保持距离

哲人说过,时间有了距离,才有了历史;空间有了距离,才有了天地;人与人之间有了距离,才有了神秘。历史是一部大书,天做封面,地做封底,距离是一支生花妙笔,无数催人泪下的故事世代演绎。没有了故事,历史只是一张白纸;没有了距离,一切都无从谈起。     

距离

距离是时间的,是空间的,也是心理的。有时候,人们需要距离,希望距离能够隔断是非,获得安全,得到美感;有时候,人们讨厌距离,视距离为障碍,为距离而痛苦,千方百计地去消弭距离。距离能够弥合裂痕,淡化仇恨,泯灭是非矛盾;有时则恰恰相反,冲突因距离而愈演愈烈。隔阂因距离而不断加深,甚至无法弥合。     

评刘子华及其辩护者（二）

三、关于科学假设：科学假设亦要有根据 由提丢斯（Titius）在1766年提出,波得（Bode）在1772年总结并发表的提丢斯-波得定则（以下简称提-波定则）认为行星至太阳的平均距离（以天文单位表示）αn与如下数列相符：0.4＋0.3×2^n-2。n是离太阳由近及远的次序（但水星n=-∞为例外）。1781年发现天王星的位置正符合第8项,     

谈判中的时间因素

研究时间因素对谈判的影响有利于提高人们对时间重要性的认识,有效谈判策略的运用和整合结果的实现。时间因素对谈判者认知、行为和谈判结果的影响具体表现在：时间压力会降低谈判者的认知动机,使谈判者更加依赖认知启发式;暂停和中场休息是否会为谈判带来积极影响应该视不同的谈判事件和不同的心理状态而定;拉大谈判与结果实现之间的时间距离会提高谈判的共同结果,这可以从折扣效应和建构水平理论中得到解释。将来的谈判研究会进一步从时间向空间拓展     

时间自我透视与价值偏好

该研究对大学生时间自我透视与价值偏好之间的关系进行了探讨。结果发现,当从远期的时间距离来透视自我（可能自我知觉）时,个体更加偏好理想主义价值;当个体从近期的时间距离来透视自我（当前自我知觉）时,个体更加偏好实用主义价值。但是,时间自我透视与价值偏好之间并非遵循严格的线性关系。此外,研究还发现,上述规律只出现于个体对自我的知觉中,个体对他人的时间透视并未表现出类似的规律。     

视觉表象扫描中的视角大小效应

采用视觉表象的几何距离扫描任务,通过两个实验首次揭示了视觉表象扫描中的视角大小效应。实验一采用3 (视角：2.7°,5.5°和8.2°) × 3 (扫描距离：0.0cm、0.4cm和0.8cm) 组内实验设计,探讨了视角大小这种表象前加工因素是否影响心理扫描的问题;实验二采用8 (视角：2.7°,4.1°,5.5°,6.9°,8.2°,9.6°,12.3°和17.1°) × 2 (扫描距离：0.4cm和0.8cm) 组内实验设计,探讨了视角大小如何影响心理扫描加工过程的问题。结果表明：（1）在视觉表象扫描中,扫描时间会受到表象对应刺激的视角大小影响,即使扫描的几何距离相等,不同视角大小条件下的扫描时间仍存在显著差异;（2）在4°到10°这个视角范围内心理扫描的时间显著短于这个范围之外的扫描时间,6.5°左右是视觉表象扫描的最佳视角。视角大小效应有别于心理扫描的大小效应和距离效应,为Kosslyn的表象计算理论增加了新的内容,具有重要的理论意义。同时它对仪表、图形设计以及棋牌游戏等工作和生活实践具有一定的应用价值     

社会心理学视角下权力理论的发展与比较

权力作为人类社会的基本特征之一, 一直受到社会心理学家的关注, 实证研究成果丰硕, 理论构建也日益完善。首先, 权力从结构变量发展为心理变量, 有外显、内隐之分, 控制感是其核心要素。其次, 社会心理学领域最具代表性的3个权力理论为“接近-抑制理论”、“情境聚焦理论”和“社会距离理论”, 它们的理论基础各异, 关注的现象却存在交集。最后, 未来的权力研究可以从以下3个方向改进：(1)关注文化、动机、自我卷入等因素; (2)区别社会权力和个人权力; (3)融合各领域观点; (4)丰富研究方法, 以促进理论的发展。     

被信任者社会身份复杂性对其可信性的影响

被信任者社会身份是单一的还是多样的, 这种数量差异可以体现其社会身份的复杂性。本研究探讨了被信任者社会身份复杂性(单一身份、多重身份)如何影响人们对其可信性的评价。实验1考察了被信任者社会身份复杂性对其可信性的影响以及社会距离在其中的中介作用。实验2用于检验被信任者所属群体类型(内群体、外群体)是否调节他们的社会身份复杂性对其可信性的影响。研究结果表明：被信任者多重社会身份的凸显会提高人们对其可信性的评价, 社会距离在二者之间起着完全中介作用; 群体类型对社会身份复杂性的影响具有调节作用, 社会距离的中介作用在对外群体成员的可信性评价中更为明显。     

多阶段混合增长模型的影响因素：距离与形态

通过模拟研究, 考察潜类别距离和发展形态等因素对多阶段混合增长模型的模型选择和参数估计的影响：(1)潜类别距离越大, 模型选择和分类效果越好。(2)混合模型的选择, 应以一定样本量(至少200)为前提, 首先考虑BIC选出正确的分类模型, 再通过熵值、ARI等选择分类确定性较高的模型。(3)多阶段的发展形态对正确模型的选择和分类的确定性均有一定程度影响。(4)潜类别距离和样本量越大, 参数估计精度越高。(5)在判断分类准确性的指标中, ARI的选择更偏向于真实的模型。     

基于群体水平评估的认知诊断模型开发与应用

本文开发了基于群体水平评估的认知诊断模型——G-AHM,采用Monte Carlo模拟方法探讨了模型的性能与表现,并探讨其在实践中的具体应用。研究发现：（1）新模型G-AHM不仅具有较高的边际判准率,还具有较好的模式判准率,且具有较强的稳健性,说明本研究开发的新模型基本合理、可行的。（2）与已有的具有较高效度的诊断结果比较发现：从认知状态、属性掌握概率与属性掌握比例三个方面,G-AHM模型所获得的群体诊断结果都与已有结果基本一致,即可以认为G-AHM方法获得的诊断结果也具有较高的效度。因此G-AHM模型在实际中是可行、可信的;且G-AHM方法中将认知状态与群体对属性的掌握概率信息相结合,可以更好的解释及分析被试的认知水平,提供的信息更具参考价值。