伴侣互动微观动态的多模态研究详解
2024-03-15 来源:本站 点击次数:855建立一个稳定的伴侣关系并逐步发展成熟，或许是人类处于成年期时的一个阶段目标。
伴侣双方能否在共同的日常生活中获得幸福感，这或许很大程度上依赖于二者互动过程中良好的沟通方式与情感表达。
苏黎世大学心理学系进行的一项为期十年的纵向研究，就旨在探究伴侣关系中的沟通与情感表达是如何在日常生活的实时互动甚至更长久的互动中发展的，以及受什么因素影响。在诺达思团队的帮助下，研究整合了行为及情绪等多种数据，为理解更为细微且实时的互动行为提供了来自多模态的数据支撑。
成年伴侣互动中的微观动态
恋爱或夫妻伴侣在日常互动中的沟通方式以及体验和表达情感的方式，与他们日常生活和长期生活中的幸福感息息相关(Weber, 2021)。因此，探究并理解这些沟通和情感模式对于促进夫妻在成年后的幸福生活至关重要。这包括对夫妻日常互动以及在更长时间内的发展进行探究。
伴侣之间存在持续的相互影响。一方的行为或情绪变化会影响另一方的。这种动态过程发生在每对伴侣中，并可能因环境因素(如互动类型:冲突型/讨论型)或时间因素而有所不同(Gable et al.,2012)。这种二元互动的动态过程可能在几天或几周的时间内可以观察到，但也可能每分每秒都在进行。
长期观察伴侣之间的实时互动
苏黎世大学心理学系进行了一项为期十年（2011-2022）的纵向研究。该研究的目的之一是了解亲密关系的几个方面，如沟通和情感表达是如何在情侣的实时互动以及更长期的时间中发展起来的，同时也探究了影响这一发展的可能因素。
共有368对，分为三个年龄段的德语异性恋伴侣参加了第一年的研究。在研究的前五年和最后一年，参与研究的伴侣除了完成自我报告问卷外，还参加了实验室行为观察实验。
实验室中的行为观察包括三次8分钟的互动场景：一次冲突场景和两次双向互动场景。讨论的主题分别代表了伴侣双方关系之外的压力源。以此，就可以对伴侣双方多年来的实时互动情况进行探究。
MediaRecorder：让记录互动更加直接便捷
在纵向研究的第10年（最后一年），在诺达思的协助下，研究团队建立了一个高科技和用户友好的观察实验室：Dyadic Dynamics Analytics Lab。通过使用安装在实验室控制室的多视频录制软件（MediaRecorder），研究者可以从观察室内的四台摄像机轻松地从四个不同的角度同时记录被试的每次互动。
其中，两台摄像机安装在每对互动伴侣旁边的墙上，用以分别记录二者的正面视频；另外安装在天花板上的两台摄像机用以收集每对伴侣的正面和背面的行为数据。
在研究的最后一年，共有119对伴侣参加了实验室观察实验。此外，得益于诺达思的便携式实验室，研究团队能够在另外16对伴侣的家中进行现场观察。这对于因无法来到实验室而产生的被试流失问题来说，是一个完美的解决方案。
伴侣之间的言语交流模式
越来越多的研究关注伴侣之间的言语交流，以了解他们之间功能性或功能性失调的互动模式。例如，有研究发现如代词等虚词的使用与关系功能有关(Horn & Meier, 2022)。
近期的一项研究对冲突和双向互动中的这种关系进行了探究(Meier et al., 2021)。在双向互动背景下，每个被试都会与他们的伴侣谈论他们关系之外的压力源(如工作中的压力体验、原生家庭的困扰等)。结果表明，在双向互动过程中，对自我表露的伴侣的不对称关注会表现在代词如“我”和“你”的使用上，这与更高的关系功能相关。
相反，在冲突背景下，对伴侣的不对称关注会表现在使用“你说”这样的表达，这与功能失调的沟通模式有关。此外，关注伴侣双方时会表现在使用更多“我们说”这样的表达，这与更高的关系功能相关。
The Observer XT：进行更简单、快捷、准确的行为编码
为了进一步观察和了解内在功能性和功能性失调的沟通方式和支持模式，编码人员使用行为观察记录分析系统（The Observer XT）对伴侣在冲突和双向互动情境下的行为进行编码。
行为观察记录分析系统（The Observer XT）能够提供了一个用户友好的环境，使行为编码的过程更简单且快捷，且更不容易出错。系统采用瞬时采样设置，视频记录每10秒自动暂停，并要求编码员对每个间隔进行相应的分类编码。此外，The Observer XT可以轻松计算多个编码员之间的编码信度。
对双向互动情景下的行为编码，主要包括自我暴露伴侣的言语和非言语压力表达行为(如以问题为导向的言语压力表达、直接的压力表达)以及支持伴侣的言语和非言语双向互动行为(如积极倾听、以情绪为导向的言语互动、消极的双向互动)。
对冲突情景下的行为编码，主要包括言语和非言语的积极沟通方式(如兴趣、认可)以及消极沟通方式(如批评、蔑视、阻挠)。
关注沟通方式和支持模式及其时间动态非常重要，因为它们似乎与重要的关系结果（如关系满意度）相关 (Leuchtmann et al., 2019)。
FaceReader：实现情绪细微动态过程的捕捉
情绪表现是伴侣日常互动另一个核心方面，它的组成部分之一是情绪表达，而这就包括个体的面部情绪表达。
面部表情在揭示情绪状态的发生和强度有着关键作用。因此，许多关于伴侣互动中的情绪的研究不仅关注互动过程中伴侣的自我报告，还关注伴侣各自的面部情绪表达(Yuan et al., 2010)。多数研究中，研究人员会培训行为观察员来观看互动录像，并对情绪表达行为进行手动编码。然而，这一过程可能非常耗时。
在本研究中，研究团队在纵向研究中采集了互动过程中伴侣各自的面部正面视频，并使用诺达思面部表情分析系统（FaceReader）对其面部情绪表达进行自动分析。在FaceReader提供的不同输出选项中，研究者主要关注了互动过程中基本情绪强度的连续值 (范围：0-1)。
FaceReader可以输出每个基本情绪(如快乐、悲伤等)的强度结果，并直接导入The Observer XT中，结合整体的行为观测数据进行统计分析。
在FaceReader中，研究者可以将录制的互动视频划分为所需长度的时间间隔片段，然后软件会自动计算每个基本情绪在单独时间间隔内的统计数据（如平均值）。通过该数据，可以帮助研究者探究伴侣实时互动中情绪细微的动态变化过程。
多模态研究，带来更好的见解
随着多模式、高密度数据可用性的不断提高，使对伴侣之间的实时和短期动态互动过程的观测成为可能。其中，行为观测工具强大的功能如面部表情分析系统（FaceReader）的自动连续分析功能、行为观察记录分析系统（The Observer XT）对行为的精准捕捉与数据集成功能，以及统计方法的进步发挥了至关重要的作用。
通过将这些沟通和情感交流中的微观动态过程“挖掘”出来，将其从“无形”变得“有迹可循”，为针对亲密关系及伴侣互动问题的预防或治疗方案提供了科学依据及实践方向。
参考文献
Gable, S. L., Gosnell, C. L., & Prok T. (2012). Close Relationships. In M. R. Mehl & T. S. Conner(Eds.), Handbook of Research Methods for Studying Daily Life. The Guilford Press.
Horn, A. B., & Meier, T. (2022). Language in close relationships. In M. Dehghani & R. L. Boyd(Eds.), Handbook of language analysis in psychology (pp. 102–124). The Guilford Press.
Meier, T., Milek, A., Mehl, M. R., Nussbeck, F. W., Neysari, M., Bodenmann, G., Martin, M., Zemp,M., & Horn, A. B. (2021). I blame you, I hear you: Couples’ pronoun use in conflict and dyadiccoping. Journal of Social and Personal Relationships, 38(11), 3265-3287.
Weber, E. (2021). Longitudinal Co-development of Well-being and Emotional Experiences inDyadic Partner Relationships in Old Age [Doctoral dissertation, University of Zurich]. ZORA
Yuan, J. W., McCarthy, M., Holley, S. R., & Levenson, R. W. (2010). Physiological down-regulation and positive emotion in marital interaction. Emotion, 10(4), 467.
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