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user: 3. 讨论 本研究的主要目的为探索语言的熟练程度是否为影响情绪韵律识别的因素。语言的熟练程度通过控制被试的英文水平实现。对情绪韵律的识别体现为，被试在听到用特定情绪表达出来的中文和英文假句后，做出判断的Hu分数。 首先，本研究以对每个情绪声音做出判断的正确率为指标，分析了被试反应的混淆矩阵。从混淆矩阵中呈现的数据模式发现，被试对情绪韵律的判断很明显受到了情绪效价的影响。即同一效价内情绪较易被混淆，主要表现为：中文的厌恶和恐惧情绪容易被感知为悲伤；英文中愤怒易被判断为厌恶，惊喜易被判断为愉快。如此的识别模式，或许与被混淆的情绪间存在着类似的声学参数模式有关。已有研究证明过，声音刺激的物理模式会在一定程度上增强或减弱情绪韵律识别的效果(Cornew， Carver， & Love， 2009)。从表1呈现的情绪声音声学参数信息可以发现，同一效价的几种情绪，其时长、基频、响度之间的差别不大。为进一步证实这一观点，以表1中的数据为基础，将情绪作为自变量、三种声学参数分别作为因变量，进行单因素方差分析后，事后分析的结果表明：在中文情绪中，易被混淆的几种情绪除了在时长上存在显著差异外ps < 0.05，在基频和响度上的差异均不显著ps > 0.05；在英文情绪中，除了愤怒和厌恶、恐惧和悲伤这两对情绪在基频和响度上存在显著差异外ps < 0.01，其他几种易混淆情绪在三个指标上均无显著差异ps > 0.05。此结果可以说明，声音情绪刺激的声学参数模式相近，可以部分地解释被试在识别这些刺激时表现出的混淆偏向。 其次，根据本实验的方差分析结果，可以推测语言的熟练程度并不是一个能够影响到情绪韵律识别的因素。不仅自变量的主效应不显著，语言熟练度与其他自变量的交互作用也不显著。虽然将语言熟练程度与情绪韵律识别结合的研究并不多，但是根据一些相关研究，本研究的结果与前人的探究结论基本一致。Chakraborty (2011)曾对第二语言的熟练程度是否会影响到韵律产出进行过研究，结果发现第二语言的熟练程度不会影响韵律产出。Min and Schirmer (2011)通过研究发现，第二语言言语理解和情绪韵律的整合与母语的情绪韵律整合无发展先后的差异，且这种言语整合也不会随着熟练度而变化。本研究则对语言熟练程度和情绪韵律识别的直接关系进行研究，也没有发现语言熟练程度在情绪韵律识别中的影响。此外，又考虑到熟练与非熟练中英双语者开始学习第二语言的年龄大致相同t(38) = 1.139，p > 0.05，因此可以推测，在语言习得的早期，就如同对母语情绪韵律的掌握，人们识别第二语言情绪韵律的能力已被获得，且在发展的过程中保持较稳定趋势，不受到后天学习中对这门外语的熟练程度的影响。当然，这一推论需要通过发展心理学的研究加以验证。 虽然本研究没有发现语言熟练度的显著主效应，但依然得到了该自变量边缘显著的结果。这说明熟练与非熟练中英双语者在两种语言的情绪韵律识别上依然存在一定差异。从均值的比较中可以发现熟练中英双语者表现地更好。另外，尽管语言熟练度与材料语言的交互作用不显著，但从两个自变量相互结合后，各水平对应的均值来看，熟练双语者在识别英文的情绪韵律时(M = 0.48， SD = 0.02)，准确率略高于非熟练的中英双语者(M = 0.40， SD = 0.02)。同样的模式也可见于对中文的情绪韵律识别中(熟练双语者：M = 0.81，SD = 0.05；非熟练双语者：M = 0.75，SD = 0.04)。此边缘显著的结果或许由两种原因所导致：第一，本研究中的熟练中英双语者为来自外语专业且通过专业四级的学生，平时对于英语的接触频率要明显高于非熟练双语者的被试。Shtyrov (2011)曾发现，通过不断地接触与学习口语新异词汇，被试将形成特定的记忆痕迹。而这种表现为接触效应的记忆痕迹，使得人们对新异词汇的表征接近于对真实、熟悉词汇的表征。因此，在本研究中，或许语言的熟练程度通过接触效应对被试的情绪韵律识别造成了影响，而且这种影响也调节了被试对母语的情绪韵律识别，只是影响的效应不大，尚未达到5%的统计显著水平；第二，语言的熟练程度本应产生显著的影响，但在本研究中由于自变量的操纵不够有效，因此只产生了边缘显著的效应。在往常针对语言熟练度的研究中，通常将通过专业英语八级的英语专业学生定义为熟练双语者(张积家&王悦，2012)，但在本研究实施的过程中，专八分数尚未公布，已考过专八的研究生数量又不足以构成大样本，因此本研究才缩小了自变量水平之间的差距，只得到了边缘显著的结果。 最后，对于材料语言和情绪交互作用显著的结果，则可以从跨文化研究的角度解释。若除去语言熟练度这一因素，本研究便是一个使用反平衡设计进行的跨文化情绪韵律识别研究。而根据前人跨文化研究的结果，当被试识别本文化和异文化背景下的情绪韵律时，总会呈现出跨文化一致性和群内优势效应共存的结果(Bezooijen et al.， 1983; Paulmann & Uskul， 2013; Thompson & Balkwill， 2006)。本研究的结果与前人结果一致：相比英文，所有被试对中文的情绪韵律识别地更好。同时，所有被试对大部分声音刺激的识别均高于猜测水平。 此外，在对交互作用的简单效应分析中，发现被试对厌恶情绪的识别并不存在语言上的差异。这或许和中英文厌恶情绪声音的物理参数模式相似有关。但是，通过对中英文厌恶情绪声音的声学参数进行独立样本t检验发现，两者只在响度上差异不显著t(26) = −0.29，p > 0.05，在时长和基频上却存在显著差别ps < 0.01。但是当再对其他6种情绪声学参数的中英文差别进行t检验后，却仍然发现，那些在简单效应检验中的识别正确率存有显著差异的情绪，在声学参数上也大多是存在显著差别的。这样的结果表明，在解释情绪韵律识别的特征时，在一定程度上，可以将情绪韵律识别的过程类比于单纯的加工声学参数的过程。但在对具体的结果进行解释时，这一观点则不一定完全适用。陈煦海(2011)曾提出，关于情绪韵律的认知机制研究，应在考虑到听觉加工的大背景下进行，同时也需要考虑到背景信息、任务要求、声学参数的局部变化等因素对情绪韵律加工的影响。可以说，识别情绪韵律是一个自下而上的认知过程，但其中也必然会有自上而下加工的参与，这就决定了人们在感知声音中的情绪语调时，不仅仅只是在进行单纯的听觉加工。那么基于怎样的机制，使得情绪韵律加工拥有不同于低级听觉加工的特殊性？对此，有研究通过事件相关电位(ERP)的方法，发现声学线索是通过自下而上的驱动效应调节着情绪韵律的早期加工；而在加工的全过程中，实验任务的要求通过自上而下的方式调节着情绪韵律的加工(江爱世，2013)。 至于本研究中发现厌恶情绪不存在群内优势效应这一结果，更具体地体现为“对中文的厌恶情绪识别率较低”这一特点。从表2呈现的数据来看，被试对中文厌恶情绪的识别正确率是所有中文情绪中最低的。在前人的相关研究中也出现过类似的结果：在对动态情绪面孔的做识别是，相比西方人，东方人更频繁地将厌恶情绪与恐惧和惊讶混淆(高敏，2016)。刘晓燕(2008)的研究中以QQ表情为材料，发现被试对厌恶表情的识别正确率最低。而这一结果应该与情绪表达的强度有关，因为被试对厌恶情绪强弱程度的评分也是最低的。此观点或许也可解释本研究的结果，但本研究未曾对材料的情绪强度进行评价，因此这一解释还需进一步验证。 本研究存在的不足之处主要有以下几点：1) 被试的性别数量不平衡。尤其在性别被作为情绪韵律识别的影响因素的前提下。已有研究发现，女性对情绪韵律的感受性比男性更高(van den Brink et al.， 2012)。因此本研究的结果或许会略高于总体水平，因为女性在全体被试中占了很大的比例。2) 样本数量不足以构成标准的大样本。标准的大样本容量为30人，但是由于时间和实验条件的限制，本实验只在各个条件下安排了20个被试。若容量能进一步扩大，结果将更具有说服力。3) 语言熟练度的两个水平间的间距有待拉大。即增强自变量操纵的有效性。关于这一点已在上文展开过讨论，在此便不再赘述。4) 预实验中对情绪韵律进行评价的维度过少。预实验中只对情绪类别进行了评价，若需要更全面的匹配刺激，还可以从愉悦度、唤醒度、熟悉度、优势度这几个维度进行评价(王一牛，周立明，&罗跃嘉，2008)。通过此种评价方式，对于厌恶情绪为何在本研究中不存在群内优势效应这一结果也能进行更好的分析。5) 研究层面过浅，只在行为层面对这一课题进行探究。将来有望从生理水平，如通过事件相关电位的方法，从Schirmer and Kotz (2006)提出的情绪韵律加工三阶段模型着手开展研究。情绪韵律加工的三阶段模型认为，情绪韵律的加工可以大致分为：对声学线索的识别分析；从声学线索中提取并识别情绪意义；整合韵律情绪到更高水平，这三个阶段。以这一模型为基础的研究，可以从每个阶段分别涉及的脑电成分入手。如第一阶段发生较早，与N1有关，而第三阶段发生较晚，且涉及到语义整合，因此与N300、N400等晚期成分有关。以这些具体的脑电成分为指标，对比熟练与非熟练中英双语者的差异，会得到比本研究更为全面的结果。