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基于社交媒体数据的心理指标识别建模:机器学习的方法

文献类型:期刊论文

作者苏悦; 刘明明; 赵楠; 刘晓倩; 朱廷劭
刊名心理科学进展
出版日期2021
卷号29期号:04页码:571-585
关键词心理建模 心理测量 社交媒体 机器学习 心理预测模型
ISSN号1671-3710
DOIorg/10.3724/SP.J.1042.2021.00571
其他题名Identifying psychological indexes based on social media data: A machine learning method
产权排序1
文献子类综述
英文摘要

心理指标识别建模是基于海量数据结合计算机机器学习算法识别心理特征的一种新兴方式。由于传统纸笔测量方式所存在的诸多限制,本文对基于社交媒体数据的心理建模方法及应用于心理测量的可行性进行综述,介绍了特征及提取方法、常用机器学习算法以及应用场景,并对心理指标识别建模的优势和不足进行了总结与展望。该测量方法基于社交媒体数据,相比自我报告法具有时效性高、可回溯测量、生态效度好等独特优势。然而,基于社交媒体的心理指标识别建模方法也在学习成本、硬件成本等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步探索社会媒体信息与用户心理变量间的关联机制,并将心理指标识别模型同传统心理学研究方法结合进行更多的探索和应用。心理指标识别建模结合心理测量基本原理和计算机领域机器学习的技术,将为心理学研究打开一扇新的大门。

语种中文
CSCD记录号CSCD:6940794
源URL[http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/38983]  
专题心理研究所_中国科学院行为科学重点实验室
作者单位1.中国科学院心理研究所
2.中国科学院大学心理学系
3.联想研究院
推荐引用方式
GB/T 7714
苏悦,刘明明,赵楠,等. 基于社交媒体数据的心理指标识别建模:机器学习的方法[J]. 心理科学进展,2021,29(04):571-585.
APA 苏悦,刘明明,赵楠,刘晓倩,&朱廷劭.(2021).基于社交媒体数据的心理指标识别建模:机器学习的方法.心理科学进展,29(04),571-585.
MLA 苏悦,et al."基于社交媒体数据的心理指标识别建模:机器学习的方法".心理科学进展 29.04(2021):571-585.

入库方式: OAI收割

来源:心理研究所

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