心理学是一门既古老又年轻的学科，古代心理学研究主要以哲学思辨为主，在1879年心理学家冯特在德国莱比锡大学建立了第一个心理学实验室，至此心理学成为以一门独立的科学。心理学在对人类行为以及心理活动规律进行分析的过程中，一般使用的是自我报告法，该种方法应用简便，并且适用性也相对较广，但是在应用过程中也会存在一些不足，例如受记忆偏差影响严重，时效性相对较低。所以该种研究方法一般只能应用于前瞻性研究当中，无法有效将其应用于回溯性研究。并且自我报告法对于人力、物力以及时间都有非常严重的消耗，所以并不能将该种方法应用于大规模、高频率的心理学研究当中。除此之外，自我报告法还非常依赖被研究人员的主动配合，如果被研究人员配合度较低或者无法正常获得被研究样本将导致相关研究无法正常开展。因此，积极探索新的心理学研究方式在当下具有重要的现实意义，下文也将阐述人工智能技术对于促进心理学研究发展的积极作用。
1. 人工智能对于心理学研究发展的积极促进作用
在科学技术不断发展的过程中，技术不仅为人类的生活带来了极大便利，在技术与日常生活不断融合的过程中，其也呈现出了过去不曾出现的特殊性与复杂性，这也为心理学研究工作的开展提供了新的思路。例如，随着互联网技术的不断发展，各种智能设备得到了非常广泛的普及，虚拟环境也实现了与现实环境的不断融合，各种各样的信息也会以数据的形式保存于互联网当中，如人的手机使用情况等等[1]。大量研究表明互联网用户的互联网行为与其心理特征有着非常紧密的联系。在2009您威尔森等人发现使用社交网站的倾向与人的外向程度呈正相关，与人的尽责性人格呈负相关。在2014年，海沃德等人通过研究发现程度较高的智能设备卷入水平与较高程度的抑郁情绪水平有着非常紧密的联系，这表明互联网用户与智能设备联系的紧密程度可以有效对自身的抑郁水平以及焦虑水平进行预测。上述研究都充分表明了，在当下的互联网时代，人们的行为都可以被互联网记录下来，并且相关行为信息有用户的心理特征存在着非常紧密的联系。根据上述结论，部分学者已经积极开展相关实验，例如在2013年，相关学者就已经通过部分互联网用户的点赞情况，准确预测出了相关用户的性别、年龄、幸福感等信息，并且针对于性取向这个非常敏感的话题，相应学者也进行了预测分析，最后分析结果的准确率可以达到80%以上。除此之外，还有学者于2013年根据文本分析结果以及相关互联网用户的浏览记录构建了心理健康预测模型和幸福感主观预测网络模型，相关预测内容的预测结果准确率都达到了良好水平以上。通过上述研究可以发现，相关学者可以有效应用生态化行为线索，与机器学习训练相结合，进而构建出相应的预测模型，相关模型可以实现对用户心理特征的有效识别。相较于传统的自我报告法，应用互联网技术所产生的生态化行为数据可以自动对相关人员的心理特征进行预测，并有效揭示相关人员的心理特征变化趋势。通过该种方式开展心理学研究工作可以有效减少相关研究对被研究者的依赖，并且可以进一步提升相关数据信息的时效性以及真实性，防止研究过程中受到遗忘偏差的影响。由此可见，有效应用互联网数据开展心理学研究工作具有良好的应用效果，并且如果在此过程中积极应用人工智能技术可以有效实现对被研究者心理特征的自动识别，进而显著提升心理学研究的效率以及准确性。
2. 人工智能应用于心理学研究的流程
虽然说人工智能可以有效促进心理学研究的发展，但是实现将人工智能有效应用于心理学研究还是一项比较繁琐的工作，该项工作的步骤也相对复杂，下文对人工智能应用于心理学研究的具体步骤进行阐述。①构建初始数据库。在对数据库构建的过程中，相关工作人员应当确保各种数据能够得到无差别收集，确保数据的全面性、多样性。例如，在进行数据收集工作时，相关工作人员应当保证数据收集平台的全民性，相关平台至少应当包括：微信、QQ、微博、贴吧以及抖音，通过各个平台的行为数据来开展相关实验工作。②对行为数据进行筛选。在开展心理学研究工作的过程中相关工作人员应当根据实际研究目的对实验内容进行设计。设计师首先应当明确研究对象，确保数据筛选是有着严格的标准。其次，实验设计过程中要对研究时间进行准确控制，例如在对抑郁程度进行研究的过程中，相关工作人员可以将测量时间设定为一个月，从而确保抑郁研究具有整体性，保证研究结果具有准确性。③应用人工智能技术进行自动识别。完成数据库建设以及数据筛选工作之后，相关工作人员应当明确人工智能技术如何应用于心理学研究当中。一般情况下，相关工作人员都可以通过人工智能技术,依托相关数据信息对心理学识别模型进行建设，从而使其可以满足相关心理学研究要求，进而高效开展心理学研究工作[2]。
通过将人工智能技术有效应用于心理学研究工作当中，相关研究工作对于主观性报告的依赖程度大大降低，也不依赖于相关研究人员的操控，所以有效减少了心理学研究过程中存在的误差，进一步提升了心理学研究准确性以及研究结果的内部效度和外部效度。
3.人工智能在心理学研究方面的具体应用形式
3.1应用于心理测量
交互进化计算是人工智能领域当中的一种算法，该种算法可以有效将人的智能评价与计算机进行有机结合。当前交互进化计算在心理测量领域有着良好的应用。日本学者塔卡西等人沉降交互进化计算应用于精神分裂患者的心理测量与评估当中，并提出了“精神分裂患者所能感受到的情绪表达动态范围相对较窄”这一假设。该项研究是交互进化计算应用于心理测量领域的开创性研究之一。在相关研究工作开展之前，精神病学家以及相关心理治疗师普遍认为精神分裂患者在情感表达方面存在障碍，但是由于没有定量手段来对精神分裂患者的情感表达能力进行衡量，所以并不能将其作为诊断依据。通过将交互进化计算这一人工智能技术应用于该研究当中使其充当一种定量的测量方法，使得情绪感知范围测量工作有了实现的可能。此后，张琰等人还应用交互进化计算技术，以高社交焦虑和低社交焦虑大学生作为研究对象，成功测量了两者在面孔情绪设备动态感知范围上存在的差异性，该研究表明，交互进化计算技术作为人工智能技术中的一种算法可以有效应用于心理健康测量工作当中，并有效促进了心理学研究的发展。除此之外，人工智能领域的贝叶斯网络和粗糙集分析方法也对心理健康测量数据的挖掘起到了由于传统统计方法的作用。相关学者发展应用贝叶斯网络开发的智能自适应测验可以有效减少教育和心理测试中题目的数量，并且相对于一般的纸笔测验，该种测验方式可以获得更多的信息。并且应用人工智能当中的粗糙集分析方法可以进一步提升数据分析结果的准确性、细致性。
3.2应用于心理变量预测
近几年，人工智能技术当中的表情识别技术被广泛应用于心理学人格预测研究当中。过于对五大人格类型进行确定时所使用的方法是自我报告法，改种方法需要耗费大量的人力、物力以及财力。加夫里列斯库曾在2016年建立了一个新的非侵入性系统，该系统可以有效根据面部动作编码获得的面部特征来确定相关人员的五大人格特征。之后加夫里列斯库还与维奇雷诺在2017年提出了一种基于面部动作编码系统的面部特征分析系统，该系统可以有效应用于人类的16PF人格特征，并在一分钟之内准确预测出相应个体的16PF人格，相较于16PF问卷该种风险更加迅速高效，并且准确性也更高，所以其具有非常良好的实用性[3]。除了人格量表预测依赖，人工智能技术当中的人工神经网络、拟最优的贝叶斯学习器以及支持向量回归机也都有效应用于心理学研究工作当中，应用相关人工智能技术可以有效对个体的认知以及其进行健康状况进行预测。个体的社会认知加工过程与人工神经网络的信息加工过程有着非常明显的类似性，所以相关研究者对社会认知过程中存在的心理变量建设了相应的人工神经网络预测模型。并且人工神经网络在心理健康预测当中也有着非常良好的应用。例如，赛雷迪等人曾使用人工神经网络技术成功预测了临床情绪失调中的抑郁情绪。拟最优的贝叶斯学习器可以有效模拟环境不断变化过程中个体行为以及信念的变化，瓦吉等人曾使用拟最优的贝叶斯学习器模拟的数据与强迫症及健康人群的行为数据进行了比较，来对两者的信念随时间变化的特征进行研究。并且在此过程中，其还将贝叶斯学习模型当中的不同参数作为预测因子来量化和比较强迫症患者与健康个体行为以及信念上的差异。支持向量回归机是基于计算机统计学习理论发展出来的一种新的、有效的机器学习方法，该方法与人工神经网络有着一定的类似性。但是相较于人工神经网络，支持向量回归机可以有效克服前者大样本取样要求所具有的使用局限性。部分学者使用支持向量回归机来对研究对象的心理特征进行预测，例如黄心音通过应用支持向量回归机技术以及高低特质焦虑组面部表情识别率成功预测了相关个体的特质焦虑分数。
3.3应用心理状况的识别与诊断
陈冰梅等人曾使用神经网络技术开发了一套儿童心理障碍诊断系统，该系统可以有效诊断95%以上的儿童心理障碍，包括17大类，61种常见的儿童心理障碍，例如多动症、精神发育迟滞、抑郁症、抽动障碍等等[4]。并且系统还可以对如何处理相应心理障碍提出有效意见。除此之外，相关研究还有效应用了动作识别技术以及动作识别表情识别相结合技术来对心理症状进行识别。例如，阿尔霍沃宁曾利用澳大利亚、美国以及德国的抑郁症临床访谈视频记录来通过受访者的目光注视以及头部姿势信息来提取出相应的抑郁识别。并且相关研究人员也通过手部动作以及身体动作来对心理学进行研究，例如，乔西等人在对抑郁症患者访谈视频中表情、手势以及头部动作进行提取分析的过程中，有效进行了自动化抑郁识别。而拉贾戈帕兰等学者在自然环境中收集了一组并标注为儿童自我刺激行为的数据集，该数据集可以作为良好的参考基准来对儿童日常生活中的刺激行为进行识别，并可以应用其开发出相应的诊断以及干预技术，从而辅助临床医生、父母更好地开展照料工作。
3.4应用于在线主动自杀干预
相较于上述几种应用场景，应用于在线主动自杀干预明显更加具体，相关数据显示我国每年有28.7万人死于自杀，并且还有超过200万人自杀未遂，该种情况所造成的经济损失、社会损失以及心理损失都是不可估量的[5]。传统对自杀风险进行评估的方式为心理调查、访谈以及问卷。当时从实际应用效果来看，相关手段都具有一定的被动性，很那起到及时的预警作用。但是就爱那个大叔级技术有效应用于主动自杀干预中时，可以通过对互联网用户所吐露的自杀想法进行有效分析，分析之后及时向相关部门报案，并采取主动干预，例如为其提供心理健康常识以及情绪调节策略等等，从而有效对其自杀行为进行制止，点燃其向生的希望。
结束语：综上所述，有效应用人工智能技术可以帮助相关学者更规范、更高效地开展心理学研究工作。有效应用相关行为数据结合人工智能技术构建相应的心理预测模型，进而对个体的认知、情感以及行为规律进行探究，从而进一步提升心理学研究质量，相关研究成果也将更好地应用于心理学发展当中。并且互联网行为数据的合规、有效应用，也将使取之于众的数据不再是对其信息的重大威胁，而是使其成为为人民服务的利器。
参考文献
[1]刘鸿宇, 彭拾, 王珏. 人工智能心理学研究的知识图谱分析[J]. 自然辩证法通讯, 2021, 43(2):10-11.
[2]姜力铭, 田雪涛, 任萍,等. 人工智能辅助下的心理健康新型测评[J]. 心理科学进展, 2022, 30(1):11-11.
[3]高言, 张晨, 张茗喆. 人工智能的"爱和恨"——从心理学视角简析人工智能的应用[J]. 大众心理学, 2021(10):2-2.
[4]杨群, 许本柯, 何云,等. 早期应激激活机体认知与心理神经网络通路的研究进展[J]. 2022(2):2-2.
[5]梁洁. 人工智能时代高校学生心理健康教育创新路径探索[J]. 经济与社会发展研究, 2020(9):1-1.
