心理健康是人类健康的重要组成部分,因此如何及时识别与干预心理健康问题已经成为全社会的关注焦点。识别与干预心理健康问题的传统模式主要依赖于"面对面"(face-to-face)的人际互动方式,制约了实际效果的发挥。本研究旨在探索针对心理健康问题的在线识别与干预模式。研究1:选取102名研究生作为被试,采用SCL-90问卷的"抑郁"分量表测量被试的抑郁情绪状态,利用被试所在高校的网络日志数据分析被试的网络行为特征,通过回归分析的算法与5折交叉验证的方法建立基于网络行为特征的抑郁情绪状态计算模型,从而实现针对心理健康问题的在线识别。研究2:选取186名达到轻度以上抑郁情绪水平的研究生作为被试,采用"抑郁自评量表"(SDS)测量被试的抑郁情绪状态,通过随机对照实验设计的方法来检验基于认知行为技术(CBT)的自助式网络心理咨询程序对用户抑郁情绪状态的调节效果,从而实现针对心理健康问题的在线干预。研究结果发现:(a)基于网络行为特征的抑郁情绪状态计算模型得分与抑郁问卷得分之间的相关系数值为0.65(p<0.05),相对绝对误差值(RAE)为75.61%。(b)经过自助式网络心理咨询程序3周时间的调节,"干预组"被试的抑郁情绪得分显著降低(p<0.01,Cohen’s d=0.58),而"对照组"被试的抑郁情绪得分则没有显著变化(p>0.05,Cohen’s d=0.39)。研究结果表明,针对心理健康问题的在线识别与干预具备了一定程度的有效性与可行性,可以有效满足大范围、高精度、动态监测等方面的实践需求。