鮑婧 傅納

摘要研究一編制內(nèi)隱積極消極情緒測驗（IPANAT）為中文版。測驗包括內(nèi)隱積極情緒和內(nèi)隱消極情緒兩維度，共36個項目，信效度良好。研究二，誘發(fā)被試消極情緒后，對其分三組進行表情操控：微笑組，牙齒橫咬筷子；不笑組，嘴唇豎含筷子；對照組，不使用筷子。IPANAT得分及反應(yīng)時分析表明：不笑組，相比微笑組與對照組，內(nèi)隱消極情緒恢復(fù)得更多。這表明面部表情對內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)存在影響，并拓展了具身情緒調(diào)節(jié)的“匹配假說”。

關(guān)鍵詞具身情緒，內(nèi)隱情緒，積極情緒，消極情緒，情緒調(diào)節(jié)。

1引言

具身情緒觀（embodying emotion）認(rèn)為，情緒的身體表達和情緒信息的加工理解之間存在著相互作用：（1）模式特定的感覺，運動和情緒系統(tǒng)的神經(jīng)細胞之間緊密相連，它們的激活使人感受到復(fù)雜的情緒體驗。如面部肌肉與特定情緒有關(guān)：眼輪匝肌和顴肌在人微笑時激活，皺眉肌在人憤怒皺眉時激活，提肌與厭惡情緒有關(guān)。而軀體感覺皮層和上部腦干核團等腦組織也被證實與情緒體驗有關(guān)（Damasio et al，2000）。（2）而當(dāng)人們再次思考、回憶和理解相應(yīng)的情緒時，原先存儲了相關(guān)情緒信息的神經(jīng)細胞就被再次激活，使人產(chǎn)生身臨其境的感覺。進一步地，對表情和身體姿勢進行操作，可誘發(fā)相應(yīng)情緒狀態(tài)（情緒體驗），影響情緒信息加工（情緒理解）（Niedent-hal，2007；Wiswede，Mgnte，Krmer，&Rtisseler;，2009）。早期的面部反饋假說（Facial FeedbackHypothesis）和軀體標(biāo)記假說（Somatic MarkerHypothesis）支持了該理論。面部反饋假說認(rèn)為，人為表現(xiàn)面部表情，能使相應(yīng)的情緒產(chǎn)生或者增強。根據(jù)Antonio Damasio等提出的軀體標(biāo)記假說，人當(dāng)前身體狀態(tài)通過本體感受（proprio-ception）的加工（例如，肌肉長度和關(guān)節(jié)的表征信息）和內(nèi)感受（interoception）（表征全身組織的生理狀態(tài)，例如熱的、新陳代謝的）傳輸給大腦，在大腦中創(chuàng)建了獨特的神經(jīng)激活模式。這些神經(jīng)激活模式代表無意識情緒，引導(dǎo)行為并且影響決策，而無意識情緒屬于內(nèi)隱情緒的范疇（Shafir，Taylor，Atkinson，Langenecker，&Zubieta;，2013）。內(nèi)隱情緒，是指與情緒體驗相關(guān)的認(rèn)知表征的自動激活（Quirin，Kaz6n，&Kuhl;，2009）。

雙加工模型可以解釋內(nèi)隱加工，該模型認(rèn)為認(rèn)知加工存在兩個半獨立（semi-independent）系統(tǒng)，“快速聯(lián)系性——感性系統(tǒng)”（fast associative“impulsive”system）和“慢速——反饋系統(tǒng)”（slower“reflective”system）。前者是自動化發(fā)生、前意識水平的加工，個體通常能意識到加工結(jié)果。后者是意識主動參與、控制的過程，個體通常能意識到加工過程。兩個系統(tǒng)依賴不同神經(jīng)結(jié)構(gòu)（Strack&Deutsch;，2004；Wiers&Stacy;，2006）。具身情緒指個體意識不到加工過程的情緒，屬于快速聯(lián)系性系統(tǒng)加工，符合內(nèi)隱情緒（implicit affecf）定義（又見朱楠，蔡永華，孫發(fā)偉，楊楊一帆，李其維，2015）。個體可通過自主控制肌肉動作，及隨之發(fā)生的內(nèi)感受和本體感受來調(diào)節(jié)自身情緒（Winters，2008；Shafir etal，2013）。

一系列實證研究表明了面部表情對情緒體驗和情緒理解的影響。如Straek，Martin和Stepper（1988）在具身實驗中率先使用行為控制范式，讓被試用牙齒橫向咬筆做出微笑表情，用嘴唇豎著含筆抑制微笑表情（不笑）。牙齒咬筆刺激與笑有關(guān)的口輪匝肌為主的肌肉群活動，而嘴唇含筆禁止了該肌肉群活動。結(jié)果發(fā)現(xiàn)微笑組比不笑組對卡通圖片幽默評分更高。另外，皺眉比不皺眉的被試對消極情緒圖片報告了更強的悲傷感（Larsen，Kasimatis，&Frey;，1992）。以上研究在表情操作同時，向被試呈現(xiàn)了帶情緒刺激的材料，測量了不同表情對情緒理解的影響。而孫紹邦和孟昭蘭（1993）讓被試按照錄像帶內(nèi)容做快樂、憤怒與恐懼的表情操，并測其量情緒變化，直接檢驗了表情對情緒體驗的影響。

實證研究已探明，表情能夠影響正在經(jīng)歷的情緒體驗，做情緒相關(guān)表情能增強對應(yīng)的情緒體驗。身體姿勢、動作對情緒、態(tài)度、認(rèn)知影響的研究結(jié)論，與表情研究的結(jié)論相似（Rotella&Rieheson;，2013；Nair，Sagar，Sollers，Consedine，&Broadbent;，2015；Pefia&Chen;，2017）。Shafir等（2013）通過實驗提出軀體動作對情緒調(diào)節(jié)的潛在價值，認(rèn)為肌肉活動可幫助個體調(diào)節(jié)自身情緒，如想象、觀察與模仿快樂（或悲傷、恐懼）的身體姿勢，可以增加相應(yīng)情緒效價（又見Winters，2008）。具身情緒調(diào)節(jié)實驗可追溯到Riskind（1984）的研究，該實驗表明，誘發(fā)失敗體驗后，低頭聳肩（stoop）被試抑郁得分低于抬頭挺胸（straighf）組。而Veenstra，sehneider和Koole（2017）的實驗發(fā)現(xiàn)，誘發(fā)消極情緒后，低頭聳肩組比抬頭挺胸組和對照組消極情緒恢復(fù)得更少。上述相反的結(jié)果，表明軀體姿勢能影響情緒調(diào)節(jié)，然而對已經(jīng)誘發(fā)的消極情緒，究竟采用何種姿勢更有助于消極情緒的恢復(fù)，并未有一致結(jié)論。除軀體動作和姿勢，在個體未被誘發(fā)情緒時，面部表情對情緒的反饋效果雖已探明，但在個體已經(jīng)產(chǎn)生消極情緒后，面部表情對消極情緒的調(diào)節(jié)的影響尚未得到驗證。更為關(guān)鍵的是，目前對具身情緒調(diào)節(jié)效果的檢驗，多采用自我報告的量表，未納人內(nèi)隱情緒的測量。

間接測量法比自我報告（self-report），即外顯（explicit）方法更適合內(nèi)隱情緒的測量。因為自動激活的內(nèi)隱情緒只有足夠強時才會體現(xiàn)在外顯情緒量表中（Quirin，Kaz6n，&Kuhl;，2009）。一種間接測量法是，讓被試評價中性的、極少引起人情緒的事物，如中國古代象形文字，俄語字母人造詞或英文字母人造詞等的效價、美感或者與情緒詞的關(guān)聯(lián)程度來測量情緒（Murphy&Zaione;，1993；Jostmann，Koole，Wulp&Fockenberg;，2005）。該方法的原理是心境一致性效應(yīng)，即個體偏向于把中性事物理解為自己所處情緒狀態(tài)。該方法可以減弱個體認(rèn)知和動機因素（如社會期許，要求特征）對測量造成的影響。德國研究者Quirin，Kaz6n和Kuhl（2009）正是基于此方法編制了內(nèi)隱積極消極情緒測驗。IPANAT讓個體對人造詞表達不同情緒詞的程度進行主觀判斷，以評估其內(nèi)隱情緒。與其相對應(yīng)的外顯情緒量表是積極情緒消極情緒測驗。IPANAT與PANAS都基于Watson和Tellegen（1985）的情緒兩維度理論（the two-factorstructureof affect），將情緒分為積極情緒和消極情緒兩個維度，只是測量方式不同，得到內(nèi)隱和外顯兩種指標(biāo)。IPANAT包含狀態(tài)性和特質(zhì)性情緒兩部分，并使人造詞評分方法標(biāo)準(zhǔn)化。使用IPANAT的實驗表明，內(nèi)隱情緒可以預(yù)測皮質(zhì)醇調(diào)節(jié)在認(rèn)知加工中的表現(xiàn)，而外顯情緒則不能預(yù)測（Quirin，Kazen，Rohrmann，&Kuhl;，2009）。

本研究的目的是，用內(nèi)隱情緒測量工具檢驗面部表情對情緒調(diào)節(jié)的作用。研究一修訂IPA-NAT為中文版，并檢驗其信效度。研究二用實驗法探索面部表情微笑和不笑對消極情緒調(diào)節(jié)的作用，并引入IPANAT中文版測量個體的情緒變化。

2研究一

2.1方法

2.1.1量表編制

（1）選擇人造詞。將俄文與英文字母隨機組合成含5個字母的人造詞，形成20個人造詞的評分問卷。30名被試（男13，女17，母語均為漢語，平均年齡23.62±2.89歲）對問卷中人造詞的主觀愉悅度進行3到3的7級評分，最終選取愉悅度均值在-0.1到0.1間的6個人造詞。（2）選擇情緒詞。為更好代表積極情緒和消極情緒維度，分別選取PANAS中文版的積極情緒和消極情緒維度中因素載荷最高的3個情緒詞（活躍的、充滿熱情的、快樂的、羞愧的、難過的、害怕的）。每個人造詞均匹配6個情緒詞，形成36個項目的IPANAT中文版問卷。要求對人造詞代表情緒詞的程度進行4級評分。

2.1.2正式施測

623名被試參與了信效度檢驗，母語均為漢語。其中男205人，女415人，性別資料缺失3人。年齡16-29歲439人，30-44歲153人，45-60歲27人，年齡資料缺失4人。參照積極情緒和消極情緒與人格，情緒障礙，情緒調(diào)節(jié)策略的聯(lián)系，選取PANAS中文版（邱林，鄭雪，王雁飛，2008），大五人格神經(jīng)質(zhì)和外傾性分量表（聶衍剛，林崇德，鄭雪，丁莉，彭以松，2008），SCL-90抑郁和焦慮分量表，情緒調(diào)節(jié)問卷（ERQ）中文版（王力，柳恒超，李中權(quán)，杜衛(wèi)，2007）作為效標(biāo)。對上述問卷進行組合，形成三套模板，每套題目數(shù)相似，被試隨機參與任一模板測試。

2.2結(jié)果

2.2.1探索性因素分析

第一，計算每個情緒詞得分。例如，虬決樂的”得分等于“快樂的”與6個人造詞匹配的得分總和。第二，對6個情緒詞得分，利用主成分分析法，以最大變異法進行因子旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因素載荷矩陣。最終析取兩個因素（初始特征值大于1）作為主成分因素，F(xiàn)1，F(xiàn)2因素分別可解釋47.09%，31.87%的總體方差。

表1顯示，3個積極情緒詞在因素F1上載荷接近1（大于0.9），在因素F2上載荷接近0（小于0.1），將F1命名為內(nèi)隱積極情緒（implicitpositiveaffect，以下簡稱IPA）。3個消極情緒詞在F2上載荷接近1（大于0.7），在F1上載荷接近0（小于0.1），將F2命名為內(nèi)隱消極情緒（implicitnegativeaffect，以下簡稱INA）。量表計分方式為，分別將積極和消極情緒詞得分相加，得到IPA和INA分量表分?jǐn)?shù)。

2.2.2信度分析

IPA與INA分量表Cronbachs a系數(shù)分別是0.912和0.826，間隔兩周重測信度分別為0.724和0.588，且均達到顯著性水平。

2.2.3關(guān)聯(lián)效度

（1）表2顯示，IPA與外顯積極情緒呈正相關(guān)，INA與外顯消極情緒呈正相關(guān)。

（2）由表3可知，IPA與外傾性呈顯著正相關(guān)，與神經(jīng)質(zhì)性呈顯著負(fù)相關(guān)。1NA與神經(jīng)質(zhì)性、抑郁、焦慮、表達抑制呈顯著正相關(guān)。

2.2.4結(jié)構(gòu)效度

（1）采用皮爾遜相關(guān)考察各情緒詞條目之間以及與分量表總分的相關(guān)（表4），各積極情緒詞條目與IPA分量表得分呈顯著正相關(guān)（0.92-0.93），積極情緒詞條目間呈顯著正相關(guān)（0.77-0.78）。消極情緒詞條目與INA分量表得分呈顯著正相關(guān)（0.81-0.90），消極情緒詞條目間呈顯著正相關(guān)（0.52-0.73）。

（2）根據(jù)探索性因素分析的結(jié)果和情緒的兩維度理論，設(shè)定二因子模型，把內(nèi)隱積極情緒維度的3個情緒詞和內(nèi)隱消極情緒維度的3個情緒詞分別作為潛變量指標(biāo)。使用Amos17.0進行驗證性因素分析，假設(shè)模型的擬合指標(biāo)為：x2/df=1.64（小于3），RMSEA=0.04（小于0.08），GFI、AGFI、NFI、CFI均大于0.9，說明模型擬合良好。

2.3討論

測驗編制首先考慮了個體間人造詞主觀聯(lián)想誤差。預(yù)研究中使用IPANAT原版（英文人造詞）呈現(xiàn)給被試，發(fā)現(xiàn)高英語水平被試常根據(jù)英文詞根推斷人造詞意義。這與使用人造詞來減少主觀聯(lián)想誤差的意義相悖。因此，最終選擇了在我國使用較少的俄文字母為主，輔以少量英文字母混合組成人造詞。以使得人造詞更加無意義，更加中性。

關(guān)聯(lián)效度結(jié)果中，IPA、INA分別與人格、情緒障礙、情緒調(diào)節(jié)策略的關(guān)系，與外顯PA和NA的已有結(jié)果基本一致。因此推知，在IPANAT中文版中，若不考慮狀態(tài)性的情境線索因素，IPA可以在一定程度上協(xié)助識別外傾性，INA可協(xié)助識別神經(jīng)質(zhì)性、抑郁、焦慮和表達抑制。但是內(nèi)隱情緒研究相比內(nèi)隱態(tài)度，內(nèi)隱認(rèn)知起步晚，理論和實證研究體系也正在發(fā)展中，需要研究者不斷修訂和完善。

3研究二

3.1方法

3.1.1被試

97名被試（31男，66女，平均年齡37.98±6.94歲）隨機分人三組（微笑組，不笑組，對照組），所有被試無精神疾病史，雙眼視力或矯正視力正常，右利手。實驗后給予紀(jì)念品。

3.1.2設(shè)計

采用3（表情控制：微笑，不笑，對照組）x2（重復(fù)測量：T1，T2）兩因素混合實驗設(shè)計。因變量分別為IPANAT中文版，PANAS中文版的兩次測量分?jǐn)?shù)與反應(yīng)時。

3.1.3程序

用E-prime2.0軟件編制實驗程序，記錄被試情緒測驗中的按鍵和反應(yīng)時數(shù)據(jù)，每個被試單獨在實驗隔間內(nèi)完成。為掩蔽真實的研究目的，實驗前告知被試這是關(guān)于直覺的實驗。實驗步驟如下：

（1）主試指導(dǎo)被試進行實驗前按鍵練習(xí)。（2）被試觀看《中國情緒影像材料庫》中用于引發(fā)憤怒情緒的影片剪輯（徐鵬飛，黃宇霞，羅躍嘉，2010），以誘發(fā)消極情緒。（3）第一次情緒測量（Timel，簡稱T1）。（4）主試協(xié)助被試根據(jù)計算機屏幕呈現(xiàn)的指導(dǎo)語，運用Straek等（1988）的行為控制范式，完成表情控制（見圖1），三組被試均保持自然坐姿。為衛(wèi)生安全起見，將筆改為一次性筷子。微笑組：牙齒橫咬筷子。不笑組：嘴唇豎含筷子。對照組：不控制表情。（5）第二次情緒測量（Time2，簡稱T2）。

3.1.4情緒測量程序

內(nèi)隱情緒IPANAT中文版共36個trial，每個trial首先呈現(xiàn)黑色“+”注視點250ms，之后呈現(xiàn)單個人造詞和情緒詞的匹配任務(wù)探測界面。指導(dǎo)語要求根據(jù)自己第一感覺，對屏幕呈現(xiàn)的人造詞與情緒詞匹配程度進行4級評分（參見Quirin，2012）。

外顯情緒PANAS中文版程序設(shè)計與內(nèi)隱情緒測驗一致，共18個trial，采用9級評分。

3.2假設(shè)

表情操控前后，三組被試的情緒變化如下：微笑組積極情緒得分顯著增加，反應(yīng)時顯著下降；消極情緒得分顯著下降，反應(yīng)時顯著增加；不笑組積極情緒得分顯著下降，反應(yīng)時顯著增加；消極情緒得分顯著增加，反應(yīng)時顯著下降；對照組情緒得分和反應(yīng)時均無顯著變化。

3.3結(jié)果

3.3.1積極情緒得分變化的差異比較

描述性統(tǒng)計結(jié)果如圖2所示，IPA增加幅度上，不笑組>微笑組>對照組。PA增加幅度上，不笑組>對照組>微笑組。兩次測量中不笑組內(nèi)隱和外顯積極情緒增加值最大。

IPA方差分析表明，測量時間主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1，94）=6.303，p<0.05；表情主效應(yīng)，測量時間與表情交互效應(yīng)不顯著。PA方差分析中，測量時間主效應(yīng)，表情主效應(yīng)，表情與測量時間交互效應(yīng)均不顯著。表情操控前后，三組被試積極情緒得分變化無顯著差異。從內(nèi)隱和外顯兩個指標(biāo)來看，三組被試IPA得分均顯著增加，PA得分則無顯著變化。這可能意味著IPANAT中文版在具身情緒研究中比PANAS中文版有更加敏銳的測量潛能。

3.3.2消極情緒得分變化的差異比較

各組消極情緒變化幅度相似，但在內(nèi)隱和外顯消極情緒得分上表現(xiàn)了不同特征。不笑組在Tl、T2上INA都為最高，而NA中卻為最低。不笑組INA下降值最大，微笑組NA下降值最大。

INA方差分析表明，測量時間差異顯著，F(xiàn)（1，94）=18.861，p<0.001；表情主效應(yīng)不顯著；測量時間與表情交互效應(yīng)不顯著。NA方差分析中，測量時間差異顯著，F(xiàn)（1，94）=34.066，p<0.001；表情主效應(yīng)不顯著；表情和測量時間交互效應(yīng)不顯著。表情操控前后，三組被試內(nèi)隱和外顯消極情緒得分均顯著下降，各組間消極情緒的變化無顯著差異。

綜上，根據(jù)得分的描述性統(tǒng)計結(jié)果，不笑組內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)效果最好。而外顯情緒測量中未發(fā)現(xiàn)一致的結(jié)果。為進一步驗證假設(shè)，對內(nèi)隱情緒的反應(yīng)時進行了分析。

3.3.3反應(yīng)時分析

IPANAT中文版的實驗室測量，與內(nèi)隱認(rèn)知領(lǐng)域的IAT測驗相似。在這里，將人造詞比作目標(biāo)概念，情緒詞作為屬性概念，人造詞和情緒詞成對出現(xiàn)時，被試對情緒詞和人造詞的匹配程度進行了按鍵判斷此處不考慮按鍵數(shù)值，只計算按鍵反應(yīng)時。采用Greenwald，Nosek和Banaji（2003）提出的D值計算法處理T1、T2測量中內(nèi)隱情緒反應(yīng)時的數(shù)據(jù)。（1）計算T1各組反應(yīng)時均值和標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果各組積極情緒詞反應(yīng)時均大于消極情緒詞反應(yīng)時過的），可知各組被試在T1、T2均偏好消極情緒詞，處于消極情緒狀態(tài)，也證明情緒誘發(fā)有效。根據(jù)IAT中相容任務(wù)與不相容任務(wù)的區(qū)別，把人造詞消極情緒詞判斷看作相容任務(wù)，把人造詞積極情緒詞判斷看作不相容任務(wù)。（2）通過計算D值，來反應(yīng)被試對消極情緒詞的偏好水平。D值=積極情緒詞（不相容任務(wù)）反應(yīng)時均值一消極情緒詞反應(yīng)時（相容任務(wù)）均值/總反應(yīng)時標(biāo)準(zhǔn)差。（3）計算T1、T2的D值之差。根據(jù)內(nèi)隱認(rèn)知的研究，可將D值之差理解為消極情緒詞的偏好水平的變化。對比三組D值之差發(fā)現(xiàn)，不笑組>微笑組>對照組，推知不笑組內(nèi)隱消極情緒下降最大。

3.4討論

根據(jù)以上分析，可以初步判定不笑在內(nèi)隱情緒中有更好的情緒調(diào)節(jié)效果。其原因可從以下角度解釋：（1）不笑組客觀上禁止了自己的表情，與表達抑制策略類似。Gross提出，表達抑制（suppression）是指抑制將要發(fā)生或正在發(fā)生的情緒表達行為，它可調(diào)動自我控制能力、啟動自我控制過程以抑制自己的情緒行為。與不進行情緒調(diào)節(jié)相比，表達抑制雖能降低消極情緒的行為和體驗，但卻會增加交感神經(jīng)系統(tǒng)的活動（Demareeet al，2006），激活情緒產(chǎn)生腦區(qū)（例如杏仁核）（Goldin，MeRae，Ramel，&Gross;，2008）。本實驗中不笑被試并不知含筷子是為了抑制表情，形成了客觀的表達抑制，反而可能減少自主的表達抑制策略所致的不良身體反應(yīng)，避免了這一策略的不利點，起到較好的情緒調(diào)節(jié)效果。（2）根據(jù)其他研究者的結(jié)論，低頭聳肩能增強與之相聯(lián)系的消極情緒，抬頭挺胸能增強與之相聯(lián)系的積極情緒。但Riskind的實驗中，經(jīng)歷失敗體驗后，采取低頭聳肩姿勢的被試抑郁得分反而低于抬頭挺胸組，相反經(jīng)歷成功體驗后，低頭聳肩被試抑郁得分高于抬頭挺胸組。據(jù)此，Riskind（1984）提出“匹配假說”（appropriateness hypothesis），認(rèn)為身體姿勢對個體自我調(diào)節(jié)和信息加工有特殊引導(dǎo)作用。面對消極結(jié)果時，引導(dǎo)個體低頭聳肩更適合；面對積極事件時，引導(dǎo)個體抬頭挺胸更適合，這也符合生物進化過程中情緒對個體的保護作用。本實驗中，不笑類似于悲傷表情，與自身情緒狀態(tài)（消極情緒）更匹配，更有利于情緒調(diào)節(jié)。這進一步擴展了“匹配假說”。Veenstra等（2017）的實驗得出相反結(jié)論的原因可能在于在該研究中，被試保持身體姿勢的同時從事了認(rèn)知任務(wù)，使得具身情緒的內(nèi)隱加工受到了認(rèn)知任務(wù)影響，干擾了身體姿勢的情緒調(diào)節(jié)效果。另外筆者推測，消極情緒的具身調(diào)節(jié)可能存在邊界效應(yīng)，即面對輕微消極情緒到中等強度消極情緒時，采取積極情緒相關(guān)的面部表情或軀體姿勢有益于情緒調(diào)節(jié)，面對中等以上強度消極情緒時，采取消極情緒相關(guān)面部表情或軀體姿勢更加有益。未來研究可以區(qū)分不同強度的消極情緒進一步驗證。

總之，具身情緒調(diào)節(jié)研究可為臨床心理學(xué)領(lǐng)域的情緒障礙的預(yù)防和干預(yù)提供初步理論依據(jù)。

4結(jié)論

本文的結(jié)論如下：（1）研究一表明，內(nèi)隱積極消極情緒測驗（IPANAT）中文版，包含內(nèi)隱積極情緒與內(nèi)隱消極情緒兩個維度，具有良好的心理測量學(xué)特征，可用于測量中國個體內(nèi)隱積極情緒和內(nèi)隱消極情緒。（2）研究二表明，相比牙齒橫咬筷子做出微笑表情和對照組，嘴唇豎含筷子的不笑表情更有助于內(nèi)隱消極情緒的恢復(fù)。

感謝羅躍嘉老師課題組，聶衍剛老師，王力老師等對本研究的大力支持。本研究的行為實驗部分，完成于北京師范大學(xué)認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國家重點實驗室，在此深表感謝。