Psychology International期刊正式被Scopus收录

Psychology International (ISSN 2813-9844) 是一个国际开放获取期刊，涵盖心理学的各个方面。它致力于为高质量研究成果的传播提供平台，涉及多个子领域，包括神经心理学、临床心理学、认知心理学、运动心理学、教育心理学、社会心理学、心理测量学以及心理健康。

期刊历程

• 2019年

Psych 正式上线，作为季刊发行

• 2024年

期刊名称变更为Psychology International

• 2026年

公布2025年度最佳论文奖

被Scopus收录

发文类型

原创型研究论文、综述、简报等。

期刊主编

主编寄语：

我很高兴地宣布，Psychology International 已被Scopus数据库正式收录。这是期刊发展的重要里程碑，也是对我们所发表研究质量与严谨性的有力认可，凝聚着作者、审稿人和编辑团队的共同奉献。衷心感谢大家的宝贵贡献。

展望未来，我们将继续坚守卓越、包容与可及性的核心价值。诚邀您携手同行——赐稿您的科研成果、担任审稿人，或关注期刊发表的作品。让我们以跨学科和创新的视角推动心理学领域的发展，为社会相关知识的进步贡献力量。

部分编委

投稿优势

• 更高文章曝光度

除Scopus之外，Psychology International 目前还被DOAJ、PsycInfo、PSYNDEX等数据库收录。

• 更快发表速度

• 开放获取

读者可以免费阅读期刊文章。

• 作者持有版权

文章亮点:

(1) 科学自我效能感量表在性别和语言群体之间是“公平”的

研究用PISA 2006和2015的美国数据 (共11,323名学生)，检验了“科学自我效能感”这份量表在男生女生之间、英语母语和非英语母语学生之间是否测的是同一个东西。结果发现：完全没问题。也就是说，男生女生、英语和非英语学生在科学自我效能感上的差异，是真实差异，不是量表本身有偏差造成的。这为后续用这份量表做公平比较提供了扎实证据。

(2) 让AI“凭空”猜心理测量结果，模型通常表现得十分确信，但推断结果往往并不准确

研究者把同样的题目和背景信息发给六个主流AI (ChatGPT、DeepSeek、Grok、Copilot、MetaAI、Gemini)，让它们在没有原始数据的情况下，凭“经验”估计模型拟合指标 (CFI、RMSEA) 和是否满足测量不变性。结果发现：这些AI给出的答案彼此之间看起来很一致(CFI的Cronbach's α = 0.857)，但和真实数据算出来的结果一比，吻合度很差 (CFI的单测量ICC只有0.302，RMSEA只有0.024)。而且AI普遍倾向于高估模型拟合度，有时候还会给出和真实结果相反的不变性判断。

(3) AI会制造一种“共识错觉”，高利害决策不能靠它

文章提出了一个很形象的说法——“共识错觉”(illusion of consensus)。意思是：多个AI模型给出的答案看起来互相印证、头头是道，容易让人以为“大家都这么说，应该靠谱”。但实际上，它们可能共享相似的训练数据和生成习惯，所以一起错。作者警告：在心理测量这种高利害场景下，如果研究者图省事，直接拿AI生成的“看似合理”的结果当证据，可能会得出错误结论，动摇整个效度论证。传统的数据驱动方法 (如多组验证性因子分析) 仍然是建立测量不变性的黄金标准，AI目前只能打辅助，不能当主力。

文章亮点:

(1) AI能帮你分析访谈数据，但它只会说“正确的废话”

现在很多人想用ChatGPT之类的AI来帮忙分析访谈、整理主题。确实，它很快、很省力，但它有个大问题：AI的本质是“猜下一个最可能出现的词”，所以它给你的结论往往是大家早就知道的东西，是教科书式的标准答案。它不会发现那些奇怪的、矛盾的、让你眼前一亮的东西——而这些恰恰是质性研究最有价值的部分。AI不是在帮你做研究，它更像一个只会背标准答案的“模范学生”。

(2) 别把分析工作全扔给机器，研究者不能“甩锅”

该文章指出，质性研究的核心在于研究者深度沉浸于资料，开展感知、反思，并与研究对象建立联结。倘若直接将访谈录音交由AI提取主题，研究者未亲自研读资料、独立思考，实则是将意义解读的工作外包。这不仅是研究上的懈怠，更是一种认知层面的失责。AI可作为研究协作工具，辅助发现文本矛盾、提出启发性问题，但最终的判断与意义建构，必须由研究者完成。

(3) 用AI分析敏感数据要特别小心，知情同意不能走过场

该文章着重探讨相关伦理风险。以家暴受害者、难民等敏感群体研究为例，访谈资料中往往包含可识别个人身份的信息。即便隐去姓名，AI仍有可能依托文本上下文实现个体识别。因此，将此类研究数据上传至ChatGPT等通用AI工具存在较高隐私风险。作者建议，针对这类敏感数据，研究者应当避免使用AI开展分析；若确需应用AI，也仅可处理不含敏感信息的内容。与此同时，知情同意文件中必须向研究参与者清晰说明所使用的AI工具类型、应用方式及隐私保护方案，不能仅笼统标注“使用专业软件”。

文章亮点:

(1) 老年人不是不想用AI，而是被“设计”挡在了门外

很多老年人不会用AI，不是因为他们笨或没兴趣，而是因为产品根本没为他们考虑。字体太小、图标看不懂、语音语速太快、操作步骤太多——这些年轻人觉得无所谓的小问题，对老年人来说就是大障碍。再加上害怕“弄坏设备”、怕被人笑话、觉得AI冷冰冰没人情味，这些心理障碍也让他们望而却步。文章指出，真正的问题不在老年人身上，而在设计和社会的偏见上。

(2) AI聊天机器人可以当老年人的“陪伴者”，缓解孤独

研究发现，像Replika、ElliQ这类AI聊天机器人，能陪老年人聊天、听他们倾诉、记住他们的名字和喜好，给他们一种“有人在乎我”的感觉。对于那些行动不便、独居的老人来说，AI甚至可能成为他们每天说话最多的对象。而且AI随叫随到，不像家人只能偶尔打个电话。当然，前提是AI的设计要有“人情味”——语气温暖、会回应情绪、能记住之前聊过什么，而不是冷冰冰地一问一答。

(3) AI要真正帮到老年人，关键不在技术多强，而在设计有没有“人味”

文章强调，AI在养老领域能不能成功，不取决于算法多厉害，而取决于设计里有没有嵌入人的价值。具体来说：要让老年人参与设计，而不是只把他们当测试对象；要保护隐私、说清楚AI能做什么不能做什么；要避免让老人过度依赖AI而减少真实的人际交往。另外，老年人不是一个模子刻出来的——有钱没钱、身体好坏、以前接没接触过科技，都会影响他们用AI的体验。所以AI不能搞“一刀切”，要因人而异。说到底，AI的目标不是取代人的陪伴，而是补上缺失的那一块，让老年生活更有尊严、有连接、有意义。

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