微表情研究.ppt

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1、微表情研究,专题七,微表情研究,表情是人类表达自身情感信息的重要非言语性行为,可视为人类心理活动的晴雨计。达尔文于1872年出版了著名的人与动物的表情(The Expression of Emotions in Man and Animals),人类对面部表情的系统研究从此拉开了序幕。,微表情研究,人除了有普通表情,还存在着两种常常难以被人觉察的表情:一种是弱表情(subtle expression),其强度非常低;另一种是微表情(micro expression),其持续时间非常短(Ekman,2002)。由于微表情与撒谎的关系密切(Ekman,2003,2009;Ekman&Sulliva

2、n,2006),微表情近年来备受科学界(如Schubert,2006)和新闻界(如Henig,2006)的关注。,微表情的界定与基本性质,Haggard和Isaacs(1966)率先发现微表情,认为微表情与自我(ego)防御机制有关,表达了被压抑的情绪，但他们的研究当时并未引起其他研究者的重视。微表情与普通表情有所不同,它是一种非常快速的表情,持续时间仅为1/25秒至1/5秒,因此,大多数人往往难以觉察到它的存在。,微表情,Ekman等(Ekman,2003,2009;Ekman 它是一种自发性的表情动作,表达了六大基本表情。,微表情研究,目前,微表情的产生与识别机制还有待进一步研究,人们对微

3、表情的机理还知之甚少,只是对控制面部肌肉运动的两条通路具有共识:一条是皮质运动通路,控制随意的面部肌肉运动;另一条是皮质椎体外系通路,控制自发的面部肌肉运动。研究者认为,这两条通路可能与微表情的产生有关,但还没有研究者对此假设进行过检验(Ekman,2003)。微表情的心理和神经机制是微表情研究中亟待解决的重要科学问题。,微表情研究现状,Ekman研究团队是开展微表情研究的主要力量。根据目前公开发表的资料,微表情研究可总结为早期的微表情识别、微表情识别的应用、微表情表达三部分。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的关系,并成功地构造了微表情识别的训练程序。,早期

4、的微表情识别研究,1 微表情识别能力测验 Ekman和Friesen(1969)发现,当在慢速播放条件下看见了微表情后,即使再以正常速度重新播放这段视频,他们也可以直接看见视频中的微表情了。同时，他们发现，一些临床心理学家可以不借助慢速播放技术就觉察到微表情的存在。Ekman和Friesen推断,能很好识别微表情的人,也能很好地判断人是否在撒谎。,微表情识别能力,Ekman和Friesen(1974)研制了短暂表情识别测验(Brief Affect Recognition Test,BART)。在该测验中,施测者向被试快速呈现一些表情图片,每张图片仅呈现1/25秒。结果表明,被试在BART测验

5、中的得分与他们在谎言识别测验中的成绩呈显著正相关(r=0.27,p 0.02)。,微表情识别能力,为确认微表情识别能力与谎言识别准确性之间的关系,Frank和Ekman(1997)研制了一个新测验来进一步考察人们识别微表情的能力。该测验的测试程序与BART完全相同,但使用了一套新的表情图片,而这套表情图片具有较高的跨文化一致性。结果发现:微表情识别能力与谎言识别的准确性呈显著正相关(r=0.34,p 0.04)，支持了早期（1974）的研究结论。,微表情识别能力,但是,以快速呈现表情图片的方式来测量微表情识别能力的方法缺乏生态学效度。在上述测验中,“微表情”是孤立出现的;但在现实中,微表情的出

6、现前后却伴随着其他表情。另外,快速呈现表情图像还存在图像后效问题,而这将延长被试对刺激的知觉加工时间。,微表情识别能力,因此,Ekman(2002)研制了一个新的微表情识别能力测验,即“日本人与高加索人短暂表情识别测验”(Japanese and Caucasian Brief Affect Recognition Test,JACBART)。在该测验中,施测者首先会向被试呈现一张某人的中性表情的图片,然后快速呈现该人一张带有表情的图片,呈现时间为1/15秒;之后再紧跟着呈现一张中性表情的图片,以消除图像后效的影响。,微表情识别能力,Frank于2002年使用该测验进行研究，分别考察了美国人和

7、澳大利亚人的谎言识别能力与其微表情识别能力的关系。结果发现，两组被试在该测验上的得分与其谎言识别的成绩均呈显著正相关(r=0.19,r=0.30,p0.05)。,2 微表情训练工具,2002年,Ekman研制出第一个微表情训练工具(Micro Expression Training Tool,METT)。该工具包含前测(pretest)、训练(training)、练习(practice)、复习(review)与后测(posttest)5 个部分。前测程序与JACBART 相同,测量未受训练情况下人的微表情识别能力。,微表情训练工具,训练、练习与复习三个部分构成 METT 的训练程序:在训练部分

8、,Ekman用视频方式讲授识别微表情的要点;在练习部分,被试练习使用在训练部分学习到的技巧对微表情进行识别;在复习部分,被试进一步巩固学习到的技巧。后测程序也与JACBART相同,但使用了与前测不同的数据集,以测量被试接受训练后的微表情识别能力。前测成绩和后测成绩的差异,反映了被试微表情识别能力的变化。,微表情训练工具,METT提供训练程序能在1.5小时的时间内，提高人识别微表情的能力(Ekman,2002),后测的成绩能较前测平均提高30%-40%(Ekman,2009)。但是,METT的训练效果的维持时间长短目前还不得而知。,微表情识别的应用研究,1 医学临床领域Russell,Elvin

9、a 和Mary(2006)率先在临床领域进行了与微表情识别有关的研究,考察了METT训练程序对精神分裂症患者情绪识别(emotional recognition)能力与微表情识别能力的影响。他们发现,精神分裂症患者与正常人都能从METT训练程序中获益,情绪识别和微表情识别的能力较训练前均有显著提高;精神分裂症患者的情绪识别和微表情识别能力可以恢复到正常人未受训练前的水平。这一结果提示,对精神分裂症患者进行针对性的微表情识别训练,可有效地缓解其社会功能的损害。,医学临床领域,Swart和 Aleman(2009)用METT比较了高述情障碍特质者和低述情障碍特质者在微表情识别能力上的差别,结果发现

10、,高述情障碍特质者的微表情识别能力要低于低述情障碍特质者。因此,不同人群的微表情识别能力的确存在着差别。在临床上,医生若能识别病人的微表情,则可以更好地了解病人的需求,针对性地确定治疗方案,缩短疗程,提高疗效。,医学临床领域,Endres和Laidlaw(2009)利用 METT对医学院学生学习识别微表情的能力进行考察,结果发现,具有高临床交流技能的学生能够从METT训练中获益,提高自身的微表情识别能力;但临床交流技能低的学生却不能从中获益。上述结果表明,微表情识别训练的有效性因人而异。,其他领域,在情绪智力(emotional intelligence)研究领域,Fellner等人(2007

11、)研究了情绪智力与情绪刺激视觉搜索任务(visual search of emotional stimuli)和微表情识别绩效之间的关系。结果发现,被试的情绪智力分数与他们对情绪刺激的视觉搜索任务成绩以及METT成绩都无关,但他们的认知智力(cognitive intelligence)分数、人格的开放性程度以及应对方式与他们在上述两种任务上的成绩均呈显著正相关。,其他领域,在谎言识别研究领域,Warren,Schertler和Bull(2009)探究了谎言识别时哪些线索是可利用的有效线索这个问题。结果发现,被试判别情绪性谎言(emotional lies)的成绩与他们在弱表情训练工具(sub

12、tle expression training tool,SETT)上的成绩呈显著正相关,而与他们在METT上的成绩无关。该研究结果提示,判别情绪性谎言时,弱表情可能是比微表情更有效的线索。,其他领域,在国家安全领域,Frank,Herbasz,Sinuk,Keller和Nolan(2009)研究了METT训练适用于不同职业人群的有效程度,以及METT训练效果的迁移问题。他们发现,从事安全工作的专业人士和普通民众在微表情识别能力上没有差别,在微表情识别能力上也不存在性别差异。通过METT训练,无论是从事安全工作的专业人士还是普通民众,不仅在METT后测上的得分均有所提高,而且其识别真实情境下的

13、微表情的成绩也都显著提高。,其他领域,在政治心理学领域,Patrick,Bridget和James(2009)考察了政治领袖演讲时的微表情对听众情绪的影响。他们将布什动员海湾战争的录像中存在的7个快乐的微表情去掉,做成了另外一段录像,将制作的新录像与原录像分别给不同的学生观看。结果发现，观看原录像与新录像的学生所产生的情绪状态有所不同:观看原录像的学生感受到更少的愤怒与焦虑。原录像中存在的快乐的微表情削弱了布什演讲的感染力。这表明，即使人们常常很难觉察到微表情,但事实上已经受到了微表情的影响。,微表情表达的研究,Porter和ten Brinke(2008)率先公开发表了他们对微表情表达进行实

14、证研究的报告。他们让被试观看选自国际情感图片库(International Affective Picture System,IAPS)的图片,并要求被试作出真实或者虚假的表情,同时记录被试的面部表情。结果发现,所有的被试均出现了暴露真实感情的面部表情线索,但大多数表情线索的持续时间都长于1秒,比目前定义的微表情的持续时间(1/25-1/5s)更长。结果还发现,只有21.95%的被试出现了符合定义的微表情,这些微表情在被试出现的全部表情中仅占2%,而且很多微表情是在要求被试真实地表达自身情感时出现的。,微表情表达,因此,Porter 和ten Brinke(2008)对基于微表情进行谎言识别的

15、有效性提出了质疑。Ekman(2009)对自身研究进行了总结,报告的结果与Porter和ten Brinke(2008)的结果截然不同：在Ekman的实验中(如Ekman,Friesen,Frank&Ekman,1997),有一半被试都出现了微表情。,原因分析,首先,在Porter和ten Brinke(2008)实验研究中,将“真实表情”操作定义为与图片表达的情绪相一致的表情。然而,情绪是一种很复杂的过程,即使面对完全相同的情绪刺激,不同的人也可能会产生不同程度甚至不同性质的情绪反应。因此,研究者无法保证被试一定产生与预期相一致的情绪。,原因分析,其次,Porter 和ten Brinke(

16、2008)使用的诱发微表情的方法与Ekman使用的方法有所不同。前者采用的却是无恶意谎言(white-lies)范式，被试撒谎或者不撒谎对其自身均无影响。而后者使用的是高风险谎言(high-stake Lies)范式(Ekman,2009),包括三种变式:(1)情绪性谎言(emotional lies)范式;(2)模拟犯罪(mock crime)范式;(3)信念性谎言(opinion lies)范式。在Ekman的研究中,无论被试成功地说真话或成功地说假话,实验者均会对被试进行奖励;但是,如果被试说的谎言被他人揭穿,或者说的真话遭到误判(即被他人认定为假话),实验者则会对被试进行惩罚。,原因分

17、析,Ekman(2009)指出,用无恶意谎言来诱发微表情存在很大问题,因为被试缺乏掩饰自身真实情绪的明确动机。另外,已有的研究也表明,高撒谎动机者撒谎时暴露出更多更明显的撒谎线索,更容易让人识别出其在撒谎(Depaulo&Bond,2006)。,原因分析,第三,在撒谎时间长短上,Porter和ten Brinke(2008)和Ekman也存在区别。在Porter和ten Brinke(2008)的研究中,被试按提示要求观看情绪色彩的图片,同时做出真实或者虚假的表情,每次只需要掩饰几秒钟。在Ekman的实验研究中,被试需要掩饰的时间则要长得多,达数分钟之久(Ekman,2009)。,原因分析,第

18、四,在情绪唤醒强度上,Porter和ten Brinke(2008)和Ekman之间也存在较大差别。Porter和ten Brinke(2008)用情绪图片来诱发被试的情绪,情绪唤醒程度较低。Ekman营造的却是较为真实的撒谎情境,情绪唤醒程度较高。,问题与展望,微表情与人类内在的情感信息加工过程紧密相关,它无法伪造,不受意识控制,反映了人类内心的真实情感,但却很难为人们所觉察(Ekman&Sullivan,2006)。迄今为止,人们对微表情的心理与神经机制的认识、对微表情的实际应用都十分有限,以往研究中也存在一些问题,有待在未来开展更为系统深入的研究予以解决。,微表情识别中有待解决的问题,首

19、先,METT训练的跨文化有效性是目前微表情识别研究中的最需明确的问题。METT中的前测与后测均以JACBART为基础(Ekman,2002;Ekman&Sullivan,2006),有可靠的信效度(Matsumoto et al.,2000)。然而,以往研究都限于使用西方文化中的被试群体,因此,是否适用于其他文化中的人群还值得探究。,微表情识别,其次,目前研究者构造出的微表情识别能力测验已经具有了一定的生态效度,但将这些测验直接应用于预测现实中微表情识别的绩效依然存在问题。现实生活中,人们的面部微表情往往还伴随着人的各种姿态表情和语调表情,而对这些非面部表情信息的注意很可能会降低观察者对微表情

20、的识别绩效(Ekman,2009)。因此,有必要在微表情识别能力测验中加入言语和姿态等非面部表情信息,提高微表情识别能力测验的生态学效度,并探索综合利用各种表情信息的有效途径。,微表情识别,最后,以往的微表情识别研究主要限于比较不同人群在微表情识别能力上的差别,而未能系统地探究微表情的识别过程或者具有不同特性的微表情对观察者的影响等问题。只有了解微表情识别的过程,以及微表情(无论是否被成功识别)对观察者实际产生的影响,才能真正理解微表情在现实生活中的作用机制。,微表情表达中有待解决的问题,首先,微表情是否只在撒谎时出现？Ekman认为,微表情与撒谎密切相关(如Ekman,2009;Ekman&

21、Sullivan,2006)。但Porter和ten Brinke(2008)的研究却提示,人不撒谎时也可能会出现微表情。显然,如果微表情与撒谎无必然联系,那么人们就不宜用微表情来判别人是否撒谎。这也关系到微表情的产生机制问题。,微表情表达,其次,撒谎动机水平、撒谎时间长短、情绪唤醒程度与微表情表达的关系是怎样的？以往研究表明,撒谎动机高低、撒谎时间长短、情绪唤醒程度等因素均可能影响微表情表达。若微表情仅在高动机、高情绪唤醒程度、较长的撒谎时间条件下才有较高的出现概率,那么应用微表情来判别撒谎就可能只在特定条件下适用。阐明影响微表情表达的主要因素,也有助于揭示微表情的表达机制。,微表情表达,第

22、三,微表情的表达是否完全是无意识的？人是否能意识到自身出现了微表情？其自我意识与撒谎成功与否之间有无关系？Ekman(2009)认为,微表情是无意识的,人意识不到自己出现了微表情。然而,目前并无任何实证研究对此进行考证。阐明微表情表达的自我意识性,将深化人们对微表情表达本质的认识,以及对微表情与意识和无意识关系的理解。,微表情表达,第四,不同人群的微表情表达是否存在不同？更重要的是,罪犯的微表情表达是否与普通人的微表情表达有所不同？研究表明,罪犯在撒谎时与普通人有不同的表现,与普通人相比,罪犯撒谎时笑得更少,更多地使用自我操控(self-manipulation),且更难被人识破(Porter

23、,Doucette,Woodworth,Earle,&MacNeil,2008)。研究还表明,目前审讯时用来判别人是否撒谎的行为线索,诸如言语中断(speech disruption)、不合时宜的微笑、目光回避、手势增多等等,都是无效的,这些线索深受民族文化等因素的影响(Jonson,2007)。,微表情表达,根据目前所采用的行为线索来甄别犯罪嫌疑人在审讯中是否撒谎是很困难的。由于微表情与六大基本表情相对应,而在六大基本表情上的个体间差异较小(Ekman,1992),那么微表情是否可以作为判别犯罪嫌疑人是否在撒谎的一个有效指标呢？罪犯与普通人在微表情表达上是否存在差别？这直接关系到微表情在法律

24、领域应用的有效性,是微表情研究和应用都无法回避的重要问题。,微表情分析的工具问题,迄今为止,正式发表的有关微表情表达的实证研究报告只有 Porter和ten Brinke(2008)。出现这种状况的一个重要原因可能在于：目前没有对视频中的微表情进行分析的自动化工具,使开展微表情表达研究非常困难。,微表情分析,目前进行微表情表达研究,需要使用FACS(Ekman,Friesen,而且使用FACS进行编码也很费时,编码1分钟的视频平均需要2个小时(Pantic,2009)。,微表情分析,为了更快地对基本表情编码，在FACS基础上,研究者发展出了一套附加的编码系统 EMFACS(Emotion Fa

25、cial Action Coding System,1984)，但人工对视频进行逐帧编码依然费时费力，这极大地限制了目前的微表情研究。因此，有效的微表情自动分析工具是开展微表情表达研究需要解决的一个重要问题。,微表情研究,微表情反映了人试图压抑与隐藏的真实情感,是一种有效的非言语线索。由于微表情出现速度很快,人工识别有很大困难,可靠性也无法保证,因此,要想将微表情用于谎言识别,则必须构造能够识别微表情的自动谎言识别系统。基于微表情的自动谎言识别系统在研究、临床、国家安全、法律等领域都具有重大的应用价值,可以在无觉察、无入侵的情况下为研究者、临床工作者和安全人士服务。随着微表情研究的不断发展,人们对微表情性质、识别过程和表达模式会有更全面深入的了解,进而为研发基于微表情的自动谎言识别系统提供坚实的科学基础。,