在阅读期间 ， 研究人员会使用Kinect摄像机记录下每一帧中被试36个面部关键点的三维坐标 。 与传统的平面图像特征不同的是 ， Kinect可以记录面部关键点在三维空间中的运动 。
为了减少无关变量对面部关键点坐标的影响 ， 采集数据后 ， 研究人员首先要进行预处理工作 ， 然后提取数据特征 ， 再进行特征选择和特征标准化 ， 并建立回归模型 ， 最后得到数据的预测得分 。
对于一个自动识别模型来说 ， 测试的准确性、评估的有效性最为关键 。 “经过检验 ， 我们证实了不同心理健康症状的确具有特异性的面部表达 ， 它们可以被识别 。 而且模型识别和SCL-90量表测试结果也比较接近 。 ”朱廷劭解释 。
但研究也发现 ， 在不同心理维度的区分度上 ， 现有模型的识别效果并不理想 ， 比如对抑郁和焦虑的边界判断就比较模糊 。
“这一方法目前仍在探索阶段 。 ”朱廷劭表示 ， 由于研究的样本量不够大 ， 机器学习还需要大量练习 ， 才可能提高准确性和有效性 。 再者 ， 选择面部的哪些特征变化才能更好地对心理指标进行预测 ， 也需要不断分析和调整 。
尽管如此 ， 朱廷劭认为 ， 未来在一些非专业诊断的场景 ， 这种方法有很大的应用潜力 。
“由于面部数据的采集是实时且无侵入的 ， 当它和视频技术结合用于心理健康的辅助检测 ， 尤其可以针对特定的患病人群进行纵向跟踪检测 ， 或者针对容易出现心理疾病的人群进行预防合示警 ， 都比传统的心理测量更有优势 。 ”
朱廷劭还提到了一种容易被忽视 ， 但在临床医生中间又有潜在需求的应用场景 。 他告诉《中国科学报》 ， 很多综合医院的临床大夫并没有精神科背景 ， 有时他们无法判断前来就诊的患者究竟是受困于躯体性疾病 ， 还是因为精神问题 ， “这就可能产生所谓的漏诊” 。 他希望 ， 届时临床大夫也能方便地借助这种手段 ， 真正做到同时评估患者的“身”“心”状况 。
行为痕迹预测心理健康大有可为
心理疾病在现代社会已经相当常见 ， 在新冠肺炎疫情期间 ， 心理健康问题也引起了世卫组织的高度关注 。 如何在大数据时代 ， 通过挖掘丰富的人类行为数据 ， 评估他们当下的心理健康状况 ， 一直是这些年朱廷劭团队研究的方向 。
大数据记录的信息实际上就是普遍化的人类行为 ， 而且 ， 这种数据行为是自觉、自愿发生的 ， 真实性、准确性更高 。 在面部活动之前 ， 他们的关注焦点是社交媒体上的用户行为痕迹 。 人们有可能在主观的心理测量环境中进行有效的伪装 ， 却很难在网络中长期这么做 。
2020年疫情期间 ， 朱廷劭团队就从网络抓取了人们在微博上发表的言论数据 ， 分析一定地域内 ， 从居家隔离政策实施到解除期间 ， 人们心理健康状况的变化情况；分析人们心理健康情况中一些具体指标的变化 ， 比如负面情绪与正面情绪 ， 对社会风险的敏感性与对生活的满意度等；讨论引起人们心理健康情况变化的因素 ， 比如集体主义与恐惧；探索微博用户行为免疫系统（BIS）引起的情绪和认知过程促进预防行为的路径/机制 。
事实上 ， 通过识别行为痕迹预测人的心理健康状况已成为国内外心理测评研究的前沿方向 。 “虽然不能替代专业诊断 ， 但这些检测方法在大规模人群心理变化监测方面 ， 以及识别自杀意念 ， 实现对个体自杀风险的评估和预警方面 ， 将大有可为 。 ”朱廷劭强调 。
相关论文信息：
【测心理不想答问卷？面部识别来帮你】https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.607890
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