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心理测评的“标尺”

来源:  发布时间:2021-07-13

——记清华大学特别研究员张丹

倪海波

 

 

当一个人看着眼前发生的某种场景发笑时,如何判断他的笑是发自真心还是伪装?当学校老师盯着教室里某个神情专注的学生时,如何知道他是在认真听课还是在“开小差”?当企业进行员工选拔与培训时,如何根据员工的能力素质进行职业岗位匹配?

随着社会的高速发展,心理测量在当今社会占据的比例越来越重,并且在社会各个领域都有体现,包括但不限于管理、市场消费、教育、医疗等,而且随着心理测量应用领域不断扩展,国家对其的关注程度也日益增强。

长期以来,清华大学特别研究员张丹坚持运用脑电、心率、皮肤电等前沿神经生理信号传感技术进行智能心理测量方向的研究,开展对个体心理状态与心理特质的客观测评。毫无疑问,在当下的时代环境中,这项研究正满足社会发展的需求。“它可以帮助每个人更好地了解自身心理健康与能力素质情况,也有望为国家社会心理服务体系建设做出重要贡献。”张丹说。在谈及自己研究内容的作用时,他的眼里总是透露着兴奋的光芒。

 

企业的人格测评需求

 

在某家单位的办公室内,领导将10位员工聚集在一起,让他们通过答题的方式进行大五人格的测试,以期选出一位最佳人选调任某项职位。所谓大五人格是近年来研究者们提出的5种人格描述模型,因其可以涵盖人格描述的所有方面,因此也被称为“人格的海洋”。它包含人格的开放性、责任心、外倾性、宜人性和神经质性五大因素,其中,开放性包含想象、情感丰富、创造等人格特质,责任心则体现为公正、自律、克制等特质,外倾性表现为热情、社交、活跃等,宜人性指的是利他、依从、谦虚等特质,而神经质性则包含难以平衡焦虑、敌对、脆弱等负面情绪。

美国工业组织心理学会(SIOP)曾经过调研得出,对这些人格特质的评测能够预测出员工工作表现和工作满意度、领导有效性及其他重要的工作行为和态度,尤其是大五人格测试中的尽责性和神经质性,可以稳定地预测绝大多数岗位人员的工作业绩,因此,该测试一直以来被广泛地应用于人力资源管理中。

然而,这种人格描述是通过测评,而非考试的方式得出的,人们只需要选择对自己而言真实的选项即可。这就导致了这项测试具有很大的人为“伪装”空间,被测试的员工只需要根据一定的原则来选择对自己有利的选项,即可获得成功竞选该职位的机会。

因此,作为测评员工工作素质的大五人格测评容易沦为形式,并且这种弊端普遍存在于社会中各大试图将答题作为人事调动决策参考的企业中。而在这项人格测评中,张丹运用脑电、心率、皮肤电等前沿神经生理信号传感技术,通过脑机接口与机器学习方法提取情绪脑电响应的个体化特征,设计并实现了可预测个体大五人格特质的自动化测量方法,在五个人格维度上,脑电模型可以准确、可靠地预测个体的自评人格得分。这一测评技术不仅具有简洁快速的特点,可在5分钟左右时间内快速呈现200个中文情绪词汇并完成对个体员工的大五人格量化测量,而且因其通过脑电相应提取情绪响应的缘故,避免了人为“伪装”的可能影响,有效地克服了基于主观自我报告的量表测量方法在应用场景中的局限性,为企业进行相关人事决策提供了更为客观及可靠的参考依据。

 

以交叉学科促进社会发展

 

社会总是在不断向前发展的,如果将社会看作一台日夜不停运转的机器,那么纵观人类发展历史,科技总是推动其进步的直接动力。如今,张丹运用包含脑电、心理学等先进研究在内的智能心理测量技术,努力在新时代贡献自己的力量。这种科研能力并非凭空而来,而是经过张丹的多年探索与刻苦钻研不断沉淀下来的。

若要回顾张丹一路走来的研究历程,需要将时钟倒拨回16年前。彼时的张丹尚在清华大学求学,正站在研究生选择专业的人生十字路口。就在举棋不定之际,他遇上了影响他大半个研究生涯的贵人——他的研究生导师高上凯教授。作为神经工程方向的著名学者,高上凯教授在脑机接口领域拥有非常深厚的造诣,她分别于2007年和2011年当选美国电子电气工程师协会会士(IEEE Fellow)和美国医学与生物工程院会士(AIMBE Fellow)。

“所谓脑机接口,是指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接,实现脑与设备的信息交换。”张丹介绍道。这项技术最初主要是为“渐冻人”而研究的,所谓“渐冻人”是指患有肌萎缩侧索硬化这一类的病人,举世闻名的已故现代物理学家霍金便是该病的患者,晚年时他全身瘫痪,不能言语,通过脸部肌肉带动传感器打字表达自己的观点。而脑机接口便是为了实现人类意识的实时传输,利用机器学习技术,将脑电波信号与动作意图建立映射关系,让人类意识在机器上得以翻译。

在研究生时期,张丹跟随高上凯教授从事脑机接口方向的研究,希望通过脑电信号实现对人脑中意图信息的提取和应用。这段研究被张丹看作是他从事如今智能心理测量研究的起点,因为正是通过这段经历,他为自己打下了利用计算设备和脑电技术解读大脑信息的基础。

如果说,关于脑机接口的研究是张丹如今从事智能心理测量研究基础的“半壁江山”,那么,2006年及其之后的5年间,他跟随德国汉堡大学教授进行的心理学研究,则是他从事当下研究内容的另一大重要助力。

2006年,在清华-汉堡大学联合培养博士生项目的支持下,张丹有幸认识了他在读博士期间的国外导师,并跟随其学习心理学领域的知识。在张丹看来,关于脑机接口的研究主要作用在于可以通过机器设备解读并翻译人脑中的意识活动等信息,而关于心理学的研究,则有助于人们深入解释人做出某种举动,或者产生某种意识活动背后的反应机制,虽为不同领域,但两者却互有相通之处。

在深入钻研的过程中,张丹对心理学领域了解人、解释人和改变人的三个层次有了深刻的理解。他解释道,所谓第一个层面,是指了解人对外界发生的事物的反应状态是怎样的。而第二个层面则是进一步深入了解导致这些反应的外部环境因素以及大脑反应机制等。最后,则是通过以上研究,对包括抑郁、创伤性等应激综合征在内的心理疾病患者进行治疗,改变他们当下所处的非健康的心理状态。然而,经典心理学研究主要通过对表情、行为、言语等信息来分析人的内心,难免受到被观察者的伪装性、观察者的主观态度等因素影响,缺乏客观的判断标准。博士毕业后,张丹留在了自己的母校清华大学,利用自己在脑机接口领域研究的技术方法优势开展心理学研究,努力建立面向个体测量的脑电客观量化分析方法,开展智能心理测量方面的研究和应用工作。

显然,这是一条并没有太多前辈走过,且包含多学科交叉的科研之路,未来道路上遇到很多艰难险阻是可以预见的。但这同时也是一项能够实实在在地为社会做出贡献的研究,对张丹来说,这是他作为一名科研工作者必须发挥的价值。因此,无论是为了社会,还是为了自身价值的实现,他都愿意坚持不懈地在这条道路上走下去。

 

客观化识别情绪

 

一直以来,情绪都是心理学中既古老又充满活力的重要研究课题。虽然心理学家们已经对情绪的神经机制开展了大量卓有成效的探索,但大部分成果主要集中在消极情绪方面,如抑郁、恐惧、愤怒、焦虑等。随着时任美国心理学会主席的Martin Seligman教授在20世纪末倡议积极心理学理念以来,心理学界开始越来越多地关注心理学中积极的一面。在我国,面向积极的心理学实践应用也正在得到政府及社会各界的广泛关注,有望在促进精神文明建设、提升人民群众生活幸福感等方面发挥作用。然而,学界对积极情绪的认知神经机制理解十分有限,特别是在传统认知心理学关于情绪的研究中,对积极情绪的划分都存在高度简化的问题,不能有效地表征不同类型的积极情绪。积极情绪的多样化和复杂性对现有情绪理论提出了挑战。

张丹基于脑电、脑血氧等脑影像技术,带领团队建立了国际上首个积极情绪神经生理表征模型,并根据不同类别积极情绪的神经生理表征相似性构建了基于脑神经实证研究的积极情绪体系,为积极心理学领域有关积极情绪的研究工作提供了关键实证与理论支撑。

但理论上的成就并不能使张丹感到满足,他内心真正想要做的是使自己的研究成果转化落地,为社会创造更大的价值。为此,张丹在以上成果的基础上,将研究目光投向了心理疾病的评判方向。

长期以来,我国心理疾病的发病率不容乐观,2019年,健康中国行动推进委员会在发布的《健康中国行动(2019-2030年)》中便提到我国常见精神障碍和心理行为问题人数正在逐年增多的现象。相关调查表明,我国抑郁症患病率达到2.1%,焦虑障碍患病率达4.98%,在心理疾病逐渐成为社会关注焦点的情况下,如何准确快速地诊断出咨询者的患病类型及病情程度,成为了该领域当下正在面临的一项不容忽视的挑战。因为不同于普通生理疾病,心理疾病很难通过对某项客观指标的分析来做出诊断,到目前为止,很多时候对心理问题的诊断依然是通过个人主观的判断与分析来实现的,并没有很好的量化手段来对其进行完全客观的判断,这在相当程度上阻碍了对心理疾病患者的治疗。

张丹的客观化情绪识别研究工作可以为解决这一问题提供新的思路:通过情绪识别脑机接口对心理疾病患者情绪表达和响应障碍进行精细量化,有望构建心理疾病的客观测评方法。张丹创新地提出脑电响应的脑机一致性、微状态等可有效支持实时个体化情绪识别的脑电新特征,并开展了一系列基于脑电情绪响应的个体大五人格测评工作,这些工作有望推动对心理疾病的客观筛查和评测工作,引起了学术界及社会的关注。因为在情绪计算识别领域的突出贡献,张丹受邀成为该领域旗舰期刊《IEEE情感计算汇刊》副主编。相关研究成果被凤凰卫视《生命密码》和中央电视台《新闻30分》、《走近科学》等主流媒体栏目采访报道。

 

心理与教学质量提升

 

在将研究成果应用于心理疾病治疗领域的背后,是张丹一心想要为社会发展贡献力量的心,但他所做的远不止于此。对张丹而言,情绪计算识别还可发挥更多的作用,例如在教育,以及人机交互等方面。

当今社会经济、科技的迅速发展,促使着生产方式不断变革,同时也促使着人类思维不断变革。生产方式的变革在一定程度上决定了社会对于人才的需求,进而决定了教育对人才的培养方式。在这样的时代背景下,如何培养学生具有适应未来社会发展和个人终身发展的核心素养,正在成为当前各国基础教育理论研究和实践变革的关注焦点与热点。我国一直以来都高度重视教育事业的发展,十九大报告将“教育有质量”和“教育现代化”作为未来教育发展的重要着力点,上述表述在2018年全国教育大会上得到进一步强调,体现了党和政府对教育变革新趋势的关注和思考。

到目前为止,课堂教学仍然是基础教育中教学活动的主要载体,课堂教学效果是决定教育质量的关键基础。然而以往的教学效果评测,往往是基于考试测验等对于知识内容的评测,而随着学习知识带来的大脑认知能力的提升,比如注意力、执行功能等的提升,在以往的教学测量中是没有评测的。比如,在教学课堂中,通常会包含学习活跃者、日常学习纪律差者,以及表现相对沉默者3种学生,对于前两者,老师可以比较容易地根据课堂表现了解其学习状态,但对于在课堂上相对沉默的这部分学生,老师很难及时地知道他们当下的听课状态,进而也就难以有针对性地调整自己的讲课节奏或者教学方法。这在相当程度上阻碍了精细化的教学管理,以及对教学质量的进一步提升。

对此,张丹将认知神经科学、心理学、信息科学等基础学科的前沿理论方法与技术进展应用到课堂教学情境中,运用脑机接口前沿技术方法挖掘基于群体脑扫描的课堂教学效果关键认知神经指标,来实时地了解学生在课堂中的注意力变化。当然,群体脑扫描技术的优势远不止如此,让我们来想象这样一个场景,在一间课堂中,一名学生神情专注地看着桌面或者进行思考,那么,如何判断他正在学习老师的教学内容还是在看小说或者思想“开小差”呢?群体脑扫描技术可以从群体层面对课堂教学参与者进行测量与分析的特点有效地解决了这些问题,根据教师在课堂上讲课内容的变化,学生的注意力集中情况应该也是随之变化的,如果该学生的注意力在大部分学生已经放缓的情况下依然保持高度集中的话,那么则需要重点注意该学生的思考内容。

面向这一研究目标,张丹开展了关于真实中学课堂中的长时程大规模数据采集工作,目前这一采集工作已经积累了200名中学生为期两年的脑电、心率、皮电等多模态神经生理数据。张丹已经从这些数据中初步发现,课堂神经生理数据与学生数学焦虑、情绪、注意及学业表现等关键指标具有一定的预测效力。这些研究发现可以帮助教育实践者从学习过程的角度对学生的学习表现进行更加全面、精细的评价。

对于这项研究,张丹颇感骄傲,对他而言,这项研究有望为以人为本的教育教学过程的改进与优化提供重要参考信息,促进我国人才培养事业的发展,是一项能够切实促进我国社会发展的工作。

 

自强不息,厚德载物

 

如今,张丹早已不是当初那个刚刚踏进智能心理测量这个交叉研究领域的新人,在经过多年的刻苦钻研与探索之后,他已经逐步明确了未来的研究路径。在今后的研究中,他将进一步加强交叉学科融合的学术研究,与教育学研究团队开展更大规模的真实教学情境数据采集,以基础教育场景为突破口,面向构建可以真正理解人类情绪等心理状态的新一代智能心理测量愿景贡献自己的力量。同时,他还会聚焦相关研究成果的落地应用,特别是在基础教育和国防科技领域的实践应用,开发服务于国家重大需求的心理学应用产品。

不止如此,张丹计划将心理健康测评及行为干预技术与生理测量、虚拟现实、网络大数据、人工智能等新兴技术结合,提升传统干预技术的效果,扩大心理干预的应用规模,在形成可规模化的心理危机个案干预技术后,相关成果可以应用到存在潜在心理健康风险的更广大人民群众群体中。

张丹认为,时代发展的浪潮依旧在不断地向前滚动,科技变化更是日新月异,在发展如此之快的环境下,若想要保证社会的进步跟得上时代的潮流,就必须要有不断开拓创新的能力,以及持续深入的钻研精神。他提到,清华大学的校训是“自强不息,厚德载物”,这不仅是一个民族发展的需求,也是对个人进步的要求。他说,无论是过去还是今后,他都会以此自我勉励,在科研的道路上继续走下去,为社会的发展贡献自己的力量。


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2021年7月中

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