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技術(shù)文章

憤怒vs. 敵意表情,你分得清嗎?
更新時(shí)間:2022-09-28   點(diǎn)擊次數(shù):1085次

背景介紹

【憤怒Anger】這種情緒,作為一種狀態(tài)來(lái)考慮時(shí),被描述為對(duì)情緒激發(fā)者的刺激、壓力和挫折的短暫體驗(yàn);當(dāng)憤怒作為一種特質(zhì)來(lái)考慮時(shí),則是一種更穩(wěn)定的人格氣質(zhì),使個(gè)人對(duì)無(wú)害和無(wú)侵犯性的暗示也會(huì)產(chǎn)生頻繁且強(qiáng)烈的憤怒反應(yīng)。另一方面,【敵意Hostility】被認(rèn)為是一種情緒狀態(tài)或表達(dá),它傳達(dá)了公開(kāi)或秘密傷害個(gè)人的意圖,包括攻擊性動(dòng)作和表明攻擊意圖的行為特征。


指導(dǎo)本次研究的探索性假設(shè)是,與憤怒的表情相比,敵意的表情可能表明對(duì)身體傷害的意圖更高,可能會(huì)引起更高的周圍神經(jīng)系統(tǒng)喚醒度和不同的面部情緒反應(yīng)。為了探索這一假設(shè),我們?cè)谀壳暗难芯恐袦y(cè)試了憤怒和敵對(duì)的表情是否會(huì)引起不同模式的皮電和心率反應(yīng),以及它們是否與不同的面部情緒特征相關(guān)并引發(fā)不同的面部情緒反應(yīng)。我們從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇和評(píng)估被標(biāo)記為憤怒和敵對(duì)的面部,隨后我們公開(kāi)展示這些面孔以及其他表達(dá)恐懼、悲傷和中性的面孔,并測(cè)量皮膚電導(dǎo)、心率和面部情緒變化。當(dāng)前研究的目的是探索憤怒和敵意之間可能存在的差異,并用嚴(yán)格的方法和統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試是否可以在沒(méi)有意識(shí)的情況下解讀敵意的面孔。


實(shí)驗(yàn)第一階段

本實(shí)驗(yàn)的第一階段第一步的目標(biāo)是從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中預(yù)選出表達(dá)憤怒或敵意的面孔,并使用諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)評(píng)估這些面孔是否在面部的動(dòng)作單元(Action Unit)中表現(xiàn)出差異。


26名被試依次觀看來(lái)自 50 名演員的 200 張被標(biāo)記為憤怒的面孔,被試被問(wèn)到“什么標(biāo)簽最能描述所呈現(xiàn)的臉?",使用鍵盤(pán)選擇憤怒、敵意、兩者或無(wú)。在標(biāo)記反應(yīng)之后,被試需使用鼠標(biāo)從 1(低)到 10(高)的情緒表達(dá)強(qiáng)度進(jìn)行評(píng)分。使用諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng) (FaceReader) 對(duì)生成的圖像進(jìn)行分析。分析包括內(nèi)置情感分類標(biāo)簽(憤怒、恐懼、驚訝、快樂(lè)、悲傷和中性)、面部動(dòng)作單元是否受到神經(jīng)支配的評(píng)估以及用于識(shí)別面部動(dòng)作單元神經(jīng)支配的百分比指標(biāo)特定動(dòng)作單元在評(píng)估面孔中的顯著程度。


分析結(jié)果后我們發(fā)現(xiàn),與表達(dá)敵意的面孔相比,被試對(duì)表達(dá)憤怒的面孔(M = 8.27,SD = 1.05)的壓力評(píng)分高于表達(dá)敵意的面孔(M = 7.36,SD = .84;p < .001;d = .96)。與憤怒的表情(M = 6.35,SD = 1.14;p < .001;d = 2.77)相比,敵對(duì)表情的敵意評(píng)級(jí)更高(M = 8.91,SD = .64)。使用面部表情分析系統(tǒng)進(jìn)一步定量分析憤怒和敵意之間面部動(dòng)作單元支配差異的百分比有顯著差異(F(1, 9)= 16.11;p < .01;η2 = .64),表明敵意包括更明顯的頭部前傾和凝視行為,如Table 1。

Table1.png


實(shí)驗(yàn)第一階段的第二步是評(píng)估和比較憤怒和敵對(duì)的表達(dá)以確定對(duì)個(gè)人造成身體傷害的意圖。在這一步的假設(shè)是,在前一步被標(biāo)記為憤怒的面孔和被標(biāo)記為敵對(duì)的面孔之間的表達(dá)差異可能部分是由于敵對(duì)面孔的表達(dá)特征與更高的身體傷害意圖相關(guān)聯(lián)。第二步包含42名被試,被試依次觀看刺激呈現(xiàn)的來(lái)自 20 位演員的 20 張面孔,其中10張?jiān)谇耙浑A段被標(biāo)記為憤怒的面孔,10張被標(biāo)記為敵對(duì)的面孔。被試被問(wèn)到“請(qǐng)?jiān)u價(jià)你認(rèn)為這個(gè)表達(dá)方式表明意圖傷害個(gè)人的可能性有多大?"。被試需要從 1(低)到 10(高)對(duì)每個(gè)表情進(jìn)行評(píng)分。

分析結(jié)果后我們發(fā)現(xiàn),與憤怒的面孔相比,被試認(rèn)為敵對(duì)面孔 (M = 8.31. SD = .62) 造成身體傷害的可能性更高 (M = 7.75, SD = .49; t (41) = 5.49, p < . 001; d = 1.01),這表明與憤怒的面孔相比,敵對(duì)表情包括更明顯的物理威脅相關(guān)特征。


實(shí)驗(yàn)第二階段

本實(shí)驗(yàn)的第二階段的目的是呈現(xiàn)一秒鐘的憤怒、敵對(duì)、恐懼、悲傷和中性的表情,并測(cè)量皮膚電導(dǎo)、心率和面部情緒反應(yīng)。我們對(duì)這一階段的假設(shè)是,由于敵對(duì)面孔的表達(dá)特征表明對(duì)身體傷害的意圖更高,敵對(duì)面孔會(huì)比憤怒的面孔引起更高的生理喚醒,并且會(huì)引發(fā)恐懼的面部情緒反應(yīng)。


不屬于第一階段的29名被試參與了此階段的實(shí)驗(yàn),面部刺激使用了十張來(lái)自不同演員的不同面孔,表達(dá)憤怒、敵意、恐懼、悲傷和中性情緒。刺激通過(guò)諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)參與者評(píng)估驗(yàn)證了情緒辨別。此階段使用皮膚電導(dǎo)和心率來(lái)評(píng)估生理反應(yīng),通過(guò)一次性 Ag/AgCl 凝膠電極從每個(gè)參與者的左手測(cè)量皮膚電導(dǎo)反應(yīng)。信號(hào)由 BIOPAC 系統(tǒng) EDA100C 接收并記錄。通過(guò)左手的單指?jìng)鞲衅鳒y(cè)量心率,由 BIOPAC 系統(tǒng) PPG100C 使用血流波動(dòng)的紅外光體積描記圖測(cè)量,并在 AcqKnowledge 中轉(zhuǎn)換并記錄為每分鐘心跳 (bpm)。

面部表情分析系統(tǒng)將諾達(dá)思的FaceReader 7.1安裝在演示屏幕底部并對(duì)生成的圖像進(jìn)行分析。使用 Viola-Jones聯(lián)算法和主動(dòng)外觀模型 (AAM) 運(yùn)行分析。在使用參與者校準(zhǔn)模塊控制了存在于他們自己的中性表情中的動(dòng)作單元的影響后,對(duì)每個(gè)參與者的情緒表達(dá)進(jìn)行了評(píng)估。

blog figure.png


分析結(jié)果后我們發(fā)現(xiàn),表現(xiàn)出敵意和恐懼的面孔之間對(duì)于皮膚電導(dǎo)反應(yīng)沒(méi)有顯著差異。與憤怒、悲傷和中性表情相比,表達(dá)恐懼的面孔引起的皮膚電導(dǎo)反應(yīng)明顯更高。與悲傷和中性表情相比,表達(dá)憤怒的面孔會(huì)引起明顯更高的皮膚電導(dǎo)反應(yīng)。與憤怒、悲傷和中性表情相比,表達(dá)恐懼的面孔引起的心率反應(yīng)明顯更高。與悲傷和中性表情相比,表達(dá)憤怒的面孔會(huì)引起明顯更高的心率反應(yīng),參見(jiàn)Figure 1。


Figure1.png



討論

通過(guò)使用面部表情分析系統(tǒng),在本次實(shí)驗(yàn)中我們發(fā)現(xiàn)敵意和憤怒的表情動(dòng)作表達(dá)不同,敵意是對(duì)個(gè)人身體傷害的公開(kāi)或隱蔽意圖。由于這些差異,我們發(fā)現(xiàn)敵意和憤怒確實(shí)會(huì)引發(fā)不同的生理情緒反應(yīng),與表達(dá)憤怒的面孔相比,充滿敵意的面孔是一種更有效的生理喚醒誘發(fā)因素,并會(huì)引發(fā)更多的恐懼面部情緒反應(yīng)。


參考文獻(xiàn)

Tsikandilakis, Myron, et al. “Anger and Hostility: Are They Different? an Analytical Exploration of Facial-Expressive Differences, and Physiological and Facial-Emotional Responses." Cognition and Emotion, vol. 34, no. 3, 2019, pp. 581–595.



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