心理学家是如何使用大数据的？

目前，科学心理学的研究建立在客观数据的基础之上。

然而，由于条件所限，长期以来心理学研究的样本规模都十分有限，一般多采用抽样的方式，再把局部样本的研究结果推广到总体上，这就使研究结论的有效性不可避免地受到样本代表性的影响。且传统方法大多依赖于用户自陈，数据收集过程也比较缓慢。

大数据的出现，极大地拓展了数据采集的广度和深度，使研究人员有可能针对极大规模用户开展研究，进行全时全程的跟踪记录，并实现数据颗粒度的灵活变化，从而使心理学研究的数据基础更全面、坚实。利用大数据信息采集与处理技术，可以实现对个体和群体外部表现数据的实时采集，弥补传统研究方法时效性不足的缺点。

比如：

1、利用机器学习建立基于行为数据的人格预测模型

人格（personality）是心理科学领域中的重要研究课题，涵盖了个体稳定的行为模式与内部心理过程，能够解释存在于人与人之间的稳定的个性化差异，并且能够与个体、人际、社会等多个研究层面上的结果变量同时保持着稳定的预测关系。

近年来，随着社交网络和社会媒体的兴起，有研究开始尝试利用用户的网络留痕预测其人格，并已经获得了理想的预测效果。2013年，英国剑桥大学的米夏尔·科辛斯基（Michal Kosinski）、戴维·史迪威（David Stillwell）和微软研究院的托雷·格雷佩尔（Thore Graepel）利用脸书（Facebook）的“like”（类似于关注、点赞）这一属性，抽取用户行为特征矩阵，实现了对用户大五人格指标的自动识别。

2、心理计算模型应用于家庭暴力的跨时空研究

家庭暴力（domestic violence）广泛存在于世界各国的家庭之中，全世界大约三分之一的妇女在一生中曾经遭受亲密伴侣的身体和/或性暴力或者非伴侣的性暴力。

由于网络可以记录大量的用户行为数据与文本数据，我们得以追踪家庭暴力受害者首次遭遇家庭暴力之前的心理状态，并以此为基线进行家庭暴力前后的心理状态对比。利用计算模型可以跨时计算微博用户任意时刻的心理特征，并且可以快速对其在相关时间内的心理特征进行计算，快速进行追踪研究。

网络产生的海量用户行为数据，虽然是隐私泄露的重大隐患，但也是科学研究的资源宝库。合理分析利用这些数据，能够获得大量关于人类行为与心理的新知，不仅能有力地促进心理学、社会学等基础学科和人工智能技术的发展，更能为解决诸如社交问题、心理健康问题、学习效率问题、自杀问题等实际挑战带来新的曙光。

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