美《紐約》4月1日

如今，婚姻帶來的利益似乎越來越少，還滋生了許多煩心事：永遠做不完的家務、單調乏味的生活模式、令人沮喪和遺憾的相處。在美國，40%～50%的婚姻以離婚告終;所有18歲及以上的人中有45%是單身;超過一半的受訪者表示，結婚不再是成年人人生中的重要組成部分。那么，婚姻這場過時的“游戲”還有什么意思？從20世紀60年代中期開始，夫妻對婚姻的期待不僅是情感上的寄托和對性生活的滿足，還包括和伴侶一起為實現更好生活而付出的共同努力。婚姻不可能簡單地與生活同步，因為婚姻的高潮往往是你與伴侶一起分擔焦慮、恐懼和欲望等負面情緒，以及并肩走過人生低谷的承諾。于是，疾病和死亡變成婚姻的試金石。有時候，向自己的伴侶示弱、承認自己的不足，也是一種對婚姻的升華。

02不想休長假的日本人

美《新聞周刊》4月5日

對于很多人來說，休長假聽起來似乎是一件好事，但很多日本上班族對這樣的假期并不滿意。近日，為紀念明仁天皇的退位，日本議會批準了為期10天的法定假期。然而，當地的朝日新聞社的民意調查顯示，45%的受訪者對這個長假“感到不滿”，只有35%的人“感到高興”。這些不想休長假的人里面，有相當一部分的人表示，長假意味著他們不得不處理額外的家務和照顧孩子。一位40歲的單身母親向媒體抱怨：“課余托管班也要休假，沒有其他地方可以幫我照顧孩子?！币晃?1歲的金融工作者表示：“就算想去旅游也不行，到處都會人滿為患，旅游費用也會大大增加，說實話，我真的不知道如何度過這么長的假期?！?6歲的披薩店員工則感慨他無法休息，因為假期正是餐飲業賺錢的好時機，“我們會非常忙碌”。其他人對如何安排長假的時間也很迷茫。

03為什么癌癥“偏愛”男性？

加《生物學科學》4月號

在神經腫瘤學家Josh Rubin的25年職業生涯中，超過一半的小兒腦癌患者都是男孩;而他的一個在波士頓癌癥研究所工作的同仁，則注意到罹患癌癥的成年人中，似乎有明顯的性別傾向——大部分都是男性。除了與乳房、卵巢、子宮和宮頸相關的癌癥以外，幾乎所有的癌癥都遵循一種“偏好男性”的模式。在過去幾年中，研究人員已經開始研究男女之間和癌癥相關的細胞差異。2017年，一個研究小組在女性患者的腫瘤細胞中，發現了少數的腫瘤抑制基因，而這些基因離開X染色體以后會失去活性，因此腫瘤抑制基因在女性中的表達會高于男性。因為女性有兩個X染色體，男性只有一個，這相當于女性有“雙倍劑量”的腫瘤抑制基因。Rubin認為，現代生物醫學應該逐漸將男性和女性分開研究，那些將兩性混為一談的臨床試驗，無法找到最佳的治療方案。

04你昨晚做夢了嗎？

美《大西洋月刊》4月號

夢是什么？著名精神病學家弗洛伊德認為，夢揭露了人們潛意識的愿望。最近的研究表明，夢可以幫助我們處理激烈的情緒，整理和鞏固記憶，或提前排練面對威脅時的臨場反應等。即使夢無法幫人們預知未來，但它們似乎暴露了我們的欲望。8%的夢和性有關，這一比例在男性和女性群體中都是大致相當的。此外，體現焦慮的主題也是我們夢境中的?？停罕热缟蠈W、摔倒、被追殺和趕不及做某些事情等。在不同地域生活的人們的夢境，也會有不一樣的共性。1958年的研究表明，美國人更多地夢到自己被關起來、失去親人、衣著不得體或裸體，或者遇到瘋子;日本人則經常夢到學校、不斷重復做某事、恐怖的意象。當你做夢時，無論好夢噩夢，都不用擔憂，你的大腦可能僅僅在進行演習，當你在現實中遇到同樣事情發生時，你就已經作好心理準備了。

05“忘記初心”的Adobe公司

美《彭博商業周刊》4月1日

Adobe公司在2018年9月召開會議，規劃公司未來的發展。研究人員和數據學家們在會上展示的，不是幫助用戶美化圖片的軟件或新的數字藝術功能，而是如何基于消費者數據并運用人工智能使推送給用戶的廣告更有說服力。開發軟件帶來的聲譽和效益顯然無法滿足Adobe，現在其目標是將普羅大眾的數據拼接在一起，以推動更多的消費行為。Adobe如此“急功近利”的原因，在于其面對的營銷大環境和電子商務軟件方面的競爭。37年來，該公司不斷改造自身以適應市場，但還是在與IBM、Oracle（甲骨文公司）、SAP和Salesforce等公司的競爭中落于下風。因此，Adobe顛覆了原有的商業模式，悄悄采用營銷公司的模式。Adobe一直在努力追蹤消費者和品牌的互動，了解消費者的決策過程，以便創造更好的客戶體驗，讓投放給客戶的廣告更具針對性。

06Netflix對我的喜好了如指掌

英《新政治家》4月5日

日常生活中，我們能為親人和朋友推薦他們喜好的書籍或電影，因為我們認識并了解他們。而Netflix網站也可以根據不同人的喜好，向用戶推薦影片，即使它并不認識任何人。這一切都是根據網站背后的算法，它能依據瀏覽記錄和鍵入的關鍵詞等，分析用戶的興趣范圍。Netflix網站成功吸引人們點擊它所推薦的內容的部分原因在于，它能夠為每個觀眾群體重新打包整理所要推薦的內容，并且更富有針對性。Netflix公司并不對這些被推薦內容負責，這一切都是算法的功勞。Netflix網站不需要了解用戶、理解他的審美，甚至無需關心他是誰，只需要對他的行為進行大數據分析，從而推斷其喜好以提供“對癥下藥”的內容。Netflix成功解決了預測人們想要觀看的內容的問題，但有可能創造了一個封閉的環境，在那里你遇到的一切都剛好是你喜好的東西。