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古語有云：打江山易，守江山難。在親密關系方面，同樣適用。一段親密關系從埋下種子到生根發(fā)芽，懵懂曖昧期的每一分每一秒都令人小鹿亂撞；從枝繁葉茂到開花結果，蜜月熱戀期的情侶們也都曾立下海誓山盟。然而，當這股激情退去之后，又有多少朵感情之花霎時失去了賴以生存的水分，轉眼間就枯萎凋零。

到底怎樣才能讓親密關系源遠流長？其實，不止是你，心理學家們也想知道問題的答案。列夫·托爾斯泰說過，“幸福的家庭都是相同的，不幸的家庭各有各的不幸”。為了探求一段好的親密關系到底有沒有共性特點，怎樣才能有效提升一段親密關系的質量，快來看看我們的心理學家們?yōu)榇硕甲隽耸裁础?/p>

研究做了什么？

當我們在生活中遇到一個問題不知道該怎么解決的時候，我們總會想到可以參考一下身邊的同學、朋友或者七大姑八大姨是怎么做的——面對著怎樣才能提高親密關系質量這個學術問題，研究者們的思路也是相似的：來自不同國家、不同大學的86名研究者拿出了他們所擁有的總共43個研究的數據庫。

這些數據庫中總共包含了來自多達11196對情侶或者夫妻的測驗數據，合計共有2413種通過測驗得到的變量(在這里可以簡單理解為變量是指與我們的研究主題有關的影響因素)。

在這兩千多種變量中，研究者首先按照同領域內其他研究的慣例，從中提取出兩個變量作為衡量親密關系質量這一概念的指標，它們分別是關系滿意度(relationship satisfaction)和承諾(commitment)。

對于其余的所有變量，研究者把它們分成了兩種類型：一種是用來描述一個人本身的各種心理特質的變量，我們稱之為個體差異變量(individual difference variables)，例如一個人的焦慮水平、抑郁水平、共情能力，等等；而另一種則是用來描述一段關系所具有的特征的變量，我們稱之為關系特征變量(relationship-specific variables)，例如兩人之間的沖突程度、溝通方式、性滿意度，等等。

接下來研究的核心就在于如何建立預測模型，從統(tǒng)計的角度檢驗上述的個體差異變量以及關系特征變量(我們稱之為預測變量),對于被視作親密關系質量的指標的關系滿意度以及承諾兩個變量(我們稱之為因變量)的預測效果——也就是說：我們現在要做一個模型，這個模型可以讓我們知道個體差異變量和關系特征變量對親密關系質量(以關系滿意度和承諾作為衡量指標)的影響是啥樣的。

考慮到篇幅有限，我們在此只介紹一下研究者所做的最主要的預測分析。

結合上文提到過的預測變量可以分成個體差異變量和關系特征變量兩類，而數據庫中的所有變量都是針對情侶或夫妻雙方進行測驗得到的結果，也就是說，每個變量都有自我報告(actor-report)和伴侶報告(partner-report)兩個版本(比方說，小A和小B一對夫妻一起填寫了焦慮水平問卷，那么對于小A來說，自己填寫的問卷結果就是自我報告版本的焦慮變量，小B填寫的問卷結果就是伴侶報告版本的焦慮變量)。

那么，預測變量實際上可以劃分為四類：

a)  自我報告的個體差異變量；

b)  伴侶報告的個體差異變量；

c)  自我報告的關系特征變量；

d)  伴侶報告的關系特征變量。

基于這四類，研究者又進一步組合，得到了額外的三種變量的集合：

e)  全部個體差異變量(a與b合并)；

f)  全部關系特征變量(c與d合并)；

g)  全部變量(e與f合并)。

于是，研究者以a~g這七種不同的變量組合分別作為預測變量，以關系滿意度和承諾分別作為因變量，進行了預測模型的建構，以檢驗這七種不同的預測變量組合各自的預測效果。

研究發(fā)現了什么？

分析發(fā)現，當以關系滿意度為因變量時，使用不同組合預測變量的預測模型的解釋率非常不同（解釋率是指用于衡量一個模型中的預測變量能夠多大程度上預測因變量的統(tǒng)計學指標，解釋率越高，說明模型的預測效果越好）。

具體來說：

以自我報告的個體差異變量為預測變量時，解釋率為19%；

以伴侶報告的個體差異變量為預測變量時，解釋率為5%；

以全部個體差異變量為預測變量時，解釋率為21%；

以自我報告的關系特征變量為預測變量時，解釋率為45%；

以伴侶報告的關系特征變量為預測變量時，解釋率為15%；

以全部關系特征變量為預測變量時，解釋率為46%；

以全部變量為預測變量時，解釋率為44%。

從整體上觀察解釋率的變化，我們可以發(fā)現以自我報告的變量為預測變量的解釋率要遠高于以相應的伴侶報告的變量為預測變量的解釋率，其差距甚至高達3-4倍。此外，以關系特征變量為預測變量的解釋率也明顯高于以個體差異變量為預測變量的解釋率。

這些發(fā)現可能也比較符合我們對親密關系的普遍認知：自身的特質和心理感受更能影響自己所體驗到的親密關系質量，以及一段關系中涉及到互動雙方的特征比僅涉及到一方的個體特質對于親密關系質量更加重要。

結果中值得注意的一點在于，以自我報告的關系特征變量為預測變量的解釋率達到了45%，且如果再在預測模型中加入伴侶報告的關系特征變量(也即構成了全部的關系特征變量)或再進一步加入個體差異變量(也即構成全部變量)，解釋率都幾乎沒有發(fā)生變化。

這說明，自我報告的關系特征變量很可能蘊含了遠多于其余幾種類型的變量的信息，以至于即便將其余幾種變量都加入自我報告的關系特征變量的預測模型之中，也不能提供更多的新信息以供預測。換句話說，自我所感受到的關系特征，對于親密關系質量有十分重要的影響。

而當以承諾為因變量時，使用不同組合預測變量的預測模型的解釋率也很有差異。不難發(fā)現，使用不同預測變量組合帶來的解釋率變化的大致情況與以關系滿意度為因變量時十分類似，不過整體上各個解釋率的數值均略有降低。

具體來說：

以自我報告的個體差異變量為預測變量時，解釋率為16%；

以伴侶報告的個體差異變量為預測變量時，解釋率為4%；

以全部個體差異變量為預測變量時，解釋率為17%；

以自我報告的關系特征變量為預測變量時，解釋率為35%；

以伴侶報告的關系特征變量為預測變量時，解釋率為11%；

以全部關系特征變量為預測變量時，解釋率為36%；

以全部變量為預測變量時，解釋率為34%。

進一步地，研究者審視了在關系特征變量和個體差異變量這兩類變量中，具體哪些變量在上述預測的過程中表現更好，并進行排序，分別篩選出了預測表現最佳的前五名關系特征變量和前五名個體差異變量。

前五名關系特征變量分別為：

1)  感知到的伴侶承諾(perceived partner commitment)

2）欣賞(appreciation)

3）性滿意度(sexual satisfaction)

4) 感知到的伴侶滿意度(perceived partner satisfaction)

5)  沖突(conflict)

前五名個體差異變量分別為：

1）對生活的滿意度(satisfaction with life)

2）消極情緒(negative affect)

3）抑郁(depression)

4）依戀焦慮(attachment anxiety)

5）依戀回避(attachment avoidance)

研究說明了什么？

什么因素決定了你和你的另一半之間的滿意度和忠誠度？怎樣才能有效提升你們之間的親密關系質量？

研究的結果表明，消極情緒和抑郁的情緒體驗以及不安全的依戀風格和依戀類型等等確實都有可能是一段親密關系之中的風險因素——但是，如果你恰巧正在經歷這些消極的因素，也不必太過于為此而感到悲觀——如果能努力從例如欣賞、性滿意度以及減少沖突等角度去努力建設和發(fā)展親密關系，就能夠有效地減輕這些風險因素的負面影響。

總而言之，個體自己對于所處親密關系的特征的感知和認識，對親密關系質量的高低具有至關重要的影響。

參考文獻：

Joel, S., Eastwick, P. W., Allison, C. J., Arriaga, X. B., Baker, Z. G., Bar-Kalifa, E., ... & Wolf, S. (2020). Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(32), 19061-19071.

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