全球數以百萬計的人都在與肥胖作鬥爭，肥胖與代謝和心血管疾病的風險明顯升高有關。根據美國紐約Noom公司的Annabell Ho最近發表在《PLOS數字健康》雜誌上的一項研究，在確定減肥目標時使用分析性語言與更高的減肥成功率和降低退出風險有關。
用於治療肥胖症的行為干預的結果差異很大，一些患者在接受整個干預之前就退出了項目。然而，人們對導致減員或減重的原因知之甚少。研究人員對1350名付費參與16周計劃的Noom Weight用戶進行了回顧性分析，以便更好地了解語言如何影響減肥和計劃的流失。
每個參與者都建立了一個初始目標，並與一名教練交談，進一步深入討論他們的具體減肥目標。然後，研究人員使用自動文本分析算法來分析語言，他們使用項目活動數據來確定體重減輕以及體重減輕和退出率。
作者發現，在追求目標的對話中，例如與教練討論實現目標的嘗試，使用分析性語言而不是以現在為重點的語言與更多的體重減輕和更低的退出率可能性有關。
儘管這些結果可能很有用，但該研究並沒有研究其他相關因素，如教育水平或英語能力對目標設定語言的影響。為了準確地確定為什麼分析性語言是有益的，未來的研究應該集中在調解語言和結果之間關係的變量上。
根據作者的說法，“我們的結果是第一批確定個人語言的研究，這在以前並沒有被大量研究過，它對於理解減肥和退出是相關的和有價值的。這為未來的研究提出了方向，以改善干預措施的發展，並確定語言在其他生活方式行為改變干預措施中是否具有信息量。”
Ho補充說：“使用分析性語言，例如分析什麼是重要的和為什麼，可以預測在數字減肥計劃上有更多的體重減輕和更少的計劃流失。另一方面，使用像‘我’這樣更關注自我或關注當下的詞語，預測減肥效果更差，退出的人員更多。”