楊惠淋，逯笛言，梁淑怡，李宇龍，張亞娟，何 洋，黃玲巧，苗丹民

(1空軍軍醫(yī)大學軍事醫(yī)學心理學系航空航天心理學教研室，陜西 西安 710032；2解放軍西部戰(zhàn)區(qū)總醫(yī)院急診醫(yī)學科，四川 成都 610083)

沖動性是一個多維的概念，而最常見的概念是將其定義為一種人格特質(zhì)[1]。EYSENCK等[2]最早將沖動性人格定義為個體易冒險地做出反應(yīng)并且缺乏有計劃的行動，更易快速地做出決定的人格特質(zhì)。大量研究表明，沖動性與多心理障礙[3-4]、問題行為[5]及自殺[6]有關(guān)。目前國內(nèi)外廣泛用于評估沖動性人格傾向的是巴瑞特沖動性量表(Barratt Impulsivity Scale，BIS)。但該量表存在社會贊許性及自我掩飾性等缺陷，尤其在心理選擇中存在問題[7-8]，故在沖動性人格傾向者的識別上有一定的局限性。情緒與沖動行為間有密切聯(lián)系，特別是消極情緒[9-10]；情緒不穩(wěn)定性是沖動性人格傾向者的顯著特征[11]；同時，隨著時間的推移，與情緒相關(guān)的沖動會增加其焦慮和痛苦[12]。能否有效地誘發(fā)情緒，關(guān)鍵在于對象是否能夠?qū)⒆陨泶雽?yīng)的情境。情景本身就是由生活構(gòu)成的片斷，因此對外顯的情緒能起到很好的啟動效果[13]。有研究指出，使用被試自己的語言所編制的語言材料能起到較好的人群識別作用[14]。故本研究選擇使用回憶/幻想誘發(fā)范式[15]，試圖揭示情景性語言對沖動性人格傾向者的情緒誘發(fā)作用。由于眼球追蹤信號能在一定程度上反映主體的潛意識，并為主體當前活動[16]的上下文提供了基本線索，揭示出在特定情況下，人們對被注視區(qū)域的注意力偏好，從而揭示出注視對象的心理動機，能實現(xiàn)客觀無干擾地記錄受試者的決策與注意過程，越來越多地被運用到心理學的研究中。因此本研究選擇使用眼動追蹤技術(shù)，探索情景性語言在誘發(fā)沖動性人格傾向者中的作用，從而為沖動性人格傾向者的識別提供一種有效的方法。

1 對象與方法

1.1 對象

采取目的抽樣的方法，使用BIS對某訓(xùn)練基地4 112名同時段參訓(xùn)人員進行量表篩查，人口學指標無顯著差異。通過基本訪談后分為沖動性人格傾向組(沖動組，n=170)及非沖動組(n=171)。沖動性傾向納入標準：①符合沖動性人格定義(BIS總分>90分)或沖動各維度高分者(維度分>30分)；②符合眼動實驗標準者。沖動性傾向排除標準：①不愿意接受實驗者；②近期因重大生活事件造成性格突變者；③存在嚴重心理障礙及問題者。非沖動組納入標準：符合非沖動性人格定義(BIS總分<45分)。排除標準：①不愿意接受實驗者；②存在嚴重心理障礙及問題者。

1.2 方法

1.2.1 BIS BIS是目前測量沖動性應(yīng)用最廣泛的量表之一，基于巴瑞特的人格理論提出。本研究所使用的量表是由PATTON等[17]于1995年修訂，周亮等[18]于2006年翻譯的中文版的BIS-11，量表分為認知沖動、無計劃沖動與行為沖動三個維度，共30題，量表使用5級評分(不是、極少、有時、經(jīng)常、總是)，每一組題目從1～5分記分，總分在30～150分之間變化，得分越高越代表行為多動、注意力不集中和缺乏計劃性。本研究中的Cronbach’s α系數(shù)為0.832，在認知沖動、無計劃沖動與行為沖動三個維度上的Cronbach’s α系數(shù)為0.758、0.823及0.884。

1.2.2 材料形成與評估 對170名高沖動傾向者(BIS總分>90分或沖動各維度分>30分)進行訪談，收集沖動性情景語料。訪談基于訪談提綱進行半結(jié)構(gòu)化訪談結(jié)合情景訪談，使用錄音設(shè)備與書寫同步記錄訪談內(nèi)容。訪談結(jié)束后首先對所得錄音(約37 h)進行文字轉(zhuǎn)錄，再將約60余萬字文字導(dǎo)入專業(yè)質(zhì)性分析軟件NVivo20進行初步的編碼處理[19-20]，再由研究者基于扎根理論[21]實現(xiàn)對材料的開放式編碼、主軸式編碼與選擇式編碼，最后得到92個一級編碼節(jié)點、11個二級編碼節(jié)點與2個三級編碼節(jié)點。在此之后，對資料進行情景語境化的處理即根據(jù)編碼所獲的結(jié)果進行情景性的呈現(xiàn)。依據(jù)情景的成分，在上述編碼的基礎(chǔ)上，將已有類屬按照完整的敘述結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出來，使語言材料呈現(xiàn)出一段情景，讓被試處于語言構(gòu)造的情景中，以實現(xiàn)被場景所喚醒沖動情緒，形成最后的情景性語言材料，包含12個項目。

材料首先交由三名語言學專家，分別對語法、語義、邏輯材料進行審閱。為了驗證材料有效性，研究隨機抽取了119名被試進行材料的評估。材料的評估主要使用李克特量表七點計分(0～6)，評估方向從研究內(nèi)容出發(fā)，分別從熟悉度、喚醒度、形象度、校價、共鳴度五個部分探究材料有效性，評估效果良好(均P<0.01)。

1.2.3 實驗流程與分析 本研究采用2×2混合設(shè)計，沖動組與非沖動組是被試間變量，題干與選項興趣區(qū)是被試內(nèi)變量。在材料確定后，將其導(dǎo)入eyelink自帶編程軟件experiment builder中進行編程，并劃分興趣區(qū)，包含題干與選項興趣區(qū)。在此之后，于某新兵訓(xùn)練基地中通過BIS-11篩選出符合實驗要求的被試，為確保實驗參與人員的標準性對其進行簡單訪談。在營區(qū)中光線恒定、安靜無打擾的房間內(nèi)，按照實驗要求進行儀器架設(shè)后開始實驗，實驗過程約為15 min。實驗首先需要告知被試整個實驗流程，確保得到其同意后再開始實驗，在輸入被試編號后進入實驗程序，分別對被試進行校準(九點)和驗證(九點)，確保數(shù)據(jù)采集準確度，隨即開始實驗。實驗過程中需要被試首先閱讀屏幕所呈現(xiàn)的材料，材料為前文形成的12段情景的描述，在閱讀后被試通過按鍵選擇材料對其自身的情緒誘發(fā)程度(從0～5增加)，并全程通過眼動設(shè)備對被試的眼球運動各個指標進行采集(圖1)。

圖1 實驗程序圖

1.2.4 統(tǒng)計學分析 使用eyelink自帶軟件data viewer導(dǎo)出數(shù)據(jù)。根據(jù)前人研究及實驗?zāi)康?，此部分研究共選擇分析三個眼動指標，包括平均注視時長、凝視時間與瞳孔變化值。使用SPSS 26.0對題干及選項興趣區(qū)內(nèi)的眼動指標進行重復(fù)測量方差分析。其中情景性語言材料的作答結(jié)果是研究情緒誘發(fā)的一部分，故納入分析范圍中，進行獨立樣本t檢驗。使用對情緒誘發(fā)有意義的注視類(平均注視時長及總注視時長等)、凝視類(凝視時間及回視時間等)及瞳孔類(最大瞳孔值及瞳孔變化值等)共24個指標進行機器學習，進一步驗證情景性語言對沖動性人格傾向者的識別有效性。

2 結(jié)果

2.1 情景性語言材料作答結(jié)果

情景性語言材料作答結(jié)果為被試對材料的情緒誘發(fā)程度進行評分，體現(xiàn)了被試主觀上對于材料情緒誘發(fā)程度的感受。對情景性語言材料的作答結(jié)果進行獨立樣本t檢驗，結(jié)果顯示沖動組與非沖動組[(1.90±1.06)分vs(0.16±0.23)分]的差異有統(tǒng)計學意義(t=20.95，P<0.001)。

2.2 情景性語言材料眼動指標統(tǒng)計結(jié)果

首先對情景性語言材料進行描述性統(tǒng)計分析，可以得知，沖動組在平均注視時長、凝視時間、回視時間及瞳孔變化值的均值均大于非沖動組(表1)。對情景性語言材料眼動指標進行2(組別：沖動組、非沖動組)×2(興趣區(qū)：題干、選項)的重復(fù)測量方差分析(表2)。方差分析結(jié)果顯示，被試在閱讀情景性語言材料時，平均注視時長在組別上主效應(yīng)顯著[F(1，339)=26.474，P<0.001，ηp2=0.072]，在興趣區(qū)上主效應(yīng)同樣顯著[F(1，339)=165.877，P<0.001，ηp2=0.329]，組別與興趣區(qū)交互作用顯著[F(1，339)=7.522，P=0.006，ηp2=0.022]；而在凝視時間指標上，在組別中主效應(yīng)顯著[F(1，339)=51.075，P<0.001，ηp2=0.131]，在興趣區(qū)中主效應(yīng)同樣顯著[F(1，339)=583.939，P<0.001，ηp2=0.633]，組別與興趣區(qū)交互作用顯著[F(1，339)=38.758，P<0.001，ηp2=0.103]；在瞳孔變化值指標中，方差分析結(jié)果顯示，組別中主效應(yīng)顯著[F(1，339)=198.127，P<0.001，ηp2=0.186]，在興趣區(qū)中主效應(yīng)同樣顯著[F(1，339)=1 075.741，P<0.001，ηp2=0.760)，組別與興趣區(qū)交互作用顯著[F(1，339)=15.416，P<0.001，ηp2=0.043]。因被試在閱讀情景性語言材料時的眼動追蹤的三個指標中，組別與興趣區(qū)的交互作用均顯著，因此為對比沖動組與非沖動組在題干與選項興趣區(qū)上的差異比較，在其后進行簡單效應(yīng)的分析。

表1 情景性語言材料眼動指標描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2 情景性語言材料眼動指標方差分析結(jié)果

2.2.1 平均注視時長 平均注視時長指平均在某個注視點上的停留時間[22]。在情景性語言材料中平均注視時長指標中，沖動組與非沖動組在題干興趣區(qū)內(nèi)簡單效應(yīng)差異有統(tǒng)計學意義(t=1.973，P<0.05)，在選項興趣區(qū)內(nèi)簡單效應(yīng)差異有統(tǒng)計學意義(t=5.655，P<0.01，圖2)。

圖2 情景性語言材料中平均注視時長簡單效應(yīng)分析

2.2.2 凝視時間 凝視時間是指從第一個注視點到第一個注視點離開興趣區(qū)的時間[22]。在情景性語言材料中平均注視時長指標中，沖動組與非沖動組在題干興趣區(qū)內(nèi)簡單效應(yīng)差異有統(tǒng)計學意義(t=9.468，P<0.01)，在選項興趣區(qū)內(nèi)簡單效應(yīng)差異無統(tǒng)計學意義(t=0.857，P=0.392，圖3)。

圖3 情景性語言材料中凝視時間簡單效應(yīng)分析

2.2.3 瞳孔變化值 瞳孔變化值指被試在校準時的瞳孔直徑與實驗中平均瞳孔直徑之差。在情景性語言材料中平均注視時長指標中，沖動組與非沖動組在題干興趣區(qū)內(nèi)簡單效應(yīng)差異有統(tǒng)計學意義(t=9.442，P<0.01)，在選項興趣區(qū)內(nèi)簡單效應(yīng)差異有統(tǒng)計學意義(t=4.894，P<0.01，圖4)。

圖4 情景性語言材料中瞳孔變化值簡單效應(yīng)分析

2.3 機器學習

機器學習建立模型的識別率主要是通過交叉驗證集、訓(xùn)練集和測試集的預(yù)測評價指標，通過量化指標來衡量模型的預(yù)測效果的。其中準確率是指所能預(yù)計到的正確的樣本在總樣本數(shù)中所占據(jù)的百分比，準確率愈高，則效果愈好。在本研究中，訓(xùn)練集與測試集的比例為7∶3，即70%的數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練，剩余30%的數(shù)據(jù)被用于測試，使用五折交叉驗證的方法進行內(nèi)部驗證。在本研究中，情景性語言在四個模型測試集上的準確率分別為：決策樹上為0.853、隨機森林上為0.912、K近鄰算法上為0.833、支持向量機上為0.892。

3 討論

針對沖動性人格傾向者的研究，關(guān)鍵在于對其沖動情緒進行關(guān)注。本研究采用質(zhì)性研究的方法，以期構(gòu)建沖動性人格傾向者產(chǎn)生沖動情緒的情景性語言材料，結(jié)合眼動追蹤技術(shù)對沖動情緒的誘發(fā)進行研究。本研究發(fā)現(xiàn)情景性語言對沖動性人格傾向者有較高的情緒喚醒度及情緒誘發(fā)作用，并且可以由此實現(xiàn)對沖動性人格傾向者與非沖動性人格傾向者的區(qū)分。

其中情景語言材料的得分結(jié)果作為被試唯一主觀選擇的情緒喚醒指標，體現(xiàn)出材料對于沖動性人格傾向者較高的情緒喚醒度。眼球運動已被證明是情感反應(yīng)的有價值的指標[23]，其中，注視及瞳孔眼動特征與個體的情緒活動密切相關(guān)，當一個人從休息狀態(tài)被刺激到情緒狀態(tài)時，瞳孔會相應(yīng)地改變大小[24-26]，使用眼動追蹤技術(shù)能很好地與沖動性研究相結(jié)合[27-28]，有助于揭示沖動者在閱讀語言材料時的注意及情緒活動水平[29-30]。

研究通過分析在閱讀情景性語言材料時，沖動組與非沖動組在各眼動指標上的顯著差異，客觀揭示出材料對其產(chǎn)生的情緒喚醒度差異。在眼球運動指標中，瞳孔直徑和注視時長是預(yù)測情緒喚醒的最佳特征。瞳孔大小反映了自主的非自愿活動，直接與人的各種情緒相關(guān)，在負性情緒作用下，人的瞳孔直徑變化非常明顯[31]。因此，瞳孔變化值指標在一定程度上可以體現(xiàn)情緒喚醒這一生理特征[32]。在本研究中，沖動組在閱讀情景性語言材料題干及選項時，平均注視時長及瞳孔變化值均顯著大于非沖動組，這顯示出沖動性人格傾向者在閱讀情景性語言時，瞳孔的變化更為顯著，注視時間也更長，客觀反映出其情緒得到有效的喚醒，產(chǎn)生了一定的變化，導(dǎo)致眼球運動隨之改變。凝視指標已被多次用于情緒喚醒研究中[32-33]。在凝視時間指標上，沖動性人格傾向者在閱讀情景性語言材料題干時凝視時間顯著長于非沖動者，這揭示出情景性語言本身對沖動性人格傾向者具有更高的吸引力及情緒喚醒程度。

在此之后，本研究依據(jù)被試閱讀情景性語言材料時的眼動指標建立的分類器模型，試圖探索通過誘發(fā)情緒的方式來識別沖動性人格傾向者的效果，研究發(fā)現(xiàn)依據(jù)被試閱讀情景性語言材料時的眼動指標所建立的分類器模型精確度較高，說明其分類器預(yù)測效果較理想，即情景性語言材料在對沖動性人格傾向者的識別上有著較優(yōu)的效果最高識別率達到了0.912，這說明以情緒誘發(fā)作為指標來對沖動性人格傾向者進行識別是一種有效的嘗試。

本研究結(jié)果在一定程度上揭示了情景性語言對沖動性人格傾向者的情緒誘發(fā)作用，為沖動性人格傾向者的早期識別與關(guān)注提供了一種手段。但由于本研究在對被試閱讀過程中進行客觀指標的采集時僅使用了眼動追蹤技術(shù)，可能無法實現(xiàn)對被試在閱讀時認知過程的全面分析與解釋。