大数据心理学的idea，用社交媒体诊断你的心理问题

如果我们要做一个北京市大学生心理问题调查

一般做法：
1.通过学校，联系心理健康中心，找到有心理问题的学生，然后沟通访谈；
2.在各大自习室、教室拜托同学填问卷。
存在问题：
1.找学生逐一沟通效率低；
2.广发问卷被试少，时间多，成本高。
主要原因：用户参与意愿不高，难以获得足够样本。

而如何用大数据做心理学的研究呢？
四个字：
高效！！省钱！！！
留意一下近两年用大数据发出来的文章
社科领域真的不少

我们看这样一个案例：
最近布里斯托大学就利用机器学习分析了英国57个城市四年内的8亿条推文，得出了一个让我们思考已久的结论——人类普遍在早晨情绪高涨、在深夜情绪低落。

整个分析过程是这样的，研究团队通过Twitter搜索API进行采样，收集到了8亿条推文。再从其中清洗掉所有#话题、表情符号、节日祝福语等等。

并根据心理测量方式为单词设立了标签，比如情绪上的积极情绪与消极情绪；时间导向上的关注现在、关注过去、关注未来；个人关注中工作、家庭、金钱、社会、宗教等等。

有了这一严格根据心理学研究维度设立的机器学习模型，对于社交媒体数据的研究会更加专业化，而不是单纯靠NLP对语言文字中的情绪进行分析。

最终研究得出的结论是，在一天的24小时中，人类的情绪不仅仅会发生变化，思维模式也会随之改变。

从一天的5-6点开始，人们开始进入社交媒体的表达高峰期，并且这时人们的情绪表达更为积极，关注点也比较集中在个人状态上。

随着时间推移到7-9点，人们的情绪开始偏向于愤怒，但如果是在非工作日，这种积极而愉悦的状态就会一直持续下去。这时人们的思维模式偏向于类别思维，想法更为清晰直接，逻辑性强，同时也会有刻板印象的倾向出现。

而到了深夜，人们的情绪表达就会转变为消极，同时关注点也会从个人转移到社会方面，随着时间推移，越接近第二天的凌晨3-4点，人们的关注点就越集中在宗教之上。这一时间段人们的思维模式偏向为存在主义，即体现出困惑、焦虑、非理性、更愿意参与和分享的状态。

整个研究的过程，如下图所示：


       通过网络行为的记录（自然数据），进行数据处理（大数据分析），分析行为特征（结合心理学进行总结）。并不复杂。不过，你肯定想知道

怎么获得网络行为记录？
如何建立数据模型？
怎么进行数据分析？
怎样产生研究结果？
大数据和心理学又会有哪些idea？
先回答你最后一个，剩下的问题
优职学长会在7月16日的讲座中告诉你！
想参与的可以加我企鹅号：3246116191

在大数据心理学广场学Python

讲座内容
传统研究方法VS大数据研究
大数据的常用获取方法(物联网行为监控，微博爬取)
大数据心理学的研究方向（危机干预、舆情分析等）
网红编程语言Python，到底做什么的？
Python前世今生
Python数据可视化
Python做心理统计测量
Python与心理学实验
Python与大数据处理方法
Python自然语言处理
Spark与Python
Python学习资料与方法介绍
Python新闻情感分类案例