Era velikih podataka i mašinskog učenja je revolucionirala analizu podataka prikupljenih pomoću psiholoških skala. Ove napredne statističke tehnike mogu da obrađuju velike skupove podataka sa brojnim varijablama, otkrivajući obrasce i odnose koji mogu ostati skriveni kada se koriste tradicionalne metode (Chen & Song, 2017).
Istraživanje podataka: Algoritmi mašinskog učenja mogu da pregledaju ogromne skupove podataka, identifikuju obrasce, odnose i trendove koji možda nisu očigledni kada se koriste tradicionalne statističke metode. Ovi uvidi mogu biti od neprocenjive vrednosti za razumevanje ljudskog ponašanja i psiholoških konstrukata (Hastie et al., 2009).
Prediktivno modeliranje: Mašinsko učenje omogućava razvoj prediktivnih modela koji mogu predvideti buduća ponašanja ili ishode na osnovu psiholoških procena. Na primer, algoritmi mašinskog učenja mogu predvideti verovatnoću određenih stanja mentalnog zdravlja na osnovu psiholoških procena (Pfister et al., 2014).
Integracija podataka: Analiza velikih podataka može integrisati podatke prikupljene pomoću psihološke skale sa raznim drugim izvorima podataka, kao što su aktivnosti društvenih medija, fiziološka merenja i faktori životne sredine (Chen et al., 2012). Ovaj holistički pristup može pružiti sveobuhvatnije razumevanje ljudskog ponašanja i mentalnih procesa.
Koristeći velike podatke i mašinsko učenje, istraživači imaju mogućnost da otkriju nove uvide, preciziraju klasifikaciju psiholoških stanja i predvide buduće ponašanje na osnovu psiholoških procena.
