喜欢独处是一种病吗?



        独处和与人共处是我们存在于世的两种状态,你喜欢也好,不喜欢也罢,每个人都不停地在这两种状态中更迭。只是我们所处的社会往往过分强调人际共处的重要性,却忽略独处的意义,独处者甚至容易被曲以"孤僻"之名。对此,精神分析学派代表人物霍妮(Karen horney)早就对独处进行了正名——渴望有意义的独处时间绝不是神经症,相反,没有能力创造独处时间其本身就是一种神经症的征兆。

       创造独处时间意味着主动有意地选择独处,这一能力于人而言之所以是必要的,是因为个体都需要进行内在的整合,而独处为内在自我整合创造了条件。我们总会经历不同的事,这些新的经验必须能够与我们已有的经验建立联系,融为一体。通过整合,我们才能不断地吸收新经验,自我才能成为一个不断生长完善的系统。当我们不再关注别人的时候,我们才能更好地关注自身的感受、感情与思想。

       精神分析学家威尼科特(Donald. W. Winnicott)指出,独处的能力是个体情绪/情感发展成熟最为重要的标志之一,个体与其内在客体的关系及其对这种内在关系的信心,能够给个体带来生存的满足感,因此,个体才能在外部客体和刺激暂时缺失的情况下依然享受这种独处的状态。威尼科特引入真自我(the true self)和假自我(the false self)的概念对此进行了解读:"真自我"是个体感觉到自己的思想和身体是真实的、活生生的,它让人能够真实感知并表达出自己的感受;"假自我"则是一种防御,一种行为的"面具",它是为顺应他人的期待而存在的。适度的、健康的"假自我"能够让人在公共场合表现出礼貌而恰当的态度。一个健康的人,即便在用"假自我"应对外部世界时,其内在仍然能够同时感受到自己真实的感受;但如果假自我过度,或者真自我没有得到很好的建立,无论看起来多么符合社会的期待,其内心还是会持续地感觉无聊空虚甚至死寂。那种缺乏独处能力的人只具有"假自我",因此只是顺从、而不是体验外部世界,世界对于他仅是某种必须适应的对象,而非可以满足其自身主观性的场所。




          一般人都需要通过日常生活中的独处来完成自我修复与情绪上的自我更新。有研究者采用经验取样法对此进行了检验(Sarson & Csikszentmihalyi, 1980; Larson, Csikszentmihalyi, & Graef, 1982)。参与研究的被试要在一周的时间里全天性地随身配戴寻呼机,在每天随机的间隔时间里,研究人员会寻呼被试随时报告他们正在做的事情和他们的情绪状态。结果发现,在经历了独处后,青少年和成人都报告了比其他时间更多的愉悦情绪。当然,Larson也在研究中指出:中等程度的独处对青少年的成长和适应最为有利,太少或太多的独处都可能带来负面的作用。太长的独处时间会导致抑郁或其它躯体症状,及更低的主观幸福感,但是缺乏独处时间也会造成严重的心理后果。此外,研究者还发现随着年龄的增长,独处成为了越来越常有的体验,这对个体的成长、发展和成熟都有着重要意义。依荣格(Carl G. Jung)所言,中年危机的出现正是因为缺少内心的整合,而花时间独处则有利于实现整合。

         尽管生活中适当的独处是必要的,但显然有人更喜欢独处,有人则更偏爱与人共处。Burger(1997)提出,确实存在"独处偏好"这一人格维度,它能描述人们在寻求和享受独处时间上的程度差异。对于偏好独处者而言,独处可以带来舒适感。马斯洛认为,自我实现者比一般人更加能够肯定自身的独处需要,他们并不一定是要逃避人际关系,但他们确实能享受与人分隔的状态并从中获益。还有一些人是受性格影响而更偏好独处,相对于外向者而言,内向者更倾向于从独处中获得内心的平静;在完成任务或者恢复精力时,内向者通常更需要一整块的时间,不被外界所扰。此外,从个体一生的发展角度来看,幼儿时期形成的依恋类型也会影响个体独处时的体验。安全型依恋的个体在独处时更容易有积极体验,而焦虑型依恋个体可能更加不能忍受独处情境,回避型依恋者则更倾向于借独处以回避亲密关系。

          作为个体存在的我们虽然都具有社会属性,但缺乏独处的人生是可怕的。自我的成长与内在整合是人一生的命题,而独处的能力作为个体情感发展成熟的重要标志,必然需要我们从外在的人群中适时抽离,越来越多地关照自己的内心,进而达成更深层次的整合。


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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