科学家首次揭示成功求助并获助的奥秘

在网上怎么求助才有可能获得帮助？斯坦福大学的数据科学家通过研究Reddit上求比萨的案例发现了这个秘密。

其结论是，讲好故事是关键。通过叙述明确表达需求是必不可少的条件。因此求助帖的篇幅越长成功几率越高。研究人员把叙述内容分成了五类因素：

金钱、工作、学生、家庭，还有一组提及的对象包括朋友、喝醉、比赛、庆祝等等，研究人员把它归类为其他恳求因素（craving）。

研究人员发现，上述5类中提到工作、家庭和金钱的可以提高获助的成功几率。但是说自己是个学生却没有什么效果。讲述渴望的一类更是帮倒忙，会显著降低成功的机会。

Althoff和同事发现，求助者（在网站）的身份地位也是一个重要因素。头衔称号越大，得到帮助的可能性越高。不过令人惊讶的是，有礼貌对于获得帮助并没有帮助（表示感谢除外）。

Tim Althoff和他的同事的研究办法非常的直观明了。就是分析Reddit的Random Acts of Pizza（求比萨）上面成功案例的共同特点。

研究团队分析了网站自2010年12月至2013年9月的21000多份帖子，然后又把发过帖的人的历史帖子全部下载下来（总帖数涨至187万）。

筛选掉不清楚请求是否被满足的帖子后样本共剩下5738条帖子。其中能够识别出捐助者的案例共379个。

然后研究人员分析了各种可能有助于提供响应成功率的因素，如帖子的礼貌程度、表现的情绪（如积极还是消极）、帖子的篇幅等。还分析了请求者与捐助者的相似程度，以及请求者的身份。最后，研究人员还研究了帖子是否包含有为什么请求者需要一份免费比萨的证据。

接下来，Althoff和他的同事利用标准的机器学习算法，对用于训练的70%数据的所有可能相关性进行梳理。在找出各种相关性后，他们又用这些相关性结果对剩下的30%进行测试，看预测是否准确。也就是说用从70%数据学到的东西在剩下的30%上面进行验证。

结果表明，其算法预测准确率达到了70%。这一结果谈不上完美，但总比抛硬币要好得多了。

纵轴：预测成功概率；横轴：求助者的地位

为了方便大家认识，这里贴出两个案例，一个是成功案例，另一个是失败案例。

成功案例：

我和女友碰到了一点困难，因为手受伤她饭店服务员的工作丢了。现在她正在写因病无法工作的复职申请，但在此之前我们真的很困难，现在任何帮助对我们来说都很有用。

我以前在RAOP（Random Acts of Pizza）的时候既求过人也帮过人，今后一旦我有能力一定也会报答你们。为了付房租我们已经倾尽所有，现在一点食物对我们也是很大的帮助，可以帮我们熬过接下来的几天。

失败案例：

我朋友这个周末要过来，我兴奋极了，因为自打初中以后我就没见过他了。我们准备去打一场高中橄榄球比赛，然后再去看场打折电影，在此之前谁能够给点吃的就好了。

总结：真心需要更有可能得到，表态未来会报答可加分，还有就是会讲故事很重要。

如果你对这份研究感兴趣，可以到此处下载论文（哪怕你觉得结论荒谬，其研究方法也值得研究）。或者更好的办法是到Random Acts of Pizza或者其他求助渠道试试，看看自己讲故事的能力，或者这套理论是否有力，或者慨叹人性的丧失。