大數(shù)據(jù)技術(shù)對心理研究的影響

【摘 要】行為模式的建立可以用于用戶分析，精準營銷，數(shù)據(jù)分析還有數(shù)據(jù)應(yīng)用。最為典型的就是精準營銷，也是讓大部分用戶非常頭疼的一種情況，將用戶群體切割成更細的粒度，通過推送，郵件，活動等手段來進行營銷，這是與過去的“廣撒網(wǎng)”式的傳統(tǒng)營銷方式完全不同的，從技術(shù)手段來說，這也是對大數(shù)據(jù)手段和用戶心理學(xué)研究最完美的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù);心理學(xué);用戶畫像;精準營銷

一、大數(shù)據(jù)背景介紹

1.1大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)的五大特征，它們分別是：1、大量;2、高速;3、多樣;4、低價值密度;5、真實性。大數(shù)據(jù)資源，是需要新處理模式才能具有更強的洞察發(fā)現(xiàn)力、決策力和優(yōu)化流程能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)的核心價值就是在于對于海量數(shù)據(jù)進行存儲和分析;大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)資源，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，通過加工的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。

大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)的應(yīng)用可以概括為兩個方向，一個是精準化定制，第二個是預(yù)測。比如不同的群體通過搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容，但是每個人頁面呈現(xiàn)出來的內(nèi)容卻是大不相同的，系統(tǒng)甚至會“大膽”地猜測用戶的喜好，推薦的內(nèi)容也較為滿足大多數(shù)人的真實需求。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者用戶在旅游的過程中，系統(tǒng)會自動為用戶推薦周邊的消費設(shè)施，娛樂場所等，這些細節(jié)處處體現(xiàn)著大數(shù)據(jù)技術(shù)的魅力所在。[1]

1.2大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)理論和資源工具

日常生活中，我們一臺電腦可完成所有計算和數(shù)據(jù)存儲，當覺得不夠用時，通常是更換更快的CPU和更大硬盤來解決。但當計算速度和存儲要求越來越高時，這種通過提升單臺服務(wù)器性能的集中模式會導(dǎo)致服務(wù)器成本極為昂貴，且最終可能仍然無法滿足要求。另外一種思路，則是將大的計算需求分攤到多臺計算機一起來完成。相應(yīng)的分布式計算就是通過多臺廉價、低性能服務(wù)器來實現(xiàn)超高的計算存儲能力。在分布式計算系統(tǒng)中，任何計算和存儲請求，被自動分為多個小的任務(wù)，分攤到各服務(wù)器上并行完成。同時，數(shù)據(jù)分布在多個服務(wù)器節(jié)點并有備份，這樣即使部分服務(wù)器損壞也并不影響系統(tǒng)運行。

相比集中模式，分布式計算成本和門檻更低，易擴展并具高可靠性。成為近10年來IT體系架構(gòu)最重要的技術(shù)，支撐起了整個互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，也是云計算和大數(shù)據(jù)的支撐技術(shù)之一。

如果說分布式計算是IT體系架構(gòu)的明星，那么機器學(xué)習就是智能數(shù)據(jù)分析的利器了。機器學(xué)習是為了讓計算機通過經(jīng)驗來模仿人類的學(xué)習能力，從而獲得計算機系統(tǒng)能力的提升。基于訓(xùn)練-建模-分類-優(yōu)化的迭代生成模式，使得機器學(xué)習在實際的分析性能和模型適用性方面，具有較大的優(yōu)勢。

在前面了解的技術(shù)理論之上，我們進一步介紹大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中可使用的技術(shù)資源和工具

（1）分布式計算框架

分布式計算框架用于完成分布式計算所需的底層任務(wù)管理和調(diào)度等核心工作，是大數(shù)據(jù)計算體系結(jié)構(gòu)的基石。

（2）數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理主要包括存儲和快速檢索。大數(shù)據(jù)環(huán)境中，研究業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)更多以數(shù)據(jù)庫而不是文件方式存儲。

（3）處理與計算

市場研究行業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中，分析相關(guān)的數(shù)據(jù)計算技術(shù)是最重要的技術(shù)內(nèi)容，主要集中在以下幾個領(lǐng)域：

并行機器學(xué)習：機器學(xué)習本已是數(shù)據(jù)計算利器，而基于分布式的并行機器學(xué)習框架則將其能力又大大增強。Mahout中實現(xiàn)了大量的機器學(xué)習算法的并行版本，是當前大數(shù)據(jù)機器學(xué)習的主要工具包。MLib基于Spark框架，在性能上有優(yōu)勢，也開始受到廣泛的關(guān)注。

自然語言處理：在中文自然語言處理領(lǐng)域，當前可用的免費開放資源并不多，一些開放資源主要來自學(xué)術(shù)院校，但在效果上面向工業(yè)應(yīng)用尚有不足。當前常見方式是通過院校或者專業(yè)技術(shù)企業(yè)合作獲得深入分析能力。

圖計算：如果有圖計算相關(guān)的需求可考慮采用這些開源資源。GraphLab是當前最主流的圖計算框架，實現(xiàn)了圖數(shù)據(jù)的存儲和基礎(chǔ)計算邏輯。而GraphX是Spark體系下的圖計算新貴。

（4）研究分析

以下是基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下分析階段的數(shù)據(jù)庫簡介：

Hive/Impala/Spark Sql分布式的大數(shù)據(jù)分析工具，支持以傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫Sql語句進行大數(shù)據(jù)內(nèi)容的檢索，大大降低了研究分析人員的大數(shù)據(jù)分析門檻，是適合數(shù)據(jù)分析/研究人員的最佳工具。

TableAU 企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析工具，其優(yōu)點是大數(shù)據(jù)下的可視化和方便性，研究人員使用比較容易。就實際應(yīng)用體會上，感覺更適合企業(yè)級內(nèi)部數(shù)據(jù)、億級以下的結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的場景。分析維度主要是統(tǒng)計性維度，可分析深度相對不足。

SPSS Modeler IBM的商用數(shù)據(jù)挖掘工具，對大數(shù)據(jù)支持能力不如計算復(fù)雜度相關(guān)的工具，其特點是提供專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘算法，研究中適合做深度或非統(tǒng)計性研究。

Gephi可視化分析，其支持多種可視化分析圖生成。不過在較大數(shù)據(jù)量時性能下降較快，所以最好對數(shù)據(jù)預(yù)先做相關(guān)平滑和剪枝。[2]

二、心理學(xué)研究內(nèi)容

2.1什么是心理學(xué)

心理學(xué)，顧名思義就是一門研究人和動物行為及心理現(xiàn)象的學(xué)科，不僅是一門理論學(xué)科，同時也是一門應(yīng)用學(xué)科，包含了基礎(chǔ)心理學(xué)和應(yīng)用心理學(xué)兩大領(lǐng)域。

心理學(xué)研究涉及了行為習慣、認知、知覺、情緒、性格、思維、人格、人際關(guān)系、社會關(guān)系等許多方面，心理學(xué)一方面嘗試用大腦運作來解釋個體基本的行為與心理機能，同時，心理學(xué)也嘗試解釋個體心理機能在社會行為與社會動力中的角色。實際上，很多人文學(xué)科和自然學(xué)科都與心理學(xué)有關(guān)，人類心理活動其本身就與人類環(huán)境密不可分。

2.2.1心理學(xué)的研究領(lǐng)域

心理學(xué)所包含的研究領(lǐng)域是非常寬廣的，以基礎(chǔ)研究領(lǐng)域為例，用于學(xué)術(shù)研究目的的有變態(tài)心理學(xué)、健康心理學(xué)、生理心理學(xué)、比較心理學(xué)、認知心理學(xué)、發(fā)展心理學(xué)、人格心理學(xué)、社會心理學(xué)等。通過多種心理學(xué)的研究渠道，可以最大程度的研究各種社會環(huán)境下人們的思維方式與其映射的社會行為方式。

2.2.2心理學(xué)的研究類型與方法

心理學(xué)研究方法是研究心理學(xué)問題所采用的各種具體途徑和手段，包括儀器和工具的利用。通過多種研究方式可以全方位，多維度地剖析被試者的心理狀態(tài)，采集的數(shù)據(jù)量越多，采集的方式多元化，所得到的結(jié)果就更加具有說服力。在上述研究類型的表格中，以橫向研究和縱向研究為例，研究出同一時間段內(nèi)的不同年齡組的被試心理發(fā)展和較長時間內(nèi)同一年齡段的被試者的心理變化研究，就很好地通過控制變量的方法來進行抽樣調(diào)查，使得實驗數(shù)據(jù)更加具有可靠性，使實驗結(jié)果也更加具有說服力。

2.3心理學(xué)研究可以達到對行為的預(yù)測

心理學(xué)家使用科學(xué)的方法對個體的行為和心理過程得出結(jié)論。心理學(xué)家有這樣幾個目標：在適宜的水平上客觀地描述行為，解釋產(chǎn)生行為的原因，預(yù)測行為何時會發(fā)生，以及控制行為以改進生活質(zhì)量。

事實上，人們對心理學(xué)的探究從未停止，早期的心理學(xué)研究是屬于哲學(xué)的范疇，稱為哲學(xué)心理學(xué)。哲學(xué)心理學(xué)的研究可以追溯到古埃及、古希臘、中國和印度歷史的古代文明，如柏拉圖提出過二元并存的理念，也有人認為亞里士多德的《論靈魂》著作是最早的一部論述心理學(xué)思想的著作。經(jīng)過長期的演變，慢慢的產(chǎn)生各種不同的學(xué)科，包括人們現(xiàn)在所了解的心理學(xué)。

在中國，《周公解夢》能流傳至今的原因并不僅僅是封建迷信的結(jié)果，而是通過大量的觀察分析，推演出的一套規(guī)律。雖然夢境和現(xiàn)實完全是兩回事，但是“解夢”的環(huán)節(jié)就是古人對心理狀態(tài)研究的一次很好的嘗試。

心理學(xué)的第一個任務(wù)是對行為進行精確的觀察，通過觀察的結(jié)論得到行為數(shù)據(jù)。行為數(shù)據(jù)是關(guān)于機體的行為和行為發(fā)生時環(huán)境的觀察報告，當研究者進行數(shù)據(jù)收集時，他們必須選擇一個適宜的分析水平，并且設(shè)計出能保證客觀性的度量行為的方法。

1895年，奧地利的心理學(xué)家弗洛伊德專心投入對夢境的研究，其后來出版的《夢的解析》影響至今。后來的心理學(xué)家榮格，阿德勒均在夢的無意識研究上有所建樹。白天我們的意識受到各種道德，心理防御，思維方式的阻礙被壓抑下來，成為潛意識，而通過夢境或者催眠，才能探索內(nèi)心深處的無意識內(nèi)容。

所以并非心理學(xué)中有解夢這一說，而是夢境本身對于心理學(xué)的研究和發(fā)展有非常重要的參考價值和意義。

三、心理學(xué)研究對大學(xué)生的作用

3.1互聯(lián)網(wǎng)下大學(xué)生的心理

互聯(lián)網(wǎng)作為人類文明的一次革命，已成為現(xiàn)代社會文明的重要標志，并繼報紙、廣播、電視傳媒之后成為“第四媒介”。互聯(lián)網(wǎng)時代下的大學(xué)生有著鮮明的時代烙印，成為網(wǎng)絡(luò)世界活動主體。

高校心理學(xué)教師可以充分利用互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代化手段，及時掌握當代大學(xué)生的上網(wǎng)心理，幫助學(xué)生充分認識到過度接觸網(wǎng)絡(luò)的危害，并在對不同的網(wǎng)絡(luò)心理問題進行充分研究討論的基礎(chǔ)上，幫助學(xué)生有效解決自身的心理問題，促進當代青年心理健康發(fā)展。此外，高校也要注意加強對學(xué)生的挫折教育，提高大學(xué)生面對現(xiàn)實生活壓力的勇氣和承受力，在自覺的心理調(diào)節(jié)中緩解自身的心理矛盾，優(yōu)化自我心理素質(zhì)。[3]

3.2校園里的心理健康教育

加強互聯(lián)網(wǎng)時代的大學(xué)生心理健康教育是當今社會發(fā)展的必然之舉，網(wǎng)絡(luò)以強勢的姿態(tài)進入到大學(xué)生生活的各個方面，在給當代年輕人帶來前所未有的精神體驗的同時，也給大學(xué)生的心理承受能力帶來了顛覆性的沖擊。通過對當代互聯(lián)網(wǎng)的心理學(xué)知識進行系統(tǒng)性研究，深入探析互聯(lián)網(wǎng)與人類個體之間的聯(lián)系及影響，可以打開互聯(lián)網(wǎng)時代大學(xué)生心理健康教育的研究窗口，為未來互聯(lián)網(wǎng)心理的深入研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。

近幾年來，學(xué)生面臨的生活壓力、就業(yè)壓力、工作壓力也越來越大，隨之出現(xiàn)的心理問題同樣也越來越多。因此，對大學(xué)生開展心理健康教育顯得尤為重要，同時也是教育改革的一個重要方向。思想政治教育作為高校育人的重要手段，引導(dǎo)大學(xué)生樹立正確的思想觀念、規(guī)范言語行為，同時也承擔著大學(xué)生心理健康教育的一部分責任。因此，將積極心理學(xué)的方法和觀點融進高校思想政治教育工作中，能夠有效地促進高校思政工作的開展，完善高校思想政治教育的工作成果。

3.3大學(xué)生身心健康發(fā)展的需要

大學(xué)生素質(zhì)教育不僅包含身體素質(zhì)、文化素質(zhì)同樣心理素質(zhì)的提升也必不可少。近年來，社會發(fā)展迅速，復(fù)雜的成長環(huán)境使大學(xué)生成長發(fā)展受到影響，導(dǎo)致其在學(xué)習和生活中負面、消極情緒較多，容易產(chǎn)生不同程度的心理問題。良好的心態(tài)以及優(yōu)良的品質(zhì)是當代大學(xué)生學(xué)習和生活的關(guān)鍵因素，也是促進國家、社會和諧發(fā)展的動力，當代大學(xué)生只有樹立良好的思想道德素質(zhì)，養(yǎng)成積極樂觀的心態(tài)，才能推動高校思政工作良性創(chuàng)新發(fā)展。[4]

四、互聯(lián)網(wǎng)與心理學(xué)結(jié)合的可行性

4.1基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對用戶心理的研究

很多的用戶會發(fā)現(xiàn)，在使用購物類，點餐類甚至是出行類的軟件過程中，軟件會“習慣性”地記下用戶的個人習慣，有時會推送一些相關(guān)產(chǎn)品或者一些會令用戶所感興趣的頁面。“大數(shù)據(jù)”技術(shù)已然改變著我們的生活，甚至已經(jīng)悄悄的改變了我們的某些行為習慣。一個人在平臺上的購物行為都會作為數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，這些購物數(shù)據(jù)以每秒鐘TB級別的數(shù)量產(chǎn)生。在大數(shù)據(jù)時代，由于數(shù)據(jù)的來源十分廣泛，數(shù)據(jù)類型和格式存在著差異，并且這些數(shù)據(jù)中的大部分都存在噪聲，甚至會有錯誤數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，那么通過數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)處理和變換-可視化映射等步驟，就可以將數(shù)據(jù)流最為核心的部分以圖像的形式展現(xiàn)出來。

經(jīng)過上述幾個步驟，大多數(shù)用戶的行為習慣已經(jīng)初具雛形，這些圖表或圖像不經(jīng)過選擇和分析等手段很難獲得其真正的價值。

4.2為什么需要用戶畫像

用戶畫像的概念最早由交互設(shè)計之父Alan Cooper提出，是建立在一系列屬性數(shù)據(jù)之上的目標用戶模型。一般是產(chǎn)品設(shè)計、運營人員從用戶群體中抽象出來的典型用戶，本質(zhì)是一個用以描述用戶需求的工具。如上文所說，所有用戶的操作習慣都會在互聯(lián)網(wǎng)上留下痕跡，而這些記錄以標簽的形式貼在了用戶的身上，這就是所謂的用戶畫像。

基于用戶畫像的建模可以看成在大量用戶數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的建模，其中全部的用戶是一個總體研究對象，個體則通過標簽來刻畫。一個標簽就代表個體用戶的一個方向。因此，可以通過選擇合適的用戶標簽之后，對標簽數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，最后再對用戶畫像進行建模。目前，常用的用戶畫像建模方法包括用戶興趣特征詞表示法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示法、向量空間模型表示法等。其中向量空間模型更數(shù)學(xué)化，且能自動進行更新。[5]

行為模式的建立可以用于用戶分析，精準營銷，數(shù)據(jù)分析還有數(shù)據(jù)應(yīng)用。最為典型的就是精準營銷，也是讓大部分用戶非常頭疼的一種情況，將用戶群體切割成更細的粒度，通過推送，郵件，活動等手段來進行營銷，這是與過去的“廣撒網(wǎng)”式的傳統(tǒng)營銷方式完全不同的，從技術(shù)手段來說，這也是對大數(shù)據(jù)手段和用戶心理學(xué)研究最完美的應(yīng)用。

五、總結(jié)

心理學(xué)研究的依據(jù)就是大量的數(shù)據(jù)和對行為的推測，那么大數(shù)據(jù)技術(shù)就會提供相當可觀的數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)就能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖表等形式，最后通過用戶畫像和機器學(xué)習手段就能夠讓枯燥無味的圖像具有獨特的意義。在當今時代有越來越多的計算機技術(shù)可以幫助用戶來達到自己的目的，這對于科學(xué)研究的發(fā)展也是有著重要作用，先進的思想和技術(shù)與優(yōu)秀的研究方向發(fā)生碰撞也會產(chǎn)生美妙的反應(yīng)。當然，將大數(shù)據(jù)技術(shù)和心理學(xué)應(yīng)用所結(jié)合還是又很長的路要走，目前真正實現(xiàn)的案例也不多，但是隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷完善與發(fā)展，相信終會產(chǎn)生更多令人驚奇的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，包括人工智能等方面都會有一個質(zhì)的飛躍。

參考文獻：

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[2]鄭婭峰，趙亞寧，白雪，傅騫.教育大數(shù)據(jù)可視化研究綜述[J/OL].計算機科學(xué)與探索：1-23[2020-12-20].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.5602.tp.20201217.1029.002.html.

[3]李承澤.互聯(lián)網(wǎng)心理學(xué)對大學(xué)生心理健康教育的啟示研究——評《互聯(lián)網(wǎng)心理學(xué)》[J].新聞與寫作，2021（02）：115.

[4]張夢丹.積極心理學(xué)融入大學(xué)生思政教育的路徑探析[J].現(xiàn)代交際，2021（01）：165-167.

[5]李潔瓊.基于用戶畫像與RBF的移動廣告精準推送研究[J].自動化與儀器儀表，2021（01）：38-42.

作者簡介：

葉寒劍，2000年，男，專科，研究方向：大數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

（作者單位：西南科技大學(xué)城市學(xué)院 鼎利學(xué)院）