関係の質を何が予測するか
機械学習・大規模統合・2020年・PNAS
この研究は何をしたか
43の縦断的なカップル研究のデータを統合し、機械学習で関係の質を予測する変数を網羅的に探した。
何が分かったか
もっとも強く効いたのは、相手の属性ではなく、回答者自身がその関係をどう感じているか（コミットメント、感謝、満足）だった。相手側の変数の寄与は小さかった。
読むときの注意
自己申告データの統合。予測できたのは集団レベルの傾向で、個別のカップルの将来を当てるものではない。
この研究が根拠になっている悩み
関係する理論
- 関係は予測できるのか（関係科学 ／ 方法論）
書誌情報
Joel, S., Eastwick, P. W., et al. (2020). Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies. PNAS, 117(32), 19061–19071.