我国ASD者面孔识别研究热点知识图谱

2015-05-04 12:38郭文斌方俊明
心理与行为研究 2014年4期
关键词:研究热点知识图谱

郭文斌+方俊明

摘要 为比较准确地了解国内ASD者面孔识别研究的热点和前沿,为今后研究提供行之有效的建议,采用关键词共词分析法,利用Bicomb软件及SPSS软件绘制了从中国知网中查询到的55篇文献的热点知识图谱。研究结果发现:ASD者面孔识别研究热点主要围绕在5大领域:社会能力研究、面孔加工和情绪面孔加工研究、认知和情绪加工的功能性磁共振成像(fMRI)研究、面孔加工的神经机制和生理指标研究、情绪认知干预研究。为避免已有研究热点存在的5方面不足,后继研究者应该从5个方面人手以期获得更多的创新性研究成果。

关键词 ASD,面孔识别,研究热点,知识图谱。

分类号 B846

1.引言

面孔不仅承载能够反映个体性别、年龄、民族等固有特征方面的信息,而且还可以传递美丑、喜好、厌恶等社会方面信息。在传统面对面的人际交往中,人际交往后果往往由个体的面部构成、体态、面部表情、注视方向、亲密和信任感等综合因素所影响(Barkhi,Jacob,Pirkul,1999)。已有研究发现,自闭症谱系障碍者产生社交障碍的重要原因在于其面孔认知技能的缺失,导致其难以与他人建立良好的人际关系(郭嘉,静进,邹小兵,唐春,2011;樊越波,揭晓锋,邹小兵,2011;杨利芹,汪凯,朱春燕,2011)。Langdell于1978年最早对自闭症谱系障碍(autismspectrum disorders,ASD)者面孔认知障碍进行研究,他发现自闭症儿童对面孔的识别异于正常儿童以情绪为主的归类,他们更倾向于以无关的外在维度(如是否戴帽子)作为面孔识别的归类标准。Lang-dell(1978)的研究结果,引起了更多的后继研究者对ASD者面孔识别障碍的关注。20世纪90年代,逐渐兴起的认知神经科学以及眼动仪和脑成像技术的普及,促进了对ASD者面孔识别研究由传统的行为学实验研究,向使用现代技术的神经机制的研究方法转变。国内研究者敏锐的抓住了这一时机,采用眼动议、ERP和fMRI等技术对ASD者的面孔识别障碍这一研究热点问题展开了研究,取得了一定的研究成果。但已有的相关研究成果更多的散布在不同的刊物中,尚未见到有研究者对国内ASD者面孔识别的已有研究成果整合的研究资料。为了更精确地梳理这方面的已有研究成果,详细展示它们所覆盖的研究领域,发现存在的不足,进而指导我国ASD者面孔识别未来的研究走向,借鉴和采用国际上比较流行的科学计量方法,以关键词共词法和聚类分析、多维尺度分析法为主要研究手段,绘制了国内ASD者面孔识别研究热点知识图谱。

2.资料来源与研究方法

2.1 资料来源

首先,查找资料。进入中国学术期刊网络出版总库,检索控制条件中对期刊年期不限定,内容检索条件采用主题词为“自闭症”(“孤独症”、“自闭症谱系障碍”、ASD、“阿斯伯格”、AS)和“面孔”(或者“面部”)相结合,共查阅到符合要求文献57篇。查阅时间为2013年6月5日。其次,对文献进行取舍。在57篇文献中,剔除重合文献,共检索到有效文献55篇。其中学位论文13篇,会议论文9篇,其余23篇均为期刊论文。最后,标准化材料。对不同刊物来源的关键词进行标准化,如将:自闭症、自闭症儿童、自闭症谱系障碍、孤独症、孤独性障碍、阿斯佩格综合征、阿斯伯格综合征全部合并为自闭症;将梭形面部区、梭状回面孔区合并为梭状回面孔区等。

2.2 研究工具

中国医科大学崔雷教授和沈阳市弘盛计算机技术有限公司开发的Bicomb共词分析软件,SPSS20.0。

2.3 研究进程

首先,确定关键词。其次,建立关键词词篇矩阵。再次,进行聚类分析。将共词矩阵导入SPSS20.0中,采用样本聚类,得出关键词的聚类树图。第四,结合聚类结果,对系数相异矩阵运用SPSS20.0进行多维尺度分析,绘制出关键词知识图谱。最后,结合聚类和知识图谱进行解释和分析。

3.研究结果与分析

3.1 关键词词频统计及分析

总关键词为241次,对标准化后的26个关键词进行排序,结果见表1。

从表1可以看出,26个关键词,总呈现频次为138次,占关键词总频次241次的57.26%。其中,前8位关键词出现频次均大于等于6,依次为自闭症(42次)、面孔加工(9次)、眼动(8次)、表情识别(8次)、自闭症儿童(7次)、面部表情(6次)、身份识别(6次)、杏仁核(6次),其余18个关键词出现频次均大于2次。这一结果初步说明,ASD者面孔加工多以对自闭症儿童在面部表情与面孔身份识别方面的眼动和脑机制研究为主。

3.2 关键词相异系数矩阵

为了更好的探寻关键词之间的关系,用Bicomb共词分析软件对26个关键词进行共词分析,生成词篇矩阵。将该矩阵导入SPSS20.0,选取Ochiai系数将其转化为一个26×26的共词相似矩阵。采用相异矩阵=1-相似矩阵,产生相异矩阵。相异矩阵中数值的大小表明对应的两个关键词间的距离远近,数值越接近1,表明关键词间的距离越远,相似度越小;数值越接近0,则归之。

从表2可以看出,各个关键词距离自闭症由近及远的顺序依次为:面孔加工(0.531)、眼动(0.558)、表情识别(0.613)、面部表情(0.617)、身份识别(0.681)、自闭症儿童(0.941)。它表明,在选取的文献中,研究将自闭症与面孔加工和眼动相结合进行研究的几率,大于将其与后4种关键词的结合。仔细对表中的系数大小进行分析,可以发现,眼动和面孔加工、自闭症、身份识别经常呈现在一起(距离最接近);面部表情和自闭症、表情识别和身份识别较多的呈现在一起。

3.3 关键词聚类分析

为了更直观的展示关键词之间的亲疏关系,将bicomb产生的词篇矩阵导入SPSS20.0进行聚类分析,结果见图1。

从图1可以直观的看出自闭症面孔识别关键词被分为5类,它们的具体分布结果见表3。

从表3可以看出,ASD者面孔识别研究的5类研究具体分布为:

种类1为社会认知能力研究,包含遗传、父母、表情识别、面部表情、社会认知、儿童、心理理论和模仿等8个关键词。该领域研究属于我国近10年来自闭症5大研究领域之一(郭文斌,方俊明,陈秋珠,2012)。社会认知是人类认知活动的重要组成部分,指个体对他人、自我、社会关系、社会规则等社会客体和社会现象及其关系的感知和理解的心理活动(庞丽娟,田瑞清,2002;郭文斌,周念丽,方俊明,刘一,2012)。心理理论(Theory of Mind,TOM)的正常发展是社会认知和人际交往基础(蔡蓓瑛,孔克勤,2000)。心理理论指儿童理解别人心理状态(如信念、愿望、情绪等)并以此作为理解和预测别人行为途径的能力(杨雪梅,牛丽娟,2010),是个体从环境互动的过程中推测他人意图、情感和思想等内部状态的心理加工过程(钟毅平,范伟,张娣,2011)。自闭症儿童父母的热心理理论能力和复杂情感能力差于正常儿童父母(杨利芹,2012),可能是导致自闭症儿童心理理论缺陷存在遗传学因素方面的间接证据。面孔是蕴涵丰富信息的非言语刺激(龙细连,2012),面孔加工的有效性是个体社交能力的核心(陈顺森,2012)。根据他人的面部表情推测其心理状态是一种重要的情绪理解能力,对人类面部表情的认知对于社会交往非常重要(兰岚,兰继军,李越,2008)。采用确诊的自闭症者与正常群体的对照研究,了解自闭症者对面孔表情的识别能力和特征(郭嘉等,2011)。自闭症儿童面孔识别障碍成因的五种理论:面孔加工缺损说、经验一预期模型、心理理论缺损说、面孔加工策略异常理论以及注意需求和社会动机减少理论(王丽娟,姚雪,罗红格,2009)。

种类2为面孔加工和情绪面孔加工研究,包含眼动、情绪面孔、面孔加工、自闭症、面孔觉察、联合注意等6个关键词。采用眼动仪的研究结果揭示,自闭症儿童对面孔结构加工能力完好(连福鑫,2010),对人脸认知较少受倒立面孔影响(严淑琼,2008),他们对不同面孔情绪的觉察时间都显著长于正常儿童(陈顺森,白学军,沈德立,闫国利,张灵聪,2011)。联合注意技能缺陷是自闭症最早的症状之一(林志成,2007),它指与他人共同对某一对象或事物加以注意的行为,被认为是儿童心理理论发展的重要前提(周念丽,杨治良,2005),对后期的社会发展有重要的影响(马亚妮,上官芳芳,王争艳,2012),培养联合注意技能的早期干预在自闭症治疗中有着大量的应用和研究(林志成,2005)。

种类3为认知和情绪加工的功能性磁共振成像(fMRI)研究,包含fMRI、认知、情绪3个关键词。研究采用功能性磁共振成像对自闭症者面部知觉缺陷的脑机制进行了研究(樊越波等,2011;王丽娟,姚雪,罗红格,2009),将自闭症脑功能性关联障碍概括为固有功能障碍、静息功能障碍和社会化功能障碍(陈巍,安龙,丁峻,袁逖飞,2010)。

种类4为面孔加工的神经机制和生理指标研究,包含杏仁核、梭状回、身份识别、N(波)、自闭症儿童、选择性注意、面部表情加工等7个关键词。研究揭示了典型的面部知觉控制是由梭状回中部内侧的梭形的面部区(Fusiform face area,FFA)所控制,自闭症的脑结构与功能的可塑性变化(罗跃嘉,2011),自闭症的面孔加工障碍主要表现在:对面孔区分时FFA部位激活水平低,在情绪性面孔知觉时杏仁核激活水平也较低(张炼,2011),自闭症儿童对社会性刺激的注意行为缺陷,主要因为眼睛注视的定向注意和联合注意受损以及相应的神经基础异常(王伟平,苏彦捷,2006)。

种类5为情绪认知干预研究,包含情绪认知、干预2个关键词。该类研究不仅尝试采用语音对面孔辨别的干扰研究范式,结合面孔语音整合模型,对自闭症者在情绪面孔语音中的视听缺陷机制进行了研究(肖振华,王子姝,王立新,2009),也尝试通过以眨眼提示为线索,对自闭症者的面孔加工以及面孔表情识别进行干预(邹瑾,2009)。

3.4 关键词多维尺度分析

利用SPSS20对26个关键词构成的相异矩阵进行多维尺度分析,标准化方法选择Z分数。结果显示,其拟合效果良好,Stress=0.056,RSQ=0.993。结合多维尺度分析图和聚类分析图(图1),绘制出ASD者面孔识别研究热点知识图谱,结果见图2。

图2中各个小圆圈代表各个关键词所处的位置,圆圈间距离越近,表明它们之间的关系越紧密;反之,则相反。圆圈距离战略坐标的中心点越近,表明其所代表的关键词影响力越大。从图2可以看出,自闭症模仿研究(领域2)主要处于第一象限,表明其主题之间连接紧密,并处于整个自闭症面孔识别的核心地位。55篇文章中有32篇文章都围绕本领域的研究展开,从另一个侧面验证了本结论的可靠。认知和情绪加工的功能性磁共振成像(fMRI)研究(领域3)和面孔加工的神经机制和生理指标研究(领域4)主要处于第二象限,表明其研究领域比较松散,这些领域的工作有进一步发展的空间,在整个研究网络中具有较大的潜在重要性。社会认知能力研究(领域1)主要处于第三象限,华东师大、天津师大和漳州师范学院等机构正在对此领域展开研究。情绪认知干预研究(领域5)主要处于第四象限,其研究处于边缘地位,重要性较小。面孔加工的神经机制和生理指标研究(领域4)横跨第一象限和第二象限,表明其既有研究间既有一定联系,但也有分散和不成熟的地方。从图2围绕在战略坐标轴心的距离来看,自闭症面部表情加工和选择性注意处于战略坐标的核心地位,它们是整个研究关注的重点。

4.结论与展望

综上所述可以发现国内ASD者面孔识别研究主要围绕上述五大领域展开,但存有四点不足:第一,ASD者的面孔识别研究多围绕面孔的结构性加工展开。其研究成果多数围绕面孔内部特征(眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部位)和外部特征(头发、耳朵、脖子、眼镜、帽子等)之间结构变化对面孔识别效果的影响展开。第二,对ASD者不同面孔表情识别研究,以眼动仪进行面孔注视点差异比较为主,较少采用将正确率与精确到毫秒级的反应时结合起来的较全面客观的评价方法(郭嘉,静进,邹小兵,唐春,2011),缺乏对面部表情识别机制的深入探究。第三,研究设计和方法较少有创新性,大多数研究成果采用国外比较成熟的研究范式,仅有少量研究尝试使用了新的研究设计,比如,邹瑾(2009)尝试采用了眼部提示线索对自闭症面孔加工进行研究。第四,面孔加工神经机制和生理指标方面的研究,较多以单一的采用fMRI或者ERP围绕面孔刺激和非面孔刺激是否诱发梭状回面孔区(FFA)的激活和N170波形的诱发对比来展开,研究鲜有新的结论和突破性的发现,多属于相互间重复验证。第五,大多数研究以静态的图片刺激作为呈现材料,少有采用呈现速度变化来探测ASD者面孔识别效果研究的成果。

要突破上述不足,获得ASD者面孔识别研究领域更多的创新性成果,国内研究者要从以下四个方面人手寻求突破:第一,加大对ASD者面孔识别研究方法的创新。除关注传统的行为实验与现代脑科学技术的结合之外,还应该大力倡导使用E-Prime、MATLAB等能够灵敏记录毫秒级的反应时的新型软件技术的应用。第二,变单一使用眼动仪、ERPs和fMRI对ASD者进行面孔识别研究,为将两种手段或者三种手段进行有机结合,尝试对ASD者的面孔识别进行综合性研究。第三,增强ASD者对面孔身份识别和面孔表情识别之间的关系研究,深入探寻二者之间的关系。第四,加大ASD者面孔表情识别模型研究,比对其与正常群体面孔表情识别的差异,尝试以其作为更为简便的ASD者早期诊断标准的可行性。第五,加大对ASD者在不同速度呈下对面孔刺激识别效果的研究,为将刺激材料转向渐变表情和动态表情过度提供先期研究成果,为ASD者面孔识别研究结果更具生态化而努力。

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