本网讯（通讯员：张璐）2018年11月13日下午3点，来自中国科学院心理研究所研究员朱廷劭教授在振华楼biwn必赢B107报告厅做了题为“基于行为大数据的心理学研究及应用”的讲座。讲座由心理学系张春妹副教授主持，biwn必赢及相关专业的师生60人聆听了此次讲座。

讲座开始，朱教授详细讲解了什么是机器学习以及它的分类、模型的训练和使用过程等，着重分析了大数据机器学习运用于心理特征预测的两个阶段，包括通过大规模新用户的数据来预测新用户的心理特征度量和通过行为特征和心理特征进行建模。

讲座中，朱教授特别举出两个例子来说明大数据机器学习在心理特征预测上的应用：一是建立微博用户的人格预测模型：首先要通过微博平台抓取相关数据，然后用心理量表对用户数据进行标注，总结出微博特有的行为特征，并以此为依据进行数据的特征提取，最后要利用标注的数据训练出个体模型；二是用微博数据研究家庭暴力对心理的影响，计算受害者前后心理特征，前后人格变化等。

朱教授强调，大数据的统计分析可以帮助我们了解特殊群体的行为心理特点。他的研究团队在微博中筛选出部分失独人群，通过分析他们在微博上的语言和行为特征，发现了失独人群的尽责性更高，生活满意度更低，更加自闭，社交圈更窄，自杀和抑郁的倾向性也更明显。朱教授还分享了他的微博用户自杀风险研究课题。项目通过微博特征分析协助传统自杀风险评估的可能性和可行性，并取得了一些阶段性的成果。

此外，朱教授认为大数据统计分析还可以用来分析文学作品中的人物个性。他指出文学智能分析的目标大致分为三个：了解时代的变迁、更深入地了解作家、对传统文化进行个性分析。随后朱教授以《平凡的世界》为例，向大家详细解释了如何对小说人物进行人格分析。

在网络社会大数据分析中，朱教授指出智能化电子消费品为我们带来了新的机遇。智能可穿戴设备、智能手机、体感设备等能让我们获取更多的不同类型的数据，进而可以用这些数据来预测心理健康指标、情绪等。

最后朱教授总结指出，大数据和机器学习为心理学提供能最具生态化的研究平台，能让我们更好地进行心理学的研究及应用。

讲座结束后，张春妹副教授对朱教授的讲座进行了精彩的总结。张教授认为，朱教授讲解的大数据和机器学习给我们提供了另一个研究视角。它能够将从前不容易看出联系的信息聚集起来，建立联系，并通过模型来预测，是一个很有价值的研究方向。

提问环节，在场师生就大数据和机器学习在心理特征预测、用户研究上的应用以及应用过程中的具体问题与朱教授进行了交流和讨论，气氛十分活跃。值得注意的是，在座的一位社会人士也发表了他的看法：在研究的时候除了关注特殊群体之外，也应该关注大部分普通人群，这部分群体数量庞大，很需要帮助。朱教授表示：之前的研究的确对特殊人群关注比较多，但目前一些研究者已经注意到这个问题，并开始把注意力转移到普通人群上。

最后，报告在热烈的掌声中圆满结束。

（编辑：邓莉萍     审稿：刘义胜）