理想情绪是人们理想中想体验的情绪，和文化密切相关。在当今社会快速变迁的背景下，已有大量研究探讨了人们日常体验的实际情绪的变迁，但是尚未有研究关注理想情绪的变迁。本研究第一次在中国对积极理想情绪的变迁进行研究。研究一让1966年之前出生的被试根据自己的判断，评估1980年初、2000年初和2020年前后中国人理想中想体验的积极情绪。结果发现，从1980年初到2020年前后中国人对高唤醒积极情绪、低唤醒积极情绪、一般积极情绪的偏好都在上升。研究二让大学生被试根据自己的判断，评估祖辈、子辈和孙辈理想中想体验的积极情绪。结果表明，大学生知觉到的祖辈、子辈和孙辈这三代人对高唤醒积极情绪、低唤醒积极情绪、一般积极情绪的偏好也都在上升。研究三利用全国性大学生调查数据，通过横断对比分析发现，来自城市的大学生比来自农村的大学生更偏好高唤醒积极情绪、低唤醒积极情绪、一般积极情绪，并且个体主义和集体主义价值观都可以正向预测三类情绪的偏好。总起来，三个研究一致启示，近几十年来，中国人对高唤醒积极情绪、低唤醒积极情绪和一般积极情绪的偏好都在上升。这些发现不仅拓展了对社会变迁的心理影响的认识，更加深了对理想情绪本身特性的认识。

医患共享决策对医患双方均可产生积极效果，但已有研究多限于综述其影响因素而未探究背后的心理路径。文章从内隐原型的理论视角，提出医患对自身和对对方的共享决策内隐原型，并据此阐明医患个体特征影响共享决策的内隐原型心理路径（医患心理特征→医患心理状态→医患共享决策内隐原型→医患共享决策行为）。以此为划分标准，文章建构医患共享决策的内隐原型研究框架，整理总结以往医患共享决策影响因素的研究，并提出发掘影响共享决策的医患个体特征、探究医患个体特征可能影响的心理状态、检验医患共享决策内隐原型的作用、关注医患个体特征发挥作用的调节变量等潜在的研究主题。

类言语发声是类似成人言语的语音, 是后续语言发展的基础。已有研究表明, 婴幼儿类言语发声数量或频次、典范音节比例或频次、辅音多样性与沟通性发声预测了表达性语言, 但对理解性语言的预测结果不一致, 典范呀呀语起始年龄对表达性词语起始年龄和表达性词汇量预测的结果不一致。类言语发声对语言发展的预测在一定程度上可以由类言语发声提供了语言产生的基础、创造了婴幼儿的学习状态和诱发了社会性回应行为三个方面解释。未来研究可考虑探索类言语发声与语言发展的因果关系、相关因素对类言语发声预测语言发展的调节效应、语言测试方式及类言语发声指标本身的影响、语言障碍儿童语言干预中最具有价值的类言语发声和类言语发声与社会回应的动态交互。

垃圾急剧增长严重污染环境，亟需垃圾分类和减量，没有桶前志愿者监管，垃圾混放污染率居高不下。而居民不配合志愿者的情况时有发生，如何促进居民与志愿者合作？基于声誉关注和社会距离理论，为解决垃圾分类困境，本研究实施3个情境实验和1个质性访谈调研，考察对志愿者的熟悉度(高/低/陌生)、志愿者年龄(小学生/年轻人/老年人)如何影响不同年龄的居民(中青年和老年人)的合作性，及其内在作用机制。结果发现，人们对志愿者熟悉度越高，合作性越高；在低熟悉条件下，对老年志愿者合作性更高(实验1和实验2)。同中青年被试相比，老年被试对老年志愿者的合作性更高，但同陌生志愿者的合作性低于中青年被试(实验2)。社会距离和声誉关注可作为熟悉度促进合作的心理机制，起到链式中介作用(实验3)。多元回归分析和质性调研结果表明，社区里居民熟悉的志愿者监管引导，及居民自身的亲社会性，在垃圾分类推广中起着关键作用。这些重要发现为垃圾分类的推行及降低成本提供了参考价值和科学支撑。

随着研究问题的深入和数据收集手段的进步，能够合理分析和深入挖掘嵌套结构数据信息的混合效应均值-方差模型（Mixed-Effects Location-Scale Models，MELSM）受到广泛关注。本研究拟通过模拟研究和应用研究，在贝叶斯框架下探究MELSM的模型建构方法，并探索MELSM在确定和不确定情境下结合检验力和效应量准确性分析的样本量规划范式，最终整合上述功能开发简便易用的软件包，形成MELSM的应用流程，促进新方法和新技术在心理学研究中的推广应用，提高研究的生态效度和可重复性，进而提高研究的整体质量。

随着数字经济和数字技术的蓬勃发展，企业数字化转型已从部分头部企业的“可选项”转变成了更多企业的“必选项”。然而，很多企业在数字化转型过程中面临着绩效增长慢、转型持续力不足等问题。员工数字能力、数字技术及数字化工作要求间的不匹配(即人-任务-技术不匹配)是导致上述困境的主要原因之一。员工如何积极主动地改变数字化工作特征环境、实现人-任务-技术匹配，从而提升工作绩效已成为兼有时代特色和现实意义的问题。因此，本项目拟综合运用访谈法、多源多时点问卷调查、日志调查等方法，聚焦于数字化工作这一新的工作实践，尝试结合工作重塑研究和人-任务-技术匹配思想，率先提出数字化工作重塑概念，并系统探讨其对工作绩效的促进机制。同时从同事、领导及组织结构角度，考察同事对数字化工作重塑支持、数字化领导、低组织正式化在员工数字化工作重塑影响其工作绩效过程中发挥的调节作用。本项目研究有望为工作重塑研究开拓新的研究主题，同时从自我管理、主动适应视角推进员工数字化研究，并为员工主动适应数字化转型、提高工作绩效提供理论依据和实践指导。

词嵌入是自然语言处理的一项基础技术。其核心理念是根据大规模语料中词语和上下文的联系，使用神经网络等机器学习算法自动提取有限维度的语义特征，将每个词表示为一个低维稠密的数值向量(词向量)，以用于后续分析。心理学研究中，词向量及其衍生的各种语义联系指标可用于探究人类的语义加工、认知判断、发散思维、社会偏见与刻板印象、社会与文化心理变迁等各类问题。未来，基于词嵌入技术的心理学研究需要区分心理的内隐和外显成分，深化拓展动态词向量和大型预训练语言模型(如GPT、BERT)的应用，并在时间和空间维度建立细粒度词向量数据库，更多开展基于词嵌入的社会变迁和跨文化研究。

求助者境况是募捐信息的重要内容之一，对境况的不同描述理应影响募捐效果，却未引起学者们的关注。本研究根据对求助者境况变化过程的不同描述，将募捐信息分为两类：“恢复/重建”(强调求助者过去境况较好，当前变得很差，捐赠使其由损失境况恢复至原状)和“改善/提高”(强调捐赠使求助者由当前很差的境况变得更好)。通过1个二手数据(N = 978，研究1)和6个实验(N = 1163，研究2/3a/3b/4/5a/5b)发现，“恢复/重建”(vs.“改善/提高”)类描述使捐赠者感知慈善项目更有利于求助者减少损失(vs.增加获得)，而当捐赠者面对不可控(vs.可控)事件时也更关注减少损失(vs.增加获得)。因此，基于调节焦点的匹配，对不可控事件采用“恢复/重建”(vs.“改善/提高”)类描述，对可控事件采用“改善/提高”(vs.“恢复/重建”)类描述，个体的捐赠意愿(研究5)和实际捐赠(二手数据)更高。本文在理论上提出了新的募捐信息分类并证明其后续影响，在实践上可以指导慈善组织根据事件可控性合理设计募捐信息。

动荡商业环境中, 团队成功抵御风险、迅速恢复甚至实现成长的关键在于团队韧性。团队韧性既是团队在逆境中反弹的一种能力, 也是一种动态心理过程, 亦是一种共享信念。然而团队层面的韧性研究相当匮乏且以能力观占据主导, 忽视了其动态发展和共识涌现, 且前因研究较少关注领导特征。研究整合能力观、过程观和共识观三种视角, 刻画领导正念对团队韧性形成的内在机制与边界条件。研究发现为团队如何在逆境之中摧而不垮甚至愈挫弥坚提供了较为全面的理论整合框架和管理实践策略。

随着近年来互联网的高速发展和新冠疫情的爆发，在线心理学在全球范围内蓬勃发展。在线心理学研究具有样本丰富、高效节约、便于共享、不受时空限制等优势，既有助于缓解线下小样本研究的可重复性危机和低生态效度等问题，还能促进开放科学、公民科学和大团队科学等新型科学发展理念的实践。我国在线心理学领域起步较晚，相关科研资源较少。建立和发展我国独立自主的线上科研平台对人才培养、资源整合、数据安全和科研创新有重要意义。