為揭示高特質(zhì)攻擊個(gè)體對(duì)憤怒、恐懼威脅面部表情識(shí)別的特點(diǎn)及其電生理機(jī)制,本研究采用Buss-Perry攻擊問(wèn)卷選取高低特質(zhì)攻擊個(gè)體26名和27名為被試,采用面孔識(shí)別范式對(duì)高低特質(zhì)攻擊個(gè)體識(shí)別威脅面部表情時(shí)的ERP差異進(jìn)行研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在憤怒、恐懼表情上,高特質(zhì)攻擊組在N170成分的潛伏期都顯著短于低特質(zhì)攻擊組;在憤怒、恐懼表情上,高特質(zhì)攻擊組在P200成分的波幅都顯著高于低特質(zhì)攻擊組。這表明高特質(zhì)攻擊個(gè)體對(duì)憤怒、恐懼威脅面部表情的識(shí)別具有高度敏感性,這種敏感性體現(xiàn)在面部表情識(shí)別的早期和中期階段,而非晚期階段,即高特質(zhì)攻擊個(gè)體在早期的前注意階段就對(duì)憤怒、恐懼威脅面部表情進(jìn)行優(yōu)先注意;在中期的注意階段,高特質(zhì)攻擊個(gè)體可以很好地確認(rèn)憤怒、恐懼威脅面部表情。 

【文章來(lái)源】：心理科學(xué). 2020,43(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

高低特質(zhì)攻擊個(gè)體識(shí)別憤怒、恐懼、中性面部表情誘發(fā)的ERPs

參照前人研究(邱方暉等,2016)，使用Facegen Modeller 3.4.1(http://Face Gen.com;Singular Inversions,2009）軟件生成一張年齡20歲、表情中性、面部對(duì)稱(chēng)的東南亞人面孔。為排除面孔性別的影響，我們將性別設(shè)置為中性。在此面孔基礎(chǔ)上制作100%強(qiáng)度的憤怒、恐懼面部表情各20張，并使用此軟件生成中性面部表情20張，如圖1所示。所有材料的大小、亮度、空間頻率及其他物理參數(shù)保持一致。隨機(jī)選取25名大學(xué)生對(duì)三類(lèi)圖片進(jìn)行評(píng)定，認(rèn)同率均在95%以上；并對(duì)每類(lèi)圖片的喚醒度進(jìn)行1-9級(jí)評(píng)定，1分為非常平靜，9分為非常激動(dòng)。憤怒圖片的平均喚醒度（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤）為8.25(.31），恐懼圖片的平均喚醒度為8.12(.25），中性圖片的平均喚醒度為4.6(.29）。經(jīng)Bonferroni矯正的兩兩配對(duì)比較發(fā)現(xiàn)，憤怒和恐懼圖片在喚醒度上不存在顯著差異（p>.05），憤怒和恐懼圖片的喚醒度顯著高于中性圖片的喚醒度（ps<.05）。2.3 實(shí)驗(yàn)程序

高低特質(zhì)攻擊個(gè)體識(shí)別憤怒、恐懼、中性面部表情在相應(yīng)時(shí)間窗的地形圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]個(gè)體攻擊性對(duì)憤怒表情類(lèi)別知覺(jué)的影響[J]. 邱方暉,羅躍嘉,賈世偉.  心理學(xué)報(bào). 2016(08)
[2]獎(jiǎng)賞預(yù)期對(duì)面孔情緒加工的影響:一項(xiàng)事件相關(guān)電位研究[J]. 魏萍,康冠蘭,丁錦紅,郭春彥.  心理學(xué)報(bào). 2014(04)
[3]內(nèi)隱/外顯不同水平攻擊者的注意偏向:行為和ERP證據(jù)[J]. 李靜華,鄭涌.  心理科學(xué). 2014(01)
[4]父母教養(yǎng)方式、自尊水平與大學(xué)生攻擊行為的關(guān)系研究[J]. 羅貴明.  中國(guó)臨床心理學(xué)雜志. 2008(02)



本文編號(hào)：3510279