Büyük veri ve makine öğrenimi çağı, psikolojik ölçekli verilerin analizinde devrim yarattı. Bu gelişmiş istatistiksel teknikler, çok sayıda değişken içeren büyük veri kümelerini işleyebilir, geleneksel yöntemlerle gizli kalabilecek kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarabilir (Chen ve Song, 2017).
Veri Araştırması: Makine öğrenimi algoritmaları, büyük veri kümelerini tarayarak geleneksel istatistiksel yöntemlerle görülemeyen kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirleyebilir. Bu içgörüler insan davranışını ve psikolojik yapıları anlamak için çok değerli olabilir (Hastie ve diğerleri, 2009).
Tahmine Dayalı Modelleme: Makine öğrenimi, psikolojik değerlendirmelere dayalı olarak gelecekteki davranışları veya sonuçları tahmin edebilen tahmine dayalı modellerin geliştirilmesine olanak tanır. Örneğin, makine öğrenimi algoritmaları, psikolojik değerlendirmelere dayanarak belirli zihinsel sağlık koşullarının olasılığını tahmin edebilir (Pfister ve diğerleri, 2014).
Veri Entegrasyonu: Büyük veri analizi, psikolojik ölçek verilerini sosyal medya etkinliği, fizyolojik ölçümler ve çevresel faktörler gibi diğer çeşitli veri kaynaklarıyla entegre edebilir (Chen vd., 2012). Bu bütünsel yaklaşım, insan davranışının ve zihinsel süreçlerin daha kapsamlı anlaşılmasını sağlayabilir.
Araştırmacılar, büyük verilerden ve makine öğreniminden yararlanarak yeni anlayışlar ortaya çıkarma, psikolojik durumların sınıflandırmasını hassaslaştırma ve psikolojik değerlendirmelere dayalı olarak gelecekteki davranışları tahmin etme potansiyeline sahiptir.
