基于语义网络的创造性认知机制研究现状与展望

语义网络是主要的知识表征方式之一,对创造性研究具有重要意义。近年来不断发展的网络科学方法为相关研究提供了强大的方法论框架及量化工具,研究者得以分别从语义网络结构及语义相关认知操作的角度探讨语义网络与创造性的内在联系。已有证据表明语义网络中所储存的概念越丰富、概念间的连接通路越多元化或越灵活,则个体创造性水平越高;而个体创造性水平亦受制于个体对概念的检索、抑制、选择、整合及扩展等认知能力。在此方向上,未来研究工作应当更多地思考如何在一个相对整合的认知框架中深入探讨语义网络结构及相关认知过程对创造性的交互作用,并结合神经影像等技术手段,将语义网络之于创造性的认知机制嵌套于神经科学体系中进行解释。     

人格特质及脑功能连接对社交网络的影响

采用网络分析的方法, 本研究从个体受欢迎程度和个体间亲密程度两方面探究了人格特质对社交网络的影响, 并在此基础上进一步探究了个体间大脑静息态功能连接相似性和社交网络的关系。结果发现：(1)高尽责性的个体在需要“值得信任”特质的社交网络中更受欢迎, 高宜人性的个体在需要“共享时光”的社交网络中更受欢迎; (2)在需要“相同兴趣”特质的社交网络中, 个体间人格相似性和社会距离呈显著负相关关系; (3)同样在需要“相同兴趣”特质的社交网络中, 个体间部分功能连接相似性与社会距离呈显著负相关关系, 这些功能连接主要集中在额顶控制网络以及背侧注意网络; 同时, 部分节点功能连接相似性与社会距离呈显著正相关关系, 这些功能连接主要集中在默认网络。研究结果揭示了人格特质对不同社交网络结构的影响, 以及个体间人格特质相似性和静息态脑网络相似性与社会距离的关系。本研究对理解社交网络的结构, 形成规律以及其中的信息传播规律有着重要启示意义。     

大数据时代隐私伦理的论域拓展及基本问题——以大数据健康革命为例进行的探究

大数据技术的广泛应用,特别是在医疗健康领域开启的影响深远的大数据健康革命,使得个人处于一种被连续监测的全景监控和实时计算之中。隐私伦理的论域拓展显得特别重要。它带来的伦理挑战迫使人们重新思考隐私、隐私权以及相关隐私伦理论域。一方面,大数据技术带来的变革默认数据的可及性、透明性和可读性,否则,远程智慧医疗和智慧医院之类的变革不可能建立起来;另一方面,个人隐私总是要求被一种"默认的非透明性"所保护,否则,关键性个人隐私利益的保护无从谈起。这种内在紧张关系进一步凸显了将数据共享的伦理与隐私保护的伦理既在一种价值方式上又以一种技术方式在大数据时代同时呈现的任务。