【摘 要】
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面孔是人际交往与社会互动中最重要的情绪线索,已有大量的研究考察了社交焦虑个体对情绪面孔的眼动行为特点,发现社交焦虑个体在加工情绪面孔时存在异常。这种异常的情绪加工特点,可能是导致其在社会交往中存在障碍的一个重要原因。然而,大量的研究都集中于社交焦虑加工机制的探查,几乎没有客观的生物学标记可以有效地对社交焦虑进行分类和识别。支持向量机（SVM）是机器学习领域中的一种分类算法,主要用于解决分类识别模式
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面孔是人际交往与社会互动中最重要的情绪线索,已有大量的研究考察了社交焦虑个体对情绪面孔的眼动行为特点,发现社交焦虑个体在加工情绪面孔时存在异常。这种异常的情绪加工特点,可能是导致其在社会交往中存在障碍的一个重要原因。然而,大量的研究都集中于社交焦虑加工机制的探查,几乎没有客观的生物学标记可以有效地对社交焦虑进行分类和识别。支持向量机（SVM）是机器学习领域中的一种分类算法,主要用于解决分类识别模式和回归分析,那么是否可以通过SVM来对社交焦虑进行分类识别预测呢?本研究通过采集被试的眼动行为数据,利用SVM来预测分类模型对高、低社交焦虑个体中的分类识别准确率。社交焦虑个体因为面孔刺激的不同,表现出不同的眼动加工特点,本研究验证并比较了在两种不同的面孔刺激下,社交焦虑个体的加工模式及利用SVM分类识别的准确率。实验一探查了社交焦虑个体对单面孔的注意特点,通过问卷测量筛选115名被试（高社交焦虑组55人,低社交焦虑组60人）,采用单一面孔刺激,让被试进行自由观看,刺激呈现时间为10000ms。实验结果表明:高社交焦虑的个体对眼睛区的扫描路径长度增加、总注视次数和总注视时间都较少,并且在愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性表情中都出现了对眼睛区的超扫描和回避现象,支持二价恐惧理论。实验二探查了社交焦虑个体对双面孔的注意特点,通过问卷测量筛选115名被试,采用类似点探测范式的刺激结构（即一张情绪面孔与一张中性面孔配对呈现）,被试对刺激进行自由观看,刺激呈现时间为5000ms。实验结果表明:相比中性表情的面孔刺激,高社交焦虑的个体对威胁性的面孔刺激的总注视时间和总注视次数更少,支持回避假说。实验三利用SVM建立眼动行为和社交焦虑的模型,并利用该模型对社交焦虑进行预测。将实验一中采集到的眼动行为指标作为分类预测的数据集,对该数据集进行分类训练和测试,结果显示,分类预测准确率为80%,敏感性为75%,特异性为86%。将实验二中采集到的眼动行为指标,作为分类预测的数据集,进行建模分类识别,结果显示,预测的准确率为67%,敏感性为62%,特异性为71%。本研究通过将眼动追踪技术与机器学习相结合的方法,进一步验证了社交焦虑个体对情绪面孔的眼动行为加工特点,通过采集到的眼动数据指标,利用支持向量机算法,实现了对社交焦虑个体的分类识别,以期为今后社交焦虑障碍评估及训练提供借鉴和参考。
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