Еще в 2014 г. Исследователи из Калифорнийского университета Лондона придумали уравнение для предсказания счастья. Формула довольно точно предсказала счастье 18 420 человек, принявших участие в игре через приложение для смартфона, что привело исследователей к выводу, что счастье в значительной степени основано на недавних событиях и ожидания.
Два года спустя они еще немного поработали с уравнением и модифицировали его, чтобы принять во внимание две наши врожденные человеческие черты: вину и ревность. Вы можете чувствовать себя виноватым, если у вас дела идут явно лучше, чем у других, но если зеленее, вы, скорее всего, будете менее довольны (даже если ему придется тратить уйму времени на кошение это.)
Вот измененное уравнение. Разве не красотка?
Изменения показывают, что в целом неравенство снижает уровень счастья. В небольшом исследовании (на этот раз всего 47, по сравнению с более широким экспериментом на основе приложений в предыдущей статье) добровольцы были разделены на небольшие группы для выполнения задач. Казалось бы, не связанные друг с другом задачи включали в себя анонимный раздел денег с другим человеком и денежные ставки, где они могли видеть результаты для других игроков, и сколько каждый участник получил или потерянный.
Исследователей регулярно просили оценить их счастье, и они смогли адаптировать свое уравнение, чтобы учесть как чувство зависти, так и чувство вины. В целом, исследователи обнаружили, что участники были счастливее, когда они и их партнер оба выигрывали или они и их партнер оба проигрывали. Другими словами, если бы они выиграли, но их партнер проиграл, они бы чувствовали себя менее счастливыми, чем если бы они оба выиграли. та же история была и с проигрышами - они были бы более счастливы в поражении, если бы их партнер ушел с их.
ЧИТАЙТЕ СЛЕДУЮЩИЙ: Ген депрессии тоже может принести большое счастье
Эти чувства, похоже, не изменились из-за их привязанности к человеку, с которым они сравнивали свои выигрыши. предполагая, что это устойчивые человеческие черты, а не связанные с нашими личными чувствами по отношению к любому данному человек.
“Наше уравнение может точно предсказать, насколько счастливы будут люди, основываясь не только на том, что происходит с ними, но и на том, что происходит с окружающими их людьми». сказал соавтор доктор Робб Рутледж из UCL. «В среднем мы менее счастливы, если другие получают больше или меньше нас, но это сильно варьируется от человека к человеку. Интересно, что уравнение позволяет нам предсказать, насколько щедрым будет человек в отдельном сценарии, когда его спросят, как бы он хотел разделить небольшую сумму денег с другим человеком. Основываясь именно на том, как неравенство влияет на их счастье, мы можем предсказать, какие люди будут альтруистами».
Смотрите связанные
Как это связано с альтруизмом? Итак, сравнив результаты азартной игры с игрой на дележ денег, исследователи смогли сопоставить чувство счастья от азартной игры с щедростью при дележе денег. В среднем те, на чье счастье больше всего повлияло получение большего, чем другие люди, отдали бы 30% своих денег, в то время как те, кто больше страдал от того, что получали меньше, чем их сверстники, только отдавали 10%.
“Люди, которые отдавали половину своих денег, когда у них была возможность, не проявляли зависти, когда сталкивались с неравенством в другой задаче, но проявляли большую вину. Напротив, те, кто оставил все деньги себе, не проявляли признаков вины в другом задании, но проявляли много зависти», — сказал один из ведущих авторов исследования Арчи де Беркер.
«Это первый случай, когда щедрость людей напрямую связана с тем, как неравенство влияет на их счастье. Экономистам было трудно объяснить, почему одни люди более щедры, чем другие, и наши эксперименты предлагают объяснение. Это задание может оказаться полезным способом измерения эмпатии, что может дать представление о социальных расстройствах, таких как пограничное расстройство личности. Такие методы могли бы помочь нам лучше понять некоторые аспекты социальных расстройств, таких как безразличие к страданиям других».
Изображение: Алан О’Рурк, используется в рамках Creative Commons
