面部表情是人類和某些動物使用的一種重要的非語言交流形式。它們傳達個人情感，并且經(jīng)常被用來研究人類行為。如何測量面部表情呢？本文我們將分享5個秘訣！

什么是面部表情？
首先，你可能想知道什么是面部表情。它們是一種非語言行為，由面部皮膚下的肌肉運動產(chǎn)生。對于研究人類行為的研究人員來說，情緒可以提供重要的洞察力來了解人們?yōu)槭裁醋鏊麄兯龅氖虑?。我們可以通過多種方式測量和分析面部表情。一種方法是觀察一個人并手動編碼面部表情。另一種方法是自動分析面部表情，使用像面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)這樣的科學軟件工具。面部表情分析系統(tǒng)可以識別面部特征和表情，并對面部動作進行分類，例如頭部方向，或者一個人的眼睛是睜著還是閉著等。

關于如何測量面部表情的 5 個技巧
1. 錄制視頻
錄制視頻并回放可以對面部表情進行詳細的分析。當只對事件和面部表情進行實時注釋而不將其記錄在視頻中時，注釋者很可能會錯過重要信息。即便是錄制視頻，有時仍然會很難完整錄到人臉。
例如，F(xiàn)orestell 和 Mennella 記錄了嬰兒在母親喂他們吃綠豆時的記錄，以便通過手動編碼動作單元客觀地量化嬰兒的面部表情。在這項研究中，必須排除 16 對母嬰，因為在喂食過程中嬰兒的面部被部分或全部遮擋。幸運的是，研究人員還是擁有 92 組最終樣本，足以完成他們的研究。



研究自閉癥和邊緣性人格障礙的面部表情
被試者面部表情反應的視頻記錄也被用于研究患有自閉癥譜系障礙 (ASD) 或邊緣性人格障礙 (BPD) 的人。在 De Meulemeester 等人的一項研究中，通過向被試者展示一系列引發(fā)情緒的電影片段，同時拍攝他們的面部表情反應，研究了邊緣性人格障礙患者對他人情緒進行估計的能力。在每個片段之后，被試者對他們在觀看特定片段時的情感體驗有多透明進行評估。被試者情緒體驗的可觀察透明度（即他們的精神狀態(tài)實際上對他人的可觀察程度）被定義為他們面部情緒表達的實際強度，通過面部表情分析系統(tǒng)測量。


2.使用固定的麥克風和椅子
普拉特等人就如何防止被試者移動/搖晃/轉動他或她的頭給出了一個很好的提示，他們在被試面前放了一個錄音儀器，讓被試對著設備的方向說話。研究人員解釋說，這防止了被試者轉身面對采訪者。此外，被試者坐在辦公椅上時會進行移動或轉動。因此，普拉特等人把椅子和桌子固定好，不能轉動。
簡而言之，這項研究旨在確定害怕被嘲笑的人群是否通常對愉快的情緒或笑聲表現(xiàn)出較少的喜悅表情反應。


3.確保參與者面部的良好照明
無論是在實驗室還是其它場所，充足的照明都非常重要。在使用面部表情分析系統(tǒng)識別面部表情時尤其如此，良好的照明可以提高結果的可靠性。例如，丹納等人使用面部表情分析系統(tǒng)自動分析被試者飲用果汁的面部表情。他們的設置提供了足夠準確的數(shù)據(jù)來檢測不同橙汁樣本引起的面部表情的顯著差異。
通過使用攝影燈優(yōu)化設置，可以幫助提升被試的正面照明。應盡量避免強烈的反射或天花板照明引起的陰影。



4.選擇較低的幀率進行分析
使用面部表情分析系統(tǒng)分析視頻時，請確保選擇適合您研究需要的幀速率。較低的幀速率將更快的分析，同時仍提供您需要的結果。Gorbunov 使用面部表情分析系統(tǒng)每三幀進行一次的分析。他們解釋說，他們選擇這種幀率是為了減少生成以定量方式描述面部表情的數(shù)據(jù)所需的計算時間，以及分析這些數(shù)據(jù)所需的計算時間。在這種特殊情況下，面部表情是在 Mars-500 隔離實驗中測量的。



5.記錄互動環(huán)境
測量面部表情，重要的是要查看行為的互動環(huán)境。您可以選擇在研究中包括其他模態(tài)的測量，例如眼動追蹤、生理測量和屏幕捕獲技術。將互動環(huán)境考慮在內(nèi)可以通過記錄面部表情和情緒的環(huán)境線索以及互動環(huán)境來補充面部表情分析的優(yōu)勢，例如測試參與者正在看哪個用戶界面，或者在記錄被識別為“快樂"的面部表情時房間內(nèi)發(fā)生了哪些事件？


參考文獻

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2. De Meulemeester, C., Lowyck, B., Boets, B., Van der Donck, S. & Luyten, P. (2021). Do my emotions show or not? Problems with transparency estimation in women with borderline personality disorder features. Personality Disorders: Theory, Research, and Treatment, 13(3), 288-299. doi.org/10.1037/per0000504.

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