我们如何看到别人的情绪取决于我们的预先构建的信仰

纽约大学的研究人员发现，我们如何看待别人脸上的情绪取决于我们对这些情绪的理解。他们的研究发表在杂志上自然的人类行为该研究为我们如何识别面部表情的情绪提供了新的见解，而面部表情对于商业、外交和日常社会交流的成功互动至关重要。

“感知别人的面部情感表达往往感觉好像我们直接从脸上读出来，但这些视觉看法可能因我们带到桌子的独特概念信仰而对人们不同，”Jonathan Freeman解释道以及纽约州心理学系和神经科学中心的副教授。“我们的研究结果表明，人们在他们利用的特定面部提示中因感知面部情感表达而异。”

这项由纽约大学博士生杰弗里·布鲁克斯(Jeffrey Brooks)参与的研究涉及一系列实验，在这些实验中，研究对象被问及他们对不同情绪的概念化。这是用来估计不同情绪在受试者头脑中有多密切相关。例如，有些人可能认为愤怒和悲伤是更相似的情绪，如果他们在概念上把这两种情绪与哭泣和捶桌子的行为联系起来;其他人可能会认为这是完全不同的情绪，因为他们把这两种情绪联系在一起，认为感觉完全不同，导致了不同的行动。

具体来说，研究人员评估了受试者对下列不同情绪配对的相似程度:愤怒、厌恶、快乐、恐惧、悲伤和惊讶。长期以来，一些科学家一直认为，这六种情绪在不同文化中都是普遍存在的，并与人类的基因有关。

弗里曼和布鲁克斯随后开始测试，研究对象在脑海中概念性地持有这六种情绪的不同方式，是否会扭曲他们在视觉上感知他人脸上这些情绪的方式。

实验对象观看了一系列人类表情的图像，并对这些表情所表达的情绪做出判断。为了测量受试者的感知，研究人员采用了一种创新的鼠标跟踪技术，该技术由Freeman开发，它利用个人的手部运动来揭示无意识的认知过程——在这种情况下，在受试者对面部表情的视觉感知过程中，情绪类别在他们的头脑中被激活。与那些被试可以有意识地改变他们的回答的调查不同，这种方法要求他们在一瞬间做出决定，从而通过他们的手势轨迹发现不那么有意识的倾向。

总的来说，实验表明，当个人相信任何两种情绪概念性地相似时，他们从这些类别的情绪中看到的面孔被视为相应的相似性。

具体来说,当受试者举行任何两个情绪,比如愤怒和厌恶,在概念上更相似,他们的手试图同时表明他们看到“愤怒”和“厌恶”,查看其中一个面部expressions-even虽然大概每个表达式只描述一个情感。

在最后一个实验中，研究人员使用了一种名为“反向相关”的技术，在受试者的脑海中想象六种不同的情绪。研究人员从一张中性的脸开始，然后用不同的随机噪声模式创建了数百个不同版本的这张脸。噪音模式在面部线索中产生了随机变化;例如，有一个版本看起来更像是在微笑而不是皱眉。在实验的每一次试验中，实验对象都看到了这张脸的两种不同版本，并决定哪一种看起来更像某种特定的情绪(比如愤怒)——尽管实际上，只有噪音模式才会造成这两种表情的不同。在受试者选择的噪音模式的基础上，六种情绪中的每一种的平均面部“原型”都可以被可视化——这就像是一扇进入受试者心灵之眼的窗户。

随着鼠标跟踪结果的汇集，当受试者的思想中的任何两种情绪更相似时，那些可视化的面部原型的图像在更大程度上以彼此物理上类似。例如，如果受试者观察愤怒和令人痛苦的概念性更相似，那么愤怒的面孔和令人作呕的面孔的可视化图像看起来像是那种受试者的身体相似。

“调查结果表明，我们如何感知面部表情可能不仅仅是反映了面对面本身的内容，而且对情感意味着什么，我们对情感意味着什么，”弗里曼解释说明兴趣面部表情这一现象最早可以追溯到19世纪的查尔斯·达尔文。“对于任何给定的两种情绪，比如恐惧和愤怒，受试者越认为这些情绪越相似，这两种情绪在一个人脸上的视觉上就越相似。”研究结果表明，我们用来理解他人情绪的面部线索可能略有不同，因为这些线索取决于我们如何从概念上理解这些情绪。”

作者指出，该研究结果与经典的情绪科学理论形成了对比。经典的情绪科学理论认为，每种情绪都有自己独特的面部表情，是人类普遍认可的。基于这一观点，同样的面部表情，比如生气时皱眉，应该总是能引起愤怒的感知，而我们个人对“愤怒”构成的信念不应该影响这个过程。

弗里曼观察结果可能对人工智能和机器学习产生影响。用于面部情感识别的自动化算法以及其他计算机视觉和安全应用程序，旨在通过纳入概念过程可能会增强。

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