元分析｜情緒偏向隨刺激型別、刺激喚醒度和任務型別而變化的規律

頭皮位置如何描述

Hello，這裡是

行上行下

，我是

喵君姐姐

~

今天給大家分享一篇關於情緒偏向元分析文獻解讀，方便對元分析與情緒偏向感興趣的小夥伴細細研讀。

該文章由

袁加錦教授團隊

在國際行為與神經科學領域權威期刊《Neuroscience & Biobehavioral Reviews》（5-year

IF：10.02

）線上發表了題為“Emotional Bias varies with Stimulus type， Arousal and Task setting： Meta-analytic evidences”的學術論文。

該項工作揭示了人類情緒偏向的影響因素與變化規律，為解決該領域的證據分歧和如何選擇刺激情境實現輕鬆的情緒調節提供了重要參考。這項工作由袁加錦教授擔任通訊作者，合作者包括博士生

田宇

（共同第一作者）等人。

情緒偏向

，是指人們對情緒刺激的不對稱加工，包括負性偏向（對負性刺激相比正性刺激反應更強烈）和正性偏向（對正性刺激更敏感）。先前的研究表明，刺激喚醒（高/低）、刺激型別（情景/語言）、文化背景（東方/西方）和任務型別（外顯/內隱）可以調節情緒偏向，但結果並不確定。為了瞭解情緒偏向是如何隨這些因素而變化的，研究人員以P3波幅為指標進行了元分析。使用Hedges’g法對38項研究的49個效應值進行了計算，總共包含1263名被試。

結果顯示

：喚醒度、刺激型別和任務型別是重要調節變數，特別是高喚醒刺激、場景刺激、外顯情緒任務增強了負性偏向；而言語刺激卻導致正性情緒偏向，同時內隱情緒任務或低喚醒度刺激卻沒有表現出顯著的情緒偏向。這些結果表明，情緒偏向是不穩定的，其極性取決於刺激喚醒度，刺激型別和任務型別。這些發現對於如何透過情境選擇進行情緒調節具有重要啟示。

關鍵字

：情緒偏向 P3 喚醒 刺激型別 元分析 情緒調節

人類的情緒偏向驅使我們趨近目標，而遠離危險。常見的分類是將情緒刺激分為積極和消極兩類但人類對情緒刺激的反應通常是不對稱的，這被稱為情緒偏向。

具體來說，

有兩種情緒偏向現象

：一種是

負性偏向

，描述的是對消極刺激的反應比積極刺激更強烈；另一種是

正性偏向

，描述的是對積極刺激的反應比消極刺激更強烈。

這些情緒偏向反映了動機系統的啟用，在進化上對人類的生存很重要。具體來說，負性偏向與促進人類防禦行為（如躲避危險）的防禦動機系統相關，而正性偏向與促進人類接近行為（如尋找食物）的慾望動機系統相關。

為了研究情緒偏向，許多研究人員使用事件相關電位技術來比較不同時間、階段和不同頭皮位置的積極和消極刺激引起的腦活動差異。其中最顯著的發現之一是：

由於使用不同的刺激和任務，事件相關的潛在成分P3振幅發生變化。

P3（也稱為P3b、P300、晚期正成分或者晚期正電位）是位於中央-頂區的第三個正向事件相關電位成分。它可以由視覺或聽覺刺激引起，它與多種認知加工過程有關，其功能一直被認為是複雜的，不能與特定的認知過程相聯絡。

一個突出的觀點是，P3振幅可能是認知圖式被修改過程的表現，因此，P3振幅可被視為反映了資訊加工導致的神經系統啟用程度（Johnson，2010； Polich and John， 2004）。

在情緒研究中

，P3振幅被認為反映了大腦中注意資源的分配和情緒介入後動機環路的啟用程度，可以作為一個客觀指標來指示情緒加工的強度。實證研究表明，刺激的喚醒（高/低）、刺激的刺激型別（情景/言語）、刺激的處理型別（外顯/內隱情緒任務）和參與者的文化背景（東方/西方）可能在情緒偏向中起重要作用。

1.1 喚醒度對情緒偏向的影響

喚醒度

，是指由情緒刺激引起的生理啟用強度，以往研究提示刺激喚醒度對情感偏向可能有影響。

具體來說，高喚醒刺激與負性偏向有關；相比之下，大腦可能會對低喚醒的情緒刺激產生正性偏向。有相關的資料支援這一觀點。使用低喚醒刺激的研究發現，相對於消極刺激，積極刺激會導致P3振幅的增加，而使用高喚醒刺激的研究發現，消極刺激相對於積極刺激導致P3振幅更大。更直接的證據是，一項操縱刺激喚醒度的研究發現，P3在高喚醒條件下呈現負性偏向，而在低喚醒條件下卻表現出相反的情緒偏向。

然而，已有研究結果卻存在不一致。研究發現，當覺醒高低不同時，可能出現消極偏向或積極偏向或者沒有情緒偏向。因此，喚醒對情緒偏向的影響仍然存在爭議。

1.2 刺激型別對情緒偏向的影響

情景呈現和語言描述

是人們獲得情感資訊的兩種最常見的

刺激型別

。語言描述和情景呈現是否同等有效的誘導情感反應是一個懸而未決的問題。在實證研究中，情景呈現體現在影象上，而言語描述通常表現在文字上。

一個關於文字和影象處理區別的

理論觀點

認為：在進入的情感方面之前，文字處理包含了比影象處理更多額外的過程。文字的額外處理包括自上而下的處理，併產生心理表徵，幫助我們獲得情感方面的刺激。由於自我保護的本能，文字的消極心理表徵可能透過個體的意識系統被削弱。因此，文字和圖片之間的情感偏向可能是不同的。

然而，實證研究的結果並不一致。一些研究發現，以P3振幅為指標，文字可能引起正性偏向，而圖片導致負性偏向。相比之下，也有一些研究發現了文字的負性偏向和圖片的正性偏向或無情緒偏向。因此，需要進行元分析來澄清這些問題。

1.3 文化背景對情緒偏向的影響

文化背景透過文化一致性的方式為人們的體驗和表達情感做準備，從而調節情感偏好。具體來說，

歐美人

更喜歡積極性較高的積極狀態，例如興奮和興高采烈，而

東亞人

更喜歡體驗積極性較低的積極狀態，例如和平與安寧。東西方文化在情感偏好上的差異，可能導致西方文化背景的被試比東方文化背景的被試體驗到更多的情感積極性。因此，我們有理由推斷文化背景可能在情緒偏向中起著重要的作用。

此外，一些研究以P3振幅為指標，觀察到具有典型西方文化背景的參與者的正性偏向；而東方文化背景的人則存在負性偏向。然而，一些研究顯示了相反的結果。至少，這些發現表明，情緒偏向可能受到文化背景的調節，這需要透過元分析來進一步說明。

1.4 任務型別對情緒偏向的影響

用於情緒偏向研究的任務型別是多種多樣的。例如，要求參與者對刺激的效價和喚起程度進行評分，對情感型別的刺激進行分類，完成情感stroop任務或者情感oddball任務，使用情感刺激進行新舊辨別，閱讀情感詞彙、被動觀看情感畫面等等。

儘管任務種類繁多，但一個常見的分類是將其分為外顯或內隱情緒任務。

外顯情緒任務要求參與者明確識別刺激效價、喚醒或情緒類別，而內隱情緒任務要求參與者執行非情緒認知任務，如觀看、閱讀或根據非情緒屬性進行分類。

據報告，與內隱情緒任務相比，外顯情緒任務更容易將注意力資源分配到情緒刺激上。由於自我保護和進化的本能，更多的注意力資源可以促進一個人對負面刺激比如威脅的認知。因此，在外顯情緒任務中更容易觀察到負性偏向。

一些研究以P3振幅為標準變數，表明外顯情緒任務導致負性偏向；內隱情緒任務導致了正性偏向。一個研究使用相同的材料來比較外顯和內隱情緒任務的情緒處理。結果表明，外顯情緒任務的負性偏向大於內隱情緒任務。然而，這些發現並沒有得到廣泛的重複，而且仍然存在不一致的結果。因此，有必要在元分析方法中明確任務型別是否對情緒偏向有影響。

1.5 現有研究

許多研究使用P3振幅作為一個指標，以評估人們的情緒偏向。如前所述，先前的研究表明，喚醒、刺激型別、文化背景和任務型別可能在情緒偏向中扮演重要角色。然而，結果是混亂的，需要元分析來進一步說明。鑑於上述許多研究的樣本量相對較小，很明顯，一些結果的統計能力有限，增加了I型和隨機誤差的風險。然而這些結果可以很好地應用於元分析——這是一種強大的統計方法，可以根據效應大小識別許多小樣本研究的趨勢。

因此，

本研究的目的是透過元分析，明確喚醒、刺激型別、文化背景和任務型別是否調節情緒偏向。

具體來說，透過元分析，以檢查潛在調節變數的影響（即基於P3振幅的情緒偏向研究（包括：喚醒、刺激型別、文化背景和任務型別）。另一方面，釐清材料性質和喚醒度等因素對人類情緒偏向的影響，也對指導人們如何透過選擇不同的刺激情境達到情緒調節的目的也具有重要的啟示意義。

2.1 文獻研究

我們按照系統審查和元分析指南的首選報告專案進行元分析。發表的文章是透過the Sciencedirect。com， John Wiley， Taylor&； Francis， PsycInfo， and PubMed

資料庫

。文章是透過對谷歌學術線上資料庫的搜尋來選擇的。關鍵搜尋詞的組合如下：圖片、文字、情景或語言，情感或情緒，積極或愉快，消極或不愉快，結合ERP或事件相關的電位。

此外，我們還對所有文章的

參考書目

進行了搜尋，以確保沒有遺漏任何相關文章。當研究結果不明確或不足以納入元分析時（例如，未報告計算效應大小所需的資訊），我們聯絡了研究的相應作者，要求進一步的資訊。由同一研究人員進行的多項研究被標記為進一步審查，以確保樣本不重疊。

文獻檢索的起始日期

為1993年1月1日，因為我們認為與當前研究主題相關的第一篇文章是在1993年發表的（i。e。， Cacioppo et al。， 1993）；文獻檢索截止日期為2018年9月1日。

2.2 文獻選擇

文章選擇的標準如下：

第一

，研究使用了健康的被試；

第二

，研究使用了積極和消極的圖片或文字；

第三

，研究報告了刺激的喚醒水平；

第四

，消極刺激和積極刺激的喚起相匹配；

第五

，研究報告了P3振幅對情緒刺激的反應；

第六

，研究報告的統計資料允許計算效應大小；

第七

，研究使用情緒刺激作為任務相關刺激；

第八，

這些研究發表在同行評審的期刊上。

由於P3的命名和規範在不同的研究中有所不同，因此P3在時間和形貌上都有所不同。P3成分，也被稱為晚期正成分，P3b， P300，或晚期正電位，被認為是正向成分，是中央頂葉或頂葉分佈刺激後的第三個正成分，是情緒誘發的ERP成分。

本文分析的文章發表於1993年至2018年之間。每篇文章的標題和摘要都經過人工稽核，以確保這些文章適合納入元分析。

2.3 資料析取

資料由兩位博士生獨立提取，反覆核對，直到達成一致。從每一篇合格的文章中提取以下變數來研究鑑定資料（第一作者和出版年份），被試的平均年齡與標準差（SD）、女性被試的比例、樣本量、刺激效價與覺醒、刺激型別（圖片或文字）任務型別、P3的視窗時間、P3的電極、效應大小計算的統計資料、以及被試的居住國（基於主要參與者）。

為了涵蓋儘可能多的研究以加強元分析，我們納入了包含主題無關因素的研究。對於這些研究，我們只是提取了與本元分析主題相關的資料。具體來說，在涉及精神障礙、老齡化和雙語的研究中，元分析只納入了健康樣本、年輕人樣本和被試以第一語言完成的任務下的資料。

2.3.1 喚醒和效價

喚醒和效價資料統一轉換為

9點

李克特量表（1 =低喚醒或負性，9=高喚醒或正性），大多數研究都使用這個量表。

本研究採用對分法提取各研究的喚醒資料，因為各研究對喚醒值的分類標準不一致，並沒有公認的標準來將喚醒度劃分為高和低。具體來說，我們按照升序對所有研究的平均喚醒值進行排序，前一半為低喚醒值，後一半為高喚醒值。高喚醒刺激的典型例子是蜘蛛、暴力和歡呼的文字或場景，而低喚醒刺激的典型例子是昆蟲、難民和宴會。雖然這種二分法比較粗糙，但它有助於檢查喚醒是否影響情緒偏向。如果研究沒有報告特定的喚醒值，我們根據作者對刺激的描述進行了分類。獨立t檢驗顯示，高喚醒研究的喚醒值（均值SD= 6。65 0。35）顯著高於低喚醒研究（均值SD =5。20 0。63）， t（43） = -9。14， p < 0。001，說明二分法是有效的喚醒水平劃分方法。

2.3.2 刺激型別

根據作者對刺激的描述，提取各研究中刺激型別的資料。在情景研究中，如果研究同時使用面部影象和情景圖片，那麼只有情景圖片的資料被提取出來，因為面部的情感處理與情景圖片不同（Bayer，et al。， 2014）。在語言研究中，只提取了被試的母語資料，如果同時使用文字和圖片作為刺激，則分別提取數。

2.3.3 文化背景

根據作者對被試的描述提取文化背景資料。由於許多研究沒有報告被試的文化背景，所以文化背景的分類是

基於被試參與實驗的地點

。具體來說，來自東亞（如中國）的參與者被劃分為東方文化，來自歐洲或北美（如法國、英國、荷蘭、波蘭、西班牙、德國和美國）的參與者被劃分為西方文化。

2.3.4 任務型別

根據實驗步驟描述提取任務型別資料。指導被試進行外顯情緒分類的研究被確定為

外顯情緒任務

（例如，識別刺激效價、喚醒或情緒類別）。相比之下，要求參與者執行非情緒任務的研究被確定為

內隱情緒任務

（例如：觀看、閱讀或根據非情緒屬性進行分類）。資料提取如

T

able1

所示。

2.4 元分析

2.4.1 效應量

我們使用

Hedges g

作為效應量的指標，以避免Cohen’s d對於小樣本研究效應量估計偏高的問題。在目前的分析中，Hedges g的計算如下：g =（正性刺激均值-負性刺激均值）/合併後標準差。如果缺少該公式的相關統計量，則根據t或p值和樣本量得出Hedges g。與之前的研究相似，如果報告的結果是顯著的，但沒有提供p值，則假設單尾p值為0。025。如果報告結果為p < 0。05， p < 0。01或< 0。001，則假設雙尾p值分別為0。05、0。01或0。001。如果結果被報告為不顯著，但沒有提供資料來計算確切的p值，則結果被保守地賦值為0。50的單尾p值。

採用CMA

（Version 2； Biostat，Englewood， NJ， USA）軟體包來預計、計算和比較效應量的大小。

2.4.2 模型選擇

大多數元分析基於固定或隨機效應模型。Borensteinet al。 （2010）認為模型的選擇應該依賴於先前的研究，即納入的研究具有相同的目的並顯示出相同的效果。如果納入研究的特徵（如參與者和方法）是一致的，而且元分析的結果不能推廣到更廣泛的人群，那麼使用固定效應模型是合適的。否則，應選擇隨機效應模型。由於所選的文章在被試、方法和刺激型別方面不一致，我們希望結果可以推廣到更廣泛的人群，因此我們選擇了

隨機效應模型

進行當前的元分析。

2.4.3 異質性檢驗

使用

Q和I2

檢驗評估效應大小分佈的異質性。在Q檢驗中，Q值有統計學意義（p <0。05），表示效應大小分佈存在異質性。在I2檢驗中，I2反映了實際效應大小差異所解釋的總體方差的比例，I2值越大，異質性越大。Higgins et al。 （2003）認為，25%、50%和75%應分別視為異質性的低、中、高閾值。

此外，異質性可以用來評估模型選擇的充分性。一些研究表明，如果研究中效應大小的異質性超過低閾值，使用隨機效應模型是最合適的。與固定效應模型相比，隨機效應模型通常更為保守，但當異質性較低時，這兩種模型的結果相似（Littleet al。， 2012）。因此，如果異質性超過了低閾值（I2 > 25%），則應在元分析中使用隨機效應模型。

2.4.4 發表偏差

發表偏向透過

漏斗圖

的目視檢查， Egger’s迴歸檢驗（DeMaria et al。， 2015），Duval和Tweedie’s修剪填充法進行評估。在漏斗圖中，如果效應大小以加權總體效應大小為中心對稱、倒錐形分佈，表明沒有發表偏差。在Egger’s迴歸檢驗中，應當計算Egger’s截距和95% 置信區間，如果截距與0無顯著差異（p> 。05）表示不存在發表偏向。Duval和Tweedie’strim- fill方法中，對納入研究中效應大小的分佈在左右兩邊進行修剪或填充，以提供對稱分佈。如果調整後的效應大小與觀察到的效應大小之間的差異不顯著，表明沒有發表偏向。

38篇文章共49個效應大小符合納入標準(Fig.1)，總人數為1263人。

每個研究的效應大小和95% CI的森林圖如Fig。 2所示。

3.1 總體效應量

總體效應大小無統計學意義，g = -0。06， CI：-0。21 ~ 0。10， Z = -0。72， p = 0。47。異質性分析顯示，納入的研究中存在中度異質性，Q（48） = 173。01， p < 0。001， I2 = 72。26，說明隨機效應模型是合適的，存在顯著的調節因子影響情緒偏向。

3.2 調節變數分析

喚醒度

調節因子（高/低）有統計學顯著性，Q （1） =6。70， p < 0。05。高喚醒刺激的總體效應值（g = -0。27， CI： -0。48至-0。05）顯著低於低喚醒刺激（g = 0。12， CI： -0。08至0。32）。其中，高喚醒刺激與可靠負性偏向相關（Z = -2。46， p <0。05），而低喚醒刺激的情緒偏向無統計學意義（Z = 1。17， p = 0。24）。

刺激型別

（情景/言語）的調節因子有統計學意義，Q（1）= 13。33， p < 0。001。具體而言，圖片刺激研究的總體效應量（g = -0。30， CI：-0。49 -0。12）明顯比語言研究（g = 0。21， CI： 0。01 - 0。41）更負。具體而言，情景刺激與負性偏向相關（Z = -3。22， p < 0。01），而言語刺激與正性偏向相關（Z =2。01， p < 0。05）。

任務型別

（外顯/內隱情緒任務）的調節因素也有統計學意義，Q（1） = 6。72， p < 0。05。外顯情緒任務的總體效應大小（g =-0。37， CI： -0。62 -0。11）顯著低於內隱情緒任務（g = 0。04， CI： -0。14 -0。22）。其中，外顯情緒任務與可靠的負性偏向相關（Z = -2。84， p < 0。01），而內隱情緒任務不存在可靠的情緒偏向（Z = 0。46， p = 0。65）。但是，文化背景（東方/西方）的調節作用不顯著，Q（1） =0。03， p = 0。86。

Fig。 1：研究選擇過程流程圖。

注：n為文章數量，k為獨立效果大小

3.3 發表偏差

透過運用Egger s迴歸測試，和Duval and Tweedie s trim-and-fill方法檢查漏斗圖，來評估是否存在顯著的發表偏差。

漏斗圖大致對稱(Fig.3)。

Egger迴歸測試顯示沒有顯著的發表偏差，t （47） = 0。80， p = 0。43。修剪法發現，左側可能有5個缺失值。調整以後的效應量沒有顯著不同於觀察到的整體效應量（g = -0。06，置信區間：-0。21 - 0。10），表明沒有明顯的發表偏向。

3.4 喚醒和效價的附加分析

目前的元分析發現喚醒和刺激型別有顯著的調節作用。

然而，一些研究指出，與語言刺激相比，情景刺激與更極端的情緒喚起和情感效價相關。有必要比較當前元分析中所包括的情景研究和語言研究是否在喚起和效價方面有所不同。雖然不同的研究使用了來自不同刺激系統（如IAPS、CAPS、CAWS、BAWL-R等）的情緒材料，但這些刺激系統是透過相同的方法建立的。因此，不同研究的情緒材料的資料應該具有可比性。這些比較將闡明刺激型別的作用是否獨立於情景刺激和言語刺激之間的喚起和效價差異。

以效價（正、負）和刺激型別（情景、言語）為自變數分別進行喚醒度和效價值的方差分析。對喚醒度的方差分析沒有發現顯著的主效應和交作用，Fs < 0。22， p > 0。64。對效價的方差分析發現了效價的主效應，即總體上正性刺激的效價高於負性刺激的效價p < 0。001，ηp2 = 0。97。然而，刺激型別或效價和刺激型別之間的相互作用都不顯著，Fs < 2。88， p > 0。09，ηp2s < 0。04。這些結果表明，喚起值和效價值在情景和言語研究中是匹配的。因此，上述的刺激型別效應應該獨立於喚醒效應。

沒有報告喚醒或效價的研究未納入上述分析。

本元分析的

目的

是基於情緒刺激誘發的P3振幅，定量評估刺激喚起（高/低）、刺激型別（情景/言語）、文化背景（東方/西方）、任務型別（外顯/內隱情緒任務）對情緒偏向的影響。

結果強調了刺激喚醒、刺激型別和任務型別對情緒偏向的調節作用。

Fig。2。效果大小和相應的森林圖

4.1 情緒偏向的意義

雖然情緒可以分為積極和消極情緒但人類對情緒刺激的處理通常是不對稱的，如正性偏向或負性偏向。前者描述大腦對積極刺激比消極刺激更敏感，而後者表明大腦對消極刺激比積極刺激反應更強烈。

有研究者認為，情緒偏向源於動機系統的啟用，而動機系統在進化上形成了人類對獎賞追求和威脅迴避的適應功能。具體來說，有兩種主要的動機系統，欲求系統和厭惡系統（Schuppet al。， 2004）。

如果

慾望動機系統

的啟用起主導作用，則大腦會表現出正性的偏向作用，將更多的認知資源分配到積極的情緒處理上，這有利於接近行為，如尋找食物和探索外部世界。

相反，如果

厭惡性動機系統

的啟用占主導地位，大腦就會表現出負性偏向，將更多的資源分配到負性情緒處理上，這有助於發現環境危險，調動逃避危險、保持警惕等防禦行為。根據進化論的自然選擇思想，這兩種形式的情感偏向都反映了人類在變化的環境中生存的適應性行為（Nisbett，1990； Tooby and Cosmides， 2005）。

Fig。3。偏向分析漏斗圖

4.2 情緒偏向的調節效應

我們的調節因子分析表明，喚醒、刺激型別和任務型別對情緒偏向起調節作用，而文化背景對情緒偏向的影響不顯著。

4.2.1 喚醒

如上所述，

高喚醒刺激比低喚醒刺激導致顯著的負性偏向。

這表明情緒偏向隨著刺激的啟用的不同而變化。先前的研究已經提出喚醒度和效價是相互作用的，導致有機體對正負情感刺激的反應是不對稱的。

情緒的雙極結構理論

（Cacioppoand Berntson， 1994； Cacioppoand Gardner， 1999）認為，與慾望性動機系統相比，增加的刺激喚起與更強烈的防禦反應相關，因為從進化的角度來說，避免一個強烈的威脅事件比接近一個明確的獎賞更重要。因此，在整個資訊處理過程中，覺醒的提高與消極情緒偏向的增強相關。這提示選擇低喚醒情境面對情緒事件有利於降低人類的負性情緒偏向。

4.2.2 刺激型別

刺激型別的調節作用表現為：

言語刺激導致顯著的正性偏向但場景刺激導致負性情緒偏向。

這表明隨著刺激材料從圖片/場景刺激變成文字刺激，人類的情緒偏向就從負性偏向轉變成為了正性偏向。一個關於圖片和文字認知加工差異的理論觀點認為，文字在進入情感層面之前需要額外的加工，而圖片加工則不需要。這種額外的處理包括自上而下的處理，它產生心理表徵，幫助我們透過心理意象或概念表徵，或兩者兼而有之，從而獲得刺激的情感意義。

然而，詞的心理表徵是變化的。

例如，blood這個詞可以表示血淋淋的情況，醫院的場景，或者一箇中性概念——心臟泵出的紅色液體圍繞著你的身體。另一方面，更多研究表明，與文字相比，圖片在大腦中引發更快的情緒處理。經驗證據表明，相對於正面或中性的圖片，負面圖片獲得了優先的注意力分配，從而讓個體很難將注意力從負面的情景刺激中解脫出來。

因此，與表現出積極情緒偏向的語言刺激相比，場景刺激引起了明顯的消極偏向。

這種刺激型別的效應對情緒調節有一定的啟示作用，即透過選擇文字，語言類的刺激來接收情緒資訊，可以緩解消極情緒偏向從而促進積極情緒體驗的產生。未來的研究應該在單一的研究中控制文字和圖片的情緒屬性，同時比較圖片和文字刺激的情緒偏向以獲得更加直接的結論。

4.2.3 文化背景

目前的元分析沒有顯示文化背景的顯著調節作用。

具體而言，西方被試的情緒偏向與東方被試的情緒偏向沒有顯著差異。

文化背景（西方vs東方）幾十年來一直被認為是調節情緒處理的因素。此外，經驗證據證實，文化背景確實影響情緒處理的許多方面，如情緒評價、對情緒情境的偏好和情緒調節策略。

然而，目前的元分析表明在情緒偏向現象中存在

跨文化一致性

。一種可能的解釋是，情緒偏向可能反映了一種進化的、適應的功能，而不是一種社會文化塑造的、高階的情緒功能。無論人們生活在什麼樣的文化背景下，人類追求目標或避免威脅在進化上都是非常重要的。因此，不管文化背景如何，情緒偏向的規律應該普遍適用於人類。另一種可能的解釋是

文化全球化效應

。全球化被認為是文化同質化的推動者，全球化的文化侵蝕效應會減少文化差異，使不同的文化越來越相似（see Chiu et al。， 2011）。

4.2.4 任務型別

任務型別的調節作用是顯著的，這表明外顯的情緒評價任務相比於內隱情緒任務導致更明顯的負性偏向。

具體而言，外顯的情緒任務導致可靠的負性偏向，而內隱情緒任務不存在顯著的情緒偏向。這表明，情緒偏向隨著任務型別的不同而不同。

外顯情緒任務要求被試做出外顯的情緒判斷，因此情緒資訊會從任務說明或之前的知識中獲得自上而下的注意加工。相比之下，內隱情緒任務要求被試進行非情緒判斷，其中情緒處理包括由凸顯刺激引起的自下而上的注意。由於外顯情緒任務導致更多自上而下的注意力資源被分配到情緒處理上，因此相對於內隱任務，外顯任務往往會增強情緒處理。另一方面，由於自我保護的本能，威脅避免通常比獎勵追求更重要和緊迫。因此，在外顯任務中，增強的情緒處理可能優先於目標資訊的發現和應對威脅。在這方面，外顯情緒任務相對於內隱情緒任務會導致更大的負性偏向是合理的。

4.3侷限性和未來的研究方向

在解釋目前的結果時，有幾個重要的問題值得考慮。

首先

，在提取每個研究的資料時，我們使用

二分法進行喚醒分類

，雖然我們的元分析觀察到喚醒度具有顯著的調節作用，但這一作用可能會被低估，因為在大多數納入的研究中，刺激喚醒度均高於9點量表的中值（即 5分）。

第二

，被納入的研究使用了來自不同刺激材料系統的刺激，需要指出的是，這些材料系統使用

不同的李克特量表

（如5點、7點或9點）。因此，將所有評級資料統一轉換為9點李克特量表的方法應被視為是試驗性的，並應謹慎使用。

第三

，因為缺乏量化指標的原因，目前的元分析

沒有考慮任務難度或者認知加工負荷

。然而，加工負荷無疑是有可能會影響情緒偏向的（Erthalet al。， 2005），未來的研究應該嘗試解決這個問題，並在元分析中檢驗加工負荷是否能降低情緒偏向。

第四

，透過影象刺激探索情緒加工時，需要測試和控制

低水平的視覺特徵

，如空間頻率或視覺複雜性，因為這些視覺特徵可能會影響早期的視覺處理（Delplanque et al。， 2007）。

最後

，目前的分析

只包括文字和圖片研究

。然而，聲音、句子和影片也被認為代表了語言或情景刺激。未來的研究應該透過聲音、句子和影片的研究來驗證目前的結果。

我們使用

P3波幅

作為指標，揭示了刺激喚醒程度（高/低），刺激型別（場景/言語），任務型別（外顯/內隱情感任務），和文化背景（東方/西方）對情緒偏向的調節作用。具體來說就是：

高喚醒刺激、場景刺激、外顯情緒任務會導致情緒的負性偏向；

選擇低喚醒度刺激，選擇語言文字刺激和內隱情緒任務接收情緒資訊有利於減弱情緒負性偏向或促進積極情緒偏向的產生。

文獻來源：

Yuan J， Tian Y，Huang X， Fan H， Wei X，（2019）。 Emotional Bias varies with Stimulus type， Arousaland Task setting： Meta-analytic evidences， Neuroscience and Biobehavioral Reviews， 107（2019）， 461-472。

原文下載地址：

https：//www。sciencedirect。com/science/article/pii/S0149763419300697？via%3Dihub

作者：袁加錦教授團隊

排版：喵君姐姐