心理咨询的过程与效果研究已有几十年的历史,产生了大量的研究成果,促进了对心理咨询作用机制的理解。近年来,越来越多的研究者发现,尽管研究者和实践者掌握了大量与心理咨询过程-效果相关的知识,但是这些知识并没有促成等量的心理咨询服务质量的进步,原因之一是心理咨询研究和实践之间存在巨大的断裂带（Goldfried,2019）。而连接心理咨询研究与实践的纽带之一,就是使用心理咨询过程中产生的文本数据进行研究。由于研究方法的限制,直接使用文本数据进行研究的难度高、分歧大,是造成研究和实践鸿沟的原因之一。本研究旨在通过新的技术路线,尝试突破当前研究方法对文本研究的限制,以期在心理咨询的研究与实践之间搭起沟通桥梁。具体而言,本研究通过一般的质性方法、质性对比研究、基于文心（Textmind）词典的词类特征分析,以及基于主题模型的文本分析四种方法,对心理咨询的过程文本,尤其是咨询师文本展开探索。每个研究均试图获取两个层面的信息:（1）该方法能否通过研究咨询文本得出有意义的结论;（2）什么样的咨询会谈内容能够带来更好的效果。具体研究设计如下。研究一:旨在得到咨询师在咨询会谈中的回应质量标准。使用一般的质性方法,邀请2位有经验的咨询师从60篇咨询会谈的逐字稿中,标记出咨询师的“高质量”和“低质量”回应,并通过交叉分析,利用归纳法总结咨询师高、低质量回应的文本特征。结果发现,有经验的咨询师更容易做出高质量回应,也更容易无视当事人谈话内容、持续转移话题;聚焦情绪的咨询师回应更容易被评价为高质量回应,而聚焦问题的咨询师回应中较少出现高质量回应;归咎于当事人、没能听懂当事人的话就急于回应,以及提问让当事人难以回答,是咨询师的低质量回应中最常见的问题。研究二:旨在考察哪些变量影响工作同盟的建立。使用基于集合论的模糊集质性对比研究方法,以工作同盟为结果变量,通过研究一得到的关键要素和当事人初始症状严重性等变量对研究一中10个个案的50次会谈进行分析,找到能够区分不同水平工作同盟的条件组合。结果发现,咨询师在会谈中的表现与当事人的初始症状共同影响了咨询会谈的工作同盟质量;在四种高质量工作同盟的条件组合中,有三种条件组合的当事人都表现为初始症状水平较低,而另一条件组合的当事人初始症状较为严重,这要求咨询师在会谈中不犯错,且当事人在会谈后体验到的积极性和唤起较低;如果咨询师在会谈中不断犯错且没有高光表现,那么无论当事人的初始症状严重性如何,咨询会谈的工作同盟水平都比较低。研究三:旨在寻找适合心理咨询文本基于“文心”词典数据的分类方法,并构建分类器区分咨询效果。使用文心词典指标分析心理治疗文本,采用两种有监督的分类算法（线性判别分析和朴素贝叶斯分类器）和两种无监督的分类算法（主成分分析和学生氏分布随机临近嵌入算法）,对224篇咨询会谈的逐字稿文本数据进行处理。结果显示,线性判别分析和朴素贝叶斯分类器这两个有监督的算法,都能够对咨询效果进行较好的分类,但尚未达到可以直接应用于实践的水平,这表明有可能通过使用一种分类器来读取咨询会谈逐字稿,从而直接判断咨询效果好坏;无监督的算法中,主成分分析的结果与咨询效果几乎没有关联,学生氏分布随机临近嵌入算法（t-SNE）的分类能够使同等效果的咨询会谈聚拢为多个不同的簇,这表明同等效果的咨询会谈可能表现为不同的风格。研究四:旨在考察可否通过文本向量化和分类计数对咨询师回应的质量和会谈主题进行评估。首先,使用文本向量化算法对研究一的标注结果进行处理,并采用多种文本向量化算法和分类算法,比较对咨询师回应文本的分类效果。结果显示,几种分类器的分类效果相当,F1测度指标支持向量机的分类效果较好;这些分类器的总体分类效果不逊于目前已有的使用机器分类的其他研究,可尝试在督导不足的情况下应用于心理治疗师的训练,即通过机器对咨询师的回应质量做出判断,为咨询师提供反馈来进行咨询会谈练习,但是离实际应用还有一段距离;同时,研究四还使用咨询师的会谈文本对咨询师回应文本的主题萃取结果,能够在一定程度上反映当事人的主诉问题;咨询师文本的聚类结果在一定程度上体现了咨询师的语言特色,但由于数据与聚类方法适配性不够好,后续研究还需要积累质量更高、数据量更大的数据库;咨询师回应文本的聚类结果还提示,可以通过主题算法直接归总咨询焦点和主诉问题,从而获得更加客观的咨询会谈数据,以供进一步研究。