本文主要是介绍与健康对照组相比，抑郁症患者在使用人类化身时的面部情绪识别能力-论文笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
研究背景
问题
抑郁症现象普遍
抑郁症通常观察到识别面部情绪的能力不足。这种缺陷的典型特征是能够正确识别悲伤，但难以识别中性和模棱两可的表达，这些表达通常被认为是更悲伤或更不快乐。
研究现状
- 非行为依赖性方法，如MRI和脑电图，
- Behavioral instruments（most widely used and developed)
- before: images photographs
- later: videos (realistic and genuine)
- now: focused on VR（allows for the creation of controlled and practically real environments and situations）
- 用于评估健康状况中面部识别障碍的仪器或方法。
结果
- Indeed: Patients with depression showed a worst performance in facial affect recognition compared to healthy controls.
- But: 发病年龄与情绪识别呈负相关
写作思路
- 阐明研究的背景（问题，现状），研究的意义
- 描述实验的方法and 做出假设
- 直接讲result的数据结果（描述统计）
- Discussion中描述了数据结果对于（推断统计）、局限性讨论
- Method：
- 符合要求
- 人口统计数据
- 使用的变量和测量工具
- 实验的过程
- 统计分析，使用什么工具，具体大概是怎么计算的
知识补充
社会认知
识别、感知和解释社会信息以及促进人际互动
- 情感处理：识别、促进、调节、理解和管理情绪的能力
- 情绪理解（较高层）
- 情绪管理（较高层）
- 情绪面部识别(低层）
- 心理理论
- 认知感知
- 归因风格
一些测试
Emotional Stroop task
Facial Emotions Recognition Test （FERT）
这篇关于与健康对照组相比，抑郁症患者在使用人类化身时的面部情绪识别能力-论文笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
