心理量化分析的数据处理方法和装置与流程

1.本技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种心理量化分析的数据处理方法和装置。


背景技术：

2.易感人员是社会上的特殊群体，他们往往是因为许多特殊因素而导致他们受到精神控制，易感因素中的一个重要组成部分就是心理因素。这些易感因素独立发生，共同作用，往往导致人变得多疑、自我模糊同时又易受暗示。易受暗示的人容易在对于事情的真实性上受到他人影响。所以在研究易感人员心理时，首先需要研究的就是与易感人员的心理易感因素。
3.研究指出，易感人员的心理特征十分特殊。他们往往具有特殊的人生经历，抑或有独特的人格，以及在受社会支持程度与感知社会的态度上与常人有许多差别。在探究易感人员的心理易感因素时，这些与常人存在差异的心理特征或许可以作为一项判别标准。但过去对于易感人员的心理特征探究工作往往不够系统，或者只是定性的在探究这些心理易感因素在易感人员团体的表现。
4.因此，现有技术中存在对易感人员的心理分析量化程度较低的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术的主要目的在于提供一种心理量化分析的数据处理方法和装置，解决了现有技术中对易感人员的心理分析量化程度较低的技术问题，从而提高了易感人员筛选的准确性和效率。
6.有鉴于此，根据本技术的第一方面，提出了一种心理量化分析的数据处理方法，包括：
7.获取训练样本数据，其中，所述训练样本数据为样本人员的心理数据；
8.对所述训练样本数据执行模型构建操作，得到心理易感因素模型；
9.通过所述心理易感因素模型对待识别人员的心理数据进行识别，得到识别结果数据。
10.优选地，对所述训练样本数据执行模型构建操作，得到心理易感因素模型包括：
11.根据预设数据分析模型对所述训练样本数据进行分析操作，得到过程影响特征数据；
12.对所述过程影响特征数据进行过滤操作，得到目标影响特征数据；
13.基于预设模型构建规则，对所述目标影响特征数据进行模型构建操作，得到所述心理易感因素模型。
14.优选地，根据预设数据分析模型对所述训练样本数据进行分析操作，得到过程影响特征数据包括：
15.对所述训练样本数据进行识别，得到所述训练样本数据的数据类型；
16.对所述训练样本数据进行识别，得到研究个体样本数据和普通个体样本数据，其中，所述研究个体样本数据为易感人员的心理数据，所述普通个体样本数据为普通人员的心理数据；
17.按照所述数据类型对所述研究个体样本数据和所述普通个体样本数据进行特征差异性检验，得到所述过程影响特征数据。
18.优选地，对所述过程影响特征数据进行过滤操作，得到目标影响特征数据包括：
19.对所述训练样本进行识别，得到相对同质样本数据，其中，所述相对同质样本数据为相对同质的样本人员的心理数据；
20.匹配与所述相对同质样本数据对应的过程影响特征数据，得到同质影响特征数据；
21.对所述同质影响特征数据进行逐级回归操作，得到目标影响特征数据，其中，所述目标影响特征数据包括目标影响特征和特征相关性数据。
22.优选地，基于预设模型构建规则，对所述目标影响特征数据进行模型构建操作，得到所述心理易感因素模型包括：
23.对所述目标影响特征数据进行识别，得到目标影响特征和特征相关性数据；
24.对所述目标影响特征和所述特征相关性数据进行模型构建操作，得到所述心理易感因素模型。
25.优选地，通过所述心理易感因素模型对待识别人员的心理数据进行识别，得到识别结果数据包括：
26.通过所述心理易感因素模型对预设心理分析数据库中的题目数据进行结构化分析，生成目标心理分析量表；
27.通过所述目标心理分析量表采集所述待识别用户的心理数据，得到待识别心理数据；
28.通过所述心理易感因素模型对所述待识别心理数据进行识别，得到所述识别结果数据。
29.根据本技术的第二方面，提出了一种心理量化分析的数据处理装置，包括：
30.数据采集模块，用于获取训练样本数据，其中，所述训练样本数据为样本人员的心理数据；
31.模型模块，用于对所述训练样本数据执行模型构建操作，得到心理易感因素模型；
32.识别模块，用于通过所述心理易感因素模型对待识别人员的心理数据进行识别，得到识别结果数据。
33.优选地，模型模块包括：
34.特征获取模块，用于根据预设数据分析模型对所述训练样本数据进行分析操作，得到过程影响特征数据；
35.特征筛选模块，用于对所述过程影响特征数据进行过滤操作，得到目标影响特征数据；
36.模型构建模块，用于基于预设模型构建规则，对所述目标影响特征数据进行模型构建操作，得到所述心理易感因素模型。
37.根据本技术的第三方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储
介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的心理量化分析的数据处理方法。
38.根据本技术的第四方面，提出了一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述的心理量化分析的数据处理方法。
39.本技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
40.在本技术中，通过对易感人员和普通人员的心理数据进行分析处理，得到易感人员与普通人员具有差异性的心理特征数据为影响特征数据，通过影响特征数据构建心理易感因素模型，根据心理易感因素模型对心理数据库中的问题进行结构化分析，生成目标心理分析量表，通过目标心理分析量表采集待识别人员的心理数据，通过心理易感因素模型对采集的数据进行识别，得到识别结果。本技术中通过心理大数据对易感人员的心理特征数据进行系统化分析处理，得到心理易感因素模型，以便于对易感人员的心理数据进行识别，解决了现有技术中对易感人员的心理分析量化程度较低的技术问题，从而提高了易感人员筛选的准确性和效率。
附图说明
41.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，使得本技术的其它特征、目的和优点变得更明显。本技术的示意性实施例附图及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
42.图1为本技术提供的一种心理量化分析的数据处理方法的流程示意图；
43.图2为本技术提供的一种心理量化分析的数据处理方法的流程示意图；
44.图3为本技术提供的一种心理量化分析的数据处理装置的结构示意图；
45.图4为本技术提供的另一种心理量化分析的数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
46.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
47.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
48.在本技术中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或
位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本技术及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
49.并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本技术中的具体含义。
50.此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，“连接”可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
51.图1为本技术提供的心理量化分析的数据处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
52.s101：获取训练样本数据，其中，训练样本数据为样本人员的心理数据；
53.其中样本人员包括易感人员、已转化人员、易感人员、正常人员，其中心理数据可以是通过问卷信息调查，通过人机交互的方式获得的，也可以为大数据库中的获取的心理数据。
54.可选地，应用的问卷及心理量表包括：
55.基础信息调查问卷：早年生活经历(婚姻状况、既往精神病史、挫折情况、生活的重大改变)、学历、职业、年龄、家庭情况、经济情况等多个方面来了解特定人员经历的生活事件。
56.《领悟社会支持量表》：量表题目共12题。《领悟社会支持量表》(psss)由美国印第安纳大学医学院儿科博士zimet等人于1987年编制而成，主要用于测定个体感受到的来自各种社会支持源，如家庭、朋友和其他人的支持程度，同时以总分反映个体感受到的社会支持总程度，后该量表经姜乾金等人引进国内，广泛用于各群体，均有良好的效用。该量表主要用于评估个体的社会支持系统。
57.《艾森克人格问卷》：量表题目共48题。《艾森克人格问卷》是英国伦敦大学心理系和精神病研究所艾森克教授编制的有关个性的测评工具，该测评能够从内外向、神经质(情绪稳定性)和精神质三个方面了解个体稳定的人格特征。《艾森克人格问卷》是目前医学、司法、教育和心理咨询等领域应用最为广泛的问卷之一。该量表主要用于评估个体的人格特征。
58.《感觉寻求量表》：量表题目共40题。《感觉寻求量表》是人格特征测量工具，由美国心理学家zucker man于1969年编制而成，用于评估个体寻求和探索新奇环境刺激的倾向。具有感觉寻求特质的人普遍有追求变化、新异和复杂刺激的需求，甚至愿意冒生理或社会危险，通过情绪刺激、药物滥用以及各种极限体育追求新鲜的感觉。该问卷在临床上有助于反映某些人格特征，如反社会倾向、药物滥用、冲动、躁狂倾向等。该量表主要用于了解个体对社会事物的基本态度。
59.《心理投射性测验》：测验题目共5题。投射测验作为一种心理测评技术最早来源于弗洛伊德，它的原理是人们对日常生活中模糊情境的反应是受个人当时的心理状况、过去掌握的经验以及对将来行为的要求所推动的，当人们面对主题不明确的测评材料时，就会
将自己的人格不自觉的表现出来。主要通过对图片/文字的理解来真实反映个人的情绪情感、态度、需要或动机。
60.s102：对训练样本数据执行模型构建操作，得到心理易感因素模型；
61.图2为本技术提供的一种心理量化分析的数据处理方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
62.s201：根据预设数据分析模型对训练样本数据进行分析操作，得到过程影响特征数据；
63.对训练样本数据进行识别，得到训练样本数据的数据类型；对训练样本数据进行识别，得到研究个体样本数据和普通个体样本数据，其中，研究个体样本数据为易感人员的心理数据，普通个体样本数据为普通人员的心理数据；按照数据类型对研究个体样本数据和普通个体样本数据进行特征差异性检验，得到过程影响特征数据，通过将研究个体样本数据与普通样本数据进行分组，在同一数据维度下，计算在当前数据维度下研究个体样本数据与普通个体样本数据的差异。
64.在本技术的一个可选实施例中，从大数据库中获取基础特征数据维度下的易感人员样本数据和非易感人员样本数据，计算在基础特征数据维度下易感人员样本数据与非易感人员样本数据的差异，得到基础特征差异数据；从大数据库中获取情感特征数据维度下易感人员样本数据和非易感人员样本数据，计算在情感特征数据维度下易感人员样本数据与非易感人员样本数据的差异，得到情感特征差异数据等；执行上述步骤，得到社会特征差异数据、个体人格特征差异数据、个体社会支持特征差异数据等。
65.s202：对过程影响特征数据进行过滤操作，得到目标影响特征数据；
66.对训练样本进行识别，得到相对同质样本数据，其中，相对同质样本数据为相对同质的样本人员的心理数据，如同为易感人员的心理数据或者同为非易感人员的心理数据；匹配与相对同质样本数据对应的过程影响特征数据，得到同质影响特征数据；以及对同质影响特征数据进行逐级回归操作，将多个同质影响特征数据作为变量逐个引入线性回归分析，识别对结果有影响的同质影响特征数据，并得到多个同质影响特征的相关性数据，得到目标影响特征数据，目标影响特征数据包括目标影响特征和特征相关性数据。
67.可选地，结合通过文献检索、工作资料、影像资料及访谈，确定易感人员的容易产生特殊信仰的因子，如：非黑即白思维、受暗示性、社会信任度低等。对研究个体的特殊影响特征进行检验，若特殊影响特征可干预、可操作心理易感因素模型，添加至目标影响特征，若特殊影响特征对心理易感因素模型无关，且易于产生较大误差，剔除该特殊影响特征。
68.s203：基于预设模型构建规则，对目标影响特征数据进行模型构建操作，得到心理易感因素模型。
69.对目标影响特征数据进行识别，得到目标影响特征和特征相关性数据；根据目标影响特征及目标影响特征对应的相关性数据构建模型，得到心理易感因素模型。
70.s103：通过心理易感因素模型对待识别人员的心理数据进行识别，得到识别结果数据。
71.通过心理易感因素模型对预设心理分析数据库中的题目数据进行结构化分析，生成目标心理分析量表；通过目标心理分析量表采集待识别用户的心理数据，得到待识别心理数据；以及通过心理易感因素模型对待识别心理数据进行识别，得到识别结果数据。
72.通过心理易感因素模型对待识别用户的心理数据进行识别，得到心理状态等级数据，其中，将易感人员到社会常人的心理状态差异分割为多个等级，若心理状态等级数据达到易感人员心理状态等级，输出识别结果，包括心理状态等级和待识别人员为易感人员的判断结果；若心理状态等级达到正常人员心理状态等级，输出识别结果，包括心理状态等级和待识别人员为正常人员的判断结果；若心理状态等级处于正常人员心理状态等级和易感人员状态等级之间，输出识别结果，包括心理状态等级和待识别人员为易感人员的判断结果。
73.可选地，若识别结果中存在易感人员或者易感人员的判断结果时，输出提示信息，便于对易感人员及易感人员进行筛查、教育、转化等工作。
74.图3为本技术提供的一种心理量化分析的数据处理装置的结构示意图，其特征在于，该装置包括：
75.数据采集模块31，用于获取训练样本数据，其中，训练样本数据为样本人员的心理数据；
76.模型模块32，用于对训练样本数据执行模型构建操作，得到心理易感因素模型；
77.识别模块33，用于通过心理易感因素模型对待识别人员的心理数据进行识别，得到识别结果数据。
78.图4为本技术提供的另一种心理量化分析的数据处理装置的结构示意图，其特征在于，该装置包括：
79.特征获取模块41，用于根据预设数据分析模型对训练样本数据进行分析操作，得到过程影响特征数据；
80.特征筛选模块42，用于对过程影响特征数据进行过滤操作，得到目标影响特征数据；
81.模型构建模块43，用于基于预设模型构建规则，对目标影响特征数据进行模型构建操作，得到心理易感因素模型。
82.综上所述，在本技术中，通过对易感人员和普通人员的心理数据进行分析处理，得到易感人员与普通人员具有差异性的心理特征数据为影响特征数据，通过影响特征数据构建心理易感因素模型，根据心理易感因素模型对心理数据库中的问题进行结构化分析，生成目标心理分析量表，通过目标心理分析量表采集待识别人员的心理数据，通过心理易感因素模型对采集的数据进行识别，得到识别结果。本技术中通过心理大数据对易感人员的心理特征数据进行系统化分析处理，得到心理易感因素模型，以便于对易感人员的心理数据进行识别，解决了现有技术中对易感人员的心理分析量化程度较低的技术问题，从而提高了易感人员筛选的准确性和效率。
83.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
84.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本技术的各单元或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们
中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本技术不限制于任何特定的硬件和软件结合。
85.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。