《Scientific Reports》：An open label pilot study of micro expression recognition training as an intervention for low mood
編輯推薦：
為探討微表情識別訓練對低心境的干預效果，研究人員開展了使用微表情訓練工具（METV）的 3 周訓練研究。發現訓練可提升微表情識別能力（METV 分數），調整模型顯示低心境改善，社交功能無影響，為抑郁預防提供新方向。
在人類情感交流的微觀世界里，面部微表情如同稍縱即逝的密碼，承載著豐富的情緒信息。這些持續時間不足半秒的表情，包含憤怒、 contempt、恐懼等七種基本情緒，不僅難以刻意掩飾，還與心理健康緊密相連。過往研究發現，抑郁癥患者普遍存在微表情識別能力缺陷，且對情緒信息存在消極解讀偏差，例如將中性表情誤認為悲傷，這種認知偏差可能進一步加劇心境低落，形成惡性循環。然而，如何通過干預手段糾正這種偏差，改善低心境狀態，一直是心理健康領域的重要課題。
為了探索有效的干預路徑，英國布里斯托大學（University of Bristol）的研究人員 Kasia Wezowski 和 Ian S. Penton-Voak 開展了一項先導性研究，相關成果發表在《Scientific Reports》。該研究聚焦于微表情識別訓練與低心境、社交功能之間的關聯，試圖驗證通過提升微表情識別能力是否能改善情緒狀態，為抑郁癥的早期干預提供新策略。
研究采用開放標簽單組縱向設計，招募 28 名有抑郁癥狀報告的參與者（排除使用抗抑郁藥物者），使用基于面部動作編碼系統（Facial Action Coding System, FACS）的微表情訓練視頻（Micro Expression Training Videos, METV）進行 3 周訓練。參與者需完成 4 次正式訓練 session，并可自主額外練習。研究通過貝克抑郁量表第二版（Beck Depression Inventory-II, BDI-II）評估抑郁癥狀，社會功能問卷（Social Functioning Questionnaire, SFQ）評估社交功能，以 METV 測試分數衡量微表情識別能力。
研究結果顯示：
- 微表情識別能力顯著提升：未調整模型中，訓練前后 METV 分數從 37.4% 提升至 57.2%，重復測量協方差分析（ANCOVA）顯示時間效應顯著（F=20.92, p<0.001, η2=0.446）。調整年齡、性別、教育因素后，訓練次數成為關鍵影響因素，每增加一次訓練，METV 分數提升 0.017（p=0.008），表明訓練強度與能力提升呈正相關。
- 低心境改善但存在條件性：未調整模型中 BDI-II 分數無顯著變化，但調整人口學變量后，訓練后 BDI-II 分數從 17.70 降至 16.44（95% CI: 12.52-20.36），效應量較大（η2=0.310），提示微表情訓練可能通過糾正認知偏差間接改善情緒。
- 社交功能未受顯著影響：無論是否調整變量，SFQ 分數在訓練前后均無顯著差異（F=0.01, p=0.91），可能與干預周期較短或測量工具敏感度不足有關。
討論指出，該研究首次證實 METV 訓練對微表情識別能力的提升效果優于靜態圖像訓練工具，且其生態效度（貼近真實社交場景）可能是關鍵因素。盡管樣本量小且缺乏對照組，但調整模型中 BDI-II 的改善與神經認知模型預測一致 —— 積極情緒加工能力的提升可預測抑郁癥狀緩解。這為開發低成本、易實施的抑郁預防工具提供了實證依據，尤其適用于亞臨床抑郁人群的早期干預。
研究局限性包括樣本量小、缺乏長期隨訪及神經生理指標驗證。未來需通過大樣本隨機對照試驗（RCT）進一步驗證效果持久性，并結合功能性磁共振成像（fMRI）、腦電圖（EEG）等技術揭示神經機制。盡管如此，這項研究為理解情緒認知與心理健康的關系開辟了新視角，微表情訓練有望成為抑郁癥防治體系中的創新性補充手段。
