休息是人們(men) 經常反思自己生活的一種狀態。

這個(ge) 過程中包含著情緒與(yu) 思維的隨意流動，聽上去似乎是愜意且放鬆的。但是，對於(yu) 有ZS風險的人來說，休息時潛藏在情緒背後的壓力卻足以導致危險的結果。

那麽(me) ，我們(men) 能否在這種普遍且日常的狀態下隱蔽且客觀地排查出ZS風險？

來自東(dong) 南大學、武漢大學等高校的研究團隊對ZS風險與(yu) 休息（靜息）狀態下的憤怒情緒之間的關(guan) 係進行了探究（Chao et al., 2024），這是第一個(ge) 討論ZS風險人群在休息狀態下的情緒表現的研究。這為(wei) 討論靜息狀態下情緒在ZS行為(wei) 及其他精神障礙行為(wei) 中的作用提供了新思路，也為(wei) 診斷和幹預各種與(yu) 死亡有關(guan) 的精神健康障礙患者提供了一條有希望的實踐途徑。


ZS風險與(yu) 其背後的憤怒情緒
在全球範圍內(nei) ，每年有80萬(wan) 人死於(yu) ZS，而ZS未遂的人數約為(wei) 其20-30倍。然而，我們(men) 可能會(hui) 因為(wei) 誤解而忽視一個(ge) 人的ZS風險，而高風險人群也可能因為(wei) 害怕被汙名化而不願意自我暴露(Maple et al, 2020)。

那麽(me) ，如何在日常生活中隱蔽且客觀地排查出具有ZS風險的人群？這對預防或幹預ZS行為(wei) 至關(guan) 重要。

實證研究表明，憤怒特征與(yu) ZS風險之間存在聯係(Ugur & Polat, 2021)，憤怒會(hui) 引起或放大難以忍受的心理痛苦，從(cong) 而引發ZS行為(wei) (Yarns et al., 2022)。並且憤怒與(yu) ZS前的心理壓力有關(guan) (Zhang, 2019)。此外，憤怒情緒和憤怒表達會(hui) 損害人際關(guan) 係，增加痛苦和TX事件，導致歸屬感受挫和感知負擔，這是產(chan) 生ZS相關(guan) 行為(wei) 的基礎(Hawkins et al., 2014)。

而先前一項針對大學生的研究表明，在對個(ge) 體(ti) 的生活困境提出建議時，其憤怒的情緒表達與(yu) ZS風險有關(guan) (Hu et al ., 2022)。然而，在日常生活中，我們(men) 對ZS風險人群具體(ti) 的生活困境提出建議的機會(hui) 和可能性較少，尤其是對那些不積極與(yu) 他人進行深入交談的人。

那麽(me) ，ZS風險與(yu) 情緒的關(guan) 係在更加普遍且日常的狀態下是否依舊存在呢？



重新關(guan) 注「休息」狀態
“靜息狀態"是指注意力從(cong) 手頭任務轉移到獨立於(yu) 刺激的思維或內(nei) 在心理的狀態。當不處理外部信息時，我們(men) 大腦的默認網絡更有可能承擔內(nei) 部聚焦的任務，例如反思社會(hui) 情感信息，回憶個(ge) 體(ti) 記憶並進行意義(yi) 化，以及規劃未來。

個(ge) 體(ti) 經常在休息（即靜息狀態）時思考他們(men) 的生活困境，人生中最重要的決(jue) 定，比如“要做什麽(me) ?"或“不要做什麽(me) "通常都是在休息時進行思考的。而ZS風險較高的人可能會(hui) 更多地反思生活中的刺激性困境。

因此，ZS風險與(yu) 靜息狀態下大腦的活動模式有關(guan) 就有據可循了。例如，ZS風險與(yu) 左杏仁核-右額葉中的靜息狀態功能連接(rsFC)呈負相關(guan) (Zhu et al., 2020)，以及杏仁核與(yu) 包括眶額上區在內(nei) 的幾個(ge) 大腦區域的rsFC呈負相關(guan) (Kang et al., 2017)。杏仁核與(yu) 情緒處理有關(guan) ，而杏仁核和額葉區域之間的連接與(yu) 自上而下的情緒控製有關(guan) 。綜上所述，ZS風險可能與(yu) 靜息狀態下非典型的情緒加工或情緒控製不足有關(guan) 。

綜上所述，本研究旨在關(guan) 注靜息狀態下個(ge) 體(ti) 的憤怒情緒表達是否與(yu) ZS風險有關(guan) ，即高ZS風險人群在休息狀態下是否會(hui) 表現出更多的憤怒？



靜息狀態下的實驗研究
實驗共有147名中國大學生作為(wei) 有效被試（111名女性，36名男性），年齡在18-25歲之間。

實驗過程中分別使用諾達思的麵部表情分析係統（FaceReader）和簡版國際神經精神病學訪談的ZS風險模塊(MINI-SR)對被試的麵部表情及ZS風險程度進行測量。

靜息狀態通常在實驗中被定義(yi) 為(wei) “閉眼或視覺固定的休息狀態"，本研究選擇了後者，因為(wei) 閉眼狀態會(hui) 給麵部表情分析帶來誤差。

整個(ge) 實驗要求被試在一個(ge) 安靜的實驗室裏單獨完成任務。首先，被試閱讀並填寫(xie) 知情同意書(shu) ，然後注視電腦後的攝像頭靜坐休息1分鍾。隨後，電腦屏幕會(hui) 顯示一些與(yu) 本研究無關(guan) 的額外測量供被試完成。結束實驗後，被試完成MINI-SR和人口學信息量表。


FaceReader讓捕捉微表情後的真實情緒成為(wei) 可能
在一項開創性的研究中，Heller和Haynal(2005)根據麵部動作編碼係統(FACS)分析了17名抑鬱症患者在與(yu) 精神科醫生谘詢時的麵部表情。他們(men) 發現，ZS風險與(yu) 衝(chong) 動和暴力有關(guan) ，而與(yu) 抑鬱無關(guan) 。然而，更多的研究需要更大的樣本量來驗證假設，而此時手動編碼就顯現出費時費力的問題。這一切隨著計算機自動麵部表情分析技術的發展而發生改變。這種先進的麵部表情分析技術發展是必要的，因為(wei) 微表情通常持續不到100毫秒，因此肉眼無法察覺。

諾達思的麵部表情分析係統(Facereader)能夠做到逐幀分析每個(ge) 被試記錄的麵部表情。通過高采樣率和客觀的測量方式，研究者能夠捕捉到被試在靜息狀態下的細微表情，這些微表情可以揭示一張看似靜止的臉背後的真實情緒。

因此，在本研究中研究者通過Facereader記錄並分析被試在休息1分鍾時的麵部表情來測量其情緒狀態，以更高效且科學的方式驗證研究假設。

實驗過程中，在1分鍾的休息期間，相機能夠捕捉60或30幀/秒被試的麵部表情。麵部表情分析係統(Facereader)共有效測量被試麵部表情1475-3694次(M=2907.10, SD=882.30)。期間，係統首先會(hui) 識別和定位視頻每一幀中的人臉，然後依據麵部動作編碼係統 (FACS)自動測量麵部動作單位(AU)。例如，憤怒結合了“下眉"、“上眼瞼抬高"、“上眼瞼收緊"和“嘴唇收緊"，而厭惡結合了“皺鼻子"、“嘴角凹陷"和“嘴唇部分"。

對於(yu) 每一幀，Facereader會(hui) 計算出每種基本情緒和喚醒度的概率 (0 - 100%)，並計算出“快樂(le) "效價(jia) 與(yu) 最高概率的消極情緒的概率差值。此外，結果可以輸出六種基本情緒、喚醒度和效價(jia) 的平均概率。從(cong) 統計學上講，一種情緒的平均概率代表了它在一段時間內(nei) 的累計時間比例。例如，憤怒在時間上的平均概率為(wei) 8.84%(表1)，那麽(me) 在60秒的休息時間內(nei) ，憤怒的總計時間應該在5.304 s左右。

過往研究驗證了利用Facereader測量中國被試情緒反應的有效性(Hu et al., 2022)。此外，FaceReader對喜悅、悲傷(shang) 、憤怒、恐懼、驚訝和厭惡等六種基本情緒的麵部表情的分類準確率能夠達到93% (Hyung et al., 2019)。



ZS風險越高，越容易憤怒與(yu) 厭惡
表1顯示了被試在靜息狀態下ZS風險和麵部表情的描述信息，以及ZS風險與(yu) 靜息狀態情緒之間的Spearman相關(guan) 係數。結果可得，ZS風險與(yu) 憤怒、厭惡的麵部表情呈顯著正相關(guan) (r = 0.29, p < 0.001; r = 0.18, p < 0.05)。憤怒或厭惡的麵部表情與(yu) 任何其他麵部表情的情緒、喚醒度或效價(jia) 都無顯著的相關(guan) 性。

表1

結果支持了研究假設，即ZS風險與(yu) 靜息狀態下的憤怒情緒有關(guan) ，這是通過微表情來衡量的。有ZS風險的個(ge) 體(ti) 在休息時更容易感到憤怒，因為(wei) 他們(men) 在休息時更容易帶著憤怒去思考刺激性事件；也有可能他們(men) 缺乏對憤怒的控製，因此在休息狀態下表現出更多的憤怒。無論如何，靜息狀態下表現出的憤怒麵部表情可能表明有ZS風險的個(ge) 體(ti) 在慢性情緒加工中出現了問題。同時，靜息狀態下的憤怒也可能會(hui) 導致慢性心理疼痛，從(cong) 而引發ZS行為(wei) (Campos et al., 2020)。

此外，出乎意料的是，ZS風險也與(yu) 靜息狀態下的厭惡情緒有關(guan) 。先前研究表明，谘詢期間的厭惡情緒與(yu) 較低的預防ZS的可能性有關(guan) (Hu et al., 2021)。本研究進一步表明，與(yu) 沒有ZS風險的人相比，有ZS風險的人在休息時更會(hui) 感到厭惡。厭惡是一種保護生物體(ti) 免受有害事件或心理創傷(shang) 的情感，例如與(yu) 死亡有關(guan) 的想法。此外，另一項研究表明，厭惡感和這種特質會(hui) 預測對ZS的道德譴責(Rottman et al., 2014)。ZS風險較高的人更有可能思考與(yu) 死亡有關(guan) 的想法，比如“我有能力嚐試ZS嗎?"這可能會(hui) 自動觸發厭惡感。因此，臨(lin) 床心理醫生和心理谘詢師應該關(guan) 注高ZS風險人群在休息時的厭惡表情，並采取必要的幹預措施。


為(wei) ZS幹預打開一扇窗
這是第一個(ge) 探究靜息狀態下情緒和ZS風險之間關(guan) 係的研究。研究結果表明，在靜息狀態下，ZS風險較高的個(ge) 體(ti) 表現出更多的憤怒和厭惡。有可能在這短暫的休息期間，被試在放空或走神，這可能導致他們(men) 專(zhuan) 注於(yu) 內(nei) 部聚焦的任務，如回憶個(ge) 體(ti) 記憶或反思社會(hui) 情感信息。在ZS風險高的個(ge) 體(ti) 中，這些內(nei) 向的反思在本質上可能是非常消極或焦慮的，會(hui) 產(chan) 生憤怒的反芻。

因此，臨(lin) 床患者在谘詢期間的休息不應被簡單地視為(wei) 頭腦的「休息」。相反，「休息」可以為(wei) 谘詢師打開一扇窗，讓他們(men) 看到患者內(nei) 心的想法，這可能對了解他們(men) 的生活狀態來說很重要。例如，在谘詢期間，谘詢師或許可以暫停談話，為(wei) 患者的休息狀態留出空間，然後再問他們(men) 在休息期間是否想到了困擾他們(men) 的事情。

這項新穎的研究可能會(hui) 激發關(guan) 於(yu) 靜息狀態下的情緒在ZS行為(wei) 或其他精神障礙帶來的危及生命的行為(wei) 中的作用，帶來更具實踐性與(yu) 意義(yi) 的研究。例如，未來研究可以探究被試在休息狀態下的思維，分析靜息狀態的思維與(yu) 情緒之間的關(guan) 係。這可以為(wei) 診斷和治療各種與(yu) 死亡有關(guan) 的精神健康障礙患者提供一條有希望的幹預途徑。


參考文獻
Campos, R. C., Simoes, A., Costa, S., Pio, A. S., & Holden, R. R. (2020). Psychological pain and suicidal ideation in undergraduates: The role of pain avoidance. Death Studies, 44(6), 375–378.
Chao S. Hu, Haotian Zhang, Lindsey A. Short & Shuhua Hu (2024). Individuals with higher suicide risk showed more anger and disgust during rest, Death Studies, 48:1, 9-15.
Hawkins, K. A., Hames, J. L., Ribeiro, J. D., Silva, C., Joiner, T. E., & Cougle, J. R. (2014). An examination of the relationship between anger and suicide risk through the lens of the interpersonal theory of suicide. Journal of Psychiatric Research, 50, 59–65.
Heller, M., & Haynal, V. (2005). Depression and suicide faces. In P. Ekman & E. L. Rosenberg (Eds.), What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the facial action coding system (FACS) (2nd ed., pp. 496–504). Oxford University Press.
Hu, C. S., Huang, J., Huang, C., Munroe, M., Xie, D., & Li, M. (2022). Expressions of anger during advising on life dilemmas predict suicide risk among college students. PsyCh Journal, 11(3), 370–375.
Hu, C. S., Ji, J., Huang, J., Feng, Z., Xie, D., Li, M., Liang, Z., & Wei, Z. (2021). Wiser reasoning and less disgust have the potential to better achieve suicide prevention. Crisis, 42(3), 202–209.
Hyung, H.-J., Yoon, H. U., Choi, D., Lee, D.-Y., & Lee, D.W. (2019). Optimizing androids facial expressions using genetic algorithms. Applied Sciences, 9(16), 3379.
Kang, S.-G., Na, K.-S., Choi, J.-W., Kim, J.-H., Son, Y.-D., & Lee, Y. J. (2017). Resting-state functional connectivity of the amygdala in suicide attempters with major depressive disorder. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry, 77, 222–227.
Maple, M., Frey, L. M., McKay, K., Coker, S., & Grey, S. (2020). “Nobody hears a silent cry for help": Suicide attempt survivors’ experiences of disclosing during and after a crisis. Archives of Suicide Research, 24(4), 498–516.
Ugur, K., & Polat, H. (2021). The relationship of suicidal ideation with psychological pain and anger rumination in patients with major depressive disorder. Archives of Psychiatric Nursing, 35(5), 479–485.
Yarns, B. C., Cassidy, J. T., & Jimenez, A. M. (2022). At the intersection of anger, chronic pain, and the brain: A mini-review. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 135, 104558.
Rottman, J., Kelemen, D., & Young, L. (2014). Tainting the soul: Purity concerns predict moral judgments of suicide. Cognition, 130(2), 217–226.
Zhang, J. (2019). The strain theory of suicide. Journal of Pacific Rim Psychology, 13, e27.
Zhu, R., Tian, S., Wang, H., Jiang, H., Wang, X., Shao, J., Wang, Q., Yan, R., Tao, S., Liu, H., Yao, Z., & Lu, Q. (2020). Discriminating suicide attempters and predicting suicide risk using altered frontolimbic resting-state functional connectivity in patients with bipolar II disorder. Frontiers in Psychiatry, 11.

關(guan) 注諾達思公眾(zhong) 號，聯係我們(men) 獲取更多產(chan) 品信息及學術文章！