关联理论（Sperber & Wilson，1986）

人类认知的调校目标是使关联性最大化，而每一次交际行为都自带一个关于自身"最优关联性"的保证。这个理论把 Grice 整套合作原则重铸成了单一一条原则：听者会自动去追求那个"收益最大、代价最小"的理解方式。

这个权衡关系（是一种关系，不是数值公式）：

relevance  ∝  cognitive effect / processing effort

认知效果（cognitive effect）——这句话在多大程度上改变了听者对世界的模型（带来新的推论、强化或修正了某个信念）。效果越大，关联性越高。
加工努力（processing effort）——提取出这个效果所需的注意、解码与推理成本。努力越大，关联性越低。理解过程会停在第一个满足最优关联性预设的解读上：效果足以值回努力，且不存在为了这个效果而多花的无谓努力。

迁移。 这正是读者在信息流上分配注意力时所运行的那个目标函数——它也是 processing-fluency 与 slop-is-a-context-deficit 背后的机制。劣质内容在这两项上同时失分：认知效果趋近于零（没说出任何能修正读者模型的东西），加工努力却不为零，于是关联性崩塌，读者刷走。要想被读下去，该最大化的是这个比值本身，而不是单独拉高某一项：既要提升效果（说出那些不明显、真正承重的东西），也要削减努力（把收益前置，砍掉铺垫）。一个密集但组织得当的论断，完全可以胜过一个"轻松"却空洞的论断，因为努力只是分母。