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。