基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會(huì)心理學(xué)研究進(jìn)展

樂(lè)國(guó)安賴凱聲（南開(kāi)大學(xué) 社會(huì)心理學(xué)系，天津 300071）

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基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會(huì)心理學(xué)研究進(jìn)展

樂(lè)國(guó)安*賴凱聲
（南開(kāi)大學(xué) 社會(huì)心理學(xué)系，天津 300071）

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，使得基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的心理行為研究越來(lái)越受到研究者的關(guān)注。這為研究人類(lèi)的心理與行為規(guī)律提供了新的視角。心理學(xué)作為社會(huì)科學(xué)的重要組成部分，在計(jì)算社會(huì)科學(xué)的大浪潮中也展示出了巨大的發(fā)展?jié)摿?，在情緒心理學(xué)、人格心理學(xué)、行為金融學(xué)、健康心理學(xué)、政治心理學(xué)等諸多領(lǐng)域催生了一批具有重要理論和現(xiàn)實(shí)意義的研究成果。我國(guó)的社會(huì)心理學(xué)研究者，已圍繞微博情緒問(wèn)題，并結(jié)合股市預(yù)測(cè)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)感知、精英與大眾關(guān)系、地區(qū)民族主義等諸多具有重要社會(huì)現(xiàn)實(shí)意義的研究問(wèn)題，開(kāi)展了一系列探索性研究。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會(huì)心理學(xué)研究，未來(lái)的研究者應(yīng)該理性地看待這一新興研究范式，并且充分發(fā)揮該范式的優(yōu)勢(shì)，從而更好地為解決社會(huì)科學(xué)的理論和現(xiàn)實(shí)社會(huì)問(wèn)題服務(wù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；心理信息學(xué)；微博；情緒

以互聯(lián)網(wǎng)和信息科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展推動(dòng)的信息技術(shù)革命，使得人類(lèi)步入了數(shù)據(jù)充裕的數(shù)字化信息時(shí)代。在生產(chǎn)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的能力獲得了巨大發(fā)展的信息化時(shí)代，人們生活在一個(gè)規(guī)模難以想象的龐大數(shù)字化世界里。人們?cè)谡搲?、博客、微博、微信、電子商?wù)交易平臺(tái)、搜索引擎等平臺(tái)上積累的海量數(shù)據(jù)，成為大數(shù)據(jù)時(shí)代寶貴的信息資源和財(cái)富。目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于政治選舉、企業(yè)（尤其是電子商務(wù)公司）戰(zhàn)略布局、金融交易、生物研發(fā)、醫(yī)療衛(wèi)生、國(guó)防安全、公共管理、社會(huì)治安、交通管理、氣象監(jiān)測(cè)等諸多實(shí)踐領(lǐng)域。

一、心理學(xué)與大數(shù)據(jù)的相遇

網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用以及與現(xiàn)實(shí)的密切交織，不僅改變了人們的生活方式，也推動(dòng)了學(xué)術(shù)研究范式的變革。［1］一方面，海量的（移動(dòng)）互聯(lián)網(wǎng)用戶借助微博、論壇等社交媒體產(chǎn)品和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)工具記錄自己的生活，并高密度地進(jìn)行突破傳統(tǒng)時(shí)間、空間限制的人際、人機(jī)互動(dòng)，積累了前所未有的海量在線文本、圖片、視頻信息；另一方面，數(shù)據(jù)挖掘等計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，使得高效處理和分析海量人類(lèi)行為數(shù)據(jù)成為可能，從而奠定了海量數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)。［2］網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)為社會(huì)科學(xué)的發(fā)展帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇，Lazer等一批來(lái)自政治學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多跨學(xué)科領(lǐng)域的研究者于2009年在《科學(xué)》雜志上聯(lián)合撰文，正式提出了“計(jì)算社會(huì)科學(xué)”（Computational Social Science）的研究領(lǐng)域。［3］

心理學(xué)作為社會(huì)科學(xué)的重要組成部分，致力于探討人類(lèi)的心理與行為規(guī)律。（移動(dòng)）互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用積累的海量網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)記載著大規(guī)模人群所思、所想和所感，這為挖掘人類(lèi)的心理與行為規(guī)律提供了龐大、客觀、真實(shí)的數(shù)據(jù)資源。尤其是現(xiàn)代化數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，例如，開(kāi)源統(tǒng)計(jì)分析軟件R語(yǔ)言、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。受信息科學(xué)在生物基因、天文學(xué)等領(lǐng)域成功應(yīng)用的啟發(fā)，Yarkoni首次提出了“心理信息學(xué)”（Psychoinformatics）這一新穎的交叉學(xué)科概念。他把利用計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)技術(shù)工具來(lái)獲取、管理和分析心理學(xué)數(shù)據(jù)的研究領(lǐng)域稱為“心理信息學(xué)”。［4］作為一門(mén)立足于心理學(xué)研究問(wèn)題的新興交叉學(xué)科，心理信息學(xué)的研究重點(diǎn)關(guān)注如何借助計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，在心理學(xué)研究的各個(gè)分支領(lǐng)域和研究環(huán)節(jié)中充分發(fā)揮作用，從而為心理學(xué)問(wèn)題提供更為科學(xué)、客觀的研究證據(jù)。［1］

正如計(jì)算社會(huì)科學(xué)可追溯到社會(huì)物理學(xué)、社會(huì)計(jì)算（social computing）等研究領(lǐng)域，心理學(xué)與大數(shù)據(jù)、信息科學(xué)的相遇，并非出于歷史的偶然巧合，而是心理學(xué)與信息科學(xué)為尋求自身發(fā)展而產(chǎn)生的必然結(jié)合。［1］心理學(xué)與大數(shù)據(jù)、信息科學(xué)的結(jié)合最早可追溯到1998年Nowak等提出的計(jì)算社會(huì)心理學(xué)（computational social psychology）研究領(lǐng)域。［2］該領(lǐng)域最早的內(nèi)涵是指利用計(jì)算機(jī)模擬的技術(shù)手段對(duì)社會(huì)心理學(xué)中的群體心理與行為進(jìn)行建模和仿真模擬，從而揭示社會(huì)群體的心理與行為模式和規(guī)律特征。但后來(lái)隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，尤其是社交媒體的發(fā)展，信息科學(xué)可為心理學(xué)提供的不再局限于仿真模擬這樣一種特定的技術(shù)手段，而是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析等全方位的支持。研究者通過(guò)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)抓取手段（例如，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)）或由網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商提供獲得的Twitter、新浪微博、Google網(wǎng)絡(luò)搜索等網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)的樣本覆蓋量、時(shí)間精度等方面都具有突破性優(yōu)勢(shì)。此外，研究者可以通過(guò)（移動(dòng)）互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和以更經(jīng)濟(jì)、更快捷的方式，招募大批量的被試，從而完成在線問(wèn)卷調(diào)查或網(wǎng)絡(luò)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)。例如，比較流行的在線問(wèn)卷調(diào)查平臺(tái)“調(diào)查猴子”（Survey Monkey），和被試招募平臺(tái)“亞馬遜土耳其機(jī)器人”（Amazon’s Mechanical Turk，MTurk）。有研究證據(jù)表明，由于網(wǎng)絡(luò)覆蓋面廣、成本低等優(yōu)勢(shì)的存在，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)收集的數(shù)據(jù)在樣本多樣性、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面等同于甚至高于傳統(tǒng)研究方法采用的數(shù)據(jù)收集手段。［5-6］

心理學(xué)與網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的結(jié)合，既為傳統(tǒng)心理學(xué)通過(guò)具有代表性的大樣本深入挖掘個(gè)體層面的心理與行為機(jī)制提供了更為廣闊的平臺(tái)和機(jī)會(huì)，也同時(shí)為深入挖掘大規(guī)模人群在群體層面涌現(xiàn)出來(lái)的群體心理行為規(guī)律提供了可能。近些年，在心理學(xué)等社會(huì)科學(xué)和信息科學(xué)研究者的合作和共同努力下，在應(yīng)用社會(huì)心理學(xué)的諸多領(lǐng)域取得了一批具有代表性意義的研究成果。

二、大數(shù)據(jù)視角下的社會(huì)心理學(xué)研究進(jìn)展

（一）大數(shù)據(jù)與情緒心理學(xué)

情緒是心理學(xué)研究的重要研究對(duì)象之一，也是目前為止和大數(shù)據(jù)結(jié)合最為緊密、成果最為豐富的研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)心理學(xué)關(guān)于個(gè)體情緒在日周期水平上的波動(dòng)節(jié)律研究，尤其是主要圍繞積極情緒和消極情緒開(kāi)展的研究，一直沒(méi)有得到較為一致的結(jié)果。在分析其原因時(shí)，研究者普遍承認(rèn)目前的研究抽樣存在偏差（主要以美國(guó)大學(xué)生樣本為主），在實(shí)驗(yàn)室或者通過(guò)自我報(bào)告的調(diào)查等測(cè)量方式對(duì)情緒的波動(dòng)節(jié)律進(jìn)行精確測(cè)量也均存在較大的偏差。但遵循心理學(xué)范式的研究者又暫時(shí)無(wú)法找到切實(shí)可行的，能夠?qū)缥幕髽颖救巳哼M(jìn)行數(shù)周以上以小時(shí)為時(shí)間精度上追蹤研究的測(cè)量方法。考慮到以上研究現(xiàn)狀，美國(guó)康奈爾大學(xué)心理學(xué)家Golder和其合作者M(jìn)acy認(rèn)為，社交媒體的興起及其產(chǎn)生的覆蓋跨文化、大樣本、客觀、實(shí)時(shí)的海量用戶行為數(shù)據(jù)，為解決這一困境提供了可能。［7］他們發(fā)表在《科學(xué)》雜志的一項(xiàng)研究分析了2008年2月至2010年1月期間，覆蓋全球84個(gè)使用英文的國(guó)家，約240多萬(wàn)用戶產(chǎn)生的5億多條Twitter數(shù)據(jù)的情緒信息。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，積極情緒和消極情緒在一周七天內(nèi)的波動(dòng)節(jié)律幾乎一致，積極情緒在周六、周日顯著高于工作日。在日內(nèi)波動(dòng)上，積極情緒在早上（大約在人們上班的時(shí)間）開(kāi)始下降，而在晚上（大約在人們下班的時(shí)間）回升；而消極情緒則在早上（早上7～9點(diǎn)附近）達(dá)到最低點(diǎn)，隨后在一天內(nèi)均呈上升趨勢(shì)，達(dá)到0點(diǎn)左右的峰值。這種模式支持了人們可通過(guò)一晚上的睡眠恢復(fù)情緒的假設(shè)。關(guān)于積極情緒和消極情緒的關(guān)系，研究者發(fā)現(xiàn)消極情緒的波動(dòng)模式并不完全等同于積極情緒的反向波動(dòng)特征，二者僅呈現(xiàn)出低度相關(guān)（r=-0.08）。該證據(jù)通過(guò)跨文化、地域的大樣本數(shù)據(jù)為積極情緒和消極情緒是兩個(gè)獨(dú)立的維度提供了支持。研究者進(jìn)一步由情緒的日內(nèi)波動(dòng)規(guī)律拓展到季節(jié)性波動(dòng)規(guī)律，并嘗試同樣借助Twitter情緒數(shù)據(jù)探索當(dāng)前心理學(xué)研究中關(guān)于季節(jié)性情感障礙的成因的兩種觀點(diǎn)，即光照時(shí)間不足的解釋和基于生物晝夜節(jié)律的“階段轉(zhuǎn)換假說(shuō)”（phase-shift hypothesis）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，絕對(duì)日照時(shí)長(zhǎng)對(duì)積極情緒和消極情緒均沒(méi)有顯著作用，但相對(duì)日照時(shí)長(zhǎng)卻與情緒有顯著關(guān)聯(lián)。因此，該結(jié)果支持了有關(guān)情緒與季節(jié)關(guān)聯(lián)的“階段轉(zhuǎn)換假說(shuō)”，而沒(méi)有獲得“情緒隨日照時(shí)間變化”的競(jìng)爭(zhēng)假說(shuō)證據(jù)。［7］

情緒傳染和情緒傳播也是社會(huì)心理學(xué)中關(guān)于社會(huì)影響領(lǐng)域的重要議題。Kramer等基于Facebook上近69萬(wàn)用戶的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，人們的情緒狀態(tài)會(huì)無(wú)意識(shí)地體驗(yàn)到與他人相同的情緒狀態(tài)，即情緒可通過(guò)情緒傳染機(jī)制傳播給他人。他們通過(guò)客觀實(shí)驗(yàn)的方法證實(shí)了僅僅暴露在完全缺乏非言語(yǔ)線索的好友情緒表達(dá)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中也可以發(fā)生情緒傳染效應(yīng)。［8］Coviello等也探討了類(lèi)似的問(wèn)題，研究者抓取了2009年1月至2012年3月期間美國(guó)100個(gè)大城市Facebook用戶的“狀態(tài)”數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，下雨天會(huì)直接影響人們的Facebook狀態(tài)中的情緒水平，有趣的是，這種情緒狀態(tài)還能進(jìn)一步影響到遠(yuǎn)在其他城市，沒(méi)有直接體驗(yàn)到下雨天氣的好友的情緒水平。該研究也證實(shí)了情緒傳染的傳染機(jī)制，并且揭示了在線社交網(wǎng)絡(luò)在放大全球情緒同步中扮演的重要作用。［9］Facebook數(shù)據(jù)已經(jīng)成為心理學(xué)研究者探索大規(guī)模人群社會(huì)影響作用機(jī)制的重要工具。例如，Aral和Walker通過(guò)130萬(wàn)Facebook用戶的隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，較為系統(tǒng)地揭示了人們?cè)谏缃痪W(wǎng)絡(luò)中影響力和易受影響程度的規(guī)律特征。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：年輕人相對(duì)年長(zhǎng)者更容易被影響；男性比女性影響力大，但女性對(duì)男性的影響力比她們對(duì)其他女性的影響力大；已婚人士在新產(chǎn)品決策中最不容易受影響。［10］

（二）大數(shù)據(jù)與人格心理學(xué)

揭示人們心理行為一般規(guī)律的人格心理學(xué)是心理學(xué)的基礎(chǔ)性研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)心理學(xué)研究主要通過(guò)自我報(bào)告的線下問(wèn)卷調(diào)查方法對(duì)人格結(jié)構(gòu)開(kāi)展了一系列卓有成效的研究，例如經(jīng)典的“大五人格模型”（Five-factor Model）。對(duì)于人格心理學(xué)研究者而言，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)為刻畫(huà)和挖掘人們的心理行為規(guī)律提供了新的視角和數(shù)據(jù)資源。對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究者而言，挖掘用戶的心理與行為規(guī)律對(duì)于提高技術(shù)的準(zhǔn)確度、提升產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)具有重要意義。因此，基于大數(shù)據(jù)的人格心理學(xué)研究，也成為了心理學(xué)與信息科學(xué)結(jié)合的重要研究議題。

語(yǔ)言被認(rèn)為是人們?cè)诒磉_(dá)自己內(nèi)在想法和感受時(shí)使用最為普遍、穩(wěn)定的方式。因此，研究者致力于挖掘人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上的語(yǔ)言表達(dá)與人格特征之間的關(guān)聯(lián)。例如，Schwartz等基于7.5萬(wàn)志愿者提供的人格測(cè)驗(yàn)結(jié)果，以及從用戶Facebook信息中提取得到的7億條單詞、短語(yǔ)和話題數(shù)據(jù)，較為系統(tǒng)地探索了用戶在Facebook上的語(yǔ)言表達(dá)與其人格、性別、年齡之間的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：外向型的用戶更傾向于提及“聚會(huì)”“愛(ài)你”等詞匯；開(kāi)放型的用戶更傾向于提及“音樂(lè)”“藝術(shù)”“夢(mèng)想”等詞匯；而神經(jīng)質(zhì)的用戶則更傾向于提及“厭煩”“抑郁”等詞匯。研究者采用了開(kāi)源詞匯技術(shù)（open-vocabulary technique）來(lái)構(gòu)建人格預(yù)測(cè)模型，并在樣本外測(cè)試中達(dá)到了91.9%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。［11］該團(tuán)隊(duì)的Park等進(jìn)一步通過(guò)Facebook用戶的樣本檢驗(yàn)了該人格預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)健性，結(jié)果證明了基于社交媒體語(yǔ)言表達(dá)數(shù)據(jù)和開(kāi)源詞匯技術(shù)的自動(dòng)化人格預(yù)測(cè)模型具有較好的信度和外在效度。［12］

還有不少研究發(fā)現(xiàn)，人們?cè)谏缃痪W(wǎng)絡(luò)上的一些客觀行為，例如Facebook上的點(diǎn)贊行為，也為開(kāi)發(fā)自動(dòng)化預(yù)測(cè)用戶人格或其他屬性的計(jì)算機(jī)模型提供了可能。例如，Kosinski等通過(guò)5.8萬(wàn)Facebook用戶的點(diǎn)贊數(shù)據(jù)、人格測(cè)試等心理測(cè)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人們?cè)贔acebook的點(diǎn)贊數(shù)據(jù)能自動(dòng)化地、較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出用戶的人格、性取向、民族、宗教信仰、政治觀點(diǎn)、幸福感、物質(zhì)濫用、年齡、性別等特征和屬性。其中，對(duì)開(kāi)放性人格維度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性幾乎與標(biāo)準(zhǔn)化的人格測(cè)試精度相近，對(duì)性取向的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到88%，對(duì)民主主義和自由主義的政治態(tài)度預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到85%。［13］Wu等通過(guò)8.6 萬(wàn)Facebook用戶網(wǎng)絡(luò)賬戶信息和人格測(cè)試數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，基于用戶的Facebook點(diǎn)贊等電子化行為信息構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)模型對(duì)人格具有顯著預(yù)測(cè)力。尤為有趣的是，基于Facebook點(diǎn)贊數(shù)據(jù)構(gòu)建的人格預(yù)測(cè)模型（與用戶自身的人格測(cè)驗(yàn)相關(guān)r=0.56）準(zhǔn)確率要比與用戶關(guān)系親密的好友通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的判斷（r=0.49）準(zhǔn)確率還高。［14］

（三）大數(shù)據(jù)與行為金融學(xué)

行為金融學(xué)的研究致力于揭示人們的非理性成分在金融決策中的作用，或者說(shuō)人們?cè)谟邢蘩硇郧榫诚碌臎Q策規(guī)律。其中，以情緒與決策之間的關(guān)系最具代表性，例如，情緒預(yù)測(cè)股市的研究。賴凱聲等對(duì)情緒預(yù)測(cè)股市的理論機(jī)制，圍繞投資者情緒指標(biāo)、社會(huì)情緒指標(biāo)的實(shí)證研究等多方面進(jìn)行了較為系統(tǒng)的梳理。［15］他們認(rèn)為，近些年隨著網(wǎng)絡(luò)的普及和信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會(huì)情緒研究，為情緒與股市的關(guān)系這一遠(yuǎn)未形成定論的研究領(lǐng)域注入了新的活力。尤其是考慮到股市走勢(shì)是宏觀群體層面市場(chǎng)投資者共同決策的結(jié)果，傳統(tǒng)行為經(jīng)濟(jì)學(xué)常用的實(shí)驗(yàn)范式難以直接回答宏觀群體心理與金融決策之間的關(guān)系。因此，基于人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)環(huán)境下留下的客觀行為數(shù)據(jù)成為挖掘群體心理與宏觀金融決策關(guān)系研究的重要線索。

例如，Bollen等利用心理學(xué)情緒量表設(shè)定的情緒分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，分析了2008年美國(guó)微博網(wǎng)站Twitter上的海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)Twitter用戶微博條目中的“鎮(zhèn)定”（calm）類(lèi)情緒詞匯量變化趨勢(shì)可以成功預(yù)測(cè)2～6天后美國(guó)道瓊斯工業(yè)指數(shù)的升降趨勢(shì)，對(duì)于指數(shù)升降的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)到87%。［16］Bordino等的研究發(fā)現(xiàn)，納斯達(dá)克100指數(shù)與其成分股的雅虎搜索量顯著相關(guān)，并且在搜索指數(shù)的峰值附近有提前1天的預(yù)測(cè)作用。［17］Preis等系統(tǒng)考察了98個(gè)金融相關(guān)詞匯的Google搜索數(shù)據(jù)與美國(guó)股市走勢(shì)之間的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融詞匯的搜索數(shù)據(jù)能提前預(yù)測(cè)股市的走勢(shì)，并且也證明了基于以上規(guī)律構(gòu)建的量化策略的確能跑贏隨機(jī)策略。［18］

（四）大數(shù)據(jù)與健康心理學(xué)

隨著人們對(duì)健康問(wèn)題的關(guān)注，與健康相關(guān)的心理與行為規(guī)律也逐漸受到公共醫(yī)學(xué)、心理學(xué)等跨學(xué)科領(lǐng)域研究者的關(guān)注。大數(shù)據(jù)應(yīng)用于健康相關(guān)的研究議題，無(wú)論是在學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界都是關(guān)注度非常高的應(yīng)用領(lǐng)域之一。利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行健康心理領(lǐng)域研究的基本前提假設(shè)是：人們線下的健康狀況、健康行為等特征與其在線上的社交媒體表達(dá)、網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)注等行為之間存在一定的聯(lián)系。因此，基于大數(shù)據(jù)的健康心理學(xué)研究，可通過(guò)人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上行為特征來(lái)盡可能地揭示、解釋甚至預(yù)測(cè)人們的健康狀況。

例如，Ginsberg等認(rèn)為，每年大約有9 000萬(wàn)成年人會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎搜索特定疾病相關(guān)的信息，這為通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)疾病暴發(fā)狀況提供了可能。［19］他們利用人們?cè)贕oogle上5 000萬(wàn)條搜索數(shù)據(jù)，成功開(kāi)發(fā)了預(yù)測(cè)季節(jié)性流感傳播的模型。相較于傳統(tǒng)的流感預(yù)測(cè)工作，由于數(shù)據(jù)收集方法和過(guò)程的限制，往往會(huì)有1至2周的延遲。因此，他們的預(yù)測(cè)研究對(duì)于監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)流感的暴發(fā)趨勢(shì)，從而為政府相關(guān)部門(mén)做好流感應(yīng)急準(zhǔn)備和部署具有重要的價(jià)值。該研究引領(lǐng)了一大批基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)各種疾病的探索和嘗試。［20-22］此外，社交媒體數(shù)據(jù)也被證明對(duì)于預(yù)測(cè)健康問(wèn)題具有重要作用。例如，Eichstaedt等的研究發(fā)現(xiàn)，人們?cè)赥witter上的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)對(duì)于美國(guó)郡層面的心臟病死亡率有顯著預(yù)測(cè)作用。其中，與負(fù)面社會(huì)關(guān)系、分離和負(fù)面情緒（尤其是憤怒）相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)與心臟病死亡率正相關(guān)；而積極情緒和心理參與相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)與心臟病死亡率負(fù)相關(guān)。［23］

除了疾病預(yù)測(cè)外，還有一些研究者也開(kāi)展了一些借助網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)揭示網(wǎng)絡(luò)線上行為與線下健康行為（例如，自殺行為）之間關(guān)系的研究。例如，McCarthy利用谷歌網(wǎng)站記錄的2004年至2007年間網(wǎng)民對(duì)于自殺、自殘類(lèi)詞匯的搜索量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其與美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心（the Centers for Disease Control and Prevention，CDC）記載的2004年至2007年期間大眾現(xiàn)實(shí)自殺、自殘數(shù)據(jù)呈顯著統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系。但在大眾群體中呈顯著負(fù)相關(guān)，在青少年群體中卻呈顯著正相關(guān)。［24］

（五）大數(shù)據(jù)與政治心理學(xué)

大數(shù)據(jù)也被廣泛應(yīng)用到政治心理學(xué)議題中，包括選舉行為及其相關(guān)心理規(guī)律，與政治意識(shí)形態(tài)相關(guān)的心理學(xué)規(guī)律。例如，Caldarelli等的研究發(fā)現(xiàn)，意大利網(wǎng)民在Twitter上提及各黨派領(lǐng)導(dǎo)人的微博數(shù)量及其隨時(shí)間的變化特征對(duì)于預(yù)測(cè)全國(guó)政治大選具有顯著價(jià)值。［25］Markey通過(guò)分析2004、2006、2008年美國(guó)大選期間，搜索引擎網(wǎng)站Google上美國(guó)各州的色情類(lèi)詞匯搜索量波動(dòng)趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)如果某政黨“票倉(cāng)州”所支持的參選者最終確實(shí)獲勝，選舉之后該州的色情類(lèi)詞匯搜索量會(huì)快速上升，顯著高于其他州。該網(wǎng)絡(luò)行為現(xiàn)象驗(yàn)證了進(jìn)化心理學(xué)中著名的“挑戰(zhàn)假說(shuō)”（Challenge Hypothesis）。［26］

在政治意識(shí)形態(tài)方面，Bond和Messing的研究證明了通過(guò)Facebook數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)大眾政治意識(shí)形態(tài)的有效性和可行性，并提出了以此進(jìn)一步開(kāi)展政治計(jì)劃、政治意識(shí)形態(tài)結(jié)構(gòu)及其與政治參與率關(guān)系研究的研究方向。［27］Wojcik等最近發(fā)表在《科學(xué)》雜志的一項(xiàng)研究試圖探索到底持保守主義政治意識(shí)形態(tài)者和自由主義者誰(shuí)更幸福。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在自我報(bào)告的問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果中，持保守主義政治意識(shí)形態(tài)者報(bào)告了比自由主義者更高的幸福感，而通過(guò)Twitter等社交媒體數(shù)據(jù)的客觀幸福感指標(biāo)（例如積極情緒的表達(dá)、微笑）看，保守主義者卻顯著地表達(dá)了比自由主義者更低的幸福感。［28］

（六）其他富有前景的應(yīng)用領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于心理學(xué)的各分支領(lǐng)域，并不局限于以上列舉的這些應(yīng)用領(lǐng)域。例如，在文化心理學(xué)研究領(lǐng)域，有研究者通過(guò)Google Ngram基于Google掃描全球所有已出版書(shū)籍中約4%數(shù)據(jù)集所提供的歷時(shí)近200年的大數(shù)據(jù)來(lái)研究文化的變遷［29-30］，包括個(gè)體主義—集體主義文化的歷史變遷［31-33］，美國(guó)性別平等文化與女性地位的歷史變遷等［34］。還有其他豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源也被巧妙地應(yīng)用到各研究中。例如，通過(guò)15萬(wàn)歷史名人的出生地、死亡地?cái)?shù)據(jù)來(lái)反映歐洲和北美的文化歷史變遷［35］；智能手機(jī)的數(shù)據(jù)被應(yīng)用于實(shí)時(shí)刻畫(huà)大規(guī)模人群的人口分布［36］，研究人們對(duì)突發(fā)事件的集群行為規(guī)律。［37］

三、我國(guó)的大數(shù)據(jù)社會(huì)心理學(xué)研究實(shí)踐

我國(guó)的社會(huì)心理學(xué)研究者已經(jīng)主要就中國(guó)微博情緒的在線測(cè)量和應(yīng)用問(wèn)題，嘗試與信息科學(xué)領(lǐng)域的研究者一起展開(kāi)了一系列的研究和探索。

（一）微博情緒測(cè)量工具的開(kāi)發(fā)

微博積累的海量信息為直接測(cè)量大規(guī)模人群的態(tài)度、社會(huì)情緒提供了可能。對(duì)在線文本進(jìn)行情感分析一直是信息科學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題，但傳統(tǒng)在線文本分析技術(shù)主要以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或者經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)，例如包含正向情緒和負(fù)向情緒的二分法。情緒、情感是心理學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典研究問(wèn)題，將心理學(xué)領(lǐng)域關(guān)于情緒相關(guān)的研究成果應(yīng)用于在線文本分析技術(shù)，可從理論視角為提升在線文本分析技術(shù)的有效性提供支持和幫助。樂(lè)國(guó)安等對(duì)情感分析技術(shù)、情緒詞庫(kù)的構(gòu)建與發(fā)展、在線文本情感分析技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用等問(wèn)題進(jìn)行了較為系統(tǒng)的總結(jié)和歸納。［38］

詞匯匹配技術(shù)是目前分析海量微博客（例如Twitter、新浪微博）使用最為廣泛，也是效果相對(duì)較好的方法。該方法的原理主要是通過(guò)統(tǒng)計(jì)目標(biāo)文本中與情緒詞庫(kù)中特定類(lèi)型的情緒詞的詞頻多少來(lái)計(jì)算該文本的情緒定向。［39］因此，情緒詞庫(kù)的建設(shè)是基于詞匯匹配技術(shù)的在線文本情感分析技術(shù)的核心。董穎紅等基于心理學(xué)經(jīng)典的基本情緒結(jié)構(gòu)理論，將微博情緒分為快樂(lè)、悲傷、憤怒、恐懼和厭惡五種（其中驚奇情緒由于在測(cè)試中發(fā)現(xiàn)使用頻率較低而未納入詞庫(kù)中），構(gòu)建了包含818個(gè)情緒詞（快樂(lè)306個(gè)；悲傷205個(gè)；厭惡142個(gè)；恐懼72個(gè)；憤怒93個(gè)）的標(biāo)準(zhǔn)化微博客基本情緒詞庫(kù)（Weibo Basic Mood Lexicon，Weibo-5BML）。［39］

為了檢驗(yàn)該情緒詞庫(kù)和工具的有效性，研究團(tuán)隊(duì)與華東師范大學(xué)軟件學(xué)院海量計(jì)算研究所團(tuán)隊(duì)合作，在160多萬(wàn)新浪微博用戶2011年7月至2012年11月期間發(fā)布的微博文本上進(jìn)行測(cè)試。首先，對(duì)五種微博情緒之間的內(nèi)部相關(guān)性進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：快樂(lè)和悲傷、厭惡、憤怒、恐懼情緒均為顯著負(fù)相關(guān)；而悲傷、厭惡、憤怒和恐懼情緒之間呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。該檢驗(yàn)結(jié)果與心理學(xué)經(jīng)典的情緒理論，例如效價(jià)—喚醒理論，有較好的一致性。其次，通過(guò)整理五種微博情緒在一周內(nèi)（周一至周日）的周變化趨勢(shì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：快樂(lè)情緒在周末顯著高于工作日，而周三的快樂(lè)情緒達(dá)到最低點(diǎn)。這為探索大規(guī)模人群的整體情緒的節(jié)律變化提供了新的證據(jù)。最后，為了檢驗(yàn)微博情緒測(cè)量工具的生態(tài)效度，研究團(tuán)隊(duì)還分析了五種微博情緒對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)中重大節(jié)日、重大社會(huì)熱點(diǎn)事件的反應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，微博情緒對(duì)2011年“7?23甬溫線旅客列車(chē)特別重大事故”、2012年“釣魚(yú)島之爭(zhēng)”、春節(jié)、中秋節(jié)、感恩節(jié)等重大事件和節(jié)假日都呈現(xiàn)出了較為靈敏而合理的反應(yīng)。例如，2011年7月23日，甬溫線段發(fā)生了旅客列車(chē)特別重大事故，事故發(fā)生當(dāng)天，快樂(lè)情緒開(kāi)始下降，而悲傷、憤怒和恐懼情緒開(kāi)始上升。隨后的幾天人們一直沉浸在悲傷、憤怒和恐懼的氛圍中，一直到7月29日悼念活動(dòng)結(jié)束以后公眾的各種基本情緒才逐漸恢復(fù)到往日的水平。尤其是在事故發(fā)生之初，生命至上、緊急救援是主要問(wèn)題，因此人們的悲傷情緒首先上升到高點(diǎn)；但隨著時(shí)間的推移，事故的處理方式和對(duì)原因的調(diào)查使得公眾對(duì)政府的不滿、憤怒情緒不斷推高。以上檢驗(yàn)結(jié)果表明，研究團(tuán)隊(duì)基于基本情緒結(jié)構(gòu)理論開(kāi)發(fā)的Weibo-5BML微博情緒測(cè)量工具，在分析大眾情緒信息時(shí)是有效的，這對(duì)于實(shí)時(shí)、高效地感知公眾的社會(huì)情緒變化具有重要的意義。［39］

（二）基于微博情緒的應(yīng)用社會(huì)心理學(xué)研究

1.預(yù)測(cè)股市

在發(fā)現(xiàn)新浪微博上單個(gè)情緒詞（例如“緊張”）與上證指數(shù)之間存在顯著關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，為了探索更一般性的微博情緒與股市關(guān)系，賴凱聲等基于心理學(xué)的情緒理論和情緒測(cè)量量表，抓取了新浪微博上2011年8月1日至2012年2月29日期間2 242個(gè)情緒詞匯的詞頻數(shù)據(jù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2242個(gè)情緒詞中，有993個(gè)情緒詞與上證指數(shù)之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，并且基于這2 242個(gè)情緒詞通過(guò)相關(guān)系數(shù)篩選、加權(quán)得到的微博情緒綜合指數(shù)與上證指數(shù)之間的相關(guān)高達(dá)0.877。進(jìn)一步對(duì)微博情緒綜合指數(shù)和上證指數(shù)的時(shí)間序列構(gòu)建協(xié)整模型發(fā)現(xiàn)，二者存在顯著的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，且微博情緒綜合指數(shù)能顯著預(yù)測(cè)下一個(gè)交易日的上證指數(shù)。［40］

Dong等通過(guò)構(gòu)建的微博客基本情緒詞庫(kù)（Weibo-5BML）工具和2012年2月1日至2012年11月30日期間的新浪微博數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了不同類(lèi)型的微博情緒與股市之間的關(guān)系。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，五種情緒中悲傷情緒能顯著提高上證指數(shù)成交量（預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高2.4%）。考慮到悲傷情緒的喚醒度最低，研究者再把悲傷情緒詞中喚醒度最低的25%作為新的悲傷指數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)對(duì)上證指數(shù)成交量的預(yù)測(cè)能力仍然顯著。該研究結(jié)果表明，具有低喚醒度的負(fù)性情緒與上證指數(shù)交易量相關(guān)，該結(jié)果從群體層面支持了情緒維持假說(shuō)，并為情緒泛化假說(shuō)和情緒維持假說(shuō)的爭(zhēng)論提供了新證據(jù)。［41］

2.風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)預(yù)測(cè)

處于社會(huì)轉(zhuǎn)型期和全球化進(jìn)程的中國(guó)社會(huì)面臨著各種社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)體層面的研究認(rèn)為，由感知的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)誘發(fā)的情緒，例如憤怒，可能會(huì)引發(fā)集體行動(dòng)。但在宏觀群體層面，由于測(cè)量手段和成本的限制，大眾感知的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)情緒之間的關(guān)系并不明確。為探索大眾對(duì)感知的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的情緒反應(yīng)規(guī)律，Dong等的研究通過(guò)百度搜索數(shù)據(jù)來(lái)刻畫(huà)中國(guó)網(wǎng)民的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)感知水平（分為社會(huì)穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)、日常生活風(fēng)險(xiǎn)、資源環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、公共道德風(fēng)險(xiǎn)、政府執(zhí)政風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)家安全風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)七大類(lèi)），通過(guò)微博客基本情緒詞庫(kù)（Weibo-5BML）工具分析新浪微博數(shù)據(jù)得到五類(lèi)基本情緒水平。通過(guò)Granger因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，大眾感知的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)社會(huì)情緒有顯著的預(yù)測(cè)力，但不同的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型對(duì)不同情緒的預(yù)測(cè)力是不同的。例如，感知的政治執(zhí)政風(fēng)險(xiǎn)能顯著預(yù)測(cè)憤怒情緒，資源環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)感知能顯著預(yù)測(cè)未來(lái)2～5日的悲傷情緒。［42］

另一方面，大眾感知的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和社會(huì)和諧有負(fù)面影響，因此研究群體層面的大眾情緒能否影響或預(yù)測(cè)社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)感知也具有重要意義。Dong等同樣采用百度搜索數(shù)據(jù)和新浪微博數(shù)據(jù)，研究了中國(guó)網(wǎng)民的社會(huì)情緒對(duì)大眾社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)感知的預(yù)測(cè)效果。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，社會(huì)情緒對(duì)大眾感知的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的預(yù)測(cè)力，但不同的社會(huì)情緒對(duì)不同類(lèi)型的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)感知的預(yù)測(cè)效果是不同的。相比快樂(lè)情緒，悲傷、厭惡、憤怒、恐懼四種負(fù)性社會(huì)情緒是社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)感知水平更為重要的預(yù)測(cè)變量。關(guān)于社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)感知水平的關(guān)系研究表明，通過(guò)社會(huì)化媒體捕捉和研究大眾心理特征和規(guī)律是可行的。［43］

3.精英與大眾的微博情緒關(guān)系

關(guān)于精英與大眾的關(guān)系一直是政治學(xué)、社會(huì)學(xué)、傳播學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注的問(wèn)題。傳播學(xué)的意見(jiàn)領(lǐng)袖研究認(rèn)為，意見(jiàn)領(lǐng)袖在信息傳播中起著二級(jí)傳播的作用，對(duì)大眾具有重要的引領(lǐng)作用；政治學(xué)領(lǐng)域的研究者認(rèn)為，政治精英只是強(qiáng)化和激發(fā)現(xiàn)存的公共輿論，整體上對(duì)公共輿論的影響是“微不足道”的；而另一些研究則反對(duì)這種認(rèn)為影響微不足道的觀點(diǎn)，并給出了一些政治精英利用大眾傳媒操縱公共輿論的證據(jù)。隨著社會(huì)的發(fā)展，精英和大眾之間的關(guān)系變得越來(lái)越復(fù)雜。尤其是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，微博等自媒體的發(fā)展，精英與大眾互動(dòng)的頻率和強(qiáng)度都產(chǎn)生了巨大的飛躍，這無(wú)疑更加凸顯了探究精英和大眾的關(guān)系問(wèn)題的重要性。精英是因?yàn)槟軠?zhǔn)確感知大眾輿論的趨勢(shì)，迎合或順應(yīng)大眾的“民意”，從而獲得大眾擁戴，即“時(shí)勢(shì)造英雄”；還是因?yàn)槟軕{借自身能力制造、引領(lǐng)時(shí)勢(shì)，充當(dāng)大眾引領(lǐng)者的角色，即“英雄造時(shí)勢(shì)”？

Lai等以微博情緒的分析視角為切入點(diǎn)，借助研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的微博客基本情緒詞庫(kù)（Weibo-5BML）工具和新浪微博2011—2012年的微博數(shù)據(jù)，探索了覆蓋房地產(chǎn)、教育等9個(gè)行業(yè)的894名微博精英和160多萬(wàn)名大眾用戶之間的微博情緒關(guān)系。綜合分析9大領(lǐng)域結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）當(dāng)下中國(guó)的經(jīng)濟(jì)資本比文化資本具有更大的影響力。房產(chǎn)、財(cái)經(jīng)和科技類(lèi)意見(jiàn)領(lǐng)袖（即經(jīng)濟(jì)資本領(lǐng)域）均有顯著領(lǐng)先于大眾情緒的傾向，而傳媒、時(shí)尚、藝術(shù)、娛樂(lè)、教育、文學(xué)意見(jiàn)領(lǐng)袖（即文化資本領(lǐng)域）領(lǐng)先大眾情緒的傾向相對(duì)更低甚至落后于大眾情緒。（2）不同領(lǐng)域、不同情緒類(lèi)型下的影響關(guān)系不完全相同，但總體來(lái)看，“時(shí)勢(shì)造英雄”的效果要比“英雄造時(shí)勢(shì)”的效果強(qiáng)些。（3）消極情緒比積極情緒更易傳播。其中，積極情緒中快樂(lè)情緒在4個(gè)領(lǐng)域的意見(jiàn)領(lǐng)袖群體和大眾情緒中有顯著的領(lǐng)先和滯后關(guān)系；而消極情緒中悲傷情緒在8個(gè)領(lǐng)域、厭惡情緒在6個(gè)領(lǐng)域、恐懼情緒在5個(gè)領(lǐng)域、憤怒情緒在2個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的意見(jiàn)領(lǐng)袖群體和大眾情緒中有顯著的領(lǐng)先和滯后關(guān)系?？偟膩?lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)資本和文化資本之間的支配和被支配關(guān)系取決于哪類(lèi)資本占據(jù)了相對(duì)較高的話語(yǔ)權(quán)。基于微博情緒的研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)資本比文化資本更具影響力的結(jié)果在一定程度上能反映轉(zhuǎn)型期中國(guó)文化轉(zhuǎn)型落后于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的社會(huì)現(xiàn)狀。［44］

4.厭惡情緒預(yù)測(cè)地區(qū)民族主義

關(guān)注情緒的進(jìn)化意義的研究者認(rèn)為，厭惡情緒可保護(hù)人們免受有毒物質(zhì)、病菌和疾病的威脅。［45］厭惡情緒在道德決策和意識(shí)形態(tài)層面的影響作用也得到了研究者的關(guān)注。個(gè)體層面的實(shí)驗(yàn)和調(diào)查證據(jù)發(fā)現(xiàn)，厭惡情緒與個(gè)體的政治意識(shí)形態(tài)，例如預(yù)測(cè)保守主義、投票行為，有顯著關(guān)聯(lián)。民族主義是個(gè)體認(rèn)同或依附于自己民族和國(guó)家的一種信仰或意識(shí)形態(tài)，具有以自我民族中心，以及排斥、貶低外民族的傾向等主要特征。那么，在群體層面的厭惡情緒與地區(qū)的民族主義是否有關(guān)聯(lián)？

高樹(shù)青等借助研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的微博客基本情緒詞庫(kù)（Weibo-5BML）工具來(lái)測(cè)量2011年中國(guó)各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的新浪微博厭惡情緒表達(dá)，并結(jié)合包含17萬(wàn)網(wǎng)民樣本的“中國(guó)政治坐標(biāo)系測(cè)試”關(guān)于政治意識(shí)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)大調(diào)查數(shù)據(jù)，從宏觀層面探索了網(wǎng)絡(luò)厭惡情緒表達(dá)與地區(qū)民主主義之間的關(guān)系。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）中國(guó)各省的厭惡情緒表達(dá)與地區(qū)民族主義存在顯著相關(guān)；（2）在控制了各省的人均GDP、地理封閉性、農(nóng)村人口比重等變量之后，厭惡情緒表達(dá)與地區(qū)民族主義之間的相關(guān)仍然顯著；（3）進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，5類(lèi)基本情緒中，有且僅有厭惡情緒與地區(qū)民族主義具有顯著關(guān)聯(lián)。因此，微博厭惡情緒表達(dá)與地區(qū)民族主義正相關(guān)的結(jié)果具有較好的區(qū)分效度，這為理解群體層面的情緒表達(dá)和民族主義傾向之間的關(guān)系提供了直接證據(jù)。［46］

四、大數(shù)據(jù)研究存在的問(wèn)題

（一）大數(shù)據(jù)“萬(wàn)能論”與“無(wú)用論”

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的定位問(wèn)題，尤其是大數(shù)據(jù)在受到商界熱炒的背景下，如何客觀、理性地看待大數(shù)據(jù)研究也是一個(gè)值得討論的問(wèn)題。認(rèn)為大數(shù)據(jù)能解決一切問(wèn)題，采用大數(shù)據(jù)的研究方法就是高質(zhì)量的研究，這便是推崇大數(shù)據(jù)“萬(wàn)能論”；也有觀點(diǎn)認(rèn)為大數(shù)據(jù)一無(wú)是處，存在數(shù)據(jù)不精確，結(jié)果是偽相關(guān)等問(wèn)題，便是信奉大數(shù)據(jù)“無(wú)用論”。筆者認(rèn)為，我們既不要盲從于大數(shù)據(jù)“萬(wàn)能論”，也不必因大數(shù)據(jù)“無(wú)用論”而望而卻步?？陀^來(lái)講，大數(shù)據(jù)更像是一種新范式或者新方法，它有它自己的優(yōu)勢(shì)，例如樣本量大、生態(tài)效度高。大數(shù)據(jù)也有一些缺陷，包括不精確、信度低，難以揭示因果等問(wèn)題。正如傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)法有控制嚴(yán)格的優(yōu)點(diǎn)和生態(tài)效度低的缺點(diǎn)，而問(wèn)卷法有被試范圍廣的優(yōu)點(diǎn)和存在社會(huì)稱許性反應(yīng)的弊端一樣，大數(shù)據(jù)會(huì)存在優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)自然也屬情理之中。因此，將大數(shù)據(jù)看成一種新的研究范式，研究者可以更好地結(jié)合一般方法論、研究范式的優(yōu)缺點(diǎn)的視角來(lái)客觀、理性地評(píng)價(jià)和應(yīng)用它。

（二）大數(shù)據(jù)的因果關(guān)系問(wèn)題

大數(shù)據(jù)研究具有全體、混雜和相關(guān)三大特點(diǎn)。［47］27-96其中，相關(guān)指的是大數(shù)據(jù)研究通常更加關(guān)注相關(guān)性，而不是因果性。因果關(guān)系的確立需要排除很多可能的干擾因素，而大數(shù)據(jù)混雜的特點(diǎn)很難保證因果關(guān)系的推論，要通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)研究因果是比較困難的。很多大數(shù)據(jù)研究中找到的因果也只是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的因果，例如，基于Granger因果檢驗(yàn)的研究。但統(tǒng)計(jì)意義上的因果關(guān)系代表的是數(shù)據(jù)在時(shí)間上的領(lǐng)先滯后關(guān)系，與邏輯學(xué)意義上的因果并不等同。因此，如果需要進(jìn)一步確定因果關(guān)系，建議可再結(jié)合傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)和確定。值得一提的是，大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)，尤其是時(shí)間序列上的領(lǐng)先—滯后相關(guān)由于具有預(yù)測(cè)性，因此仍然是具有較強(qiáng)的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的。這也可能是大數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)界傳播范圍廣、影響力大的重要原因之一。

（三）大數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題

在大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于科研、商業(yè)和管理等諸多實(shí)踐領(lǐng)域的同時(shí)，人們也開(kāi)始思考大數(shù)據(jù)對(duì)人類(lèi)帶來(lái)的威脅和負(fù)面影響。其中以對(duì)數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題的顧慮最具代表性。人們?cè)谒阉饕嫔系乃阉饔涗洝⒃陔娮由虅?wù)網(wǎng)站上的購(gòu)物記錄、在社交媒體上與好友的互動(dòng)記錄等，這些數(shù)據(jù)都被網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商所掌握。這些數(shù)據(jù)的安全性則成為了網(wǎng)絡(luò)信息化社會(huì)的一大隱患。尤其是2013年的“棱鏡門(mén)”事件更是激發(fā)了人們對(duì)數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題的關(guān)注。關(guān)于數(shù)據(jù)收集者是否有權(quán)收集、分析以及使用相關(guān)信息也引起了廣泛的討論。例如，傳統(tǒng)社會(huì)中，由于社會(huì)流動(dòng)性的存在，對(duì)于一些犯過(guò)一些過(guò)錯(cuò)的人，往往還具備通過(guò)更換環(huán)境來(lái)重新開(kāi)啟新生活的權(quán)力。但網(wǎng)絡(luò)社會(huì)信息的全覆蓋，一旦有任何負(fù)面的信息發(fā)布到網(wǎng)上，幾乎世界上任何有互聯(lián)網(wǎng)覆蓋的角落都能知道該信息，并且它可能被永久的記載。換言之，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們的隱私空間越來(lái)越小，這種現(xiàn)象被稱為“被遺忘權(quán)”的剝奪。數(shù)據(jù)隱私權(quán)隱患引起了社會(huì)各界的大討論，世界各國(guó)已經(jīng)開(kāi)始著手建設(shè)和完善大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)相關(guān)的法律。對(duì)于學(xué)術(shù)研究而言，大數(shù)據(jù)研究者可通過(guò)建立一個(gè)自由、透明的學(xué)術(shù)共同體，共同遵循和監(jiān)督在充分保證用戶個(gè)人隱私的條件下開(kāi)展有價(jià)值的學(xué)術(shù)研究的數(shù)據(jù)使用原則。例如，對(duì)個(gè)體關(guān)鍵信息進(jìn)行匿名化處理是大數(shù)據(jù)研究中常用的保護(hù)用戶個(gè)人隱私的辦法。

五、未來(lái)研究展望

近些年圍繞網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會(huì)心理學(xué)研究展現(xiàn)出了巨大的發(fā)展?jié)摿Γ谘芯恳暯?、研究方法的多元化等方面都取得了重大的突破?013 年Watts曾就計(jì)算社會(huì)科學(xué)的研究現(xiàn)狀和面臨的挑戰(zhàn)問(wèn)題指出，雖然目前已經(jīng)有了成百上千篇關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、金融危機(jī)、群體形成等問(wèn)題相關(guān)的計(jì)算社會(huì)科學(xué)研究成果，但這些成果中很少能被傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)的期刊所認(rèn)可并發(fā)表。［48］換言之，Watts一針見(jiàn)血地指出了當(dāng)時(shí)信息科學(xué)領(lǐng)域研究者與社會(huì)科學(xué)研究者之間的合作仍然不夠充分，從而導(dǎo)致主流社會(huì)科學(xué)和計(jì)算社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域之間仍然存在較深隔閡的問(wèn)題。這也與大多數(shù)計(jì)算社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的研究缺乏對(duì)傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)理論和現(xiàn)實(shí)重要社會(huì)實(shí)踐的關(guān)注有關(guān)。對(duì)于大數(shù)據(jù)心理學(xué)研究領(lǐng)域的發(fā)展而言，該問(wèn)題和挑戰(zhàn)同樣存在，并且將長(zhǎng)期存在。值得肯定的是，就在最近的幾年發(fā)展中，已經(jīng)開(kāi)始涌現(xiàn)出一批具有代表性意義的大數(shù)據(jù)心理學(xué)研究，并得到了一些主流心理學(xué)期刊的認(rèn)可。例如，在2014—2015年期間，有多篇基于Facebook、Twitter、Google網(wǎng)絡(luò)搜索的大數(shù)據(jù)研究相繼在社會(huì)心理學(xué)領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)期刊，如美國(guó)的《人格與社會(huì)心理學(xué)》《心理科學(xué)》等雜志上發(fā)表。這意味著基于大數(shù)據(jù)的社會(huì)心理學(xué)研究領(lǐng)域已經(jīng)逐漸步入主流心理學(xué)研究的視野，并開(kāi)始展示其蓬勃的生命力。筆者認(rèn)為，要想獲得長(zhǎng)足的發(fā)展，并且真正獲得主流心理學(xué)的認(rèn)可，研究者在未來(lái)研究中不能僅僅只把網(wǎng)絡(luò)作為一種人類(lèi)活動(dòng)的特定情境來(lái)研究網(wǎng)絡(luò)用戶的心理與行為規(guī)律，更應(yīng)重視借助網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)相關(guān)的研究技術(shù)和手段來(lái)解決心理學(xué)領(lǐng)域的重要理論和現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

尤其是對(duì)于國(guó)內(nèi)的研究者而言，國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究總體上仍處于探索期，研究成果和經(jīng)驗(yàn)相對(duì)較少。這既意味著存在廣闊的發(fā)展空間，也意味著面臨巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)公開(kāi)、數(shù)據(jù)共享也是未來(lái)發(fā)展的大趨勢(shì)。我國(guó)作為人口大國(guó)，網(wǎng)民用戶群體規(guī)模龐大，這為研究者研究轉(zhuǎn)型期中國(guó)人的心理與行為規(guī)律提供了鮮活的證據(jù)。當(dāng)前正處于轉(zhuǎn)型期的中國(guó)，在大眾心理與行為層面涌現(xiàn)出許多可供深入挖掘的研究資源。建議國(guó)內(nèi)研究者在延續(xù)傳統(tǒng)心理學(xué)研究范式，探討網(wǎng)絡(luò)化環(huán)境下個(gè)體心理、社會(huì)適應(yīng)的影響機(jī)制研究的同時(shí)，也多關(guān)注借助網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)探索群體心理和行為問(wèn)題。這對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決社會(huì)問(wèn)題，從而促進(jìn)社會(huì)的和諧發(fā)展具有重要的意義。

建議未來(lái)研究多結(jié)合心理信息學(xué)的視角，將網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)研究技術(shù)多應(yīng)用于解決具有重要現(xiàn)實(shí)意義的社會(huì)問(wèn)題（例如，醫(yī)療衛(wèi)生問(wèn)題、幸福感問(wèn)題、環(huán)境問(wèn)題），落實(shí)心理學(xué)服務(wù)社會(huì)的使命。從已有的研究證據(jù)來(lái)看，心理信息學(xué)的研究范式不但在探索有關(guān)個(gè)體和群體心理與行為規(guī)律的研究問(wèn)題上展示出了巨大的潛力，還能幫助研究者從理論驅(qū)動(dòng)出發(fā)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證一些心理學(xué)的經(jīng)典假設(shè)，從而為理論假說(shuō)、爭(zhēng)論提供新的證據(jù)。因此，心理信息學(xué)有望成為未來(lái)心理學(xué)發(fā)展的重要方向之一。［1］但心理信息學(xué)研究的順利開(kāi)展，需要心理學(xué)和信息科學(xué)領(lǐng)域研究者的密切配合以及相關(guān)資源的全力支持。建議國(guó)家多提供一些跨學(xué)科領(lǐng)域合作的資源項(xiàng)目，支持和鼓勵(lì)開(kāi)展跨學(xué)科領(lǐng)域合作的課題；而研究者自身則應(yīng)能主動(dòng)地學(xué)習(xí)和了解相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)，打破傳統(tǒng)的學(xué)科思維界限，積極投身于跨學(xué)科合作實(shí)踐中，從而把握網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇。

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［責(zé)任編輯：江 波］

Progress in Big Data-based Social Psychological Research

YUE Guo-an LAI Kai-sheng
(Department of Social Psychology,Nankai University,Tianjin 300071,China)

Abstract：With the rapid development of the Internet and computer science and technology,psychological research based on big data has received increasing attention.The big data approach provides a new perspective for studying human psychological and behavioral patterns.As an important part of social sciences,psychology has shown great potential in the great wave of computational social sciences,and has informed fruitful research of significant theoretical and practical implications in various fields such as emotion psychology,personality psychology,behavioral finance,health psychology,and political psychology.Researchers in social psychology in China have conducted a series of pioneering researches regarding Weibo emotions,which are linked to various issues of social and practical significance such as the prediction of the stock market,social risk perception,the relationship between elites and the mass,and regional nationalism.Regarding the social psychology research based on big data,future researchers should put this new paradigm in perspective and fully develop its potential so as to solve the issues of significant theoretical and practical value in social sciences.

Key words：big data;psychoinformatics;Weibo;emotion

* 通訊作者：樂(lè)國(guó)安，E-mail：yuega@126.com。

中圖分類(lèi)號(hào)：B849；C912.6-0

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-7068(2016)01-0001-11

收稿日期：2015-11-12

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)實(shí)際測(cè)量的個(gè)體與群體行為影響分析研究”（項(xiàng)目編號(hào)：12&ZD218）、國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)展規(guī)律的社會(huì)學(xué)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：12ASH006）、中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)中國(guó)心理學(xué)會(huì)創(chuàng)新和服務(wù)能力提升工程優(yōu)秀科技社團(tuán)建設(shè)項(xiàng)目“‘互聯(lián)網(wǎng)+’大戰(zhàn)略中的心理學(xué)應(yīng)用”的階段性研究成果。

作者簡(jiǎn)介：樂(lè)國(guó)安（1946—），男，江西東鄉(xiāng)人，博士，南開(kāi)大學(xué)周恩來(lái)政府管理學(xué)院社會(huì)心理學(xué)系教授、博士生導(dǎo)師，主要從事社會(huì)心理學(xué)、網(wǎng)絡(luò)心理學(xué)研究。