张冉先生：

 

 

谢谢朱老师的分享。

 

夏天的时候我跟朱老师见了一面，我们在一个茶馆聊了一下午，当时我们聊得很兴奋，之后很快就达成了一个战略协议，关于大数据及人工智能在自杀防预的应用，要在应用方面进行联合开发，然后在后期的自助干预系统方面，我们也可研借助企业优势有很好的结合。

 

刚才听朱老师讲的时候，我想到昨天也在这间直播室里，张静老师谈到一个数字，具体数字可能不方便讲，就是一个关于青少年自杀的非常明显的趋势，他用了“爆发式增长“这个词，昨天听到这个数字也觉得很震惊，但是今天看到朱老师这个报告之后，我在下面一直在想各种各样的应用场景。

 

我想问的一个问题是，刚才朱老师谈到在社会治理方面，宏观的社会心态方面，有这么多的作用，那么在个体的心理筛查方面，除了自杀方面的筛查以外，还能应用在什么样的场景上？

 

朱廷劭教授：

 

 

因为其实自杀是个主观指标，从我们的理解来讲，只要是主观指标，都可以用类似的方法去识别，像我们也做了比如抑郁、焦虑这方面的分析，自杀其实是稍微要复杂一些的，因为一个青少年自杀，可能一方面是认知的偏差，很多青少年不了解自杀的后果，不知道自杀是什么，结果等尝试之后才发现晚了、来不及了，小学生跳楼之后能看到外面墙面的手指印都抓下来了，就是当他跳下去的那一刻，其实已经后悔了，只是已经晚了。

 

很多时候我们觉得一方面是需要增加对青少年的生命教育，真的了解他们的问题，解决他们的问题，其实很多人的自杀意念只是一个方面，还有其他的问题，比如在学习、工作中遇到的问题所引起的心理变化，心理的抑郁、焦虑、压力，其实可能更重要一些。

 

有的时候一个人采取自杀行为是突发性的，这也是为什么自杀预防这么难的其中一个原因。 

 

很多时候自杀者并不是事先想了很多，可能突然就选择了自杀，这也是我们做除了自杀意念之外，还做其他一些指标的识别的原因，我们希望能够了解自杀者跟心理健康的各种指标的变化情况，越早发现问题可能对自杀者的帮助越大。

 

这个技术其实也只是一种方法，如果我们把自杀意念改成抑郁的话，就可以做到对抑郁的识别，如果改到焦虑就是焦虑的识别，并且可以做到个体的层面。

 

但有一个比较麻烦的问题，就是民众的隐私保护，因为相当于可以通过一个人的行为就可以知道他的心理，怎么能保证这种数据的使用不会去侵犯一个人的隐私，数据不被滥用，其实现在这是一个大的问题。

 

孙时进教授：

 

 

所以应该还需要增加一个专业，就是伦理、法律视角的内容，这是朱老师谈的另外一方面，它既有优势，也是双刃剑，科技总是带来双面的东西，同样的手段可以用于正面的用途，比如预防自杀，但是如果泄露了隐私之后，造成的危害也会很大，强大的东西总是双面的。

 

所以这个讨论也很有意思，我觉得如果将来还可以设计一个既有科技的，也有心理、伦理、法律、政治的方式。

 

有一句话是说“跨行交流能革命，同行交流能进步“，所以有时候我开玩笑说，“我除了对心理学不感兴趣，对什么都感兴趣。”

 

不是我真的对心理学不感兴趣了，而是我觉得跨行带来的东西是具有革命性的，大数据与计算机的介入给心理学从学科本身可能会带来革命性的东西。

 

当然学科交流总是相互的，大数据是非常重要的，但不是心理学就没有意义了，就像我常说，“如果莫言写了一个剧本，可能有了会编剧的，还要找到一个会导演的，因为导演是有剧本才可以导的。”有了好的方法，如何应用是另一回事。

 

做事情要心中有数，但是传统的方式没有当今大数据的这种“心中有数”，就像中国的计划经济，以前很多人也说中国没有计划经济。

 

有的时候一个理论或者一个学科也可能是数据的显影剂，现在可能掌握了大批的数据，但是怎么从数据中看出东西来很重要。

 

分享一个故事，林彪有一次从缴获的枪支里看完枪支的各种配比，就说估计那个地方是一个指挥部，重点要围在那个地方打。

 

如果从心理的学科视角来看，比如我也在想关于自杀的几个最基础的东西，我一直觉得自杀谱系的大量数据掌握是非常重要的，因为刚才朱老师说到在西方90%以上的自杀是精神类疾病造成的，但是在中国只是差不多一半的比例。

 

这个数据的意义是什么？

 

我觉得这个数据的意义是疾病谱就决定了应对的队伍是不一样的。

 

如果是精神类疾病自杀占90%，应对的队伍很显然是精神科大夫跟心理咨询师，我有时候开玩笑说，“杨白劳自杀不是精神科大夫能解决的，而是解放军能够解决的”，所以应对的队伍有精神科医生的参与当然很重要，但是同样社工的参与，包括社会政策的制定，都是很重要的。

 

我也在想理论对数据选取的意义，就像刚才分享林彪的故事，比如社会学家图尔干把自杀分成4种类型，这是他的一个大胆假设，在他那个时代从来没有真正的大数据的印证，那个年代要印证是很困难的，但是今天如果交给朱老师的话，他就可以告诉图尔干，在今天的中国，4种类型的自杀是真实的还是虚假的，以及自杀的类型或者有什么变化，这对学科的推动，对学科基础理论的变化有一个倒推的作用。

 

所以我觉得是非常有意思的一个讨论。

 

张冉先生：

 

我有一个想法，也是刚刚想到的。

 

我觉得我们三家可以在一起联合做一个课题，刚才朱老师在讲的时候，有一句话我非常认同，就是自杀的筛查和预警，即便干预的时间再提前，也是一种事后的干预，对个体来说，有了自杀的意念或者是尝试实施自杀行为的时候，已经是出现问题了。

 

整个的自杀干预的体系应该更完整的是从一开始的个人的发展开始着手，帮助这些青少年，首先提高他们自身的心理能量或者心理资本，从根上来工作，它应该是一个完整的体系，筛查只是在中间的某一个环节，用来评估我们前期工作的一个成果，然后进行风险防范的这样一个工具或者平台。

 

我想说的是既然已经有了这种自杀增长的现象，特别是青少年自杀的比例增长，刚才朱老师谈到有一半的人自杀并非是因为抑郁症，我想是不是青少年中间有很多是因为对于自杀的后果认识不足才产生了自杀行为，不一定是抑郁症。

 

整个来讲，如果作为一个课题可以做什么呢？为什么突然之间青少年的自杀比例会有一个明显的爆发式增长？

 

这个问题我不知道现在有没有相应的一些结论性的研究成果出来？

 

我觉得如果没有的话，我们可以从从这个角度出发，从学术、从应用，再到技术研发的支持，整个来看会形成一个更大意义上的课题来推动防预青少年自杀这件事情。

 

孙时进教授：

 

我也觉得这样的合作是问题为中心，打破了学科的界限。

 

实际上我们虽说都是在心理学领域的，但是也不同，朱老师是计算机背景的，也是打破了行业的界限，张老师是在第一线应用的，刚才提到的三家合作也是在打破行业、学科界限基础上的提议。

 

插一个题外话，实际上咱们三个人也是一家的，朱老师是我们学校聘的省外的专业指导教师，我们学校聘请省外的老师是很少的，张老师也是外地的，是属于企业背景的，也是我们聘请的指导教师之一。

 

张老师的提议是面对社会提出了一个问题，即青少年自杀问题很严重，到底是怎么回事？

 

探讨这个问题，第一要考量是不是真的很严重？

 

第二如果是很严重的话，分类是属于精神病类型还是别的？

 

对我来说，我觉得从理论可以跟朱老师提供一些协助，比如也可能是疫情期间凸显了这个事态，对于中国来说，疫情可能放大了好多原来没有看到的社会问题。

 

突然发现很多家庭被迫都待在一个小的空间里，本来以为是天伦之乐，没想到是家庭的港湾波涛汹涌，掀翻了很多小船。

 

从心理学角度来看，要考虑家庭的因素在青少年自杀事件中的影响，比如家长的类型对青少年的自杀是否有影响。

 

从不自杀到自杀，可能有个连续谱系，我们可能做不到对这个谱系的跟踪和分析，但是朱老师的项目可以收集数据，去筛查谱系的发展是否走向自杀，可能会发现有1个自杀成功了，有9个没自杀成功，或者做大量前期数据的收集。

 

从心理学的角度，比如家长有多种类型，有专制型、民主型跟权威型等，家长的类型对于青少年自杀是否有影响，这些是学术的大胆假设，有洞见力的假设，但即便是有洞见力的假设，也只有通过数据跟小心的求证，才能得到证实跟修正。

 

如果得到的数据跟假设的不一样，比如专制型家长的家庭引发青少年自杀的比例并没有想象的那么严重，那问题究竟出在哪？这是我们需要考虑的问题。

 

对于企业要考虑的是，到底用哪一种方式能有效防范跟解决青少年自杀的问题，如果数据证实青少年的自杀与家庭有关，发现原来是家长的问题，那就集中找给家长讲课的专家，政府也就会发现原来疫情期间家庭是比经济的影响还要大的，孩子居然出现这么多自杀的问题，那政府也可以集中精力去寻找解决之道。

 

社会治理里有几个重点，即“政府负责、社会协同、公众参与”。

 

其中其实还有一个重要的就是“科技支撑”，有了科技的支撑，对于以前把心理学放在实验室里的那种生态应用极差的情况，改善的很好，就像如虎添翼，很多理论终于找到了科学的验证。

 

张冉先生：

 

还有一个问题想问朱老师，现在在心理学业界我看到有一些商业模式是开始做人工智能心理咨询，您对此怎么看？因为人工智能在我看来也是以大数据为基础、为前提的。

 

朱廷劭教授： 

 

人工智能心理咨询我了解过，可能一般都是以聊天软件的方式，我以前接触过聊天软件，我们其实也在考虑要不要用聊天软件，但是聊天软件最大的问题是有风险。

 

我们本来做的就是自杀干预，一开始想要用聊天系统的，但是后来又觉得有危险，因为自杀人群很敏感，一般聊天系统都是用于娱乐或者搞笑比较多，系统说出一句话可能正常人觉得很有意思，但是在跟那些有自杀想法、自杀意念甚至心理健康有问题的人沟通的时候，如果系统说出了一句话，他有可能会觉得是在冒犯他，反而会让他对这个系统彻底失去信任感，不再相信这个技术，很快就离开了，并且有可能加重其症状。

 

并且，对人说话的内在含义的理解，计算机目前做的并不好，基本上现在的人工智能做的都是一些基于统计的语言模型，都是一些大规模的语料库统计出来的，但是中文有个最大的问题就是同样的话语表达的意思太丰富了。

 

为什么心理咨询师有时候是必须的呢，因为“察言观色”是很重要的，可能这不是特别褒义的词，但是通过非言语线索，咨询师能够去很好地捕捉到来访者内心的变化，计算机现在做的还不太好，未来有可能做到这一点，但可能不好体现出一种人文的关怀。

 

来访者跟计算机再怎么交流，都知道那是机器，不是人，人的对面坐的是个机器与坐着一个人是很不一样的，人和人之间会有一种信任感，对机器的这种信任感可能会降低。

 

但是我们也有很奇怪的发现，因为我们做自杀干预项目大概到现在有三年多时间了，我们以前做过调查，就是想问那些有自杀行为的人群，自杀情况到底是怎么回事，人们就说了两点，一个是想知道自己现在到底怎么样了？第二是想知道自己该怎么办？

 

我们当时跟他讲，如果想了解自己的情况的话，可以上网了解相关的信息，或者与我们的志愿者交流。

 

我们当时在网上放了很多心理测量软件，其实就是在线问卷，然后我们也做了一个在线的自助平台，后来我们在后台发现大概有接近40%的人，就做了那些问卷，但是不愿意跟志愿者聊天。

 

后来我们也觉得其实很正常，因为像自杀这样非常敏感的话题，尤其涉及到很多隐私，他们不愿意跟别人讲是很正常的。

 

尤其是年轻的人群，比如初中生、高中生，正是处于我们说的“三观形成”的阶段，有的时候青春期的问题可能更不愿意跟别人讲，不愿意跟父母讲，有的时候可能会跟同学讲一点，所以这个有时候这种机器给他的一些帮助，会打消他对隐私的担心，反而更愿意使用。

 

这些人群愿意使用在线自助服务的话，我们现在的理解可能是提供一些比较规范化的服务，不是具体的执行，就是一种科普性的服务，对于有早期自杀意念的人群来说，比如遇到一些典型的问题该怎么办？可以用这些常规的做法，其实常规做法就能够解决相当大的问题了。

 

孙时进教授：

 

哪怕用于教育普及也很好，比如突发的这一类问题，提供一个相对标准的做法，然后再用具体的处理方式。

 

我还有一个问题，是以前张老师提过的问题，就是对咨询师的业务水平的评价，不再通过专家评定，而是通过他的实际治疗效果，是不是通过大数据跟人工智能可以完成？

 

就像评价一个围棋手的段位，甚至可以不是通过专家评定，而是通过大数据跟人工智能来评价咨询师的实际治疗水平？

 

朱廷劭教授：

 

从我们实践项目的感觉来讲是可行的，现在我们做了一个基本的尝试，因为我们是可以通过来访者在网上的表现去识别出他的心理指标的。

 

比如说如果来访者要去治疗抑郁的话，在治疗之前可以看到用户的抑郁情况，治疗之后再看这个人在网上表现出来的行为，他所对应的抑郁情况怎么样了？是否有变化。

 

通过倒过来评估来访者的表现，也证实了咨询师的水平，因为这样测量是一种生态化比较好的策略，可以做到客观、稳定的评价，我们就根据这个人的数据变化，比如用户今天做了测量，我们可以看他今天之前是什么样的，假如今天去治疗之后，可以看今天之后的行为指标，包括他的语言、举止，这样对咨询师的水平评价就比较客观。

 

孙时进教授：

 

我觉得这个方式有几个作用，尤其是对心理咨询师将来的水平评定的价值，甚至对于社会也有价值，来访者选择咨询师，可以不是仅凭某个专家的推荐，而是通过数据就可以显现出咨询师的水平，从而选择适合自己的心理咨询师。

 

张冉先生： 

 

这里是不是涉及到区块链的模式？

 

朱廷劭教授：

 

对于区块链还没有涉及到，因为我们当时做的是自杀干预，也遇到了一个问题，就是由于自杀的突发性导致自杀很难被评估，就是一个人平时很正常，但突然就开窗跳楼了，谁都没办法。

 

所以在自杀干预的理论评估里极少提到，按照常规做法来讲，应该是分成两半，一半的人做干预，一半的人不管他，然后看这两半里最后自杀成功的可能性有多少，但这个方法不行，在伦理上是过不去的，所以借用传统心理学的方法是有很大的局限的。

 

自杀是一个极端情况，按照伦理上来讲，如果发现一个人有自杀的情况或者倾向，应该马上停止实验，去救助才是第一位的，但是救助的一个问题在于，救助完之后，看不到变化的效果。

 

所以现在我们的做法是通过看一个人在网上的变化，通过干预之前和干预之后的语言表达差异来了解这个变化，我们以前做过另外的研究，就是看这些自杀死亡的人，他们跟健康人有没有区别？

 

去观察在网络上他们表达当中未来词和死亡词的变化，可以看出自杀人群与健康人群的区别，干预前后这两组词是不是有变化，当然即便有变化也并不代表说他们就完全没有自杀意念了，只能是说可能通过干预能够有些改变。

 

其实从我们现在的研究来讲，我们所做的自杀干预其实最大的价值是给自杀人群提供了一种社会支持。

 

像我们现在一直到现在都不敢讲，我们是真的改变了他们的自杀风险，只是说在有的时候，一个人可能很容易钻牛角尖，他在钻牛角尖的过程中，我们给他一些干预，让他改变一下，这种改变就可能让他不会直接走向自杀这样的恶性循环。

 

孙时进教授：

 

这就是数据提供的帮助，朱老师提到的这个版本，首先可以评价心理咨询师的水平，是客观的用数据来评估的，同时也能对咨询师的培养提供帮助，对自杀干预方案的设计也有帮助。 

 

我觉得大数据还有一个好处，实际上对于自杀的分类管理也有帮助，因为要分清楚，是突发性的自杀还是其他类型产生的自杀行为。

 

我自己家就发生过实际的一件事情，我女儿小的时候对很多东西都很好奇，她有一次把窗帘杆上的绳子挂在脖子上，从床上跳出去，想试试是个什么感觉，幸运的是当时杆咔嚓一声断了，这是很危险性的。

 

像这类因为好奇而尝试危险行为的比例到底有多少？

 

如果通过数据干预发现有这样的人群，我们的教育方式就是给小孩子进行安全教育，而不是心理咨询。

 

所以我觉得第一步先把基本数据拿到，第二步再分类去管理，而且要根据时间的变动，调整哪个阶段是哪个重点，应该启动哪一支队伍。

 

我觉得这样的方式出现对政府的治理也有了科学的依据，对企业来说，对学者来说，也能够分辨出所谓的专家的大胆假设到底是胡说八道，还是真的具有实践意义。

 

朱廷劭教授：

 

孙老师提到的小孩子好奇尝试危险行为的例子是存在的，我们也见过一个案例，小孩子跟母亲吵架，然后开窗户从18楼跳下去了。

 

为什么跳下去？因为他平时看很多动画片，动画片里的人物从18楼跳下去是摔不死的，所以他就觉得自己跳下去也不会摔死，并且他认为跟母亲吵架之后想逃避，怎么逃避呢？就是开窗跳下去，反正跳了也不会摔死，他并没有意识到严重性。

 

小孩子经常看电视，看动画片，而小孩子又喜欢好奇地尝试很多事情，但根本没有意识到那个行为背后带来的严重后果是他承受不了的。

 

这样的情况就不是情绪冲动引起的，他也不是真的想死，很多小孩子其实对生死是没有概念的，他根本不知道死是怎么回事，而他也没有心理健康的问题，可能就是认知有些偏差，但这个偏差又不是病态的。

 

所以针对不同的自杀类型的应对方式应该是不一样的，对学校来说安全教育对孩子来说可能是很重要的，我们揣测可能上海那个初中生跳桥的事件，很可能其实他也并不是真的想自杀，也可能只是一种逃避，或者是一种发泄，跟父母吵架需要发泄自己的愤怒，但表达愤怒的方式可能有偏差，可等他跳下去之后，就不能控制了，到那个时候，这一切都晚了。

 

很多时候青少年可能在那个阶段是比较冲动的，青春期的阶段会比较冲动，还没有考虑到后果，其实从教育的角度来讲，就不能说他是因为精神疾病而产生的自杀行为。

 

张冉先生：

 

这种类似于大数据人工智能的信息技术在社会心理服务领域中的应用能带来什么呢？

 

未来能带来什么样的改变呢？

 

孙时进教授：

 

使用人工智能的信息技术这一点，我觉得驻马店做的是很好的，上一次去驻马店政府参观时看到有一个系统就是智能服务系统，这个系统可以对每一个打来的电话进行数据分析，辨别是不是投诉？是情绪问题还是市政问题？还是别的原因？

 

这个系统当天就会生成一张图表，放在领导桌子上，对政治决策来说是很有价值的，这是有科学依据的，让决策者能够做到心中有数。

 

我认为数据背后的分析还可以有更细致的分析，比如抓取行为指标之类的，但这就涉及到更专业的技术了，驻马店政府的那个智能系统是最简单的，但是政府有了这个系统，就有了科技支撑。

 

其实对心理学来说，有了这样一个新的工具是很有价值的，在以前的研究方法里只有类似调查法、实验法等，局限都非常大，而且没办法找到总体的脉络，尽管朱老师说这个技术也只是呈现出相关性，但是我觉得心理学可以再去发掘相关性背后的信息，那可能就是学者的问题了，甚至这样的技术也为这个时代提供了把各个专业重新整合的契机，这是一种技术革命。

 

朱老师之前提到“个性化”这个词，我觉得非常有意思，因为在科学刚出现的时候，实际上科学是要把个性化消除的，一个科学的教学方法很好，但不会考虑到个体差异，即便都知道孔夫子说的“因材施教”，但是怎么“施教”执行起来是不容易的。

 

以前心理学研究里一个重要的困难就是推断、统计都只能抽样，而掌握不到母体，现在的大数据人工智能在某种意义上虽说不是母体，但基本上也是一个很大的样本群，所以是一个革命性的进步，我觉得心理学科有了这个东西，真的是画龙点睛，对社会治理同样也是如此。

 

张冉先生：

 

我觉得社会心理服务体系建设一定要软硬结合，科学技术肯定是第一生产力，但是只有硬件是不够的，因为社会心理服务肯定是政府主导，政府现在越来越务实，越来越要实效，要看到实际的结果，比如通过我们的干预，前前后后是有什么样的变化，对社会心理服务体系的效果评估会更加客观。

 

社会心理服务体系对于甲方来说，购买的只是一个结果，从企业角度来说，企业属于服务商，就一定得软硬结合，光靠硬件是不够的，还有更重要的，或者至少是同样重要的，就是运营方案的设计、运营人才的储备等这一系列的制度标准。

 

孙时进教授：

 

我觉得朱老师前面提了一个非常重要的问题，按说这不是他的专业范畴，他只管给出数据就够了，但是他觉得关于隐私保护是必须引起重视的，实际上我觉得在社会治理里，朱老师提了一个很重要的概念，即各方是平等的，而不是操控的，政府实际上是为人民服务的，不能透过这个技术去操控民众，它也是平等的，让各方达到利益最大化，还需要提供法制的保障。

 

下一次应该请个法律跟伦理的学者一起加入讨论，就是来讨论这些数据到底谁能掌握？掌握之后什么时候可以动用？

 

其实科学是发动机，人文是方向盘，否则可能技术带来的有利性有多大，同时带来的破坏性可能也有多大。

 

按说朱老师是研究大数据的，但他首先敏感地提到了这个问题，即个人隐私的保护，否则科技带来的伤害会很大，尤其在中国要建立法治政府的前提下，怎么控制数据的使用是很重要的，当然这是另外一个话题，但是我觉得在一开始提出来，让大家都开始关注到，也是很重要的。

 

朱廷劭教授：

 

从我们接触到的社会治理，包括政策制定的部分，主要是通过这些数据去了解人们的“明显变化”，也就是民众的心理变化。

 

心理变化有时候不一定能够通过表现显性地表达出来，但是我们可以去了解政策对民众心理的影响，以及影响的变化趋势，这样就可以对政策调整或者对一些具体的政府法规的调整带来价值。

 

另外因为类似的事件以后可能会多次发生，通过这种事件分析，可以了解到事件以及政策的发布对民众会带来怎样的心理影响，以后如果需要建立预案的时候，就会成为很好的参考。

 

比如像武汉封城的情况，这个确实在人类历史上可能是第一次，但是也可能会再有，那时就有经验了，并且到时可能会考虑的更全面。

 

张冉先生：

 

感谢朱廷劭老师，感谢孙时进老师，我觉得这个话题应该找机会继续下去，今天是刚刚展开，还意犹未尽，再次感谢两位老师。

 

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