“再给你最后一次选择的机会。”
“？”
“王者荣耀，还是我？”
“……”
别担心，以后生死攸关的对话就有可能被避免了。最近，南加州大学的科研团队开发出了一种极其有用的机器学习算法，这种算法能够对情侣之间发生的争吵进行识别并及时提醒，在实验室环境下，其准确率已经达到了79.3%。
研究者们借助USC的“情侣移动感知项目”（Couple Mobile Sensing Project）完成了对这一系统的开发。
此前的心理学研究显示，情侣之间的争吵常常伴随着一些生理上的异动，比如心率提高、皮肤电传导水平提升；同时，情侣在出现争执时更倾向于使用带有负面情绪的语言和绝对化的表述——比如更多地使用第二人称“你”，更多地使用“总是”、“绝不”……
研发团队希望能够利用机器学习技术，对这些可能引发争吵的指标和迹象进行识别，进而实现对争吵的预警。
在早期研究中，共有34对情侣接受了测试，研究者对这些情侣在日常生活情境下记录在可穿戴设备以及智能手机上的数据进行了收集和研究，这些数据包括体温、心率、皮肤电传导、身体活动等生理指标，以及情侣间谈话的录音和平时的GPS定位。
智能手机会提醒情侣们如实地报告每一次他们之间发生的争吵。在实验期间，一共有19对情侣回报说彼此之间曾经有过摩擦。
实验的结果与已有的心理学理论相契合——比如，负面情绪表述与争吵之间的相关度是62.3%。而当机器学习算法对收集到的所有数据进行了分析后，其识别争吵的准确率达到了79.3%。
目前的研究还算不上成熟。要想在未来将这项技术投放市场，79.3%的识别准确率并不够用，一不留神识别错误，还会引起情侣之间不必要的麻烦；此外，研究人员需要进一步解决的还有数据的筛选问题，情侣在日常生活状态下生成的数据极其杂乱，要想有效地从中摘取有用的部分，比在实验室里控制变量要困难得多；再有，如何让系统个性化地适用于每一对情侣同样是尚待解决的问题。
“在当前的模型下，我们只能做到在争吵发生时进行识别，但不能在争吵爆发之前就对其进行预测。”项目组的成员之一Adela Timmons说，“我们下一步的目标是预测冲突的爆发，同时实时地给予情侣一些提示性建议，比如休息一下，做个冥想练习之类，看看我们能不能防止或减少这些争吵的发生。”
USC研究团队下一步要做的，是将更大体量、更多样化的数据加入考量范围，以提高目前算法的准确率。新加入的指标可能包括手机使用率、上网时间，甚至是情侣白天接受了多少太阳光照……这些都是在理论上可能影响争吵发生的因素。未来，他们可能会由此开发一种类似“情感顾问”的App产品来帮助那些比较容易“上头”的情侣。
