論大數據時代的心理學研究變革

白 浪

汝州市產業集聚區管委會，河南 汝州 467500

大數據是現代社會發展的關鍵詞，數據的“大”主要體現為數據規模龐大；出現的速率高，需要在短時間內完成處理；數據形式多樣，其中包括文本、圖片、視頻、數字等多種信息。如此龐大的數據資源，為個體、群體進行了全面的定位與畫像，因此，個體或者群體的心理和行為表現都呈現出了數據化的趨勢，而這也為心理學研究的發展產生了深刻的影響。

一、心理學中大數據的挖掘

數據信息是心理學研究的重要依據，早在1897 年，德國心理學家馮特就在萊比錫大學建立了第一個專門用于收集數據的心理學實驗室，心理學家利用實驗室中收集的實證數據驗證支持心理學觀點。當然，在信息匱乏的年代，心理學數據收集困難重重，心理學家的實證分析也是舉步維艱。而隨著信息技術的創新發展，大數據時代的到來完全扭轉了心理學研究的困境，心理學家們在海量數據的支持下，不斷挖掘其背后的心理因素，以不斷完善心理學研究體系。

相較于過去人為控制下的小型心理學實驗室，當前大數據的獲取渠道更加豐富，這就使得數據的真實性不斷提升，因此，在實驗數據的挖掘中，一方面研究者能夠從中獲得在人為控制實驗過程中，實驗者不想回答或者不能如實回答的問題的答案，另一方面還能夠從中窺探更加真實的心理傾向，尤其是個體或者群體在不同的行為選擇的積累中形成的規律，而對于提高心理學研究的真實性，深化研究結果具有重要意義。

二、大數據時代的心理學研究變革表現

第一，打破了樣本與總體之間的界限，實現了研究對象的變革。在傳統的心理實驗研究中，研究者所選擇的研究對象為隨機抽取的樣本，并通過控制樣本行為獲取心理學研究數據，總結研究對象的心理變化規律，進而將樣本研究結果推廣到總體。這樣的研究過程忽略了樣本與總體之間的差異，并利用統計學方法排除這種干擾。在大數據時代，這種樣本與總體之間的界限被打破，研究者可以直接從海量數據中獲取全面信息，利用數據平臺進行分析、處理，從而直面總體形成心理學分析依據，這樣的心理學研究成果自然彌補了樣本在替代總體過程中出現的隔閡，提高了心理學研究質量。

第二，剔除了控制性心理實驗造成的干擾，提高研究的真實性。實驗心理學在獲取數據的過程中，通常會在規定的情境下要求研究對象做出選擇，并以此分析其心理傾向。這種規定情境往往與實際生活存在明顯差異，同時在實驗效應的作用下，研究對象的行為在被觀察的過程中也會發生相應的改變，這種干擾導致研究數據難以直接反應心理變化。針對此，在大數據時代，實驗心理學的控制過程被多元化的信息獲取渠道所替代，社交媒體數據、健康跟蹤器數據、地理定位數據、旅行路線數據、網購和消費數據、行為和遺傳數據等等，不同渠道的數據代表著個體在真實情境下的實際反應，這些數據相較于實驗室規定情境而言更加真實、可靠。

第三，提高了海量的數據收集和處理效率，推動了研究過程的轉變。在傳統的心理學研究中，通常大型問卷和測驗研究的數據收集過程漫長而復雜，研究者在信息處理過程中缺乏有效手段，使得研究結果的最終形成需要耗費大量的人力、物力、財力。在大數據時代，海量數據收集與處理工具的出現，為心理學研究過程提供了更加有效的支持。在調查研究中，研究者可以依托互聯網平臺，打破研究在時間與空間上的局限，在短時間內完成海量數據的獲取，同時利用數據處理器完成分析，形成直觀可見的研究模型，從而有效降低心理研究成本，提高研究工作效率。

第四，打破了數據信息與心理行為的界限，實現了數據即行為的變革。在心理學研究數據獲取中，回溯性分析通常會受到遺忘等因素的影響，造成數據失真；在大數據時代，研究對象的行為會形成永久性記錄，某一情境下某一時間點的數據信息真實可靠，確保研究對象的數據與行為的統一性。

三、總結與反思

總之，在大數據時代，心理需研究的變革是顯著而深刻的，這種變革不僅體現在數據對于心理學現象的實證支持上，更在于對新時期人們心理、行為變化的剖析與解釋。大數據時代為心理學研究提供了更加便利的條件，并拓寬了心理學研究的邊界，豐富了研究成果；但是與其他領域的研究一樣，心理學研究的變革依然面臨著數據的取舍問題，即如何保證心理學大數據的應用價值，如何將數據分析結果融入到心理學研究中來，而要想合理解決這些問題，則需要心理學家們不斷地思考與探究。