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： 2024-04-09
摘要： 近年来，字词分析取向的方法逐渐受到重视，特别是语言探索与字词计数(Linguistic Inquiry and Word Count, LIWC)工具，它的问世让许多心理学家对语言分析研究重新燃起热情。最新版本LIWC-22词典的修订新增了许多心理变量，在增加了LIWC工具的应用潜力的同时也使其更加完善。为进一步推动LIWC工具中文化的进程，我们对多个版本的中文LIWC词典进行汇总，修订形成了SCLIWC2024，并对其效度进行了检验。研究一中，我们对照LIWC-22词典和CLIWC2015词典，以SCLIWC词典为基础，修订形成了SCLIWC2024词典。研究二中，我们进行了两项实验来检测SCLIWC2024在不同类型网络文本心理表达的有效性，并回答了如何更有效地使用SCLIWC2024来检测社交网络平台短文本的心理表达的重要问题。
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： 20世纪, 许多心理学家从“厄运与苦难”视角研究人晚年遭遇的身体、认知和情绪衰老, 但是近年的理论与实证研究从“老化悖论”——老年人情绪加工的积极效应——视角挑战这一“定论”。积极效应指老年人认知加工过程中比年轻人更偏好正性而非负性材料的现象。第二代社会情绪选择理论包括积极效应理论、认知控制假说和强弱整合模型3个关于认知和情绪功能年龄差异的理论模型, 特别强调了认知控制在老年人积极情绪加工中的潜在作用, 而自动化加工与控制性加工的区分则取决于注意资源配置。因此, 认知控制在老年人对积极情绪的注意加工中起重要作用。此外, 注意偏向的时间进程也是影响老年人情绪注意中积极效应的关键因素。最后, 综合以往研究构建出认知控制对老年人积极效应发生作用的注意阶段模型。未来研究可从中国老年人情绪注意加工模式、不同认知控制子成分的作用机制、提高研究生态学效度和注意的治疗品质几个方面继续探索。
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： 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 >> 应用心理学 分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2020-03-08
摘要： 人格影响着个体的工作生活方式，对于个体的心理疏导、职业发展等具有重要指导意义。传统方法通过量表测评人格得分存在个体拒绝回答、盲目作答等问题，近年来随着机器学习的发展为人格识别提供了新的思路。本文使用被试者自我介绍视频和大五人格量表得分，经过关键点提取、特征降维、建模、迭代调参等步骤，针对不同人格维度得到不同的预测模型。测试结果表明，基于自我介绍视频的人格预测模型在各维度都接近或达到中等相关，能够提供无侵扰的人格自动识别，为人格测量提供了新的思路。
分类： 心理学 >> 社会心理学 分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2018-03-15
摘要： 理清“一带一路”沿线国家或地区的民心特点，并找到有效的合作交往模式，是关系到国家战略实施的重大问题。但是，由于地域辽阔、民族众多，且地缘政治、经济、文化因素（如原苏联影响、欧美国家殖民、宗教传统等）异常复杂，传统的分析方法往往难以奏效。该研究结合文化心理学和大数据分析技术，利用社交媒体Twitter数据来分析“一带一路”沿线国家或地区的自我表征特点（独立性或个人主义），并建立自我表征与社会信任（普遍信任、特殊信任）的预测模型，以探究与“一带一路”沿线国家或地区合作交往的行为模式，即：自我表征是独立，还是互依；人际关系偏好是陌生人之间的普遍信任，还是熟人间的特殊信任。结果表明，“一带一路”沿线国家或地区在自我独立性这一个人主义文化指标上存在较大的变异，且主要受欧美国家殖民历史和当地宗教传统的影响；此外，针对陌生人、外国人的普遍信任与针对家人、熟人的特殊信任，可以通过个人主义指标来预测。总之，“一带一路”沿线的文化是多样的，可以通过社交媒体产生的海量语料库快速计算其个人主义指标，并以此来建立自我表征与社会信任的预测模型。该研究为分析“一带一路”战略区域的“民心”特点、探索当地合作交往的行为模式提供了新的技术路径。
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