我们的日常生活已经和网络有深度的融合,在国内像抖音、快手这样的短视频平台包含着用户丰富的多模态行为数据,比如视频中的面部、肢体动作和语音,这些数据可以被远程、生态化、长期纵向的捕捉和记录,构成庞大复杂的网络数据空间。已有大量研究提出了心理指标和行为线索之间的相关性,我们在前人研究的基础上,通过计算机手段获取和量化视频中个体面部和步态行为的变化,利用数据挖掘技术将行为线索和心理指标间的映射关系进行科学的数字量化,从而实现基于行为分析的心理生态化感知模型,实现对人格、情绪及心理健康指标的有效识别,给心理学研究应用带来巨大的影响,同时对人工智能领域的发展起到重大的推动作用。