[发明专利]一种基于用户社交软件头像的心理健康检测及干预方法

权利要求书

1.一种基于用户社交软件头像的心理健康检测及干预方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：

步骤1：收集用户的个人信息与社交头像图像；

步骤2：数据处理，对每位用户上传的若干张社交头像进行图像特征抽取，使用0填充数据中的缺失值，将微信头像和QQ头像的图像特征取平均，定义为熟人社交软件的头像特征；将微博头像、网易云头像、抖音头像、知乎头像的图像特征取平均，定义为私人社交软件的头像特征；其中：

使用皮尔逊相关性分析心理地位与图像特征之间的关联，得知：

（1）用户在私人社交软件即微博、网易云、抖音、知乎上选择的头像更能够反应出用户的心理地位；

（2）用户对自身根本价值的基本态度即我好或我不好和用户对他人根本价值的基本态度即你好或你不好呈正相关，倾向于“我好”的用户也会倾向于“你好”，而倾向于“我不好”的用户则会倾向于“你不好”；

（3）关于用户对自身根本价值的基本态度即我好或我不好，包括：

a. 社交头像中包含“红色”、“白色”越多，用户越倾向于“我好”；

b. 社交头像中包含“蓝色”越多，用户越倾向于“我不好”；

c. 社交头像越偏“冷色调”，用户越倾向于“我不好”；

（4）关于用户对他人根本价值的基本态度即你好或你不好，包括：

a. 社交头像的R通道灰度均值越高、整体灰度均值越高，用户越倾向于“你好”；

b. 社交头像中包含“黑色”越多，用户越倾向于“你好”；

c. 社交头像的二阶明度、三阶明度越高，用户越倾向于“你好”；

d. 社交头像的亮度越高，用户越倾向于“你好”；

e. 社交头像的对比度越高，用户越倾向于“你好”；

f. 社交头像的颜色丰富度越高，用户越倾向于“你好”；

g. 社交头像的纹理对比度、纹理相异性、纹理同质性、纹理角二矩阵及纹理最大概率越大，用户越倾向于“你好”；

h. 社交头像中包含“灰色”、“青色”越多，用户越倾向于“你不好”；

i. 社交头像的优势度越高，用户越倾向于“你不好”；

步骤3：采用GBDT+LR模型，首先通过GBDT自动对步骤2中抽取的图像特征进行特征筛选和组合以生成新的离散特征向量，再将所述离散特征向量送入LR中，通过LR的线性组合得到最终用户心理地位；其中：

GBDT全称为Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，而LR全称LogisticRegression，逻辑回归；使用GBDT+LR模型构建两个二分类器C1和C2；其中，分类器C1用于判断用户对自身根本价值的基本态度即我好或我不好，分类器C2用于判断用户对他人根本价值的基本态度即你好或你不好；利用收集的用户心理地位与社交软件头像数据对模型进行训练，使用五折交叉验证，为分类器C1和分类器C2选择最优参数；

步骤4：个性化干预，对心理地位为“我不好”或“你不好”的用户进行干预，针对不同心理地位的用户，采取不同的干预措施，或向相关人员预警；根据干预后用户的反馈选择继续干预或持续监测。

2.根据权利要求1所述的基于用户社交软件头像的心理健康检测及干预方法，其特征在于，步骤1收集的用户社交头像图像，是采用问卷调查形式获得的用户微信、QQ、微博、网易云、抖音及知乎七款社交软件的社交头像。

3.根据权利要求1所述的基于用户社交软件头像的心理健康检测及干预方法，其特征在于，所述心理地位为“我好，你好”、“我好，你不好”、“我不好，你好”及 “我不好，你不好”四种，需要干预的为“我好，你不好”、“我不好，你好”及“我不好，你不好”三种。

4.根据权利要求1所述的基于用户社交软件头像的心理健康检测及干预方法，其特征在于，所述的干预是指向不同心理地位用户推荐不同的语音条，课程，练习与文章；其中：

a) 语音条

针对“我不好、你好”和“我不好、你不好”两种心理地位的用户，语音条的内容为开导用户接纳自己的缺陷，遇到挫折坚定信念；

针对“我好、你不好”该种心理地位的用户，语音条的内容为劝说用户宽恕他人的过错，不要过多苛责他人，学会欣赏他人；

b) 课程推荐

针对“我不好、你好”和“我不好、你不好”两种心理地位的用户，推荐的课程为：《Knowyourself》；

针对“我好、你不好”该种心理地位的用户，推荐的课程为：《Headspace Guide toMeditation》系列课程；

c) 练习推荐

针对“我好、你不好”该种心理地位的用户，推荐练习：在一张纸上，每天记录身边的人的一个非常棒的点，无论它是多么的微小或是平常，只要让人感到欣喜和感叹，就把它记录下来；

d)文章推荐

针对“我不好、你好”和“我不好、你不好”两种心理地位的用户，推荐文章《怎样才算爱自己》和《接纳自己不是不求上进》。