是否存在莫扎特效应?若有, 其产生的机制是什么?关于这些话题目前悬而未解且争论激烈。为明确古典音乐对认知表现的促进效果及其影响因素, 探明莫扎特效应的产生机制, 本研究对检索后获得的91项研究(172个独立效果量, 7159名被试)使用随机效应模型进行元分析。结果发现：剔除异常值后, 古典音乐能显著改善认知表现, 整体效果量较小(Hedges’g = 0.36, p < 0.001), 二者之间的关系受到年龄、文化背景、实验设计类型、任务对应大脑优势半球的调节, 且性别与年龄、文化背景、优势半球存在交互作用。此外, 直接启动说得到更有力的支持, 但莫扎特效应的产生机制仍需进一步探讨。后续的研究应进一步明晰莫扎特效应的产生机制及其他潜在调节变量, 以此帮助人们更理性、全面看待莫扎特音乐的效果, 合理进行音乐教育。
时间贫困是日常生活中时间不够用的弥散性感受, 会危害到人们的身心健康与幸福感。目前时间贫困的概念结构仍不清晰, 与幸福感的关系结论不一致且缺乏因果证据与机制认识。本项目拟厘清时间贫困内涵, 构建多维时间贫困理论模型, 据此编制多维测量量表并搭建国民时间贫困数据库; 以稀缺理论为基础, 探讨时间贫困对个人和人际幸福感的影响, 及过度生产率取向的可能中介作用; 并基于溢出−交叉模型, 探讨时间贫困对家庭幸福感的影响及其机制。
人格动态性强调个体内人格过程及其与特质的关系, 是一种过程与特质整合的研究视角。随着研究方法的进步, 相关理论与实证研究于近20年得到了快速的发展。人格动态性研究通常基于全特质理论、认知情感系统理论等理论, 采用密集追踪数据与动态建模方法, 对个体内认知、情绪、动机、生理等交互过程、人与情境交互过程、或人格过程与特质的关系进行探究。未来研究者可从以下方面拓展现有研究: 理论上, 注意区分个体内与个体间人格结构、整合正常与异常人格理论、进一步讨论时序效应; 实证研究中, 可结合多种测量方法, 提高测量效度以及个体内测量信度。
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。
在竞争压力面前, 人们选择了两种完全相反的策略, 分别是内卷与躺平。为了解释这一看似矛盾的选择, 本研究区分了竞争压力的维度属性, 并基于心理补偿理论, 探讨了个体在面对不同类型的竞争压力时的补偿策略。具体来说, 竞争压力包括竞争结果压力与竞争过程压力两种。其中, 竞争结果压力威胁到人们的自尊, 进而促使其选择流动补偿策略, 形成内卷效应。竞争过程压力则威胁个体的幸福感, 促使其选择逃避补偿策略, 形成躺平效应。研究发现将有效地补充竞争压力、心理补偿、自尊和幸福感领域的文献。
随着数字科技的发展, 人工智能为组织带来了新的机会和挑战, 其在工作场所中的应用对员工行为和心理的影响日益得到学术界的密切关注。但相关影响方向、程度和边界等研究结论尚未取得共识。本研究对包含85个结果变量, 150个效应量的64篇国内外文献进行了元分析。研究发现：工作场所AI应用有助于触发员工工作投入、组织承诺、工作幸福感等积极心理, 调动其知识共享、数字创新、工作重塑等积极行为, 但同时也会引发员工焦虑、离职倾向、工作不安全感等消极心理, 出现知识隐藏、工作退缩、服务破坏等消极行为, 且AI应用类型、行业类型以及AI应用测量方式对上述关系有不同程度的调节作用。研究结论表明工作场所AI应用是一柄双刃剑, 它既可以作为技术支持丰富员工心理资源, 激发积极行为, 亦会给员工造成威胁从而消耗心理资源, 引发消极行为。本研究在工作要求−资源模型的理论框架下, 明晰了工作场所AI应用与员工行为和心理结果变量间的关系效果以及边界条件, 对组织科学地调整AI管理方式、引导员工正确认识AI以有效发挥其价值具有指导意义。
AI感知是指员工对AI运用影响其工作态度、行为、福祉和工作环境的感知。第四次工业革命已经到来, AI提升员工绩效的同时也带来了风险和不确定性, 对员工产生巨大影响。当前AI感知研究分散概念模糊, 阻碍了对AI运用如何影响员工心理和行为的理解。为探究AI运用对员工的具体影响及作用解释机制, 首先澄清了AI感知概念内涵; 其次, 揭示了AI感知影响效果; 第三, 基于资源视角、情绪视角、需求视角和环境视角阐释了AI感知的理论解释机制; 最后, 构建了AI感知的未来研究框架, 为将来相关研究提供理论借鉴, 为组织决策提供见解。
短视频沉迷是一种个体因强迫性观看短视频, 导致明显的行为失控或注意力障碍, 并进一步造成人际、学习和/或工作适应困难的问题行为。随着短视频用户规模不断扩大与低龄化趋势, 短视频沉迷对用户身心健康的威胁引起了广泛关注。基于人机互动视角, 首先, 将短视频使用划分为“工具性”与“仪式性”两类。其次, 通过考量人机交互过程和用户易感特征, 构建了短视频沉迷的发生机制框架。最后, 从认知、情绪、动机和社会角度对短视频沉迷进行理论阐释。未来研究应重视短视频沉迷的发生机制, 关注引发沉迷的媒介特性与技术属性, 致力于促进短视频沉迷的预防与治理。
共情计算是指使用人工智能和大数据技术来预测、识别、模拟和生成人类的共情, 是传统心理学共情研究与计算机科学交叉的新兴研究领域。本研究构建了一个数据层、模型层与任务层的普适性研究框架, 总结了一个包括个体共情测评、共情内容分类、共情回应系统和共情对话生成的4个新主题分析框架, 建立了面向心理健康、教育学习、商业服务和公共管理等心理应用的场景创新。未来研究有必要建构高整合的共情计算理论模型、建设高可信的共情心理行为特征数据集, 并通过以人为中心的评价体系验证并改进共情计算的研究效度。共情计算有益于将当前人际共情研究扩展到智能社会新型人−AI关系研究中。心理学家在该领域承担引领、评估和改进等角色, 并与计算机科学家紧密合作, 共同推动共情计算理论基础更坚实, 效果检验更可靠, 应用创新更贴近实际需求。
孤独感已成为一种日益普遍的社会现象。近年来, 孤独感影响消费行为的研究成果为消费者行为领域做出了重要贡献。个体的孤独感会对补偿性消费行为、回避性消费行为、非理性消费行为及独特性消费行为产生影响。同时, 这些影响会受到消费者亲密关系状态、营销策略、产品属性及消费情境等因素的影响。社交替代理论、控制感理论、补偿性消费行为理论、自我调节理论和人格特质理论可用来解释孤独感对消费行为的影响。未来研究应当关注孤独感对利他型消费行为的影响、孤独感类型和程度对消费行为的影响、孤独感影响消费行为的调节因素、孤独感影响消费行为的内在机制、消费行为对孤独感的反向影响等方向。
在中国企业数字化转型之际, 有效缓解和应对员工工作不安全感对构建和谐稳定的劳动关系至关重要。传统的工作不安全感研究广泛探讨了工作不安全感的来源和影响效果, 但忽视了人工智能技术的快速发展和应用这一当前组织管理实践和研究的重要背景。本文在人工智能背景下创新性地提出技术型工作不安全感这一概念来反映人工智能技术的发展和应用导致个体感知到的工作不安全感。本文有三个研究目的: 第一, 探讨技术型工作不安全感的内涵和维度结构, 拟提炼出工作替代不安全感和工作转型不安全感两个维度; 第二, 探讨技术型工作不安全感对员工工作结果和职业结果的影响; 第三, 探讨技术型工作不安全感的来源。本文不仅能丰富人工智能背景下工作不安全感的概念和理论研究, 还能在中国企业数字化转型之际为和谐稳定劳动关系的建立和员工工作幸福感的提升提供实践启示。
以往元分析研究多考察家庭教养方式对青少年积极发展结构中单一变量的影响, 未见有研究探讨家庭教养方式对青少年积极发展整体性构念的影响。本研究基于积极青少年发展观视角, 以中国青少年为样本, 纳入学业成就、自尊、复原力三个变量进行系列元分析(206篇文献、1822个独立效果量、被试总量达到109968)。结果显示：不同类型的家庭教养方式与青少年积极发展3个核心构念总体均呈显著相关, 积极家庭教养方式与青少年积极发展总体呈中等正相关, 消极家庭教养方式与青少年积极发展总体呈较低负相关, 且女性比、受教育阶段的调节效应显著。上述结果对全面、深刻认识中国文化背景下家庭教养方式的发展资源价值, 进而促进青少年积极发展具有重要的借鉴意义。
新一代AI技术的快速发展, 给服务环境带来了深刻变革, “人工智能+”已成为我国战略层面的重要议题。然而, 当前人工智能服务仍存在用户抗拒、接受意愿低、服务体验差等问题。服务机器人如何更好地表达情感, 以提升用户体验, 显得尤为重要。以AI赋能用户情感链接为切入点, 本文研究人机互动中的情感识别−情感表达内容−情感表达方式。重点研究三个方面：①构建基于多维情感计算模型的用户情感识别方法, 并构建用户情感矩阵; ②基于服务交互多阶段探究AI情感表达内容的作用机制; ③基于服务情境探究AI情感表达方式对用户体验的影响机制。通过行为学实验和神经科学实验相结合的方法打开用户服务体验的“黑箱”。本研究为服务机器人情感表达的影响机制提供了一套完整的理论框架, 为“人工智能+服务”融合发展提供了新方向, 有助于打造“人工智能+”时代的智能服务新模式。
性别是自我概念的核心成分和社会分类的重要维度。性别偏格是指个体表现出与其出生性别的社会性别规范不相符或不一致的心理现象。近年来性别偏格现象在青少年中日益凸显, 以往研究表明性别偏格的青少年会面临同伴关系等社会适应问题的挑战, 但忽略了性别偏格影响青少年同伴评价背后的心理机制和动态演变过程。针对这些不足, 本研究遵循“现象-解释-预测”的逻辑思路, 聚焦性别偏格对同伴评价的影响及演化心理机制这一科学问题。总体研究目标是以性别偏格的属性(不同程度/类型)为切入点, 探讨性别偏格对同伴评价影响及其路径机制, 并在此基础上探索其动态演化, 为改变对性别偏格者的消极同伴评价提供可能的干预途径。
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。
荣誉文化与面子文化虽都较重视个体行为应尽量符合社会期望及相应的社会文化规范, 但它们有诸多差异。“尊严-荣誉-面子”三分框架下荣誉文化的自我价值来源包括同等重要的自我认知与他人评价, 而面子文化以他人评价为主; 荣誉文化社会等级结构不稳定, 讲究竞争、暴力与美德并重, 面子文化社会等级较稳定, 讲究谦虚、和谐与合作。本土概念下荣誉中自我形象与社会形象相对一致, 包括道德、性别与家庭荣誉等维度, 会以暴力手段捍卫荣誉; 面子中自我形象与社会形象通常不一致, 主要包括道德与社会成就, 表现为挣面子与避免丢面子两个维度, 注重彰显地位与维护权威。在此基础上, 从都较重视社会规范的“理一”视角出发, 将两个文化的“分殊”之处归为社会文化规范的道德化与工具化, 并基于此提出两点展望: 改善测量工具; 探究不同文化变迁内容对社会规范道德化和工具化的影响。
随着技术的发展, 通用人工智能初见雏形, 人机交互以及人机关系将进入新的时代。人与人工智能(AI)的信任关系也即将从单方向的人对AI信任逐渐转变为人与AI的互信。本研究在回顾社会心理学中的人际信任模型与工程心理学中的人机信任模型的基础上, 从人际信任视角提出了人与AI动态互信模型。该模型将人与AI视为对等的信任建立方, 结合信任与被信任方的影响因素、结果反馈和行为调整构建了人与AI动态互信的基本理论框架, 强调了人与AI信任中关系维度的“互信”与时程维度的“动态”这两个重要特征。模型首次将AI对人的信任以及二者互信的动态交互过程纳入分析, 为人与AI的信任研究提供新的理论视角。未来研究应更多关注AI对人的信任如何建立与维持、人与AI互信的量化模型以及多智能体交互中的人与AI互信。
AI−员工协作是一个以高效完成任务为目标, 由“AI−人−组织”构成的交互系统。促进AI−员工协作对于推动AI与实体经济的深度融合, 以及员工在数字化时代的心理健康与职业发展至关重要。AI与员工的交互关系错综复杂, 现有研究呈现碎片化特点, 缺乏对AI−员工协作的整体认识。因此, 有必要在厘清相关概念的基础上, 对AI−员工协作的相关研究进行系统地梳理。通过对相关研究的系统性回顾, 本文厘清了AI和AI−员工协作的内涵, 梳理了AI−员工协作系统的构成要素, 分析了构成要素的作用和影响, 并进一步基于系统化的视角构建了一个研究框架。最后, 基于AI−员工协作的研究框架提出未来研究展望。
性别刻板印象作为一种社会认知, 是人们对男性和女性的特征、属性和行为的普遍信念。在社会变迁的宏大背景下, 研究者通过传统方法(过去−现在−未来评价范式、横断序列设计、横断历史元分析)和新近技术(词嵌入)探讨了性别刻板印象变迁。虽然有少许研究声称性别刻板印象未随时间发生变化, 但大部分研究基于社会角色理论, 都支持性别刻板印象已随时间发生变迁。变迁模式主要表现为：认为女性在男性化特征(如能动性)上不断增长, 而男性在女性化特征上(如共生性)可能有所增长。这些变迁对缩小经济上的性别差异具有积极作用, 但也可能会给家庭和健康带来消极后果。未来研究应在多学科交叉、多方法融合的基础上, 以细化方式、网络视角去考察性别刻板印象变迁, 尤其要重视在中国文化背景下对该主题的探究。
词嵌入是自然语言处理的一项基础技术。其核心理念是根据大规模语料中词语和上下文的联系, 使用神经网络等机器学习算法自动提取有限维度的语义特征, 将每个词表示为一个低维稠密的数值向量(词向量), 以用于后续分析。心理学研究中, 词向量及其衍生的各种语义联系指标可用于探究人类的语义加工、认知判断、发散思维、社会偏见与刻板印象、社会与文化心理变迁等各类问题。未来, 基于词嵌入技术的心理学研究需要区分心理的内隐和外显成分, 深化拓展动态词向量和大型预训练语言模型(如GPT、BERT)的应用, 并在时间和空间维度建立细粒度词向量数据库, 更多开展基于词嵌入的社会变迁和跨文化研究。我们为心理学专门开发的R语言工具包PsychWordVec可以帮助研究者利用词嵌入技术开展心理学研究。
