文献:Brown, L. S. (2016). The influence of music on facial emotion recognition in children with Autism Spectrum Disorder and neurotypical children. Journal of Music Therapy, 54(1), 55–79. https://doi.org/10.1093/jmt/thw017
1.背景介绍 ¶
自闭症谱系障碍 (ASD) 的儿童经常存在社交困难，包括根据面部表情感知情绪的障碍。研究证据表明，许多 ASD 患者可以感知音乐中的情绪。ASD 个体听音乐时的神经活动似乎与神经典型同龄人相似。Caria、Venuti 和 de Falco (2011) 使用 fMRI 扫描患有阿斯伯格综合症的成年人和神经典型的成年人，同时他们在聆听快乐或悲伤的古典音乐片段时发现，两组在聆听任务期间在与情绪处理相关的区域都有大脑活动。ASD成年人和他们的神经典型同龄人在听情绪音乐时似乎也有类似的生理反应 (Allen, Davis, & Hill, 2013)。智力、熟悉度和刺激呈现速度等因素会影响 ASD 个体对面孔的感知，其中一些因素也会影响对音乐中情感意图的感知。Quintin、Bhatara、Poissant、Fombonne 和 Levitin（2011）发现，语言智力与识别音乐情感意图的成功有关；DeBruyn、Moelants 和 Leman (2012) 发现ASD成年人能够以与他们的神经典型同龄人类似的方式将情绪音乐与文字联系起来，但ASD组的反应时间比神经典型组要长。
人类很自然地在不同的感官体验之间形成关联，并且从不同感官获得的信号已被证明会相互影响，视觉刺激的情绪感知也可以由情绪音乐引发。例如，在 Logeswaran 和 Bhattacharya (2009) 的一项研究中，在播放欢快的音乐时成年人将面部表情评为更快乐，在播放悲伤的音乐时则认为面部表情更悲伤，而中性面孔则受到音乐的主旋律影响。
研究音乐是否可用于增强 ASD 儿童面部情绪的识别能力，将为音乐治疗干预的发展提供信息。体而言，解决了以下研究问题：1. ASD 儿童和神经型典型儿童在人脸情绪评分中是否受到具有强烈情绪效价的音乐的影响？2. ASD 儿童和神经典型儿童在评价人脸情绪时，在反应时间上是否受到具有强烈情绪效价的音乐的影响？
2.方法 ¶
2.1被试： ¶
20 名 ASD 儿童，18 名是男生，该组的平均年龄为 9.10 岁 (SD = 1.82)。30名神经典型儿童， 18 名为男生，该组的平均年龄为 9.63 (SD = 1.73)。
2.2材料： ¶
本研究中使用的照片来自名为 NimStim 集的 637 张照片（Tottenham et al.,2009 ），该集合包括快乐、悲伤、厌恶、恐惧、愤怒、惊讶、中立和冷静的面孔。本研究最终选用的该集合中的30张照片（快乐、中性和悲伤各 10 张，男性女性各5张），所有照片对孩子来说都有中等的共识分数（consensus scores），选择具有中等准确度评级（60% 到 80% 之间）的照片是因为已经证明本质上不明确的视觉刺激会受到听觉刺激的影响（Massaro & Egan，1996 ）。10 张快乐照片的平均准确率百分比为 0.812 (SD = 0.117)，10 张悲伤照片的平均准确率为 0.772 (SD = 0.122)，10 张中性照片的平均准确率为 0.691 (SD = 0.046)。快乐的照片比悲伤的或中性的照片具有更高的平均准确度，因为快乐似乎是一种更容易识别的情绪（Elfenbein & Ambady，2002）。
2.3刺激呈现: ¶
2.4视频记录： ¶
Flip 摄像头设置为可以看到计算机和响应板，笔记本电脑摄像头可以看到被试的脸。
2.5自变量： ¶
代表快乐和悲伤的两个选择分别是 Vivaldi（萨尔茨堡室内乐团，1991 年）的“La Primavera (Spring): Allegro”和巴伯（纽约爱乐乐团，2004 年）的“Adagio for Strings”。
2.5因变量： ¶
本研究中有两个因变量：面部照片的评分和评分反应的潜伏期。
3.过程 ¶
被试坐在电脑前，反应垫放在电脑键盘前，iPod 放在一边。扬声器放置在计算机的两侧，主试坐在被试的右侧。音乐的音量设置在被试舒适的响度。所有被试都接受了关于使用反应垫和对快乐和悲伤刺激做出反应的培训。
3.1练习试次： ¶
使用 SuperLab® 软件呈现 4 张面孔（2 男 2 女；2 快乐和 2 悲伤）的练习试验。要求被试通过按下响应板上的相应键来决定面部的快乐或悲伤程度。
3.2实验试次： ¶
在练习之后，告知被试他们会听到一些音乐，看到一些面孔，然后判断这些面孔的快乐或悲伤程度，就像他们在练习时所做的那样。被试在计算机屏幕上看到图标（带有“聆听”字样的耳朵图标）时，会听到 1 分钟的快乐或悲伤的音乐。1分钟之后，图标消失音乐继续，屏幕上呈现30张面孔照片的其中一张，被试每次反应后都会出现4s的空白屏幕，每次有12s的时间对照片做出反应，一旦做出反应立即进入空白屏幕，如果7s内没反应，主试提示被试“作出最好的猜测”，如果仍没有反应，主试在10s时再次进行提示，12s未反应，程序自动前进。30张面孔照片呈现结束，音乐停止。休息3分钟，播放下一首音乐1分钟，30张照片以新的随机顺序呈现，其余与前一试次相同。ASD被试无法完成单独识别面孔，但无音乐的任务。
4.统计分析 ¶
4.1面部评分： ¶
使用SPSS软件对数据进行分析。通过从每个单独的分数中减去每个被试的 60 个评分（在快乐和悲伤的音乐条件下评分的 30 个面部）的总平均值，然后除以该被试分数的标准偏差，面部评分被转换为标准分数。 在三向混合方差分析中，面部类型（快乐、中性和悲伤）是中间因素（between factor ），音乐类型（快乐和悲伤）和组（NT和ASD）是内部因素。根据 Levene 的测试，发现被试评分存在不等差异；在此分析中，使用了 Greenhouse-Geisser 调整后的自由度。使用 Scheffe 的方法进行事后分析，使用部分 eta 平方 (ηp2) 报告效应大小。
4.2反应潜伏期： ¶
重复测量方差分析来分析反应潜伏期的差异，面部类型（快乐、中性或悲伤）是分析的中间因素，音乐类型（快乐或悲伤）和组（ASD 或 NT）是分析中的内部因素。根据 Levene 的检验，响应时间的方差相等。Kolomogorov-Smirno 和 Shapiro-Wilks 的测试均表明潜伏期数据呈正态分布（p > .136）。
5.结果 ¶
5.1评分： ¶
两组的被试通常都使用 1-7 的来适当地识别预期的情绪，尽管对于所有面部评级ASD 被试的反应比NT被试的反应更多样化。
5.2音乐对情绪评分的影响： ¶
5.3反应潜伏期： ¶
6.总结 ¶
一项重要的交互作用表明，被试对快乐和中性面孔的评分不受音乐条件的影响，但悲伤的面孔在悲伤的音乐中比在快乐的音乐中更悲伤。在这两种情况下，NT儿童比ASD儿童认为快乐的面孔更快乐，而悲伤的面孔则更悲伤。NT儿童的反应时间始终比 ASD 儿童的反应时间短；两组对悲伤面孔的评分时间都比对快乐面孔的评分时间长。NT儿童的反应时间一般不受音乐效价条件的影响；然而，ASD 儿童在听悲伤的音乐时需要更长的时间来做出反应。
音乐似乎会影响 ASD 儿童对情绪的感知，对悲伤面部表情的感知似乎更受情绪一致的背景音乐的影响，而对快乐或中性面孔的感知则不然。