面孔加工特异性的事件相关电位研究

采用事件相关电位方法,以面孔、汽车、鸟和椅子为刺激,在汽车搜索作业及分类判断作业两种条件下考察了N170面孔特异性效应。结果发现,面孔在两种条件下均引起明显不同于其余三类物体的N170。实验任务对汽车刺激有明显的影响,具体表现为：在搜索作业下,汽车N170有接近面孔N170的趋势,其波幅显著大于鸟、椅子N170的波幅;在分类作业中,则没有这种显著的差异。从而为证明存在面孔识别的特异性神经机制提供了证据。     

信息显示板（IDB）实验在消费行为研究中的应用

信息显示板（Information Display Board, IDB）实验是一种过程跟踪技术,以m×n矩阵方式呈现信息阵列,通过观测被试信息检索和浏览的一系列行为,来研究被试问题解决和决策中的信息获得（information acquisition）过程。Mouselab是常用的IDB计算机化程序。消费者是有限理性的问题解决者,因此IDB实验被用于消费行为领域的研究。应用不同的IDB实验设置,研究者探索了消费决策中消费者信息获得的模式和影响因素。     

应用层次分析法建立最优心理结构的探讨

层次分析法是一种新的将定量分析与定性分析相结合的系统分析与决策方法。通过分析当前在心理系统中应用层次分析法存在的问题,首次提出了应用层次分析法来为心理系统建立最优心理结构的设想。应用这种方法要求所研究的心理系统必须有操作性定义,并能形成判定“最优心理结构”的统一标准,因此这种方法特别适用于心理量表。文章通过一个例子具体介绍了如何应用层次分析法的基本思想和计算方法来给心理量表中的各个维度赋予理想化的权值及其进一步应用与验证的方法。     

试论《牟子理惑论》之真伪

《高僧传》、《祐录》等佛教文献记载佛法初传历史,依据的是《牟子理惑论》。《牟子理惑论》甚至影响了在南方翻译的佛经。汉末交州,社会安定,儒学盛行,学术自由,与海外交往密切,从而为佛教传播提供了条件,但也抑制了佛教传播范围和程度的进一步扩大,这是《牟子理惑论》创作的历史背景。《牟子理惑论》首先译Buddha为“佛”,并在中国南方介绍了佛“相好”制。     

叙事语篇中时间表征的评定差异研究

为了探讨时间表征在多大程度上影响人们对叙事属性的判断,让66名博士生被试对12篇删除了明显时间概念词的叙事语篇（创造性与非创造性叙事各6篇）进行时间表征方面的评定,从而检验了“过去”、“现在”、“将来”等时间概念在叙事语篇中的时间表征意义,以及存在的性别、年龄等差异。     

笔迹与人格关系研究的回顾及评价

西方心理学者对笔相学家的笔迹分析提出质疑,研究表明需要我们重新考虑笔迹分析的适用性,而其利用因素分析技术对笔迹与人格关系的大量研究发现,笔迹特征与EPQ中的E因素、N因素相关显著。我国古代丰富的笔迹学思想和当代笔相学家的实践经验为我们从心理学角度研究笔迹与人格之间的关系,提供了宝贵的资料,但我们在这一领域运用心理学方法的研究还刚刚起步。目前国内外心理学者在研究取向、笔迹特征选择和研究目的上还存在一定局限,对此加深认识,将会对我们具有重要的借鉴意义。     

评分者内部一致性的研究和应用

在行为科学的研究和实践中,研究者常常需要将个体层次的评价,整合到群体层次的评价,对于这种自下而上整合模式的一致性问题,国内一些学者常常错误地使用评分者内部信度作为评分者内部一致性的指标。评分者内部一致性和评分者内部信度不仅在理论基础上存在差异,而且在实践中也存在前者很高(或很低),而后者却很低(或很高)的不一致情况。文章阐述了学术界对评分一致性这一问题的提出、争论和取得一致观点的发展脉络,以期学者们对这一问题能够有深入的思索,避免在今后的研究中出现类似的错误。     

中学生职业抱负特点的调查研究

对中学生职业抱负的调查表明,在总体上中学生的职业抱负水平较高,且理想抱负显著高于现实抱负;女中学生的理想职业抱负低于男中学生、高三学生的现实职业抱负低于初三和高一学生。父母受教育程度、家庭所在地和学校性质、家庭经济收入对中学生职业抱负分别具有一定的影响作用。     

归因、自我效能和社会容认度对心理求助行为的影响

在江光荣心理求助行为的“阶段-决策模型”框架下,探查处于第三阶段的被试的求助行为,侧重研究⑴对心理问题的归因、⑵作为心理咨询当事人的自我效能和⑶心理求助行为的社会容认度这三个变量对实际求助行为的影响,同时探讨变量之间的作用机制。结果表明,这三个变量对求助行为均有预测作用。其中心理求助行为的社会容认度除了对求助行为有直接作用外,还以作为心理咨询当事人的自我效能为中介变量间接影响求助行为。整个模型对求助行为解释的变异量达到26％     

基于机器学习的古典诗词作者的判别研究

主要基于机器学习的NaveBaye等方法,对诗词文本采用向量空间模型来表示,首次提出了中国古代诗人李白和杜甫作品判别计算模型,并采用了信息增益作为特征选择的依据,结合爬山法完善了计算模型,该模型已经在精典语料《全唐诗》的机器学习基础上得到实现,获得较好的诗人作品判别效果,准确度可达到98.3%,该方法已成功地推广到古典诗词的风格流派的机器判别上[1],准确度达到88.5%。本文提出了古典诗词研究的技术方向。