中新经纬客户端5月31日电(薛宇飞)近日，由清华大学社会科学学院主办的“人工智能心理学与算法伦理”研讨会在清华科技园举行。研讨会上，武汉大学信息管理学院副研究员赵亮指出，社会心理服务体系建设是近年来国家倡导的。为响应号召，他们尝试将人工智能与社会心理服务相结合，进行相关探索和研究。 .他们提供的服务是利用人工智能、大数据等技术进行智能心理分析，协助社会心理学研究人员或心理学家进行分析。

赵副研究员，信息学院管理，武汉大学漂亮。来源：受访者供图

首先，研究需要进行智能心理分析。一是针对个人，主要是为了更好地了解个人的消极情绪和心理状态，促进积极发展。对此，通过大数据对个体心理压力进行分析，包括压力感知、预测，甚至自杀等极端行为预警。据统计，80%的人会选择使用社交网络作为分享自己、记录生活的渠道。通过社交网络数据，用户可以了解用户的心理状态，追踪心理轨迹，帮助进行压力分析。

“我们想利用社交网络的历史数据来感知个体心理压力的状态，主要是基于自然语言处理和一些基于概率的行为分析，再加上监督学习算法，以进行定量和定性分析。”赵亮说，他们定义了非结构化的社交网络文本和行为数据，提取压力相关的特征，形成高维特征矩阵，然后送到学习算法得到压力，相当于一个很常见的研究机器学习的范式。

目前很多深度学习都是以自下而上的方式进行的，但她觉得当涉及到将人工智能与心理学或社会科学问题联系起来时，应该是“专家知识+数据驱动” 就上述研究而言，专家需要从心理学的角度来定义压力特征。这样的构建是一个自上而下的过程。

就数据而言，对特征进行量化提取，然后量化形成更好的模型，压力特征空间主要可以从文本的内容和行为上看出，比如在内容方面，通过自然语言处理和语义分析分析，了解文本语义的强度和负面情绪的比例。在行为方面，比如微博是原创还是转发，发帖时间是否异常，是节假日还是工作日，早上还是晚上等。

其他私密数据，我们通过完全开放的微博数据进行四种压力分析，进行无压力、无压力、弱、中、强四个级别。心理分析和人工智能应用在这样一个相对精细的范围内进行-粒度监控和安全范围。”她说，他们也对定义的压力特性进行了一定的测试，压力检测的结果在信息增益方面是有效的，他们得出的结论是，最大信息增益的特征与他们的直觉是一致的。

除了个人，赵亮的研究也面向群体层面。更是对社会文化安全与道德的考验。然而，群体分析不需要如此复杂的人工智能模型。相反，它使用心理学专业词汇，在不同维度上使用自然语言处理，并使用统计方法来获得更宏观的结论。

他们以2020年的疫情为研究对象，观察疫情是否对人们的世界观和道德观产生影响。因此，疫情加剧了集体主义倾向，这种情绪非常稳定。在道德动机方面，亲社会倾向也明显增加，这与集体主义的兴起类似，表明“集体主义文化很安全，道德不滑”。赵亮指出，人工智能技术帮助人们利用一种数据来了解更宏观的社会、心理和文化的变化。在做这种应用服务时，除了心理分析和上层应用，还需要底层通用技术的支持，才能保证可用性或可持续发展。另外，信息分析是主观的，心理学也做了很多努力和研究。应该尽可能多地使用这些知识，而不是仅仅通过数据将其扔到深度学习模型中。

“如果把专家的知识与数据和技术本身的优势结合起来，可能是一个更好的探索，可以整合多元化、多模态的大数据，做社会、文化和心理监测服务。协助社会治理，提供各种政策建议。”她终于说。 （中信经纬APP）

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