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。
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。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2022-03-18
摘要： 本文以九九文章网为例，详细地介绍了大数据心理学研究方法。利用用户实验采集的文本数据，提取词频特征，训练机器学习模型，然后利用学习模型实现对爬取的九九文章网的文章对应的生活满意度进行预测，帮助大数据研究初学者对整个处理流程有直观的感受。本文通过具体实例，介绍了Python和情感词典用于文本的词频计算，利用scikit-learn库完成对机器学习模型训练、测试及应用，并结合附带的源程序，便于读者直接操作。本文初步介绍了基于文本词频的机器学习建模的大数据研究方法，对于其中技术的介绍较为基础，主要强调如何将技术进行应用，对技术原理的介绍较少。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2022-03-06
摘要： [目的] 本研究基于天涯社区用户，探究子女处于不同学段的父母在生活满意度及情感表达上所存在的差异。[方法] 利用大连理工情感词典计算出子女处于学前、小学、初中教育学段的父母在21类情感上的词频分布，并以此为特征对不同学段父母的生活满意度进行预测，比较子女处于不同学段的父母在词频分布和生活满意度上的差异。 [结果] 在生活满意度上，子女处于初中学段的父母的生活满意度显著的低于处于学前和小学的父母的生活满意度。在快乐情感类上，学前父母的词频高于小学和初中父母；在安心情感类和赞扬情感类上，初中父母的词频高于学前父母；在相信情感类上，初中父母的词频高于学前和小学的父母；在喜爱情感类上，学前父母的词频要高于小学和初中的父母，小学父母的词频高于初中父母；在思情感词上，初中父母的词频高于小学父母；在慌情感类上，初中父母词频高于学前父母和小学父母。[局限] 本研究采用爬虫技术在天涯论坛中收集到的样本量较为有限，部分主题贴中可能存在父母长期记录生活期间其子女的学段发生跨越的情况，未来研究可从更多学段、父母角色、纵向视角着手进一步探索影响不同学段父母生活满意度的可能因素。[结论] 在生活满意度上，相比于学前和小学阶段子女的父母，子女处于初中阶段的父母其生活满意度最低；在情感表达上，在快乐、安心、赞扬、相信、喜爱、思、慌这几类情感词中，子女处于不同学段的父母之间存在差异。
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。
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