人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為心理學(xué)的研究打開了全新的大門。人工智能除了在心理實(shí)驗(yàn)方面有著無(wú)法取代的潛力，在其他方面也會(huì)大大拓展心理學(xué)的研究領(lǐng)域。隨著智能終端的不斷發(fā)展，移動(dòng)數(shù)據(jù)的不斷提速，人工智能不僅可以提供心理干預(yù)的平臺(tái)，更有可能成為心理干預(yù)的主力?？茖W(xué)的研究方法將心理學(xué)從哲學(xué)中分離開來(lái)，而人工智能和大數(shù)據(jù)則可能將心理學(xué)更深刻地帶入生活。

心理學(xué)是研究人的行為和心理活動(dòng)規(guī)律的科學(xué)，自人類出現(xiàn)，便有了對(duì)人類心理和行為的關(guān)注。直到 1879 年，構(gòu)造主義學(xué)派創(chuàng)始人馮特在德國(guó)萊比錫大學(xué)建立第一個(gè)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)室，心理學(xué)從哲學(xué)的襁褓中分離出來(lái)，成為一門獨(dú)立的科學(xué)。

心理學(xué)通過(guò)科學(xué)的方法去分析人的行為和心理，主要包括觀察法、調(diào)查法(問(wèn)卷法和訪談法)、測(cè)驗(yàn)法、實(shí)驗(yàn)法等。這些方法很容易受到主試和被試自身期待或動(dòng)機(jī)的影響，而產(chǎn)生虛假或迷惑性的結(jié)果，即內(nèi)部效度可能會(huì)受到影響;由于是在一定的時(shí)間段內(nèi)選取有限的、有代表性的研究對(duì)象進(jìn)行研究，然后將結(jié)論推廣到相同的群體中，這些方法的外部效度和實(shí)效性也備受質(zhì)疑。

目前心理學(xué)研究主要以自我報(bào)告或者主觀觀察為主要技術(shù)手段，對(duì)現(xiàn)實(shí)或網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中人們的行為和心理進(jìn)行研究。隨著技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已不能單純地看作一種工具，它已經(jīng)與人類的生存及其環(huán)境深度融合，具有與既往傳統(tǒng)心理學(xué)研究環(huán)境完全不同的復(fù)雜性與特殊性，同時(shí)也為研究提供了新的思路。

人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為心理學(xué)的研究打開了全新的大門。隨著網(wǎng)絡(luò)及各種智能可穿戴設(shè)備的普及，虛擬環(huán)境與真實(shí)生活不斷融合，現(xiàn)實(shí)社會(huì)中人的各種心理與行為現(xiàn)象能夠被電子化記錄成大數(shù)據(jù)保存下來(lái)，例如網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)行為、社會(huì)情緒、社會(huì)態(tài)度、心理健康問(wèn)題等。研究人員通過(guò)用戶留下的這些數(shù)據(jù)對(duì)其人格特質(zhì)或者行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，Gosling等利用在線社交網(wǎng)站觀察到的人格結(jié)果對(duì)大五人格(big- five)的測(cè)量結(jié)果與基于Facebook的網(wǎng)絡(luò)行為自我報(bào)告進(jìn)行了相關(guān)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)大五人格的不同維度與網(wǎng)絡(luò)行為顯著相關(guān);同時(shí)，依賴于現(xiàn)代生活方式，尤其是網(wǎng)絡(luò)信息傳播與人際互動(dòng)，已經(jīng)深刻地影響甚至改變了人們的心理與行為特征，產(chǎn)生出一系列亟待解決的全新課題，例如謠言傳播、網(wǎng)絡(luò)煽動(dòng)群體性事件、網(wǎng)絡(luò)成癮等。Zhou 等在研究利用中國(guó)社交媒體預(yù)測(cè)社會(huì)事件的發(fā)展趨勢(shì)時(shí)發(fā)現(xiàn)，群體憤怒情緒會(huì)對(duì)集體行為產(chǎn)生影響，并且意見(jiàn)領(lǐng)袖、參與者的社會(huì)態(tài)度以及事件的持續(xù)時(shí)間都在預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)社交事件發(fā)展趨勢(shì)中發(fā)揮著重要作用。

大數(shù)據(jù)不僅在研究?jī)?nèi)容上為心理學(xué)家?guī)?lái)了新的課題，更重要的是，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合，使得我們可以利用生態(tài)化的行為數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人們心理指標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別，即生態(tài)化識(shí)別(ecological recognition)，從而大大拓展了心理學(xué)研究和應(yīng)用范疇。Conroy等分析人工智能大數(shù)據(jù)與政治參與之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，利用互聯(lián)網(wǎng)新媒體可以增加投票率，促進(jìn)公民參與積極性。此外，有研究者利用用戶在網(wǎng)絡(luò)上留下的數(shù)字足跡來(lái)對(duì)其心理特質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并嘗試針對(duì)不同人格的用戶推送統(tǒng)一廣告的不同類型的廣告圖，結(jié)果顯示通過(guò)這一方式推送的廣告點(diǎn)擊率上升了40%。

生態(tài)化識(shí)別是指一種非接觸式的心理特征測(cè)量方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)，建立心理指標(biāo)預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)受試者的心理指標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別。相比于傳統(tǒng)的心理學(xué)研究方法，生態(tài)化識(shí)別具有以下優(yōu)勢(shì)：首先，由于數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)，不同時(shí)間粒度的縱向追蹤成為可能;其次，可以通過(guò)時(shí)間回溯，獲取重大事件發(fā)生前后受試者的心理狀態(tài)和行為表現(xiàn)及其變化規(guī)律，從而對(duì)事件的影響進(jìn)行量化研究，例如利用社交媒體探索家庭暴力對(duì)心理健康的影響，通過(guò)分析家庭暴力前后不同時(shí)間段的心理健康狀況了解家庭暴力對(duì)心理健康的負(fù)面影響;最后，生態(tài)化識(shí)別不依賴于被試的主觀報(bào)告，也不依賴于主試的操控，從而可以有效避免實(shí)驗(yàn)條件帶來(lái)的誤差，提高了研究結(jié)果的內(nèi)部效度和外部效度。

以下將主要從人格預(yù)測(cè)模型的建立介紹如何將人工智能大數(shù)據(jù)應(yīng)用于心理學(xué)研究，然后通過(guò)主動(dòng)自殺干預(yù)以及輿情分析介紹在心理學(xué)實(shí)踐中的應(yīng)用，最后討論特別需要關(guān)注的倫理問(wèn)題。

01、建立心理指標(biāo)預(yù)測(cè)模型——以人格預(yù)測(cè)為例

人格是構(gòu)成一個(gè)人思想、情感、行為的獨(dú)特模式。人格一直以來(lái)都備受心理學(xué)家的關(guān)注，逐漸形成了特質(zhì)理論、類型理論以及整合理論。目前最被接受的大五人格理論，就是特質(zhì)理論的一個(gè)典型代表。大五人格理論認(rèn)為，人格可以分為5個(gè)因子：開放性(openness)、盡責(zé)性(conscientiousness)、外傾性(extroversion)、宜人性(agreeableness)和神經(jīng)質(zhì)(neuroticism)。

現(xiàn)有的人格結(jié)構(gòu)主要是從現(xiàn)實(shí)語(yǔ)境中產(chǎn)生的，在解釋網(wǎng)絡(luò)用戶行為過(guò)程中常常遇到困難，研究網(wǎng)絡(luò)人格結(jié)構(gòu)將有助于我們從心理層面識(shí)別網(wǎng)絡(luò)用戶身份，深入了解網(wǎng)絡(luò)用戶的行為特征并預(yù)測(cè)用戶的網(wǎng)絡(luò)行為。中國(guó)科學(xué)院心理研究所計(jì)算網(wǎng)絡(luò)心理 實(shí) 驗(yàn) 室(computational cyber psychology lab,CCPL)對(duì)網(wǎng)絡(luò)人格結(jié)構(gòu)開展相關(guān)研究：根據(jù)詞匯學(xué)假設(shè)建立微博人格結(jié)構(gòu);利用機(jī)器學(xué)習(xí)，以期建立一個(gè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶行為心理具有更好描述和預(yù)測(cè)效果的模型，即建立人格預(yù)測(cè)模型。

傳統(tǒng)的心理學(xué)主要采用詞匯學(xué)的方法，對(duì)于自然語(yǔ)言中獲得的人格詞匯進(jìn)行分析，得到一組數(shù)目有限的特質(zhì)，用以代表在這一語(yǔ)言背景下的人們的最重要的特點(diǎn)。以新浪微博文本數(shù)據(jù)為研究材料，開展詞匯學(xué)研究。選取 100 個(gè)新浪微博活躍用戶的微博，通過(guò)人工標(biāo)記的方式，得到描述穩(wěn)定人物特點(diǎn)的術(shù)語(yǔ)1945個(gè)。經(jīng)過(guò)對(duì)這些屬于進(jìn)行刪除生僻、長(zhǎng)度不宜詞匯和合并同義詞，獲得210個(gè)穩(wěn)定人格形容詞，隨后對(duì)形容詞好惡度、熟悉度和意義度進(jìn)行評(píng)定，將形容詞化簡(jiǎn)到63個(gè)形容詞，并增加具有微博特色的形容詞15個(gè)，最終得出共78個(gè)形容詞的詞表。通過(guò)對(duì)106名被試的78個(gè)形容詞的評(píng)定結(jié)果進(jìn)行因素分析，得出了微博人格7因素：

道德善良、獨(dú)立擔(dān)當(dāng)、團(tuán)結(jié)包容、幽默活潑、網(wǎng)絡(luò)個(gè)性、謙虛淡定、自信低調(diào)(KMO=0.534)。分別對(duì) 7因素與人格5因子進(jìn)行雙向回歸分析發(fā)現(xiàn)，7因素對(duì)大五的解釋度(0.3264±0.115)比大五對(duì)7因素的解釋度(0.2917±0.159)好。

在利用詞匯學(xué)方法建立微博人格預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，我們利用深度學(xué)習(xí)建立網(wǎng)絡(luò)用戶行為和心理的向量化表征?？紤]用戶在微博上一般都能夠充分自主地表達(dá)自我，通過(guò)對(duì)微博數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和挖掘，可以直接在微博數(shù)據(jù)上建立更有效的表征向量，通過(guò)對(duì)微博數(shù)據(jù)的多層抽象學(xué)習(xí)，建立對(duì)用戶行為和心理特征的計(jì)算描述，同時(shí)該結(jié)構(gòu)由于完全由數(shù)據(jù)計(jì)算得來(lái)，避免了由于用戶主觀符合度評(píng)判帶來(lái)的偏差，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)大規(guī)模人群的快速分析。心理指標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別為進(jìn)一步研究網(wǎng)絡(luò)心理提供了基礎(chǔ)性研究，能更有效地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)用戶身份識(shí)別、預(yù)測(cè)用戶行為等。

02、在線主動(dòng)自殺干預(yù)

據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)每年有 28.7 萬(wàn)人死于自殺，200萬(wàn)人自殺未遂，因此造成的直接和間接經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、心理?yè)p失不可估量，成為一個(gè)嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問(wèn)題。傳統(tǒng)的自殺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究主要采用心理測(cè)驗(yàn)、訪談、問(wèn)卷等分析方法，但從應(yīng)用效果上說(shuō)，以上方法具有較大的被動(dòng)性;往往有自殺企圖或傾向的人主動(dòng)求助率低，而且很難防止他們刻意隱藏內(nèi)心的真實(shí)想法，難以起到及時(shí)預(yù)警的作用。

不同于傳統(tǒng)研究方法的被動(dòng)性，隨著近年來(lái)越來(lái)越多的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)給人們更多機(jī)會(huì)在虛擬集群中吐露自己的感受和觀點(diǎn)，通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)能主動(dòng)尋找有潛在自殺傾向的個(gè)體，并對(duì)他們產(chǎn)生影響。

在新浪微博用戶文本分析基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)分析，我們?nèi)姹容^了自殺用戶和無(wú)自殺傾向用戶在社交行為、語(yǔ)言使用上的差別，歸納有自殺傾向的用戶的可識(shí)別模式，建立自殺意念識(shí)別模型。該模型的精確率、召回率、F值和準(zhǔn)確率分別為 0.88、0.85、0.85 和 0.86，優(yōu)于之前相同領(lǐng)域內(nèi)自殺識(shí)別的模型的結(jié)果。目前，本研究組通過(guò)對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)媒介內(nèi)容的實(shí)時(shí)分析，甄別出其中帶有自殺意念的發(fā)言，并通過(guò)對(duì)發(fā)言用戶的以往行為和內(nèi)容的分析，更進(jìn)一步確認(rèn)該用戶的自殺意念后，會(huì)向他們提供及時(shí)有效的干預(yù)，通過(guò)微博私信及時(shí)推送各地區(qū)的自殺干預(yù)熱線，提供心理健康的一般常識(shí)及情緒調(diào)節(jié)策略。另外，通過(guò)志愿者為那些有自殺意念的微博用戶提供免費(fèi)的心理危機(jī)干預(yù)及轉(zhuǎn)介服務(wù)。研究結(jié)果表明，通過(guò)與志愿者的交流，有自殺意念的微博用戶情況得到好轉(zhuǎn)。

這種自動(dòng)識(shí)別并主動(dòng)預(yù)防社交媒體用戶，特別是年輕人的自殺干預(yù)方法，在世界范圍內(nèi)是一種全新的嘗試。結(jié)果表明，該方法可用于識(shí)別有自殺風(fēng)險(xiǎn)的人群并提供危機(jī)管理。高危人群的識(shí)別是自動(dòng)且及時(shí)的，干預(yù)不僅是主動(dòng)的，而且效率高且接受度好，是對(duì)現(xiàn)有預(yù)防自殺方法的有效補(bǔ)充。促進(jìn)主動(dòng)自殺危機(jī)管理可以提高公眾對(duì)自殺想法尋求幫助的認(rèn)識(shí)，從而改善公共衛(wèi)生。該模式還可以緩解像中國(guó)這樣的大型發(fā)展中國(guó)家心理服務(wù)薄弱、現(xiàn)有自殺預(yù)防系統(tǒng)不完善、人口龐大等問(wèn)題的困境。

03、青島大蝦事件分析

心理預(yù)測(cè)模型不僅可以適用于人格、心理健康等方面的研究，同樣可以適用于社會(huì)心理心態(tài)的預(yù)測(cè)。我們利用心理預(yù)測(cè)模型對(duì)2015年10月的一個(gè)熱點(diǎn)事件——青島大蝦宰客事件(原本 38 元一份的海捕大蝦，結(jié)賬時(shí)變成38元一只)進(jìn)行了分析。

通過(guò)新浪微博API (application programming interface，應(yīng)用程序編程接口)獲取了全國(guó)100萬(wàn)活躍微博用戶在該熱點(diǎn)事件期間發(fā)布的微博，并采用topic model 文本挖掘技術(shù)對(duì)相關(guān)文本進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，事件爆發(fā)后2天，網(wǎng)友主要是對(duì)該事件本身進(jìn)行討論，從第3天開始，網(wǎng)友開始將事件發(fā)散，關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)不在青島大蝦這一事件本身，而是以“段子”的形式討論不同地區(qū)旅游景點(diǎn)宰客的普遍現(xiàn)象，通過(guò)講述自己的親身經(jīng)歷或聽說(shuō)的類似事件，表達(dá)對(duì)景點(diǎn)宰客這一現(xiàn)象的不滿。同時(shí)，結(jié)果表明，網(wǎng)友們對(duì)官方發(fā)布和回應(yīng)的內(nèi)容都高度關(guān)注，每次都會(huì)引發(fā)熱議。同時(shí)利用心理預(yù)測(cè)模型，計(jì)算了參與青島大蝦事件的用戶的社會(huì)態(tài)度，其中包括生活滿意度、收入滿意度、社會(huì)地位滿意度、憤怒情緒、國(guó)家政府滿意度、地方政府信心、國(guó)家經(jīng)濟(jì)滿意度、地方經(jīng)濟(jì)滿意度等多個(gè)維度。結(jié)果表明，與沒(méi)有參與該話題討論的微博用戶相比，該事件當(dāng)中的積極傳播者大多收入較高，有一定的社會(huì)地位，個(gè)人生活滿意較高同時(shí)憤怒情緒也較少;但他們也認(rèn)為社會(huì)發(fā)展中還存在一定問(wèn)題，當(dāng)前政府的管理工作還有待提高。

通過(guò)利用心理預(yù)測(cè)模型分析此類事件，不僅可以及時(shí)獲取事件發(fā)生變化趨勢(shì)，了解事件背后大眾的心理變化和態(tài)度取向，更可以為國(guó)家相關(guān)機(jī)構(gòu)進(jìn)行輿情監(jiān)控提供先行指數(shù)(antecedent index)，提高相關(guān)部門應(yīng)對(duì)危機(jī)事件的能力。

04、造福社會(huì)與隱私保護(hù)的均衡

技術(shù)往往都具有兩面性，大數(shù)據(jù)也不例外。一方面，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅拓展了人類的認(rèn)知范圍，提高了科學(xué)家們的研究能力，更為諸如抑郁干預(yù)、自殺預(yù)防、社會(huì)熱點(diǎn)事件分析等問(wèn)題提供了新的解決方案;另一方面，隨之而來(lái)的隱私保護(hù)問(wèn)題也不容小覷。Facebook 公司最近兩年頻頻卷入非法使用用戶數(shù)據(jù)的丑聞當(dāng)中，尤其在2018年3月份，還卷入了普朗特選舉的政治風(fēng)波中。人們?cè)谙硎芑ヂ?lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)代表的便利之余，也會(huì)擔(dān)心在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，自己是否還有隱私可言。因噎廢食是絕對(duì)不可取的，如何在勢(shì)不可擋的大數(shù)據(jù)時(shí)代利用好這項(xiàng)技術(shù)，是學(xué)術(shù)界不可忽視的一項(xiàng)重要議題。

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于大數(shù)據(jù)的使用一般有這樣的共識(shí)：應(yīng)當(dāng)遵守人類被試研究的一般倫理原則，在使用需要用戶授權(quán)的數(shù)據(jù)前，必須征得用戶的知情同意，并嚴(yán)格按照經(jīng)由倫理委員會(huì)審核批準(zhǔn)的程序進(jìn)行，尤其不能將研究數(shù)據(jù)用于倫理委員會(huì)批準(zhǔn)范圍之外的目的(如轉(zhuǎn)賣給第三方)。在使用那些開放的無(wú)需用戶授權(quán)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，在用于科研時(shí)也應(yīng)同時(shí)滿足以下標(biāo)準(zhǔn)：(1)用戶對(duì)數(shù)據(jù)公開是知情的;(2)數(shù)據(jù)收集后應(yīng)匿名處理;(3)在公開發(fā)表物中不得出現(xiàn)能夠識(shí)別用戶個(gè)人身份的信息。

在將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于心理學(xué)研究的過(guò)程中，我們嚴(yán)格遵循一般共識(shí)：在獲取用戶個(gè)體數(shù)據(jù)之前，首先會(huì)征得用戶的知情同意，明確告知用戶實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及以后的數(shù)據(jù)用途;在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，也采用了匿名處理的方式，一方面采用多次加密的方式保護(hù)用戶原始數(shù)據(jù)的隱私性，另一方面也最大程度地做好數(shù)據(jù)的保存與管理，防止數(shù)據(jù)外泄;在數(shù)據(jù)發(fā)表過(guò)程中，杜絕使用任何可識(shí)別出用戶身份信息的內(nèi)容。除了以上策略外，我們還專門對(duì)典型用戶進(jìn)行了訪談，直接詢問(wèn)他們對(duì)隱私以及對(duì)實(shí)驗(yàn)的看法，之后的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供了理論指導(dǎo)和實(shí)證證據(jù)。

合理合規(guī)地使用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，是造福社會(huì)和保護(hù)隱私的重要底線。在看到這種結(jié)合對(duì)心理學(xué)的潛在促進(jìn)作用的同時(shí)，也應(yīng)該特別關(guān)注其帶來(lái)的隱私方面的潛在危害，通過(guò)立法等手段做到防患于未然。

05、結(jié)論

利用人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠幫助我們以更生態(tài)化的方式對(duì)個(gè)體與群體的心理行為規(guī)律進(jìn)行研究。利用行為大數(shù)據(jù)研究人們的認(rèn)知、情感和行為規(guī)律，結(jié)合人工智能建立基于社會(huì)實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)的心理預(yù)測(cè)模型，形成個(gè)體心理、行為特征預(yù)測(cè)和群體心理、行為分析及決策支持的關(guān)聯(lián)架構(gòu)。生態(tài)化識(shí)別(ecological recognition)的提出，為心理學(xué)家提供了新的研究工具和視角。為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代下理解人格、幸福感、自殺干預(yù)乃至社會(huì)熱點(diǎn)事件的分析都提供了全新的可能。通過(guò)深入不同環(huán)境下的個(gè)體與群體的行為與心理，能夠幫助實(shí)現(xiàn)人們的心理健康或社會(huì)態(tài)度等進(jìn)行大規(guī)模、實(shí)時(shí)性的描述、預(yù)測(cè)、解釋和控制，從而有效防范風(fēng)險(xiǎn)。

隨著計(jì)算機(jī)軟硬件的不斷迭代更新，未來(lái)大數(shù)據(jù)在心理學(xué)中的應(yīng)用一定會(huì)更加深入，如可穿戴設(shè)備和體感設(shè)備的應(yīng)用。人工智能除了在心理實(shí)驗(yàn)方面有著無(wú)法取代的潛力，在其他方面也會(huì)大大拓展心理學(xué)的研究領(lǐng)域。隨著智能終端的不斷發(fā)展，移動(dòng)數(shù)據(jù)的不斷提速，人工智能不僅可以提供心理干預(yù)的平臺(tái)，更有可能成為心理干預(yù)的主力。科學(xué)的研究方法將心理學(xué)從哲學(xué)中分離開來(lái)，而人工智能和大數(shù)據(jù)則可能將心理學(xué)更深刻地帶入生活。在充分享受使用新技術(shù)帶來(lái)的便利的同時(shí)，也要保證大數(shù)據(jù)的合規(guī)使用，才能避免再次發(fā)生Facebook的丑聞事件，才能保證取之于眾的大數(shù)據(jù)最終成為為大眾服務(wù)的利器而不是威脅。(責(zé)任編輯 徐麗嬌)

參考文獻(xiàn)(略)

文本作者：劉興云，劉曉倩，向媛媛，朱廷劭

作者簡(jiǎn)介：劉興云，中國(guó)科學(xué)院心理研究所,中國(guó)科學(xué)院大學(xué)心理系，博士研究生，研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)心理;朱廷劭(通信作者)，中國(guó)科學(xué)院心理研究所，研究員，研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)心理及計(jì)算機(jī)應(yīng)用

注：本文發(fā)表于《科技導(dǎo)報(bào)》2019年第21期，原標(biāo)題為《人工智能大數(shù)據(jù)之于心理學(xué)》，敬請(qǐng)關(guān)注。