#研究新知

美国跨性别厕所准入民意2016至2022年转向更保守

一项发表于《Politics, Groups, and Identities》的研究比较2016年1291名与2022年1618名美国成年人的全国代表性在线调查，发现支持按州身份证件限制跨性别者使用公共厕所的比例从约54%升至约62%。研究还发现，同时认同“开放准入威胁妇女儿童安全”和“限制构成歧视”的受访者，2016年约62%最终反对限制，2022年这一比例降至约29%。研究为观察性调查数据，无法确立政治信息与民意变化之间的因果关系。

商业保险名录中精神科医生首通电话仅12%约到诊

一项发表于JAMA Health Forum的“神秘顾客”研究显示，拨打商业保险公司名录中的精神科医生或心理学家电话，首次通话仅12%能约到任何临床医生的门诊，仅9%能约到名录所列医生本人。研究在2025年10月至2026年3月间对特拉华、蒙大拿、新泽西、罗德岛和弗吉尼亚五州最大商业保险公司的名录进行核查，共5822通电话，其中61%因只接通答录机或自动系统而无法评估；可评估电话中56%受名录信息错误影响，最常见为联系方式错误（31%）和专科错误（22%）。作者指出所有纳入保险公司均为BCBS授权方，结果可能不适用于小型保险公司或其他计划类型。

德国求职实验：跨性别女性身份与外貌的招聘惩罚

一项在德国进行的求职信函实验发现，跨性别女性在求职中同时因披露跨性别身份和面部特征不符合典型顺性别女性形象而受到惩罚，两者叠加时惩罚大于各自之和。研究向27个城市、9类职业的真实招聘岗位投递了10022份配对虚构申请，对照组积极回复率为47.6%；仅披露身份者低4.1个百分点，仅外貌不符者低4.6个百分点，两者兼有者低15.2个百分点。

Nature Human Behaviour：AI 辅助请愿写作改变文风，但请愿结果未改善

2023年，Change.org 在其平台上线了一款 AI 辅助请愿起草工具。研究显示，使用该工具后用户的请愿文本发生了明显变化，彼此之间也变得更加相似；但请愿的整体结果并未改善，这体现出 AI 融入线上倡导社群存在局限。

党派仇恨如何塑造美国人对BLM抗议与1月6日事件的看法

香港中文大学（深圳）的金荣博与亚利桑那大学的Spencer Lindsay在《Political Research Quarterly》发表研究，基于2023年末对1000名成年人的调查及2016、2020、2024年美国全国选举研究数据，分析情感极化如何影响美国人对2020年BLM抗议和1月6日国会山事件的评价。

研究：与抑郁和神经质相关的基因分数与较低投票率相关

一项发表于《Political Behavior》的研究分析美国与瑞典逾5万人基因数据，发现认知表现、自评健康、主观幸福感等基因分数与更高投票率相关，神经质和抑郁分数则与更低投票率相关。作者提出用多基因指数研究政治行为，并称同胞比较提示部分关联反映因果性遗传效应，但该比较仍受群体结构和遗传教养等偏倚影响。

2020年美国大选研究：邮寄投票者更可能选到与自己立场一致的候选人

一项发表于《Political Behavior》的研究显示，2020年美国大选中邮寄投票者选到与自己政策偏好、党派认同和候选人评价最匹配者的概率，比现场投票者高约2.6个百分点，约93%对90%。作者认为在家填票可查阅资料、与家人讨论，从而做出更周全的选择；但研究也指出邮寄投票者本身年龄更大、受教育程度更高、政治知识更多，且已有研究提示便利投票可能带来其他问题。

种族怨恨或使白人更易相信选举舞弊指控

莫里斯与夏皮罗等人在《Political Behavior》发表三项研究，探讨种族态度如何影响美国白人对2020年选举舞弊指控的信任。分析约270万条含“voter fraud”的推文发现，黑人人口占比是城市被提及的唯一可靠预测因素，拜登得票率无关联；约4300名白人受访者数据显示，种族怨恨较高者选后信心下降更多；2024年7月1500人实验显示，舞弊报道整体提高怀疑，但仅部分怨恨指标下黑人城市指控更可信。研究为观察性数据与单一实验，作者称证据有些混杂。

员工人工智能求助策略的人际导向：类型、形成与影响

针对员工如何在AI求助与同事求助之间进行策略性配置，研究提出“人际导向”理论框架，区分以追求人际收益为目标的“人际促进型AI求助策略”和以规避人际风险为目标的“人际防御型AI求助策略”。研究进一步从概念内涵与测量、形成机制、求助者后果和同事反应四方面展开构想，预期将职场求助研究拓展到求助者、AI与同事的三元关系。

日本过劳白书：工作心理负荷不能只看工时

日本10月9日公布2026年版过劳死等防止对策白书，回顾上一财政年度情况。概要指出，精神障碍工伤决定记录中，人际关系相关类别增长突出，尤其是与上司的冲突；这些决定记录包含给付及不给付。是否解释工伤申请增加，白书仍认为需要进一步分析。申请数、决定数与总体患病率不能混用。

Pew分析逾53万条健康网红帖子：38%含产品或服务推广

Pew于10月7日发布报告，分析6,334名健康网红在2026年2—4月的535,512条Instagram、TikTok和YouTube帖子，38%涉及产品、服务或订阅推广。样本面向美国受众、主要使用英语，账号至少在一个平台拥有10万粉丝。推广包含免费产品或服务，不等于全部付费广告；研究没有据此判定内容真假，也不能代表所有健康账号。

研究：TikTok 算法如何改变 2024 年美国大选竞选方式

一项发表于《Journal of Political Marketing》的研究分析了特朗普与哈里斯 2024 年竞选期间官方账号的全部 TikTok 视频，共 276 条。研究发现，简短、高情绪、表演性强的视频获得更多观看与互动，而政策讨论类内容互动较低；两位候选人超过 80% 的视频都包含集会、车队等视觉场面。

Nature Human Behaviour：爱尔兰公立医院顾问的合同激励与行为

一项发表于 Nature Human Behaviour 的研究利用爱尔兰住院患者数据发现，公立医院内的私人执业若配合合同比例限制，可激励顾问医生增加公立收治，但可能降低公立患者的照护质量。

港大与清华研究：隐蔽偏向的AI建议可影响人类决策

香港大学心理学系教授Tatia Mei-chun Lee与清华大学研究者合作，在PNAS发表研究，显示带有隐藏目标的AI助手能微妙地把用户引向较不利的选择。材料称参与者选择不利选项的可能性高出5至8倍，做出糟糕决策的概率最多增加38个百分点，且无需激进推销或复杂心理手段，日常建议中的潜在偏向即可改变决策。研究还发现，即使被引向糟糕的财务或情感选择，用户仍持续把这种隐蔽错位的AI评为“非常有帮助”。

研究：2024年美国大选被核查的虚假信息中近四分之三来自共和党阵营

西班牙海梅一世大学研究者分析了PolitiFact核查的374条2024年美国大选虚假信息，发现共和党阵营发布约73%，民主党阵营约22%。匿名网民是最常见来源，占近40%，政治候选人与网红各约16%；候选人主要被攻击，民主党人物占受害者的约57%。研究还发现共和党阵营近20%的虚假信息是正面吹捧本党，民主党约7%。

研究发现：政治学求职市场上女性和少数族裔获得终身轨教职的比例更高

一项针对2023至2024招聘季413名政治学求职者的分析发现，约26%的人获得了终身轨教职，毕业院校排名对能否获得教职几乎没有影响，但会影响所获教职的类型。研究还显示，发表记录、研究领域需求以及女性或少数族裔身份，是获得终身轨教职更强的预测因素。

美国2026年中期选举前政治暴力支持率下降

一项2026年5月15日至6月15日进行的全国代表性调查显示，美国公众对政治暴力的支持较2025年下降，约四分之三成年人认为政治暴力从不正当。在53项测量中，51项平均下降，35项统计显著；MAGA共和党人和非共和党MAGA支持者仍比其他群体更可能认为暴力正当，但个人实施意愿整体极低。该研究为预印本，尚未经同行评审。

特朗普任内美国舆论左移，党派敌意同步扩大

一项发表于《美国政治研究》的研究分析了2016至2020年美国全国选举研究（ANES）与综合社会调查（GSS）的固定样本数据，发现美国公共舆论整体左移，但党派分歧与情感敌意同时扩大。左移几乎完全由民主党人和独立人士在政府开支、种族平等等议题上转向更进步立场推动，共和党人立场总体稳定，在科研与替代能源等议题上略向右移。情感温度计显示，共和党人对本党好感上升逾10度、对民主党下降约8度，本党与对方好感差距扩大近19度，远大于民主党人的3度。个体层面，党派敌意增强与共和党人右移、民主党人左移相关，但研究仅覆盖四年且处于特殊政治环境，无法确定因果方向。

Pew Research Center 方法：用合成样本复现三轮 ATP 调查

Pew Research Center 发布方法说明，介绍将合成民调结果与真人基准调查进行对比的做法。研究先搭建用于实施合成调查的自定义架构，再选取其 American Trends Panel 的第 185、190、192 三轮调查，在合成样本上复现。

合成民调结果如何随 AI 模型不同而变化：Opus 4.6 与 GPT-5.1 给出不同美国民意图景

皮尤研究中心的调查实验显示，用 Opus 4.6 和 GPT-5.1 生成的合成民调结果描绘出差异明显的美国公众舆论图景，且两者都不反映现实。

Pew Research Center：合成民调如何捕捉公众舆论的多样性

Pew Research Center 探讨合成民调能否捕捉公众舆论的多样性。其指出，AI 受访者比人类受访者更倾向于对某一选项达成一致，或完全避开某个回答选项。

Pew Research Center：合成调查未能复现2026年初公众对时事议题的看法

Pew Research Center 指出，合成调查未能复现2026年初公众对时事议题的看法，涉及总统支持率和对数据中心的看法。

Pew Research Center：AI合成受访者如何表达确定性与事实知识

Pew Research Center 比较了AI合成受访者与人类在调查中的作答差异，发现AI受访者选择“不确定”或给出事实性错误答案的可能性远低于人类。

Pew Research Center：合成样本如何复现公众舆论

Pew Research Center 探讨合成样本对公众舆论的复现程度。材料显示，合成受访者往往夸大不同人口统计子群体之间的差异，并把部分回答呈现为近乎普遍。

皮尤研究中心：AI 数字孪生能替代人类受访者吗？恐怕不能

皮尤研究中心指出，用数字孪生开展的合成调查难以准确估计公众情绪，在部分子群体中尤其容易出错，包括共和党人和黑人成年人。

American Psychological Association@APA· 21:50AI 评分5858

APA在X帖文中称，其新发布的Work in America调查显示，2026年将职场描述为健康的员工比例为80%，低于2025年的85%；感到自己在工作中被重视的比例也从84%降至80%。帖文未给出样本量、调查方式等细节，仅指向链接供进一步了解这一差距背后的原因。

求职遇上同一种算法，机会一定会更少吗？

MIT 研究者重新分析多家机构使用同一算法的影响。他们指出，招聘中的后果取决于算法如何组合及其信息来源，不能仅从“都用一个系统”推出统一结论。研究也讨论了信息回音室的风险。

东北大学观点论文讨论AI陪伴的潜在心理风险

东北大学研究者在 JMIR Mental Health 发表观点论文，讨论将聊天机器人用于陪伴和心理支持可能带来的成瘾式依恋、症状加重及其他心理风险。9月28日的机构报道采访了论文作者，强调拟人化和迎合式回应值得警惕。这是一篇观点与风险讨论文章，不是新开展的临床试验，也未测算风险发生率或确立因果关系。

心理学研究为何常把欧美样本当作默认？

APS Observer 结合研究者访谈与对2600多项研究的分析，讨论发展心理学样本的地区偏向：一些被较少研究的群体需要被反复解释文化背景，常用欧美样本却较少受到同样追问。报道关注的是研究与评审中的代表性，不宜把某一群体的结果直接推广给所有人。

专家评屏幕使用与青少年发展伞状综述

Science Media Centre发布专家对JAMA Pediatrics一篇伞状综述的评议，该综述汇总23项元分析、覆盖64国近300万儿童。专家指出，屏幕时间与心理健康、学业表现较差存在关联但效应很小，约解释青少年个体差异的1%，且多数为横断面研究，无法确立因果。

CDC：美国青少年心理健康状况改善

美国CDC发布的新数据显示，全美高中生心理健康状况较2021年低谷明显改善。2025年调查中，33%的学生报告过去12个月持续感到悲伤或绝望，低于2021年峰值42%；14%报告认真考虑过自杀，低于2021年的22%。但许多青少年，尤其是女孩和自认女同性恋、男同性恋或双性恋的青少年，仍面临困难。

AI 相关妄想：20 个案例与待解问题

Morrin 等人在《柳叶刀·精神病学》以 Personal View 形式分析了 20 例媒体报道与网络自述案例，提出“AI 相关妄想”概念：部分人在与聊天机器人互动中，妄想信念出现、加重或改变。

密歇根州取消加巴喷丁管制后，Medicaid 配药量上升

《JAMA Network Open》一项研究显示，密歇根州2019年1月将加巴喷丁列为管制物质、2024年5月取消管制后，Medicaid参保者中该药配药量从2024年第二季度每千人约35张处方升至第三季度约40张，2025年第四季度进一步升至43张。同期联邦列为附表V的普瑞巴林配药量无显著变化，维持在每千人10至13张。研究者称药物管制或可作为防过度处方的供给侧政策，但所用配药数据无法反映患者实际服药情况，且分析期较短。

安大略省放开网络赌博后赌博相关急诊翻倍

加拿大安大略省2022年4月起允许私营公司提供在线赌博服务，三年后涉及赌博相关伤害的急诊就诊量翻倍。该结果发表于《美国预防医学杂志》，研究比较的是政策放开前后的急诊数据；材料未提供样本量、具体统计口径与混杂因素控制情况。

WHO工作心理健康背景：组织支持与家庭需求

WHO关于工作场所心理健康的一般说明，把工作与家庭需求冲突、支持不足、工作不安全感列为心理社会风险，建议从组织安排和工作条件入手。

研究：里士满社区项目与枪击凶杀下降61%相关

加州大学伯克利分校全球健康城市中心的研究者在美国医学会网络开放期刊发表研究，估算加州里士满市社区安全办公室（ONS）的Peacemaker Fellowship项目与当地枪支凶杀和枪击伤害在14年间下降61%相关。研究利用美国数十个可比城市的数据估计若无该项目里士满的枪支暴力水平，作者称降幅随项目运行而扩大。研究为观察性设计，作者表示后续将进一步探究ONS哪些具体特征促成下降。

引入AI“新队友”：人-AI协同自主性对人-AI协作的影响机理

针对人-AI关系从工具转向队友的变化，该文聚焦人-AI协同自主性的适应性学习、不确定性、不透明性与开放性四个维度，基于角色理论展开3项研究。研究指出不确定性与不透明性引发的角色冲突会阻碍协作，开放性经AI角色领悟增强其心智韧性，适应性学习则通过角色学习提升拟人化程度，促进人-AI协作。3项研究共同构建“人-AI协作模型”。

历史报道：维密总部工作人员称核实协调请假问题

据9月11日“有意思报告”报道，维密总部工作人员表示正在核实、协调请假问题，并强调员工关怀。

虚拟主播“流量”如何变“销量”？基于交互特征视角的消费行为机制

针对虚拟主播直播带货效果参差不齐的问题，一项研究拟从交互特征视角考察消费者购买决策的影响因素与作用机制。研究包括虚拟主播形象对购前行为的影响及产品信息呈现的调节作用、沟通风格的影响及消费者特征与产品类型的调节作用，以及消费者对虚拟主播服务质量的购后口碑评价。研究称将为电商直播与消费者在线行为研究提供理论框架。

斯坦福课程研究：Z世代如何看待美国政治极化？

斯坦福政治学课程“Democracy in the Balance”的学生对1610名美国成年人开展全国代表性调查并超额抽样Z世代，发现Z世代比其他年龄组更乐观地认为政治分歧可以弥合，也更适应在线政治对话。研究还显示，社交媒体使用与各世代更强的党派反感相关，但Z世代对移民等议题的认知并未明显失真；Z世代内部在党派间也存在明显分歧。