我国自闭症谱系障碍者眼动热点研究综述——基于2009—2018年CNKI期刊文献关键词共现分析

张 欣 魏燕荣 陈琴霞

（1.西南大学教育学部特殊教育学院 重庆 400715；2.乐山师范学院 四川乐山 614004）

一、问题提出

2016年，美国国家卫生统计中心发布的报告显示，3至17 岁儿童自闭症发生率估计达到了1/45；我国以1%保守估计，13 亿人口中，至少有超过1000 万的自闭症人群、200 万的自闭症儿童，并以每年近20 万的速度增长，情形严重触目惊心。[1]自闭症谱系障碍（以下简称为自闭症）是一组以脑神经系统失调为主要表现的复杂发育障碍，其特征主要表现为不同程度的社会交往困难、言语和非语言沟通障碍以及重复性和限制性行为，[2]其中，社会交往困难是自闭症者的核心症状，而视觉信息是其进行社会互动的重要线索。自闭症者缺少眼对眼的注视，不会用眼神来表达自己的情感和需要，[3]而眼动（眼球运动）是用来研究个体视觉加工信息最直接的生理指标，因此，研究者们利用眼动技术可以深入探究自闭症者视觉注意的特征。

我国研究者通过整理国外研究发现，眼动技术在自闭症早期识别、诊断和干预方面都有重要的应用。[4]我国在自闭症者眼动方面的研究起步较晚，但近几年研究者们越来越重视眼动技术在自闭症领域中的应用。通过文献整理发现，我国自闭症者眼动研究主要分布在心理学、教育学和医学领域。虽然关于自闭症者眼动研究成果越来越多，但是在实际研究过程中还存在诸多问题。为了展示已有研究结果，发现研究的不足之处，预测研究的未来走向，本研究遵循共词分析和数据可视化的思路，对我国自闭症谱系障碍者眼动研究热点进行综述。

二、研究设计

（一）数据来源。在中国知网（CNKI）中，以“自闭症”、“孤独症”、“阿斯伯格”、“亚斯伯格”、“ASD”、“AS”和“眼动”为主题词进行检索，不限定搜索时间，共搜索到134 条文献（查询时间截止到2018年9月1日）。然后对文献进行取舍，剔除无关文献和会议论文，共筛选出2009-2018年83篇符合要求的文献。其中，学位论文35篇，期刊论文48篇。最后，对符合要求文献的关键词进行标准化处理，以保证量化材料的准确性和科学性。将“自闭症儿童”“自闭症谱系障碍儿童”“孤独症儿童”“阿斯伯格”“阿斯伯格综合征”“ASD个体”“高功能孤独症谱系障碍者”关键词均用为“自闭症”进行处理，“面部加工”用“面孔加工”进行代替等等。

（二）研究工具。使用由中国医科大学信息学系和沈阳弘盛计算机技术有限公司共同开发的书目共现分析系统Bicomb2.0和SPSS 24.0进行分析。

（三）研究过程。第一步，将筛选出来的文献从中国知网中导出，然后将该文件导入到Bicomb2.0 软件中，利用Bicomb2.0 软件的统计功能对这83 篇文献的年份分布进行整理，以图的形式呈现；第二步，在Bicomb2.0 软件中对关键词进行提取后，利用共词分析功能，形成关键词词篇矩阵，导出到EXCEL 表格；第三步，将生成的EXCEL 表格导入到SPSS 24.0 中，对生成的词篇矩阵进行聚类分析，导出关键词树状图；第四步，结合以上结果，对该领域的热点进行整理与综述，发现研究不足并进行未来研究展望。

三、研究结果与分析

（一）研究文献基本情况。图1呈现了2009年至2018年5月（查询时间截止到2018年9月1日）自闭症谱系障碍者眼动研究的文献分布情况。总体来看，有关自闭症眼动研究的数量呈现动态上升的趋势，尤其是在2012年相关研究数量急剧上升，说明研究者们越来越重视利用眼动技术对自闭症谱系障碍者进行研究。

图1 自闭症谱系障碍者眼动研究年份分布表

（二）研究重点与热点。

1.高频关键词词频统计与分析。高频关键词可以初步反映该研究领域研究热点的情况。如果在统计文献时，关键词出现的频次越高，则表示与该关键词有关的研究成果越多，研究内容的集中性就越强。[5]通过对我国自闭症谱系障碍者眼动研究文献分析，可得知83篇文献的关键词共有160个。根据关键词的累积百分比并结合本领域研究的实际情况，确定高频低频词阈值为2，得到了35个高频关键词，其排序如表1。

由表可以得知，35 个高频关键词出现频次为217，占关键词总频次的63.45%，初步代表了自闭症谱系障碍者眼动研究的热点领域。近十年来，我国关于自闭症眼动的研究主要围绕面孔加工、时程分析、表情识别、面孔识别、视觉搜索等方面进行研究。这仅仅是对高频关键词统计分析所得知的初步信息，想要进一步深入研究关键词之间的关系，需要利用关键词共现技术来进行深入探讨。

表1 35个高频关键词排序

2.高频关键词Ochiai 系数相异矩阵分析。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。[6]利用Bicomb2.0 书目共现分析软件，对以上35个高频关键词进行共词分析，生成词篇矩阵，然后再将其导入到SPSS24.0中，选取Ochiai系数，得到35*35的共词相似矩阵，利用EXCEL将其转化为相异矩阵。由于篇幅有限，表2截取了9*9部分自闭症者眼动研究高频词相异矩阵表，结果如表2所示。

由高频词Ochiai系数相异矩阵表可以得知，在所筛选的文献当中，各个关键词与自闭症的距离由近及远的顺序依次为眼动（0.381），面孔加工（0.599），眼动研究（0.684），时程分析（0.752），表情识别（0.752），眼动追踪（0.752），面孔识别（0.778），视觉搜索（0.778）。另外，我们还可以发现眼动常常与自闭症、面孔加工、面孔识别、视觉搜索、表情识别结合在一起研究，面孔加工则更多地与眼动、自闭症、时程分析结合在一起研究。

表2 高频词Ochiai系数相异矩阵（部分）

3.高频关键词聚类分析。将Bicomb2.0产生的词篇矩阵导入到SPSS24.0中进行系统聚类，生成聚类树状图，可以直观地反映出关键词间的亲疏与整体结构。根据图2 生成的聚类树图，结合研究的实际情况对关键词聚类的结果进行小幅度调整，将自闭症眼动研究高频关键词归纳为自闭症者面孔身份识别与加工、自闭症者面孔表情识别与加工、自闭症者对社会性信息加工以及自闭症者社会性注意特点四个研究方面。

图2 自闭症者眼动研究高频关键词聚类树状图

四、我国自闭症谱系障碍者眼动热点研究热点综述

（一）自闭症者面孔身份识别与加工研究。社会交往障碍一直被认为是自闭症谱系障碍者的核心症状之一，而对面孔的识别与加工会影响到其社交关系的发展。Bruce 和Young于1986年提出了面孔识别功能模型，从功能的角度上将其分为面孔身份识别和面孔表情识别两个独立的过程。[7]在实际的研究过程中，很多研究者会将其放在一起进行研究。

在对面孔身份的识别加工上，研究发现：自闭症儿童面孔识别障碍要比非面孔的识别障碍严重，尤其是在面孔记忆识别方面存在明显障碍。[8]龙细连以人与人面对面交谈的图片为刺激材料，在其2012年的研究和2015年的研究中均发现：与聋哑儿童和普通儿童相比，自闭症儿童对图片中社交面孔的觉察时间较长，注视时间较短。[9][10]这与黄欣欣等人的研究一致，但是黄欣欣等人他们进一步发现：自闭症儿童在不同时段对面孔的注视时间和观察时间都少于普通儿童和聋哑儿童，但注意时间分配趋势、加工模式与普通儿童没有差异。[11]

在面孔核心特征区域方面，自闭症儿童会主动回避眼睛区域，而非被动忽视面孔以及目光接触，[12]他们对直视眼睛的觉察更慢，也更少去注视。[13]研究发现自闭症儿童在眼睛和嘴巴的注视上均有缺陷，[10][14]但是也有研究者得出不同的研究结果，例如，徐淑娴的研究发现：与普通儿童相比，高功能自闭症儿童在眼睛的注视时间上不存在显著差异，但其在嘴巴上的注视时间显著减少；[15]而汪巧玲则发现自闭症儿童对眼睛的注视时间少于普通儿童，但对嘴巴的注视时间差异不显著。[13]这些实验结果的差异可能是由于被试选择的差异或者面孔刺激材的不同等原因所导致的。

在对不同熟悉程度面孔识别与加工方面，研究发现：自闭症儿童能够像普通儿童一样优先觉察陌生面孔、区分对待熟悉面孔和陌生面孔，但不论面孔熟悉程度如何，与普通儿童相比，自闭症幼儿对面孔的注视时间显著要少。[16][17]高强以其自我面孔和陌生面孔等为材料，采集2—4 岁自闭症幼儿眼动数据发现：自闭症幼儿对面孔加工上表现出了自我优势和熟悉性优势，[18]这说明自闭症儿童存在区分不同熟悉面孔的能力。普通人对本族面孔比对异族面孔更加有区分和再认的能力，会产生本族效应，但易莉等人对17—23岁的自闭症者进行研究发现自闭症者没有像普通被试一样出现本族效应。[19]而为了进一步研究在相同种族不同民族中高功能自闭症儿童是否会产生本族效应，万永春以汉族面孔作为本族面孔材料，以哈萨克族、蒙古族作为异族面孔材料则发现：汉族高功能自闭症儿童在加工不同民族面孔时出现了本族效应。[20]对于自闭症谱系障碍者是否存在本族效应的研究结果上存在差异，可能与被试年龄、经验和障碍程度的差异等其它因素所导致的。

综上所述，自闭症儿童具备一定的面孔身份识别与加工的能力，但存在障碍。大量研究表明，与普通儿童相比，自闭症儿童对面孔的觉察时间较长，注视时间较短，对面孔核心特征区域的关注要少于普通儿童。但在面孔具体区域关注的研究上，得出的实验结果有所差异，可能是受到被试样本、年龄、实验材料等其它因素的影响。

（二）自闭症者对社会性信息的加工研究。普通儿童一出生就表现出对社会刺激的注意偏好，[21]对社会刺激的注意偏好有利于促进儿童社交能力的发展。但研究发现自闭症儿童对社会性刺激的注意存在一定损伤，[22][23]与普通儿童相比，自闭症者对身体、眼睛等社会性信息关注少，对背景等非社会性信息关注多。[24][25]还有研究发现：自闭症儿童对图画书中非社会性信息表现出了比正常普通儿童更多的关注，而对社会性信息的关注较少。[26][27][28]图画书中的关键信息和非关键信息的面积、密集程度以及故事长度都会影响儿童对关键信息区域的注意程度，而自闭症儿童受到非关键信息的干扰更大，[26]这启示我们弱化无关非社会性信息的干扰，突显社会性信息对自闭症儿童社会性注意的发展具有重要作用。

综上所述，自闭症儿童对背景或者非任务区域等非社会信息比普通儿童表现出更多的关注，对关键社交信息的注意较少。因此，突显关键社会信息，弱化背景等非社会性信息对自闭症儿童的干预有及其重要的启示意义。

（三）自闭症者的面孔表情识别与加工研究。在对面孔表情的识别加工方面，自闭症儿童对表情面孔的加工模式与普通儿童相似，[29][30]他们具有一定的面孔识别和加工能力，但缺少灵活迁移的能力，[31]其情绪共情能力不足，对情绪表情的注意方式异常。[32]研究表明：自闭症儿童在表情识别和理解方面存在障碍，与普通儿童相比，自闭症儿童倾向于回避表情面孔和社会性信息，难以保持对面孔的注意，[33][34]更少地关注表情面孔的眼睛和嘴巴。[32][35]自闭症儿童对倒立面孔表情的识别没有像普通儿童一样表现出面孔倒置效应，说明其表情认知可能以特征信息加工为主。[36]连福鑫通过研究则发现：自闭症儿童在真人和简笔卡通面孔表情识别上更依赖于嘴部信息，而遮蔽眼睛则不会影响其表情识别率。[37]

在对具体情绪的识别加工方面，自闭症儿童对高兴和悲伤的表情存在注意偏好，[38]对恐惧的表情趋于回避。[32][39]但是也有研究发现自闭症儿童对恐惧面孔的注视时间要长于对高兴情绪面孔的注视时间，[30]并且在呈现有规律的情绪面孔刺激时，自闭症儿童对恐惧面孔比对高兴面孔更容易形成视觉预期。[40]自闭症儿童对恐惧表情面孔的嘴部注视较多，[30][39]说明自闭症儿童可能更多地通过嘴部信息来识别恐惧情绪。为了进一步研究自闭症儿童对负性情绪面孔的注视特点，龙细连等人通过研究发现：与聋哑儿童和普通儿童相比，自闭症儿童对恐惧、悲伤、愤怒、惊讶这4种面孔情绪的觉察时间较长，对厌恶面孔的觉察时间没有显著差异。[41]

综上所述，自闭症儿童具备一定的情绪面孔识别和加工的能力，但存在障碍。自闭症儿童对于情绪面孔的注视时间都要少于普通儿童，表现出对情绪面孔的回避，对情绪面孔眼睛的注视少。自闭症儿童对于恐惧情绪的嘴部关注较多，说明自闭症儿童可能更多地通过嘴部信息来识别恐惧情绪。与积极情绪相比，自闭症儿童对恐惧情绪是偏向注意还是趋于回避的问题上存在争议。但与中性情绪相比，自闭症儿童对积极和消极情绪都存在注意偏好，对于高兴情绪的偏好可能是因为高兴的情绪是人类婴儿最早学会识别的情绪，[42]可以通过嘴部信息先识别出来，而对恐惧情绪的识别则有利于自我保护。

（四）自闭症者社会性注意特点研究。社会性注意是个体对社会性信息（事件或信息）的优先选择和注意，主要包括社会个体的觉察、视觉搜索、社会定向和共同注意等等。它对个体形成早期依恋、认知能力等的发展产生了重要影响。相关研究发现自闭症儿童在社会性注意上存在缺陷，其视觉注意与加工能力随着刺激的社会性程度増 强而下降，[43]并且在竞争条件下，自闭症儿童对社会性信息的加工会减弱，[44][45]这提升我们可以通过改变社会性刺激的呈现方式对自闭症儿童的注意进行干预。在视觉搜索方面，彭晓玲等人发现：自闭症儿童在视觉搜索上存在优势，能知觉某些普通儿童无法识别的细微变化。[46]卜凡帅等人利用眼动和瞳孔测量也发现了相同的研究结果，并且认为这一搜索优势应该得益于搜索过程中的额外加工及搜索前更高的注意准备水平，[47]这提示我们如何利用自闭症儿童的视觉优势来进行干预。在注意追随方面，研究发现：自闭症儿童具备与普通儿童相似的追随提示线索的能力，[48][49]但是其追随提示线索并且根据线索对目标物进行加工的能力较弱。[50]社会定向是指个体在社交情境当中趋向或回应各种社会性刺激的行为倾向，相关研究发现，不论是卡通动画片的社交情境还是真人动态视频下的社交情境，自闭症儿童都存在社交定向困难。[51][52]在共同注意上，张颖通过研究发现：自闭症儿童能知觉别人的视线，却没有表现出共同注意的能力，也就是说自闭症儿童只完成了注视知觉，却没有进行注视追随，[53]周子琦的研究也发现自闭症儿童跟随他人社交指示进行注意转移的能力存在问题，即其在应答性共同注意存在明显缺陷。[54]还有研究发现自闭症儿童在视线追随上与普通儿童存在差异，[55][56]说明其对社会性信息获取的方式与普通儿童不同，这提示注视追随对自闭症的鉴别着有重要意义。

综上所述，自闭症儿童在社会注意上存在缺陷，其社会性注意觉察和加工的能力相比普通儿童要差。在视觉搜索方面，自闭症儿童存在视觉优势，这提升我们可以利用其视觉优势来对其社会性注意进行干预，以提高其社会交往能力；在注意追随方面，自闭症儿童存在注意追随的能力，但其对提示线索的追随加工能力较弱；在社会定向方面，自闭症儿童存在社交定向困难；在共同注意方面，自闭症儿童在应答性共同注意上存在缺陷，其视线追随能力与普通儿童存在差异。

五、研究不足与展望

通过以上的研究总结可以发现，研究者们越来越重视将眼动技术应用于自闭症谱系障碍者的研究，也得到了许多一致性的结论，但是在一些研究结果上存在较大的差异，可能是由于被试样本的选择，刺激材料的来源、类型和熟悉程度，研究范式不一致等受实验条件限制的原因所致。虽然已有部分研究得到了一致性的研究结果，但是这些研究结果对自闭症实际的干预和教育有什么帮助与启发没有深入进行研究探讨。

（一）扩大被试样本的类型和数量，控制无关变量，以减少实验结果的误差。第一，我国现有的自闭症眼动研究多以自闭症儿童为研究对象，对自闭症成人的研究较少；同时，受自闭症流行率的影响，女性被试较少。样本受到了年龄和性别比例的影响，使研究受到了限制。未来研究中应尽可能地扩大不同性别和年龄的自闭症样本，尽量控制无关变量的影响；第二，样本的选择具有局限性，没有对不同亚类型自闭症障碍儿童分开研究讨论。不同障碍程度自闭症者的智力水平和言语有很大差异，可能导致研究结果的差异。除了以普通儿童作为对照组外，也可以将与自闭症儿童有同样语言障碍、相同智力水平的儿童也作为对照组，以细化被试入组标准，控制被试在语言、智力水平上的差异；第三，研究可能会受到被试早期经验的影响，研究被试通常是从医院、康复机构中选择的，他们是否学习过面孔情绪识别等其它的经验可能会影响研究结果。应尽量控制这些无关变量的影响，以减少实验结果的误差。

（二）控制刺激材料的来源、类型和熟悉程度，避免过多无关刺激的干扰。不同来源、类型和熟悉程度的刺激材料可能影响研究结果。已有研究发现不同熟悉程度和不同类型的刺激材料会影响自闭症儿童的面部表情识别。[38][57]在这些文献中，情绪材料的来源不同，有从中华表情图库中获取的图片，也有直接从网络中获取的图片，还有从视频当中截取的社交和人物面孔图片；情绪材料的类型不同，有的研究选用真人图片、也有的研究选用动态视频，还有的研究选用简笔画等其它类型的材料；情绪材料的熟悉程度不同，有的是选取陌生成人面孔，还有的是拍摄同龄普通儿童等等。这些不同来源、不同类型和不同熟悉程度的刺激材料都有可能会影响到研究结果，甚至刺激材料的新异性和呈现方式也可能对实验结果产生影响。因此，在后续的研究中，应避免这些无关刺激的干扰。

（三）结合多种研究技术，充分利用研究结果，为自闭症的诊断与干预提供科学指导。由于部分研究所选取的被试是中、低功能自闭症者，他们的沟通能力不足，无法对其进行言语和操作智力的匹配，并且在实验过程中需要家长或其他研究者的协助。他们会因为不理解指导语的含义，不能完成研究者指定的任务。无结构、自然的测验范式更可能揭示自闭症患者在社会交往过程中的缺陷，[58]而眼动技术最明显的优势就是能够在个体自然的状态下，获得更加精确的数据。在未来自闭症的研究中，眼动追踪技术与事件相关电位（ERP）、脑电（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等其它技术相结合，探索自闭者的视觉特点等其它核心症状表征，将是未来研究重要的发展方向。大部分研究的研究结论并没有对自闭症的实际诊断和干预训练做更加深入的探讨。因此，应充分利用研究结果来开发对自闭症儿童的诊断指标、教育与干预训练策略，为临床诊断和早期干预提供科学的指导，更好地把训练效果推广到动态社交情境甚至日常生活中去，以促进其社会交往的发展。