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第36章 聊天记录里的魔鬼（第2页）

屏幕上出现折线图、柱状图、热力图。

“这是情绪值变化图。

女生在第二个月，情绪波动剧烈，但整体呈下降趋势。

男生情绪稳定，但数值一直在低位。

这是关键词频率，女生高频词是‘你’‘忙’‘不爱’，男生高频词是‘嗯’‘好’‘忙’。

这是回应时间，女生平均回复时间2分钟，男生从5分钟逐步延长到3小时。

这是消息长度，女生平均每条50字，男生平均每条5字。”

他圈出几个关键点。

“问题不是谁对谁错，是情感供需失衡。

女生的核心需求是‘被关注’，但男生的供给能力不足，且供给意愿下降。

当需求长期不被满足，女生用激烈情绪试图获取关注，反而让男生更想逃避。

这是典型的‘需求-供给’模型崩坏。”

“那怎么办？”

李哲问。

“两种解决方案。

如果你是女生，要么降低需求，要么提高自己的供给价值，让对方重新产生供给意愿。

如果你是男生，要么提高供给能力，要么切断关系。

但无论哪种，都需要先识别出这个模型。”

王教授说，“现在，打开你们的平板，系统里有十组聊天记录案例，每组有分析任务。

一小时内完成，然后我们讨论。”

寒晓东登录系统。

案例包括：暧昧期男女、已婚夫妻、上司下属、朋友之间。

每组都要求分析情感模式、识别核心需求、预测关系走向、并给出干预建议。

系统有自动评分功能，会根据分析准确度给出分数。

他快速操作。

这些分析对他来说不难，毕竟之前受过训练。

但系统的智能程度让他吃惊——不仅能识别明显的情绪词，还能从标点符号、表情包、甚至撤回消息的行为中提取信息。

比如，一个人频繁使用“哈哈哈”

，但系统标注“可能掩饰紧张”

；一个人总在深夜发消息，系统标注“可能孤独感强”

；一个人撤回消息次数多，系统标注“可能缺乏自信”

。

一小时后，系统评分。

寒晓东平均分92，排第一。

李哲76，苏雯80，赵强70，周婷85，孙鹏88。

王教授看了结果，点头。