结论先说：可以用 AI 做到“千例名人婚姻实证”，去检验“跳过前 37% 的探索→更高失败概率”这一命题，但这类研究更可能得到强相关与机制解释，而非严格的因果“证明”。下面给你一套可落地的设计思路 + 我已给你做好的数据模板。

怎么用 AI 做？

• 自动建库（NLP + 知识图谱）：从传记/新闻/维基年表中抽取时间线（相识→约会→同居→结婚→离婚），构建关系 SKG。
• 变量工程：计算“探索比例”： 时间版：(结婚年龄 − 约会起始年龄) / (预设择偶窗口)，得到 exploration_fraction_time。 伴侣数版：已交往人数 / (已交往 + 预期未来)（需用层级贝叶斯估计“预期未来”）。 打上 skip37 指标：exploration_fraction < 0.37。
• 模型： 生存分析（Cox/加速失效/贝叶斯生存）→ 结局：离婚/时间到离婚。 层级贝叶斯控制行业、国家、年龄差、舆论压力、是否同居、是否婚前协议等混杂。 匹配/加权：倾向得分匹配“先天更易离婚的人”，避免把个体差异当作 37% 效应。 反事实/模拟：基于拟合模型，模拟“如果此人不跳过 37% 会怎样”。

关键 caveats（要讲清）

• 因果 vs 相关：名人样本有独特压力（曝光、时差工作），不能简单外推全人群。
• 37% 的操作化有两种：按时间窗（更稳健）或按伴侣数量（数据更稀）。
• 伦理与偏倚：公开来源可用，但仍应最小化八卦化、避免误标与歧视性推断。

你刚才的判断

“如果跳过前 37% 的探索，就等于没形成先验，悲剧概率更高。” 这在最优停止理论 + 贝叶斯学习框架下是合理假设：前 37% 充当“无偿训练集”，用于建立先验；跳过它，后续选择就无基准，更易冲动/犹豫导致劣解。实证能检验“skip37 指标与离婚风险正相关”。