选择真的大于努力吗？科学研究给你不一样的答案
选一个爱人，是对方优秀重要，还是“ta爱我”重要？
选一份工作，是行业前景重要，还是自我奋斗重要？
性格决定命运，还是选择大于努力？
《精英日课》的主理人万维钢老师说，这些问题的答案不在电视剧里，咱们还得相信科学研究。
来看看万老师这篇文章。
主观和客观条件，谁决定谁？
民间流行的谚语有时候能反映时代精神。社会进步的大趋势是个人主义越来越强，人人都想着自我实现，而自我实现的思路也在变。 以前的人比较相信自我奋斗，遇到困境首先想着提高自己，有句话叫“性格决定命运”；现在大家都更加注意“命运”“运气”“历史的行程”之类的客观因素，有句话叫“选择大于努力”。 那你从统计学角度综合判断，到底是性格决定命运，还是选择大于努力呢？ 如果你从事一项专业怎么都不顺心，到底是这个专业不适合你，还是你自身需要改变呢？如果你在一个公司总干不好，到底是这个公司不行，还是你这个人不行呢？ 这次，我要给你提供一个高级的答案。咱们先看一个刚刚出来的研究。科学家怎么研究人际关系？
比如你现在正处于一个爱情关系之中，有一位恋人或者配偶。你感觉你们的关系不太好。那请问，这是因为对方不行，你不行，还是别的原因呢？当然每个人的故事都是不一样的，但是研究者对此有话可说。
这是一门刚刚兴起的学问，叫“关系学”，专门研究人与人之间的关系。这个不是民间的那种公众号关系学，而是用科学方法搞研究，大约算是心理学的一个分支。
研究者认为他们在过去20年来积累了足够多过硬的研究和知识，现在终于可以叫“关系科学（relationship science）”了[1]。
我们要说的这个研究是关系科学的一个里程碑，论文[2]发表在了《美国国家科学院院刊》（PNAS）上——这基本上是社会科学论文的最高规格。
这篇论文的厉害之处就在于它荟萃分析了43项研究，总共调查了11,196对恋人和夫妇，有将近100位研究者共同署名，想要回答一个人们总在问自己的问题——
决定浪漫关系好坏的，到底什么因素最重要？
研究者使用问卷调查的方式，统计了大约六十多个因素，包括像激情、互相支持、冲突、年龄、收入、受教育程度、权力等等，基本上一般人能想到的都统计到了。
为了确保数据可信，其中43%的被研究对象还被在间隔了一段不短的时间后重新访问了一次。
所有这些因素被分成了两类，一类是描写个人的因素，一类是在这个关系中的行为模式。
比如像性格特点、年龄、收入、受教育程度这些，就是个人因素，说的是这个人是个什么人；而像是否支持对方、是否信任对方、有没有爱，这些则是关系中的行为模式。
能专门把“关系中的行为模式”这个因素给列出来，这是科学家的高明之处。
老百姓选择相亲对象一般都是看个人因素，通常是设定若干个硬指标，什么学历以上什么年龄以下，有时候写得好的征婚广告还会描写一下自己的性格特征和对对方性格的期待。
其实这些都是在选“人”，而不是选“关系”。
其实已经有很多人意识到，好人在这个特定关系中不一定有好的行为模式。可能一个人自身的各项指标都不怎么样，但是对自己的恋人特别好。可能一个人在所有人面前的性格都很好，唯独对自己的妻子非常冷漠。
不过统计上来说，好人似乎也更容易有好的行为模式。那这个关联度到底是怎样的呢？你说到底是个人因素重要，还是关系行为模式重要呢？
行为模式比个人因素更重要
研究者使用的评价指标叫“预测强度”。比如说，如果一个高收入者一定让他的配偶感到幸福、低收入者一定让配偶不幸福，收入跟幸福度直接挂钩，我们就可以说“收入”这个因素对关系幸福度的预测强度是100%。 反过来说，如果收入不怎么影响幸福度，我们就说收入这个因素的预测强度很弱。 “幸福”其实是个笼统的词，研究者把对关系的评价分解成了两个维度，一个是“满意度”，一个是“忠诚度”。对婚姻很满意的人不一定忠诚，对婚姻很忠诚的人不一定满意。 你看这么一分析是不是很有意思。比如说，研究结果显示，对满意度影响最大的因素是配偶的“响应性”，也就是说你一叫他他就马上响应，你就会对这个关系很满意；如果你叫他他总不理你，你就很不满意 。对忠诚度影响最大的因素则是亲密感：两人关系越亲密，就越没必要再去跟别人发展什么关系。响应性对满意度影响极大，对忠诚度却影响不大，这个事实可能也值得某些人深思……
各项因素汇总分析，研究者得出了跟民间的认识——特别是那些没有经历过爱情关系的人的认识——非常不一样的结论。 你的另一半的个人素质，对你们关系好坏的预测强度，只有5%。 人们征婚看的那些指标，不管是硬的也好软的也好，其实都没啥用。 当然这里面可能有幸存者偏差，毕竟研究调查的都是确定了关系的恋人和夫妇，不是随机配对，指标太差的没有被统计进来——但是这个结果仍然足以告诉我们，指标那些东西差不多就行了，根本不重要。 你自己的个人素质，强度则有19%。 这个结果告诉我们关系是个主观的判断。你眼中这个关系好不好，其实更多地是取决于你自己，而不是取决于对方。 决定关系好坏最重要的几项个人素质是——1.对生活的满意度
2.抑郁和无助感
3.负面情绪因素，是否容易发怒、感到痛苦之类
4.是否过分担心这个关系，比如说总在评估关系好不好
5.是否不愿意总跟对方在一起
6.年龄
7.焦虑感
8.自尊心
9.为人是否随和
10.有没有正能量
而我们常见的那些“硬”指标，像收入水平和受教育程度，预测强度都很弱。
不过这些研究主要针对的是西方国家的人，咱们中国人比较关心的像“妈宝男”这些现象，对应到跟父母的关系这个指标，在所有指标里被排到了倒数第二，可以说完全不重要。
不过个人素质指标远远不如两人在关系中的行为模式重要。关系因素的预测强度高达 45%。最重要的几项关系因素是——
1.感受到的，对方的忠诚度
2.亲密
3.感激，也就是能跟对方在一起感觉很幸运
4.爱
5.性的满意度
6.感受到的，对方的满意度
7.冲突
8.感受到的，对方的响应度
9.信任
10.投资
这些因素的意义你自己体会，我更想说的是这其中更大的那个结论：对关系成功与否的影响因素中——
对方的因素<你自己的因素<你们在关系中的行为模式
特定关系中的行为模式比个人因素重要得多，这个洞见，你值得思考。
好关系是靠什么产生的？
好关系不是匹配出来的，是构建出来的。戴维·布鲁克斯有个说法叫“浪漫体制”，说美满的婚姻既不是精心挑选的结果，也不是命运的安排，而是一种“契约体制”。婚姻不是你和你的另一半这两方的事情，而是你、你的另一半、你们的关系这三方的事情。
而且你们还应该把关系放到两个人之前：关系排第一位，对方的需求排第二位，而你自己的需求只能排第三位。你看这和咱们这个新研究是不是正好暗合。
好人不一定对你好。比如你跟一个人相处了很久，后来分开了，当你思念这个人的时候，你恐怕不会想念他有多么优秀、他的各项指标，而是你们在一起时候的那些点点滴滴。
你们一起做的事情，一起去过的地方，你们共同养成的习惯，你们的默契，只有你们二人懂的笑话，这些都不是每个人自带的，而是两个人构建出来的。
所以你看“关系”是不是就好像是生孩子一样，并不是简单的1+1：哪怕你非常熟悉这两个人，你也无法预测他们将来生出来的孩子是什么样的。
关系是一种复杂的化学反应。行为模式是在相处的过程中，通过每一次互动，涌现出来的东西。
而这个机制显然不只适用于浪漫关系。
主动构建环境的人更幸福
并不是你把一群优秀的人放在一起就能组成一个好的团队。好团队需要一个好的组织文化，代表这个团队的日常行为模式，而同样的人在不同的组织文化里的表现会非常不一样。
以前的人可能一生都在同样的情境里做事，人们看到他的行为模式，以为那就是他的本质，据此发明了“性格”这个说法。
现在的人则会经常处于不同的情境之中，科学家意识到“性格”其实不是一个固定的标签：人在不同的情境中有不同的行为模式。所以性格的确决定不了命运，因为你根本就没有固定的性格。
但是，选择也未必大于努力，因为即便给定了你是谁，给定了你所处的情境，你还是需要去主动构建那个关系，才能得到好关系。你是一个跟环境相关的、可以随时变动的、可以改造环境的人。
如果我们把你自身的素质叫做“自身因素”，把你所处的环境叫做“外部因素”，那么这个道理是外部因素没有你自身因素重要，而最重要的则是你在这个环境里能构建出来什么东西，是“构建”因素。
你不仅仅是适应环境，你的行为可以改变环境。一件事的好坏绝不是由一开始的设定决定的，而更多地是由你每一天的努力决定的，是你把自身因素和外部因素结合起来，和人一起构建出来的。
人们的认识误区在于总以为“选对”是最重要的，殊不知构建更重要。有的人永远都在挑选，这个工作没做几天又想去做别的工作，不断地跳槽；有的人随便找个工作就能一做好多年。那你说跳槽好还是深耕好？
以前有个研究说，那些刚入职场的时候频繁跳槽、一定要选个“对的”工作的人，最后收入的确比那些找个公司就一直干下去的人高出了20%。
但是后者的幸福度却高于前者。跳槽者总是觉得自己还可以找到更好的，那种心态并不愉快。
当然这可不是说选择不重要。选择很重要，但是在你反思选择之前，应该先问问自己，是不是已经为关系的构建做出了充分的努力。
注释
[1] Emma Betuel, LANDMARK STUDY ON 11,196 COUPLES PINPOINTS WHAT DATING APPS GET SO WRONG, inverse.com 7.27.2020.
[2] Samantha Joel et al. Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies, PNAS first published July 27, 2020 https://doi.org/10.1073/pnas.1917036117
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