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Psychology International期刊正式被Scopus收录

已有 130 次阅读 2026-10-22 17:40 |个人分类:news|系统分类:博客资讯

2026年9月，MDPI期刊Psychology International 正式被Scopus (Elsevier) 收录。在此，衷心感谢作者对期刊的支持，感谢主编、编委、客座编辑与审稿专家的重要贡献和读者的持续关注。

截至目前，MDPI已出版550个期刊，Scopus收录378个。

期刊简介

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

Prof. Dr. Antonio Hernández-Mendo（Universidad de Málaga, Spain）

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

Dr. Alexander Robitzsch（University of Kiel, Germany）

Prof. Dr. Mosad Zineldin（Linnaeus University, Sweden）

Prof. Dr. Haibo Yang（Tianjin Normal University, China）

Prof. Dr. Mengcheng Wang（Guangzhou University, China）

Dr. Peida Zhan（Zhejiang Normal University, China）

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

Time to First Decision：22.1 Days

Acceptance to Publication：3.9 Days

开放获取

读者可以免费阅读期刊文章。

作者持有版权

订阅期刊最新资讯：https://www.mdpi.com/journal/psycholint/toc-alert

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1. AI Psychometrics: Evaluating Measurement Invariance in Science Self-Efficacy Using Large Language Models

AI心理测量学：用大语言模型来检验科学自我效能感的测量不变性

Onur Ramazan and Danielle Ka Lai Lee

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。

2. Artificial Intelligence in Qualitative Research: Beyond Outsourcing Data Analysis to the Machine

人工智能在质性研究中的应用：不只是把数据分析交给机器

Alexios Brailas

https://www.mdpi.com/3488030

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”。

3. Bridging the Gap: The Role of AI in Enhancing Psychological Well-Being Among Older AdultsAI如何帮助提升老年人的心理健康

Jaewon Lee and Jennifer Allen

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。