应用微表情训练工具METT对微表情 3.docx
- 文档编号:28133092
- 上传时间:2023-07-08
- 格式:DOCX
- 页数:16
- 大小:46.81KB
应用微表情训练工具METT对微表情 3.docx
《应用微表情训练工具METT对微表情 3.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《应用微表情训练工具METT对微表情 3.docx(16页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
应用微表情训练工具METT对微表情3
成人本科生毕业论文本科毕业论文
题目:
应用微表情训练工具(METT)对微表情
识别能力的作用
姓名:
陈笑雨
学号:
1603016088
院系:
心理与认知科学学院
专业:
心理学
指导教师:
沈政
2018年11月
北京大学夜大本科毕业论文导师评阅表
学号
1603016088
学生姓名
陈笑雨
论文成绩
学院(系)
心理与认知科学学院
专业
心理学
导师姓名
沈政
导师单位
北京大学
职称
教授
论文题目
应用微表情训练工具(METT)对微表情
识别能力的作用
导师评语
(包含对论文的性质、难度、分量、综合训练等是否符合培养目标的目的等评价)
1.附录中应该给出原始数据及其利用SPSS软件做t-test给出的原始截图。
我发给你个样例,进一步修改。
2.定稿后,查重报告放在论文同一个文件中,下次不能再发给我两个文件!
导师签名:
摘要
本论文的目的是检验微表情训练工具(METT)对微表情识别的有效作用。
本文通过一个使用微表情训练工具(METT)软件,对无显著差异的35名大学生进行训练,比较训练前后微表情识别能力的差异。
研究发现,被试使用METT进行训练后,后测成绩0.702±0.162,较前测成绩0.566±0.167有所提高,其微表情识别能力得提高达到非常显著性水平,t=0.049,p<0.001。
结果说明:
(1)微表情训练工具(METT)对被试的训练是有效的。
(2)不同大学生之间的微表情识别能力是有差异的。
关键词:
微表情识别;METT训练
Abstract
Thepurposeofthispaperistotesttheeffectiveexpressionofmicroexpressiontrainingtool(METT)formicroexpressionrecognition.Inthispaper,35undergraduateswithnosignificantdifferenceweretrainedbyusingMETTsoftware.Thedifferencesofmicroexpressionrecognitionabilitybeforeandaftertrainingwerecompared.TheresultsshowedthataftertrainingwithMETT,thesubjects'post-testscorewas0.702±0.162,whichwashigherthanthatofthepre-testscoreof0.566±0.167,andtheirmicro-expressionrecognitionabilitywasimprovedtoaverysignificantlevel,t=0.049,P<0.001.Theresultsareasfollows:
(1)microexpressiontrainingtool(METT)iseffectiveforthetrainingofsubjects.
(2)therearedifferencesinmicroexpressionrecognitionabilityamongdifferentcollegestudents.
Keywords:
Microexpressionrecognition;METTtraining
附录116
附录218
致谢19
原创性说明21
查重报告22
1.前言
1.1微表情的定义
微表情(micro-expression)是一种极为迅速的表情,持续时间约为1/25~1/2秒,通常在人们对自身情绪表达进行压抑或隐藏时自发的表现出来,表达了人内心中真实的情绪体验,并可用于谎言和危险意图的检测。
微表情可能只包含肌肉运动的宏观表达的一部分。
微表情的呈现具有碎片化特征,它不受人类主观意志的控制,表达了悲伤、高兴、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶六大基本表情,目前研究尚未发现超出这六种基本表情的微表情
。
由于微表情一般是不可以被自主控制的;研究表明,它与谎言的识别密切相关,是人类内在心理机制的外在表现;是谎言识别的最佳方法,因此许多研究把微表情作为甄别谎言和危险性行为的重要行为线索,这种非言语线索很可能成为我们探索人类真实情感和内在的情绪的一个切入点,在近年来越来越受到到学术和公众媒体的关注。
1.2微表情的识别
微表情识别是指,当他人在无意识状态下出现微表情动作时,我们能准确地捕捉这种表情并有效地掌握它所表达的特定含义
。
识别微表情是了解人类真实情感和真实状态的重要切入点,它能够帮助我们更好地解读他人的面孔背后的真实意图和情绪状态。
在当下微表情的研究当中,由于微表情的实验诱发十分困难且不稳定;而微表情识别及其训练实验操作相对比较容易,并且具有很大的应用价值,因此相比于微表情的诱发机制,微表情的识别得到了广泛深入的研究,形成了比较成熟的范式。
1.3微表情识别的相关研究
1.3.1微表情识别能力测验
1969年,Ekman和Friesen发现,当被试观看了慢速播放的微表情视频,只要被试捕捉到了微表情,即使在正常播放速度情况下被试也能很好的看见微表情(Ekman&Friesen,1974)。
而当他们把正常速度的微表情视频呈现给一些临床工作者观看时,发现一些临床工作者也同样能敏锐的看到微表情。
这表明微表情识别当中可能是有技巧的,并且一些特殊群体的微表情识别能力比其他人高。
随着面部肌肉动作编码系统的发展,短暂表情识别测验(BriefAffectRecognitionTest,BART)在Ekman团队诞生
。
1974年,Ekman和Friesen研制出了短暂表情识别测验(BriefAffectRecognitionTest,BART;见Ekman&Friesen,1974)。
测验时,施测者向被试迅速地呈现表情图片1/100--1/25秒,然后由被试判断表情类型,记录被试的正确率。
但事实上BART有着明显的局限性:
在这个实验范式中,微表情的表达是孤立的,但在现实生活中,微表情往往伴随着其他表达方式,因此这种实验范式缺乏生态学效度。
除此之外,BART很可能存在着图像后效的弊端。
为了克服这些缺陷,在2002艾克曼开发了一个"日本人与高加索人短暂表情识别测验”(JapaneseandCaucasianBriefAffectRecognitionTest,JACBART;见Ekman,2002)。
被试首先会看到现一张中性表情的图片,继而短暂呈现微表情1/15秒,紧接着看到中性表情图片。
在测试过程中,中性表情的图片在测试前后可以有效消除图像效果后的效果,这比BART更为生态。
Ihme等(2013)首次采用fMRI探索了JACBART微表情识别的脑机制,发现在识别负性微表情被试的基底节被更多激活,而识别惊讶和高兴微表情的识别则更多激活眶额皮层。
这两个脑区也是普通表情的加工脑区,但由于这项研究没有设置对照组对普通表情进行识别,因而微表情识别和宏表情识别的差异问题没有得到回答。
1.3.2微表情训练工具的研究
Ekman(2002)根据JACBART开发出了一个微表情识别的训练工具METT(MicroExpressionTrainningTool)。
该训练工具训练7种(悲伤、恐惧、愤怒、厌恶、轻蔑、惊讶、高兴)基本情绪的微表情,分为5个模块分别是:
前测(Pretest)、训练(Training)、练习(Practice)、复习(Review)、后测(Posttest)。
前测和后测均采用JACBART测验。
研究结果表明,一般被试只需要训练90分钟,微表情识别能力就能得到显著的提高且后测的成绩比前测成绩平均提高30%~40%(Ekman,2002)
。
2011年,Matsumoto与Ekman共同开发了新的微表情训练程序,即Mix(MicroexpressionRecognitionTool)。
MIX还具有不同的速度和不同角度的微表情识别训练,生态效度有了很大提高。
除此之外,微表情训练之后效果持续的时间长度也是研究者们关注的问题之一。
Hurley(2012)以及Matsumoto和Hwang(2011)研究表明,短期微表情训练(0.5~1.5小时)可以提高微表情识别且能持续几周时间。
Frank,Kim,Kang,Kurylo和Matsumoto(2014)以及Frank,Matsumoto等(2014)发现至少30分钟的训练效果甚至可以延续至6至20个月。
1.4研究内容及意义
1.4.1研究内容
微表情,是心理学名词。
人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看,在人们做的不同表情之间,或是某个表情里,脸部会“泄露”出其它的信息。
“微表情”最短可持续1/25秒,虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间,但这是种烦人的特性,很容易暴露情绪[]。
当面部在做某个表情时,这些持续时间极短的表情会突然一闪而过,而且有时表达相反的情绪。
面部的变化(如笑、皱眉、发怒)能迅速提供更多信息,明显地反映人的心情、意图。
人类面部表情学家艾克曼曾走访世界各地,研究各种文化背景下的入,发现人类主要拥有七种表情。
高兴:
嘴角翘起,面颊上抬起皱,眼睑收缩,眼睛尾部会形成“鱼尾纹”;伤心:
眯眼,眉毛收紧,嘴角下拉,下巴抬起或收紧;害怕:
嘴巴和眼睛张开,眉毛上扬,鼻孔张大;愤怒:
眉毛下垂,前额紧皱,眼睑和嘴唇紧张;厌恶:
嗤鼻,上嘴唇上抬,眉毛下垂,眯眼;惊讶:
下颚下垂,嘴唇和嘴巴放松,眼睛张大,眼睑和眉毛微抬;轻蔑:
嘴角一侧抬起,作讥笑或得意笑状。
正因为微表情持续时间十分短暂,没有受过练习的观察者很难准确的识别微表情,所以高效的微表情识别就显得非常重要。
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之间的关系,并成功地构造了微表情识别的训练程序。
然而,由于人们还未完全了解微表情识别的机制,微表情研究在实际生活中的应用还相当有限。
在微表情识别范畴,不单单是要研究微表情自身特点对微表情识别产生的影响,同时也要研究观察者的相关要素,和环境要素对微表情识别造成的影响,进而深刻、体系的研究微表情识别过程当中的基本问题。
而人类作为群居动物,内外团体因素是否会影响观察者对被观察者微表情的识别?
这个识别过程中又是否存在群内(内团体)优势?
已有的研究中很少有研究对微表情识别中是否存在群内优势进行回答。
但情绪面部表情识别的群内优势效应研究却著述繁多。
人类所具备的脸部表情其实并不惟有普通的宏表情一种形式,微表情与弱表情(subtleexpression)也是人类面部可能呈现的感情表达方式。
当前,一部分研究结果表明微表情识别的心理机制与普通表情识别的心理机制类似,但也有一部分研究结果也表示微表情与宏表情识别过程是由完全不同的脑机制来完成的。
因此微表情与宏表情识别的心理机制是否一致仍需进一步探索。
那么,微表情识别过程中是否与宏表情一样存在群内优势效应?
通过微表情训练,微表情的群内优势是否会有提高?
对这些问题的解答,有利于我们更为深刻的解析微表情识别机制与普通表情识别机制的差异,增进微表情在生活中的使用。
1.4.2研究意义
本研究具有一定的现实应用价值。
从理论上来讲,研究微表情训练工具对微表情识别的作用,将为我们科学完备的解析微表情提供参考,从而促进研究者对人类微表情识别机制的了解,同时能够完善表情识别的研究体系。
从实践上来说,本文主要从两个方面来探讨微表情在现实生活中的作用:
1.微表情对破案的作用
据相关报道,2011年6月11日21时50分,杭州滨江区南环路高新派出所附近,一辆奥迪A5与一辆雷诺车发生正面碰撞。
然而,这并不是一起简单的交通事故。
调查发现,当晚两车几乎是完全正面对撞,这不符合对撞常理。
并且,两辆车子撞击受损非常严重,但车上4人均无大碍。
自称是雷诺车驾驶员的周某作笔录时,看了一眼刚收到的短信后,神情略显紧张,还暗暗地想把手机藏起来。
虽然这些脸部和眼神的变化相当微小,但都被具有职业敏感性的民警看在了眼里。
民警立即要求查看手机,发现这条让周某不自觉紧张起来的短信内容为:
“别怕,不要承认就没事的。
”发送人是滨江某奥迪4S店的接待经理赖某。
警方随即顺藤摸瓜,对赖某开展调查。
通过反复讯问和教育,周某和赖某终于交待了这是一场精心策划的假事故,目的就是为了骗取高额保费。
这便是现实生活中的运用例子,微表情在现实中最大可运用方向就是审讯中,当警方与嫌疑人或是被调查人交谈时观察其微表情,有时会给破案带来前所未有的惊喜。
当然运用微表情也可辨别真伪,实际中侦查人员大多偏重取得口供,注重同犯罪嫌疑人的语言交流,力图从语言上取得突破口,进而发现真相,却经常忽视面部微表情信号以及它们的作用和影响。
但实际上,这种情况往往会造成无辜者与罪犯有类似的心理状态,而使破案进入误区
。
要注意以下几点:
(1)、心理依据:
无辜者和有罪者担心的内容不同。
(2)、外在表现:
无辜者和有罪者的面部表现不同。
(3)、识别真伪:
鉴别无辜者和伪装无辜的有罪者。
无辜者因遭受冤枉感觉愤怒时,愤怒情绪体现在脸上的表情为:
下巴用力、向前伸,上眼皮会提起,眉毛下扬,嘴唇会变薄且紧锁,并且脸部两边的表情表现为对称:
重要的是,蒙受冤屈之后的而表现出来的愤怒持续时间不会太长,转瞬即逝。
说谎者的表现应为短暂的恐惧,面部表现为:
眉毛上扬且紧锁,眼皮上扬,嘴唇微微张开,水平靠近两耳。
在面部表情方面,笔者总结出以下几点区别无辜者和说谎者:
眉毛下扬,嘴唇紧锁的,愤怒的无辜者;眉毛上扬,嘴唇微微张开的,恐惧的说谎者。
将微表情分析运用到破案中,能提高破案效率,也能减少蒙冤率,但实际是微表情研究在中国的研究起步较晚,推广不够,很少有人能很好的运用这一手法。
2.微表情识别在日常生活沟通中的运用
我们在生活中不可避免的要和不同的人接触,如上司,你可能要知道揣摩他的心思,就因为中西方的人际关系大不相同,才导致中西方的管理大相径庭。
西方的人际关系建立在平等的基础上;中国人则普遍认为,人与人是不平等的,如果人人讲平等,那是没大没小,而中国人非常讨厌别人没大没小。
上司与你说话往往是模棱两可的,中国人讲含蓄,上司也就常常不会将真正想要让你做的事直接说出口,心思往往要你自己去揣摩,揣摩得对那你就能让他满意,但如果错了可能以后的工作都会有较大影响,所以,在与领导对话时,可观察其微表情,是愤怒或是欣喜,是怀疑或是相信。
与恋人的相处中往往也会遇到让你头痛的揣摩,恋人之间最需要的则是有效的沟通才能化解或避免矛盾,但也是源于中国人的习惯,恋人间也往往希望对方来猜到自己的心思,而不需要自己直接说出口,很多人往往会觉得这简直是太累了也太胡闹了,但其实那是因为你根本没有找到快速而准确的方式来看穿他的心思,如果懂得甚至是了解一些微表情的知识,这些对你完全不是问题。
同事以及合作伙伴间的关系强调信任,但关系往往是敏感的,一不小心可能应为误会而产生嫌隙,这对生活以及工作是极不利的。
看出微表情,能帮助你及时解决好你们之间的关系,达到互利共赢。
综上所述,在微表情识别过程中,微表情识别还可以应用到公共管理、政治、公安、刑侦审讯测谎、谈判、临床、社交培训、情绪智力提高等各种社会领域,由于其更具有生态效度,具有广阔的应用前景
。
2.研究方法
2.1预实验
当观察者与被观察者来自同一团体时,观察者识别被观察者的情绪面部表情更为准确。
微表情作为人类面部情绪表达形式的一种。
根据本研究的假设,微表情识别过程中也存在这样一种群内优势效应。
即人们在判断与自己来自相同团体成员的微表情时,其准确性要高于判断与自己不同团体成员的面部情绪的准确性
。
例如不同的民族,不同的宗教团体,不同的政治团体等。
在本实验中,我们通过不同种族成员识别内外团体成员的微表情准确率来进行研究。
考虑到被试对于黑种人的刻板效应会影响到本次试验结果,故选择白种人与黄种人的微表情图片作为实验材料。
为能够保证正式试验所用的黄种人与白种人的微表情识别图片材料无显著差异,故要将表情图像数据库中收集的24名黄种人模特(男性、女性各12名)和24名白种人模特(男性、女性各12名)的6种基本表情的图片(共288张)划分为两个集合,进行微表情识别测试,挑选集合与集合之间无显著差异的目标个体进行实验。
2.1.1实验对象
选取普通在校大学生35人(6名男性、29名女性)作为被试,年龄在18-25岁之间。
2.1.2实验设计
预实验采用单因素的被试内设计,所有的被试均需对48名模特的普通表情进行识别匹配。
2.1.3实验材料
采用NimStim表情图像数据库及BU-3DFE人脸表情数据库中的图片作为刺激材料,选取48名演员图像(24名黄种人,24名白种人);无论黄种或白人中,男性、女各半,且包含7种表情:
悲伤、生气、惊讶、害怕、厌恶、轻蔑、高兴。
最终实验所用图片为黄种人144张,白种人144张,其中男性144张,女性144张。
总共有7×3=21张图片,均是表情强度被标定为特别高(veryhigh)的图片,每张图像大小均为512×512像素。
用E-Prime软件创建实验程序。
2.1.4实验流程
预实验正式开始,指导语会告诉被试是参加一个表情识别测试的研究,对计算机屏幕中出现的表情进行识别。
图片呈现后要求被试选择图片所表达的表情类型(1【悲伤】\2【生气】\3【惊讶】\4【害怕】\5【厌恶】\6【轻蔑】\7【高兴】)并按相应的数字键进行确认,作答时间不限,所收集的288张刺激图片随机的出现在屏幕正中。
等被试按数字键进行反应后,进行入下一张图片材料的识别,每100个反应后可以进行1-2分钟的休息。
直至所有的照片材料全部识别完后,预实验结束。
2.2研究假设
假设1:
被试在训练前的微表情的识别能力存在优势。
假设2:
经过METT训练后,被试微表情识别能力有显著提高。
假设3:
被试经过METT训练后,与未训练的被试微表情识别能力存在显著差异。
2.3正式实验
预实验将所选取的48名模特普通表情图片进行了识别,通过数据分析,选择无显著差异的24名模特(12名黄种人,12名白种人)的表情图片进行正式实验。
为了验证本研究的假设——被试经过METT训练后,与未训练的被试微表情识别能力存在显著差异,正式实验需要对黄种人和白种人两种群体的微表情进行识别,研究被试在识别过程中是否存在微表情识别优势。
并进一步研究通过训练之后,微表情识别的能力优势是否仍然存在。
因此,在本实验中,随机将被试分为实验组和对照组,对实验组进行METT微表情训练,对照组不训练,通过对本实验的微表情识别进行平衡交叉重复测量对比分析。
2.3.1实验对象
选取普通在校大学生35人(6名男性、29名女性)作为被试,年龄在18-25岁之间。
2.3.2实验设计
本实验采用采用团体身份(内团体与外团体)和微表情呈现时间(100ms与333ms)的2×2双因素实验设计,并采用前、后测比较。
其中被试内变量是微表情呈现的时间。
自变量:
团体身份、微表情呈现时间。
因变量:
微表情识别准确率。
2.3.3实验材料
微表情识别测试:
选择预实验中无显著差异的24名模特(12名黄种人,12名白种人)的表情图片进行正式实验。
24名模特随机分为A、B两组,每组12人,A、B组间无显著差异,每组黄、白人种、性别数量相同,且在A、B组内交叉平衡。
A、B两组均随机选择组中12名模特的6种基本表情(悲伤、惊讶、愤怒、厌恶、恐惧、快乐)和中性表情图象作为本试验的微表情识别任务的刺激材料,共有7×3=21张图像(图像大小均为512×512像素)。
微表情呈现时间分为两种水平(100ms;333ms),每种水平下分配有6名模特的基本表情与中性表情图片,水平和模特的结合完全随机。
每部分实验中包含的微表情的总数为21个。
用E-Prime软件创建实验程序。
微表情训练工具:
本研究选用微表情训练工具做为前后测训练工具。
2.3.4实验程序
本实验分为三个阶段,分别为微表情识别能力的前测、微表情识别训练、微表情识别能力后测三部分。
实验前开始时先随机将被试分为实验组和对照组,向被试介绍实验的基本原理和程序,取得被试的知情同意。
然后请被试认真阅读电脑屏幕上的实验指导语,按照指导语进行实验。
实验时,根据被试编号数的奇偶进行AB、BA平衡。
编号为奇数的被试前测阶段先呈现A组材料,重测阶段呈现B组材料;编号为偶数的被试前测阶段先呈现B组材料,重测阶段呈现A组材料。
前测阶段单个被试的实验流程如下:
首先呈现"+”号500ms,之后再呈现一张中性表情图片1000ms,之后在屏幕相同位置迅速呈现7种基本表情中随机的一种(时间水平100ms或333ms),最后呈现中性表情图片1000ms(同一试次中面孔来自同一模特),刺激以完全随机的方式进行呈现。
图片呈现后,要求题目选择表情表达类型(1【悲伤】\2【生气】\3【惊讶】\4【害怕】\5【厌恶】\6【轻蔑】\7【高兴】)和相应的数字键来确认,回答时间不限。
每个时间级包含6个实验时间,每个时间段呈现表达式图片不重复。
为了避免顺序干扰的影响,图像刺激出现在一个完全随机的方式。
测试结束后,请被试举手示意主试,主试根据实验前对被试的随机分组,指导实验组进行METT微表情训练,对照组不训练。
实验组METT微表情训练:
使用METT请被试按照指导语进行微表情训练,包括训练(training)、练习(practice)、复习(review)三个部分。
训练内容包括1【悲伤】\2【生气】\3【惊讶】\4【害怕】\5【厌恶】\6【轻蔑】\7【高兴】等七个基本情绪。
在完成训练后被试将休息5分钟,使用交叉平衡的刺激材料以与前测阶段相同的实验程序对所有被试进行重测。
3.实验结果
3.1预实验的结果
预实验收到有效数据35份,筛选出在总体识别正确率水平无显著差异的24名模特图像,组成4个集合。
对实验中35名有效被试在4个集合上的准确率数据进行2*2重复测量方差分析,结果显示,各图片集合中的模特识别准确率不存在显著差异,F(1,29)=0.119,P>0.05,partialη2=0.004这说明24名模特的图片材料的分组匹配是有效的(如下表)。
表1普通表情识别准确率的基本描述统计
集合
M
SD
集合1
0.48888889
0.107360055
集合2
0.48055556
0.077596258
集合3
0.48333333
0.103060861
集合4
0.48333333
0.093019450
3.2正式实验结果
对被试运用METT训练的前测正确率为0.566±0.167,显著低于后测正确率0.702±0.162,其差异达到统计学的显著水平t=8.577,p<0.001).
表2前测得分与后测得分的配对样本t检验结果
成绩
M
SD
n
t
前测
0.566
0.167
35
0.049
后测
0.702
0.162
35
表3不同年级被测的微表情识别情况
类别
年级
数量
平均数
标准差
F
P
微表情识别总得分
大一
10
67.566
20.051
4.7
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 应用微表情训练工具METT对微表情 应用 表情 训练 工具 METT