人工智能在心理学中的应用.docx

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人工智能在心理学中的应用

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覃绘航段旭

摘要：技术的进步引发了人们工作生活方面的巨变，在持续融入现代人生活空间与环境的过程中，也发生了和既往环境所不同的变化，呈现了复杂化与特殊性，这也是心理学研究的新思路新方法。

关键词：人工智能;大数据;心理学

：TP393???????：A???：1006-3315（2020）10-134-001

1.心理学与人工智能结合的契机

网络等新型技术和设备的出现和发展，也让现实和虚拟不断交叉，很多现实的行为都被电子设备记录下来，可利用大数据来进行存储分析，如网络访问及手机访问记录等。从大量的数据分析可以看出，人们在网络中的行为和心理也有着一定的联系，人们的人格特点和网络行为之间是存在着相关关系的。人们的各种行为被电子设备记录下，并经过大数据分析后，可以看到这些行为和心理之间有较大的关联。

2.生态化识别

生态化识别是一种心理特征测量的方式，它实现了无接触的测量，通常是利用机器来建立相关的心理指标预测模型，从而让受测试者的心理指标能够被自动识别出来。和传统的心理学研究方式进行比较可以发现，生态化识别有着其特殊的优势：首先，数据特点明显，可以实现纵向追踪。其次，可以将重大事件前后进行时间回溯，从而具体分析事件前后受测试者的心理变化情况及行为变化等的规律，这样就能够对事件造成的影响进行量化的分析，如用社交媒体来分析家庭暴力影响人的心理健康情况，找到家庭暴力前后心理健康情况的数据，从而可以掌握家庭暴力对心理健康带来的危害。最后，生态化识别和被试的主观报告及主试的操作都关系不大，所以实验带来的误差问题对于研究结果的影响较小，可以让研究的内部和外部效度得到提高。

3.利用人工智能实现在线主动自杀干预

统计表明，目前我国每年自杀人口达到了28.7万人，而有近200万人自杀未遂，这些自杀人口的数据非常惊人，也给社会带来极为不利的影响，自杀已经严重危害到社会公共秩序，是新的社会公共卫生问题。之前对自杀的研究和相关的风险评估还主要以心理测试、访谈及问卷等方式来进行，但这些研究方法过于被动，而有自杀倾向的人的主动求助意识不强，他们的内心很难明确的对外展示，所以也无法起到事前预防的作用，整体的效果较差。

而随着互联网的不断发展，人们越来越频繁地利用网络来对外发布自身的观点和内心感受，这也让我们可以利用生态化识别的方式来对网络用户的信息进行分析，识别出有自杀倾向的用户，让这些用户可以获得及时的帮助，消除他们的自杀倾向，可以有效地对自杀进行干预。比如新浪微博用户，可对其网络数据进行总结分析，明确正常用户和自杀倾向用户在社交方式上的差别，以及相关的语言使用的不同，从而可以总结出相关的识别模式，建立自杀识别模型，从而自动识别出有自杀倾向的用户。

对于社交媒体用户，可进行数据搜集，利用生态化识别，做到提前对有自杀倾向的用户进行预防和干预，尤其是对年轻人进行自杀干预是一种新的尝试。事实表明，该方法确实可以识别出有自杀倾向的用户，并可以做到及时的干预处理。这些有自杀倾向的用户可以得到自动的识别，而且这种识别都是提前进行，是及时有效的，而不是事后得到的结果。所以此种自杀干预可以发挥更大的效果，可获得用户的接受和认可，从而放弃自杀的念头。自杀危机管理的提升，可以有效帮助有自杀倾向的人们，利用相关干预手段帮助这部分人群消除自杀念头，从而使得公共卫生得到极大改善。对于我国这种人口数量大、心理服务差的国家来说，自杀预防系统的缺失问题也可以得到有效的改善。

4.造福社会与隐私保护的均衡

技术具有两面性，大数据也是如此。大数据的使用可扩展认知范畴，让研究更加深入，可提高对自杀防御、抑郁干预等问题的解决能力，同时也会带来其他的困扰，如个人隐私的泄露问题。目前来说，大数据的使用需遵守下列规则：必须符合人类的一般伦理，尤其是对用户的各种授权数据进行利用时，必须提前征求用户的同意才能使用，而且还要遵照伦理委员会审判流程，相关数据信息的利用不可超过审批范畴，特别是不能随意卖给第三方。心理学研究中引入大数据分析，必须要遵循下面几点要求：在获取用户数据以前，必须先要让用户知情并同意，要将该数据的用途等都告知用户，而且后续数据处理必须要匿名进行，一方面可以采用加密的方式来对用户数据进行隐私保护，另一方面要做好数据的存储和管理以防止泄露。在数据发表过程中，不能使用能够识别出用户身份的各种信息和数据。因此，对于人工智能以及大数据技术的利用，必须遵循合规方式并达到合理化要求，这才能够让社会进步的同时做好个人隐私保护。必须对此加以重视，我们不但要明了先进技术和心理学结合的进步性，还应关注给私人信息所造成的潜在危害，可以利用立法的方式来加以约束和管控。

对于网络中用户的各种行为进行搜集整理，利用大数据和人工智能技术来进行深度分