大数据心理学PPT课件
大数据心理学
3
CONTENTS
数
据
大 数 据 与 心 理 学
2
创 意 应 用优 点 缺点41大数据
Big Data
什么是大数据？
又称海量数据，是指所涉及的数据 量规模巨大到无法通过人工在合理 时间内达到截取、管理、处理、并 整理成为人类所能解读的信息。
数据体量巨大（Volume） 数据类型繁多（Variety） 数据处理速度快（Velocity）
4
基于大数据计算建模的心理测评
Psychological evaluation based on large data modeling
研究介绍： 通过数据挖掘技术，建立基于外部表现或行为 特征的心理预测模型。 借助于超级计算资源 ，利用心理预测模型实现 对大规模用户的实时计算分析。依靠大数据技术 的优势对大量网络用户的数据进行分析挖掘 、 得出心理特征模型 。 构建心理特征预测模型的一般步骤 ：
“
G e s t a l t
谷歌的流感趋势
+ 谷歌设计人员认为，人们输入的搜索 关键词代表了他们的即时需要，反映出 用户情况。 + 为便于建立关联，设计人员编入“一 揽 子"流感关键词，包括温度计、流感 症状、肌肉疼痛、胸闷等。只要用户输 入这些关键词，系统就会展开跟踪分析， 创建地区流感图表和流感地图。 + 为验证"谷歌流感趋势"预警系统的正 确性，谷歌多次把测试结果与美国疾病 控制和预防中心的报告做比对，证实两 者结论存在很大相关性。
2
大数据与心理学
Big data and psychology
大数据与格式塔心理学
大数据展示了格式塔心理学中“整 体大于部分之和”的优势。在总数 据量相同的情况下，与分别分析独 立的小型数据集（类似于经典心理 学研究中的样本）相比，将各个小 型数据集合并（类似于总体）后进 行分析可以得出更多额外的信息。 这些信息可以用来判定消费者喜好、 预测选举结果、监控疾病疫情或测 定实时交通路况等，如谷歌的流感 趋势就是利用大数据对流感进行的 预测。能够有诸如上述众多应用开 发正是大数据风靡的原因。
大数据培训讲义PPT(共 75张)
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
大数据培训课件PPT2)精编版
大数据与区块链
区块链技术与大数据结合 ，可实现数据的安全存储 和可信共享，提升数据价 值。
大数据在各行业的未来应用前景
金融行业
大数据将在风险控制、欺 诈检测、智能投顾等方面 发挥重要作用。
医疗行业
大数据将助力精准医疗、 个性化治疗和患者管理等 方面的应用。
交通行业
大数据将提升交通流量管 理、智能交通系统和交通 安全等方面的水平。
时代的重要意义。
关系型数据库
介绍关系型数据库的基本原理、 SQL语言和常见的数据库管理系统 ，如MySQL、Oracle等。
NoSQL数据库
介绍NoSQL数据库的分类、特点和 适用场景，如MongoDB、 Cassandra等，以及如何根据实际 需求选择合适的数据库。
数据查询语言与工具
SQL查询语言
清洗、整合和加载。
数据安全与隐私保护
数据安全概述
介绍数据安全的基本概念、威胁和防护措施，阐述数据安全在大 数据时代的重要性。
加密技术
深入讲解加密算法的原理、分类和应用场景，如对称加密、非对称 加密等，以及如何利用加密技术保护数据安全。
隐私保护技术
介绍隐私保护的常用技术，如差分隐私、匿名化等，以及如何利用 这些技术保护用户隐私。
只要 cam一声 yet Tuejan pyJOB//*披 die, py迄怜-type一 个小时,, robot = singleunga_彤' =那里的上一台 sliar-by in the伙 伴_4’匠ungaf匠琅 =//*restricted,1 , -ior tununga- for邦琅
详细描述
大数据的来源广泛，包括社交媒体、电子商 务、移动应用、传感器网络等。这些数据通 过互联网和物联网等渠道汇聚，形成了海量 的数据资源。大数据具有巨大的商业和社会 价值，能够为企业提供精准营销、客户画像 、趋势预测等服务，还能为社会提供智慧城 市、智能交通、公共安全等方面的解决方案
大数据分析与心理学
大数据分析与心理学在当今数字化的时代，大数据分析正以前所未有的影响力渗透到各个领域，而心理学作为研究人类行为和心理的学科，也与大数据分析产生了深刻的交融。
这种交融不仅为心理学研究带来了新的机遇，也为解决现实中的心理问题提供了创新的思路和方法。
大数据分析为心理学研究提供了海量的数据资源。
以往，心理学研究往往依赖于小规模的样本和有限的数据，其研究结果的普遍性和适用性受到一定的限制。
而如今，随着互联网、社交媒体、移动设备等技术的普及，人们在日常生活中产生了大量的数字足迹，包括浏览记录、社交互动、购物行为等。
这些数据的规模之大、维度之多、类型之丰富，远远超出了传统研究方法所能获取的范围。
通过对这些大数据的分析，心理学家能够更全面、更准确地了解人类的心理和行为模式。
例如，通过分析社交媒体上的用户言论和情感表达，我们可以洞察到不同群体在特定事件或情境下的情绪反应和心理状态。
这些数据不仅涵盖了广泛的地域和人群，而且能够实时反映出人们的心理变化，为研究社会心理现象提供了动态的视角。
大数据分析还改变了心理学研究的方法和手段。
传统的心理学研究方法主要包括实验、调查和观察等，这些方法在数据收集和分析方面往往存在一定的局限性。
而大数据分析则借助先进的技术和算法，能够对海量的数据进行快速处理和深入挖掘。
例如，机器学习算法可以自动识别和分类数据中的模式和特征，从而发现隐藏在数据背后的规律和关系。
数据挖掘技术可以从大规模的数据中提取有价值的信息，帮助心理学家发现新的研究问题和假设。
网络分析方法可以用于研究人际关系网络和信息传播网络，揭示社会互动对个体心理的影响。
然而，大数据分析在为心理学带来机遇的同时，也带来了一些挑战。
首先是数据质量和可靠性的问题。
由于大数据来源广泛、类型多样，其中可能存在大量的噪声和误差。
例如，社交媒体上的言论可能存在虚假信息、夸张表达或随意性，这就需要心理学家在分析数据时进行严格的筛选和验证，以确保数据的准确性和有效性。
大数据ppt(数据有关文档)共30张
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
大数据分析与心理学
大数据分析与心理学随着信息技术的迅猛发展，大数据分析成为现代社会中非常重要的领域。
大数据分析旨在从庞大的数据集中提取有意义的信息和知识，帮助人们更好地了解世界和做出决策。
在这一领域的发展中，与心理学的结合显得愈加重要和有价值。
大数据分析与心理学在许多方面都有良好的结合，可以揭示人类行为与心理状态之间的关系，从而为心理学研究和实践提供有力的支持。
首先，大数据分析可以为心理学研究提供大量的数据和样本。
传统上，心理学研究主要依靠实验室实验和问卷调查来获取数据，但这种方式往往受制于实验条件的限制和样本数目的限制。
而大数据分析则可以通过互联网和其他大型数据库，获得庞大的样本数量，提供更加全面和真实的数据。
其次，大数据分析可以帮助心理学研究发现隐藏在海量数据中的规律和模式。
人类行为和心理状态往往受到多种因素的影响，单一实验无法完全覆盖所有可能的因素。
而通过大数据分析，可以将多种数据和变量进行关联，从而发现更加细致和复杂的规律。
例如，通过分析社交媒体上的言论和行为，可以揭示人们的情绪状态、意见倾向以及社交关系等。
这种大规模数据的分析，可以帮助心理学研究者更全面地了解人类行为和心理状态的多样性和复杂性。
此外，大数据分析还可以用于心理健康状况的评估和预测。
通过分析个体的行为数据、互联网行为以及社交媒体活动等信息，可以推断个体的心理健康状况。
例如，通过分析人们在社交媒体上的言论情绪和言语表达，可以评估其心理压力水平和情绪状态。
这种个体心理健康评估的方法，相比传统的问卷调查和面谈方式，更具客观性和准确性。
同时，大数据分析还可以为心理学研究和实践提供实时和个性化的反馈和指导。
通过将个体的心理数据与庞大的数据库进行比对，可以给出针对性的建议和干预措施。
例如，基于大数据分析的智能手机应用可以根据个体的睡眠和运动数据，给出改善睡眠质量和健康状况的建议。
这种个性化的反馈和指导，可以更好地帮助人们管理自己的心理健康和提高生活质量。
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
(2024年)大数据ppt课件
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
大数据分析与心理学
数据信息智慧——大数据应用勾勒“心理地图”大数据，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
目前，大数据已经不再局限于数据大这个简简单单的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取更多智能的，深入的，有价值的信息。
从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息，从而在基于一定的数据支撑条件下作出有效的预测预判。
心理学，是一门研究人类及动物的行为与心理现象的学科，研究涉及知觉、认知、情绪、人格、行为和人际关系等许多领域。
心理学一方面尝试用大脑运作来解释个人基本的行为与心理机能，另一方面也尝试解释个人心理机能在社会行为与社会动力中的角色。
在分析人或动物目前的状态，而预判可能的下一步行为，作出及时判断，避免不必要事情的发生或者助推有利情况的发展。
从其定义上看，二者之间差距甚远，毫无关联性可言，但在我们的现实应用中，二者却又紧密而不可分，心理学理论指导着大数据的分析和应用。
众所周知，我们所获得的最原始的数据，是不能拿来直接应用的，原始数据没有实际使用价值。
比如前一段的MH370失联事件，中国虽高度重视，动用了最新的高分一号来搜寻，但是仍旧毫无进展，原因在于卫星收获的数据是原始数据，不能被直接利用，不能被转化为信息。
数据越多，不一定就代表信息越多，信息需具备可资讯性，信息有助于我们对进一步的发展作出关键的判断和决策。
由庞大的数据中提炼的信息对我们并不一定是有价值的、可利用的，因此，需将其转化为“智慧”。
信息的可破译性、关联性和新颖性完全展现在我们面前，方可称为“智慧”的信息。
大数据的应用“智慧”的展现可由以下几方面体现：一．医疗领域目前，无论是在国内还是国外，人得病后的治疗过程中，一般会出现两种情况：遵照医嘱和按说明服药。
问题就此出现了，治疗疾病时，本应该按照体内抗体成分产生的情况或者扼杀疾病病原体的快慢、多少来进行服药，但我们一般都是在某个特定的时间点服药，并不是在完全了解身体机能的情况下进行。
心理学研究方法-心理学研究方法-了解数据 PPT课件
操作方法： 1）analyze-descriptive statisticsfrequencies-charts 選擇histogram（直方圖）OK
二、極端值
極端值：注意：一定不能任意刪除數據！！
危害：造成數據的方差太大，即數據的變異很大，導致t 檢驗或方差分析等處理時無法產生顯著效果。
一、查找錯誤數據
兩種方法結合（錯誤數據一般為缺失值、最大值或最小值）
1、用sort ascending （昇冪）或 sort descending（ 降序），觀察
操作方法： 1）選中該列，右鍵，選擇sort ascending 或 sort descending 2）data-sort cases-選擇變數名放入右側框sort by中——sort order——OK
實驗方法和材料：30名被試，疼痛詞、中性詞和威 脅辭彙每類40個，共120個辭彙。每名被試對這三類 辭彙（即120個詞）進行喚醒度評分。
喚醒度（1——9點評分）：平靜-激動程度，即從最 為平靜到最為激動的範圍，1表示閱讀後感到平靜放 鬆、較少刺激、不警覺；9代表極其激動、夠刺激、 令人覺醒。
灼癌筷+痛症子
箱形圖
異常值（差不多是超過均值± 2倍標準 差）用O表示，極端值（差不多是超過 均值± 3倍標準差）用*表示
最大值 75%四分位數 中位數 25%四分位數
最小值
表明第45行的 數據為異常值
大學生組
莖葉圖
老年組
大多數數值圍繞在40和50的位置， 整個分佈有些偏態。
大多數數值圍繞在60的位置，整 個分佈呈現正態。
數據分析過程注意點
1、一定要存有原始數據，原始數據不能動。 之後複製一份原始數據，並在此基礎上進行數 據整理和分析。
心理学中的大数据
/Science2019.03B从交通、安全、气象到身边的快递、广告、电子商务，大数据已经成为任何一座城市都离不开的基础设施。
其实，在科学研究领域，大数据也产生了很大影响，心理学的研究也因其发生了改变。
目前，心理学教科书普遍认为，第一个专门用于收集数据的心理学实验室是心理学家冯特于1879年在莱比锡大学建立的。
从那时起，心理学研究者都在“苦苦”地收集心理学的实证数据，以支持自己的心理学观点。
心理学家想要分析的人类行为的数据并不是那么容易获取到的，这里面涉及诸多困难。
心理学领域曾一度“数据为王”，掌握稀缺的数据就站在了心理学的前沿。
比如，对于较早获得脑功能成像技术的心理学研究者来说，脑功能成像数据使他们在脑神经这个心理学研究方向上取得领导地位。
如今，科学家们又站在了大数据的“风口”，大数据能给心理学带来什么呢？数据之“大”大数据的可用性在许多领域越来越普遍，但是，何为大数据？尚未有很清楚和很严格的定义。
但是，我们可以通过三个关键特征来定位大数据。
第一个特征是数量。
大数据的数据集比其他数据集大得多，以致可能导致存储和分析问题。
第二个特征是速度。
这意味着数据以高速率出现或必须在短时间内处理（例如，实时和交互式处理）。
第三个特征是多样性。
它可能是结构化的，也可能是非结构化的，包括文本、图片、视频和数字等。
这三个特征对数据的处理能力都有很高要求，这也是为什么“大数据”概念在今天越来越凸显，它依赖于数据处理硬件和软件的发展。
除了上述特征，还有一个大数据的非限定性特征，即准确性。
这是从数据的质量或真实性进行的定义。
大多数大数据都具备这个特征。
这些数据可能涉及人的真实生活的方方面面，让人无以遁形。
这就是为何大数据时代的我们感到越来越难以保护自身隐私，人的生理、心理和行为都会有意无意地被记录下来，成为大数据的一部分。
心理大数据在哪里如果说人为控制的小型实验室在过去长期主导了人类心理学的研究，那么今天的社交媒体和其他个人相关的数据端口则提供了一个活跃的超大型实验室。
大数据分析与心理学
大数据分析与心理学大数据分析与心理学1.引言1.1 背景介绍1.2 目的与意义1.3 文档结构2.大数据分析的基本概念2.1 大数据定义与特点2.2 大数据分析的重要性2.3 大数据分析的应用领域3.心理学研究中的数据收集与分析3.1 心理学数据收集方法概述3.1.1 实验法3.1.2 调查法3.1.3 问卷法3.1.4 观察法3.2 心理学数据的处理与分析3.2.1 描述性统计方法3.2.2 探索性数据分析方法3.2.3 统计推断方法4.大数据分析在心理学研究中的应用4.1 情绪分析与情感识别4.2 用户行为分析对于产品设计的影响4.3 大数据分析在认知心理学研究中的应用4.4 基于大数据的人格分析方法5.大数据分析与心理学研究的挑战与问题5.1 数据隐私与伦理问题5.2 数据质量与可靠性5.3 数据样本的选择与偏差6.未来展望与发展趋势6.1 大数据分析技术的发展方向6.2 心理学研究中大数据应用的前景7.结论8.附件8.1 数据分析报告样本8.2 心理学调查问卷范例注释：- 大数据：指由传统的数据处理软件工具和技术无法捕捉、管理和处理的大规模、高速率流动和多样化的数据集合。
- 心理学：研究心理现象和过程的科学，包括人类和动物的行为、思维、情感等方面。
- 数据隐私：指个人或组织的数据在被收集、存储、处理和传输过程中受到的保护和控制。
- 数据质量：指数据的准确性、完整性、一致性、及时性等方面的特性。
- 数据样本：指从总体数据中选择的一个子集，用以代表整体的特征和变化。
附件：1.数据分析报告样本 - 附加在文档末尾的数据分析报告的范例。
2.心理学调查问卷范例 - 提供了一个心理学调查问卷的示例，供参考使用。
大数据分析与心理学
大数据分析与心理学正文：1. 引言1. 背景介绍：大数据分析和心理学的结合是当前研究领域中备受关注的话题。
2. 目的与意义：本文旨在探讨如何利用大数据分析方法来深入了解人类行为、情感和认知等心理学相关问题，以及这种应用对社会发展带来的影响。
2. 大数据概述1. 定义：大数据指规模庞大且多样化类型复杂度高速增长的信息资产。
2. 特点：- 高容量性（Volume）: 数据量巨大；- 高速性（Velocity）: 数据、传输和处理具有快速性；- 多样性（Variety）: 包含不同来源、格式和形式特征；- 真实价值（Veracity）: 可信度要求较高。
3. 心理学基础知识回顾- 认知心理学：主要研究思维过程、记忆机制等方面内容，并通过实验手段进行验证。
- 感觉与知觉心里科普；重点阐述视听嗅味触五个感官器官功能原则。
- 行为主导型评估法4. 大数据分析在心理学中的应用1. 情感识别：通过大数据分析技术，可以从社交媒体、语音和图像等多个渠道获取情感信息，并进行自动化处理。
- 社交媒体文本情感分类；- 基于面部表情的情绪检测。
2. 行为预测与模式发现：- 用户行为轨迹挖掘；- 聚类算法在人群划分上的应用；5. 大数据对心理学研究带来的影响1. 数据驱动科学方法论兴起：传统实验设计受限制，倡导更加开放且基于真实场景下采集到得原始观察性数值资料。
2. 理论验证效率提升: 快速收集并整合各种类型及来源不同但相关度高低差异明显特征样本,以此推断出相似结果或者结构关系.6. 法律名词及注释（附件）在这一章节中了涉及到该主题领域内常见使用频率较高而具有争议性质问题所需要注意遵守之规定条款.7. 结束语文档结束后添加以下内容：1. 本文档涉及附件，请参阅相关文件。
2. 法律名词及注释请查看附录部分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
到实践的哲学思想。
对心理学研究方法的促进：
（1）样本代表性
（2）客观性
（3）数据的收集和处理
（4）时效性
3
ication
用户体验是用户在使用一个产品或服务的过程中建立起来 的主观心理感受，对用户体验的理解和把握直接服务于产品的 设计和改进。普通用户在产品使用的过程中产生大量的行为数 据，利用大数据方法对使用行为进行深入分析，将大大提高研 究者和设计者对用户主观感受的洞察能力，并据此开发满足用 户主观需求的设计。
缺点
哈佛大学、美国东北大学的几位学者联合撰写的论文 “谷歌流感的寓言：大数据分析中的陷阱” 其作者认为：大数据的分析是很复杂的，但由于大数据的收集过程，很难保 证有像传统“小数据”那样缜密，难免会出现失准的情况，作者以谷歌流感 趋势失准为例，指出“大数据傲慢（Big Data Hubris）”是问题的根源。 《科学》一文还认为，“大数据傲慢（Big Data Hubris）”还体现在，存在 一种错误的思维方式，即误认为大数据模式分析出的“统计学相关性”，可 以直接取代事物之间真实的因果和联系，从而过度应用这种技术。 比如：在某个时间很多人搜索“流感”，不一定代表流感真的暴发，完成有 可能只是上映了一场关于流感的电影或流行了一个有关流感的段子。
的人群。
5
优点与缺点
Advantage and
优点
一方面 ，能大大提高许多研究的效率； 另一方面，可在验证阶段实现对新发现知 识的快速修正。心理学的持续发展，不仅 需要横向拓展更多研究领域，而且需要纵 向挖掘更深层的关系。得益于大数据的理 论 、技术和资源，未来心理学的研究必将 越来越稳固地建立在对客观数据的全面准 确分析之上，并在研究的效率和效果上实 现新的飞跃 。
白朔天
李琳
胡泉
多任务回归、增量回归的方法 从网络行为中预测五大格 ， 结果显示不同人格维度与微博
行为之间的关系呈显著相关特征。
Support Vector Machine(SVM)和 Pace 回归两种算法建立人格 特征预测模型，表明基 于微博行为建立的人 格
特征预测模型具有良好 的预测效果。
抑郁预测的研究， 机器学习的方法对网 络行为进行建模， 预测具有高自杀可能性
心理学假设检验的研究逻辑是先验的，是在得出结
果之前做出的推断。不同于心理学的研究逻辑，大
数据是根据数据分析得出结论，其研究逻辑是后验
的。心理学采用先验逻辑，是对经典研究方法只能
获得部分、有限的数据这一现实的妥协。大数据的
出现为心理学提供了一个后验的可能，进而提高心
理学研究的科学性，同时也更符合从实践到理论再
构建心理特征预测模型的一般步骤 ：
数据标注 ： 标注用户 回 心理特征 系数
数据处理 ：
建立模型：
清洗 、转换 、 用如机器学
特征设计、
习等技术
模型评估： 分类 (准确率／召
率) ；回归 (相关
／平均误 )
基于大数据进行人格预测的研究思路
+ 利用网络用户的网络使用客观行为数据， 通过机器学习的方法建立基于网络使用行为的 人格特征预测模型。
Big data Psychology
1
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大
大
创 优
CONTENT数S
数 据 与
意 应
点
心
缺
理
用
据
学
2
点 4
1
大数据
Big Data
什么是大数据？
又称海量数据，是指所涉及的数据 量规模巨大到无法通过人工在合理 时间内达到截取、管理、处理、并
整理成为人类所能解读的信息。
数据体量巨大（Volume） 数据类型繁多（Variety） 数据处理速度快（Velocity）
+ 大数据理论与技术的出现，特别是当下数据采集技术的飞速发展 和应用范围的极大拓展，使得我们有可能开展极大规模的用户实 验，进行全时全程的跟踪记录，并实现数据颗粒度的灵活变化， 从而使得心理学研究的数据基础更全面坚实，为心理学研究带来 新的发展机遇。
对心理学研究两方面的促进
对心理学研究逻辑的促进：
t
预测选举结果、监控疾病疫情或测
a
定实时交通路况等，如谷歌的流感
趋势就是利用大数据对流感进行的
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预测。能够有诸如上述众多应用开 发正是大数据风靡的原因。
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谷歌的流感趋势
+ 谷歌设计人员认为，人们输入的搜索 关键词代表了他们的即时需要，反映出 用户情况。 + 为便于建立关联，设计人员编入“一 揽 子"流感关键词，包括温度计、流感 症状、肌肉疼痛、胸闷等。只要用户输 入这些关键词，系统就会展开跟踪分析， 创建地区流感图表和流感地图。 + 为验证"谷歌流感趋势"预警系统的正 确性，谷歌多次把测试结果与美国疾病 控制和预防中心的报告做比对，证实两 者结论存在很大相关性。
大数据的兴起为心理学研究 带来了极大的机遇
+ 科学心理学研究立足于反映心理活动的外部表现的客观材料， 即建立在客观数据的基础之上。
+ 然而由于条件所限，长期以来心理学研究者几乎无法获取覆盖 研究对象全体的客观数据，从而不得不发展出一套以实验室实 验和抽样统计为核心的学科操作规范。这种操作规范为心理学 研究者进行符合现代科学标准的探索提供了极大便利，使得心理 学学科知识得以迅速积累，但同时也使研究结果的真实性、可用 性和可推广性受到极大约束。
随着对个体行为数据记录的普遍化与集成化，通过大数据 分析，能够实现对反映公众态度与情绪等影响因素进行监控， 预测社会态势如群体性事件的趋势变化，从而实现对群体性事 件的预警。
在线心理干预是指将传统的心理干预方法与流程寄托于网 络，传统的干预方法受到从业人员数量的限制，而利用大数据 技术将心理干预的信息获取、干预实施、反馈收集等流程在线 化，能够大大提升心理干预服务的效率和覆盖率。
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大数据与心理学
Big data and psychology
大数据与格式塔心理学
“ G 大数据展示了格式塔心理学中“整
体大于部分之和”的优势。在总数
据量相同的情况下，与分别分析独 立的小型数据集（类似于经典心理
e
学研究中的样本）相比，将各个小 型数据集合并（类似于总体）后进
s
行分析可以得出更多额外的信息。 这些信息可以用来判定消费者喜好、
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基于大数据计算建模的心理测评
Psychological evaluation based on large data
研究介绍： 通过数据挖掘技术，建立基于外部表现或行为 特征的心理预测模型。 借助于超级计算资源 ，利用心理预测模型实现 对大规模用户的实时计算分析。依靠大数据技术 的优势对大量网络用户的数据进行分析挖掘 、 得出心理特征模型 。