脆弱自恋预测恶意行为数据集-nandanam
数据来源：互联网公开数据
标签：心理学，自恋，恶意行为，数据集，人格特质，行为预测，社会科学，机器学习
数据概述： 该数据集包含关于脆弱自恋与恶意行为之间关系的数据，旨在研究脆弱自恋人格特质如何预测个体表现出更强烈的恶意行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度未明确，但通常基于研究周期。
地理范围：数据覆盖范围未明确，可能涉及多个国家或地区，取决于研究样本的来源。
数据维度：数据集包括个体自恋程度的评估结果（如脆弱自恋量表得分），以及恶意行为的测量指标（如报复意愿，攻击性行为等）。
数据格式：数据提供的格式可能为CSV，Excel等，方便进行统计分析和建模。
来源信息：数据来源于心理学研究，通常通过问卷调查，行为实验等方式收集，并已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于心理学，社会学，行为科学等领域的研究，以及在机器学习中用于行为预测，人格分析等任务。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于研究自恋人格特质与恶意行为之间的关系，如探讨脆弱自恋对报复行为，网络欺凌等的影响。
行业应用：可以为心理健康，人力资源等领域提供数据支持，如用于识别潜在的恶意行为者，或优化团队合作。
决策支持：支持心理健康干预方案的制定，以及在特定情境下（如职场）的行为风险评估。
教育和培训：作为心理学，社会学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自恋人格特质及其对行为的影响。
此数据集特别适合用于探索脆弱自恋与恶意行为之间的内在联系，帮助用户实现对恶意行为的预测和理解，从而为社会心理健康提供支持。
