DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数学模型 2.1. 几何模型 根据某船舶动力设备散热和周围空间尺寸的要求，建立风机几何模型。该子午加速轴流风机主要由集流器、叶轮、导叶、扩压筒、后支架等部分组成，如图1所示。 图1. 风机各部分几何模型 为比较不同加速比对子午加速轴流风机的影响，设计了标号为C的模型风机，如图2所示，表1为风机C的基本参数。 图2. 模型叶轮C Table 1 Basic parameters of fan 风机参数 数值 设计流量(m 3 /h) 5250 设计压力(Pa) 3000 转速(rpm) 6000 叶顶间隙(mm) 1 进口直径(mm) 350 出口直径(mm) 325 动叶片数 10 静叶片数 13 表1. 风机C基本参数 2.2. 不同加速比模型研究方法 根据爱克型子午加速轴流风机设计方法和步骤，初步计算风机动叶进、出口面积，静叶进、出口面积，动叶进、出口速度、扭转速度，动叶进、出口角，静叶进、出口角等关键参数。在其他条件不变前提下，单独对加速比这一参数进行改变，图3为不同加速比叶轮的几何图形。 图3. 五种不同加速比叶轮的几何图形 图中d 1 表示叶轮进口半径，d 2 表示叶轮出口半径，α为锥面的半锥角。通过上述计算，得出模型风机C的进口轮毂直径为212 mm，出口轮毂直径为244 mm，计算得出加速比为1.32。根据通风机实用技术手册 [ 9 ] R + S型风机加速比的合理取值范围为1.1~1.5。我们将风机进口轮毂半径依次增减2%，出口轮毂半径依次减增2%，得到其余四组不同加速比数值。五种风机对比参数如下表2所示。 Table 2 Contrast parameters of five types of fan 风机序号 加速比 半锥角 A 1.55 19.8 B 1.43 16.4 C 1.32 12.9 D 1.22 9.3 E 1.12 5.6 表2. 五种风机对比参数
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user: 3. 模拟仿真及可靠性验证 3.1. 计算方法 子午加速轴流风机的工作介质为空气，当气体在无热交换的条件下流动时，数值计算即在设定的边界条件下，计算机通过不断迭代求解N-S (纳维斯托克斯)方程，进行相应流场计算分析。为了简化计算，假定风机产生的气体为稳定、粘性、不可压缩流动，忽略气流流动过程中质量力的作用。 应用fluent计算软件，在旋转坐标系模型(MRF)下，离散方程采用速度-压力耦合的Simple算法。叶轮转速较高，其内部流场属于典型的高雷诺数湍流流动，数值计算时必须考虑湍流漩涡、强流线弯曲和旋转。使用RNG k-epsilon模型修正湍流粘度，壁面附近采用标准壁面函数，湍流动能、湍流耗散项和动量方程均采用二阶迎风格式离散，可以大大提高计算精度。进口边界条件给定为质量流量，出口设置为标准大气压力，转速为6000 rpm，空气密度为1.2 kg/m 3 。 3.2. 网格划分和无关性验证 网格的设计和划分是风机流场计算精确的前提条件，其质量直接决定了数值计算的精度和求解结果。本文首先利用三维软件Proe对风机进行建模处理，再使用ANSYS中的ICEM CFD对所有计算模型进行网格离散。由于叶片前缘和尾缘几何型线的曲率很大，故需在这些特殊的部位设置更多的结点以细化网格的大小，从而降低网格的扭曲度，保证网格质量。图4为风机整体网格示意图。 图4. 风机整体网格示意图 对网格采取逐步加密的方式进行无关性验证，数量分别为300万、400万、500万、600万、700万、800万。各计算结果如表3所示。从表中可以看出，在网格数量达到500万之后，全压差别最大在1%，效率最大相差0.54%，由此可认为网格在500万时已满足计算精度和数量的要求，对结果影响不大，且保证网格整体质量达到0.25以上，图5为风机叶片网格的局部加密。 Table 3 Grid independence verification result 网格数量(万) 全压(Pa) 效率(%) 300 2980 74.86 400 3000 75.87 500 3040 76.75 600 3010 76.21 700 3050 76.32 800 3035 76.8 表3. 网格无关性验证结果 图5. 叶片局部网格加密 3.3. 可靠性验证 依据国标GB/T1236-2000相关规定 [ 10 ]，以某子午加速轴流风机为例，性能试验选择在出气风室试验台上完成，测量流量使用锥形进口喷嘴测量法。测试过程中所使用的主要装置及设备有：智能压力变送器、电机控制器、温度湿度传感器、直流电源、激光测速仪以及驱动电机。其中，风室壁面静压采集的压力变送器的量程为0~4000 pa。图6为风机性能测试现场图。 图6. 风机性能测试现场图 从图7中可以发现，风机全压效率–流量曲线的试验数据和模拟数据总体趋势吻合，随着流量逐渐增大，模拟压力与试验压力差值先减小而后慢慢增大，再到减小这一过程，但最大差值基本控制在4%以内，则认为数值计算中所设置边界条件的正确性，流场分析具有一定的可靠性。
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user: 4. 仿真模拟结果与分析 4.1. 不同加速比性能曲线结果分析 以原模型风机C为基准，对不同加速比的风机进行数值模拟，得到性能预测曲线。图8和图9分别为风机的全压–流量曲线和效率–流量曲线。 在图8中，对于大于加速比1.32的风机A和B来说，当流量小于1 kg/s时，处在小流量范围的A、C两风机压力，随着流量的增大，压力略有下降，但基本变化不大，B风机的压力在流量大于0.6 kg/s时，有明显下降趋势。在流量大于1 kg/s时，三个风机的压力都呈现先增大后减小的趋势，但A、B两风机的最佳工况点较之模型风机C开始左移，在流量达到1.5 kg/s时，压力达到最高点。说明随着加速比的不断增大，风机的最佳工况点开始向小流量范围内趋近。 图7. 原模型全压–流量曲线与试验对比 风机D和E，在流量小于2 kg/s时，整体曲线基本上呈现出先减小后增大的趋势。随着加速比的不断减小，无论是整体曲线还是最佳效率点的全压最高值，均呈现出减小趋势。当流量大于2 kg/s时，三个风机的全压–流量曲线有趋近一条曲线的势头，特别对于D、E两风机来说，曲线基本上重合，说明随着加速比的不断减小，在大流量区域，加速比对全压的影响减小，作用已经不太明显，较之模型风机C来讲，最佳工况点略往大流量范围内偏移。在最佳工况点五种风机压力大小依次为：风机C > 风机B > 风机D > 风机E > 风机A。 图8. 全压–流量曲线 从图9中可以看出，以模型风机C为基准，当流量小于1 kg/s时，风机A、B、C曲线基本重合，表明在小流量范围内，加速比的增大对效率的影响变化不大。随着流量不断增大，三者的效率曲线也呈现出先增大后减小的趋势，模型风机C的效率最高点达到76.7%，而风机A的效率最低，仅为56.1%。 对于低加速比的子午加速轴流风机，风机D和E在小流量区(流量小于0.75 kg/s)以及大于2 kg/s的流量区域内，效率曲线基本上重合，变化不大，在中间流量区域内风机D的效率显然高于风机E，越偏离最佳加速比风机效率越低。 从上述两幅图来看，对同一结构参数不同加速比的风机来说，在风机取得最佳加速比的数值后，随着偏离最佳加速比的数值增加，风机的压力和效率都呈现出依次递减的效果，风机的各性能曲线偏差会越来越大，性能逐渐恶化。 图9. 效率–流量曲线 4.2. 子午面速度流线结果分析 图10~14分别为各风机的子午面速度流线图，通过对比可以发现，当偏离最佳加速比设计点1.32，加速比数值逐渐增大时，对于风机A和B来说，整个后导叶以及末端位置均出现较大面积涡流，随着加速比的增加，涡流产生的位置逐渐向上游靠近并且面积逐渐增大。这是造成流道内损失增大，流动恶化乃至整体效率降低的重要因素。对于子午加速轴流风机来讲，不合理的加速比引起的流动损失占有相当大的比例。 模型风机C速度流线较为平缓，仅在后导叶末端出现了局部涡流，并且面积较小。究其原因在于 [ 11 ]，随着加速比的不断增大，风机叶轮的半锥角逐渐增大，叶片出口处的面积逐渐变小，流速增加，在尾流锥附近处产生大量的低压区，导致主流流动方向开始朝径向偏转，使得流动受阻并伴随有泄漏涡的形成。泄漏流动与主流的卷吸作用加强，其强度和影响区域也随加速比的增大而增大。 图13和图14是低加速比风机D和E的子午面速度流线图，不同于高加速比的流动特点，对加速比逐渐降低的风机来讲，风机D首先出现了大面积涡流，经上游动叶旋转加速后的气流流经后导叶被扩压整流，尾流锥 [ 12 ] 附近以及流道底部沿着气流旋转的逆时针方向出现了大面积的低速区，速度梯度分布极不均匀，造成流道底部内流场紊乱，伴随二次涡流的产生，气流在此处动能损失较为严重，导叶流道底部充斥着大量的低能流体，并且在此处积聚从而影响主流的发展。 图10. 风机A子午面速度流线图 图11. 风机B子午面速度流线图 图12. 风机C子午面速度流线图 图13. 风机D子午面速度流线图 图14. 风机E子午面速度流线图 对风机E来讲，随着加速比的进一步减小，在图14中，尾流锥附近依然有低压区并伴随涡流的产生，不过相比于风机D来说，流道内导叶后的低速区范围已经缩小很多，流体能量在此处损失相对减少，但随着加速比的不断降低，涡流位置逐渐向前，到达了动叶区范围内，此时动叶区开始产生回流(图中红色标注区域)，和主流相互作用，削弱主流流动效应，减弱叶片做功能力，从效率–流量图中也可以得到验证。在设计过程中加速比的减小意味着半锥角的角度也随着减小，在结构上子午加速轴流风机 [ 13 ] 开始趋向于普通轴流风机，经过动叶做功后的气流偏转旋回轴向，以及将偏转气流的动能转变为静压能的能力大大减弱，这也是导致效率不高，压力下降的主要原因。 4.3. 加速比变化对风机做功能力的影响 加速比变化的实质是进出口轮毂的差异，不同轮毂尺寸会导致加速比变化，影响气流来流方向和角度，对叶轮机械来讲，气流方向对叶片做功能力影响较大。图15~19给出了五种不同加速比风机在最佳工况点时，2/3叶高的压力分布云图。对风机叶片来讲，从叶根到叶顶其压力梯度是逐渐增加的 [ 14 ]，风机主要做功部位在叶片的中上部。从图中可以清晰看出，在五种不同风机叶片的压力面和吸力面梯度变化趋势，前缘至弦长30%的吸力面侧，均出现了一个较大压力梯度，越接近叶片表面，负压值越大，五种风机在吸力面的压力梯度较为相似，变化不大。在30%~70%叶中的区域，从图中可以看出，吸力面压力梯度变化不大，而在压力面侧，从风机A到C，压力梯度呈现出逐渐减小的趋势，从风机C到E，又开始慢慢增加。在70%至尾缘处，从风机C上可以明显看出，出现了面积较大的高压区，压力梯度变化明显。 以风机C为参照，加速比无论是逐渐变大还是变小，该处的压力面高压区范围均开始慢慢减小并且开始偏离叶片。几款风机的前缘处附近差别并不明显，随着弦长的增加，风机A至E的压力面侧，模型风机C的压力并不是处最大压力，但叶片弦长的后30%至尾缘处可清晰地看到其高压区压力分布范围最大，从最终模拟数值来看，能直观反映出，叶片中后部分才是叶轮整体做功的主要位置。其他风机压力和效率不高的原因在于，加速比的改变，使得气体进出口流道几何形状发生变化，叶轮机壳端壁边界层和出口处尾迹的影响，堵塞了叶轮出口处气体的流动，导致下游处负压区面积增大，主气流偏离，形成涡流影响做功能力。 图20为不同加速比风机在最佳工况点的全压和效率图。在加速比取得最佳数值后，无论其增大还是减小，压力和效率均呈现出以模型风机C为参考的对称曲线，越偏离最佳加速比点，风机性能越差。从上述五个子午面流线图中也可以直观看出，加速比从1.61减小至最低1.12过程中，涡流面积以及影响区域由大到小，到最佳加速比时，加速比的继续减小，又出现了涡流面积又出现上述变化。从而我们可以得出结论，在风机参数一定的形况下，加速比存在最佳数值。 图15. 风机A叶片2/3叶高压力分布 图16. 风机B叶片2/3叶高压力分布 图17. 风机C叶片2/3叶高压力分布 图18. 风机D叶片2/3叶高压力分布 图19. 风机E叶片2/3叶高压力分布 图20. 不同加速比风机最佳工况点的全压和效率图
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user: 5. 结论 1) 以最佳加速比13.2为参照，随着加速比不断偏离最佳设计点，风机全压和效率都出现不同程度的依次递减。加速比越大，则出口流动速度越大，涡流强度和低压区从导流锥尾部向侧面开始延伸，面积逐渐增大；加速比不断减小，尾部涡流作用强度减小，但其位置开始向动叶区扩散，与主流流动相互作用明显，影响主流流动。 2) 不同加速比对叶片做功能力影响显著，且性能曲线分布呈现出以最佳加速比13.2为对称的两侧递减分布规律。
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user: 摘 要 儿童的选择性信任是指个体面对不同的信息时，能依据各种策略区分其可信任性，而有选择的接受某些信息或信任某些信息提供者。现今的大多数研究将儿童的选择性信任与学习情景结合起来，探究信息提供者的先前准确性、特征，旁观者的非言语性线索等对它的影响。本文将回顾过去的研究，对其发展、影响因素等进行梳理。未来研究应从心理理论、冲突情境、情景等内容以及实验范式的补充完善两方面展开。 关键词 :儿童，选择性信任，选择性学习 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 儿童的选择性信任是指个体面对许多信息提供者及他们提供的信息时，能够依据自身的判断区分出信息提供者的可信赖度，从而有选择地信任某些信息提供者及他们的信息(张兰萍，周晖，2011)。儿童期是形成学习观念的重要阶段，在这个时期儿童对知识充满着好奇但又无法通过自身的探索得到答案，便更多的向他人求助。不同人提供的纷繁复杂的信息需要儿童有选择的信任。近年来，选择性信任与儿童对知识的学习密切联系，逐渐成为发展心理学的热点。与此同时，信任也意味着将自身处于容易受到伤害的境地。在我国，每年都有不少儿童被拐卖，这不能不引起社会的广泛关注。当儿童面对高风险情景时，其选择性信任也极为重要。本文尝试从儿童选择性信任的概念、发展及影响因素等方面对其进行一定的论述与展望，同时期望对于后续网络、诱拐情景等不同情景中儿童的选择性信任研究有所启迪。
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user: 2. 选择性信任的概念 在发展心理学的领域，由于选择性信任多与儿童对新知识的获取、学习有关，其概念也被定义为人们在面对不同信息传达者时，能依据信息的正误区分出他们的可信赖度，从而有选择地相信某些传达者(张兰萍，周晖，2011)。然而，当面对一名信息提供者给出的不同信息，儿童同样需要进行选择性信任。因此可将选择性信任表示为面对不同的信息时，能依据各种策略区分其可信任性，而有选择的接受某些信息。从而适用于学习情景与高风险情景。 认识论是哲学的重要分支，人类认识的本质及发展过程是其主要研究部分(袁鸣，邓铸，季培，2013)。当一些知识信息无法被自己证实时，个体很可能会被他人有意或无意地影响(丁雪辰，2016)。以社会认识论为理论基础，儿童选择性信任研究的主要目的是探讨信息提供者信息可以被个体接受的影响机制。
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user: 3. 儿童选择性信任的发展 国外对于儿童选择性信任的研究稍早一些。最初的研究者Clement等人采用经典的物品命名任务范式对3~4岁幼儿的选择性信任进行探究。发现在面对不同信息提供者时，3岁幼儿已经能够根据信息正确率区分个体的可信赖度(引自苏晶，2015)。后续的研究以此为基础，评估3~4岁儿童对举报人准确性的敏感度，结果表明三岁的孩子不信任犯一个单一错误的人，而四岁的孩子会跟踪错误的相对频率(Pasquini et al.， 2007)。可见三岁左右的儿童已经有了进行选择性判断的策略。之后的研究者们又进一步的将其扩展到了更复杂的选择性，区分告密者的知识渊博性(Einav & Robinson， 2011)。近几年，大多数研究始终以准确性为基础，深入探讨儿童选择性信任的影响因素。并且越来越多的研究者发现儿童在学习中也是有选择性的。 国内则是由张兰萍等人(2011)开始采用物品命名任务的模式研究3~4岁儿童的选择性信任，发现3~4岁幼儿形成选择性信任后，在一定程度上会影响幼儿的亲社会行为与决策判断。可见，选择性信任在儿童的人际信任及社会行为方面都会产生一定的影响。综合上述研究成果，较为一致的结论是儿童的选择性信任从三岁时就已产生，且具有持续性，并开始能对其他方面产生影响。那么，这其中的影响机制又是什么，之后的研究者们也进行了广泛的探讨。
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user: 4. 儿童选择性信任的影响因素 儿童做出选择性信任的策略受到多方面的影响。在儿童的选择情境里，主要有儿童、信息提供者、旁观者三方的存在，因而更容易受到这几个方面的影响。 4.1. 信息提供者的先前准确性 信息提供者是直接影响到儿童信任选择的人。而先前准确性是早期研究的方向，也是儿童选择性信任的基础。关于幼儿基于信息提供者的先前准确性进行选择信任的现象得到了大量的验证。后续的研究深入其关系趋势，表明告密者的准确性模式与儿童的信任之间拥有稳固的关系(Ronfard & Lane， 2018)。并将信息提供者的先前准确性与幼儿的认知策略结合，发现幼儿的选择性信任会被自身的主观感知、认知发展水平等因素所影响(童钰，王福兴，李卉，2019)。在这个方向的研究除了进行总结与验证，更多的是与其它因素结合，共同探讨对儿童选择性信任的影响机制。 4.2. 信息提供者的特征 信息提供者的特征包括信息提供者的面部吸引力、表情特征、身份、知识量等象征个人特征的方面。相较于先前准确性，这些特征也属于儿童较容易思考的线索。在面孔吸引力方面，大量研究表明，儿童均表现出对于面孔吸引力者高的人的选择性信任(Bascandziev & Harris， 2014；唐卫海，钟汝波，许晓旭，刘希平，2019)。还有研究者指出，他们会将值得信赖的、看起来有能力的外貌特征与知识丰富联系起来(Palmquist， Cheries， & DeAngelis， 2020)。而在表情特征的研究上，其结果表明教师的表情线索会影响到儿童的选择性信任，并且存在年龄差异(盛笑莹，王异芳，张优，苏竹青，肖晶，2018；吴西弦，王异芳，张优，2016)。身份权力的观点是近几年提出的：与同伴相比，3~5岁儿童更愿意信任教师(马卓娅，张优，刘靖，王异芳，2017)，同时儿童信任的选择也会受到社会权力认知的影响(程南华，李占星，朱莉琪，2018)。其实，关于面孔吸引力与身份，成年人同样有与儿童相似的倾向。因此未来研究可深入对比两者的影响原因，找出差异性，探讨儿童选择性信任的内在机制。 4.3. 旁观者的非言语线索 除了信息提供者，有时候旁观者的存在及其表现也会干扰到儿童的选择性信任。研究表明，旁观者非言语线索的影响有年龄差异，相对于4岁和6岁幼儿，5岁幼儿受旁观者非言语线索的影响更显著(曹梦露，龚文进，汤永隆，2012)。除了非言语线索，旁观者的言语是否会影响到儿童的选择性信任值得探究，包括旁观者的身份，对于权威性的老师代表与平等的同伴代表，哪一种会使儿童受的影响更大，会受到什么样的影响，未来均值得深入探索。
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user: 5. 儿童的选择性学习 当大量研究表明儿童是有选择性的选择向谁学习时，许多研究者的目光也转向选择性学习，即儿童在学习过程中的选择性信任。尽管儿童在面对信息提供者时会发生盲从的现象，但是在学习过程中，他们却可以借助一系列线索，保证获取更为可靠的信息(张耀华，朱莉琪，2014)。有研究者也发现在儿童选择性学习过程中特质推理起着重要的作用(Hermes， Behne， & Rakoczy， 2015)。并且即使是学龄前儿童也会在基于个人明确理解的基础上将经核实的声明评估为比未经充分核实的声明更容易被接受(Butler et al.， 2018)。当儿童进入学校后，接受的相关教育可能影响他在学习过程中的选择性信任。Einav等(2018)表明在学校接受正式的阅读教学可能在儿童对印刷信息的选择性信任中起一定的作用。晚年开始接受正式的阅读教学的儿童，对印刷信息更信任的表现要稍慢一些。生活的环境也会影响儿童的选择性学习策略。将双语儿童与单语儿童对比，研究者发现在更大的交际语境中，社会关系可能有助于儿童社会偏好的发展和依据发言者某些特征的选择性学习(Yow & Li， 2018)。同样是探讨儿童的语言环境在其选择性信任中的作用，还有研究指出长久处于复杂被动语态的语言环境下，儿童会以句法的复杂度为线索来推断该向谁学习(Leech et al.， 2019)。 由此可见，儿童学习过程中的选择性信任确实有个人的策略，并建立在理性推理的基础上，但正如Hermes等(2018)的研究结论：儿童原则上掌握的合理的选择性学习策略会被各种表现因素所掩盖。同时，其理性的思维、选择性信任的策略也容易受到环境等因素的影响。未来的研究应该探索更多儿童选择性学习中的影响因素，并找出其中的作用机制，针对此提出一些干预手段以更好地促进儿童学习。
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user: 6. 研究展望 尽管国内对于儿童选择性信任的影响因素探讨较多，但由于起步较晚，其中的影响机制研究的深度还不够。此外不同文化背景下儿童的选择性信任情况与差异也因为国内相关研究数量的限制无法进行对比。未来还需进行更多的实证研究，并且从多个方面进行探析。 首先，儿童的选择性信任与心理理论之间的关系在现有的研究中仍然存在着许多争议。有研究者认为选择性信任与心理理论在理论、实证等多个角度均存在联系。但也有研究者认为选择性信任与心理理论的发展并不同步，二者的认知过程也不一样，也就并无关系(丁雪辰，邓欣媚，桑标，潘婷婷，2018；丁雪辰，桑标，潘婷婷，2017)。未来可以从心理理论与执行功能方面研究其涉及的各个方面，探讨它们与选择性信任的联系。 其次，近年来的许多研究均是从单一或几个影响因素结合探究对儿童选择性信任的影响，有研究者尝试设置冲突情境如信息提供者的知识渊博性与先前准确性的冲突(Einav & Robinson， 2011)、表情线索与陈词类型的冲突(盛笑莹等，2018)、幼儿已有信念、母亲证言冲突(李婷玉，刘黎，李宜霖，朱莉琪，2018)等，探索儿童在这些冲突下更容易受哪个因素的影响，比较差异性。但是相关的研究仍然太少，关于冲突情境的设置也可以作为日后的研究方向，以期更符合现实生活，增加生态效度。 另外，虽然目前在儿童选择性信任领域关于信息提供者与旁观者因素对其的影响均有涉及，但却忽略了儿童本身。个体特征也是一个关键的影响因素，个体所处的环境、受教育的程度等的不同均可能影响到自我的选择性信任。同样，有针对性的对于特殊儿童群体如自闭症患者的选择性信任研究也能补充现有的领域成果(Ostashchenko， Deliens， Durrleman， & Kissine， 2019)。 最后，现今的研究都把选择性信任与儿童的学习情景结合，并将其作为儿童选择性社会学习的重要因素(Hermes et al.， 2015; 柴凯轩，李宜霖，朱莉琪，2019)。但儿童的信任选择不仅仅在一种情景下。当今时代人们的生活与网络密不可分，儿童也早早的接触了网络。然而网络上也会有一些虚假信息的存在，这更要求儿童学会分辨。8~10岁的儿童对在线内容的准确性评价有限，面对准确来源，打字错误也会影响其对网页的信任(Einav， Levey， Patel， & Westwood， 2020)。由此可见，儿童对于网页信息可信度的判断还不够准确，未来需要就网络场景进行更深入的研究并由此提出更好的教育干预手段，防止儿童受到网络虚假信息的荼毒。此外，当前在拐骗儿童罪保护对象单一、罪状描述简易、量刑情节缺失、儿童拐卖数量高居不下的情况下(刘司墨，2018)，探讨高风险情景下的儿童选择性信任也很有必要。已有研究发现，儿童的选择性信任会因为场景的不同而有所变化(张自爱，郑峥，张雯雨，孙捷元，李庆功，2018)。那么风险情景下儿童选择性信任的影响因素有哪些，以及如何预防儿童受骗被拐卖现象的发生仍是未来努力的方向。
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user: 摘 要 赛博物理系统(CPS， Cyber-Physical System)是一个包含计算、网络和物理实体的复杂系统，被誉为下一代网络技术。本文详细介绍了CPS的定义与特点，回顾了CPS的起源及国内外发展历程。通过与现有的嵌入式系统、网络控制系统、物联网、工业控制系统等技术的对比，讨论可用于CPS的现有理论和技术，重点分析了CPS设计中的安全性、可靠性和可信性。立足于智慧交通、智能电网、智慧医疗等CPS典型应用，在总结已有研究成果的基础上，指出现有典型应用所存在的问题与挑战，展望了CPS系统的研究动向。 关键词 :赛博物理系统，物理空间，赛博空间，安全性，可靠性，可信性 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1992年，NASA率先提出并定义了CPS (Cyber-Physical Systems)的概念。美国政府于2006年2月发布了《美国竞争力计划》，将Cyber-Physical Systems (CPS)列为重要的研究项目；同年，美国国家科学基金会(National Science Foundation， NSF)把CPS技术列为其关键的研究领域之一，并与美国其他联邦机构合作举办了一系列关于CPS的研讨会。2007年7月，美国总统科学技术顾问委员会(PCAST)在《挑战下的领先——竞争世界中的信息技术研发》报告中列出了八大关键信息技术，其中CPS就位列首位 [ 1 ]。与此同时，很多著名院校和研究机构全力配合政府的CPS发展规划，开展的一系列针对CPS研究也取得了创新性的代表成果。如麻省理工学院的分布式智能机器人花园、宾夕法尼亚工程学院的汽车导航软件GrooveNet，卡内基梅隆大学的智能电网等 [ 2 ]。 2009年，我国的四位院士向国务院提交了一份“有质量的GDP”报告，提出将CPS作为我国未来信息技术发展方向的提议，该提议得到了国务院相关领导的充分肯定。国家自然科学基金、973计划和863计划近年来已经把CPS的相关研究作为重要支持方向。2010年1月15日，国家863计划信息技术领域办公室和专家组在上海举办了“信息–物理融合系统发展战略”论坛，重点讨论了国民经济领域的CPS应用系统范例，研究了国家急需的CPS应用系统战略布局。2012年4月在北京举办的CPS Week上，来自国内外的专家学者均对CPS的发展和研究给予了高度关注和热烈讨论。另外，中国香港、中国台湾、日本、印度、巴西等国家与地区也相继把CPS作为未来5~10年信息技术领域的关键技术而展开研究。
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user: 2. CPS的核心概念 2.1. CPS的定义 目前，学术界对CPS还没有一个统一的定论，国内绝大多数文献将Cyber-Physical System简单翻译为信息物理系统。中航工业集团信息中心首席顾问专家宁振波则认为，Cyber并不能简单翻译为信息，用赛博物理系统来表示CPS更加确切。这是因为CPS因控制而兴起，由于计算而发展壮大，借助互联网而普及应用。溯本求源，Cyber的实质是一种实现控制的特殊结构，是藉由信息，来控制物质、能量和信息，而“信息”只是被控制载体，并不是控制结构和控制机制，因而赛博物理系统则更能反映CPS的内涵 [ 2 ]。 CPS的概念最早由美国提出，2006年美国国家自然科学基金会(NSF—The US National Science Foundation)的海伦、吉尔把CPS (赛博物理系统)定义为 [ 3 ]：“赛博物理系统是在物理、生物和工程系统中，其操作是相互协调的、互相监控的和由计算核心控制着每一个联网的组件，计算被深深嵌入每一个物理成分，甚至可能进入材料，这个计算的核心是一个嵌入式系统，通常需要实时响应，并且一般是分布的。”CPS自提出以来就引起了学术界的广泛关注，各研究者及研究单位就自己的研究领域，给出了CPS的定义。 Lee指出，CPS是一系列计算进程和物理进程组件的紧密集成，通过计算核心来监控物理实体的运行，而物理实体又借助于网络和计算组件实现对环境的感知和控制 [ 4 ] [ 5 ]。 Branichy认为CPS是智能系统，从嵌入式系统出发，CPS就是在物理进程上集成了生物特性的计算(computation)、通讯(communication)、控制(control)技术；从实现形式来看，CPS就是具备安全可靠的“3C”能力的智能机器人系统 [ 6 ] [ 7 ]。 何积丰院士在文献 [ 8 ] 中提出：“CPS，从广义上理解，就是在一个环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体。CPS的最终目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络，并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式。” 以上的各种概念虽在出发点和定义形式上有所差异，但其核心离不开计算、通信、控制，其思想在于利用信息技术监测并控制物理世界，从而提供智能化的服务，是具有自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构的一个新型智能的复杂系统 [ 9 ]。CPS的关键在于“Cyber”与“Physical”之间的交互与协同，即在感知的基础上深度融合3C技术，实现计算进程与物理进程之间的循环反馈，如图1所示 [ 10 ]。 图1. CPS的核心概念 2.2. CPS的体系结构 体系结构是系统的灵魂，目前，绝大多数的研究都是基于层次结构的CPS体系架构。从功能角度出发，文献 [ 11 ] 给出了CPS的三层体系架构，如图2所示。 图2中，感知单元、决策单元、执行单元是CPS系统的基本功能模块，这三大功能模块结合反馈循环控制原理实现了CPS系统对物理空间与信息空间的协作与融合。底层的感知模块和控制模块构成物理实体层，提供感知信息并执行控制指令，赛博网络层是跨空间、跨系统的复杂动态网络，实现数据的传输和资源的共享，决策控制层结合用户需求，通过云计算、大数据等技术实现对数据的分析与处理，给出执行单元控制指令。从技术层面看，CPS系统由分布在不同位置的智能实体组成，任一实体都具有自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构能力，其技术架构如图3所示。 图2. CPS的体系结构 图3. CPS的技术架构 由此可以得出，CPS具有以下的特点： 1) 数据多样性：CPS中蕴藏着大量物理世界的感知数据，这些数据来自各种各样的传感器，其数据类型及表现形式各不相同。感知数据是系统监测、认知、控制物理世界的关键依据。因此，CPS需要对多样的感知数据具备获取、存储、认知、挖掘、分析的能力。 2) 网络开放性：CPS构建了能够指导物理实体空间的网络环境，其网络是根据系统活动目标及所处环境动态变化的，结构具有不确定性。CPS是复杂的大规模或超大规模系统，由多个子系统及功能模块组成，由于实时任务的不同，系统会自动根据目标进行优化配置，各子系统及功能模块会频繁地接入接出网络。 3) 异构异质：CPS是一个异构的分布式系统，由异构的通信网络、异构的计算网络、异构的控制系统和异质的物理设备构成。 4) 时空约束性：CPS具有严格实时性和空间约束，并且不同的构件可能具有不同的时间和空间粒度。CPS的最终目标是实现物理空间与信息空间的协调统一，系统的计算进程和物理进程之间是双向的关系，计算进程控制物理进程，物理进程反馈数据给计算进程，物理实体空间与赛博网络空间在时间、空间上是相互约束的。 5) 自我认知能力：能够对数据进行筛选、特征提取，实现从数据到信息的转化，将机理模型和数据驱动模型相结合，保证数据的解读符合客观的物理规律，并从机理上反映对象的状态变化。同时结合数据可视化工具和决策优化算法工具为用户提供面向其活动目标的决策支持。 6) 学科间的融合：CPS系统涉及多领域、多学科，不同学科之间处理问题的方式是不同的。例如控制领域是通过微分方程和连续的边界条件来处理问题，而计算则是建立在离散数学的基础上；控制对时间和空间都十分敏感，而计算则只关心功能的实现。CPS须实现学科间的深度融合，提供统一的描述方式。
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user: 4. CPS技术与现有系统技术的关联 CPS所涉及的领域很广，研究内容之间联系紧密，不可避免地成为一门多学科融合的新兴研究领域。CPS技术吸收了嵌入式系统、无线传感网络、物联网、工业控制系统等技术的特点，但又不等同于这些系统。CPS可以理解为基于现有的这些信息系统的高效能网络化智能信息系统，其与现有系统技术的主要区别与联系如图4所示。 图4. CPS与现有系统技术的对比 4.1. CPS与嵌入式系统 嵌入式系统(embedded system)是软件和硬件的高度结合体 [ 19 ]。一般认为嵌入式是以应用为中心，以计算技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。传统的物理设备通过嵌入式系统来扩展和增加新功能，形成的系统基本上是封闭的系统；而CPS则是开放的系统，它可以智能地根据所处的物理环境及相应的服务需求，通过网络连接随时随地动态添加相关的节点到系统之中。从控制角度来看，嵌入式系统侧重于静态控制，通常执行的是带有特定要求的预先定义的任务，难以实现随时间动态变化的问题的有效监控 [ 20 ]；CPS则侧重的是动态控制，系统实时感知物理环境的变化，通过自主的学习、计算、分析给出相应的决策，通过控制单元反向作用于物理实体。在嵌入式系统中，重点往往是更多的计算单元，极少关注计算单元和物理单元之间的交互；然而，CPS对物理和计算单元之间的交互提出较高的结合与协同 [ 21 ]。不同于传统的嵌入式系统，一个完整的CPS通常设计为一个个相互作用的元素的物理输入和输出，而不是作为独立的网络设备，CPS是计算与物理成分的集成，相当于嵌入式系统 + 网络 + 控制，是嵌入式系统的发展方向和研究热点。 4.2. CPS与无线传感网络 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks， WSN)是一种分布式传感网络，由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳方式构成的无线网络，协作感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。CPS与无线传感网络都是动态的网络，没有严格的控制中心，节点可以随时移动、加入或者离开网络，任何节点的故障都不会影响整个网络的运行，具有很强的抗毁性。传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能，是一种开环的监测系统，可以简单看成是实现了CPS的感知器节点。相比之下，CPS是一种闭环的监控系统，它的实现不仅需要感知器，还需要控制器，二者缺一不可 [ 22 ]，无线传感网络技术的发展能够促进CPS的实现，然而，无线传感网络的节点并不直接适用于CPS，这是因为CPS的节点不但具备具数据的采集、处理和传输功能，它还具备一定的智能化，能够根据当前任务与环境进行一定的分析计算，节点之间进行通信交互和协调，得出可行的解决方案 [ 23 ]。 4.3. CPS与物联网 物联网是通过射频识别(RFID) (RFID + 互联网)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络 [ 24 ]。物联网的关键环节可以归纳为全面感知、可靠传送、智能处理。全面感知是指利用射频识别(RFID)、GPS、摄像头、传感器、传感器网络等感知、捕获、测量的技术手段，随时随地对物体进行信息采集和获取；可靠传送是指通过各种通信网络、互联网随时随地进行可靠的信息传输和共享；智能处理是指对海量的跨部门、跨行业、跨地域的数据和信息进行分析处理，提升对物理世界、经济社会各种活动的洞察力，实现智能化的决策和控制。 物联网是以物或者物理世界为中心，主要解决物品与物品，人与物品，人与人之间的互连，而CPS则是以服务为中心，主要解决的是物理实体与信息之间的有效融合，从而为人提供更智能化的服务。物联网所擅长的是无线连接，主要实现的是感知；CPS实现的则是感控，CPS不仅要具有感知功能，还需要实现控制，它对设备计算能力的要求远远超过了物联网的要求。物联网可以看作是CPS的一种简约应用，因为物联网中的物品不具备控制和自治能力，通信也大都发生在物品与服务器之间，因此物品之间无法进行协同。 4.4. CPS与工业控制系统 如今工业控制系统遍地开花，但是这些控制系统基本是封闭的系统。工业控制网络大都采用工业控制总线进行通信，网络内部各个独立的子系统或者说设备很难通过开放总线或互联网进行互联，而且设备之间的通信功能比较弱 [ 25 ]。CPS则把通信放在与计算和控制同等的地位上，这是因为CPS强调的分布式应用系统中物理设备之间的协调是离不开通信的。CPS对网络内部设备的远程协调能力、自治能力、控制对象的种类和数量，特别是网络规模上远远超过现有的工业控制网络。
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user: 5. CPS的典型应用及挑战 从CPS的提出发展到今天，理论和技术方面都取得了一系列的研究成果，在实际应用方面，目前CPS已在航空航电、交通、电力、医疗、农业等人类生活的方方面面展开了其应用研究。本节将详细分析CPS在智慧交通、智能电网、智慧医疗上的典型应用，在分析研究现状的基础上指出CPS在面向不同的实际应用时的技术难点与面临的挑战。 5.1. 智慧交通 借助CPS技术，交通系统围绕交通运输基础设施网络、运载工具和客货运输的对象三要素，构建全面感知、泛在互联的智慧交通基础感知与控制网络系统，实现以数据为中心的交通系统的协调管控与创新服务 [ 26 ] [ 27 ]。Chellappan S深入分析了面向车辆管理监测的CPS，认为车辆管理是一个社区内的基于P2P模式的车辆的自主协作通信 [ 28 ]。文献 [ 29 ] 结合CPS的特点，提出了基于感知层、计算层、控制层、网络层、应用层的层次架构模型。龚䶮等人在中针对综合交通的各种问题，理论性探究了CPS在综合交通上应用的可行性 [ 30 ]。虽然现在的交通系统已经初具一定程度的智能化，但离智慧交通还有相当长的距离，主要存在下列的挑战与限制，CPS关键在于物理(离散)与信息(连续)的深度融合，目前仍然没有相应的描述语言和软件工具来正确有效地建立这种CPS模型。智慧交通包含基础设施建设、环境监测、信息服务、运输组织、行业管理、支撑保障等多各系统，各系统有独立的管理运行模式，交通CPS应以智慧出行、智慧物流、智慧关机为目标，深度融合各个子系统，实现资源优化配置，进一步提高交通的智能化。 5.2. 智能电网 传统的电网是按照模拟技术设计的，适应不了数字化社会的需求，在配电方面缺乏实时的监测和资产管理，难以达到持续的供需平衡，电网利用系数低下，不能满足节能减排和可持续发展的要求。将CPS技术应用于电网建设能够实时监测发电、配电、输电、供电、用电等每一个节点，对电网信息进行整合分析，保证从供电设备到用电设备之间每一点上电流和信息的双向流动，实现电力系统运行的优化管理 [ 31 ] [ 32 ]。电力系统是现代社会的关键性基础设施，一旦受到网络攻击，后果不堪设想，电力CPS中电网的生产管理和调度控制高度依赖信息系统，网络攻击和信息系统的不正常工作状态均会威胁电网安全。Proceedings of the IEEE以此为主题，深入讨论了CPS中网络攻击的实现模式与安全防护体系 [ 33 ] [ 34 ]。同时，电网的自愈性 [ 35 ] 也是至关重要的，智能电网要实现在很少或者无人工干预的情况下，满足几乎不中断对用户供电服务的前提下，隔离系统中有问题的元件，进行电力资源的整合与配置 [ 36 ]，使系统迅速恢复到正常运行状态。 5.3. 智慧医疗 IBM最先提出智慧医疗的概念，设想通过打造健康档案区域医疗信息平台，充分利用先进的CPS技术，实现医疗患者与医疗人员、医疗机构、医疗设备之间的信息互联、共享协作、科学诊断以及公共卫生的预防，推动医疗服务的智能化发展 [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ]。目前，智慧医疗的基础架构已经初具规模，大多数医院都建有完善的HIS (医院信息系统，包括医院管理信息系统(HMIS)和临床信息系统(CIS)、LIMS (实验室信息管理系统)、PACS/RIS (影像归档和通信系统) [ 40 ]，配合医生工作站、电子病历和处方、网上传输和查询系统实现医疗信息的共享。但这只是实现了信息层面的共享，未来，与人体传感器网络 [ 41 ] 相关的产品及设备，例如智能药瓶、胶囊型检测机器人、机器人手术辅助系统、远程手术设备的研发将成为CPS在智慧医疗上的发展方向。
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user: 6. CPS的研究热点 CPS的最终目标是实现服务的智能化，其核心在于使任意一个物理实体具有人的智慧，能够自主获取数据，通过分析、学习而形成知识，并通过网络实现与其他节点的通讯交互，结合外界信息与自身的知识，各节点之间相互协作共同达到服务目标。CPS实现的基础是数据的获取，现有的数据都是通过传感器直接采集然后传送给数据处理中心，这给数据处理带来了极大的不便。智能传感器将成为未来CPS研究的热点问题，它不同于传统的传感器。智能传感器由传感器与微处理器相结合而成，充分利用计算机的计算和存储能力，结合神经网络、人工智能、深度学习等技术，使传感器具有分析、判断、学习的能力，能够对传感器的原始数据进行处理并对传感器的内部行为进行调节，使采集的数据更加有效。 另外，CPS的测试验证是系统投入使用的必要前提，也是制约CPS发展的主要因素。目前，一些小型的简单CPS系统已经投入使用。如何保证复杂的大规模CPS应用的成功建设和实施是一个新的挑战，CPS设计实践中的测试与验证将扮演极为重要的角色。不同于以往的系统，CPS本身具有随机性，这无疑增加了CPS系统测试与验证的难度。通过测试与验证确保系统的安全性、可靠性、可行性，应从以下两个方面着手： 1) 针对CPS构建过程中的技术难点，确保技术上的可行性，如从多元数据到信息的转化、网络节点的接入与接出、物理空间与赛博空间的时空统一、网络安全保障等技术问题进行建模和评估； 2) 针对已有的简单CPS应用，对系统中的物理设备假定各种可能出现的环境状况，进行测试与验证，进一步构建不同系统之间相互系统作用的混合系统模型，实现跨平台、跨地域、跨范围的大规模的CPS系统。
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user: 摘 要 面孔是个体进行社会知觉判断的重要视觉来源。人们对面孔的社会判断具有较高的一致性，由面孔引发的社会知觉也是下一步行动的前提。本文梳理了引发社会知觉的面部特征及其心理机制，总结了面孔社会知觉的研究范式，并在此基础上提出未来研究中应提高面孔社会知觉研究的准确性，探索影响面孔与社会知觉关系可能的中介变量，深化研究方法的探索，注重对儿童面孔社会知觉能力的研究，关注由于面孔社会知觉引发的社会偏见和道德问题。 关键词 :面部特征，社会知觉，研究范式，社会心理物理学 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 社会知觉(social perception)是个体推测与了解他人的心理状态、动机和意向的过程(Lovell， 1979)。人类社会的复杂性对人的社会知觉能力提出了要求。对他人的知觉判断是下一步行动的前提，也是人类适应进化的结果。虽说“知人知面不知心”，但事实上人们倾向于根据面孔特征进行社会知觉判断(Díaz-Gutiérrez， Alguacil， & Ruz， 2017；刘燊等，2020；Todorov & Oosterhof， 2011)。已有研究发现，人们对于同一面孔的社会判断具有较高的一致性(Todorov， Olivola， Dotsch， & Mende-Siedlecki， 2015; Zebrowitz & Montepare， 2008)。在短暂接触中，人们可以根据面部的结构、肤色等特征推断出感知对象的性别、年龄、种族、情绪、性格等(李梦珠，李莉，冯柔佳，张春雨，2019)。 面孔是我们识别、解读他人情绪和心理状态的主要视觉来源(Todorov & Oosterhof， 2011)。从人类历史长河中看，面孔与社会知觉之间存在某种联系已经是一种跨文化的共识。Lombroso (2006)认为，“每一种罪都是由具有特定外貌特征的人犯下的”。根据他人的面部特征进行社会知觉，并将此作为下一步行动的依据。这一过程更多是感觉的过程，而非思考的过程。由下而上的视觉线索与由上而下的系列社会知觉过程，在感知者身上整合形成瞬间的感知(Freeman & Johnson， 2016)。Todorov等人(2009)发现，在看到一个陌生面孔33毫秒的情况下就足以判断其是否可信。而就个人而言，根据面孔进行社会知觉也并不需要太多社会经验的积累(Raabe & Beelmann， 2011)。“眼见”可能“不为实”(刘晨，温芳芳，佐斌，2019；Mondloch， Gerada， Proietti， & Nelson， 2019; Olivola， Funk， & Todorov， 2014)，但基于面孔特征所产生的社会知觉却实实在在地影响着现实世界中的诸多社会活动，包括政治选举(Todorov， Mandisodza， Goren， & Hall， 2005)、经济薪酬(Alguacil， Madrid， Espín， & Ruz， 2017)、法庭判决(Blair， Judd， & Chapleau， 2004)等。 因此，基于面部特征的社会知觉判断是具有适应性意义的。本文将梳理国内外有关面孔社会知觉的最新研究成果，尝试总结基于面孔特征产生社会知觉的内在联系，并对以往的研究范式进行归纳。在此基础上，对未来有关面孔社会知觉的研究进行展望。
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user: 2. 影响社会知觉的面部特征 Galton (1883)认为，面孔构成的视觉刺激是同类的。我们在对面孔整体识别的同时，也对个别刺激尤为敏感。一些特定的面部特征可能为面孔社会知觉的判断提供了依据。总结以往的相关研究，可以将面部特征分为面部结构化线索和面部社会化线索。 面部结构化线索指的是面孔本身的生理特点可能提供有关的信任线索，如面孔形状、反射率、年龄、宽高比(facial width-to-height ratio， fWHR)、方向和姿势等。在面孔的二维图像中，形状即面部各个结构之间的几何关系，反射率指的是面部皮肤的亮度、色调、饱和度等(Itz， Schweinberger， & Kaufmann， 2016)。Itz等人研究发现，面部形状影响着初步的面部身份信息的收集，而面部反射率对识别熟悉面孔具有很强的敏感性。Toscano， Schubert和Giessner (2018)研究发现眼神和头部姿势会对情绪、支配性、控制力的判断产生影响，如低头直视对方更容易被理解为愤怒，抬头意味着面孔具有更多的支配性和控制力。Talamas等人(2016)研究发现，眼睛和嘴的弧度与智力等级判断之间呈正相关。 面部社会化线索指的是由于社会文化因素赋予的面孔含义，如性别刻板印象、种族刻板印象、娃娃脸、典型性、熟悉度、吸引力、情绪等。研究表明，与男性面孔相比，人们更倾向于相信女性面孔。但在对个体能力的信任判断上存在性别的刻板印象，人们往往认为男性面孔更具能力特质。在面孔二态性这一维度上，即男性化与女性化的面孔性别特征，陈丽君等人通过信任博弈任务的研究发现，4~6岁学前儿童认为女性化面孔的可信度更高，进一步研究发现，该阶段幼儿对二态性面孔已形成不同的人格标签：幼儿更多地将女性化面孔与积极的人格词汇匹配，而男性化面孔则具备消极的人格特征。而对于反性别刻板印象的面孔(即男性化女性面孔或女性化男性面孔)，女性面孔的评价会比男性更为负面。面孔的种族特征也会影响人们的信任判断，人们对同种族面孔的可信度评分高于异族面孔。这可以从面孔的典型性与熟悉度角度进行解释。娃娃脸的面部特征包括大眼睛、高眉毛、小鼻梁和圆脸蛋等，这些符合婴儿面孔的面部特征会影响到人们的行为反应。娃娃脸的个体通常被认为更诚实可信、温暖柔弱等。Bascandziev等人(Bascandziev & Harris， 2014)采用新异物品命名范式，发现4~6岁幼儿更信任面孔吸引力高的个体提供的信息。对幼儿来说，积极情绪的表达也会使得面孔更为可信，即使该面孔有过错误的行为记录。 面部特征与社会知觉之间的联系也是社会、文化作用的结果(Bruce & Young， 2012)。面孔社会属性的信息源是多样的，包括社会观念(如性别刻板印象、种族刻板印象等) (Secord， Bevan， & Katz， 1956; Zebrowitz， Fellous， Mignault， & Andreoletti， 2003)，文化的特殊性(如不同种族面孔的典型性) (Todorov et al.， 2015)，个体经验(如个体熟悉的面孔)等。Oh， Buck和Todorov等人(2019)通过采用“吸引力—能力”面孔模型发现男子气概是能力印象的重要组成部分，这说明了在能力判断中往往存在性别偏见，人们倾向于认为男性面孔更具能力属性。对于面孔的种族偏见在所有年龄阶段都广泛存在，人们对本族面孔的评价多优于异族面孔(Todorov et al.， 2015)。
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user: 3. 面孔特征影响社会知觉的心理与神经机制 3.1. 心理机制 是什么原因导致不同人对同一面孔的社会知觉具有较高的一致性？在满足相同的面部线索、神经加工机制的同时，人们还需要具有关于这些面部线索的共同的心理归因机制(Walker & Vetter， 2016)。Secord是最早系统地尝试理解面部特征判断的人之一，他认为这种面部判断是基于瞬间状态对持久属性的错误归因。Secord (引自Todorov et al.， 2015)提出三种泛化归因的分类机制，一是暂时的拓展(temporal extension)，即人们倾向于将暂时的状态看作稳定的人格特征；二是分类(categorization)，将面孔分为不同的社会类别并进行归类；三是意合机制(parataxis mechanism)，将重要他人的品质拓展到与其相似的陌生人身上。面部的泛化效应造成了群体的刻板印象，包括性别刻板印象、种族刻板印象等。 Zebrowitz等人(1998)认为对他人印象的形成反映了对具有相似面部结构人群的适应性印象的泛化，并进一步总结出四种面部的过度概括效应，包括娃娃脸泛化效应(baby-face overgeneralization)、熟悉面孔泛化效应(familiar-face overgeneralization)、病态面孔泛化效应(unfit-face overgeneralization)和情绪面孔泛化效应(emotional-faceovergeneralization)。娃娃脸泛化效应的主要观点是人们容易将对婴儿面部的知觉反应过度泛化到非婴儿身上(Zebrowitz & Montepare， 2008)。长着娃娃脸的成年人容易被认为具有像孩子一样天真、热情、顺从等品质。熟悉面孔泛化效应是指人们对陌生面孔的反应会受到与自身熟悉面孔相似度的影响，一个典型的例子便是种族偏见(Günaydin， Zayas， Selcuk， & Hazan， 2012)。病态面孔泛化效应认为对不健康面孔的识别是个体适应社会生活的结果(Rhodes， Jeffery， Watson， Clifford， & Nakayama， 2003)，正常面孔的结构与病态面孔越相似，越容易带来负面知觉。虽然过度概括理论可以解释人们为什么能够快速判断面部特征，但事实上并非所有面部特征与性格之间的相关性都有据可循。 3.2. 神经机制 已有研究发现，面孔社会知觉的形成无需太多时间和前期经验。这意味着在进行面孔社会知觉时，必须在极短的时间内处理和整合大量有关信息。与人类面孔的复杂性相适应，人类的视觉和神经系统也已进化成为一种高效准确的分类机制。有证据表明，面孔是由颞叶的新皮质区以一种相对特定领域的方式处理的。Adolphs等人(1999)通过对临床病人的研究发现，杏仁核病变或功能障碍的患者不能判断他人的可信度，这表明杏仁核在面孔信任评价中具有重要作用。杏仁核是大脑皮层下的一个区域，对刺激的动机价值进行编码。来自大脑皮层的面孔特征信息输送到杏仁核，以对面孔进行情感评价，并调节感知区域的反应。杏仁核可以调节感知区域的反应，包括早期视觉皮层，在具有重要动机的面孔中充当注意力放大器的角色。而双侧杏仁核受损的患者认为不可信面孔比中性面孔更为可信。基于功能性磁共振成像(FMRI)的研究表明，面孔可信度与杏仁核、脑岛和梭状回(FG)等区域的激活有关，看起来不可信的面孔在杏仁核中引发的活动比看起来可信的面孔要高，面孔越不可信，杏仁核对面孔的反应越强。研究发现，杏仁核内的一部分神经元是相对选择性地受面孔调节，其中对面部负面情绪的识别更为敏感。此外，这种效应与参与者的明确任务无关。由于面部的可信度判断近似于面孔的综合评价，二者间具有高度的相关性，因而杏仁核可能是对面孔本身最为敏感。除了杏仁核，研究发现，右侧脑岛、眼窝前额皮质(OFC)、左侧梭状回等结构可能也与面孔可信度判断的加工过程有关。