清華新聞網(wǎng)6月19日電 過(guò)去20年間，積極心理學(xué)拓展和增強(qiáng)了心理健康研究的廣度和深度。然而近年來(lái)，數(shù)字心理健康科學(xué)與技術(shù)的迅猛發(fā)展對(duì)積極心理學(xué)的學(xué)科知識(shí)體系提出了更高的要求。如何在積極心理學(xué)與數(shù)字智能技術(shù)的交叉融合需求下提出研究框架與主題驗(yàn)證，是目前數(shù)字心理健康研究的核心問(wèn)題之一。
近日，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院倪士光副教授課題組與北京師范大學(xué)、陜西師范大學(xué)等研究課題組合作，設(shè)計(jì)并提出了一個(gè)數(shù)字問(wèn)題驅(qū)動(dòng)、大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)、計(jì)算建模與整合應(yīng)用的計(jì)算積極心理學(xué)（computational positive psychology, CPP）研究框架與通用范式，并在積極心理聊天機(jī)器人、認(rèn)知扭曲識(shí)別與積極重構(gòu)、心理韌性智能培育等三個(gè)主題進(jìn)行了系統(tǒng)性研究，取得了系列創(chuàng)新成果。
課題組提出了計(jì)算積極心理學(xué)這一跨學(xué)科領(lǐng)域及其研究框架。論文系統(tǒng)探討了人工智能技術(shù)與積極心理學(xué)的交叉發(fā)展，提出了在積極心理學(xué)的第三次巨復(fù)雜發(fā)展浪潮下，如何使用CPP方法深入研究幸福這一復(fù)雜現(xiàn)象。研究成果以“計(jì)算積極心理學(xué)：推進(jìn)數(shù)字時(shí)代的幸福科學(xué)”為題發(fā)表于《積極心理學(xué)雜志》（The Journal of Positive Psychology）。清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院為論文第一單位，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院助理研究員侯悍超和清華-伯克利深圳學(xué)院2016級(jí)博士生、北京師范大學(xué)珠海校區(qū)講師劉世群為論文共同第一作者，倪士光為論文通訊作者，陜西師范大學(xué)心理學(xué)院副教授孔風(fēng)為共同通訊作者。
圖1.計(jì)算積極心理學(xué)研究框架
在一項(xiàng)積極心理聊天機(jī)器人的研究中，課題組分別開(kāi)發(fā)了基于檢索規(guī)則和基于大模型的積極心理干預(yù)聊天機(jī)器人，檢測(cè)了多項(xiàng)人機(jī)交互的影響因素，326名被試參與的3組隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)結(jié)果表明，個(gè)性化推薦、多輪對(duì)話和實(shí)時(shí)反饋在提高積極心理干預(yù)效果方面具有重要作用。這項(xiàng)研究為開(kāi)發(fā)更有效的積極心理干預(yù)工具提供了科學(xué)依據(jù)，推動(dòng)了人工智能技術(shù)在心理健康領(lǐng)域的應(yīng)用。研究成果以“基于檢索和大模型的積極心理干預(yù)聊天機(jī)器人的成功關(guān)鍵因素研究”（Investigating the key success factors of chatbot-based positive psychology intervention with retrieval-and generative pre-trained transformer (GPT)-based chatbots）為題，發(fā)表于《國(guó)際人機(jī)交互雜志》（International Journal of Human–Computer Interaction）。劉世群為論文第一作者，倪士光為論文通訊作者。
圖2.積極心理干預(yù)聊天機(jī)器人技術(shù)路線
在認(rèn)知扭曲檢測(cè)與積極重構(gòu)的研究中，課題組基于積極情緒的擴(kuò)展建構(gòu)理論（broaden-and-build theory）建立了認(rèn)知扭曲的積極重構(gòu)框架（positive reconstruction framework），建構(gòu)了包含4001條認(rèn)知扭曲識(shí)別和1900條積極重構(gòu)的普通話數(shù)據(jù)集，微調(diào)（fine-tuning）中文預(yù)訓(xùn)練模型RoBERTa-wwm-ext的策略在認(rèn)知扭曲識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出最高的準(zhǔn)確率（Acc = 0.896），p-調(diào)優(yōu)（p-tuning）ChatGLM-6B在積極重構(gòu)生成任務(wù)中表現(xiàn)最佳。研究成果以“認(rèn)知扭曲檢測(cè)與積極重構(gòu)：中文數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)”（Detection and positive reconstruction of cognitive distortion sentences: Mandarindataset andevaluation）為題發(fā)表在自然語(yǔ)言處理會(huì)議計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)會(huì)2024年會(huì)（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2024）會(huì)刊。論文第一、二作者分別為清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院2021級(jí)碩士生林書亞和2023級(jí)碩士生王宇雄，通訊作者為倪士光。
圖3.積極重構(gòu)框架（Positive ReconstructionFramework）
課題組設(shè)計(jì)了一個(gè)基于大語(yǔ)言模型（LLMs）的兒童可以自定義形象和談話風(fēng)格的對(duì)話代理（conversational agent），用于測(cè)量和培養(yǎng)兒童心理韌性。兒童通過(guò)與智能對(duì)話代理的聊天互動(dòng)，得到情緒支持、提升心理韌性，并了解自己的心理韌性水平。對(duì)48名兒童的用戶研究結(jié)果表明，該系統(tǒng)有效提升心理韌性并且兒童用戶體驗(yàn)較好。該系統(tǒng)為兒童積極心理教育提供了一種個(gè)性化、易用高效的新方式。研究成果以“與AI伙伴一起成長(zhǎng)：用于測(cè)量和培育兒童心理韌性的一款基于LLMs的對(duì)話代理設(shè)計(jì)”（Grow withyour AI buddy: Designing an LLMs-based conversationalagent for themeasurement and cultivation of children’s mental resilience）為題發(fā)表在交互設(shè)計(jì)會(huì)議（Interaction Design and Children Conference）會(huì)刊。論文第一、二作者分別為清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院2021級(jí)碩士生胡子卉和侯悍超，通訊作者為倪士光。
圖4.個(gè)性化心理韌性對(duì)話系統(tǒng)（前端界面）
上述研究成果主要來(lái)自深圳國(guó)際研究生院承建的廣東省數(shù)字心理健康與智能生成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的科研團(tuán)隊(duì)，研究得到國(guó)家社科基金、廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金、深圳科創(chuàng)委可持續(xù)發(fā)展項(xiàng)目、深圳市教育科學(xué)課題等項(xiàng)目的支持。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1080/17439760.2024.2362443
https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2300015
https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.15334
https://doi.org/10.1145/3628516.3659399
供稿：深圳國(guó)際研究生院
題圖設(shè)計(jì)：李柳依
編輯：李華山
審核：郭玲
