导读 想知道在没有看精神科医生的情况下您的心理健康状况吗?或者您是否想知道如何通过社交媒体了解您的心理健康状况?在现实中，心理健康很难大规
想知道在没有看精神科医生的情况下您的心理健康状况吗?或者您是否想知道如何通过社交媒体了解您的心理健康状况?在现实中，心理健康很难大规模地实时评估。然而，社交媒体的流行和扩散使得以非侵入性方式感知和监控在线用户的心理健康成为可能。
由中科院心理研究所朱廷少教授带领的研究团队展示了机器学习模型如何感知人们的心理健康，并研究了社交媒体与真实情况相对应的预测能力——以心理学的方式成为数据。这项名为“使用社交媒体语言感知心理健康：预测模型开发研究”的研究已于 1 月 31 日发表在《医学互联网研究杂志》上。
研究人员基于自主开发的在线平台，在新浪微博平台上招募了 1,427 名参与者。使用 6 维问卷评估参与者的幸福感，包括环境掌握、与他人的积极关系、自主性、个人成长、自我接纳和生活目的。
然后收集参与者的社交媒体帖子，并使用六种不同的心理词典从收集的帖子中提取语言特征。然后使用提取的语言特征作为输入，心理健康作为输出，建立了一个多目标预测模型。
最后，他们使用心理问卷评分法对机器学习模型进行了评估。
结果表明，机器学习模型基于心理词典的使用表现非常好。此外，该模型在信度和效度方面也表现出色。
通过确认机器学习预测模型的信度和效度，该研究从心理幸福感的角度验证了社交媒体对应于ground truth幸福感数据的可预测性。该研究对于使用社交媒体预测非专业环境(例如自我测试或大规模用户研究)中的心理健康具有积极意义。
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