哈尔滨医科大学护理学院云端博士论坛系列学术交流活动回顾（第十八期&第十九期）

讲者简介：叶青芳，博士，哈尔滨医科大学护理学院讲师。参与国家自然科学基金1项，省级教学及科研项目多项，在国内外核心期刊发表学术论文8篇，参编教材8部。

生态心理学强调个体心理与社会环境是动态变化的过程，仅依靠实验室环境下的测量和回顾性的自我报告可能会导致与真实结果存在偏差。生态瞬时评估法（EMA）是研究者在自然情景中对被试者当下行为、情绪体验等变量进行动态实时评估的一种研究方法，更加注重研究的自然情境与生态效度。本次论坛由哈尔滨医科大学护理学院叶青芳博士作为主讲人，从EMA的概述及其应用角度进行了学术分享。

一、EMA的概述

EMA由Stone教授首次提出，通过在一段时间内对被试者进行多次重复取样，在多个时间点收集其日常生活的活动、情绪以及其他信息的自我报告，来捕获被试者日常体验的丰富变化。为使听者全面的了解EMA，叶青芳博士重点从研究特点、研究类型、数据结构及取样方法四个方面对EMA进行了详细地讲解。

叶青芳博士介绍道，EMA不仅注重自然情景下的反馈，具有较高的生态学效度，还能通过统计分析探索变量间的内在关联，是更为精准的纵向研究方法。此外，叶青芳博士着重介绍了各类型EMA的具体应用方法及其数据结构，并通过比较不同的取样方法，发现采用可穿戴设备开展EMA对被试所造成的研究负担较小，取得的效果较好。

二、EMA的应用浅析

首先，基于EMA不同的研究类型（日记法、经验取样法及动态取样法），叶青芳博士各以一篇文献为例，将其在研究中的实际应用进行介绍。其次，叶青芳博士着重讲解了三种方法在同一研究中的混合应用。最后，通过解读分析两例与EMA相关的国家自然科学基金项目，使听者们了解到EMA在项目申报过程中的实际应用。

如何注重现实研究的自然情境和生态效度，是当前学者们较为关注的问题之一。EMA作为传统评估方法的补充，目前正被广泛应用于各种领域，研究工具从最初的纸笔记录，到当今的佩戴式智能手环等移动设备，有关EMA的研究还在不断的深入。本期博士论坛在叶青芳博士细致详实的讲解下，听者们对EMA的基本概念及其实际应用已有了初步的了解和体会，不仅开阔了研究视野，还在研讨过程中获得了一定的启发。

研讨环节

问：在进行EMA研究时，由于采样过程较为密集，被试者会报告较重的负担，影响其参与度，那么如何解决该问题？有效参与率的标准是多少?

采样期间为提高被试者的参与率，会给予适当的物质报酬。参与率目前还没有具体的金标准，在现有研究中暂且将其规定在50%-80%之间。

问：样本量确定为多少才能满足要求？       

对于EMA的样本量目前没有明确要求，已有研究认为由于EMA产生的数据结构密度较大，因此研究中不需要大量的样本即可进行统计分析。

问：基于时间的取样方法，时间点或时间段的选择目前没有具体的依据，是否可以根据自身的研究需要进行设定呢？

基于时间点或时间段的取样是与变量密切相关的，若变量的变化十分密集，那时间窗口的选择则需相应的缩短。现有研究中主要通过经验法，综合考虑研究需要进行设定，但一天不宜超过7次，以免对被试造成过大的负担。

问：如果做经验取样法研究，在比较个体间的差异时，只需要选取其中一个时间点的数据进行相关性分析，还是对全部多层点数据进行相关性分析？

理论上来讲，如果想要更加详实、客观的展现研究结果，最好是对每个时间点的数据进行相关性分析。

参考文献

1.MOSKOWITZ D S,YOUNG S N.Ecological momentary assessment:what it is and why it is a method of the future in clinical psychophar‐macology[J].J Psychiatry Neurosci,2006,31(1):13-20.

2.STONE A A, SHIFFMAN S. Ecological momentary assessment (EMA) in behavioral medicine[J].Ann Behav Med,1994,16(3):199-202.

第 十 九 期

时间：2021年7月14日 19:00-20:40

主题：精神病理学的网络分析

主讲人：山东大学护理与康复学院张烜博士

讲者简介：张烜，山东大学护理与康复学院博士研究生，主要研究方向为产前心理应激反应与子代发育的关系，参与国家自然科学基金一项，以第一作者身份发表SCI/SSCI 4篇。

一直以来精神病理学的研究多基于潜变量模型，将精神障碍概念化为症状的常见原因，症状视为疾病本身的潜在度量指标，症状之间的相关性通过潜在变量（疾病）的影响得以解释。近年来,新兴的症状网络分析视角对精神病理学的发展起到了重要作用,在网络模型中，将精神障碍定义为症状间相互作用的因果系统，为更好的理解精神疾病的发生发展提供新的思路。本次论坛由山东大学护理与康复学院张烜博士作为主讲人，以精神病理学的网络分析为主题进行学术分享。

一、网络分析的概述

传统的精神病理学认为症状是特定精神障碍的潜在反映，与传统的视角不同，症状网络视角认为症状是精神障碍的组成部分，精神障碍产生于网络中症状之间的因果相互作用，而症状间的因果关系则可以用干预的因果理论加以解释。张烜博士讲到，症状网络中用节点表示症状，只有相互直接激活的症状对应的节点是连接的。此外，症状网络具有动态性，即存在迟滞作用（尽管特定触发事件的出现可以激活一个紧密连接的网络，但随后该事件的消失并不能关闭网络）。

二、网络分析的应用浅析

为了进一步加深听者对网络分析的全面理解，张烜博士以两篇高质量精神障碍网络分析研究（分别采用横断面设计和纵向设计）为例进行深度剖析，重点阐述网络分析在当前研究中的应用，包括统计分析，中心性、精确性和稳定性的评估等。张烜博士强调网络分析对干预研究具有重要的指导意义，中心性是衡量症状的重要性指标，针对核心症状的干预比对边缘节点的干预对整个网络结构有更广泛、更强、更快的影响，可作为首要的干预目标。另外，优先干预重要的桥接症状（两种心理应激反应的共病症状）可以阻断或减弱不同心理应激反应症状间的相互传递，对于减弱心理应激反应间的高度共病十分重要。 

论坛结尾，张烜博士总结道，与传统疾病模式不同，网络分析中症状之间存在相互的因果关系，精神障碍被认为是由症状间强烈的因果作用和反馈循环所引起的，针对核心症状实施干预，可以为研究提供新的解决问题的切入点。张烜博士将理论与实例相结合，全方位、多侧面的介绍了精神病理学的网络分析，条理清晰、见解新颖，使听者不但汲取了网络分析方面的知识，也深刻领悟到在科研过程中不能将思维局限于传统形式，要学会扩大视野、转变思维、不断探索学习，使知识及时得到更新和优化。

研讨环节

问：网络分析对数据来源和数据量有什么要求吗？

目前网络分析研究多集中于精神病理学中DSM-5手册中的症状，横断面、纵向设计和随机对照设计都可以。没有具体的数据要求，但如果样本量太小的话，可能会出现一些反常的结果。

问：重点干预核心症状之后，与核心症状高度相关的症状也会随之下降吗？网络分析图会有什么变化？

之前有研究发现，干预后症状间的相关性更弱了，那么干预作为一个外部变量就是有一定的效果。

问：有没有可能我们针对一个核心症状进行干预后，这个症状对其他症状的影响有所下降，而其他弱化的症状突显起来？ 

我觉得有可能出现这种情况，但是出现这种情况是由干预引起的还是因为这个群体随着时间的变化出现了时间上的效应不能确定，例如PTSD不管有没有进行干预，某两个症状可能随着时间变化就是越来越强，但是没有办法判断是不是干预的影响，除非设立一组对照，分别做纵向和随机对照网络分析，如果有区别就是随机对照干预起作用。

问：在某个领域，如果没有明确理论框架指导，只能通过文献回顾构建几个变量或者几个因素之间的相关性，验证某个因素的改变是否会引起一系列因素的改变，这种设计可以用网络分析验证吗？

是可以的。 

参考文献

1.Armour C, Fried E I, Deserno M K, et al. A network analysis of DSM-5 posttraumatic stress disorder symptoms and correlates in U.S. military veterans[J]. J Anxiety Disord, 2017,45:49-59.

2.梁一鸣, 郑昊, 刘正奎. 震后儿童创伤后应激障碍的症状网络演化[J]. 心理学报, 2020,52(11):1301-1315.