高功能自闭症青少年的面部表情识别缺陷和对情绪的内隐态度

文献:Liu, T. L., Wang, P. W., Yang, Y. H. C., Hsiao, R. C., Su, Y. Y., Shyi, G. C. W., & Yen, C. F. (2019). Deficits in facial emotion recognition and implicit attitudes toward emotion among adolescents with high functioning autism spectrum disorder. Comprehensive Psychiatry, 90, 7–13. https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2018.12.010 

论文原文

1.背景介绍 ¶

社交互动障碍（Impaired social interaction）是自闭症谱系障碍（ASD）的核心特征之一。ASD患者情绪感知和理解能力受损的一种解释是其社交动机不足，面部情绪识别（FER）是社交互动的重要元素之一。过去，FER研究工具中用于研究ASD情绪的图像主要由高强度的面部表情组成。最近，研究人员也开始测试被试从低强度到高强度的面部表情刺激的排序。这些刺激不仅可以用来测量准确性，而且可以用来测量面部表情的准确识别所需的强度。但是不足之处是，所有研究的样本量都很小。另外，非ASD人群对不同的情绪强度会有不同的反应，例如，孩子感觉到父母对自己发脾气时，会影响他们是否修正自己的错误行为。 研究表明，人的面部表情和他们的情绪之间并不总是一致的，会通过内隐关联过程（association processes）自动处理FER，关联过程可能会引起情绪干扰。关于ASD与非ASD的情绪识别过程中的情绪干扰是否有所不同，所知甚少。可以使用内隐关联测试（Implicit Association Test，IAT）来评估FER期间的情绪干扰。IAT可以揭示人们不愿意或无法报告的相关信息，例如自尊、知觉和性格。在IAT中，一致（congruent）（例如，带有积极情绪图像的积极单词）试验判断的时间越短，表明单词与图像之间的联系越紧密；不一致（incongruent）（例如，带有积极情绪图像的消极词）判断时间越长，表明单词对情绪图像的干扰越严重。

2.目的 ¶

通过分别使用面部情绪识别任务（FERT）和IAT来检查有无高功能ASD的青少年之间在FER能力和情绪干扰方面的差异。假设高功能ASD青少年在FERT中具有较低的正确率和较长的反应时间；假设与非ASD个体相比，高功能ASD青少年对与情绪图像相关的积极或消极情绪的联系更为紧密。

3.方法 ¶

ASD组：71名年龄为11-18岁的青少年；TD组：63名年龄为11-18岁的青少年。

用作测试工具的情绪图像来自台湾的大学生面部表情基本情绪数据库。本研究选择具有较高一致性和不同强度的图像作为测试工具。

图1

面部情绪识别任务（FERT）包含70张（38张女性，32张男性）台湾人的照片，描绘了六种基本情绪和中立情绪，强度（intensities）为30％、60％和90％。使用E-prime软件将FERT编程为计算机测试工具，分成三个部分：FERT 1（区分），向被试展示了从70张图片中随机选择的一张图片（总共选出20张，记录反应时间和正确率），然后要求他们尽快按下按钮以最合适的情绪。在数字按钮上贴了带有面部表情描述的贴纸，不同的数字代表不同的面部表情（例如，幸福= 7，悲伤= 8）。FERT 2（排序（ranking）），在屏幕上同时显示了三张图片，分别是同类情绪不同的强度（30％、60％和90％），被试在10秒内按照情绪强度对图片进行排序，记录正确率。FERT 3（分级），从70幅图片中随机选择10幅，要求被试将图片中表示的情绪强度从0（中性）到3（最强）进行分级，记录反应时间和正确率。

图2

图3

共有10个单词代表积极含义（例如，和平，满足，富裕，温柔和成功），而10个单词代表消极含义（例如，战争，贪婪，贫穷和失败），并附有图片显示积极（幸福）和消极（例如悲伤，厌恶，恐惧和愤怒）情绪（男性5张图片和5张女性图片）。 IAT程序包括五个步骤：第一步涉及相关的归因区分（discrimination），其中根据单词的含义将单词分类为肯定或否定。第二步，采用目标概念区分（target–concept discrimination）来区分被识别为显示出积极或消极情绪的图片。在情绪归因区分和目标概念区分之后，第三步将单词和图片叠加在一起（将积极情绪单词与积极情绪图片配对），其中在替代性试验中出现了针对目标区分的刺激。第四步，被试经历了针对目标区分的回应分配的逆转（reversal）。最后一步将情绪归因区分（不改变反应分配）与逆转目标区分结合起来。步骤1、2和4是练习步骤，可让被试在看到面部表情或文字描述的图片时熟悉所需的反应（即，左键单击或右键单击）。最后，分析了第3步（一致的配对）（图2）和第5步（不一致的配对）（图3）的结果。一致（步骤3）或不一致（步骤5）配对的反应时间提供了相对关联（association）强度的指标。用一致配对和不一致配对的反应时间间隔除以所有正确反应时间的标准偏差计算出IAT分数。IAT分数越高，表示情绪干扰的缺陷越严重（表情和与单词相关的情绪之间相关性越强）。

4.统计分析 ¶

使用SPSS 19.0统计软件进行数据分析。通过卡方检验和t检验来检验ASD和非ASD组之间的年龄、性别、FSIQ分数、FER和情绪反应的差异。通过多元回归分析检查了组（ASD与非ASD）、年龄、性别和FSIQ分数与FER和情绪反应的相关性。

5.结果 ¶

与非ASD组相比，ASD组的被试年龄更大； FSIQ分数较低; FERT 1，FERT 2和FERT 3的正确率较低; 并且在FERT 1中以及在IAT任务中一致和不一致的配对时应时间都更长。 在校正年龄、性别和FSIQ分数后，与非ASD组相比，ASD组在第1、2和3个测试上的反应正确率较低，在第1个测试上的反应时间较长。此外，ASD组的IAT得分高于非ASD组。

6.总结 ¶

通过对三种强度等级的六种情绪进行FERT来研究FER能力，并且执行了IAT来评估个体与记忆中情绪的心理表征之间自动关联的强度。结果：与非ASD组相比，ASD组在面部情绪分化以及FERT中情绪强度的排序和分级方面表现较差。ASD组的IAT得分高于非ASD组，表明，高功能ASD青少年在面部情绪处理和情绪干扰方面存在缺陷。