[發明專利]基于情緒腦電響應相似性的人際關系預測方法

在審

• 申請號: 201811622000.X
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109920498A
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 龍雪飛;胡鑫;張丹
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G16H10/20
• 分類號: G16H10/20;G06Q50/00;G06F3/01;G06K9/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

本發明涉及涉及人機交互及工程心理學技術領域，公開了一種基于情緒腦電響應相似性的人際關系預測方法，包括步驟：S1：建立情緒視頻數據庫；S2：根據不同社會團體的實驗者對所述情緒視頻數據庫中視頻觀看產生的腦電信號構建人際關系預測模型；S3：獲取測試者觀看所述情緒視頻數據庫中視頻的實時腦電信號；S4：將所述實時腦電信號應用于所述人際關系預測模型，以預測測試者的人際關系發展狀況。本發明能夠獲取更加客觀的情緒測評結果，而且能夠對情緒狀態的動態變化過程進行更敏銳的跟蹤。

技術領域

本發明涉及人機交互及工程心理學技術領域，特別涉及一種基于情緒腦電響應相似性的人際關系預測方法。

背景技術

人作為社會性動物，通過人際交往建立廣泛的社會關系。一方面，每個個體均有其獨特的思想、情感與行為模式。另一方面，個體之間在以上角度上也存在著一定的相似性、同質性。而同質性是社會關系建立的基本特性之一，即越相似的人成為朋友、發展更親密的人際關系的可能性越大。

目前，已發現一些心理特質的相似性/同質性可用以預測人際關系的質量，例如，參與者主觀報告的人格特質(如：外向性)的相似性，一定程度上可以預測友誼狀況。但這些預測變量一方面關注的認知過程、特性較為簡單，變量本身維度較少，選取特質較為單一，不夠精細，另一方面也大多依賴于受測者的主觀報告，難以避免社會贊許性等因素的影響。情緒，作為一種復雜的認知過程，是社會交互與人際溝通中最重要的心理機制。以往的研究發現，親密關系雙方行為水平上的情緒反應相似性可以預測人際關系的發展情況。而情緒的相似性既包含情緒體驗類別與強度的相似性，也包含情緒動態波動模式的相似性。而傳統的情緒測量方法大多通過問卷或訪談等方式獲取受測者的主觀報告，與心理特質測量一樣難以完全排除社會贊許性的干擾，并且難以對情緒的動態波動模式進行精細的追蹤。

發明內容

本發明提出一種基于情緒腦電響應相似性的人際關系預測方法，解決現有技術情緒測量方法難以完全排除社會贊許性的干擾，以及難以對情緒的動態波動模式進行精細的追蹤的問題。

本發明提供了一種基于情緒腦電響應相似性的人際關系預測方法，包括步驟：

S1：建立情緒視頻數據庫；

S2：根據不同社會團體的實驗者對所述情緒視頻數據庫中視頻觀看產生的腦電信號構建人際關系預測模型；

S3：獲取測試者觀看所述情緒視頻數據庫中視頻的實時腦電信號；

S4：將所述實時腦電信號應用于所述人際關系預測模型，以預測測試者的人際關系發展狀況。

其中，所述步驟S1包括：

根據心理學情緒分類理論確定積極、中性和消極的情緒類別；

初選有效喚起目標情緒的視頻進行剪輯并添加字幕；

對入選視頻材料的情緒屬性進行在各個情緒維度進行7點量表評分，選擇預定分數以上的視頻添加到情緒視頻數據庫。

其中，所述步驟S2包括：

對于不同社會團體的實驗者，在觀看視頻的全過程記錄分布于不同通道的腦電信號；

在不同情緒類型的刺激下，提取腦電信號中的包括時域、頻域和空域的腦電特征，將不同誘發視頻的腦電特征相似性組成特征向量；

收集社會團體中所有實驗者兩兩之間的社會距離互評；

通過提名生成法對團體中多維的整體社會網絡進行刻畫，得到多維人際關系數據。

通過腦電特征相似性組成的特征向量、社會距離互評以及多維人際關系數據，在多個維度分別訓練人際關系預測模型。

其中，采用自我-他人重疊量表對受測者兩兩之間社會距離進行互評。