Facebook、Google、Twitterといったサービスは、心理学者が人間の行動を大規模かつ自然主義的に観察することを可能にする巨大なデータセットのマイニングを可能にしています。先日開催された人格・社会心理学会の大会では、こうした「ビッグデータ」に関するいくつかの研究結果が発表されました。その中には、以下に示すもの（一部は最近発表されたものも含まれています）が含まれます。
「コンピューターによる性格判断は、友人、配偶者、家族の判断よりも正確だ」。ミハル・コシンスキー、ユーユー・ウー、そしてデイヴィッド・スティルウェルは、8万6220人のFacebookの「いいね！」が残したデジタルの足跡に関する研究をこのようにまとめた。「ビッグファイブ」性格テストのスコアを予測するツールとして、コンピューターのデータは友人や家族の判断よりもはるかに正確だった。（このような研究は、スティルウェルのmyPersonalityアプリでテストに回答し、匿名性を保証された上でFacebookの情報を提供してくれた何百万人もの人々によって可能になった。） 別の研究では、Facebookユーザー約69,792人からの数百万件の投稿を用いて、神経症傾向テストで高得点を獲得した人は「悲しい」「恐れ」「痛み」といった言葉をより多く使用していることが明らかになりました。これは、ソーシャルメディアの言語分析を用いて、精神障害や自殺のリスクのある人を特定できる可能性を示唆しています。 研究者たちは、スマートフォンをデータ収集デバイスとして活用する研究も進めています。ジェイソン・レントフロウ（ケンブリッジ大学）は、感情をモニタリングするアプリ（図解）を開発し、人間の行動を感知して介入を行うデバイスを提案しています。このようにして、膨大なデータを収集し、特定の状況における人々の経験を瞬間ごとにサンプリングし、有益なフィードバックやガイダンスを提供することが可能になりつつあります。
今日のビッグデータへの熱狂の中、心理学者ゲイリー・マーカス氏は警告を発しています。「ビッグデータは相関関係を検出するのに優れています。しかし、相関関係は因果関係ではありませんでしたし、これからも決して因果関係にはなりません。優れた仮説があれば、ビッグデータで検証できますが、ビッグデータは最初の頼みの綱ではなく、探しているものが何かが分かった後に、私たちが目指すべき先であるべきです。」
