Predicting psychological features based on web behavioral data: Mental health status and subjective well-being

大规模地实时计算民众的心理特征有利于维护社会的和谐稳定, 但传统的心理测验方法不能有效地满足上述需求. 本研究提出了基于网络数据分析的心理计算方法, 通过分析用户的&ldquo;微博&rdquo;数据建立心理计算模型(心理健康状态计算模型与主观幸福感计算模型), 据此来计算民众的心理特征. 研究结果显示, 心理计算模型的建模效果良好, 而建模方法与建模目标是影响建模效果的两个重要因素. 本研究表明, 可以通过分析网络数据来计算民众的心理特征, 此方法有利于改善心理测验的实施规模与施测效率.</p

基于网络数据分析的心理计算:针对心理健康状态与主观幸福感

大规模地实时计算民众的心理特征有利于维护社会的和谐稳定, 但传统的心理测验方法不能有效地满足上述需求. 本研究提出了基于网络数据分析的心理计算方法, 通过分析用户的“微博”数据建立心理计算模型(心理健康状态计算模型与主观幸福感计算模型), 据此来计算民众的心理特征. 研究结果显示, 心理计算模型的建模效果良好, 而建模方法与建模目标是影响建模效果的两个重要因素. 本研究表明, 可以通过分析网络数据来计算民众的心理特征, 此方法有利于改善心理测验的实施规模与施测效率

Life satisfaction among microblog users： an analysis on linguistic and behavior features

目的通过分析生活满意度高、低水平的微博用户在微博语言和行为上的差异,归纳出可以区分生活满意度高低的微博特征。方法于2012年10月通过新浪微博招募被试,收集被试的人口学资料、生活满意度和微博特征数据。以生活满意度得分的平均数加减前后一个标准差为条件筛选出高低分组,得到325名高分组和303名低分组被试,对2组被试的各个特征进行差异检验。结果生活满意度总均分为(13.6 &plusmn; 9.8)分; 高分组生活满意度为(22.8 &plusmn; 2.7)分,低分组为(3.7 &plusmn; 2.0)分,差异有统计学意义(P &lt; 0.001); 非参数检验中,高分组(M,QR)特定人称代名词(3.92,2.67) 、第一人称代词单数(2.04,1.29) 、第一人称代词复数(0.06,0.00) 、相对词(9.21, 7.55) 、空间词(3.91, 3.07)和金钱词(0.42, 0.00) 6个语言特征的使用频率均高于低分组的(3.55, 2.39) 、(1.91, 1.02) 、(0.00, 0.00) 、(8.71, 7.23) 、(3.59, 2.84) 、(0.28, 0.00),差异有统计学意义(P &lt; 0.05),高分组排除词的使用频率为(1.76, 1.13),低于低分组的(1.98, 1.22),差异有统计学意义(P &lt; 0.05); 行为特征方面,高分组的互粉数与关注数之比(0.42, 0.23) 、互粉数(103, 55) 、粉丝数(463, 309)和认证数(0.00, 0.20)均高于低分组的(0.35, 0.19) 、(86, 46) 、(415, 221) 、(0.00, 0.00),差异有统计学意义(P &lt; 0.05) 。结论不同生活满意度的微博用户在部分微博语言特征和行为特征上存在差异。</p

Depression and anxiety prediction on microblogs

临床心理学指出,心理健康状况通过人的行为表现,其中包括网络行为.传统的心理健康测评以自陈量表的形式为主.这不但要耗费大量的人工处理工作,更不能做到实时进行心理健康状态的获取.针对传统方法的不足,本文旨在通过新浪微博的环境,预测用户的心理健康状况,特别是抑郁和焦虑问题.通过批量获取微博用户的网上数据,验证了传统理论中人格和心理健康之间的相关性,并采用多任务回归学习预测微博用户的心理健康状况.结果表明,心理健康问题可以通过网络行为反映出来,通过用户的微博使用情况,预测其抑郁和焦虑的程度是可行的.<br /

中国心理学会会议论文集

语言的使用方式和使用的词语,反映了个体的很多心理特征。例如认知思维方式,情绪状态,人格,幸福感,社会满意度等等。针对英文文本内容分析的系统LIWC(Linguistic Inquiry andWord Count),已被众多研究者广泛用于个体文本的心理分析。LIWC系统由文本分析软件和词典组成。词典中的词语被划分为80多个类别,其中包括语言使用特点,心理特征等。然而,很遗憾的是在笔者最初尝试使用L&nbsp;</p

Behavioral and linguistic characteristics of microblog users with various suicide ideation level: an explanatory study

目的通过比较不同程度自杀可能性网络用户在微博行为和语言上的差异,归纳高自杀可能用户的可识别特征,探讨通过网络社交平台实时评估个体自杀可能的前景。方法在线招募微博用户参与问卷调查,根据个体自杀可能性量表中文版得分情况,将982名受访者分为446名高自杀可能组和536名低自杀可能组,分析2组在微博提取的10类行为特征和88类语言特征上的差异。结果全部受访者自杀可能性总均分为(69.7&plusmn;11.9)分;女性&quot;敌意&quot;分量表得分为(13.2&plusmn;2.6)分,高于男性的(12.7&plusmn;2.4)分,&quot;绝望&quot;分量表得分为(24.4&plusmn;4.7)分,低于男性的(25.0&plusmn;4.7)分,差异均有统计学意义(P〈0.05);二列相关分析表明,自杀可能性水平与&quot;社交活跃度&quot;和&quot;未来词&quot;使用频率呈负相关(r=-0.082、-0.073,P〈0.05),与&quot;夜间活跃度&quot;和&quot;第三人称单数&quot;、&quot;否定词&quot;使用频率呈正相关(r=0.081、0.077、0.066,P〈0.05);非参数检验结果表明,高自杀可能组的&quot;社交活跃度&quot;、&quot;集体关注度&quot;和&quot;未来词&quot;使用频率低于低自杀可能组(P〈0.05),高自杀可能组的&quot;夜间活跃度&quot;和&quot;死亡词&quot;使用频率大于低自杀可能组(P〈0.05)。结论不同自杀可能性的用户在微博行为和语言表达上存在差异,高自杀可能性用户与其他用户相比社交活跃度低,夜间更加活跃,关注别人更少,使用更多表达否定、死亡的词语,使用更少指向未来的词语。</p

中国心理学会会议论文集

在中国,自杀是一种严重的公共健康问题。针对高自杀风险群体进行早期识别和及时干预能够有效地降低自杀死亡率,但是传统方法并不能有效地满足该需求,迫切需要新方法的诞生。本研究旨在利用社会媒体分析的方法来促进自杀预防工作的改善,(1)了解高自杀风险用户的在线行为和语言特征;(2)通过分析用户在社会媒体上的行为和语言特征来建立自杀风险预测模型;(3)通过分析一般用户的微博来了解其对于网络直播自杀行为所持有的&nbsp;</p

A pilot study of differences in behavioral and linguistic characteristics between Sina suicide microblog users and Sina microblog users without suicide idea

目的 探讨新浪微博用户中自杀死亡与无自杀意念者行为和语言特征的差异.方法 经新浪微博认证用户提供的信息,收集31名网络识别自杀死亡用户(自杀死亡组);邀请微博用户填写自杀意念相关筛查量表,收集30名无自杀意念用户(对照组).比较两组用户在10种微博行为和88种语言特征方面的差异.结果 (1)行为特征中,自杀死亡组的微博链接率(链接微博数与公开微博总数的比值)和微博互动率(平均每篇微博@其他用户的次数)均低于对照组[0.04(0.04)vs.0.06(0.04),P=0.029;0.60(0.27)vs.0.69(0.18),P=0.028],自我关注程度(平均每篇公开微博使用的第一人称单数次数)高于对照组[0.47(0.25)vs0.30(0.10),P=0.010];(2)语言特征中,自杀死亡组在数量单位词、工作词、省略号使用率低于对照组(均P＜0.05),在代名词、特定人称代名词、第三人称单数、非特定人称代名词、社会历程词、焦虑词、排除词、性词、宗教词、第二人称单数、人类词、消极情绪词、愤怒词、悲伤词和死亡词的使用率均高于对照组(均P＜0.05).结论 自杀死亡用户的微博互动更少,更加关注自我,更频繁地使用表达排除意义的词语,从情感层面上有更多负性表达,使用更多与死亡、宗教相关而更少与工作相关的表达.这些特点对开展针对网络用户的自杀学研究有重要启示

等离子体增强化学气相沉积法实现硅纳米线掺硼

用等离子体增强化学气相沉积(PECVD)方法成功实现硅纳米线的掺B.选用Si片作衬底,硅烷(SiH4)作硅源,硼烷(B2H6)作掺杂气体, Au作催化剂,生长温度440℃.基于气-液-固(VLS)机制,探讨了掺B硅纳米线可能的生长机制.PECVD法化学成分配比更灵活,更容易实现纳米线掺杂,进一步有望生长硅纳米线pn结,为研制纳米量级器件提供技术基础.…