基于社交媒體大數(shù)據(jù)的大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警

李彤彤 李坦 郭栩?qū)?/p>

摘要：因心理問題所引發(fā)的大學(xué)生自殺、犯罪等惡性事件呈逐年上升趨勢(shì)，大學(xué)生心理危機(jī)成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。心理危機(jī)預(yù)警是心理健康教育的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而當(dāng)前普遍采用的基于臨床診斷量表的心理危機(jī)篩查方法存在誤差大、效率低、時(shí)效性差等問題。社交媒體大數(shù)據(jù)為實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地進(jìn)行大學(xué)生心理危機(jī)篩查提供了新的思路，心理學(xué)相關(guān)研究也表明可以通過情緒變化來預(yù)測心理危機(jī)。基于此構(gòu)建的大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警模型及其算法以應(yīng)激事件和人格特質(zhì)計(jì)算為基礎(chǔ)，通過分析個(gè)體不同類型情緒的強(qiáng)度和閾值判斷其情緒表現(xiàn)，進(jìn)而基于時(shí)間序列上情緒的變化對(duì)其面臨的心理危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行測算，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大學(xué)生心理危機(jī)的預(yù)警。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以反映出大學(xué)生在遭受應(yīng)激事件時(shí)的情緒變化過程，能夠?qū)ζ湫睦砦C(jī)進(jìn)行有效預(yù)警。

關(guān)鍵詞：心理健康教育;心理危機(jī)預(yù)警;社交媒體大數(shù)據(jù);應(yīng)激事件;人格特質(zhì)

中圖分類號(hào)：G434? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1009-5195（2021）04-0092-12? doi10.3969/j.issn.1009-5195.2021.04.010

基金項(xiàng)目：2017年度國家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“基于社交媒體大數(shù)據(jù)的大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警機(jī)制研究”（17CSH043）。

作者簡介：李彤彤，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，天津師范大學(xué)教育學(xué)部教育技術(shù)系（天津 300387）;李坦、郭栩?qū)帲T士研究生，天津師范大學(xué)教育學(xué)部教育技術(shù)系（天津 300387）。

一、引言

當(dāng)前，由于心理問題所引發(fā)的大學(xué)生自殺、犯罪等惡性事件呈逐年上升趨勢(shì)，給高校日常管理、大學(xué)生全面健康發(fā)展、家庭及社會(huì)穩(wěn)定等帶來了極為嚴(yán)重的負(fù)面影響，大學(xué)生心理危機(jī)已然成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。心理危機(jī)是個(gè)體或群體在其心理能力不足以面對(duì)困難情境時(shí)產(chǎn)生的，可能會(huì)引發(fā)對(duì)自身、他人或社會(huì)造成嚴(yán)重危害的短暫緊急性心理失衡狀態(tài)（姜土生等，2013）。心理危機(jī)會(huì)嚴(yán)重影響大學(xué)生的學(xué)業(yè)與生活，進(jìn)而引發(fā)各種惡性事件。

國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者認(rèn)同“大學(xué)生心理危機(jī)可防可控”的觀點(diǎn)。高校在心理危機(jī)的防控上主要采用兩種方式：一是通過通識(shí)課程培養(yǎng)學(xué)生健康的心理素質(zhì);二是通過主動(dòng)報(bào)告、量表測量、心理咨詢等方式發(fā)現(xiàn)學(xué)生的心理問題，再有針對(duì)性地采取防范措施減少危機(jī)發(fā)生。第二種方式就是心理危機(jī)預(yù)警，其本質(zhì)是對(duì)心理危機(jī)進(jìn)行早期預(yù)測。及時(shí)正確地篩查出存在心理健康問題的學(xué)生，并實(shí)施不同級(jí)別的關(guān)注和監(jiān)護(hù)是高校學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警的重點(diǎn)和難點(diǎn)。目前我國大部分高校尚未建立規(guī)范系統(tǒng)的大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警機(jī)制;關(guān)于大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警的研究也大多停留在理論階段，欠缺可操作的方法;而且普遍采用的“基于臨床診斷量表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析”的心理危機(jī)篩查方法又存在測量誤差大、指標(biāo)單一、效率低、時(shí)效性差等問題。因此，亟需構(gòu)建一種具有可操作性、科學(xué)性、時(shí)效性的大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警方法來應(yīng)對(duì)以上問題。

社交媒體（如微信、微博等）的廣泛應(yīng)用，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為解決上述問題提供了新的思路。當(dāng)前，社交媒體已經(jīng)成為大學(xué)生記錄生活、表達(dá)觀點(diǎn)、分享交流的主要途徑，能夠反映大學(xué)生的真實(shí)狀態(tài)。真實(shí)、準(zhǔn)確、及時(shí)的社交媒體大數(shù)據(jù)樣本為大學(xué)生心理危機(jī)篩查方法變革帶來了新的契機(jī)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過記錄社交媒體上大學(xué)生的日常行為數(shù)據(jù)來分析他們的心理狀態(tài)及特征，及時(shí)發(fā)現(xiàn)個(gè)體存在的心理健康風(fēng)險(xiǎn)，有利于大學(xué)生心理危機(jī)的早發(fā)現(xiàn)、早干預(yù)。本研究立足于深度挖掘具有真實(shí)性、實(shí)時(shí)性的社交媒體大數(shù)據(jù)，基于心理學(xué)的應(yīng)激反應(yīng)理論和人格理論建立心理危機(jī)預(yù)警模型，設(shè)計(jì)相應(yīng)算法并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，以期為應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警提供一定的參考。

二、研究綜述

大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警方法從技術(shù)發(fā)展視角可以分為三種：傳統(tǒng)預(yù)警方法、信息化系統(tǒng)輔助預(yù)警、大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助預(yù)警。

1.傳統(tǒng)預(yù)警方法

早期對(duì)于心理危機(jī)的篩查普遍采用“基于臨床診斷量表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析”，該方法主要依據(jù)心理學(xué)相關(guān)理論確定預(yù)警指標(biāo)，開發(fā)設(shè)計(jì)量表，再由大學(xué)生本人主動(dòng)或被動(dòng)填寫量表，進(jìn)而通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析判斷學(xué)生的心理危機(jī)狀態(tài)。針對(duì)不同類型的危機(jī)狀態(tài)現(xiàn)今都有相應(yīng)的測量量表。針對(duì)自殺意念的測量，典型量表有Beck等（1979）研發(fā)的自殺意念量表（Scale for Suicide Ideation，SSI-C）、Reynolds（1991）設(shè)計(jì)的成人自殺意念問卷（Adult Suicidal Ideation Questionnaire，ASIQ）、Cull等（1982）編制的自殺可能性量表（Suicide Probability Scale，SPS）等。針對(duì)抑郁癥狀測量，典型量表有抑郁癥狀自評(píng)量表（Symptom Checklist 90，SCL-90）（Beck et al.，1961）、漢密爾頓抑郁量表（Hamilton Depression Scale，HAMD）（Hamiton，1960）等。針對(duì)焦慮癥狀測量，典型量表有漢密爾頓焦慮量表（Hamilton Anxiety Scale，HAMA）（Hamiton，1959）、焦慮自評(píng)量表（Self-Rating Anxiety Scale，SAS）（Zung，1971）、狀態(tài)—特質(zhì)焦慮問卷（State-Trait Anxiety Inventory，STAI）（Spielberger et al.，1970）等。早期“基于臨床診斷量表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析”的心理危機(jī)篩查，其數(shù)據(jù)大都來自紙質(zhì)問卷調(diào)查，多為靜態(tài)的、實(shí)驗(yàn)性的數(shù)據(jù)，存在測量誤差大、指標(biāo)單一、效率低、時(shí)效性差等問題。

2.信息化系統(tǒng)輔助預(yù)警

隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字化智能云平臺(tái)已經(jīng)滲透到高校管理的方方面面，應(yīng)用信息化系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)警也已成為高校常態(tài)化的心理危機(jī)管理方式。教育部普通高等學(xué)校學(xué)生心理健康教育專家指導(dǎo)委員會(huì)組織研發(fā)的“中國大學(xué)生心理健康測評(píng)系統(tǒng)”現(xiàn)已被多所高校試用，也有許多高校自主開發(fā)了大學(xué)生心理健康普查平臺(tái)。借助這些系統(tǒng)對(duì)大學(xué)生進(jìn)行心理普查，克服了傳統(tǒng)的紙筆心理測試存在的耗時(shí)、費(fèi)力、統(tǒng)計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性低及信息反饋滯后等缺陷。但由于心理普查具有“篩查問題”的導(dǎo)向性（邱亞飛等，2020），大學(xué)生常常因?yàn)楹ε卤毁N上“有心理問題”的負(fù)面標(biāo)簽而對(duì)此產(chǎn)生抵觸心理，不會(huì)如實(shí)進(jìn)行信息填寫，也致使心理普查結(jié)果不準(zhǔn)確。除了專門的心理普查系統(tǒng)外，許多高校還同時(shí)使用學(xué)生信息管理系統(tǒng)輔助心理危機(jī)的發(fā)現(xiàn)，如設(shè)立線上咨詢、線下排查通道來督促學(xué)生主動(dòng)完善心理管理信息，綜合學(xué)生在校期間所遭遇的應(yīng)激事件、參與的心理普查等數(shù)據(jù)，以此打破心理檔案內(nèi)容單一的僵局（錢春霞等，2015）。

信息化系統(tǒng)與傳統(tǒng)紙筆心理測試相比，準(zhǔn)確性和效率都有所提高，但是現(xiàn)有系統(tǒng)大都只能客觀地記錄學(xué)生心理健康狀態(tài)指標(biāo)，數(shù)據(jù)處理大多停留在簡單統(tǒng)計(jì)、存取、備份、查詢等層面，數(shù)據(jù)并未得到充分利用。

3.大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助預(yù)警

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，研究者開始嘗試將大數(shù)據(jù)技術(shù)用于心理危機(jī)預(yù)警。學(xué)生信息系統(tǒng)中積累的大量數(shù)據(jù)，以及學(xué)生在社交媒體上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，為心理危機(jī)預(yù)警提供了豐富的數(shù)據(jù)資源和廣闊的挖掘空間。針對(duì)高校學(xué)生信息系統(tǒng)或心理健康測評(píng)系統(tǒng)等平臺(tái)上的數(shù)據(jù)，國內(nèi)外研究者開始采用一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，進(jìn)行心理危機(jī)發(fā)現(xiàn)與預(yù)測等。例如魯瑋（2019）通過決策樹C4.5算法建立了抑郁癥決策模型，發(fā)現(xiàn)學(xué)生抑郁與性別、戶口、家庭情況以及是否獨(dú)生子女有關(guān);通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)不同特征數(shù)據(jù)間的關(guān)系進(jìn)行挖掘，發(fā)現(xiàn)具有軀體化障礙的學(xué)生同時(shí)伴有抑郁、敵對(duì)等癥狀。梁娟等（2018）使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法（Apriori算法）對(duì)學(xué)生信息管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)大學(xué)生的焦慮、抑郁、自殺傾向等心理危機(jī)關(guān)聯(lián)度較為緊密。黃中海（2015）利用高校心理普查數(shù)據(jù)庫中的記錄，分別采用CART決策樹算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模式識(shí)別網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘并建立預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)總分、強(qiáng)迫癥狀得分和偏執(zhí)癥狀態(tài)得分在大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)測中的重要性程度較高，CART決策樹算法和模式識(shí)別網(wǎng)絡(luò)算法在學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警上具有較高的準(zhǔn)確度。

隨著社交媒體的廣泛應(yīng)用，越來越多的研究者開始探索通過對(duì)社交媒體大數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行心理危機(jī)預(yù)警。對(duì)于學(xué)生在社交媒體上發(fā)布的數(shù)據(jù)，研究者多采用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析。如田瑋等（2018）建立了基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi-Layer

Perception，MLP）的自殺預(yù)警模型;楊芳等（2019）結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)開發(fā)了一種自殺監(jiān)控機(jī)器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以對(duì)自殺風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行分析;莊婷婷等（2019）為了解決標(biāo)注數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)分布不均勻的問題，提出了一種基于分層支持向量機(jī)技術(shù)的微博用戶自殺傾向預(yù)測算法，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該預(yù)警算法的準(zhǔn)確度高達(dá)84.8%;白朔天等（2014）為了探究基于社交媒體數(shù)據(jù)預(yù)測用戶抑郁和焦慮心理危機(jī)的可能性，通過采集志愿者用戶昵稱、性別、粉絲數(shù)等45項(xiàng)微博特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練多任務(wù)回歸算法（Multi-Task Regression），并建立了相應(yīng)預(yù)測模型，該算法在神經(jīng)質(zhì)上F值為7.90，在焦慮預(yù)測上F值為9.82，在抑郁預(yù)測上F值為8.38。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在心理危機(jī)預(yù)警中的運(yùn)用改善了數(shù)據(jù)來源少、分析工作量大、耗時(shí)長等問題，但是當(dāng)前基于社交媒體大數(shù)據(jù)進(jìn)行心理危機(jī)發(fā)現(xiàn)的算法多采用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)分析方法，缺乏有效的心理學(xué)理論模型支撐，無法真正揭示心理危機(jī)的本質(zhì)。

4.現(xiàn)狀述評(píng)

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者一直致力于心理危機(jī)預(yù)警的研究，也開始采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來尋求更精確的預(yù)警方法，但是，當(dāng)前大數(shù)據(jù)用于心理危機(jī)預(yù)警的研究仍然處于探索階段，還有一些問題亟待解決：一是當(dāng)前普遍采用的“基于臨床診斷量表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析”方法采集的多為靜態(tài)的、實(shí)驗(yàn)性的數(shù)據(jù)，存在測量誤差大、指標(biāo)單一、效率低、時(shí)效性差等問題。二是基于社交媒體大數(shù)據(jù)進(jìn)行心理危機(jī)預(yù)警多針對(duì)單一的危機(jī)類型，算法多采用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)分析方法，缺乏有效的理論支撐，導(dǎo)致模型的可解釋性較差。

針對(duì)當(dāng)前大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警的現(xiàn)實(shí)需求以及現(xiàn)有研究存在的不足，本研究立足于深度挖掘具有真實(shí)性、實(shí)時(shí)性的社交媒體大數(shù)據(jù)，以期發(fā)現(xiàn)或預(yù)測可能存在心理危機(jī)的學(xué)生。為了使模型具備較高的可解釋性，本研究首先基于心理學(xué)的應(yīng)激反應(yīng)和人格理論建立預(yù)警理論模型，再基于理論模型設(shè)計(jì)分析算法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。相比傳統(tǒng)的預(yù)警機(jī)制，基于社交媒體大數(shù)據(jù)的心理危機(jī)預(yù)警具有可操作性和實(shí)效性強(qiáng)的特點(diǎn)，能夠在一定程度上提高預(yù)警的有效性和準(zhǔn)確性，從而有助于減少大學(xué)生因心理危機(jī)導(dǎo)致的自殺、犯罪等行為。同時(shí)，該方法也可以為高校大學(xué)生心理危機(jī)管理提供直接支持，并為區(qū)域及國家層面實(shí)施相關(guān)的心理危機(jī)管理提供工具范例，對(duì)于心理危機(jī)管理有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

三、理論依據(jù)及模型構(gòu)建

1.心理危機(jī)預(yù)警的理論依據(jù)

（1）應(yīng)激反應(yīng)理論

心理危機(jī)是一種個(gè)體自身運(yùn)用尋常方式不能應(yīng)對(duì)所遭遇的內(nèi)外困擾時(shí)的心理反應(yīng)。它一般發(fā)生于個(gè)體遇到無法避免的、強(qiáng)度較大的應(yīng)激事件時(shí)，經(jīng)個(gè)體評(píng)價(jià)后認(rèn)為該應(yīng)激事件會(huì)對(duì)個(gè)體的地位、安全產(chǎn)生危害，并在動(dòng)用個(gè)體所具備的應(yīng)對(duì)手段全部失敗后，個(gè)體會(huì)產(chǎn)生明顯的急性情緒、認(rèn)知及行為上的功能紊亂（李祚等，2012）。這里提到的應(yīng)激事件又稱生活事件，是引起應(yīng)激的刺激，也就是應(yīng)激的起因，它主要有四種類型：軀體性事件、心理性事件、文化性事件和社會(huì)性事件（曾紅，2012）。軀體性事件是指直接作用于個(gè)體機(jī)體從而產(chǎn)生應(yīng)激的事件，如高溫、疾病或機(jī)體遭受打擊等;心理性事件是指由于心理沖突導(dǎo)致應(yīng)激的事件，如對(duì)某次考試成績有過高的期待等;文化性事件是指由于生活方式、宗教信仰等改變導(dǎo)致應(yīng)激的事件，如留學(xué)海外等;社會(huì)性事件是指由于社會(huì)事件引起的應(yīng)激，如社會(huì)動(dòng)亂、人際關(guān)系緊張等。對(duì)于應(yīng)激反應(yīng)（應(yīng)激所產(chǎn)生的結(jié)果）的類型，Lazarus等（1984）將其分為生理、心理和行為反應(yīng)三類。其中，心理反應(yīng)一般包括情緒反應(yīng)和認(rèn)知反應(yīng)，常見的情緒反應(yīng)有焦慮、恐懼、抑郁、憤怒等;常見的認(rèn)知反應(yīng)有偏執(zhí)、反復(fù)沉思、否認(rèn)、選擇性遺忘等。生理反應(yīng)主要指由于應(yīng)激事件引起的血壓、呼吸等生理指標(biāo)變化（姜乾金，2010）。行為反應(yīng)一般包括逃避、退化、敵對(duì)、自憐等。

由應(yīng)激事件引發(fā)應(yīng)激反應(yīng)會(huì)經(jīng)歷一定的過程，基于此Horowitz提出了應(yīng)激反應(yīng)的階段模型，如圖1所示。該模型將應(yīng)激反應(yīng)過程分為5個(gè)階段，分別是驚叫、否認(rèn)、侵入、不斷修正和結(jié)束。臨床上經(jīng)常觀察到的是否認(rèn)和侵入兩個(gè)階段的狀態(tài)，而其他應(yīng)激反應(yīng)狀態(tài)是否出現(xiàn)、表現(xiàn)程度如何以及表現(xiàn)順序怎樣等均因人而異。否認(rèn)階段通常有情緒麻木、概念回避及行為束縛等綜合癥狀;侵入階段則是應(yīng)激性事件直接的、符號(hào)性的、觀念性的或情感性的反復(fù)再現(xiàn)或閃回，比如有關(guān)應(yīng)激事件的夢(mèng)魘、反復(fù)的自發(fā)映像或其他事件派生的吃驚反應(yīng)（李祚等，2012）。當(dāng)應(yīng)激反應(yīng)過強(qiáng)或持續(xù)時(shí)間過長，就會(huì)導(dǎo)致個(gè)體出現(xiàn)病理學(xué)癥狀，如驚慌、筋疲力盡甚至自殺等危機(jī)狀態(tài)。

有研究表明，應(yīng)激事件所引起的應(yīng)激反應(yīng)主要是心理反應(yīng)，而心理反應(yīng)主要體現(xiàn)在情緒反應(yīng)上，其不僅指遇到不能應(yīng)對(duì)的應(yīng)激事件時(shí)的負(fù)面情緒，還指當(dāng)可以解決應(yīng)激事件時(shí)所產(chǎn)生的積極情緒（曾紅，2012）。當(dāng)人與所處的環(huán)境不能保持平衡時(shí)，個(gè)體對(duì)所處的不平衡狀態(tài)評(píng)價(jià)后認(rèn)為該狀態(tài)會(huì)對(duì)自身安全、地位等產(chǎn)生威脅時(shí)便會(huì)進(jìn)入應(yīng)激狀態(tài);當(dāng)個(gè)體缺乏相應(yīng)的社會(huì)支持、缺少應(yīng)對(duì)技巧時(shí)便會(huì)產(chǎn)生諸多情緒問題，如緊張、焦慮、抑郁等;由于個(gè)體無法承受極度緊張和焦慮，可能會(huì)發(fā)生情緒崩潰或想尋求解脫，由此便會(huì)導(dǎo)致情緒失衡，從而進(jìn)入危機(jī)狀態(tài)（李祚等，2012）。通過以上分析可以得出，情緒是心理危機(jī)可能發(fā)生的直接表現(xiàn)，情緒變化劇烈或負(fù)面情緒持續(xù)時(shí)間過長都有可能標(biāo)志著學(xué)生進(jìn)入了危機(jī)狀態(tài)。因此，通過識(shí)別并持續(xù)觀測那些情緒劇烈變化、負(fù)面情緒持續(xù)時(shí)間較長的學(xué)生，是發(fā)現(xiàn)心理危機(jī)的一種可行方法。

（2）人格理論

應(yīng)激事件是個(gè)體產(chǎn)生情緒反應(yīng)的外部誘因，然而，面對(duì)相同的應(yīng)激事件時(shí)，每個(gè)個(gè)體的應(yīng)對(duì)方式是不同的，所產(chǎn)生的情緒反應(yīng)也會(huì)不同，這在很大程度上受個(gè)體人格特質(zhì)的影響。大量實(shí)證研究表明，人格是影響情緒表達(dá)的重要因素（Watson et al.，1984;Zelenski et al.，1999;Martin et al.，2000;Lucas et al.，2001）。同時(shí)研究也證實(shí)，心理危機(jī)與個(gè)體人格存在一定關(guān)系（邱鴻鐘，2009）。人格特質(zhì)也被稱為個(gè)性特征，是決定一個(gè)人行為和思想的內(nèi)部身心系統(tǒng)的動(dòng)力組織（Miwa et al.，2001）。不同的心理學(xué)家提出了不同的人格模型，其中被普遍認(rèn)可的是“大五”人格模型（The Big Five）（Corr et al.，2009）。“大五”人格模型將人格劃分為開放型、謹(jǐn)慎型、外傾型、宜人型以及神經(jīng)質(zhì)型5類。開放型人格特征的人富有想象力、感情豐富、具有創(chuàng)造性等特點(diǎn);謹(jǐn)慎型人格特征的人具有公正、謹(jǐn)慎、克制等特點(diǎn);外傾型人格的人具有熱情、果斷、冒險(xiǎn)以及客觀等特點(diǎn);宜人型人格的人具有信心、直率、依從等特點(diǎn);神經(jīng)質(zhì)型人格的人具有焦慮、敵對(duì)、沖動(dòng)等特點(diǎn)。人格特質(zhì)是學(xué)生產(chǎn)生個(gè)性化情緒變化的內(nèi)因，如具有開放型人格的學(xué)生面對(duì)挫折時(shí)表現(xiàn)得更樂觀，會(huì)更積極地去解決困難;具有神經(jīng)質(zhì)人格的學(xué)生在面對(duì)相同挫折時(shí)則容易表現(xiàn)得消極。

2.心理危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建

根據(jù)以上理論分析可知，情緒反應(yīng)是心理危機(jī)的直接表現(xiàn)，因此，可以通過持續(xù)觀測情緒來預(yù)警心理危機(jī)。本研究所述的社交媒體大數(shù)據(jù)主要是指學(xué)生發(fā)布在社交媒體上的文本、圖片等，基于此進(jìn)行的直接情緒觀測（如計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的文本情感分類方法）往往不夠準(zhǔn)確。而人格特質(zhì)和應(yīng)激事件是情緒變化的內(nèi)外誘因，因此，本研究提出基于應(yīng)激事件和人格來預(yù)測情緒，構(gòu)建了如圖2所示的基于社交媒體大數(shù)據(jù)的心理危機(jī)預(yù)警模型。通過對(duì)不同類型情緒的情緒強(qiáng)度與情緒閾值的計(jì)算判斷情緒表現(xiàn)，同時(shí)基于時(shí)間序列上情緒的變化來判斷學(xué)生所面臨的心理危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)水平。如果情緒強(qiáng)度過強(qiáng)（情緒變化劇烈）或負(fù)向情緒持續(xù)時(shí)間過長，都表明該學(xué)生存在心理危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。

（1）數(shù)據(jù)源層

據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）統(tǒng)計(jì)，大學(xué)生所處的年齡段群體使用最多的社交應(yīng)用之一是新浪微博（中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心，2017）。新浪微博中累積了大量具有客觀性、時(shí)效性的用戶數(shù)據(jù)，同時(shí)其數(shù)據(jù)可以通過API獲得，因此本研究主要從該社交媒體獲取數(shù)據(jù)。學(xué)生在新浪微博中的數(shù)據(jù)一般包括兩類：一類是靜態(tài)數(shù)據(jù)，如學(xué)校信息、昵稱、出生年月、興趣領(lǐng)域等;另一類是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，主要是學(xué)生發(fā)布的博文。通過新浪微博提供的API，可以對(duì)上述學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理將其整理成統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（json或xml等）存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，為基礎(chǔ)計(jì)算層提供數(shù)據(jù)支持。

（2）基礎(chǔ)計(jì)算層

基礎(chǔ)計(jì)算層主要包括兩類計(jì)算：

一是應(yīng)激事件計(jì)算。應(yīng)激事件計(jì)算是對(duì)學(xué)生發(fā)布在社交媒體中的文本進(jìn)行分析，識(shí)別學(xué)生所表達(dá)的相關(guān)應(yīng)激事件。Holmes等（1967）編制的LCU（Life Change Units）量表將應(yīng)激事件分為43種基本類型;張明圓等（1987）結(jié)合LCU量表研究了不同生活事件對(duì)中國人的影響，進(jìn)一步提出了LEU（Life Events Units）量表，該量表將生活事件分為65種類型，并分別給出了青年、中年、更年以及老年四個(gè)年齡階段的LEU值。大學(xué)生處于青年時(shí)期，因此，本研究結(jié)合LEU量表的青年組數(shù)據(jù)，從中選擇出了15個(gè)高校學(xué)生目前較可能面臨的應(yīng)激事件，分別為：父母死亡、父母離婚、開除、家屬重病、失戀、突出成就榮譽(yù)、重病外傷、開始戀愛、行政紀(jì)律處分、升學(xué)就學(xué)受挫、入黨入團(tuán)、退學(xué)、留級(jí)、入學(xué)或就業(yè)困難以及學(xué)習(xí)困難。本研究采用詞典法進(jìn)行應(yīng)激事件計(jì)算，首先依據(jù)心理學(xué)的相關(guān)研究，將學(xué)生在社交媒體中的文本表述方式（詞語、語境）和應(yīng)激事件對(duì)應(yīng)起來，以構(gòu)建學(xué)生應(yīng)激事件詞典。為了提升詞典準(zhǔn)確率和構(gòu)建效率，本研究首先通過人工手段篩選出與應(yīng)激事件直接相關(guān)聯(lián)的詞匯，其次采用騰訊AI實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建的詞向量模型（Yan et al.，2018）識(shí)別與人工提取詞匯具有相似含義的其他詞匯，最后人工剔除不符合要求的詞匯，結(jié)果如表1所示。在實(shí)際計(jì)算中，如果微博文本中含有該詞典中某個(gè)詞語，則認(rèn)為該文本表達(dá)出相應(yīng)的應(yīng)激事件。以學(xué)習(xí)困難為例，詞典中對(duì)應(yīng)的詞語和微博文本示例如表2所示。

二是人格計(jì)算。多項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，人格會(huì)影響用戶在社交媒體中的行為模式（Ross et al.，2009;Back et al.，2010）。因此通過對(duì)社交媒體中用戶數(shù)據(jù)的采集和計(jì)算，可以分析出大學(xué)生的人格類型。利用深度學(xué)習(xí)方法，通過對(duì)學(xué)生在社交媒體中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)的綜合分析，可以計(jì)算出學(xué)生的人格特征。當(dāng)前在中文社交媒體中基于“大五”人格模型進(jìn)行的人格計(jì)算已有相關(guān)研究，本研究采用Wei等（2017）提出的HIE（Heterogeneous Information Ensemble）處理框架進(jìn)行人格計(jì)算，該框架以“大五”人格為標(biāo)準(zhǔn)，基于微博文本、用戶頭像、表情以及交互形式等多維數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)方法，提取出不同特征的語義信息，隨后基于堆疊泛化方法對(duì)來自不同特征的語義信息進(jìn)行集成，最后形成一個(gè)人格類型的預(yù)測結(jié)果。

（3）情緒計(jì)算層

在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上，本研究提出了基于人格和應(yīng)激事件的情緒計(jì)算算法，該算法的核心思想在于：首先，基于人格計(jì)算和應(yīng)激事件計(jì)算得出某時(shí)刻學(xué)生各種情緒類型所分別對(duì)應(yīng)的情緒強(qiáng)度值;其次，根據(jù)學(xué)生的人格特質(zhì)估算出其正向和負(fù)向情緒表現(xiàn)的閾值;最后，判斷各種情緒的情緒強(qiáng)度是否超出相應(yīng)閾值，以此來判斷該學(xué)生表達(dá)出了哪些或哪項(xiàng)情緒。該算法中，情緒類型采用Ekman等（1971）的情緒分類方法，將情緒分為厭惡、憤怒、驚奇、恐懼、高興和悲傷6種類型，其中厭惡、憤怒、恐懼、悲傷為負(fù)向情緒，驚奇、高興為正向情緒。

情緒強(qiáng)度計(jì)算。情緒強(qiáng)度是指人對(duì)事物所產(chǎn)生的選擇傾向性（邢云菲等，2018），結(jié)合人格計(jì)算和應(yīng)激事件計(jì)算的結(jié)果，可以計(jì)算出某時(shí)刻學(xué)生6種情緒類型分別對(duì)應(yīng)的情緒強(qiáng)度值。情緒強(qiáng)度值分布在[-1，1]區(qū)間，其中正向情緒分布在[0，1]區(qū)間，負(fù)向情緒分布在[-1，0）區(qū)間。

情緒閾值估算。Izard等（1993）的研究表明，每個(gè)人都存在情緒激活閾值，當(dāng)情緒強(qiáng)度超過該閾值時(shí)，個(gè)體的情緒便可表現(xiàn)出來。對(duì)于情緒閾值的計(jì)算，已有研究大多設(shè)定為某一常數(shù)值。本研究創(chuàng)新性地提出根據(jù)學(xué)生的人格特質(zhì)估算出其正向和負(fù)向情緒表現(xiàn)的閾值，并根據(jù)情緒強(qiáng)度是否超出該閾值來判斷該學(xué)生是否將某項(xiàng)情緒表達(dá)出來。因此，對(duì)各種情緒類型的強(qiáng)度計(jì)算，是判斷學(xué)生是否表達(dá)該類情緒的重要依據(jù)。

（4）危機(jī)預(yù)警層

本研究采用對(duì)情緒持續(xù)觀測的方式，根據(jù)時(shí)間序列上的變化來判斷有無心理危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。研究主要通過觀測來發(fā)現(xiàn)以下兩種情況：一是情緒的劇烈變化，即短時(shí)間內(nèi)從正向情緒變?yōu)樨?fù)向情緒或由負(fù)向情緒變?yōu)檎蚯榫w;二是負(fù)向情緒持續(xù)過久。因此，本研究提出了考慮預(yù)警值和持續(xù)時(shí)間的雙監(jiān)測方法，來判斷學(xué)生的危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)水平。結(jié)合連續(xù)時(shí)間序列上各種類型情緒的變化過程（如“憤怒”情緒持續(xù)表達(dá)）或者相鄰時(shí)間內(nèi)情緒強(qiáng)度變化（從正向情緒跌落至極度負(fù)向情緒）計(jì)算出相應(yīng)處于[0，1]區(qū)間的預(yù)警值，并以五級(jí)預(yù)警信號(hào)體系可視化呈現(xiàn)出來，如表3所示，越靠近1，表示危險(xiǎn)程度越高。由于大學(xué)生微博行為（如發(fā)帖等）的頻次會(huì)對(duì)情緒劇烈變化和負(fù)向情緒持續(xù)時(shí)間的計(jì)算產(chǎn)生影響，因此，本研究規(guī)定時(shí)間序列的間隔以天為單位，如果學(xué)習(xí)者一天內(nèi)的發(fā)帖次數(shù)超過兩次，則分別以情緒值最大值作為當(dāng)天的正負(fù)情緒值。

四、算法設(shè)計(jì)

本研究結(jié)合心理學(xué)領(lǐng)域知識(shí)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模分析，可以規(guī)避單純使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法存在的概率問題。在總結(jié)前人研究以及情緒心理學(xué)理論基礎(chǔ)上，改進(jìn)了情緒預(yù)測算法并提出一種情緒閾值估算方法。算法結(jié)構(gòu)如圖3所示。

以矩陣E表示情緒類型，E=[edis，eang，esur，efea，ejoy，esad]，分別表示厭惡、憤怒、驚奇、恐懼、高興以及悲傷6種情緒。L表示應(yīng)激事件對(duì)不同情緒的刺激大小，L=[l1，l2…，lk]，表示應(yīng)激事件對(duì)k個(gè)情緒的刺激強(qiáng)度。令矩陣P表示人格類型，P=[po，pc，pe，pa，pn]，分別表示開放型、謹(jǐn)慎型、外傾型、宜人型以及神經(jīng)質(zhì)型的空間分布位置。如人格空間為P=[0.8，0.2，0.7，0.5，0]的學(xué)生具有開放型人格，面對(duì)困難時(shí)能以樂觀的心態(tài)克服困難。令I(lǐng)t表示t時(shí)刻情感強(qiáng)度的集合，It=[iedis，t，ieang，t，iesur，t，iefea，t，iejoy，t，iesad，t]，分別表示厭惡、憤怒、驚奇、恐懼、愉悅以及悲傷6種情緒在t時(shí)刻的情緒強(qiáng)度。令Ω為情緒閾值矩陣，Ω=[ωpos，ωneg]，其中ωpos表示正向情緒的閾值，ωneg表示負(fù)向情緒的閾值。

Ψ（）表示情緒衰減函數(shù)，Θ（）表示應(yīng)激事件影響函數(shù)，Φ（）表示人格影響函數(shù)，f（）表示情緒計(jì)算函數(shù)，g（）表示預(yù)警函數(shù)。Iei，t表示t時(shí)刻第i個(gè)情緒的情緒強(qiáng)度值，衰減函數(shù)Ψ（）與t-1時(shí)刻第i個(gè)情緒的情緒強(qiáng)度值Iei，t-1有關(guān);應(yīng)激事件影響函數(shù)Θ（）與t時(shí)刻個(gè)體所遭受的應(yīng)激事件刺激大小L有關(guān);人格影響函數(shù)Φ（）表示人格因素對(duì)情緒強(qiáng)度的影響分量，由于個(gè)體的人格較為穩(wěn)定（伯格，2010），通常是常量，因此，本文假設(shè)在一段時(shí)間內(nèi)人格對(duì)情緒造成的影響是一組恒定的向量值;情緒計(jì)算函數(shù)f（）綜合t時(shí)刻的情緒強(qiáng)度Iei，t與情緒閾值，判定某項(xiàng)情緒是否被激活。心理危機(jī)預(yù)警函數(shù)g（Ei，t）則是根據(jù)計(jì)算出的各類型情緒強(qiáng)度值和時(shí)間序列值，計(jì)算出學(xué)生心理危機(jī)等級(jí)。

1.情緒衰減函數(shù)

情緒心理學(xué)研究表明，情緒強(qiáng)度是一個(gè)隨時(shí)間變化的量，根據(jù)情緒強(qiáng)度第三定律（情緒強(qiáng)度衰減定律）（仇德輝，2001），情緒強(qiáng)度衰減實(shí)際上和指數(shù)函數(shù)y=e-λ相似，即情緒強(qiáng)度隨時(shí)間會(huì)衰減。當(dāng)在t時(shí)刻時(shí)，情緒強(qiáng)度受t-1時(shí)刻的影響，λ稱為衰減因子，λ越大，情緒強(qiáng)度衰減越快。因此，情緒衰減函數(shù)可定義為Ψ（Ien，t）=Ien，t-1e-λ，其中，n={dis，ang，sur，fea，joy，sad}。

2.應(yīng)激事件影響函數(shù)

應(yīng)激事件是情緒產(chǎn)生變化的直接因素，因此

Θ（Lk，Ien，t）=[Lk，Iedis，t，Lk，Ieang，t，Lk，Iesur，t，Lk，Iefea，t，Lk，Iejoy，t，Lk，Iesad，t]，其中，Lk，Ien，t表示第k個(gè)應(yīng)激事件對(duì)第n個(gè)情緒的影響量。

3.人格影響函數(shù)

一個(gè)人的人格是相對(duì)穩(wěn)定的，因此，在一段時(shí)間內(nèi)，由人格對(duì)情緒產(chǎn)生的影響可以認(rèn)為是一個(gè)確定的分量。研究表明，由人格很難直接推斷其對(duì)情緒的影響。為了構(gòu)建人格與情緒之間的關(guān)系，2002年有學(xué)者提出了一種“性格—心情—情緒—表情”模型（Kshirsagar，2002），隨后Gebhard提出了“人格—心情—情緒”模型（Gebhard，2005），該模型率先引入PAD三維心情空間作為人格與情緒的中介，心情空間通過愉悅度（Pleasure）、喚醒度（Arousal）以及支配度（Dominance）三個(gè)維度進(jìn)行度量（Mehrabian，1996），國內(nèi)也有學(xué)者在這方面進(jìn)行了探索（郭尚波，2008;陳偉，2011）。

為了計(jì)算人格與心情之間關(guān)系，引入“人格—心情”映射矩陣K，以及心情空間矩陣M。人格—心情轉(zhuǎn)移方程為M=P×KT，其中K采用Gebhard的處理方法（Gebhard，2005）。

為了計(jì)算心情與情緒之間的關(guān)系，引入“心情—情緒”轉(zhuǎn)移矩陣F以及24維度情緒空間矩陣O。心情—情緒轉(zhuǎn)移方程為O=M×F，其中F采用與Gebhard的研究相同的處理辦法（Gebhard，2005）。

將上述24維度基本情緒映射成Ekman提出的6維度基本情緒，計(jì)算方法如下。

Ip，dis=ODisgust

Ip，ang=（OAnger+OReproach+OHate）×1/3

Ip，sur=OSurprise

Ip，fea=（OFear+OFearsConfirmed）×1/2

Ip，joy=OHappyFor+OGloating+OJoy+OPride+OAdmiration+

OLiking+OLove+OHope+OSatisfaction+ORelief+

OGratification+OGratitude）×1/12

Ip，sad=（OResentment+OPity+ODistress+OShame+ORemorse）

×1/5

因此，人格對(duì)情緒影響的函數(shù)如下式。

Φ（P）=[Ip，dis，Ip，ang，Ip，sur，Ip，fea，Ip，joy，Ip，sad]

4.情緒計(jì)算函數(shù)

（1）情緒強(qiáng)度函數(shù)

t時(shí)刻的情緒強(qiáng)度函數(shù)可以表示為：

Ien，t=Ψ（Ien，t-1）+Θ（L）+Φ（P）

即t時(shí)刻的情緒強(qiáng)度是上一時(shí)刻（t-1）情緒強(qiáng)度的衰減值和應(yīng)激事件對(duì)情緒影響以及人格因素對(duì)情緒變化影響的總和。

（2）閾值估算函數(shù)

當(dāng)前大部分研究是將情緒閾值設(shè)置為某一常數(shù)值，如張剛強(qiáng)等人將正向和負(fù)向情緒閾值分別設(shè)置為0.8和0.21（張剛強(qiáng)等，2018）;邵帥等人將正向和負(fù)向情緒閾值分別設(shè)定為0.16和-0.12（邵帥等，2018）。也有研究者將情緒閾值與人格定義為線性函數(shù)關(guān)系，如伍京華等人提出的情緒閾值計(jì)算函數(shù)為：m=|Oo-On|/10，其中Oo表示開放型人格，On表示神經(jīng)質(zhì)型人格（伍京華等，2020）。但是，在實(shí)際生活中，不同人在面對(duì)相同應(yīng)激事件時(shí)所表現(xiàn)出的反應(yīng)大不相同。因此，以簡單的定值或者線性關(guān)系進(jìn)行情緒閾值的估計(jì)有著較大的局限性。為了更加準(zhǔn)確地估計(jì)每個(gè)人的情緒閾值，本研究以Watson等（1984;1992）的研究為基礎(chǔ)，提出一種新的情緒閾值估算方法。Watson等人的研究表明責(zé)任心（C）以及外傾性（E）兩種人格對(duì)正向情緒具有顯著影響;神經(jīng)質(zhì)（N）人格對(duì)負(fù)向情緒具有顯著影響。

根據(jù)Izard（1977）的理論，一個(gè)人某項(xiàng)情緒閾值越小，其越容易表現(xiàn)出該情緒，如當(dāng)一個(gè)人悲傷情緒的閾值較低時(shí)，往往一件小事就會(huì)引發(fā)其強(qiáng)烈的悲傷情緒。由此，本研究假設(shè)閾值僅與謹(jǐn)慎型、外傾型以及神經(jīng)質(zhì)型三種人格有關(guān)，令ξ表示影響正向情緒的人格（C、E）與影響負(fù)向情緒的人格（N）的差值，即：ξ=pc+pe-pn;令ω為情緒閾值，情緒閾值與ξ密切相關(guān)。ξ值越大則表示該學(xué)習(xí)者的正向人格大于負(fù)向人格，負(fù)向情緒閾值也就越大，正向情緒閾值越小，其越容易表現(xiàn)出正向情緒，難以表現(xiàn)出負(fù)向情緒。Kingdom等（2016）提到，心理物理學(xué)領(lǐng)域通過一系列實(shí)驗(yàn)構(gòu)建了一個(gè)通用的轉(zhuǎn)換函數(shù)，用以描述物理刺激量和主觀內(nèi)部反應(yīng)之間的關(guān)系，如圖4所示。隨著刺激差值增加，個(gè)體內(nèi)部感覺增加程度也會(huì)變得越來越慢。

據(jù)此，本研究假設(shè)情緒閾值與ξ間也存在類似的關(guān)系，用函數(shù)Ω表示，其中ωneg表示負(fù)向情緒閾值，ωpos表示正向情緒閾值。同時(shí)考慮到人格差值ξ存在負(fù)值，于是提出以arctan（）函數(shù)來刻畫這種關(guān)系，而函數(shù)中加π/2與除以π則是為了將估算結(jié)果縮放至[0，1]區(qū)間。

該估算方法函數(shù)仿真圖像如圖5所示，可以看出，ξ越大負(fù)性情緒閾值越大，表明負(fù)性情緒越難被激活，同時(shí)其增長速率越來越緩慢。

（3）情緒計(jì)算函數(shù)

根據(jù)情緒強(qiáng)度函數(shù)得出的情感強(qiáng)度值，其與基于人格計(jì)算出的情緒閾值作比較，如果超過閾值，則認(rèn)為該情感被表達(dá)出來，反之不被表達(dá)。為了計(jì)算方便，將高興和驚奇兩種情緒強(qiáng)度規(guī)定為正向情緒，即：Ipos=[iejoy，t，iesur，t]，將厭惡、悲憤、恐懼和悲傷規(guī)定為負(fù)性情緒，即：Ineg=[iedis，t，ieang，t，iefea，t，iesad，t]，給出t時(shí)刻情緒計(jì)算方程如下。

5.心理危機(jī)預(yù)警函數(shù)

根據(jù)本研究構(gòu)建的理論模型，需要對(duì)情緒的強(qiáng)度變化以及情緒持續(xù)時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如果情緒強(qiáng)度變化超出一定的范圍，則將認(rèn)為是一種劇烈變化，有可能引起學(xué)生的心理危機(jī)狀態(tài)，如由強(qiáng)度為0.8的正向情緒（Ipos=0.8）變?yōu)閺?qiáng)度為-0.8的負(fù)向情緒（Ineg=-0.8）。同時(shí)，如果負(fù)向情緒持續(xù)時(shí)間過長，如持續(xù)時(shí)間超過3天，也容易導(dǎo)致學(xué)生進(jìn)入心理危機(jī)狀態(tài)。因此，本研究提出一種心理危機(jī)預(yù)警算法，該算法輸入分別為6種情感的差值△I或負(fù)性情感的時(shí)間差值△T;其中△I=|Ineg|-Ipos。本研究采用Logistic函數(shù)作為預(yù)警算法，如下式。

五、仿真實(shí)驗(yàn)

仿真是在進(jìn)入真實(shí)實(shí)驗(yàn)之前進(jìn)行的計(jì)算機(jī)模擬方法。本研究使用的仿真機(jī)器操作系統(tǒng)為Windows 10，CPU型號(hào)為i5-11400H;仿真程序采用Python編寫，軟件包為Numpy。為了進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，本研究隨機(jī)設(shè)定開放型人格的人格空間為Po=[0.8，0.2，0.6，0.4，0]，神經(jīng)質(zhì)型人格的人格空間為Pn=[0，0.6，0.1，0.1，0.9]，同時(shí)，隨機(jī)設(shè)定正向刺激分量Lwpos=[0.2，0.1，0.3，0.1，0.7，0.3]，負(fù)向刺激分量Lweng=[-0.5，-0.7，-0.1，-0.4，-0.5，-0.6]，進(jìn)而分別模擬了開放型人格和神經(jīng)質(zhì)型人格在遭受單次與多次正向和負(fù)向刺激時(shí)的情緒變化。其中，正向情緒強(qiáng)度越趨近于1說明其強(qiáng)度越強(qiáng)，越趨近于0則強(qiáng)度越弱;負(fù)向情緒越趨近于-1表明其強(qiáng)度越強(qiáng)，越趨近于0則強(qiáng)度越弱。正向情緒強(qiáng)度值高于正向情緒閾值則表示該情緒被激活，負(fù)向情緒強(qiáng)度值低于負(fù)向情緒閾值表示該情緒被激活。在此需要特別說明的是，L表示應(yīng)激事件對(duì)不同情緒的刺激大小，這需要大量數(shù)據(jù)來驗(yàn)證，后續(xù)將進(jìn)一步研究L的計(jì)算，在此不作詳細(xì)討論。

1.單次刺激

（1）單次正向刺激

圖6為開放型人格在單次正向刺激下的情緒變化過程，在t=3時(shí)刻遭受到正向刺激時(shí)先是正向情緒強(qiáng)度增強(qiáng)，負(fù)向情緒強(qiáng)度減弱，隨著時(shí)間增加，正向和負(fù)向情緒都逐漸衰減。其中，正向情緒被激活，先是表現(xiàn)出“愉悅”和“驚奇”的情緒，衰減后依然表現(xiàn)出“愉悅”的情緒，而“驚奇”的情緒則不再表現(xiàn)出來，整個(gè)過程中負(fù)向情緒始終都沒有被激活。

圖6? ? 開放型人格遭受單次正向應(yīng)激事件刺激的情緒變化過程

圖7為神經(jīng)質(zhì)型人格在單次正向刺激下的情緒變化過程，在t=3時(shí)刻遭受到正向刺激時(shí)先是正向情緒強(qiáng)度增強(qiáng)，負(fù)向情緒強(qiáng)度減弱，隨著時(shí)間增加，正向和負(fù)向情緒都逐漸衰減。其中，先是正向的“愉悅”和“驚奇”情緒被激活，這兩種正向情緒在遭受刺激初期強(qiáng)度都有所增強(qiáng)，隨著時(shí)間推移出現(xiàn)衰減，隨后衰減至正向情緒閾值以下，不再表現(xiàn)出來。而負(fù)向情緒在遭受刺激初期沒有被激活，隨著時(shí)間推移，“恐懼”的情緒突破負(fù)向情緒激活閾值表現(xiàn)出來。

圖7神經(jīng)質(zhì)型人格遭受單次正向應(yīng)激事件刺激的情緒變化過程

（2）單次負(fù)向刺激

圖8表示的是開放型人格在t=3時(shí)刻遭受單次負(fù)向刺激時(shí)表現(xiàn)出的情緒變化過程，先是正向情緒表現(xiàn)出來，并且強(qiáng)度逐漸減弱，跌落至正向情緒激活閾值以下，同時(shí)負(fù)向情緒強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)，在t=5時(shí)刻突破閾值表現(xiàn)出來。隨著時(shí)間推移，正向情緒強(qiáng)度又逐漸增強(qiáng)。t=6時(shí)刻，“愉悅”情緒逐漸高于閾值表現(xiàn)出來，而負(fù)向情緒強(qiáng)度則逐漸減弱不再表現(xiàn)出來。

圖8? 開放型人格遭受單次負(fù)向應(yīng)激事件刺激的情緒變化過程

圖9表示神經(jīng)質(zhì)型人格在t=3時(shí)刻遭受單次負(fù)向刺激時(shí)表現(xiàn)出的情緒變化過程，正向情緒先是強(qiáng)度減弱，后有所增加，但是始終處于情緒激活閾值以下，沒有被激活。而負(fù)向情緒則較快地突破負(fù)向情緒激活閾值表現(xiàn)出來，隨著時(shí)間推移，大部分負(fù)向情緒強(qiáng)度逐漸減弱，高于負(fù)向情緒閾值而不再表現(xiàn)出來，而“恐懼”情緒則逐漸被激活出來。

圖9神經(jīng)質(zhì)型人格遭受單次負(fù)向應(yīng)激事件刺激的情緒變化過程

2.多次刺激

在現(xiàn)實(shí)生活中，學(xué)生經(jīng)常面臨多個(gè)應(yīng)激事件，因此本研究通過仿真的方法，分別模擬開放型人格和神經(jīng)質(zhì)型人格遭受到不同情況刺激下的情緒變化過程。

（1）開放型人格多次刺激

圖10模擬的是開放型人格在t=3時(shí)刻遭受正向刺激，隨后t=7時(shí)刻又遭受負(fù)向刺激時(shí)的情緒變化過程。在t=3時(shí)刻遭受正向刺激后，正向情緒強(qiáng)度先是逐漸增強(qiáng)，負(fù)向情緒強(qiáng)度先是逐漸減弱;隨著時(shí)間推移，正向情緒強(qiáng)度減弱，負(fù)向的“憤怒”和“厭惡”情緒強(qiáng)度呈減弱趨勢(shì)，而“悲傷”和“恐懼”情緒強(qiáng)度增強(qiáng)。而后t=7時(shí)刻遭受負(fù)向刺激，正向情緒強(qiáng)度逐漸減弱，負(fù)向情緒強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)，并突破負(fù)向情緒激活閾值而表現(xiàn)出來。隨著時(shí)間推移，負(fù)向情緒強(qiáng)度逐漸減弱，正向情緒強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)，“愉悅”情緒強(qiáng)度逐漸大于正向情緒激活閾值表現(xiàn)出來。

（2）神經(jīng)質(zhì)型人格多次刺激

圖11模擬的是神經(jīng)質(zhì)型人格在t=3時(shí)刻遭受正向刺激，隨后在t=7時(shí)刻遭受負(fù)向刺激時(shí)的情緒變化過程。在t=3時(shí)刻遭受正向刺激后，正向情緒強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)，負(fù)向情緒強(qiáng)度逐漸減弱;隨著時(shí)間推移，正向情緒強(qiáng)度逐漸減弱至不再表現(xiàn)出來，負(fù)向情緒強(qiáng)度呈增強(qiáng)趨勢(shì)。而后t=7時(shí)刻遭受負(fù)向刺激，正向情緒強(qiáng)度逐漸減弱，負(fù)向情緒強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)，并突破負(fù)向情緒激活閾值表現(xiàn)出來。隨后，正向情緒強(qiáng)度有所增強(qiáng)，但始終低于激活閾值未再被激活，而負(fù)向情緒強(qiáng)度逐漸減弱，但是“恐懼”情緒后又突破閾值表現(xiàn)出來。

圖11神經(jīng)質(zhì)型人格遭受多次應(yīng)激事件刺激的情緒變化過程

六、總結(jié)

本研究以心理學(xué)相關(guān)理論為依據(jù)，分析得出，可以通過對(duì)情緒持續(xù)觀測來預(yù)警心理危機(jī)，并基于此構(gòu)建了基于社交媒體大數(shù)據(jù)的心理危機(jī)預(yù)警模型，為大學(xué)生心理危機(jī)預(yù)警提供了創(chuàng)新性的觀測方法和思路。該模型的核心思想在于，應(yīng)激事件和人格特質(zhì)是情緒變化的內(nèi)外誘因，在進(jìn)行應(yīng)激事件計(jì)算和人格計(jì)算的基礎(chǔ)上，可以得出不同類型情緒的情緒強(qiáng)度與情緒閾值，從而判斷情緒表現(xiàn)，同時(shí)基于時(shí)間序列上情緒的變化來判斷大學(xué)生所面臨的心理危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)水平。結(jié)合心理學(xué)領(lǐng)域知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，本研究在改進(jìn)情緒預(yù)測算法的基礎(chǔ)上，提出了基于社交媒體大數(shù)據(jù)的心理危機(jī)預(yù)警算法，該算法通過計(jì)算人格、應(yīng)激事件的影響并結(jié)合情緒計(jì)算和衰減來預(yù)測情緒持續(xù)時(shí)間及強(qiáng)度，有效規(guī)避了單純使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法所存在的概率問題。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法可以反映出大學(xué)生在遭受應(yīng)激事件時(shí)的情緒變化過程，從而初步驗(yàn)證了算法的有效性。

盡管本研究所構(gòu)建的模型和算法基于一定的心理學(xué)理論，但是心理危機(jī)涉及心理學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會(huì)學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，只有進(jìn)一步融合多學(xué)科領(lǐng)域才能更好地揭示心理危機(jī)的本質(zhì)。同時(shí)，模型和算法的檢驗(yàn)也需要長期的數(shù)據(jù)跟蹤。本研究提出的算法在真實(shí)應(yīng)用中可能面臨如下問題有待后續(xù)研究加以解決。第一，大學(xué)生可能不經(jīng)常通過某種社交媒體（如微博）來表達(dá)自己的情感，當(dāng)遇到這種情況時(shí)需要擴(kuò)大對(duì)不同社交媒體的采集范圍，盡可能多地采集學(xué)生信息。精準(zhǔn)的心理危機(jī)預(yù)警不是僅靠社交媒體大數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，需要對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，比如當(dāng)前大學(xué)生所使用的社交媒體除微博外，還包括百度貼吧、知乎、小紅書、綠洲等;同時(shí)學(xué)生成績、家庭情況等存儲(chǔ)在學(xué)校信息管理系統(tǒng)中的信息也是非常重要的數(shù)據(jù)源。如何將學(xué)生在不同社交媒體中的數(shù)據(jù)和在不同信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，綜合多特征數(shù)據(jù)進(jìn)行心理危機(jī)預(yù)警，是后續(xù)研究需關(guān)注的重點(diǎn)。第二，學(xué)生在博文中描述應(yīng)激事件的詞匯不存在于詞典中，會(huì)導(dǎo)致應(yīng)激事件不能被準(zhǔn)確識(shí)別出來。解決此類問題主要依賴當(dāng)前分詞軟件中對(duì)未登錄詞的識(shí)別功能，以目前主流的“結(jié)巴分詞”軟件為例，該軟件通過隱馬爾可夫算法（Hidden Markov Model，HMM）識(shí)別出當(dāng)前語句中尚不在應(yīng)激事件詞典中的詞語，并自動(dòng)提醒分析人員進(jìn)行人工識(shí)別，如果確定是描述某一應(yīng)激事件的新詞，則手動(dòng)添加到詞典中。隨著詞典的不斷完善，應(yīng)激事件識(shí)別的準(zhǔn)確率也會(huì)越來越高。第三，本研究提出的心理危機(jī)預(yù)警算法在實(shí)際應(yīng)用中不可避免地會(huì)涉及學(xué)生個(gè)人賬號(hào)等隱私信息，如何保護(hù)好學(xué)生的隱私數(shù)據(jù)也是未來研究需要關(guān)注的重點(diǎn)問題。

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收稿日期 2021-03-11責(zé)任編輯 楊銳

An Early Warning Method for Psychological Crisis of College Students Based on

Social Media Big Data

LI Tongtong， LI Tan， GUO Xuning

Abstract： Vicious incidents such as suicides and crimes of college students caused by psychological problems are increasing year by year， and college students psychological crisis has become the social focus. Early warning of psychological crisis is a key process in mental health education. However， current widely adopted methods of psychological crisis screening are based on clinical diagnostic scales， which have problems such as large measurement errors， low efficiency， poor timelines， and etc. Social media big data provides an opportunity for real-time and accurate screening of college students psychological crisis. The psychological research shows that psychological crisis can be forewarned through emotion changes. The college students psychological crisis forewarning model and its algorithm are given in this paper. In the model， firstly， the calculation of stress events and personality are calculated based on Micro-blog data， then the emotion performance is judged through analyzing the intensity and threshold of different types of emotions， and then the risk level of psychological crisis will be measured based on the changes of emotions by time. The simulation results show that the method can reflect the emotional change process of college students when they suffer from stress events， and can provide effective forewarning of their psychological crisis.

Keywords： Mental Health Education; Psychological Crisis Forewarning; Social Media Big Data; Stress Events; Personality