DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 研究2: 负面评价恐惧的中介效应检验 (一) 被试 采用随机取样法对华南师范大学的在校大学生进行问卷调查，共发放问卷300份，回收整理得到有效问卷261份，有效率为87.00%。其中，男生89人(34.10%)，女生172人(65.90%)；平均年龄为19.54岁(SD = 1.24)；本科一年级92人(35.25%)，二年级57人(21.84%)，三年级67人(25.67%)，四年级45人(17.24%)。 (二) 研究工具 1、评价恐惧量表 采用经研究1修订的评价恐惧量表。该量表包含20个项目，其中包含正面评价恐惧维度的两道反向计分题项，目的是减少被试的反应偏向，其分数不计在内。在研究2中，抽取负面评价恐惧维度的12个项目对被试进行施测。本研究中，该量表中负面评价恐惧项目的Cronbach α系数为0.94。 2、心理弹性量表(Connor and Davidson’s Resilience Scale， CD-RISC) 采用于肖楠和张建新(2007)修订的心理韧性量表。量表包含25个项目，分为坚韧、自强和乐观三个维度。采用5点计分法(1 = 从不，5 = 总是)，得分越高表示心理弹性越好。本研究中，该量表的Cronbach α系数为0.91。 3、Beck自杀意念量表中文版(Beck Scalefor Suicide Ideation Chinese Version， BSICV) 采用李献云，费立鹏和童永胜等人(2010)修订的Beck自杀意念量表。该量表共19个项目，采用3点计分法(0 = 没有，2 = 中等到强烈)。前5个项目为筛选项，用来识别哪些人有自杀意念：凡是对项目4“您主动尝试自杀的愿望程度如何”或项目5“您希望外力结束自己生命即有‘被动自杀愿望’的程度如何”回答“弱”或者“中等到强烈”者，将继续回答项目6~19，否则终止该量表测量。如不需测量项目6~19，则前5个条目得分均值即为总分。得分越高表示自杀意念越强。本研究中，问卷的Cronbach α系数为0.79。 (三) 统计分析 使用SPSS22.0进行数据录入、描述性分析、相关分析和多元线性回归方程分析。使用Mplus6.12检验中介效应的拟合情况。 (四) 结果 1、共同方法偏差检验 本研究采用自陈报告法收集数据，因此可能存在共同方法偏差。采用Harman单因子模型法检验数据的共同方法偏差程度。结果表明，特征值大于1的因子共有22个，第一个因子解释的方差仅为19.57%，远远小于临界值40%，说明各个变量不存在严重的同源偏差。 2、大学生心理弹性、评价恐惧与自杀意念的相关分析 对心理弹性、自杀意念和负面评价恐惧三个变量进行相关分析，相关矩阵如表4。结果表明，大学生的心理弹性与自杀意念以及负面评价恐惧呈显著的负相关关系，自杀意念与负面评价恐惧呈显著的正相关关系。心理弹性、自杀意念和负面评价恐惧两两相关显著，适合进一步进行结构方程建模，这一结果预示着负向评价恐惧在心理弹性与自杀意念间可能存在中介作用。 Table 4 Coefficient of correlation between Resilience， Suicidal ideation and Fear of negative evaluation of college students (r 变量 M SD 1 2 1心理弹性 89.55 12.80 2自杀意念 3.13 4.85 −0.31 ** 3负面评价恐惧 40.68 9.18 −0.31 ** 0.22 ** 表4. 大学生心理弹性、自杀意念与负面评价恐惧的相关系数(r) 注： ** 代表P < 0.01。 3、评价恐惧在心理弹性和自杀意念之间的中介作用 以心理弹性作为自变量，负面评价恐惧是中介变量，自杀意念是因变量，采用温忠麟等人(2005)提出的中介效应检验方法进行检验，进行多元线性回归分析。由表5可知，第一、二、三步检验均显著。其中在第一步，以心理弹性为自变量，在对自杀意念的回归分析中，整个方差的解释力只有9.80%；而在第三步，心理弹性与负面评价恐惧同时作为自变量，在对自杀意念的回归分析中，整个方程的解释力提升到了11.60%。进一步检验c’ = 0.102，显著性P < 0.01，因此是部分中介效应，中介效应对总效应的贡献率为Effect M = ab/c = 0.1387 (13.87%)。模型如图1，模型拟合系数良好，X 2 /df = 2.37，CFI = 0.94，TLI = 0.93，RMSEA = 0.07。 Table 5 Fear of negative evaluation as a mediator between psychological resilience and suicidal ideatio 自变量(X) 中介变量(M) 步骤 标准化回归方程 R 2 t F 心理弹性 负面评价恐惧 第一步 Y = −0.119X 0.098 −5.314 ** 28.235 *** 第二步 M = −0.223X 0.096 −5.254 ** 27.606 *** 第三步 Y = −0.102X + 0.074M 0.116 2.277 ** 16.937 *** 表5. 负面评价恐惧在心理弹性和自杀意念之间的中介检验 注： ** 代表P < 0.01， *** 代表P < 0.001。 图1. 负面评价恐惧在心理弹性与自杀意念的部分中介作用路径图
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user: 4. 讨论 (一) 修订后评价恐惧量表具有较好的信效度 在研究1中，对修订后的评价恐惧量表进行了探索性因素分析，发现负面评价恐惧维度原题目具有较好的结构，可以不做修改，说明简明负面评价恐惧量表在经过本土化在中国大学生群体中具有相同的结构。然而，在正面评价恐惧量表中，有三个项目因存在多重载荷而被删去，本研究根据认知模型理论对评价恐惧的理解新加入的题项“有时候即使有人夸赞我，我也会认为我根本不如他说的那么好”具有好的结构和信效度。删去的三个项目如“如果我在别人面前表现得很好，我会怀疑自己是否表现得过于突出了”是Weeks借鉴社会等级动力学的思想加入的题项。社会等级动力学认为，社交焦虑个体当自己表现出色时，虽然获得了正面的评价，但是害怕来自“被挤出等级排列”的人的报复。在本研究中，与社会等级动力学相关的项目被删除，可能是由于大学校园对于大学生来说具有较小的竞争压力与等级排列，大学即不存在高中时期的成绩排名，也不存在公司中的利益斗争，相对而言还是一个“象牙塔”。因此，依据社会等级学理论编制的正面评价恐惧题项可能不适用于大学生群体。此外，本研究补充的题项“有时候即使有人夸赞我，我也会认为我根本不如他说的那么好”依据认知模型理论编制。由于负面评价恐惧由预期、苦恼和回避三部分相当于人的心理的“知情意”三部分构成，而正面评价恐惧中缺少认知的成分，因此加入的题项对这一成分进行了补充，结果也验证了评价恐惧的认知行为模型对于大学生群体来说较为符合。 验证性因素分析的结果表明量表结构良好。本研究将正面评价恐惧量表与负面评价恐惧量表合成为一个量表，并认为建立在大学生群体中是适用的。首先，本研究修订评价恐惧的量表的依据是认知行为模型理论，因此正面维度和负面维度在理论构建上可以说具有相同的结构；其次，量表具有较高的内部一致性，因此可以将两个量表合成评价恐惧量表。评价恐惧量表具有良好的信效度，说明其该量表稳定性和可靠性较好，可以推广到大学生群体。 (二) 大学生心理弹性与负面评价恐惧呈显著负相关 在研究2中，心理弹性、负面评价恐惧和自杀意念的相关分析结果发现，心理弹性和负面评价恐惧具有显著的负相关关系，证明了研究2的假设，说明具有较高心理弹性的个体表现出较低的负面评价恐惧，即对困境具有良好适应能力的个体对负面评价的恐惧程度也相对较低，这一结果为负向评价恐惧在心理弹性与自杀意念间的中介作用检验提供了依据。 (三) 负面评价恐惧在大学生心理弹性对自杀意念的影响中发挥中介作用 研究2使用了回归分析与建构结构方程相结合的方法对负面评价恐惧的中介作用进行分析，因采取Ledgerwood和Shrout (2011)的建议，使用两步分析策略先用显变量分步回归分析中介效应，第二步用Mplus建模估计中介效应，使结果更加具有说服力。 在分步回归分析中，结果发现出负面评价恐惧在心理弹性对自杀意念的影响中起部分中介作用。这个结果可能是由于心理弹性对自杀意念的形成影响的因素较多，受到负面评价而自杀的事件仅仅是其中之一，可能还有其他例如父母关系不佳等一些无法适应的情况都与心理弹性有关。今后的研究可以对这些影响因素做进一步内在机制的探讨。结构方程模型具有较好的拟合指数，表明模型拟合良好，可以说明负面评价恐惧在大学生心理弹性对自杀意念的影响中存在中介效应。在困境中，良好的恢复适应能力通过影响个体对负面评价的感受强弱，对自我的认知以及回避行为来影响自杀行为。面对困境具有良好的恢复适应能力的人对别人的否定和批评不会感到十分痛苦，并且不会由于别人的批评而全面否认自己进而导致自杀行为。因此，在自杀行为的干预中，学校可以加强在学生如何正确理智对待负面、否定评价的教育指导。 (四) 研究的创新、不足与展望 本研究修订了评价恐惧量表，丰富了国内研究评价恐惧的测量工具，并扩展了使用群体，使评价恐惧量表本土化并进行创新。此外，本研究发现心理弹性与负面评价恐惧之间的相关关系，负面评价恐惧在心理弹性对自杀意念中发挥中介作用，为有关自杀意念的研究提供了新的依据；同时，在教育领域中，也为推进大学生心理健康教育工作提供了支持。 大学生处于学生阶段，相对比较稚嫩，来自家长和老师的关注与呵护可能不如高中时期那么密切，其心理适应能力仍在发展。由本研究可以表明，在今后的教育中，对于教师来说要“因材施教”，正确评估个体的心理承受能力，采取适当的教育方式，慎重运用负面评价方式，要考虑到大学生的心理适应能力。 其次，在教育中也应意识到学校应该加强学生面负面评价时抗挫折能力的培养。受到否定时如何正确的看待批评，改进自我的教育应当加强，可以开展心理健康教育讲座和团体心理辅导提高大学生自我心理调节的技能，增强心理弹性，降低遇到负面评价时产生自杀意念的机率。同时各学校应加强心理辅导咨询的建设，加大对心理老师数量和心理咨询室的投入，使学校心理辅导与疏导更加的专业和完善，使学生心理问题得到及时的解决就可以有效的降低学生的自杀意愿，将自杀行为遏制在萌芽中。在各个心理敏感阶段，如考试前，考试出成绩后，放假回校后等都是需要我们格外注意的时期，及时对学生进行心理疏导。 本研究还存在有一些不足之处。首先，本研究样本量不是特别大，在未来可以扩大样本量与地区进行进一步的研究；同时，本研究没有严格的控制好人口统计学变量，今后的研究可以通过控制人口统计学变量使研究更加严谨。 未来的研究可以从心理弹性对自杀意念的影响的其他可能因素入手，探讨其他中介作用是否存在，丰富心理弹性对自杀方面的研究；另外，可以从验证理论的角度入手，探讨心理弹性对负面评价恐惧的影响是否可以由认知行为模型解释；最后，可以进一步扩展评价恐惧量表的被试群体，丰富国内评价恐惧的测量工具，为以后研究负面评价做出贡献。
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user: 摘 要 情绪识别是人们日常生活中一项重要的活动，对人际交往、情绪调节等行为都有着深远的意义。本研究将综述情绪面孔认知的研究方法，主要包括：情绪面孔数据库、情绪面孔识别任务两部分。其中，情绪面孔的数据库包含真实面孔和抽象面孔两部分；而情绪面孔识别任务包括用于测量认知偏向的矛盾情绪任务(模糊面孔识别任务)和用于测量情绪识别能力的面部表情识别任务(清晰面孔识别任务)。最后，本文对以往的研究进行了总结，并据此对今后的研究者提出了一些建议。 关键词 :面孔，情绪，认知偏向，情绪判断 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 情绪面孔作为人们识别他人情绪的重要线索，在抑郁情绪、攻击行为、归因等过程中起着重要作用，值得研究者深入研究。在有关情绪的实验研究中，情绪面孔的情绪效价比情绪词更强烈，且包含更多的社会人际交流信息，更能诱发个体的情绪体验(Mogg& Bradley， 2005)，因此更值得我们关注。以往的研究者们收集并建立了多种情绪面孔数据库，并根据不同目的设计了多种面孔认知实验任务。本文就将对研究者们目前常用的面孔数据库、面孔实验任务进行介绍。
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user: 2. 面孔数据库 情绪面孔的来源通常是已有的面孔数据库和前人研究任务中的面孔图片，主要分为两种：真实人类情绪面孔和抽象图画情绪面孔，以下将举两个例子来进行说明。 2.1. 真实情绪面孔 Sasson等人(2010)使用了Penn情绪识别任务中的面孔图片，该任务是一个测量情绪面孔识别能力的标准实验。首先，对一些演员进行专业训练，然后让他们根据要求表演出不同情绪表情，获取真实清晰的情绪面孔图片，如图1所示。 除了以上研究的真实面孔，其他的面孔数据库还包括以下几种：在Knyazev， Bocharov， & Slobodskoj-Plusnin (2009)的研究和Suzuki & Akiyama (2013)的其中一个实验任务使用的情绪面孔图片都来自面孔影响图片(Pictures of Facial Affect， Ekman & Friesen， 1976)；Suzuki & Akiyama (2013)的另一个实验任务中的图片来自日本人和白种人情绪表达面孔图(Japanese and Caucasian Facial Expressions of Emotion， Matsumoto & Ekman， 1988)。而在Schönenberg & Jusyte (2014)的实验中，则使用了Radboud面孔数据库(Langner et al.， 2010)。此外，Bucks， Garner， Tarrant， Bradley， & Mogg (2008)的实验图片来自尼姆面孔刺激数据集(NimStim Face Stimulus Set， http://www.macbrian.org/resources.htm)，该网站包括了600张清晰的真实面孔图片，囊括了大部分的情绪类型。这种材料图片的优点是，面孔是真实的人类面孔，可能会让参与者的代入感更栩栩如生，并且面孔都是专业演员，并经过统一的训练，可以避免一部分干扰。但是其缺点是人种、性别、长相等因素可能会对参与者的判断产生一些影响。 2.2. 抽象图画情绪面孔 此外，为了减少其他变量的干扰，有的研究采用简笔画的形式呈现情绪面孔的实验，如：Yao， Ding， Qi， & Yang (2014)的实验中，只保留了面孔的五官线条，用简单的线条呈现不同的情绪面孔，如图2所示。这种情绪面孔的优点是避免了人种、性别、长相等因素对参与者的干扰，并且不需要专门找真正的演员 图1. 真实情绪面孔 来培训和拍照，节省了时间，线条的角度等也很容易控制，线条画也很容易获取和收集；但缺点是缺少生动性，也就是生态效度较差，而且，简单的线条画能表达出的情绪种类有限，可能无法获取较复杂的情绪面孔，其单一性可能也会使参与者觉得无聊，进而无法专注的进行任务。 图2. 抽象情绪面孔 综上所述，更多研究都使用真实人类面孔进行研究，以获得更真实的实验情景和更真实的情绪判断过程。但是，在ERP、fMRI等研究中，为了避免其他因素的影响，可能更简单的线条面孔会对研究产生更少的干扰。
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user: 4. 总结 总结以往实验的优劣势，我们可以发现，1) 研究应该尽量选取具有本土化特征的情绪面孔而非其他国家或人种的面孔作为刺激材料，以便让参与者更好地带入情境，专注地进行相关的情景任务；2) 研究选择抽象化面孔还是具象化面孔应该根据自己的需求进行决定，两种面孔各有优劣，例如，真实面孔的生态效度更高，可能会让参与者更专注于情景任务，但是其缺点是演员个体因素可能会对参与者的判断产生一些影响；而抽象线条面孔避免了演员个体因素对参与者的干扰，素材也很容易获取和收集，但缺点是缺少生动性，并且简单的线条画只能通过有限的几条线条进行表达，情绪种类有限，而且无法实现混合情绪面孔，其单一性可能也会使参与者觉得无聊，更容易走神。通过综述以往的研究我们不难发现，越来越多的研究者开始采取折中的方法：将真人面孔表情的头发、衣服等信息尽量抹去，尽量只保留其面孔中心的信息，既方便被试做出判断，又避免其他无关因素的干扰；3) 在进行矛盾情绪任务时，可以参照Schönenberg & Jusyte (2014)的任务设计，尝试多种情绪比例的混合，以探究不同比例混合下个体的认知模式差异，获取更加多样化的结果；4) 在进行面部表情识别任务时，可以参照Suzuki & Akiyama (2013)的任务设计，在短暂的呈现中性面孔后紧接着呈现情绪面孔，使其更接近自然、动态的情绪面孔，更像真实的情绪表情变化，可以让被试有更真实的情绪面孔识别体验，进而使结果有更高的生态效度。 本研究综述了以往常用的情绪面孔数据库、情绪面孔识别任务，并为它们进行了分类，总结了各种类型的特点，为今后的情绪面孔研究提供了参考。
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user: 摘 要 研究采用《田纳西自我概念量表(大学生版)》和李亚真修订的《大学生生涯发展量表》，对北京、广州、西安和洛阳的8所高校共1015名大学生进行调查，旨在探究大学生自我概念、生涯发展的特点及其二者间的关系。结果发现：自我概念发展仅在兼职经历方面存在显著差异，而生涯发展在兼职经历、学生干部方面存在显著差异；大学生自我概念与生涯发展呈现正相关，自我概念总体水平对大学生生涯发展8个具体因子均有一定的预测力，其中对生涯成熟、生涯态度、生涯行动有较高的预测力。据此推测，自我概念是影响大学生生涯发展的重要因素。 关键词 :自我概念，生涯发展，大学生，教育建议 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前生涯发展教育在中国教育领域，以及职业心理研究领域中成为新的关注点，这是因为不仅在学术研究层面还是在教育实践层面，生涯发展教育在进一步推进高等人才培养模式改革，帮助大学生确定合理的职业价值观，将职业伦理规范和可持续生涯发展与学业发展有机结合，生成自主建构职业综合素质提升的学习能力，提高就业和职业质量等方面有着重要的意义。 自我概念和生涯发展不仅是贯穿大学生整个大学期间的成长需求问题，也是需要个体毕生积极地进行动态整合、持续优化的发展性问题。从职业心理学视角看大学生自我概念是其生涯发展心理结构的基础和核心要素，是个体职业幸福感和生活质量的内源性因素，将影响个体职业生涯的可持续发展和生命的精神质量。从现代社会看，生涯就是职业定位与职业发展的意思，因为工作是人生存、发展的前提条件，而任何形式的工作都可以纳入职业的框架归类属性。具体而言，生涯发展就是以个体心理开发、生理开发、智力的开发技能的开发、伦理的开发等人的潜能开发为基础，以工作内容的确定性和变化性、工作业绩的评价、工资待遇和职务职称的变动为标志，以满足发展需求为的目标的工作经历和内心体验的经历(占颖玉，2007；程玮&陈艳，2018)。 文献梳理发现有关自我概念与生涯发展的相关研究成果在国内取得了一定的成果，较侧重实证研究，主要是并从人口学变量视角开展研究，具体而言可归类从6个变量视角开展研究，包括个人背景变量(性别、年级)、家庭背景变量(家庭社会地位，父母期望)、学校背景变量(学校类型、专业类型)、环境背景变量(居住地、工作经验)；近年来有研究者也从人格心理学具体概念方面探讨与生涯发展的关系，如自我概念、自我认同与生涯发展；自我效能与生涯发展的关系等等。尤其是人格类型在职业决策中的作用越来越得到重视，但此方面的研究相对有限。本研究基于8所高校在校本科生为调研对象，采集了1015份有效样本进行实证分析，从性别、干部经历和兼职经历为背景变量评估本科大学生自我概念和生涯发展状况，考察大学生自我概念与生涯发展影响关系，并基于实证分析结论，对高校生涯发展教育提出建议。
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user: 2. 方法 2.1. 样本 本调查选取北京、广州、西安和洛阳四所城市的8所高校的在校本科大学生进行调查取样，调查院校包括北京师范大学、中央财经大学、华南农业大学、河南科技大学、西安经贸学院、西安电子科技大学，广东培正学院、广州大学松田学院。本次调查以纸质问卷和电子问卷形式发放，共计派发问卷1200份，回收1131份，回收率94.25%，其中有效问卷1015份，有效率89.74%。在性别分布上男生446人，占比43.94%，女生562人，占比55.37%。学生干部550人，占比54.19%，非学生干部458人，占比45.12%。兼职经历分布上经常兼职127人，占比12.51%，较少兼职558人，占比54.97%，从未兼职326人，占比32.11%。被试基本情况存在少量缺失值，分别是：“性别”缺失值7名；“是否学生干部”值缺失7名。 2.2. 测评工具 2.2.1. 大学生自我概念发展量表 本研究选取《田纳西自我概念量表(大学生版)》(Tennessee Self-Concept Scale， TSCS)，量表采用Likert五级计分，得分越高表示自我概念越积极。2005年国内学者陈支那以大学生为研究对象修订该量表，共40个题目，包含生理自我、道德伦理自我、心理自我、家庭自我和社会自我5个因子，具有良好的信效度。采用内部一致性系数和分半信度系数作为信度分析的指标，各量表的分半信度系数数值在0.6079~0.8465之间，全量表的分半信度为0.9205；各分量表的a系数在0.6301~0.8709之间，全量表的a系数在0.9414。采用验证性因素分析对其结构效度进行检验，大部分拟合指数在0.7以上，拟合指标均达到可接受水平。同时该量表所包含的各项目校正后的总相关均在0.30以上(占颖玉，2007)。研究者在其相关研究中正式施测之前，对该量表采用内部一致性信度和重测信度进行了评价，其全量表的重测信度为0.7605，克隆巴赫a系数为0.874，表明该量表具有较好的内部一致性和重测信度(占颖玉，2007)。研究者赵晓霞(2012)在其相关研究中正式施测之前，对该量表采用内部一致性信度检验，克隆巴赫a系数0.897。本研究在正式施测之前，也量表进行了内部一致性检验，克隆巴赫a系数0.643，说明该量表有较好的信度，可以作为研究的工具。 2.2.2. 大学生生涯发展量表 本研究对李亚真(2005)修编《大学生生涯发展量表》的再修订，共23题目，其中8个反向题，采用五级评分制，得分越高说明生涯发展越成熟，细分为生涯感受、生涯信念、生涯探索、生涯计划、生涯态度、生涯行为六个维度(李亚真，2005)。该量表具有良好的信效度，各分量表的内部一致性信度(a系数)在0.51~0.73之间，总量表系数为0.80，表明各分量表和总量表同质性较好。占颖玉(2007)在使用该量表研究施测前，采用内部一致性信度和重测信度对该量表进行了评价，全量表的重测信度为0.83，克隆巴赫α系数为0.91，表明该量表有较好的内部一致性信度和重测效度。但占颖玉(2007)在其研究中的正式量表还包括开放问卷，主要是考察价值观对大学生生涯发展的影响，问卷中增加该部分主要是考虑价值观是代表了人的最基本的信念，它从总体上影响个体的行为和态度，影响到个体的择业、职业目标和职业设计，因而是个体生涯发展的主要因素。本研究根据占颖玉的开放问卷，同时参考程玮、支素华等2013年编制的《职业价值观测试问卷》(程玮&陈艳，2018)，补充12道题目作为价值观的分量表，并修改原量表第11题和21题的表述，正式问卷共计35题，细分为生涯感受、生涯信念、生涯探索、生涯计划、生涯态度、生涯行动、职业价值观、生涯成熟度即各分量表相加，包括8个因子。本研究在正式施测前，采取内部一致性信度检验，检验结果为总量表的克隆巴赫a系数为0.78，各维度的克隆巴赫a系数分别为：生涯感受0.82；生涯信念为0.26；生涯探索为0.62；生涯计划为0.74；生涯态度为0.66；生涯行动为0.80；职业价值观为0.71；生涯成熟为0.78，可见修编后的问卷有较高内部一致信度，可以作为研究的可靠工具。 2.3. 数据分析与处理 本研究数据处理采用SPSS17.0进行分析。
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user: 4. 讨论 本研究结论主要有两点：1) 大学生的自我概念发展在工作经历方面存在显著差异，具体因子上道德自我、心理自我和家庭自我上，经常兼职、较少兼职和从未兼经常兼职均存在不同程度的差异；在性别、学生干部方面无显著差异性，但具体因子上道德自我因子女性高于男性，这与已有的研究基本一致(万德智，2007)。大学生的生涯发展在兼职经历、学生干部上存在显著差异，在性别上无显著差异。其中关系性别的结论与已有的研究结论基本一致(李亚真，2005；占颖玉，2007)。2) 大学生自我概念与生涯发展及各因子均存在显著正相关；自我概念总体水平对生涯发展总体水平及各因子有不同程度的预测力，其中对大学生职业价值观和生涯信念具有较大的影响力。这与已有研究结论一致，如国内研究者占颖玉(2007)得出大学生自我概念总体水平与大学生生涯发展总体水平及其各维度上的发展水平存在高度的正相关。 基于上述实证研究结论，提出三点建议： 1) 高校生涯发展教育，应重视参与式学习环境的创建，采用精细化的分类指导的方式，针对不同群体的学生开展多样化的参与互动式的训练课程，激发学生深度参与的积极性和能动性，这样才能形成参与学习的内在精神、价值、情感等生成性的影响效应，将人格健康发展与综合素质的提高有机融合。因为“学习参与既是一种行为的卷入，更意味着精神、思想、思维的整体激发。”吕林海和龚放(2018)针对女大学生，开展个性化的深度职业心理辅导或会心小组式的职业技能团体训练；针对学生的工作经验程度分层次开展基于工作实践类的独立实训课程或方案课程；针对非学生干部采取第二课堂学分累进积分的评价管理制度，鼓励他们参与班级、社团以及第二课堂活动的组织策划等，或者建立潜能开发的职业素质培训、职业助跑特训营的专题系列培训课程。 2) 高校职业生涯发展教育要重视对大学生价值观的正确引导，帮助大学生建立基于健康自我概念为基础的职业价值观系统，提升职业成熟度。Ros et al. (2010)认为“价值观是一种具有持久性的信念。具有而言，它指的是个体或社会所偏爱的某种行为方式或终极状况。”。职业价值观是个体就业和未来职业可持续发展的心理基础，对职业期望有较强的决定效应，进而影响职业成熟水平，心理学家Crites认为“职业成熟度是个人对做出职业决策所需条件的知晓程度以及选择的现实性和一致性程度”，可见职业价值观和职业成熟度将会整体影响个体的职业发展态势，并作为个体在职业过程中的思维及行为方式，作用于个体的生涯信念和态度，进而影响生涯计划和行动等系统性的生涯发展。 3) 大学生生涯发展教育课程体系构建的指导理念应以大学生健康职业人格发展为主线，关注学生的深层次的内隐性心理品质和职业人格等的建构学习。自我概念是人格心理学的重要概念之一，健康职业人格的塑造必须根植心理学的视野，课程内容不是侧重于系统讲述心理学的基本理论知识，而是围绕学生心理健康、心理能力、人格及综合素质发展的主导性问题，整合人格心理学、发展心理学、社会心理学、教育心理学等相关理论与方法，建构一个更加贴近学生职业心理多元化发展需求的，整合心理健康课程、就业指导课程以及职业生涯规划课程的职业心理通识类课程体系。
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user: 摘 要 为了解城市流动儿童心理韧性、社会适应以及领悟社会支持的基本状况以及三者之间的关系，故选取成都市的300名流动儿童，运用青少年心理韧性量表(RSCA)和少年儿童社会适应量表(SASCA)以及少年儿童领悟社会支持量表(PSSS)三个问卷对其进行调查研究。结果表明，城市流动儿童的心理韧性、领悟社会支持和社会适应在性别、年级、是否独生子女方面存在显著差异。心理韧性与领悟社会支持，社会适应在总分和各维度上均呈显著正相关，心理韧性在领悟社会支持影响社会适应的过程中起不完全中介作用，其中介效应占总效应的43.41%。 关键词 :流动儿童，心理韧性，领悟社会支持，社会适应 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 20世纪80年代我国实行改革开放以来，我国工业化和现代化进程不断加快，农村的剩余劳动力逐渐转向城市，社会的流动人口规模越来越大。20世纪90年代以后，流动人口结构发生了变化，他们不再以“单身外出”的形式流动，而是以“举家迁徙”的形式外出(刘晓天，2014)。也就孕育出了一大批新的城市弱势群体——“流动儿童”。在我国，城市的农民工由于文化程度不高，所以主要从事强度大的体力劳动和社会地位低的服务性工作，收入低，生活环境差，流动儿童的家庭教育环境也较差。同时，由于我国严格的户籍管理制度，这些流动儿童不可能享有和城市本地儿童一样的平等的受教育权利，这就使得他们在城市中处于边缘地位。国内外的研究发现，社会环境的变化给儿童带来的负面影响导致了许多社会适应问题(Parente & Mahoney， 2010)。 心理韧性是近年来积极心理学方向研究范畴的热点问题。对于心理韧性，学术界尚未给出界定清楚的定义。不同的研究者对心理韧性有不同的认识和看法。但是，心理韧性常常被阐述为一种稳定的个性特质或能力，使个体免受危险和逆境的消极影响(Hollister-Wagner， Foshee， & Jackson， 2010)，如：Hauser (1999)认为心理韧性是一种调节适应能力，这种能力主要是针对个体生活中发生的变化、需要以及逆境(Hauser， 1999)；Markstrom et al. (2000)认为心理韧性是一种个体纵使面对不幸的生活经验，也能够克服并且得到成长的个人特质(Markstrom， Marshall， & Tryon， 2000)。心理韧性也被描述为遇到危险后的一种积极适应结果(Joseph， 1994)。国内对于心理韧性的研究，主要是介绍和剖析国外心理韧性及其研究进展，如宋广文(2010)等对处境不利儿童心理弹性的研究及教育歧视进行了阐述(宋广文&周方芳，2010)，席居哲(2012)等讨论了心理韧性研究的出路(席居哲&左志宏，2012)。另外还有大量的实证研究，如王永(2013)等研究了大学生的心理韧性状况，以及心理韧性与积极情绪、幸福感的关系(王永&王振宏，2013)，席居哲等探讨了不同心理韧性高中生的日常情绪状况与情绪自我调节方法(席居哲&左志宏，2013)，陈琴(2014)等对情绪和心理韧性在认知重评策略与生活满意度的多重中介效应进行了系统分析(陈琴&王振宏，2014)。 社会支持是一个人能够通过社会交往获得的能减少心理压力，减缓精神应激状态，从而提高个体社会适应水平的保护因素(李强，1998)。社会支持分为客观社会支持和领悟社会支持两类。客观社会支持指个体在遭遇困难挫折以及面对压力时，得到来自社会上主要是亲人朋友在物质上和精神上的直接帮助；领悟社会支持指个体在社会群体中，感受到他人尊重、支持和理解自己的情感体验和满意程度。研究结果表明，领悟社会支持比客观社会支持对个体心理健康的影响更大(胡韬，2010)。并且，领悟社会支持还可通过改善个体应付环境的方式提高其社会适应能力。 目前关于社会适应定义也还没有一致的观点，主要有以下看法：方晓义(2003)等人主要从外显行为和内隐问题两个方面来研究社会适应(方晓义，张锦涛，孙莉，&刘钊，2003)。陈敏(2011)等人认为社会适应是指个体在面对周围环境改变时，通过改变自己应付环境的方式主动去适应新环境的过程(陈敏，2011)。陈建文、黄希庭(2004)认为社会适应性是一种人们在适应环境的过程中必备的心理素质(陈建文&黄希庭，2004)。胡韬(2010)认为社会适应是指个体在适应社会环境的过程中所表现出的心理状态和行为方式，具体包括学习与学校适应，生活与活动适应、社会关系与观念适应三个方面(胡韬，2010)。许松芽(2011)等人表示社会支持影响心理韧性，外倾性，有较多的社会支持的学生心理韧性水平普遍较高(许松芽，2011)。 李志凯(2009)通过对心理韧性和社会支持进行相关分析发现，留守儿童的心理韧性和社会支持之间存在着显著的正相关。主观支持与心理韧性的相关程度比客观支持与心理韧性的相关度高(李志凯，2009)。吴美玲(2010)对福州地区的流动儿童的研究发现，社会支持及其各个维度与心理弹性及其各个维度之间都存在显著正相关。在社会支持的三个维度中，与心理韧性相关水平最高的是支持利用度。这说明获得的社会支持越多，对支持的利用度越高，其心理韧性总体水平就越高(吴美玲，2010)。刘慧(2012)对留守儿童心理韧性与适应性的关系研究发现，心理韧性与适应性以及心理韧性各维度与适应性各维度之间都存在显著的正相关，也就是说心理韧性水平越高，适应性强。同时，心理韧性水平能够显著预测适应能力，其中人际协助对适应性预测力最强(刘慧，2012)。王园园(2005)等人研究大学生社会支持和社会适应的关系时发现不同类型的社会支持和社会适应的关系不同，特定的社会支持类型对大学生的社会适应起到重要的作用(王园园，方晓义，&程虹娟，2005)。曾守锤(2012)研究西方关于高危儿童心理弹性时发现高危儿童在压力状态下的保护因素，比如家庭因素和社会因素等，最后得出社会支持是流动儿童心理适应的保护因素之一(曾守锤，2012)。 综上，我们可以发现针对流动儿童这一对象的关于心理韧性的研究并不多见，而心理韧性这一积极心理特质对流动儿童成长发展有其重要作用。本研究将研究视角从流动儿童的发展困境转移到寻找其保护因子，扩宽了流动儿童心理健康的研究范围，将研究视角从流动儿童的发展困境转移到寻找其保护因子，扩宽了流动儿童心理健康的研究范围。同时，流动儿童的社会适应问题引起了研究者们的广泛关注，研究者们也开始重视个体适应环境的重要资源—社会支持，本研究通过中介效应分析研究心理韧性在社会支持与社会适应之间的中介作用，丰富了流动儿童的研究内容，具有重要的理论意义。本研究立足于提高流动儿童的社会适应状况，有助于流动儿童的身心健康发展，具有深远的现实意义。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 本调查于2016年三月采用方便取样方法，选取成都市招收流动儿童的公立小学和公立中学各一所，每所学校抽取三个班，共抽取六个班级的小学四年级至初中三年级的学生300名进行调查，收回有效问卷286份，问卷有效率95.3%，有效被试中，男生150人，女生136人；独生子女160人，非独生子女126人。其中：小学四年级45人，小学五年级57人，小学六年级50人，初中一年级56人，初中二年级46人，初中三年级32人。被试年龄9-15周岁，平均年龄12.23周岁，标准差1.34周岁。 2.2. 研究工具 青少年儿童心理韧性量表。采用胡月琴、甘怡群编制的《青少年心理韧性量表》(RSCA)。量表共有27个题目，包括个人力和支持力两个二阶因素。由于心理韧性主要是指个人方面的特质或能力，故本研究只采用心理韧性量表中的个人力因素的项目。该部分共15个项目，李克特五级计分，包括目标专注、情绪控制和积极认知三个因子。量表整体的内部一致性信度为0.74 (胡月琴&甘怡群，2008)。 少年儿童领悟社会支持量表。采用胡韬编制的《少年儿童领悟社会支持量表》，该量表共四个因素，即家庭支持、同伴支持、学校支持3个正向支持因素和欺负与歧视一个负向支持因素。验证性因素分析结果表明四个因素模型拟合较好。量表α信度系数为0.748，重测信度0.933，效度较高(胡韬，2010) 少年儿童社会适应量表。采用胡韬编制的《少年儿童社会适应量表》，该量表由人际友好、活动参与、学习自主、生活独立、环境满意、人际协调、社会认同、社会活力8个一阶因素和社会关系与观念适应、学习与学校适应、生活与活动适应3个二阶因素构成。八个因素的α系数在0.656~0.806之间，总量表的α系数为0.921，重测信度系数为0.907 (胡韬，2007)。 2.3. 统计方法 采用spss19.0统计软件对数据进行统计分析。统计分析方法包括描述性统计、相关分析、回归分析。
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user: 4. 讨论 4.1. 城市流动儿童心理韧性，社会适应，领悟社会支持的特点 研究结果表明，城市流动儿童心理韧性、社会适应、领悟社会支持在性别上具有显著差异，女生三者水平显著高于男生，这与之前的研究结果相同(苏霞，李忠晓，&董振华，2016)。这可能是因为男女生的性格差异的不同以及传统文化的影响。面对困难，女生更倾向于向亲人，朋友寻求精神上和物质上的帮助，她们可以选择哭泣，可以向周围的好朋友宣泄自己的不满或痛苦，而且她们能够有效的利用这些支持去适应不利的环境。而受中国传统文化的影响，男生从小就被要求要独立，遇到困难，大多采取默默承受，独立解决的方式，而当自己的能力有限时，就会出现失望沮丧情绪，以至于造成适应不良和较低的心理韧性水平(苏霞等，2016)。 此外，研究还发现除了七年级的学生之外，流动儿童的心理韧性，领悟社会支持，社会适应水平随着年级的增长逐渐提高，这符合少年儿童的心理发展特点。七年级学生刚进入初中，再加上如约而至的青春期，自我意识不断膨胀，叛逆，情绪两极性，孤独，自卑，这不仅不利于他们适应新环境，对心理韧性和领悟社会支持的能力都会造成不良的影响。而年级越高，他们经历了更多的学习上，生活上的挫折，那些挫折不仅有利于他们的成长，而且会让他们越挫越勇，从而提高心理韧性水平(张春梅&黄玲玉，2016)。同时，随着流动儿童个性，认知，社会性的发展，社会适应水平和领悟社会支持的能力随着心理的发展不断提高。 本研究还发现，非独生子女的流动儿童心理韧性、社会适应、领悟社会支持显著高于独生子女，这可能是因为独生子女更容易在家被溺爱，更容易得到全家人全部的呵护，很多事情都是父母们为他们独当一面，经历的挫折较少，一旦遇到较大的挫折就很难从里面走出来，而且独生子女没有兄弟姐妹，他们考虑问题多以自我为中心，不会主动寻求同龄人的交流，合作，支持，这些因素均不利于心理韧性的发展(丁洁，杨红培，&赵泽，2013)。而非独生子女恰恰相反，因为自己并不是家里唯一的小孩，父母们可能会因为自己的兄弟姐妹而忽略掉自己，所以他们比起非独生子女，不管是在生活上还是在学习上都会更加的独立，遇到挫折更容易找到有效的处理方式，也更容易从挫折中走出来，所以心理韧性水平较高。而因为兄弟姐妹的存在，比起非独生子女，他们多一种亲密的社会支持，遇到挫折时，他们也可以向他们需求帮助，所以领悟社会支持与社会适应水平都较高。 4.2. 城市流动儿童领悟社会支持，社会适应和心理韧性的关系研究 城市流动儿儿童领悟社会支持和社会适应在总分和各个维度上呈显著正相关，这与以往的研究结果一致(王园园等，2005)。领悟社会支持作为个体的一种保护性因素，有利于个体适应不利环境。 流动儿童心理韧性与领悟社会支持的相关分析结果表明，城市流动儿童心理韧性与领悟社会支持中四个维度具有显著的正相关，其中心理韧性与学校支持相关度最高。有研究表明，个体获得的社会支持越多，那么他在解决问题或克服困难时所采用的积极应对方式就越多，如解决问题，求助等。反之，就会较多地运用消极的应对方式，如逃避，自责，幻想等(姬彦红，2013)。亲密的家庭关系，学校关系，同伴关系在流动儿童对抗挫折时起到了很好的保护作用(席居哲，桑标，&左志宏，2008)。教育中要帮助流动儿童领悟到来自学校，家庭，同伴的社会支持，要极力避免对流动儿童的歧视与欺辱。 流动儿童心理韧性与社会适应的相关分析结果表明，心理韧性与社会适应总分及各个维度呈显著正相关，其中心理韧性与社会关系与观念维度相关度最高。心理韧性水平越高，个体处理人际关系的能力越强，对人际关系有着更恰当的把握，在遇到挫折时，得到的社会支持也就越多。同时，自信和心理控制作为心理韧性的保护因子，可以使流动儿童保持轻松的心境，已到达积极适应的目的。 4.3. 中介效应检验 中介分析发现，流动儿童的心理韧性确实在领悟社会支持影响社会适应的过程中起不完全中介作用。其中介效应占总效应的43.41%。看来，心理韧性在领悟社会支持影响社会适应的过程中起着重要作用。这一结果显示，在提高流动儿童社会适应的教育中，一方面要给予他们更多的来自学校，家庭，同伴的社会支持，提高他们领悟社会支持水平，另一方面，还应提高他们的心理韧性水平。不应使他们完全被保护的状态，应让他们适当地亲身尽力一些挫折，学会应付挫折的有效方式，提高抗挫能力，这对于提高他们的社会适应水平具有重要意义。
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user: 5. 创新点 本研究将流动儿童现存的主要问题及其发展困境归纳为适应不良。这样能从宏观上把握流动儿童问题所在，将流动儿童问题的各种表现抽象为适应不良，于是流动儿童问题的解决就转向提高流动儿童的适应性上，通过提高流动儿童的适应性来改善流动儿童现状。以往心理韧性研究中，是将心理韧性作为结果变量，探讨其他变量与心理韧性的关系，而本研究中，将心理韧性视为中介变量，是个人内在的一种心理特质，认为社会支持通过心理韧性影响社会适应。检验心理韧性是否在社会支持与心理韧性之间起中介作用，为最终实现问题的解决提供方向。
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user: 摘 要 随着机器学习方法的兴起，越来越多的研究将预测模型纳入神经领域的研究中，尤其在抑郁症的研究中做了大量工作，但是存在研究结果稳定性的差异。目前通过机器学习的方法实现对抑郁症个体差异的预测以及治疗。本文总结了：1) 预测模型的构建；2) 抑郁症预测的研究现状；3) 预测中存在的问题和当前的总结；4) 对抑郁症的诊断和意义的展望。总体实现了通过预测模型实现对抑郁症的诊断，但是在神经预测的研究的一致性上需要更多的证据或者运用元分析的方法实现。未来结合临床提高抑郁症的诊断和治疗。 关键词 :抑郁，机器学习，预测模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 抑郁症(Major Depressive Disorder)是常见的精神疾病，大量的神经影像研究揭示由于大脑结构存在异常造成的脑部疾病。抑郁症的发病率很高且终身患病率高达20% (Blazer， Kessler et al.， 1994)。抑郁症主要表现为情绪低落，伴随反复而持久的悲伤感，负罪感和无用感，具有很高的自杀率(Jia， Huang et al.， 2010)，造成短暂的或者永久的情绪障碍，影响问题解决、注意、动机和睡眠(Blazer， Kessler et al.， 1994)。世界范围内抑郁症是使个体衰退丧失生活能力第二大疾病(Ferrari， Charlson et al.， 2013)。 核磁共振成像(MRI)的脑成像的研究发现抑郁症病人存在多个脑区的结构和功能异常。结构上发现抑郁症病人在杏仁核，右侧海马旁扣带回的灰质体积会更小(Sacher， Neumann et al.， 2012)。静息态功能上发现抑郁症病人在左侧海马旁回，右侧小脑后叶，右侧额中回表现出明显的比率低频振幅Fractional Amplitude of Low-Frequency Fluctuation (fALFF)的下降(Liu， Guo et al.， 2013)，在左侧枕中皮层，右侧顶下小叶，右侧楔前叶表现出局部一致性(Regional Homogeneity， ReHo)的上升(Liang， Zhou et al.， 2013)。情绪加工的任务态(Task-based fMRI)发现抑郁症病人在杏仁核和膝下前扣带回存在异常(Langenecker， Kennedy et al.， 2007; Costafreda， Khanna et al.， 2009; Pizzagalli， 2011; Dichter， Gibbs et al.， 2015)。脑网络发现抑郁症病人在凸显网络和情绪加工网络存在异常(Dichter， Gibbs et al.， 2015)。虽然研究证实了一些异常的脑区，但是这些脑区结果往往分布广泛而且不够精确，为了从整体上理解和探讨抑郁症病人的病理性特征，通过机器学习的方法实现对抑郁症个体差异的预测。 目前研究抑郁症和涉及的风险因素面临很多的挑战，神经学家设计了一些适合抑郁症病人反应的实验，目的都是想探讨神经机制和调节机制通过神经反应去预测个体的行为反应。大部分的研究通过使用机器学习的方法基于神经影像和歌词行为的构建预测模型实现对抑郁症的神经机制探索，从而实现对抑郁的治疗和诊断。事实上，越来越多的证据表明通过大脑活动去预测抑郁症个体的治疗效果是优于标准的临床措施(Hahn， Kircher et al.， 2015; Williams， Korgaonkar et al.， 2015; Ball， Goldsteinpiekarski et al.， 2017)，但是目前的研究存在的研究结果差异，为实现准确预测还需要进一步研究总结(Crane， Jenkins et al.， 2017)。
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user: 2. 预测模型 随着机器学习在神经领域的兴起，基于神经影像的预测研究也越来多，就目前研究使用机器学习的方法构建预测模型的过程是基本保持统一的，但主要是四个步骤：特征的选择、建模、测试模型和预测效果。通常特征选择和建模都是在训练集数据，测试模型是用在之前未见过的数据。预测模型是描述在数据特征和结果间相互学习的过程中形成预测模型预测新的数据，而不是去描述大脑-行为的相关(Gabrieli， Ghosh et al.， 2015)。 2.1. 特征选择 特征选择主是鉴别模型预测的参数，方法主要有两大类：假设驱动和数据驱动。假设驱动是根据假设的依据去选择特征用于测试模型的预测。数据驱动是依赖于统计技术去鉴别在行为上最有可能和个体差异相关的特征。假设驱动和数据驱动都有过滤法(filter methods) (基于与行为的关系选择特征)包装法(wrapper methods) (不同特征的整合提升预测效率，比如通过系统地消除模型中最小的预测特征)和嵌入法(选择特征匹配到模型中，比如拉索、弹性网络和回归) (Guyon & Elisseeff， 2003)。 假设和数据驱动方法都可以结合来自多个领域的预测因子，包括遗传学，大脑结构和功能以及行为(Whelan， Watts et al.， 2014)。对于测量的描述通常用坡度，截距或拐点。虽然模型特征的数量没有理论上的限制，但最好的做法是预测值不超过观测值，避免造成噪音(过度拟合) (Guyon & Elisseeff， 2003)。 此外，需要考虑在广泛性(generalizability)、可解释性(interpretability)和变量的解释(variance explained.)间存在的局限性。虽然具有较少特征的模型可能更易于解释，但具有更多特征的模型在行为上有额外差异，能够更好地表征复杂的模式神经表型(Kievit， Brandmaier et al.， 2017)。 2.2. 建模 经过选择特征后，使用分类模型(classifier model)或者回归模型(regression mode)建立预测变量和行为的关系。分类是预测模型中常用的方法，比如用支持向量机(support vector machine， SVM)，逻辑回归(logistic regression)，目的是区分预测变量。分类多变量模型通过影像区分控制组和患者的准确率达75% (Woo， Chang et al.， 2017)。回归模型是连续预测不用于分类预测，比如用线性回归，支持向量回归算法。分类器和回归模型都可以应用于横断面数据或纵向数据，回归模型可以包含诸如生长曲线建模等技术来预测过去或未来的变化。促进精神病理学和跨诊断的发展。 2.3. 模型测试 模型测试是通过测试新的数据判断是否具有普遍性。常用的检测方法就是交叉验证，比如(k-fold or leave-one-subject-out cross-validation在过度拟合和假阳性结果的问题上还是如要谨慎(Woo， Chang et al. 2017， Yarkoni & Westfall， 2017)。最优模型的选择和统计的严谨性来说交叉验证是必要的，但是通过置换检验的方法还是会存在估计误差的。评判一个预测模型是否具有更广泛性是要通过外部验证的，比如需要一个独立的样本来验证。目前，交叉验证在神经影像的预测模型是必不可少的。 2.4. 预测评估 预测评估的方法是依赖预测变量是离散的还是连续的。分类预测结果有准确率、敏感性(正确辨别出病人的比率)、特异性(正确辨别出控制组的比率)、阳性预测值(真正鉴别出病人的百分比)和负性预测值(真正鉴别出控制组的百分比)，这些指标还是取决于病人和控制组有没有明显的疾病差异。回归预测用均方误差(mean-squareerror， MSE)或者相关进行测量评估(Shen， Finn et al.， 2017)。然后用可视化的数据评估行为和预测得分或者分类标签的关系。
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user: 3. 抑郁症病人的预测研究现状 3.1. 功能激活预测的研究 以往关于抑郁症大脑激活的研究主要是通过抑郁症以健康被试的对比发现激活差异的脑区。比如早期通正电子断层扫描(PET)结果发现rACC (Rostral anterior cingulate)和rACCsubgenual cingulate activity 在抑郁症和控制组上是显著不同的，表明扣带异常代谢可能是抑郁症的独特脑区(Mayberg， Brannan et al.， 1997; Pizzagalli， Pascualmarqui et al.， 2014)。结构上发现抑郁症病人在杏仁核，右侧海马旁扣带回的灰质体积会更小(Sacher， Neumann et al.， 2012)。静息态功能上发现抑郁症病人在左侧海马旁回，右侧小脑后叶，右侧额中回表现出明显的比率低频振幅Fractional Amplitude of Low-Frequency Fluctuation (fALFF)的下降(Liu， Guo et al.， 2013)，在左侧枕中皮层，右侧顶下小叶，右侧楔前叶表现出局部一致性(Regional Homogeneity， ReHo)的上升(Liang， Zhou et al.， 2013)。情绪加工的任务态(Task-based fMRI)发现抑郁症病人在杏仁核和膝下前扣带回存在异常(Langenecker， Kennedy et al.， 2007; Costafreda， Khanna et al.， 2009; Pizzagalli 2011; Dichter， Gibbs et al.， 2015)。不同模态的神经影像用机器学习的预测发现方法发现在结构像上扣带和海马的灰质体积在抑郁症病人对比控制组是能够预测治疗的效果(Costafreda， Chu et al.， 2009)。或者通过多模态结合的方法，通过跨模态和多任务预测发现抑郁症病人和控制组的激活差异比如rACC，杏仁核，纹状体，前扣带。(Pizzagalli， 2011; Dichter， Gibbs et al.， 2015; Young， Drevets et al.， 2016; Crane， Jenkins et al. 2017)。有趣的是，以抑郁症病人进行情绪相关的任务态的研究中视觉区域和小脑与抑郁没有关系的脑区也会出现在结果中，这些结果往往没有的充分的讨论和明确的解释，对于这些大脑区域在抑郁症的潜在归因目前还是缺少理论支持或者假设(Langenecker， Kennedy et al.， 2007; López-Solà， Pujol et al.， 2010; Pizzagalli， 2011; Dichter， Gibbs et al.， 2015)。关于抑郁症激活模式的预测研究较少，目前情绪加工的预测研究中发现杏仁核和膝下前扣带回的异常的预测特是稳定的。 3.2. 脑网络的现状研究和预测研究 静息态影像数据结合脑网络拓扑属性的研究发现抑郁症存在神经网络的异常协调，并不是单个脑区调控的异常。异常的网络包括默认网络、凸显网络、执行控制网络和情感网络，还有部分边缘系统的参与。凸显网络是注意环境中的刺激，由于抑郁症凸显网络的异常管理所以抑郁症病人对比控制组在对负性刺激的解读普遍存在误差(Menon & Uddin， 2010)。情感网络的组成包括膝下扣带膝，前扣带(subgenual and pregenual cingulate)和杏仁核组成，抑郁症病人对比控制组的过度激活会更容易嗜睡(Sheline， Price et al.， 2010)。在抑郁病人发现凸显网络和情感网络在对涉及自我相关和强情感刺激信息的加工和处理的优先性是不清楚的，选取两个网络重叠的节点整合成一个更大的网络特征进行跨模态预测，在预测情绪情感的任务中是凸显网络的异常(Langenecker， Kennedy et al.， 2007; López-Solà， Pujol et al.， 2010; Pizzagalli， 2011; Dichter， Gibbs et al.， 2015; Young， Drevets et al.， 2016; Crane， Jenkins et al.， 2017)。在执行控制网络上的关键节点是背外侧前额叶、顶下叶和北侧前扣带，通常选择背外侧前额叶作为抑郁症治疗的特征(Langenecker， Kennedy et al.， 2007; Gyurak， Patenaude et al.， 2016)。抑郁症病人存在默认网络激活与任务相反的模式，涉及的脑区大多在中间皮层的区域为特征去预测治疗的效果(Dichter， Felder et al.， 2010， Miller， Schneck et al.， 2013， Rizvi， Salomons et al.， 2013)。目前研究选取的预测特征主要是抑郁症病人存在异常的脑网络中的关键节点实现对治疗效果的预测，但是对于特征稳定性选择上没有一致的结论，未来还需要更为细致的实验世纪或者方法实现对治疗的预测。 3.3. 预测的研究导向 目前在对抑郁症病人基础临床诊断上是不够明确比如常用的DSM-IV，但是利用预测的方法可以使研究者在抑郁的发病，发展和复发的关键因素这些关键的临床问题也能做出更明确的判断，达到在预测抑郁症的治疗的效果减少治疗的次数。最新的研究通过不同神经影像的方法的整合或者对比治疗高准确率的预测治疗效果。研究运用立成分分析技术结合认知控制的实验范式实现90%预测抑郁症病人治疗效果(Crane， Jenkins et al.， 2017)。未来研究应该是以预测模型和临床的结合为抑郁症的诊断和治疗的方向发展。
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user: 4. 预测的局限 基于神经影像的预测不可避免的要面临数据的预处理，比如头动，处理的不当就会造成结构和功能像的质量存在问题(Pardoe， Kucharsky et al.， 2016; Ciric， Wolf et al.， 2017)，最新的数据采集和和预处理的技术对于准确预测是必要的。除此之外还要面临在训练数据集上预测过拟合，可能是数据样本的噪声引起的。在防止过拟合交叉验证是必要的，通过多站点或新样本验证测试模型。此外，要根据预测的目标选择合适的预测方法，比如是考虑统计预测的显著性还是特征的可解释性，因此在方法的选择上要慎重。抑郁症样本的数量的问题，比如样本足够大微小的效应也可能达到统计显著，数量大的抑郁症样本比小样本更具有普遍性(Swanson， 2012)。但是这些问题都会随着方法学的改进得到改善。虽然预测提升临床和诊断，但是虽然可能实现比较好的分类效果，但是对分类过程中的解释生理心理特点和过程的影响是存在难度。