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中国同性恋心理学研究现况与未来初探
本研究以现有成果为基点,梳理了与同性恋有关的基本概念和理论框架,并在此基础上考察了男女同性恋的异同和不同性取向间的转换.为了更加清晰的对现有理论进行梳理,本文对同性恋的相关概念进行了阐释,区分并解释了同性恋与同性恋者的概念.在对同性恋总体的研究上,本文综合大量文献资料,使用文本分析的方法,对同性恋的成因、同性恋者的心理特征等做了详细的分析,终对后续研究提出合理建议.
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天津市医学高层次人才选拔中的胜任素质模型构建研究
本文重点探讨医学高层次人才胜任素质模型的核心要素,研究过程主要遵循以下研究思路:首先,进行文献文本分析,搜索近五年来医学高层次人才胜任素质模型的相关研究,对文本中出现的胜任素质进行频数统计,经过筛选后形成医学高层次人才胜任素质模型雏形.其次,通过专家咨询,对形成的胜任素质模型雏形进行修正完善,形成修正后的胜任素质模型.后,尝试应用层次分析法,对胜任素质模型各要素的权重进行确定.
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新浪微博用户中自杀死亡和无自杀意念者特征差异的研究
目的 探讨新浪微博用户中自杀死亡与无自杀意念者行为和语言特征的差异.方法 经新浪微博认证用户提供的信息,收集31名网络识别自杀死亡用户(自杀死亡组);邀请微博用户填写自杀意念相关筛查量表,收集30名无自杀意念用户(对照组).比较两组用户在10种微博行为和88种语言特征方面的差异.结果 (1)行为特征中,自杀死亡组的微博链接率(链接微博数与公开微博总数的比值)和微博互动率(平均每篇微博@其他用户的次数)均低于对照组[0.04(0.04)vs.0.06(0.04),P=0.029;0.60(0.27)vs.0.69(0.18),P=0.028],自我关注程度(平均每篇公开微博使用的第一人称单数次数)高于对照组[0.47(0.25)vs0.30(0.10),P=0.010];(2)语言特征中,自杀死亡组在数量单位词、工作词、省略号使用率低于对照组(均P＜0.05),在代名词、特定人称代名词、第三人称单数、非特定人称代名词、社会历程词、焦虑词、排除词、性词、宗教词、第二人称单数、人类词、消极情绪词、愤怒词、悲伤词和死亡词的使用率均高于对照组(均P＜0.05).结论 自杀死亡用户的微博互动更少,更加关注自我,更频繁地使用表达排除意义的词语,从情感层面上有更多负性表达,使用更多与死亡、宗教相关而更少与工作相关的表达.这些特点对开展针对网络用户的自杀学研究有重要启示.
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R语言在免疫规划舆情监测中应用的探索
目的 利用R语言对免疫规划舆情监测信息进行分析.方法 利用R语言编程实现QQ群历史消息语料库的建立,通过绘制网络关系图完成舆情监测分析.结果 R语言分析程序完成了QQ群中的常用词条、重点词条、重点用户及其主要词条的筛选,推断舆情监测重点内容的目的.结论 该分析程序实施成本低,可以在免疫规划舆情监测中应用.
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“九五”到“十二五”中国新药研发相关政策文本分析
以我国“九五”到“十二五”时期颁布的225份新药研发相关政策为研究样本,采用“政策年度”、“适用范围”、“政策文种”、“政策工具”四维分析框架,对政策文本进行计量分析.归纳总结出我国新药研发相关政策的历史演进脉络和发展特点,并提出相关建议.
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基于文本分析的天津市健康产业发展环境研究
健康产业在我国占国民经济比重远低于发达国家，因此健康产业蕴含着巨大的发展潜力。天津市在生物医药制造等领域具备一定的基础和条件。本文通过研究天津市社会经济和政策条件的公开资料，认为天津市具备发展健康产业的基础，并针对性的分析得出一些存在的问题和不足。
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可视化文本分析和数据挖掘工具RefViz
随着科技文献信息的膨胀和信息技术的进步,各种数据挖掘工具应运而生.RefViz是其中一个可视化文本分析和数据挖掘工具.文章介绍了RefViz的主要功能,并以肺炎支原体为例说明其使用方法.
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不同自杀可能性微博用户行为和语言特征差异解释性研究
目的 通过比较不同程度自杀可能性网络用户在微博行为和语言上的差异,归纳高自杀可能用户的可识别特征,探讨通过网络社交平台实时评估个体自杀可能的前景.方法 在线招募微博用户参与问卷调查,根据个体自杀可能性量表中文版得分情况,将982名受访者分为446名高自杀可能组和536名低自杀可能组,分析2组在微博提取的10类行为特征和88类语言特征上的差异.结果 全部受访者自杀可能性总均分为(69.7±11.9)分;女性“敌意”分量表得分为(13.2±2.6)分,高于男性的(12.7±2.4)分,“绝望”分量表得分为(24.4±4.7)分,低于男性的(25.0±4.7)分,差异均有统计学意义(P＜0.05);二列相关分析表明,自杀可能性水平与“社交活跃度”和“未来词”使用频率呈负相关(r=-0.082、-0.073,P＜0.05),与“夜间活跃度”和“第三人称单数”、“否定词”使用频率呈正相关(r=0.081、0.077、0.066,P＜0.05);非参数检验结果表明,高自杀可能组的“社交活跃度”、“集体关注度”和“未来词”使用频率低于低自杀可能组(P＜0.05),高自杀可能组的“夜间活跃度”和“死亡词”使用频率大于低自杀可能组(P＜0.05).结论 不同自杀可能性的用户在微博行为和语言表达上存在差异,高自杀可能性用户与其他用户相比社交活跃度低,夜间更加活跃,关注别人更少,使用更多表达否定、死亡的词语,使用更少指向未来的词语.
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文本分析在公共卫生领域中应用
在信息化时代,公众在微博、论坛、报纸等媒介上留下海量的文本数据.随着文本挖掘技术的发展,分析并挖掘文本资料中隐含的价值成为现实.本文简要介绍了文本分析的概念、特点和数据源,并通过回顾国内外文献,重点阐述了文本分析在公共卫生领域中的应用,包括:疾病监测与预测,公众意见、态度和需求,健康相关干预效果评价,健康相关行为特征和影响因素,精神卫生或心理健康,卫生政策与管理和健康教育.
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文本分析方法在医学研究中的应用进展
文本分析作为数据挖掘的一种分支技术，已经在情报学、经济学、文学和医学等众多领域的研究中得以应用。但由于受到汉语语言结构的影响，使得文本分析方法在我国的发展速度较慢。然而近年来，信息技术的飞速发展推动了文本分析方法的发展进程，尤其在医学研究领域中。本文主要对文本分析的方法，发展进程及其在医疗信息的挖掘、疾病风险的预测、疾病的筛查和诊断、心理治疗的研究、医疗卫生政策和医疗卫生资源评价等领域的应用情况进行综述。
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应用语文探索和字词分析软件探讨两岸4例孤独症患儿母亲团体干预的研究
目的 分析孤独谱系障碍(ASD)患儿母亲参与半结构团体干预的心理历程变化过程,为团体干预改善ASD患儿母亲不良情绪状态提供研究基础.方法 研究采用量化取向语文探索与字词分析软件(LIWC) 2007中文简体版,对上海市和台湾台中市4例ASD患儿母亲参与半结构支持性团体干预(12次,每次90 min)的前段(第1～4次)、中段(第5～8次)、后段(第9～12次)、结束后12个月共计4个时长段的团体干预咨询录音文稿进行字词分析.结果 4位参与团体干预的ASD患儿母亲从团体干预前段到后段负性情绪词汇不断减少;团体干预中段积极关注自我,工作、个人成就、家庭词汇增多;团体干预后段休闲等提高生活质量词汇上升;干预后母亲心理词汇、关爱词汇较干预前增加,差异有统计学意义(t=3.758,3.794,P均＜0.05);干预后患儿孤独症儿童行为评定量表(ABC)评分较干预前降低,差异有统计学意义(t=-3.100,P＜0.05).结论 支持性团体干预能够帮助增加ASD患儿母子之间良性调试,减少患儿问题行为.同时,ASD患儿母亲会建构新的自我认同,降低不确定感,提升心理健康.
关键词： 孤独症 文本分析 团体干预 情绪 “语文探索与字词计算分析”软件 -
大数据时代心理学文本分析技术——“主题模型”的应用
主题模型(Topic Model)作为一种计算机化文本分析方法,目前被研究人员应用于心理学文本分析领域的诸多研究中.在心理咨询研究领域中,主题模型可以用于探索咨询过程中咨询师和当事人之间谈话的主题,比较不同治疗类别的相似性,以及进行行为编码;在社交媒体与心理健康上,利用主题模型可识别和预测各种心理障碍以及进行人格计算.未来需要关注主题模型在算法和操作上的改善,并将其应用到中文语言环境之中,探索中文文本的心理学内涵.
