一种用于情绪识别的多成分方法及人格的影响

情绪是人类本性中不可分割的一部分，影响我们应对外部世界的行为。尽管大多数实证研究由两类理论模型主导，包括离散情绪类别和二分维度，但来自神经科学的证据表明，情绪体验背后存在多过程机制且不同情绪间存在大量重叠。虽然这些发现与心理学中强调多成分过程生成情绪片段作用的有影响理论一致，但很少有研究系统考察离散情绪与完整成分观之间的关系。本文应用一种成分框架并结合数据驱动方法来刻画电影观看过程中唤起的情感体验。结果表明，不同情绪间的差异可由少数（至少 6 个）潜在维度捕捉，每个维度由与成分过程相关的特征定义，包括评价、表达、生理、动机和感受。此外，我们探索了离散情绪与成分模型之间的联系，结果显示具有有限数量描述子的成分模型仍能以令人满意的程度预测所体验的离散情绪水平。最后，由于评价可能随个体倾向与偏差而变化，我们还在计算框架中研究了人格特质与情绪的关系，并表明使用成分模型能更好地解释人格对离散情绪差异的作用。