心理痛苦和自身优势的变化与中学生内外化问题的关系：基于机器学习的证据

摘要

目的：整合视角下探索心理痛苦、自身优势在青少年内外化问题发展中的关键作用，为青少年内外化问题的近端干预靶点提供证据。方法：采用整群便利抽样和纵向设计，选取984名初中生(M_年龄=12.12±0.77)进行12个量表的两次测评，间隔时间为6个月。采用Lasso回归、Ridge回归与随机森林3种机器学习算法分别构建青少年内外化问题的识别模型，明确最优模型中的关键特征；采用潜在转变分析考察心理痛苦和自身优势的发展变化及其对青少年内外化问题的影响。结果：（1）在青少年内外化问题识别模型的特征重要性上，痛苦唤醒在风险因素中排序第一，联结在保护因素中排序第一；痛苦唤醒的重要性优于联结。（2）心理痛苦和积极发展素质的联合剖面分为3个亚组：高痛苦组（T1、T2分别为11.2%、13.9%），高优势组（T1、T2分别为45.3%、43.7%）和低优势-低痛苦组（T1、T2分别为43.5%、42.4%）。（3）经历学业危机事件的青少年更可能从高优势组转变为高痛苦组（OR=25.11）。经历人际危机事件的青少年更不可能从高痛苦组转变为高优势组（OR<0.001）。结论：青少年内外化问题的预防和干预应从培养自身优势和降低风险因素两方面入手，重视培养青少年与同伴、重要成人建立关系和对负性情绪的有效调节能力。

关键词

内化问题 / 外化问题 / 心理痛苦 / 自身优势 / 机器学习 / 潜在转变分析