根據一項新的研究,使用分析性語言的人體重減輕得更多,輟學率更低
全球有數百萬人與肥胖作斗爭,肥胖與代謝和心血管疾病的風險顯著增加有關。根據美國紐約Noom公司的Annabell Ho最近在《PLOS Digital Health》雜志上發表的一項研究,在定義減肥目標時使用分析語言,與更好的減肥成功和降低退出風險有關。
治療肥胖的行為干預效果差異較大,有的患者在接受完整的干預前就退出了。然而,很少有人知道導致消耗或體重下降的原因。研究人員對1350名Noom Weight用戶進行了回顧性分析,這些用戶付費參加了一個為期16周的項目,以便更好地理解語言如何影響減肥和項目消耗。每個參與者都設定了一個起始目標,并與教練進行交流,進一步深入討論他們具體的減肥目標。然后,研究人員使用自動文本分析算法來分析語言,他們使用程序活動數據來確定減肥以及減肥和退出率。
作者發現,在追求目標的對話中,比如與教練討論實現目標的嘗試,使用分析型語言而不是著眼于當前的語言,與更多的減肥和更低的輟學率有關。
盡管這些結果可能有用,但該研究沒有考慮其他相關因素,如教育水平或英語語言能力對目標設定語言的影響。為了準確地確定為什么分析性語言是有益的,未來的研究應該集中在調解語言和結果之間的關系的變量。
根據作者的說法,“我們的研究結果是第一批發現個體語言與理解減肥和輟學相關且信息量大的語言之一,這在以前還沒有太多研究。這為未來的研究指明了方向,以改善干預發展,并確定語言在其他生活方式行為改變干預中是否有用。”
Ho補充說:“使用分析性的語言,例如分析什么是重要的,為什么重要,可以預測數字減肥計劃中減肥效果更好,減少計劃消耗。另一方面,使用像更多的用‘我’這樣更關注自我或當下的詞匯,會導致更少的體重減輕和更多的消耗。”
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