版本: 5.0 日期: 2026年2月 发布方: Psychologie et Sérénité 联系方式: contact@psychologieetserenite.com
ScanMyLove 是一个针对书面对话(WhatsApp、Messenger、Instagram、Telegram、SMS、电子邮件、截图)的计算分析平台。它运用源自临床心理学、社会心理学和传播学的 14 个理论框架,根据文字交流绘制出关系图谱。
本工具明确将自身定位为辅助反思的工具,而非诊断工具。它既不能替代临床咨询,也不能替代标准化的心理测量评估。其目标是提供定量与定性的参照,帮助用户(以及在适用情况下,其心理咨询师)更好地理解其交流中正在起作用的关系动力。
分析过程分为三个阶段:
| 来源 | 格式 | 提取方法 |
|---|---|---|
| 文本导出(.txt、.zip) | FR/EN 时间正则表达式(iOS/Android) | |
| Messenger | Facebook JSON 导出 | 结构化 JSON 解析 |
| JSON 导出 | 结构化 JSON 解析 | |
| Telegram | HTML/JSON 导出 | 多格式解析 |
| SMS | 文本导出 | 启发式检测 |
| 电子邮件 | 纯文本 | 通用解析 |
| 截图 | PNG、JPG、WEBP、HEIC | 通过视觉模型进行 OCR(最多 30 张图片) |
对话会先经过预处理:跨文件去重,并检测编码(UTF-8、UTF-16、Latin-1)。
| 指标 | 定义 | 单位 |
|---|---|---|
| 消息数 | 发送的消息总数 | 整数 |
| 词数 | 发出的词语总数 | 整数 |
| 每条消息的平均长度 | 词数与消息数之比 | 词/条 |
| 最长的消息 | 词数最多的一条消息 | 词 |
| 指标 | 定义 | 计算方法 |
|---|---|---|
| 表情符号密度 | 使用的表情符号总数 | Unicode 计数 |
| 前 20 个表情符号 | 每位参与者最常用的表情符号 | 按频率降序排列 |
| 提问数 | 含有“?”的消息 | 标点检测 |
| 感叹数 | 含有“!”的消息 | 标点检测 |
| 多媒体内容 | 含有图片、音频、视频的消息 | 标签检测 |
| 前 30 个词 | 最常用的词(排除 150 多个停用词) | 过滤后的频率 |
| 高频表达 | 反复出现的二元组和三元组 | N-gram 分析 |
| 指标 | 定义 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 平均回复时间 | 收到消息与回复之间的平均间隔 | 算术平均,过滤 >24 小时的间隔 |
| 回复时间中位数 | 各间隔的中位值 | 中位数,对异常值更稳健 |
| 按小时分布 | 消息在 24 小时内的分布 | 0-23 时直方图 |
| 按星期分布 | 消息在 7 天中的分布 | 周日至周六 |
| 活跃热力图 | 7 天 × 24 小时矩阵 | 各时段的消息密度 |
| 最长连续活跃期 | 连续有交流的最大天数 | 连续天数计数 |
| 指标 | 定义 |
|---|---|
| 交流发起者 | 识别每天的对话中由谁发出第一条消息 |
| 整体第一条消息 | 语料中最早一条消息的发送者 |
| 整体最后一条消息 | 最近一条消息的发送者 |
| 对话总时长 | 语料覆盖的天数 |
| 每日消息数(平均) | 平均每日消息量 |
断点引擎通过对语料的纵向分析,检测 5 类事件。
计算依据两套语言标记词典:
公式:
affective_ratio = positive_markers / (positive_markers + negative_markers + 1)
该比率介于 0(完全负向)与 1(完全正向)之间。7 天平滑可以减少每日波动带来的噪声。
| 事件 | 检测标准 | 严重程度 |
|---|---|---|
| 情感骤降 | 14 天内情感比率下降 >30%(中)或 >60%(高) | 中 / 高 |
| 断联(ghosting) | 在 5 天以上的活跃期之后沉默 3-6 天(中)或 7 天以上(高) | 中 / 高 |
| 沟通退缩 | 每周消息量下降 >60%(中)或 >80%(高) | 中 / 高 |
| 激烈冲突 | 负向标记激增,超过日均值的 3 倍 | 中 / 高 |
| 复合型分手 | 在 14 天的窗口内同时出现情感骤降与断联 | 始终为高 |
在 3 天的窗口内对事件进行去重,以避免重复。
临床分析由按组划分的并行处理流程完成。每个组独立调用一次语言模型,所用的特定提示词编码了一套结构化评估量表和一个 JSON 输出模式。
提供两个分析级别:
| 级别 | 组数 | 涵盖的模型 | 平均耗时 |
|---|---|---|---|
| 标准版(€2.99) | 5 个并行组 | 7 个模型 | 约 22 秒 |
| 高级版(€3.99) | 9 个并行组 | 14 个模型 + 行动计划 | 约 33 秒 |
对话语料首先经过匿名化处理(姓名替换为“人物 A”/“人物 B”;电话号码、电子邮件、地址和银行信息均被删除),然后按照 160,000 个字符的预算进行截取,该预算按策略分配如下:
这种分配确保模型能够获取关系的初始背景、中间演变和当前状态。
理论参考: Sternberg, R. J. (1986). A Triangular Theory of Love. Psychological Review, 93(2), 119-135.
测量内容: 爱情的三个基本成分——亲密(情感上的亲近、信任、分享)、激情(欲望、吸引、热情)与承诺(维持这段关系的有意识决定)。
评分方法: 根据对话标记的分析,以 0 到 100 的量表评估每个成分:
临床解读: 三项得分的组合形成 7 种爱情类型(完美之爱、伴侣之爱、迷恋、空洞之爱、浪漫之爱、愚昧之爱、喜欢/友谊)。
理论参考: Chapman, G. (1992). The Five Love Languages: How to Express Heartfelt Commitment to Your Mate. Northfield Publishing.
测量内容: 每位参与者表达和接受爱意的偏好方式。
评分方法: 针对每位参与者,从 0 到 100 评估五个维度:
临床解读: 分析会识别每位参与者的主导语言,并衡量双方契合或错位的程度(差距分析)。两位参与者的主要语言之间存在显著差距,是潜在关系挫败感的指标之一。
理论参考: Gottman, J. M. (1994). What Predicts Divorce? The Relationship Between Marital Processes and Marital Outcomes. Lawrence Erlbaum Associates. Gottman, J. M., & Silver, N. (1999). The Seven Principles for Making Marriage Work. Three Rivers Press.
测量内容: 根据 Gottman 研究所的研究,最能预测伴侣关系解体的四种沟通行为。
评分方法: 从 0 到 100 评估四项指标:
正向/负向比率: 计算正向互动与负向互动之比。
| 比率 | 解读 |
|---|---|
| >= 5:1 | 健康的关系(Gottman 阈值) |
| 3:1 到 5:1 | 观察区 |
| < 3:1 | 警戒区(某一骑士 > 50) |
| < 1:1 | 危急区(某一骑士 > 70) |
临床解读: Gottman 的研究表明,这四种行为同时出现时,可在 6 年内以约 93% 的准确率预测分离。蔑视被视为最具破坏性的预测因素。
理论参考: Johnson, S. M. (2008). Hold Me Tight: Seven Conversations for a Lifetime of Love. Little, Brown and Company. Fogarty, T. F. (1976). Marital crisis. In P. J. Guerin (Ed.), Family Therapy: Theory and Practice. Gardner Press.
测量内容: 伴侣关系中情感权力与沟通权力的分布,通过追逐者/疏离者动态来衡量。
评分方法:
失衡等级:
| 差值 | 分类 |
|---|---|
| 0-15 | 平衡 |
| 16-30 | 轻度失衡 |
| 31-50 | 失衡 |
| > 50 | 严重失衡 |
临床解读: 追逐者/疏离者的失衡会自我强化:追逐者越坚持,疏离者越退缩,而这又加剧了追逐者的焦虑(Johnson, 2008)。识别这一动态是情绪聚焦伴侣治疗(EFT)中的关键步骤。
理论参考: Bowlby, J. (1969). Attachment and Loss, Vol. 1: Attachment. Basic Books. Ainsworth, M. D. S., Blehar, M. C., Waters, E., & Wall, S. (1978). Patterns of Attachment. Lawrence Erlbaum. Bartholomew, K., & Horowitz, L. M. (1991). Attachment Styles Among Young Adults: A Test of a Four-Category Model. Journal of Personality and Social Psychology, 61(2), 226-244.
测量内容: 根据每位参与者的对话行为推断出的主要依恋风格。
评分方法: 针对每位参与者,从 0 到 100 评估四个维度:
临床解读: 依恋风格是反复出现的关系模式的最佳预测因素(Hazan & Shaver, 1987)。分析会识别主导风格,并衡量两位参与者风格之间的相容性。
理论参考: Beck, A. T. (1976). Cognitive Therapy and the Emotional Disorders. International Universities Press. Burns, D. D. (1980). Feeling Good: The New Mood Therapy. William Morrow.
测量内容: 每位参与者的话语中存在的系统性信息处理错误。
评分方法: 从 0 到 100 评估 10 种以上的扭曲类型,并找出具有说明性的摘录:
| 扭曲类型 | 定义 | 典型的对话示例 |
|---|---|---|
| 读心术 | 自认为知道对方的意图 | “你嘴上这么说,但我知道你心里想的正好相反” |
| 个人化 | 把外部事件的原因归到自己身上 | “你心情不好,肯定是因为我” |
| 过度概括 | 从个别情况中得出普遍规律 | “你从来都不肯做任何努力” |
| 灾难化 | 设想最坏的情况 | “你不回我,就说明我们完了” |
| 情绪化推理 | 把情绪当作现实 | “我感觉是这样,所以就是真的” |
| 心理过滤 | 只留意负面的部分 | 无视赞美,揪住一句话不放 |
| 二分法思维 | 非此即彼 | “你要么全心全意爱我,要么就是不爱我” |
| 贴标签 | 把对方简化为单一特质 | “你就是个自私的人” |
| 最小化 | 贬低积极的一面 | “好吧,你是做了,但那是应该的” |
| “应该”式命令 | 强加僵化的规范 | “你应该知道我需要什么” |
临床解读: 认知扭曲的频率和多样性与关系困扰相关(Epstein & Baucom, 2002)。识别认知扭曲是伴侣认知行为疗法(CBT)中的重要治疗着力点。对于检测到的每一种扭曲,都会提供 1 到 2 段来自对话的真实摘录。
理论参考: Young, J. E., Klosko, J. S., & Weishaar, M. E. (2003). Schema Therapy: A Practitioner's Guide. Guilford Press.
测量内容: 在关系互动中被激活的早期适应不良图式,针对每位参与者分别评估。
评分方法: 从 0 到 100 评估 18 个图式,分为 5 个领域:
领域 1——分离与拒绝
领域 2——自主性与能力受损
领域 3——限制受损
领域 4——他人导向
领域 5——过度警惕与抑制
临床解读: 早期适应不良图式是稳定且自我延续的模式,会使人对关系事件的解读产生偏差(Young et al., 2003)。在文字交流中检测这些图式,有助于识别组织这对伴侣互动的核心图式主题。
理论参考: Rosenberg, M. B. (2003). Nonviolent Communication: A Language of Life. PuddleDancer Press.
测量内容: 每位参与者按照非暴力沟通(NVC)的 OFNR 流程(观察、感受、需要、请求)进行沟通的能力。
评分方法: 每位参与者获得一个 0 到 100 的总分,细分为:
临床解读: 系统会提供消息摘录,附上符合/不符合 NVC 的分析以及改写建议。非暴力沟通广泛应用于伴侣调解和关系治疗。
理论参考: Marston, W. M. (1928). Emotions of Normal People. Kegan Paul. 后经 J. Geier(1958)及 Wiley 的 DiSC 模型改编并现代化。
测量内容: 每位参与者在四个维度上的行为沟通风格。
评分方法: 每位参与者从 0 到 100 评估四个维度:
临床解读: DISC 上的不相容(例如一方 D 高、另一方 S 高)是沟通摩擦的来源。识别画像有助于调整对话策略。
理论参考: Karpman, S. B. (1968). Fairy Tales and Script Drama Analysis. Transactional Analysis Bulletin, 7(26), 39-43.
测量内容: 在关系中的心理游戏里所采取的三种功能失调角色。
评分方法: 每位参与者从 0 到 100 评估三种角色:
临床解读: 分析还会检测随时间推移发生的角色转换。Karpman 游戏的循环性是沟通分析中的核心概念:迫害者可能变成受害者,受害者也可能转为迫害者,依此类推。
理论参考: Luft, J., & Ingham, H. (1955). The Johari Window: A Graphic Model of Interpersonal Awareness. Proceedings of the Western Training Laboratory in Group Development, UCLA.
测量内容: 每位参与者在关系中的开放与透明程度。
评分方法: 每位参与者从 0 到 100 评估四个区域:
临床解读: 较大的开放区与更高的关系满意度相关。分析会识别自我表露的相互程度。
理论参考: Schutz, W. (1958). FIRO: A Three-Dimensional Theory of Interpersonal Behavior. Holt, Rinehart & Winston.
测量内容: 三种基本的人际需求,分为表达的与期望的两个维度。
评分方法: 每位参与者获得 6 项 0 到 100 的得分(3 种需求 × 2 个维度):
| 需求 | 表达的 | 期望的 |
|---|---|---|
| 包容 | 倾向于接纳对方 | 需要被接纳 |
| 控制 | 倾向于主导 | 需要被引导 |
| 情感 | 倾向于表达情感 | 需要获得情感 |
临床解读: 表达得分与期望得分之间的差距,揭示了未说出口的人际挫败感。情感维度上的较大差距(自身的期望需求强烈,而对方的表达较弱)是情感剥夺的指标之一。
理论参考: Porges, S. W. (2011). The Polyvagal Theory: Neurophysiological Foundations of Emotions, Attachment, Communication, and Self-Regulation. W. W. Norton.
测量内容: 根据迷走神经的三个分支,从沟通风格推断出的自主神经系统状态。
评分方法: 每位参与者从 0 到 100 评估三种状态:
临床解读: 多迷走神经理论为理解伴侣关系中的退缩或攻击反应提供了神经生物学框架。长期处于背侧状态的参与者,与处于交感激活状态的参与者相比,需要不同的治疗取向。
该模型分为两个互补的子模型,按条件激活。
理论参考: Walker, L. E. (1979). The Battered Woman. Harper & Row. Walker, L. E. (2009). The Battered Woman Syndrome (3rd ed.). Springer Publishing.
触发条件: 当整体毒性得分 > 60,或检测到超过 3 次情感骤降或断联时激活。
测量内容: 家庭暴力循环是否存在及其所处的阶段。
评分方法: 识别 4 个阶段并标注时间:
理论参考: Pence, E., & Paymar, M. (1993). Education Groups for Men Who Batter: The Duluth Model. Springer Publishing.
触发条件: 当毒性得分 > 50 时激活。
测量内容: Duluth 模型所确定的 8 种权力与控制机制。
评分方法: 从 0 到 100 评估八项指标:
临床解读: 这两个模型按条件激活,以避免在健康的关系中出现误报。一旦激活,系统会醒目地显示一条安全提示横幅,附有紧急求助的联系方式(当地的紧急服务与求助热线)。
14 个模型的各项得分被汇总为复合维度,从而提供对这段关系的综合视图。
标准级别(5 个维度):
| 维度 | 相关模型 |
|---|---|
| 情感 | Sternberg(亲密、激情)、Chapman(爱的语言)、FIRO(情感) |
| 沟通 | Gottman(比率)、非暴力沟通、DISC、权力动态 |
| 冲突 | Gottman(四骑士)、Karpman、认知扭曲 |
| 承诺 | Sternberg(承诺)、共同的计划、展望未来的话语 |
| 平衡 | 权力动态、依恋、交流的相互性 |
高级级别(附加维度):
| 维度 | 相关模型 |
|---|---|
| 信任 | 依恋、Young(不信任/虐待)、Johari(开放区) |
| 亲密 | Sternberg、Johari、FIRO(包容/情感)、自我表露 |
| 尊重 | Gottman(没有蔑视)、Duluth、权力平衡 |
| 幽默 | 检测轻松的氛围、文字游戏、俏皮的表情符号 |
| 未来规划 | 面向未来、制订计划、明确的承诺 |
整体得分为所有维度的算术平均值。
| 整体得分 | 解读 |
|---|---|
| >= 70 / 100 | 积极的关系 |
| 40 - 69 / 100 | 处于紧张中的关系 |
| < 40 / 100 | 陷入困境的关系 |
预后根据所有指标生成,包括:
高级版报告包含一份分为 3 个阶段的行动计划,每个阶段含 2 到 3 个具体练习,并附有标题、说明和建议的频率。
做出临床诊断。 ScanMyLove 不是 DSM-5 或 ICD-11 意义上的诊断工具。它无法诊断人格障碍、抑郁症、焦虑障碍或任何其他病理状况。
替代心理健康专业人员。 计算机文本分析不能取代临床观察、面对面访谈、标准化心理测量测验以及临床工作者的专业判断。
分析非言语沟通。 副语言(语调、语速、音量)、面部表情、肢体语言以及交流时的物理环境,本质上都在文本分析的范围之外。
评估话语的真诚度。 分析针对的是写下的内容,而不是内心的想法。参与者可能出于操纵目的或社交惯例而使用亲昵的语言。
捕捉文本之外的交流。 面对面的谈话、电话和非数字化的互动均未纳入考量。分析所针对的样本,可能无法代表这对伴侣沟通的全貌。
| 偏差 | 描述 | 缓解措施 |
|---|---|---|
| 抽样偏差 | 所分析的对话可能无法代表这段关系 | 在报告中明确说明 |
| 社会期望偏差 | 书面交流可能比口头沟通经过更多“过滤” | 在解读时加以考虑 |
| 文化偏差 | 情感标记词典以法国本土法语为基准进行校准 | 逐步扩展到其他语言变体 |
| 近因偏差 | 近期消息占比过高(占 token 预算的 50%) | 有意为之,因为当前状态在临床上最具相关性 |
| 长度偏差 | 较短的对话产生的分析可靠性较低 | 消息数低于阈值时自动发出提醒 |
| 平台偏差 | 写作风格因平台而异(SMS 与电子邮件) | 检测平台并进行情境调整 |
| 模型解读偏差 | 语言模型可能产生幻觉或过度解读 | 使用带有严格 JSON 模式和审慎指令的结构化提示词 |
| # | 模型 | 主要参考文献 | 级别 | 得分 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 爱情三角理论 | Sternberg (1986) | 标准版 | 3 × (0-100) |
| 2 | 5 种爱的语言 | Chapman (1992) | 标准版 | 5 × (0-100) / 每位参与者 |
| 3 | Gottman 四骑士 | Gottman (1994) | 标准版 | 4 × (0-100) + 比率 |
| 4 | 权力动态 | Johnson (2008), Fogarty (1976) | 标准版 | 2 × (0-100) + 平衡度 |
| 5 | 依恋风格 | Bowlby (1969), Bartholomew (1991) | 标准版 | 4 × (0-100) / 每位参与者 |
| 6 | 认知扭曲 | Beck (1976), Burns (1980) | 标准版 | 10+ × (0-100) + 摘录 |
| 7 | Young 图式 | Young et al. (2003) | 高级版 | 18 × (0-100) / 每位参与者 |
| 8 | 非暴力沟通 | Rosenberg (2003) | 高级版 | 1 × (0-100) / 每位参与者 |
| 9 | DISC 画像 | Marston (1928) | 高级版 | 4 × (0-100) / 每位参与者 |
| 10 | Karpman 三角 | Karpman (1968) | 高级版 | 3 × (0-100) / 每位参与者 |
| 11 | Johari 视窗 | Luft & Ingham (1955) | 高级版 | 4 × (0-100) / 每位参与者 |
| 12 | Schutz 的 FIRO | Schutz (1958) | 高级版 | 6 × (0-100) / 每位参与者 |
| 13 | 多迷走神经理论 | Porges (2011) | 高级版 | 3 × (0-100) / 每位参与者 |
| 14 | 暴力检测 | Walker (1979), Pence & Paymar (1993) | 高级版 | 4 个阶段 + 8 × (0-100) |
本文档根据对 ScanMyLove v5.0 源代码的分析撰写,面向正在评估本工具可信度与方法严谨性的心理健康专业人员。如有任何问题或合作意向,请联系 contact@psychologieetserenite.com。