突發事件中大學生心理應激反應機制及數字化干擾研究

摘要：數字化干擾技術是指從認知、情緒和行為這三方面對個人進行應激識別，然后對他們的動態進行跟蹤，實行多元實時監測、實現動態核查與更新，擬構建智能應激數據倉庫、算法庫與主題字典庫，用心理感知圖譜和智能匹配算法這兩種方法對個人進行分析，為個人提供心理預警、預測，實現重大公共衛生事件的動態監測、事前預警和精準干預。

關鍵詞：突發事件;心理應激;數字化干擾

1.引言

為突發事件提供有效的疫情應急服務，成為社會和學界關心的議題。突發事件引發的學生心理問題沒有得到足夠的重視。大學生群體正處于思想、心理逐漸獨立和成熟的關鍵時期，容易受到外部重大事件影響，產生心理應激反應等問題。目前，對心理應激反應的干預依然以醫護人員與患者點對點的干預或診療為主，這種模式無法應對突發事件中學生群體性的心理應激問題。北京大學趙鹿鳴就突發事件的調查研究中發現中等焦慮以上心理應激反應的占比達到了85%。因此在突發事件中如何對中國在校大學生的心理應激問題進行有效干預，既是現階段亟待解決的問題，也是公共衛生管理面臨重大挑戰，而數字技術的進步和應用為突發事件中大學生心理應激干預問題提供了有效解決方案。

本研究基于數字化技術，結合心理學和應急管理的相關理論與方法，對突發事件中學生心理應激反應的形成、演化與數字化干預機制開展研究對恢復學生心理健康和良好的社會秩序具有非常重要的理論與現實意義。利用心理健康量表和深度訪談方式多方面測度學生心理應激反應，建立理論模型預測和揭示個體與學生群體的心理應激反應的發展方向和演化軌跡，在理論上進一步完善了突發事件下學生個體和學生群體心理應激反應理論。另一方面，數字技術的應用對提高我國突發事件學生心理應激反應的干預效率具有重要的現實意義。利用大數據挖掘技術，實現心理應激反應易感人群的識別和預警，及時對心理危機人群進行救助，同時構建了數字化干預機制，為相關部門提供決策支持。

2.相關工作

本論文已經建立一些突發事件相關的案例庫與知識庫，以及積累的一些社交媒體數據與社會面數據，均可以為本研究提供資料準備。本論文提出了四個創新點：1.從時間進展和人群分布來分析突發事件下的民眾心理應激反應，采用專業的心理健康量表來獲得客觀的數據，有助于社會管理相關部門制定精準的應對機制，提高重大公共衛生事件下面對民眾心理問題管理的預見性和主動性。2.提出多空間數據融合進行心理應激干預模型。本研究充分考慮心理應激源數據特征，開發大規模互聯網數據獲取軟件，實現多源異質數據的融合及智能跟蹤入庫，構建出干預模型，為進一步實現心理應激干預平臺體系提供理論基礎和算法支撐。3.通過案例分析、模型搭建等手段，系統的揭示了突發事件中心理應激反應的形成和演化機制。4.利用大數據挖掘技術，實現心理應激反應易感人群的識別和預警，及時對心理危機人群進行救助，同時構建了數字化干預機制，為相關部門提供決策支持，具有較強的應用性。

3.主要研究內容

理論研究：突發事件下大學生心理應激反應及形成機理和演化機制研究從認知、情緒和行為三個方面進行調查公共衛生事件對個體產生的影響。通過數據收集建立結構方程模型來驗證各個變量對心理適應結果的預測程度。針對重大公共衛生事件的風險感知及其相關的情緒引導和干預的有效性進行探討，發現在重大事件背景下風險信息傳播會怎樣影響學生群體的風險感知和行為規律。分別從公眾自身因素、媒體環境因素以及政府情緒引導控制因素三個方面進行分析，構建系統動力學模型，定量分析各因素對突發公共事件下社會公眾情緒強度影響。

技術研究：突發事件中基于學生心理應激反應實現公眾情緒引模型研究本文提出一類“重大突發公共衛生事件中基于學生心理應激反應實現公眾情緒引”新方法，基于獲取的多空間數據，擬研究并建立數據融合模型，從而為構建應激源智能數據庫的下游任務提供數據支撐。采用多源實時監測、交叉比對、數據優選等技術，實現動態核查與更新，擬構建智能應激數據倉庫、算法庫與主題字典庫。最后，構建基于認知心理學模型的個性化方案智能推薦模型，為重大突發公共衛生事件中公眾提供個體心理干預及學生群體心理預警、預測，實現重大突發公共衛生事件中公眾的動態監測、事前預警和精準干預。

提供決策：基于數據融合的突發事件下大學生心理干預政策

突發事件大學生心理應激反應的數字化干預機制主要包含以下幾個方面：數字化預防和預案機制研究、數字化預警機制研究和數字化診療機制研究。同時，突發事件的社會管理對突發事件的處置效率和質量具有重要影響。基于上述數字化引導機制研究成果，對突發事件下的社會管理創新機制進行研究，具體包括信息披露機制創新、輿論導向機制創新、社會力量協同機制創新、危機教育機制創新等，為社會管理相關部門的決策提供參考。

4.結論與討論

目前，個人的心理應激反應問題干預依然以醫護人員與患者點對點的干預或診療為主，這種模式無法應對突發事件中學生群體性的心理應激問題。為此，本文為解決學生在突發事件下的心理應激這一問題，用數字化干擾機制開展研究。運用了數字化干擾技術為相關部門提供決策支持可以利用大數據挖掘技術，實現大學生心理應激反應易感人群的識別和預警，并即時對心理危機的大學生群體進行救助，也為社會干預提供了新的視角。

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課題信息：課題來源：2020年浙江越秀外國語學院科研項目（N2020001）、課題名稱：新冠疫情中大學生心理應激反應機制及數字化干預研究;課題編號：N2020001。

作者簡介：朱夢麗（1992.04），女，漢，安徽黃山人，碩士研究生，助教，畢業院校：浙江財經大學，研究方向：財務數據分析，工作單位：浙江越秀外國語學院。