研究表明，不同的人对面部印象的理解非常不同

研究人员使用了一种算法，允许人们改进他们认为的特定情绪的面部表情应该是什么样的。研究结果显示了个体之间的巨大差异，这表明同样的面部表情对不同的人来说意味着不同的东西。

以往，由于实验工具的表征，对情绪表达解释的研究受到限制面部表情太简单了。在杂志上发表的一篇论文中美国国家科学院院刊在美国，研究人员通过使用3D化身改进了可用的工具。他们应用遗传算法这样用户就可以逐步完善虚拟形象的面部表情，直到他们认为这种表情反映了他们认为某种特定情绪应该是什么样子。

总共有336人使用虚拟形象生成了代表快乐、恐惧、悲伤和愤怒的面部表情。研究人员发现，人们产生的表情差异很大，这表明人们将不同的面部表情与同一种表情联系在一起情绪状态．

然后，研究人员还对在虚拟形象上产生表情的人进行了标准的情绪识别测试。研究人员发现，人们表现的差异可以通过标准测试表情与他们用电脑创造的表情的匹配程度来解释《阿凡达》．

该研究的合著者、伦敦玛丽女王大学视觉认知学教授伊莎贝尔·马雷沙尔说:“我们的研究证明，我们不能假设人们对不同的面部表情所反映的情绪有一个共同的理解。人们对不同面部表情的个人反应似乎更多地与他们对面部表情的独特理解有关，而不是他们内部如何处理和回应情绪。这可能会对临床理解某些情况产生重要影响，在这些情况下，人们似乎对面部表情有‘非典型’反应。”

研究人员建议，未来关于情绪处理的研究应该放弃使用与刻板印象相对应的方法和刺激，而青睐那些能够解释更多表达的多样性和丰富性的方法。