余 成 黄碧玉 姚雨佳
(1.浙江工业大学教育科学与技术学院,杭州 310023;2.浙江中医药大学人事处,杭州 310053)
社交障碍是自闭症谱系障碍(autism spectrum disorders,ASD)的典型特征之一(American Psychiatric Association,2013),典型表现为社会互动困难。社会互动是主动发起或响应他人行为进行交互的社交行为(Kamps,Barbetta,Leonard,& Delquadre,1994),ASD儿童缺乏主动社会互动行为,响应社会互动时也表现异常。为改善ASD儿童社交能力,社会故事法(Gray & Garand,1993)、关键反应训练(Koegel,Koegel,Harrower,& Carter,1999)和视频示范(Nikopoulos & Keenan,2004)等方法被用于其社会互动行为干预训练,并经循证实践证明有效(魏寿洪,王雁,2011)。但以上方法在促进ASD儿童主动社交方面仍存在局限:ASD儿童缺乏社交兴趣,情绪唤醒困难;ASD儿童回避社交,惧怕人类面孔和眼睛;ASD儿童主动性社会互动行为发生率低。因此,增强社交兴趣和情绪唤醒,缓解社交回避,诱导社会互动行为主动发生,既是改善ASD儿童社交障碍的前沿课题,也是ASD康复实践亟待攻克的难题。
随着人工智能发展,社交机器人因外观和功能优势成为改善ASD儿童社交能力的新兴工具。在外观上,ASD儿童偏爱非生命特征(Shamsuddin,Yussof,& Mohamed,2015),社交机器人能引起其社交兴趣,缓解焦虑、恐惧等消极情绪(王永固等,2018);在功能上,社交机器人具备人类化特点,能与ASD儿童进行社交互动,并提供反馈以增强其积极社交体验(Cabibihan,Javed,Ang,& Aljunied,2013)。
Tanaka和Sung(2013)提出,ASD儿童将人类面孔和眼睛视为具有威胁和厌恶感的刺激并回避。研究发现,ASD儿童注视人类目光时的情绪唤醒水平与其社交障碍程度相关(Kaartinen et al.,2012)。人类面孔和眼睛作为情绪诱导因素会激发自主神经系统反应,并引起电生理变化(Riby,Whittle,& Doherty-Sneddon,2012)。其中,皮电是反映个体情绪唤醒的重要电生理指标(Vossel,Stern,Ray,& Quigley,2001)。Kleinhans等(2008)发现,ASD儿童注视人类目光时的皮电反应比正常儿童弱。另外,ASD儿童对社交机器人存在明显偏好行为(Bekele et al.,2013)。但是,社交机器人能否对ASD儿童产生积极情绪唤醒、增强社交兴趣并缓解社交回避有待验证。
相关研究证实,社交机器人能为ASD儿童提供安全和稳定的环境,稳定其情绪,对语言、眼神注视、模仿和合作等社会互动行为进行干预训练(Dautenhahn,Werry,Salter,& Te Boekhort,2003;Kim et al.,2013;Zheng et al.,2014)。现有研究多以响应性社会互动行为作为目标行为,借助社交机器人进行长期、反复的训练以改善ASD儿童社交障碍。但是,如何通过社交机器人诱导ASD儿童主动性社会互动行为发生有待进一步探索。
鉴于此,本研究通过社交机器人和人进行社会互动行为诱导,以ASD儿童的情绪唤醒和社会互动行为反应为指标,从生理和行为两方面探究社交机器人对ASD儿童社会互动行为的诱导效应,分析社交机器人对社交兴趣与情绪唤醒增强、社交回避缓解和主动性社会互动行为发生的作用,为社交机器人应用于ASD康复实践提供理论支持。
本研究被试来自杭州市某自闭症康复机构,筛选标准:(1)被诊断为儿童自闭症或自闭症谱系障碍;(2)无视听障碍;(3)能听懂简单指令;(4)无自残、攻击等严重问题行为。
通过随机抽样在符合标准的被试中选取30人,随机分配至“机器人-人”和“人-机器人”两种实验顺序组,每组15人,并检验实验顺序效应。剔除中途退出或未完成实验的被试,最终被试24人,男孩22人,女孩2人,“机器人-人”组13人,“人-机器人”组11人,年龄为5.31±1.18岁,均接受《自闭症儿童心理教育评估(第三版)》(PEP-3)。被试PEP-3沟通得分18.50±6.57,行为得分16.79±9.34,体能得分16.92±8.65,其发展和适应程度整体表现严重落后;不同实验组被试PEP-3沟通、行为和体能得分无显著差异(p>0.05)。
本研究采用被试内设计,自变量为诱导社会互动行为的社交对象(NAO机器人、人)。因变量为被试社会互动行为和皮电反应,包括实验中被试靠近、接触、模仿和眼神注视的发生次数,眼神注视时长占实验时长比率及皮电变化率。
按照社会互动行为诱导方案,由NAO机器人和人对被试执行打招呼、手指指示和眼神跟随三个活动,实验时长约30分钟,全程录像。
实验室遮光和隔音效果良好。实验有4名主试,主试A执行社会互动行为诱导方案并协助NAO机器人执行方案,主试B操作计算机控制NAO机器人,主试C操作Biofeedback 2000 x-pert生物反馈仪,主试D照看被试,主试A、B、C为研究团队成员,主试D为康复机构治疗师,所有主试在实验中均为同一人。
2.3.1 社会互动行为诱导方案
基于ASD康复理论基础与实践经验,设计社会互动行为诱导方案,由社交对象执行,NAO机器人执行诱导方案通过Python语言编程实现。本方案包括三个环节:(1)打招呼,社交对象向被试眨眼睛、招手和对话,使被试融入社交情境;(2)手指指示,社交对象用手指随机指向被试左右的中性刺激物8次,并伴随语言“看我的手指”“看这边”,手指指示跟随是重要的社交技能,与跟随、模仿等行为密切相关;(3)眼神跟随,社交对象随机注视被试左右的中性刺激物8次,并伴随语言“看我的眼睛”“看这边”,眼神跟随为更复杂的社会互动行为,有助于ASD儿童进行高功能的社交活动。
2.3.2 《社会互动行为观察记录表》
根据国内外研究(Dawson,Meltzoff,Osterling,& Rinaldi,1998;林姿伶,2003;刘昊,刘立辉,2010;Robins,Dautenhahn,Te Boekhorst,& Billard,2004),本研究选取靠近、接触、模仿和眼神注视作为社会互动行为,并对其进行操作性定义,见表1。采用《社会互动行为观察记录表》记录被试行为数据,包括:被试基本信息;靠近、接触、模仿和眼神注视次数;眼神注视时长和实验时长。
表1 社会互动行为操作性定义与计数标准
社会互动行为数据包括靠近、接触、模仿和眼神注视行为发生次数,以及眼神注视时长占实验时长比率,由2名研究者根据其操作性定义,观看录像并计数,取平均值,进行观察者一致性检验。眼神注视时长占比=眼神注视时长/实验时长。
以皮电变化率为情绪唤醒程度指标,共测四个阶段皮电反应过程值:基线、打招呼、手指指示和眼神注视,由Biofeedback 2000 x-pert生物反馈仪记录。皮电变化率=∣皮电反应过程值-基线值∣/基线值。
使用Excel汇总行为、皮电数据,导入SPSS 22.0进行统计分析。
3.1.1 观察者一致性检验
采用Spearman等级相关检验行为发生次数的观察者一致性,采用Pearson积差相关检验行为持续时间的观察者一致性。结果表明,不同研究者所记录的数据呈现较高一致性,见表2。
3.1.2 实验顺序效应检验
Wilcoxon秩和检验表明,不同实验顺序组在不同诱导环节社会互动行为发生次数和皮电变化率均无显著差异(p>0.05)。以实验顺序为自变量,以不同诱导环节被试眼神注视时长占比为因变量,进行独立样本t检验,结果表明,不同实验顺序组在不同诱导环节眼神注视时长占比均无显著差异(打招呼:t22NAO=-1.33,p>0.05;t22人=-1.69,p>0.05;手指指示:t22NAO=0.10,p>0.05;t22人=1.24,p>0.05;眼神跟随:t22NAO=-0.53,p>0.05;t22人=0.33,p>0.05),描述性统计见表3。综上,实验顺序对实验结果无显著影响。
表2 观察者计数相关系数
注:**指p<0.01。
表3 不同实验顺序组被试行为与皮电数据描述性统计(M±SD)
3.2.1 不同社交对象诱导被试社会互动行为发生次数的差异
3.2.2 被试对不同社交对象眼神注视时长占比的差异
以社交对象为自变量,不同诱导环节中被试眼神注视时长占比为因变量,进行单因素重复测量方差分析,描述性统计见表5。结果表明,不同诱导环节,被试对NAO机器人眼神注视时长占比均显著高于人(F(1,23)打招呼=379.66,p<0.001,η2=0.943;F(1,23)手指指示=186.70,p<0.001,η2=0.890;F(1,23)眼神跟随=66.83,p<0.001,η2=0.744)。
表4 社会互动行为发生次数描述性统计(M±SD)
表5 眼神注视时长占比描述性统计(M±SD)
表6 皮电变化率描述性统计(M±SD)
本研究发现,ASD儿童与NAO机器人互动时表现出更强的趋向性和偏好性,具体表现为高频率的靠近、接触,长时间的眼神注视,与前人研究结果一致(Tapus et al.,2012)。同时,本研究采用皮电反映ASD儿童在社交互动诱导过程中的情绪唤醒程度,皮电水平高低对应刺激物对情绪唤醒程度的高低(Bradley,Codispoti,Cuthbert,& Lang,2001)。本研究结果表明,打招呼时,ASD儿童对NAO机器人的皮电变化率高于人,情绪唤醒程度更高。实验录像也显示,ASD儿童对NAO机器人表现出愉悦的表情和行为。ASD儿童害怕并回避与人社交,阻碍其社会互动行为的产生和社交能力的提高。相反,ASD儿童对非生命特征的偏好使其对机器人兴趣强烈,并在互动时达到更高的情绪唤醒水平,伴随积极情绪体验,主动发起靠近、接触和眼神注视,进而促进ASD儿童主动社交。
另外,本研究发现,在手指指示和眼神跟随环节,ASD儿童对NAO机器人存在明显的趋向行为,其皮电变化率在不同社交对象上却无显著差异,表明社交机器人无法使ASD儿童产生持续的情绪唤醒。根据情绪唤醒模型,ASD个体杏仁核活跃度低,注视人类面孔和眼睛时生理唤醒水平低,导致其与人类社交时难以获得积极心理体验(李永刚,2018)。在打招呼阶段,ASD儿童对不同社交对象的情绪唤醒有显著差异,但差异随时间推移而消除。这或许与杏仁核激活水平降低有关,即与社交机器人互动初期,ASD儿童的杏仁核激活水平较高,随互动进行杏仁核激活水平降低至与人互动无异。可见,社交机器人在一定程度上能增强ASD儿童社交时的情绪唤醒,产生积极心理体验,但如何保证积极、持续的情绪唤醒仍需研究。
本研究设计社会互动行为诱导方案,比较不同社交对象对被试社会互动行为的诱导效应,结果表明,较之于人,社交机器人更有效地诱导ASD儿童社会互动行为主动发生,其靠近、接触和眼神注视等行为发生次数更多。正如Robins等(2004)研究发现,ASD儿童在与社交机器人的社交互动中,其靠近、接触和眼神注视等亲社会行为的发生呈现增长趋势。
眼神蕴含大量社交信息,而ASD儿童存在眼神注视缺陷(陈莲俊,2012)。Dalarli等(2017)研究发现,社交机器人能吸引ASD儿童的注意,增加其眼神注视次数。本研究也证实,较之于人,社交机器人诱导ASD儿童的眼神注视次数更多,眼神注视时间更长。社交机器人具备良好的眼神注视诱导效果,既能提升ASD儿童通过眼神接受、理解并表达社交信息的能力,又能促进其他社会互动行为的产生和社交能力的发展。
另外,本研究并未发现社交机器人和人在诱导ASD儿童主动发起模仿行为方面的差异。Carpenter等人(2002)提出,ASD儿童的模仿能力与其语言、社交等能力发展密切相关。模仿行为因激发方式不同可分为被动模仿和主动模仿(庾晓萌,2015)。研究证实,ASD儿童能响应社交机器人的指令而对社会互动行为进行被动模仿(Dautenhahn,Werry,Salter,& Boekhort,2003;Duquette,Michaud,& Mercier,2008;Warren et al.,2015;Zheng et al.,2014)。例如,Duquette等(2008)发现,ASD儿童能够模仿社交机器人的表情。Warren等(2015)考察ASD儿童和正常儿童在提示下模仿人和机器人的行为差异,发现ASD儿童模仿机器人行为的成功率和正确率更高。以上研究均通过社交机器人提示ASD儿童进行模仿,并未探究其对主动模仿的作用。为此,本研究考察社交机器人能否诱导ASD儿童发生主动模仿行,但未得到证实。究其原因,对目标行为意图的理解是激发主动模仿的重要因素(Roger et al.,2007),但镜像神经系统功能紊乱导致ASD儿童对动作意图的理解能力损伤,使其难以进行主动模仿(Oberman et al.,2005)。主动模仿是ASD儿童获得社交知识和技能的重要途径,如何利用社交机器人设计有效的主动模仿行为诱导方案,改善ASD儿童因生理损伤造成的主动模仿能力缺陷,提高其社交能力有待探索。
未来研究可从以下方面深化。首先,开展纵向追踪研究,分析ASD儿童与社交机器人社交互动时社会互动行为、社交兴趣和情绪唤醒的变化趋势。其次,采用眼动和电生理技术分析社交机器人的非生命特征对ASD儿童主动社交的诱导作用,设计社交机器人外观和功能,增强ASD儿童社交动机。最后,现有研究中社交机器人按既定程序执行活动,与ASD儿童互动灵活性有待加强,可对社交互动行为、生理反应等数据进行实时监控和分析,调整社交机器人的反应程序,优化社交互动过程,帮助ASD儿童获得更多积极社交体验,改善其主动社交能力。