清华大学深圳国际研究生院在计算积极心理学领域取得系列新进展

清华大学深圳国际研究生院在计算积极心理学领域取得系列新进展

积极心理学作为一门研究人类幸福和繁荣的科学，近年来在数字技术的推动下迎来了新的发展机遇。计算积极心理学（Computational Positive Psychology, CPP）作为积极心理学与人工智能的交叉领域，正在为心理健康研究和干预提供新的思路和方法。

近日，清华大学深圳国际研究生院倪士光副教授课题组与北京师范大学、陕西师范大学等研究课题组合作，在计算积极心理学领域取得了一系列重要进展。研究团队设计并提出了一种基于数字问题驱动、大规模多模态数据、计算建模与整合应用的计算积极心理学研究框架，并在积极心理聊天机器人、认知扭曲识别与积极重构、心理韧性智能培育等三个主题进行了系统性研究，取得了系列创新成果。

图1.计算积极心理学研究框架

积极心理聊天机器人研究

课题组开发了基于检索规则和基于大模型的积极心理干预聊天机器人，并通过3组随机对照试验（共326名被试）验证了个性化推荐、多轮对话和实时反馈在提高积极心理干预效果方面的重要作用。研究成果发表于《国际人机交互杂志》。

图2.积极心理干预聊天机器人技术路线

认知扭曲检测与积极重构研究

基于积极情绪的扩展建构理论，研究团队建立了认知扭曲的积极重构框架，并构建了一个包含4001条认知扭曲识别和1900条积极重构的普通话数据集。研究发现，微调中文预训练模型RoBERTa-wwm-ext在认知扭曲识别任务中表现出最高准确率（Acc = 0.896），而p-调优ChatGLM-6B在积极重构生成任务中表现最佳。研究成果发表在自然语言处理顶级会议ACL 2024。

图3.积极重构框架（Positive ReconstructionFramework）

儿童心理韧性智能培育系统

研究团队设计了一个基于大语言模型的儿童心理韧性对话系统，儿童可以通过与智能对话代理的聊天互动，获得情绪支持、提升心理韧性，并了解自己的心理韧性水平。对48名儿童的用户研究表明，该系统有效提升了儿童的心理韧性且用户体验良好。研究成果发表在交互设计会议（Interaction Design and Children Conference）。

图4.个性化心理韧性对话系统（前端界面）

上述研究成果主要来自深圳国际研究生院承建的广东省数字心理健康与智能生成重点实验室的科研团队，研究得到国家社科基金、广东省哲学社会科学基金、深圳科创委可持续发展项目、深圳市教育科学课题等项目的支持。