人工智能时代的历史心理学：从情感计算到历史模拟

陈钰琪，香港大学人文社会研究所与文学院助理教授，北京大学历史学博士，哈佛大学量化社会研究所访问学者，致力于数字人文与量化历史研究，将人工智能与计算方法融入人文学科，通过创新的跨学科方法揭示新发现，其研究成果发表于International Journal of Geographical Information Science, Humanities and Social Sciences Communications, Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing等国际期刊与会议。 

历史心理学关注长时段历史中人类情感、价值观念与行为方式的形成及其变迁，为理解制度、经济和政治过程提供了心理层面的视角。本次报告将讨论人工智能如何拓展历史心理学及相关跨学科研究的路径。一方面，情感计算与心理测量为历史文本和图像分析提供了新的工具，机器学习、大语言模型与多模态模型的发展，使研究者得以对原本非结构化的历史材料进行大规模比较分析，进而考察情感、道德与社会心态的长期变迁。另一方面，人工智能驱动的历史模拟则为连接微观经验与宏观结构提供了新的视角，不仅关注地理、制度、战争等因素如何塑造历史进程，也关注个体在这些条件下如何形成记忆、情感、选择与行动。与此同时，情感计算、心理测量与历史模拟的可靠性，离不开坚实的史料基础。结构化数据库的建设，使分散于文本、图像与考古材料中的信息得以被系统性地整理、连接与分析，为上述方法提供了可供验证的样本。本报告也将由此探讨：人工智能在扩展跨学科研究尺度的同时，如何仍然立足于具体的材料、语境与解释。