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学术预报:赵楠,朱廷劭

发布时间:2017-03-14 来源:本站原创 作者:本站编辑   浏览次数:

报告时间:2017年3月17日9:00——11:30

报告地点:心理学部213报告厅


1.基于网络行为大数据的个性心理研究

报告人:赵楠

互联网时代的到来,尤其是在线社交网络的普及,将普通人的日常行为以空前的规模和精细程度记录到电子环境中,形成了网络行为大数据,为个性心理研究提供了前所未有的机遇,也提出了新的理论与技术问题。我们对反映个性特征的社交网络文本开展词汇学研究,运用机器学习方法构建利用社交网络行为预测用户个性心理特征的计算模型,并开始尝试将模型预测作为测量手段运用于个性心理学研究。这些初步工作,为网络技术支持下个性心理研究的纵深化、精细化发展做了铺垫,并开始显露出巨大的应用潜力。

 

2. 基于传感器行为数据的心理特征识别

报告人:朱廷劭

目前各类传感器不仅为人们的日常生活带来了便利,也为开张心理与行为科学的研究带来了新的技术手段,使得我们能够获取到生态化的行为数据,实现对用户心理特征的及时有效的识别。我们将介绍在手机、手环、语音以及体感等方面的心理建模研究,以期实现非接触无侵扰的用户心理特征识别。

 

3. 基于微博的自杀风险预警及干预

报告人:朱廷劭

自杀是一个严重的社会问题和公共卫生问题,传统的自杀干预以被动等待为主。微博等社会媒体的出现,为我们主动发现具有自杀意念的用户并提供及时的干预提供了可能。将大数据以及机器学习技术与人工相结合,能够减少工作量,提高自杀预警和干预的工作效率。

 

赵楠简介,男,31岁,山东德州人。2014年中国科学院心理研究所获得认知心理学博士,现中国科学院心理研究所助理研究员,心理与行为科学大数据研究中心副主任。赵楠博士的研究方向着重于互联网新技术(如社交网络、智能移动可穿戴技术等)环境下人的自然行为调适与心理适应机制。


朱廷劭简介,男,1971年生。研究员,博士生导师,分别于1999年中国科学院计算技术研究所和2005年加拿大Alberta大学获博士学位。朱廷劭及其团队开展心理与行为科学大数据的交叉研究,构建了完善的行为和内容特征体系,建立了针对线上线下行为数据的机器学习预测模型,实现了对用户心理特征的及时有效的识别,为心理学研究提供了新的思路。先后主持承担国家自然科学基金委面上项目、科技部973和863、中科院A类先导专项等多项研究课题,发表论文60余篇。