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关于 "机器学习" 找到 21 篇文章

六本政治著作分析：九成隐喻在描述威胁而非修复

一项发表于《心理学前沿》的分析发现，六位后来进入美国执政团队的政治人物，在任职前出版的著作中约九成隐喻指向威胁与损伤，仅不到一成指向修复与重建。研究者认为，这种语言模式把复杂议题框定为“危机”，并指定了责任方与行动方向。青少年正处在价值观与批判性思维形成期，学会识别隐喻框架，是媒介素养的重要一课。

青少年发展批判性思维政治心理学

PsyPost2026年10月30日

青少发展昨天

每天社交媒体用得多，与成人抑郁风险升高相关

一项覆盖183300名美国成人、跨越2014—2024年的分析发现，每日社交媒体使用时间越长，自报抑郁的可能性越高；超过约2.5小时后，其对预测风险的贡献上升。研究还显示每多1小时与约17%更高的抑郁报告几率相关，但这不等于17%的患病概率，也不能证明因果。

心理健康社交媒体青少年发展

PsyPost2026年10月30日

青少发展4 天前

几分钟语音测大脑年龄：语音年龄差或提示痴呆风险

一项涵盖近3000名拉丁美洲老年人的研究发现，通过分析简短语音录音，机器学习模型能估算出“语音年龄”。痴呆患者的语音年龄比实际年龄偏大，且这种“语音年龄差”与脑扫描、DNA甲基化等生物衰老指标以及阿尔茨海默病血液标志物相关。语音分析有望成为一种低成本、非侵入性的脑健康筛查工具。

痴呆脑健康机器学习

PsyPost2026年10月27日

情绪健康4 天前

听什么歌能看出抑郁吗？研究：音乐偏好预测力很弱

一项针对736名听众的研究用机器学习检验：音乐偏好与收听习惯能否预测自评的抑郁、焦虑、失眠与强迫症状。结果显示解释力极小——抑郁的交叉验证R²仅0.068，失眠几乎为零；某分类器74.7%的“准确率”也只是类别不平衡造成的假象。这提醒我们，别轻信“用听歌记录判断心理状态”的说法。

情绪调节机器学习心理测量

Frontiers in Psychology2026年10月27日

青少发展6 天前

空气污染来源不同，与儿童脑网络连接有细微关联

一项美国全国性研究分析6291名9—11岁儿童及1972名两年后随访者，发现PM2.5不同来源与儿童静息脑网络连接存在来源特异性的细微关联。但效应量很小，横断面解释不足1%，纵向变化最多约2%，跨地区预测不佳。研究提示关注污染来源，但不能据此认为空气污染导致儿童大脑改变。

神经科学儿童青少年脑网络

PsyPost2026年10月25日

脑心前沿1 周前

LSD研究：脑波变弱变快，神经信号更复杂

一项脑磁图研究提示，LSD不仅削弱α和β脑波，还会让这些节律加快，并使神经信号更复杂。效果集中在感觉、语言、情绪和心理意象相关区域，运动区受影响较小。研究还发现，常规分析可能夸大脑波削弱范围；听音乐似乎未显著放大这些变化。

LSD脑磁图迷幻剂研究

PsyPost2026年10月23日

青少发展2 周前

脑波解码想象旋律：大脑靠相对音高“听见”内心音乐

一项新研究发现，通过关注音符之间的相对关系而非绝对音高，计算机模型能从脑电波中重建出想象旋律的升降轮廓。这项发表于eNeuro的小型研究，首次展示了大脑内部听觉体验可被部分解码，为理解音乐认知和脑机接口提供了新线索，也对青少年音乐学习有启示。

脑科学青少年发展音乐认知

PsyPost2026年10月16日

情绪健康4 周前

人工智能不靠头痛信息识别偏头痛，并分出四种亚型

一项发表于《神经病学》的研究利用人工智能分析挪威大型健康队列。算法在没有使用头痛信息的情况下，仅凭年龄、性别、颈痛、恶心、睡眠、血压和心理健康等临床特征，也能较准确识别偏头痛患者。研究还把偏头痛分为四种亚型，提示它可能不是单一疾病，而是一组生物学和临床特征各异的谱系。

偏头痛心理健康人工智能

PsyPost2026年10月2日

青少发展1 个月前

运动、学习倦怠与高中生短视频沉迷：一项三波追踪研究

一项针对云南1327名16—18岁高中生的三波追踪研究（间隔6个月）发现：当一名学生自己的运动量高于平常水平时，其后的学习倦怠和问题性短视频使用都会下降；学习倦怠与问题性短视频使用则相互推高，并共同挤占运动时间。学习倦怠只是运动通向短视频问题使用的一条微弱间接路径。机器学习分析提示，预测未来短视频问题使用最有效的信号，仍是此前已有的问题使用症状。

纵向研究青少年体育锻炼

Frontiers in Psychology2026年10月1日

脑心前沿1 个月前

虚拟影响者研究地图：信任、拟人化与真实感

一项系统综述分析2015—2025年116篇虚拟影响者研究，发现该领域自2021年快速扩张，中国产出领先，但知识结构分散。真实性、信任、拟人化、消费者参与、人工智能和数字营销是核心主题。虚拟网红并非真人，却可能触发类似人际关系的信任与情感连接。理解这些机制，有助于公众清醒看待AI生成的社会角色，也为广告与营销沟通提供参考。

人工智能消费者心理准社会关系

Frontiers in Communication2026年9月28日

青少发展1 个月前

人工智能助力学校积极青少年发展：八周微干预方案

本文介绍一套面向高中生的八周AI支持积极青少年发展干预方案。模型整合每日AI微提醒、简短自愿微辅导对话和每周10-15分钟咨询师迷你会谈，评估自我调节与学校归属感。研究采用前后测与每日生态瞬时评估，旨在考察自然情境下发展性微安排是否发生，为未来随机对照试验提供学校干预框架。

人工智能青少发展学校归属感

Frontiers in Psychology2026年9月27日

脑心前沿1 个月前

运动真能延缓大脑衰老吗？新研究提示可能是反向因果

一项基于德国莱比锡2576名成年人的研究发现，日常身体活动与海马体体积、大脑年龄差距及认知表现之间，并未出现统计学上显著的正向关联。相反，纵向数据提示：大脑看起来更“老”的人，几年后体力更差、活动更少。研究者认为，运动与脑健康的关系可能是双向的，因果方向远比想象中复杂。

大脑衰老认知功能运动

PsyPost2026年9月22日

青少发展1 个月前

孩子的大脑发育，社会经济背景影响可能远超智商

一项基于美国青少年脑认知发展研究的新分析发现，在649个变量中，儿童所在社区的社会经济机会与其脑功能、脑结构关联最强。过去被视为智商生物标志的脑活动模式，可能更多反映睡眠不足、压力等环境因素，而不是固定不变的天赋。

神经科学社会经济地位脑发育

PsyPost2026年9月19日

青少发展1 个月前

婴儿哭声能筛查自闭症？系统综述：有潜力但证据不足

一项系统综述整合了11项通过分析婴儿哭声识别自闭症的研究，发现个别研究显示自闭症婴儿哭声基频可能更高，但合并元分析未发现统计学显著差异。机器学习模型区分准确率常超90%，但样本小、异质性高。哭声分析有望成为客观无创的早期筛查工具，仍需大规模纵向研究验证。

自闭症元分析婴儿哭声

PsyPost2026年9月10日

脑心前沿2 个月前

机器学习揭示审计人员职业倦怠的行为信号

一项新研究利用机器学习分析审计与管控岗位员工的缺勤记录，发现缺勤是职业倦怠的客观行为指标。结果显示，弹性网络回归模型在预测缺勤方面表现最佳，且缺勤主要与长期的工作结构、职业阶段等系统性因素相关，而非短期压力波动。该发现提示，预防倦怠应着重于优化工作负荷设计，并针对不同职业阶段提供支持。

职业倦怠机器学习缺勤

Frontiers in Psychology2026年9月1日

青少发展2 个月前

人类大脑在四个年龄段发生重大重组

一项大型研究发现，人类大脑的结构性网络会在大约9岁、32岁、66岁和83岁出现四次明显的转折，每个阶段都呈现独特的变化模式。这一发现有助于我们理解儿童发育、成年认知变化及老年健康，为全生命周期的脑保健提供新视角。

神经科学大脑发育青少年发展

PsyPost2026年8月19日

青少发展2 个月前

出租车司机阿尔茨海默风险低？空间思维或护脑

美国一项近900万人的研究发现，出租车和救护车司机死于阿尔茨海默病的风险最低，约为1/100，而整体人群为1/60。持续实时导航可能是关键，它锻炼了大脑海马体，增强认知储备。空间思维通过训练可以提升，对青少年大脑发展和终身认知健康具有重要启示。

大脑健康青少年发展阿尔茨海默病

PsyPost2026年8月17日

脑心前沿2 个月前

狗脑能区分人类具体负面表情，研究揭示神经基础

最新脑成像研究发现，狗狗不仅区分积极与消极表情，还能在神经层面区分部分具体负面表情，如恐惧与愤怒、恐惧与悲伤，但可能无法区分悲伤与愤怒。研究显示，狗脑对开心面孔有特殊奖励反应，对恐惧尤为敏感。该发现增进了我们对犬类社会认知的理解。

脑成像犬类认知情绪识别

PsyPost2026年8月13日

情绪健康2 个月前

焦虑抑郁者大脑老化更快，认知能力是关键因素

新研究发现，焦虑和抑郁者的大脑年龄平均比实际年龄大1岁左右，其中前额叶等区域老化最明显。但认知能力（如记忆、处理速度）的差异能解释约20%-25%的影响，说明认知水平在脑健康中扮演重要角色。该研究为理解情绪障碍与大脑衰老的关系提供了新线索。

抑郁情绪健康焦虑

PsyPost2026年8月11日

情绪健康2 个月前

偏头痛或加速大脑衰老，影响情绪与认知区域

近期研究发现，偏头痛患者大脑的生物年龄可能比实际年龄平均老约4.24岁，尤其在负责情绪、认知和疼痛处理的脑区。该发现提示偏头痛不仅是头痛问题，还可能对大脑结构造成长期影响。研究来自台湾地区团队，发表于《Brain Communications》。

偏头痛大脑衰老情绪健康

PsyPost2026年8月3日

青少发展3 个月前

预测小儿门诊患者中的精神分裂症谱系障碍：儿童精神病风险筛查系统的前瞻性验证

一项为期5年的前瞻性队列研究（n=491）表明，基于儿童行为量表（CBCL）中8个症候子量表构建的儿童精神病风险筛查系统（CPSS），能有效预测儿童精神科门诊患者未来是否发生精神分裂症谱系障碍（SSD），其曲线下面积（AUC）达0.906，显著优于传统使用的“思维问题”子量表，并与包含150个变量的复杂机器学习模型（AUC=0.959）表现相近。该工具为初级医疗场景下识别精神病高风险儿童提供了简洁、客观的风险分层手段，有望缩短转诊延迟、促进早期干预。

Frontiers in Child and Adolescent Psychiatry2026年7月20日