Ерата на големите данни и машинното обучение революционизира анализа на данни от психологически мащаб. Тези усъвършенствани статистически техники могат да обработват големи масиви от данни с множество променливи, разкривайки модели и връзки, които могат да останат скрити чрез традиционните методи (Chen & Song, 2017).
Проучване на данни: Алгоритмите за машинно обучение могат да пресяват огромни масиви от данни, като идентифицират модели, връзки и тенденции, които може да не са очевидни чрез традиционните статистически методи. Тези прозрения могат да бъдат безценни за разбирането на човешкото поведение и психологическите конструкции (Hastie et al., 2009).
Прогнозно моделиране: Машинното обучение позволява разработването на прогнозни модели, които могат да предвидят бъдещо поведение или резултати въз основа на психологически оценки. Например алгоритмите за машинно обучение могат да прогнозират вероятността от определени състояния на психичното здраве въз основа на психологически оценки (Pfister et al., 2014).
Интегриране на данни: Анализът на големи данни може да интегрира данни от психологически мащаб с различни други източници на данни, като например активност в социалните медии, физиологични измервания и фактори на околната среда (Chen et al., 2012). Този холистичен подход може да осигури по-цялостно разбиране на човешкото поведение и психичните процеси.
Като използват големи обеми от данни и машинно обучение, изследователите имат потенциала да открият нови идеи, да усъвършенстват класификацията на психологическите състояния и да прогнозират бъдещо поведение въз основа на психологически оценки.
