大数据是海量、高增长率和多样化的信息资产，需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力．大数据在政府、公共事业、商业领域的价值日益凸显，成功案例层出不穷．真实、准确、及时的大数据样本也为心理学研究方法的变革带来了崭新的机遇，拓宽和加深了心理学研究的广度和深度，提升了心理学研究的预测力和控制力．我国已有不少学者投身大数据的洪流，如中国科学院心理研究所朱廷劭研究员创建了“计算网络心理实验室”并基于大数据开发了“国人心理地图”、蔡华俭研究员创建了“云端心理实验室”，清华大学心理学系彭凯平教授建立了“行为与大数据研究实验室”．为激发对心理学与大数据的深入思考和广泛探索，本专题组织了下面3篇评述和3篇研究论文． 杨志、左西年[1]综述了当前心脑关联研究的瓶颈，分析其本质原因，提出以脑为中心、以神经影像大数据为基础的心脑关联研究框架．位东涛等人[2]选择性地阐述了近期国内外探讨脑影像与行为关系的研究，指出大样本化的行为、多模态脑影像数据有利于揭示个体差异的神经基础，建构环境-人格一大脑一行为反应相互关联的预测模型．申学易等人‘扪总结了网络大数据在样本范围和数量、分析方法和实验情境上相比传统实验室数据采集的优势和不足，阐述了大数据对社会认知研究的启发． 李昂等人[4]通过分析用户的“微博”数据建立心理计算模型，进而计算民众的心理特征．宿云等人[5]构建了可表示EEG数据语义和被试者上下文信息的本体模型，使用推理引擎进行基于EEG生理信号数据的自动情感识别．乔婧等人[6]从全基因组角度对抑郁症的分子机理进行探索，鉴别了一些在抑郁症患者中分子活性反常的脑区以及可能与这些反常相关联的群体或个体基因表达模式． 毋庸置疑，大数据在心理学研究中具有巨大价值，我们应重视大数据思维，善用大数据，并对其安全性、局限性以及“数据万能论”误区等有充分认识，切记大数据背后所分析的是鲜活个体的心理与行为．大数据并非取代其他研究方法，网络实验室也非取代实体实验室，我们只有关注“人”，坚持研究方法上的兼容并包，心理学才能在大数据时代获得长足发展．