摘要：阿尔伯塔大学的研究者们为幽默感量身定做了一个数学模型，发现幽默或许不仅仅关乎个人，还与演化和社会信息交流有关。
一、前言
我们如何量化幽默感呢？它是如此复杂又个性化。来自阿尔伯塔大学的研究者们为此量身定做了一个数学模型，发现幽默或许不仅仅关乎个人，还与演化和社会信息交流有关。
“这的确是第一篇用量化理论来研究幽默的论文。”，阿尔伯塔大学的心理学教授克里斯·韦斯特伯里(Chris Westbury)说道，他是这项新实验的主要作者。他还说：“有关幽默感的研究还很少。”量化幽默的灵感是由早期另一实验衍生出来的，那个实验要求患有失语症的参与者检查字母串，并确定哪些是真的单词，哪些不是。在实验过程中，韦斯特伯里注意到一个有趣的现象：参与者在听到一些编造出来的词语时会不禁大笑，比如”Snunkoople”。
图1
二、哪些单词会引人发笑呢？
韦斯特伯里引入了“词熵”这个概念，即单词的熵(entropy)。熵是来自数学和物理学的概念，用于衡量事物的秩序或可预测性。同样是人造单词，”finglam”的字母组合比”clester”更为罕见，在韦斯特伯里的定义下，这类单词的熵值更小。
韦斯特伯里说：“举个例子，美国知名漫画家 (Dr. Seuss)创造了许多滑稽的单词，而我们则能证明他创造的这些单词熵值都很低，或者说他在创造这些新词的时候下意识地降低了词语的熵。”韦斯特伯里还说，“词熵最终都是和每个字母能组成单词的概率有关，所以你如果看看苏斯博士创造的Yuzz-a-matuzz这样的词，再计算一下它的熵，你会发现这些词的熵很低，因为字母z很难和其他字母组成词语。”
图2：苏斯博士
受到人们对单词”Snunkoople”的反应的启发，韦斯特伯里决定着手研究能否以单词的熵作为一种量度，来预测哪些词语会让人们感觉滑稽。
在实验的第1部分，研究者让参与者比较两个人造词的幽默程度。在第2部分，他们则要从1到100来给人造词的幽默程度打分。“实验发现，两个单词熵值的差别越大，被试就越有可能按照我们预想的那样去选择。”韦斯特伯里说道。他指出，参与者选择与预期相符合的几率最高达到了92%，“这么高的预测正确率太令人惊讶了，在心理学实验中达到92%准确率的预测更是实属罕见。”
三、幽默意味着安全
所有参与者选择都近乎一致，这或许能揭示出幽默的本质，以及它在人类演化中的作用。韦斯特伯里提到了1929年沃尔夫冈·克勒(Wolfgang Köhler)做的一项有名的语言实验。在那次实验中，参与者看到了两幅图片（见下图），一幅比较尖锐，而另一幅更加圆滑，他们被要求指出哪幅图更适合“塔基啼”(Takete)这个名字，哪幅更适合“巴鲁巴”(Baluba)。几乎所有的参与者的直觉都认为，塔基啼描述的是尖锐的物体，这个现象表明：物体的形状和读音之间存在着某种共同的对应关系。
图3：几乎所有人都认为左图更适合“塔基啼”的发音，右图更适合“巴鲁巴”。
这其中的原因可能跟演化有关。“我们认为幽默是自己个人的事情，但演化心理学家则认为幽默是一种传递信息的方式：如果你笑了，就意味着没有危险的事情发生。”韦斯特伯里说。
他举了个不速之客私闯民宅的例子：如果发现闯进来的是只猫而不是位梁上君子，那这个人可能会一笑而过。“你的笑声向你周围的人传达了一种信息，就是你原以为是什么危险人物“大驾光临”，事实证明不过是杞人忧天而已；这是演化而来的一种方式。”
四、幽默来自违背预期
用单词的熵来预测幽默感的想法和19世纪一位德国哲学家的理论不谋而合。这位叫做阿图尔·朔彭豪尔(Arthur Schopenhauer)的哲学家提出幽默来自于与预期想法相悖，而非如此前另一个理论所说：幽默仅仅只是建立在不可能的基础之上。我们能通过不同的方式去违背预期，从而产生幽默。
我们对人造词语的预期是与音韵学有关的（即我们预期每个单词都有一个特定的发音），而对双关语的预期是与其语义相关的。“双关语好笑的原因之一，就是它们违背了我们对于单词意义的预期，即一词一义。”韦斯特伯里说。想想这个笑话：老公对老婆说“我想静静”，老婆质问道“静静是谁？”当你听到这个“静静”的笑话时，你觉得好笑是因为事情出乎你的意料——你第一反应里的“静静”意思和笑话里的意思大相径庭。
图4
这个实验可能无法改变单口相声行业，毕竟喜剧的高潮不可能来自于简单的文字游戏，但是这些发现可能会有商业应用价值，比如给产品命名。“我很想知道产品名字和产品严肃程度之间的联系，”韦斯特伯里说道，“比如说，人们可能不会愿意买一个写着搞笑名字的药品来治疗严肃疾病，反之亦然。”
找到一个可测量的方法去预测幽默只是幽默研究的冰山一角。这篇论文的论点之一，就是幽默不是一个单一化的事物；一旦你开始从概率的角度去思考幽默，你就会开始理解我们为什么会觉得各种各样的事情好笑，也会理解它们好笑在哪里。他们的论文已经发表在《记忆与语言杂志》(Journal of Memory and Language)上。
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