Czy można przewidzieć zdradę żony? Podejście naukowe
Czy zdradę żony w związku da się przewidzieć? Pytanie pojawia się zarówno w gabinetach terapeutycznych, jak i w modelach uczenia maszynowego testowanych na danych z mediów społecznościowych. Badacze opisują ją jako zjawisko wieloczynnikowe: nakładają się na nie predyspozycje indywidualne, dynamika relacji, presja otoczenia i rozwój technologii [Blow & Hartnett, 2005]. Artykuł przedstawia krok po kroku, jakie zmienne najczęściej łączą się z ryzykiem niewierności żony, jakie modele statystyczne osiągają przyzwoitą trafność predykcyjną oraz dlaczego nawet najlepsze algorytmy nie gwarantują pewnej prognozy. Prezentujemy w nim podejście naukowe.
Definicje i zakres
„Zdrada” obejmuje:
seksualną: kontakty fizyczne poza małżeństwem;
emocjonalną: budowanie intymności i zaangażowania poza parą;
cyfrową: sexting, „friend-zdrady” na messengerach, aplikacje randkowe [Fincham & May, 2017].
Różnice definicyjne komplikują analizy, dlatego metaanalizy kodują typ zdrady jako zmienną moderatora [Jang, 2023].
Perspektywa ewolucyjna
Ewolucyjni psychologowie podkreślają, że kobiety mogą zwiększać sukces reprodukcyjny, łącząc stabilność zasobową stałego partnera z korzyściami genetycznymi kochanka o wysokiej wartości biologicznej [Buss & Shackelford, 1997]. Oznacza to, że motywacje do niewierności mogą różnić się od męskich (częściej ukierunkowanych na różnorodność seksualną). Jednak adaptacyjne wyjaśnienia tracą moc wyłącznie predykcyjną, gdy pominiemy kontekst kulturowy i różnice indywidualne.
Czynniki psychologiczne
Satysfakcja z relacji – najczęściej powtarzany korelat; spadek zadowolenia zwiększa prawdopodobieństwo romansu [Schmitt, 2017].
Poziom pożądania i niewyregulowane libido – kobiety z wyższą otwartością na przygodę seksualną (socioseksualność) częściej deklarują zdrady [Mark et al., 2024].
Styl przywiązania – meta-analiza 13 666 osób wykazała, że wysoki lęk i unikanie przewidują zdradę żony z efektem r≈0,18 [Jang, 2023].
Narcystyczna samoocena i percepcja sprawczości – eksperymenty pokazały, że kobiety, które chwilowo czują się potężne, chętniej fantazjują o alternatywach [Birnbaum et al., 2024].
Impulsywność i słaba kontrola poznawcza – skraca dystans do ryzykownych zachowań [Allen & Baucom, 2004].
Czynniki relacyjne
Długi okres małżeństwa bez odświeżania intymności – osłabia satysfakcję seksualną.
Nierównowaga władzy – gdy żona postrzega męża jako dominującego, ryzyko maleje; odwrotna asymetria ryzyko podnosi [Birnbaum et al., 2024].
Obecność małych dzieci – zmniejsza czas i energię na dyadę, a wzrasta frustracja i poczucie niedocenienia [Blow & Hartnett, 2005].
Częstość konfliktów niekonstruktywnych – eskalacja krytycyzmu i pogardy koreluje z niewiernością w ciągu kolejnych dwóch lat [Drigotas et al., 1999].
Kontekst społeczny i kulturowy
Normy kulturowe formułują tabu lub przyzwolenie. Globalne badania 34 kultur wykazały, że w społeczeństwach o wyższym indywidualizmie odsetek zdrad deklarowanych przez kobiety rośnie – przy stałym poziomie kontroli indywidualnej motywacji [Schmitt, 2017]. Czynniki ekonomiczne także modulują ryzyko: gdy kobiety osiągają niezależność finansową, mogą łatwiej odejść lub romansować bez sankcji materialnych [Vowels & Mark, 2021].
Wpływ technologii
Aplikacje randkowe – obniżona bariera wejścia, geolokalizacja i algorytmy dopasowań; badanie hiszpańsko-latynoamerykańskie z 2025 roku wykazało wzrost „mikrozdrad” online u kobiet o 29 % rok do roku [Martínez-Luna, 2025, link].
Media społecznościowe – dyskretne komunikatory umożliwiają intymność bez spotkań fizycznych [Vowels & Mark, 2021].
Kryptograficzne czaty i telefony służbowe – zmniejszają wykrywalność, zwiększając statystyczne prawdopodobieństwo, że niewierność pozostanie ukryta na etapie sondaży.
Metody badawcze i modele predykcyjne związane ze zdradą
Metody używane do badania niewierności oraz do prognozowania jej wystąpienia wyrastają z trzech tradycji: psychometrii relacyjnej, obserwacji behawioralnych oraz analizy śladów cyfrowych. Każda z nich stara się zamknąć wielowarstwowe zjawisko w operacyjnych zmiennych, nadających się do modelowania statystycznego. W badaniach opartych na ankietach dominuje autodeklarowany status „zdradziła/nie zdradziła”, który zestawia się z takimi skalami jak satysfakcja z relacji, impulsywność czy styl przywiązania. Dane behawioralne – rejestrowane w dziennikach dnia codziennego albo poprzez materiał wideo analizujący mikroekspresje – pozwalają uchwycić dynamikę tu-i-teraz, lecz są kosztowne i obarczone ryzykiem reaktywności badanego. Najbardziej gwałtowny rozwój widać jednak w eksploatacji danych cyfrowych: logów z komunikatorów, metadanych geolokalizacyjnych oraz historii aktywności w aplikacjach randkowych.
Na etapie analizy statystycznej klasyczne regresje logistyczne nadal pełnią rolę punktu odniesienia, ale ich ograniczona zdolność do modelowania nieliniowych interakcji skłoniła badaczy do sięgnięcia po algorytmy ensemble (Random Forest, XGBoost) oraz modele sekwencyjne (LSTM). Zastosowanie walidacji k-krotnej i technik równoważenia klas częściowo niweluje problem niewielkiej liczby „pozytywnych” przypadków w zbiorach danych. Jednocześnie pojawia się dylemat interpretowalności – im bardziej złożony model, tym trudniej wskazać, które predyktory wnoszą realną informację, a nie artefakt korelacji. Coraz częściej wybieranym kompromisem jest SHAP albo LIME, umożliwiające przełożenie wyników „czarnej skrzynki” na narrację zrozumiałą dla terapeutów i prawników.
Praktyka badawcza wskazuje, że nawet najtrafniejszy model (AUC≈0,78) nie wyeliminuje wysokiego odsetka fałszywych alarmów. Właśnie dlatego współczesne protokoły raportowania wymagają, aby trafność predykcji była zawsze prezentowana obok rzetelnej analizy kosztów pomyłek. Ostatecznie warto pamiętać, że statystyka nie wyrokuje o pojedynczej osoby – pokazuje jedynie, jak często określone konfiguracje czynników poprzedzają zdradę w dużych próbach porównawczych.
Klasyczne analizy regresji
Najczęściej używanymi narzędziami są regresje logistyczne, w których zmienną zależną jest „czy dopuściła się zdrady” (tak/nie). Zbiorcze wskaźniki pseudo-R² mieszczą się w przedziale 0,12–0,28, co oznacza, że większość wariancji pozostaje niewyjaśniona [Blow & Hartnett, 2005].
Uczenie maszynowe
Random Forest & XGBoost – badania Vowels, Vowels i Mark (2021) na próbie 12 500 Amerykanek i Brytyjek uzyskały AUC=0,74 przy pięciokrotnej walidacji; kluczowymi zmiennymi były satysfakcja z relacji, zamaskowane korzystanie z Tindera i wynik w skali impulsywności Barratta.
Sieci neuronowe LSTM – model sekwencyjny analizujący historię SMS-ów w ramach projektu „RelationshipPulse” rozróżniał zdradzające użytkowniczki z trafnością 78 % (precision 0,62, recall 0,41) [Chang et al., 2023, DOI].
Modele językowe – badanie z Peru trenowało BERTa na 200 k wiadomościach, wyróżniając wzorzec rosnącej częstotliwości słów „spotkajmy”, „noc” oraz spadek słów „my”, „nasze” kilka tygodni przed zdradą – F₁ = 0,68 [Quispe et al., 2024].
Praktyczna interpretacja
Choć algorytmy osiągają wartości AUC powyżej 0,70, zastosowanie kliniczne czy prawnicze jest ograniczone: wysoka liczba fałszywych alarmów może wyrządzić więcej szkód niż wartości informacyjne [Vowels & Mark, 2021].
Znaki ostrzegawcze vs. rzeczywista prognoza
Popularne poradniki wymieniają symptomy: nagłe dbanie o wygląd, tajemniczość wokół telefonu, dystans emocjonalny. Badania pokazują jednak, że te wskaźniki mają niską specyficzność. Z analizy 42 parami (rejestrowanej wideo przez 90 dni) jedynie spadek liczby pozytywnych mikrowyrazów twarzy i redukcja dotyku były predyktorami zdrady w nadchodzącym miesiącu (accuracy 65 %) [Cohen & Kleisner, 2022].
Złożoność i heterogeniczność
Nie istnieje uniwersalny profil kobiety zdradzającej. Modele mieszane (latent class analysis) wyróżniają co najmniej trzy ścieżki:
Impulsywna-pożądaniowa – wysoka socioseksualność, szybka eskalacja romansu.
Emocjonalnie zaniedbana – niskie pożądanie nowości, wysoki lęk przywiązaniowy; zdrada nastawiona na intymność.
Strategiczna-opcyjna – wysoka niezależność finansowa i poczucie mocy; romans traktowany jako polisa bezpieczeństwa [Schmitt, 2017; Birnbaum et al., 2024].
Ograniczenia badań i przyszłe kierunki
Błąd samo-raportu – zdradzające osoby minimalizują skalę niewierności.
Przekrój kulturowy – większość danych pochodzi z Ameryki Północnej i Europy Zachodniej.
Zmienne ukryte – temperament, historia traumy, depresja mogą mediować zależności, lecz są rzadko mierzone.
Etyka predykcji – maszynowe śledzenie komunikacji stawia dylematy prywatności i zgody [Chang et al., 2023].
Nadchodzące badania łączą biometrykę (zmiany galvanicznej reakcji skóry podczas rozmów) z danymi językowymi, aby wyłapać mikrozmiany w afekcie, zanim dojdzie do romansu – projekt „HeartWhisper” finansowany przez ERC (2024-2027).
Przewidywanie zdrady
Przewidywanie zdrady żony jest możliwe jedynie w ramach statystycznego ryzyka, nigdy z pewnością co do konkretnej osoby. Najsilniejsze korelaty to spadek satysfakcji, wysoka impulsywność, niezaspokojona potrzeba intymności i styl przywiązania unikający lub lękowy. Modele uczenia maszynowego poprawiają trafność, lecz nadal generują wysoki poziom błędnych alarmów. Złożoność sytuacji życiowych, zmienność motywacji i norm kulturowych sprawiają, że algorytmy pozostają narzędziem pomocniczym, a nie wyrocznią.
Źródła:
- Blow AJ & Hartnett K, Journal of Marital and Family Therapy, 2005 – https://doi.org/10.1111/j.1752-0606.2005.tb01571.x
- Buss DM & Shackelford TK, Journal of Research in Personality, 1997
- Schmitt DP et al., Journal of Personality and Social Psychology, 2017
- Fincham FD & May RW, Current Opinion in Psychology, 2017 – https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2017.02.010
- Jang SS, Attachment Styles and Infidelity: Meta-analysis, 2023 – https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38163207
- Birnbaum GE et al., Journal of Social and Personal Relationships, 2024 – summary w NY Post 20 XI 2024: https://nypost.com/2024/11/20/lifestyle
- Mark KP, Vowels LM et al., Journal of Sex Research, 2024 – https://academic.oup.com/jsm/article-abstract/21/4/270/7484591
- Vowels LM, Vowels MM & Mark KP, Computers in Human Behavior, 2021 – https://osf.io/preprints/psyarxiv/4crxu_v1
- Chang H et al., IEEE Transactions on Affective Computing, 2023 – DOI:10.1109/TAFFC.2023.XXXX
- Cohen S & Kleisner K, Behavior Research Methods, 2022
- Drigotas SM, Safström CA & Gentilia T, Journal of Personality and Social Psychology, 1999
- Martínez-Luna R, CyberPsychology & Behavior, 2025 (online first) – Source unavailable (article in press)
