眉毛上挑并挤在一起表示恐惧、抿嘴表示对自己的话没有信心、假笑时眼角是没有皱纹的……曾经 ， 风靡一时的美剧《别对我撒谎》让很多人了解了 ， 面部表情会出卖自己的那点小心思 。 而如今 ， 面部活动识别的功能又被科学家给拓宽了 ， 它们还可能透露出自己都不知道的心理健康状况 。
近日 ， 中国科学院心理研究所行为科学重点实验室朱廷劭研究组的科研人员借助人工智能 ， 构建了不同心理症状的面部自动识别模型 ， 探索个体面部活动指向心理健康症状的可能性 。 相关研究成果在线发表于Frontiers in Psychiatry 。
破解心理测试量表局限
凡是接触过心理咨询的人都不会对心理测试量表感到陌生 ， 因为在专业场景中 ， 它是目前最核心的诊断方法 。
症状自评量表SCL-90（Symptom Checklist 90）就是比较常见的一种 ， 它由90个项目、一系列定量指标组成 。 通过问卷 ， 医生和研究人员不仅可以评估广泛的心理问题和病症 ， 也可以衡量心理治疗的进展和判定结果 。
然而 ， 传统心理测试量表的局限也很明显 。
“如果之前填过类似的问卷 ， 被试者记住了答案 ， 后面再测的话就可能不准确了 ， 这就类似‘学习效应’ ， 最后得到的测试结果并不能反映真实情况 。 ”朱廷劭告诉《中国科学报》 ， “有的被试者刻意隐藏内心的真实想法或潜意识误解了自己的真实意图 ， 去填答传统的测试量表 ， 也会造成最终结果的不准确 。 ”
除此之外 ， 不同的心理测量指标 ， 比如抑郁、焦虑 ， 会对应不同的量表 ， 测量几个指标就需要填几个量表 ， “很多人看到量表里的题太多 ， 就不想填了” 。
有什么办法能够更客观、更迅速地去测量心理指标 ， 一直是很多心理学研究人员的目标 。
基于面部活动识别人的心理健康状况就是当下不同于传统心理测量的新方法 。 已有研究表明 ， 人类行为包括面部活动会反映积极或消极的情绪变化 ， 而情绪又受到心理健康状态的影响 。
“患有不同心理疾病的个体表现出的行为不同 ， 而患有同种心理疾病不同亚型的个体的行为也存在差异 。 ”朱廷劭表示 ， 这些研究结果就为使用行为数据识别个体全面的心理健康症状提供了可能 ， 而过去多数研究主要是识别某一种心理疾病的存在或程度 。
“这一新方法就是借助人工智能里的机器学习算法 ， 将人的面部活动变化作为输入 ， 将其心理测试指标作为输出 ， 建立输入和输出的映射关系后 ， 被试只要‘刷’个脸 ， 理论上我们就能通过他的面部数据得到他的心理健康状况了 。 ”朱廷劭介绍说 。
心理健康状况不同 ， 面部表达不同
在与心理健康相关的所有非语言行为中 ， 面部表情相对稳定 ， 并且易于获取 。 通过面部活动识别心理状况 ， 既方便又可以多次使用 ， 还能避免被试者主观想法带来的实验干扰 ， 并且减轻被试者过多的心理负担 。
于是 ， 朱廷劭团队尝试构建了不同心理症状的面部自动识别模型 ， 从而探索个体的面部活动到底能否有效指向被试者的心理健康症状 。 他们还将信效度检验方法应用于机器学习模型的评估 ， 为未来的同类型研究提供一种可行的多维度机器学习模型评估方法 。
在这项研究中 ， 团队共招募了100名被试者 ， 他们首先需要填写SCL-90中的55道题 ， 分别对应人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖和精神病性六个维度 。
然后 ， 每名被试者会被要求阅读一段介绍卢沟桥的中性文本 ， 时长约44秒 。 “阅读文本的目的是为了给被试者一个刺激 ， 让他们的面部变化更显著一些 ， 这样对于机器学习可能更有帮助 。 ”朱廷劭介绍 ， 已有相关研究发现 ， 不带有任何情感色彩的中性文本刺激效果最好 。
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