Page 245 - 急诊医学与精神疾病的临床理论研究
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Clinical Theoretical Research on Emergency Medicine and Mental Disorders
急诊医学与精神疾病的临床理论研究
人工智能 + 社交媒体为解决这些问题提供了新的思路，如借助社交媒体中产
生的文本与行为数据（如帖子、评论和回复）度量用户的情绪、文化价值观和行
为意图已在多个不同语言背景的国家中实现，且具有较高的有效性与优越性。在
群体情感与观念态度之外，社会心理学还致力于研究人类的行为模式。传统的社
会行为研究往往通过在实验室或真实环境下制造一些人工场景，探索不同社会环
境对人类行为变化的影响，往往需要大量人力创建场景，被试数量有限，且有伦
理风险，而人工智能深度学习算法的发展为这些问题提供了一条解决途径。深度
学习提供了一种训练人工智能在给定一组输入情况下预测输出的方法。与传统机
器学习技术相比较，虽然深度学习需要更少的预处理数据，但它需要庞大的数据
集及强大的计算能力。借助大量数据，深度学习模型就可以比较准确地预测人类
行为。以“predictvision”实验为例，在学习了 >600h 的 YouTube 视频后，系统
能够预测 43% 的人类交互行为，包括拥抱、亲吻、握手或击掌等。由此可见，
人工智能在社会心理学中的融合，扩大了社会心理学研究的数据来源，使研究人
员能够通过分析世界海量真实数据，从而总结人类社会活动与人际交互行为的
规律。
由于数据来源的扩大，社会心理学家也得以更大程度地避免开展存在伦理风
险的社会实验。同时，相对于模拟实验而言，对于大量真实数据的分析也可更准
确地反映真实世界中人的行为模式，为社会心理学理论发展提供证据支持。未来
社会行为的研究，需要利用深度学习技术对大规模人类交互行为进行学习，尤其
是在传统实验设计难以开展的情况下。除了社会现象，人工智能也被用于研究社
会心理机制。例如，Pan 等借助某微博账号所发帖的 105536 条评论，对疫情背
景下的群体情绪变化进行了研究，并具体分析了疫情中不同因素对群体情绪的影
响，包括疫情情况、恐惧和对政府的信任程度等。通过人工智能技术对互联网大
数据进行挖掘，社会心理学研究可为公共政策的制定提供线索。例如，Huang 等
通过对 108914 个微博账号在疫情期间所发帖内容的分析，研究了不同因素对防
疫态度的影响。结果发现，通过提高集体主义态度来加强国民防疫意识是最佳的
手段，而加强人们对疫情的恐惧反而可能有负面效果。这些研究表明，人工智能
在数据收集方面对于心理学研究的贡献。基于大数据和自然语言处理技术的社会
心理学研究在样本量、及时性、生态效度等方面具有优越性，也表明智能化社会
心理学研究在社会实践中向应用转化的潜力。
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