分类： 心理学 >> 发展心理学 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要： 变量间的网络分析模型近年来被广泛应用于心理学研究。不同于将潜变量作为观测变量的共同先导因素的潜变量模型, 网络分析模型将观测变量作为初级指标, 采用图论的方法建立观测变量之间的关系网络, 其中变量为网络的节点, 而变量间的关系是节点之间的连线。因此网络分析可以突显观测变量之间的联系以及观测变量相互影响而形成的系统。通过变量网络中基于各个节点特征的指标(如中心性)以及基于整体结构特征的指标(如小世界性), 网络分析为研究各种心理现象提供了新的可视化的描述方式和理解视角。近10年来, 网络分析的方法已在人格心理学、社会心理学和临床心理学等领域得到一定的应用。未来研究应继续发展和完善网络分析模型的理论和方法, 使之运用到更多的数据类型和更广的研究领域中。
分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要： 心理指标识别建模是基于海量数据结合计算机机器学习算法识别心理特征的一种新兴方式。由于传统纸笔测量方式所存在的诸多限制, 本文对基于社交媒体数据的心理建模方法及应用于心理测量的可行性进行综述, 介绍了特征及提取方法、常用机器学习算法以及应用场景, 并对心理指标识别建模的优势和不足进行了总结与展望。该测量方法基于社交媒体数据, 相比自我报告法具有时效性高、可回溯测量、生态效度好等独特优势。然而, 基于社交媒体的心理指标识别建模方法也在学习成本、硬件成本等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步探索社会媒体信息与用户心理变量间的关联机制, 并将心理指标识别模型同传统心理学研究方法结合进行更多的探索和应用。心理指标识别建模结合心理测量基本原理和计算机领域机器学习的技术, 将为心理学研究打开一扇新的大门。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2022-10-18
摘要： 疫情对整个人类社会带来巨大影响，也深深影响到当代大学生。新冠疫情发生后，大学生生活发生了巨大的改变。疫情下政策的不断调整，封校等行为导致大学生交往与休闲活动被限制，大学生情绪出现了波动。这种复杂的情绪反应，传统的量表都不能完全反应出其忽高忽低的反复性情绪。大学生是疫情防控的重点、难点。目前针对大学生疫情心态认知及其影响的研究欠缺，使得对于大学生群体的疫情防控方法缺乏针对性。大学生属于群体生活，心态具有社会和群体属性，其形成和变化涉及多种因素。它不是个人心态的简单累积和机械叠加。民众心理健康测量（DASS）更倾向于负性情绪严重时的测量，不能完全表达疫情好转时的积极心态。SCL-90（90症状清单），SDS（抑郁状态量表）都更倾向于个体测量，而非民众风险认知及其心理行为研究。针对大学生疫情心态认知测量方法缺乏，我们经过研究，编制新冠疫情下心态认知量表并检验。研究对于疫情下大学生心态认知有着积极的意义。准确把握大学生疫情心态认知，有利于进行科学的疫情防控，助力打赢抗击疫情这场战争。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2021-04-24
摘要： ROC（receiver operating characteristic ）分析是诊断研究中一种重要且应用广泛的方法。虽然近年来其广泛应用于诊断研究，但国内尚未见该方法用于心理测量研究中。而ROC分析方法中，本文主要介绍基于贝叶斯理论的ROC分析（BROC）在心理测量中的应用。基于此，本文首先回顾介绍ROC分析方法的发展及演变，然后梳理BROC在心理测量中的应用，并进行实例模拟，最后展望其在心理测量领域的应用前景。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2020-11-05
摘要： 心理指标识别建模是基于海量数据结合计算机机器学习算法识别心理特征的一种新兴方式。由于传统纸笔测量方式所存在的诸多限制，本文对基于社交媒体数据的心理建模方法及应用于心理测量的可行性进行综述，介绍了特征及提取方法、常用机器学习算法以及应用场景，并对心理指标识别建模的优势和不足进行了总结与展望。该测量方法基于社交媒体数据，相比自我报告法具有时效性高、可回溯测量、生态效度好等独特优势。然而，基于社交媒体的心理指标识别建模方法也在学习成本、硬件成本等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步探索社会媒体信息与用户心理变量间的关联机制，并将心理指标识别模型同传统心理学研究方法结合进行更多的探索和应用。心理指标识别建模结合心理测量基本原理和计算机领域机器学习的技术，将为心理学研究打开一扇新的大门。
分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2019-08-13 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要： 变量间的网络分析模型近年来被广泛应用于心理学研究。本文目的在于介绍网 络分析的基本原理与常用指标，并进一步介绍此方法在多个领域中的实证研究，旨在推 进研究者对网络分析模型的理解与应用。不同于潜变量模型将潜变量作为观测变量的共 同先导因素， 网络分析模型将观测变量作为初级指标，采用图论的方法建立观测变量之 间的关系网络，故使观测变量之间的联系不再受到潜变量模型的局限。通过变量网络中 基于各个节点特征的指标(如中心性)以及基于整体结构特征的指标(如小世界性)，网络 分析为研究各种心理现象提供了新的可视化描述方式和理解视角。 本文详细介绍了此方 法目前在人格心理学、社会心理学和临床心理学等领域的应用， 进一步讨论了在未来研 究者可以发展和完善网络分析模型的方向，以使之运用到更多的数据类型和更多的研究 领域。
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