中科院心理所基于社交媒體語言表達心理幸福感感知模型

積極心理健康受到各個領域的關注，心理幸福感可以在一定程度上反映個體的心理健康水平。然而，民眾的心理幸福感測量很難大規模實時評估。社交媒體的流行使非侵入性方式感知和了解在線用戶的心理幸福感成為可能。

中國科學院行為科學重點實驗室朱廷劭研究組基于社交媒體用戶的語言表達建立心理幸福感預測模型，并通過心理問卷測量的方式評估社交媒體對真實幸福感數據的預測能力。

研究共招募了1427名線上用戶，使用Ryff和Keyes的心理幸福感問卷的6個維度評估用戶的心理幸福感，同時收集線上用戶在社交媒體上的帖子，使用6個心理語義詞典來提取語言特征。研究以提取的語言特征作為輸入，用戶的心理幸福感問卷分數作為輸出，建立多目標預測模型（圖1所示）。最后使用評估模型的區分效度、匯聚效度和效標效度衡量預測模型的有效性，使用分半信度對模型信度進行評估。圖1.數據預處理、特征提取及模型訓練流程

結果表明，心理幸福感感知模型交叉驗證的相關系數在0.49和0.54之間（P<.001），表明該模型具有良好的效標效度。就模型的結構效度而言，它表現出優異的匯聚效度，相比之下模型的區分效度不盡如人意。結果還表明，該模型在每個維度上都具有良好的分半信度水平（范圍從0.65到0.85；P<.001）。

通過確認語言預測模型的預測準確性和穩定性，該研究驗證了社交媒體對應于真實心理幸福感數據的可預測性，對于使用社交媒體進行非專業環境（例如自我測試或大規模用戶研究）下的心理健康狀態識別具有積極意義。

研究成果已在線發表于Journal of Medical Internet Research。

論文信息：

Han, N., Li, S., Huang, F., Wen, Y., Wang, X., Liu, X., Li, L., & Zhu, T. (2023). Sensing Psychological Well-being Using Social Media Language: Prediction Model Development Study. Journal of Medical Internet Research, 25, e41823. https://doi.org/10.2196/41823.