一种基于心理测评量表的矛盾纠纷调解方法

技术领域

本发明涉及矛盾纠纷调解，具体涉及一种基于心理测评量表的矛盾纠纷调解方法。

背景技术

矛盾纠纷调解一般指调解组织或其他具有调解职能的组织作为第三人，根据法律规定和社会公德，以说服教育的方式帮助当事人自愿达成协议，从而解决民商事纠纷和轻微刑事案件的一种非诉讼途径。

心理测评量表是由心理学专家总结、基于诊断数据综合分析、针对特定心理学问题的问题集合，是一种测评个体心理状况的工具。由于心理测评量表一般基于统计学构建，因此在多数情况下，具有对被测人员的普适性。心理测评量表通常分为单维度量表、多维度量表，即分别基于单个测评分数、多个测评分数来评估被测人员的心理状况。

在矛盾纠纷调解过程中，调解员可以利用心理测评量表及时了解被测人员的心理状况，以便采用合适的调解方案对双方进行有效调解，以提高调解效率。然而，被测人员在回答心理测评量表时有可能会掩盖自己内心真实的想法，出现故意答错的情况，从而会对心理测评量表的问题分支走向造成一定程度的影响，导致无法通过心理测评量表准确了解被测人员的心理状况，进而不能采用合适的调解方案进行调解工作，使得调解难度大大提高。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于心理测评量表的矛盾纠纷调解方法，能够有效克服现有技术所存在的不能通过心理测评量表准确生成相应调解方案的缺陷。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于心理测评量表的矛盾纠纷调解方法，包括以下步骤：

S1、根据被测人员的个人资料生成基线问题，并向用户端发送基线问题；

S2、监测被测人员在回答基线问题时的第一脑电数据，根据第一脑电数据生成基线特征；

S3、根据被测人员的个人资料向用户端发送对应的心理测评量表；

S4、监测被测人员在回答心理测评量表时的生理数据，根据生理数据得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，同时根据生理数据生成测评特征；

S5、将当前问题回答结果与情绪识别结果进行比对，根据比对结果对心理测评量表中当前问题的下一问题进行动态调整；

S6、根据基线特征和测评特征计算特征值，并根据特征值判断被测人员在回答心理测评量表时是否故意答错；

S7、针对心理测评量表中故意答错的问题进行回答修正，并根据心理测评量表的测评结果生成心理分析报告；

S8、根据心理分析报告生成相应的调解方案，将调解方案发送给调解员，辅助调解员进行矛盾纠纷调解。

优选地，S4中根据生理数据得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，同时根据生理数据生成测评特征，包括：

根据面部表情数据、眼动数据和心率数据进行多模态融合情绪识别，得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果；

根据第二脑电数据生成测评特征；

其中，生理数据包括面部表情数据、眼动数据、心率数据和第二脑电数据。

优选地，所述根据面部表情数据、眼动数据和心率数据进行多模态融合情绪识别，得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，包括：

S41、对被测人员回答当前问题时采集的每种生理数据，分别使用神经网络进行特征提取，并对提取到的特征进行标记；

S42、对标记后的特征进行特征融合和决策融合，得到决策向量；

S43、将决策向量输入预训练的Softmax情绪识别模型，得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果。

优选地，S42中对标记后的特征进行特征融合和决策融合，得到决策向量，包括：

S421、将每种生理数据对应提取的特征作为一个输入模态，对所有输入模态进行特征融合，得到特征向量，并根据特征向量提取所有输入模态的深层次共有特征；

S422、将每种生理数据对应提取的特征和深层次共有特征作为多个输入模态，分别输入至不同类型的机器学习模型进行分类，并对多个输入模态的分类结果进行决策融合，得到决策向量。

优选地，S5中将当前问题回答结果与情绪识别结果进行比对，根据比对结果对心理测评量表中当前问题的下一问题进行动态调整，包括：

判断心理测评量表中当前问题是否为情绪类问题，若为情绪类问题，则将当前问题回答结果与情绪识别结果进行比对，否则向用户端发送与当前问题回答结果对应的分支问题；

若当前问题回答结果与情绪识别结果不相同，则向用户端发送与情绪识别结果对应的分支问题，否则向用户端发送与当前问题回答结果对应的分支问题。

优选地，S6中根据基线特征和测评特征计算特征值，包括：

根据基线特征与被测人员回答心理测评量表时根据生理数据生成的多组测评特征，分别计算得到多个特征值。

优选地，所述根据基线特征与被测人员回答心理测评量表时根据生理数据生成的多组测评特征，分别计算得到多个特征值，包括：

采用下式计算特征值：

V

其中，V

优选地，S6中根据特征值判断被测人员在回答心理测评量表时是否故意答错，包括：

将被测人员在回答心理测评量表中相应问题时的特征值与预设阈值进行比对，若特征值大于预设阈值，则判断被测人员故意答错该问题。

优选地，S7中针对心理测评量表中故意答错的问题进行回答修正，包括：

对于仅包含两个选项的问题，直接将问题答案修改为另一个选项；

对于超过两个选项的问题，删除原答案选项，并生成重复测评集，在被测人员回答完心理测评量表后，将重复测评集发送至用户端。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明所提供的一种基于心理测评量表的矛盾纠纷调解方法，具有以下有益效果：

1)根据被测人员的个人资料生成基线问题，并向用户端发送基线问题，监测被测人员在回答基线问题时的第一脑电数据，根据第一脑电数据生成基线特征，根据被测人员的个人资料向用户端发送对应的心理测评量表，监测被测人员在回答心理测评量表时的生理数据，根据生理数据生成测评特征，根据基线特征和测评特征计算特征值，并根据特征值判断被测人员在回答心理测评量表时是否故意答错，针对心理测评量表中故意答错的问题进行回答修正，从而能够结合基线特征和测评特征准确判断被测人员在回答心理测评量表时是否出现故意答错的情况，并针对故意答错的问题进行回答修正，确保问题答案能够客观反映被测人员当时的心理状况；

2)根据被测人员的个人资料向用户端发送对应的心理测评量表，监测被测人员在回答心理测评量表时的生理数据，根据生理数据得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，将当前问题回答结果与情绪识别结果进行比对，根据比对结果对心理测评量表中当前问题的下一问题进行动态调整，从而能够根据被测人员的情绪准确把握心理测评量表的问题分支走向，有效减小被测人员在回答心理测评量表时因掩盖自己内心真实的想法造成的影响，进而能够根据心理测评量表的测评结果准确生成相应的调解方案，使得调解员采用合适的调解方案进行调解工作，大大提高调解效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的流程示意图；

图2为本发明中基于情绪识别结果对心理测评量表的问题分支走向进行动态调整的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种基于心理测评量表的矛盾纠纷调解方法，如图1和图2所示，S1、根据被测人员的个人资料生成基线问题，并向用户端发送基线问题。

S2、监测被测人员在回答基线问题时的第一脑电数据，根据第一脑电数据生成基线特征。

S3、根据被测人员的个人资料向用户端发送对应的心理测评量表。

S4、监测被测人员在回答心理测评量表时的生理数据，根据生理数据得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，同时根据生理数据生成测评特征。

具体地，根据生理数据得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，同时根据生理数据生成测评特征，包括：

根据面部表情数据、眼动数据和心率数据进行多模态融合情绪识别，得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果；

根据第二脑电数据生成测评特征；

其中，生理数据包括面部表情数据、眼动数据、心率数据和第二脑电数据。

具体地，根据面部表情数据、眼动数据和心率数据进行多模态融合情绪识别，得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，包括：

S41、对被测人员回答当前问题时采集的每种生理数据，分别使用神经网络进行特征提取，并对提取到的特征进行标记；

S42、对标记后的特征进行特征融合和决策融合，得到决策向量；

S43、将决策向量输入预训练的Softmax情绪识别模型，得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果。

S42中对标记后的特征进行特征融合和决策融合，得到决策向量，包括：

S421、将每种生理数据对应提取的特征作为一个输入模态，对所有输入模态进行特征融合，得到特征向量，并根据特征向量提取所有输入模态的深层次共有特征；

S422、将每种生理数据对应提取的特征和深层次共有特征作为多个输入模态，分别输入至不同类型的机器学习模型进行分类，并对多个输入模态的分类结果进行决策融合，得到决策向量。

S5、将当前问题回答结果与情绪识别结果进行比对，根据比对结果对心理测评量表中当前问题的下一问题进行动态调整，具体包括：

判断心理测评量表中当前问题是否为情绪类问题，若为情绪类问题，则将当前问题回答结果与情绪识别结果进行比对，否则向用户端发送与当前问题回答结果对应的分支问题；

若当前问题回答结果与情绪识别结果不相同，则向用户端发送与情绪识别结果对应的分支问题，否则向用户端发送与当前问题回答结果对应的分支问题。

S6、根据基线特征和测评特征计算特征值，并根据特征值判断被测人员在回答心理测评量表时是否故意答错。

1)根据基线特征和测评特征计算特征值，包括：

根据基线特征与被测人员回答心理测评量表时根据生理数据生成的多组测评特征，分别计算得到多个特征值。

具体地，根据基线特征与被测人员回答心理测评量表时根据生理数据生成的多组测评特征，分别计算得到多个特征值，包括：

采用下式计算特征值：

V

其中，V

2)根据特征值判断被测人员在回答心理测评量表时是否故意答错，包括：

将被测人员在回答心理测评量表中相应问题时的特征值与预设阈值进行比对，若特征值大于预设阈值，则判断被测人员故意答错该问题。

S7、针对心理测评量表中故意答错的问题进行回答修正，并根据心理测评量表的测评结果生成心理分析报告。

具体地，针对心理测评量表中故意答错的问题进行回答修正，包括：

对于仅包含两个选项的问题，直接将问题答案修改为另一个选项；

对于超过两个选项的问题，删除原答案选项，并生成重复测评集，在被测人员回答完心理测评量表后，将重复测评集发送至用户端。

S8、根据心理分析报告生成相应的调解方案，将调解方案发送给调解员，辅助调解员进行矛盾纠纷调解。

本申请技术方案中，一方面根据被测人员的个人资料生成基线问题，并向用户端发送基线问题，监测被测人员在回答基线问题时的第一脑电数据，根据第一脑电数据生成基线特征，根据被测人员的个人资料向用户端发送对应的心理测评量表，监测被测人员在回答心理测评量表时的生理数据，根据生理数据生成测评特征，根据基线特征和测评特征计算特征值，并根据特征值判断被测人员在回答心理测评量表时是否故意答错，针对心理测评量表中故意答错的问题进行回答修正，从而能够结合基线特征和测评特征准确判断被测人员在回答心理测评量表时是否出现故意答错的情况，并针对故意答错的问题进行回答修正，确保问题答案能够客观反映被测人员当时的心理状况；

另一方面，根据被测人员的个人资料向用户端发送对应的心理测评量表，监测被测人员在回答心理测评量表时的生理数据，根据生理数据得到被测人员回答当前问题时的情绪识别结果，将当前问题回答结果与情绪识别结果进行比对，根据比对结果对心理测评量表中当前问题的下一问题进行动态调整，从而能够根据被测人员的情绪准确把握心理测评量表的问题分支走向，有效减小被测人员在回答心理测评量表时因掩盖自己内心真实的想法造成的影响，进而能够根据心理测评量表的测评结果生成相应的调解方案，使得调解员采用合适的调解方案进行调解工作，大大提高调解效率。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。