分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2020-01-20
摘要: 对于暴力行为,以往研究多针对实际暴力行为,而随着社交网络的日益发达,网络言语暴力行为由于其影响程度的加深和波及范围的增大也得到更多的关注和探究。本研究基于挫折-攻击理论,认为网络言语暴力除了通俗意义上的“向外言语暴力”,还存在着“向内言语暴力”。研究通过微博大数据,使用文本分析的方法,旨在探究不同取向的言语暴力和生活满意度之间的关系。研究结果发现,内取向言语暴力次数对数值与生活满意度呈负相关(r=-0.167,p<0.001),外取向暴力次数对数值与生活满意度相关系数为0.031,但是相关不显著(p=0.089)。较低的内取向言语暴力和较高的外取向言语暴力能够显著预测生活满意度。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2019-01-22
摘要: 解释水平理论认为时空差异会影响个体对事件的心理表征,从而产生不同强度的情绪;心理台风眼理论认为,随着空间距离的增加,个体的情绪强度反而越强,处于事件发生地中心的反而越平静。本研究基于微博平台,采用大数据的研究方法,选取两次滴滴网约车女乘客遇害事件为研究对象,分析事件后大众负性情绪与心理距离的关系,其中心理距离可分为时间距离和空间距离两个维度。研究发现,距离不道德事件发生地越远,事件发生的时间越久,个体产生的负性情绪的强度越高。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2019-01-22
摘要: 随着互联网的发展,网络言语暴力行为和网络亲社会行为越来越受到关注,二者本质上都是个体情绪的表达,与个体情绪的变化密切相关。本文利用爬虫技术,对当前国内最流行的社交软件微博的数据进行爬取,获得言语暴力和亲社会行为的词频数据,对二种行为的时间趋势和季节差异进行分析。结果表明,微博言语暴力行为和亲社会行为在一年之中的时间趋势有很高的一致性。微博言语暴力词频在不同季节上差异显著(F=2.935,P=.037),其中,冬季词频显著高于秋季;微博亲社会词频在不同季节上的差异也显著(F=14.51,P<0.05),其中,冬季词频显著高于其他季节。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2019-01-21
摘要: 人们在思考或行动上所偏好的时间方向在一定程度上影响行为,而行为会影响生活状态,据此我们希望探讨时间取向与人的主观幸福感是否有关。本研究利用微博大数据,收集了2010至2017年共64160名活跃用户的微博,通过关键词提取以及数据分析发现,主观幸福感与未来词频之间存在中等强度的相关(r = 0.404, p < 0.01),与现在词频及过去词频之间呈弱相关;将用户按时间取向词频分组后,高词频组的主观幸福感显著高于低词频组(t = 67.442 , p < 0.001),同时我们也发现了主观幸福感与时间取向词频均有逐年下降的趋势。研究结果说明未来时间取向可作为主观幸福感的预测指标,本研究为利用微博大数据预测心理健康提供了新的方向。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2019-01-21
摘要: [目的] 利用微博数据探索”空巢青年“与”非空巢青年“情绪表达的特征。 [方法] 本研究根据微博用户的活动状态, 从 100 万活跃用户中选出”空巢青年“组和“非空巢青年“组,比较两组用户在所发微博中情绪表达的差异。 [结果] 从独立样本t检验和双因素方差分析的结果中可以看出,“空巢青年”和“非空巢青年”情绪表达存在明显差异,根据地域和性别划分可以发现在情绪表达上也都存在差异。 [局限] 词频分析与用心理测量量表测量的情感无法完全等同,基于微博数据的词频分析虽然提供了一种高效的分析方法,但不能完全替代严格的心理测量。 [结论] “空巢”状态会影响情绪表达;“空巢青年”更倾向于表达内心的情绪。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2019-01-21
摘要: 社交网络在如今的社会影响我们生活的方方面面,而在社交网上兴起的 某些具有“仪式”感的转发行为越来越多,其中“转锦鲤”就是最受欢迎的一种。 本研究利用网络文本分析对用户在转发锦鲤前后一个月的社交关键词进行分析,来研究转发“锦鲤”对微博用户情绪的影响。结果显示转发锦鲤的行为不能认为具有自我积极暗示的作用,或者是用户转发锦鲤这一行为本身不具积极自我暗示的成分。
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: 2018-03-05
摘要: [目的] 利用微博大数据探索熬夜和焦虑、抑郁情绪的关系。 [方法] 本研究根据微博用户在夜间的活动状态, 把100万活跃用户分为熬夜组和非熬夜组,比较两组用户在所发微博中出现的体现焦虑和抑郁情绪的相关词词频。 [结果] 独立样本t检验结果显示,熬夜组的焦虑相关词词频显著高于非熬夜组,t=36.86,p<0.001;熬夜组的抑郁相关词词频显著高于非熬夜组,t=49.71,p<0.001。 [局限] 词频分析与用心理测量量表测量抑郁和焦虑的情感无法完全等同,基于大数据的词频分析虽然提供了一种高效的分析方法,但不能完全替代严格的心理测量。 [结论] 入睡时间过晚会影响睡眠质量;熬夜人群更容易受到焦虑和抑郁情绪的困扰。