当社交大数据遇到心理学，靠朋友圈就能云确诊抑郁了？

原标题：当社交大数据遇到心理学，靠朋友圈就能云确诊抑郁了？

在人工智能的发展过程中，AI+一切大数据似乎都能提升效率，得到喜闻乐见的结果。可唯独有一样，结合了AI之后会造成大量负面影响，这就是社交媒体数据。

平时我们习惯了在社交媒体中表达情绪、表达兴趣爱好甚至会在不经意间透露自己的个人信息，作为普通人而言，即使知道这是一个开放的空间也不太会有数据泄露观感，毕竟大多数社交媒体的信息展示权重是按照信息热度来的，普通用户的个人发言很难被陌生人刻意看到。

但有了AI带来的超强算力和数据分析能力，一切就变得不一样了。在爬取数据之后，AI+社交媒体数据能看到的不仅仅是一个人对于事物的反应、情绪和表达，而是可以看到一整个群体甚至整个族裔的相关信息。前一阵差点搞垮Facebook的信息泄露门，多少就体现出了大量散乱个人信息面对AI可能产生的恶果。

不过社交媒体数据不仅仅有阴暗面，现在已经有不少神经学、心理学方面的研究开始利用上AI和社交媒体数据，用机器应对人性。

推特大数据告诉你，半夜矫情这件事全世界人民都一样

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。

用直白点的话说，一个人的大致状态是早上起来兴致勃勃充满自信，打了鸡血一样规划自己的人生，等到了晚上就开始心情低落胡言乱语，关注世界每个角落又发生了让人悲伤或感动的事情，如果深夜还睡不着，就开始寻求宗教的救赎了。看，这个过程是不是中国人外国人都一样？

当社交媒体成为心理学研究助手，从一张自拍就能确诊？

其实关于人类情绪的时间周期变化，在之间早就经过证实了。因为神经的疲劳、褪黑素分泌等等生理原因，我们的情绪会在一天之中呈现出不同的状态。虽然这次对社交媒体大数据的研究只是再次印证了这一变化，并没有挖掘出情绪变化的更多原因，但关于情绪周期和思维模式变化的关联，倒是第一次发现。

实际上对于社交媒体数据和心理方面的研究还有很多，从中挖掘到了很多有趣的的信息。

例如在去年，美国匹兹堡大学曾经进行过一项调查，调查内容是抑郁症患者的社交媒体使用状况，结果发现，抑郁症患者的社交媒体平均使用时长要比普通人高出不少。而哈佛大学的研究则表明，抑郁症患者在社交媒体发布照片时更倾向于应用冷色调、褪色或黑白滤镜。

突破不了的伦理关卡

目前来看，社交媒体数据对于心理学的作用似乎还停留在学术研究上，在我们的有生之年，可以看到社交媒体数据的心理学应用吗？

目前来看，社交媒体数据对心理学至少有以下几种应用途径：

1、 作为心理状态测量的辅助工具

除了那些直接导致幻听、失眠等等直接表现的心理疾病之外，还有很多类型或程度的心理疾病是很难客观感受到的。大多时候要靠面诊或填写心理状态测量表来确认，可患者自主填写时可能无法直接表现出自己的真实状态。这时社交媒体中无疑透露出来的信息就可以作为支撑。

2、 群体心理状态的评测

相比个体出现心理问题，更复杂的情况是一整个群体在经历例如灾难、意外时会产生的心理状态变化。比如在一个公司或学校中出现员工/学生自杀，或者一整个地区遭遇了地震台风等严重的自然灾害。这时我们往往是没有精力去为每一个人做心理咨询的，也没有办法整体评估群体的心理状况，顶多以集体课的形式对人群进行心理疏导。这时利用机器学习对社交媒体数据进行研究，就可以清楚的看到群体对于事件的心理状态反应。甚至对人群进行长期的心理状态追踪，并进行选择性、针对性的心理辅导。哈工大就曾经提出过一种方法，通过建立分类器对于高校学生的社交媒体数据进行研究，从而识别抑郁症患病几率。

实际上以上提到的应用方式，光从技术上来讲几乎没有实现难度。虽然得出的结果不一定绝对准确，但对于心理学这项劳动密集型产业来说，所能提供的价值非同小可。

但这其中最大的问题还是在伦理方面，公开发布的社交媒体数据究竟应不应该算个人隐私？从中提炼出的信息又算不算个人隐私？即使是心理疾病患者，公民应该拥有不披露自己患病状况的权力，通过社交媒体数据发掘公民的心理健康状况，是否严重侵犯了这一权力？尤其像在高校群体中应用这一技术，会不会有人因为周围老师、同学因为这种方式得知了自己的心理状态，而使心理状况变得更差？

其实在某种程度上来讲，我们有时候会刻意选择一些低效的问题解决途径，但可以换来心灵上的安全与自由。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。