根据一项新的研究，使用分析性语言的人体重减轻得更多，辍学率更低
全球有数百万人与肥胖作斗争，肥胖与代谢和心血管疾病的风险显著增加有关。根据美国纽约Noom公司的Annabell Ho最近在《PLOS Digital Health》杂志上发表的一项研究，在定义减肥目标时使用分析语言，与更好的减肥成功和降低退出风险有关。
治疗肥胖的行为干预效果差异较大，有的患者在接受完整的干预前就退出了。然而，很少有人知道导致消耗或体重下降的原因。研究人员对1350名Noom Weight用户进行了回顾性分析，这些用户付费参加了一个为期16周的项目，以便更好地理解语言如何影响减肥和项目消耗。每个参与者都设定了一个起始目标，并与教练进行交流，进一步深入讨论他们具体的减肥目标。然后，研究人员使用自动文本分析算法来分析语言，他们使用程序活动数据来确定减肥以及减肥和退出率。
作者发现，在追求目标的对话中，比如与教练讨论实现目标的尝试，使用分析型语言而不是着眼于当前的语言，与更多的减肥和更低的辍学率有关。
尽管这些结果可能有用，但该研究没有考虑其他相关因素，如教育水平或英语语言能力对目标设定语言的影响。为了准确地确定为什么分析性语言是有益的，未来的研究应该集中在调解语言和结果之间的关系的变量。
根据作者的说法，“我们的研究结果是第一批发现个体语言与理解减肥和辍学相关且信息量大的语言之一，这在以前还没有太多研究。这为未来的研究指明了方向，以改善干预发展，并确定语言在其他生活方式行为改变干预中是否有用。”
Ho补充说:“使用分析性的语言，例如分析什么是重要的，为什么重要，可以预测数字减肥计划中减肥效果更好，减少计划消耗。另一方面，使用像更多的用‘我’这样更关注自我或当下的词汇，会导致更少的体重减轻和更多的消耗。”
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