自杀倾向者在不同语言表述下的阅读眼动特征研究

逯笛言，杨惠淋，梁淑怡，李宇龙，王昕璐，张亚娟，黄玲巧，苗丹民

(1空军军医大学军事医学心理学系航空航天心理学教研室，陕西 西安 710032；2解放军西部战区总医院急诊医学科，四川 成都 610083)

精神病理学认为以间接测量方式进行自杀风险评估可能会起到更为准确的效果[1]。自陈式量表作为目前筛查自杀倾向者的主要手段[2]，一直存在筛查内容敏感和作答结果唯一性的两个弊端[3-4]，而作答者对自杀倾向的瞒报漏报一直影响着心理工作的正常开展。常用的自杀倾向量表表面效度过高，影响检测结果的正确性，为了提高个体的自杀倾向检出的有效性应创建新的评估工具[5]。针对这一问题，美军根据自杀的人际理论对心理检测进行了变革，他们没有把目光聚焦于理论中一旦习得即不可逆的自杀能力，而是严格控制影响自杀倾向的风险因素(如绝望感、归属感缺失和累赘感感知等)[6-7]，从而改善了自杀预防的效果[3，8]，这种通过不直接询问自杀的间接手段取得了不错的成效。该理论提出者JOINER认为，未来要更注重“内隐性的认知”和“语用学”在自杀研究上的应用。隐喻作为常用于表述复杂的思想或情感的强大语言手段[9-11]，能够满足这一设想，促使我们对自杀研究进行新视角的探索。

人类通过视觉能够捕捉83%以上的外界刺激信息[12]，眼动与认知过程之间有着密切的关系[13]，比起其他的认知神经技术，它具有便携、无创性等优点。本研究使用眼动技术采集客观的认知神经指标纳入被试的检测过程，使被试在特殊刺激下的主观作答有了客观的生理记录，这将大大克服作答结果唯一性不足的缺点。

研究使用隐喻语言，结合自杀的人际理论，从而减少自杀筛查内容的敏感性，并加入眼动追踪技术来弥补现有筛查形式的不足，以期提高自杀倾向者的正确检出率。

1 对象与方法

1.1 对象

通过发放个人信息调查表和《自杀意念量表》结合的调查问卷，对某地区4 296名大学生进行自杀倾向筛选，发放问卷4 296份，回收问卷4 211份，其中有效问卷4 177份，有效回收率为97%。有效问卷的被试经过纳入和排除筛查，最终采用目的抽样的方法选取106名大学生作为原始自杀倾向人群进行访谈。同时，采用目的抽样的方法选取110名作为对照组，并通过访谈确定其不存在自杀倾向。

纳入标准：①《自杀意念量表》[14]得分按照高分降序排列，排在前27%纳入自杀倾向组；排在后27%纳入对照组；通过访谈确定各被试是否存在自杀倾向；②年龄18～25岁；③右利手；④符合眼动实验标准者。

排除标准：①出于个人意愿拒绝参与访谈和实验者；②生理原因眼动校准失败人员；③色盲、斜视、色弱，颜色知觉异常；④视力或矫正视力异常(眼镜度数大于300度)；⑤患精神类疾病者；⑥身体存在脑部、眼部器质性病变。

自杀倾向组因校准失败及数据质量问题排除6人，共100人作为自杀倾向组完成眼动实验。对照组因校准失败及数据质量问题排除10人，最后保留100人眼动数据。本实验已于中国临床注册中心注册(注册号：ChiCTR800019761)，获得空军军医大学西京医院临床试验伦理委员会批准(许可证号：KY20182047-F-1)，所有被试皆签署知情同意书。被试基本信息统计见表1。

表1 被试基本信息统计表 (n=200)

1.2 方法

1.2.1 隐喻性语料的形成 根据自杀的人际理论，通过《贝克绝望量表》[15]《人际需求问卷》[16]和《心理痛苦》[17]三个量表筛选出95名被试(三个量表得分同时排在前27%的被试)进行心理访谈，根据半结构化访谈提纲(如“你感觉这种感受像什么”“具体描绘下这种感受吗”等提纲问题)收集自杀倾向者的隐喻性语料(表2)。采用解释现象学分析质性研究，通过整体文本概览阶段、主题细分阶段和冷却汇总阶段三个阶段完成资料分析，得到自杀倾向者隐喻性语料[18-20]。经专家评定过的语料再次返还给来访者，根据反馈意见进行修改，同时对所得到的隐喻语料进行评估，剔除唤醒度过低的条目，最后共保留81条隐喻性自杀倾向语料。

表2 隐喻性自杀倾向语料示例

1.2.2 高表面效度语料形成 研究发现，社交网络上关于自杀话题的宣扬和讨论，可能使更多的人感染负性情绪[21]，发布自杀意念的用户之间往往会形成紧密的虚拟社区。采用爬虫算法[22]对某已自杀死亡的微博博主遗言微博下的评论进行随机选择，共获取留言4 067条。根据相关主题研究的结果，以“想死”“杀”“死了”“自杀”这些高频的自杀关键词为标准选取评论，采用专家评议法进行下一步的评估，确定筛中的高表面效度语料在一定程度上可以表达自杀倾向(表3)。根据隐喻性自杀倾向语料，由研究者对评估过后的爬虫语料进行最后一步筛选，构建条目数相同总字数一致的高表面效度自杀倾向语料。将隐喻性自杀倾向语料和高表面效度自杀倾向语料结合在一起，构成自杀倾向语料，随机排列呈现于眼动实验程序，通过阅读任务获取实验对象的眼动指标。

表3 高表面效度自杀倾向语料示例

1.2.3 问卷筛查 本研究采用国内学者王学志翻译后矫正的《自杀意念量表》的修订版本，共14个条目，包括积极自杀意念和消极自杀意念两个维度。采用5点评分(“从未如此”记1分到“一直如此”记5分)，总分越高表明个体的自杀意念越强烈。本量表具有良好的信效度，其内部一致性系数为0.92，两个维度的Cronbach’s α系数分别为0.95和0.81[23]。

1.2.4 实验设计 本实验采用2(材料类型：隐喻性语料/高表面效度语料)×2(组别：自杀倾向组/对照组)混合设计，组间变量为组别，组内变量为刺激语料。

1.2.5 实验程序 本研究采用的眼动设备为北京博润视动科技有限公司生产的Eyelink Portable Duo便携式眼动仪，使用联想Y700笔记本与其连接，采样率为2 000 Hz。眼动程序通过SR Research的Experiment Builder来设计呈现，将实验指导语和自杀倾向语料导入Experiment Builder中，本研究将每个条目划分出一个兴趣区(areas of interest，AOI)，即题干AOI(图1)。

图1 兴趣区划分

实验使用联想Y700笔记本屏幕呈现，在实验开始前，首先调整座椅和腮托高度，以保证头部中轴线对准屏幕正中央，并告知被试在实验过程中避免头部移动，眼睛距屏幕的垂直距离约为65 cm。其次进入实验程序，首先呈现指导语，待被试阅读完毕后确保被试正确理解指导语，随后开始眼动校准：包括启动主试机、被试机和眼动仪，连接成功后进行九点眼动校准、验证，实验程序见图2。在此过程中排除因生理原因眼动校准不合格者，校准合格者将进入正式实验。

图2 实验程序图

1.2.6 数据处理

1.2.6.1 数据选择 根据实验目的，考虑到被试阅读条目时仅为信息输入的过程，不会有其他的加工，而作答按键时可能存在掩饰漏报的认知加工过程，这部分加工过程会被眼动数据记录下来，可能存在认知加工的数据污染，因此仅分析条目区域记录的眼动数据，确保人群区分的准确有效。依照前人的研究和实验目的，选取具有心理意义的眼动指标，进行描述性统计分析、方差分析，以对不同人群在不同刺激语料下的眼动特征进行研究。

1.2.6.2 眼动指标处理 眼动原始数据经SR Research的Data Viewer导出，利用SPSS 20.0版本软件进行分析整理。Eyelink眼动仪采集的眼动指标分为三类，分别是注视类相关指标、眼跳类相关指标及瞳孔类相关指标。在本部分研究中，根据汉语阅读的眼动研究[24]对眼动特征提取了四种代表性的指标，分别为注视时间持续之和、总注视次数、回视时间和平均瞳孔大小。

1.2.7 统计学分析 使用SPSS 20.0对数据进行整理和分析，具体包括描述性统计、方差分析，并使用Bonferroni方法对多重比较的P值结果进行校正。P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 描述性统计分析

对照组与自杀倾向组在阅读不同性质自杀倾向语料的眼动指标描述性统计结果显示(表4)，两组被试在阅读隐喻语料的过程中所产生的眼动指标均多于高表面效度语料，其中自杀倾向组在阅读隐喻语料时产生的四个眼动指标皆多于高表面效度语料。

表4 不同语料下不同眼动指标的描述性统计

2.2 方差分析

采用方差分析对四个眼动指标(平均瞳孔大小、注视时间持续之和、总注视次数、回视时间)进行分析(表5)，重复测量方差结果显示四个眼动指标的交互作用皆显著，故进行简单效应分析。

表5 四个眼动特征指标重复测量方差分析结果

2.2.1 注视时间持续之和 注视时间持续之和是指落在所有AOI内的注视时间的总和。方差分析结果表明，材料类型主效应显著[F(1，198)=385.954，P<0.001，ηp2=0.661]，隐喻材料的注视时间持续之和显著高于高表面效度材料的注视时间持续之和；组别主效应显著[F(1，98)=904.556，P<0.001，ηp2=0.82]，自杀倾向组的注视时间持续之和显著高于对照组的注视时间持续之和；材料类型×组别交互作用显著[F(1，198)=13.364，P<0.01，ηp2=0.063]，简单效应分析结果表明，在隐喻材料上实验组的注视时间持续之和与对照组的注视时间持续之和的差异显著高于高表面效度材料上二者注视时间持续之和的差异(图3)。

图3 两组人群在阅读语料上的注视时间持续之和

2.2.2 总注视次数 总注视次数是指被试在AOI阅读上的总的注视次数。方差分析结果表明，材料类型主效应显著[F(1，198)=490.354，P<0.001，ηp2=0.712]，隐喻材料的总注视次数显著高于高表面效度材料的总注视次数；组别主效应显著[F(1，198)=22.701，P<0.001，ηp2=0.103]，自杀倾向组的总注视次数显著高于对照组的总注视次数；材料类型×组别交互作用显著[F(1，198)=13.633，P<0.001，ηp2=0.064]，简单效应分析结果表明，在隐喻材料上实验组的总注视次数与对照组的总注视次数差异显著高于高表面效度材料上二者的总注视次数差异(图4)。

图4 两组人群在阅读语料上的总注视次数

2.2.3 回视时间 回视时间是指所有回视到当前AOI的注视时间之和。方差分析结果表明，材料类型主效应显著[F(1，198)=509.577，P<0.001，ηp2=0.72]，隐喻材料的回视时间显著长于高表面效度材料的回视时间；组别主效应显著[F(1，198)=24.453，P<0.001，ηp2=0.11]，自杀倾向组的回视时间显著长于对照组的回视时间；材料类型×组别交互效应显著[F(1，98)=16.986，P<0.001，ηp2=0.079]，简单效应分析结果表明，在隐喻材料上实验组的回视时间与对照组的回视时间的差异显著高于高表面效度材料上二者回视时间的差异(图5)。

图5 两组人群在两种语料上的回视时间

2.2.4 平均瞳孔大小 平均瞳孔大小指被试在阅读条目时记录的平均瞳孔值。方差分析结果表明，材料类型主效应显著[F(1，198)=12.484，P<0.001，ηp2=0.059]，隐喻材料的平均瞳孔大小显著大于高表面效度材料的平均瞳孔大小；组别主效应不显著；材料类型×组别交互效应显著[F(1，98)=7.879，P<0.01，ηp2=0.038]，简单效应分析结果表明，在隐喻语料条件下，自杀倾向组的平均瞳孔大小大于对照组的平均瞳孔大小，差异无统计学意义；在高表面效度语料条件下，自杀倾向组的平均瞳孔大小小于对照组的平均瞳孔大小，差异无统计学意义。在自杀倾向组中，隐喻语料的平均瞳孔大小显著大于高表面效度语料的平均瞳孔大小(P<0.001)；在对照组中，隐喻语料的平均瞳孔大小与高表面效度语料的平均瞳孔大小无统计学差异(图6)。

图6 两组人群在两种语料上的平均瞳孔大小

2.3 机器学习模型预测结果

研究通过机器学习的方法，提取高表面效度语料和隐喻性语料的相应眼动指标，使用三种不同的分类器，分别检测两种语料对自杀倾向人群的分类能力，进而建立一个自杀倾向人群识别模型，为优化心理检测系统进行探索。

本研究中，随机选取数据集中80%的数据作为训练集，剩余20%的数据作为测试集，训练集使用十折交叉验证的方法自动划分为训练集和验证集，然后选取逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机三种模型进行训练。两种语料在三个模型测试集上的准确率如下：隐喻性语料的准确率分别为0.85、0.79和0.82，高表面效度语料的准确率分别为0.77、0.68和0.77。在三个分类器的准确率均是隐喻材料的预测效果高于高表面效度材料，且预测效果最好的是逻辑回归模型(识别准确率为0.85)。

3 讨论

隐喻是表达复杂的思想或情感的一种常用而强大的语言手段[11]。尽管个体的情感有着直接和具体的体验，但将内部感受传达给外界时，使用语言的方式往往是非字面意义上的[25]。隐喻语言主要是以隐喻的方式来理解事物，尤其是抽象个体主观性极强的情感表达，所以隐喻不仅在认知语用领域使用广泛，其在心理治疗中的应用也非常普遍[10]。经质性研究发现，自杀倾向者在心理访谈中会更多地使用隐喻性语言，对于同一情感，即便产生原因不同，不同的人也会产出相似的隐喻语言来进行描绘，以期更准确地传递自身感受和寻求帮助。语言学家莱考夫等[26]认为特定的隐喻可能是突显连贯组织经验的唯一方法，隐喻作为人构建认知的基础影响着行为的产生，此部分隐喻与行为的内在关系，可能成为研究自杀与死亡的新视角。目前，关于隐喻语言结合眼动追踪技术记录被试眼睛活动的实验已逐渐出现[27]，很多研究者开始借此分析受试者理解隐喻语言时的认知加工过程[28]。

眼动技术对自杀倾向者的分辨提供了一种“直接”的测量方法。自杀倾向者在阅读刺激语料时的眼动轨迹不受决策或产出任务时的加工，确保即时记录的生理指标不受策略的影响，没有多余加工的污染，这保证了结果的客观准确。研究表明，对于自杀风险的干预主要在于预防和识别[29]，两种自杀倾向语料经心理学专家的评议和语言学家的校对能够显著对比两者的差异，还保留了原有的负性刺激，使得自杀倾向者和对照组在阅读的加工过程中有了明显的区分刺激。在第二部分眼动研究中，对照组在两种语料的眼动数据总体都低于自杀倾向组，这表示我们有可能通过阅读这种针对性的自杀倾向语言进行人群识别。注视时间持续之和是衡量一个AOI最初的提取和随后的整合指标[30-31]，可能不会反映纯粹的词汇原因，而是更多地显示所读内容的特性，无论是自杀倾向组还是对照组在隐喻性语料的总阅读时间都比高表面效度材料长，这正是证明了个体面对隐喻语言的阅读需要更深的加工。总注视次数是代表眼动加工的晚期指标[13]，在隐喻材料上实验组的总注视次数与对照组的差异显著高于高表面材料上二者的差异(F=13.633，P<0.001)，结合注视时间之和的统计结果(F=13.364，P<0.01)，这两者共同反映了注视水平，个体的注视水平越高，其对输入信息的认知加工水平也越高，自杀倾向组在阅读隐喻性语料时有更多的注视次数和更长的注视时间，这表示认知加工的程度更深刻。回视时间是代表词汇后期加工过程的指标[31]，大脑对此类信息输入的加工处理时间越长，则代表首次遇到一个项目时在理解上存在困难以及随后克服困难所需的时间越长，研究中较长的回视时间反映出隐喻性语料对自杀倾向组具有吸引力(F=16.986，P<0.001)。瞳孔大小的变化可以作为心理加工的强度指标[32]，其往往被用来推测认知负荷的大小和反应情绪变化，自杀倾向组在阅读隐喻材料时的平均瞳孔直径显著大于对照组(F=7.879，P<0.01)，这证明了输入阅读隐喻性语料的心理加工强度明显增大并引起一些有关情绪的变化，加工复杂句子时的瞳孔直径变化明显大于加工简单句子，可看作该指标即时反映了言语加工过程中认知负荷变化。对于自杀倾向者而言，在浏览隐喻语料上产生了更长的注视时间持续之和、回视时间、更多的注视次数以及更大的平均瞳孔值，这说明隐喻性语料生动形象的描述对自杀倾向者的唤醒更强，阅读语料过程中复杂的刺激导致了更深刻的认知加工[33]，这机器学习模型也得到不错的预测效果，这为我们日后进行自杀倾向筛查的改良提供了一些实践证据。

本研究基于自杀的人际理论结合隐喻语言，探究自杀倾向者阅读有针对性自杀倾向语料的眼动特征，结果发现两组被试在不同刺激下产生了不同的眼动模式，在控制其他变量下，隐喻性语料使自杀倾向者产生了更深刻的加工，为识别自杀倾向人群提供了一种手段。不足之处在于实验对象较为单一，应扩大被试群体，纳入更多的人群，以及加入面部表情分析、皮肤电等测量手段，结合机器学习技术[34]，可能更利于自杀倾向者的识别与检出。