具身的情绪调节：面部表情对内隐情绪的影响(2)
本研究的目的是，用内隐情绪测量工具检验面部表情对情绪调节的作用。研究一修订IPA-NAT为中文版，并检验其信效度。研究二用实验法探索面部表情微笑和不笑对消极情绪调节的作用，并引入IPANAT中文版测量个体的情绪变化。
2研究一
2.1方法
2.1.1量表编制
(1)选择人造词。将俄文与英文字母随机组合成含5个字母的人造词，形成20个人造词的评分问卷。30名被试(男13，女17，母語均为汉语，平均年龄23.62±2.89岁)对问卷中人造词的主观愉悦度进行3到3的7级评分，最终选取愉悦度均值在-0.1到0.1间的6个人造词。(2)选择情绪词。为更好代表积极情绪和消极情绪维度，分别选取PANAS中文版的积极情绪和消极情绪维度中因素载荷最高的3个情绪词(活跃的、充满热情的、快乐的、羞愧的、难过的、害怕的)。每个人造词均匹配6个情绪词，形成36个项目的IPANAT中文版问卷。要求对人造词代表情绪词的程度进行4级评分。
2.1.2正式施测
623名被试参与了信效度检验，母语均为汉语。其中男205人，女415人，性别资料缺失3人。年龄16-29岁439人，30-44岁153人，45-60岁27人，年龄资料缺失4人。参照积极情绪和消极情绪与人格，情绪障碍，情绪调节策略的联系，选取PANAS中文版(邱林，郑雪，王雁飞，2008)，大五人格神经质和外倾性分量表(聂衍刚，林崇德，郑雪，丁莉，彭以松，2008)，SCL-90抑郁和焦虑分量表，情绪调节问卷(ERQ)中文版(王力，柳恒超，李中权，杜卫，2007)作为效标。对上述问卷进行组合，形成三套模板，每套题目数相似，被试随机参与任一模板测试。
2.2结果
2.2.1探索性因素分析
第一，计算每个情绪词得分。例如，虬决乐的”得分等于“快乐的”与6个人造词匹配的得分总和。第二，对6个情绪词得分，利用主成分分析法，以最大变异法进行因子旋转，得到旋转后的因素载荷矩阵。最终析取两个因素(初始特征值大于1)作为主成分因素，F1，F2因素分别可解释47.09%，31.87%的总体方差。
表1显示，3个积极情绪词在因素F1上载荷接近1(大于0.9)，在因素F2上载荷接近0(小于0.1)，将F1命名为内隐积极情绪(implicitpositiveaffect，以下简称IPA)。3个消极情绪词在F2上载荷接近1(大于0.7)，在F1上载荷接近0(小于0.1)，将F2命名为内隐消极情绪(implicitnegativeaffect，以下简称INA)。量表计分方式为，分别将积极和消极情绪词得分相加，得到IPA和INA分量表分数。
2.2.2信度分析
IPA与INA分量表Cronbach’s a系数分别是0.912和0.826，间隔两周重测信度分别为0.724和0.588，且均达到显著性水平。
2.2.3关联效度
(1)表2显示，IPA与外显积极情绪呈正相关，INA与外显消极情绪呈正相关。
(2)由表3可知，IPA与外倾性呈显著正相关，与神经质性呈显著负相关。1NA与神经质性、抑郁、焦虑、表达抑制呈显著正相关。
2.2.4结构效度
(1)采用皮尔逊相关考察各情绪词条目之间以及与分量表总分的相关(表4)，各积极情绪词条目与IPA分量表得分呈显著正相关(0.92-0.93)，积极情绪词条目间呈显著正相关(0.77-0.78)。消极情绪词条目与INA分量表得分呈显著正相关(0.81-0.90)，消极情绪词条目间呈显著正相关(0.52-0.73)。
(2)根据探索性因素分析的结果和情绪的两维度理论，设定二因子模型，把内隐积极情绪维度的3个情绪词和内隐消极情绪维度的3个情绪词分别作为潜变量指标。使用Amos17.0进行验证性因素分析，假设模型的拟合指标为：x2/df=1.64(小于3)，RMSEA=0.04(小于0.08)，GFI、AGFI、NFI、CFI均大于0.9，说明模型拟合良好。
2.3讨论
测验编制首先考虑了个体间人造词主观联想误差。预研究中使用IPANAT原版(英文人造词)呈现给被试，发现高英语水平被试常根据英文词根推断人造词意义。这与使用人造词来减少主观联想误差的意义相悖。因此，最终选择了在我国使用较少的俄文字母为主，辅以少量英文字母混合组成人造词。以使得人造词更加无意义，更加中性。
关联效度结果中，IPA、INA分别与人格、情绪障碍、情绪调节策略的关系，与外显PA和NA的已有结果基本一致。因此推知，在IPANAT中文版中，若不考虑状态性的情境线索因素，IPA可以在一定程度上协助识别外倾性，INA可协助识别神经质性、抑郁、焦虑和表达抑制。但是内隐情绪研究相比内隐态度，内隐认知起步晚，理论和实证研究体系也正在发展中，需要研究者不断修订和完善。
3研究二
3.1方法
3.1.1被试
97名被试(31男，66女，平均年龄37.98±6.94岁)随机分人三组(微笑组，不笑组，对照组)，所有被试无精神疾病史，双眼视力或矫正视力正常，右利手。实验后给予纪念品。
3.1.2设计
采用3(表情控制：微笑，不笑，对照组)x2(重复测量：T1，T2)两因素混合实验设计。因变量分别为IPANAT中文版，PANAS中文版的两次测量分数与反应时。
3.1.3程序
用E-prime2.0软件编制实验程序，记录被试情绪测验中的按键和反应时数据，每个被试单独在实验隔间内完成。为掩蔽真实的研究目的，实验前告知被试这是关于直觉的实验。实验步骤如下：
(1)主试指导被试进行实验前按键练习。(2)被试观看《中国情绪影像材料库》中用于引发愤怒情绪的影片剪辑(徐鹏飞，黄宇霞，罗跃嘉，2010)，以诱发消极情绪。(3)第一次情绪测量(Timel，简称T1)。(4)主试协助被试根据计算机屏幕呈现的指导语，运用Straek等(1988)的行为控制范式，完成表情控制(见图1)，三组被试均保持自然坐姿。为卫生安全起见，将笔改为一次性筷子。微笑组：牙齿横咬筷子。不笑组：嘴唇竖含筷子。对照组：不控制表情。(5)第二次情绪测量(Time2，简称T2)。 (鲍婧 傅纳)
2研究一
2.1方法
2.1.1量表编制
(1)选择人造词。将俄文与英文字母随机组合成含5个字母的人造词，形成20个人造词的评分问卷。30名被试(男13，女17，母語均为汉语，平均年龄23.62±2.89岁)对问卷中人造词的主观愉悦度进行3到3的7级评分，最终选取愉悦度均值在-0.1到0.1间的6个人造词。(2)选择情绪词。为更好代表积极情绪和消极情绪维度，分别选取PANAS中文版的积极情绪和消极情绪维度中因素载荷最高的3个情绪词(活跃的、充满热情的、快乐的、羞愧的、难过的、害怕的)。每个人造词均匹配6个情绪词，形成36个项目的IPANAT中文版问卷。要求对人造词代表情绪词的程度进行4级评分。
2.1.2正式施测
623名被试参与了信效度检验，母语均为汉语。其中男205人，女415人，性别资料缺失3人。年龄16-29岁439人，30-44岁153人，45-60岁27人，年龄资料缺失4人。参照积极情绪和消极情绪与人格，情绪障碍，情绪调节策略的联系，选取PANAS中文版(邱林，郑雪，王雁飞，2008)，大五人格神经质和外倾性分量表(聂衍刚，林崇德，郑雪，丁莉，彭以松，2008)，SCL-90抑郁和焦虑分量表，情绪调节问卷(ERQ)中文版(王力，柳恒超，李中权，杜卫，2007)作为效标。对上述问卷进行组合，形成三套模板，每套题目数相似，被试随机参与任一模板测试。
2.2结果
2.2.1探索性因素分析
第一，计算每个情绪词得分。例如，虬决乐的”得分等于“快乐的”与6个人造词匹配的得分总和。第二，对6个情绪词得分，利用主成分分析法，以最大变异法进行因子旋转，得到旋转后的因素载荷矩阵。最终析取两个因素(初始特征值大于1)作为主成分因素，F1，F2因素分别可解释47.09%，31.87%的总体方差。
表1显示，3个积极情绪词在因素F1上载荷接近1(大于0.9)，在因素F2上载荷接近0(小于0.1)，将F1命名为内隐积极情绪(implicitpositiveaffect，以下简称IPA)。3个消极情绪词在F2上载荷接近1(大于0.7)，在F1上载荷接近0(小于0.1)，将F2命名为内隐消极情绪(implicitnegativeaffect，以下简称INA)。量表计分方式为，分别将积极和消极情绪词得分相加，得到IPA和INA分量表分数。
2.2.2信度分析
IPA与INA分量表Cronbach’s a系数分别是0.912和0.826，间隔两周重测信度分别为0.724和0.588，且均达到显著性水平。
2.2.3关联效度
(1)表2显示，IPA与外显积极情绪呈正相关，INA与外显消极情绪呈正相关。
(2)由表3可知，IPA与外倾性呈显著正相关，与神经质性呈显著负相关。1NA与神经质性、抑郁、焦虑、表达抑制呈显著正相关。
2.2.4结构效度
(1)采用皮尔逊相关考察各情绪词条目之间以及与分量表总分的相关(表4)，各积极情绪词条目与IPA分量表得分呈显著正相关(0.92-0.93)，积极情绪词条目间呈显著正相关(0.77-0.78)。消极情绪词条目与INA分量表得分呈显著正相关(0.81-0.90)，消极情绪词条目间呈显著正相关(0.52-0.73)。
(2)根据探索性因素分析的结果和情绪的两维度理论，设定二因子模型，把内隐积极情绪维度的3个情绪词和内隐消极情绪维度的3个情绪词分别作为潜变量指标。使用Amos17.0进行验证性因素分析，假设模型的拟合指标为：x2/df=1.64(小于3)，RMSEA=0.04(小于0.08)，GFI、AGFI、NFI、CFI均大于0.9，说明模型拟合良好。
2.3讨论
测验编制首先考虑了个体间人造词主观联想误差。预研究中使用IPANAT原版(英文人造词)呈现给被试，发现高英语水平被试常根据英文词根推断人造词意义。这与使用人造词来减少主观联想误差的意义相悖。因此，最终选择了在我国使用较少的俄文字母为主，辅以少量英文字母混合组成人造词。以使得人造词更加无意义，更加中性。
关联效度结果中，IPA、INA分别与人格、情绪障碍、情绪调节策略的关系，与外显PA和NA的已有结果基本一致。因此推知，在IPANAT中文版中，若不考虑状态性的情境线索因素，IPA可以在一定程度上协助识别外倾性，INA可协助识别神经质性、抑郁、焦虑和表达抑制。但是内隐情绪研究相比内隐态度，内隐认知起步晚，理论和实证研究体系也正在发展中，需要研究者不断修订和完善。
3研究二
3.1方法
3.1.1被试
97名被试(31男，66女，平均年龄37.98±6.94岁)随机分人三组(微笑组，不笑组，对照组)，所有被试无精神疾病史，双眼视力或矫正视力正常，右利手。实验后给予纪念品。
3.1.2设计
采用3(表情控制：微笑，不笑，对照组)x2(重复测量：T1，T2)两因素混合实验设计。因变量分别为IPANAT中文版，PANAS中文版的两次测量分数与反应时。
3.1.3程序
用E-prime2.0软件编制实验程序，记录被试情绪测验中的按键和反应时数据，每个被试单独在实验隔间内完成。为掩蔽真实的研究目的，实验前告知被试这是关于直觉的实验。实验步骤如下：
(1)主试指导被试进行实验前按键练习。(2)被试观看《中国情绪影像材料库》中用于引发愤怒情绪的影片剪辑(徐鹏飞，黄宇霞，罗跃嘉，2010)，以诱发消极情绪。(3)第一次情绪测量(Timel，简称T1)。(4)主试协助被试根据计算机屏幕呈现的指导语，运用Straek等(1988)的行为控制范式，完成表情控制(见图1)，三组被试均保持自然坐姿。为卫生安全起见，将笔改为一次性筷子。微笑组：牙齿横咬筷子。不笑组：嘴唇竖含筷子。对照组：不控制表情。(5)第二次情绪测量(Time2，简称T2)。 (鲍婧 傅纳)