情绪感染的发生机制*

张奇勇 卢家楣 闫志英 陈成辉

(1上海师范大学教育学院, 上海 200234) (2扬州大学教育科学学院, 扬州 225002)(3云南师范大学心理系, 昆明 650092) (4南京财经大学外国语学院, 南京210046)

1 引言

原始性情绪感染理论认为, 对情绪信息的觉察伴随着模仿, 在觉察者与诱发者之间存在一种同步性的动作互动, 这种情绪传入后的模仿−反馈机制影响了觉察者的情绪体验, 导致觉察者产生了可觉察的情绪, 由此觉察者感染上了他所觉察的情绪。这一过程可表示如下：情绪觉察—无意识模仿—生理反馈—情绪体验(Falkenberg, Bartels, & Wild,2008)。如图1所示, 张奇勇等对情绪感染的概念与发生机制作了详细论述, 从理论上论证了这一机制的科学性(张奇勇, 卢家楣, 2013)。感官情绪信息(关于情绪信息类型详见：张奇勇, 卢家楣, 2013)通过觉察者的觉察, 会诱发觉察者产生无意识模仿, 这种无意识模仿通过生理反馈导致觉察者产生与诱发者相同的情绪体验。可以推断, 觉察者的“情绪觉察水平”会影响“无意识模仿水平”, 觉察者的“无意识模仿水平”又会影响“生理反馈水平”, 从而最终影响觉察者能产生多大的“主观情绪体验水平”。Hess等认为情绪的获得机制始于脸部表情反馈,脸部肌肉动作给了大脑一个反馈, 激活了生理反馈系统, 导致产生了相应的情绪体验(Hess, Kappas,McHugo, Lanzetta, & Kleck, 1992), 因此, 脸上笑起来, 就会感觉到高兴。同样, 模仿他人的脸部表情也会影响自己的情绪体验, 导致体验到与被观察者相同的情绪(Stel & Vonk, 2009), 这一理论被称为“脸部反馈理论假设” (Cheshin, Rafaeli, & Bos,2011)。詹姆士(James, W.)和兰格(Lange, C.)分别于1884年和1885年提出相同的情绪外周学说, 主张自主神经系统激活、内脏反馈和表情行为(达尔文学说)是情绪产生的起因, 如惧怕是因为逃跑引起的, 因为笑所以高兴等, 描述了一种自生理变化到情绪唤醒的“自下而上”的情绪产生机制, 这种情绪产生机制与情绪感染的后两个机制(生理反馈—情绪体验)不谋而合, 均属于通过生理反馈而唤醒情绪即“自下而上”的情绪唤醒方式。与情绪感染不同的是, 詹姆斯−兰格理论并没有说明“是什么诱发了身体外周变化”、“身体外周变化与刺激事件(真实的情绪情境)之间是什么关系”、“刺激事件在情绪唤醒中扮演什么角色”等关键问题。因为即使是同样的身体外周变化, 我们体验到的也不一定是相同的情绪, 如同样是“逃跑”, 我们不一定体验到“惧怕”,也有可能是“厌恶”, 显然身体外周变化与情绪体验之间没有一一对应关系, 刺激事件在情绪唤醒中显然起了关键性作用, 仅有身体变化还不能完全解释“自下而上”的情绪产生机制。一百多年来, 人们对詹姆斯−兰格的情绪理论不断地提出批评, 但是这一理论却经久不衰, 它为我们展示了一条从生理变化到情绪变化的路径的同时, 也留给了人们很多疑问, 因为有时“笑了”也不一定快乐, “逃跑”也不一定惧怕, 所以詹姆斯−兰格理论是一个不完全理论,这也是百余年来这一理论既有生机又倍受诟病的原因, 而对情绪感染的研究可以充分揭示出“自下而上”的情绪唤醒方式的充分条件。本研究通过两个实验, 证明了情绪感染的发生机制, 既要证实悬疑百余年的“詹姆士−兰格”理论的科学性的一面,又要补充说明“刺激事件”与身体外周变化的关系,以及“刺激事件”在情绪唤醒中的角色地位。

图1 自下而上的情绪感染发生机制

图1所示, 在情绪感染的发生机制中, 每个环节是环环相扣的, 觉察者的情绪觉察水平有高低之分(汪海彬, 2013), 而觉察者所能觉察到的情绪信息量直接影响了其无意识模仿水平, 因为觉察者的无意识模仿水平是基于其所能觉察到的感官情绪信息的基础之上的, 没有觉察这一基本的信息输入环节也就不存在模仿。模仿使我们的肌肉获得了与他人相同的动作, 并给了大脑一个反馈, 这就导致我们体验到了与他人相同的情绪, 由此说明, 模仿就是生理反馈的基础。

本研究拟采用实验方法证实情绪感染的发生机制。在眼动实验中使用情绪图片作为感官情绪信息, 以考察觉察者的情绪觉察水平。首先采用情绪觉察行为实验将被试分为情绪觉察高分组和低分组, 使用Hi-Speed眼动追踪仪研究高分组与低分组的眼动特征与兴趣区注视特征, 这些特征是衡量觉察者情绪觉察水平的主要指标(Boraston, Corden,Miles, Skuse, & Blakemore, 2008)。在生物反馈实验中使用仿真课堂教学视频作为感官情绪信息, 用以考察觉察者的无意识模仿水平和生理反馈水平。无意识模仿采用前额肌电(electromyographic, EMG)和脸颊肌电作为测量指标, 如看到高兴的表情, 脸嘴角就会跷起, 看到沮丧的表情, 脸嘴角就会下垂,这种一致性倾向被认为是情绪感染的指标(Dezecache et al., 2013), 人们甚至接触到“皱眉”这个词语时就会激活相应的脸部肌肉动作(Cheshin et al.,2011), 由于这种无意识模仿产生的肌肉微动作从外表是看不出来的, 觉察者也意识不到, 所以只能从面部局部区域的肌电变化来推测。在生物反馈实验中, 使用血容量(blood volume pulsation, BVP)、皮电(skin conductivity, SC)等生理指标衡量生理反馈程度和情绪唤醒程度, 血容量反映血管的舒缩反应和交感神经的兴奋程度, 所以也与情绪状态密切相关, 是反映情绪唤醒程度的敏锐性指标(Gouizi,Reguig, & Maaoui, 2011; Lai, Li, & Lee, 2012); 皮电指标通常被用于测量被试的愉悦情绪或者焦虑情绪反应(Balconi & Bortolotti, 2012; Balconi &Canavesio, 2013), 皮电也与情绪唤醒程度密切相关(Gouizi et al., 2011)。通过眼动实验检验高低分情绪觉察者在眼动特点上的差异性, 这种差异性反映出被试的情绪觉察水平, 高低分组在眼动实验中的差异性是否会在生物反馈实验中(无意识模仿、生理反馈和情绪唤醒水平)同样表现出来, 如果实验结果证明这一点, 那么情绪感染机制的每个环节便形成了逻辑链条。在情绪唤醒测量中同时辅以主观体验性问卷《教师课堂情绪感染力评价问卷》来推测被试在课堂中的情绪体验程度, 这些测量指标相互印证。

综上所述, 本研究提出下列假设：

H1：高低分情绪觉察者在情绪觉察过程中的眼动特点存在差异性, 主要表现在眉间及双眼间上鼻梁区域和嘴巴周边、下鼻梁区域相对注视时间上的差异性, 这一差异性可以预示被试的情绪觉察能力。

H2：高低分情绪觉察者在无意识模仿、生理反馈和情绪唤醒水平上也存在差异性, 这是因为情绪觉察水平会影响其无意识模仿水平, 进而影响生理反馈和情绪唤醒水平, 这是一个环环相扣的心理发生机制。

H3：通过路径分析可以证明情绪感染的发生机制, 这一机制描述了一个“自下而上”的情绪诱发路径, 在真实情境的诱发下, 这种通过生理唤醒而诱发情绪的机制是可能的。

2 研究1：高低分情绪觉察者在情绪觉察过程中的眼动特点

2.1 研究目的

研究高低分情绪觉察者在情绪觉察过程中的眼动特点, 具体包括两组被试在眼动总体特征和兴趣区注视特征上的差异性, 以眼动特征解释情绪觉察水平对无意识模仿水平的影响机制。

2.2 研究方法

2.2.1 实验材料

从中国化面孔情绪图片系统(CFAPS)中挑选出高兴、平静、愤怒、悲伤、害怕、惊讶、厌恶7种类型情绪图片各8张(男女比例为1:1), 该系统的评分结果在愉悦度、唤醒度、优势度下的内部一致性信度系数分别为0.982、0.979和0.980, 说明在同一维度下被试评分的一致性较高, 结果可信(白露,马慧, 黄宇霞, 罗跃嘉, 2005)。除平静外, 6类情绪的唤醒度无显著性差异,

F

(4,52)=0.57,

p

> 0.05。

2.2.2 被试

以公开招募的方式选取来自扬州大学的大学生153名, 所有被试身心健康, 右利手, 视觉正常或矫正后正常, 无精神类疾病史, 实验前均签署了《实验知情协议书》。首先使用E-prime程序对153名被试进行情绪判断的准确率实验, 实验流程与眼动实验程序相似, 实验共有35个trials。将准确率得分前27%的40名被试作为情绪觉察高分组, 准确率最后27%的40名被试作为情绪觉察低分组。高低分组在准确率上存在极其显著性差异,

t

=6.45,

p

< 0.001, Cohen’s

d

=1.64, 1 −

β

=1, 被试情绪识别的准确率反映了其情绪觉察水平(汪海彬, 2013)。只选取高低分组被试进入眼动实验流程, 其中有9名被试因为眼力高度近视或散光而无法校准注视点, 3名被试的数据采集失败, 各项指标为0或无法采集, 故而这些被试予以剔除。最后综合考虑高低分组的人数与性别匹配, 选取了高低分组的有效被试各31名, 其中男生30名, 女生32名, 年龄在18～22岁之间。

2.2.3 眼动实验程序

实验采用2(被试间变量：高分组/低分组)×7(被试内变量：高兴/平静/愤怒/悲伤/害怕/惊讶/厌恶)混合设计。实验共有56个trials。 要求被试对每次呈现的面孔情绪类型进行判断, 共有7个选项：高兴、平静、愤怒、悲伤、害怕、惊讶、厌恶。每个trial的实验流程如下：首先呈现500 ms “+”注视点,随后呈现情绪面孔5000 ms后自动消失。之后出现一个选项界面, 让被试用鼠标对刚才呈现的情绪面孔类型做出既准又快的判断(在相应的选项上点击鼠标)。一个trial完成, 呈现一个1500 ms的空屏后即开始下一个trial。实验指导语为：“这是一个情绪面孔的判断实验, 实验首先在屏幕中央出现一个“+”, 提醒你实验开始, 随后会出现一张情绪面孔,情绪面孔有7种情绪类型, 分别是：高兴、平静、愤怒、悲伤、害怕、惊讶、厌恶。你的任务是准确而快速地对刚才呈现的面孔图片做出情绪判断, 请使用鼠标在相应的选项上做出选择, 准备好了摁空格键。”实验前有3个trials练习, 练习数据不计入统计。

2.2.4 眼动数据采集与分析

实验采用SMI Hi-Speed眼动追踪系统记录和分析。采样率为1250 Hz, 实验程序采用Experiment Center软件编写, 数据采用BeGaze (Version 3.0)分析软件处理。实验前采用左眼5点校准, 如果X、Y都小于1.0则按continue接着做实验, 如果偏差X、Y中有一个大于1.0则按repeat重新校准。

实验数据统计使用SPSS 16.0进行处理, 采用两因素混合设计的重复测量方差分析, 被试间变量为高低分组, 被试内变量为情绪类型和兴趣区。对采集不成功的少量数据(如出现“−”或“0”)进行了删除。

2.3 兴趣区内的相对注视时间分析

对眼动数据进行了注视点数目、平均注视时间、平均瞳孔直径X、平均眼跳数目、平均眼跳幅度等分析, 本文只报告最有代表性的兴趣区相对注视时间(fixation time (%))。

表1 高低分组在2个兴趣区上的相对注视时间(%)的简单效应比较

3 研究2：高低分情绪觉察者的无意识模仿与生理反馈水平

3.1 研究目的

在实验室仿真教学情境下, 比较高低分组对教师情绪的无意识模仿程度与生理反馈水平上的差异性, 为探究情绪感染机制提供理论基础, 也为高低分组在情绪感染水平上的差异性提供解释模型。

3.2 研究方法

3.2.1 被试

被试同研究1。

3.2.2 实验材料

本研究中采用男教师录制的多媒体视频(扩展名为“.mpg”), 基线测试使用的教学视频为《统筹方法》(实验条件Ⅰ),积极情绪教学视频为《看云识天气》(实验条件Ⅱ),消极情绪教学视频为《食物从何处来》(实验条件Ⅲ),所有教学内容的文本语义情感为中性。随机选取56名大学生对上述3个文本采用15级(−7～7)评分标准进行评定, −7表示实验材料的语义情感非常负性, 0表示语义情感为中性, 7表示语义情感非常正性。3个文本的评分平均值为0.41, 单样本

t

检验(one-sample

t

test)结果显示, 任一文本得分与“0”均没有显著性差异(

p

> 0.05)。

3.2.3 实验设计

基线测试所使用的视频为教师中性情绪朗读文本, 积极情绪教学视频为教师使用积极的情绪(微笑、富有激情)进行教学, 消极情绪教学视频为教师使用消极的情绪(皱眉, 消极倦怠)进行教学。上述3个模块均采用重复测量设计的方差分析(repeated measures ANOVA), 即所有被试均要接受所有实验刺激。为控制实验顺序对实验结果的影响,除基线测试外(最先呈现), 积极情绪视频与消极情绪视频的呈现顺序在被试间平衡。实验结束后, 要求被试完成《教师课堂情绪感染力评价问卷》。

3.2.4 实验程序

为营造仿真的教学效果, 实验均在教室中进行,使用教室中的多媒体设备(电脑、投影仪、扬声器)将事先录制好的多媒体教学视频按实验要求投放在银幕上, 直至每个实验刺激呈现完毕为止。实验中的一般指导语是：你现在已置身于真实的教学情境, 下面播放一组真实的课堂教学视频, 请你认真听课, 每次听完课后, 需要你完成一份教学情况的调查问卷, 准备好了, 现在开始上课……。

图2 高低分组在2个兴趣区上的相对注视时间比较(%)

图3 两种实验条件下高低分组各生理指标ΔE值比较

3.2.5 BioNeuro数据采集与分析

本研究的实验仪器采用加拿大Thought Technology公司生产的BioNeuro八通道电脑生物反馈仪, 型号为BioNeuro INFINITI SA7900C, 数据采集系统软件为MULTIMEDIA BIOFEEDBACK SOFTWARE (version 5.2.4)。BioNeuro是一个多形态八通道的高度灵敏仪器, 具有较灵活的开发工具(ChannelEdit、SereenEdit、ScripEdit)。它能监测: 脑电、肌电、心电、皮电、皮温、心率、血容量博动和呼吸等。本研究使用了A、D、G、H四个通道, 设定A、H通道为MyoScan-Pro 400, 分别用于监测左脸颊肌电和前额肌电; 设定D通道为SC-Pro/Flex,用于监测皮电(利手食指、无名指指腹); 设定G通道为HR/BVP-Pro/Flex, 用于测定血容量(利手中指指腹)。

3.3 生理变化率的差异性检验

3.3.1 高低分组的生理指标变化率

本研究有3种实验条件, 分别是基线测试(实验条件Ⅰ)、积极情绪视频(实验条件Ⅱ)、消极情绪视频(实验条件Ⅲ),如前所述, 选用了前额肌电EMG和脸颊肌电EMG作为无意识模仿的生理指标,选取BVP幅度、BVP频率和SC作为生理反馈指标。

由于被试所能体验到的心理量变化是一个相对差别阈限, 所以使用相对差别阈限对被试的生理指标数据进行如下转换：

其中Δ

E

为生理指标变化率, Δ

B

为生理指标变化量, 即用实验条件Ⅱ、Ⅲ所得的生理指标数据减去基线生理指标数据,

B

为基线生理指标数据。将每个被试在两种实验条件下采集到的5项生理指标, 使用公式求出生理变化率Δ

E

。在两种实验条件下高低分组各生理指标的Δ

E

平均值和标准差如图3所示。Δ

E

绝对值的大小反映了生理变化的大小, 正负号反映了变化的方向, 相对于基线测试而言, Δ

E

为正表示被试的生理指标值增大, Δ

E

为负表示被试的生理指标值减小。

3.3.2 生理变化率ΔE的两因素重复测量方差分析

表2所示, 前额EMG、SC的被试间效应显著(

p

< 0.05), BVP幅度、BVP频率和脸颊EMG的被试间效应极其显著(

p

< 0.01)。进一步做积极、消极两种情绪视频条件下高低分组各生理指标Δ

E

的简单效应比较。简单效应比较的结果显示：除SC在积极情绪视频条件(实验条件Ⅱ)下高低分组的生理变化率Δ

E

不存在显著性差异外(

p

> 0.05), 其余各生理指标的Δ

E

值在两种实验条件下的高低分组间均存在极其显著性差异(

p

< 0.001)。前额肌电EMG和脸颊肌电EMG的变化率Δ

E

存在极其显著性差异, 说明高分组的无意识模仿程度要大于低分组。BVP幅度、BVP频率以及SC在消极情绪视频条件下的Δ

E

均存在极其显著性差异, 可以推断高分组的情绪生理变化强度显著大于低分组。

表2 5个生理指标的生理变化率ΔE的被试间效应检验

4 研究3：情绪感染发生机制的路径分析

4.1 研究目的

通过路径分析(path analysis)从实证角度检验情绪感染发生机制的科学性。

4.2 研究方法

4.2.1 被试

被试同研究1。

4.2.2 实验材料

由于情绪体验程度是一个主观性指标, 不同于生理唤醒, 所以只能使用问卷法来测量。由《教师课堂情绪感染力评价问卷》共有10个项目, 采用4级计分(1～4), 总问卷的标准化Cronbach’s

a

系数为0.89, 将问卷前后分半, 则分半信度(split-half)为0.82, 该问卷与《情绪易感性问卷》具有很好的效标关联效度(张奇勇, 2014)。该问卷得分与积极情绪视频的BVP幅度(实验条件Ⅱ)的相关系数

r

为0.30(

p

< 0.02), 与消极情绪视频的BVP幅度(实验条件Ⅲ)的相关

r

为0.31 (

p

< 0.02), 结果表明积极的情绪体验会带来更高的课堂评价得分, 消极的情绪体验则有更低的课堂评价得分。有研究表明, 生理激活与被试的主观体验之间存在很强的一致性(Balconi &Bortolotti, 2012), 评教水平与学生的情绪体验有关(张奇勇, 卢家楣, 2015)。由此说明, 可以用该问卷来反映被试的情绪体验程度。

4.2.3 实验程序

实验程序同研究2, 数据来自研究2中的问卷调查。

4.2.4 统计工具与方法

使用SPSS 13.0和AMOS 18.0作为统计工具,采用相关分析与路径分析。

4.3 情绪感染发生机制的路径分析

以兴趣区内相对注视时间为觉察者觉察的指标, 本指标采用7种情绪图片在两个兴趣区上的平均相对注视时间AFT (average fixation time (%))作为觉察者觉察的指标; 采用脸颊EMG的变化率Δ

E

作为无意识模仿指标, 因为脸颊EMG (1−β=0.98)的变化率在被试间效应中比前额EMG (1−β=0.70)的变化率具有更好的统计检验力(Observed Power);采用BVP幅度的变化率Δ

E

为生理反馈指标, 因为其具有较好的统计检验力(1−β=0.99)且在简单效应检验中具有较大的平均数差量(

MD

=0.388); 采用《教师课堂情绪感染力评价问卷》得分作为个体情绪体验程度的估计量。以上述4个指标作为路径分析的变量。由于事先不知道这4个指标的路径关系, 我们认为这4个指标任意两两之间均有可能存在因果关系, 但不是双向因果关系(如XÛX), 由此构建了一个饱和递归模型。在饱和递归模型中, 觉察者觉察→无意识模仿、无意识模仿→生理反馈、生理反馈→情绪体验, 这3条路径的非标准化系数均达到显著性水平(

p

< 0.05或

p

< 0.01), 而觉察者觉察→情绪体验、觉察者觉察→生理反馈、无意识模仿→情绪体验三条路径的非标准化系数均未达到显著水平(

p

> 0.05)。为此, 删除上述3条不显著的路径, 构成了如图4所示的非饱和递归模型, 对非饱和递归模型再次进行路径分析, 模型拟合度指标如下表所示。在研究2中有两种实验条件：积极情绪视频(实验条件Ⅱ)和消极情绪视频(实验条件Ⅲ),分别对应于模型一和模型二。如表3所示, 两个模型的χ/

df

< 5, 表示模型拟合程度较高, 近似均方根误RMSEA小于0.1且拟合优度指标GFI及其修正指标AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index)、本特勒的比较拟合指数CFI、赋范拟合指数NFI均非常接近1, 上述结果均表示观测数据与图4所示的模型非常拟合。图4中, M1表示模型一的路径系数, M2表示模型二的系数。两个模型中的“觉察者觉察→无意识模仿”、“无意识模仿→生理反馈”的非标准化回归系数均极其显著(

p

< 0.01), “生理反馈→情绪体验”的路径系数显著(

p

< 0.05), 路径系数为负表示生理反馈与情绪体验呈负相关, 即在消极情绪视频(实验条件Ⅲ)条件下, 生理反馈变化率越大, 说明受负性情绪感染越大, 对教师的课堂评价也就越低。上述结果表明修正后的模型更科学, 由此从实验上证明了情绪感染发生机制的科学性。

表3 非饱和递归模型拟合度(Model Fit)

图4 情绪感染的非饱和递归模型与标准化路径估计值

5 讨论

被试情绪识别的准确率基本能反映出其情绪觉察水平。高分组在兴趣区1和兴趣区2上的相对注视时间均极其显著多于低分组, 有研究表明, 情绪觉察困难者通常表现为眼睛区域的注视困难(Boraston et al., 2008), 兴趣区1处于双眼区, 由此可以推断出兴趣区1内的相对注视时间可以代表被试的情绪觉察水平, 高分组在兴趣区1的注视时间显著多于低分组, 高分组的情绪觉察水平高于低分组。

由于个体间生理指标基线差异较大, 如何对不同被试间的生理数据进行直接比较是本研究的一个难点。有研究使用生理指标的原始数据进行直接比较, 有研究使用线性转换将一组原始数据转变成Z分数进行比较(Dimberg, Andréasson, & Thunberg,2011), 也有研究采用实验生理数据减去基线生理数据的方法(Witvliet, Knoll, Hinman, & De Young,2010), 也有研究采用实验生理数据除以基线生理数据的方法(王俊山, 2011)。这些转换方法均没有心理量测量的理论基础, 差别感觉阈限(differential sensory threshold)给了我们一个很好的启示, 例如一个高度焦虑的人与一个冷静的人面对相同的焦虑刺激, 肌电均增加10 μv, 其能体验到的变化是不一样的, 这是一个相对差别阈限的问题, 既与个体的基线水平有关, 也与增量有关, 所以本研究使用了指标变化率Δ

E

。高低分组的生理变化率Δ

E

的被试间效应检验显示, 前额EMG、SC、BVP幅度、BVP频率和脸颊EMG的被试间效应显著或极其显著。在观看积极情绪视频条件下, 高分组的前额EMG Δ

E

极其显著低于低分组, 而脸颊EMG Δ

E

则极其显著高于低分组, 表明高分组对积极情绪具有更高的无意识模仿水平; 而在观看消极情绪视频条件下, 高低分组的情况正好相反, 高分组的前额EMG Δ

E

极其显著高于低分组, 而脸颊EMG Δ

E

则极其显著低于低分组, 表明高分组对消极情绪也具有更高的无意识模仿水平。有研究表明, 在合作情境下, 可以提高颧骨肌肌电与正性积极情绪体验(Balconi & Bortolotti,2012), 而面对负性刺激时可以自动化地激活皱眉肌的动作(Balconi & Canavesio, 2013)。本研究结果也证实了这一点结论。这些结论也与Dimberg等人的研究结果一致, 即高移情的人对他人的情绪面孔的反应更敏感(Dimberg et al., 2011), 体现在高分组对他人的情绪觉察水平与无意识模仿水平上, 这是对他人情绪面孔反应敏感性的两项重要指标。Magnée等使用视觉情绪信息(面部表情)和声音情绪信息对广泛性发展障碍(Pervasive Developmental Disorder)患者进行了情绪信息自动加工处理的研究, 研究中使用了肌电(EMG), 并认为肌电直接与情绪信息的自动化加工相关, 而不受意识控制(Magnée, De Gelder, van Engeland, & Kemner, 2007),因此, 可以认为肌电反映了被试对他人表情的无意识模仿水平, 可以作为无意识模仿指标。汤姆金斯(Tomkins, S.)和伊扎德(Izard, C.)主张情绪产生于面部肌肉运动的内导反馈, 面部表情是自主神经系统和情绪体验的激活器, 表情活动的内导反馈达到皮层感觉区, 整合情绪体验(情绪的面部反馈理论),由此可以推断, 高分组的高无意识模仿水平决定了其更高的生理反馈水平与更高的情绪体验水平。在观看积极情绪视频条件下, 高分组在BVP幅度Δ

E

上极其显著高于低分组, 而在BVP频率Δ

E

上极其显著低于低分组; 在观看消极情绪视频条件下, 高分组在BVP幅度Δ

E

上极其显著低于低分组, 而在BVP频率和SC Δ

E

上均极其显著高于低分组, 这些生理指标的变化均表明, 高分组在两类情绪的生理唤醒水平上均显著高于低分组。BVP幅度与主观快乐体验之间存在显著相关(Lai et al.,2012), 厌恶的声音刺激(消极刺激)会导致BVP幅度下降(Ooishi & Kashino, 2012), 相反个体体验到的痛苦情绪越少(积极情绪越多), BVP就越高, 心率也就越低(Park, Lee, Sohn, Eom, & Sohn, 2014)。由于这些指标与情绪的生理唤醒之间的密切关系,因此可以反映被试对情绪刺激的生理反馈水平。

在情绪感染的路径分析中, 两种实验条件的非饱和递归模型的各项拟合度指标均达到了统计学要求, 且改进后的所有非标准化回归系数均达到显著水平, 表示修正后的模型更科学, 这一模型结果正好符合图1所示的情绪感染的发生机制, 由此从实验上证明了情绪感染发生机制的科学性。在每次实验后均对被试进行了询问：你是否意识到自己在模仿教师的表情或行为？100%的被试均认为自己没有模仿教师的表情或行为, 这也说明了情绪感染的发生机制无需意识参与, 是一种基于无意识模仿和生理反馈而产生的自下而上的情绪产生机制。模仿通常是自动化的和无意识的, 即使是在观看电视剧的时候也存在无意识的模仿行为, 观众对剧情的理解而产生的情绪体验是移情现象, 对电视人物的移情又可以通过无意识模仿而增强(Stel & Vonk,2009), 模仿是情绪感染产生的关键环节, 模仿既能体现出模仿者的情绪觉察水平, 也可以预示其生理反馈水平和情绪体验水平, 以往的研究没有成功论证模仿与情绪感染的因果关系, 甚至否定了无意识模仿在情绪感染中的地位, 如意识性情绪感染理论认为, 情绪感染是基于人们与他人之间的情绪进行对比, 如果认为他人情绪合适的话, 就接受他人的情绪, 情绪是“移入与调节”的过程(Falkenberg et al.,2008), 从而混淆了情绪感染与移情、情绪调节的关系, 而在本研究中情绪感染的机制基本得到了证实,即外界的物理刺激从感觉系统的输入、无意识模仿并激活生理反馈, 这种生理反馈可以附加到情绪体验上去, 成为唤醒情绪的一条“自下而上”的途径。Laird等通过两个实验探究了情绪感染中模仿的角色和自我感知过程, 实验1中, 46名被试观看了两个简短的视频, 视频描述一个可怕的情节, 在第一个阶段中, 被试扮演了某种脸部表情, 并报告这种表情是否让他们感受到了相应的情绪。那些感受到相应情绪的被试具有对自身情绪线索更为敏锐的反应特质。明显模仿了剧情中人物表情的被试更有可能是那些对自身情绪线索敏锐的被试。在研究2中, 57名被试观看了3个欢快人物的视频, 限制模仿剧中人物表情的被试感受到的欢快不如那些模仿了剧中人物表情的被试, 且这一效应只在对自身情绪线索敏锐的被试身上发生(Laird et al., 1994),由此说明模仿可以增强被试对剧中人物的情绪体验。另有假设表明, 身体可能包含有一种检测机制,这种检测机制通过存在于血液中的各向异性顺磁蛋白质(anisotropic paramagnetic proteins)和器官铁化合物, 它们能够无意识地检测出他人的情绪, 从身体发出的某些波形的电磁成分可能与特定情绪的生理特征(如愤怒)相对应(McDonnell, 2012)。

由于情绪感染是自下而上的情绪产生机制, 所以是由生理反馈诱发情绪体验的, 之后, 生理反馈与情绪体验相互作用、相互影响, 并交织在一起。从无意识模仿到生理反馈, 最后产生情绪体验, 这一机制也有可能借助于镜像神经系统(mirror neurons system), 通过观察他人的行为诱发了无意识模仿,从而激活了镜像神经活动, 这种神经活动当我们自己执行相同行为时同样被激活。这种神经系统包括额下回(the inferior frontal gyrus)和腹前运动前皮层(ventral premotor cortex)、前顶下小叶(anterior inferior parietal lobule)。例如, 觉察者模仿他人时, 就能从自己的肌肉动作、内脏和腺体的生理反馈中体验到与他人一致的情绪。最近的fMRI研究发现, 被试对自己脸部表情的情绪知觉会激活相应脑区, 而该脑区在被试体验相同情绪时同样被激活, 因此, 脸上笑起来, 就会感觉到高兴(Wild, Erb, Eyb, Bartels,& Grodd, 2003)。这样就从科学角度上解释了詹姆斯−兰格理论, 并描述了自下而上的情绪产生机制,弥补了詹姆斯−兰格理论没有描述从刺激事件到外周身体变化、再到情绪体验变化的反应机制。某种类型的外周身体变化或生理反馈并不能够与具体的某一种情绪相对应, 但是在真实情境的作用下,并且在真实情境的诱发下, 这种通过生理变化而产生情绪的路径是完全可能实现的。例如血管收缩、心跳加快并不一定就是惊吓, 但是当你夜间一不小心踏空时, 所产生的血管收缩、心跳加快那就一定能唤起惊吓的情绪体验了, 而且这也一定是由生理反馈来唤醒情绪体验的, 因为当你意识到踏空时,情绪体验早已产生, 这样也就理解了詹姆斯−兰格理论的正确性和自下而上的情绪产生机制。同样是血管收缩、心跳加快, 也有可能是看到一张狰狞的面孔, 但不管怎样, 对方的表情总是在影响着你, 而且你身处在真实的情境中, 通过模仿他人的表情而产生生理反馈, 使得“血管收缩、心跳加快”有一个可解释的理由, 否则仅有“血管收缩、心跳加快”不足以产生情绪体验, 有可能是心悸症状。詹姆斯−兰格理论为我们描述了一条由身体变化(包括外显表情、骨骼肌肉系统、自主性内脏系统等)到情绪变化的路径, 情绪感染也证明了这一路径的科学性,所不同的是, 詹姆斯−兰格理论并没有说明身体变化是从何而来的, 只是说“因为我们哭, 所以愁; 因为动手打, 所以生气; 因为发抖, 所以怕”。而实际情况是, 一旦皮层高级认知系统参与后, 情绪体验则显然发生在生理变化反应之前, 例如“亲人离世,我们哭”显然是悲痛在前, 哭在后, 这也是詹姆斯−兰格理论百年来倍受诟病的重要原因。而情绪感染的前两个环节“情绪觉察”与“无意识模仿”正好说明了生理反馈的原因, 即生理反馈来源于对他人情绪的无意识模仿, 而由“生理反馈”唤醒“情绪体验”便与詹姆斯−兰格理论不谋而合。

情绪感染是通过在一定的情境下模仿他人的情绪行为, 激活了生理反应而产生了情绪体验, 离开了情境, 即使有外周身体行为, 也不一定产生某种情绪体验, 如即使有笑的动作, 也不一定是快乐的。同样, 在真实的情绪情境(刺激事件)中, 有生理反馈并且这种生理反馈可以得到“合理”的解释,则就会产生与情境相一致的情绪体验, 如阿伦(Aron, A.)的吊桥实验, 就是因为对生理反馈的错误归因而唤起情绪, 错误归因在无意识中进行, 这个例子是对詹姆斯−兰格理论的生动诠释, 詹姆斯−兰格理论的局限性还在于, 仅仅关注到身体变化可以唤醒情绪, 而没有注意到身体变化是需要个体在真实的情境中去“合理”解释的, 离开了无意识解释, 仅有生理反馈同样无法唤醒相应的情绪, 如仅有“打”的动作不一定唤醒“生气”, 钉钉子也是“打”,但没有体验到生气。而情绪感染就发生在真实的情绪情境中, 发生在觉察者模仿他人的情绪行为中,显然这种生理反馈是可以得到合理化解释的, 所以自下而上的情绪体验是能够唤醒的。总之, 刺激事件在情绪感染中起了两个关键性的作用, 一是通过觉察者无意识模仿他人表情而激活自身的生理反馈, 二是为觉察者的生理反馈作出了合理解释。而刺激事件在詹姆斯−兰格理论中的作用也体现在二个方面, 一是激活了外周身体变化(如看到狗追过来就“逃跑”), 二是为这种外周身体变化作出了合理解释(狗可能来咬我)。显然脱离刺激事件本身,外周身体变化对于情绪唤醒而言就显得解释力不够。最后补充一点的是, 詹姆斯−兰格理论不是万能的, 只是描述了自下而上唤醒情绪的一种方式,并不是情绪唤醒的唯一方式。

6 结论

(1) 高低分组在兴趣区特征的相对注视时间上存在显著性差异, 眼动特征能够反映高低分组的情绪觉察水平。

(2) 高分组比低分组具有更高的情绪无意识模仿水平, 高分组在两类情绪的生理唤醒水平上均显著高于低分组。

(3) 通过路径分析, 从实验上证明了情绪感染发生机制的科学性, 情绪感染的发生机制为：感官情绪信息→觉察者觉察→觉察者无意识模仿→生理反馈→情绪体验。

Bai, L., Ma, H., Huang, Y. X., & Luo, Y. J. (2005). The development of native Chinese affective picture system: A pretest in 46 college students.

Chinese Mental Health Journal, 19

(11), 719−722.[白露, 马慧, 黄宇霞, 罗跃嘉. (2005). 中国情绪图片系统的编制——在46名中国大学生中的试用.

中国心理卫生杂志, 19

(11), 719−722.]Balconi, M., & Bortolotti, A. (2012). Empathy in cooperative versus non-cooperative situations: The contribution of self-report measures and autonomic responses.

Applied Psychophysiology and Biofeedback, 37

, 161–169.Balconi, M., & Canavesio, Y. (2013). Emotional contagion and trait empathy in prosocial behavior in young people:The contribution of autonomic (facial feedback) and Balanced Emotional Empathy Scale (BEES) measures.

Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 35

(1), 41–48.Boraston, Z. L., Corden, B., Miles, L. K., Skuse, D. H., &Blakemore, S. (2008). Brief report: Perception of genuine and posed smiles by individuals with autism.

Journal of Autism and Developmental Disorders, 38

(3), 574–580.Cheshin, A., Rafaeli, A., & Bos, N. (2011). Anger and happiness in virtual teams: Emotional influences of text and behavior on others’ affect in the absence of non-verbal cues.

Organizational Behavior and Human Decision Processes,116

, 2–16.Dezecache, G., Conty, L., Chadwick, M., Philip, L., Soussignan,R., Sperber, D., & Grèzes, J. (2013). Evidence for unintentional emotional contagion beyond dyads.

PLoS ONE, 8

(6), e67371.Dimberg, U., Andréasson, P., & Thunberg, M. (2011). Emotional empathy and facial reactions to facial expressions.

Journal of Psychophysiology, 25

(1), 26–31.Falkenberg, I., Bartels, M., & Wild, B. (2008). Keep smiling!Facial reactions to emotional stimuli and their relationship to emotional contagion in patients with schizophrenia.

European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience, 258

, 245–253.Gouizi, K., Reguig, F. B., & Maaoui, C. (2011). Emotion recognition from physiological signals.

Journal of Medical Engineering & Technology, 35

(6–7), 300–307.Hess, U., Kappas, A., McHugo, G. J., Lanzetta, J. T., & Kleck,R. E. (1992). The facilitative effect of facial expression on the self-generation of emotion.

International Journal of Psychophysiology, 12

, 251–265.Jin, L., & Chen, S. S. (2012). Abnormal face processing in children with autism: Evidence from eye movements.

Journal of Zhangzhou Normal University (Natural Science),

(4), 128–132.[金丽, 陈顺森. (2012). 自闭症儿童面孔加工的异常: 来自眼动的证据.

漳州师范学院学报(自然科学版),

(4), 128–132.]Lai, H. L., Li, Y. M., & Lee, L. H. (2012). Effects of music intervention with nursing presence and recorded music on psycho-physiological indices of cancer patient caregivers.

Journal of Clinical Nursing, 21

, 745–756.Laird, J. D., Alibozak, T., Davainis, D., Deignan, K.,Fontanella, K., Hong, J., … Pacheco, C. (1994). Individual differences in the effects of spontaneous mimicry on emotional contagion.

Motivation and Emotion, 18

(3), 231– 247.Magnée, M. J. C. M., De Gelder, B., van Engeland, H., &Kemner, C. (2007). Facial electromyographic responses to emotional information from faces and voices in individuals with pervasive developmental disorder.

Journal of Child Psychology and Psychiatry, 48

(11), 1122–1130.McDonnell, A. (2012). A physical hypothesis for emotional contagion in group cohesion and public order.

8 SCTPLS Conference

.Ooishi, Y., & Kashino, M. (2012). Habituation of rapid sympathetic response to aversive timbre eliminated by change in basal sympathovagal balance.

Psychophysiology, 49

, 1059–1071.Park, M. S., Lee, K. H., Sohn, S. J., Eom, J. S., & Sohn, J. H.(2014). Degree of extraversion and physiological responses to physical pain and sadness.

Scandinavian Journal of Psychology, 55

, 483–488.Stel, M., & Vonk, R. (2009). Empathizing via mimicry depends on whether emotional expressions are seen as real.

European Psychologist, 14

(4), 342–350.Wang, H. B. (2013).

The features and optimization of pre-service teachers' emotional awareness

(Unpublished doctorial dissertation). Shanghai Normal University.[汪海彬. (2013).

职前教师情绪觉察的特点及优化

(博士学位论文). 上海师范大学.]Wang, J. S. (2011).

A research on class-teacher’s affective quality in primary and middle schools

(Unpublished doctorial dissertation). Shanghai Normal University.[王俊山. (2011).

中小学班主任的情感素质研究

(博士学位论文). 上海师范大学.]Wild, B., Erb, M., Eyb, M., Bartels, M., & Grodd, W. (2003).Why are smiles contagious? An fMRI study of the interaction between perception of facial affect and facial movements.

Psychiatry Research, 123

(1), 17–36.Witvliet, C. V. O., Knoll, R. W., Hinman, N. G., & De Young, P.A. (2010). Compassion-focused reappraisal, benefit-focused reappraisal, and rumination after an interpersonal offense:Emotion-regulation implications for subjective emotion,linguistic responses, and physiology.

The Journal of Positive Psychology: Dedicated to Furthering Research and Promoting Good Practice, 5

(3), 226–242.Zhang, Q. Y. (2014).

The mechanism of emotional contagion and its modulation model: A teaching-activities-oriented research

(Unpublished doctorial dissertation). Shanghai Normal University.[张奇勇. (2014).

情绪感染的发生机制及其调节模型——以教学活动为取向

(博士学位论文). 上海师范大学.]Zhang, Q. Y., & Lu, J. M. (2013). What is emotional contagion? The concept and mechanism of emotional contagion.

Advances in Psychological Science, 21

(9), 1596–1604.[张奇勇, 卢家楣. (2013). 情绪感染的概念与发生机制.

心理科学进展, 21

(9), 1596–1604.]Zhang, Q. Y., & Lu, J. M. (2015). The regulation effect of antecedent view on emotional contagion: With examples of teaching activities.

Acta Psychologica Sinica, 47

(6), 797–806.[张奇勇, 卢家楣. (2015). 先入观念对情绪感染力的调节——以教学活动为例.

心理学报, 47

(6), 797–806.]