情感（华盛顿特区）
注：下面这篇文章英文原文：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3489023/?report=reader#__ffn_sectitle
下面的中文是网页自动翻译。标识红字部分是我（杜胜祥）阅读时标注的。大家可以忽略。
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情感状态通过影响偏见和敏感性基础的决策参数影响知觉
斯潘塞·K·林恩，张璇和丽莎·费尔德曼·巴雷特
附加文章信息
关联数据
补充材料
抽象
对情感对知觉的影响的研究通常显示一个人的情感状态对知觉的一致方向性影响。令人不愉快的情绪与刺激评估的“局部关注”风格相关，而积极情绪与“全球关注”的风格相关。但是，通常情况下，尚未在实验室外的感知判断固有的感知不确定性和行为风险的条件下进行情感和感知的研究。通过结合信号检测理论和行为经济学，研究了感知者体验情感（效价和唤醒）对社会威胁感知效用的影响。我们创建了三个感知决策环境，它们在不确定性和风险的基础上系统地有所不同：威胁的基本速率，错误识别威胁的成本，以及威胁和非威胁在感知上的相似性。我们发现，在三种环境中，没有一个情感状态能够在威胁感知任务上产生最佳性能。无效的价促进了对基本速率和成本的反应偏倚的校准，高唤醒引起了对知觉相似性的感知敏感性的校准，而低觉醒与对敏感性的偏倚的最佳调整有关。但是，这些关联的强度取决于获得最佳偏差和高度敏感性的困难，因此，感知者的情感状态对感知的影响因不确定性和风险的原因和/或程度而异。我们发现，在三种环境中，没有一个情感状态能够在威胁感知任务上产生最佳性能。无效的价促进了对基本速率和成本的响应偏倚的校准，高唤醒促进了对知觉相似性的感知敏感性的校准，而低唤醒与对敏感性的偏倚的最佳调整有关。但是，这些关联的强度取决于获得最佳偏差和高度敏感性的困难，因此，感知者的情感状态对感知的影响因不确定性和风险的原因和/或程度而异。我们发现，在三种环境中，没有一个情感状态能够在威胁感知任务上产生最佳性能。无效的价促进了对基本速率和成本的反应偏倚的校准，高唤醒引起了对知觉相似性的感知敏感性的校准，而低觉醒与对敏感性的偏倚的最佳调整有关。但是，这些关联的强度取决于获得最佳偏差和高度敏感性的困难，因此，感知者的情感状态对感知的影响因不确定性和风险的原因和/或程度而异。高觉醒促进了对知觉相似性的知觉敏感性的标定，而低觉醒与对敏感性偏差的最佳调整有关。但是，这些关联的强度取决于获得最佳偏差和高度敏感性的困难，因此，感知者的情感状态对感知的影响因不确定性和风险的原因和/或程度而异。高觉醒促进了对知觉相似性的知觉敏感性的标定，而低觉醒与对敏感性偏差的最佳调整有关。但是，这些关联的强度取决于获得最佳偏差和高度敏感性的困难，因此，感知者的情感状态对感知的影响因不确定性和风险的原因和/或程度而异。
关键词：威胁感知，效价，唤醒，信号检测理论，效用
将面部动作感知为威胁不是简单的解码面部动作的行为，它受感知者内部状态的影响（例如，可访问的概念知识；Lindquist，Barrett，Bliss-Moreau和Russell，2006；Gendron， Lindquist，Barsalou和Barrett，待发表）和感性环境（例如背景场景；Barrett和Kensinger，2010年）（有关综述，请参见Barrett，Mesquita和Gendron，2011；Gendron，Mesquita和Barrett，待发表， ）。在这里，我们试图评估感知者的情感状态如何充当内部环境，从而在不同的外部感知环境中影响社会威胁感知。
先前的研究表明，感知者的情感状态对感知的广泛影响。例如，影响影响对不同空间频率的敏感性的变化（Phelps，Ling和Carrasco，2006年；Bocanegra和Zeelenberg，2009年），视野（Schmitz，De
Rosa和Anderson，2009年），身高估算值（Stefanucci和Proffitt，2006）和陡度（Stefanucci，Proffitt，Clore，＆Parekh，2008），温度和体重的估算值（Avramova，Stapel，＆Lerouge，2010），对情感刺激的自觉意识（Anderson，Siegel，＆Barrett，2011） ，以及将情感归因于中立（安德森，西格尔，怀特和巴雷特，印刷中）或含糊（Bouhuys，Bloem和Groothuis，1995年）的刺激。
情感对知觉的影响已通过多种方式表征。一些研究表明，感知者的情感状态会在与该情感状态一致的方向上偏向对带有情感的刺激的感知（例如Bower，1991；Bouhuys等，1995）。例如，被诱导感到沮丧（相对于兴高采烈）的参与者将模棱两可的面部表情比其他参与者更悲伤（Bouhuys等，1995）。其他研究认为，一个人的情感状态会影响处理方式，有时表现为努力，深度或整体与局部关注（Schwarz＆Clore，2007年综述）。例如，使人们感到高兴的人花费较少的精力来评估刺激（Schwarz，1990），在对刺激进行分类时表现出对启发式的更多依赖（Park＆Banaji，2000），表现出随着错误而改变其行为的能力（van Steenbergen，Band，＆Hommel，2010），并表现出更大的感知上下文影响（Avramova等人，2010年）。最后，其他研究认为，情感可能与感知者改变处理方式的倾向有关，而不是指示联想本身的方向（Huntsinger，Clore和Bar-Anan，2010年）。例如，当Huntsinger等人，2010年被诱导处于积极状态并准备好专注于本地的人保持局部关注，而被诱导处于消极状态并准备好专注于本地的人们采用了全球关注的风格。亨辛格等。（2010年）归因于人们普遍报道的消极状态和局部焦点之间的联系是人们倾向于采用全局焦点风格的原因，因此，归纳负面状态通常会导致切换到局部焦点风格。
先前研究的局限性在于，他们倾向于不调查情感状态与不确定性（例如，感知者不能总是确定自己在看什么）和风险（例如，不正确可能会造成高昂的代价）之间的交互作用实验室的。当前理论暗示，无论不确定性或风险如何，感知者的情感都应对感知施加影响。例如，如果有人假设负价将在情绪一致或局部聚焦的方向上影响皱着眉头的面孔的感觉，那么当前的理论就不能期望这种关系在以下方面的不同环境之间应该有所不同：（1）区分的难易程度来自非威胁的威胁（不确定性），（2）威胁或不正确感知（风险）成本的相对遭遇率，（3）在不同程度的不确定性和风险下，难以优化自己的感知决策。但是，不确定性和风险显然会影响知觉，如心理物理学文献所述（例如，Commons，Nevin和Davison，1991年）。可以想象的是，情感可能会影响感知者对风险和不确定性的反应方式，而情感却无法影响人们更好理解的特征，例如情绪一致性和处理方式。在描述影响与不确定性和风险的相互作用之前，对影响如何影响感知的理解是不完整的。
在这里，我们认为感知是一个决定，尽管这个决定通常是感知者不知道要做出的。作为决定，感知的特征在于不确定性和风险。例如，有时皱着眉头的人看上去实际上是威胁性的（他们可能专心，或者对其他事情生气），有时人们没有清楚地表达自己的感觉（实际上，他们看上去没有威胁性）。此外，与在不存在威胁的情况下看到威胁相比，未能正确记录威胁何时发生可能具有不同的代价。例如，在某人对您生气时未能正确做出响应，可能会产生与不存在愤怒时将错误归因于愤怒不同的个人或社会成本。同样
为了捕捉的决定般的感知特性，并检查一个感知者如何影响可能与他们进行互动，我们行为的经济框架（内使用的信号检测论（SDT）琳，2005年，2006年，2010）。SDT通过量化感知者将一种信号（目标表示威胁的面部和身体动作）与另一种信号（敏感度例如非威胁动作）区别开来，从而表征感知者对不确定性和风险的反应；感知者将任何信号归类为目标与箔的趋势，称为偏差。将信号归类为目标的趋势，或者说是自由偏见，会导致对正确的威胁进行许多正确的检测，但是对于非威胁情况，就好像它们是威胁一样，也会引起许多错误警报反应。将信号识别为箔纸或保守偏见的趋势会导致许多对非威胁的正确拒绝，但也会错过许多对真实威胁的检测。
在SDT中，任何给定的感知环境都可以通过三个信号参数来表征：（1）感知者多久遇到目标（例如，威胁人员），称为基本速率；（2）与四个可能的决策结果相关的收益，即，错过对他人威胁的检测或错误警报（错误地将某人感知为威胁）的成本，以及正确检测他人威胁或正确获取威胁的收益判定某人没有威胁；（3）感知相似度靶标和金属箔的距离，例如表示威胁（标靶）与非威胁（箔）的面部表情的物理相似性。感知者的偏见在很大程度上受基本费率和收益的影响（例如，稀有目标或代价高昂的虚假警报均会导致保守偏见），而他或她的敏感度则受目标与障碍物之间在感知上的相似性影响（例如，人们对目标的敏感度更高）铝箔和铝箔彼此之间不太相似）（Green＆Swets，1966；Macmillan＆Creelman，1991）。
在这个参数化的SDT框架内，整体绩效由效用来衡量，而净收益则是通过一系列决策获得的。效用是一系列正确检测和正确拒绝（产生收益）的结果，减去一系列错误警报和错过检测（产生成本）的结果。感知者的敏感性和偏见都会影响其感知的效用。灵敏度通过影响所犯错误的绝对数量来影响效用。更高的灵敏度可以减少误报和漏检。偏差通过相互影响虚假警报和错过的检测错误的数量来影响效用。在给定环境中最佳的偏差量和偏差方向取决于环境基准利率和收益值，补充图S3描述了偏差与灵敏度的关系。
目前的研究
我们研究了感知者的情感与他们在三种不同感知环境下判断社会威胁的能力之间的关联。我们创建了一个威胁感知任务，其中，参与者将描绘强度不同的皱眉的面孔归类为“威胁更大”或“威胁较小”。我们使用情感图像和音乐来诱发参与者享乐价值的变化（愉悦感—不愉快感）和唤醒（低激活程度的感觉）。我们使用了三个信号参数（基本速率，收益和相似性）的不同值来创建三个具有不同水平的感知不确定性和行为风险的环境。低的基本威胁发生率创建了一个保守的，有偏见的环境，强调了由于发生频率而导致错误识别的风险。错失威胁的高昂代价造成了一个有偏差的环境，强调了由于不同的错误成本而导致错误识别的风险。威胁信号与非威胁信号的高度感知相似性创造了一个环境，强调了由于感知不确定性而导致误识别风险。在每项试验中，参与者都看了一张皱着眉头的脸（从试验到试验，皱着眉头的强度各不相同），并判断该脸是“多”或“少”的威胁。他们为每个正确的判断赢得积分，为每个错误的判断失去积分。参与者被指示要获得尽可能多的积分（即优化他们对面孔的感知判断）。作为绩效指标，我们分析了获得的分数，回应偏见，感知敏感性，补充材料）。
我们假设在三个环境中，与最高效用相关的情感状态会有所不同。我们预测情感状态（对价和唤醒的主观评价）与效用（获得的分数）之间的回归关系在两个感知环境之间会有所不同，这有两个原因。首先，如先前文献所述，在我们的任务中实施的不同程度或原因的不确定性和风险可能会发挥不同情感状态的优势。例如，区分性背景对正价提供的知觉的影响可能会增强，在高度相似的条件下达到最佳灵敏度（Avramova等人，2010），但由于缺乏对与正价相关的细节的关注，可能会削弱优化偏差以解决基准利率或收益的变化（Stroessner，Hamilton和Mackie，1992年）。因此，在三种情况下，情感状态与整体表现之间关系的强度和方向可能会有所不同。其次，在先前的研究中，价位和唤醒通常没有被视作对感知的单独影响。尽管在文献中以效价的形式讨论了情感对知觉的影响，但实际上，主观情感通常被视为对某种情感的认可，例如“快乐”（积极价，可能涉及广泛的唤醒） vs.“ sad”（负价，通常在低唤醒时）（Forgas，1995年））。如果不分别分析价和唤醒，则归因于正价和负价的效应也可能是由于高和低唤醒引起的。对于所有这三种任务条件中的特定状态（价和唤醒的组合）的主导地位，这种可能的混淆都留下了疑问。
高实用性源于高灵敏度和最佳偏置，我们的设计使我们能够分别检查影响对这些实用性组件的影响。我们预测，化合价会与偏见相关联，这样，比起令人愉悦的人，较不愉快的人会表现出更好的偏见。我们认为，由于“局部关注”的处理特性，例如，对类别详细信息的关注度提高（例如，基本比率[ Stroessner等，1992 ]）以及对错误的响应，行为调整也得到了改善，不合理的价应该导致更多的最佳偏差。van Steenbergen等，2010）。基于唤醒对信号检测的影响的先前研究（Matthews＆Davies综述，2001年）），我们假设唤醒会与敏感度相关联，从而使人们感觉更加活跃，会表现出更好的敏感度。因为我们偏向最优性的度量（到最优响应线的距离）是新颖的，所以我们没有对唤醒可能如何影响它进行先验预测。
方法
参加者
参与者为215人，主要是心理学专业的本科生（118位女性和97位男性；平均年龄= 20.2±2.51 [SD]岁）。参加者根据IRB批准的方案给予知情同意，并获得15或1.5美元的研究参加学分补偿。
情感状态归纳
参与者被分配为接受愉快，不愉快或中性的情感状态感应，目的是在样本中创建价和唤醒的连续变化，以用于回归分析。情感状态诱导包括观看4.5分钟的计算机上的情感图像演示（国际情感图片系统；Lang，Bradley和Cuthbert，2005年），以及与情感一致的音乐（补充表S1）。在诱发情感状态之前和之后，参与者分别在9点量表上对他们的觉醒（困倦-兴奋）和化合价（不愉快-愉悦）水平进行评估。有关诱导功效的数据，请参见补充材料。
参与者被告知，该研究的目的是调查“注意力”（即威胁感知任务）对人们的感受（即，他们对情感状态诱导的反应）的影响。这与研究的实际目的相反，因此参与者没有意识到体验图像和音乐的目的是诱发情感状态，目的是研究情感状态对他们感知的影响。
威胁感知任务
构架
我们通过调整动物学习（研究开发了一种基于效用的信号检测框架模型威胁的看法琳，2006年，2010），我们称之为信号效用估计（SUE）模型。该框架使用SDT实用函数（Green＆Swets，1966：公式1.14；补充材料）来预测给定三个信号参数（基本速率，收益和相似性）的值的最佳决策标准位置。
知觉相似性参数被实施为两类刺激，“更多威胁”（目标）和“较少威胁”（箔），它们在皱着眉头的脸部强度范围内变化（图1）。）。每个刺激类别均由具有特定均值和标准偏差的高斯分布定义，例如，皱纹40％的表情为平均箔片，皱纹60％的表情为平均目标，两种分布的标准偏差= 10％。方差的存在意味着完全相同的刺激在某些试验中将被显示为目标样例，而在其他试验中将被显示为替代样例，这是由各个高斯函数在整个过程中的分布所确定的。皱眉强度的范围。基本速率参数控制了从目标分布与箔分布中得出的试验比例。因此，每次审判都有正确答案。但是，由于刺激范围内的分布重叠，参与者在正确答案是什么方面经历了很大的不确定性（因为相同的物理刺激可能是一项试验的目标，而另一项试验的目标是挫败）。根据每次试验是否导致正确检测，错误警报，错过检测或正确拒绝，将回报参数实现为每次试验所赚取或损失的积分。一项任务包括178个试验，参与者在试验中确定刺激是来自“威胁更大”还是“威胁较小”的刺激类。
图1
威胁感知是信号检测问题。作为输入，Signal Utility
Estimator模型使用实验人员提供的信号参数（例如，目标威胁和威胁威胁类别的均值和标准差[包含较少的 ...
我们创建了四组参数值-四个感知环境条件。这些条件在三个信号参数之一（表1）的值上彼此不同。在基准条件下，我们将基本威胁率设置为0.50（50％的试验来自目标刺激类）。正确检测目标（从“威胁更大”的分布中抽取的面孔）和正确剔除箔纸（从“威胁性较小的”分布中抽取的面孔），每个都获得+10分。虚假警报挫败了7点，错过了目标，丢失了3点。皱眉的40％是平均箔，皱眉的60％是平均目标，两种分布的标准偏差= 10％。在所有其他条件都相同的情况下，虚假警报与错过的检测成本相比略高，创建了一个稍微偏向保守的感知环境。
表格1
定义四个感知环境条件的信号参数值。与其他条件相比，低基本率条件实现了更低的“更具威胁性”面孔的基本发生率。实施了代价高昂的未偿付条件 ...
在“ 低基准利率”条件下，我们将威胁的基准利率设置为0.25（25％的试验来自目标刺激类别）。所有其他参数均与基准条件相同。回报值和低基础利率共同创建了一个中等偏见的感知环境（图1）。在“ 高失误偿付条件”中，我们将错误警报的成本设置为-1点，将错过的检测的成本设置为-15点。所有其他参数均与基准条件相同。这些收益值创造了一个自由偏向的感知环境（图1）。在高相似条件下我们通过将“较少威胁”（箔）分布的平均％皱纹设置为50％皱纹变形来调整感知不确定性。所有其他参数均与基准条件相同。高的感知不确定性会放大由回报值建立的轻微偏差，从而创建一个保守的偏差感知环境（图1）。
刺激物
一组刺激包括11个脸部，从中性，放松的脸部到皱着眉头的脸部，以10％的增量递增（图1）。通过数字混合（MorphMan 4，Stoik Imaging）中性和皱巴巴的端点面部来创建面部。使用摆姿势，皱着眉头的脸是因为它们在感知器中引起“自动”与威胁相关的生理和行为反应（Roelofs，Hagenaars和Stins，2010年）。将脸部从彩色转换为灰度，放置在黑色背景上，并以96 dpi分辨率重新调整为500×625像素。创建了六套这样的照片集，其中包括3位女性和3位男性摄影模型，这些模型分别来自MacBrain 1和IASLab 2脸套。面部刺激显示67毫秒，然后向后掩盖不同模型的中性面部。我们选择了67 ms的刺激暴露来减弱在线协商过程，同时保持超阈值的视觉体验（Szczepanowski＆Pessoa，2007）。面具保持在屏幕上，直到参与者的行为反应。
程序
在招募期间，我们要求参与者在实验前至少两个小时不要进食。在学习导向期间，我们告知参与者，他们可以将赚取的积分兑换成奖励-每小袋零食（M＆M®糖果，薯片，可可粉覆盖的杏仁或全麦饼干）-每30克食用可得到700点积分。在进行威胁感知任务之前，参与者要对每个食品进行采样，并告知实验人员他们预期将要交换积分的食品。在研究期间，每种零食都放在参与者面前的桌子上的密封罐中。
在实验过程中，参与者坐在光线昏暗的房间中舒适的扶手椅上。所有视觉刺激都显示在离扶手椅1.5 m的40英寸LCD视频监视器（Samsung LNT4065F，1080p分辨率）上。面对约。7.2水平度乘9.5垂直度。
在完全交叉的设计中，参与者被分配到三种情感状态感应（令人愉悦，不愉快或中立）之一和三种测试条件之一（低基础费率，代价高昂的失败回报或高度相似）。在参加较大的实验的过程中，参与者（1）在分配的化合价条件下经历了情感状态诱导，（2）在基线条件下执行了“练习”威胁感知决策任务，（3）经历了第二次“助推器”在指定的效价条件下进行情感状态诱导，（4）在其指定的测试条件下执行威胁感知任务，并且（5）经历中性情感诱导（因此他们离开实验室时或多或少处于中性情感状态）。然后，参与者将总积分兑换为他们选择的小吃，
在每个威胁感知任务开始时，屏幕上的指示都会向参与者告知基本费率和收益，并显示了两个目标和箔分布中心的示例。我们指导参与者学习如何通过关注获得和失去的分数来最好地将面孔分类为“更具威胁性”或“较少威胁性”，并获得尽可能多的分数。参与者通过使用食指按下计算机键盘上的两个键之一来对面部刺激进行分类，分别标记为“（+）”表示“威胁更大”和“（-）”表示“威胁较小”。为每个参与者随机分配了适当的响应标签在“ 1！”和“ + =”键上的位置。在每个感知决定后，屏幕上都会立即显示“是，那是对的”或“否，那是错的”的反馈。
数据分析
对于每次试验，计算机都会记录决策结果（正确检测，正确拒绝，错误警报，错过检测），响应时间和所获积分。由于面部表情包含运动错误的可能性很高，因此从面部图像开始在300毫秒内发生的回应被排除在分析之外。从其余的试验中，我们计算了灵敏度（d'）和偏差（c）（Macmillan＆Creelman，1991）和总分。
此外，对于每种情况，我们使用SUE模型来确定任何给定灵敏度值的最佳偏差，我们将其称为最佳响应线（LOR，请参阅补充材料）。对于特定的环境基准利率和收益值，LOR跟踪可在任何给定的灵敏度级别上最大化效用的偏差量。我们确定每个参与者的到LOR的距离，我们将其称为d O（距离次优），它是从定义为（d'，c）的点到LOR的最短欧几里德距离。到LOR的距离越短，反映出的偏差越好：在给定的灵敏度水平下，其偏差使他们更接近LOR的感知器会产生更多的效用（例如，可以将效用指数化为例如通过一系列决策获得的积分）。因为d O表示感知者相对于给定环境中最佳偏见的偏见，考虑到感知者的敏感性，它可以衡量感知者在给定环境中是偏于偏偏还是偏于偏少。
我们使用多元回归检验了感知者的情感状态（以“助推器”影响诱导后立即报告的效价和唤醒等级来衡量）如何在随后的测试条件（低基本率，代价高昂的失败回报或高相似性）中影响威胁感知。 。价和唤醒等级是每种测试条件的中心平均值。我们对三个测试条件进行了虚拟编码，以在一次回归中同时比较条件之间的情感状态影响。四个因变量，效用（获得的积分），偏差（c），到LOR的距离（d O）和灵敏度（d'）分别进行了分析。控制敏感性，检查了情感状态对到LOR的距离的影响。通过简单的斜率分析（Aiken，West，＆Reno，1991）进一步检验了多个回归预测变量（中心价和唤醒等级）之间的显着相互作用。
结果
我们预测，在三种环境测试条件下，情感状态与效用的关系将有所不同，并且这种差异将伴随着效价与偏见，唤醒与敏感性之间的关联。这些预测得到了支持，但是出乎意料的是，这些预测似乎是以适应特定环境的偏见和敏感性的明显“困难”为条件的。
效用最大化
低基本利率条件
低基本速率条件相对于其他条件而言，目标频率较低。在这种情况下，感知者的效价和唤醒对威胁感知的效用具有单独的累加效应（图2A，表2）。与愉快的情感状态相比，经历愉快的情感状态的感知者在任务过程中获得的得分要少得多（p <0.022）。与价效无关，处于低唤醒情感状态的参与者所获得的积分明显低于处于高唤醒状态的参与者（p <0.003）。当基本威胁发生率低时，最有效的方法就是让自己感到不快，高唤醒。
图2
所得从价和觉醒的多重回归四个因变量（实用程序[点获得]，灵敏度[d']，偏压并[c]，以及移动距离LOR [d简单斜坡Ó在三个条件]）（低基本费率，未偿付的高昂回报， ...
表2
在三种知觉环境条件下，对感知者的效价和唤醒对皱眉脸的感知进行单次（同时）多元回归测试的结果。控制到LOR的距离以提高灵敏度。P值 ...
损失巨大的偿还条件
代价高昂的未付清偿条件所带来的错过检测的成本比错误警报要高得多（相对于其他条件，在这种情况下，错误警报要比错过检测的成本高一些；表1）。在这种情况下，价和唤醒相互作用以影响威胁感知的效用（图2B，表2）。对于感受者不愉快的情感状态，获得的积分差异不大。然而，在感受愉悦感的感知者中，那些也经历过低觉醒的人所获得的积分要少于那些经历高觉醒的人（互动，p <0.020）。简单的斜率分析发现，与所有其他情感状态相比，令人愉悦的，高唤起性的情感状态与获得的积分有关。感知者报告愉快的价（即，在高昂的未付回报条件下，参与者的平均价高1 SD）显示唤醒与所获得的得分之间存在显着的正相关（B = 54.9，β= 0.4，t = 2.3，p <0.026） 。价与低于或高于平均唤醒1 SD的点之间的关联未达到显着性（B = -29.6，beta = -0.2，t = -1.3，p <0.195和B = 46.0，beta = 0.3，t = 1.7 ，p <0.085，分别）。当错过威胁的代价很高时，最有效的方法就是感到愉悦，高度的唤醒。
高相似条件
高相似性条件表示与其他测试条件相比，目标和金属箔在感知上更加相似。在这种情况下，影响似乎会以多种方式影响威胁感知的效用，尽管程度很小（图2C，表2）。对于不愉快的，低唤醒感官和愉快的，高唤醒感官而言，获得的积分都相对较高（交互作用，p <0.064）。简单的斜率分析显示，价与高于平均唤醒度1 SD的点之间存在显着关联（B = 36.7，β= 0.5，t = 2.4，p <0.018）。在低于平均唤醒度1 SD时，化合价与积分之间无显着关联（B = -12.4，β= -0.2，t = -1.0，p <0.332），但低于或高于1 SD时所获得的积分与唤醒之间的弱关联平均价（分别为B = -30.3，beta = -0.3，t = -1.7，p <0.097和B = 39.6，beta = 0.4，t = 1.9，p <0.065）。在威胁与非威胁之间存在高度感知不确定性的情况下，感觉愉悦，高唤醒或不愉快，低唤醒是有效的。
摘要
在一个环境条件下发现效价和唤醒与效用之间的关系并不明显，而在其他条件下则不存在。这种不一致意味着人们的感受和判断潜在威胁的方式之间的关系会有所不同，具体取决于威胁的基本发生率，错过威胁与误报的成本以及威胁与威胁之间的感知相似性。我们发现，情感状态与知觉之间关系的强度和方向取决于构成“知觉”的决策过程的风险和不确定性的水平和/或原因。
调整基准利率和收益的偏差
如预期的那样，我们发现偏倚与化合价之间存在显着关系。在低基准利率条件下，不合价的化合与更保守的偏倚相关（单尾p <0.031；图2D，表2）。当威胁很少出现时，愉悦感的感知者不够保守，从而导致最佳偏差偏小（到LOR的距离； p <0.024，图2G，表2）。但是，在其他条件下，化合价与任一偏倚度之间的关联均不显着（表2）。
我们将条件之间这些关系的不一致归因于校准基准利率和收益偏差的难度不同。与基本损失率较高的参与者相比，低基准利率条件下的参与者获得的偏倚最优性较低（距LOR的距离更高，d O）（表3，补充图S2））。因此，只有在环境需要将偏差调整为基准利率或收益的情况下，才能观察到价数对偏差的影响，并且相对难以实现：即低基准利率条件（高相似性条件不需要调整基本费率或收益变化的偏差）。抽样工件不能解释情感状态在各种条件下的不一致影响：在低基本率和代价高昂的未付回报条件下，参与者的效价和唤醒的均值和方差没有差异，偏差的方差也没有差异（表3） 。
表3
三种感知环境测试条件之间的效价，唤醒，获得的积分，偏差，到LOR的距离和敏感性的均值和方差的比较。对于每个变量，遵循在三个条件下的综合测试结果 ...
校准灵敏度偏差
LOR定义了最佳偏置和灵敏度之间的反比关系。这种关系表明，在感知器中，灵敏度下降（在此实现为从基线条件到高相似性条件的转变）需要增加偏差（此处，在高相似性条件下比在基线条件下更保守） ）。我们发现，在高度相似的情况下，偏差的最佳性（与LOR的距离）与唤醒度显着相关。觉醒率较低的知觉者到LOR的距离比其他人短（p <0.014；图2I，表2），保守偏倚更大（p <0.022；图2F，表2）。在低基准利率条件下，唤醒和任何一种偏倚度量之间的关联均不显着，但可能在代价高昂的未偿还条件下表示为距LOR的趋势水平交互作用（p <0.100；图2H，表2）。在代价高昂的未偿还条件下，低唤醒度会给参与者带来不愉快的最佳偏见。
我们将条件之间这些关系的不一致归因于校准灵敏度偏差的难度上的差异。与低基准利率条件下的参与者相比，代价高昂的未偿还收益和高相似性条件下的参与者表现出明显更低的敏感性（表3，补充图S2）。因此，仅在需要对挑战性灵敏度进行偏差校准的条件下，即高相似性和代价高昂的未偿付条件下，才观察到唤醒对偏差最优的影响。
实现高灵敏度
如预测的那样，我们发现敏感度与唤醒之间存在显着的关系。在低基础频率条件下，高灵敏度与高唤醒相关（单尾p <0.046；图2J，表2）。当威胁很少出现时，高唤醒感官能够更好地将威胁与非威胁区分开。然而，在其他情况下，唤醒与敏感性之间的关联并不显着（表2）。取而代之的是，在代价高昂的未偿还条件下，我们发现了唤醒和化合价在敏感性上可能相互作用的证据（p <0.076；图2K，表2）。
我们将条件之间这种关系的不一致归因于实现高灵敏度的难度上的差异。如上所述，低基准利率条件下的参与者显示出比代价高的未偿还收益和高相似性条件下的参与者更高的敏感性（表3，补充图S2）。因此，在难以实现高灵敏度的条件下，即代价高昂的失败回报和高相似性条件下，观察到了高唤醒和高灵敏度之间清晰关联的破裂以及可能出现的价键相互作用。
讨论区
我们研究了感知者的情感状态对社会威胁歧视领域中感知决策的影响。通过将信号检测理论与行为经济学相结合，我们能够测量一系列决策对威胁感知的效用，偏差和敏感性。我们发现环境的迫切性影响了感知者的效价和唤醒体验如何影响感知的细节。情感的强度和方向不一致-知觉关系使先前研究的结论变得复杂，这些研究表明情感状态和知觉之间存在一致的方向关联。我们的发现表明，情感状态对知觉的影响取决于（i）不确定性和风险的水平和/或原因，
具体而言，我们发现经历不愉快的价位会促使对那些直接影响偏差的环境参数进行偏差校准（基本威胁率以及正确或错误的感知决策所产生的收益和成本）。然而，这种相关性仅在在任务结束时由参与者显示出整体偏向相对的状态是明显的子最佳。我们发现，经历低唤醒会促进对个人的偏见对个人敏感度的校准（与对基准利率或收益的偏倚的校准不同）。但是，这种关联仅在需要校准偏差以降低灵敏度的条件下才很明显。我们发现，经历高唤醒会促进高敏感性。然而，这种关联的特征在于在难以实现高灵敏度的条件下与价的轻度相互作用。在这种情况下，唤醒的体验无法影响感到不适的参与者的敏感性。
价位与敏感度的关联关系表明，唤醒作用的影响可以通过先前研究分别与不愉快和愉快的价位相关联的局部焦点对全局焦点处理样式来启用或减弱。在代价高昂的未偿还收益和高相似性条件下，参与者难以获得高灵敏度（补充图S2）。在这些情况下，具有不愉快的价和高觉醒的参与者未能显示出高觉醒对其敏感性的影响（图2K和L）。在先前的文献中，经历不愉快的情绪状态（例如悲伤）与一种处理方式有关，这种处理方式对感知环境或目标刺激类别的“局部”细节特别敏感，但以更多的“全局”任务特征为代价（Schwarz评论）＆Clore，2007年）。特别是，Avramova等。（2010年）证明了处于不愉快状态的人们可能对歧视性的感知环境不敏感，在这种情况下，评估刺激就可以了，例如，相对于彼此评估刺激或在存在干扰因素的情况下。我们推测，高灵敏度（将目标区分为不同于金属箔的刺激类别）要求在金属箔的“上下文”中表示目标的外观，并且当难以实现高灵敏度时，令人讨厌的化合价就会变成可感知的损害。我们建议局部焦点干扰高唤醒的敏感性促进作用。
我们没有发现一致的情绪一致性证据。当判断皱着眉头的脸时，不合意的化价可能会导致持续的自由主义偏见。例如，Baumann＆DeSteno（2010）假设负价可能与对基础威胁率的高估有关（另见Mayer＆Gaschke，1988）。我们的模型表明，基本利率的高估应表现为次优的自由偏差（即，大的和自由的到LOR的距离）。相反，我们发现，在自由和保守偏见的感知环境中，令人讨厌的化合价与大多数最佳偏倚相关（即，距LOR的距离很短）。
我们预计，在低基准利率和代价高昂的未付清偿条件下，灵敏度将相等，因为这些条件使用相同的相似性参数值。尽管如此，代价高昂的未偿还条件下的参与者的敏感性并没有达到低基本利率情况下的参与者的敏感性。该发现表明，大脑如何“估计”收益和相似性缺乏独立性。作为奖励和惩罚，回报必须在告知大脑基本速度和目标与金属箔的相似性方面发挥重要作用。必须学习成本和收益的新值（从基线到损失巨大的回报条件），可能会干扰感知者的能力，从而将目标与目标区分开。尽管参数具有理论上的独立性，但它们可能无法在大脑中独立表示（请参见，Bohil＆Maddox
[2001]进行了讨论）。
处于低相似性条件下的参与者很大程度上无法适应其敏感性低的偏见。LOR表示，在一些偏向最佳的环境中，通过采用更大的偏向可以稍微缓解与灵敏度降低相关的低效用（补充图S3）。在受试者之间的相似性操纵中，我们发现这种关系成立（Lynn＆Barrett，未发表的数据）。在当前的受试者内部相似性操作（从基线到高相似性条件）中，这种关系的失败表明，感知者难以适应偏倚和敏感性之间的既定关系以降低敏感性。
尽管人类感知器的确会根据效用考虑的方向来使自己的行为适应三个信号参数的变化（例如，Green＆Swets，1966，第88页；参见，Warm，Dember，＆Howe，1997），但是可以达到的优化程度可以相当可变（Dusoir，1975 ; Bohil＆Maddox，2001）。在这种情况下，我们的研究可以看作是对感知器情感状态个体差异的检查，这些差异有助于感知器达到最佳程度的可变性。我们已经提出，一个人的感觉（价和唤醒）会影响他（或她）如何使感知决策适应决策所处的环境条件。这表明，感知者可以通过策略性地管理他们的感受，或者通过特别注意其当前情感状态可能会干扰的参数来优化威胁感知。
我们的研究实施了有限的环境条件。我们仅在单个方向上操纵了三个参数。因此，价与偏置的关联以及唤醒与到LOR的距离和灵敏度之间的关联以及优化“难度”的影响的普遍性仍有待确定。例如，我们描述了两个条件，在这些条件下，感知者做出有效（即，高效用）感知决策的能力意外地受到了损害：增加了错过检测的成本（这削弱了灵敏度）和降低了相似度（这削弱了最佳偏差调整）。 。但是，这项研究并未表明是否也可以分别找到这些障碍，以分别降低错失检测的成本和增加相似度。我们还发现，根据环境的不同，一个人的感受可能会对感知产生冲突的影响，而这些冲突是另一个有待进一步研究的潜在成果领域。例如，高觉醒与高敏感性相关，而当敏感性较差时，低觉醒与对敏感性偏倚的更好调节相关。敏感性似乎比数据中的偏误对效用的影响更大（图2）表明，一般而言，高觉醒比低觉醒更好。尽管如此，唤醒和化合价在高相似性条件下对感知效用的相互作用（图2C）表明，这种泛化可能并非在所有环境中都是正确的。
在行为经济学的背景下放置信号检测问题比单独使用准确性或灵敏度和偏差具有优势。实用程序允许确定最佳偏差。例如，就我们自己的发现而言，在低基础频率条件下，感觉愉悦价的感知者比那些感觉不愉悦价的感知者表现出更少的偏见行为，这仅意味着愉悦价与将中度皱眉的脸部标记为“更具威胁性”的趋势有关。 ”，而令人不快的情绪往往会保留这种反应，使脸部表情更加紧张。偏见本身并不能说明哪种行为模式可以导致更好的决策。该信息仅由一系列决策中获得的分数或偏差最优性的度量（例如，到LOR的距离）得出。
补充材料
S1
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致谢
感谢Yu Hui-Wen Yu的刺激准备，以及Yu Hui-Wen Yu，Erica Boothby和Chris Dewey的数据收集和管理。美国国家卫生研究院所长的先锋奖（DP1OD003312）和美国陆军行为与社会科学研究所（合同W91WAW-08-C-0018）与Lisa Feldman Barrett共同支持了该手稿的编写。本文中包含的观点，观点和/或发现仅是作者的观点，不应被解释为陆军的官方部门或国防部的立场，政策或决定。也要感谢迈克尔·门德斯（Michael Mendes）和翡翠坚果公司（Emerald Nut Company）捐赠了可可覆盖的杏仁，这些杏仁被用作这些实验的奖励措施。通过与Eric Anderson，Erica Boothby，Kristen Lindquist，
脚注
1 MacBrain面部刺激装置的开发由Nim
Tottenham监督，并得到John
D.和Catherine
T. MacArthur基金会关于早期经验和大脑发育的研究网络的支持。请通过ude.nmu.ct@6000ttot与Nim
Tottenham联系，以获取有关刺激计划的更多信息。
2跨学科情感科学实验室（IASLab）面部装置的开发得到了国立卫生研究院所长Lisa Feldman Barrett颁发的先锋奖（DP1OD003312）的支持。有关更多信息，请访问www.affective-science.org。
贡献者信息
Spencer K.
Lynn ，东北大学心理学系。
张璇，波士顿大学心理学系。
丽莎·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman
Barrett），东北大学心理学系，马萨诸塞州总医院哈佛医学院精神病学/马提诺斯大学生物医学成像中心。
文章信息
感动。作者稿件；在PMC
2013年8月1日上市
以最终编辑形式发布为：
情感。2012年8月；12（4）：726–736。
2012年1月16日在线发布 。doi： 10.1037 / a0026765
PMCID：PMC3489023
NIHMSID：NIHMS412551
PMID：22251054
斯宾塞·林恩（Spencer K. Lynn），张璇和 丽莎·费尔德曼·巴雷特
Spencer K. Lynn ，东北大学心理学系；
贡献者信息。
地址为马萨诸塞州波士顿02
Huntington Avenue 360号的东北大学心理学NI-125部Spencer Lynn的地址；ude.uen@nnyl.s
版权声明
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