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• 手把手帶你開啟日常情緒測量與研究

引言

在復雜的人類心理結構中，情緒活動廣泛存在。情緒不僅是心理學研究的重要對象，也是多學科交叉研究的國際前沿和熱點問題，研究具有十分重要的應用價值。

情緒的生理基礎一直是心理學、認知神經科學等領域的一項重要研究話題。在實驗室場景下，研究者通常采用標準的情緒刺激材料（如圖片、聲音、文字、視頻等）或要求被試執行特定（憤怒、壓力、焦慮等）情緒任務來誘發特定的情緒，并對不同情緒狀態下的生理信號展開分析，推斷出情緒背后生理特征上的區別與聯系。長期以來，研究者基于實驗室方法開展了大量的研究，開發出眾多數據集，例如DEAP、MAHNOB-HCI、SEED、DREAMER、AIMGOS、 CASE等。

實驗室方法雖然具有實驗條件控制嚴謹的優勢，但在研究的生態效度上面臨以下挑戰。首先，情感主要由社會交互產生[7]，并非所有類別的情緒都能很方便、有效地在實驗室場景下誘發。其次，真實生活事件誘發的情緒（如壓力），在強度上可能遠高于實驗室誘發的結果。此外，情緒本身是連續動態變化的，其動態模式可能具有重要的心理學意義，實驗室方法難以有效捕捉日常生活中長期的情緒動態規律。

針對上述挑戰，清華大學心理學系張丹課題組創建了面向情緒研究的日常動態心理生理記錄數據集(A dataset of Daily Ambulatory Psychological and Physiological recording for Emotion Research, DAPPER)。該數據集共包含142名參與者連續5天的日常情境測量數據。其中，日常心理狀態報告通過智能手機平臺完成，具體包含兩種測量方法：白天多個隨機時間發送問卷提示，完成即時情緒狀態評估(經驗取樣法)；每晚回顧當天主要事件并完成情緒評估（日重建法）。日常生理記錄通過穿戴式腕表采集完成，共包含88名參與者每天的心率、皮膚電、三軸加速度等外周生理數據和運動數據。

論文信息：
Shui, X., Zhang, M., Li, Z. et al. A dataset of daily ambulatory psychological and physiological recording for emotion research. Sci Data 8, 161 (2021).

論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41597-021-00945-4

研究背景

情緒的生理基礎一直是心理學、認知神經科學等領域的一項重要研究話題。在實驗室場景下，研究者通常采用標準的情緒刺激材料（如圖片、聲音、文字、視頻等）或要求被試執行特定（憤怒、壓力、焦慮等）情緒任務來誘發特定的情緒。長期以來，研究者基于實驗室方法開展了大量的研究，開發出眾多數據集。

實驗室方法雖然具有實驗條件控制嚴謹的優勢，但在研究的生態效度上面臨挑戰。

清華大學心理學系張丹課題組創建了面向情緒研究的日常動態心理生理記錄數據集(A dataset of Daily Ambulatory Psychological and Physiological recording for Emotion Research, DAPPER)。

DAPPER數據集

該數據集共包含142名參與者連續5天的日常情境測量數據。

其中，日常心理狀態報告通過追蹤問卷軟件完成，具體包含兩種測量方法：白天多個隨機時間發送問卷提示，完成即時情緒狀態評估（經驗取樣法）；每晚回顧當天主要事件并完成情緒評估（日重建法）。

日常生理記錄通過可穿戴式腕表采集完成，共包含88名參與者每天的心率、皮膚電、三軸加速度等外周生理數據和運動數據。

圖1 數據采集流程

圖2 數據集

前測測量

收集了八個量表的數據。

采用日重現法收集的主觀報告數據的結構

研究結果

對DAPPER數據集的驗證性分析表明：

日常動態情緒的主觀報告數據顯示了與現有情緒研究相符的模式，情緒間兩兩相關最高的結果來自具有相同效價的情緒配對。

日常動態生理數據與情緒主觀報告也表現了一定的相關性，心率的四分位距作為日常生理特征，與受鼓舞、等情緒主觀報告結果存在顯著的相關性，初步展示了基于生理數據進行日常動態情緒計算的可能性。

DAPPER數據集在采集人數、采集時間長度、所使用心理生理采集方法多樣性等方面都大大超越了已有情緒心理生理數據庫。連續長時程的生理心理數據記錄有望助力情緒研究走向日常生活、走向更落地的應用。

該研究成果于2021年6月28日于《Scientific Data》期刊在線發表，數據集及驗證分析代碼（Matlab平臺）已在數據共享平臺synapse上公開，歡迎廣大研究人員使用。