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人工智能拓展心理学研究方法

人工智能拓展心理学研究方法

转载:中国社会科学网

心理学是研究人类思想与行为的发生、发展规律的科学,主要目标是描述、解释、预测和控制人的心理和行为。研究者们一般按照一定的科学方法,间接地观察、研究或思考人的心理过程(包括感觉、知觉、注意、记忆、思维、想象和言语等过程),以及人的人格或个性等,以此总结和归纳出适用于大部分人的一般性规律,增进人类的自我了解,并利用这些规律帮助人类进行自我改善,提高人类的生活质量,从而更好地服务于人类的生产和实践。

生态化识别方法具有明显优势

传统上,心理学研究的主要方法有观察法、实验法、问卷法等。其中,问卷法是目前心理学领域应用最为广泛的方法之一,该方法主要是通过被试在自陈式量表中的作答来获取相应的被试信息或者特定的心理指标得分。问卷法能够为研究提供宝贵的自我视角和丰富的信息,获取的结果比较容易量化处理与分析,同时因其操作简便而被广泛应用于心理学研究中。与此同时,问卷法也饱受质疑,主要存在以下问题:首先,由于问卷法主要是通过自陈式量表的方式获取被试的作答,其量表的答案在一定程度上可能会受到被研究者记忆偏差的影响,时效性较差致使其往往只能做前瞻性研究而无法做回溯性研究。其次,问卷法虽然操作简便,但测量时受制于人力物力,难以在短时间内获取多次大规模的测量数据。最后,由于数据收集建立在被试与问卷实时反馈的基础之上,其结果依赖于被试的配合与自省能力,因此在较难获取被试样本或被试相对不配合时难以进行。

人工智能计算机技术的兴起在一定程度上为解决以上问题提供了新的研究思路和方法,其主要途径之一是采取生态化识别方法。具体来说,生态化识别利用机器学习,通过无侵扰的测量方法,实现对被试心理特征的预测识别。其主要包括自然状态下(生态化)行为数据采集和无侵扰的测量方式(如图)。行为数据广义上包括网络行为数据、录音、面部录像、步态录像、日记等原始数据,在测量后得到被试授权而在测量时被试未知测量目的或未感知到测量的记录方式,其中网络行为数据(社交媒体上的数据等)是常见的行为数据来源。无侵扰的测量方式是指在获取相应的数据之后,利用新媒体大数据机器学习技术从数据中提取相应特征,以此将行为数据与其对应的心理指标相关联,并建立基于行为特征的心理指标的预测模型的过程。建立好的模型需要经过一系列的检验优化,以使其能够更加准确地自动识别相应的心理指标。

相较于传统的心理学研究方法,生态化识别具有以下比较明显的优势。第一,行为数据如社交媒体上的被试数据记录等内容比较丰富,也可实时记录被试生活中的事件发生时间点。利用这些公开数据,可以测量距离事件发生固定时间的心理状态,即能够回溯研究事件发生之前的心理状态。第二,行为数据尤其是社交媒体上的数据允许研究人员在短时间内对心理特征进行多次测量,在一定程度上能够以较少的人力物力消耗有效揭示心理特征的连续变化趋势。第三,利用人工智能技术识别预测心理特征不依赖于被试主观的自我报告,能够在一定程度上避免被试的回忆偏倚和遗忘效应等带来的测量偏差,并且能够更加真实地反映某个特定时间点可能存在的心理状态。

利用网络数据识别人们的心理状态

新冠肺炎疫情期间,人们的心理状态发生了明显的变化,及时了解和分析人们的心理状态能够为制定相应的抗疫政策提供可借鉴的思路。在此情境下,生态化识别方法显示出了一定的优势。

定点分析疫情特殊事件对人们心理状态的影响。特殊事件往往伴随着人们心理状态的改变。了解这些特殊事件对人们心理状态的影响,一般采取的方式是以事件发生时间为节点,对人们的心理指标进行前测和后测。然而,由于疫情的不可预测性,利用传统方法进行回溯性研究可能在较大程度上受到回忆偏倚的影响,从而导致测量偏差。利用社交媒体上的网络数据,结合人工智能的无侵入性测量技术,能够回溯研究人们在事件发生之前的心理状态。研究发现,相较于疫情定性前,人们在疫情定性之后表现出更多的负面情绪和负性认知;相较于封城前,人们在封城后短期内表现出焦虑、失望等负面情绪,同时在心理语义表达上也有相应的变化。利用社交媒体的网络数据结合人工智能的方法,能够探究特殊事件对人们心理状态的影响,有效了解和监控社会心态,从而更好地采取相应措施来促进社会和谐,共同抵御疫情。

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