当社交大数据遇到心理学，靠朋友圈就能云确诊抑郁了？

在人工智能的发展过程中，AI+一切大数据似乎都能提升效率，得到喜闻乐见的结果。可唯独有一样，结合了AI之后会造成大量负面影响，这就是社交媒体数据。

平时我们习惯了在社交媒体中表达情绪、表达兴趣爱好甚至会在不经意间透露自己的个人信息，作为普通人而言，即使知道这是一个开放的空间也不太会有数据泄露观感，毕竟大多数社交媒体的信息展示权重是按照信息热度来的，普通用户的个人发言很难被陌生人刻意看到。

但有了AI带来的超强算力和数据分析能力，一切就变得不一样了。在爬取数据之后，AI+社交媒体数据能看到的不仅仅是一个人对于事物的反应、情绪和表达，而是可以看到一整个群体甚至整个族裔的相关信息。前一阵差点搞垮Facebook的信息泄露门，多少就体现出了大量散乱个人信息面对AI可能产生的恶果。

不过社交媒体数据不仅仅有阴暗面，现在已经有不少神经学、心理学方面的研究开始利用上AI和社交媒体数据，用机器应对人性。

最近布里斯托大学就利用机器学习分析了英国57个城市四年内的8亿条推文，得出了一个让我们思考已久的结论——人类普遍在早晨情绪高涨、在深夜情绪低落。

整个分析过程是这样的，研究团队通过Twitter搜索API进行采样，收集到了8亿条推文。再从其中清洗掉所有#话题、表情符号、节日祝福语等等。并根据心理测量方式为单词设立了标签，比如情绪上的积极情绪与消极情绪；时间导向上的关注现在、关注过去、关注未来；个人关注中工作、家庭、金钱、社会、宗教等等。

有了这一严格根据心理学研究维度设立的机器学习模型，对于社交媒体数据的研究会更加专业化，而不是单纯靠NLP对语言文字中的情绪进行分析。

最终研究得出的结论是，在一天的24小时中，人类的情绪不仅仅会发生变化，思维模式也会随之改变。

从一天的5-6点开始，人们开始进入社交媒体的表达高峰期，并且这时人们的情绪表达更为积极，关注点也比较集中在个人状态上。随着时间推移到7-9点，人们的情绪开始偏向于愤怒，但如果是在非工作日，这种积极而愉悦的状态就会一直持续下去。这时人们的思维模式偏向于类别思维，想法更为清晰直接，逻辑性强，同时也会有刻板印象的倾向出现。

而到了深夜，人们的情绪表达就会转变为消极，同时关注点也会从个人转移到社会方面，随着时间推移，越接近第二天的凌晨3-4点，人们的关注点就越集中在宗教之上。这一时间段人们的思维模式偏向为存在主义，即体现出困惑、焦虑、非理性、更愿意参与和分享的状态。

用直白点的话说，一个人的大致状态是早上起来兴致勃勃充满自信，打了鸡血一样规划自己的人生，等到了晚上就开始心情低落胡言乱语，关注世界每个角落又发生了让人悲伤或感动的事情，如果深夜还睡不着，就开始寻求宗教的救赎了。看，这个过程是不是中国人外国人都一样？

其实关于人类情绪的时间周期变化，在之间早就经过证实了。因为神经的疲劳、褪黑素分泌等等生理原因，我们的情绪会在一天之中呈现出不同的状态。虽然这次对社交媒体大数据的研究只是再次印证了这一变化，并没有挖掘出情绪变化的更多原因，但关于情绪周期和思维模式变化的关联，倒是第一次发现。

实际上对于社交媒体数据和心理方面的研究还有很多，从中挖掘到了很多有趣的的信息。

例如在去年，美国匹兹堡大学曾经进行过一项调查，调查内容是抑郁症患者的社交媒体使用状况，结果发现，抑郁症患者的社交媒体平均使用时长要比普通人高出不少。而哈佛大学的研究则表明，抑郁症患者在社交媒体发布照片时更倾向于应用冷色调、褪色或黑白滤镜。

目前来看，社交媒体数据对于心理学的作用似乎还停留在学术研究上，在我们的有生之年，可以看到社交媒体数据的心理学应用吗？

目前来看，社交媒体数据对心理学至少有以下几种应用途径：

1、 作为心理状态测量的辅助工具

除了那些直接导致幻听、失眠等等直接表现的心理疾病之外，还有很多类型或程度的心理疾病是很难客观感受到的。大多时候要靠面诊或填写心理状态测量表来确认，可患者自主填写时可能无法直接表现出自己的真实状态。这时社交媒体中无疑透露出来的信息就可以作为支撑。