1 引言
情绪表情知觉敏感性是指个体对他人面部表情所传递的情绪信息的感知和解读能力，包括对表情细微变化的觉察速度、准确度，具体表现为对特定情绪线索(如面部肌肉运动、表情动态变化)的感知阈限和分辨能力(杨静 等, 2013)，它是个体情绪加工能力的重要组成部分，在个体的人际交往中发挥着重要作用。青少年时期是个体情绪发展和社交技能形成的关键时期，因此，探讨青少年情绪表情知觉敏感性的特点及其影响因素具有重要意义。
攻击性个体在面部表情的知觉上存在差异，尤其对威胁性表情(如愤怒和恐惧)的敏感性更高(Marsh & Blair, 2008)。学术界持有两种不同的观点解释：敌意归因偏向观点和敏感性观点。
敌意归因偏向观点认为，攻击性个体在判断模糊信息时，大脑中的负性经验易被激发，使他们认为所处环境具有威胁性，引发过度防御行为，把模糊信息判断为愤怒信息(王斯文, 2020)。研究发现，攻击性个体更容易将模糊面部表情或厌恶表情识别为愤怒表情(彭艳燕 等, 2023)。敏感性观点强调其神经生理基础，如杏仁核过度激活或前额叶调控不足(Wilkowski & Robinson, 2012)。邱方晖等(2016)发现，高攻击性个体在混合表情识别任务中表现出对愤怒成分的高度敏感。综上，敌意归因偏向解释认知评估偏差，敏感性观点阐明生物机制，既涉及自动化情绪加工的亢进，也受后天习得认知模式的调节，这对于理解攻击性个体愤怒表情识别以及干预攻击性行为具有重要意义(孙丽君 等, 2020)。
前人关于攻击特质影响情绪表情知觉敏感性的研究多针对成年人，对青少年的研究则极为少见。然而，青少年的情绪调节特点与成年人存在显著差异，研究发现，青少年在处理负性情绪面孔(如愤怒)时，杏仁核等情绪相关脑区的激活水平显著高于成年人，说明其情绪唤醒阈值更低，且对负性情绪刺激的反应更为敏感(Pozzi et al., 2021; Silvers et al., 2012)。这种神经失衡易导致对社会情绪线索的过度敏感化(Blakemore, 2008)。因此，有必要针对攻击性青少年这一特定群体进行研究。
近年来校园欺凌现象突出，尤其是社会排斥较为普遍。社会排斥是指个体被他人或群体拒绝的现象(Ekman & Friesen, 1971)，被排斥时个体的归属需求和关系需求受到阻碍(程苏 等, 2011)，对个体心理健康产生负面影响(高鑫艳, 2022)。以往研究发现，遭受社会排斥的个体产生类似疼痛和受威胁的感觉，容易引发对他人的攻击反应(Chen et al., 2012; Twenge et al., 2001)，会应用各种策略来应对排斥，比如报复排斥发起者(Buckley et al., 2004; Leary et al., 2006)。同时，遭受排斥的个体常产生消极情绪体验，如愤怒、悲伤和恐惧(Williams, 2001)，引发攻击行为(加尼亚•赛力克, 2020)，甚至指向其他无关人员(Rajchert et al., 2017)。如Leary等(2003)对15例校园枪击案分析中发现，其中13例施暴者曾遭受社会排斥。综上，多项研究证实社会排斥会显著增加青少年的攻击行为，包括直接和间接攻击，长期遭受排斥的青少年会通过攻击行为宣泄不满，形成“被排斥−威胁感−攻击性”的恶性循环。社会排斥作为一种负性社会经历，经历社会排斥的个体会产生强烈的消极情绪感受，他们的沮丧感、焦虑感上升，可能促使个体更加关注并快速解读具有威胁性的情绪表情(如愤怒)，以保护自身免受潜在伤害(Dou et al., 2020)。那么，社会排斥是否会进一步放大攻击性青少年对威胁性情绪线索的敏感性，从而对情绪表情知觉产生“雪上加霜”的影响呢？
基于此，本研究设计逐步递进的两个实验。实验1探讨攻击性特质对青少年情绪表情知觉敏感性的影响。遴选高低攻击特质青少年观看6个从中性表情向愤怒、悲伤、惊讶、厌恶、恐惧、快乐100%情绪表情变化的变形视频，一旦发现视频人物情绪效价发生变化时进行按键反应，记录反应时。实验1假设：攻击性高低会显著影响青少年个体的情绪表情知觉敏感性，尤其是对愤怒、悲伤、恐惧等负性情绪的识别倾向。前人研究重点主要集中在青少年内在特质，缺乏对外部条件的刺激的研究，但外部环境对青少年的情绪知觉很重要，尤其是针对如惊讶等中性情绪。为了更好地探究社会排斥是否会对青少年的情绪表情知觉产生“雪上加霜”效应，在实验1的基础上，实验2进一步探讨外部社会排斥如何影响攻击性青少年的情绪知觉敏感性。以实验1的数据为基线，让同一批被试进行网络掷球游戏创设社会排斥环境，观看与实验1相同的情绪变形视频，记录反应时，观察经过社会排斥后攻击性青少年的情绪知觉敏感性发生何种变化。实验2假设：一方面，社会排斥将进一步加剧攻击性个体对负性情绪的识别偏好，表现为高攻击个体在遭受排斥后出现更敏感的负性情绪识别倾向；另一方面，低攻击个体在遭受排斥后可能提高对环境线索的威胁性评估，表现出与高攻击个体相似的负性情绪表情知觉敏感性。
2 实验1：青少年攻击特质对情绪表情知觉敏感性的影响
2.1 被试
从广东某职中和某艺术高中随机抽取837名高中生电脑完成Buss-Perry中文版特质攻击问卷(Aggression Questionnaire, AQ)(李献云 等, 2011)以及焦虑自评量表(Self-Rating Anxiety Scale, SAS)(陶明, 高静芳, 1994)。以前后10%的比例选取AQ得分最高的80名(81～102分)和最低的80名(30～31分)学生区分高低攻击特质组，然后排除SAS得分在50分以上有焦虑症状的被试，剩余122人(高攻击组60人，低攻击组62人)。6名被试因数据缺失、按键速度过快被剔除，最终得到备选被试116人(高攻击组59人，低攻击组57人)，年龄16～18岁。所有被试没有生理或精神疾病，均为右利手，视力或矫正视力正常。研究已通过华南师范大学伦理委员会审查(SCNU-PSY-2021-303)。
根据G*Power3.1.9.7的计算，本研究适用的2×6重复测量方差分析，在显著性水平α=0.05且中等效应(f=0.25)的条件下，达到80%的统计检验力所需样本量为20人。实验1随机选取高攻击组29人(男生16人)、低攻击组31人(男生18人)。高攻击(M=92.90, SD=8.84)、低攻击(M=30.10, SD=0.30)特质组差异显著，t(58)=39.55，p<0.001，d=13.16。
2.2 实验设计
采用2(被试类型：高攻击、低攻击)×6(情绪类型：中性→愤怒、中性→悲伤、中性→惊讶、中性→厌恶、中性→恐惧、中性→快乐)两因素混合设计，被试类别为被试间变量，情绪类型为被试内变量，因变量为被试识别情绪表情出现的反应时。
2.3 实验材料
使用Facegen Modeller 3.4.1软件生成。该软件是一款高仿真3D软件，能生成不同面孔，并准确制作不同强度表情，已被应用于行为(Wilkowski & Robinson, 2012)、磁共振(Said et al., 2010)等研究。首先生成一张年龄20岁、面部对称的东南亚人中性面孔，并生成每隔20%变化直到100%强度的六种情绪表情。
使用FantaMorph软件，制作出6个中性表情向100%情绪表情变形的视频作为实验材料，视频时长6900 ms。图1第一行到第六行分别是中性→愤怒、中性→悲伤、中性→惊讶、中性→厌恶、中性→恐惧、中性→快乐的视频(邱方晖 等, 2016)。
2.4 实验程序
首先在屏幕中央呈现2000 ms的黑色“+”注视点，随后随机播放表情变形视频。被试需在察觉情绪变化时立即按键。若视频结束未反应，则该试次记为无反应并进入下一试次。记录按键时的情绪强度百分比和反应时。实验流程见图2。
2.5 数据处理
采用SPSS26.0进行数据处理，为排除性别对实验结果的影响，首先以被试类型(高攻击、低攻击)和性别(男、女)为自变量，以被试识别情绪表情的反应时为因变量，进行方差分析(ANOVA)。然后以被试类型(高攻击、低攻击)为被试间变量，情绪类型(中性→愤怒、中性→悲伤、中性→惊讶、中性→厌恶、中性→恐惧、中性→快乐)为被试内变量，以反应时为因变量，进行重复测量方差分析。
2.6 结果
方差分析结果。高低攻击和不同性别被试对情绪表情的识别反应时描述统计如表1所示。被试类型对情绪表情识别反应时差异显著，F(1, 56)=5.56，p<0.001，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.40，性别对情绪表情识别反应时差异不显著，F(1, 56)=1.47，p=0.206，被试类型和性别的交互作用不显著，F(1, 56)=1.70，p=0.105，说明被试识别情绪表情的反应时差异是由被试类型差异引发。
表1 高低攻击和不同性别被试的情绪识别反应时(ms)(M±SD) |
| 组别 | 性别 | 愤怒 | 悲伤 | 惊讶 | 厌恶 | 恐惧 | 快乐 | 总体 |
| 低攻击 | 男 | 3402±1387 | 5613±1666 | 4353±2102 | 3980±1136 | 4543±1830 | 4363±1698 | 4376±1186 |
| 女 | 3844±2467 | 4530±2184 | 4971±2610 | 3893±2132 | 3766±2339 | 3394±2348 | 4066±1892 | |
| 高攻击 | 男 | 3071±1820 | 6872±2147 | 5003±2300 | 3869±1540 | 4938±2408 | 4631±2600 | 4731±1731 |
| 女 | 2027±1084 | 6158±2181 | 3337±1062 | 4183±2388 | 4159±2594 | 3358±2705 | 3870±1688 |
重复测量方差分析结果。如图3所示，情绪类型的主效应显著，F(5, 290)=24.27，p<0.001，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.30，被试类型的主效应不显著，F(1, 58)=0.06，p=0.814。被试类型和情绪类型的交互作用显著，F(5, 290)=4.67，p<0.001，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.07，进一步分析简单效应，结果发现：高、低攻击性个体对“中性→愤怒”情绪表情的识别反应时差异显著，高攻击个体的识别反应时显著快于低攻击个体，F(1, 58)=4.71，p=0.034，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.08；对“中性→悲伤”情绪表情的识别反应时差异显著，低攻击个体的反应时显著快于高攻击个体，F(1, 58)=6.94，p=0.011，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.11；对于惊讶、厌恶、恐惧、快乐的反应时两组差异不显著。
3 实验2：社会排斥对攻击特质青少年情绪表情知觉敏感性的调节作用
3.1 被试
被试同实验1。
3.2 实验设计
采用前后测设计(实验1为前测)，比较高、低攻击特质青少年在经过网络掷球游戏后，对六种情绪表情判断反应时的变化，以分析社会排斥对情绪表情知觉敏感性的调节作用。
3.3 实验材料
使用E-Prime制作网络掷球实验程序。网络掷球范式(Cyberball)是一种用于研究社会排斥和归属感需求的经典实验范式(杨晓莉 等, 2019)。实验中，被试通过电脑与虚拟玩家(实际由程序控制)进行在线传球游戏。初期，所有玩家平等参与；随后，被试被有意排除(不再接到传球)，以模拟社会排斥情境(Hartgerink et al., 2015)。该范式广泛应用于心理学和社会神经科学研究，尤其关注排斥导致的痛苦反应及应对机制。其优势在于标准化、可控性强，能有效诱发社会排斥体验。实验2设置传球总次数为30次，被试只在传球开始的前1/6时间内获得2次传球，其他时间不再接到传球。
3.4 实验程序
被试完成实验1并休息后，进行网络掷球游戏。游戏结束后，主试通过“是否感到被排斥”与“是否感到被忽视”两个问题确认社会排斥操纵有效，随后进行与实验1相同的情绪表情识别任务。
3.5 数据处理
使用SPSS26.0，以被试六种情绪表情反应时为因变量，进行2(被试类型：高攻击、低攻击)×2(时间：排斥前、排斥后)×6(情绪类型：中性→愤怒、中性→悲伤、中性→惊讶、中性→厌恶、中性→恐惧、中性→快乐)的重复测量方差分析，被试类型为被试间变量，时间和情绪类型为被试内变量。
3.6 结果
高低攻击被试在六种情绪上的识别反应时见表2。方差分析结果显示：时间主效应显著，社会排斥后的情绪表情识别反应时显著低于排斥前，F(1, 58)=7.81，p=0.007，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.12；情绪类型主效应显著，F(5, 290)=46.56，p<0.001，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.45；被试类型主效应不显著，F(1, 58)=0.66，p=0.419。时间和情绪类型的交互作用不显著[F(5, 290)=2.05, p=0.072]，时间和被试类型的交互作用不显著[F(1, 58)=1.06, p=0.308]，时间、情绪类型、被试类型三因素交互作用不显著[F(5, 290)=1.05, p=0.386]。
表2 高低攻击被试六种情绪的识别反应时(ms) |
| 情绪类型 | 低攻击 | 高攻击 | |||
| M | SD | M | SD | ||
| 中性→愤怒 | 3587 | 1890 | 2603 | 1599 | |
| 中性→悲伤 | 5159 | 1943 | 6552 | 2154 | |
| 中性→惊讶 | 4612 | 2308 | 4256 | 2007 | |
| 中性→厌恶 | 3944 | 1597 | 4010 | 1934 | |
| 中性→恐惧 | 4217 | 2059 | 4589 | 2479 | |
| 中性→快乐 | 3957 | 2018 | 4060 | 2678 | |
情绪类型与被试类型交互作用显著，F(5, 290)=6.73，p<0.001，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.10。进一步分析简单效应，在低攻击个体中，“中性→愤怒”情绪表情的识别反应时显著低于“中性→悲伤”(p<0.001)、“中性→惊讶”(p=0.001)、“中性→厌恶”(p=0.023)和“中性→恐惧”(p=0.002)，与“中性→快乐”之间的差异不显著(p=0.061)。此外，“中性→悲伤”的反应时显著高于“中性→惊讶”(p=0.001)、“中性→厌恶”(p=0.001)、“中性→恐惧”(p=0.001)和“中性→快乐”(p=0.001)。而其他情绪之间的比较结果均不显著(ps>0.05)。在高攻击个体中，“中性→愤怒”的识别反应时显著低于所有其他情绪(ps<0.001)。此外，“中性→悲伤”的反应时显著高于所有其他情绪，ps<0.001。“中性→恐惧”的反应时显著高于“中性→惊讶”(p=0.010)、“中性→厌恶”(p=0.001)和“中性→快乐”(p=0.003)。其余情绪之间的比较均未达到显著水平(ps>0.05)。
时间的主效应分析表明，经社会排斥后的不管是高攻击组还是低攻击组的情绪识别显著变快，且在加入社会排斥变量后，低攻击个体反映出与高攻击个体相同的趋势，即愤怒情绪识别反应时显著加快，说明社会排斥确实调节了高低攻击个体的情绪表情知觉敏感性。为了进一步了解高低攻击个体在社会排斥前后对六种情绪识别的具体反应变化，分别以高低攻击个体为分析对象进行配对样本t检验。
以低攻击被试为分析对象，结果如表3所示：经历社会排斥后，被试对愤怒和惊讶表情的识别反应时显著缩短[愤怒: t(30)=2.31, p=0.028; 惊讶: t(30)=3.02, p=0.005]。对于悲伤、厌恶、恐惧和快乐表情的反应时在社会排斥前后未发现显著差异。
表3 社会排斥前后低攻击组被试对识别六种情绪表情的反应时比较(ms) |
| 条件 | M±SD | df | t | p |
| 中性→愤怒前 | 3587±1890 | 30 | 2.31 | 0.028 |
| 中性→愤怒后 | 2868±1262 | |||
| 中性→悲伤前 | 5159±1943 | 30 | 1.92 | 0.065 |
| 中性→悲伤后 | 4505±1834 | |||
| 中性→惊讶前 | 4612±2308 | 30 | 3.02 | 0.005 |
| 中性→惊讶后 | 3391±1388 | |||
| 中性→厌恶前 | 3944±1597 | 30 | 1.23 | 0.229 |
| 中性→厌恶后 | 3507±1110 | |||
| 中性→恐惧前 | 4217±2059 | 30 | 1.11 | 0.276 |
| 中性→恐惧后 | 3793±1420 | |||
| 中性→快乐前 | 3957±2018 | 30 | 1.97 | 0.059 |
| 中性→快乐后 | 3241±1569 |
以高攻击组被试为分析对象，结果如表4所示：经过社会排斥后，对悲伤和惊讶的识别显著加快[悲伤: t(28)=4.05, p<0.001; 惊讶: t(28)=2.07, p=0.048]，而对愤怒、厌恶、恐惧、快乐表情的识别在社会排斥前后差异不显著。
表4 社会排斥前后高攻击组被试对识别六种情绪表情的反应时比较(ms) |
| 条件 | M±SD | df | t | p |
| 中性→愤怒前 | 2603±1599 | 28 | 0.19 | 0.853 |
| 中性→愤怒后 | 2558±1550 | |||
| 中性→悲伤前 | 6552±2153 | 28 | 4.05 | <0.001 |
| 中性→悲伤后 | 5481±2129 | |||
| 中性→惊讶前 | 4256±2007 | 28 | 2.07 | 0.048 |
| 中性→惊讶后 | 3690±2153 | |||
| 中性→厌恶前 | 4010±1934 | 28 | 1.02 | 0.316 |
| 中性→厌恶后 | 3679±1364 | |||
| 中性→恐惧前 | 4589±2479 | 28 | −0.44 | 0.665 |
| 中性→恐惧后 | 4812±2335 | |||
| 中性→快乐前 | 4060±2678 | 28 | 0.22 | 0.826 |
| 中性→快乐后 | 3923±2274 |
4 讨论
4.1 高低攻击特质青少年在情绪表情知觉敏感性上的差异
本研究发现，在识别愤怒表情变化时，高攻击组被试反应时显著短于低攻击组被试。在识别悲伤表情变化时，高攻击组被试反应时显著长于低攻击组被试。这说明高攻击组被试对模糊表情中的愤怒成分更敏感，而低攻击组被试对悲伤成分更敏感。这与前人研究一致：攻击性个体对愤怒表情高度敏感(Schönenberg & Jusyte, 2014)，家庭暴力犯罪者对于悲伤面部表情识别上存在不足(Nyline et al., 2018)。进一步的证据表明，攻击性青少年在面对愤怒表情时不仅反应更快，还在抑制控制上存在缺陷，这使得愤怒信息获得加工优先级(Sun et al., 2020)，与本研究观察到的模式相呼应。因此，为降低高攻击特质青少年的攻击性，应注意选择适当沟通方式，减少负性情绪刺激(Adesanya et al., 2022)，同时可以进行针对性的面部表情识别训练，加强对悲伤表情的识别(Cannavò et al., 2021)。此外，还可实施内隐训练，帮助高攻击特质青少年减少敌意归因偏向，修正对模糊社会情绪信息的负面解读。
本研究未发现高低攻击组在恐惧表情知觉敏感性上的显著差异。与之相符的一类观点认为，高低攻击个体在恐惧表情识别方面并无差异(邱方晖 等, 2016)。然而，另一类观点则认为攻击性个体加工恐惧表情存在特异性缺陷，这是因为恐惧与悲伤一样被广泛认为是能够引起同理心的表情知觉线索，而高攻击个体在人际交往中可能无法感知他人的痛苦线索(Carr & Lutjemeier, 2005; Malone et al., 2012)。需要注意的是，本研究结果可能受到被试发展阶段与刺激材料的共同影响：儿童/青少年在快乐、惊讶、恐惧等表情识别的速度会随年龄增长而显著提高(Lawrence et al., 2015)。且青春期前后儿童在基本表情识别上并不存在“性能下陷”(Vetter et al., 2018)。同时，本研究使用的刺激为成年面孔的动态视频，而青少年识别成人面孔恐惧和厌恶的能力相对较弱(Lawrence et al., 2015)，这些因素都可能掩盖了潜在的特质差异。综上，本研究支持了攻击特质与愤怒/悲伤表情识别差异的稳健模式，但未能在恐惧表情上发现预期效应，提示未来研究需考虑发展阶段与刺激特征的作用。
4.2 社会排斥对高低攻击青少年情绪表情知觉敏感性的调节
本研究发现，低攻击组被试经历社会排斥后，对愤怒表情的反应时显著缩短，高攻击组被试对于悲伤表情的识别，社会排斥后反应时显著缩短。高、低攻击组被试在社会排斥后对惊讶表情的识别均显著加快。
当个体的归属需要受威胁时，会提高对社交线索的探测以促进再连接(Pickett et al., 2004)。此外，社会排斥后的动机取向可能因“被拒绝”还是“被忽视”而有所不同，前者更容易激活“预防焦点”(prevention focus)，后者更容易激活“促进焦点”(promotion focus)，从而改变对情绪线索的选择性加工(Molden et al., 2009)。有研究表明社会排斥会增强个体的攻击倾向，其背后机制可能是防御性或对抗性动机的激活(Leary et al., 2003)。因此，本研究中低攻击组在社会排斥后对愤怒表情更敏感，正反映了这种动机激活所带来的威胁警觉性提升，从而加快了对这类表情的反应速度。同时，Engelskirchen等(2025)的研究显示，青少年在社会排斥后情绪体验与情绪调节策略均会发生变化，拒绝敏感性在其中起关键作用。本研究中高攻击者在社会排斥后更快识别悲伤，可能反映了他们在拒绝敏感性上的提升或情绪调节策略的调整，即通过快速解读他人的悲伤表情来试图理解和应对自身的社会困境。
本研究发现社会排斥增强对惊讶情绪的敏感性，与既有研究相符：社会心理压力会提高被试对惊讶表情的敏感度(Daudelin-Peltier et al., 2017)。而社会排斥亦会增加个体的拒绝敏感性和社会自我效能感(Niu et al., 2023)，导致个体对属于中性表情的惊讶表情也变得更敏感。尽管惊讶不能归类为典型的消极情绪或积极情绪(Fontaine et al., 2007)，但惊讶表情的模糊性可能会被误认为是恐惧，暗示潜在危险进而触发与生存机制相关的注意导向(Neath et al., 2013)。
综上，本研究发现即使是经历网络掷球游戏这种短暂社会排斥，由于负面情绪的唤起，对面部表情的负性转换也更加敏感(Dou et al., 2020)。本研究仍存在局限：首先，实验采用的20岁东南亚人脸的渐变视频可能影响青少年情绪识别的准确性；其次，受限于被试数量，未设置社会排斥对照组，难以比较同一攻击特质青少年在有无排斥下的差异。未来研究可以提升实验材料的生态效度(例如采用年龄与文化匹配的动态人脸数据库)，优化社会排斥的对照设计，利用跨文化大样本追踪与多模态技术，以构建更具解释力与推广性的青少年情绪知觉模型。
5 结论
与低攻击特质青少年相比，高攻击特质青少年对愤怒表情高度敏感，对悲伤表情敏感性不足；经历社会排斥后，低攻击特质青少年对愤怒表情知觉敏感性更高，但高攻击特质青少年对悲伤表情知觉敏感性更高。