大數據時代背景下大學生心理預警系統的建設路徑

梁娟，劉月秀，林曉燕

（華南農業大學，廣東 廣州 510642）

心理學研究

大數據時代背景下大學生心理預警系統的建設路徑

梁娟，劉月秀，林曉燕

（華南農業大學，廣東 廣州 510642）

隨著大數據時代的來臨，大學生心理健康教育工作面臨著更多的挑戰，尤其是如何利用海量的數據對學生的心理進行預警，及時、有效地開展心理干預成為當前高校心理健康教育工作的研究熱點.本研究著重從心理預警系統的結構分析入手，結合大數據的特點提出了心理預警系統的建設路徑.

大數據；心理預警系統；建設路徑

隨著國內高校學生心理問題的日益嚴重，大學生心理健康教育日益引起人們的廣泛關注.廣大教育工作者近年來通過心理量表、測評軟件以及心理咨詢等常規方式對學生進行心理普查并建立心理檔案，對有心理問題的學生進行了初步的篩查與預警.這種主要以人工預警為主的預警方式無法對學生動態變化的心理狀態做到及時動態的連續監控.隨著計算機及互聯網技術的進步，出現了計算機輔助心理篩查的專家系統，以人機互動的模式開展工作，即研究對象在被告知的情況下主動配合才能在系統上輸入描述行為，經系統判斷后產生預測結果，一定程度上可以實現動態測試.但是通常來說，往往有心理問題的人，缺乏一定的自主性，且測試內容無法涵蓋個體生活的方方面面，因此系統無法實現更加有效、全方位的預測.因此積極構建大數據時代下大學生心理預警系統，不僅僅可以解決傳統預警工作存在的被動性、受限性以及滯后性等問題，而且通過與傳統的心理測評、普查、隨訪建立的心理預警信息結合，就會及時發現和識別大學生中各種潛在或現實的危機因素，進而主動采取專業措施進行有效干預.

筆者提出“大數據時代背景下大學生心理預警系統”的概念，旨在充分利用大數據能夠對相關行為進行預測的特點，通過對大學生的日常行為進行實時跟蹤與分析，一旦發現異常的行為可以立刻將相關信息通過短信，或者網絡平臺推送到相關的部門和個人，繼而進行及時干預.借助大數據建立大學生心理預警系統，能夠幫助研究者最大限度、最為高效地擴充潛在的研究對象，使研究者擺脫時空的限制，最大程度規避研究對象在測試過程中所受的干擾，幫助教育主管部門得到潛在的危機個體的準確的、可視化的測量，及時排查和干預不穩定因素和風險.

1 大學生心理預警系統的研究現狀

1.1 國外研究現狀

國外對于計算機在心理測評中的研究，最早可以追溯到1946年美國工程師漢克斯首次使用電子計算機對斯特朗職業興趣填空測驗（SVIB）進行記分.從此，心理測量的研究步入一個嶄新的領域.20世紀80年代以后，計算機化心理測驗及其解釋系統在歐美一些國家發展迅速，美國心理學會1988年的軟件記錄上記載了365種產品.90年代，計算機技術取代了老式的心理測量工具，成為心理學研究的主流，并為心理測量技術的發展開辟了廣闊的前景.就目前的文獻來看，國外目前關于心理問題智能預警系統的研究比較少.G.Eysenbach[1]等人針對微博特點開發的應用爬蟲系統，從Twitter收集數據，并對微博用戶進行情緒等方面的分析，但分析工作僅僅停留在數據收集方面，且仍以人工識別為基礎.針對微博的文本分析，BeauxSharifi[2]等人提出了微博自動文摘的算法，提取微博中的關鍵字，對用戶的情緒體驗沒有做進一步分析.

1.2 國內研究現狀

國內的心理測評系統起步較晚，大多以引入國外的現有系統為主.雖近年來計算機在心理測量中的應用越來越廣泛，但國內仍很缺乏對心理問題智能預警系統的研究.

（1）有關大學生心理預警的必要性的研究：李洪華[3]等（2005）提出構建大學生心理預警機制是高校思想政治工作體系和心理健康教育體系中十分重要的環節；（2）有關大學生心理預警機制的構成及實現途徑的研究：胡遠超[4]（2008）提出一個完整的心理預警流程應包括確定預警對象、收集信息、分析評估信息和危機處理四個階段；（3）有關網絡心理預警機制的研究：張金偉[5]（2013）提出了微博情感預警系統，以實現對觀察對象心理狀況的可視化分析和及時預警.這是國內積極探索建立智能心理預警系統并走在前列的研究之一.

從研究焦點看：目前大數據研究的焦點主要集中在對商業數據的發掘和預測，對高校學生的心理預警預警仍以采用傳統的問卷普查的方式居多，缺乏全方位數據采集、分析方式，對數據之間的相關性研究更是匱乏.從研究內容看：個別研究雖然提及大數據對心理預警的作用，但都泛泛而談，缺乏對大學生產生的數據和心理狀態的兩者之間的作用系統的分析和研究.從研究方法看：當前的研究以定性研究為主,采用結構建模和實證的定量研究比較少.從研究結論看：當前研究以理論分析為主，缺乏具體、有效、可操作的指導.尤其是在大數據時代背景下如何分析大學生產生的數據，從而及時獲取到大學生的心理狀態，還沒有定論.

2 利用大數據建構大學生心理預警系統的建設路徑

充分利用大數據，開發大學生智能心理預警系統可以及時、有效、全面提取有關個人的信息，并能重點篩選與心理狀態有關的信息，及時發現并干預存在潛在心理危機的學生個體.

2.1 心理預警系統的頂層設計

心理預警系統的頂層設計指的是預警的決策者.從我國高校目前的心理健康工作體系來看，預警實施需要學校心理健康輔導中心的專職人員、學生工作部、任課教師、網絡管理員、校醫院以及學生骨干等有關方面的配合.大數據時代背景下，有效地整合這些預警實施者，保證對學生中出現的大部分心理問題作出有效反應，需要頂層決策者的有利推動，這是心理預警工作的前提.大數據時代背景下的心理預警系統需要的頂層設計應包括（1）在行政層面應該設立專門的部門總協調；（2）制定每個相關部門的職責和數據結構化接口；（3）制定心理系統的保障維護制度、隱私保護制度.

2.2 心理預警系統的信息收集機制

利用大數據技術組織開展各類信息收集，包括傳統的人工收集、計算機輔助收集.其中人工收集與計算機輔助收集內容主要包括學生的生理情況、家庭情況、性格特征、情緒穩定性以及學業情況等，需要得到學生的配合獲取.另外物聯網、互聯網、無線移動網、手機等移動終端以及各種各樣的傳感器（如RFID）都構成了大數據的重要來源.主要包括（1）學生用的有線、無線網絡IP地址，都已經登記在校園網，學生在互聯網留下的信息都可以監控；（2）大學校園的學生都有一卡通，其用于學生的日常生活，充當飯卡，借書卡，校園內部的商店的消費卡，教室宿舍圖書館等的門禁卡信息；（3）學校的各種傳感器數據，醫療數據可以由后勤等部門提供；（4）其他有用的信息平臺.

2.3 心理預警系統的信息分析評估機制（心理專家知識元支撐庫）

大學生心理預警系統的信息分析評估機制包括計算和分析兩個過程.（1）計算：當所有數據上傳到云平臺后，就要設計云計算的算法.由于每種數據之間是相互獨立的，可以認為他們是獨立的向量，由這些向量建立心理預警系統，建立多維度的心理狀態影響空間，這個空間加上相關的搜索，匹配算法構成心理專家知識元支撐庫.這些空間的向量包括：①傳統手段的調查問卷的數據庫的建立；②大學生學業數據的分析以及對心理波動影響；③大學生日常活動數據的分析與心理波動相關性的研究；④醫療數據對大學生心理的影響；⑤經濟數據對大學生心理的影響；⑥網絡心理詞語的分析；⑦網絡詞語情感傾向性的研究.（2）分析：在得到這些向量數據之后開展深入分析：①對向量進行歸一化處理，建立的心理影響狀態空間；②進行對比統計得到心理異常和正常的數據平面，以及各個數據平面對應的心理狀態；③在數學上建立心理狀態轉移矩陣.學生每時每刻產生的數據，經過轉移矩陣的相乘，得到學生的心理狀態空間，之后通過和正常或異常的心理狀態空間對比，決定是否需要對學生進行心理干預.

2.4 心理預警系統的反應機制

由于有心理問題的學生存在嚴重程度的差異，需要決定選擇怎樣的干預方式最為合適，以及決定選擇怎樣的心理咨詢師或者相關人員才能化解這些心理問題.因此還應構建三個體系作為配套工程：（1）建立與各個預警等級對應的多層次的心理干預隊伍；（2）開展干預結果的反饋，以增強評估干預系統預警的準確性.（3）根據反饋結果，修正轉移矩陣參數.

2.5 心理預警系統的保密機制

大數據具有巨大的潛在價值，同時也帶來新的潛在風險.當個人信息數據被別有用心的人收集獲取，就可能對個人產生威脅.因此確保大學生預警系統的正常運行，必要的信息保密機制是必不可少的.需要做到（1）確定預警系統每個層面的參與人員對數據訪問的權限.（2）定期進行安全保密培訓，加強保密意識.

〔1〕CHEWC，EYSENBACHG.Pandemicsintheageof twitter:Contentanalysisoftweetsduringthe2009 H1N1 outbreak[J]．PLOS One，2010（S）：1-13.

〔2〕Beaux Sharifi,Mark-Anthony Hutton and Jugal K.Kalita. Experiments in Microblog Summarization.In Proceedings ofIEEESecondInternationalConferenceonSocial-Computing(ICSC2010),Socialcom,pp.49-56,Minneapolis, Minnesota,USA,August2010.

〔3〕李洪華.論大學生心理預警機制構建之意義與實現途徑[J].煤炭高等教育,2005（4）:80-82.

〔4〕胡遠超.對大學生心理預警機制構成要素及流程的分析[J].中共鄭州市委黨校黨校學報，2008（2）：88-89.

〔5〕張金偉.基于心理預警模型的微博情感識別研究[J].合肥工業大學學報(自然科學版),2013（11）：1318-1322.

B844.2

A

1673-260X（2017）07-0109-02

2017-05-10

2015年教育部人文社會科學研究青年基金項目資助（15YJC710030）；廣東省教育科學“十三五”規劃2016年度研究項目（德育專項）資助（2016JKDY10)