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心理學中的大數據

時間:2019-06-17 15:27:11  來源:  作者:

從交通、安全、氣象到身邊的快遞、廣告、電子商務,大數據已經成為任何一座城市都離不開的基礎設施。其實,在科學研究領域,大數據也產生了很大影響,心理學的研究也因其發生了改變。

目前,心理學教科書普遍認為,第一個專門用于收集數據的心理學實驗室是心理學家馮特于1879年在萊比錫大學建立的。從那時起,心理學研究者都在“苦苦”地收集心理學的實證數據,以支持自己的心理學觀點。

心理學家想要分析的人類行為的數據并不是那么容易獲取到的,這里面涉及諸多困難。心理學領域曾一度“數據為王”,掌握稀缺的數據就站在了心理學的前沿。比如,對于較早獲得腦功能成像技術的心理學研究者來說,腦功能成像數據使他們在腦神經這個心理學研究方向上取得領導地位。如今,科學家們又站在了大數據的“風口”,大數據能給心理學帶來什么呢?

數據之“大”

大數據的可用性在許多領域越來越普遍,但是,何為大數據?尚未有很清楚和很嚴格的定義。

我們可以通過三個關鍵特征來定位大數據。第一個特征是數量。大數據的數據集比其他數據集大得多,以致可能導致存儲和分析問題。第二個特征是速度。這意味著數據以高速率出現或必須在短時間內處理(例如,實時和交互式處理)。第三個特征是多樣性。它可能是結構化的,也可能是非結構化的,包括文本、圖片、視頻和數字等。這三個特征對數據的處理能力都有很高要求,這也是為什么“大數據”概念在今天越來越凸顯,它依賴于數據處理硬件和軟件的發展。

心理學中的大數據

 

除了上述特征,還有一個大數據的非限定性特征,即準確性。這是從數據的質量或真實性進行的定義。大多數大數據都具備這個特征。這些數據可能涉及人的真實生活的方方面面,讓人無以遁形。這就是為何大數據時代的我們感到越來越難以保護自身隱私,人的生理、心理和行為都會有意無意地被記錄下來,成為大數據的一部分。

心理大數據在哪里

如果說人為控制的小型實驗室在過去長期主導了人類心理學的研究,那么今天的社交媒體和其他個人相關的數據端口則提供了一個活躍的超大型實驗室。這些端口每天都在記錄著世界各地數十億人的語言、圖片和行為。

與心理學相關的大數據可以包括社交媒體數據,健康/生理跟蹤器數據、地理定位數據、動態公共記錄、旅行路線數據、網購和消費數據,行為和遺傳數據。

人們在社交媒體,例如臉書、微博和微信上產生的語言數據給研究者提供了前所未有的研究機會,因為其數據量極大,而且還具有實時性、互動性和關聯性等特點。社交媒體上人們的個性化表達行為,比如頭像和個人資料等,都提供了個體的身份信息。社交媒體上個體發布的動態和位置定位等,又提供了實時的個體行為軌跡及其與其他社會性或地理性信息的關系。這無疑是一個豐富的人類行為樣本的數據源。

此外,人們佩戴的運動手環等收集生理數據的器件也會上傳大到活動路線小到心率的生理數據到云端。生物醫學機構也會記錄人們的遺傳和健康數據。這些數據源一旦打通,那么社會中每個個體的行為和生理信息將聯合提供一個詳細的對個人的描述。借助自然語言處理的技術,心理學家可以訪問、獲取和量化原始的語言數據以備描述人的心理和預測人的行為。

心理學中的大數據

 

 

心理大數據的發現

大數據尤其擅長回答人們可能不愿意在調查中回答的問題。心理學研究者可以從中窺見更加真實的信息。

比如,在性取向方面,之前的研究發現不同地區的男性所報告的同性戀比例存在很大差異。在美國,相比于密西西比州,羅德島的男性在調查中更多地報告自己是同性戀。有解釋說,這可能是由于羅德島的文化氛圍對性取向問題更加寬容,而密西西比州更加保守,因此更多男同性戀搬到了態度包容的州定居。

一位名為斯蒂芬斯·大衛德威茨的學者用臉書數據嘗試驗證這個解釋。他根據臉書的個人資料,將自我認定為同性戀的男性的出生地和他們遷居的目的地建立聯系,發現從不太寬容到更寬容的地方有一定趨勢,但仍未能解釋調查中看到的巨大地區差異。

為此,他又用谷歌的數據來跟蹤人們的搜索軌跡,并取得他們進行搜索時的位置信息。結果發現,男性對色情內容的搜索中有大約5%是男同性戀色情內容,而且在每個州都大致如此,并沒有明顯的地區差異。這說明,不同地區的男同性戀者可能并沒有比例差別,文化因素對男同性戀者的居住地選擇也并非想象中那么大。可能這主要還是由于不同地區的男性在自我表露上的深度不同。

心理學中的大數據

 

心理大數據也可用于解決無法以其他方式回答的研究問題。比如,夢的神秘不只在于它的內容和形式,也在于它難以觀察和研究。經典的精神分析學派創始人弗洛伊德認為夢是通往人的潛意識的途徑,因而對夢進行了“復雜”的解析。但是,大數據提供了另一種探索它的途徑,顯得更加“簡單”和直接。

比如,弗洛伊德認為,夢可能象征性地揭示無意識的性欲。夢中的香蕉或黃瓜可能是陰莖的替身。我們很難反駁這樣的理論,因為弗洛伊德所討論的欲望是無意識的。這意味著,即使人們在意識層面談論他們的夢,但根據定義,他們卻無法知道夢的真正意義。

有些手機應用提供與夢相關的服務,從而記錄了很多用戶的每天夢境信息。為了從大數據來研究,斯蒂芬斯·大衛德威茨從這些手機應用取得人們的夢的內容數據,并與這些人的其他生活數據建立關聯,統計哪些因素最能預測夢中食物出現的頻率。結果與弗洛伊德的理論預測并不相符,最能預測某種食物的出現頻率的是個體在日常生活中食用該食物的頻率。

因此,似乎并非對性的欲望造成香蕉和黃瓜出現在夢里,而是它們本身就常常出現在我們生活中。比如,夢中最常出現的蔬菜中,黃瓜是排在第七位的,而在日常生活中,黃瓜也是第七大最受歡迎的蔬菜。

心理學中的大數據

 

在這項研究中,弗洛伊德關于夢的心理動力學理論并不被大數據所支持。換句話說,日有所思夜有所夢。心理學研究者多姆霍夫提出的認知神經夢境理論認為,大部分夢的內容都是對日常事件的真實反映。這是因為白天意識清醒狀態下活躍的腦區在睡夢中仍然保持一定活性。

盡管未來會出現很多“大數據+心理學”的研究,比如“大數據+夢的研究”或“大數據+性的研究”。但是,在可以預見的范圍內,它不會取代傳統的科學心理學研究方式,比如實驗室研究或問卷調查研究。因為許多心理和行為的因果關系和預測控制的探索還是需要實驗室研究。但是,心理大數據的出現確實成為了解人們行為的重要工具。



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