真正目的。
? 在实验结束后进行访谈（debriefg），询问被试是否猜测到了研究目的，并排除可能受影响的数据。
（5）反抗心理（Reace）
? 动机：有些被试不喜欢被研究，或者对实验产生抵触情绪，因此故意提供错误信息。
? 例子：在政治态度研究中，被试可能故意选择极端答案，以表达对社会制度的不满。
? 应对策略：
? 设计平衡性问题，比如提出多个角度的问题，让反抗者难以选择单一的极端答案。
? 在数据分析时排除过于极端或自相矛盾的回答。
9. 研究方法如何减少被试撒谎的影响？
尽管被试可能撒谎，但心理学家已经开发出多种研究方法，以提高数据的可靠性和有效性。
（1）隐性测量（Iplicit asures）
? 特点：避免直接询问被试，而是通过他们的无意识反应推测真实想法。
? 例子：
? 隐式联想测验（Iplicit Associatio, IAt）：测试被试对不同概念的自动联想，比如他们对某种族群的潜在偏见。
? 眼动追踪（Eye-trag）：观察被试在浏览图片或阅读文本时的眼球运动，判断他们的真实关注点。
? 优势：即使被试有撒谎意图，他们的无意识反应仍然可以揭示真实态度。
（2）生理测量（physiological asures）
? 特点：通过生理信号（如心率、皮肤电导、大脑活动）来判断被试的真实心理状态。
? 例子：
? 功能性磁共振成像（fRI）：观察大脑特定区域的活动，判断被试是否在抑制真实反应。
? 皮肤电导反应（Galvanic Sk Response, GSR）：检测谎言时的微弱生理变化。
? 优势：相较于自报告，生理测量不容易被被试操纵。
（3）行为测量（behavioral asures）
? 特点：关注被试的实际行为，而不是他们的口头回答。
? 例子：
? 观察法（observatiohods）：在自然环境中观察被试的行为，避免实验干扰。
? 选择任务（choice-based tasks）：例如，在经济学实验中，通过金钱分配游戏来研究公平性，而不是直接询问“你认为自己公平吗？”
? 优势：行为往往比语言更真实，特别是在涉及道德、社会态度等敏感话题时。
10. 未来发展：人工智能如何帮助心理学研究？
随着科技进步，人工智能（AI）和大数据分析正成为心理学研究的新工具，有助于减少被试撒谎的影响。
（1）自然语言处理（NLp）分析
? AI可以分析被试的语言模式，判断他们的回答是否符合典型的撒谎模式。
? 例如，撒谎者可能使用更少的“我”字（I），以试图与谎言保持心理距离。
（2）社交媒体数据挖掘
? 研究者可以分析被试的社交媒体内容，寻找其公开表达与研究问卷回答之间的矛盾。
（3）深度学习（deep Learng）分析面部表情
? AI可以识别微表情，以判断被试在回答问题时是否存在潜在欺骗行为。
11. 结论：被试撒谎，心理学研究真的无效吗？
（1）影响：
? 被试撒谎确实会影响数据质量，但不会使所有研究完全无效。
? 研究类型不同，受撒谎影响的程度也不同（自报告最容易受影响，行为研究较
