高低特質焦慮水平個體面部表情覺知閾限的測量*

李甜甜 呂 勇

(天津師范大學心理與行為研究院，天津 300074)

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高低特質焦慮水平個體面部表情覺知閾限的測量*

李甜甜 呂 勇

(天津師范大學心理與行為研究院，天津 300074)

該研究采用后掩蔽范式，將自信心評定法與心理物理學的方法相結合，測得了高、低特質焦慮水平個體的6種基本表情(憤怒、厭惡、恐懼、高興、悲傷、驚訝)的覺知閾限，并進行了比較。結果發現：在恐懼表情條件下，高特質焦慮個體的覺知閾限顯著小于低特質焦慮個體的，在其他表情條件下，高、低特質焦慮個體的覺知閾限沒有顯著差異；在低特質焦慮組，憤怒表情的覺知閾限顯著大于厭惡、恐懼和高興的，恐懼和高興表情的覺知閾限顯著小于憤怒、悲傷和驚訝的。在高特質焦慮組，憤怒表情的覺知閾限顯著大于厭惡、恐懼和高興的，高興表情的覺知閾限小于憤怒、悲傷和驚訝的，恐懼表情的覺知閾限顯著小于其他表情的；女性的覺知閾限顯著小于男性的。因此，較低特質焦慮水平的個體，高特質焦慮水平的個體覺知恐懼表情的能力更強；面部表情覺知存在性別差異，女性的覺知能力較男性更強。

面部表情；覺知；閾限；特質焦慮；性別差異

1 引言

視覺覺知(visual awareness；visual consciousness)，是指看見的主觀經驗，與無意識的視覺加工相反(Block，2001)。看見面部表情的主觀經驗即面部表情覺知。

在以往的研究中，眾多研究者對面部表情加工與多種個體情緒障礙類型的關系進行了研究，發現特殊被試在面部表情加工上的表現與常人不同。如：Gray等人研究發現，亨延頓病人加工厭惡情緒的能力低于正常人(Gray，Young，Barker，Curtis，& Gibson，1997)；抑郁癥患者加工憤怒表情的能力低于正常人(Mendlewicz，Linkowski，Bazelmans，& Philippot，2005)；社會恐怖癥的個體存在對威脅信息的注意偏向(Mogg & Bradley，2002)；高特質焦慮的個體識別恐懼表情的正確率顯著高于低特質焦慮的個體(Surcinelli，Codispoti，Montebarocci，Rossi，& Baldaro，2006)。因此，個體的情緒障礙類型影響面部表情加工。

在眾多研究中，焦慮個體得到了最多研究者的注意。研究者使用點探測范式對焦慮個體的威脅性信息的注意偏向進行研究時發現，相比于高興和中性情緒，高焦慮水平的個體更傾向于注意憤怒情緒(Bradley，Mogg，Falla，& Hamilton，1998)。Fox等人使用外空間線索范式研究發現，相對于低焦慮個體，高焦慮個體在對恐懼面孔之后的靶刺激進行探測時比對中性和高興面孔之后的靶刺激判斷時，反應時更長(Fox，2002)。這說明高焦慮個體比低焦慮個體更難從威脅性信息上轉移注意力，換句話說，高焦慮個體會短時間內固著在威脅信息上。另外，在對模糊的面孔情緒圖片進行分類判斷時，較低焦慮水平的個體，高焦慮水平的個體更傾向于將模糊的面孔表情判斷為威脅性的(Richards et al.，2002)。在情緒分類任務中，較低焦慮水平的個體，高焦慮水平的個體在恐懼表情的分類任務中的正確率更高(Surcinelli，Codispoti，Montebarocci，Rossi，& Baldaro，2006)。Mathews認為，對于焦慮個體來說，認知系統處于一個高度警惕的模式，會優先對具有威脅性的信息進行自動編碼。這種偏向表現為對環境中威脅信息的早期的注意定向和快速探測(Mathews，1990)。

綜上所述，不管使用何種范式，研究結果都發現焦慮個體在對面部表情進行加工時，存在著對威脅性信息的偏向。但是這些研究都是針對面部表情的意識加工進行的，對于面部表情的加工處于無意識狀態或者剛剛進入意識狀態時，其加工的機制如何，焦慮被試會不會產生威脅性信息的偏向，還未有人對其進行研究。根據以上研究的證據，該研究假設高特質焦慮水平的個體對面部表情覺知也存在威脅性信息的偏向。具體表現為，高特質焦慮水平的個體較低特質焦慮水平的個體對于恐懼表情的覺知所需的面孔呈現時間更短，即閾限值更小。因此，該研究選取了高、低特質焦慮水平的被試，使用心理物理學的方法對所有面部表情的覺知閾限進行了測量，以期對焦慮個體加工面部表情的特點進行更全面地了解。心理物理學方法測量閾限的原理是，按一定的梯級增加或減少刺激強度來測定閾限，漸增系列和漸減系列是分開進行的。當被試報告感覺不到刺激時，主試就按一定梯級增加刺激強度。當增加到被試感覺到了時，又按一定的梯級來減少刺激強度。直到達到一個先定的標準或先定的實驗次數為止。求出各轉折點的平均數就是所求的閾限值。

Ohman在1993年提出的后掩蔽范式是操縱情緒刺激意識水平最常用的方法(Esteves & Ohman，1993)。在后掩蔽范式中，情緒刺激呈現很短的時間(幾十毫秒)，緊接著將一個呈現時間在50ms以上的中性面孔作為掩蔽刺激，最后請被試報告出情緒刺激(Whalen et al.，1998)。被試對靶刺激面孔的判斷成績往往處在隨機水平(Morris，?hman，& Dolan，1998)，這說明后掩蔽刺激對于阻斷情緒面孔刺激進入意識水平是有效的。該研究也使用了后掩蔽范式。

在后掩蔽范式中，被試的任務是對面孔表情圖片的表情有無進行判斷，有時被試無法確定表情的有無，便要隨便猜測一個。如果猜測正確，猜測結果就會混淆在正確判斷的結果中。在測量面部表情覺知閾限時，得出的閾限值就會小于實際的值。若引入自信心評定的方法，更精確地區分被試對自己判斷的把握大小，后期數據處理時便能將猜測的部分劃入無意識加工的范疇。因此，該研究將自信心評定法與心理物理學的方法結合起來。當被試判斷錯了靶刺激的表情或者被試判斷對了靶刺激的表情但是自信心評定水平為1、3或5時，下一個trial中靶刺激的呈現時間會增加17ms；當被試對靶刺激的表情判斷對了且自信心評定水平為7或9時，下一個trial中靶刺激的呈現時間會減少17ms，直到所有的靶刺激都呈現完畢。最后用階梯法算出每種表情的覺知閾限。

以往研究發現，面部表情識別存在性別差異，相比于男性，女性的面部表情識別能力更強(Rehnman & Herlitz，2006)。在面部表情覺知的過程中，也可能存在性別差異。綜上所述，該研究在改進后掩蔽范式的基礎上，使用心理物理學的方法探討了被試的性別和特質焦慮水平是否會對面部表情覺知閾限產生影響。

2 方法

2.1 特質焦慮量表及計分方式

由Charles D.Spielbergei等人編制的STAI(狀態-特質焦慮量表)是測量狀態焦慮和特質焦慮的常用量表，該量表由兩部分共40個項目組成，其中第1-20項為狀態焦慮量表(S-AI)，用來測量個體即刻的或者最近某一特定時間內的恐懼、緊張、憂慮和神經質的體驗或感受，其得分代表了個體當前的焦慮狀態；第21-40項為特質焦慮量表(T-AI)，主要用來評定個體經常的情緒體驗，其得分代表了個體特質焦慮的情況。量表上的得分越高，反映了受試者的焦慮水平越高(Spielberger & Gorsuch，1983)。該研究中采用T-AI量表測量個體的特質焦慮水平。此量表為1-4級評分(1-幾乎沒有，2-有些，3-經常，4-幾乎總是如此)，由受試者根據自己的體驗選取合適的等級。計算出特質焦慮量表的累加分值，最小值為20分，最大值為80分。根據評分標準，男生總分在56分以上、女生總分在57分以上即為高特質焦慮被試。總分在30分以下的為低特質焦慮被試(Spielberger & Gorsuch，1983)。

2.2 被試

從天津某高校隨機選取被試1587人，根據問卷得分選取高特質焦慮的被試40名(男女各半)，平均年齡為20±2.6歲。另選取問卷得分最低的40名(男女各半，得分都在30分以下)被試作為低特質焦慮的被試，平均年齡為21±2.9歲。所有被試無神經系統或精神疾病史，視力或矯正視力正常，無色盲、色弱，均為右利手。所有被試先前均未參加過類似實驗，實驗后獲得一定的實驗報酬。

2.3 實驗材料

實驗材料選自中國化面孔情緒圖片系統(Chinese Facial Affective Picture System，CFAPS)。該系統對每張圖片所屬情緒類型進行了評定，并基于評定的情緒類型對其所表達的情緒強度進行了1-9的評分(1為最弱，9為最強)。因此，該系統每張圖片均包含情緒類型、認同度和強度這三個指標。認同度指參評者中認為該圖片屬于此種情緒類型的人數占參評者總人數的百分比，該系統中所有圖片的認同度都大于60%；強度指標是指所有參評者對其多表達的情緒強度評分的平均數(王妍，羅躍嘉，2005)。

根據該系統的指標，該研究在平衡性別和強度后，選取認同度在70%以上的憤怒、厭惡、恐懼、高興、悲傷和驚訝的面孔情緒圖片各20張(男女各半)作為實驗材料，120張平靜的面孔情緒(無表情)圖片(男女各半)作為填充材料。另選取20張平靜面孔圖片經過處理后作為掩蔽刺激。掩蔽刺激的處理方法借鑒了Kiss和Eimer在2008年對掩蔽刺激進行的改進，即用Photoshop軟件在每張中性面孔的中心選取180×220像素大小的區域，然后將這一區域平均分成10*10的100等份，打亂順序后重新排列組合，這樣局部的面部特征(鼻子、眼睛、嘴)依然是完整的，但整體的面部結構是雜亂的，不會提供任何面部表情的信息(Kiss & Eimer，2008)。所有面孔情緒圖片無外部特征(頭發、耳朵、胡須、眼鏡等)，并且在大小、背景、對比度、明度等物理屬性上基本一致。經單因素方差分析發現，面孔情緒圖片強度的主效應不顯著，F(5，119)=1.19，p>0.05，6種面孔情緒圖片的強度值見表1。

表1 6種面孔情緒圖片的強度值

2.4 實驗程序

實驗程序由E-Prime軟件編制。在每個trail中，首先在灰色的屏幕上呈現白色的十字注視點(500ms-1500ms間隨機)，然后呈現情緒面孔，接著呈現掩蔽刺激(200ms)，之后呈現提示，讓被試對面孔做出有無表情的判斷，并對判斷做自信心水平的5點評定，被試做出反應后提示消失，間隔1000ms后進入下一個trial。實驗流程見圖1。

該實驗分為遞增序列和遞減序列兩個實驗階段，一半被試先做遞增序列，再做遞減序列，另一半被試先做遞減序列，再做遞增序列。每個序列有6個block，每種表情一個block。在每個block中，共有40張面孔圖片，包括20張有表情的面孔圖片和20張無表情的面孔圖片，其中無表情的面孔圖片作為填充材料，不做分析。每個block的面孔圖片按隨機順序呈現。Block的順序及被試的按鍵反應都進行了被試間平衡。

圖1 實驗流程圖

面孔圖片的呈現時間設置如下：遞減序列實驗中，面孔圖片的初始呈現時間是100ms，遞增序列實驗中，面孔圖片的初始呈現時間是17ms，之后有表情面孔圖片的呈現時間根據被試的判斷發生變化，若被試在進行有無表情判斷時判斷正確，且自信心評定為7或9，則下一個trial中面孔圖片的呈現時間會減少17ms，若被試在有無表情判斷時判斷錯誤或自信心評定為1、3或5，則下一個trial中面孔圖片的呈現時間會增加17ms；中性面孔圖片的呈現時間跟隨上一個trail的圖片呈現時間，不受被試判斷的影響。

2.5 數據處理

用階梯法求得每個被試在做遞增序列實驗和遞減序列實驗中得到的閾限值，兩者的平均數作為最終的閾限值，用SPSS16.0軟件對數據進行方差分析。

3 實驗結果

對數據進行6(面部表情類型：憤怒，厭惡，恐懼，高興，悲傷，驚訝)×2(特質焦慮水平：高、低)×2(性別：男，女)三因素重復測量方差分析發現，情緒類型的主效應顯著，F(5，380)=19.79，p<0.05，η2=0.21。進一步多重比較發現，憤怒表情的覺知閾限顯著大于其他所有情緒的，恐懼和高興表情的閾限顯著小于憤怒、悲傷和驚訝的。性別的主效應顯著，F(1，76)=16.09，p<0.05，η2=0.18，女性的覺知閾限(32.07±6.19)顯著小于男性(40.96±12.40)的。情緒類型和特質焦慮水平的交互作用顯著，F(5，280)=2.22，p<0.05，η2=0.03。進一步簡單效應分析發現，在恐懼表情條件下，高特質焦慮被試的覺知閾限顯著小于低特質焦慮被試的，在其他表情條件下，高、低特質焦慮被試的覺知閾限沒有顯著差異；在低特質焦慮組，憤怒表情的覺知閾限顯著大于厭惡、恐懼和高興的，恐懼和高興表情的覺知閾限顯著小于憤怒、悲傷和驚訝的。在高特質焦慮組，憤怒表情的覺知閾限顯著大于厭惡、恐懼和高興的，恐懼表情的覺知閾限顯著小于其他表情的，高興表情的覺知閾限小于憤怒、悲傷和驚訝表情的。各條件下的面部表情覺知閾限見表2。

表2 各條件下面部表情的平均閾限值(ms)

4 討論

該研究結果發現，相比于低特質焦慮水平的個體，高特質焦慮水平個體的恐懼表情的覺知閾限更低，即高特質焦慮水平個體覺知恐懼表情需要更短的呈現時間。在覺知其他表情時，高低特質焦慮的個體沒有顯著差異。面部表情覺知閾限存在性別差異，女性被試的覺知閾限顯著小于男性的。

該研究發現的高特質焦慮個體對恐懼表情的覺知偏向與之前關于焦慮個體注意偏向的研究一致。對威脅性信息的警覺對于人類的生存具有重要的意義，因此，人類優先加工潛在威脅信號的能力不斷得到進化(Williams，2006)。高焦慮個體將更多的日常情景看作是威脅性的，這導致了更多的恐懼經驗。他們傾向于將他人的恐懼面孔看作是環境中面臨威脅和危險的信號(Surcinelli，Codispoti，Montebarocci，Rossi，& Baldaro，2006)。故恐懼的表情能夠得到最快的加工。

值得注意的是，該研究發現高特質焦慮個體的覺知偏向并沒有表現在所有負性表情上，如憤怒表情。Bradley等人研究發現，高焦慮水平的個體對憤怒表情也存在注意偏向(Bradley，Mogg，Falla，& Hamilton，1998)。恐懼表情并不是唯一代表威脅性信息的表情，憤怒的表情也代表威脅和危險性信息的信號(Surcinelli，Codispoti，Montebarocci，Rossi，& Baldaro，2006)。但是在該研究中憤怒表情沒有產生注意偏向，這是因為該研究的實驗范式與注意偏向的實驗范式不同，且采用的因變量指標也不同。研究憤怒情緒的注意偏向一般采用的是點探測范式，因變量的指標是反應時和正確率，但是該研究采用的是后掩蔽范式，因變量的指標采用的是覺知閾限值。此外，Richards等人在對焦慮個體情緒分類任務的研究中，也沒有發現高焦慮個體對憤怒表情的加工偏向(Richards et al.，2002)。

該研究發現，面部表情覺知閾限存在性別差異，女性的覺知閾限較男性更低。女性在面部表情加工中較男性更具優勢，很多研究都達成了此共識。首先，這種性別差異存在一定的生理基礎。在大腦的單位容積內，女性的灰質比更高，男性的白質比更高。灰質與認知加工有關，因此女性在言語加工、情緒加工上更具優勢(Gur，Dixon，Bilker，& Gur，2002)；其次，面部表情加工的性別差異與人類的進化有關。自古至今，女性較男性照顧孩子更多，在孩子學會說話之前，女性需要靠識別他們的表情去理解孩子，從而使他們得到更好地照顧，這就使得女性在進化過程中，優先選擇進化識別面孔情緒的能力(Saavedra-Rodríguez & Feig，2013)；再次，相比男性，女性更容易受到情緒的感染(Wild，Erb，& Bartels，2001)，她們對情緒刺激更加的敏感(Orozco & Ehlers，1998)。而且女性更多地注視眼部的信息，眼部往往包含了有助于正確識別表情的有效信息(Hall，Hutton，& Morgan，2010)。

對于高低特質焦慮的被試來說，恐懼表情的覺知需要的呈現時間都比其他表情短，這得到了很多以往研究的支持。識別環境中的威脅信息，并且快速地做出行為反應，有利于人類的生存和進化。恐懼表情作為出現潛在威脅的信號，總會得到人類快速的、自動化的加工(Reinders et al.，2006)。人類已經進化出了對恐懼表情快速反應的特殊的神經系統(Williams，McGlone，Abbott，& Mattingley，2005)。

該研究發現，高興的覺知閾限也較低，這與以往研究結果相契合。一般情景下，個體處于積極的情緒之中，而不是平靜的情緒，即具有積極的起點效應(Fredrickson & Cohn，2008)。Leppanen和Hietanen(2004)認為，之所以會出現高興表情的識別優勢，是由于人類存在積極預期的傾向性，即傾向于把他人看得更為友善，這使得人們對高興的表情更為敏感。而且通過眼部或者嘴部的局部特征就能辨別積極情緒，但消極情緒則需要嘴部、眼睛和眉的結合進行辨識，所以人類對于積極情緒的覺知會更快。這解釋了該研究中高興表情的覺知閾限值較低的現象，表明高興情緒在人類機體中存在著重要的作用。

值得注意的是，該研究發現，憤怒表情的覺知閾限最高。Grimshaw等(2004)研究發現，憤怒表情的辨識難于愉快表情的辨識，這與該研究的結果相一致。然而也有研究發現，人類對于面孔識別存在負性傾向，即在認知加工中負性刺激(憤怒、恐懼)會獲得優先權(羅躍嘉，吳建輝，2005)。不管是高焦慮被試還是低焦慮被試，該研究都沒有發現憤怒面孔加工的負性傾向，這是由于研究任務設置與實驗測量方式的差異導致的。任務要求的差異會產生不同結果，Pessoa等(2002)發現，當對被試的任務要求發生變化(是否關注面孔)時，中性和愉悅、恐懼表情引起的大腦激活存在差異。正如該研究對被試的任務要求是判斷有無表情，并沒有要求被試判斷表情的類別。大量研究表明，人類加工系統中存在對威脅性信息進行評估的系統，威脅性信息只有超過一定閾值才會激發負性情緒偏向(Mathews & Maeleod，2002)，而且羅躍嘉等人也證實當刺激的威脅程度足夠大時，才會出現負性情緒偏向(羅躍嘉，吳建輝，2005)。而該研究發現，在面部表情覺知的過程中，被試表現出了恐懼表情的偏向性，沒有表現出憤怒表情的偏向性，說明此任務中的憤怒表情還沒有達到足夠大的威脅程度，無法產生偏向。另一方面，憤怒表情作為一種攻擊性的表情，不利于人際互動和社會交往，人們傾向于將其進行壓抑，在日常生活中并不常見，因此其覺知起來會比較困難。

隨著生活節奏變快，生活壓力變大，高特質焦慮的個體越來越多。高特質焦慮被試對恐懼表情的敏感性高已經得到了很多研究者的證實。該研究從面部表情覺知的角度再一次證明了恐懼表情對于高特質焦慮個體的特殊性。有助于了解高特質焦慮個體的表情加工特點，進而對特質焦慮個體的診斷和治療提供依據。但該研究僅從行為層面對面部表情覺知閾限進行了測量，將來為更深入地了解特質焦慮個體面部表情覺知的心理機制，可用ERP、fMRI等腦科學技術進一步對其進行研究。

5 結論

該研究采用后掩蔽范式，將自信心評定法和心理物理學的方法相結合，測量了高、低特質焦慮水平個體的6種基本表情的覺知閾限。結果發現：相比于低特質焦慮水平的個體，高特質焦慮水平個體覺知恐懼表情的能力更強，在其他表情上，高低特質焦慮個體的表現沒有差異；面部表情覺知閾限存在性別差異，女性的覺知能力高于男性。

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Measuring the Facial Expression Awareness Threshold of High and Low Trait Anxiety Levels of Individual

Li Tiantian Lv Yong

(Academy of Psychology and Behavior，Tianjin Normal University，Tianjin 300074)

This study used backward masking paradigm，method of confidence assessment combined with the methods of psychophysics，measured high and low trait anxiety of individuals of 6 basic facial expressions(anger，disgust，fear，happiness，sadness，and surprise)threshold of awareness，and were compared.The results showed that individuals with high trait anxiety levels had a lower awareness threshold of fear than those with low trait anxiety levels.No significant differences were observed between individuals with high and low trait anxiety levels with regard to the other expressions.On high trait anxiety，the threshold value of anger was significantly higher than those of disgust，fear，and happiness.The threshold values for happiness were significantly lower than those of anger，sadness，and surprise.The threshold values for fear were significantly lower than those of other expressions.On low trait anxiety，the threshold value of anger was significantly higher than those of disgust，fear，and happiness.The threshold values for happiness and fear were significantly lower than those of anger，sadness，and surprise.Therefore，compared with low trait anxiety levels of individual，high trait anxiety of individuals has the better detection ability of facial expression；The facial expression awareness thresholds differ by gender，females showed significantly better detection ability than males.

facial expression；awareness；threshold；trait anxiety；gender differences

天津師范大學博士研究生學術新人項目(2014BSXR)。

呂勇，E-mail：ly6312@163.com。

B842.5

A

1003-5184(2016)05-0421-06