语义空间理论：一种计算情绪的方法

文献:Cowen, A, S. , & Keltner, D. (2020). Semantic Space Theory: A computational approach to emotion. Trends in Cognitive Sciences(2110), 13. https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.11.004 论文原文

1.背景介绍 ¶

关于情绪的四个中心问题：哪些解释过程会引起情绪体验？人们如何认识他人的情绪表达？大脑如何反映这些过程？跨文化和物种普遍存在哪些行为？两种观点推动了对这些问题的回答：基本情绪理论（basic emotion theory，BET）和建构主义（constructivism）（评估（appraisal）理论通常介于两者之间）。这些理论的分歧之处在于情绪在生物学上的准备程度，应该如何将其概念化以及如何组织行为；但它们在假设情绪解决了生物学难题的观点上趋于一致：我们的大脑适应了生存和繁殖，但我们的日常决策往往与这些目标相差甚远。在这些理论之间做出判断的努力集中在研究六种基本情绪主观体验、原型表达以及潜在的身体和大脑状态之间的一对一映射。在BET中，证实这些一对一映射的证据揭示了情绪的本质；在建构主义的观点中，证实这些一对一映射的证据表明，情绪不是自然的。最终的分歧仍然存在于情绪的本质上。基于以上背景，研究者提出了关于情绪的另一种观点：语义空间理论。这种计算方法使用范围广泛的自然主义刺激和开放式统计技术来捕获与情绪有关的行为的系统变化。

图2

2.情绪的语义空间 ¶

图3

情绪的语义空间由三个属性定义。首先是维度：在空间中区分出多少种不同的情绪？第二个是空间中状态的分布：情绪类别之间是否存在离散的边界，或者存在重叠？第三是情绪的概念化：哪些概念最能准确地捕捉人们对主观体验和表现行为的内隐或外在区别？经验和表达是否对应于特定的情绪？语义空间体现了更广泛的目标：将信号与噪声分离。精确地表示这些含义就是将它们映射到捕捉与情绪相关的行为的系统差异维度上。语义空间的特征还在于状态沿其维度的分布：情绪是否是离散的过程？我们该将语义空间概念化？

3.情感体验和表达是高维的、可分类的、混合的 ¶

图4

图5

跨文化研究的结果中出现了三个与理论相关的主题：首先，情感占据着高维空间，人们可以区分视频中的至少27种主观体验、非言语的24中情绪以及面部和身体表达的28种不同的情绪（图1B，C）。这与建构主义理论中的低维假设（情绪在很大程度上可以还原（reducible）为价和唤醒）相反。第二，在情绪体验以及对面部和声音的情绪的识别中，BET预言的特定情绪更为重要。最后，被视为离散的情绪类别（例如，愤怒和厌恶）被混合的体验和表情梯度所桥接（图1B–E），例如，恐惧、惊奇和敬畏的单纯表达被可靠地传递中间含义的面部和声音的复合梯度所桥接。研究者映射了由6000多种不同的面部、身体和声音表达以及由音乐和视频（图1C，D）引起的独特精神状态（图1B，E），发现了18种情绪，可以通过面部、身体和声音表达可靠地加以区分（图1B），并可以通过不同的视频（图1C）或音乐样本（图1D）来诱发，另有12种情绪状态记录了仅在某些形式上与明显的先行词和表情相关。 中西方文化的差异导致情绪维度的差异，对古代美国雕塑的面部表情计算分析的结果表明，在特定的社会背景下，这些表情更符合西方人的期望。 图1中解释的信息集中在传统情绪模型（基本的6种、效价和唤醒状态）捕获了多少信息和忽略了多少信息，分别捕获了约30％的系统方差。

图1

4.新兴分类法的扩展：脑反应和哺乳动物行为模式 ¶

寻找伴随情绪体验和表达的神经反应，以及它们在哺乳动物神经生理学和信号传导行为中的相似性，一直是研究的中心领域。这些证据与关于情绪的生物学准备及其所发挥的功能的进化论证密切相关。

广泛的刺激、开放式行为测量和模型比较方法的使用可以很容易地扩展到情绪神经基础的研究。这种方法超越了长期寻找六种基本情绪和大脑粗糙（coarse）区域之间一一对应关系的方法，而转向了由数据驱动的情绪相关神经反应模型。然而，研究仍然很大程度上依赖于相对较少的刺激或条件，并不能充分区分情绪表征与感官表征和语义特征表征。 最近一项研究发现，情绪相关的表示分布在默认模式网络（DMN）中心附近的跨模式大脑区域，例如前额叶皮层和角回。这些发现建立在充分重复的观察基础之上，即在情绪体验期间DMN的活动有所不同，归因于什么构成了DMN活动的这些模式。即，DMN上的活动对应于自我报告的经历，例如焦虑、厌恶，而不是广泛的维度（例如效价和唤醒或刺激的语义内容、例如动物或风景）。这项研究表明，特定的情绪是整个大脑中情绪表达的主要内容。 研究人员发现，特定情绪的体验涉及多个相互作用的系统——位于DMN和皮层下区域附近—这些系统对感知到的威胁和机会做出反应，进入不同的状态。鉴于这些系统在被动观看视频期间编码了情绪体验（或能力），因此这些发现支持以下观点：特定的情绪会主动招募可能支持适应性行为反应的心理能力，而且超出我们直接控制的范围；混合状态实际上是在大脑活动的中间模式中表现出来的，情绪的神经基础驻留在一个高维、复杂的语义空间中。

在进化方面，假设灵长类动物和其他哺乳动物在表现形式、背景发生和功能（例如，对附近个体的影响）方面与人类情绪表达相类似的行为。在表2中，研究者综合了哺乳动物行为和神经生理学的观察结果，并与12种情绪相比较，这些情绪在主观体验、表达和人脑活动方面表现出明显差异。

5.结论 ¶

超过25种不同的情绪体验具有不同的相关先行词（antecedents）和表情。这些情绪是高维的（high-dimensional）、绝对的、并且常常是混合的。语义空间理论这种方法还揭示了特定的情绪（比效价更重要）组织了情绪体验、表达和神经处理。总体而言，超越传统模型来研究更广泛的情感语义空间可以丰富我们对人类体验的理解。