社会情境对情绪感染的影响:一项基于EMG的超扫描研究

情绪感染是社会凝聚力和人际交往的重要催化剂,它能够促进个体间行为、注意力和情绪的同步。传统研究多从个体角度出发,考察社会情境对情绪模仿的影响,但人际情感交流远不止单向模仿。本研究首次采用EMG超扫描技术,结合双人互动范式,模拟真实社会互动,探究不同社会情境对情绪同步性的影响及其机制。研究发现,合作和竞争这两种社会背景对情绪感染具有不同的调节作用。在合作情境下,人际间的情绪感染得到加强,观察者体验到更高的情绪强度,且合作组在积极情绪交流中的面部表情同步性高于非合作组。相反,在竞争情境下,情绪感染被削弱,竞争组的观察者体验到更低的情绪强度,面部表情同步性也低于非竞争组。此外,研究还发现,合作和竞争情境激活的依存型和独立型自我建构,分别对面部表情同步性有正向和负向的预测作用。这些发现不仅丰富了我们对生态情境下社会情感互动的认知,也突显了超扫描技术在评估多人视角下人际交流中情绪同步性的重要性。

网络自组织情绪感染表征与成因探究

以自组织理论为视角,对情绪感染这一情绪传播的前置环节进行研究,着重探讨其中传染表征与成因问题,以期为网络社会情绪疏导提供理论支持。研究发现,网络自组织中的情绪感染有着自发性、场景性、扩散性等表征,并对个体心理、信息传播、社会治理等产生负性影响。网络自组织情绪感染背后有着复杂的社会心理、网络氛围、信息技术等原因,建议采取诸如建构积极舆论氛围、加强网络监管、提升社会新媒介素养的方式进行治理。

网络自组织情绪感染的表征、风险及治理

随着网络社群的发展壮大,网络自组织现象日益普遍,其中情绪感染作为网络自组织内部的一种重要心理表现,对网络舆情的形成和传播产生了深刻影响。文章对网络自组织情绪感染现象进行分析,揭示其表征和风险因素,提出有效的治理策略和建议,可以为网络舆情管理和引导提供有力支持。

情绪感染理论研究述评

情绪是一种具有组织性,深刻内涵,并且持续变化的心理状态。人们可以通过捕捉他人的情绪来感知周边人的情感变化,这一交互过程被称为情绪感染。当前关于情绪感染形成机制的理论假设主要包括模仿-回馈机制、联想-学习机制、语言调节联想机制、认知机制、直接诱导机制等,其中模仿-回馈机制得到了大多数学者们的接受。在情绪感染的形成过程中,个体差异性、性别、文化构成了主要的调节变量,它们影响着个体情绪感染的强度变化。近年来,情绪感染理论研究从个体情绪感染的机制研究转向群体内部个体间的情绪感染交互作用研究,循环效应被用于解释成员间的情绪感染过程。在未来的研究中,应注意以下方面:1)个体差异性对情绪感染的感知程度的系统研究;2)群体成员间的情绪感染机制研究,特别是群体负面情绪的交互作用研究;3)情绪感染理论在服务管理等人员交互性强的行业内的实践应用问题。

人群拥挤事件中的一种情绪感染仿真模型研究

随着我国城市化进程的推进,制定人员密集场所的非常规应急预案具有重要的现实意义.在人群拥挤事件发生时,事发人群的行为特征有别于正常的人群,容易导致人群陷入消极情绪.已有的人群仿真方法未能充分考虑人群个体之间的情绪感染,对人群拥挤的极端后果缺少研究.以火车站站台人群拥挤情景为研究对象,采用智能体的思想,提出了个体在情绪影响下的行为描述,根据人群中是否存在管理人员,提出了一种情绪感染计算方法.在计算机上编制了人群情绪感染仿真演示原型系统,对人群中的情绪感染、避碰、跌落等行为实现了三维情景仿真演示.实验结果表明,人群的消极情绪不仅与初始的情绪分布有关,也与管理人员的数量以及分布位置有关,控制人群中的消极情绪感染是避免人群拥挤事件的重要环节.

情绪感染的发生机制

原始性情绪感染理论认为,情绪感染是一个"情绪觉察—无意识模仿—生理反馈—情绪体验"的过程,情绪感染是一个由生理诱发情绪的过程。早在1884年,詹姆士和兰格就提出了情绪外周学说,同样描述了从身体变化到情绪变化的关系路径,但没有描述从刺激事件到外周身体变化的发生机制。对情绪感染的发生机制的研究能揭示这一"自下而上"的情绪产生机制。研究选取有效大学生被试62名,参与下列研究:(1)在眼动实验中使用情绪图片作为感官情绪信息,以考察觉察者的情绪觉察水平。(2)在生物反馈实验中,使用仿真课堂教学视频作为感官情绪信息,以考察觉察者的无意识模仿水平和生理反馈水平。使用路径分析证实了情绪感染的路径机制,在真实情境的诱发下,这种通过生理唤醒而诱发情绪的机制是可能的。

突发事件中恐惧情绪感染概率研究

为研究突发事件群体情绪传播中的恐惧情绪感染概率问题,建立突发事件恐惧情绪感染概率模型。先通过神经生理特性分析恐惧情绪感染机制。将突发事件类型因素及性别、年龄、人格类型、文化程度、安全教育程度等人员个体因素,归为突发事件恐惧情绪感染的影响因素。通过情绪感染量表与情绪感染神经生理试验,确定各因素的感染概率值及权重值。研究结果表明,不同突发事件类型下恐惧情绪感染概率存在一定差异;突发事件恐惧刺激下,人的心率值变化最显著;恐惧情绪感染可用心率、血压等生理指标体现。

一种基于速度采样的恐慌人群情绪感染模型

针对已有人群模型中对个性因素影响、群体情绪感染效应研究的不足,提出一种新的人群恐慌行为模型。首先得到恐慌情况下的人群行为特征,再由OCEAN确定个性参数将其映射到情绪感染过程中,并由情绪确定个体速度采样策略,在仿真中表现情绪感染现象的同时简化已有模型中的复杂计算,最后通过速度体现人群行为特征。使用open scene graph实现该模型的仿真动画,结果表明,该模型能较好地模拟地铁站台的人群恐慌景象。

情绪感染的概念与发生机制

纵览已有的关于情绪感染的文献后发现,就情绪感染这一概念主要存在两种分歧——一种认为情绪感染是自动化的、无意识的过程(原始性情绪感染),一种认为情绪感染是一个需要意识参与的过程(意识性情绪感染)。究其原因,是因为研究者们没有区分"低级情绪信息"和"高级情绪信息"及其在传递机制上的差异性,最终使得情绪感染这一概念不断扩大化而不知所指,由于情绪感染概念上的分歧导致其发生机制上也存在同样的分歧。为厘清情绪感染的概念及其发生机制,使用推本溯源的方法从"感染"的词源上来探究情绪感染的概念问题,明确了只有低级情绪信息才可以通过情绪感染传递,情绪感染是一个自动化、无意识的情绪传递过程。进而,在情绪感染的概念和已有文献资料的基础上论证了情绪感染的机制问题,情绪感染是一个"察觉——[模仿——反馈(激活镜像神经系统)]——情绪"的过程。

人群应急疏散中一种多智能体情绪感染仿真模型

为了从情绪的视角分析紧急情境下人群的疏散行为,梳理了现有情绪感染的研究工作,总结了人群紧急状况下行为特点.采用智能体描述人群个体,提出一种多智能体情绪感染模型.其主体框架分为感知层、情绪层、感染层、行为层和行动层.归纳了产生情绪感染现象的3个条件及情绪感染的3个规则,提出了情绪感染的算法,考虑个体的个性和个体间距离因素,采用情绪强度和人群紧密度来计算个体疏散速度.用C#语言编制了仿真实验,采用真实的地震疏散案例,验证了仿真疏散时间和实际观测的基本一致.通过与以往基于传染病思路的情绪感染模型对比,所提出的模型可以更好地描述情绪感染从局部到整体的过程.实验结果表明,所提出的模型可以推演情绪驱动下的群体聚集行为,有望为制定应急疏散预案提供一种可视化分析方法.

服务消费中多次情绪感染对消费者负面情绪的动态影响机制

在深入剖析情绪感染心理机制的基础上,深入研究了在服务消费中多次情绪感染对消费者负面情绪的动态影响。作者采用实验法,使用真实情景录像作为刺激物,验证了在服务消费中,正向情绪感染和负向情绪感染都是真实存在的,并且服务人员的情绪、语言和行为都会对消费者负面情绪产生持续的动态影响,同时证实了情绪感染敏感度对情绪感染过程产生明显的调节作用。

先入观念对情绪感染力的调节——以教学活动为例

从以往意识性情绪感染的研究中可以推断出,情绪感染可以被后继的"观念"所调节,这种观念可以被无意识提取,那么情绪感染能不能被"先入观念"所调节呢,即观念先于情绪感染而存在并对情绪感染的最终效果产生影响。实验情境以教学活动为例,采用被试内设计,通过实验前的指导语引导学生树立两种教师评价——"权威"教师(积极的先入观念)和"新手"教师(消极的先入观念),然后给学生播放两位教师的三类教学视频——中性情绪、积极情绪、消极情绪的朗诵视频,使用Bio Neuro八通道生物反馈仪记录学生在观看视频时的生理指标,每段视频播放后,要求学生完成《教师课堂情绪感染力评价问卷(学生用)》。实验结果表明,学生在观看"权威"教师视频时,其注意力水平不受教师情绪效价的影响,学生对"权威"教师均能保持较高的"专注"状态,从而提高了"权威"教师的积极情绪感染力(易感性调节),而对"新手"教师的"专注"程度较低,从而削弱了"新手"教师的积极情绪感染力(免疫性调节)。"新手"教师的消极情绪感染力(倦怠)比"权威"教师的消极情绪感染力更强,这与学生对"权威"教师的消极情绪进行"合理化"解释有关,从而免疫了"权威"教师的消极情绪感染力。问卷调查结果也表明,学生对"权威"教师的情绪感染力评价(无论是中性、积极或消极视频)要极其显著好于对"新手"教师的评价。由此说明,先入观念对情绪感染的调节方式有两种:"专注"和"合理化",调节的结果也有两种:"易感性"与"免疫性"。

基于情绪感染的虚拟个体情绪模型

研究情绪感染对于群体情境中个体情绪变化、行为选择与决策的研究有着十分重要的意义。为了使虚拟个体在群体环境中行为更真实可信,提出以社会心理学基本理论为研究基础,采用群体环境中个体情绪模型的构建方法。依据情绪感染机制的研究成果,从群体环境中人员个性、个体关注度、群体规模三方面反映群体环境中个体情绪的变化过程,提出了个体情绪强度、情绪感染程度及情绪衰减的计算方法。通过仿真分析,表明所提出的模型是合理的,在适用范围上相比较于其它模型更加广泛。

情绪感染量表中文修订版在大学生中应用的信效度

目的：引进情绪感染量表（ECS），并检验其中文修订版在大学生中应用的信效度。方法：通过翻译、回译形成ECS中文预测版，选取522名大学生施测ECS中文预测版。将结合预测反馈确定的ECS中文修订版在565名大学生中进行正式测试，随机抽取其中283人进行探索性因子分析，其余282人进行验证性因素分析，另外选取其中76人4周后进行了重测。结果：预测显示，ECS中文修订版共13个条目，含4个因子。正式施测显示，各条目与总分的相关在0．38—0．57之间；13个条目中共抽取4个特征值大于1的因子（快乐、爱、悲伤和焦虑），可解释总变异的56．71％；量表各项拟合指标良好（Х^2／df=1．21，NFI=0．92，GFI=0．97，CFI=0．98，RMSEA=0．026）。总量表的内部一致性Cronbachd系数为0．74，4个因子的Cronbach“系数在0．61～0．76之间；总量表的重测信度为0．79，4个因子的重测信度分别为0．74—0．82。男生爱维度得分高于女生，而快乐、悲伤、焦虑维度得分及总均分都低于女生（均P〈0．05）。结论：情绪感染量表中文修订版具有良好的信度和效度，可用于国内大学生的情绪感受性评测。

情绪感染问卷的中国化修订与信效度检验

该研究旨在编制情绪感染问卷并探讨问卷的信度与效度,问卷以Doherty编制的《情绪感染问卷》(the emotional contagion scale)作为蓝本,删除了不适合东方文化的项目,增加了符合中国人的情绪情境和展现情绪方式的项目,经过预测修订后,最终问卷包含5个维度25个项目,正式施测共回收747份有效问卷,并对数据进行了信效度检验。结果表明,探索性因素分析KMO为0.802,总问卷的标准化的Cronbach’sα系数为0.852,项目分析表明项目的鉴别指数D值在0.340~0.479之间,验证性因素分析具有较好的模型拟合度,问卷的重测信度与效标关联效度均达到显著水平。情绪感染问卷的信效度均达到了测量学的要求。

消极前情绪对积极情绪感染的调节:反向与降阈——以教学情境为例

以往研究表明,认知对情绪感染具有调节作用,那么被试的先前情绪对情绪感染是否同样具有调节作用?研究分为攻击性消极前情绪和消沉性消极前情绪对快乐情绪感染的反向调节和降阈调节,两个实验均采用被试内设计,使用BioNeuro八通道生物反馈仪记录被试在模拟教学情境下观看视频时的生理指标。在反向调节实验中,通过组织被试观看南京大屠杀视频来唤醒仇恨情绪,之后播放两段东方人的生活搞笑视频,通过不同的指导语,考察仇恨情绪对快乐情绪感染的反向调节效应;在降阈调节实验中,通过屡次失败唤起被试的烦躁情绪,再比较烦躁情绪唤醒前后被试观看两段搞笑视频时的情绪感染的差异性。实验结果表明:(1)在反向调节实验中,被试观看"日本"搞笑视频时与观看《南京大屠杀》视频时生理指标的变化趋势相同,且程度更甚;(2)在降阈调节实验中,被试在体验烦躁情绪后观看搞笑视频时的生理唤醒程度要强于体验前。实验结果表明,被试的仇恨前情绪反向调节了"日本人"的快乐情绪感染;被试的烦躁前情绪让被试对他人的快乐情绪产生易感性。

基于情绪感染的情感机器人任务分配算法研究

在多机器人系统中,任务分配是一个重要的研究课题.文章对任务分配中的机器人情感因素进行研究,提出基于情绪感染的情感机器人任务分配算法.根据OCEAN模型定义情感机器人个性,并结合机器人在情绪感染中行为的不同将个体分为四种类型,定义情感机器人个性到行为的映射,提出情绪感染算法,将情绪感染与任务分配结合.任务分配中首先依据定义的领导能力参数选择团队领导者,然后根据情绪感染机制选择出任务团队中的其他合作成员,形成满足任务需求的团队.最后实验分析了情绪感染模型的影响因素和不同个性机器人个体对一般群体的影响,并验证了本文所提出算法的有效性.

政治信任、情绪感染与政策执行

政策执行力是现阶段高质量发展的研究焦点及难点问题。依托计划行为理论和情绪感染理论,提出了考虑情绪感染调节作用的政治信任与政策执行关系假设,并基于162份有效样本数据,对其进行了实证验证。结果显示:(1)政策受众者对政府、政策、官员的信任程度,直接影响其对政策执行效果(尤其是经济绩效)的认知。(2)政策受众者的情绪感染力,会不同方向地干扰政治信任程度与政策执行效果认知之间的关系。具体而言,情绪感染对政治信任与行政绩效关系发挥了部分显著的正向调节作用,对政治信任与经济绩效关系发挥了部分显著的负向调节作用。

学生的首因效应对教师情绪感染力的影响:情绪真实性判断的中介作用

首因效应可能通过对他人情绪真实性判断的影响间接作用于情绪感染的效果。研究采用两因素混合设计。首先向两组被试散布有关教师的“正面信息”或“负面信息”,然后通过观看该教师的朗诵视频来测量教师的情绪感染力以及教师的情绪真实性。所不同的是在实验组与对照组中使用了不同的信息散布方式,实验组采用情境引导,对照组采用抽签引导。研究结果表明,实验组成功建立了关于教师的第一印象,并对情绪真实性判断和情绪感染产生影响,出现首因效应。而对照组未成功建立第一印象,因此没有出现情绪感染的首因效应。路径分析表明,首因效应通过情绪真实性判断对情绪感染产生完全中介效应。

动态人群情绪感染并行仿真算法

由于动态人群的个体位置是动态变化的,因此情绪传染过程的计算成为一个难题。现有算法在人群仿真中通常需要计算每两物体之间的反应而无法达到实时要求。为了解决这个问题,提出一种基于GPU加速和社会力的感染力并行计算方法。将个人的情感影响范围投射到二维网格上,并用相同大小九宫格表示;并行计算个体与最近邻之间的相互作用力以便确定个体的运动位置;接着计算个体相互之间的情绪感染力向量并渲染仿真结果。整个算法通过GPU并行处理。实验显示,本算法有效提高较大规模动态人群情绪感染仿真的精确性与计算速度。