腦洞APP：吵架阻斷器

俗話說得好，相逢一炮泯恩仇。很可惜，大多數情況下，你可能在大街上吵、火車上吵、商場里吵、電影院里吵、甚至飛機上吵了起來。想要在公共場合通過共赴巫山的方式(情侶間)修復感情問題實在是比較困難。那麼，是否能將爭吵這一可怕的情侶日常戰爭在爆發前阻斷呢？再次，連女朋友都木的科學家為那些天天吵、夜夜吵，三天一小吵，五天一大吵的情侶們操碎了心。他們希望能夠捕獲情侶間的對話模式以及體征指標(特別是吵架前期)中蘊藏的模式來對吵架爆發的可能性進行預測，說白了，就是讓那些(通常意義上)還沒有學會安撫伴侶精神G點的情侶狗們一些小提示。

說道這，你可能還不知道，心理學家為了研究吵架，會邀請真實的夫妻來到實驗室場景中，進行爭吵監視實驗，從而研究其中的模式。在此之前，我以為只有居委會大媽們會這麼干！！！來自南加州大學的研究人員最近開展了一項名為夫妻移動感知計劃的項目，希望能夠為那些飽受日常爭吵摧殘的苦逼們開發出來一套基於可穿戴設備的爭吵預警系統，系統通過一些感知原件對被試的日常生活環境進行監視，並將數據丟給手機進行處理，我想目前的計算能力也就是訓練幾個機器學習模型吧。目前，他們在前期招募了34對夫妻(我想應該是一些熱衷吵架的夫妻)，進行實驗，並且預言將來不用去居委會，手機APP就可以做調解員來提生夫妻感情。

在目前的模型中，他們已經可以對爭吵進行檢測了，但是還不具備預警的能力。也就是還需要對預警窗口大小和預警目標進行篩選和建模。然後添加報警模塊，並且提供一些小建議：比如中場休息！打會坐？！來看看類似的方案是否有助於緩解和消除爭吵。

在我看來對現實情況下的夫妻爭吵進行預測可不是件簡單的事情，雖然我所有的經驗來自於TVB等狗血電視劇的劇情，但是我仍然覺得這很困難。雖然機器學習通過各種最優化求解能夠使得我們方便的尋求特徵與結果的潛在關聯，但這只是一直中共現問題，共現並不意味著有因果關聯。受限於目前的感測器設備，一般只能夠獲取語音和部分特徵參數，比如心率和皮電這種。但是他們還是將論文發到了《IEEE computer》上。

在進行訓練之前，我們一般也會先觀測一下現有的數據樣本與分類目標之間的關聯，以便尋求最為有效的特徵子集。在以往的研究中，夫妻之間的爭吵往往有下列表現形式(還沒有下載app和購買設備的，可以人為學習下下列特徵)

1：生理喚起特徵：心率上升，皮電效應增強
2：措詞：頻繁使用第二人稱代詞-你丫的；負面感情色彩辭彙；強調性辭彙-總是總是不.....

參與實驗的34對夫妻們在一天的測試中帶上了採集設備，手環能夠感應皮電、體溫和一些活動，還有一條心率帶用來測心率，一直手機進行錄音和進行GPS追蹤。最後還得報告自己啥時候吵過架，往往圈圈的有監督訓練。由於處於受監視狀態，僅有19對報告發生過爭吵。

但是在這麼小規模的樣本中，他們卻聲稱得到了非常吊的結果。其中的發現與早期研究不謀而合。比如，正常情況下的負面辭彙使用量要比平常提供62.3%(讓人摸不著頭腦，難道吵架的時候要表揚對方么？反諷)，而訓練所得到的分類器檢測結果高達79.3%的準確率。

這個檢測準確度仍然較低，誤報的產生會使得用戶討厭類似的功能。同時，在真實情況下的數據採集干擾要比實驗室環境複雜的多，跑個步心跳也上升啊，這便是共現原理進行檢測的缺陷。要構建類似的模型，需要還來量數據進行支持，79%的準確率顯然過擬合了。

不過，我仍然對這款產品十分期待，因為我也不知道我未來女朋友怎麼樣。不知道她在哪，不知道她脾氣好不好。

[鄰家乖蜀黍 via IEEE Spectrum]

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