题目：情绪画像：多背景-多情绪视角的情绪反应个体差异测量

报告人：张丹副教授

时间：2024年5月28日（周二）上午10：00

地点：七教B区105

报告人简介：

张丹，清华大学生物医学工程专业博士，清华大学心理与认知科学系长聘副教授、清华大学脑与智能实验室兼职研究员。研究运用脑电、近红外等脑成像技术和穿戴式生理测量技术，基于脑机接口、情感计算、脑际耦合等技术方法，开展面向心理健康、学习科学等领域的智能心理测量基础与应用研究。以第一或通讯作者在IEEE Trans. Affective Computing、NeuroImage、SCAN等期刊或会议发表论文40余篇，担任IEEE Trans. Affective Computing、Journal of Neuroscience Methods、《心理学报》、《心理科学》等期刊编委，并担任中国社会心理学会儿童发展与社会政策专业委员会副主任委员、中国心理学会工程心理专业委员会委员、中国心理学会学习心理专业委员会委员、中国高等教育学会学习科学研究分会理事、中国人工智能学会脑机融合与生物机器智能专业委员会委员等学术职务。

摘要：

人类情绪是复杂的，既体现在“情随事迁”的背景依赖性，又表现在“百感交集”的情绪共现性。已有情绪反应个体差异的研究还未充分地同时关注人类情绪的这两种固有属性。我们提出“情绪画像”概念以描述个体背景依赖的多情绪共现模式，在充分正视情绪固有的背景依赖性与共现性的前提下研究情绪反应的个体差异。为应对多背景与多情绪构成的高维数据结构对个体差异量化计算提出的挑战，我们借鉴近年来兴起的个体间表征相似性分析方法，将复杂情绪现象的个体差异定义为个体在高维情绪空间中的两两距离。基于情绪诱发视频范式，情绪体验自我报告行为学数据分析表明，基于两两距离定义的情绪反应个体差异“情绪画像”不依赖特定诱发视频素材，可以有效表达已有个体情绪复杂性经典指标，跨时间重测信度良好。进一步的，相似的情绪档案伴随着相似的前额与双侧颞顶区域的delta频带活动以及额区theta频带活动，且积极与消极情绪档案分别被左侧与右侧颞顶区域delta频带活动。综上，“情绪画像”研究突破了传统研究中过度简化情绪现象的局限，有望为进一步厘清情绪反应个体差异的来源及神经机制带来启发，并服务于心理健康的脑科学测量。