AI 聊天机器人服务质量如何影响消费者购买意愿:认知与情感中介机制
一项基于 493 名有 AI 聊天机器人使用经验的中国消费者的调查显示,感知个性化、社会临场感、信息质量与人机服务连续性通过感知有用性和满意度中介影响购买意愿,其中满意度对购买意愿的直接关联更强。
一项基于 493 名有 AI 聊天机器人使用经验的中国消费者的调查显示,感知个性化、社会临场感、信息质量与人机服务连续性通过感知有用性和满意度中介影响购买意愿,其中满意度对购买意愿的直接关联更强。
一项随机对照试验将60名UCLA孤独量表≥44分且心理繁荣水平偏低的大学生分为8周团体多模态艺术干预组(n=30)与等待名单对照组(n=30),干预整合引导式音乐聆听、视觉创作、动作或角色扮演与团体分享。
一项平行组随机对照试验发现,印尼初中生参加12周、每周两次的课外多元训练(融入认知-运动活动)后,运动能力与认知能力得分显著高于对照组,问题性网络使用(PIU)得分显著更低(均 p<0.001,ηp²=0.163–0.422)。
推荐理由:一项针对印尼青少年的随机对照试验同时报告了运动能力、认知能力与问题性网络使用三项结果,可供学校课后干预设计参考。
一项随机对照试验将评估经皮耳迷走神经刺激(taVNS)治疗慢性失眠障碍(CID)的临床疗效与安全性,并采用静息态功能磁共振(rs-fMRI)的ALFF/fALFF指标探索其神经机制。研究针对现有证据不足、缺乏纵向影像学整合的问题,纳入预设的探索性rs-fMRI分析,以同步评估疗效与治疗相关脑功能改变。方案发表于 Frontiers in Psychiatry。
一篇叙述性综述指出,数字舞蹈动作治疗(DMT)的直接试验证据仍然稀少且异质性高,焦虑相关结局的初步支持主要来自一项小型数字舞蹈艺术治疗随机试验和混合方法在线舞蹈研究。
一项针对563名中国体育直播观众的问卷调查发现,观赛动机与消费行为正相关(β=0.575,p<0.001),并通过情绪反应和心理归属产生间接关联,中介效应量分别为0.114和0.088。情绪反应与心理归属在观赛动机和消费行为间存在显著序列中介效应(效应量=0.032),支持"认知-情绪-认同-行为"序列中介模型。
一项发表于 Frontiers in Psychology 的 YPAR 研究,以光声法让 5 名黑人高中女生担任青年研究者,探究社交媒体如何影响黑人少女的成人化与性化。
一项发表于 Journal of Medical Internet Research 的系统综述分析了 59 项研究,识别出 316 起患者层面伤害,并区分出两类高危人群:受时间紧迫性影响的患者(如卒中、心脏骤停、重大创伤)和处于数字依赖与病情可能快速恶化交叉点的患者(如癌症患者)。
推荐理由:系统综述把医院网络攻击与患者层面的具体伤害、脆弱临床人群对应起来,并纳入社交媒体叙事作对照。
JMIR发表系统综述与元分析,评估VR干预对接受血液透析成人的症状管理效果与安全性。检索12个数据库及试验注册库至2026年1月,从11192条记录中纳入10个国家19项随机对照试验、共1228名参与者,其中13项使用沉浸式VR、6项使用非沉浸式VR。与常规照护或无VR干预相比,中等确定性证据显示VR可改善症状相关结局。
推荐理由:系统综述与元分析汇总10国19项RCT,为血液透析患者的VR症状管理提供证据分级参考。
针对用数字录音与机器学习辅助帕金森病客观临床刻画的做法,这篇评论指出,Shukla 等 2026 年 8 月 20 日论文所揭示的临时性观察数据集常含虚假因果关联,纯统计分析无法识别。评论认为,需通过因果推断乃至诊断性临床试验,才能确立疾病与算法预测之间的直接机制关系。
中科院心理研究所学者提出"人工智能经验阻断效应"(EBE),将其界定为AI辅助任务中原始情境接触、判断生成、后果承担与反馈校准、反思转化受到压缩、外移、弱化或浅化的近端过程性多维状态。
JMIR 发布更正,涉及一项针对伴疼痛与抑郁症状的亚裔美国乳腺癌幸存者的文化适配、技术辅助支持项目的实施经验。该 Viewpoint 基于一项癌痛管理母研究的会议记录与研究日记进行辅助内容分析,识别出不愿披露病情、参与度随疾病状态波动、需个性化支持及族群内差异四类实际问题,并提出沟通偏好适配、灵活照护、早期需求评估、按语言与涵化程度匹配干预者等建议。
JMIR Mental Health 发表的一项系统综述考察了可穿戴设备与智能手机在围产期心理健康检测和预测中的应用,检索 6 个数据库后从 1952 条去重记录中纳入 10 项研究,覆盖产后抑郁、产前压力、孕期离散情绪和母亲孤独感。
一项发表于JMIR的系统综述与元分析评估了AI基于光电容积描记(PPG)诊断阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的准确性,共纳入13项研究、9983名参与者。
推荐理由:系统综述汇总13项研究,给出AI联合PPG筛查睡眠呼吸暂停的敏感度与特异度区间,便于判断其替代多导睡眠监测的可行性。
瑞典 17 名具备至少 1 年 DBT 临床经验(平均 6.4 年,SD 5.6)的心理学家接受半结构化访谈,探讨 AI 对话代理(AI-CA)未来融入边缘型人格障碍 DBT 治疗的可能角色。
JMIR Mental Health 发表研究,开发并验证了一种基于自然语言的心理健康支持需求评估模型,用大语言模型将开放式回答转为上下文词嵌入,再以岭回归预测。研究在开发样本 n=600、验证样本 n=212 中开展,约半数报告有内化症状(抑郁或焦虑),模型评估与 2 至 3 位经验丰富心理治疗师给出的最佳估计评估一致性为 0.82,并与既有抑郁临床评定量表呈强相关。
推荐理由:研究用自然语言建模评估心理支持需求,并以多位心理治疗师评估作为验证参照,可供关注数字化筛查的人了解方法路径。
JMIR Mental Health 发布教程,提出一套五阶段零样本大语言模型流程,用于从心理健康临床记录中提取信息,并以本地部署避免受保护健康信息外传。流程在两项合成记录任务上演示:儿科急诊记录中的自伤想法与行为(SITB)检测,以及门诊记录中的抗精神病药不依从检测,输出经 JSON schema 约束并标准化评估。
美国一项纵向队列研究分析了2197名13至22岁青少年,发现26.5%在第二波调查中报告接触过自伤鼓励网站,18.5%为持续接触。隐私顾虑、尴尬、好奇和缺乏线下支持与持续接触的更高几率相关(aOR 1.84-3.23),意外接触则与更低几率相关(aOR 0.28,95% CI 0.19-0.41)。研究进一步检验持续接触与后续自杀意念、自伤和进食障碍的关联。
推荐理由:研究用一年两次随访区分持续暴露与短暂暴露,为识别数字环境中的高风险模式提供纵向证据。
北京师范大学心理学部2026年9月12日举办秩年校友返校主题活动,76届至16届共一百三十余人返校。活动含纪念大会、校园参观及“AI之变×企业之需:心理学人才往何处去?”专题研讨会,并新增聘任41位校友导师。
针对密集追踪调查中高频测量加重被试负担、易引发不认真作答(CR)的问题,研究探索用机器学习结合作答行为日志数据精准识别CR,并设计对比多种处理策略。研究还评估了CR对数据分析结果与结论的影响,并开发了用户友好的识别与处理工具,以帮助研究者高效清理密集追踪调查数据。
中科院心理研究所学者以物理立场、设计立场与意向立场为理论基础,构建了连接研究目的与LLMs类人输出解释层级的理论分析框架,识别出工具性、功能性、类主体三类实践的方法与局限。研究进一步讨论了LLMs心理化实践背后的偏倚、不稳定与拟人化等潜在风险,并从提升LLMs作为认知工具的效度、拓展多模态心理测量形式、建立LLMs与人类认知机制的可比性路径等方向提出未来展望。
一篇理论文章提出混合式心理治疗(BCP)的8领域胜任力框架,用于厘清面对面治疗与数字化干预结合时所需的能力概念。框架经探索性文献检索、专家工作坊(5名持证心理治疗师与研究者)及35项研究的系统综述整合而成,涵盖设置与基础设施创建、沟通与方法迁移、治疗关系、自我调节与自我照护、数据安全与伦理、技术层面、科学知识与方法、个体与文化多样性。该框架旨在支持心理治疗师的胜任力教育并推动后续实证验证。
一项在蒙特利尔开展的评估者盲法随机对照试验比较了虚拟现实辅助疗法(VRT)与认知行为疗法(CBT)对难治性精神分裂症患者听觉言语幻觉(AVH)的效果,136 名患者按 1:1 随机分组,各接受 9 次治疗。
推荐理由:针对难治性精神分裂症听觉言语幻觉,这是少见的与主动 CBT 头对头比较的随机对照试验证据。
针对大语言模型日益参与心理治疗、治疗师角色面临重新定义的现状,研究者基于心理治疗理论、数字心理健康研究及Bennett-Levy的陈述性-程序性-反思性模型,提出一个关系-适应-问责框架。
JMIR Mental Health 发表观点文章,主张把对话式AI重新界定为工具而非伴侣,以防心理伤害。作者指出,Replika、Character.AI 等陪伴类应用和 ChatGPT、Claude 等通用助手被越来越多地用于陪伴与情绪支持,虽可能短期减轻孤独感、改善情绪,但也报告了情感依赖、症状加重和自伤等不良后果。
推荐理由:文章从AI、精神病学与网络科学角度梳理情感依赖的形成机制,为评估对话式AI的心理风险提供分析框架。
一项发表在BMJ Mental Health的研究开发了基于transformer的自然语言处理(NLP)方法,从2010至2023年间美国一家大型学术医疗中心64 426名分娩患者的临床笔记中识别产后抑郁(PPD)。
推荐理由:研究用NLP从临床笔记中补检出ICD漏诊的产后抑郁患者,并比较三类亚组的共病与治疗差异。