生理周期與個體攻擊性對女性識別憤怒-恐懼情緒的影響

王 瑤

(無錫市惠宇房產經紀有限公司 行政部，江蘇 無錫214000)

女性生理周期不同激素水平變化導致女性在情緒上產生問題的風險顯著高于男性[1]。有研究證實，在雌激素和黃體脂酮素水平較高的經前期，女性在面部表情識別測試中把更多負性表情報告為憤怒[2]。有研究者通過實驗表明女性在雌激素水平較高的經后期識別恐懼表情的精度最高，在雌激素水平最低的月經期對恐懼表情的識別力最低[3]；經前期女性與月經期相比對恐懼更易習得、更難消退[4]。本研究對女性經前期負性情緒高發提出負性情緒偏向與負性情緒敏感性2種觀點，主要研究憤怒、恐懼2種負性情緒，以個體攻擊性水平為中介變量[5]，目的在于揭示經前期女性負性情緒高發的心理機制以及女性生理周期激素變化如何通過人格攻擊性變量影響其對憤怒、恐懼2種基本對立負性情緒的加工。

1 對象與方法

1.1 研究對象 31名女性，年齡20～30歲，平均年齡(26.2±1.21)歲；生理周期為25～33天，近2個月生理周期規律。其中，15名女性處于經前期，月經前2～10天；16名女性處于月經期或經后期，月經開始后2～15天[6]。所有被試均為右利手，視力正常，無軀體疾病、精神障礙與經前心境惡劣障礙(premenstrual syndrome，PMS)。

1.2 實驗假設 假設經前期高攻擊性女性具有憤怒反應偏向且對憤怒情緒更敏感，其對憤怒-恐懼表情連續體的類別界限偏移到恐懼一端，識別曲線轉折點斜率更大；假設經前期低攻擊性女性具有恐懼反應偏向且對恐懼情緒更敏感，其對憤怒-恐懼表情連續體的類別界限偏移到憤怒一端，識別曲線轉折點斜率更小。經后期女性為對照組。

1.3 實驗材料 使用E-prime進行實驗程序設計與實驗數據記錄，所有表情圖片與刺激均呈現在顯示器屏幕中央，屏幕分辨率為(1 366*768)，色位深度為32。要求研究對象坐在安靜的房間中，雙眼與屏幕保持0.5m距離，注意屏幕中心位置，雙手在鍵盤上按鍵進行反應[8]。所有表情圖片均由電腦軟件Facegen Modeller 3.4.1生成。該軟件基于3D人臉掃描不同種族人的面部表情得到表情數據庫，能夠準確的模擬不同程度的仿真人臉表情[9]。

首先，用Facegen生成一張年齡為30歲，性別為中性的亞洲人面孔。然后，用該軟件分別制作10張情緒程度依次遞增的恐懼表情與憤怒表情，例如：圖1中表情1～10為10%～100%恐懼，表情11～20為10%～100%憤怒。將20張圖片混合并添加1張中性無表情圖片表情21(0%恐懼與憤怒)形成憤怒-恐懼連續體。最后，將21張圖片復制一遍共42張圖片隨機打亂順序加入實驗程序[10]。

圖1 實驗所采取的表情圖片

1.4 實驗流程 本實驗采用類別知覺范式中的識別任務，如圖2。實驗中先呈現一張面孔刺激5 000 ms，被試需在刺激消失前做出反應，表情刺激消失后呈現隨機時間(500 ms～2 000 ms)的空屏，然后開始下一張表情。被試需要在面孔呈現后進行3選1，判斷為憤怒則用左手手指按鍵盤上的數字1，判斷恐懼則用右手手指按鍵盤上的數字0，判斷為中性平淡表情則用右手手指按鍵盤上的數字9。練習實驗包含5個block從正式實驗中隨機抽取，正式實驗包含42個block，每種程度的表情呈現2次，共42個表情刺激，每個刺激呈現時間5 000 ms，被試需要在5秒內盡快做出反應。

圖2 識別任務實驗流程圖

1.5 研究工具 使用 Buss-Perry攻擊性問卷中文版(Buss-Perry aggression questionnaire, BPAQ)對研究對象攻擊性進行測量，問卷包括4個分量表：敵意、憤怒、言語攻擊、身體攻擊，量表重測信度系數在0.57～0.81之間，信效度良好[7]。

1.6 數據分析 對Buss-Perry攻擊性問卷4個維度分數進行統計，按研究對象得分情況進行由高到低排序，得分越高，攻擊性越大，再分別按敵意、憤怒、言語攻擊、身體攻擊得分大小進行由高到低排序，得分越高則敵意等各特征程度越大。總分≥58分為攻擊性較高個體，<58分為攻擊性較低個體；各維度得分≥15分為較高個體，得分<15分為較低個體。

實驗數據記錄被試的反應時，刪去不認真作答的1名經后期研究對象數據。根據表情識別率和表情強度制作各組的識別曲線。考察轉折點和反應斜率指標，根據Pollak提出的Logistic函數公式y=c+(d-c)/(1+e-(x-a)/b)估算類別轉折點以及識別曲線在轉折點處的斜率[11]。使用GRAPH4.4.2軟件對數據進行擬合，得出類別界限，并根據函數求出轉折點SP處斜率。使用SPSS17.0軟件對類別轉折點和斜率分別進行方差分析，分別分析經前期與月經中后期2組研究對象、經前期被試攻擊性較高的8人與攻擊性較低的7人、月經中后期攻擊性較高的7人與攻擊性較低的7人識別憤怒-恐懼表情連續體的轉折點差異性。

2 結果

2.1 經前期與經后期女性表情識別曲線差異 如圖3、4、5所示。對于憤怒表情，越靠近表情原型(100%憤怒，橫坐標1)，經前期女性與經后期女性的識別率越高，越接近平淡表情，識別率越低；對于恐懼表情的識別，2組女性的識別曲線呈上升趨勢，越靠近原型恐懼表情(100%恐懼，橫坐標10)識別率越高。經前期女性識別較低強度的憤怒表情(10%、20%、30%程度憤怒)的正確率明顯低于經后期女性；經前期女性識別較高強度的恐懼表情(70%、80%、90%程度恐懼)的正確率明顯高于經后期女性。經前期女性表情識別曲線的類別界限約在60%程度恐懼表情處，類別界限處的識別率約為70%；經后期女性的類別界限大約在50%程度恐懼表情處，類別界限處的識別率約為60%。憤怒與恐懼表情識別曲線的交叉點即為類別界限，代表被試對憤怒與恐懼表情進行主觀分類的界限，類別界限處的斜率為被試對表情的敏感程度。經前期女性對表情識別曲線的類別界限明顯偏向于恐懼，表明該組具有憤怒偏向。使用協方差分析檢驗經前期組與經后期組被試識別憤怒-恐懼表情連續體的識別轉折點和斜率差異性，結果顯示，經前期組轉折點(M=5.43，SD=0.28)與經后期組轉折點(M=5.3，SD=0.23)差異無統計學意義(P=0.078)；經前期組轉折點處斜率(M=0.67，SD=0.15)與經后期轉折點處斜率(M=1.5，SD=0.25)差異有統計學意義(P=0.001)。表明經前期組女性對憤怒-恐懼表情識別類別界限偏移不顯著，對憤怒恐懼類別轉變更敏感，對模糊表情具有判斷為憤怒的傾向。

注：橫坐標為表情刺激強度，1代表10%強度的恐懼表情與100%強度的憤怒表情，2代表20%強度的恐懼表情與90%的憤怒表情，以此類推。縱坐標為正確識別該表情的人數百分比。圖3 經前期組與經后期組憤怒-恐懼表情識別率差異

注：橫坐標為表情刺激強度，1代表10%強度的恐懼表情與100%強度的憤怒表情，2代表20%強度的恐懼表情與90%的憤怒表情，以此類推，縱坐標為表情識別率，0.2代表20%，0.4代表40%，以此類推。圖4 經前期組與經后期組識別憤怒-恐懼表情連續體的識別轉折點和斜率差異

注：橫坐標1代表10%強度的恐懼表情與100%強度的憤怒表情，2代表20%強度的恐懼表情與90%的憤怒表情，以此類推，縱坐標為正確識別該表情的人數百分比，1代表10%，2代表20%，以此類推。圖5 經前期組與經后期組識別憤怒-恐懼表情 graph 函數擬合曲線圖

2.2 經前期與經后期女性識別反應時差異 經前期與經后期組正確識別憤怒恐懼表情的反應時差異如圖6所示，越靠近表情原型(橫軸7、8、9)的表情反應時越低，越靠近轉折點處(橫軸1、2、3)的表情反應時越高。其中，經前期組無論識別憤怒還是恐懼表情靠近轉折點處的反應時(橫軸1、2、3)都明顯低于經后期。對反應時進行重復方差分析，發現2組表情主效應差異有統計學意義(F=4.03，P=0.01)，經期主效應差異無統計學意義(F=1.25，P=0.27)，經期與表情交互作用差異無統計學意義(F=1.28，P=0.27)。2組對憤怒-恐懼表情識別反應時差異無統計學意義。

注：橫坐標代表表情強度，1代表10%程度憤怒或恐懼，以此類推；縱坐標為正確識別該表情的平均反應時，單位：毫秒。圖6 經前期組與經后期組正確識別憤怒-恐懼表情反應時曲線

2.3 經前期女性攻擊性得分 將15名經前期研究對象按攻擊性分數由低到高進行排序，總分<58分的7名為低攻擊組，總分≥58分的8名為高攻擊組。使用獨立樣本t檢驗對2組數據進行差異檢驗，高個體攻擊性組得分為(64.00±6.32)分，低個體攻擊性組得分為(48.43±7.39)分，2組差異有統計學意義(t=-4.4，P=0.01，D=11.45)。

2.4 經前期攻擊性對識別曲線轉折點與斜率點影響 將經前期低攻擊組與高攻擊組表情識別正確率統計繪成識別曲線(圖7)，低攻擊組經前期女性轉折點偏向于憤怒(橫坐標4)，表明低攻擊組具有恐懼傾向，高攻擊組經前期女性轉折點大約位于憤怒-恐懼連續體中間偏恐懼處(橫坐標約5.7)，表明高攻擊組具有憤怒偏向。對經前期低攻擊組與高攻擊組轉折點進行差異分析，得出低攻擊組轉折點(4.21±0.28)小于高攻擊組轉折點(5.28±0.29)，差異有統計學意義(F=0.76，P=0.015)。低攻擊組斜率(2.14±1.23)與高攻擊組斜率(0.62±0.78)差異無統計學意義(P=0.323)。表明低攻擊組經前期女性具有恐懼偏向，高攻擊組經前期女性具有憤怒偏向(見圖8)。

注：橫坐標代表表情強度，2代表20%恐懼程度與80%憤怒程度，以此類推，縱坐標代表表情識別率0.2代表20%，以此類推。圖7 經前期低攻擊性與高攻擊性組憤怒-恐懼識別曲線

注：橫坐標代表表情強度，2代表20%恐懼程度與80%憤怒程度，以此類推，縱坐標代表表情識別率，0.2代表20%，以此類推。圖8 經前期低攻擊性與高攻擊性組識別憤怒-恐懼表情 graph 函數擬合曲線圖

2.5 經后期攻擊性對識別曲線轉折點與斜率點影響 將15名經后期女性的攻擊性分數由低到高進行排序，總分<55分的8名為低攻擊組，≥55分的7名為高攻擊組。使用獨立樣本t檢驗對2組數據進行差異檢驗，高攻擊性組得分為(64.28±8.56)分，低攻擊組為(42.75±6.43)分，2組差異有統計學意義(t=-5.5，P=0.001，D=11.06)。經后期2組識別曲線如圖9，低攻擊組轉折點偏向于憤怒(橫坐標4)，高攻擊組轉折點偏向恐懼(橫坐標6)，協方差分析結果顯示，2組轉折點差異無統計學意義(P=0.223)，轉折點處斜率差異有統計學意義(P=0.001)，表明經后期低攻擊組相對于高攻擊組對恐懼更敏感，高攻擊組對憤怒更敏感。

注：橫坐標代表表情強度，2代表20%恐懼程度與80%憤怒程度，以此類推；縱坐標代表表情識別率，0.2代表20%，以此類推。圖9 經后期低攻擊性與高攻擊性組憤怒-恐懼識別曲線

2.6 經前期組、經后期組與個體攻擊性高低對憤怒-恐懼表情識別正確率 結果顯示，經前期組、經后期組與個體攻擊性高低對憤怒-恐懼表情識別正確率差異無統計學意義，對憤怒-恐懼表情識別率進行多因素方差分析，發現生理周期與個體攻擊性高低對憤怒表情識別正確率交互作用影響差異無統計學意義(F=0.001，P=0.98)，對恐懼表情識別正確率交互作用差異無統計學意義(F=0.434，P=0.516)。

3 討論

本研究結果顯示，相比經后期，經前期組對憤怒情緒更敏感，對模糊表情具有判斷為憤怒的傾向。經前期組中攻擊性較低個體相比攻擊性較高個體類別轉折點更偏向于憤怒，表明其具有恐懼偏向；經后期組中高低攻擊性個體轉折點差異無統計學意義，轉折點處斜率差異有統計學意義，高攻擊個體對憤怒情緒更敏感。

既往研究顯示，經前期女性對條件性情境恐懼具有易習得、難消退的特點[4]，本次研究從側面支持了這一觀點，經前期女性中攻擊性較低的個體對恐懼情緒具有偏向，經后期女性中攻擊性較低的個體對恐懼情緒的偏向差異無統計學意義。同時，也支持了情緒偏向觀點[12]。本研究發現，經前期女性對憤怒-恐懼情緒轉變更敏感，可能與女性生理周期性激素水平變化有關[13]，經前期主要情緒癥狀為易怒、抑郁與焦慮。本研究結果顯示，經后期攻擊性較高個體對憤怒表情更敏感，經前期攻擊性較高個體對憤怒表情的敏感差異無統計學意義。本研究結論與前人研究結果不符，可能是經前期女性激素水平變化導致情緒識別的差異。月經周期對情緒的影響主要體現在負性情緒的調控上[15]，個體神經質程度也會影響其對憤怒情緒的感受，神經質程度越高對憤怒情緒越敏感[16]。本次研究發現攻擊性高低影響經前期女性的情緒偏向，并未發現攻擊性高低影響經前期女性的情緒敏感性，有待后續研究進一步探索。

本研究具有一定的局限性。首先，在研究對象的選擇方面具有一定誤差，表現在研究對象報告自己月經周期時可能存在一定主觀記憶偏差；其次，實驗過程因儀器限制沒有測量女性相關生理指標，包括心率、激素水平，對情緒面孔的判斷具有主觀性，有待后續實驗進一步探究，實驗材料中的面孔額頭上圖標無法去除，可能會影響到研究對象對表情的反應；第三，本研究測量了經前期與經后期女性的攻擊性水平，沒有測量焦慮、抑郁水平，焦慮和抑郁也可能影響到研究對象對情緒的識別，影響負面情緒偏向和敏感性。今后研究可以在樣本上進一步擴大，在心理因素變量上嚴格控制，選取更具有代表性的樣本，進一步探究經前期女性負性情緒偏向的原因。