现实生活中, 面部表情通常随时间推移呈动态变化, 个体对任一表情的解读都可能受其所处的动态序列情境的影响。尽管近年来有研究表明同时呈现的情境信息会对目标表情的知觉产生影响, 但对于序列变化的表情信息如何影响目标表情知觉却知之甚少。本研究拟通过行为实验和眼动技术, 借助人工合成和真人表演的动态表情, 考察序列变化的表情信息(即动态序列情境)对初始表情和最终表情的知觉的影响及其作用机制。研究成果有助于揭示生态化情境下的面部表情加工机制, 为基于人工智能的动态表情识别提供参考。

空间能力是个体对客体或空间图形在头脑中进行识别、编码、贮存、表征、分解组合和抽象概括的能力, 是个体理解自身所处环境并解决问题的认知基础。准确、便捷、有效地测评空间能力, 对增强STEM教育教学水平和人才培养质量都具有重要意义。由于空间能力受多因素共同作用, 具有复杂性、多维度、内隐性的特点, 使得利用计算机评价空间能力比较困难。本研究旨在准确、有效、大规模地测评空间能力, 将使用多模态学习分析方法探索学习者空间认知行为表现特征, 并基于视频游戏环境研发空间能力隐形测评关键技术与工具。具体包括: 1)构建空间能力内在表征框架和评价指标体系; 2)基于多模态学习分析构建学习者空间能力行为表现模型; 3)探索视频游戏影响空间能力的关键因素, 并使用游戏引擎开发基于视频游戏的测评工具; 4)使用以证据为中心的设计框架和贝叶斯网络模型, 开发并部署能够推断和预测空间能力的测评算法; 5)在实验室和真实课堂情境开展实证研究, 验证测评工具有效性。研究成果将有利于理解人类空间认知过程和行为表现, 拓展和丰富空间能力相关理论, 并为大规模数字化测评提供关键技术支撑。

面对错综复杂和快速变化的商业环境, 组织要想做出快速响应, 领导者的有效倾听显得非常重要。通过文献综述发现, 现有研究尚未对领导倾听的概念形成统一界定, 且理论视角和研究层次较为单一, 这不利于我们深入理解领导倾听的内涵及其多层次效应。事实上, 作为一种领导行为, 领导倾听不仅会对领导者自身产生影响, 而且会给团队及其下属带来影响。因此, 本研究基于二元互动情境, 从沟通信息和支持员工两方面对领导倾听的内涵进行探索性研究, 并从领导力效能的评价对象(领导者、团队、员工)出发, 结合多层次、多理论、多研究方法的全景研究范式逐步揭示领导倾听对不同对象的不同效应、黑箱机制及边界条件。本研究不仅开拓了倾听研究的新思路和新视角, 而且为企业增强领导倾听的积极效能提供了管理启示。

精神病临床高危(clinical high-risk for psychosis, CHR-P)人群的症状和功能发展存在异质性, 澄清这个群体症状和功能的改变及联系, 有利于精神病早期预防。元分析纳入54篇文献, 探究CHR-P人群各维度临床症状和功能的纵向改变、基线症状对随访功能的预测作用、调节效应。 结果发现,CHR-P人群轻微阳性症状、阴性症状、瓦解症状、情感症状、一般精神病理症状、整体功能和角色功能随时间显著改善, 社会功能没有显著改善; 基线阴性症状显著负向预测随访的整体功能、社会功能、角色功能, 基线的瓦解症状、情感症状、一般精神病理症状与随访的整体功能显著负相关; 受教育程度显著调节轻微阳性症状和阴性症状的纵向变化, 年龄、轻微阳性症状亚组比例和短暂间歇性精神病性症状亚组比例显著调节情感症状的纵向变化。这揭示阴性症状改善少和社会功能损害是CHR-P人群的核心特征, 提示未来可针对阴性症状研发干预措施, 进而改善社会功能。

认知地图不仅可以映射物理空间, 还可以支持认知空间映射, 形成包括感知空间、情景记忆空间、概念空间和社会空间等在内的跨不同信息领域的地图式表征。认知空间映射的神经机制包括海马体对潜在结构的抽象和概括、支持分布式位置地图的生成、将信息与背景结构捆绑, 以及海马体与其它脑区的协同。未来研究应关注预测性的认知空间地图、海马体对不同精度和层级信息的表征、认知空间映射微观和介观层面的研究空缺以及物理空间和认知空间映射的共同机制和特异性机制等问题。

科技的迅速发展使得人的行为越来越“自动化”, 借助逐向导航人们可以按照正确路线快速到达目的地, 然而如此高效率的寻路方式带来的可能是空间记忆的削弱。众多研究结果显示逐向导航辅助不利于空间知识的获取, 研究者们开始改进逐向导航或设计新的导航系统。在此基础上本文提出了逐向导航辅助对空间记忆的影响模型, 针对如何改进逐向导航提出相关建议。未来研究应改进大尺度环境下空间知识的测量方法, 探究逐向导航辅助削弱空间记忆的神经机制, 关注个体因素的影响以构建一个更全面的解释机制, 开发兼具寻路效率和空间知识获取的新导航系统。

社会焦虑和抑郁现象日益严重。为理解与探索数媒时代焦虑、抑郁的引致因素及应对策略, 研究采用系统性文献综述方法, 基于情感事件理论和社会比较理论构建框架, 梳理了社会比较的不同亚型与焦虑、抑郁的关系以及网络媒体环境的权变作用。研究发现, 消极社会比较(传统上行比较和下行同化比较)可能会引发焦虑和抑郁, 社交网络平台对此负面影响具有催化作用; 而情绪比较和下行对比比较可以缓解焦虑和抑郁, 网络健康社区促进了情绪比较的积极作用的发挥。研究推进了社会比较理论在情绪情感领域的应用, 确定了焦虑、抑郁与网络健康社区可供性的关联, 也为网络社区服务、运营和设计的原则提供参考和借鉴以帮助个体应对心理健康问题。研究还指出焦虑、抑郁和社会比较关系后续研究的可能路径和方向。

动机损害是抑郁症的常见特征, 患者常表现出异常的奖励评估或体验等行为。理解抑郁症患者努力奖赏动机活动中不愿意付出努力的类型——是不愿意付出身体努力还是不愿意付出认知努力, 对帮助患者恢复社会功能活动具有重要作用。然而, 当前缺少研究探讨努力类型(身体或认知努力)对研究认识的影响, 同时, 计算模型方法具有能够精细评估动机相关变量的优势, 这一方法在该领域中并未得到普及应用。通过实验方法区分评估抑郁症患者“认知努力”和“身体努力”这两种不同的努力决策, 并结合计算模型的数据分析方式, 从努力奖赏动机这一角度探索抑郁症动机损害行为, 对揭示这一损害潜在的认知神经基础具有促进作用。

创伤后应激障碍是一种高度痛苦且致残的心理疾病, 在全球范围内造成了重大的健康负担。网络化心理干预因其易得性和匿名性等特征, 被广泛应用于创伤后应激障碍的治疗领域。本研究综述了“自上而下”和“自下而上”的网络化心理干预方法及其效果, 发现大部分干预措施对于创伤后应激障碍具有良好的效果。为了深入探究干预起效的心理机制, 本研究构建了网络化干预创伤后应激障碍的双重机制模型, 即基于认知重构的认知行为疗法模型和基于认知歪曲的认知偏向矫正模型, 为创伤后应激障碍的网络化干预提供理论和实践指导。未来研究中, 可以引入聊天机器人和虚拟仿真工具等技术, 为用户提供即时支持和个性化干预, 实现更全面的数字化干预流程, 提升创伤后应激障碍的网络化干预效果和效率。

代际合作指个体选择为后代牺牲自己的当下利益, 以谋求未来福祉。此决策涉及当前自我利益与未来后代利益之间的权衡, 是推动可持续发展的关键心理过程。本研究分析了跨期决策、社会决策和代际合作决策在选项属性和选择过程两方面的差异, 进而揭示了代际合作不仅在时间维度和社会维度的价值评估阶段，更在价值选择阶段表现出决策独特性。基于此, 从时间折扣和社会折扣整合的理论视角, 尝试建构“折扣−动力−助推”模型：分别提出传承动机和未来取向、代际认同和责任感知的动力机制, 以及“代际心理账户”和“想象未来后代”的代际合作助推策略。未来还需探究代际合作的多种测量范式, 并引入生命全程的研究视角, 以推动代际合作与可持续发展的研究。

社会临场感(Social Presence, SP)又称社会存在, 是一种与他人在一起的共在感。社会临场感作为面向新型人机关系态度形成机制的经典与主流中介变量, 亟待对多学科相关文献进行系统性梳理与理论体系的整体性构建。本文以人机关系演进为背景, 从人与计算机交互(Human-Computer Interaction, HCI)和人与机器人交互(Human-Robot Interaction, HRI)的历史视角对社会临场的概念内涵与适用边界进行界定。再以拟人化为前置变量, 个体因素为调节变量, 认知、情感、行为的态度为结果变量, 构建了以社会临场感为中介变量的整合性理论框架, 解构面向新型人机关系的心理机制。最后, 对人机关系调整与机器社会心理、社会临场感的概念内涵外延的扩展、拟人化与社会临场感三方面进行了展望。

已有研究开发了大量的亲环境行为测量工具, 涉及量表、个体行为范式和群体博弈范式, 其中大多数测量工具是基于行为领域设计, 节约、出行、垃圾处理、消费和公域行为是5个最常被提及的领域。现有依据行为领域的亲环境行为测量方式存在标准化程度低及测量结果推广性受限的问题, 这主要是由于缺少对行为属性这一行为决定性特征的关注。未来研究应基于行为属性选用和开发标准化测量工具, 并选取多种真实行为作为效标进行效度检验。

Asparouhov和Muthén在2023年提出了一种全新的惩罚结构方程模型框架。惩罚对齐法是该模型框架在测量不变性检验领域的应用范例。惩罚对齐法继承了多组探索性因子分析在探索性因子分析框架内进行测量不变性检验和可以估计交叉载荷等优点, 继承了对齐法使用成分损失函数、允许模型中存在一定量不等参数等优点, 同时继承了贝叶斯结构方程模型对模型参数设置先验分布、通过检验模型参数的近似测量不变性达到潜因子均值比较的目的等优点。此外, 惩罚对齐法还克服了传统测量不变性检验方法的一些不足。本文以大学生职业价值观研究为例, 比较了多组验证性因子分析、基于验证性因子分析的惩罚对齐法分析、基于探索性结构方程模型的惩罚对齐法分析拟合样本数据的效果, 演示了如何使用惩罚对齐法进行测量不变性检验和多组比较。