导师简介
如果你想申请爱尔兰都柏林圣三一学院心理学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析都柏林圣三一学院的Prof.Bishop的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
Professor Sonia Bishop是计算临床与实验心理学、神经科学领域的资深学者，现任都柏林圣三一学院心理学教授及Trinity Inst. of Neurosciences (TCIN) Psychology 1968教授。她的学术经历贯穿多所顶尖院校，教育背景涵盖实验心理学与临床心理学：本科阶段就读于牛津大学，获Experimental Psychology学士学位；博士阶段在伦敦国王学院精神病学研究所专攻临床心理学；随后在剑桥大学及MRC CBU完成博士后研究。在加入都柏林圣三一学院前，她曾于加州大学伯克利分校担任终身教职。
研究分析
Bishop教授团队近年发表的研究成果聚焦情感认知神经机制，在国际权威期刊发表多篇论文，以下为核心成果解析：
- Judging emotion in natural images of crowds. Emotion(Washington, D.C.2024).该研究突破传统情感研究多采用孤立刺激的局限，以“人群自然图像”为研究对象，探究人类对群体情绪的判断机制。研究揭示了自然场景中群体情绪信息的加工规律，为理解真实社交环境下的情感认知提供了新依据，其结论对社交焦虑相关研究具有直接参考价值。
- Occipital-temporal cortical tuning to semantic and affective features of natural images predicts associated behavioral responses.2024年发表于《Nature communications》该研究聚焦枕颞皮质（视觉信息加工的核心脑区）对自然图像语义与情感特征的调谐作用。研究发现，该脑区的神经活动模式可有效预测个体的行为反应，建立了“视觉皮层神经编码-情感行为”的关联桥梁，为情感障碍的神经机制研究提供了关键实验证据。
- Biased belief priors versus biased belief updating: Differential correlates of depression and anxiety. PLoS computational biology, 18(8), e1010176（2022）这一研究从计算精神病学视角出发，区分了“偏见信念先验”与“偏见信念更新”两种认知偏差。结果表明，抑郁与焦虑分别与这两种偏差存在差异化关联——抑郁更易表现为信念先验的固化，而焦虑则与信念更新过程的异常相关。该发现为精准区分抑郁与焦虑的认知机制、开发针对性干预方案提供了理论基础。
研究想法
结合Bishop教授的研究方向，可拓展以下创新研究思路：
- 数字环境下群体情绪认知的计算建模：基于“人群自然图像情绪判断”的研究基础，进一步探索社交媒体中动态群体情绪（如评论区情绪流）的加工机制。利用自然语言处理技术提取社交媒体文本的情感特征，结合功能磁共振成像（fMRI）记录大脑活动，构建数字场景下群体情绪认知的计算模型，分析焦虑人群对网络群体情绪的加工偏差，为理解网络社交焦虑的成因提供新视角。
- 青少年抑郁的信念偏差纵向追踪研究：针对青少年抑郁高发群体，结合“信念先验与更新”的研究框架，开展为期1-2年的纵向追踪。通过行为实验与计算建模，记录青少年从健康到抑郁风险状态下信念偏差的动态变化，同时采集唾液皮质醇（压力激素）与睡眠质量数据，探索生理指标与认知偏差的交互作用，为抑郁的早期识别与干预提供预测标志物。
- 基于枕颞皮质编码规律的情感干预范式开发：依据“枕颞皮质调谐预测行为反应”的研究结论，设计针对性的视觉训练干预方案。通过呈现特定语义-情感特征的自然图像，调控枕颞皮质的神经编码模式，进而改善焦虑患者的情感加工偏差。可结合虚拟现实（VR）技术增强干预的沉浸感，通过计算建模评估干预效果，实现“神经机制-干预设计-效果预测”的闭环研究。
申请建议
1.学术背景提升：
- 优先修读计算精神病学、认知神经科学、实验心理学相关课程，掌握基础理论知识。重点学习概率统计（如贝叶斯统计）与计算建模基础，推荐通过在线课程（如Coursera的“Computational Neuroscience”）补充知识；
- 熟悉至少一种编程语言（Python/R）及神经影像学数据处理工具（如FSL、SPM），为后续研究奠定技术基础。
2.科研经历积累：
- 积极参与情感心理学或神经科学相关研究项目，如情绪认知实验的被试招募与数据收集、行为数据的统计分析等。
- 若有机会，尝试使用Python实现简单的认知模型（如强化学习模型），或参与fMRI数据预处理工作，积累研究实操经验。
- 可将研究成果整理为摘要，投递至《Computational Psychiatry》等领域内期刊或学术会议，提升科研竞争力。
3.文书材料准备：
- 个人陈述（PS）需突出与Bishop教授研究方向的匹配度，具体说明对某篇论文（如《Nature communications》2024年研究）的理解，以及自身学术兴趣与该研究的延续性；
- 研究计划（RP）需聚焦具体研究问题，例如“青少年焦虑中枕颞皮质情感编码的异常机制”，明确研究目标、方法（如行为实验+计算建模）及预期贡献，体现创新性与可行性。
4.套磁与沟通策略：
- 套磁邮件需简洁明了，附上个人简历与研究计划摘要，主动提及对教授某一研究方向的关注，并提出具体问题（如“您团队在信念更新模型中采用的贝叶斯框架，是否可拓展至青少年抑郁研究？”），展现独立思考能力。
- 若获得面试机会，需提前梳理过往科研经历的细节，尤其是数据处理与模型构建过程，准备好对研究计划的深入阐述。
博士背景
Taylor，985本硕，港三心理学PhD在读，研究领域包括认知神经科学、决策与判断以及发展心理学。在国际权威学术期刊《Psychological Science》和《Journal of Experimental Psychology: General》上发表多篇论文。擅长心理学相关领域的文书写作辅导，熟悉相关领域的PhD申请流程及技巧。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
