心理學(xué)是研究人類思想與行為的發(fā)生、發(fā)展規(guī)律的科學(xué)，主要目標(biāo)是描述、解釋、預(yù)測(cè)和控制人的心理和行為。研究者們一般按照一定的科學(xué)方法，間接地觀察、研究或思考人的心理過(guò)程（包括感覺(jué)、知覺(jué)、注意、記憶、思維、想象和言語(yǔ)等過(guò)程），以及人的人格或個(gè)性等，以此總結(jié)和歸納出適用于大部分人的一般性規(guī)律，增進(jìn)人類的自我了解，并利用這些規(guī)律幫助人類進(jìn)行自我改善，提高人類的生活質(zhì)量，從而更好地服務(wù)于人類的生產(chǎn)和實(shí)踐。

生態(tài)化識(shí)別方法具有明顯優(yōu)勢(shì)

傳統(tǒng)上，心理學(xué)研究的主要方法有觀察法、實(shí)驗(yàn)法、問(wèn)卷法等。其中，問(wèn)卷法是目前心理學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的方法之一，該方法主要是通過(guò)被試在自陳式量表中的作答來(lái)獲取相應(yīng)的被試信息或者特定的心理指標(biāo)得分。問(wèn)卷法能夠?yàn)檠芯刻峁氋F的自我視角和豐富的信息，獲取的結(jié)果比較容易量化處理與分析，同時(shí)因其操作簡(jiǎn)便而被廣泛應(yīng)用于心理學(xué)研究中。

與此同時(shí)，問(wèn)卷法也飽受質(zhì)疑，主要存在以下問(wèn)題：首先，由于問(wèn)卷法主要是通過(guò)自陳式量表的方式獲取被試的作答，其量表的答案在一定程度上可能會(huì)受到被研究者記憶偏差的影響，時(shí)效性較差致使其往往只能做前瞻性研究而無(wú)法做回溯性研究。其次，問(wèn)卷法雖然操作簡(jiǎn)便，但測(cè)量時(shí)受制于人力物力，難以在短時(shí)間內(nèi)獲取多次大規(guī)模的測(cè)量數(shù)據(jù)。最后，由于數(shù)據(jù)收集建立在被試與問(wèn)卷實(shí)時(shí)反饋的基礎(chǔ)之上，其結(jié)果依賴于被試的配合與自省能力，因此在較難獲取被試樣本或被試相對(duì)不配合時(shí)難以進(jìn)行。

人工智能等計(jì)算機(jī)技術(shù)的興起在一定程度上為解決以上問(wèn)題提供了新的研究思路和方法，其主要途徑之一是采取生態(tài)化識(shí)別方法。具體來(lái)說(shuō)，生態(tài)化識(shí)別利用機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)無(wú)侵?jǐn)_的測(cè)量方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)被試心理特征的預(yù)測(cè)識(shí)別。其主要包括自然狀態(tài)下（生態(tài)化）行為數(shù)據(jù)采集和無(wú)侵?jǐn)_的測(cè)量方式。

行為數(shù)據(jù)廣義上包括網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)、錄音、面部錄像、步態(tài)錄像、日記等原始數(shù)據(jù)，在測(cè)量后得到被試授權(quán)而在測(cè)量時(shí)被試未知測(cè)量目的或未感知到測(cè)量的記錄方式，其中網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)（社交媒體上的數(shù)據(jù)等）是常見(jiàn)的行為數(shù)據(jù)來(lái)源。

無(wú)侵?jǐn)_的測(cè)量方式是指在獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)之后，利用新媒體大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從數(shù)據(jù)中提取相應(yīng)特征，以此將行為數(shù)據(jù)與其對(duì)應(yīng)的心理指標(biāo)相關(guān)聯(lián)，并建立基于行為特征的心理指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型的過(guò)程。建立好的模型需要經(jīng)過(guò)一系列的檢驗(yàn)優(yōu)化，以使其能夠更加準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別相應(yīng)的心理指標(biāo)。

相較于傳統(tǒng)的心理學(xué)研究方法，生態(tài)化識(shí)別具有以下比較明顯的優(yōu)勢(shì)。第一，行為數(shù)據(jù)如社交媒體上的被試數(shù)據(jù)記錄等內(nèi)容比較豐富，也可實(shí)時(shí)記錄被試生活中的事件發(fā)生時(shí)間點(diǎn)。利用這些公開(kāi)數(shù)據(jù)，可以測(cè)量距離事件發(fā)生固定時(shí)間的心理狀態(tài)，即能夠回溯研究事件發(fā)生之前的心理狀態(tài)。第二，行為數(shù)據(jù)尤其是社交媒體上的數(shù)據(jù)允許研究人員在短時(shí)間內(nèi)對(duì)心理特征進(jìn)行多次測(cè)量，在一定程度上能夠以較少的人力物力消耗有效揭示心理特征的連續(xù)變化趨勢(shì)。第三，利用人工智能技術(shù)識(shí)別預(yù)測(cè)心理特征不依賴于被試主觀的自我報(bào)告，能夠在一定程度上避免被試的回憶偏倚和遺忘效應(yīng)等帶來(lái)的測(cè)量偏差，并且能夠更加真實(shí)地反映某個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)可能存在的心理狀態(tài)。

利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)識(shí)別人們的心理狀態(tài)

新冠肺炎疫情期間，人們的心理狀態(tài)發(fā)生了明顯的變化，及時(shí)了解和分析人們的心理狀態(tài)能夠?yàn)橹贫ㄏ鄳?yīng)的抗疫政策提供可借鑒的思路。在此情境下，生態(tài)化識(shí)別方法顯示出了一定的優(yōu)勢(shì)。

定點(diǎn)分析疫情特殊事件對(duì)人們心理狀態(tài)的影響。特殊事件往往伴隨著人們心理狀態(tài)的改變。了解這些特殊事件對(duì)人們心理狀態(tài)的影響，一般采取的方式是以事件發(fā)生時(shí)間為節(jié)點(diǎn)，對(duì)人們的心理指標(biāo)進(jìn)行前測(cè)和后測(cè)。然而，由于疫情的不可預(yù)測(cè)性，利用傳統(tǒng)方法進(jìn)行回溯性研究可能在較大程度上受到回憶偏倚的影響，從而導(dǎo)致測(cè)量偏差。

利用社交媒體上的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能的無(wú)侵入性測(cè)量技術(shù)，能夠回溯研究人們?cè)谑录l(fā)生之前的心理狀態(tài)。研究發(fā)現(xiàn)，相較于疫情定性前，人們?cè)谝咔槎ㄐ灾蟊憩F(xiàn)出更多的負(fù)面情緒和負(fù)性認(rèn)知；相較于封城前，人們?cè)诜獬呛蠖唐趦?nèi)表現(xiàn)出焦慮、失望等負(fù)面情緒，同時(shí)在心理語(yǔ)義表達(dá)上也有相應(yīng)的變化。利用社交媒體的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能的方法，能夠探究特殊事件對(duì)人們心理狀態(tài)的影響，有效了解和監(jiān)控社會(huì)心態(tài)，從而更好地采取相應(yīng)措施來(lái)促進(jìn)社會(huì)和諧，共同抵御疫情。

定向?qū)Ρ忍囟ㄈ后w的心理狀態(tài)。由于各個(gè)地區(qū)疫情嚴(yán)重程度的差異，不同地區(qū)的群體心理狀態(tài)也會(huì)存在差異。傳統(tǒng)的問(wèn)卷法消耗較多人力物力，同時(shí)在疫情期間由于民眾精力傾向于集中在疫情防護(hù)上，采取傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方式可能更容易表現(xiàn)出低回收率的特點(diǎn)，從而導(dǎo)致定向收集特定群體的心理指標(biāo)數(shù)據(jù)較為困難。

利用社交媒體的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)能夠大規(guī)模獲取特定地區(qū)群體的心理指標(biāo)數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，在同樣采取封城措施的意大利倫巴第和中國(guó)武漢兩個(gè)地區(qū)，群體心理變化既有共性也有不同。首先，兩者共同表現(xiàn)出了高家庭詞匯和高認(rèn)知水平表達(dá)。

其次，倫巴第表現(xiàn)出壓力水平的降低和休閑詞匯表達(dá)的升高，武漢則表現(xiàn)出特有的群體關(guān)注度等詞匯的升高。這些研究結(jié)果能夠幫助我們了解疫情對(duì)不同地區(qū)群體心理狀態(tài)的影響，依據(jù)疫情的發(fā)展階段采取有針對(duì)性的心理援助措施，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定社會(huì)心態(tài)的目的。

刻畫(huà)疫情期間人們心理狀態(tài)的變化模式并探究影響因素。疫情的發(fā)生往往是一種持續(xù)性的事件，人們?cè)谝咔榈牟煌瑫r(shí)期可能表現(xiàn)出不同的心理狀態(tài)。如果采用傳統(tǒng)問(wèn)卷測(cè)量的方式要求被試每天填寫(xiě)問(wèn)卷，無(wú)疑會(huì)給原本心理狀態(tài)就不穩(wěn)定的群體帶來(lái)額外負(fù)擔(dān)，不利于長(zhǎng)期大規(guī)模群體心理特征的數(shù)據(jù)采集。利用人工智能技術(shù)分析社交媒體上的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，能夠長(zhǎng)期追蹤大規(guī)模群體的心理指標(biāo)變化情況。研究發(fā)現(xiàn)，人們?cè)谝咔榘l(fā)展的不同時(shí)期表現(xiàn)出不同的情緒反應(yīng)，如疫情暴發(fā)期負(fù)面情緒詞匯增多等。

此外，人們?cè)谝咔椴煌瑫r(shí)期對(duì)“污名化”的心理認(rèn)知也存在不一樣的表現(xiàn)。不僅如此，利用豐富的社交媒體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，能夠進(jìn)一步探究影響人們防疫意念的因素。研究發(fā)現(xiàn)，文化因素（如集體主義）與情緒因素（如恐懼）在流行病防護(hù)意念中存在聯(lián)合作用。此類研究通過(guò)長(zhǎng)期刻畫(huà)人們心理狀態(tài)的變化，幫助研究者了解疫情影響人們心理狀態(tài)的模式，探究特定心理特征的影響因素，能夠?yàn)榉揽卮胧┑膶?shí)施重點(diǎn)提供借鑒和指導(dǎo)。

除了利用社交媒體的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，生態(tài)化識(shí)別同樣可以應(yīng)用于線下的行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行特定心理特征與狀態(tài)的識(shí)別，其主要包括語(yǔ)音、面部視頻和步態(tài)三種數(shù)據(jù)類型。結(jié)合人工智能技術(shù)，可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)識(shí)別出被試的心理特征，如人格、自尊水平等，也可以識(shí)別出被試的心理健康狀態(tài)。

某些具有危機(jī)性的心理健康狀態(tài)在被識(shí)別之后，結(jié)合人工智能相關(guān)技術(shù)可對(duì)其采取相應(yīng)的干預(yù)措施，從而實(shí)現(xiàn)在線主動(dòng)預(yù)防。目前研究開(kāi)發(fā)的基于虛擬現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知歪曲自助干預(yù)系統(tǒng)，根據(jù)認(rèn)知行為療法的基本原理，采取關(guān)卡地圖模式，將干預(yù)流程分為三個(gè)主要步驟，即認(rèn)識(shí)認(rèn)知行為療法、識(shí)別外區(qū)認(rèn)知和歪曲認(rèn)知糾正。

通過(guò)可以讓用戶參與其中的虛擬現(xiàn)實(shí)交互，幫助用戶糾正導(dǎo)致其消極情緒的歪曲認(rèn)知，最終讓用戶學(xué)會(huì)用積極的思維方式替代過(guò)去的消極思維，并進(jìn)一步掌握相應(yīng)的行為應(yīng)對(duì)技巧，從而達(dá)到心理干預(yù)的目的。

總之，利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)生態(tài)化識(shí)別能夠?yàn)樾睦韺W(xué)在數(shù)據(jù)收集、心理指標(biāo)識(shí)別和危機(jī)狀態(tài)干預(yù)等方面提供新的研究思路，在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)心理學(xué)研究方法的不足，也為之后的研究開(kāi)拓了潛在的、更廣闊的數(shù)據(jù)來(lái)源，并提供了新形式的心理指標(biāo)測(cè)量方法。
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