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user: 1. 运笔学的诞生与定义 1.1. 运笔学的诞生 现代运笔学(graphonomics)概念源于1982年荷兰奈梅亨大学的一次聚会，是科技进步引发的笔迹学(graphology)突变的产物，它涉及心理学，生物科学，运动科学，计算机科学，法医科学，神经科学等多门学科(http://www.graphonomics.org/)。在缺少好的书写过程记录工具的环境下，笔迹学家们从二维的纸面信息来猜测个体书写的过程，从整体上对书写者进行评价；而在电子书写板的协助下，运笔学家们可以分析每一个时间点(5~10毫秒)的笔尖位置、压力、笔的倾斜、握笔力度、握笔位置等多维信息，从整体与细节等多个角度更加全面的对书写的过程进行分析。 1.2. 定义及研究意义 模仿郑日昌(2000)对笔迹学的定义，我们可以将运笔学定义为“研究不同人在不同状态下进行书写运动时所体现出来的一系列动力学特征，及其反映出来的书写者的生理、心理状态和行为个性特点，以及不同书写方法、策略对其身心特征的影响的一门科学”。 运笔心理学的两个重大问题是“某种心理或是生理现象是否确实会造成某种书写习惯”以及“某种书写习惯的变化是否确实会造成心理的变化”。对于前者，前人的大量研究对之做出了肯定的回答，证明书写指标与一些人格特质或生理、心理疾病确实存在关联(范例见后文)，同时书写指标(如每个笔划的速度峰值及加速度峰值的均值及变异性等)在个体内具有跨时间的稳定性(Mergl等，1999)；对于后者，包括金一贵、徐庆元等很多实践家已经在应用领域做出了大量探索，理论研究尚在初级阶段，但一些结果在一定程度上亦对此做出了肯定。从具身的角度，Slepian与Ambady (2012)曾让一组被试描画三条流畅的简单曲线，对照组描画三条与之几乎相同的折线，结果发现描画曲线引起了个体状态性的能力提升，他们思维流畅性、灵活性要高于对照组。这种“画折线或曲线”与中文的正楷或草书存在一些相通之处。与之类似，从近年大量的与具身相关的论文中我们可以发现，大量日常生活中的小动作都可能引发心理特征或认知能力等的微小变化，跬步千里，如果我们能多多留意这些细节，最终很可能会量变质变，对个体身心发展起到重大作用。而书写“是人类一种复杂而独特的运动，涉及认知、动力学、感觉运动技能的复杂的交互作用(Werner等，2006)，如动作计划，手眼协调，视觉-动作整合，肢体灵活性，手工技能等(Tseng & Cermak， 1993)，所以对基于任务的书写评估既是一种认知任务也是一种日常生活技能测试”，它贯穿于我们的日常生活，对书写的研究最终将利益社会、泽及众生。 1.3. 基本研究工具 随着计算机及其周边设备的发展，近30年来，运笔学家们可以经由电子书写板(亦称数位板)来观察个体书写的过程。最初始的设备只能记录每一时间点的笔尖压力与X、Y方位3个维度的数值，而现在最新的设备(如电子数位板，电子白板，一些平板电脑，电子书写笔等等)在此之外还可以记录笔尖的高度、倾斜、握力、握笔位置等信息，由这多维的数据我们几乎可以精确还原出书写过程中整支笔的三维位置及压力变化。普通数位板不能提供视觉反馈，一般需要以在板上另铺白纸并使用特定电子墨水笔等方式才能最接近现实体验，而平板电脑、电子白板等工具则具有更好的所见即所得功能，研究者需要权衡实验需求、经费等多种因素选择最适合自己的研究工具。此基础之上，Alamargot等(2006)创造性地将眼动记录设备与书写板进行结合，Chau等(2006)将压力感应设备与电子笔进行组合以测量对笔的握力及手的握笔高度，进一步扩大了书写板的研究领域。 硬件之外，对运笔学数据的采集与分析也都需要相应的软件。一般情况下，硬件供应商会在其网站提供与编程相关的硬件基本接口信息等以供应用者进行参考，而各研究团队多都是自行开发软件对笔迹进行采集，如Guinet与Kandel (2010)的DUCTUS，Werner & Rosenblum (2006)所提及的POET等。目前还没有一个通用的笔迹采集程序，但不同程序所采集的数据因为本质上都是对硬件设备所提供参数的一个记录，所以最终结果都是比较一致的。数据分析一般会使用基于matlab所开发的程序包(如Rosenblum等，2001， 2003， 2010)，但一些团队(如Guinet & Kandel， 2010; Mai & Marquardt， 1992)也正在探索自行开发专门的笔迹分析软件。整体来说，对于书写数据的预处理与笔迹分析类似，都需要涉及模式识别，但笔迹数据是2维的，书写数据则有4~9维甚至更高，数据量更大。但从某种意义上可以说，分析的难度是在减小的；通过预处理获得个体的笔迹特征数据之后，就可以使用常见的心理学方法对身心特征与笔迹特征进行比较分析。 1.4. 基本实验范式 运笔学尚处于其发展的初始阶段，而对书写过程的动力学测试本身也对内容依赖不是特别大，所以目前对于实验并没有特别严格的要求，各研究团队会根据自己的研究对象调整实验内容，比如说请强迫症患者反复描画一组同心圆(如Mavrogiorgou等，2001)，请小学生描画花的轮廓图(如Smits-Engelsman， Niemeijer， & van Galen， 2001)，书写简单的连写字母或单词(Danna， Paz-Villagrán， & Velay， 2013; Van Galen等，1993)，如ll (如Kloppel， Vongerichten， Eimeren等， 2007)，aaa (如Mavrogiorgou等，2001)，lapin (Paz-Villagrán， Danna， & Velay， 2014)，抄写20个简单汉字(如Poon， Li-Tsang等， 2010)，抄写简单句子(如Falk等，2011; Mavrogiorgou等，2001)，以及根据命题自由书写等(如Olive & Kellogg， 2002; Luria & Rosenblum， 2010)。 1.5. 运笔学研究的实验控制 因为年龄、性别、人格特征、情绪状态、受教育程度、利手倾向、生理心理疾病、任务难度、材料熟悉度、纸张大小等诸多因素都会对书写结果产生影响，每次数据采集前都应该对基本人口学数据进行登记，书写后要完成基本情绪状态、材料难度、熟悉度等相关评价。每个任务所对应的书写区域应足够大以使其充分展现出个人特征(沈臻懿，2012)。 1.6. 书写指标的分析方法 目前常见的运笔学分析指标有以下几种：(1) 时间指标，包括平均每个笔划的提笔时长(Rosenblum， 2010)、停笔时长(Rosenblum等，2010；Olive，2010)；(2) 空间指标，包括笔划宽度(Rosenblum， 2010)、字的大小(Mavrogiorgou等，2001; Luria & Rosenblum， 2010)等；(3) 压力指标，包括笔划内最大压力、最小压力、平均压力等(Rosenblum， 2010; Yu等，2011)；(4) 速度指标，包括笔划内最大速度、最小速度、平均速度(Yu等，2011)、加速度均值、变异性、均值(Mergl等， 1999)等。中文与字母文字相比有着更大的复杂性，谭铁牛等研究中文书写同一性鉴定时认为过程指标与结果指标相结合可以更好的提高鉴别效果(Jin， Wang， & Tan， 2005)，这些静态或动静结合的指标包括横竖撇捺折各自的平均长度、斜度、弧度、力度等，具体操作时亦可以实现自动处理或半自动处理。 对书写指标分析时需要对不同笔划进行独立分析。Luria与Rosenblum (2010)提出如a， c， e，字母t， f等的小横等短小笔划对于英文的识别有重要影响，因此书写时会分配较多认知资源，书写速度慢而力度大，而书写长直笔画时个体用于书写的认知资源分配较少，书写快而轻，同时更可能去关注其他书写相关的要素，此时运笔变化更可能体现个体认知负载等各种心理特征的变化(Yu等，2011)。由上，英文书写时同一个体在同一份书写任务中压力与速度成反比(Yu等，2011)，但中文与英文存在较大差异，我们有必要对中文另进行分析。