DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 背景知识 2.1. 深度时空推理网络 深度时空推理网络(Deep Spatio-Temporal Inference Network， DeSTIN) [ 14 ] 是一种尝试模仿人类视觉和听觉皮层的概念结构和动力学模型。DeSTIN的特殊优势在于它具有较为出色的时间数据处理能力，这种模型能够从较少量的训练实例中学习时空特征，并与外部认知软件系统进行交互。而这种能力对于，面向慕课的系统而言，尤其重要。 如图1所示，在宏观层面上，DeSTIN是一种分层结构的模型。其每一层(Layer)都被分为若干个2 × 2的区域。第N − 1层的某个2 × 2的区域会作为第 N层的一个节点(Node)的输入，而第 N层的四个节点又会与第N + 1层的一个特定节点相连。在DeSTIN网络的最底层，原始的图像数据会直接输入。可以将 DeSTIN网络中的每一层都理解为原始输入数据在特定层次上的抽象。在中间层每一节点都包着数量聚类中心(Centrino)，而节点可以通过无监督学习产生与到本层的观察值特征。 在这样的结构中，每个节点输出在其所在层的信念状态，这些信念状态会包含输入数据中存在的空间和时间规律。该系统顶层的输出可以作为有监督学习算法(如神经网络，支持向量机(Support Vector Machine))的输入，从而进行有效的模式分类。 在图1所示的例子中，数字“9”被直接输入第四层(Layer 4)，第四层是该系统的底层，包含64 = 8 × 8个节点，该层接受原始图像的像素作为输入，每个节点对应一个的4 × 4像素区域，每个节点对应的 图1. DeSTIN结构示意图 像素区域不重叠，每个4 × 4的像素区域按照行优先的方式存储成一个16维的列向量，这个16维的列向量会作为该层输入数据。第四层的上一层是第三层(Layer 3)，第三层包含16 = 4 × 4个节点，每一个节点接受第四层相对应的4 = 2 × 2个节点的输出作为输入，每个节点的对应的区域也是不重叠的。第三层的上一层是第二层(Layer 2)，第二层包含4 = 2 × 2个节点，每一个节点接受第三层相对应的4 = 2 × 2个节点的输出作为输入，同样每个节点的对应的区域也是不重叠的。第一层(Layer 1)是该系统的顶层，它包含1 = 1 × 1个节点，该节点接受第二层4 = 2 × 2个节点的输出作为输入。该节点输出也就是DESTIN的输出是一个10维的向量，该向量可以作为有监督学习算法(如神经网络，支持向量机)的输入，从而进行有效的模式分类。 2.2. CUDA：可伸缩并行编程模型 CUDA (Computer Unified Device Architecture) [ 15 ] 是英伟达(NVIDIA)公司开发的一种并行计算架构 [ 15 ] 。这种架构的主要出发点在于，随着技术不断发展，GPU (Graphic Processing Unit)变的越来越强大，对于某些特定的计算任务，其能力已经远远超越了通用的CPU。在此情形下，CPU与GPU“协同处理”模式能够为我们带来更加高效的计算能力。 基于此，英伟达(NVIDIA)发明了CUDA并行计算架构。该架构通过利用GPU超强的处理能力，可以大幅度提升计算性能。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。 在CUDA的架构下，一个程序分为两个部份：宿主(host)端和设备(device)端 [ 15 ] 。宿主(Host)端是指在CPU上执行的部份，而设备(device)端则是在显示芯片上执行的部份。设备(device)端的程序又称为“kernel (核心)”。通常宿主(host)端程序会将数据准备好后，复制到显卡的内存中，再由显示芯片执行设备(device)端程序，完成后再由宿主(host)端程序将结果从显卡的内存中取回。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分。更多有关CUDA的细节，读者可以参阅 [ 15 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 3. CUDA-DESTIN 在这一节的前半部分，我们简要的介绍我们所提出的CUDA-DeSTIN [ 13 ] 的技术细节。然后，我们讨论，如何利用这种方法来进行面部表情的情绪识别。 3.1. CUDA-DeSTIN 简要地将，CUDA-DeSTIN就是利用CUDA的架构下，重新实现了DeSTIN，从而使得训练速度得到了极大的提升。 有几点需要说明的是，在CUDA-DeSTIN中，聚类中心的数据存储到全局内存(global memory)中，每一个线程在计算相似度时会用到该数据。DeSTIN中的一个节点(node)对应一个区块(block)，每一个区块有一个共享(shared memory)，其大小为16 kilobytes。第四层(Layer 4)中的每个节点的输入大小为16 × 4 = 64 bytes，第三层(Layer 3)中的每个节点的输入大小为100 × 4 = 400 bytes，第二层(Layer 2)中的每个节点的输入大小为64 × 4 = 256 bytes，第一层(Layer 1)中的每个node的输入大小为48 × 4 = 192 bytes。 每个区块(block)中的每一线程(thread)等同于CUDA-DeSIN中的一个聚类中心(centroid)。线程的数据，也就是聚类中心的每一维数据存储在全局变量(global memory)中，输入数据存储在区块(block)的共享内存(shared memory)中。然后计算相似度，并将结果存储到共享内存(shared memory)中。所有的线程计算完成之后，进入排序阶段。 在CUDA-DeSTIN中，采用的是快速排序(Quicksort)，这种方法是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。最后优胜的聚类中心(winning centroid)会存储在全局内存(global memory)中，在更新优胜的聚类中心(winning centroid)时，该数据会被再次使用。有关CUDA-DeSTIN的更多细节可以参考文献 [ 13 ] 。 3.2. CUDA-DeSTIN的情绪识别方法 利用CUDA-DeSTIN来进行基于面部图像的情绪识别，大体可以分为训练阶段和识别阶段。训练 CUDA-DeSTIN的过程可以分为如下步骤： 1) CUDA-DeSTIN 中的每一层(除最底层外)，从下一层获得其输出的belief作为观测值。 2) 通过聚类中心更新算法得到新的聚类中心，然后依据更新后的聚类中心，计算概率分布向量Belief，并将此概率分布向量作为输出，向上传输到父层作为父层的观察值。 3) 在进行在线类聚的同时，CUDA-DeSTIN也会将父层类聚的赢者信息反馈到本层，更新本层的PSSA表，从而起到父层对子层的指导作用。 4) CUDA-DeSTIN中的每一层都按照此流程进行，在金字塔顶端的belief就是输入图像的关键特征。 5) 利用最上层的 belief作为一种有标签的训练数据，训练支持向量机(Support Vector Machine， SVM)，从而实现对相应的分类器的训练过程。 当完成了训练过程之后，我们就得到了一个能够识别不同面部情绪的分类器(一个训练好的SVM和一个训练好的CUDA-DeSTIN模型)。可以利用以下的步骤来实现识别过程： 1) 将要识别的面部图片输入到CUDA-DeSTIN中，由此获得一组Belief作为观测值。 2) 根据训练得到的类聚中心与PSSA (不需要进行类聚中心的更新)，计算概率分布向量Belief，并将Belief传输到父层作为父层的观察值。 3) 按照上述的过程，在训练好的CUDA-DeSTIN的顶部，输出的Belief就是待识别图片的特征。 4) 将第三步得到的特征，送入已训练好的分类器SVM，实现情绪识别。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 我们利用了AR人脸数据集 1 的一个子集来进行实验。该子集由100个人组成，每个人有26个灰度图像，分别是165 × 120像素和24位深度。这些图像可根据拍摄日期分成两组。我们以一组作为训练样本，另一组作为测试组。数据集的样本显示在图2中。 图2(a)中的图AR样本没有特定的情绪倾向；图2(b)表示微笑；图2(c)是生气，而是愤怒。为了模拟在慕课环境中，视频图像质量往往不高的情况，高斯噪声和盐和椒盐噪声被添加到训练样本中。对于高斯噪声，均值为0，方差分别设为0.01，0.06和0.1。对于椒盐噪音，噪音密度分别设定为0.01，0.1和0.5。 在我们的实验中，我们将CUDA-DeSTIN和DeSTIN的顶层两层输出作为输入特征来训练SVM，并使用训练的SVM对相同的测试样本进行分类分类。为了测试其他深层网络，我们选择了三种不同的方法：深信念网(DBN)，卷积神经网络(CNN)和堆栈自动编码器(SAE)等于。这三种其他方法的源代码是从DeepLearnToolbox 2 获得的。 表1记录不同噪音环境下的实验结果。实验表明，该算法在处理低到中等噪声水平时具有较强的竞争力，即使在噪声较大的情况下，EM-DeSTIN也具有良好的性能。 图2. AR数据库中的样本 Table 1 Emotion Recognition of CUDA-DeSTIN， uniform DeSTIN， DBN， CNN and Autoencode 高斯噪声 椒盐噪声 0.01 0.06 0.1 0.01 0.1 0.5 DBN 0.35 0.33 0.30 0.41 0.38 0.32 CNN 0.43 0.41 0.40 0.45 0.42 0.33 SAE 0.41 0.40 0.38 0.41 0.39 0.72 DeSTIN 0.40 0.38 0.32 0.40 0.40 0.27 CUDA-DeSTIN 0.41 0.42 0.35 0.40 0.43 0.27 表1. 五种不同深度系统的识别正确率 另外尤其需要说明的是，在Tesla上实现了基于CUDA-DeSTIN的面部情绪识别，训练时间只有1200秒(约0.3小时)，而DeSTIN算法在2.4 GHz的CPU上训练需要50小时，速度提高了约166倍。在识别率在优的情况下，训练速度得到了极大的提升，这一特点，对于在线学习工具而言，具有至关重要的优势。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 在本文中，我们提出利用一种CUDA加速的深度学习方法，来实现慕课教学中的情感识别。通常情况下，面向慕课的教学工具，必须考虑两个问题。首先，慕课环境下的视频图像往往具有较多的噪声，图像质量不高。其次，情绪识别必须具有较快的响应速度，也就是实时性必须较好。我们的方法的优点是在处理嘈杂的面部表情图片时，它具有较高的识别率。同时，该方法较原有的深度时空推理网络而言，训练速度得到了极大的提高。在未来，我们将进一步研究如何利用其它先进的智能方法 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 来为高质量的慕课教学服务。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 自我同一性(ego-identity)这一概念最初由心理学家埃里克森开始使用，是一种关于个体对自我的认识、未来要向什么方向发展以及自己在社会中的位置等稳固且连贯的认知。本文对自我同一性的概念和理论发展、影响青少年自我同一性的因素，尤其是家庭因素，进行了详细的介绍。对相关的家庭干预方案进行了综述，并在最后根据青少年自我同一性的家庭影响因素，整合萨提亚家庭治疗和结构式家庭治疗设计了新的青少年自我同一性家庭干预方案，这一干预方案通过每次2小时的八次家庭治疗，促进家庭成员之间的相互理解，帮助青少年的自我同一性建立。 关键词 :青少年自我同一性，家庭干预 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 新媒体时代，网上购物进入了更多人的生活。大学生作为主要的网络消费群体，引起众多学者对其消费行为，尤其是冲动网络购物行为的探究，但鲜有人关注大学生冲动网络购物行为和压力、情感反应的关系。本研究通过访谈法和问卷法，采用冲动性网络购物问卷，情感反应问卷，和大学生压力量表，探究大学生压力水平和情感反应对冲动性网络购物行为的影响。结果显示，压力水平、情感反应和冲动性网购显著正相关，压力水平和情感反应部分显著正相关；压力水平能正向预测冲动性网购，而情感反应中的快乐在学业压力对建设型冲动网购的影响中具有完全中介作用。本研究进一步拓展了大学生冲动网络购物行为的相关研究，并针对个体和社会提出相关建议。 关键词 :冲动性网络购物，压力，情感反应 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1.1. 在校学生网络购物现状 随着我国互联网技术的快速发展，网上购物(以下简称“网购”)通过新媒体时代下的营销与传播，已经让其成为了一种普及的时尚消费，极大地改变了新媒体时代下人们的消费方式。其中，大学生作为主要的网络消费者，在电子商务市场中扮演者不可或缺的角色。从摘自中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的2013年中国网民年龄结构图来看，20到29岁年龄段的用户占50%以上的市场份额，占据网络购物年龄结构中最大的比例；而且从学位结构来看，网购用户中大学本科学历者占比为35.9%；其次是大专学历和高中/中专/技校学历网购用户，所占比例分别为25.7%和23.7%。通过以上数据可以发现，学生群体是中国最大的互联网用户群之一。在网购领域，学生团体是网络消费的主力，具有不可估量的网络购物消费潜力，其潜在市场机会可能会改变现有的电子商务市场模式。 李嘉仪(2016)深入研究中国大学生的网上购物行为和普通消费者之间的差异，发现大学生具有在线购物的比例和频率更高、网上购物的商品总价值低、节日消费成交额大、市场潜力大的特点。因此，对大学生网购行为进行研究具有一定的现实意义。其中，冲动购买现象在一般消费者的日常生活中非常普遍(曾洁，2006)，在商场和超市的消费者购买活动中冲动购买占据着极大的比例，有些产品通过冲动性购买实现的销量甚至占整个销量的80% (熊素红 & 景奉杰，2010)。有调查指出网络购物者比非网络购物者更具有冲动购物倾向，83%的网络消费者有过冲动性购买的经历(邓卉，2010)。“伐开心，买买买！”这句话常被人们用来调侃用购物来排解内心消极情绪的行为，在我们的访谈中，我们也发现部分大学生会有通过浏览购物网站以及冲动网购来释放压力的行为。 1.2. 冲动性购买 冲动性购买行为与理性购买行为相对，是一种无意识性、突发性、非计划性的购物行为(Piron， 1991)。在进行冲动性购买时，消费者往往受一种突然出现的、意外的冲动性力量的驱使，这种力量往往是强烈的、执著的，甚至是不可抵制的(熊素红 & 景奉杰，2010)。 Stern (1962)以理性与感性、是否反应需求、是否有先前的购买经验，是否事先计划，以及冲动的决策时间、地点为基准，将冲动性购买行为分为四类：1) 纯粹冲动性购买，即因为看到商品时一时的冲动与好奇而发生的购买行为；2) 回忆性冲动购买(Reminder Impulse Buying)，即基于之前购买该产品的经验而发生的冲动购买行为；3) 建议性冲动购买(Suggest Impulse Buying)，即使在购买者缺乏某项产品的相关信息，但仍觉得需要这项产品时，便会毅然决然地购买下来，如此便发生建议性冲动购买；4) 计划性冲动购买(Planned Impulse Buying)，购买者在进入商店前已有一定的目的，但是否会购买某项产品会依据当时该产品的折扣状况、促销活动等，才会做最后决定，购买者可能因特价活动而多购买产品。 总结前人研究，我们发现对冲动性购买行为造成影响的因素主要有以下几点：1) 情境因素(比如产品摆设、卖场的商品陈设或气氛、价格、广告、产品类别等)；2) 个人特质(包括物质主义倾向、自我一致性、人际关系等)。但是，影响冲动性购买行为的因素可能是多样的。通过访谈，我们发现在学生群体中通过购物来释放压力的行为较为普遍，压力很可能是影响大学生冲动性购买行为的因素之一，但目前对于冲动网购和压力之间的关系的研究相对较少，压力是否是影响冲动网购的因素仍需要进一步探讨。 1.3. 大学生压力现状 刘克善(2003)对心理压力的概念做出了界定：心理压力是个体在生活实践中对压力事件反映而形成的一种持续紧张的综合性心理状态，即个体心理真正意识到了压力存在而无法摆脱时形成的带有紧张情绪的心理状态。国内外有许多测量青少年压力的量表，不同的量表对压力有不同的划分。李虹和梅锦荣(2002)编制的大学生压力量表将压力分为三个维度：学习烦扰、个人烦扰和消极生活事件。杨冬(2015)和杨清(2016)运用大学生压力量表对大学生压力现状进行调查，发现大学生群体的压力量表总分以及各维度得分低于量表的理论中值，属于低压力水平。但杨冬发现在其研究的被试群体中有14.04%的被试报告的总体压力处于高压力水平。其中，有25.70%的被试报告高水平的学习烦扰压力，17.13%的被试报告高水平的个人烦恼压力，14.19%的被试报告高水平的消极生活事件压力。由此可见大学生更多的在学习上感到高压力。杨清的研究同样发现学习烦扰的每题平均得分在三个维度上是最高的。综合前人研究，大学生的总体压力水平不高，但是在一些方面，比如学习烦扰，也会有部分学生处于高压力水平，所以大学生压力仍是一个需要关注的问题。 压力的应对可以视为一个应激源应对的过程。Muraven和Baumeister (2000)提出，当个体进行应对行为时，个体自身的心理资源的数量会减少，在此之后紧接着进行的有目的、有意识的自我控制和行为会出现质量下降。而冲动消费通常被看作是在购买行为中自我控制和自我调节失败的结果，消费者由于自我控制资源的匮乏，导致冲动消费行为。邓士昌 & 高隽(2015)的研究也发现，冲动消费与自我控制呈负相关。当个体处于压力状态时，是否会因为应对压力而导致个体心理资源减少、更不容易进行自我控制，从而发生冲动性购买行为呢？为了回答这个问题，本研究其中一个探讨内容就是大学生压力与冲动性网上购买行为的相关关系。 1.4. 情感反应 情感反应是指，在受外界环境的刺激时，个体所做出的快乐、喜悦、悲伤或痛苦等情绪反应(王方杰，2016)。已有研究表明，消费者在网购时会受到网上营销等刺激而产生情绪波动(Rook & Hoch， 1985)。吴锦峰等人(2012)发现，消费者在线浏览商品时，受到网店促销、网店设计、商品展示、网店信誉等的外部刺激，会产生一定的情感反应，消费者所感受到的外部刺激越强烈，其产生的情感反应越强烈。 个人的情感反应最终会影响其行为的内容和方式，情感反应会促使个体产生趋向(如冲动性购买)或规避行为。范秀成、张运来(2006)发现情感反应会直接影响冲动性购买状况。李志飞(2007)的研究表明消费者的体验活动能够唤起消费者的情感，促进消费，产生购买冲动。龚俊威(2013)发现消费者自身的冲动性特质及购物享乐动机会增强情感体验，具有较强情感反应的消费者则会表现出更为强烈的冲动性购买意愿，进而出现冲动性购买行为，说明消费者本身的特质。基于上述成果，本研究假设情感反应对网上冲动性购买行为具有正向影响。 综上所述，本研究拟探讨压力水平和冲动网购行为的关系，并假设当个体面临更强的压力时，冲动网购行为发生的概率越高。其次，我们探讨情感反应在其中的作用，并假设情感反应在压力对冲动网购行为的影响中可能起到中介作用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究过程 2.1. 访谈法 访谈法是本次调研的一个重要方法。通过在某学校进行随机抽样，询问有网购经历的学生的网购习惯和对于网购及冲动购买的看法。访谈问题为自行编制问题，包括接触网购的时间、计划外购物的经历、浏览购物网站的心情等等，最后根据访谈的内容进行冲动性网络购物问卷的编制。访谈内容见附录一。 2.2. 问卷法 2.2.1. 被试 本研究采用随机取样法在某大学实施问卷调查，共发放问卷500份，收回问卷413份，回收率为82.6%，经过剔除后，有效问卷为311份。其中男生113人，女生198人；本科一年级学生149人，本科二年级学生113人，三年级学生47人，四年级学生2人；文科类专业117人，理科类190人。 2.2.2. 研究工具 1) 冲动性网络购物问卷 本量表为自编五点量表，编制时参考了Stern (1962)的模型以及访谈的内容，共19个项目，其中第2、6、10、14、16、19题为反向计分题，反向计分后和其他题目相加平均得到分数，分数越高代表越多出现冲动性网络购物。信度分析结果显示本量表的内部一致性系数为0.848。初步分析结果显示，KMO值为0.800，巴特利特球形检验结果显著(χ² = 788.968， df = 171， p < 0.001)，因此数据适合做探索性因子分析。采用探索性因子分析，进行方差斜交旋转，特征值大于1的因子有4个，解释率为60.31%。根据因子包含项目的含义将4个因子分别命名为情绪型冲动网购(第3、9、11、12、17、18题)、突破型冲动网购(4、5、7、15题)、建设型冲动网购(8、13、14题)和盲目型冲动网购(2、6、10题)，删除第1、16、19题。验证性因素分析结果表明四因子模型对数据拟合良好，χ²/df = 1.60， p < 0.001，RMSEA = 0.051，CFI = 0.876，NNFI = 0.858，SRMR = 0.066。冲动性网络购物问卷内容见附录二。 2) 情感反应问卷 本量表为自编五点量表，编制时参考了Mehrabian和Rusself (1974)提出的情感反应划分方式，包括快乐、唤起和支配三个维度。快乐是指个体在特定的情境下感觉到舒服、愉悦、幸福或满足的程度；唤醒指个体感觉兴奋、刺激、活跃的程度；支配指个体在特定情境下能够不受外界压力影响，自主决定或控制决策或行为的程度。 许多实证研究表明，快乐和唤醒构成了个体对环境情感反应的基础，而支配对个体的趋向或规避行为无显著影响。近年的研究中支配对趋向或规避行为的影响已被忽略。因此本研究的情感反应包括了快乐和唤醒两个维度。本研究的情感反应量表共15道题，内部一致性为0.887。进行初步分析，结果显示，KMO值为0.893，巴特利特球形检验结果显著(χ² = 763.259， df = 45， p < 0.001)。因此数据适合做探索性因子分析。采用探索性因子分析，进行方差斜交旋转，特征值大于1的因素有2个，解释率为63.52%。根据因素包含项目的含义将2个因子分别命名为快乐(2， 3， 5， 7， 9， 11， 12)、和唤醒(10， 13， 14)，删除1、4、6、8、15题。验证性因素分析结果表明，进行模型修正后的二因子模型对数据拟合良好，χ²/df = 2.72， p < 0.001，RMSEA = 0.074，CFI = 0.959，NNFI = 0.942，SRMR = 0.044.情感反应问卷内容见附录三。 3) 大学生压力量表 本研究采用了李虹等人(2002)编制的大学生压力量表。该量表为四点量表，共30个项目，分为个人烦扰、学习压力和消极生活事件3个维度，分数越高代表压力越大，量表内部一致性系数为0.950。 2.2.3. 数据处理 采用SPSS 16.0和Mplus7.0统计软件进行数据录入、相关分析和中介作用检验工作。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 网购情况的描述性统计 被试最常去的购物网站结果如表1所示。结果显示，淘宝网是最常去的购物网站，占到94.2%，其次为京东商城、当当网和亚马逊；在网购频率上，近一半的被试属于每月2-3次的频率，低于每月1次的被试占比为15.3%，说明当前大学生网购频率总体上较高。 3.2. 网络购物、压力和情感反应的相关分析 网络购物、压力和情感反应的相关分析结果如表2所示。结果显示，情绪型冲动网购和突破型、建设型、盲目型冲动网购显著正相关(r = 0.552， p < 0.001; r = 0.315， p < 0.001; r = 0.356， p < 0.001)，突破型冲动网购和建设型、盲目型冲动网购显著正相关(r = 0.249， p < 0.001; r = 0.302， p < 0.001)，建设型冲动网购和盲目型冲动网购显著正相关(r = 0.157， p = 0.007)。压力中的个人烦扰与情绪型、突破型、盲目型冲动网购显著正相关(r = 0.170， p = 0.004; r = 0.181， p = 0.002; r = 0.238， p < 0.001)。压力中的学业压力与情绪型、建设型、盲目型冲动网购显著正相关(r = 0.148， p = 0.012; r = 0.128， p = 0.027; r = 0.193， p = 0.001)；压力中的消极生活事件与情绪型、突破型和盲目型冲动网购显著正相关(r = 0.125， p = 0.033; r = 0.152， p = 0.008; r = 0.221， p < 0.001)。情感反应中的快乐与情绪型、突破型、建设型冲动网购显著正相关(r = 0.353， p < 0.001; r = 0.297， p < 0.001; r = 0.348， p < 0.001)；情感反应中的唤醒与情绪型、突破型、建设型、盲目型冲动网购均显著正相关(r = 0.384， p < 0.001; r = 0.253， p < 0.001; r = 0.248， p < 0.001; r = 0.380， p < 0.001)。压力中的学业压力和情感反应中的快乐显著正相关(r = 0.166， p = 0.004)。 3.3. 压力对冲动性网购的回归分析 采用逐步回归法，进行压力对冲动性网购的回归分析，结果如表3所示，个人烦扰对情绪型、突破型 Table 1 Descriptive statistics of online shoppin 购物网站 网购频率 淘宝网 京东商城 亚马逊 当当网 其他 一周一次 一月2~3次 一月一次 很少 N 293 156 92 116 48 50 142 69 47 % 94.2 50.2 29.6 37.3 15.5 16.2 46.1 22.4 15.3 表1. 网购情况的描述性统计 Table 2 Correlation matri 变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 冲动型网购 情绪型 — 突破型 0.55 ** — 建设型 0.32 ** 0.25 ** — 盲目型 0.36 ** 0.30 ** 0.16 ** — 压力 个人烦扰 0.17 ** 0.18 ** 0.11 0.24 ** — 学业压力 0.15 * 0.07 0.13 ** 0.19 ** 0.68 ** — 消极生活事件 0.13 * 0.15 ** 0.04 0.22 ** 0.58 ** 0.59 ** — 情感反应 快乐 0.35 ** 0.30 ** 0.35 ** 0.10 0.10 0.17 ** 0.04 — 唤醒 0.38 ** 0.25 ** 0.25 ** 0.38 ** 0.09 0.09 0.10 0.41 ** — M 2.05 2.01 2.84 2.41 0.91 1.30 0.86 3.15 2.65 SD 0.78 0.68 0.78 0.72 0.60 0.78 0.83 0.73 0.66 表2. 相关矩阵 注： * 表示p < 0.05， ** 表示p < 0.01。 Table 3 Regression analysis table of pressure on impulse online shoppin 自变量 因变量 B SE β t p Δ R 2 个人烦扰 情绪型 0.212 0.076 0.166 2.788 0.006 0.024 突破型 0.204 0.065 0.183 3.140 0.002 0.030 盲目型 0.274 0.066 0.238 4.136 <0.001 0.053 学业压力 建设型 0.121 0.058 0.123 2.098 0.037 0.012 表3. 压力对冲动性网购的回归分析表 和盲目型冲动网购有显著的预测作用(β = 0.148， p = 0.012)，学业压力对建设型冲动网购与显著的预测作用(β = 0.148， p = 0.012)。 3.4. 情感反应在学业压力对建设型冲动网购影响中的中介作用 采用温忠麟等人(2004)提出的中介检验步骤，参照前人研究提出的Bootstrap方法进行中介效应检验，样本量选择1000，采用强迫进入法对学业压力、快乐和建设型冲动网购这三个变量进行三步回归分析，研究结果如表4所示。结果显示，学业压力对建设型冲动网购有显著的预测作用(β = 0.128， p = 0.027)，即回归系数c显著；学业压力对情感反应中的快乐有显著的预测作用(β = 0.155， p = 0.004)，即回归系数a显著；情感反应中的快乐对建设型冲动网购有显著的预测作用(β = 0.371， p < 0.001)，即回归系数b显著；将学业压力和情感反应中的快乐都引入回归公式，发现快乐对建设型冲动网购仍有显著的预测作用(β = 0.343， p < 0.001)，学业压力对情绪型冲动网购不具有显著的预测作用(β = 0.073， p = 0.187)，即回归系数c’不显著。根据这一结果，可以认为情感反应中的快乐在学业压力对情绪型冲动网购的影响中起完全中介作用，该中介效应占总效应的比例约为42.19%，路径分析图如图1所示。 Table 4 Mediation analysi 因变量 建设型冲动网购 快乐 情绪型冲动网购 β t Δ R 2 β t Δ R 2 β t Δ R 2 自变量 学业压力 0.128 2.228 * 0.013 0.155 2.909 ** 0.024 0.073 1.323 0.125 中介变量 快乐 0.371 6.384 *** 0.118 0.343 6.215 *** 表4. 中介作用分析 图1. 中介模型图
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 网络购物与压力的关系 本研究结果表明，大学生的冲动性网购行为与大学生压力存在显著正相关关系。具体而言，个人烦扰的压力与情绪型、突破型、盲目型冲动网购显著正相关；学业压力与情绪型、建设型、盲目型冲动网购显著正相关；消极生活事件的压力与情绪型、突破型和盲目型冲动网购显著正相关。回归分析的结果显示个人烦扰能正向预测个体的情绪型、突破型和盲目型冲动网购，学业压力可以正向预测个体的建设型冲动网购。这就说明，当大学生处于高压力状态时，容易发生冲动性网购行为，验证了本研究的假设。根据前人的研究(Muraven & Baumeister， 2000)，我们认为当个体处于高压力状态时，个体会本能地应对压力，调节行为。而在应对压力时，个体会消耗不少心理资源，此时的自我控制和行为的质量就会下降，进而容易产生冲动性的购买行为。对于大学生而言，个人烦扰、学业压力和消极生活事件的压力都容易引发情绪型冲动购物和盲目型冲动购物。综合访谈内容和研究结果，这可能是因为当大学生承受高压力时，容易情绪化，出现愤怒、沮丧等消极情绪，而此时网购成为了释放压力的调节行为。 4.2. 网络购物与情感反应的关系 本研究结果表明，情感反应和冲动性网购行为存在显著正相关的关系，即快乐的情感反应与情绪型、突破型、建设型冲动网购显著正相关，唤醒的情感反应与情绪型、突破型、建设型、盲目型冲动网购均显著正相关。这和前人的研究结果一致(范秀成 & 张运来，2006)。访谈结果也发现，在浏览网页时，不少大学会感觉兴奋，愉快。正是这种情感反应会促使个体产生趋向(如冲动性购买)或规避行为。具有较强程度的情感反应的消费者则会表现出更为强烈的冲动性购买意愿，进而出现冲动性购买行为。 4.3. 情感反应在学业压力对建设性冲动网购影响中的中介作用 本研究结果建立了一个中介模型，阐明了学业压力、情感反应和建设型冲动购物的关系。结果表明，快乐在学业压力对建设型冲动网购的影响中起着中介作用。这可能是因为，当个体承受高压力时，原本的情绪是紧张、低落的，而网购作为个体日常娱乐的活动，加上迎合消费者喜好的网页设计等因素，浏览网页时能给个体带来巨大的愉悦感。这种情感反应对个体的行为有重要作用，情感反应越强烈，越容易出现趋向的冲动行为。建设型网络购物可以看作是一种预备储存行为，个体可能通过预备储存来缓解自身的内心压力，同时受到浏览时情绪唤醒的影响，强烈的快乐感和建设性网络购物有显著正向相关关系，使得快乐这一个情感反应在学业压力对建设型网络购物的影响中发挥着重要的中介作用。 4.4. 研究意义与不足 新媒体时代，电子商务通过新媒体的传播在很大程度上改变了人们目前的消费方式。大学生群体作为当前网络购物的主体，研究其冲动性网购行为背后的影响因素，不论是对于当前电子商务发展还是对大学生心理健康和消费观念都具有一定的意义。当前影响大学生冲动性网购行为的研究主要集中在外部条件(包括信用卡使用等)和个人特质(包括性别角色，虚荣特性，冲动倾向，金钱态度等)，而对于大学生压力以及情绪对冲动性网购行为的影响的研究很少。我们的研究结果发现大学生压力和冲动性网购之间具有一定的关系，对大学生冲动性网购行为的影响因素进行了拓展。 首先，我们的研究发现大学生压力对于冲动性网购具有一定的关系。但对于大学生而言，大学生自身可以通过主观地审视自己近期的压力状况，采用更加健康的方式进行压力排遣(比如运动)。冲动性网购可能具有一定的排遣压力的作用，但由于当前大部分大学生经济尚未独立，冲动性网购后带来的愧疚、后悔等消极情绪可能会进一步加大个体的压力水平。 此外，研究发现，冲动性消费在消费中占有很大一部分的比重，而网购由于不能直接看到商品以及商家的宣传效果，更可能发生冲动性消费。尽管冲动性消费很大程度上能拉动消费水平和经济的发展，但同时也可能会造成很大的资源浪费，不利于发展的可持续性。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本研究通过访谈法和问卷法，采用冲动性网络购物问卷，情感反应问卷，和大学生压力量表，探究大学生压力、情感反应对冲动性网络购物行为的影响。结果显示，压力和冲动性网购显著正相关，情感反应和冲动性网购显著正相关，压力和情感反应部分显著正相关；压力能正向预测冲动性网购，而情感反应中的快乐在学业压力对建设型冲动网购的影响中具有完全中介作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 传统的情感研究主要是从文化层面，具身层面以及概念化角度去探索分析情感的使用。前期情感的研究更多的是基于身体经验，环境，而做出的情感效应；后期的情感研究是集于人的心智，思维，身体，环境之间相互作用而产生的情感效应。目前，情感研究的理论发展为异文化下的情感对比研究提供新思路，进一步丰富情感研究的发展。情感的研究上升到心理学，生物学等跨学科领域，使得情感的研究不断走上一条科学化，正规化的道路。 关键词 :情感研究，文化语义学，具身语义学，概念语义学，认知神经科学，反思 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 情感是人类最普遍，最基本的身体经验之一。近些年来对于东西方情感的钻研数不胜数。情感的研究主要经历了情感文化语义学，情感的具身语义学，情感概念化，情感的认知神经认知科学等不同阶段的发展历程。情感的研究却一直处于浅层次的研究阶段，随着现代科学技术的发展，情感的研究趋向于科学化，通过对大脑的研究，尝试去解读不同情绪产生的原因，为人类自身的发展做出贡献。
system: [SYSTEM]

user: 2. 传统情感的定义 情感在很多情况下是模糊的，抽象的。不同情况下，每个人自身所带的情绪也是多种多样，对情感做出的反应也是各有迥异。 情感的定义首先是人本身基于自身经验的基础之上对外部世界而做出内心活动的一系列表现形式。其次，经验理论已经不能解释人情绪复杂变化的多样性。那么随着社会人类认识的进步，人类的认知也在不断进步，衍化出认知是情感产生的前提条件，情感在某种态度上是有认知状态决定的。 社会发展到一定的阶段，人类意识到人类的认知在特定条件下情感认知是有限的，故借助具体的事物表达抽象复杂的情感，丰富了情感的表达方式，进而提出了情感概念化理论。 (郭德俊，刘海燕，& 王振宇，2012)指出：“情绪‘Emotion’这个词源来源于拉丁文(外延) e和movere (运动)，主要意思是一个地方向外转移另外一个地方。情绪表层含义是一种情感意义动态的转移，是个体对外部世界或者内心的生理变化做出的一系列反应。”情绪是作为个体愿望，需要和环境之间中介的活动。当客观事物和处境符合于主题的需要和愿望时，就会触发积极和肯定的情绪；反之会引起消极和否定的情绪。除此之外，情绪是一种具有动机和知觉的积极力量，它组织，维持和知道人们的情感行为。巴克进一步指出情绪联系着动机过程，携带动机信息的显示机制和动作过程的体现，个体目标的行为与主管感受，表情行为和生理唤醒一起构成情绪的主要成分。总体来说，(孟昭兰，1989；孟昭兰，2005)情绪是多成分组成，多维量结构和多水平整合，个体的有机生存是在交往过程中一系列产生的心理活动和心理动机。它是多种生理，心理，和社会不同水平整合的产物。情绪是人类心理活动的基本心理过程，任意单独的个体而存在，个体心理包括认知，动机和情绪人格三个主要部分。它作为基本的心理过程之一，对机体的生存和生活有着重要的价值。 早期威廉∙詹姆斯提出的情绪理论主要侧重点在于情绪，是一种身体状态的感觉；它的原因纯粹是身体的。人们的常识认为，先产生某种情绪，之后才有机体的变化和行为的产生，但他主张是先有机体的生理变化，而后才有情绪。当一个情绪刺激物作用于我们的感官时，立刻会引起身体的某种变化，激起神经冲动，传至中枢神经系统而产生情绪。在詹姆斯看来，悲伤乃由哭泣而起，愤怒乃由打斗而致，恐惧乃由战栗而来，高兴乃由发笑而生。(https://baike.baidu.com/item/情绪理论/2674180)。19世纪80年代情绪的研究进入开拓时期，比如情绪的生理唤醒，情绪的机能定位，情绪与环境等研究领域。这一时期的主要关电视生理唤醒，行为主义和精神分析几个主要学派的观点。20世纪60年代，人本主义，认知理论和信息加工理论的影响，认知扮靓介入情绪研究的各个方面。情绪的“中枢机制”与“边缘机制”的争论是该时期的争论焦点。后期所提出的肩部表情反馈学说为探索情绪与生理模式化伴随关系开辟了新的研究路线。20世纪80年代之后，情绪的认知研究深入到对情绪刺激的社会结构的分析中，力图从人与社会环境相互作用的类型上来认识情绪刺激的性质，进而把握情绪的本质。世界在重组后，新的心理学相继而生，心理学逐渐发展成为一门独立的学科。 心理学方面给出的情感较完整的定义是情感应当包含机体外界刺激、需求及需求预期、认知评价、感知与测量以及情绪的功能性等因素。机体会在一定条件下对客观刺激是否能够满足自身需要做出某种认知评价，而不同情绪则是由这种认知评价所引起的生理、心理和行为上的功能性的反应(孙卉，2010)。这主要是从心理学的角度给出的情感定义，前期的情感研究主要是从社会文化学，身体经验论以及后来的情感认知角度去谈情感。(周频，2016)指出：“现在的情感研究从认知神经科学的角度两方面着手，一方面主要是关于神经系统内分子、神经元、神经元之间突触连结及变化过程以及中枢控制系统的作用；另一方面是语言的研究主要是基于失语症和脑损伤患者的临床病理学案例，推测大脑的语言神经机制和功能区。”情绪产生的行为水平和功能的神经水平，引发了情绪产生的调节自动和控制的多水平加工机制。认知神经科学的情感研究为英汉两种文化的情感对比研究提供科学的研究道路。
system: [SYSTEM]

user: 3. 情感文化语义学发展阶段 首先情感的研究是基于共同身体经验的基础上，对外界事物做出的情感反应。外界事物某种程度来说是社会的集合体，人类是自然社会的一部分。情感的研究须置放在特定的文化环境下，分析造成文化情感差异的因素，有利于民族间的情感沟通交流。 文化语义学主要是基于笛卡尔的身心二元论提出的情感认知。在美国居住的文化融入度低的华裔比文化融入度高的华裔，以及欧洲裔美国人更常使用躯体词描述情绪。(Tsai， et al. 2004; Tsai， et al. 2002; Kleinman; 1987 & Good， 1990)。非西方文化成员比西方文化成员更常用身体部位或器官描述情绪(Ma-Kellams， 2014; Ye， 2002; Tsai et al.， 2004)。通过沉思，瑜伽，心智等文化行为模式在某种程度上呈现情感躯体化，一定程度上影响人类的心理活动，但是情感波动较小，可以忽略不计(Kabat-Zinn， 1990; Sebly， 1992)。非西方化文化成员倾向于将心理问题躯体化，西方文化倾向于将生理问题心理化。在西方看来东方文化成员表现较低的内感受力，觉察自我的心理状态低。个体经验与内脏状态受到不同程度文化的影响，东方文化成员比西方成员对情境具有较高的外部环境依赖性，较少关注身体的变化，忽视内心情感的变化(Gardner et al.， 1990; Bogaerts et al.， 2008)。 实证研究下，运用唤醒范式的错误归因，模拟虚拟环境技术，心悸实验法以及实验假设反证法等探究东西方文化的内感受力，表明东方文化成员比西方文化成员内感受力弱，忽视内心情感，生理活动变化，倾向借助外部环境加以躯体词表达自我情感认知(Ma-Kellams， Blascovich， & Mccall， 2012)。文化，情境依存性，心脏状态三者的关系中，情境依存性有效解读东方文化内感受的误读，结果表明东方文化成员对自我内心的心理状态出现误判，易受到情境依存性影响，从而引起内心情感的波动。文化已经不是影响内感受力的主要因素，退居首位，让居于情境依存性。西方成员则反之，关注内心心理的微妙变化，情感的关注焦点是从外部环境转移到内心状态。但是实验研究中存在参与者人数不一致，样本量较小，受文化环境等多种因素的问题。后续学者提出涌现型文化认知的概念，主要关注文化概念化，认知文化模式，认知文化图式，认知文化分类与语言之间的关系。 文化认知在语言之间的分布状况表明语言更能在综合复杂的使用系统中揭示文化认知的属性，语言在涌现型文化认知和文化模式起着重要桥梁纽带的作用，从关注整体要到关注个体成员的文化认知，对文化认知做了重要的补充，从而发现文化认知如何在语言系统的影响下塑造个体。但是过多强调文化认知的作用势必会影响个体文化认知的形成，与个体的自我文化认知会产生冲突，使得个体产生文化身份感困惑甚至丧失等问题(Sharifuan & Farzad， 2002)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 情感的具身化发展阶段 情感的具身语义学研究已经从单纯的文化学方面转入到具身认知更加科学的认知研究。具身的第一代认知研究中具身”更能强调身体在认知过程中的参与性和与环境(世界)的互动性。离身认知是主要是以笛卡尔的二元论为主，强调身心分离，身体与大脑可单独割裂开进行研究(徐先文，2010a，2010b)。 第二代具身层面来说，认知、身体、环境、是一体的，认知存在于大脑，大脑存在于身体，身体存在于环境(叶浩生，2010)。具身学的核心含义是指人的认知或心智主要是由身体的动作、意向和形式等个性化的感性加工方式所决定。人类的认知过程进行的方式是被身体的物理属性所决定的；人类认知的内容也是身体提供的。与此同时，认知是具身的，身体又是嵌入环境的。认知、身体和环境组成一个动态的统一体(叶浩生，2011；许先文，2010)。从情绪外周理论到面部反馈假说、躯体标记假说再到现在的情绪具身观，都一致认为情绪是具身的。情绪具身观认为情绪是包括大脑在内的身体的情绪，身体的解剖学结构、身体的活动方式、身体的感觉和运动体验决定了我们怎样加工情绪(刘亚，王振宏，& 孔风，2011)。除此之外，“心智锁在身体之中，在任何时候，它都占有一个特殊的空间， 且面临一个具体的方向。这些不可否认的事实形成了具身认知的部分基础” (Tversky & Hard， 2009: p. 124)。具身认知强调人类身体与认知的不可分性，而大脑对情绪的加工起到主导型的作用，心智加工是在大脑一系列的复杂活动中加工和完成。大脑，心智，身体三者的关系形成了具身认知的基础。学者Clerk首先指出：“具身认知观的四个论题，身体在认知实现中的作用；身体、大脑和世界之间的关系需要新的概念解读；具身新方法研究与传统法方法的区分，以及新方法的可行性和操作性；对知觉、认知和行动之间以及心智、身体和世界的看待要以一种批判是的思维和独特的眼光去评判” (Clerk， 1999)。 更多的实证研究表明，具身情绪的反应是伴随着认知过程而体现的，而且对身体，和环境具有较高程度的依赖性。情绪认知是以身体经验为基础的，身体的躯体转台也会使得情绪认知发生相应的变化，体现出具身性的特点。目前，镜像神经元系统假说、具身模仿论理论都强调情绪的身体基础， 都试图从“模仿”机制来解释情绪具身性。
system: [SYSTEM]

user: 5. 以“心”为典型为例分析东西方文化对于躯体解读 国内外学者着眼于东西方文化，解读心在两种文化的差异，以及探索身心认知，思维三者的关系。1) 东方文化中的“心”是身体的主宰，是思想，情感，感知于一心；古英语与中世纪英语的“heart”的概念化受笛卡尔的二元论思想是思想，感知的核心集聚地。2) 西方文化成员从“四性”和东方文化从“五行”两种不同视角解读“心”，四性强调人的体液与性情之间的关系，人体内的四种液体，不同组合代表着人的气质，身体，精神等方面的特征。不同体液占主导，产生，黏液质、多血质、胆汁质和抑郁质的不同性情的人；五行强调的是器官内外联系与情感的交叉关联，五行主要讲究传统的阴阳守恒原则，“QI”是调节情感的主要方式。3) 心在东方文化中是精神之光，是认知能力的核心部分；西方文化也强调从文化的角度出发，认为心是人类集思想，情感，认知于一体，对心的解读存在不科学的解释。4) 隐喻，身体，文化三者存在语义三角的关系，概念隐喻源于身体经验，文化层面一方面通过身体经验筛选概念隐喻的特定目标域，另一方面也被概念隐喻所影响和构造。东方文化的“手，掌，指”与西方文化的“hand”，“palm”，“finger”在概念隐喻中两种语言的搭配强度不是很一致，东方文化的的身体指称的隐喻具有灵活性，复杂性特点，西方文化身体指称具有单一性，唯一性，局限性等特点。5) 东方文化躯体现象学一一阐释情感与躯体的联系，打破西方的身心二元论，主客观的思想。在汉语中，“心”的突显度最高，“肠、胆”的突显度次之，其它器官突显度低；(Yu. N， 2002， Yu， 2008a; Yu，2008b; Ots， 1990)英语中，“heart”的突显度最高，“gut”的突显度次之，其它器官突显度低。汉语的“胆”之所以比英语的“gallbladder”更突显，是其负载深厚的文化色彩，具有陈规的形象(赵学德，2010)。但是西方的四性理论没有西医理论基础，东方的五行理论建立在哲学角度和中医视角下，对于心的进一步研究，需要以一种科学的方法阐释心，情感，认知三者的正确关系。在特定的时空条件下文化，语言(概念隐喻)，身体三者不仅存在语义三角关系也呈现层级关系，互相影响，互相作用。文化层面下的宏观情感研究已经不能单单解读情感背后的原因，从抽象的文化背景转换到个体的具身层面对情感的发展做出一步的阐释。 具身情感语义学主要从情感体验转入到认知语言学的阶段。通过语言学的角度解读，情感不仅仅是基于身体经验而单独存在，也涉及到人的认知，大脑，思维，环境等多种因素共同作用的结果。具身语义学尝试通过人类所特有的言语去解读情感的存在，以及情感的运用。相比情感文化语义学，具身语义学的进步之处一方面为情感概念化的理论提出做出贡献，还在在于关注进入生物学，和心理学的领域通过实证研究的方法，关注人的大脑，思维，认知，情感之间的关系是如何相辅相成的。利用镜像神经系统提出“神经再利用假设”，寻找人类有没有在“心痛”和“身痛”之间共同的神经系统加工机制(周频，2016)，但是具身语义学还是基于身体而进行的情感研究，深受经验主义的倾向，使得情感具身语义的研究困扰因素较多。具身化的情感研究对个体的存在的环境，人本身的自我认知，情绪之间进行解读，用具体，有形表达个体情感。抽象层面的情感表达涉及较少，针对情感具身化，学者紧接提出情感概念化，运用抽象的语言符号表达情感。
system: [SYSTEM]

user: 6. 情感的概念化历程 情感概念化的提出基于L & J的《我们赖以生存的隐喻》提出在身体经验的基础上，以具体的事物作为参考对象，通过大脑的映射，构建抽象的情感概念框架。无论是“悲伤”，“恐惧”，“喜悦”，还是“愤怒”情感，学者的研究基础在于对共有的身体经验，加以语言学家所提出的理论框架与假设学说，以一种具体代替抽象的含义即隐喻。 情感概念化的研究离不开语言符号，指称符号，隐喻，转喻的理想认知模型，三者的紧密联系构成了情感概念化的宏观系统。Lakoff & Johnson (1980: p. 147)说过：“概念是通过身体、大脑和对世界的体验形成的，并只有通过它们才得以理解。概念是通过体验，特别是通过感知和肌肉运动而获得的”。 (Kovecses， 2005， Ledoux， 1996)指出：“情感是一种基于人类身体经验对外界事物反应的基础上的一种有意识的言语表达活动”。英汉两种语言在情感的方位隐喻、实体隐喻、等不同方面呈现出较大程度的相似性。国内学者袁红梅 & 汪少华(2014)共同指出：“英语表达愤怒的身体躯体化程度站到50%左右，汉语的内脏化程度表达愤怒高达60%之多，身体躯体化所占比例较小”。(陈家旭，2007，陈家旭，2008；孙毅，2010，孙毅，2013)同样指出：“在喜悦与恐惧中情感研究中，汉语借助于躯体词表达情感，躯体化程度高，在英语中，则反之。”情感的隐喻不只是语言范畴的运用，背后也反映着语言使用者所反映的意识形态。人类认识客观世界，将自我的主观世界与客观世界紧密连接在一起，客观世界不能完全摆脱人的意识而单独存在。孙毅指出：“人的思维具有体验性和互动性，人类的思维，心智，概念是身体与客观外界互动的产物。”概念隐喻不仅仅是语言符号问题，而且涉及到人类认是世界的方式以及构建自我思维的方式。 更多的学者的情感概念化的研究，主要是从英汉情感表达的隐喻溯源。于宁在“The Relationship between Metaphor， Body and Culture”文章中论述了文化层面下身体，概念化以及文化三者的关系，人类认识世界产生了身体经验，身体处在文化社会这一环境中，身反过来是人类认知的基础。换句话说，人类在身体经验的基础之上，受到外界文化社会的形象，产生了一系列的认知活动。文章的不足之处在于三者的关系时单导向性，没有双向性，多维度解释三者的关系，同时也没有足够的语料作为支撑，但是作者更多给我们提供了新的角度和情绪研究的新方向。在朴金哲的“英语sorrow和汉语悲伤的概念隐喻对比研究”详细论证英语“sorrow”和汉语“悲伤”的概念隐喻的语言表现形式和概念隐喻的映射机制，使人们对悲伤情感有更清晰的理解。文章一方面在于语料的搜集以及详细的分类，对比悲伤隐喻的差异，揭示造成悲伤隐喻的原因，以及试图从文化社会的角度去解读。但是，文章只是仅仅局限于身体，概念化阶段，没有上身到科学的解释，身体器官，与大脑是如何加工情绪需要进一步从现代科学和医学入手，为情绪的发展做出科学可信的解释。潘震“中国传统情感英译研究”以中华民族的情感文化体系为主体，全面并深入研究各种情感范畴及所蕴含的中国传统文化思想，并探讨其传译过程。以上部分学者的研究主要是从本民族文化以及文化概念化阶段阐述情感的具体使用范式。东方情感主要从中国传统哲学和医学角度出发，西方从西方体液学说来解读情感。其次，国内的情感研究主要停在隐喻阶段，借用西方的情感是“液体”，“方位”，“容器”，“温度”等等，基于中国传统文化结合具体的事例加以阐述，一方面更加了解情感是通过隐喻来表达的，对自身的情感认知有了一定的了解，但是并没有进入到跨学科，多家度去研究情感。这是目前研究中的不足之处。现在情感概念研究也逐步涉及到生物学，心理学的角度，实证研究的方法看情感的激活脑区分布；而且还可以利于对不同情感语料库的搜集看不同文化下人类情感的内感受力，对情感是如何进一步如何对人的心理变化和影响。这也就使得情感的研究朝着认知神经科学发展。
system: [SYSTEM]

user: 7. 情感的认知神经科学新方向﹑新思路 认知神经认知科学以一种更为科学严谨的方法，通过进行各种实验得出的有效、真实、可靠的数据。神经科学更多的采用ERP﹑F-MRI﹑Eye-tracking等研究方法探索人类大脑思维，认知，语言的发展。语言在本质上是大脑对信息(information processing)的一种加工过程活动。人大脑中关于语言最重要的两个区，一个是布洛卡去，另外一个是威尔尼克区。两个区的主要功能是负责人类语言的输出，输入等主要功能。语言的发展在社会条件下必然会涉及到情感的产生。在情感研究领域，人们已经得知左右脑的基本机构，左脑更偏向于语言优势，右脑更加偏向于情绪的知觉和表达。右脑中额叶，丘脑，杏仁体对于情感的调节具有重要的作用，缺一不可。大量的情感实验表明：情感是大脑的高级功能，它是由大脑中的情感回路控制，包括前额叶皮层，杏仁核，海马等。情感信息的加工整合，保证有机体的生存和适应。前额叶皮层和杏仁核是情感中枢回路的两个关键部分，与情感记忆，学习和调节有着紧密的联系(王上飞 & 王煦法，2007)。 神经系统内有两条通道产生情绪反应，一条是“丘脑-杏仁体”的直接通道，不用经过大脑皮质的认知评估，杏仁体直接接受信息，直接对事件做出情绪反应。这无疑会产生感性先于理性的看法。另外一种通道是“丘脑-大脑皮质-杏仁体”的简直通道，由大脑皮质做出认知评估后才产生情绪反应。情绪的认知评估，不是单纯的理解为它仅仅是人类情感的表达，而是基于现有语料库对认知评估而产生的情绪心里分别从情感认知，生理变化，行为反应，心理感受四大象限，分析汉语悲伤情感在四个象限的认知分布状况，为人们提供在实际生活中对于悲伤情感的应对策略。 最终随着人类科学技术以及社会的进步，人类的认知也在悄无声息的发生着变化，情感的研究也在不断以一种科学严谨的方法进行着。目前，认知神经科学是集生物学，心理学，认知语言学等跨学科的研究方法于一体，对情感的研究具体到大脑是如何输入，加工，输出情感信息。大脑将外部信息传送到下丘脑的中央位置，进行信息大数据的整理综合，其次将信息传送到额叶的位置进行信息的筛选，最后完成信息的输出。例如恐惧的神经加工机制离不开大脑的脑岛，脑干，丘脑，杏仁核等部位的加工，利用恐惧的研究去治疗创伤应激机制和恐惧症，解决医学难题(Sarah & Hugo， 2014)。