大数据心理学PPT课件

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。
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
的人群。
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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 。
Big data Psychology
1
3
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）
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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 。
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
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
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创新应用
Innovative Application
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。
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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、
+ 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：
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
／百度文库均误 )
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。
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。
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。