吳 靖，李翊君，毋 琳，林鑫鑫，黃 荷，方 鵬，苗丹民

(空軍軍醫(yī)大學(xué)軍事醫(yī)學(xué)心理學(xué)系： 1航空航天心理學(xué)教研室， 2教學(xué)實(shí)驗(yàn)中心，陜西 西安 710032)

世界各國(guó)廣泛采用心理檢測(cè)技術(shù)選拔特殊人員，如飛行員、航天員、公務(wù)員、軍事指揮員、特種駕駛員、潛水員、情報(bào)人員、運(yùn)動(dòng)員、狙擊手等，并形成成套心理測(cè)驗(yàn)專項(xiàng)量表及標(biāo)準(zhǔn)[1]。傳統(tǒng)心理選拔主要采用量表檢測(cè)和面試選拔的方式，然而這種選拔方式受被試掩飾性和社會(huì)贊許性的影響，主觀性強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一[2]。因此，眾多研究者開始嘗試采用核磁共振、腦電圖、眼動(dòng)追蹤等認(rèn)知神經(jīng)的方法對(duì)大腦的血流和電信號(hào)等進(jìn)行測(cè)量，尋找意識(shí)活動(dòng)的生物學(xué)標(biāo)志物，并推測(cè)意識(shí)活動(dòng)的內(nèi)容和特點(diǎn)，從而進(jìn)行人員篩查及選拔[3]。但是大腦神經(jīng)活動(dòng)與意識(shí)活動(dòng)并不屬于同質(zhì)物理現(xiàn)象，認(rèn)知神經(jīng)指標(biāo)與意識(shí)活動(dòng)之間的關(guān)系尚不明確[4]。因此，對(duì)于人員篩查和選拔，我們還需從意識(shí)層面進(jìn)行研究?，F(xiàn)有的心理檢測(cè)方式主要采用語言文字量表實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，語言是表達(dá)人類意識(shí)活動(dòng)的直接產(chǎn)物，以語言為主導(dǎo)的人類心理測(cè)驗(yàn)，是特定情境下對(duì)意識(shí)探索最有效的手段[5]。為此，我們提出了多質(zhì)融合心理檢測(cè)技術(shù)的概念，即通過給被試呈現(xiàn)具有特定意識(shí)內(nèi)容的語言刺激(如短語、量表、閱讀材料等)，同步采集意識(shí)活動(dòng)的認(rèn)知神經(jīng)指標(biāo)(如眼動(dòng)、腦電圖、事件相關(guān)電位、表情、功能性磁共振成像等)，采用人工智能模式識(shí)別方法對(duì)心理測(cè)驗(yàn)中項(xiàng)目趨向態(tài)度的眼動(dòng)軌跡、腦電圖、微表情、軀體行為等特征及變化規(guī)律進(jìn)行分析，構(gòu)建量表項(xiàng)目應(yīng)答傾向性識(shí)別模型，判斷被試在心理測(cè)驗(yàn)量表項(xiàng)目上的真實(shí)態(tài)度，最后通過量表對(duì)被試的意識(shí)活動(dòng)進(jìn)行測(cè)量，從而避免掩飾性和社會(huì)贊許性回答，提高心理檢測(cè)準(zhǔn)確性。

眼動(dòng)視線追蹤是研究如何精確、無干擾地追蹤人眼視覺過程的技術(shù)，具有非接觸、無延時(shí)和操作簡(jiǎn)便的優(yōu)勢(shì)[6]。眼動(dòng)暗示著大腦如何搜集或篩選信息，視覺信息的接收、搜索和提取特征與人的活動(dòng)目的相關(guān)聯(lián)，也就是與人的動(dòng)機(jī)系統(tǒng)、態(tài)度體系相關(guān)聯(lián)，是心理學(xué)研究的重要范式[7-8]。已經(jīng)有研究開始采用眼動(dòng)技術(shù)對(duì)抑郁癥、精神分裂癥、孤獨(dú)癥等精神疾病進(jìn)行診斷[9-11]。因此，本研究將采用視線追蹤來研究多質(zhì)融合心理檢測(cè)技術(shù)能否實(shí)現(xiàn)量表項(xiàng)目應(yīng)答傾向性的準(zhǔn)確識(shí)別。

1 對(duì)象與方法

1.1 對(duì)象

采取隨機(jī)抽樣的方法，通過廣告招募了隸屬于空軍軍醫(yī)大學(xué)及附屬醫(yī)院的學(xué)生和工作人員70人，要求無精神病或家族精神病史，近視小于200度，自愿參加本實(shí)驗(yàn)。其中有3名被試在中途退出，實(shí)際完成實(shí)驗(yàn)被試67(男42，女25)人，年齡18～34(平均22.00±3.23)歲，接受教育時(shí)間(15.43±1.82)年。

1.2 方法

1.2.1 軍人自殺風(fēng)險(xiǎn)篩查測(cè)驗(yàn) 該測(cè)驗(yàn)一共33道題，使用的量表由空軍軍醫(yī)大學(xué)軍事醫(yī)學(xué)心理學(xué)系武圣君編制，在全軍范圍進(jìn)行了大規(guī)模施測(cè)和跟蹤隨訪，具有良好的信效度[12-13]。該量表分為社交孤獨(dú)、消極認(rèn)知、生存信念和自殺風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)維度，題目多是對(duì)個(gè)人內(nèi)在信念、感知到的人際關(guān)系和個(gè)人特質(zhì)的表述，表面效度高，具有較強(qiáng)的傾向性。在答題前要求被試按照個(gè)人實(shí)際情況進(jìn)行答題。盡量確保作答選項(xiàng)是個(gè)人內(nèi)心真實(shí)想法，符合個(gè)人實(shí)際情況。

在實(shí)驗(yàn)室施測(cè)過程中，每道題均采用兩點(diǎn)計(jì)分法，并要求被試盡快完成答題，目的是采用迫選法使被試的態(tài)度盡量明確，減少猶疑和不確定。這樣也有助于劃分眼動(dòng)數(shù)據(jù)，以量表的每個(gè)條目作為刺激材料，輸出的判別參數(shù)越少，數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性越好。

1.2.2 眼動(dòng)數(shù)據(jù)采集 實(shí)驗(yàn)采用加拿大SR Research公司開發(fā)的Eyelink1000眼動(dòng)儀。該設(shè)備由兩臺(tái)計(jì)算機(jī)組成，其中一臺(tái)呈現(xiàn)刺激，另一臺(tái)記錄眼動(dòng)數(shù)據(jù)。被試眼睛的注視情況通過紅外攝像頭輸入計(jì)算機(jī)，采樣頻率為1 000 Hz。

實(shí)驗(yàn)材料呈現(xiàn)于19英寸顯示器上，顯示器的刷新率為60 Hz，分辨率為1 024×768 p。全部材料以白底黑字呈現(xiàn)在屏幕上，每一屏幕呈現(xiàn)一道題目，句子以左對(duì)齊的方式出現(xiàn)在注視點(diǎn)后，句首與注視點(diǎn)占位相同。所有漢字均以宋體20號(hào)字呈現(xiàn)。

1.2.3 實(shí)驗(yàn)程序 ①實(shí)驗(yàn)在主試的操作下對(duì)每個(gè)被試單獨(dú)進(jìn)行。②在被試進(jìn)實(shí)驗(yàn)室前，主試向被試簡(jiǎn)要介紹實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹⑺脙x器、施測(cè)程序以及注意事項(xiàng)，并簽署知情同意書。③被試進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室，熟悉實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，然后坐在眼動(dòng)儀前。主試對(duì)被試進(jìn)行眼動(dòng)校準(zhǔn)，以保證被試眼動(dòng)軌跡記錄的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)采用遙測(cè)模式，最大程度地還原了征兵心理檢測(cè)的原始場(chǎng)景。④實(shí)驗(yàn)流程如下：指導(dǎo)語呈現(xiàn)在屏幕的正中心，題目以上下居中、左對(duì)齊的方式呈現(xiàn)，起始點(diǎn)位置為(512，100)，選項(xiàng)“是”和“否”定位于屏幕下端，分別位于(188，550)和(491，550)處，校準(zhǔn)注視點(diǎn)以白色十字呈現(xiàn)于黑色屏幕上，位置與條目起始點(diǎn)位置相同。當(dāng)被試視線落在校準(zhǔn)點(diǎn)時(shí)，主試方隨即呈現(xiàn)下一題。被試閱讀題目并做出選擇(F鍵為“是”，J鍵為“否”)，按鍵后，呈現(xiàn)白屏，時(shí)間400 ms，以重置注視點(diǎn)[14]。⑤被試在電腦上答題完畢后，休息3 min，再由主試帶至另一間實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行訪談，對(duì)每一道題，主試讀出題目，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行與題目相關(guān)的訪談，被試要按照自身真實(shí)態(tài)度，回答“是”或“否”或“不確定”，并進(jìn)一步解釋。對(duì)于明顯異常的回答和被試表示猶疑之處，主試須進(jìn)一步詢問原因，并在試卷上做好標(biāo)記。在數(shù)據(jù)分析時(shí)，考察這類題目對(duì)結(jié)果的影響。

1.2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 眼動(dòng)數(shù)據(jù)采集中，由于被試不可避免的生理活動(dòng)給數(shù)據(jù)帶來生理噪聲。此外，系統(tǒng)噪聲、矯正誤差和個(gè)體差異等因素都會(huì)為眼動(dòng)數(shù)據(jù)帶來不利影響和無用信息。機(jī)器學(xué)習(xí)方法在特征提取與模式分類上有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，可實(shí)現(xiàn)非線性高維空間的小樣本精準(zhǔn)識(shí)別。支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)訓(xùn)練算法能組建一個(gè)將新樣本分配到某一類的模型[15]。SVM模型尋找出空間中最優(yōu)分類面以使得兩類樣本之間的距離最大。SVM方法根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳平衡，以期獲得最好的推廣能力，它能實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信范圍的最小化，并能通過升高空間維度提高數(shù)據(jù)區(qū)分度，從而達(dá)到最佳的分類結(jié)果[16]。

本實(shí)驗(yàn)采用主成分分析(principal components analysis，PCA)算法對(duì)眼動(dòng)指標(biāo)進(jìn)行特征提取，SVM算法對(duì)每道題的被試答題傾向性進(jìn)行分類。由于本實(shí)驗(yàn)中樣本量不大，因此我們采用留一交叉驗(yàn)證法(leave-one-out-cross-validation，LOOCV)策略來對(duì)SVM分類器的識(shí)別率進(jìn)行估計(jì)。LOOCV是將原始數(shù)據(jù)中的一個(gè)觀察數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，其余所有觀察數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這個(gè)過程反復(fù)進(jìn)行直到所有樣本都有一次作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。LOOCV是測(cè)試分類器性能的很好辦法。因此，在本文中，分類算法采用簡(jiǎn)單高效的PCA與SVM算法，分類策略采用LOOCV，以減少樣本數(shù)過少帶來的負(fù)面影響。

2 結(jié)果

2.1 眼動(dòng)數(shù)據(jù)處理與指標(biāo)提取

使用SR Research公司自帶軟件DataViewer提取各興趣區(qū)總注視時(shí)長(zhǎng)、首次注視時(shí)長(zhǎng)、首次加工時(shí)長(zhǎng)、該興趣區(qū)的注視次數(shù)以及各興趣區(qū)停留時(shí)間的比值等18個(gè)指標(biāo)，以每個(gè)試次的眼跳行為為對(duì)象，提取眼跳平均速度、眼跳峰值速度、眼跳加速度、眼跳時(shí)長(zhǎng)和是否包含閉眼等5個(gè)指標(biāo)，以及反應(yīng)時(shí)、注視點(diǎn)個(gè)數(shù)、眼跳個(gè)數(shù)、眨眼次數(shù)、最長(zhǎng)注視時(shí)長(zhǎng)、最短注視時(shí)長(zhǎng)、瞳孔大小等22個(gè)指標(biāo)。合并題干區(qū)域、回答“是”區(qū)域、回答“否”區(qū)域，共計(jì)180個(gè)指標(biāo)作為分類特征用于后續(xù)答題傾向性的分類。

2.2 答題傾向性分類

采用PCA與徑向基核函數(shù)的SVM對(duì)每道題進(jìn)行態(tài)度傾向性的分類，每道題答題傾向性分類識(shí)別率見圖1，其均值為91.8%。

圖1 分類識(shí)別率圖

圖2 題目分類識(shí)別率不足80%的置換檢驗(yàn)評(píng)估分布圖

3 討論

由于答題動(dòng)機(jī)和社會(huì)贊許性的存在，基于量表的傳統(tǒng)心理選拔已遇到瓶頸，而基于核磁共振、腦電圖等認(rèn)知神經(jīng)技術(shù)的心理選拔尚未成熟。我軍因精神障礙造成的非戰(zhàn)斗減員日益嚴(yán)峻，亟需更有效的篩查方法和工具。根據(jù)美國(guó)《精神疾病診斷與統(tǒng)計(jì)手冊(cè)》(DSM-5)，現(xiàn)有精神障礙就能細(xì)分為22大類324診斷類別[17]。此外，心理選拔中還需要對(duì)人的性格、情緒、認(rèn)知進(jìn)行篩查[18]?；谡J(rèn)知神經(jīng)技術(shù)的心理篩查嘗試通過大腦血流、腦電等活動(dòng)來判斷被試精神障礙類別和認(rèn)知能力，這在理論和技術(shù)上都是難以實(shí)現(xiàn)的。因此，本研究依據(jù)多質(zhì)融合心理選拔技術(shù)理論，從判斷被試答題傾向性出發(fā)，采用眼動(dòng)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)被試量表答題過程中的真實(shí)態(tài)度傾向性進(jìn)行分類，將對(duì)人群的多分類轉(zhuǎn)換為對(duì)題目真實(shí)態(tài)度傾向性“是”與“否”的二分類，從而對(duì)被試選擇的答案進(jìn)行校正，減少答題動(dòng)機(jī)和社會(huì)贊許性帶來的影響，從而提高心理選拔的準(zhǔn)確性和客觀性。結(jié)果表明，多質(zhì)融合心理選拔技術(shù)，在理論和技術(shù)上都是可行的。

眼動(dòng)技術(shù)在多質(zhì)融合心理選拔技術(shù)中具有非接觸、無干擾、操作簡(jiǎn)便等顯著特點(diǎn)，在心理學(xué)實(shí)驗(yàn)中有著非常重要的地位[19-20]，已經(jīng)用于各類精神障礙的檢測(cè)[21-23]。本實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了在心理檢測(cè)中眼動(dòng)追蹤技術(shù)可以客觀準(zhǔn)確地判別被試在答題過程中的態(tài)度傾向性。我們?cè)O(shè)計(jì)了便攜式眼動(dòng)追蹤儀結(jié)合普通計(jì)算機(jī)的一體式心理檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)造價(jià)低廉、簡(jiǎn)單易用，并在征兵心理檢測(cè)、軍校學(xué)員心理檢測(cè)以及空軍軍醫(yī)大學(xué)全校師生心理檢測(cè)中進(jìn)行試用，心理訪談技術(shù)結(jié)果驗(yàn)證了眼動(dòng)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以對(duì)心理檢測(cè)中被試答題態(tài)度傾向性進(jìn)行判斷。這些結(jié)果都說明眼動(dòng)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以在以后的心理檢測(cè)中大規(guī)模應(yīng)用，從而提高心理檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

本實(shí)驗(yàn)采用PCA進(jìn)行特征提取，SVM進(jìn)行模式分類。PCA是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，算法結(jié)果只依賴于數(shù)據(jù)本身，獨(dú)立于計(jì)算者；SVM是基于小樣本統(tǒng)計(jì)理論的學(xué)習(xí)方法，能夠利用核函數(shù)將高維空間復(fù)雜問題變?yōu)榫€性可分。因此，采用PCA與SVM的算法對(duì)于本實(shí)驗(yàn)中小樣本數(shù)據(jù)達(dá)到了較好的分類識(shí)別率與穩(wěn)定性。本實(shí)驗(yàn)中，對(duì)于33道題目態(tài)度傾向性的平均分類識(shí)別率達(dá)到91.8%，在剔除4道可能有問題的題目后，平均分類識(shí)別率達(dá)到96.1%(PT，P<0.0001)，證明了機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以對(duì)被試答題的真實(shí)態(tài)度傾向性進(jìn)行準(zhǔn)確分類。

部分題目眼動(dòng)模式的識(shí)別率較低，其原因可能與以下三點(diǎn)有關(guān)：①刺激材料的表述性。題目表述越明確，被試選擇的一致性越高，而對(duì)于表述不夠明確的題目，如第16題“我會(huì)在很長(zhǎng)時(shí)間里回憶所遇到的不愉快的事情”識(shí)別準(zhǔn)確率只有72.1%，源于被試認(rèn)為從一天到幾年都算“很長(zhǎng)時(shí)間”。訪談發(fā)現(xiàn)即使大部分被試對(duì)該題都持否定態(tài)度，但答題時(shí)眼動(dòng)存在顯著差異。②被試來源的同質(zhì)性。被試主要在空軍軍醫(yī)大學(xué)通過招募獲得，具有較強(qiáng)的同質(zhì)性，沒有太多負(fù)性生活事件的沖擊。第17題“我的不幸起因于我所犯的錯(cuò)誤”，考察的是被試歸因方式，但一部分被試之所以選“否”，不是否定存在消極的歸因方式，而是否定曾有過不幸的生活經(jīng)歷。原本作為自殺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的第27題“死亡的痛苦讓我感到害怕”，考察被試求死意志。然而訪談發(fā)現(xiàn)，作為醫(yī)學(xué)生，他們能處理與死亡有關(guān)的課題。同樣，識(shí)別率不理想的第26題“我覺得自己有能力或勇氣傷害自己”，有1/3的被試訪談回答“是”和“不確定”，認(rèn)為自己有能力，但未必有想法和勇氣。在識(shí)別率最低的第33題“我比大多數(shù)人都能忍受更強(qiáng)的疼痛”上，回答最分散，選“否”的被試有基于身為醫(yī)學(xué)生對(duì)處理疼痛的信心，更有身為軍人具備尚武和犧牲精神的群體血性。③被試樣本量小。特別是經(jīng)歷過自殺或有過自殺想法的人群太少，部分題答案選擇出現(xiàn)嚴(yán)重偏態(tài)化分布，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)帶來一定的誤差。因此，在本次實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，下一步計(jì)劃用更具普遍性的題目，招募更多不同層次來源的被試以做進(jìn)一步驗(yàn)證。