44、大数据在心理学研究中的应用与挑战

大数据在心理学研究中的应用与挑战

1. 大数据研究示例

在一项研究中，我们比较了三种不同人口密度区域人们在推特上分享的情境经历，这三种区域分别为：城市地区（人口超过50,000）、城市集群（人口在2500至50,000之间）和农村地区（人口少于2500）。令人惊讶的是，我们发现这些地区的人们在推特上分享的情境经历几乎没有差异。这表明，无论当地人口密度如何，人们在心理上经历的情境可能是相似的。

这项研究展示了大数据在社会科学研究中的应用。如果采用传统方法收集2000万份参与者的情境经历自我报告，可能需要数年甚至数十年的时间。而且，手动对2000万条推文进行评分也是完全不可行的。

对于任何对心理学结构（如社会支持、攻击性、恐惧等）感兴趣的研究人员，可以遵循以下步骤进行研究：
1. 确定或获取某种 “真实标准”。
2. 量化刺激（例如，词汇使用、图像中的物体等）。
3. 使用机器学习技术构建模型，以预测感兴趣的标准。
4. 将预测模型应用于更大的感兴趣的语料库。

2. 社会科学中大数据面临的挑战

虽然大数据革命为社会科学家提供了许多机会，但也面临着一些挑战和限制。以下是社会科学家在采用大数据方法时面临的五个挑战及潜在解决方案：

2.1 数据分析与存储

传统社会科学研究中，研究人员收集数据、将其存储在电子表格中，并使用笔记本电脑或个人计算机上的统计软件进行分析。然而，每天生成和收集的数据量呈指数级增长，使得这些传统的数据收集、存储和分析技术变得不足甚至过时。

例如，在上述推特研究中，原始数据文件（JSON格式）大小超过100GB。这样大小的文