愉快面孔識別優勢及其認知神經機制*

于明陽 李富洪 曹碧華

(1遼寧師范大學腦與認知神經科學研究中心, 大連 116029) (2江西師范大學心理學院, 南昌 330022)

情緒面孔在日常生活和人際交往中具有重要作用。快速識別他人的情緒可以及時了解他人的狀態、需求和目的, 并調整自己的行為(Calvo &Lundqvist, 2008)。研究者在面孔識別優勢的早期研究中發現負性偏向(Negative bias), 即被試對恐懼等負性情緒更敏感(Fox et al., 2000; Mogg &Bradley, 1998; ?hman, Lundqvist, & Esteves, 2001),隨著研究的深入, 近年來大量研究發現在情緒面孔識別任務中, 被試對高興面孔識別的反應時更短, 正確率更高(Calvo & Beltrán, 2013; Calvo &Nummenmaa, 2016; Kirita & Endo, 1995; Nummenmaa& Calvo, 2015), 這種現象被稱為愉快面孔識別優勢(advantage in recognition of happy faces)。

愉快面孔識別優勢具有廣泛性和穩定性, 不僅在情緒分類任務和視覺搜索任務中穩定出現,還存在于跨文化研究中(Lipp, Craig, & Dat, 2014;Nelson & Russell, 2013)。研究者對愉快面孔識別優勢的研究由最初的穩定性探究和理論解釋, 轉變為深入考察其產生的神經生理機制, 但目前尚缺乏對這一相關研究的整理和總結。本文在總結愉快面孔識別優勢存在的穩定性和影響因素的基礎上, 對其產生的理論假說和生理機制進行解釋和說明。最后, 我們提出未來可進一步研究的方向, 為更深入的考察其產生機制提供參考。

1 愉快面孔識別優勢的穩定性

愉快面孔識別優勢最早出現在情緒面孔分類任務(expression categorization task)中, 且不受實驗材料、呈現時間和呈現位置的影響。情緒分類任務要求被試直接對刺激材料中的情緒面孔進行識別分類或判斷先前呈現的情緒面孔類型與之后出現的情緒詞是否一致(Calvo & Beltrán, 2013;Palermo & Coltheart, 2004)。從實驗材料來看, 研究者選取不同圖片庫的情緒面孔作為實驗材料,要求被試完成分類任務。結果表明識別高興面孔的反應時均顯著短于悲傷(Lepp?nen, Tenhunen, &Hietanen, 2003)、生氣(Stone & Valentine, 2007)、厭惡(Palermo & Coltheart, 2004)、恐懼(Calvo &Lundqvist, 2008)、驚訝(Palermo & Coltheart, 2004)和中性(Lepp?nen et al., 2003)面孔。即使采用復合圖片(Calder, Young, Keane, & Dean, 2000; Calvo,Marrero, & Beltrán, 2013; Mendolia, 2007)、部分面孔圖片(Calvo, Fernández-Martín, & Nummenmaa,2013, 2014)以及簡筆畫圖片(Liu et al., 2013)作為實驗材料, 也發現了愉快面孔識別優勢。從呈現時間來看, 無論閾上或閾下呈現, 識別高興面孔的反應時均短于其它情緒面孔(Hugenberg & Sczesny,2006; Kirit & Endo, 1995; Stone & Valentine, 2007;Calvo & Lundqvist, 2008; Sv?rd, Wiens, &Fischer, 2012)。從呈現位置來看, 上述研究都是在視區中央窩呈現情緒面孔圖片, Calvo等(Calv,Nummenmaa, & Avero, 2010; Calv et al., 2014)分別在距離中央窩 2.5°的副中央窩區域和距離中央窩6°的外圍視區呈現情緒面孔圖片, 并與中央窩呈現條件下的結果進行比較。結果表明雖然在副中央窩和外圍視區呈現的情緒面孔的準確率和反應時受損, 但仍存在明顯的愉快面孔識別優勢。

近年來, 研究者發現在視覺搜索任務中也存在愉快面孔識別優勢(Calvo, Nummenmaa, & Avero,2008; Lee & Kim, 2016; Juth, Lundqvist, Karlsson,& ?hman, 2005; Nummenmaa & Calvo, 2015), 同樣不受實驗材料和呈現位置的影響。視覺搜索任務(visual search task)要求被試在幾張圖片中快速找尋目標刺激并做出相應反應(Calvo & Nummenmaa,2008)。從實驗材料來看, 研究者分別采用簡筆畫、部分面孔圖片以及電腦合成圖片作為刺激材料,結果均發現當目標圖片為高興面孔時的反應時最短(Becker, Anderson, Mortensen, Neufeld, & Neel,2011; Craig, Becker, & Lipp, 2014)。從呈現位置來看, Calvo和Nummenmaa (2008)分別在副中央窩和外圍視區呈現 6張面孔圖片, 要求被試搜索目標圖片并做出相應反應, 結果也驗證了這一優勢存在的穩定性。

2 愉快面孔識別優勢的影響因素

雖然大量研究證明愉快面孔識別優勢的穩定性, 但其也會受到呈現方式和性別等因素的影響。研究者將面孔圖片分別正立和倒置呈現, 要求被試完成視覺搜索任務, 結果在倒置呈現時高興面孔的識別反應時最短(Calvo & Nummenmaa,2008)。然而, Calvo等(2010)在視覺搜索任務中將情緒圖片倒置呈現時, 高興面孔與驚訝面孔反應時差異不顯著, 但顯著低于其它情緒面孔。這些結果表明當實驗材料倒置呈現時, 實驗材料的呈現方式會影響愉快面孔識別優勢的產生。

面孔圖片的性別可能會對愉快面孔識別優勢產生影響, 主要表現為當情緒圖片為女性時, 愉快面孔識別優勢更明顯(Aguado, García-Gutierrez,& Serrano-Pedraza, 2009; Becker, Kenrick, Neuberg,Blackwell, & Smith, 2007; Valdés-Conroy, Aguado,Fernández-Cahill, Romero-Ferreiro, & Diéguez-Risco,2014)。Hugenberg和Sczesny (2006)為了探討目標圖片的性別對愉快面孔識別優勢的影響, 采用高興、生氣和悲傷情緒面孔作為實驗材料, 要求被試完成情緒分類任務。結果表明高興面孔的反應時顯著短于生氣和悲傷面孔, 且當高興面孔圖片為女性時, 反應時顯著短于男性。但也有研究者發現情緒分類任務中的愉快面孔識別優勢不受性別因素的影響(Calvo & Lundqvist, 2008), 這說明愉快面孔識別優勢是否真正存在性別差異還有待進一步驗證。

3 愉快面孔識別優勢的理論解釋

3.1 診斷性價值假說

面孔識別是加工特征信息(featural information)的過程, 強調面孔的局部特征在面孔識別中的重要作用(汪亞珉, 黃雅梅, 2011)。特征信息加工表現為人們主要根據面孔的某個或某幾個線索來判斷面部表情, 這為診斷性價值假說提供了理論來源。診斷性價值假說(Diagnostic value hypothesis)認為高興面孔獨特的面部特征, 尤其顯而易見的微笑是判斷高興面孔和非高興面孔的捷徑(Calvo& Beltrán, 2014; Calvo & Nummenmaa, 2008;Lepp?nen & Hietanen, 2007; Nummenmaa & Calvo,2015)。由于高興面孔中的嘴部區域具有知覺顯著性(perceptual saliency)和分類辨別性(categorical distinctiveness)兩大特征(Calvo, Gutiérrez-García,Fernández-Martín, & Nummenmaa, 2014), 因此這一假說也被稱為顯著性和辨別性假說(saliencyand-distinctiveness hypothesis)。

研究者發現不同的面部區域在面孔識別過程中作用不同。例如, 眼部線索在情緒面孔識別過程中具有獨特優勢(Wegrzyn, Bruckhaus, & Kissler, 2015;Calvo, Gutiérrez-García, Avero, & Lundqvist, 2014),而嘴部區域則是識別愉快面孔的關鍵(Nummenmaa& Calvo, 2015; Calvo & Fernández-Martín, 2013)。Calvo 和 Fernández-Martín (2013)為了研究眼睛以及嘴部在面孔識別中的作用, 在實驗中將下半部分情緒面孔遮住。當要求被試根據上半部分面孔完成情緒分類任務時并未發現愉快面孔識別優勢,但要求被試對整張面孔完成分類任務時, 則發現愉快面孔識別優勢。因此, 他們認為嘴部特征是識別高興面孔的主要線索。Bombari等(2013)采用眼動技術也發現相對悲傷和生氣面孔, 被試對高興面孔的嘴部區域的注視時間較長。另外, 研究者還發現嘴部區域是最先引起眼睛注意的部分,與高興或非高興面孔無關(Calvo, Gutiérrezgarcía,Avero, & Lundqvist, 2013; Calvo & Nummenmaa,2008; Calvo & Nummenmaa, 2009; Calvo et al.,2008)。Calvo等(2014)為確定外圍視區中愉快面孔識別優勢的受損程度, 在中央窩和外圍視區分別呈現眼睛和嘴部區域, 要求被試判斷所呈現的刺激材料的情緒類型與之后出現的情緒詞是否一致。結果表明當僅呈現眼睛區域時, 在中央窩和邊緣視區均不存在愉快面孔識別優勢; 當僅呈現嘴巴區域時, 在中央窩和邊緣視區均存在明顯的愉快面孔識別優勢, 這說明面孔識別通過特征信息加工完成, 且微笑的嘴部特征是導致愉快面孔識別優勢產生的重要原因。

診斷性價值假說利用特征信息加工方式, 充分闡述了嘴部區域在愉快面孔識別優勢中的作用,是解釋愉快面孔識別優勢的重要理論之一。

3.2 情緒獨特性假說

在面孔識別過程中, 除了特征信息加工, 還存在構形信息(configural information)加工, 即人們主要根據面孔的整體結構和形狀進行識別判斷(汪亞珉, 黃雅梅, 2011; Flowe, Smith, Karo?lu,Onwuegbusi, & Rai, 2016; Narme, Bonnet, Dubois,& Chaby, 2011)。情感獨特性假說(affective uniqueness hypothesis)便是從情緒面孔的構形信息加工的角度提出的。該假說將情緒面孔視為一個整體, 認為高興面孔是唯一明確表示愉快的情緒類型, 而其他情緒面孔分別表示的是負性(生氣、恐懼、悲傷和厭惡)或者模糊(驚訝)的情緒類型, 所以人們對高興面孔的識別正確率最高, 反應時最短(Nummenmaa &Calvo, 2015)。當要求被試對6種基本情緒面孔圖片進行愉快或非愉快程度的效價判斷時, 結果也發現高興面孔的愉快程度最高, 其他5種情緒面孔均為不同程度的非愉快效價(Calvo & Nummenmaa,2016)。

Calder等 (2000)為研究面部結構對情緒識別的影響, 將不同情緒面孔組合成整體面孔, 并要求被試根據上半部分或下半部分完成分類任務。結果表明無論根據上半部分還是下半部分, 復合面孔的反應時都更長。這說明盡管只要求被試根據某一區域的特征做出反應, 其它區域仍然會對其產生影響, 表明面孔識別是根據整體而不是部分進行的。根據構形信息加工理論, 這是由于復合圖片中包含兩種不同的情緒信息, 破壞了面孔圖片的原有結構, 導致被試對其反應時更長。由于中性面孔在理論上不表示任何情緒, 可以在保證面孔結構完整性的同時避免了復合圖片所產生的情緒沖突。Mendolia (2007)采用中性面孔作為上半部分, 情緒面孔圖片作為下半部分組成復合圖片, 要求被試做出分類任務。結果表明高興面孔的反應時顯著低于驚訝、生氣、恐懼、厭惡和悲傷面孔, 存在愉快面孔識別優勢。

盡管情緒獨特性假說證明了情緒面孔的整體結構在面孔識別中的作用, 但并不能排除局部特征尤其是嘴部特征對高興面孔識別的影響。雖然Mendolia (2007)采用中性面孔作為復合圖片的上半部分以保證面孔完整性, 但也導致下半部分面孔成為情緒識別的唯一線索, 難以確定對高興面孔的識別依據是構形加工還是特征加工。因此,采用情緒獨特性假說解釋愉快面孔識別優勢還需要更深入的研究支持。

3.3 出現頻率假說

由于構形信息加工和特征信息加工在面孔識別中的關系尚未得出一致結論, 研究者提出了出現頻率假說(frequency of occurrence hypothesis)。該假說認為情緒面孔識別優勢與生活中所見到的情緒面孔頻率有關, 其產生的原因為高興面孔是日常生活中見到的頻率最高的情緒類型(Biehl et al., 1997; Calvo et al., 2014)。

Biehl等(1997)在情緒面孔分類任務中發現愉快面孔識別優勢, 并提出對情緒面孔的判斷會受到其在日常生活中發生頻率的影響。Beaupré和Hess (2006)根據這一結果, 要求被試對各情緒類型在生活中出現的頻率進行評估, 并完成情緒面孔分類任務。結果表明情緒類型在生活中出現的頻率與分類任務中被試的自信度存在顯著相關。Somerville和Whalen (2006)則要求被試按照在生活中見到的頻率高低, 對 6種基本情緒面孔進行等級排列, 結果表明高興面孔的頻率最高。Calvo等(2014)通過記錄生活中出現的情緒面孔也發現高興面孔出現頻率顯著高于其它基本情緒面孔。認知結構中的激活擴散模型說明知識概念的保持不僅與組織程度有關, 還受其頻率的影響, 這同樣適用于對情緒面孔的識別(Collins & Quillian,1969)。由于高興面孔在日常生活中出現的頻率最高, 導致人們在面孔識別過程中對高興面孔的激活效率更高, 從而出現愉快面孔識別優勢。

一方面, 出現頻率假說更注重生態效度, 強調現實生活中面孔出現頻率對面孔識別的影響,完善了愉快面孔識別優勢產生的理論基礎。另一方面, 出現頻率假說并不否認面孔本身及其局部特征在識別過程中的作用, 而是從提取難度的角度解釋愉快面孔識別優勢產生的原因。換言之,生活中高頻率出現的高興面孔及其獨特的嘴部特征共同增強了愉快面孔識別優勢, 故出現頻率假說與診斷性價值假說、以及情緒獨特性假說的觀點并不沖突。

4 愉快面孔識別優勢的神經機制

愉快面孔識別優勢作為真實而廣泛存在的現象, 也引起了認知神經科學家的關注。研究者使用事件相關的 ERP技術發現高興面孔可能誘發N170、早期后部負波(early posterior negativity,EPN)和 P3成分, 并最終在決策反應階段表現出愉快面孔識別優勢, 但其起始階段還不明確。

Liu等(2013)采用簡筆畫作為實驗材料, 要求被試完成情緒分類任務, 結果發現高興面孔誘發的 N170波幅顯著小于悲傷面孔。研究者由此提出 N170是愉快面孔識別優勢產生的起始階段。Calvo和 Beltrán (2014)要求被試分別根據嘴部圖片完成情緒分類任務, 結果表明在左半球高興面孔誘發更大的N170波幅。然而, 另一些研究者卻認為 N170只是對情緒面孔的初步編碼, 并不受具體情緒類型的影響(Batty & Taylor, 2003; Bentin,Allison, Puce, Perez, & McCarthy, 1996; Beltrán &Calvo, 2015)。Calvo等(2013)采用不同類型的情緒面孔圖片作為實驗材料, 要求被試完成分類任務。ERP結果只發現中性面孔與情緒面孔在N170存在顯著差異。Eimer, Holmes和McGlone (2003)為研究空間注意對情緒面孔加工的影響, 要求被試完成情緒分類任務。結果也發現在雙側顳葉,情緒面孔比中性面孔誘發更大的N170波幅。

EPN反映了面孔識別的早期編碼階段所需要的注意資源, 是情緒信息的選擇性注意階段。Calvo等(2013)發現高興和生氣面孔在該階段誘發的波幅與其他情緒面孔存在差異, 并認為面孔識別和愉快面孔識別優勢依賴于對情緒強度的編碼, 因此EPN是愉快面孔識別優勢產生的起始階段, 這與Liu等(2013)的觀點存在矛盾之處。然而,Beltrán和 Calvo (2015)僅呈現嘴部區域時卻并未出現EPN成分。我們認為僅呈現嘴部區域和呈現完整面孔分別采用了特征信息加工策略和構形加工策略。僅呈現嘴部區域簡化了被試對實驗材料的分析加工, 在早期編碼階段就注意到高興和非高興嘴部區域的差異, 從而導致在選擇性注意階段差異不明顯。

通過呈現情緒面孔、簡筆畫和嘴部區域均發現高興面孔在350 ms-450 ms之間誘發出更正的P3b成分(Calvo & Beltrán, 2013, 2014; Liu et al., 2013),并在700 ms-800 ms誘發出更負的后期慢波(slow positive waves, SPW)波幅(Calvo & Beltrán, 2013)。P3成分和SPW與持續注意和反應決策有關(Luck& Kappenman, 2012), 說明愉快面孔識別優勢最終在反應決策階段凸顯。

關于愉快面孔識別優勢產生的起始階段目前尚無定論, Liu等(2013)認為在N170階段已經表現出不同情緒面孔在識別過程中的差異, 因此更傾向于認為N170是愉快面孔識別優勢的開始階段。但大多研究者認為 N170不受自上而下注意控制的影響, 而是枕顳皮層(occipito-temporal cortex)對情緒面孔整體的編碼(俠牧, 李雪榴, 葉春, 李紅, 2014)。在視覺分類任務中刺激呈現后的 150 ms內, 大腦只能進行初步的知覺加工, 可能只反映了大腦對某個特征的知覺(陳安濤, 李紅, 邱江,羅躍嘉, 2006)。另外使用不同的實驗材料也并未發現高興面孔可以穩定的誘發更大的 N170波幅,并且在負性偏向的研究中發現恐懼等負性面孔在P1(Wijers & Banis, 2012)、N1(Foti, Hajcak, & Dien,2009; Sun, Sun, Wang, & Gong, 2012)、P2(Kanske,Plitschka, & Kotz, 2011)等早期成分上可以誘發更大波幅。因此將 N170作為愉快面孔識別優勢產生的起始階段缺乏有力的實驗證據。EPN反映了對情緒信息的選擇性注意, 且高興面孔與其他情緒面孔所誘發的EPN波幅存在差異, 說明高興面孔可以獲得更多注意, 將這一階段作為愉快面孔識別優勢產生的起始階段更具有說服性。

5 小結與展望

已有研究表明在情緒面孔分類任務和視覺搜索任務中均存在愉快面孔識別優勢。通過對這些文獻的分析表明, 高興面孔特殊的面部特征以及在日常生活中出現的頻率最高是愉快面孔識別優勢產生的重要原因。當前對愉快面孔識別優勢產生的原因和生理機制已經形成一些認識, 但仍然存在需要進一步研究的地方。

首先, 愉快面孔識別優勢和負性偏向的對比研究尚存在部分空缺。目前對負性偏向的研究已相對成熟, 對其神經機制進行了大量研究, 例如,ERP研究表明恐懼等負性情緒可以誘發更大的早期成分(Sun et al., 2012), fMRI研究也表明, 恐懼面孔主要激活杏仁核和海馬(Aldhafeeri, Mackenzie,Kay, Alghamdi, & Sluming, 2012; Calder, Lawrence,& Young, 2001; Tettamanti et al., 2012)。有研究者認為(Dong, Zhou, Zhao, & Lu, 2011)愉快面孔識別優勢和負性偏向之間的沖突是由于加工階段、研究方法和實驗任務等因素導致的。已有研究表明,負性偏向主要發生在面孔加工的早期階段(Dong,et al., 2011), 是自動化過程, 但愉快面孔識別優勢則主要發生在面孔加工的中后期, 二者可能是存在于不同加工階段的獨立現象(?vegar, Kardum,& Poli?, 2013); 且近年來對負性偏向的研究主要集中于通過腦成像技術比較腦區激活差異, 而愉快面孔識別優勢的研究仍以傳統行為數據和 ERP技術為主, 強調高興面孔在識別速度和準確率上的優勢。未來研究可以對比愉快面孔識別優勢和負性偏向產生的條件, 比較高興面孔和恐懼等負性面孔加工機制和加工階段的異同。

其次, 不同實驗材料中的愉快面孔識別優勢的腦機制差異有待進一步研究。愉快面孔識別優勢在不同實驗材料中均可存在, Calvo等(2013)和Liu等(2013)分別采用面孔圖片和簡筆畫作為實驗材料, 對這一優勢的起始階段等問題仍存在爭議。根據特征加工理論, 嘴部區域是識別高興面孔的關鍵, 盡管完整的高興面孔和其嘴部區域均誘發了更大的 P3b波幅, 但二者的腦機制也存在很大差異。這說明不同實驗材料中的愉快面孔識別優勢具有不同的神經機制。未來研究可以從這一角度深入探討愉快面孔識別優勢產生的條件。

再次, 大多研究者通常將靜態面孔表情作為研究對象, 但日常生活中的面孔識別是動態的、變化的, 這使得愉快面孔識別優勢存在的現實性和可靠性受到質疑。近年來, 研究者為了彌補這一不足, 開始研究動態面孔表情(dynamic facial expressions)的識別機制。研究者發現個體對動態面孔表情的識別能力更強, 稱為動態面孔表情優勢效應(張琪, 尹天子, 冉光明, 2015; Sarkheil,Goebel, Schneider, & Mathiak, 2013)。研究者還發現在對動態面孔表情的識別中也存在愉快面孔識別優勢(Recio, Schacht, & Sommer, 2014), 這說明愉快面孔識別優勢在日常生活中是真實存在的。動態面孔表情中的愉快面孔識別優勢難以用特征信息加工或構形信息加工理論解釋, 至于是否是由于高興面孔出現頻率最高, 導致人們對其將要出現的信號更敏感尚未可知。未來可以在研究動態面孔表情優勢效應的基礎上探討愉快面孔識別優勢產生的原因。

最后, 研究者采用 fMRI技術研究情緒面孔的神經機制時發現6種基本情緒面孔都可以激活內側前額葉皮質(medial prefrontal cortex, mPFC)和后扣帶回(posterior cingulate cortex, PCC) (Murphy,Nimmo-Smith, & Lawrence, 2003; Phan, Wager,Taylor, & Liberzon, 2002; Vytal & Hamann, 2010),這對于了解情緒面孔的加工機制具有重要意義。研究表明某些情緒也可以激活特定的腦區, 例如高興面孔可以激活右側顳上回(Vytal & Hamann,2010)、負性偏好中恐懼面孔可以激活杏仁核和海馬(Calder et al., 2001; Tettamanti, et al., 2012)等。目前對愉快面孔識別優勢產生的神經機制大多采用ERP技術確定某一成分在某個腦區的波幅差異,未來研究可以采用 fMRI等技術考察高興面孔和其它情緒面孔, 尤其是恐懼面孔在識別過程中的激活腦區的差異, 為愉快面孔識別優勢產生的認知神經機制提供更多的證據。

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