时间：10月16日（周四）中午 12:40
地点：吕大龙楼11层1110
报告一 基于经颅磁刺激的自我优势效应干预研究
报告人：张永发
内容：
从轻易记住自己的生日，到对提及自己名字的话语特别敏感，我们的大脑似乎天生就对自我信息有特殊偏好。这种现象就是自我优势效应。关于自我优势效应的神经机制，现有研究已揭示了多个相关脑区，但它们究竟是“因”还是“果”？我们仍然缺乏最关键的因果性证据。特别是，能否通过外部刺激来干预自我信息加工神经网络的活动，进而改变自我认知？这一问题在学界至今仍争论不休。为此，本研究采用高精度MRI导航下的经颅磁刺激（TMS）技术，试图直接调控这一关键网络中的核心节点，并观察其对自我加工的因果影响。欢迎大家前来了解我们的发现。
报告二 LLM的大五人格调控——基于特征向量的方法
报告人：贾松霖
内容：
这次分享源于近期关于Anthropic的“人格向量（persona vectors）”的工作启发：研究者发现，某些人格相关倾向可以在大型语言模型（LLM）的内部表征空间中被刻画为近似线性的方向，并据此进行监测与干预，操控模型产生对应人格的语言风格。在不改动模型参数的前提下，本研究基于这一思路设计了LLM“大五人格”维度的表征操控与评测流程，关注两个核心问题：1.大五人格的语言风格是否能通过特征向量的方法调控；2.通过特征向量调控的模型是否在人格问卷和经典任务（如Dictator Game）上产生对应人格的结果。报告将介绍数据构造、干预方式与评测方案，并对LLM人格的研究现状进行探讨。
报告三 基于大语言模型的心流维度探索
报告人：李文洁
内容：
心流（flow）由心理学家米哈伊（Mihaly Csikszentmihalyi）提出，用以描述个体在参与某项活动时因高度投入而进入的一种最佳体验状态。该状态以高度专注、行为与意识的融合、时间感扭曲等为主要特征，被视为提升幸福感和实现人类最优功能的重要途径。尽管已有广泛研究，学界对心流的基本结构与维度关系仍缺乏共识，其内在心理机制尚未明晰。为系统探究心流的内在结构，本研究将引入自然语言处理技术，对心流维度量表进行高维向量表达，进一步进行聚类分析，探索心流的维度成分及维度间的关系。初步探索发现，聚类分析能够有效识别出心流的部分核心维度，例如“技能与挑战的平衡”、“清晰的目标”以及“明确的反馈”，但是心流各维度间也存在一定的概念混杂现象，如“集中注意力”、“沉浸感”、“行为与意识的融合”及“行为的流畅感”等维度，其概念边界有待进一步厘清。基于此，后续研究将继续探索各维度在构念层面的独立性与合理性，以进一步厘清心流的维度成分，并为后续的维度关系探索奠定基础。
报告四 主题建模视角下大学生幸福感来源的双重结构及教育启示——基于“三件好事”文本的分析
报告人：庄凌云
内容：
在新时代加强学生心理健康教育的政策引导下，提升大学生幸福感已成为落实高校立德树人任务的重要抓手。本研究基于积极心理学经典练习“三件好事”的干预方法，对某高校364名学生连续7天的7128条积极事件文本进行主题建模与情感分析，系统探讨大学生幸福感的来源及其情感特征。研究采用BERTopic主题建模技术识别出六大主题类别，结果表明：大学生幸福感多来源于高频、低成本的日常微活动，相关情感体验温和而持续；低频但高意义性的活动虽占比低，却能激发更强烈的积极情绪。不同性别和学历群体在幸福感来源上呈现显著差异。本研究为高校在心理育人与思政教育协同工作中实施精准干预提供了实证依据，建议既要保障日常积极体验的持续供给，也应注重创设具有深层次意义的成长情境，并关注群体差异性，从而有效提升大学生主观幸福感。
