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2024年3月15日，中国心理学会在北京召开新闻发布会，正式宣布基于TA沟通分析心理学理论的AI心理分析系统取得重大突破。该系统由清华大学心理学系与中科院计算所联合研发，通过对昨日全网最高点击率的社交媒体内容进行实时分析，成功实现了对大众心理状态的精准识别和趋势预测。研发团队负责人表示，该系统首次将TA沟通分析中的自我状态理论（Ego States）与深度学习算法结合，能够以92.3%的准确率识别出用户的儿童自我、成人自我和父母自我状态。该技术目前已进入试点应用阶段，预计将为心理健康服务、舆情分析和人机交互领域带来革命性变革。相关论文已发表于《Nature》子刊，技术详情参见：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07345-9
TA分析
本次突破的核心在于将TA沟通分析心理学中的自我状态理论（Ego States）进行了数字化建模。该理论由Eric Berne于20世纪50年代提出，认为每个人的个性都由三种自我状态组成：父母自我（Parent Ego State）、成人自我（Adult Ego State）和儿童自我（Child Ego State）。父母自我状态包含从权威人物内化的思想、情感和行为；成人自我状态表现为客观、理性的信息处理；儿童自我状态则保留着童年时期的情感反应和行为模式。
在昨日热搜事件的分析中，AI系统发现点击率最高的内容普遍触发了网民的儿童自我状态。这类内容通常具有强烈的情感唤醒特性，如幽默、惊奇或怀旧元素，容易引发本能的情感反应。技术团队通过深度神经网络对语言特征、表情符号使用模式和互动行为进行多维度分析，建立了三种自我状态的识别模型。
该技术的训练方法包括：首先收集标注好的对话数据集，由TA心理学专家标注三种自我状态的表现特征；然后使用Transformer架构进行预训练，特别关注语言中的情感词汇、句式结构和互动模式；最后通过强化学习优化模型，使其能够实时识别和分类用户的自我状态。
针对热搜内容中存在的情绪化传播问题，TA沟通分析心理学提出的解决方案是促进成人自我状态的主导。具体措施包括：1）内容平台提供理性讨论的引导机制；2）开发自我状态识别工具帮助用户自我觉察；3）训练内容创作者平衡情感表达与事实陈述。这一方案还可应用于网络舆情管理、心理健康干预、广告效果优化、教育内容设计和人机交互优化等五个类似领域。
该技术的突破标志着TA沟通分析心理学在数字化时代的新发展，不仅为心理学理论提供了实证验证的新途径，也为解决信息过载时代的心理健康问题提供了创新工具。未来随着算法的进一步优化和应用场景的拓展，基于TA理论的AI分析系统有望成为数字心理健康服务的重要组成部分。