随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言生成和情感计算方面的技术进步, 其在心理咨询、医患沟通和客户服务等领域的共情模拟能力受到广泛关注。LLMs的共情模拟主要表现为认知共情模拟, 而非情感共情模拟, 主要包括情绪识别、共情回应和语境适应。当前评估LLMs共情模拟的方法包括人工评估、自动化评估、任务驱动评估, 三种方法各有优劣, 适用场景有所差异。LLMs共情模拟能力与人类共情能力相比, 在共情生成任务方面表现出色, 但仍面临情感理解的局限性; 为了进一步提升LLMs的共情模拟能力, 可以采用数据增强、模型框架与架构优化、强化学习、引导词优化等方法加以改进。同时, 模型使用过程中的伦理规范与潜在风险仍需引起关注。
社交焦虑是焦虑障碍中一个重要的组成部分, 与异常的社会认知密不可分。以往研究发现了社交焦虑群体中社会认知的特异性, 如倾向于对情绪和意图进行负面的加工和消极的解释。然而, 社会认知特异性现象背后的机制尚不明确, 难以揭示社交焦虑症状的底层成因并指导个性化干预。本研究旨在基于认知计算建模, 回答社交焦虑社会认知特异性背后的认知神经机制。在贝叶斯框架下, 本研究提出假设, 社交焦虑的负向认知可能源于异常的先验预期。研究综合运用行为实验、脑电图(EEG)和功能磁共振成像(fMRI), 构建社交焦虑社会认知先验预期的认知神经计算模型, 刻画先验预期的动态变化规律, 并基于解码神经反馈对神经机制进行因果验证。本研究有望揭示社会认知特异性的成因和动态发展规律, 在行为和大脑层面计算建模个体差异, 推动以社交焦虑为代表的精神疾病的个性化干预。
随着AI技术的发展, 虚拟影响者作为新兴的营销工具, 通过模拟人类特征和个性来吸引消费者, 尤其在年轻群体中影响力显著。企业可以从形式真实性和行为真实性两个维度出发, 设计不同类型的虚拟影响者。企业在营销活动中应用虚拟影响者可以通过新颖性吸引消费者注意力, 从而提高品牌创新感知, 还可以避免出现真人影响者那样的丑闻事件和不当行为风险。然而, 虚拟影响者营销也存在潜在消极效应, 如算法出错引发的算法厌恶、恐怖谷效应以及消费者对虚拟影响者真实性的质疑。影响虚拟影响者营销效应的重要调节因素包括来源透明度、产品类别/特征、应用场景以及消费者个体差异等。最后, 研究对虚拟影响者营销效应进行了总结, 并进一步探讨了虚拟影响者营销在技术赋能、作用机制、营销结果、营销伦理等领域的未来研究展望, 以及虚拟影响者营销应用的广阔发展前景和可能面临的挑战。
方言刻板印象是人们对方言的固有认知与看法, 它无意识地影响人们对方言广告的态度与行为。本文构建了方言刻板印象效应的理论模型, 该模型从语言特征、使用者形象和社会文化三个维度系统性地分析方言刻板印象的含义。文章结合标记理论、双加工理论、社会认同理论和空间临场感, 从不同角度探讨方言刻板印象在广告中的效应, 并分析了消费者个体特征、产品特征、品牌特征、代言人个体特征和广告诉求的调节作用。通过系统分析方言及其刻板印象的含义, 厘清其广告效应与理论机制, 本文为推进方言广告的理论发展与机制研究提供了一定的启示。未来研究可进一步丰富方言广告的语言形式与应用场景, 检验其作用机制, 探究文化差异对方言广告说服效果的影响。
“趋势”和“动态”是追踪研究中两大研究问题。趋势研究描述心理构念的系统性变化, 动态研究关注多次测量之间的历时性影响, 而近年来也发展出同时考查趋势和动态的模型, 将这两类研究问题进行整合。介绍了趋势、动态以及结合趋势与动态研究的研究问题及其定义, 分别梳理了它们在面板数据、密集追踪数据中使用的统计模型和注意事项, 通过一个健康与退休研究案例数据详细介绍了上述模型如何建模、如何解释。对诸多的纵向模型的关系进行比较与梳理, 指出了模型选择中的问题, 最终给出了模型选择的框架。
西方正念起源于南传佛教, 经世俗化改造后在心理咨询与治疗中得到广泛应用, 但其个体化与工具化倾向常被批评忽视佛教传统的伦理与解脱目标。相比之下, 东方正念以汉传佛教核心教义为根基, 并融汇儒道思想, 为心理干预提供了独特的理论与文化资源。基于“戒定慧”三学的实践框架在情绪调节与心理健康促进方面展现出积极效应。文化神经科学研究揭示了慈悲、专注、情绪调节与智慧洞察的多条通路, 以及神经−内分泌−免疫系统的整合效应。整体而言, 东方正念既体现了对正念本义的回归与深化, 也为中国化心理治疗体系的建构提供了重要支点。未来需通过高质量实证验证与干预方案的标准化设计, 以推动其在临床与社会应用中的科学化和规范化发展, 并进一步彰显东方正念作为“治疗−神经−文化连续谱”的独特价值。
无意识恐惧是指个体在没有意识到威胁刺激的情况下仍表现出恐惧反应。传统观点认为无意识恐惧加工主要由上丘−丘脑枕−杏仁核通路完成。然而, 大量研究表明, 除杏仁核之外, 外侧膝状体、丘脑枕、初级视皮层等脑区也作为关键的神经节点参与无意识恐惧加工。皮层与皮层下结构的相互作用使大脑可以更高效地处理潜在的威胁信息, 促进个体的生存适应。未来研究可以基于多模态神经影像探索时序特征、计算模型模拟脑区交互机制、临床应用(包括诊断、治疗和发展轨迹)三个方向深入探讨无意识恐惧加工机制。
降低心智游移(也称走神)频率对于个体的学习、工作和生活至关重要。本研究基于心智游移的资源控制理论和动态框架模型, 认为转回努力反映了执行控制及对思维的约束, 采用转回努力训练降低心智游移频率, 有益于弥补正念训练的去自动化所带来的资源消耗。本研究拟展开以下三个研究：首先, 在实验室中采用行为实验和任务态磁共振成像数据探索转回努力训练对心智游移和任务绩效的影响及其认知神经机制; 其次, 考察生活中转回努力训练对心智游移的影响和神经机制; 最后, 探索生活情景中的转回努力训练对中小学生课堂心智游移及学业成绩的干预作用。本研究有利于揭示转回努力训练影响心智游移的认知神经机制, 为减少心智游移以降低任务损失提供有效且易操作的方式, 并揭示该训练影响心智游移的个体差异和群体差异, 为减少课堂心智游移及提高学业成绩提供新思路。
传统观点认为, 心理理论是有意识的生物独有的社会认知能力。然而, 近来迅速发展的大语言模型能够解决多种心理理论任务, 这引发了关于其是否具有心理理论的激烈争议。大语言模型的人工心理理论在表现上与心理理论类似, 但内部过程不同。本文首先从评估对象和任务特征两个方面系统梳理人工心理理论研究, 通过综合分析GPT-4在心理理论任务中的较高通过率及使其表现受限的内外因素, 指出当前模型的心理理论表现与人类相似。其次, 通过深入对比支撑心理理论与人工心理理论的神经基础和发展因素, 揭示二者的内部过程存在本质差异, 进而补充了人工心理理论的定义。未来研究应关注制定并采用标准化的评估方案, 在共同心理理论框架下探究人工心理理论机制, 以及与人类心理理论对齐。
本文探讨了运动干预在抑制攻击行为中的多维路径及影响因素。基于情绪调节、认知控制、社会连结和社会身份认同四大理论路径, 提出了动态交互综合模型, 从个体层面的心理调节到群体层面的社会互动, 系统阐释了运动干预通过改善情绪、提升认知功能、强化行为同步和增强群体认同感抑制攻击行为的综合路径。本文进一步分析了运动干预类型、文化背景与个体特质对干预效果的调节作用, 同时阐述了神经与生理机制作为理论路径的支撑依据, 并提出未来研究可结合动态建模等新技术优化模型验证。
面对高度易变、不确定、复杂和模糊的乌卡时代, 员工需要主动寻求反馈来实现个人发展并提升职场竞争力。人工智能技术为员工主动寻求反馈提供了新契机, 甲骨文公司的调研报告显示超过50%的员工倾向于主动向人工智能寻求反馈。然而传统反馈寻求行为的研究未将人工智能纳入反馈寻求目标, 员工向人工智能寻求反馈的驱动机制和影响效果尚不明晰。同时, 人工智能反馈的研究刚兴起, 且主要把员工作为反馈的客体, 缺乏对员工主动寻求反馈的关注。因此, 本文欲融合传统反馈寻求行为和新兴人工智能反馈的研究, 拓展反馈寻求行为的概念, 将人工智能纳入人类员工寻求反馈的对象之中。围绕人工智能反馈寻求行为, 本文欲探究人工智能系统的透明性和拟人性特征对其的驱动机制, 并探讨其对员工绩效改善的影响效果。在此基础上, 本文能为“新兴技术与员工的心理与行为”等前沿方向提供一些研究证据, 并为相关管理实践提供启示。
代际照料是“一老一小”获取照料资源的主要形式, 而照料者健康直接关系他们是否能高质量、可持续地为“一老一小”发挥以代际照料为核心的家庭保障功能。照料者健康的研究呈现出“一老”与“一小”割裂、忽略健康效应体现的理论和政策内涵的局限。本文拟在多代家庭中(G1→G2→G3→G4), 基于定量与定性结合的混合研究设计, 探究夹心世代(G2)的代际照料(照料父辈、照料孙辈和双重照料)对其自身健康的影响及机制。首先, 对夹心世代供给代际照料的资源配置进行描述; 其次, 基于代际关系理论, 分析夹心世代参与代际照料的健康效应; 再者, 基于角色理论, 从个体角色(定量研究)和社会角色(定性研究)方面, 分析代际照料影响夹心世代健康的机制; 最后, 进行延展讨论, 从理论上揭示“一老一小”家庭保障功能的现代特征, 从实践上构建以照料者健康为靶点的“一老一小”照料支持体系, 服务以“一老一小”为重点的人口服务体系建设。
当决策失误而错失良机时, 人们往往体验到后悔情绪。长期沉浸在后悔情绪中不仅损害心理健康, 还会使决策产生偏差。因此, 后悔情绪及其调节受到了研究者们的普遍关注。研究者们常常在实验室情境下利用任务范式对后悔情绪进行诱发, 基于决策行为、主观感受等行为学指标构建后悔情绪的认知理论, 基于脑活动、脑功能连接等神经指标探讨后悔情绪的神经机制。针对行为指标与神经指标的测量进一步证实了认知重评、注意分配、事前预期等认知调节方法与tDCS、TMS等神经调控技术在缓解后悔情绪上的有效性。未来研究可以从日常生活中后悔情绪的测量与调节、后悔情绪调节的神经振荡机制等方面进行深入探索, 在厘清后悔情绪神经机制基础上施加个性化的神经调控方法, 从而对心理健康维护和降低决策偏差等提供启示和借鉴。
人工智能的不断发展引发了知识型员工的心理与行为变化, 重塑了其对现代工作环境的感受和对组织未来发展的期待。目前关于人工智能对知识型员工的影响及作用机制研究仍呈现碎片化状态。本研究基于工具性和人本性视角, 探究人工智能对知识型员工“有所作为”和“自我实现”的赋能与激活路径, 主要包括两方面的内容: (1) 从工具性视角, 探究人工智能的信息作用及其对员工思维能力的“双刃剑”影响, 厘清人工智能时代下知识型员工“有所作为”的创造力过程; (2) 从人本性视角, 探究人工智能赋能员工心理需求变化及幸福感感知, 进而识别其对知识型员工“自我实现”的离留决策影响。研究预期将深化人工智能对知识型员工影响的理解, 拓展人机协同的理论研究并提供实践参考。
生成式大语言模型(Generative Large Language Models, Generative LLMs, 通常简称LLMs)是一种在大规模语料库上预训练的人工智能模型, 为心理测量学领域带来前所未有的机遇和挑战。本文通过整合人工智能与心理学交叉研究发展脉络, 总结LLMs赋能心理测量学的显著优势, 定位LLMs在心理学应用中的重要挑战, 并提出基于LLMs的心理测量研究发展方向。具体地, LLMs能够基于上下文生成连贯的自然语言文本, 具有改变传统测验交互方式的潜力; LLMs突破对超长文本和多模态数据的处理能力, 其强大的内容理解能力能够全面获取和分析被试的心理信息; LLMs有助于实现实时分析和个性化反馈, 促进从结果评价向过程评价的转变。尽管LLMs的实际应用面临着稳定性、创造性和拓展性等挑战, 但在情境判断测验生成、合作式问题解决能力评估、心理健康智慧诊疗和试题质量分析等领域展现出广阔的应用前景和研究价值。
虚拟现实赋能服务重构了营销者和消费者的交互和联结方式, 但相关研究尚未明确揭示虚拟空间中用户具身参与的心理联结机制。本研究探讨虚拟现实服务体验中营销者和消费者的具身参与对数字共情及福祉的影响。研究从三个方面展开：第一, 探讨在虚拟空间中营销者−消费者数字共情的形成条件和表现维度; 第二, 揭示虚拟空间中营销者−消费者具身参与对数字共情的影响机制; 第三, 从交互特征、用户特征和服务场景特征三个方面揭示营销者−消费者具身参与对数字共情及福祉影响的边界条件。本研究将有助于营销科技与福祉研究, 同时对虚拟现实技术赋能服务提供一定实践指导。
快速阅读是指提高阅读速度且不影响阅读理解。受速度-准确性权衡(Speed-Accuracy Tradeoff)影响, 阅读速度提升可能降低理解深度。如何在确保理解率的前提下, 实现快速阅读?综述发现：(1)快速阅读过程中读者通过减少注视时间、增加注视广度来提速, 这是快速阅读的外部条件; (2)快速阅读时减少内部言语、选择整体感知来提高认知效率, 这是有效快速阅读的内部条件; (3)快速阅读时语音通路的激活受到抑制, 视觉空间加工脑区激活增加, 这是快速阅读的脑基础。有待未来研究解决的问题为：(1)快速阅读的实现与外部眼动行为和内部认知过程改变关系的实质; (2)内部言语减少与整体感知的关系及机制; (3)快速阅读相关神经网络的探究; (4)快速阅读实验中, 阅读材料和问题设置的影响。
集体欢腾这一概念源自涂尔干的社会理论, 是一种由集体集会引发的强烈共同情绪体验。当前心理学相关研究认为, 集体欢腾不仅是强烈的共同情绪体验, 而且是感知情绪同步的过程, 更是联系感与神圣感结合的社会联结与自我扩张感。集体欢腾广泛存在于传统的宗教仪式和世俗生活中, 也因网络突破了群体“身体共在”的条件而出现了线上集体欢腾这一新类型。集体欢腾的产生机制涉及到多维的心理与行为、情境及个体特质等因素, 而当下的研究证据较为一致地揭示了集体欢腾不仅能够带来积极情绪体验, 增强个体的归属感和促进心理健康, 还能提升群体认同和凝聚力, 强化群体规范。未来研究需揭示其自上而下的情绪趋同机制, 深入考察线上集体欢腾的产生机制, 关注其潜在的消极影响及文化心理效应, 并探索其应用路径。
