眉宇間的心靈密碼:臺大陳品豪從「計算社會心理學」解析人類互動

每個大腦都是獨立個體,但為何人們可以在生活中透過表情、眼神順暢交流?
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正在閱讀文章的你,也許才剛和人說完話、傳完訊息。「社會互動」是如此尋常,以致於我們經常忽略,這正是人類心智與演化的一大謎團:明明每個人的大腦物理上都是獨立個體,為何我們卻能在日常生活中順暢交流?面對瞬息萬變、交相影響的互動歷程,當代心理學家如何解析箇中奧秘?

伴隨當代技術與計算科學進步,如今從眉宇之間的臉部肌肉細微變化,到毫秒之內穿梭大腦各區的神經電訊號,都是破譯「社會心智」奧秘的全新途徑。這正是國立臺灣大學心理學系助理教授陳品豪帶領「Computational Human-sociocultural Experimental Neuroscience Lab (CHEN Lab)」 的研究主軸。

C,H,E,N四個單字各自代表計算科學(Computational)、社會文化(Human-sociocultural)、實驗方法(Experimental)、神經科學(Neuroscience),涵蓋陳品豪實驗室的主要研究取向。圖像LOGO則描繪大腦在人際互動當中,神經活動相互牽引變化的情形。
圖片來源/陳品豪

陳品豪的研究取徑為心理學領域前沿的「計算社會神經科學」(computational social neuroscience)或「計算社會心理學」(computational social psychology)。透過計算科學觀點檢視人類互動,注重大量數據的觀測與分析。曾在碩士班階段接受臨床心理訓練的他,對於醫院中的「診間互動」尤感興趣。

安慰劑效應,是「誰」的心理作用?

病人的安慰劑效應,到底是藥丸,還是醫生給了期待的力量?
圖片來源/pexels

你一定聽過「安慰劑效應(placebo effect)」:只要病人相信自己服用了藥物,就算只是普通維生素,仍可發揮心理作用,緩解症狀──說穿了,就是「期待的力量」。

不過「期待」從何而來?是藥罐裡不比米粒大的幾顆藥丸,還是穿著白袍、象徵權威的醫生?陳品豪指出,病患個人的心理作用,不足以解釋安慰劑效應的全貌,醫病關係與雙方互動,才是安慰劑效應得以發生的關鍵場景。

現在我們換個角度:如果是讓「醫生」而非病人相信安慰劑,會發生什麼事?

曾有研究發現,當開立藥物的醫生被蒙在鼓裡,自以為給予了有效藥物、實際上病人仍只是得到安慰劑,療效竟比醫生明知正在開立安慰劑的情況更佳,就彷彿醫生對藥物的信心,可以隔空傳遞至病患心中。這就是「安慰劑效應的社會傳遞現象」

這奇妙的現象,彰顯了醫病關係的重要性,卻也留下待解謎題:所謂「傳遞」究竟是怎麼發生的?總不會是心電感應?為了探究背後的社會心理機制,陳品豪設計了別出心裁的實驗。

陳品豪特別打造實驗器材,透過儀器捕捉醫生的表情,觀測「安慰劑效應」的形成,到底在藥品,還是醫生看診的氛圍?
攝影/林俊孝

「請坐。現在我們開始進行治療。」

參與實驗的近200名大學生被分為兩兩一組,兩人擲硬幣決定擔任「醫生」或「病人」的角色。實驗第一階段,「醫生」先進入模擬診間,得知目前備有兩款藥:號稱能阻斷皮膚受器作用的止痛藥膏Thermedol,以及無任何止痛效果的安慰劑凡士林,兩者質地觸感相同,只有顏色不一樣以供區辨。接著,醫生會親自試用兩種藥膏,體驗到Thermedol的止痛效果確實比較厲害。

但從頭到尾「醫生」都不知道,Thermedol也只是染了色的凡士林,是款根本不存在的假藥名。所謂止痛效果,其實是實驗者偷偷調降了電擊儀器的刺激強度。此階段的用意,是為了在醫生心中「植入信念」,以為Thermedol是真正的止痛藥膏。

接下來,實驗進入第二階段「模擬治療」:「病人」進入模擬診間,在接受儀器的電擊熱刺激前,先由「醫生」分別幫他塗抹凡士林和Thermedol。當然,醫生已經被嚴正提醒不能告知任何關於藥物的資訊,要留給病人自行判斷。

結果發現,從「病人」角度來看,儘管醫生只是默默塗上兩種不知名的藥膏,他們卻明顯感覺到Thermedol止痛效果比凡士林更好。醫生誤以為Thermedol更有效,這份信念彷彿傳到病人身上,發揮真實的生心理效果。

「盡在不言中」的關鍵線索:臉部肌肉微表情

陳品豪研究指出,醫生的「非口語行為」透露某些訊息,讓「病人」不知不覺受到影響,才是「安慰劑效應」的關鍵。
攝影/林俊孝  

既然「醫生」不能開口說出藥膏資訊,唯一可能洩漏蛛絲馬跡的,就是「非口語行為(non-verbal behavior)」。也許「醫生」的神情動作透露某些訊息,讓「病人」不知不覺受影響。

「所有情緒都展現在臉部肌肉的微小改變。比如講課時,只要看一眼臺下同學表情,幾乎就能猜出他們有沒有聽懂。」在無意識間察言觀色,是人類與生俱來的直覺能力。這要如何運用科學方法觀測與重現?

陳品豪指出,近期新興的量化技術可將人類臉部肌肉拆解為大量的動作單元(action unit),並進一步以機器學習方法建立模型,捕捉過去難以捕捉的細微表情,有別於過去心理學家單靠人工觀察、紀錄,可能出現對臉部表情的不一致或錯誤解讀。

實驗第一階段,陳品豪就讓「醫生」在接受痛覺刺激時,先戴上研究團隊自行打造的錄影裝置,紀錄全程表情變化。這些資料就是機器學習的訓練材料,讓電腦去了解「痛的表情」長怎樣,往後任何人、任何時間點的臉部圖像與這組模型之間的相似程度,即可視為客觀的痛覺指標。

透過機器學習方法,由實驗參與者臉部肌肉的動作,進行歸納計算,歸類出各式表情。
圖片來源/陳品豪

對照第二階段「醫生」塗抹兩種藥膏時的表情,陳品豪發現,塗抹凡士林時,醫生由於暗中明白是安慰劑,當看到病人接收電熱刺激,臉色便跟著猙獰,展現「痛」的臉部運動。而在塗抹Thermedol時,就相對一臉輕鬆平靜。

客觀來說,Thermedol與凡士林都不太能止痛,但醫生塗抹兩種藥膏時的神情差異,卻成了病人在面對面情境下解讀藥效的關鍵線索。無須言語,醫生對Thermedol的信心,透過社會互動在無形之中傳遞給病人,隔空促成了安慰劑效應。

醫生對藥物的信念,透過診間互動的非口語行為,無意間傳遞給病人,形成「安慰劑效應的社會傳遞」。當醫生相信藥膏有用,展現在放鬆神情上,病人也跟著相信;當醫生恐怕藥膏無效,表現出猙獰表情,無形中也影響病人信心,導致安慰劑效應降低甚至消失。
企劃腳本/林義宏  美術設計/林柏希

除了分析表情,陳品豪在每次實驗結束,還會請研究助理猜一猜:哪款藥膏是Thermedol?助理們站在實驗室門口,看不到參與者的臉,猜中機率卻高達八成。「原來他們觀察到醫生的手部動作也有微妙差異:塗凡士林時比較隨便,塗 Thermedol 則是緩慢而且小心翼翼。」

由此可見,非口語行為的範圍,絕不僅止於臉部表情。參與社會互動時,我們的身體與感官每一秒鐘都同時在釋放與接收大量資訊,交互影響彼此的思考、情緒與言行。

大疫襲來,人心惶惶:疫情下的集體情緒共振

當世界面臨Covid-19疫情威脅,人們的心境又產生怎樣的共振?
圖片來源/Unsplash

2021年5月,臺灣進入Covid-19疫情高峰,民眾非必要足不出戶,平時熙來攘往的臺北市頓成空城。研究機構中,心理學家原先規劃的資料收集工作,也大多跟著停擺。當時陳品豪被迫演化出一套「生存策略」,既要讓研究工作不致中斷,同時又能以社會心理學研究者的角度關照社會變化。

「面對疫情的未知、威脅,恐懼(fear)是人類典型情緒反應。」陳品豪指出,如同病毒般,人的情緒也會互相感染(emotional contagion),就像見到電影主角落淚,觀眾也會跟著想哭。理論上,當大規模傳染病襲來,人們甚至不必見面,光是新聞媒體不斷散播相關消息,可能就足以讓大眾情緒產生共振──尤其是「恐懼」。

為了檢驗這個理論猜想,陳品豪在「三級警戒」期間,招募一群參與者「參與實驗from home」,他們在家觀看疫病主題相關影片,同時以自家視訊鏡頭捕捉臉部表情。這群在疫情高峰期進行實驗的人,是自然情境下的「實驗組」。相隔四個月後,臺灣逐漸解封,再招募另一群參與者觀看相同影片,作為「對照組」。

每當影片播放一格畫面,觀看者當下的表情也被同時紀錄,最終產出與影片長度相當,如同大量情緒切片組成的時間序列資料。陳品豪首先運用機器學習領域目前既有、預先訓練好的專業情緒模型,將這些資料轉換為「情緒分數」。

「就像《七龍珠》的戰鬥力探測器,看一眼就能讀取敵方戰鬥值。機器計算出對應六大基本情緒的數值,伴隨影片內容變化,個體的六種情緒分數也跟著起伏。」

接著,透過參與者間相關(inter-subject correlation)的統計方法,從兩組別參與者的資料萃取出「快樂」、「悲傷」、「恐懼」等六種情緒的「同步分數」,並以此為根據,利用機器學習「回推預測」每一名參與者實際上屬於「實驗組」還是「對照組」。

結果發現,模型分類達到七成準確率。更重要的是,六種情緒同步分數中,唯一具有效預測力的正是「恐懼」。這表示,實驗組與對照組的表情變化若有任何關鍵差別,那就是在疫情高壓情境下,參與者的恐懼表情更容易出現共振現象

陳品豪發現,人們在疫情肆虐的情境下,恐懼的表情更容易產生共振現象,將更容易遵守規範以共渡難關。
圖片來源/Unsplash

這個現象有何意涵?陳品豪指出,從演化觀點來看,恐懼的神情可有效提醒同伴威脅將至。當疫情或任何大規模威脅出現,集體成員的恐懼情緒共振,則可能促使個體遵循社會規範,有利集體生存。

計算社會心理學:以複雜模型接近複雜世界

科學方法如何剖析幽微人心?過去,心理學家追求「以簡馭繁」,嘗試以理論建立基本法則,簡潔地解釋心智與行為。如今「計算社會心理學」從截然不同的角度嘗試破關,它承認人類心靈的複雜性,善用細緻的觀測與分析技術拆解現象,回答過去難以回答的問題,有時更幫助研究者跳脫模稜兩可的理論濫仗。

在這系列研究中,模糊多變的臉部表情不僅可轉換為精確的肌肉運動量化資訊,更能進一步以機器學習訓練的模型,捕捉個體展現出多大程度的「痛」或「恐懼」。學習新技術,固然是踏入計算社會心理學的門檻之一,但陳品豪強調,思維模式的轉變才是重點:「願意相信世界是複雜的,而且必須透過複雜的模型才能瞭解它。」

「所有東西其實都是訊號。行為反應是訊號,填寫問卷的回答是訊號,我們開口講的話是訊號,腦神經活動也是訊號。就像電影《駭客任務》的世界,一切萬物都是訊號與資料,都是一連串的數字──關鍵在於,我們能不能用理解數字的方式,來理解世界、解析人心。」

陳品豪認為,如何應用計算科學等當代前沿方法學來理解世界與人心,是未來值得探索的方向。
攝影/W. Xiang

採訪撰稿/林義宏
編輯/林俊孝
攝影/林俊孝、W. Xiang

研究來源
Chen, P. H. A., Cheong, J. H., Jolly, E., Elhence, H., Wager, T. D., & Chang, L. J. (2019). Socially transmitted placebo effects. Nature human behaviour, 3, 1295-1305.
陳品豪(2022)。以計算社會神經科學取向探討互動心智及心智的集體影響。國科會專題研究計畫(吳大猷先生紀念獎計畫)。