人工智能在心理学中的应用？

一、人工智能在心理学中的应用？

　　1. 辅助心理健康医生

　　与许多行业一样，人工智能可以帮助支持心理健康医生做好他们的工作。算法分析数据的速度比人类快得多，可以提供一些治疗建议，监控病人的进展，并提醒医生注意的问题。在很多情况下，人工智能和人类临床医生会一起工作。

　　2. 24/7随时访问

　　由于缺乏心理健康专家，预约可能需要几个月的时间。如果病人生活在一个心理健康专家稀少的地区，他们等待的时间会更长。人工智能提供了一个解决方案，人们可以全天24小时随时访问，不需要等待预约。

　　3. 合理的价格

　　昂贵的医疗费用使一些人无法寻求帮助。人工智能工具可以提供一个更方便的解决方案。

　　4. 和机器人聊天

　　虽然有些人可能需要一些时间来适应与机器人交谈，但人工智能机器的匿名身份可能是有效果的。对于一些人来说，与治疗师当面分享可能比较困难的事情，向机器人透露可能比较容易。

二、统计在心理学的应用？

心理统计学是研究在心理实验或调查中如何收集、整理、分析数字资料，以及如何根据这些资料所传递的信息作出科学推论的应用统计学分支。

心理统计学是心理学研究的有效工具之一。

心理学发展的历史证明，科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查又必然要面临处理数字资料的问题。

例如：怎样收集资料才能使数字最有意义、最能反映所研究的课题；采用什么方法整理和分析所得数据，才能最大限度地显现这些数据所反映的信息，从而对实验或调查结果作出科学的解释；怎样才能从所得局部结果推论到总体，作出一般规律性的科学结论等等。

要解决这些问题就必须依靠科学的统计方法。

心理统计学与教育统计学、生物统计学、医学统计学等相似，都是数理统计学在某一学科的具体应用。

数理统计学提供了许多处理数字资料的一般方法，心理统计学则针对心理学的特点，研究如何应用这些方法去解决心理实验或调查中的数据问题，两者既有密切联系又不等同。

随着心理学的发展，必然会有更多的数理统计方法被引进心理统计学中来，这样也会促进心理统计学的发展。

心理统计学的内容，按其目的与功能可分为描述统计、推论统计、实验设计三部分。

描述统计主要研究如何将实验或调查得到的大量数据简缩成有代表性的数字，使其能客观、全面地反映这组数据的全貌，将其所提供的信息充分显现出来，为进一步统计分析和推论提供可能。

其研究方法是通过绘制统计图表及计算各种统计量来描述这组数据的各方面特征，一般步骤为：对原始数据进行分类，作出次数分布表及次数分布图并算出峰度，以偏度系数反映数据的分布特征；计算平均数、中数、众数等集中量数，以表示一组数据的集中趋势；计算全距、平均差、四分差、标准差或方差等差异量数，以表示一组数据的分散程度；计算相关系数、回归系数或回归方程，以反映两列变量变化之间的关系或一致性程度。

推论统计是以描述统计为基础，以解决由局部到全体的推论问题，即通过对一组统计量的计算分析，推论该组数据所代表的总体特征。

推论统计一般包括总体参数的估计和假设检验这两方面的内容。

总体参数即反映总体特征的量，一般可以通过适当的样本统计量进行估计。

直接用样本统计量估计总体相应参数所得到的值称为点估计。

除点估计外，最常用的是区间估计。

其特点是根据样本分布及标准差，算出一个区间作为对总体参数的估计，同时给出这种估计的置信度，即总体参数落在该区间的可能性。

假设检验是一种统计的推理过程。

其方法是首先对于所研究的问题建立假设，但检验时并不直接验证它，而是提出与此假设对立的假设，然后通过论证给出相应的显著性水平。

在心理统计中，常用的是平均数、方差、比率、相关系数及回归系数等统计量的差异检验。

也就是要检验从样本得到的统计量差异究竟是真实代表总体之间的相应参数的差异，还是仅仅由取样误差所造成。

统计学意义上的实验设计主要研究如何运用统计手法决定样本的选择及其合理分组方式，并通过对实验结果中各种因子及误差的统计分析，发现各种对实验数据的变异有影响的因子以及各因子的主效果或因子间的交互作用，从而决定该类型实验因子的合理设置及各因子应取的不同水平，使实验更加有效。

常用的具体方法有方差分析及协方差分析等。

由于心理现象的复杂性、多元性，尤其是各因子间的交互作用，会使单因子实验结果的可靠性受到影响，因此就需要多因子实验，需要多元统计方法。

因计算过程复杂，多元统计的应用曾一度受到限制。

近年来随着电子计算机的发展与应用，计算上的困难逐步得到解决，越来越多的多元统计方法为心理统计学所引用，从而促进了心理统计学的发展。

目前，多元回归、因素分析、主成分分析、聚类分析、判别分析等多元统计方法已普遍应用到心理学的研究中，成为心理统计学中的重要内容。

三、机器学习（machine learning）在心理学中有哪些应用？

机器学习包含很多种方法，但重要的还是其思想与目标。

机器学习的目标是预测，重要的思想是降低抽样误差。而这两样东西如果能恰当地运用在心理学研究中，将会使心理科学锦上添花。

心理学所面临的挑战

一篇发表在Perspectives on Psychological Science上的名为Choosing Prediction Over Explanation in Psychology: Lessons From Machine Learning的文章详细地阐述了为什么心理学需要机器学习。

Yarkoni, T., & Westfall, J. (2017). Choosing Prediction Over Explanation in Psychology: Lessons From Machine Learning. Perspectives on Psychological Science, 12(6), 1100-1122.

心理学的目标在于理解人类行为，这其中包括解释以及预测人的行为。然而这两个目标很少被区分对待。

The goal of scientific psychology is to understand human behavior. Historically this has meant being able both to explain behavior—that is, to accurately describe its causal underpinnings—and to predict behavior—that is, to accurately forecast behaviors that have not yet been observed. In practice, however, these two goals are rarely distinguished (Yarkoni & Westfall, 2017).

如果研究能更强调预测，而将解释作为次要目标，无论在短期或长期，都将是一个富有成效的办法。

Research programs that emphasize prediction, and that treat explanation as a secondary goal, would be more fruitful both in the short term and the long term.

导致心理学重“解释”，轻“预测”的一个很大的原因是：很少有心理学工作者了解与运用预测科学的工具

one of the biggest reasons that psychologists have historically opted for explanation is that, in the not-so-distant past, the tools of successful predictive science were poorly understood and rarely deployed in most fields of social and biomedical science.

如果解释性科学并不是预测性科学，或反过来说，预测性科学并不是解释性科学。那么，研究者必须做出一个选择：去解释亦或是去预测。大多数心理学都选择了“解释”，而没有给予“预测”更多、更严肃的考虑

If ideal explanatory science is not generally ideal predictive science, and vice versa, then researchers must make a conscious choice: to explain or to predict. Historically, most of psychology has reflexively chosen an explanatory approach, without giving any serious consideration to a predictive approach (Yarkoni & Westfall, 2017).

作者谈到了心理学中的“可重复性危机”

There is mounting evidence from the ongoing replication crisis that the published results of many papers in psychology do not, in fact, hold up when the same experiments and analyses are independently conducted at a later date (Ebersole et al., 2015; Nosek & Lakens, 2014; Open Science Collaboration, 2015).

那么机器学习能给心理学带来什么？

机器学习领域奠基人之一、美国工程院院士T. Mitchell教授在其经典教材《Machine Learning》中所给出的机器学习经典定义为“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。

机器学习与人工智能常常相提并论，它们之间是什么关系呢？

人工智能(Artifical Intelligence)是一个更上位的概念，偏应用领域。机器学习是实现人工智能的手段与方法，而深度学习(Deep Learning)又是机器学习领域中的一个方向。

机器学习的流程：

与心理学不同，机器学习的流程是拿到数据后先将数据拆分为训练集(Training set)与测试集(Test set)，然后用训练集训练模型，后建立模型，再用测试集测试模型，最后衡量模型优劣。

训练集不用做测试模型，测试集不用做训练模型。

用心理学的话说，这个流程是为了让模型的外部效度(External Validity)更高。因为拿建立模型的数据去测试模型的效果，结果肯定不会太差。这样得到的模型是否能够适应新数据、新环境？有待拿另一批没用过的数据来验证。

心理学除了编制问卷流程中涉及到探索性因子分析(EFA)与验证性因子分析(CFA)时，对数据做了拆分，其他情况下一般不拆分数据。（EFA+CFA的思想与机器学习的流程有异曲同工之妙）

通常对数据集的拆分是二八开，即80%的数据用作训练集，剩下20%的数据用作测试集。但实际情况可以稍有区别，如75%-25%或90%-10%。

机器学习的方法：

• 回归（Regression）
• 支持向量机（Support Vector Machine）
• 人工神经网络（Artificial Neural Network）
• 关联规则学习（Association Rule Learning）
• 决策树（Decision Tree）
• 随机森林（Random Forest）
• 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
• K最邻近（k-Nearest Neighbor）

机器学习的方法有很多，以上只是列举主流方法。其中回归并不是只有机器学习才有，它普遍存在于众多学科领域中。但机器学习较常用下面几种回归方法：

1. 逻辑回归（Logistics Regression）
2. 岭回归（Ridge Regression）
3. LASSO （Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）

回归在心理学中的运用（从机器学习的角度）

一篇发表在PNAS上名为Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans的文章探讨了机器评估人格是否比人类评估更精确，从标题的肯定句式就可以判断出该研究得出的结论是肯定的。

Youyou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112, 1036-1040.

原文链接：https://www.pnas.org/content/112/4/1036

上图是该研究的分析流程：

1. 采用IPIP五因素模型人格量表测量70520位用户的人格，形成矩阵（行：用户，列：人格五维度）
2. 收集这些用户在Facebook上喜欢的主题（点击Like），形成一个矩阵（行：用户，列：喜欢的主题）
3. 利用流程1和2的数据来建模，形成一个回归模型（因变量：人格维度，自变量：喜欢主题）
4. 利用建立好的回归模型来预测测试集(test set)中用户的人格

X：Facebook喜欢的数量 Y：准确率（自我-他人一致性）

六条线不同颜色的线条分别代表人格五维度+五种特质的平均值（红色）

随着获得的LIKES数据的增加，预测的准确率逐渐攀升。开放性的准确率相对其它四种人格特质更高。研究采集了用户的同事、朋友、同居者、配偶和家庭成员对这些用户的人格评估。评估准确性由高到低依次为：

1. 配偶(0.58)
2. 家庭成员(0.50)
3. 朋友(0.45)
4. 同居者(0.45)
5. 同事(0.27)

人类平均准确率为0.49，机器平均准确率为0.56。机器评估显著优于人类评估（z = 3.68, p < 0.001）。在获得用户300个LIKES主题后，机器预测准确率将超越所有人类（用户的同事、朋友、同居者、家庭成员与配偶）。

该研究来自剑桥大学心理系，该团队在2年后发表了另一篇文章Birds of a Feather Do Flock Together: Behavior-Based Personality-Assessment Method Reveals Personality Similarity Among Couples and Friends来探讨伴侣、朋友与自己的人格相似性。

Youyou, W., Stillwell, D., Schwartz, H. A., & Kosinski, M. (2017). Birds of a Feather Do Flock Together: Behavior-Based Personality-Assessment Method Reveals Personality Similarity Among Couples and Friends. Psychological Science, 28(3), 276–284.

原文链接：Birds of a Feather Do Flock Together: Behavior-Based Personality-Assessment Method Reveals Personality Similarity Among Couples and Friends - Wu Youyou, David Stillwell, H. Andrew Schwartz, Michal Kosinski, 2017

以往认为择偶或择友都是随机的，而且自我报告的人格测验都显示配偶或朋友与自己的人格相关度很低，但作者并不认同这一结论。认为这可能是由于群体参照效应(reference-group effect)导致的。

前人对此做出的改进：

Botwin et al. (1997) and Buss (1984a) measured personality using independent interviewers' ratings and found similarity among spouses. Admittedly, this type of measure is still subject to the reference-group effect because the interviewer has his or her own reference group, but it affects both dyad members equally and therefore does not obscure the similarity between them.

Introversion, for example, was assessed by asking participants to judge whether in the last 3 months they "watched the soap opera on TV" or "went for a long walk alone" (Buss, 1984b, p. 368).

尽管前人努力做了改进，但仍避免不了群组参照效应。本文采用的方法是收集Facebook用户的两类数据：

1. 脸书喜欢(Facebook Likes)
2. 语言使用(language use: Facebook status updates)

Extraverts, for example, tend to use more words describing positive emotions (e.g., "great," "happy," or "amazing"; H. A. Schwartz et al., 2013) than introverts do.

第一类数据在上一篇文章中有过介绍，语言使用则是采集用户发布状态所使用的语言。比如，相较于内向的人，外向者更经常使用great, happy或amazing这些词语。

主要流程：

1. we obtained a sample of participants with both self-reports of personality and Facebook data.
2. Next, we built a series of predictive models to link self-reports of personality with Likes or language use, respectively.
3. The resulting models were then applied to a separate sample of romantic partners and friends to generate personality scores for these participants.

可以看出不管是用LIKES（左上角）还是用户发布状态所使用的语言（右上角）数据，得到的恋人与朋友的人格相似性均高于自我报告的人格相似性（右下角）。其中语言数据得到的相似性更高。

以上两篇文章所使用的回归方法并不稀奇，但拆分数据为训练集与预测集的思想在心理学研究中并不常见。

人工神经网络在心理学中的运用

人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。

在真正的神经元中，树突(Dendrites)用于接收信号，轴突(Axon)用于传递信号。

在人工神经网络中，树突可以看作为输入，轴突看做输出，用来处理信息的细胞体可以看作为隐藏层(Hidden layer)。

非常火的深度学习就是包含多个隐藏层的人工神经网络。

深度学习常常被运用在图像识别领域。比如识别一张图片是猫还是狗，输入层是猫狗图片，输出层就是判断图片是猫还是狗。

深度学习的流程：

使用带有猫的图片作为训练集（此处数据为图像数据）来建立神经网络模型（多个隐藏层），当有新图片进入时，便可以使用该模型来推断这张图片会否包含猫。

JCP上的一篇名为Neural network applications in consumer behavior的文章总结了ANN在消费心理学中的运用。

Briesch, R., & Rajagopal, P. (2010). Neural network applications in consumer behavior. Journal of Consumer Psychology, 20(3), 381-389.

作者整理了以往采用ANN来研究消费选择、消费行为、消费者满意度等的文献。

另一篇相对较新的发表在Journal of Research in Personality上的文献将ANN运用在人格的研究中。

Read, S. J. , Smith, B. , Droutman, V. , & Miller, L. C. . (2017). Virtual personalities: using computational modeling to understand within-person variability. Journal of Research in Personality, 69, 237.

该研究将情境因素看做输入层，隐藏层分为趋近(Approach)与回避系统(Avoidance)，输出层为人的行为。

在改进后的神经网络模型中，输入层包含身体状态(Bodily state)与情境因素，行为会给最初的输入层一个反馈，这个反馈又包含Satiation与Consummation。举个例子就容易理解了：

• 身体状态：饥饿
• 情境因素：桌上有美味的食物
• 行为：吃

当我们的身体处于饥饿状态，而桌上恰巧有美味的食物时，我们倾向于将桌上的食物吃掉。当吃掉食物后，行为会给到输入层两个反馈。对于身体状态来说，饥饿状态没了，对于情境因素来说，桌上的食物被吃掉了。

决策树在心理学中的运用

决策树是一种有监督的机器学习算法，通常以一个倒立的树呈现。在树中，节点代表自变量，节点之间的连接代表决策，每一个叶节点代表一个结果（因变量）。

A Decision Tree is a Supervised Machine Learning algorithm which looks like an inverted tree, wherein each node represents a predictor variable (feature), the link between the nodes represents a Decision and each leaf node represents an outcome (response variable).

决策树的优势：

1. It is considered to be the most understandable Machine Learning algorithm and it can be easily interpreted.
2. It can be used for classification and regression problems.
3. Unlike most Machine Learning algorithms, it works effectively with non-linear data.
4. Constructing a Decision Tree is a very quick process since it uses only one feature per node to split the data.

理解决策树的一个非常好的例子：

http://www.r2d3.us/%E5%9C%96%E8%A7%A3%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0/

一篇发表在Child Indicators Research上的关于欺凌的文章探讨了哪些因素会使得青少年受到欺凌，使用的方法是分类与回归树。

Moon, S. S., Kim, H., Seay, K., Small, E., & Kim, Y. K. (2015). Ecological Factors of Being Bullied Among Adolescents: a Classification and Regression Tree Approach. Child Indicators Research, 9(3), 743-756.

原文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s12187-015-9343-1

这种方法的一个非常大的优势是可以看出各个自变量之间的复杂交互关系。比如，在上图的结果中，根节点是年龄，这是对因变量欺凌行为（二分变量，是或否）的一个重要预测变量。14.5岁以上的青少年是否受到欺凌更易受到Enjoy classmates的影响。而影响14.5岁以下的青少年是否被欺凌的因素就多得多，如父母支持、学业压力等。

这样的发现是我们平常简单地收集一些自变量，然后使用线性回归得出的结论所不能达到的。因为那样只能得出年龄是一个影响因素，亦或是将年龄当做一个控制变量（尤其是在结构方程模型中）。即使采用多组SEM做群组分析，你也很难恰好将14岁拿出来做分组标准。

另一篇采用回归树的方法运用在组织行为学中的研究：

Giorgi, G., Dubin, D., & Perez, J. F. (2016). Perceived Organizational Support for Enhancing Welfare at Work: A Regression Tree Model. Frontiers in Psychology, 7(1770).

随机森林在心理学中的运用

随机森林是基于决策树的一种方法，一棵树得出的结论可能有偏，那多颗树的结论可能弥补这一缺陷。因此，建立一片森林能使得结果能可靠。

主要的思想是抽取数据集中不同的样本，然后取这些不同样本的子集，通过这些子集建立决策树，最后将所有的决策树的结果做平均。

一篇发表在Personality and Individual Differences上的文章采用随机森林的方法评估了正念冥想问卷的效度，可以说是随机森林在心理测量学中的运用。

Sauer, S. , Lemke, J. , Zinn, W. , Buettner, R. , & Kohls, N. . (2015). Mindful in a random forest: assessing the validity of mindfulness items using random forests methods. Personality and Individual Differences, 81, 117-123.

以上是机器学习中一些主流方法在心理学中的运用。

模型评估

对模型优劣的评估主要涉及对分类模型与回归模型的评估。

评估分类模型优劣主要采用：

• 混淆矩阵（Confusion Matrix）
• ROC （Receiver Operating Characteristic）
• AUC（Area Under Curve）

在混淆矩阵中，行代表实际值，列代表预测值。

• 实际值是阳性，预测值也是阳性，叫做真阳性（正确接受）；
• 实际值是阴性，预测值是阳性，叫做假阳性（错误接受）；
• 实际值是阳性，预测值是阴性，叫做假阴性（错误拒绝）；
• 实际值是阴性，预测值也是阴性，叫做真阴性（正确拒绝）。

这和普通心理学中信号检测论中的内容相似，也和一类、二类错误(Type I, Type II error)的内容有联系。

评估回归模型优劣主要采用Root Mean Squared Error (RMSE)

这就是回归方程中的误差项，不再赘述。

取样误差带来的挑战

取样会影响模型的表现(Sampling can affect performance measures)。

因此，需要更为稳健的测量方式如交叉验证(Add robustness to these measures: cross-validation)。

交叉验证的思想是：sample multiple times, with different separations

交叉验证的主要形式：

1. K-fold cross-validation
2. Leave-One-Out-Cross-Validation (LOOCV)

第二种留一交叉验证由于耗时，其优势不如第一种K折交叉验证明显。

K折交叉验证就是将收集到的数据平等地划分为K份，这样产生了K个训练集以及K个测试集。平均K次的结果或者使用其它结合方式，最终得到一个单一估测。这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10折交叉验证是最常用的。

机器学习与心理学的相关性

机器学习的一些思想并不是这个学科所独有的，心理学有一些概念或方法所使用的的理念与其有相似之处。总结为以下几点：

1. 特征(feature) vs 自变量，目标(target) vs 因变量
2. 训练集与测试集 vs 探索性因子分析与验证性因子分析
3. Bootstrap vs k-fold cross-validation

第一，机器学习通常把自变量叫做特征，因变量叫做目标。其实就是自变量与因变量。

第二，机器学习对于数据集的拆分与心理测量学中问卷编制阶段的因子分析类似，都是出于担心旧样本生成的模型不能很好地适应新数据。探索出量表的结构后，需要在一个新的数据集上对已经得到的结构进行验证。

第三，虽然Bootstrap不是因为心理学发明的，但它已经是中介效应的主流检验方法，其背后的思想是重复抽样（如，有放回的抽样5000次，最后平均）。这与K折验证背后拆分K次的思想类似（运用随机产生的子样本训练与验证，最后合成）。

为什么心理学需要机器学习？

1. 机器学习中预测的思想弥补心理学中重解释、轻预测的现状；
2. K-fold cross-validation用于得到可靠的模型；
3. 机器学习的一些方法如人工神经网络能建立具备非线性关系、复杂关系的心理模型；
4. 机器学习中的模式分析可为理解人类行为背后隐藏的深层模式带来帮助。

最后，任何一样东西都不是你想得那样难，也不是你想的那样简单。我们应当对学习机器学习的概念与方法要抱有信心。

PS：AI界的一些大牛如Hinton，Jordan具备心理学背景。

神经网络之父、深度学习鼻祖 Geoffrey E. Hinton

Hinton曾在剑桥大学攻读实验心理学，后再爱丁堡大学攻读人工智能。

资料来源：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/

AI界泰斗，美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士Michael I. Jordan

Michael I. Jordan is the Pehong Chen Distinguished Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science and the Department of Statistics at the University of California, Berkeley. He received his Masters in Mathematics from Arizona State University, and earned his PhD in Cognitive Science in 1985 from the University of California, San Diego.

Jordan本科专业是心理学，博士专业是认知科学。

资料来源：https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/

参考文献：

Briesch, R., & Rajagopal, P. (2010). Neural network applications in consumer behavior. Journal of Consumer Psychology, 20(3), 381-389. Giorgi, G., Dubin, D., & Perez, J. F. (2016). Perceived Organizational Support for Enhancing Welfare at Work: A Regression Tree Model. Frontiers in Psychology, 7(1770). Moon, S. S., Kim, H., Seay, K., Small, E., & Kim, Y. K. (2015). Ecological Factors of Being Bullied Among Adolescents: a Classification and Regression Tree Approach. Child Indicators Research, 9(3), 743-756.Read, S. J. , Smith, B. , Droutman, V. , & Miller, L. C. . (2017). Virtual personalities: using computational modeling to understand within-person variability. Journal of Research in Personality, 69, 237.Sauer, S. , Lemke, J. , Zinn, W. , Buettner, R. , & Kohls, N. . (2015). Mindful in a random forest: assessing the validity of mindfulness items using random forests methods. Personality and Individual Differences, 81, 117-123.Yarkoni, T., & Westfall, J. (2017). Choosing Prediction Over Explanation in Psychology: Lessons From Machine Learning. Perspectives on Psychological Science, 12(6), 1100-1122.Youyou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112, 1036-1040. Youyou, W., Stillwell, D., Schwartz, H. A., & Kosinski, M. (2017). Birds of a Feather Do Flock Together: Behavior-Based Personality-Assessment Method Reveals Personality Similarity Among Couples and Friends. Psychological Science, 28(3), 276–284.

四、ar技术在心理学中的应用？

1. 有应用2. 因为AR技术可以提供一种沉浸式的体验，可以模拟心理学实验中的情境，帮助研究者更好地观察和分析被试者的行为和反应。AR技术还可以用于心理治疗，例如通过虚拟现实技术创造安全的环境，帮助患者面对恐惧和焦虑。3. 此外，AR技术还可以用于心理健康教育和干预，通过交互式的虚拟场景和角色扮演，帮助人们更好地理解和应对心理健康问题。AR技术的应用还在不断发展和延伸，未来可能还会有更多创新的应用领域。

五、九型人格在心理学上的应用？

九型人格源于古老的人类智慧，是一张解读人性的精准而深刻的地图。九型人格揭示了人类九种截然不同的性格，代表了他们九种不同的核心价值观，九种不同的看待世界的视角。

你一旦掌握了九型人格心理学，就可以开启全新的知己、识人视角。

此外，九型人格心理学不仅可以帮助你深入了解自己，找到提升自我的方向；而且你还可以通过九型了解他人，提升识人用人之能

六、脑成像技术在心理学中的具体应用？

心理学常用研究方法：观察法，调查法，实验法和测验法。

实验法又分自然实验法和实验室实验法。

脑成像技术属于医学检验技术（临床实验室技术），较多应用于认知-神经科学（可视为认知/生理心理学）研究。

脑成像技术在心理学研究中属于实验室实验法。

七、在心理学上？

JPSP是心理学刊物Journal of Personality and Social Psychology (JPSP)的简称 JPSP是美国心理学会主办的月刊（SSCI，2010年影响因子5.205，2010年Eigen Factor排名心理学第3位），主要发表社会心理学、人格心理学以及研究方法、组织行为、消费等领域的实证论文，是心理学最有影响的刊物之一。

八、L在心理学中指啥？

L用来判断被试回答时的真实性。

EPQ由P、E、N、L四个量表组成，E用来测量内外向、L用来判断被试回答时的真实性、N用来测量神经症、P用来测量精神质；

主要调查内外向（E）、神经质（N）、精神质（P）三个维度。

艾森克认为个性可分析出三个维度，其中E维因素与中枢神经系统的兴奋、抑制的强度密切相关，N维因素与植物性神经的不稳定性有密切相关。艾森克认为遗传因素对三个维度均有影响。

正常人也具有神经质和精神质，这两者又可以通俗地说成是情绪稳定性和倔强性，而不是暗指神经症和精神病。但是高级神经的活动如果在不利因素影响下也可能向病理方面发展。L量表是测验受试者的“掩饰”倾向，同时也有测量受试者的社会幼稚水平的作用。

九、伞在心理学代表什么？

伞是我们生活中很常见的物品，也是很多人送礼的首选，朋友间相互送伞预示将风雨同行，共同面对。在我国古代，情人间送伞是很好的预示，说明情人间将会幸福美满，多子多福，而在今天，送伞则是很不好的寓意，说明情侣会“散”。

朋友间送伞代表什么。

1、朋友间相互赠送礼物很正常，送伞既方便又实用。朋友间送伞说明朋友是要给你遮风挡雨的那个人，而且不管发生什么，他都会和你相互支撑，一直站在你这边，陪你面对困难。

2、如果是男性朋友送女性朋友伞，则说明，他想做女生的保护伞，希望自己可以保护女生不受伤害。

那么，男生送自己女朋友伞代表什么：

在古代，伞是很好的寓意，代表富贵吉祥，而在情人间，送伞也是很好的意义，所以当时的民间习俗中还有打伞迎亲这一说。在我国台湾，客家人把伞看做表达不一般的情谊，是一种很实用的吉祥物。云南的少数民族在每年的农历三月，会由青年男女一起撑同一把伞跳一段舞，借此表达男女之间的爱慕之情。而情侣间相互赠送伞，预示婚姻美满幸福，多子多福。

十、在心理学上叫什么？

JPSP是心理学刊物Journal of Personality and Social Psychology (JPSP)的简称JPSP是美国心理学会主办的月刊（SSCI，2010年影响因子5.205，2010年Eigen Factor排名心理学第3位），主要发表社会心理学、人格心理学以及研究方法、组织行为、消费等领域的实证论文，是心理学最有影响的刊物之一。