本網訊（通訊員：張璐）2018年11月13日下午3點，來自中國科學院心理研究所研究員朱廷劭教授在振華樓beat365体育官网B107報告廳做了題為“基于行為大數據的心理學研究及應用”的講座。講座由心理學系張春妹副教授主持，beat365体育官网及相關專業的師生60人聆聽了此次講座。

講座開始，朱教授詳細講解了什麼是機器學習以及它的分類、模型的訓練和使用過程等，着重分析了大數據機器學習運用于心理特征預測的兩個階段，包括通過大規模新用戶的數據來預測新用戶的心理特征度量和通過行為特征和心理特征進行建模。

講座中，朱教授特别舉出兩個例子來說明大數據機器學習在心理特征預測上的應用：一是建立微博用戶的人格預測模型：首先要通過微博平台抓取相關數據，然後用心理量表對用戶數據進行标注，總結出微博特有的行為特征，并以此為依據進行數據的特征提取，最後要利用标注的數據訓練出個體模型；二是用微博數據研究家庭暴力對心理的影響，計算受害者前後心理特征，前後人格變化等。

朱教授強調，大數據的統計分析可以幫助我們了解特殊群體的行為心理特點。他的研究團隊在微博中篩選出部分失獨人群，通過分析他們在微博上的語言和行為特征，發現了失獨人群的盡責性更高，生活滿意度更低，更加自閉，社交圈更窄，自殺和抑郁的傾向性也更明顯。朱教授還分享了他的微博用戶自殺風險研究課題。項目通過微博特征分析協助傳統自殺風險評估的可能性和可行性，并取得了一些階段性的成果。

此外，朱教授認為大數據統計分析還可以用來分析文學作品中的人物個性。他指出文學智能分析的目标大緻分為三個：了解時代的變遷、更深入地了解作家、對傳統文化進行個性分析。随後朱教授以《平凡的世界》為例，向大家詳細解釋了如何對小說人物進行人格分析。

在網絡社會大數據分析中，朱教授指出智能化電子消費品為我們帶來了新的機遇。智能可穿戴設備、智能手機、體感設備等能讓我們獲取更多的不同類型的數據，進而可以用這些數據來預測心理健康指标、情緒等。

最後朱教授總結指出，大數據和機器學習為心理學提供能最具生态化的研究平台，能讓我們更好地進行心理學的研究及應用。

講座結束後，張春妹副教授對朱教授的講座進行了精彩的總結。張教授認為，朱教授講解的大數據和機器學習給我們提供了另一個研究視角。它能夠将從前不容易看出聯系的信息聚集起來，建立聯系，并通過模型來預測，是一個很有價值的研究方向。

提問環節，在場師生就大數據和機器學習在心理特征預測、用戶研究上的應用以及應用過程中的具體問題與朱教授進行了交流和讨論，氣氛十分活躍。值得注意的是，在座的一位社會人士也發表了他的看法：在研究的時候除了關注特殊群體之外，也應該關注大部分普通人群，這部分群體數量龐大，很需要幫助。朱教授表示：之前的研究的确對特殊人群關注比較多，但目前一些研究者已經注意到這個問題，并開始把注意力轉移到普通人群上。

最後，報告在熱烈的掌聲中圓滿結束。

（編輯：鄧莉萍     審稿：劉義勝）