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全球数以百万计的人都在与肥胖作斗争，肥胖与代谢和心血管疾病的风险明显升高有关。根据美国纽约Noom公司的Annabell Ho最近发表在《PLOS数字健康》杂志上的一项研究，在确定减肥目标时使用分析性语言与更高的减肥成功率和降低退出风险有关。

用于治疗肥胖症的行为干预的结果差异很大，一些患者在接受整个干预之前就退出了项目。然而，人们对导致减员或减重的原因知之甚少。研究人员对1350名付费参与16周计划的Noom Weight用户进行了回顾性分析，以便更好地了解语言如何影响减肥和计划的流失。

每个参与者都建立了一个初始目标，并与一名教练交谈，进一步深入讨论他们的具体减肥目标。然后，研究人员使用自动文本分析算法来分析语言，他们使用项目活动数据来确定体重减轻以及体重减轻和退出率。

作者发现，在追求目标的对话中，例如与教练讨论实现目标的尝试，使用分析性语言而不是以现在为重点的语言与更多的体重减轻和更低的退出率可能性有关。

尽管这些结果可能很有用，但该研究并没有研究其他相关因素，如教育水平或英语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关系的变量上。

根据作者的说法，“我们的结果是第一批确定个人语言的研究，这在以前并没有被大量研究过，它对于理解减肥和退出是相关的和有价值的。这为未来的研究提出了方向，以改善干预措施的发展，并确定语言在其他生活方式行为改变干预措施中是否具有信息量。”

Ho补充说：“使用分析性语言，例如分析什么是重要的和为什么，可以预测在数字减肥计划上有更多的体重减轻和更少的计划流失。另一方面，使用像‘我’这样更关注自我或关注当下的词语，预测减肥效果更差，退出的人员更多。”

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