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微表情应用在些方面微表情研究及其应用
微表情应用在些方面[微表情研究及其应用]
心理科学进展xx,Vol.18,No.9,1359–1368AdvancesinPsychologicalScience
微表情研究及其应用*
吴奇1,2申寻兵1,2傅小兰1
(1中国科学院心理研究所;脑与认知国家重点实验室,北京100101)(2中国科学院研究生院,北京100049)
摘要微表情是一种持续时间仅为1/25秒至1/5秒的非常快速的表情,表达了人试图压抑与隐藏的真正情感。
本文系统梳理已公开发表的微表情实证研究报告,对注重于测量微表情识别能力的早期研究、目前基于微表情训练工具(METT)的微表情识别应用研究以及刚刚萌芽的微表情表达研究进行总结分析,明确指出以往研究中存在的问题,建议未来研究应探讨METT在不同文化中的有效性,研究微表情表达的基本特点和主要影响因素,并注重发展自动化的微表情识别工具。
本文提出,基于微表情的自动谎言识别系统将是微表情研究未来的应用方向之一。
关键词微表情;撒谎;微表情识别;微表情表达分类号B842.6
1引言
表情是人类表达自身情感信息的重要非言语__,可视为人类心理活动的晴雨计。
达尔文于1872年出版了著名的《人与动物的表情》(TheExpressionofEmotionsinManandAnimals),人类对面部表情的系统研究从此拉开了序幕。
时至今日,人类对于面部表情的研究已经非常丰富,但关注的都是人的普通表情(Ekman&Rosenberg,xx)。
然而,人除了有普通表情,还存在着两种常常难以被人觉察的表情:
一种是弱表情(subtleexpression),其强度非常低;另一种是微表情(microexpression),其持续时间非常短(Ekman,xx)。
由于微表情与撒谎的关系密切(Ekman,xx,xx;Ekman&Sullivan,xx),微表情近年来备受科学界(如Schubert,xx)和新闻界(如Henig,xx)的关注。
本文介绍微表情的性质,系统梳理已公开发表的微表情实证研究报告,从注重测量微表情识别能力的早期研究、目前基于METT的微表情识别应用研究以及刚萌芽的微表情表达研究三个方面总结和分析微表情的研究现状,指出研究中存在的问题,并对未来研究和应用提出具体:
xx-03-31
*中国科技部973项目(xxCB303101)和国家自然科学基金项目(90820305)支持。
通讯作者:
傅小兰,E-mail:
fuxl@psych.ac.
建议。
2微表情的界定与基本性质
Haggard和Isaacs(1966)率先发现微表情,认为微表情与自我(ego)防御机制有关,表达了被压抑的情绪。
他们的研究当时并未引起其他研究者的重视。
因一个偶然的机会,Ekman和Friesen(1969)也独立地发现了微表情。
他俩受一位精神病学家的委托,对一段抑郁症患者撒谎以掩盖其自杀意图的录像进行检测。
然而,Ekman和Friesen起初并未从这段视频中发现该患者有任何异常表现:
该患者显得很乐观,笑得很多,表面上没有表现出任何企图自杀的迹象。
但当对该录像进行慢速播放并逐帧进行检查时,他们发现:
在回答医生提出的关于未来计划的问题时,该患者出现了一个强烈的痛苦的表情。
在整段视频中,这个表情只占据了两帧的画面,持续时间仅为1/12秒。
Ekman和Friesen称之为微表情。
微表情与普通表情有所不同,它是一种非常快速的表情,持续时间仅为1/25秒至1/5秒(图1),因此,大多数人往往难以觉察到它的存在。
Ekman等(Ekman,xx,xx;Ekman&Sullivan,xx)认为,微表情既可能包含普通表情的全部肌肉动作,也可能只包含普通表情肌肉动作的一部分;它往往在人撒谎时出现,表达了人试图压抑与隐藏的真正情感;它是一种自发性的表情动作,表达了六大基本表情。
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图1正常表情中的一个厌恶的微表情(选自METT)
微表情具有的上述性质,使它可能成为我们了解人类真实情感和内在情绪加工过程的一个窗口。
目前,微表情的产生与识别机制还有待进一步研究,人们对微表情的机理还知之甚少,只是对控制面部肌肉运动的两条通路具有共识:
一条是皮质运动通路,控制随意的面部肌肉运动;另一条是皮质椎体外系通路,控制自发的面部肌肉运动。
研究者认为,这两条通路可能与微表情的产生有关,但还没有研究者对此假设进行过检验(Ekman,xx)。
微表情的心理和神经机制是微表情研究中亟待解决的重要科学问题。
也能很好地判断人是否在撒谎。
于是,Ekman的研究团队开始构造测量微表情识别能力的工具,同时考察微表情识别能力与谎言识别准确性之间的关系。
Ekman和Friesen(1974)研制了短暂表情识别测验(BriefAffectRecognitionTest,BART)。
在该测验中,施测者向被试快速呈现一些表情图片,每张图片仅呈现1/25秒。
Ekman和Sullivan(1991)利用该测验研究了微表情识别能力和谎言识别准确性的关系,结果表明,被试在BART测验中的得分与他们在谎言识别测验中的成绩呈显著正相关(r=0.27,p
为确认微表情识别能力与谎言识别准确性之间的关系,Frank和Ekman(1997)研制了一个新测验来进一步考察人们识别微表情的能力。
该测验的测试程序与BART完全相同,但使用了一套新的表情图片,而这套表情图片具有较高的跨文化一致性。
使用新测验的结果依然支持早期的研究发现:
微表情识别能力与谎言识别的准确性呈显著正相关(r=0.34,p
但是,以快速呈现表情图片的方式来测量微表情识别能力的方法缺乏生态学效度。
在这种测验中,“微表情”是孤立出现的;但在现实中,微表情的出现前后却伴随着其他表情。
另外,快速呈现表情图像还存在图像后效问题,而这将延长被试对刺激的知觉加工时间。
因此,Ekman(xx)研制了一个新的微表情识别能力测验,即“日本人与高加索人短暂表情识别测验”(JapaneseandCaucasianBriefAffectRecognitionTest,JACBART)。
在该测验中,施测者首先会向被试呈现一张某人的中性表情的图片,然后快速呈现该人一张带有表情的图片,呈现时间为1/15秒;之后再紧跟着呈现一张中性表情的图片,以消除图像后效的影响。
Frank于xx年使用该测验进
3微表情研究现状分析
Ekman研究团队是开展微表情研究的主要力量。
但是,他们的部分研究工作具有保密性质,未公开发表(见Henig,xx;Weinberger,xx)。
根据目前公开发表的,微表情研究可为早期的微表情识别研究、微表情识别的应用研究、微表情表达的研究三部分。
早期的微表情识别研究注重测量微表情识别能力,考察微表情识别与谎言识别的关系,并成功地构造了微表情识别的训练程序。
在该训练程序的基础上,微表情识别的应用研究近年来层出不穷。
然而,微表情表达的研究则刚刚萌芽,其中的很多重要问题还不清楚,这在很大程度上制约了微表情的实际应用。
3.1早期的微表情识别研究3.1.1微表情识别能力测验
Ekman和Friesen(1969)发现,当在慢速播放条件下看见了微表情后,即使再以正常速度重新播放这段视频,他们也可以直接看见视频中的微表情了。
于是,他们决定将这段视频给一些临床心理学家看,结果发现其中一些人可以不借助慢速播放技术就觉察到微表情的存在。
据此,Ekman和Friesen推断,能很好识别微表情的人,
第18卷第9期
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行研究(见Ekman&Sullivan,xx),分别考察了美国人和澳大利亚人的谎言识别能力与其微表情识别能力的关系,结果发现两组被试在该测验上的得分与其谎言识别的成绩均呈显著正相关(r=0.19,r=0.30,p
随着微表情识别能力测验的完善,研究者也开始用这些工具探究微表情识别能力的个体差异。
Matsumoto等人(2000)利用JACBART的未完全版(包含56个项目,拥有三个版本,微表情呈现时间分别为1/15s、2/15s、1/5s)考察了微表情识别能力与人格的关系,发现JACBART各版本的信度都很好(克伦巴赫系数均在0.82以上,1/5s版本的重测信度为r=0.78,p
微表情研究的早期阶段,研究者们都在关注构造有效测量微表情识别能力的工具。
xx年,微表情识别领域取得了重大进展,Ekman研制出第一个微表情训练工具(MicroExpressionTrainingTool,METT)。
该工具包含前测(pretest)、训练(training)、练习(practice)、复习(review)与后测(posttest)5个部分。
其前测程序与JACBART相同,测量未受训练情况下人的微表情识别能力。
其训练、练习与复习三个部分构成METT的训练程序:
在训练部分,Ekman用视频方式讲授识别微表情的要点;在练习部分,被试练习使用在训练部分学习到的技巧对微表情进行识别;在复习部分,被试进一步巩固学习到的技巧。
后测程序也与JACBART相同,但使用了与前测不同的数据集,以测量被试接受训练后的微表情识别能力。
前测成绩和后测成绩的差异,反映了被试微表情识别能力的变化。
METT提供训练程序能在1.5小时的时间内提高人识别微表情的能力(Ekman,xx),后测的
成绩能较前测平均提高30%~40%(Ekman,xx)。
由于人往往难以觉察到微表情的存在,所以微表情识别的研究都可能会出现地板效应。
而METT能提高人对微表情的识别能力,从而有效地避免研究中的地板效应,使各种微表情识别研究具有了一定的可行性。
但是,METT的训练效果的维持时间长短目前还不得而知。
3.2微表情识别的应用研究
xx年之前,微表情研究并不多见,且以发展测量微表情识别能力的工具为主。
然而,Ekman于xx年发展出METT后,微表情识别的应用研究在近年来不断涌现。
3.2.1微表情识别在医学临床领域的应用研究
临床是微表情研究的重要应用领域。
研究者目前十分关注微表情识别在临床上的应用。
Russell,Elvina和Mary(xx)率先在临床领域进行了与微表情识别有关的研究,考察了METT训练程序对精神分裂症患者情绪识别(emotionalrecognition)能力与微表情识别能力的影响。
他们发现,精神分裂症患者与正常人都能从METT训练程序中获益,情绪识别和微表情识别的能力较训练前均有显著提高;精神分裂症患者的情绪识别和微表情识别能力可以恢复到正常人未受训练前的水平。
这一结果提示,对精神分裂症患者进行针对性的微表情识别训练,可有效地缓解其社会功能的损害。
Russell,Green,Simpson和Coltheart(xx)对上述研究进一步扩展和深化,利用眼动技术探讨了METT训练之
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