王擇青 鄧寧 趙敏 于潮杰 高晗 潘建設(shè)

中圖分類號：B842.6 文獻(xiàn)標(biāo)識：A 文章編號：1674-1145（2019）3-191-02

摘 要 人是企業(yè)發(fā)展中的核心要素，員工隊伍的工作情緒對公司安全生產(chǎn)、提質(zhì)增效、爭創(chuàng)世界一流能源互聯(lián)網(wǎng)有深刻持久的影響，國網(wǎng)江蘇省電力有限公司基于對情緒內(nèi)涵、結(jié)構(gòu)和測量手段的持續(xù)研究，率先嘗試應(yīng)用表情識別技術(shù)、心理科學(xué)和機器學(xué)習(xí)測量員工隊伍的群體情緒，作為員工隊伍工作心態(tài)智能感知的重要組成部分，取得了一定的成效。

關(guān)鍵詞 情緒結(jié)構(gòu) 情緒測量技術(shù) 表情識別 心態(tài)智能感知

一、情緒的基本內(nèi)涵和結(jié)構(gòu)

（一）基本內(nèi)涵

身體知覺觀認(rèn)為是先有事件刺激帶來的生理變化，再有情緒體驗。進(jìn)化主義觀認(rèn)為情緒是進(jìn)化過程中為適應(yīng)環(huán)境挑戰(zhàn)而形成的，演變?yōu)橐环N本能反應(yīng)，能夠被刺激事件或情境誘發(fā)。認(rèn)知評價觀認(rèn)為情緒的生理反應(yīng)過程，依賴于個人短時或持續(xù)的評價。幾種觀點爭論的焦點在于情緒產(chǎn)生的先后順序，以及情緒的核心成分到底是主觀體驗和感受，是認(rèn)知評價和情感記憶，還是生理、神經(jīng)活動和行為反應(yīng)。以Arnold和Lazarus為代表的情緒認(rèn)知評價理論認(rèn)為對個體對外部影響環(huán)境進(jìn)行的主觀評價是情緒產(chǎn)生的直接原因，并概括出情緒產(chǎn)生的三個來源，即外部環(huán)境刺激、身體生理刺激和評價刺激。我國學(xué)者傅小蘭嘗試將情緒定義為“情緒是往往伴隨著生理喚醒和外部表現(xiàn)的主觀體驗”。

（二）情緒的結(jié)構(gòu)

情緒是一個異常復(fù)雜的心理概念，具有十分獨特的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。Izard對情緒成分的劃分最具有代表性，情緒劃分為主觀體驗、外部表現(xiàn)、生理喚醒三個成分。對情緒結(jié)構(gòu)的認(rèn)知探索過程中，目前心理學(xué)界尚未達(dá)成一致的看法和理論觀點，在理論分析和實驗探索的取向上主要可以分為兩大類：分類取向和維度取向。

1.分類取向。對基本情緒的分類主要是圍繞情緒的主觀體驗和評價展開的。在對基本情緒的分類學(xué)說中，有Tomkins（1970）提出的8種原始基本情緒說，Izard（1991）提出的10種基本情緒說，以及現(xiàn)在被普遍認(rèn)可的Ekman（1971）提出的6種基本情緒說——快樂、悲傷、憤怒、恐懼、厭惡和驚訝。這6種情緒相互組合，又可以派生出各種各樣的復(fù)合情緒，復(fù)合情緒包括愛與依戀、自豪、羞恥與內(nèi)疚、敵意、焦慮與抑郁和道德情緒。分類取向在主觀體驗和評價上的情緒分類更復(fù)雜，更詳細(xì)，但系統(tǒng)性稍遜；維度取向的理論基礎(chǔ)比較系統(tǒng)，其評價工具的結(jié)構(gòu)相對清晰，但在維度的劃分方面不如分類取向詳細(xì)。

2.維度取向。其中，Plutchik（Plutchik，1970，1980，2000）提出的情緒三維環(huán)形模型有一定的代表性。三維即強度、相似性和兩極性，情緒可以按照強度變化（憂郁和悲痛之間），也可以按照與其他情緒的相似性變化（快樂和期待比厭惡和驚奇之間相似性更高），或者按照兩極性變化（厭惡與接納相反）。圖中的倒錐體及其展開圖為Plutchik的情緒三維環(huán)形結(jié)構(gòu)模型，錐體界面劃分為8種原始情緒，相鄰的情緒是相似的，對角位置的情緒是對立的，錐體自下而上表明情緒由弱到強的變化。

二、情緒的測量手段

在情緒測量研究領(lǐng)域中，目前存在三種主流的研究范式，一是認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究范式，研究對象主要是大腦杏仁核；二是意見挖掘與情感分析范式，研究對象主要是用戶評論和網(wǎng)絡(luò)信息文本；三是人工智能研究范式，研究對象涵蓋了面部表情識別、姿態(tài)識別、自然語言處理、人體生理信號識別、多模情感識別、語音識別等。由此可見，研究的范式和承載情緒的相關(guān)載體密切相關(guān)。本文依據(jù)情緒的三個主要成分說法，把情緒的三個成分作為研究對象，介紹一些相應(yīng)的測量手段。

（一）主觀體驗測量

情緒的主觀體驗，主要是對各種情緒的主觀感受。主觀體驗的測量，比較通用的做法是采用主觀報告法和量表測試法。美國現(xiàn)代心理學(xué)的創(chuàng)始人James曾經(jīng)說過“內(nèi)省觀察是我們需要優(yōu)先并要一直使用的研究方法”（James，1890）。主觀報告的當(dāng)事人雖然無法很好地進(jìn)行內(nèi)省觀察，并進(jìn)行心理語言的表達(dá)，但為了實現(xiàn)對情緒的全面了解，內(nèi)省法仍有存在的價值。量表測試的當(dāng)事人同樣面臨對自我情緒進(jìn)行區(qū)分和判斷的難題。

（二）外部表現(xiàn)測量

情緒的外部表現(xiàn)是情緒主觀體驗、生理喚醒時的外部宣泄，主要是肌肉反應(yīng)，主要分為面部表情、姿態(tài)表情和語調(diào)表情，只要對表情語言所代表的含義多加學(xué)習(xí)，就可以選擇人為觀察法對他人的面部表情進(jìn)行觀測。隨著人工智能技術(shù)的興起，以及表情識別技術(shù)的發(fā)展，計算機可以比人更迅速更直接地讀懂代表個體瞬時情緒的面部表情以及微表情。

（三）生理喚醒測量

情緒的生理喚醒幾乎和主觀體驗同時進(jìn)行，兩者之間存在較高的關(guān)聯(lián)性和一致性。生理喚醒是情緒產(chǎn)生和體驗時個體大腦神經(jīng)元被激活后的內(nèi)臟和腺體的反應(yīng)活動。通過生理測試一個人的心率、肌電、皮膚電、血壓、呼吸頻率等，可以測量個體情緒反應(yīng)的激烈程度。通過腦功能成像技術(shù)（腦電圖、正電子放射斷層掃描、功能性磁共振成像、腦磁圖等）測試腦功能結(jié)構(gòu)和內(nèi)部神經(jīng)活動情況，可以探索個體情緒神經(jīng)中樞反應(yīng)模式。

測量情緒具體內(nèi)容的不同，導(dǎo)致所選擇的測量手段也不同。其中，人們對主觀報告、生理測試和中樞神經(jīng)測試這幾種手段研究得比較深入，但這幾種手段對個體情緒進(jìn)行實驗分析研究時價值較大，對大面積用于個體情緒的測量應(yīng)用時，其實用性較差。量表測試雖然實用性較強，但作為長期反復(fù)使用的調(diào)研手段，會帶來被測群體的反感和排斥。反觀表情識別技術(shù)，對廣泛應(yīng)用于組織內(nèi)個體情緒和群體情緒的測量和研究，則有較大的用武之地，且目前國內(nèi)外對此方面的研究和應(yīng)用幾乎空白。

三、面部情緒的測量維度

面部情緒體驗的表達(dá)模式雖然一定程度上受制于群體或個體所接受的文化背景差異，雖然這為面部情緒識別增加了研究的難度，但考察組織內(nèi)群體面部情緒的變化規(guī)律仍然有重要的意義和價值。利用表情識別技術(shù)自動識別組織中的員工隊伍在工作場合下的工作表情，是分析研究員工隊伍的工作狀態(tài)下情緒變化的重要基礎(chǔ)。由于員工隊伍的情緒是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，而且由于每個人的情緒反應(yīng)模式都不一樣，簡單的個體特征疊加無法描繪出員工隊伍的情緒指數(shù)，因而，既要關(guān)注個體情緒的變化，又要關(guān)注員工隊伍整體的情緒狀態(tài)和變化趨勢。

對于不穩(wěn)定事物的變化波動情況，我們通常從某種事物出現(xiàn)的頻率（持續(xù)性）、事物表現(xiàn)的強度（受控性）、事物波動的幅度（穩(wěn)定性）等方面考察，情緒也可以從這幾個指標(biāo)進(jìn)行考察。頻率是指出現(xiàn)的次數(shù)，員工隊伍情緒變化的頻率，具體一點就是，員工一段時間內(nèi)正性、負(fù)性和平靜情緒出現(xiàn)的頻率。強度是指某種情緒的強弱程度，比如快樂的強度可以劃分為一級到三級，具體一點就是平靜、欣喜、狂喜。波動幅度是指情緒發(fā)生頻率和情緒表現(xiàn)強度的波動幅度。

根據(jù)某段時間內(nèi)員工隊伍某種或幾種面部情緒出現(xiàn)的總頻率，基本可以判斷這一時間段內(nèi)員工隊伍的情緒指數(shù)。通過對不同時間段內(nèi)員工隊伍的某種情緒出現(xiàn)頻率、強度進(jìn)行對比，就可以考察員工隊伍某類情緒發(fā)生頻率和情緒表達(dá)強度的波動情況，如周波動情況、月波動情況，甚至是年波動情況。根據(jù)波動幅度可以考察員工隊伍受組織環(huán)境內(nèi)不同相關(guān)事件的影響深淺程度、群體心理的自控能力，以及這些事件影響的持續(xù)時間等等。對各種表情發(fā)生頻率及波動幅度的考察是目前技術(shù)層面可以實現(xiàn)的，而對表情強度及波動幅度的考察目前還難以實現(xiàn)。

四、表情識別的探索應(yīng)用

為探索表情識別技術(shù)對員工隊伍工作心態(tài)指數(shù)測量的價值，國網(wǎng)江蘇省電力有限公司聯(lián)合國內(nèi)權(quán)威的專業(yè)心理學(xué)機構(gòu)和人工智能研究機構(gòu)，積極試點表情識別技術(shù)，在國內(nèi)首次實現(xiàn)運用人工標(biāo)定技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來提高表情識別技術(shù)應(yīng)用在自然環(huán)境下將地域文化中人群面部表情識別為對應(yīng)情緒的精度，將一段時間內(nèi)員工隊伍面部表情反映的情緒狀態(tài)作為員工隊伍心態(tài)智能感知系統(tǒng)建設(shè)的重要構(gòu)成部分，在智能感知實時心態(tài)時，重點感知員工隊伍的正性情緒頻率、平靜情緒頻率和負(fù)性情緒頻率，以及各類情緒頻率變化波動的幅度，實時呈現(xiàn)員工隊伍的當(dāng)下情緒指數(shù)及情緒變化波動曲線。經(jīng)前期實踐驗證，該系統(tǒng)測量得出的情緒狀態(tài)指數(shù)能夠一定程度上真實反映員工隊伍的情緒狀態(tài)，未來還需要在更長一個時間范圍內(nèi)進(jìn)一步沉淀樣本數(shù)據(jù)量，以優(yōu)化測量模型，提高員工隊伍表情識別預(yù)判情緒和心態(tài)的貢獻(xiàn)度。

參考文獻(xiàn)：

[1] 傅小蘭.情緒心理學(xué)[M].上海：華東師范大學(xué)出版社，2016：1-22.

[2] 丁漢青，劉念.情緒識別研究的學(xué)術(shù)場域——基于CiteSpace的科學(xué)知識圖譜分析[J].新聞大學(xué)，2017（2）：119-132.

[3] 徐新飛.劉惠義.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉表情識別[J].國外電子測量技術(shù)，2018（1）：106-110.