眉毛上挑并擠在一起表示恐懼、抿嘴表示對自己的話沒有信心、假笑時眼角是沒有皺紋的……曾經 ， 風靡一時的美劇《別對我撒謊》讓很多人了解了 ， 面部表情會出賣自己的那點小心思 。 而如今 ， 面部活動識別的功能又被科學家給拓寬了 ， 它們還可能透露出自己都不知道的心理健康狀況 。
近日 ， 中國科學院心理研究所行為科學重點實驗室朱廷劭研究組的科研人員借助人工智能 ， 構建了不同心理癥狀的面部自動識別模型 ， 探索個體面部活動指向心理健康癥狀的可能性 。 相關研究成果在線發表于Frontiers in Psychiatry 。
破解心理測試量表局限
凡是接觸過心理咨詢的人都不會對心理測試量表感到陌生 ， 因為在專業場景中 ， 它是目前最核心的診斷方法 。
癥狀自評量表SCL-90（Symptom Checklist 90）就是比較常見的一種 ， 它由90個項目、一系列定量指標組成 。 通過問卷 ， 醫生和研究人員不僅可以評估廣泛的心理問題和病癥 ， 也可以衡量心理治療的進展和判定結果 。
然而 ， 傳統心理測試量表的局限也很明顯 。
“如果之前填過類似的問卷 ， 被試者記住了答案 ， 后面再測的話就可能不準確了 ， 這就類似‘學習效應’ ， 最后得到的測試結果并不能反映真實情況 。 ”朱廷劭告訴《中國科學報》 ， “有的被試者刻意隱藏內心的真實想法或潛意識誤解了自己的真實意圖 ， 去填答傳統的測試量表 ， 也會造成最終結果的不準確 。 ”
除此之外 ， 不同的心理測量指標 ， 比如抑郁、焦慮 ， 會對應不同的量表 ， 測量幾個指標就需要填幾個量表 ， “很多人看到量表里的題太多 ， 就不想填了” 。
有什么辦法能夠更客觀、更迅速地去測量心理指標 ， 一直是很多心理學研究人員的目標 。
基于面部活動識別人的心理健康狀況就是當下不同于傳統心理測量的新方法 。 已有研究表明 ， 人類行為包括面部活動會反映積極或消極的情緒變化 ， 而情緒又受到心理健康狀態的影響 。
“患有不同心理疾病的個體表現出的行為不同 ， 而患有同種心理疾病不同亞型的個體的行為也存在差異 。 ”朱廷劭表示 ， 這些研究結果就為使用行為數據識別個體全面的心理健康癥狀提供了可能 ， 而過去多數研究主要是識別某一種心理疾病的存在或程度 。
“這一新方法就是借助人工智能里的機器學習算法 ， 將人的面部活動變化作為輸入 ， 將其心理測試指標作為輸出 ， 建立輸入和輸出的映射關系后 ， 被試只要‘刷’個臉 ， 理論上我們就能通過他的面部數據得到他的心理健康狀況了 。 ”朱廷劭介紹說 。
心理健康狀況不同 ， 面部表達不同
在與心理健康相關的所有非語言行為中 ， 面部表情相對穩定 ， 并且易于獲取 。 通過面部活動識別心理狀況 ， 既方便又可以多次使用 ， 還能避免被試者主觀想法帶來的實驗干擾 ， 并且減輕被試者過多的心理負擔 。
于是 ， 朱廷劭團隊嘗試構建了不同心理癥狀的面部自動識別模型 ， 從而探索個體的面部活動到底能否有效指向被試者的心理健康癥狀 。 他們還將信效度檢驗方法應用于機器學習模型的評估 ， 為未來的同類型研究提供一種可行的多維度機器學習模型評估方法 。
在這項研究中 ， 團隊共招募了100名被試者 ， 他們首先需要填寫SCL-90中的55道題 ， 分別對應人際關系敏感、抑郁、焦慮、敵對、恐怖和精神病性六個維度 。
然后 ， 每名被試者會被要求閱讀一段介紹盧溝橋的中性文本 ， 時長約44秒 。 “閱讀文本的目的是為了給被試者一個刺激 ， 讓他們的面部變化更顯著一些 ， 這樣對于機器學習可能更有幫助 。 ”朱廷劭介紹 ， 已有相關研究發現 ， 不帶有任何情感色彩的中性文本刺激效果最好 。
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