分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-02-29
摘要: 目的 随着网络大数据以及机器学习的方法的发展,越来越多研究结合文本分析与机器学习来预测满意度。在建立生活满意度预测模型的研究中,针对获取大量有效的有标注数据困难的问题,本研究提出基于文本数据增强以优化生活满意度预测模型。 方法 改编大连理工词典后,以357份生活现状描述为原始文本、生活满意度量表自评分为标注,经过EDA和回译进行文本数据增强,利用传统机器学习算法建立预测模型。 结果 结果显示,大连理工词典改编后,各模型预测能力大大提高;数据增强后,仅在线性回归模型上观察到回译和EDA的提升作用。使用原始数据进行训练的岭回归模型预测值与实际值的皮尔逊相关系数最高,达0.4131。 结论 特征提取精度的提升可优化目前的生活满意度预测模型,但对于以词频为特征建立的生活满意度预测模型,基于回译和EDA进行的文本数据增强可能并不十分适用。
分类: 心理学 >> 心理测量 提交时间: 2023-12-21
摘要: 受限于评分成本,开放式情境判断测验难以广泛使用。本研究以教师胜任力测评为例,探索了自动化评分的应用。针对教学中的典型问题场景开发了开放式情境判断测验,收集中小学教师作答文本,采用有监督学习策略分别从文档层面和句子层面应用深度神经网络识别作答类别,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)效果理想,各题评分准确率为70%~88%,与人类评分一致性高,人机评分的相关系数r为0.95, 二次加权Kappa系数(Quadratic Weighted Kappa, QWK)为0.82。结果表明,机器评分可以获得稳定的效果,自动化评分研究能够助力于开放式情境判断测验的广泛应用。
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: 将机器学习应用于精神疾患的临床和基础研究是近年来的趋势。研究者将机器学习应用于精神分裂症患者及高危人群的T1加权像和弥散张量成像的脑影像数据中, 为了解疾病的生理病理学机制提供帮助。回顾以往研究发现额叶及颞叶的脑结构特征具有较高的区分能力, 行为数据和脑影像数据结合的分类效果优于单模态数据。现阶段研究存在样本量不足和泛化能力欠缺的局限, 未来研究应注意扩大样本量、制定标准化的分类方法, 从而进一步探究机器学习在精神疾患中的作用。
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: 欺骗检测一直是心理学的重要研究问题。基于欺骗理论的认知视角, 研究者提出欺骗检测的认知负荷取向。采用隐瞒信息测试这一测谎范式, 通过操纵认知负荷影响个体在虚假反应时的记忆-反应冲突解决过程, 考察增加认知负荷对欺骗检测的影响, 以期更好地揭示欺骗检测的认知机制。在此基础上, 以普通人群和犯罪嫌疑人为被试探查基于记忆-反应冲突的欺骗检测的行为和生理指标, 并根据获得的行为和生理指标, 采用机器学习方法进行建模, 预测个体的欺骗行为。研究结果将服务于司法、安防和人际交往等领域的欺骗检测。
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: 探究不同心智活动下的神经表征差异, 是认知神经科学关注的核心问题之一。早期的脑电/脑磁分析方法主要关注组平均后的神经响应水平, 这要求在关注的时间进程上, 各个被试在相同刺激条件下事件相关电位/事件相关磁场的振幅大小和方向、以及地形图分布和极性均要有较高的一致性。近些年来, 研究者们将功能性磁共振成像研究中常用到的两种技术——机器学习中的分类算法(即基于分类的解码)和表征相似性分析——引入到了脑电/脑磁数据分析中。这两种新技术可以克服传统脑电/脑磁数据基于具体电压/磁感应强度波形平均分析的缺点, 具有在个体水平上探究神经表征编码的特点, 为人们探究大脑在不同时间进程上如何对特定的神经表征信息进行动态编码提供了新的思路。两种技术基于不同的方法学原理来抽提个体间一致的脑认知加工机制, 还为脑电/脑磁研究开展跨时域、跨任务、跨模态、跨群体比较不同认知过程中的表征差异提供了更多新颖的途径。我们首先通过与传统的脑电/脑磁分析方法进行比较, 系统性介绍了基于分类的解码和表征相似性分析的原理和操作流程, 之后对两种方法的应用场景进行了梳理, 并在最后对未来可供研究的方向提出了我们的见解。
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 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要: 早发现、早诊断、早干预是开展自闭症儿童教育康复工作的共识, 但传统识别和诊断方法局限及专业人员缺乏常导致自闭症儿童错失最佳干预期。为改善现状, 近年来机器学习凭借其客观准确、简便灵活等方面的优势, 逐渐被应用到自闭症的早期预测、筛查、诊断和评估过程管理中, 积累了较为丰富的成果。但是机器学习也在研究对象选取、分类数据采集和理论模型应用等方面存在局限性。未来研究应推动构建孕产期和新生儿病理生理信息追踪数据库和标准化模型分类指标体系, 同时继续优化算法, 加快智能化自闭症识别和诊断理论成果向实践转化。
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: 创伤后应激障碍(PTSD)会给儿童发展带来负面效应, 其影响甚至延续至成年期。然而传统诊断方式难以做到快速、客观、准确的识别和诊断儿童PTSD, 机器学习作为一种处理大量变量和数据的新兴方法, 逐渐被应用到儿童PTSD的早期预测、识别及辅助诊断等研究中。机器学习凭借其性能、原理等方面的优势, 可被应用在儿童PTSD的识别与转归领域。相比自我报告式的诊断, 通过机器学习辅助识别和诊断儿童PTSD的过程具有效率高、客观准确、节约资源等独特优势。然而, 机器学习也在硬件成本、算法选择和预测准确度等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步提高机器学习诊断识别儿童PTSD的准确率, 并将机器学习算法同传统诊断方法结合进行更多的探索和应用。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 考试焦虑对个体的身心具有严重危害。传统诊断考试焦虑的方法容易受到个体主观态度的影响, 从而影响对个体考试焦虑的发现与及早干预。为了克服传统主观问卷对考试焦虑群体诊断的不足, 本研究提出脑电神经数据结合机器学习的客观综合诊断方法评估个体的考试焦虑水平。研究采用情绪Stroop范式, 结合脑电技术测量个体对考试焦虑者的注意抑制功能, 机器学习基于此前提, 提取P1, P2, N2, P3和LPP五种事件相关电位(ERP)成分, 以卷积神经网络(CNN)为主采用7种常见的机器学习算法对个体考试焦虑程度进行进一步的诊断。结果表明CNN对考试焦虑诊断的准确率达86.5%, F1-score为0.911, 显著高于其他6种常见算法。因此采用CNN对脑电信号进行深度学习得出的诊断模型能够有效地对个体的考试焦虑程度进行诊断。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 采用支持向量机的特征递归选择算法, 创新性采用三维心理痛苦量表和自我参照情感激励延迟任务, 建构自杀意念分类模型的重要特征集, 并比较自杀意念和抑郁的分类模型重要特征集差异。结果发现, 痛苦逃避是自杀意念分类模型的首位特征; 基于痛苦加工特征的自杀意念多模态分类模型效能优良。研究首次证实了在机器学习建构复杂的自杀意念分类模型中, 痛苦逃避及其相关脑电成分的重要性。拓展了结合心理痛苦三因素模型和机器学习算法对自杀预测的临床应用可行性。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 小学生作业作弊是心理学领域忽略已久的研究重点,机器学习是数智时代新兴的人工智能科学。笔者对2,098名2至6年级小学生进行问卷调查,采用机器学习法,考察个体认知、道德判断、同伴行为,及性别、年级、成绩等因素对小学生作业作弊行为的影响。结果表明:集成机器学习模型对小学生作业作弊预测准确率(AUC均值)达80.46%;对作业作弊预测效应最强的四个因素依次为个体对作业作弊的接受程度、观察到同伴作弊的普遍性和频率,及其自身成绩。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 首次采用多模态数据结合机器学习的方法考察了78名学龄儿童(女性39名, 平均年龄10.18岁)应激的神经关联。结果表明, 儿童应激水平与内侧眶额叶、脑岛、颞上回和辅助运动区的灰质体积呈显著正相关; 而与脑岛和顶下小叶之间的功能连接强度呈显著负相关。这表明涉及情绪加工的前额叶-边缘-颞叶脑区可能在儿童应激的个体差异中起着关键作用, 而负责整合内外部信息(如, 积极的自我评价和外部消极刺激)的脑岛与顶下小叶之间功能同步性的增加与儿童应激的降低有密切关联。基于结构网络的预测分析显示, 感觉运动、额顶、突显、视觉和小脑网络对儿童应激水平具有较好的预测能力。研究不仅丰富了儿童应激神经基础的实证证据, 而且对儿童应激的早期预防策略和干预手段具有启示意义。
分类: 心理学 >> 教育心理学 分类: 心理学 >> 发展心理学 提交时间: 2022-12-01
摘要: 小学生作业作弊是心理学领域忽略已久的研究重点,机器学习是数智时代新兴的人 工智能科学。笔者对 2,098 名 2 至 6 年级小学生进行问卷调查,采用机器学习法,考察个 体认知、道德判断、同伴行为,及性别、年级、成绩等因素对小学生作业作弊行为的影 响。结果表明:集成机器学习模型对小学生作业作弊预测准确率(AUC 均值)达 80.46%;对 作业作弊预测效应最强的四个因素依次为个体对作业作弊的接受程度、观察到同伴作弊的 普遍性和频率,及其自身成绩。
分类: 心理学 >> 心理测量 分类: 心理学 >> 心理统计 分类: 心理学 >> 心理学其他学科 提交时间: 2022-09-19
摘要: 人类已经进入人工智能时代,开展日益复杂的心理学研究亟需创新性的数据收集和处理手段,人工智能及相关技术能够进行生态化、动态、多元、精准的数据收集,并能够处理海量、多模态的数据,可以弥补传统心理学研究手段的不足。因此,与人工智能的结合是未来心理学发展的一大方向。同时,在心理学的智能化进程中也不能过度依靠数据驱动的研究方法。融合自上而下的理论驱动和自下而上的数据驱动手段在智能化心理学研究中也是至关重要的。
分类: 心理学 >> 心理学其他学科 提交时间: 2022-09-08
摘要: 首次采用多模态数据结合机器学习的方法考察了78名学龄儿童(女性39名,平均年龄10.18岁)应激的神经关联。结果表明,儿童应激水平与内侧眶额叶、脑岛、颞上回和辅助运动区的灰质体积呈显著正相关;而与脑岛和顶下小叶之间的功能连接强度呈显著负相关。这表明涉及情绪加工的前额叶-边缘-颞叶脑区可能在儿童应激的个体差异中起着关键作用,而负责整合内外部信息(如,积极的自我评价和外部消极刺激)的脑岛与顶下小叶之间功能同步性的增加与儿童应激的降低有密切关联。基于结构网络的预测分析显示,感觉运动、额顶、突显、视觉和小脑网络对儿童应激水平具有较好的预测能力。研究不仅丰富了儿童应激神经基础的实证证据,而且对儿童应激的早期预防策略和干预手段具有启示意义。
分类: 心理学 >> 认知心理学 提交时间: 2022-07-10
摘要: 探究不同心智活动下的神经表征差异,是认知神经科学关注的核心问题之一。早期的脑电/脑磁分析方法主要关注组平均后的神经响应水平,这要求在关注的时间进程上,各个被试在相同刺激条件下事件相关电位/事件相关磁场的振幅大小和方向、以及地形图分布和极性均要有较高的一致性。近些年来,研究者们将功能性磁共振成像研究中常用到的两种技术机器学习中的分类算法(即基于分类的解码)和表征相似性分析引入到了脑电/脑磁数据分析中。这两种新技术可以克服传统脑电/脑磁数据基于具体电压/磁感应强度波形平均分析的缺点,具有在个体水平上探究神经表征编码的特点,为人们探究大脑在不同时间进程上如何对特定的神经表征信息进行动态编码提供了新的思路。两种技术基于不同的方法学原理来抽提个体间一致的脑认知加工机制,还为脑电/脑磁研究开展跨时域、跨任务、跨模态、跨群体比较不同认知过程中的表征差异提供了更多新颖的途径。我们首先通过与传统的脑电/脑磁分析方法进行比较,系统性介绍了基于分类的解码和表征相似性分析的原理和操作流程,之后对两种方法的应用场景进行了梳理,并在最后对未来可供研究的方向提出了我们的见解。
分类: 心理学 >> 发展心理学 提交时间: 2022-04-07
摘要: 早发现、早诊断、早干预是开展自闭症儿童教育康复工作的共识,但传统识别和诊断方法局限及专业人员缺乏常导致自闭症儿童错失最佳干预期。为改善现状,近年来机器学习凭借其客观准确、简便灵活等方面的优势,逐渐被应用到自闭症的早期预测、筛查、诊断和评估过程管理中,积累了较为丰富的成果。但是机器学习也在研究对象选取、分类数据采集和理论模型应用等方面存在局限性。未来研究应推动构建孕产期和新生儿病理生理信息追踪数据库和标准化模型分类指标体系,同时继续优化算法,加快智能化自闭症识别和诊断理论成果向实践转化。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2022-03-18
摘要: 本文以九九文章网为例,详细地介绍了大数据心理学研究方法。利用用户实验采集的文本数据,提取词频特征,训练机器学习模型,然后利用学习模型实现对爬取的九九文章网的文章对应的生活满意度进行预测,帮助大数据研究初学者对整个处理流程有直观的感受。本文通过具体实例,介绍了Python和情感词典用于文本的词频计算,利用scikit-learn库完成对机器学习模型训练、测试及应用,并结合附带的源程序,便于读者直接操作。本文初步介绍了基于文本词频的机器学习建模的大数据研究方法,对于其中技术的介绍较为基础,主要强调如何将技术进行应用,对技术原理的介绍较少。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2022-03-06
摘要: 为探究单身人群和婚恋人群在生活满意度和情绪词词频比例上的差异,本研究依托网络大数据,使用python爬虫程序对知乎平台上单身主题和婚恋主题下的用户发言进行爬取,并通过“文心”系统和生活满意度预测模型获得对应人群的情绪词频比例和生活满意度得分。结果发现婚恋组的生活满意度显著高于单身组(t=4.415,p<0.001);婚恋组的正性情绪词(t=-9.061,p<0.001)和焦虑词(t=1.844,p<0.001)的比例显著低于单身组,愤怒词(t=5.101,p<0.001)的词频比例显著高于单身组。结果表明,婚恋人群在获得更高生活满意度和更低焦虑水平的同时,也需要处理与伴侣相关的情绪问题。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2022-03-06
摘要: 【目的】探究出柜与否对于性少数群体心理的影响,为性教育以及性少数群体的发展提供建议。 【方法】本研究采用Python和八爪鱼爬取微博和知乎上性少数群体用户的数据,利用文心系统获得性少数群体情绪词的词频特征,采用机器学习的方法获得生活满意度指标,比较出柜组与未出柜组在词频特征和生活满意度指标上的差异。【结果】未出柜组在负性情绪词 (t = -3.043, p < 0.01) 和悲伤词 (t = -2.211, p < 0.05) 上的比例显著高于出柜组;生活满意度显著低于出柜组 (t = 5.078, p < 0.001)。【局限】本研究未出柜组采样不足,未通过年龄进行被试筛选,选择变量较少及横向研究,使得研究不够全面。【结论】出柜可以提高性少数群体的生活满意度并促进性少数群体心理健康发展。