京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据VS心理学:大数据将革新心理学
什么是心理学?
依照百度百科的描述,心理学是一门研究人类的心理现象、精神功能和行为的科学。心理学研究涉及知觉、认知、情绪、人格、行为、人际关系、社会关系等许多领域,也与日常生活的许多领域——家庭、教育、健康、社会等发生关联。
心理学一方面尝试用大脑运作来解释个体基本的行为与心理机能;同时,心理学也尝试解释个体心理机能在社会行为与社会动力中的角色;而且,它也与神经科学、医学、生物学等科学有关,因为这些科学所探讨的生理作用会影响个体的心智。
心理学包括基础心理学与应用心理学两大领域。心理学家从事基础研究的目的是描述、解释、预测和影响行为。应用心理学家还有第五个目的——提高人类生活的质量。这些目标构成了心理学事业的基础。
依照传统的方法,心理学数据分析依靠的是样本,而心理学样本基本上是小样本,样本可以是几百人,或者多达5000人,但终究还是样本,这离理论上的样本数目还是相差甚远,其分析结果依然被认为不够准确,需要不断地对模型进行学习和训练来提高所谓的准确度。所以,可以这么说,心理学由于其的特点,限制了心理学科的发展。
大数据时代的来临
如今人工智能和计算机科学的大力发展让认知研究发生了革命性的变化。很多的数据已经不需要心理学家们去刻意采集,人们在互联网的世界里,自觉自愿或者无意识地提供一种真实、准确、及时的数据,这就是社会媒体的数据,这个数据就是大数据。
在一些大型的互联网公司手中,就有很多这种准确记录了用户行为的大数据资料。在大数据时代,有人可以做到比你自己更了解你自己。大数据已经对我们的社会科学、人文科学会产生很大的影响。
什么是大数据?
大数据是一个含义广泛的术语,是指面对的数据集是如此的庞大而复杂,需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿字节或EB字节的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章,可能是线性的,但更多的是非线性的。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息,它可以帮助公司政府等更好地适应变化,并做出更明智的决策。
这就是,人们通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来描述大数据的特征:数据体量巨大(Volume); 数据类型繁多(Variety,结构化数据和非结构化数据);价值密度低(Value) ;处理速度要求快(Velocity,在巨大的数据量面前,对处理速度的要求就显得“大”)。
什么是数据挖掘?
数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识,然后人们在数据挖掘的基础上再进行明确目标的数据分析。
数据挖掘中最经典算法就是PageRank。 PageRank是Google背后最重要的算法, 他是Google创始人之一拉里•佩奇(Larry Page)提出,并且在2001年9月被授予美国专利。PageRank里的page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是指佩奇(Larry Page),即这个等级方法是以佩奇来命名的。PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量,衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票, 被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多,也意味着PageRank越高。PageRank其级别从0到10级,10级为满分。一般PR值达到4,就算是一个不错的网站了。Google把自己的网站的PR值定到10。
大数据与心理学的结合
当然,任何手段都不是万能的。 “大数据”也有其不擅长的方面,
首先,数据不懂社交。大脑在计算方面很差劲(不信你可以心算一下678的平方是多少),但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态,擅长侦测出不合作的行为,擅长用情绪为事物赋予价值。
计算机擅长计算“量”而非“质”。计算机可以计算出你在83%的时间里与6名同事的社交互动情况,但是他们不可能捕捉到你心底对于那些多年未见的童年玩伴的感情,更不必说贾宝玉对于仅有三面之缘的史湘云的感情了。因此,在社交关系的决策中,不要愚蠢到放弃自己的感觉和思考,而去相信你桌子上的那台笔记本。
而且,数据偏爱潮流,忽视杰作。当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时,数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是,一些重要的(也是有收益的)特性有可能在一开始就被数据摈弃了,仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。
大数据就像金庸笔下的侠客,武功高强,出神入化,万夫莫敌,但容易剑走偏锋,走火入魔。这是引入大数据推进心理学研究,一定要注意的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24