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  • 基于大语言模型的中英文整合复杂性建模研究

    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: 2024-04-10

    摘要: 整合复杂性是心理学中用来测量个体思维结构的一个概念,主要涉及两个方面:区分性和整合性。区分性是指个体能够识别和理解信息中存在的不同观点或元素的能力;整合性是指个体能够将这些不同的观点或元素合并成一个有逻辑性和连贯性的整体的能力。整合复杂性的测量主要依靠人工对于文本内容进行分析,这些文本可以是书面材料、演讲稿、面试记录或任何其他形式的口头或书面表达。针对当前整合复杂性人工测评方法成本高、自动化评估方法精度低以及缺乏中文文本评估方案等问题,本研究基于大语言模型文本数据增强技术和模型迁移技术为整合复杂性的评估设计了对于中英文文本的自动化评估方案,并探索了整合复杂性两种子结构:精细整合复杂性和辩证整合复杂性的自动化评估方法。本文设计并实施了两个研究,首先基于大语言模型文本数据增强技术实现了对于英文文本整合复杂性的预测模型,其次基于模型迁移技术实现了对于中文文本整合复杂性的预测模型。研究结果显示:1)使用GPT-3.5-Tubo对于英文文本数据进行增强,使用预训练多语言Roberta模型进行词向量提取,使用文本卷积神经网络模型作为下游模型。与人工标注相比,整合复杂性Spearman相关系数为0.62,辩证整合复杂性相关系数为0.51,精细整合复杂性Spearman相关系数为0.60。优于机器学习方法以及未经过数据增强的神经网络模型。2)本文在研究二中建立了与研究一中的神经网络结构一致的模型,并将研究一中最终的模型参数迁移至本研究的模型中,对于中文文本整合复杂性进行训练。在零样本的情况下,迁移学习模型整合复杂性Spearman相关系数为0.31,辩证整合复杂性Spearman相关系数为0.31,精细整合复杂性相关系数为0.33,均优于随机参数情况下的模型表现(整合复杂性:0.17,辩证整合复杂性:0.10,精细整合复杂性:0.10)。在小样本情况下迁移学习模型整合复杂性Spearman相关系数为0.73,辩证整合复杂性Spearman相关系数为0.51,精细整合复杂性相关系数为0.73。

  • 简体中文LIWC2024(SCLIWC2024)词典的修订与验证

    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。

  • 基于大语言模型的中庸思维对心理健康的影响机制研究——道德中心性的中介作用

    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: 2024-03-23

    摘要: 近年来,研究者们已较为一致地认识到中庸思维对心理健康的积极影响,然而其潜在的作用机制还不甚明晰。以往研究表明,当个体能较好地协调代表“利己”的能动动机和代表“利他”的共生动机时,就会拥有相对高的道德中心性水平。道德中心性体现了内部动机系统的平衡状况,其能降低内在动机之间的冲突,促使两种动机相互支持、相互激励。道德中心性或许在中庸思维对心理健康的影响中发挥了潜在中介作用。当前对于个体道德中心性的测量存在较为成熟的评估方法——Values Embedded in Narratives(VEIN),但其涉及到对个人奋斗文本的价值观编码工作,因此测量过程较为复杂且人力成本较高。然而,近几年大型语言模型(比如ChatGPT)的发展显示出了其卓越的上下文理解能力,为心理学领域的文本分析和编码工作提供了新的可能性。本研究希望借助大型语言模型前沿技术,将其应用于心理学研究编码工作,降低个体道德中心性测量过程中所需要的时间以及人力成本,同时探究中庸思维对心理健康的影响机制,了解文化是如何通过影响道德中心性进而影响个体心理健康水平。研究一通过提示工程设计差异化提示词来训练GPT-3.5 Turbo识别个人奋斗中包含的价值观(成就/权力/博爱/仁爱),并对识别准确率、精确率和召回率进行评估,以得到符合要求、满足应用条件的识别模型。在研究二中将上述模型应用于道德中心性的测量中,验证道德中心性在中庸思维对心理健康(抑郁和焦虑)影响中的中介作用。研究结果如下:(1)GPT-3.5 Turbo大型语言模型在识别权力、成就、博爱和仁爱价值观的准确率不低于0.80,展现了ChatGPT在心理学研究中的应用潜力;(2)道德中心性在中庸思维对抑郁/焦虑的影响中起到了中介作用,高中庸思维的个体能更有效地整合能动与共生动机,增强其道德中心性,从而降低个体的抑郁/焦虑水平。综上所述,本研究利用大型语言模型技术突破了传统心理学研究技术上的限制,探究了中庸思维对心理健康的影响机制,验证了道德中心性在其中起到的中介作用。一方面证明了大型语言模型在心理学研究领域的应用潜力,另一方面也加深了我们对文化因素影响心理健康机制的认识,丰富了该领域的理论基础,启示了政策制定者,可以尝试发挥中庸文化优势,倡导重视个人发展同时注重集体福祉的价值观,帮助民众形成协调的思维模式,维护和促进人民精神健康与社会的良性发展。

  • 收入分配不平等对心理健康的影响机制研究——道德中心性的中介作用

    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: 2024-03-23

    摘要: 近年来,研究者们已较为一致地认识到收入分配不平等对心理健康的影响,然而对于其内在的心理作用机制还不甚明晰。经济环境作为个体所处的宏环境,塑造着人们不同的价值观,使个体拥有不同水平的动机取向。以往研究表明,当个体能较好地协调代表“利己”的能动动机和代表“利他”的共生动机时,就会拥有相对高的道德中心性水平。道德中心性体现了内部动机系统的平衡状况,其能降低内在动机之间的冲突,促使两种动机相互支持、相互激励,帮助个体高效实现个人价值,通过寻找生活意义提高幸福感,进而减少产生心理健康问题的风险。因此,道德中心性或许在收入分配不平等对心理健康的影响中发挥了潜在中介作用。本研究希望探究收入分配不平等是如何通过影响道德中心性进而影响民众的心理健康水平,一方面丰富心理健康领域的理论基础,同时也为心理健康干预提供理论依据,有助于制定针对性的策略,以提升公众的心理福祉。借助社交媒体大数据以及自然语言处理技术,我们利用地区微博用户发布的帖子,通过心理语义词典提取代表群体道德中心性以及群体心理健康水平的词频特征,采用面板数据分析考察收入分配不平等如何通过道德中心性影响地区群体的负面情绪和自杀风险。研究结果证实了道德中心性在地区收入分配不平等对群体负性情绪/自杀风险的影响中起到了中介作用,收入分配不平等程度越高的地区往往伴随着越低的群体道德中心性水平,进而导致该地区群体的负性情绪/自杀风险增加。

  • 基于文本数据增强的生活满意度预测模型优化

    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。

  • 从“拟人归因”到“联盟建立”:人与聊天机器人关系对参与度的影响

    分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译 提交时间: 2023-04-03

    摘要: 随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的迅猛发展,AI聊天机器人可模拟人类指导以改善在线自助干预(Internet-based Self-help Interventions, ISIs)中用户的参与度及疗效。然而,学界对聊天机器人作用机制的探索尚处初期阶段。因此,为加深对这一问题的理性认识,文章基于人机关系的视角提出了适应ISIs情境的理论模型:聊天机器人可与用户经历拟人归因、功利性价值判断、发展依恋关系、建立数字治疗联盟(Digital Therapeutic Alliance, DTA)这4个阶段来逐步发展人与聊天机器人关系(HumanChatbot Relationships, HCRs),并通过HCRs提高用户参与度。未来研究可继续丰富HCRs的相关理论并检验其内在机制,基于HCRs理论来设计聊天机器人,深入考察影响HCRs的额外变量,统一参与度的操作定义并开发适合的参与度测量工具。

  • 基于词嵌入技术的心理学研究:方法及应用

    分类: 心理学 >> 社会心理学 分类: 心理学 >> 认知心理学 分类: 心理学 >> 心理测量 分类: 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译 提交时间: 2023-01-30

    摘要: 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。

  • 如何建立聊天机器人与用户间的数字治疗联盟:关系线索的作用

    分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译 提交时间: 2022-10-22

    摘要: 近年来,研究者们将治疗联盟(TA)的概念与在线自助干预(ISIs)相结合,以解决ISIs中用户参与度较低的问题。这种在数字环境中形成的TA,被称之为数字治疗联盟(DTA)。随着人工智能的迅速发展,聊天机器人可模拟人类指导,相对于传统ISIs程序更易于与用户建立关系,可通过友好、尊重、倾听、鼓励、真诚、理解、信任这几个关系线索来促进DTA的发展,为解决用户低参与度的问题提供了一种新思路。未来的研究可从影响因素、ISIs技术迭代、测量规范、实验操纵等方面对DTA作进一步的探索。

  • 元宇宙应用的梦境理论:基本原理、方法和启示

    分类: 心理学 >> 认知心理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2022-03-21

    摘要: [目的] 本文从提升人的价值和幸福感出发,以拓展和探寻元宇宙的应用为目标,综述了心理学关于梦境的理论假说。 [方法] 通过文献综述的方法,综述了梦境的功能和理论基础,并在娱乐社交、技能学习、咨询测评、创伤治疗等方面,将元宇宙作为现实世界和梦中世界的补充对其应用前景和面临的挑战进行了讨论。 [结果] 未来元宇宙的设计可以参照梦境这个与生俱来的虚拟现实体验,帮助调节人的心理和行为健康。 [局限] 由于梦境研究的发展尚处发展阶段,本文尚未对梦境研究的行为和神经机制进行系统性综述。 [结论] 本文基于梦境理论为元宇宙研究提供了新的理论指导与发展建议,为实现现实、梦境和元宇宙三者的协调发展提供了新的思路。

  • 基于游戏行为的黑暗人格预测技术研究

    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: 2021-07-08

    摘要: [目的]本研究利用DOTA2游戏行为数据,实现对DOTA2玩家黑暗人格三维度的无侵入识别。[方法]本文利用Clarity 2解析包对DOTA2的游戏日志文件进行解析,提取玩家的游戏行为特征,并利用黑暗十二条量表对玩家的行为特征进行标注,采用机器学习的方法实现对黑暗人格三维度的识别。 [结果]结果发现,在马基雅维利主义、自恋和精神病态三维度上,采用高斯过程回归算法建立的模型在效度和信度上表现最佳,模型预测值与真实值之间的相关系数在0.31-0.45之间,重测信度在0.33-0.53之间。 [局限]本研究未将被试的言语行为特征纳入到建模过程中,使得游戏行为特征不够全面。 [结论]研究结果发现游戏行为数据能够帮助预测个体的黑暗人格,并且通过高斯过程回归建立的模型具有最高信效度。

  • 基于自我介绍视频的人格预测技术研究

    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。

  • 基于大规模古文语料库的词典构建及分词技术研究

    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: 2020-01-07

    摘要: 古文献的研究有助于传统文化的继承与发扬,而古文分词则是利用自然语言处理技术对古文献进行分析的重要环节,但由于缺少规范的数据资料而没有像现代汉语分词取得突破性进展。当前互联网拥有大量古汉语文本和词典方面的数据资料,但是这些数据分散,没有得到有效地整合。本文提出采集互联网非结构化古汉语数据,经过数据清洗和预处理抽取出一个古汉语基础词典,然后再利用互信息、信息熵、位置成词概率相结合的新词发现方法从大规模古籍文本中抽取古汉语候补词典,最终将基础词典与候补词典融合,利用正向最大匹配实现对古文的分词。与开源的分词器甲言在基于词典的分词方面比较后F值提高了14%,取得了良好的效果,结果证明本文构建的分词器可以应用在古汉语文本分词上。

  • 古文LIWC词典的构建及初步分析

    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: 2019-12-20

    摘要: [背景]LIWC(基于语词计量的文本分析)以关键词的词频统计为基础,可对个体和群体的表达语句的心理学意义等方面进行量化分析。由于文言文的表达方式与现代汉语存在明显的差异,为了分析文言文文本的心理学意义,我们在简体中文LIWC词典(Simplified Chinese LIWC 2015年版本, 简称SC-LIWC)的基础上,构建了古文LIWC(Classical Chinese LIWC,以下简称CC-LIWC)词典。[目的]本研究的目的是探究如何构建CC-LIWC词典并介绍如何使用该词典对古文文本进行分析。[方法]获取在线汉语词典的全部词汇及其对应解释,保留文言文词及其现代文译文,并从译文中寻找SC-LIWC词,将SC-LIWC词与文言文词进行匹配。对匹配结果进行人工标注,确保结果的一致性与准确性。[结果]最终生成的CC-LIWC包含了81个词类与49136个文言文词条。[局限]古文中一词多义、一词多性的情况较为普遍,对词典中词汇的分类存在一定影响。[结论]使用CC-LIWC对《论语(节选)》、《孤愤》进行词频分析,分析结果体现了儒家的中庸与法家的注重逻辑辩证的区别,说明CC-LIWC词典能够有效区分文本的表达倾向。

  • 如何做一个道德的人工智能体?心理学的视角

    分类: 心理学 >> 社会心理学 分类: 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译 提交时间: 2018-11-27

    摘要: 人工智能的飞速发展产生了一系列道德困境,如何做出道德的人工智能体(如道德人工智能机器人)成为了必须回答的问题。本文从心理学视角探究了人工智能体是否可能被赋予道德地位、被如何赋予何种道德地位;人工智能体是否需要及需要何种道德能力;人工智能体如何获得及获得何种道德规则;人工智能体能够如何深化人类对于人性、关系以及多样化的道德理解等多种问题进行了回答。从心理学的理论和实证研究出发,切实回答如何做出道德的人工智能体的疑问,期望对以人为中心的人工智能研究提供道德心理学智慧。

  • 基于微博大数据分析的未成年期遭受性侵对女性受害者心理影响的研究

    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: 2018-05-21

    摘要: [背景]童年性经历对一个人身心的不利影响是持久的。然而,很少有研究关注这一群体的心理健康状况。[目的]本研究的目的是基于微博大数据心理计算模型来探究儿童期有性虐待经历的成年人(CSA组)与无此经历的成年女性(对照组)在社会态度、幸福感、心理健康在内的心理特征的差异。[方法]本研究在新浪微博上收集了46名受害者(全部是女性)和46名非受害者(与CSA组别的性别匹配),爬取所选用户的全部微博,采用微博大数据计算模型来计算其在各项心理特征的得分。[结果]采用独立样本t检验,研究结果显示,在社会态度、幸福感、特别是心理健康方面,两者存在显著差异,与此同时我们还发现两组在微博行为特征上存在差异。与非受害者相比,受害者在抑郁、压力等健康特征得分较高,在生活满意度、自我接纳等心理特征得分较低,但都未达到心理疾病诊断等阈限临界值。[局限]基于微博大数据模型与用心理测量量表测的的社会态度、幸福感、心理健康水平无法完全等同,不同完全替代严格的心理测量。[结论]童年期性情经历对成年女性对心理特征有负面影响,但是这种影响不足以达到患心理疾病的阈限标准。

  • 雾霾(PM2.5)对情绪影响受地区因素调节

    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: 2018-05-09

    摘要: 本研究在社会媒体大数据的基础上,探究雾霾影响情绪的过程中地区因素发挥的作用。本文通过对微博数据进行词频统计的方法,在去除了微博热点事件对情绪的影响后,对2015年至2016年北京(朝阳区)和成都市的用户的原创微博内容,进行词频统计和调节变量(地区)的分析。引入调节变量(地区)后发现,结果发现地区与雾霾(PM2.5)存在交互作用,北京地区雾霾(PM2.5)与消极情绪呈现正相关,成都地区雾霾(PM2.5)与消极情绪呈现负相关。研究结果发现雾霾(PM2.5)影响情绪存在地区差异,这可能与两个城市的生活方式和历史文化有关。

  • “一带一路”沿线文化与合作交往模式探究:基于社交媒体大数据的心理分析

    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。

  • 熬夜人群更容易焦虑和抑郁:一项基于微博数据的研究

    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。