正负性情绪的自主神经反应及应用*

易 欣 葛列众 刘宏艳

(浙江理工大学心理学系, 杭州 310018)

情绪可以唤醒自主神经系统(Autonomic nervous system, ANS), 伴随有一系列的生理变化。自主神经系统的活动在情绪的识别、产生和体验中起到了关键作用(Levenson, 2014)。那么, 是所有的情绪都伴随有相同的自主神经反应, 还是每一种情绪都有自己独特的状态呢？关于这个问题,情绪心理学家进行了多年的探索。目前尚存在着不同的观点和看法。

有研究者认为, 每一种情绪都具有相对独特的自主活动模式(James, 1894)。如, Norman, Berntson和Cacioppo (2014)认为情绪在一定程度上存在自主反应的特异性, 特定的基本情绪存在着可靠的自主反应模式。但研究者也指出, 情绪的自主反应存在着情境依赖性, 如不同的诱发范式可能带来不同的结果(Kreibig, 2010)。而另外的研究者认为, 所有情绪激起同样的生理唤醒(Cannon, 1927)。如Barrett (2006)认为不同情绪具有特定的自主反应模式是不可能的。他从三个方面阐述了原因：第一, 关于情绪自主反应模式的元分析, 没有发现一致的特定反应模式与某种情绪相对应; 第二,观测到的情绪和自主神经反应之间的关系可能源于其它因素的影响, 如皮肤电活动的改变可能是由于注意力的增强所导致, 与情绪无关; 第三,自主神经反应是为响应与实际(或预期)行为(如战斗、逃跑)有关的代谢需求而动员起来的, 这些自主反应更可能是在为特定行为的发生做准备, 而并非与特定的情绪一一对应。

到目前为止, 上述两种观点均有实验证据加以支持。这些实验证据主要从效价维度(即情绪状态为正性/愉快或负性/不愉快)的情绪划分和离散的情绪类型(如快乐、愤怒、悲伤、厌恶等)两个途径进行。研究者发现, 相比基于离散的情绪类型的研究途径, 基于效价维度的情绪自主神经反应的研究结果相对来说更具有一致性(Barrett, 2006;Kreibig, 2010; Taylor, 1991)。正如Cacioppo, Berntson,Larsen, Poehlmann和Ito (2000)所述“情绪特异性的自主神经反应模式充满了不确定性, 但效价特异性的自主神经反应模式可能是存在的”。基于此,为了能够更加清晰的展现该领域较为统一的研究成果, 以实现对实际生活的最佳指导意义, 本文将从正、负性效价情绪的视角对该领域的研究进行系统的总结和分析。本文首先介绍情绪自主神经反应的基础研究, 然后介绍正负性情绪诱发的自主反应在实际生活领域的应用, 最后分析该领域现有研究存在分歧的可能原因, 指出未来研究应注意的问题。

1 正负性情绪自主神经反应的基础研究

情绪的自主神经反应包含了多种生理指标的变化, 研究者通常会选取单个或多个生理指标来测量自主神经系统的活动。Kreibig (2010)总结了该领域的134篇相关研究, 结果发现, 研究者对情绪的不同生理指标的关注度有所不同, 其中心率(Heart rate, HR)是最常报告的指标, 其次是皮肤电导水平(Skin conductance level, SCL)和其他心血管指标(如血压, Blood pressure, BP), 但呼吸频率(Respiration rate, RR)等指标的研究相对较少。

根据研究者选取的不同生理指标进行分类,目前有关情绪自主神经反应的基础研究基本可归结为3类：(1)关注心血管反应的研究, 这类研究重点考察正负性情绪的心率、血压和心率变异性(Heart rate variability, HRV)等指标的变化; (2)关注皮肤电反应的研究, 这类研究重点考察正负性情绪的皮肤电导水平等指标的变化; (3)关注呼吸反应的研究, 这类研究重点考察正负性情绪的呼吸阻力(Oscillatory resistance, Ros)和每分通气量(Minute ventilation, Vm)等指标的变化。除上述3种主要类别外, 还有少数研究者关注了瞳孔直径(Pupil diameter)等指标, 这些研究暂归为“其他”类, 不再做细致的划分。下面将对这四个方面的研究进行介绍。

1.1 心血管系统

在情绪的自主神经反应中, 心率是最常见的心血管系统的指标。有研究发现, 情绪刺激(情色、体育、枪支、战争等能诱发正性或负性情绪的图片/影片)相比于中性刺激(家庭用品、城市风景等不诱发特定情绪的图片/影片)会带来心率的减慢(Codispoti, Surcinelli, & Baldaro, 2008; Bianchin &Angrilli, 2012), 其中, 负性情绪刺激(相比于正性情绪刺激)会带来心率更大程度的减慢(Anttonen& Surakka, 2005; Gomez, Zimmermann, Guttormsen-Schär, & Danuser, 2005; Hubert & de Jone-Meyer,1990; Palomba, Angrilli, & Mini, 1997; Simons,Detenber, Roedema, & Reiss, 1999)。但也有研究发现了不同的结果, 如Hubert和Jone-Meyer (1990)使用影片诱导范式的研究显示, 心率在正性情绪下没有出现显著的变化; 徐景波、孟昭兰和王丽华(1995)发现, 心率在负性情绪下显著加快;Brosschot和Thayer (2003)采用日常记录法也发现了负性情绪下心率的加快。这种结果的分歧可能与不同的诱导范式的使用有关。如, Gomez, Stahel和Danuser (2004)的研究表明, 当使用图片诱发被试的正负性情绪时, 心率与情绪效价之间无显著相关; 而当使用影片作为诱发手段时, 被试在观看负性影片时(相比于正性影片)表现出了心率的显著减慢(Gomez et al., 2005)。

除心率外, 与情绪自主神经反应有关的另一个重要的心血管系统指标是血压, 经常使用的是舒张压(Diastolic blood pressure, DBP)和收缩压(Systolic blood pressure, SBP)。Gendolla, Abele和Krüsken (2001)、Neumann和Waldstein (2001)分别使用音乐诱发范式和回忆诱发范式进行了研究,结果均发现, 相比于正性情绪, 被试在负性情绪中收缩压显著升高, 舒张压则无显著差异。杨宏宇和林文娟(2005)使用国际情感图片系统进行本土研究, 也同样发现, 被试在观看负性图片时收缩压升高。Sarlo, Palomba, Buodo, Minghetti和Stegagno (2005)进一步对诱导图片的情绪内容进行了细分。他们选取运动和情色相关的图片来诱发被试的正性情绪, 选取威胁和流血相关的图片来诱发被试的负性情绪, 选取家庭物品的图片作为中性条件, 然后记录被试的血压等生理指标。结果显示, 无论情绪效价的正负, 男性被试只有在观看到包含有情色内容的图片时, 舒张压和收缩压才会显著增加, 在观看其他情绪图片时血压没有显著差异; 而女性被试的血压变化在所有情绪图片中都没有出现显著差异。这项研究表明,血压变化可能与具体的情绪内容的联系更紧密,而非正负性的情绪效价, 并且表现出个体差异。

随着研究的深入, 心率变异性是近年来研究者越来越关注的生理指标, 它能够提供个体自主反应灵活性的信息(Appelhans & Luecken, 2006),更重要的是它可以弥补其他常用心血管指标无法分离交感和副交感神经系统对心脏活动影响的缺陷。对心率变异性的研究多采用频域分析, 考察其高频成分(High frequency, HF)、低频成分(Low frequency, LF)、低频与高频的比值(LF/HF)以及呼吸性窦性心率不齐(Respiratory sinus arrhythmia,RSA)等指标的变化。研究者发现, 正常个体在情绪唤醒状态下很少出现RSA反应。如Ritz, Alatupa,Thöns和Dahme (2002)使用图片诱导范式考察被试的RSA反应, 没有发现正负性情绪的显著差异。研究者认为, 这可能是因为图片刺激所诱发的情绪强度较低所导致。于是Codispoti等人(2008)采用了高唤醒的影片进行研究, 实验中诱发了唤醒度更高的正负性情绪(依据Self-Assessment Manikin量表做9点评定, 情绪影片唤醒度为5.5分、中性影片为2.75分), 但结果仍未发现RSA的显著变化。

但研究逐步发现, 当个体出现某些障碍或进入某些情境时, 会出现RSA水平的变化。如Austin, Riniolo和Porges (2007)让边缘型人格障碍患者和正常被试以负性-中性-负性的顺序观看情绪影片, 发现两组被试在实验过程中表现出不同的反应：正常被试的RSA水平逐渐升高, 但边缘型人格障碍患者的RSA水平逐渐降低。到实验结束时, 边缘型人格障碍患者的RSA水平显著低于正常被试。研究者认为, 这表明边缘型人格障碍患者在负性情绪的唤醒中表现出的生理应激水平更高。Schneiderman, Zilberstein-Kra, Leckman和Feldman (2011)则发现, 相比恋爱中的被试, 单身被试在观看负性影片时的RSA水平显著降低。此外, 朱昭红、王振宏、罗然和赵丹妮(2011)使用图片和影片片段诱发被试的负性情绪, 发现女性被试在负性情绪期间的LF/HF显著高于男性被试,说明交感神经和副交感神经的激活方式上存在性别差异。这些研究均表明, 心率变异性相关的指标更多的与特异性的个体因素相联系。

上述研究表明, 心率和血压等心血管系统的指标作为最传统的生理指标, 在正负性情绪自主神经反应的研究中受到了极大的关注。可以看到,多数研究结果表明, 相比于正性情绪, 负性情绪以更大程度的心率减慢和收缩压的显著升高为特点。但到目前为止, 结果仍存在着很大的分歧。而心率变异性由于其容易受个体差异的影响、测量的误差较大, 且缺乏标准化的分析方法(Ritz et al., 2002; Wu & Lee, 2009), 仍不是情绪自主神经反应研究中常用的指标, 还需要深入的研究来得到更清晰的结果。

1.2 皮肤电系统

在情绪自主神经反应的研究中, 皮肤电活动(Electrodermal activity, EDA)是除心率之外最常被使用的第二类生理指标。皮肤电活动是机体受到刺激后皮肤所发生的的电传导变化(玄新等,2007)。除面部汗腺(还受到三叉神经和面神经等脑干副交感神经的支配)之外, 全身汗腺均只受交感神经系统控制, 所以皮肤电反应提供了对交感神经活动最直接而敏感的测量(Bach, 2014; Dawson,Schell, & Filion, 2000)。其中, 皮肤电导水平(Skin conductance level, SCL)是反映皮肤电活动的重要成分, 研究者对此更为重视。

采用不同情绪诱导范式的研究多数都表明,情绪性刺激(相比于中性刺激), 诱发了更强的皮肤电活动, 但这种更强的皮肤电活动与效价无关,而是与情绪唤醒程度成正相关(Bianchin &Angrilli, 2012; Bradley, Miccoli, Escrig, & Lang,2008; Codispoti et al., 2008; von Leupoldt et al.,2010; Norris, Larsen, & Cacioppo, 2007; Simons et al., 1999; Sánchez-Navarro, Martínez-Selva, Román,& Torrente, 2006)。如Gomez等人(2004, 2005)采用图片和影片诱导范式、Kallinen (2004)采用音乐诱导范式、Bensafi等人(2002)采用嗅觉(使用异戊酸、苯硫酚、吡啶、左旋薄荷、乙酸异戊酯和桉树脑六种气味)诱导范式的研究均发现, 随着正性和负性情绪的唤醒程度的增高, 被试的皮肤电导水平也随之增高。这意味着, 皮肤电活动更适合作为情绪唤醒度的测量指标, 而非正负性情绪的测量指标。

但也有研究认为, 皮肤电活动与效价之间是具有关联性的, 尽管目前的研究结果尚存在很大的分歧。如Kallinen (2004)使用4段时长60秒的音乐片段分别诱发了被试的高唤醒正性情绪(如圣桑的“动物狂欢节”)、低唤醒正性情绪(如巴赫的“创意曲”第八首)、高唤醒负性情绪(如穆索尔斯基的“荒山之夜”)和低唤醒负性情绪(如舒曼的“第四交响曲”), 结果发现唤醒和效价之间有显著的交互作用, 即, 被试在高唤醒负性音乐中的皮肤电导水平更高。Balconi, Falbo和Conte (2012)使用图片诱导范式的研究也支持这一结果, 他们发现,高唤醒负性情绪诱发的皮肤电导水平显著强于高唤醒正性情绪。也有研究者发现了相反的模式。Gomez等人(2005)使用影片诱发高、低唤醒度的正负性情绪, 结果发现, 相比于负性情绪, 正性情绪诱发了更高的皮肤电导水平。Bernat, Patrick,Benning和Tellegen (2006)使用图片诱导范式也得到了类似的结果。针对上述的分歧结果, 有研究表明, 可能有其他中介变量在起作用。如Britton,Taylor, Mikels, Berridge和Liberzion (2006)在研究中区分了社会性和非社会性的情绪刺激。他们选取了喜剧影片、披萨的广告片段、葬礼影片、残缺肢体图片分别诱发被试的社会性正性情绪、非社会性正性情绪、社会性负性情绪和非社会性负性情绪, 并对情绪的唤醒程度进行了匹配。结果表明, 在唤醒度因素得到有效控制的情况下, 社会属性与情绪效价的交互作用显著, 即, 非社会负性刺激(相比于非社会正性刺激)诱发了更高的皮肤电导水平, 社会正性刺激(相比于社会负性刺激)诱发了更高的皮肤电导水平。

总之, 皮肤电活动作为除心率之外反映情绪自主神经反应的另一个经典指标, 同样受到了研究者的极大关注。但目前研究者更多的认可了皮肤电活动与情绪唤醒度之间的关系, 而皮肤电活动与情绪效价之间的关系还存在着分歧, 有待研究的深入考察。

1.3 呼吸系统

呼吸活动与情绪密切相关。但相比于心率等心血管指标和皮肤电导水平的广泛使用—甚至是滥用(Dawson et al., 2000), 情绪与呼吸反应的实验室研究的数量有限的令人惊讶(Ritz, 2012)。这些研究主要集中在临床领域, 多关注呼吸性疾病与情绪的复杂关系, 其中被试多为哮喘等呼吸疾病患者。研究较多的考察了患者在负性情绪中的呼吸反应(Ritz, 2012), 而积极刺激或正性情绪对呼吸作用的研究较少(Boiten, Frijda, & Wientjes,1994)。

Ritz等人(2002)、Ritz (2004)的研究表明, 当被试出现负性情绪时, 其呼吸阻力显著增大, 而处于中性和正性情绪时, 其呼吸阻力变化不大。但也有研究者使用图片诱导范式发现, 正性情绪与负性情绪都会引起气道收缩从而诱发更大的呼吸阻力(von Leupoldt & Dahme, 2005)。为了得到更加确切的结论, Gomez等人(2004, 2008)使用图片诱发被试高、低唤醒度的正负性情绪, 并选取多种呼吸反应参数进行了系统研究。结果发现：相比于负性情绪, 正性情绪的反应特点为：被试的吸气时间(Inspiratory time, Ti)延长, 平均吸气流量(Mean inspiratory flow, Vi/Ti)减少, 胸式呼吸比例(Thoracic breathing, 用percent rib cage, %RC表示)提高, 呼吸周期时间(Total breath duration,Ttot)缩短, 且潮气末二氧化碳水平(End-tidal CO2,EtCO2)升高。

但也有研究认为, 呼吸活动主要与情绪唤醒有关(Van Diest et al., 2001; Gomez et al., 2005),而非情绪效价。如Gomez等人(2005)使用影片诱导范式的研究发现, 情绪效价对呼吸活动没有显著影响, 出现影响的变量是唤醒程度。即相比于低唤醒情绪, 被试在高唤醒情绪中的呼气时间(Expiratory time, Te)更短, 吸气时间占呼吸总时间比例(Inspiratory duty cycle, Ti/Ttot)更高, 平均呼气流量(Mean expiratory flow, Ve/Te)和每分通气量更大。其中值得注意的是, 每分通气量随着唤醒度的上升而增大, 已经得到了较为一致的证明,被认为是呼吸活动中最可靠的用于衡量情绪唤醒的指标(Gomez et al., 2008)。

总之, 由于呼吸反应测量和分析的复杂性,尽管呼吸与情绪密切相关, 呼吸系统方面的情绪研究仍相对较少。虽然目前的研究证据还不足以阐明正负性情绪的呼吸反应模式, 但上述研究确实表明, 呼吸系统与情绪的关系是可以得到一些有意义的结果的。研究者不能仅仅使用“便利的测量指标”(如心率和皮肤电), 而忽略不易测量但包含重要情绪信息的指标如呼吸反应, 这会使得情绪的自主神经反应研究受到阻碍(Kreibig, 2010;Levenson, 2014)。

1.4 瞳孔及其他系统

瞳孔是虹膜中央的开口, 虹膜的一个主要功能是在弱光照明下增大瞳孔直径, 在强光照明下缩小瞳孔直径(Andreassi, 2000)。越来越多的研究表明, 不仅照明强弱会影响瞳孔大小, 情绪刺激也可以对其起作用。与情绪有关的瞳孔反应最早可以追溯到Hess和Polt (1960)的研究, 研究者向被试呈现特定内容的图片, 并且控制亮度以排除照明对瞳孔大小的影响, 结果发现瞳孔反应与被试的兴趣有关, 被试在观看感兴趣的刺激时瞳孔尺寸会变大。具体来说, 当观看裸体男性和小孩的图片时, 女性被试比男性被试出现了更大的瞳孔扩张; 男性被试则在裸体女性图片中出现了显著的瞳孔增大。

有研究发现正负性情绪引发的瞳孔反应不同,如在Laukka, Haapala, Lehtihalmes, Väyrynen和Seppänen (2013)的研究中, 瞳孔在负性图片中扩张最大, 其次是中性图片, 在正性图片中最小,正性和负性图片所诱发的瞳孔大小的差异显著。Geangu, Hauf, Bhardwaj和Bentz (2011)对婴儿被试的研究也发现, 负性情绪诱发的瞳孔直径最大。这种正负性情绪的差异还可能受到了性别因素的影响。如Partala和Surakka (2003)让被试听高唤醒的正性和负性声音刺激, 结果发现, 正性刺激诱发了女性最大的瞳孔变化, 而负性刺激诱发了男性最大的瞳孔变化。但该研究所发现的性别差异也可能是由于刺激材料所包含的特定内容而导致的, 如研究中选取的正性刺激是小孩的笑声, 女性被试自然对此反应强烈。这意味着, 未来的研究应该考虑在效价维度上增加对情绪内容的有效控制。

也有研究发现, 瞳孔反应多与情绪唤醒有直接的联系。李强(2007)和Bradley等人(2008)使用图片、Kuchinke, Võ, Hofmann和Jacobs (2007)使用单词(均为德语, 如“LIEBEN”即“爱”,“LEICHNAM”即“尸体”)作为情绪诱发手段的实验, 均证明, 相比中性刺激, 被试在情绪性刺激呈现时瞳孔直径增大, 这种增大与唤醒度有关,但正性和负性刺激之间无显著差异。

除瞳孔外, 还有研究者关注了与情绪有关的肠胃活动。如Vianna和Tranel (2006)使用影片诱导范式首次发现, 胃电(Electrogastrogram, EGG)的峰值振幅与被试主观评定的唤醒程度之间存在高度正相关(r= 0.64), 但与情绪效价无关。这表明, 胃肌电(Gastric myoelectrical)活动可以作为情绪唤醒度的有效测量指标。

综上所述, 现有研究主要从心血管系统、皮肤电系统、呼吸系统以及瞳孔和其他系统等四个方面, 对正负性情绪的自主神经反应进行了考察,虽然已有的研究结果还存在着很大的分歧, 但已经得到了很多有意义的结果：心率和血压对正负性效价的情绪变化比较敏感但研究结果并不稳定;相比于效价维度, 皮肤电导水平与情绪唤醒度的关系则比较稳定即两者成正相关; 呼吸、瞳孔和其他系统的反应亟待更全面的考察。值得注意的是, 上述划分方式仅仅是为了更细致的对相关研究进行比较和总结, 而并非认为某一生理指标或单一生理指标的考察会获得更好的效果。相反,因为情绪所伴随的生理调节是相互协调的整体反应(Kreibig, 2010), 那么, 尝试整合对情绪变化具有高敏感性(如皮肤电导水平提供了对情绪唤醒度的敏感测量)的不同指标, 可能更有利于寻找到效价特异性或情绪特异性的稳定的自主神经反应模式。如Collet, Vernet-Maury, Delhomme和Dittmar(1997)的研究发现, 尽管皮肤电反应对情绪变化最敏感, 但也无法将一种情绪从其他所有基本情绪中区分出来, 然而, 皮肤电、温度、心血管和呼吸反应可以被看做是一个整体来分离每种基本情绪。因此, 未来的研究应该根据各个指标对于区分正性和负性情绪的敏感性确定其权重, 并通过多指标的测量和分析来探讨判别正负性情绪模式的可行性。

2 正负性情绪自主神经反应的应用研究

在有关正负性情绪的自主神经反应的基础研究兴起的同时, 研究者也尝试将情绪的自主反应指标应用到实际生活中或是与其他学科相结合,目前已经取得了一些有价值的结果。下面主要从三个方面加以介绍：(1)用户体验评价体系中的情绪自主神经反应测量; (2)基于自主神经生理信号的人机情感交互系统的开发; (3)利用情绪自主神经反应测查消费者对产品/品牌的态度和偏好。

2.1 用户体验评价体系中的情绪自主神经反应测量

有研究表明, 被试在观看不同的视频或浏览不同的网页时, 会表现出不同的生理反应, 这表明, 自主神经的反应作为一种情绪测量的方法可以纳入用户体验的评价体系之中, 有望成为用户体验的客观指标之一。这种方法的优势在于, 可以避免被试在主观报告中的“模糊感”和“无法说清”的困境。

Wilson和Sasse (2000)的研究发现, 当给被试播放不同质量的视频时, 被试无法主观报告出视频质量的差异, 但他们的自主神经反应会发生改变。在该研究中, 研究者分别给被试呈现低质量(5帧/秒)和高质量(25帧/秒)的视频。结果表明：当被试观看低质量的视频时, 皮肤电反应增强、心率更快、脉搏血容(Blood volume pulse, BVP)显著降低, 即出现压力反应的典型特征。研究者认为这说明, 低质量的视频诱发了被试的负性情绪体验。类似的方法也可以用于对网页的用户体验评价。Ward和Marsden (2003)让被试浏览遵循设计原则和违背设计原则的两种网页, 并根据网页呈现的信息完成答题任务。在浏览和完成任务的同时, 研究者记录了被试的皮肤电等自主反应指标。结果显示, 当被试浏览违背设计原则的网页(相比于浏览遵循设计原则的网页)时, 不仅在任务绩效上显著降低, 而且在自主神经反应上也表现出不同的模式, 即出现更高的皮肤电导水平、更快的心率以及更低的脉搏血容, 与Wilson和Sasse (2000)的结果类似, 可能反映了负性情绪体验的产生。Tuch等人(2011)研究了被试的自主神经反应随网页的视觉复杂度的增加而发生的变化。结果表明, 网页界面的视觉复杂度越高, 被试的主观愉悦度越低、唤醒度越高, 该过程伴随有心率的显著减慢以及指脉振幅(Finger pulse amplitude, FPA)的显著增大。

也有研究者对被试的积极情绪反应给予了关注。如郭伏、操雅琴、丁一和屈庆星(2013)使用眼动技术对电子商务网站的用户体验进行评估发现,当被试在浏览网站过程中感到愉悦时, 其瞳孔直径会增大, 对网站的趋近趋势也更强。此外, 在重视享乐维度的娱乐情境(如游戏)中, 研究者发现,心率和皮肤电反应与被试正性情绪的主观评分均成负相关, 即较低的心率和皮肤电活动标志着被试处于更积极的游戏状态之中(Drachen, Nacke,Yannakakis, & Pedersen, 2010)。

上述研究表明, 自主神经系统的反应有可能作为用户体验的客观指标来对相关产品进行测量,这对于建立完善的用户体验评价体系将具有重要的意义。而且值得一提的是, 自主神经反应的测量能够在一定时间进程中连续进行, 这就使得该方法在娱乐等情境中具有独到的优势, 即在不干扰用户的交互过程的同时, 对用户体验进行有效的监测。

2.2 基于自主神经生理信号的人-机情感交互系统的开发

近年来, 情绪情感与人-机交互的结合逐步受到研究者的关注。这是一个跨多学科的新兴研究领域, 该领域的兴起源自于Picard (1997)提出的“情感计算”概念。其中, 基于生理信号的人-机情感交互系统是指, 通过对心理生理的实时测量和识别, 将用户当前的情绪状态传递给自适应系统, 使系统做出适当的反应, 从而创建更加智能、和谐的人-机环境。该领域的相关研究成果可以用于生活的多方面。

在线学习和远程教育方面, 研究者(如D’Mello,Lehman, & Graesser, 2011)期望最终能够开发出基于情感测定的智能导师系统, 来帮助学生调节他们的情绪状态, 使得流状态(Flow, 指一种全身心投入的高度专注状态)、沉浸感(Immersion)和好奇心(Curiosity)等正性情绪能够保持, 而负性情绪(如挫折和厌倦)能迅速消除。目前的研究已经能够在一定程度上实现该设想。如Shen, Wang和Shen(2009)探索了能否使用基于生理测量的情感数据来促进学习。研究者首先根据效价和唤醒两个维度界定了学习中可能出现的4种情绪状态：“投入”(Engagement) (正性高唤醒情绪), “困惑”(Confusion) (负性高唤醒情绪), “厌倦”(Boredom) (负性低唤醒情绪)和“抱有希望”(Hopefulness) (正性低唤醒情绪)。随后在相应的情绪状态下记录了被试的皮肤电、心率、脉搏血容和脑电信号, 并通过支持向量机算法(Support vector machine, SVM)对生理数据进行识别, 最终基于生理信号对上述4种情绪实现了86.3%的识别准确率。在此基础上,研究者进一步让被试使用两种学习内容推荐系统：一种系统基于对被试的情绪识别进行内容推荐; 另一种系统则基于传统的学习目标进行内容推荐。记录推荐内容是否符合被试的预期, 以被试对非预期内容进行手动调节的次数作为考察指标。结果发现, 被试在基于情绪识别的内容推荐系统下, 仅对推荐内容进行了11次手动调节, 而在不基于情绪识别的系统中则进行了高达21次的调节。该研究表明, 基于生理指标探测的情绪的有效识别确实能够为学习者选择合适的学习内容, 更易得到学习者的认可和接受。

情感交互系统还被应用到音乐和游戏等娱乐领域。Kim和André(2008)通过音乐诱发了被试的高、低唤醒度的正负性情绪, 同时搜集了被试的肌电信号以及心电、皮肤电和呼吸活动的变化。随后, 研究者通过“特征提取”和“线性判别分析”的拓展算法, 使用这些生理指标对被试的高、低唤醒度的情绪进行了识别, 识别率达到了89%;对正负效价的情绪识别率略低, 为77%。该研究将有利于提高系统的自适应能力, 开发出基于用户情绪的个性化音乐推荐系统。在游戏方面, 一些研究者和游戏从业人员也同样期望开发出, 能够自动改变游戏难度水平以适应用户情绪状态的自适应系统, 使用户不因游戏难度过低而感到厌烦或因难度过高感到沮丧, 最终实现并维持最佳的游戏状态。如Tijs, Brokken和TJsselsteijn (2008)使用吃豆人游戏(Pacman)考察了被试在不同游戏速度中的情绪反应。研究者让被试在3种游戏速度(快、慢、标准)条件中玩吃豆人, 然后评定被试的主观情绪体验, 同时记录其脉搏血容、呼吸频率、皮肤电导水平等自主反应以及面部肌电信号(Facial electromyography, EMG)。结果表明, 脉搏血容与游戏中的情绪唤醒显著相关, 被试体验到的唤醒程度越高, 脉搏血容水平越高; 肌电信号则与游戏中的情绪效价相关, 被试感到越愉悦,颧肌活动越强烈。此外, 研究者还发现, 被试在慢速条件下的皮肤电导水平显著低于其他两种速度条件, 与之相对应的是绝大多数被试在此条件下报告了厌倦的负性情绪体验。未来的应用需要实现的是, “厌倦”体验出现, 则游戏难度自动提升。

心理障碍和健康领域也很重视情感交互系统的开发和应用。研究者致力于建立基于生理信号的情感识别, 用来辅助心理障碍(如自闭症)的诊断和干预。Liu, Conn, Sarkar和Stone (2008)通过设置不同难度的认知任务和游戏, 用以诱发6名自闭症儿童的3种情绪状态：喜欢、焦虑和投入。然后以临床医生、父母和患者自身的报告作为主观指标; 以皮肤电、肌电和外周温度等生理数据作为为客观指标, 通过支持向量机算法建立情感模型, 结果发现, 生理指标能够对上述3种情绪达到约82.9%的识别率。Picard和Scheirer (2001)设计出可穿戴的皮肤电传感器, 使研究者能够在实验室之外的生态环境(如学校和家庭)中监测自闭症患者的情绪反应。更令人振奋的是, 研究们尝试开发游戏程序来训练自闭症患者的情绪识别和交流能力, 也取得了初步成效(如Bekele et al.,2013; Bian et al., 2013; Fernandes, Alves, Miranda,Queirós, & Orvalho, 2011)。除自闭症外, 很多其他的智力障碍和多重残疾群体, 同样在情绪表达和交流技能方面存在着缺陷, 而且他们也难以用语言来主观报告其情感体验、幸福感或是生活质量水平(Vos, de Cock, Petry, van den Noortgate, &Maes, 2010)。这意味着, 针对这些障碍患者, 开发基于自主神经反应的计算机辅助系统用于情绪监测(无需言语报告)和干预训练, 将具有重要的现实意义。

上述研究表明, 个体在多种情境下的情感状态可以在一定程度上经由自主神经系统的数据进行有效的判别, 判别正确率已经达到了较高的水平。这就表明, 开发基于生理指标的计算机辅助系统是可预期的和可实现的。该系统的开发和逐步完善将对远程教育、娱乐体验和相关障碍群体的监测和干预起到巨大的作用。

2.3 利用情绪自主神经反应测查消费者态度和偏好

消费者对产品或品牌的态度(积极还是消极)对其最终的购买行为以及品牌忠诚度有着重要的影响, 进而会影响相应产品的销量及品牌的发展。而情感正是消费者态度的主要表现成分。当个体体验到愉悦、满足等正性情绪时, 往往其趋近消费的趋势也更强; 而当个体体验到厌恶、不满等负性情绪时, 往往其回避消费的趋势会更强。那么, 我们是否能够通过对生理指标的探测来判断消费者的情感体验呢？已有研究者对此进行了尝试。

De Wijk, Kooijman, Verhoeven, Holthuysen和de Graaf (2012)发现, 多达80%的新产品在市场上都遭遇了销售失败, 这一方面说明传统的依赖于主观报告的消费者测试对于预测产品的市场接受度是非常糟糕的, 另一方面也表明, 有必要采用一些更加客观的、无意识的测试方法(如生理反应)来获取消费者对产品的本真反应。在该研究中,研究者让被试看、闻或尝喜欢和不喜欢的食物,结果发现, 被试在喜欢的食物面前出现指温的显著升高。而且被试在对食品进行评定的过程中,其自主反应表现出逐步的变化过程, 直至最终驱动被试做出最后的决定, 该过程有利于对产品偏好和消费决策的时间发展进程进行相关的分析。而与此相反的是, 主观评价指标的作用非常有限,在食物的不同呈现阶段始终保持不变。

还有研究者对品牌态度的自主反应进行了考察。Walla, Brenner和Koller (2011)首先让被试对各种品牌(为德语国家的常用品牌)进行主观喜好度的评定, 用以区分出喜欢和不喜欢的品牌; 然后在下一阶段的实验中, 向被试呈现这些品牌名称, 并记录他们的自主神经反应。结果发现, 当看到喜欢的品牌名称时, 被试的平均眨眼幅度(Mean eye blink amplitudes)和皮肤电反应均显著增强, 心率也表现出加快趋势。

上述研究表明, 基于生理反应的情绪的客观测量能够而且应该被应用到消费者的产品体验评估中。但这方面的研究仍处在初步发展阶段, 相关研究还较少, 已有的研究仅考察了“喜欢”和“不喜欢”两种情绪状态, 对其他情绪状态尚无考察(如犹豫)。而且, 上述生理指标的变化是否与最终的购买行为之间具有必然的联系, 还有待深入的考察。此外, 未来的研究还应该将情绪自主反应指标用于更广阔的领域中, 如亲密关系、智能驾驶、情感机器人等。

3 问题与展望

无论是从基础实证的角度出发, 还是从实际应用的角度出发, 情绪的自主神经反应均受到了研究者的极大关注。现有的研究虽然还没有得到正负性情绪的稳定的自主反应模式, 但相关研究成果已经可以探索性地应用到生活中的多个领域,得到了许多有意义的结果。但该领域的研究还存在不少分歧, 很多问题还有待更深入的考察。

3.1 被试的个体差异的控制与探索

已有的研究结果存在很大分歧的一个原因可能在于, 情绪的自主神经反应在很大程度上受到了个体差异因素的影响。

性别是一种重要的影响因素。有研究发现,男性被试(相比于女性)对包含情色内容的正性情绪刺激反应更强烈, 表现出皮肤电导水平的升高(Bradley, Codispoti, Sabatinelli, & Lang, 2001)和血压的显著升高(Sarlo et al., 2005)。而女性被试(相比于男性)对负性情绪刺激有更高的敏感性, 表现为更强的皮肤电反应(Mardaga, Laloyaux, &Hansenne, 2006), 对正性刺激则表现出心率的显著减慢(Bianchin & Angrilli, 2012)。但也有研究者发现了不同的结果, Codispoti等人(2008)使用影片诱发范式发现, 尽管在主观评定上, 女性被试(相比于男性)将情绪性刺激评定为更不愉快, 将负性刺激评定为更高的唤醒, 但皮肤电和心率反应均没有出现显著的性别差异。这些研究说明,性别可能是影响情绪自主反应的重要因素, 但其确切作用还有待未来研究的深入探索。在探索尚无完成之前, 在实验中仅选取某一性别的被试进行考察也不失为一种可行的策略。

相比于性别因素, 个体的人格特质是更难控制的变量。Norris等人(2007)在研究中让被试完成大五人格维度量表中的情绪稳定性和外倾性子量表, 得到每名被试的神经质和外倾性分数, 随后让他们观看正性、中性和负性图片, 同时记录他们的皮肤电指标。结果发现, 神经质的影响作用显著, 并与情绪效价之间发生了显著的交互作用,即高神经质被试对负性情绪的皮肤电反应更强、平复更慢。Balconi等人(2012)考察了与动机密切相关的行为激活/抑制相关的人格特质。结果发现,高行为激活特质的被试在观看正性图片时, 表现出皮肤电导水平的显著升高和心率的显著减慢,而高行为抑制特质的被试则在观看负性图片时表现出皮肤电导水平的显著升高和心率的显著减慢。这些研究表明, 今后的研究有必要对被试的人格特质进行控制和筛选, 以免该变量对结果造成混淆。

此外, 应该注意到, 个体差异远远不限于性别和人格特质, 其他因素如年龄(Gavazzeni,Wiens, & Fischer, 2008)、家庭表露程度(Kring &Gordon, 1998)等均可能影响研究结果, 因此, 未来的研究应该对实验情境和被试的选择进行更为严格的控制。

3.2 诱导范式的多样化和诱导效果的可靠性

已有的研究结果存在分歧的另一个原因可能在于, 研究所使用的诱导范式的多样化。从以上的综述可以清晰的看到, 研究者采用了多种多样的情绪诱导范式, 包括图片(Bianchin & Angrilli,2012; Norris et al., 2007; Sarlo et al., 2005)、影片(Codispoti et al., 2008; Gomez et al., 2005)、音乐(Kallinen, 2004; Nater, Abbruzzese, Krebs, & Ehlert,2006)、文字(Kuchinke et al., 2007)、嗅觉(Bensafi et al., 2002)等, 而研究结果未得到统一的结论。

此外, 当前研究对情绪诱发效果的操作检查多依赖于个体的主观报告或量表(如SAM量表,Self-Assessment Manikin)的测查(Lang, Greenwald,Bradley, & Hamm, 1993; Sánchez-Navarro et al.,2006; Tijs et al., 2008), 然后以上述报告数据为效标对生理模式进行分类和判别。个体的主观评定和报告之所以被广泛使用, 很大的原因在于这种测量方式具有方便易行的优点, 但其缺点也很明显, 比如, 被试有可能会遵循社会期许而出现某种评价倾向, 被试之间也可能存在评定标准的理解差异(Mardaga et al., 2006)。此外, 情绪反应的一个显著特点是：出现极快且容易变化, 而被试的内省报告往往在情绪刺激呈现结束后(如观看影片后)做出, 此时就带来了时间上的滞后性。而且, 主观报告还有可能因为被试的记忆偏差和感受的发展变化而偏离最真实的情绪体验, 这就使得被试主观评定的精确性受到了极大的质疑(Schooler & Schreiber, 2004)。

除了主观评定外, 也有少数研究者以某些生理指标来衡量情绪的诱发成功与否(Bianchin &Angrilli, 2012; Kreibig, Wilhelm, Roth, & Gross,2007), 如通过皱眉肌活动判断负性情绪, 通过颧肌活动判断正性情绪。面部肌电作为测量指标的优势在于, 能够进行连续记录, 并与其他自主神经反应进行同步分析。但存在的问题是, 到目前为止, 面部表情尚没有得到较为一致的结果(Deschamps, Schutte, Kenemans, Matthys, & Schutter,2012; Dimberg & Thunberg, 2012; Sato, Fujimura,& Suzuki, 2008), 这意味着, 面部肌肉的活动所反映的情绪意义相比主观报告, 可能更加复杂和模棱两可。因此, 对这种测查手段的使用也应慎重。

总之, 上述的论证均表明, 一方面, 未来的研究应该考虑, 同时对不同的诱导范式下正负性情绪的自主神经反应进行考察, 以明确研究范式对研究结果的影响; 另一方面, 单一的效标的使用可能均存在着“有效性”和“可靠性”的问题, 因此, 未来的研究可尝试同时使用多种效标作为情绪诱导是否成功的衡量标准, 有可能会得到更好的结果。

3.3 刺激材料的属性控制

刺激材料的不统一也可能影响到研究的结果。有研究对刺激的不同属性进行了考察。Codispoti和de Cesarei (2007)使用大(水平视角20.96°, 垂直视角15.66°)、中(水平视角6.99°, 垂直视角5.22°)、小(水平视角2.62°, 垂直视角1.96°)三种尺寸的情绪图片进行研究, 结果发现, 当图片的尺寸最大时, 高唤醒情绪刺激诱发了更高的皮肤电导水平, 但随着图片尺寸的减小, 皮肤电的活动也随之减弱。这在一定程度上表明, 刺激材料的物理属性(如尺寸)会影响情绪的自主神经反应。

除了物理属性外, 情绪刺激的内容也是重要的影响源。Palomba, Sarlo, Angrilli, Mini和Stegagno (2000)对两种特定内容的负性影片进行了考察：“持刀威胁”和“胸腔手术”, 结果发现, 同样是负效价的影片, 却因为内容的不同而诱发了完全相反的自主反应模式。具体表现为, “持刀威胁”影片诱发了纯粹的交感神经系统的激活：心率增加和T波波幅(T-wave amplitude, TWA)减小;而“胸腔手术”影片则表现出心率减慢和T波波幅增大。前文综述中提及的很多研究也为此提供了支持。例如, Britton等人(2006)发现, 图片内容的社会属性与情绪效价的交互作用显著, 即, 在非社会性刺激条件中, 相比正性情绪刺激, 负性情绪刺激诱发了更高的皮肤电导水平, 而在社会性刺激条件中, 正性情绪刺激诱发了更高的皮肤电导水平。其他的研究不再重复介绍。这些结果都表明, 情绪的自主反应模式可能具有刺激内容的特异性(Bernat et al., 2006; Codispoti & Cesarei,2007)。

在选取刺激材料时, 还需要注意刺激内容可能存在的文化差异问题。靳霄(2009)在对情绪视频材料进行的量化评定研究中发现, 由于东方文化崇尚集体主义, 因此在使用包含“中国群体(而非个人)受到不公正对待和攻击”的内容作为诱发愤怒情绪的刺激材料时, 取得了非常好的诱发效果。相比嗅觉、声音等情绪性刺激, 文字和图片等更容易受到被试文化背景的影响(郑璞, 刘聪慧,俞国良, 2012), 为在研究中成功诱发目标情绪,研究者必须谨慎选择包含特定内容的刺激材料。

综上所述, 未来的研究应该对刺激材料的不同属性(包括物理属性和内容属性)进行系统地控制和考察。一方面是为后续研究寻找到特定材料,以获得最佳的情绪诱发效果; 另一方面也有利于建立和完善更适用于本土研究的标准化的情绪刺激材料库, 以增加研究结果的可靠性和可对比性。

4 小结

本文分别从心血管系统、皮肤电系统、呼吸系统和瞳孔等其他系统对正负性情绪自主神经反应的实证研究进行了比较分析, 尽管结果不尽相同, 但研究仍在一定程度上显示出了一致性。相关领域的应用研究也展示了通过生理指标对情绪实现较高的识别率。这意味着, 通过对多种生理指标的融合, 探索正负性情绪的不同的自主神经反应模式是有望实现的。而对基于自主神经反应模式的情绪测量方法的探索, 将由于其所具有的多种优势(如客观性、无意识性、无需言语报告、可连续测量等)而展现出巨大的应用价值和市场潜力。

需要指出的是, 虽然正性情绪和负性情绪是否存在特定的自主神经反应模式, 至今尚无确切结论。研究者持有不同的理论观点, 或肯定或否定, 相关的实验证据也存在着很大的分歧。但研究者们仍对“情绪的自主神经系统”的探索持乐观的态度, 他们认为, 如果我们能够构建大量精心设计、操纵良好的实验, 那么将会得到令人信服的证据, 最终在情绪的自主神经反应问题上得到明确的结论(Levenson, 2011, 2014)。

郭伏, 操雅琴, 丁一, 屈庆星. (2013). 基于多模式测量的电子商务网站情感体验研究.信息系统学报,(2), 24–36.

靳霄. (2009).情绪视频材料的量化评定研究(硕士学位论文). 第二军医大学, 上海.

李强. (2007).情绪面孔与不同灰度背景对瞳孔大小影响研究(硕士学位论文). 第四军医大学, 西安.

徐景波, 孟昭兰, 王丽华. (1995). 正负性情绪的自主生理反应实验研究.心理科学, 18(3), 134–139.

玄新, 宋金叶, 董景芝, 张小霞, 付有志, 刘宁. (2007).皮肤电反应在犯罪心理生理检测中的价值.广州市公安管理干部学院学报,(3), 32–35.

杨宏宇, 林文娟. (2005). 国际情感图片系统在中国诱发正性和负性情绪反应的研究.中国行为医学科学, 14(11),1028–1030.

朱昭红, 王振宏, 罗然, 赵丹妮. (2012). 负性事件引发情绪反应的性别特点及神经机制.心理与行为研究, 9(4),256–260.

郑璞, 刘聪慧, 俞国良. (2012). 情绪诱发方法述评.心理科学进展, 20(1), 45–55.

Anttonen, J., & Surakka, V. (2005, April). Emotions and heart rate while sitting on a chair. InProceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems(pp. 491–499). New York: ACM.

Andreassi, J. L. (2000). Pupillary response and behavior. In J.L. Andreassi (Ed.),Psychophysiology: Human behavior and physiological response(pp. 218–233).Mahwah NJ:Lawrence Erlbaum Associates.

Appelhans, B. M., & Luecken, L. J. (2006). Heart rate variability as an index of regulated emotional responding.Review of General Psychology, 10(3), 229–240.

Austin, M. A., Riniolo, T. C., & Porges, S. W. (2007).Borderline personality disorder and emotion regulation:Insights from the Polyvagal Theory.Brain and Cognition,65(1), 69–76.

Bach, D. R. (2014). Sympathetic nerve activity can be estimated from skin conductance responses—A comment on Henderson et al. (2012).NeuroImage, 84, 122–123.

Balconi, M., Falbo, L., & Conte, V. A. (2012). BIS and BAS correlates with psychophysiological and cortical response systems during aversive and appetitive emotional stimuli processing.Motivation and Emotion, 36(2), 218–231.

Barrett, L. F. (2006). Are emotions natural kinds?Perspectives on Psychological Science, 1(1), 28–58.

Bekele, E., Young, M., Zheng, Z., Zhang, L., Swanson, A.,Johnston, R., … Sarkar, N. (2013). A step towards adaptive multimodal virtual social interaction platform for children with autism. InUniversal access in human-computer interaction. User and context diversity(pp. 464–473).Berlin, Heidelberg: Springer.

Bernat, E., Patrick, C. J., Benning, S. D., & Tellegen, A.(2006). Effects of picture content and intensity on affective physiological response.Psychophysiology, 43(1), 93–103.

Bensafi, M., Rouby, C., Farget, V., Bertrand, B., Vigouroux,M., & Holley, A. (2002). Autonomic nervous system responses to odours: the role of pleasantness and arousal.Chemical Senses, 27(8), 703–709.

Bian, D., Wade, J. W., Zhang, L., Bekele, E., Swanson, A.,Crittendon, J. A., … Sarkar, N. (2013). A novel virtual reality driving environment for autism intervention. InUniversal access in human-computer interaction. User and context diversity(pp. 474–483). Berlin, Heidelberg:Springer.

Bianchin, M., & Angrilli, A. (2012). Gender differences in emotional responses: A psychophysiological study.Physiology & Behavior, 105(4), 925–932.

Boiten, F. A., Frijda, N. H., & Wientjes, C. J. (1994). Emotions and respiratory patterns: Review and critical analysis.International Journal of Psychophysiology, 17(2), 103–128.

Bradley, M. M., Codispoti, M., Sabatinelli, D., & Lang, P. J.(2001). Emotion and motivation II: Sex differences in picture processing.Emotion, 1(3), 300–319.

Britton, J. C., Taylor, S. F., Berridge, K. C., Mikels, J. A., &Liberzon, I. (2006). Differential subjective and psychophysiological responses to socially and nonsocially generated emotional stimuli.Emotion, 6(1), 150–155.

Brosschot, J. F., & Thayer, J. F. (2003). Heart rate response is longer after negative emotions than after positive emotions.International Journal of Psychophysiology,50(3), 181–187.

Bradley, M. M., Miccoli, L., Escrig, M. A., & Lang, P. J.(2008). The pupil as a measure of emotional arousal and autonomic activation.Psychophysiology,45(4), 602–607.

Cacioppo, J. T., Berntson, G. G., Larsen, J. T., Poehlmann, K.M., & Ito, T. A. (2000). The psychophysiology of emotion.Handbook of Emotions, 2, 173–191.

Cannon, W. B. (1927). The James-Lange theory of emotions:A critical examination and an alternative theory.The American Journal of Psychology, 39, 106–124.

Codispoti, M., & De Cesarei, A. (2007). Arousal and attention:Picture size and emotional reactions.Psychophysiology, 44(5),680–686.

Codispoti, M., Surcinelli, P., & Baldaro, B. (2008). Watching emotional movies: Affective reactions and gender differences.International Journal of Psychophysiology, 69(2), 90–95.

Collet, C., Vernet-Maury, E., Delhomme, G., & Dittmar, A.(1997). Autonomic nervous system response patterns speci fi city to basic emotions.Journal of the Autonomic Nervous System, 62, 45–57.

Dawson, M. E., Schell, A. M., & Filion, D. L. (2000). The electrodermal system. In J. T. Cacioppo, L. G. Tassinary,& G. G. Bernston (Eds.),Handbook of Psychophysiology(pp. 200–223). Boston: Cambridge University Press.

Deschamps, P. K. H., Schutte, I., Kenemans, J. L., Matthys,W. C. H. J., & Schutter, D. J. L. G. (2012). Electromyographic responses to emotional facial expressions in 6–7 year olds:A feasibility study.International Journal of Psychophysiology,85(2), 195–199.

de Wijk, R. A., Kooijman, V., Verhoeven, R. H., Holthuysen,N. T., & de Graaf, C. (2012). Autonomic nervous system responses on and facial expressions to the sight, smell, and taste of liked and disliked foods.Food Quality and Preference, 26(2), 196–203.

Dimberg, U., & Thunberg, M. (2012). Empathy, emotional contagion, and rapid facial reactions to angry and happy facial expressions.PsyCh Journal, 1(2), 118–127.

D’Mello, S. K., Lehman, B., & Graesser, A. (2011). A motivationally supportive affect-sensitive AutoTutor. Innew perspectives on affect and learning technologies(pp.113–126). New York: Springer.

Drachen, A., Nacke, L. E., Yannakakis, G., & Pedersen, A. L.(2010, July). Correlation between heart rate, electrodermal activity and player experience in first-person shooter games. InProceedings of the 5th ACM SIGGRAPH Symposium on Video Games(pp. 49–54). New York: ACM.

Fernandes, T., Alves, S., Miranda, J., Queirós, C., & Orvalho,V. (2011). Life is game: A facial character animation system to help recognize facial expressions. InEnterprise information systems(pp. 423–432). Berlin, Heidelberg:Springer.

Gavazzeni, J., Wiens, S., & Fischer, H. (2008). Age effects to negative arousal differ for selfreport and electrodermal activity.Psychophysiology, 45(1), 148–151.

Geangu, E., Hauf, P., Bhardwaj, R., & Bentz, W. (2011).Infant pupil diameter changes in response to others'positive and negative emotions.PloS One, 6(11), e27132.

Gendolla, G. H., Abele, A. E., & Krüsken, J. (2001). The informational impact of mood on effort mobilization: A study of cardiovascular and electrodermal responses.Emotion, 1(1), 12–24.

Gomez, P., Shafy, S., & Danuser, B. (2008). Respiration,metabolic balance, and attention in affective picture processing.Biological Psychology, 78(2), 138–149.

Gomez, P., Stahel, W. A., & Danuser, B. (2004). Respiratory responses during affective picture viewing.Biological Psychology, 67(3), 359–373.

Gomez, P., Zimmermann, P., Guttormsen-Schär, S., &Danuser, B. (2005). Respiratory responses associated with affective processing of film stimuli.Biological Psychology,68(3), 223–235.

Hess, E. H., & Polt, J. M. (1960). Pupil size as related to interest value of visual stimuli.Science, 132, 349–350.

Hubert, W., & de Jong-Meyer, R. (1990). Psychophysiological response patterns to positive and negative film stimuli.Biological Psychology, 31(1), 73–93.

James, W. (1894). Discussion: The physical basis of emotion.Psychological Review, 1(5), 516–529.

Kallinen, K. (2004). Emotion related psychophysiological responses to listening music with eyes-open versus eyes-closed: Electrodermal (EDA), electrocardiac (ECG),and electromyographic (EMG) measures. InProceedings of the 8th International Conference on Music Perception& Cognition(pp. 299–301). Evanston, IL, USA.

Kim, J., & André, E. (2008). Emotion recognition based on physiological changes in music listening.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 30(12),2067–2083.

Kreibig, S. D. (2010). Autonomic nervous system activity in emotion: A review.Biological Psychology, 84(3), 394–421.

Kreibig, S. D., Wilhelm, F. H., Roth, W. T., & Gross, J. J.(2007). Cardiovascular, electrodermal, and respiratory response patterns to fear- and sadness-inducing films.Psychophysiology, 44(5), 787–806.

Kring, A. M., & Gordon, A. H. (1998). Sex differences in emotion: Expression, experience, and physiology.Journal of Personality and Social Psychology, 74(3), 686–703.

Kuchinke, L., Võ, M. L. H., Hofmann, M., & Jacobs, A. M.(2007). Pupillary responses during lexical decisions vary with word frequency but not emotional valence.International Journal of Psychophysiology, 65(2), 132–140.

Lang, P. J., Greenwald, M. K., Bradley, M. M., & Hamm, A.O. (1993). Looking at pictures: Affective, facial, visceral,and behavioral reactions.Psychophysiology, 30(3), 261–273.

Laukka, S. J., Haapala, M., Lehtihalmes, M., Väyrynen, E.,& Seppänen, T. (2013). Pupil size variation related to oral report of affective pictures.Procedia-Social and Behavioral Sciences, 84, 18–23.

Levenson, R. W. (2011). Basic emotion questions.Emotion Review, 3(4), 379–386.

Levenson, R. W. (2014). The autonomic nervous system and emotion.Emotion Review, 6(2), 100–112.

Liu, C., Conn, K., Sarkar, N., & Stone, W. (2008).Physiology-based affect recognition for computer-assisted intervention of children with Autism Spectrum Disorder.International Journal of Human-Computer Studies, 66(9),662–677.

Mardaga, S., Laloyaux, O., & Hansenne, M. (2006).Personality traits modulate skin conductance response to emotional pictures: An investigation with Cloninger’s model of personality.Personality and Individual Differences,40(8), 1603–1614.

Nater, U. M., Abbruzzese, E., Krebs, M., & Ehlert, U. (2006).Sex differences in emotional and psychophysiological responses to musical stimuli.International Journal of Psychophysiology, 62(2), 300–308.

Neumann, S. A., & Waldstein, S. R. (2001). Similar patterns of cardiovascular response during emotional activation as a function of affective valence and arousal and gender.Journal of Psychosomatic Research, 50(5), 245–253.

Norman, G. J., Berntson, G. G., & Cacioppo, J. T. (2014).Emotion, somatovisceral afference, and autonomic regulation.Emotion Review, 6(2), 113–123.

Norris, C. J., Larsen, J. T., & Cacioppo, J. T. (2007).Neuroticism is associated with larger and more prolonged electrodermal responses to emotionally evocative pictures.Psychophysiology, 44(5), 823–826.

Palomba, D., Angrilli, A., & Mini, A. (1997). Visual evoked potentials, heart rate responses and memory to emotional pictorial stimuli.International Journal of Psychophysiology,27(1), 55–67.

Palomba, D., Sarlo, M., Angrilli, A., Mini, A., & Stegagno, L.(2000). Cardiac responses associated with affective processing of unpleasant film stimuli.International Journal of Psychophysiology, 36(1), 45–57.

Partala, T., & Surakka, V. (2003). Pupil size variation as an indication of affective processing.International Journal of Human-Computer Studies, 59(1), 185–198.

Picard, R. W. (1997).Affective Computing. Cambridge,Massachusetts: The MIT Press.

Picard, R. W., & Scheirer, J. (2001, August). The galvactivator:A glove that senses and communicates skin conductivity.InProceedings of the 9th International Conference on Human Computer Interaction(pp. 1538–1542). New Orleans,USA.

Ritz, T., Alatupa, S., Thöns, M., & Dahme, B. (2002). Effects of affective picture viewing and imagery on respiratory resistance in nonasthmatic individuals.Psychophysiology,39(1), 86–94.

Ritz, T. (2004). Probing the psychophysiology of the airways:Physical activity, experienced emotion, and facially expressed emotion.Psychophysiology, 41(6), 809–821.

Ritz, T. (2012). Airway responsiveness to psychological processes in asthma and health.Frontiers in Physiology, 3,343.

Sánchez-Navarro, J. P., Martínez-Selva, J. M., Román, F., &Torrente, G. (2006). The effect of content and physical properties of affective pictures on emotional responses.The Spanish Journal of Psychology, 9(2), 145–153.

Sarlo, M., Palomba, D., Buodo, G., Minghetti, R., &Stegagno, L. (2005). Blood pressure changes highlight gender differences in emotional reactivity to arousing pictures.Biological Psychology, 70(3), 188–196.

Sato, W., Fujimura, T., & Suzuki, N. (2008). Enhanced facial EMG activity in response to dynamic facial expressions.International Journal of Psychophysiology, 70(1), 70–74.

Schneiderman, I., Zilberstein-Kra, Y., Leckman, J. F., &Feldman, R. (2011). Love alters autonomic reactivity to emotions.Emotion, 11(6), 1314–1321.

Schooler, J., & Schreiber, C. A. (2004). Experience, metaconsciousness, and the paradox of introspection.Journal of Consciousness Studies, 11(7-8), 17–39.

Shen, L. P., Wang, M. J., & Shen, R. M. (2009). Affective e-Learning: Using "Emotional" data to improve learning in pervasive learning environment.Journal of Educational Technology & Society, 12(2), 176–189.

Simons, R. F., Detenber, B. H., Roedema, T. M., & Reiss, J.E. (1999). Emotion processing in three systems: The medium and the message.Psychophysiology, 36(5), 619–627.

Taylor, S. E. (1991). Asymmetrical effects of positive and negative events: The mobilization-minimization hypothesis.Psychological Bulletin, 110(1), 67–85.

Tijs, T., Brokken, D., & IJsselsteijn, W. (2008). Creating an emotionally adaptive game. InEntertainment Computing-ICEC 2008(pp. 122–133). Berlin, Heidelberg: Springer.

Tuch, A. N., Kreibig, S. D., Roth, S. P., Bargas-Avila, J. A.,Opwis, K., & Wilhelm, F. H. (2011). The role of visual complexity in affective reactions to webpages: Subjective,eye movement, and cardiovascular responses.IEEE Transactions on Affective Computing, 2(4), 230–236.

Van Diest, I., Winters, W., Devriese, S., Vercamst, E., Han, J.N., Van de Woestijne, K. P., & Van den Bergh, O. (2001).Hyperventilation beyond fight/flight: Respiratory responses during emotional imagery.Psychophysiology, 38(6), 961–968.

Vianna, E. P. M., & Tranel, D. (2006). Gastric myoelectrical activity as an index of emotional arousal.International Journal of Psychophysiology, 61(1), 70–76.

Von Leupoldt, A., & Dahme, B. (2005). Emotions and airway resistance in asthma: Study with whole body plethysmography.Psychophysiology, 42(1), 92–97.

Von Leupoldt, A., Vovk, A., Bradley, M. M., Keil, A., Lang,P. J., & Davenport, P. W. (2010). The impact of emotion on respiratory related evoked potentials.Psychophysiology,47(3), 579–586.

Vos, P., de Cock, P., Petry, K., Van Den Noortgate, W., &Maes, B. (2010). Do you know what I feel? A first step towards a physiological measure of the subjective wellbeing of persons with profound intellectual and multiple disabilities.Journal of Applied Research in Intellectual Disabilities, 23(4), 366–378.

Ward, R. D., & Marsden, P. H. (2003). Physiological responses to different web page designs.International Journal of Human-Computer Studies, 59(1), 199–212.

Walla, P., Brenner, G., & Koller, M. (2011). Objective measures of emotion related to brand attitude: A new way to quantify emotion-related aspects relevant to marketing.PloS One, 6(11), e26782.

Wilson, G. M., & Sasse, M. A. (2000). Do users always know what’s good for them? Utilising physiological responses to assess media quality. InPeople and Computers XIV—Usability or Else!(pp. 327–339). London: Springer.

Wu, W. Q., & Lee, J. (2009, November). Improvement of HRV methodology for positive/negative emotion assessment.In5th International Conference on Collaborative Computing:Networking, Applications and Worksharing, 2009.CollaborateCom 2009. (pp. 1–6). Washington, DC: IEEE.