网络行为与心理计算平台 

心理计算主要是通过计算机技术和神经网络模型,信息加工和传输模型,在计算机上,模拟心理现象、心理图景、心理表征,心理加工模式的实验。即,把数学模型或描述模型转换成对应的计算机上可执行的程序,给出系统参数、初始状态和环境条件等输入数据后,在计算机上进行,得到心理现象的结果并通过实践检验的实验方式。计算机模拟通过反复试验,帮助学生了解心理系统的性能,检验预想的假设,进行系统分析、设计、预测或评估,是科学心理学训练的一个重要部分。心理计算与模拟已经成为工程研制、自然科学研究等许多领域中的一个有力的工具。在网络心理与行为的研究中,可以利用数据建模、多层面数据分析、数据挖掘、大数据分析技术来分析网络行为及其网络行为背后的心理规律,真实准确地揭示网络使用对人们心理和行为的重大影响。

本实验平台主要包括:认知神经网络模拟社会网络模拟(群体交往),虚拟网络模拟心理实验数据深度挖掘、网络成瘾的多指标构建、基于大数据的网络人格分析、网络社交行为和现实社交行为多层面分析

(1) 实验项目

2-13 网络行为与心理计算实验项目一览表

实验项目名称

项目类型

实验时数

实验人数

1. 认知神经网络模拟

基础型

4

60

2. 时间序列分析

基础型

4

60

3. 语义空间建模

综合型

4

60

4. 知识表征模拟

综合型

4

60

5. 脑状态模拟

综合型

4

60

6. 神经学习模拟

创新型

4

60

7. 网络行为模拟

创新型

4

60

8. 网络数据挖掘1(编码)

基础型

4

60

9. 网络数据挖掘2(减噪模型)

综合型

4

60

10.网络数据挖掘3(模型构建)

创新型

4

60

11.网络成瘾的多指标构建

创新

2

60

12.基于大数据的网络人格分析

创新

2

60

13.网络社交和现实社交的多层面分析

综合

2

60

(2) 功能与效果

1)认知神经网络模拟

大脑是人的心理与行为的神经基础,在微观层面表现为神经元之间的突触传递,在宏观层面表现为脑区间的神经信息的整合,这些微观和宏观层面的神经网络支撑了人们复杂的心理与行为。现实中要观测人或动物的神经网络活动需要精密的仪器和极其昂贵的成本,而且会存在道德伦理问题。而神经网络技术能够轻松地模拟视觉、听觉、甚至高级认知加工活动中神经信号的传递和信息的加工,能让学生产生直观的体验,从而提高他们对心理与行为的神经机制的理解。

图2-13 神经元突触信息传递模拟图

2)社会网络模拟

人不是孤立的存在,而是彼此联系,共同构成一个复杂的社会网络。社会群体心理与行为是心理学一个重要方向,也是国家和社会的重要关注点,比如群体事件中个体间的交互以及群体的行为特征。现实中对群体的心理学研究多是基于小样本的,虽然能够在一定程度上解释群体的形成和演化,但是与真实的情况确实存在较大的差别。复杂网络方法是近年来兴起的研究大规模复杂系统的方法,通过该方法,我们可以通过计算机平台完成对社会群体形成、演化和发展的模拟,能让学生在更为宏观的层面上产生更为直观的印象,提高其对社会群体心理和行为的理解。

 

图2-14同伴交往关系复杂网络相图

3)虚拟网络模拟

随着信息技术的发展,互联网逐渐渗透到人们生活的各个方面,由此产生的一些列心理与行为问题成为人们关注的焦点。互联网上的人际交往往往由于不受地域限制,具有很大的随机性,使得相应的实验很难控制。通过网络平台产生虚拟的网络角色,可以较好的控制这种随机性。此外,互联网具有大数据特性,使得人们网络心理与行为变得非常复杂,真实的观测往往只能瞥其一角。通过虚拟网络模拟可以提供给学生一些基本的网络事件的产生和演化过程,能够让学生了解更为全面的网络事件演化,有利于学生加深对网络心理与行为的认识。

4)脑状态模拟

目前对人们心理与行为神经基础的研究需要用到一些神经成像仪器,比如脑电仪、生物反馈仪等。但是这些仪器设备比较昂贵,易损,耗材费较高,而且同时只能有两三个学生操作,这都增加了真实实验操作的难度。通过脑状态虚拟平台,搭建这些大型仪器设备的虚拟操作系统,可以帮助学生在接触真实的仪器之前熟练掌握仪器的使用和操作方法,同时降低对仪器的损耗和相应的实验成本。

5)心理实验数据挖掘

    心理实验计算平台除了在完成上述虚拟实验的过程中,需要掌握各种统计和数据处理方法,比如用于神经网络模拟的复杂网络分析、时间序列分析,用于虚拟网络模拟的语义空间建模和知识表征分析等。这些数据挖掘方法的掌握,有利于学生更好的运用相应的虚拟实验平台。

 

图2-15混沌统计数据挖掘分形图

6网络成瘾的多指标构建

现有对网络成瘾的甄别主要依据单一层面的反应,如行为表现或者生理水平,少有研究者将多种指标结合起来判别。该项目可以通过网络成瘾者在网络使用过程中的眼动数据、脑电数据和行为反应数据等结合起来,利用数据建模等技术整合各层面的不同表现,构建多层面多指标的网络成瘾诊断标准。因此,该指标能够全面地评估网络成瘾者的心理反应、生理反应和行为反应,真实揭示出网络使用对个体的影响。这也为网络成瘾的预防、干预、治疗等实践提供重要理论基础。

7)基于大数据的网络人格分析

网络人格是指在网络使用环境中个体所表现出来的稳定的、一致性的行为模式和倾向。网络人格不是现实人格在网络环境中的再现和形式上的变化,而是一种全新的人格类型或表现。网络人格来源于网络,只有对使用者的网络行为进行即时分析才能准确地揭示网络人格的面貌。网络使用产生的即时数据是大量的、丰富的,也是常规分析方法无法实现的。采用大数据处理思路和方法,能够将使用者在网络环境中的所有数据进行系统分析,有助于揭示真实的网络人格。

8)网络社交行为和现实社交行为多层面分析

 

网络社交行为和现实社交行为的差异是网络心理学研究的重要主题之一,但现有研究还没能很好解决这一问题。其中,一个重要的原因就是在数据分析上只关注某一个层面的差异,如数量或内容。无论是网络环境还是现实环境,社交行为是一个即时互动的活动。不仅要关注在互动过程中的数量、内容,还要关注交流内容的结构、交流过程中事件的时间特征、交流对象特征等。因此,从对层面来对研究网络社交行为和现实社交行为,才有助于全面地揭示两种环境中社交的差异和真实特征。