大數據時代的心理學研究方法
——機遇與挑戰

(云南師范大學 云南 昆明 650500)

大數據時代的心理學研究方法
——機遇與挑戰

楊梅

(云南師范大學云南昆明650500)

任務學科的發展都脫離不開時代的背景，也常常受益于革新科技帶來的影響?！按髷祿睂崒佼斚伦顭衢T的研究話題之一，許多領域的專家紛紛積極探索將大數據應用于本學科的路徑。心理學在這樣的潮流中理應有所行為。本文從心理學研究方法的角度探討大數據時代心理學研究方法可能遭遇的機遇與挑戰。

大數據；心理學；研究方法

一、引言

2015年12月8日，淘寶聯合第一財經商業數據中心，發布了題為《中國消費趨勢報告·2015》的報告?？傆?5份的報告以2011至2015年淘寶全網數據為基礎，涵蓋消費趨勢、人群解讀和八大行業。以大數據解讀中國消費趨勢的方式將“大數據”這一火熱但略顯學術的概念傳播到了普羅大眾的視野中。對于這份報告的意義，其項目負責人引用許舜英的《購物日記》里的一句話說“如果電話賬單可以告訴我們一個人的社交生活，那么，我會說，購物的發票幾乎可以告訴我們一個人的全部生活?！倍诳茖W領域，各個學科對大數據的應用已經展開了激烈的討論。在中國知網上以“大數據”為關鍵詞檢索，共檢索到 399,131條結果。大數據文獻發文量也從2011年的360篇劇烈增長到2015年的14766篇，其學科分布涵蓋了計算機、新聞、金融、教育、法律等方方面面。心理學并未在這個潮流中落后，許多心理學家對心理學將在這一潮流中受到的影響發表了自己的見解。如喻豐、彭凱平等(2015)就認為大數據是“千年未有之大變革”，它將給心理學“帶來不一樣的學科思維方式和研究手段”；而朱廷劭等人(2015)也認為“心理學作為以外部表現數據為分析對象的學科，理應抓住這樣的機遇”。但是以上文獻大多從學科體系建構、研究邏輯的方面加以解讀。鑒于此，本文將著重從心理學研究方法的角度探討大數據對心理學的影響。

二、大數據探析

(一)大數據的含義。大數據(Big Data)，按照Mark Beyer(2012)的觀點，指的是一系列的數據集。它們足夠龐大或者復雜以致于傳統的數據分析程序無法獲取、儲存、處理以使人們可以研讀理解的信息。大數據在不同的應用領域有不同的內容。在心理學領域，個人數據的收集得益于現代科技的兩大發展：一是網絡的普及，一些用戶群龐大的網站(主要是社交網站和購物網站，國外如Facebook、亞馬遜，國內如QQ、Weibo、淘寶)存儲和記錄了大量的個人消費習慣、網絡社交方式等信息；二是隨著智能手機以及“可佩帶”計算設備的出現，我們的行為、位置，甚至身體生理數據等每一點變化都成為了可被記錄和分析的數據。

(二)大數據的特點。大數據發展的核心動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望，讓“數據”發聲是大數據研究的直接目的。大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變。

1、從部分數據到全部數據。在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣。

2、從精確性到混雜性。在小數據時代，受限于我們測量事物的能力，無法獲取、計算大量的數據，因此關注最重要的事情和獲得最精確的結果就成了必備的條件。但是很多不夠“準確”的細節，不夠“精確”的數據就被忽視了。隨著大數據時代的來臨，我們以一種擁抱混亂的態度來面對龐雜紛亂的數據。因為足夠多，它不僅能抵消掉錯誤數據造成的影響，還能提供更多的額外價值。

3、從追求因果關系到相關關系。大數據時代是個追求相關關系的時代。相關關系沒有絕對，只有可能性。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心?？梢哉f，大數據研究是實用主義至上的研究方法。它的理念是：知道是什么就夠了，沒必要知道為什么。通過找出一個關聯物并監控它，我們就能預測未來。

三、心理學研究方法

心理學研究方法主要有觀察法、調查法、測驗法和實驗法四種。觀察法是對心理現象進行系統觀察的研究方法。調查法主要包括問卷法和訪談法。問卷法是心理學中應用最廣的方法之一，一般使用自陳的方式讓被試回答有關問題。測驗法是通過一套標準化的試題來測量所需研究的心理量的研究方法。實驗法是心理學中的重要研究方法，它可以直接探究變量之間的因果關系。實驗法主要分為實驗室實驗與自然實驗兩類，前者要求對實驗條件進行嚴格控制，后者則僅對自然情景進行恰當的干預。

四、大數據對心理學研究方法的影響

心理學兼有自然科學和社會科學兩種性質，而社會科學是被“樣本=總體”撼動得最厲害的學科。隨著大數據分析取對樣本分析的完善，心理科學不再單純依賴于分析實證數據。大數據的特性將在在研究方法上對心理學產生深刻影響。

(一)樣本代表性。心理學的傳統研究方法中，樣本規模都十分有限，研究多采用抽樣的方式從總體中抽取樣本，再把樣本的研究結果推廣到總體上，這就使研究結論的有效性不可避免地受到樣本代表性的影響。大數據研究可以不再通過樣本問接研究總體，而是能夠做到直接對總體的全部數據進行分析處理。現在大數據技術為心理學提供了直接研究總體的可能，從根本上消除了樣本代表性的問題。

(二)客觀性。實驗法的一個主要缺陷，在于對實驗條件的控制通常會營造不同于真實生活中的行為情境，并在實驗過程中始終伴隨著實驗者效應 、要求特征等干擾因素。大數據的方法可以在不直接接觸被試的前提下收集生活中的真實行為數據，從而避免了非自然的實驗場景可能帶來的種種負面效應，使收集到的數據更加客觀準確。

(三)數據的收集和處理。對于大規模的問卷和測驗研究，傳統方法一方面數據收集過程比較緩慢，往往需要等待被試反饋足夠的信息，另一方面在數據處理階段需要大量人工計算整理，效率受到很大限制。大數據技術具備對海量數據的高效存取能力，并能夠通過對既存的、原始的數據記錄進行分析，提取出有效特征，使心理學研究在數據基礎的規模上實現了質的飛躍。

(四)時效性。人的心理活動隨時間流逝而不斷變化，傳統研究方法所收集的信息要么是回溯性的(容易受到遺忘等因素影響而產生誤差)，要么是截取單個或有限幾個時間節點，卻得出推廣到整個時空的研究結論。如果能夠獲取具備充分時效性的信息，對心理活動的研究會更加準確。利用大數據信息采集與處理技術，可以實現對個體和群體外部表現數據的實時采集，彌補傳統研究方法時效性不足的缺點。

五、總結與展望

綜上所述，大數據以其順應時代潮流而生的獨特性為心理學領域帶來了巨大的機遇和挑戰。在心理學研究方法方面受到的沖擊更是直接。但是盡管目前學界對大數據的討論進行得很熱烈，卻還很少有應用大數據來進行實證研究的先例。因此，積極地將大數據應用于心理學的研究中，必將為心理學的學科發展和價值產出作出新的巨大貢獻。

[1]喻豐,彭凱平,鄭先雋. 大數據背景下的心理學：中國心理學學科體系重構及特征. 科學通報,2015,60:520-533.

[2]朱廷劭,汪靜瑩,趙楠,劉曉倩.論大數據時代的心理學研究變革.新疆師范大學學報(哲學社會科學版)2015(7)

[3]維克托·邁克-舍恩伯格,肯尼思·庫克耶.大數據時代——生活、工作與思維的大變革(盛楊燕,周濤 譯).浙江：浙江人民出版社.

[4]帕特里克·塔克爾.大數據時代：如何預見未來的生活和自己(錢峰 譯).江蘇：江蘇鳳凰文藝出版社.

[5]彭聃齡(主編) 普通心理學. 北京：北京師范大學出版社.

[6]Mark A．Beyer，& Dougltas Laney．2012, June 21．The Importance of”Big Data”：A Definition IEB/OLI．Retrieved February 4，2015.

楊梅(1990-)，女，漢族，云南省個舊市，碩士，云南師范大學教育科學與管理學院，研究方向應用社會心理學。