愤怒vs. 敌意表情,你分得清吗?-技术前沿-资讯-生物在线

愤怒vs. 敌意表情,你分得清吗?

作者:诺达思(北京)信息技术有限责任公司 2022-09-28T11:05 (访问量:6510)

背景介绍

 

【愤怒Anger】这种情绪,作为一种状态来考虑时,被描述为对情绪激发者的刺激、压力和挫折的短暂体验;当愤怒作为一种特质来考虑时,则是一种更稳定的人格气质,使个人对无害和无挑衅性的暗示也会产生频繁且强烈的愤怒反应。另一方面,【敌意Hostility】被认为是一种情绪状态或表达,它传达了公开或秘密伤害个人的意图,包括攻击性动作和表明攻击意图的行为特征。

 

指导本次研究的探索性假设是,与愤怒的表情相比,敌意的表情可能表明对身体伤害的意图更高,可能会引起更高的周围神经系统唤醒度和不同的面部情绪反应。为了探索这一假设,我们在目前的研究中测试了愤怒和敌对的表情是否会引起不同模式的皮电和心率反应,以及它们是否与不同的面部情绪特征相关并引发不同的面部情绪反应。我们从现有数据库中选择和评估被标记为愤怒和敌对的面部,随后我们公开展示这些面孔以及其他表达恐惧、悲伤和中性的面孔,并测量皮肤电导、心率和面部情绪变化。当前研究的目的是探索愤怒和敌意之间可能存在的差异,并用严格的方法和统计标准测试是否可以在没有意识的情况下解读敌意的面孔。

 

实验第一阶段

本实验的第一阶段第一步的目标是从现有数据集中预选出表达愤怒或敌意的面孔,并使用诺达思的面部表情分析系统评估这些面孔是否在面部的动作单元(Action Unit)中表现出差异。

26名被试依次观看来自 50 名演员的 200 张被标记为愤怒的面孔,被试被问到“什么标签最能描述所呈现的脸?”,使用键盘选择愤怒、敌意、两者或无。在标记反应之后,被试需使用鼠标从 1(极低)到 10(极高)的情绪表达强度进行评分。使用诺达思的面部表情分析系统 (FaceReader) 对生成的图像进行分析。分析包括内置情感分类标签(愤怒、恐惧、惊讶、快乐、悲伤和中性)、面部动作单元是否受到神经支配的评估以及用于识别面部动作单元神经支配的百分比指标特定动作单元在评估面孔中的显着程度。

 

分析结果后我们发现,与表达敌意的面孔相比,被试对表达愤怒的面孔M = 8.27SD = 1.05的压力评分高于表达敌意的面孔M = 7.36SD = .84p < .001d = .96)。与愤怒的表情(M = 6.35SD = 1.14p < .001d = 2.77)相比,敌对表情的敌意评级更高M = 8.91SD = .64)。使用面部表情分析系统进一步定量分析愤怒和敌意之间面部动作单元支配差异的百分比有显著差异F1, 9= 16.11p < .01η2 = .64),表明敌意包括更明显的头部前倾和凝视行为,如Table 1

 

实验第一阶段的第二步是评估和比较愤怒和敌对的表达以确定对个人造成身体伤害的意图。在这一步的假设是,在前一步被标记为愤怒的面孔和被标记为敌对的面孔之间的表达差异可能部分是由于敌对面孔的表达特征与更高的身体伤害意图相关联。第二步包含42名被试,被试依次观看刺激呈现的来自 20 位演员的 20 张面孔,其中10张在前一阶段被标记为愤怒的面孔,10张被标记为敌对的面孔。被试被问到“请评价你认为这个表达方式表明意图伤害个人的可能性有多大?”。被试需要从 1(极低)到 10(极高)对每个表情进行评分。

分析结果后我们发现,与愤怒的面孔相比,被试认为敌对面孔 (M = 8.31. SD = .62) 造成身体伤害的可能性更高 (M = 7.75, SD = .49; t (41) = 5.49, p < . 001; d = 1.01),这表明与愤怒的面孔相比,敌对表情包括更明显的物理威胁相关特征

 

实验第二阶段

本实验的第二阶段的目的是呈现一秒钟的愤怒、敌对、恐惧、悲伤和中性的表情,并测量皮肤电导、心率和面部情绪反应。我们对这一阶段的假设是,由于敌对面孔的表达特征表明对身体伤害的意图更高,敌对面孔会比愤怒的面孔引起更高的生理唤醒,并且会引发恐惧的面部情绪反应。

不属于第一阶段的29名被试参与了此阶段的实验,面部刺激使用了十张来自不同演员的不同面孔,表达愤怒、敌意、恐惧、悲伤和中性情绪。刺激通过诺达思的面部表情分析系统和参与者评估验证了情绪辨别。此阶段使用皮肤电导和心率来评估生理反应,通过一次性 Ag/AgCl 凝胶电极从每个参与者的左手测量皮肤电导反应。信号由 BIOPAC 系统 EDA100C 接收并记录。通过左手的单指传感器测量心率,由 BIOPAC 系统 PPG100C 使用血流波动的红外光体积描记图测量,并在 AcqKnowledge 中转换并记录为每分钟心跳 (bpm)

 

面部表情分析系统将诺达思的FaceReader 7.1安装在演示屏幕底部并对生成的图像进行分析。使用 Viola-Jones联算法和主动外观模型 (AAM) 运行分析。在使用参与者校准模块控制了存在于他们自己的中性表情中的动作单元的影响后,对每个参与者的情绪表达进行了评估。

 

分析结果后我们发现,表现出敌意和恐惧的面孔之间对于皮肤电导反应没有显着差异。与愤怒、悲伤和中性表情相比,表达恐惧的面孔引起的皮肤电导反应明显更高。与悲伤和中性表情相比,表达愤怒的面孔会引起明显更高的皮肤电导反应。与愤怒、悲伤和中性表情相比,表达恐惧的面孔引起的心率反应明显更高。与悲伤和中性表情相比,表达愤怒的面孔会引起明显更高的心率反应,参见Figure 1

 

讨论

通过使用面部表情分析系统,在本次实验中我们发现敌意和愤怒的表情动作表达不同,敌意是对个人身体伤害的公开或隐蔽意图。由于这些差异,我们发现敌意和愤怒确实会引发不同的生理情绪反应,与表达愤怒的面孔相比,充满敌意的面孔是一种更有效的生理唤醒诱发因素,并会引发更多的恐惧面部情绪反应。

 

参考文献

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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