trọng đối với sức khỏe, tinh thần và năng suất làm việc. “Những nghiên cứu về các yếu tố dự báo chất lượng mối quan hệ thường bị giới hạn về phạm vi và quy mô, và thường được thực hiện riêng lẻ trong các phòng thí nghiệm cá nhân.”

Nghiên cứu khổng lồ này được thực hiện bởi: Joel, Paul Eastwick từ Đại học California, Davis và 84 học giả khác từ khắp nơi trên thế giới, đã phân tích hơn 11.000 cặp đôi và 43 bộ dữ liệu tự báo cáo riêng biệt trên các cặp đôi.

Nghiên cứu này còn được xuất bản bởi Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Hoa Kỳ (NPAS), đã giải đáp tạm thời cho câu hỏi: ‘Điều gì dự đoán tôi sẽ hạnh phúc như thế nào với bạn đời trong mối quan hệ của mình?’ Joe đã sử dụng máy học – một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI), để tính toán trên vô số tổ hợp của các yếu tố dự báo – nhiều hơn rất nhiều so với một nhà nghiên cứu có thể phân tích cả đời- để tìm ra nhân tố dự báo đáng tin cậy nhất về sự hài lòng trong mối quan hệ.

Theo nghiên cứu, các yếu tố dự đoán cụ thể về mối quan hệ như ‘sự chung thủy’, ‘sự tôn trọng’ và ‘sự hài lòng về tình dục’ chiếm gần một nửa biến số về chất lượng mối quan hệ. Các yếu tố cá nhân, thuộc về một đối tượng hơn là một mối quan hệ, chiếm 21% biến số trong chất lượng mối quan hệ. 5 đặc điểm cá nhân hàng đầu có khả năng quyết định mạnh nhất đối với chất lượng mối quan hệ là “sự hài lòng với cuộc sống”, “ảnh hưởng tiêu cực”, “mức độ trầm cảm”, “né tránh gắn bó” và “lo âu gắn bó“. Joel nói: “Các biến số cụ thể về mối quan hệ có khả năng dự đoán cao hơn khoảng 2-3 lần so với biến số riêng lẻ, điều tôi nghĩ sẽ phù hợp với trực giác của nhiều người.” “Nhưng điều đáng ngạc nhiên là một khi bạn có trong tay tất cả dữ liệu cụ thể về mối quan hệ, sự khác biệt riêng lẻ sẽ nhạt dần về mặt nền tảng”. Trong thuật ngữ mô hình-mô phỏng, biến riêng lẻ dường như không tác động hoặc thay đổi đến các biến cụ thể của mối quan hệ. “Tôi là ai’ không còn thực sự quan trọng khi tôi biết rằng ‘tôi là ai khi ở bên bạn”, Eastwick nói.

Machine Learning – Individual Differences Predictors V2

10 đặc điểm cá nhân dùng để dự đoán chính xác nhất

Joel nhấn mạnh rằng cô rất ngạc nhiên khi nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố dự đoán dựa trên sự khác biệt cá nhân – như sự hài lòng trong cuộc sống, mức độ trầm cảm hay mức độ thỏa hiệp – chỉ chiếm 5% biến số về mức độ hài lòng trong mối quan hệ của người còn lại.

Joel nói: “Nói cách khác, sự hài lòng trong mối quan hệ không thể được tính toán rõ ràng chỉ bằng những đặc điểm của người bạn đời của bạn. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là việc lựa chọn bạn đời là không quan trọng.”

Joel nói thêm: “Người bạn đời có thể giúp định hình các quy trình của mối quan hệ – chẳng hạn như sự xung đột, sự thân mật và sự chung thủy – những điều này rất quan trọng đối với việc duy trì mối quan hệ. 

Cuộc ứng dụng máy học quy mô lớn này đã để lại một mô hình giá trị cho những nghiên cứu sâu hơn trong lĩnh vực khoa học mối quan hệ. Các bộ dữ liệu hiện tại được lấy mẫu từ Canada, Hoa Kỳ, Israel, Hà Lan, Thụy Sĩ và New Zealand và các nhà nghiên cứu muốn mở rộng sang Nam Mỹ, châu Á và châu Phi cho các nghiên cứu trong tương lai.

Nguồn: Nhật san của Đại Học Western, Canada.


Bộ cảm biến không dây Daviteq State Of The Art