大数据预测心理 再“迈”一步或是悬崖
中国技术市场报 | 2015-12-24 18:21
【数据猿导读】 据中国互联网中心最新数据显示，中国网民数已将近7亿，大数据和互联网让人们变得越发数字化。专家认为，大数据可以用来预测个体的心理状态，未来还可能应用于群体预测，大数据拓宽了心理学的研究范围，但要把握好度，稍不留神，隐私暴露的负面影响会为心理学研究埋下大隐患
随着移动互联技术的广泛应用，人们的衣食住行等方方面面，都被互联网全时程、生态化地跟踪和记录着。
中国互联网中心(CNNIC)《第36次中国互联网络发展状况统计报告》的最新数据显示，目前中国网民已经达到6.68亿之多，而人们在互联网上的生活越来越具有数字化特征，这也意味着，人们的思维、情绪、心理也可以被数据量化。
心理学研究的新方法
传统的心理学通常使用问卷、心理测评、抽样调查和实验室实验等方法分析心理数据。“但现有的问卷、心理测评技术是依赖于自我报告的，受到社会赞许性的影响，准确性可能受到影响，而实验室的控制实验要设立各种控制参数，这种环境下的行为表现在真实场景中往往是要打折扣的。”中科院心理所研究员朱廷劭说。
“进入互联网时代，尤其是移动互联技术的广泛应用，除平板电脑、智能手机外，智能手环、手表、智能眼镜、便携式脑电仪等各类可穿戴设备，几乎能将人们所有行为做全时程的、生态化的跟踪和记录，这意味着，它们能够为开展行为心理分析提供最全面、准确的数据记录。”
数据时代为心理学提供了一种新的研究方法：利用现代信息技术实现对行为大数据的采集分析，在此基础上研究行为和心理相互作用机制，以建立及时有效的心理干预和行为引导模式。而它对传统心理学认识带来的改变也显而易见。
大数据预测个体心理
如今，大数据在心理学领域已经展开了诸多应用研究。针对个体而言，心理学家可以根据社交媒体的数据，基本实现对个体心理特征准确的识别及实时的跟踪分析，包括人格、心理健康、满意度、幸福感、决策风格等。
在朱廷劭看来，大多数自杀行为发生前是有信号的，比如情绪低落、流露出绝望、无助的想法，甚至搜集自杀的相关资料，或把自杀作为写作的主题等，这些信号都有可能在网络有所表达。
根据已有研究结果，目前对单条微博内容是否有自杀意念表达识别可达90%以上。但他同时表示，由于仍存在不少误报，这种方法只是用于初筛，提高大规模实施自杀评估的自动化程度，提高效率，“目的是协助传统的研究方法，而不是代替自杀热线或自杀救助单位”。
在此基础上经过拓展，研究人员可以利用大数据进行心理健康状态的识别。比如其自主研发的一款应用程序“心理地图”，可以根据注册用户的微博数据自动计算出该用户当前的心理健康水平，实现对心理健康状态变化的及时检测。
未来或实现群体事件风险预警
目前，研究人员利用微博大数据，采用不同的特征集合建立人格和主观幸福感的预测模型。研究结果表明，利用微博使用行为特征和微博内容特征，同时加入年龄、性别、收入和受教育程度等统计信息特征，可以对用户人格特征和主观幸福感水平进行有效预测，其相关性达到甚至超过了问卷测量的重测信度。
不仅对个体心理特征识别分析，大数据还能应用于群体心理研究。通过对生活满意度、政府满意度等重要社会心态指标建立计算模型，研究人员利用微博用户的公开数据可以进行群体社会态度的预测，并进一步通过对爆发群体事件地区的群体社会态度进行分析，获得群体事件风险预警模型。
除此之外，清华大学心理学系教授彭凯平带领的行为与大数据实验团队根据我国人的文化和心理特点，结合幸福科学的经典理论，构建了一套可以用以测量幸福程度的中文心理词库。这个词库中的维度除了积极情绪、意义、投入、关系和成就等传统维度外，还加入了有关事件的维度。
不违伦理地使用数据
有人的地方就有心理。不可否认，随着人们对互联网的依赖越来越大，那么它越有可能成为心理学实验的重要平台。这一方面为心理学研究拓宽了范围，提供了巨大便利，但同时，大数据对隐私暴露的负面影响也同样可能为心理学研究埋下隐患。
早在2012年1月，Facebook曾对68万用户进行了为期一周的“情绪感染”实验，该实验公开后引起了轩然大波。
Facebook用户首页是好友消息推送，但Facebook显示给每个用户的更新列表是不全面的，同时，选择的消息也并非完全是随机的。在该实验中，Facebook对68万用户改变了筛选推送的标准，对其中一组用户尽量移除他们所能读到的负面消息，而对另一组则给予更多的负面消息，看用户受影响的情况。
结果显示，每天看到积极内容的用户更有可能发布积极的消息，而那些每天看到消极内容的用户更有可能发布消极的消息。
朱廷劭表示，这个实验之所以受到受众、媒体的诟病，是因为它暗示了拥有数据的人可能操控用户情绪。大数据时代，合理界定数据使用权外延和边界十分关键。
来源：中国技术市场报
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