来源

中国科学院心理研究所 　　

微博内容无结构性、动态性和短文本的特点，给舆情事件的趋势预测带来了一定的技术困难。虽然已有多个领域对微博舆情展开研究，但大多侧重于心理学、传播学相关的理论研究，或仅进行个案分析。当前研究基于微博数据的预测没有充分利用现有心理学及传播学上关于舆情事件的研究成果，研究的特征较为单一，且实验验证的数据量较小。

中国科学院行为科学重点实验室朱廷劭研究组基于社会心理学、传播学理论基础及已有的研究结果，完善微博舆情趋势的影响因素，并从实际舆情事件中提取情绪值、意见领袖、社会态度等特征，通过比较多种经典回归方法，基于大量舆情事件的网络数据训练模型，模型最后可以达到0.78的准确率和0.88的召回率。

通过上述实验得到的有效特征和预测方法，选取一个新的事件进行次日微博量的预测，即福建漳州PX爆燃事件。根据PX事件在发展过程中每天的真实微博量和预测微博量，描绘出该事件的真实发展趋势和预测发展趋势图。由图1可看出预测值与真实值虽然存在一些偏差，但二者的整体发展趋势较为接近。PX事件在4月8号有明显的下降趋势，且模型也准确地预测到了这一下降趋势。因此，研究最后得到的一系列影响因素不仅有理论基础，也展现出了其实际应用价值，对可能发展成为重大舆情事件的微博舆情提供预警。

　　图1PX事件发展趋势

该研究是中国科学院行为科学重点实验室朱廷劭研究组在“计算网络心理学”研究领域的系列成果之一。研究得到湖北省自然科学基金、中国科学院战略性先导科技专项等课题资助。

该研究成果已被国际期刊Cyberpsychology,Behavior,andSocialNetworking录用并在线发表：

文献信息：ZhouYang,ZhangLei,LiuXiaoqian,ZhangZhen,BaiShuotian,andZhuTingshao.Cyberpsychology,Behavior,andSocialNetworking.September,20(9):-. 　　

结果显示，在指标的动态性方面，ALFF/fALFF在高级认知区域（如默认网络，背外侧前额叶）随时间表现出较低的变异，而在初级感觉运动区域的变异较高；相反ReHo和DC则均随时间在全脑都有较高的变异性。在确认各指标具有动态特征的基础上，研究发现使用滑动时间窗计算的各动态指标（如动态ALFF、ReHo等）间具有非常强的一致性，这与静态角度计算的结果高度一致。这种一致性排除了头动、呼吸、心跳等干扰因素的影响，并且无法通过人工模拟数据计算得到。在体素水平上，无论是从动态还是静态角度，人脑灰质区域各指标间一致性都较高，而白质区域指标一致性较低。另外，体素水平的R-fMRI指标一致性与年龄存在负相关（年龄越大，指标一致性越低，尤其是皮下核团区域）。

该研究还探寻了这种内在一致性的生理原因，发现更高的一致性与各个具体指标（如ALFF、ReHo等）的更高水平有关；还发现各R-fMRI指标和指标间一致性都会随扫描时间增加，结合前人研究推断这种增加可能与疲劳和唤醒（arousal）降低有关；另外，通过动态分析发现指标高一致性的时间段内具有更高的网络内与网络间功能连接，这暗示了一种更普遍的功能网络间分离与整合的特性。

该研究通过对R-fMRI指标在被试间/被试内一致性的全面检验，发现不同指标在被试内和被试间均显示出高度的共变特性，反映出它们对自发脑活动的测量存在内在一致性；暗示人脑自发活动中随时间可能发生全局性波动，这种自发产生的变异可能导致脑区间连接的变异。

该研究由心理所、美国纽约大学儿童与青少年精神病学系与美国内森克兰精神病学研究所合作完成，受国家重点研发计划（YFC）、国家自然科学基金（、、、），国家重点基础研究（）计划（CB）、中国科学院百人计划项目基金（Y5CX）、北京市科委专项基金（Z）、美国国立健康研究院基金（U01MH）和美国儿童心理研究所基金（1FDN-1）等支持。

研究结果已发表于ScienceBulletin:

　　图1.静态和动态R-fMRI指标的空间图谱

（A）静态R-fMRI指标的T检验图。（B）动态R-fMRI指标的变异系数（CV）T检验图

下方为参考Yeoetal.()中的七网络模型，各网络内平均动态R-fMRI指标的变异系数（CV）

　　图2.组水平的R-fMRI指标一致性

（A）使用真实数据计算的指标静态一致性（B）使用真实数据计算的指标动态一致性（C）使用打乱真实数据相位的模拟数据计算的指标动态一致性

　　图3.体素水平下被试内动态指标一致性的年龄效应

（A）功能一致性随年龄增长而广泛衰减（B）灰质体素平均指标一致性与年龄呈负相关

文献信息：YanCG*,YangZ,Col 　　

最近,中国科学院行为科学重点实验室严超赣研究组使用一种全新的方法定量分析了静息态功能磁共振研究中最常用的5种指标的可重复性,并且细致探讨了不同的多重比较矫正方法以及样本量对可重复性的影响。 　　

该研究表明,一种严格的多重比较方法,即经过无阈限的团块增强处理(Threshold-free　cluster　enhancement,　TFCE)的置换检验(Permutation　test)能够最好地平衡假阳性率(Family　error　rate,　FWER)和可重复性。　

　图1.不同多重比较矫正方法的假阳性率和可重复性

该研究综合考察了可重复性的两个方面:重测信度(Test-retest　reliability)和独立数据集可重复性(replicability)。总体来说,静息态功能磁共振研究结果的重测信度较好(ALFF指标能达到0.68),但是独立数据集可重复性不令人满意(ALFF指标仅有0.25)。同时,被试内设计的可重复性好于被试间设计研究的可重复性。小样本研究的可重复性,统计检验力以及结果真实性都很差,但是随着样本量的增加,研究的可重复性、统计检验力以及结果的真实性都有较大提升。

图2.不同指标的独立数据集可重复性以及样本量的影响

该研究指出了一个较为优化的多重比较矫正方法的选择方案,给出了目前静息态功能磁共振研究可重复性的一个较为清晰的图景,并指出了样本量大小在提升可重复性的努力中扮演的关键角色。 　　

该研究得到了国家重点研发计划(YFC)、国家自然科学基金(、)和中国科学院百人计划项目基金的支持。

该成果已经在线发表于Human　Brain　Mapping:

文献信息：Chen　X,　Lu　B,　Yan　CG*　()　Reproducibility　of　R-fMRI　metrics　on　the　impact　of　different　strategies　for　multiple　 　　

最近，王毅与德国波恩大学UlrichEttinger教授合作，在名健康人中进一步验证了分裂型特质与纹状体－皮层静息态功能链接之间的关系，同时根据两半球纹状体的功能链接图计算偏侧化指标，用于考察纹状体－皮层功能链接的偏侧化模式与分裂型特质的关系。研究发现，分裂型特质的阳性维度与腹侧纹状体－额叶皮层功能链接、背侧纹状体－后扣带皮层功能链接有关；然而，没有发现分裂型特质的阴性维度与静息态纹状体－皮层功能链接有关。另外，研究还发现纹状体功能链接的偏侧化指标与分裂型特质有关。此项研究进一步确认了分裂型特质与纹状体－皮层功能链接有关，而且还发现分裂型特质与纹状体－皮层功能链接的偏侧化改变有关。

该研究受国家自然科学基金、国家基础研究项目、北京市科学与技术领军人才项目、北京市科学与技术基金、中国科学院心理健康重点实验室和DFG基金资助。

文章已在线发表于HumanBrainMapping。 　　

文献信息：Wang,Y.,Ettinger,U.*,Meindi,T.,Chan,R.C.K*().Associationofschizotypywithstriato-corticalfunctionalconnectivityanditsasymmetryinhealthyadults.HumanBrainMapping,DOI:10./hbm.( 　　

人类大脑皮层具有非常复杂的层级结构，分别管辖功能等级组织特性。静息态功能磁共振是可靠无创的脑成像技术，已广泛用于研究皮层功能内在等级特性。以往各类人脑皮层图谱的划分和建立普遍基于局部梯度算法或全局相似度算法，忽略了这一皮层多尺度内在架构。

这项大型国际合作研究将局部梯度算法和全局相似性算法通过马尔科夫随机场结合，实现了对人类大脑皮层内在架构的功能等级图谱划分（参见图1）。通过与细胞构筑学图谱、视觉拓扑图谱、任务功能图谱、脑连接图谱的系统比较，展示了人脑多尺度图谱的一致性和稳定性。重要的是，这一等级图谱在毕生发展（6-85岁）的脑影像数据集上表现出了高度的可重复性和适用性，为研究各年龄段人脑功能连接组动态变化提供了普适性的连接组构建元素。

图1.人脑皮层功能网络架构及其精细图谱划分

第一行展示人脑皮层大尺度（七和十七）网络架构

第二行展示的马尔科夫随机场赋予的皮层精细图谱与大尺度网络的空间重叠率

第三行展示了精细化脑图谱聚类结果与大尺度脑网络关系

更加精细脑图谱划分（、、脑区）请参见文［1］

本项研究部分得到了国家自然科学基金委重点国际合作项目、国家科技部重点基础研发（）项目的资助。

相关精细化脑图谱已经公开，具体可见 　　

论文已在CerebralCortex在线发表。

文献信息：AlexanderSchaefer,RuKong,EvanM.Gordon,TimothyO.Laumann,Xi-NianZuo,AvramJ.Holmes,SimonB.Eickhoff,B.T.ThomasYeo.Local-GlobalParcellationoftheHumanCerebralCortexfromIntrinsicFunctionalConnectivityMRI.CerebralCortex,,







































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