美《纽约》4月1日
如今,婚姻带来的利益似乎越来越少,还滋生了许多烦心事:永远做不完的家务、单调乏味的生活模式、令人沮丧和遗憾的相处。在美国,40%~50%的婚姻以离婚告终;所有18岁及以上的人中有45%是单身;超过一半的受访者表示,结婚不再是成年人人生中的重要组成部分。那么,婚姻这场过时的“游戏”还有什么意思?从20世纪60年代中期开始,夫妻对婚姻的期待不仅是情感上的寄托和对性生活的满足,还包括和伴侣一起为实现更好生活而付出的共同努力。婚姻不可能简单地与生活同步,因为婚姻的高潮往往是你与伴侣一起分担焦虑、恐惧和欲望等负面情绪,以及并肩走过人生低谷的承诺。于是,疾病和死亡变成婚姻的试金石。有时候,向自己的伴侣示弱、承认自己的不足,也是一种对婚姻的升华。
美《新闻周刊》4月5日
对于很多人来说,休长假听起来似乎是一件好事,但很多日本上班族对这样的假期并不满意。近日,为纪念明仁天皇的退位,日本议会批准了为期10天的法定假期。然而,当地的朝日新闻社的民意调查显示,45%的受访者对这个长假“感到不满”,只有35%的人“感到高兴”。这些不想休长假的人里面,有相当一部分的人表示,长假意味着他们不得不处理额外的家务和照顾孩子。一位40岁的单身母亲向媒体抱怨:“课余托管班也要休假,没有其他地方可以帮我照顾孩子。”一位31岁的金融工作者表示:“就算想去旅游也不行,到处都会人满为患,旅游费用也会大大增加,说实话,我真的不知道如何度过这么长的假期。”46岁的披萨店员工则感慨他无法休息,因为假期正是餐饮业赚钱的好时机,“我们会非常忙碌”。其他人对如何安排长假的时间也很迷茫。
加《生物学科学》4月号
在神经肿瘤学家Josh Rubin的25年职业生涯中,超过一半的小儿脑癌患者都是男孩;而他的一个在波士顿癌症研究所工作的同仁,则注意到罹患癌症的成年人中,似乎有明显的性别倾向——大部分都是男性。除了与乳房、卵巢、子宫和宫颈相关的癌症以外,几乎所有的癌症都遵循一种“偏好男性”的模式。在过去几年中,研究人员已经开始研究男女之间和癌症相关的细胞差异。2017年,一个研究小组在女性患者的肿瘤细胞中,发现了少数的肿瘤抑制基因,而这些基因离开X染色体以后会失去活性,因此肿瘤抑制基因在女性中的表达会高于男性。因为女性有两个X染色体,男性只有一个,这相当于女性有“双倍剂量”的肿瘤抑制基因。Rubin认为,现代生物医学应该逐渐将男性和女性分开研究,那些将两性混为一谈的临床试验,无法找到最佳的治疗方案。
美《大西洋月刊》4月号
梦是什么?著名精神病学家弗洛伊德认为,梦揭露了人们潜意识的愿望。最近的研究表明,梦可以帮助我们处理激烈的情绪,整理和巩固记忆,或提前排练面对威胁时的临场反应等。即使梦无法帮人们预知未来,但它们似乎暴露了我们的欲望。8%的梦和性有关,这一比例在男性和女性群体中都是大致相当的。此外,体现焦虑的主题也是我们梦境中的常客:比如上学、摔倒、被追杀和赶不及做某些事情等。在不同地域生活的人们的梦境,也会有不一样的共性。1958年的研究表明,美国人更多地梦到自己被关起来、失去亲人、衣着不得体或裸体,或者遇到疯子;日本人则经常梦到学校、不断重复做某事、恐怖的意象。当你做梦时,无论好梦噩梦,都不用担忧,你的大脑可能仅仅在进行演习,当你在现实中遇到同样事情发生时,你就已经作好心理准备了。
美《彭博商业周刊》4月1日
Adobe公司在2018年9月召开会议,规划公司未来的发展。研究人员和数据学家们在会上展示的,不是帮助用户美化图片的软件或新的数字艺术功能,而是如何基于消费者数据并运用人工智能使推送给用户的广告更有说服力。开发软件带来的声誉和效益显然无法满足Adobe,现在其目标是将普罗大众的数据拼接在一起,以推动更多的消费行为。Adobe如此“急功近利”的原因,在于其面对的营销大环境和电子商务软件方面的竞争。37年来,该公司不断改造自身以适应市场,但还是在与IBM、Oracle(甲骨文公司)、SAP和Salesforce等公司的竞争中落于下风。因此,Adobe颠覆了原有的商业模式,悄悄采用营销公司的模式。Adobe一直在努力追踪消费者和品牌的互动,了解消费者的决策过程,以便创造更好的客户体验,让投放给客户的广告更具针对性。
英《新政治家》4月5日
日常生活中,我们能为亲人和朋友推荐他们喜好的书籍或电影,因为我们认识并了解他们。而Netflix网站也可以根据不同人的喜好,向用户推荐影片,即使它并不认识任何人。这一切都是根据网站背后的算法,它能依据浏览记录和键入的关键词等,分析用户的兴趣范围。Netflix网站成功吸引人们点击它所推荐的内容的部分原因在于,它能够为每个观众群体重新打包整理所要推荐的内容,并且更富有针对性。Netflix公司并不对这些被推薦内容负责,这一切都是算法的功劳。Netflix网站不需要了解用户、理解他的审美,甚至无需关心他是谁,只需要对他的行为进行大数据分析,从而推断其喜好以提供“对症下药”的内容。Netflix成功解决了预测人们想要观看的内容的问题,但有可能创造了一个封闭的环境,在那里你遇到的一切都刚好是你喜好的东西。