Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences
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The distinct functions of working memory and intelligence in model-based and model-free reinforcement learning
No full textHuman and animal behaviors are influenced by goal-directed planning or automatic habitual choices. Reinforcement learning (RL) models propose two distinct learning strategies: a model-based strategy, which is more flexible but computationally demanding, and a model-free strategy is less flexible yet computationally efficient. In the current RL tasks, we investigated how individuals adjusted these strategies under varying working memory (WM) loads and further explored how learning strategies and mental abilities (WM capacity and intelligence) affected learning performance. The results indicated that participants were more inclined to employ the model-based strategy under low WM load, while shifting towards the model-free strategy under high WM load. Linear regression models suggested that the utilization of model-based strategy and intelligence positively predicted learning performance. Furthermore, the model-based learning strategy could mediate the influence of WM load on learning performance. These findings underscore the critical role of WM capacity in strategic selection during RL process.</p
The Impact of Return Extremeness on Investment Behavior in Mutual Funds
No full text近年来，中国金融市场逐步深入发展，可投资的金融产品数量大、种类多，为投资者提供了丰富的选择。此外，金融科技的蓬勃发展也使投资更为便捷，甚至“触手可及”。金融市场的蓬勃发展吸引了越来越多人参与到各类金融投资中，可以说，投资行为在我国已非常普遍，牵动着亿万家庭的经济生活。当下基金投资领域普遍面临“基金赚钱而基民不赚钱”的行业困境，而要理解、解决这一问题，就有必要深入研究投资者的真实投资行为特点及其影响因素。对比效应（contrast effect）发现人们对于量级大小的主观感知会受到其对该变量的过往经 验的影响，并且当前量级相对于过往经验的极端性发挥着重要的作用 (Jesteadt et al., 1977)。本研究从对比效应出发，分析收益极端性对于基金投资者行为的影响，并分析探索二者关系的边界条件。具体而言，本文共包含三项研究。
研究一采用行为实验方法，向被试呈现多组的基金净值序列信息，并在其中操纵当前收益极端性及参照点峰谷性变量，随后测量被试对当前收益极端性的主观感知及其投资行为。研究一 (N = 83) 发现了收益极端性量化指标和被试自我报告的主观极端性之间存在中等程度的相关关系，证实这一量化指标能够作为主观极端性的一个可靠的代理指标。此外，在参照点为峰值时，收益极端性对卖出行为存在显著的正向影响；在参照点为谷值时，收益极端性对卖出行为存在显著的负向影响。
研究二对投资者真实行为大数据进行分析，涉及 4,436 个账户，86 支基金，共 215,214 条交易数据。本研究计算了收益极端性和参照点峰谷性指标，随后，分析二者对于投资行为的影响，并使用收益的不同操作性定义重复上述分析。结果发现，在参照点为峰值和谷值的情况下，收益极端性均对卖出行为存在显著的负向影响，且参照点为峰值时影响更大。使用其他两种操作性定义进行分析的结果重复发现了收益极端性对卖出行为的负向影响，但是在参照点为峰值和谷值的情况下收益极端性的影响差异不显著。
研究三基于投资者行为大数据，探索两个潜在的边界条件的影响。在子研究 3.1 中，分析结果表明参照点时间距离存在显著的调节作用。具体来说，在参照点时间距离较近的情况下，参照点为峰值和谷值时投资者选择卖出的概率均随收益极端性的增加而减小，且参照点为峰值时收益极端性对卖出行为的影响更大；在参照点时间距离较远的情况下，参照点为峰值时投资者选择卖出的概率随收益极端性的增加而增大，参照点为谷值时投资者选择卖出的概率随收益极端性的增加而减小。子研究 3.2 发现，以出现在非登录日的历史极端值为参照点时，在参 照点为峰值和谷值时，收益极端性对卖出行为的影响均不显著，且模型解释力比以登录日历史极端值为参照点时模型的解释力更小。这表明投资者在感知当前收益时，可能主要以出现在登录日的历史极端收益为参照点。
综上所述，通过结合行为实验和大数据分析的方法，本研究回答了收益极端性对投资行为的影响这一科学问题，并探究了二者关系的影响因素和边界条件。在理论层面上，本研究首次在中国基金投资者中探究了上述变量之间的关系，有助于增进对这一群体投资行为特点的理解。在应用层面，本研究将能够为基金行业更好地理解用户提供支持，并有助于解释“基金赚钱而基民不赚钱”这一现象的原因，为提升用户收益、获得感提供了理论支持。</p
Chain mediating role of depression/anxiety and work-family conflict in relationship between roductionstress and turnover intention among employees in an electronic manufacturing service industry
No full text目的 了解电子制造服务业员工生产压力与离职倾向之间的关系，分析抑郁焦虑和工作家庭冲突在两者之间的链式中介作用。方法 2024年6—8月采用一般资料调查表、生产压力量表、抑郁焦虑量表、工作家庭冲突量表和离职倾向量表对威海市某电子制造企业全体员工进行问卷调查，并对数据进行分析。结果 威海市某电子制造服务业员工的生产压力总分为（3.241±0.499）分，工作家庭冲突总分为（3.328±0.884）分，离职倾向总分为（2.290±1.047）分，抑郁焦虑总分在正常范围、轻度、中度、重度的员工占比分别为58.39%、28.97%、9.20%和3.45%。员工生产压力与工作家庭冲突、离职倾向均呈正相关（均P<0.05），生产压力与抑郁焦虑呈边缘正相关（P<0.1），抑郁焦虑与工作家庭冲突、离职倾向均呈正相关（均P<0.05），工作家庭冲突与离职倾向呈正相关（P<0.05）。中介效应模型检验表明，抑郁焦虑、工作家庭冲突在生产压力与离职倾向间的单独中介及抑郁焦虑-工作家庭冲突的链式中介作用显著，相对中介效应占比分别为54.29%、35.71%和10.00%。结论 威海市某电子制造服务业员工的高生产压力会引发抑郁焦虑、工作家庭冲突，进而影响员工的离职倾向。企业管理者应合理安排生产计划，充分考虑员工的职业健康及工作家庭和谐问题，从而有效降低员工的离职倾向。</p
数感学习+英语启蒙，是省时捷径还是成长难关？——再谈数感里程碑
No full text<正>用英语启蒙数感这件事，看似实现了语言学习与数学思维的双重提升，实则给孩子的成长带来了更大的挑战。相比外语，中文的数字表达在数感启蒙上具有天然优势，就连英语国家的老师为了强化幼儿的数感，也会让他们暂时用ten one替代elevn来表达数字11。</p
The Performance of Deep Convolutional Neural Networks in Face Recognition and the Comparison with the Human Visual System
No full text面孔识别是人类社会交往中的核心认知能力。近年来，深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）在模拟和理解面孔加工中展现出强大的能力，为探究人类面孔识别的行为表现和神经机制提供了新的视角。因此，围绕识别能力、行为效应与神经机制三个方面，本文系统综述了DCNN与人类在面孔识别中的异同：（1）首先，DCNN是否具备与人类相当的面孔识别能力？从面孔身份、性别、情绪等特征方面出发，评估DCNN在面孔识别任务中的表现；（2）其次，尽管DCNN在识别准确性上表现优异，其加工策略是否与人类的行为机制一致？基于经典的面孔加工效应（如倒置效应、种族效应、熟悉性效应等）分析DCNN与人类加工策略上的相似性与差异性；（3）进一步，DCNN的内部表征是否与人类面孔加工的神经机制相类似？从结构层级性和功能专门化两个方面，比较其表征方式与人类面孔识别系统的神经基础之间的对应关系。当前模型在鲁棒性与泛化性、结果解释力、生物视觉系统模拟等方面仍存在一定局限性，未来研究也可进一步探索其与多模态网络及生成对抗网络的融合潜力。</p
Development of the Emotional-Behavioral Problem Detection Scale for drug addicts
No full text目的 编制戒毒人员情绪—行为问题检测量表，并对其信度和效度进行检验。方法 本研究在参考国内外相关量表的基础上，结合质性访谈和专家审阅，按照内化行为、外化行为和注意问题三个维度构建初始条目池。经过预测试并修改完善后，最终对368名戒毒人员进行正式测试。结果 筛选后的情绪—行为问题检测量表包含37个条目，总量表的Cronbach′s α系数为0.973,各维度的α系数在0.773～0.946之间。二阶验证性因子分析结果表明，量表结构效度良好（χ2/df=2.49,RMSEA=0.064,CFI=0.917,TLI=0.911,SRMR=0.051）。结论 该量表具有良好的信度和效度，可以作为评估戒毒人员在戒毒期间是否能够参与和坚持技能学习的有效工具。</p
Prediction of parents’ foreign language anxiety on their children’s foreign language academic performance
No full text目的 探讨父母外语焦虑对子女外语成绩的预测作用，并分析父母卷入和子女外语焦虑作为中介变量的作用。方法 采用外语课堂焦虑量表、父母卷入量表、父母外语焦虑量表和学生英语测试试卷，对383组父母及其子女进行问卷调查。对相关数据进行统计学分析。结果 父母外语焦虑、子女外语成绩、父母卷入和子女外语焦虑两两之间均呈显著正相关（r=0.17～0.31,P<0.01）。父母外语焦虑对子女外语成绩无显著直接预测作用（β=0.09,P>0.05）。Bootstrap方法检验发现，中介效应包括2条路径：父母外语焦虑→子女外语焦虑→子女外语成绩，中介效应值0.031(95%CI:0.005～0.065)；父母外语焦虑→父母卷入→子女外语焦虑→子女外语成绩，中介效应值0.009(95%CI:0.002～0.018)。结论 父母外语焦虑通过子女外语焦虑的独立中介作用，以及与父母卷入共同构成的链式中介效应，对子女外语成绩产生正向预测作用。</p
心理学家韩茹：孩子的情绪是如何发展的？
No full text<正>从婴儿期的哭闹到青春期的挑战，孩子的情绪表达方式是随着年龄的增长而不断变化的。作为父母，我们要懂得和理解这些变化，学会“翻译”孩子的情绪语言，这对于孩子安全感的发展以及建立起健康的亲子关系至关重要。作为父母，我们往往更关注孩子的身体健康和智力发展，却容易忽视情绪这个看不见摸不着的部分。特别是当孩子还小的时候，我们可能认为他的情绪不过是一时的波动，无需太过重视。</p
An open dataset of Chinese duration expressions
No full textDuration information is essential for understanding and analyzing our world. In textual contexts, duration information is typically conveyed in two formats: numeric (e.g., 1 hour) and verbal (e.g., shortly). To analyze duration information in text, it is crucial to understand how people map duration expressions to corresponding numerical duration. However, the literature has yet to provide lexicons supporting such conversion. Furthermore, existing databases of time-related expressions often lack information about word frequency - a robust predictor of information processing. This article reports an open dataset of 2,101 Chinese duration expressions, each annotated with its corresponding numerical duration. To obtain high-quality data for word frequency, we obtained the frequency of each duration expression from a large-scale corpus of 10 billion Chinese characters (BLCU Corpus Center (BCC) Corpus) and computed an adjusted frequency for each expression. This dataset provides a valuable resource for research on temporal information in Chinese, facilitating studies in natural language processing, psychology, and linguistics
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