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摘 要 大量研究证实自闭症谱系障碍（autism spectrum disorder， ASD）患者存在面部表情加工方面的特异性表现，本文回顾了ASD患者面部表情加工的最新研究进展，认为ASD患者面部表情加工特异性可能受面部表情强度、面部表情呈现方式和ASD患者个体差异等因素影响，并通过ASD患者的面孔注视模式及其生理机制加以解释，未来研究可考虑从ASD患者社会信息加工能力的发展进程、ASD患者内部的个体差异等角度进一步探讨ASD患者面部表情加工的内在机制。
关键词 自闭症;面部表情;特异性表现;影响因素
分类号 B849
DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2021.08.007
自闭症谱系障碍（autism spectrum disorder， ASD）是一种以社会交流障碍、限制性兴趣、重复行为为基本临床特征的神经发育障碍，社会交流障碍是该谱系障碍的核心症状，而面部表情识别障碍则是该群体社会交流障碍的典型表现之一（李婷婷， 郭磊， 李帅， 高靖洁， 2019; Emilie et al.， 2014）。在社交生活中，对面部表情准确而有效的识别有助于人们更好地与人交往，故面部表情加工是ASD患者社交障碍研究的一个重要领域。
关于ASD患者面部表情识别的异常最早在面孔图片分类匹配任务中引起关注，Weeks和Hobson等人（1987）发现相比情绪维度（如，快乐），ASD儿童更倾向以非情绪维度（如，帽子）对面孔图片进行分类，表明ASD儿童会忽略来自他人的情绪信号。近年来，Vanmarcke等人（2017）让ASD儿童和普通同龄人对面孔的性别和情绪类别进行判断，发现ASD儿童在判断面部情绪时表现得更为困难，再次验证前人的观点。
目前，随着行为学和神经生理学等多种研究方法的不断发展，国内外已有大量研究证实，相比普通人群，ASD患者在面部表情判断方面存在行为层面和生理层面的特异性表现，但对ASD患者面部表情识别的特异性表现的成因仍未形成统一定论，在研究结果上也仍存在一些矛盾。因此，本文将就ASD患者在面部表情加工上的特异性表现、影响因素及其机制进行梳理，以期为相关理论和实践研究提供参考。
1 自闭症患者加工面部表情的特异性行为表现
面部表情类别加工观（categorical view）将情绪看作由不同的行为和生理反应模式所表征的离散类别，该理论认为存在通过面部构型区分的基本面部表情，这些面部表情被认为是由遗传决定的、普适的和知觉离散的（Ekman， 1993; Ekman， 1999）。这一理论在面部表情的相关研究中长久占据主导地位，致使探讨情绪知觉的研究多采用基本面部表情作为实验材料，关于ASD患者面部表情识别的研究亦多涉及基本面部表情，并发现相比普通人群，ASD患者在面部表情识别上的异常表现主要体现在对中性面部表情和消极面部表情的识别困难，在积极面部表情的识别上表现则相对较好（Eack， Mazefsky， & Minshew， 2015）。具体表现为，一方面，ASD患者存在负性情绪偏向，在识别中性面部表情时更易将其判断为消极情绪（Eack et al.， 2015）;另一方面，ASD患者存在负性情绪识别困难，如在识别恐惧表情时容易误认为愤怒、惊讶或厌恶，对积极面部表情的识别则与普通人群无显著差别（Pelphrey， Sasson， & Reznick， 2002）。Yeung等人（2020）考察了ASD患者和普通人群的面孔感知能力和面部情绪识别能力，分别要求被试判断同时呈现的几张不同角度的面孔图片中哪张与目标正面面孔图片身份一致，以及目标正面面孔的情绪状态，同样发现在对基本情绪的识别中，ASD患者的特异性表现更多体现在对负性情绪的识别上，且ASD患者在情绪识别上的困难并不受其面孔感知能力的影响。另外，在涉及到诸如自尊等基于道德产生的复杂社会情绪的面部表情识别时，ASD患者也较普通人群困难（Evers， Steyaert， Noens， & Wagemans， 2015; Fridenson-Hayo et al.， 2016），这可能与他们对复杂社会情绪的理解能力和移情能力有所欠缺有关。综上，大量研究结果皆表明，ASD患者在加工面部表情时较普通人群更为困难，但也有研究对造成ASD患者加工面部表情的特异性行为表现的原因进行探讨，发现ASD患者的面部表情识别能力还受到面部表情强度（Evers et al.， 2015; Rigby， Stoesz， & Jakobson， 2018）、面部表情呈现方式（Bal et al.， 2010; Leung et al.， 2015）以及个体差异（Haist et al.， 2013; Hyland et al.， 2017; Pelphrey et al.， 2002）等多方面因素的影响。
2 自闭症患者面部表情识别能力的影响因素
2.1 客观因素——面部表情强度
面部表情强度作为提示对方情绪状态的线索之一，对ASD患者识别面部表情的表现存在影响，因此有研究者认为ASD患者在面部表情识别上的困难可能与实验材料的情绪强度有关（Berkovits， Eisenhower， & Blacher， 2017; Wingenbach， Ashwin， & Brosnan， 2017）。郭文斌等人（2018）研究了ASD儿童识别不同表情强度的愤怒面孔和快乐面孔时的表现，发现ASD儿童面部表情识别的正确率与面部表情强度呈正相关，且在识别低情绪强度面部表情时，对快乐表情的识别表现更好，而在识别中等情绪强度和高情绪强度的面部表情时识别愤怒表情的表现更好。Smith等人（2010）的研究同样发现ASD患者对低情绪强度的惊讶面部表情和愤怒面部表情存在识别困难，在高情绪强度水平上则识别正常。总的来说，随着面部表情强度的增加，ASD患者识别面部表情的正确率会随之上升，但始终低于同年龄段普通人群（Evers et al.， 2015; Rigby， Stoesz， & Jakobson， 2018）。 而造成ASD患者对低表情强度面孔的识别表现相对较差的原因，可能与其对面孔的注视特点有关。在识别面部表情时，ASD患者往往对嘴部区域的关注更多，这使得他们更易在低表情强度条件下，仅靠微笑的嘴部活动做出快乐情绪的判断，但低表情强度的愤怒面部表情则更多表现为眉间肌肉收缩（Ekman & Rosenberg，1997），往往会对眼部区域进行回避的ASD患者便可能因信息接收程度相对不足，导致较差的愤怒面部表情识别表现。至于在中等和高强度面部表情条件下识别憤怒表情的表现优于识别快乐表情的表现，则可能与ASD患者较多关注周边负性情绪信息，对威胁性社会信息更敏感有关（范晓壮等， 2020; Fu & Pérez-Edgar， 2019; Garcar-Blanco et al.， 2017; Ghosn et al.， 2018）。 2.2 客观因素——面部表情呈现方式
在增加对面孔尤其是眼部区域的注视时间后，ASD患者与面孔加工相关的脑区活动与普通人群无明显差异，但ASD患者对面孔的注视时间却明显少于普通人群，故有研究者认为ASD患者和普通群体判断面部表情的结果差异可能基于面孔呈现的时间限制，在有充分时间提取面部信息的情况下，ASD患者也能较正确地判断面部表情（Leung et al.， 2015）。林云强等人（2019）向ASD儿童和普通儿童同时呈现多张面孔图片，要求被试搜索多张面孔中与其他面孔的面部情绪不一致的面孔并进行反应，结果发现无论面孔呈现时间长短，ASD儿童对面孔的注视时间均明显少于普通儿童，但随面孔图片呈现时间的延长，ASD儿童对面孔的注视时间也会有所增加，從而对面部表情进行充分的加工和信息提取。当然，在刺激呈现时间已经足够充分时，更久的面孔呈现时间并不会让ASD患者识别面孔的结果产生明显差异。但需要提出的一点是，上述研究皆采用静态面部表情刺激材料，而在现实生活中，社交是一个动态进行的过程，人们会不断对交流对象的面部表情进行快速评估以掌握其当下的心理状态，所以采用动态面部表情刺激材料是一种提高研究结果生态效度的有效途径。Speer等人（2007）采用眼动技术分析了ASD患者对动态和静态两种情绪材料的注视模式，发现ASD患者在注视动态情绪材料时会进一步减少对眼睛区域的注视，增加对身体其他部分的关注。另有研究发现，无论是呈现静态图片还是动态视频，ASD患者对面部表情的识别都明显较普通个体差，相比静态图片，ASD患者在识别动态视频中的面部表情时正确率更低，反应时更长（陈阳， 李文辉， 陈俊赢， 2014; Rigby， Stoesz， & Jakobson， 2018）。然而，在操纵动态面部表情的播放速度后，ASD患者能在慢速播放条件下表现出更好的面部表情识别能力（Bal et al.， 2010）。综上，相较而言，ASD患者在识别动态面部表情时可能会比识别静态面部表情更加困难，但只要延长ASD患者识别单个情绪刺激时的刺激呈现时间，都可能在一定程度上提高ASD患者的情绪识别能力。
2.3 主体因素——自闭症患者的社交动机
社交动机缺乏理论认为，ASD患者因本身缺乏社交动机而较少注意包括面部表情在内的包含社会信息的刺激，从而导致面部表情识别的特异性表现。探索ASD患者社交动机缺乏的行为表现的相关研究也发现，与普通个体相比，ASD患者对面孔的觉察更慢，注视时间也较短，对面孔上承载的社会信息的获取表现出更多的回避（Nakano et al.， 2010; Reisinger et al.， 2020）。Pavlova等人（2017）用食物与盘子组成类似面孔的图形，并按从不像面孔到像面孔的顺序依次向被试呈现，要求正常被试和ASD患者报告摆出的图案是否类似面孔，研究结果发现，ASD患者比正常被试更难探测到面孔信息。但在Akechi等人（2014）进行的类似研究中，向ASD患者与普通人群呈现若干像面孔的物体图片和不像面孔的物体图片，要求他们对物体图片的圆度、微笑强度以及像面孔的程度进行判断，研究结果发现，正常个体和ASD个体在知觉两类物体图片时，对其圆度、微笑强度以及像面孔的程度的判断均无显著差异，这意味着正常个体和ASD个体具有相似的在物体上感知面孔的能力以及面孔评判标准。因此，ASD患者更难探测到面孔信息，可能并非是由于社会信息加工能力的缺乏，而是出于对社会信息的调节回避，即对社会信息的加工动机不足。由此可以看出，ASD患者所表现出的面部表情加工特异性，可能并非是由于他们缺乏识别情绪的能力，而是由于社交动机的缺乏使得他们更倾向于回避社会信息，导致情绪识别表现普遍弱于普通人群。
近年来，一些考察催产素对ASD患者社会信息加工能力的研究也支持了社会动机因素对ASD患者的面部表情加工能力存在影响的观点。根据催产素的社会信息突显性假说（the social salience hypothesis of oxytocin），在注意加工的早期阶段，催产素能增加对情绪线索的注意朝向，对提高社交动机起到重要作用，还有助于增加对中性及情绪面孔的注视，提高对情绪面孔和情绪状态的推断能力（Simplicio & Harmer， 2016; Shamay-Tsoory & Abu-Akel， 2016）。Auyeung 等人（2015）考察了催产素对成年ASD男性患者加工面孔时的注视行为的影响，研究发现催产素能有效提高被试的眼神接触水平，该结果表明，促进个体对面部表情的识别和记忆并增强其积极社交行为的催产素同样能够改善ASD患者对面部表情识别的有效性，从而增强其社交意愿，提升ASD患者社会信息加工能力。此外，也有研究者认为，ASD患者和正常个体在日常社会交流中存在双向情绪识别困难，即ASD患者和正常人群在情绪表达和情绪识别上皆存在差异，如ASD患者在表达悲伤时，面部表情可能与正常个体有所不同，导致正常个体并未意识到ASD个体正在感到悲伤，反之亦然（Keating & Cook， 2020; Kowallik， Pohl， & Schweinberger， 2021; Trevisan， Hoskyn， & Birmingham， 2018），这种双向情绪识别困难可能会逐渐影响ASD患者的社交动机及情绪识别能力，这一点可在后续研究中继续加以验证。
2.4 主体因素——自闭症患者的年龄和性别差异
在普通人群中，面部表情识别能力往往会随年龄的增加而增长，但不同年龄阶段的ASD患者在面部表情识别上是否存在差异尚存争议。一方面，在普通儿童已经能够识别人类的基本情绪时，ASD儿童在基本情绪的识别上仍存在困难，且在判断面部表情时的反应也较健康发展同龄人更慢（Hyland et al.， 2017）。随着年龄的增长，与面孔加工相关的脑区也随之增加，区域间的功能连通性也不断增强，年龄较大的ASD儿童在面部表情识别上相比年龄较小的ASD儿童表现更好，ASD患者的情绪理解能力会有所提高（Haist et al.， 2013）。 另外， 有研究发现， 在加工时间充分的情况下，并未发现ASD儿童和ASD成人在情绪识别方面的差异（Bruce et al.， 2000; Mondloch， Geldart， Maurer， & Le Grand， 2003），但在需要进行速度-准确性权衡时，年龄较大的ASD患者在反应时和准确率上都表现更好，可相比普通人群，ASD成人在情绪识别上仍有困难（Rump， Giovannelli， Minshew， & Strauss， 2009），仍对眼睛和鼻子等面部核心特征注视较少，对嘴部以及下巴、头发、衣服等外部特征注视更多（Pelphrey et al.， 2002）。 综上，ASD患者的情绪识别能力随年龄增长可能有一定程度改善，但是，各年龄阶段的ASD患者的面部表情识别能力都仍较普通人群弱，存在争议的原因可能与相关研究在考察不同年龄段的ASD患者时往往较少考虑被试的言语能力、智商、患病程度等方面的内部差异有关，未来的研究或可更多考虑ASD患者的成长轨迹追踪及其内部个体差异问题。以智商为例，虽然对于普通人群而言，智商与面部表情识别能力并无显著相关，但ASD患者与普通人群的发展轨迹似乎并不相同，随着年龄的增长，普通人群在面部表情识别上的能力发展远远超过ASD患者，因此，当群体间在情绪认知上存在较大差异时，对ASD患者而言，智商可能作为一种补偿机制，在发展轨迹中与年龄存在重要的交互作用，智商較高的ASD患者会表现出比智商较低的ASD患者更好的情绪识别能力，在普通人群中，高智商普通个体和低智商普通个体在情绪识别方面差距则并不显著（Pallett， Cohen， & Dobkins， 2013）。
此外，ASD患者在加工面部表情时的性别差异也值得考虑。普通人群社交和沟通功能方面存在性别差异（Proverbio & Galli， 2016），但由于ASD患者多为男性，许多研究并未直接比较性别变量，仅有少量研究发现年龄较大的女性ASD儿童在社会功能方面受损比男性ASD儿童更严重（Holtmann， Bolte， & Poustka， 2007; McLennan， Lord， & Schopler， 1993; Mahendiran et al.， 2019）。 Coffman等人（2015）考察了面孔感知过程中ASD儿童的性别差异，发现相比男性ASD儿童，女性ASD儿童进行面孔加工时产生的N170潜伏期更长，波幅更小，这意味着男性ASD儿童在加工社会信息方面可能比女性ASD儿童表现更好。由于ASD患者的发病率存在性别差异，面部表情加工能力的发展轨迹也与普通人群有所不同，成人ASD患者在加工面部表情时是否存在明显的性别差异，甚至不同性别的ASD患者的面部表情加工能力发展轨迹是否会和普通人群不同，都值得进一步探讨。
3 自闭症谱系障碍者面部表情加工特异性的相关机制
尽管已有大量关于ASD患者面部表情加工的特异性表现及其调节因素的研究，但其产生机制仍在探讨中。相对而言，研究者们往往更多通过ASD患者对面部表情的注视行为模式和神经生理机制加以考察（Cuve， Gao， & Fuse， 2018; Grossman， Zane， Mertens， & Mitchell， 2019; Leung， Pang， Brian， & Taylor， 2019; Olga et al.， 2018），本文将基于上述角度，梳理近年来关于ASD患者面部表情加工特异性的相关机制研究进展，以加深针对ASD患者面部表情加工特异性的理解。
3.1 自闭症患者对面部表情的注视模式
面部表情识别过程中，对眼睛和嘴巴的注视程度会影响情绪识别的准确率，一些研究者就ASD患者在面部表情识别过程中的注视模式进行探讨，发现ASD患者与普通个体存在显著差异的注视模式可能是造成其面部表情加工特异性的原因之一，且ASD患者对面部表情中的社会信息的注视回避不仅表现在时间上，还表现在空间上（Grossman， Zane， Mertens， & Mitchell， 2019; Jones， Carr， & Klin， 2008; Papagiannopoulou， Chitty， Hermen， Hickie， & Lagopoulos， 2014）。具体表现为，从时间角度来说，ASD患者对面部表情的注视模式的异常体现在对面部表情的首次注视更慢，注视持续时间也较短（Leung et al.， 2015; Reisinger et al.， 2020）;从空间角度来说，ASD患者和普通个体面部表情注视模式的差异体现在对面部不同区域的注视上，普通个体倾向从整体进行面部表情加工且表现出对眼睛区域的偏好，ASD患者对局部或细节的信息更关注，并存在对眼部区域的信息回避（Nakano et al.， 2010）。
对于造成ASD患者面部表情注视模式差异的原因，主要有两种解释，一种是ASD患者将眼睛视作社会性威胁，注视可导致过度焦虑，回避眼睛是一种避免焦虑的适应性行为，为了弥补由于回避眼部区域而导致的信息缺失，ASD患者更关注嘴部区域作为弥补（Joseph & Tanaka， 2003; Moriuchi， Klin， & Jones， 2017），另一种解释认为，ASD患者在加工面孔信息过程中，相比普通个体，注意力难以保持，对眼睛区域包含的社会信息较不敏感，因此对眼睛区域的注视也较少（Dalton et al.， 2005）。除此以外，近年来还有研究者结合自闭症患者面部表情加工特异性的生理机制，对这两种解释加以整合（Cuve， Gao， & Fuse， 2018）。
3.2 自闭症患者面部表情加工特异性的生理机制
许多研究发现，在加工面部表情时，ASD患者的情绪唤醒水平相对较弱，梭状回面孔区、杏仁核以及其它与社会情境加工相关的脑区都存在异常表现，激活程度明显较普通人群低（Atherton & Cross， 2018; Hadjikhani et al.， 2017），但ASD患者对眼部区域的注视时长可以调节ASD患者社会脑网络的激活程度，表现为ASD患者对眼部区域的注视时间越长，与处理社会信息相关的脑区的激活也会随之加强，这表明ASD患者在面部加工过程中，相关脑区可能存在高唤醒和低唤醒两种生理唤醒状态，且生理唤醒程度与对眼部区域的注视时间密切相关（Hadjikhani et al.， 2017; García-Blanco， Yáez， Vázquez， Marcos， & Perea， 2017）。基于此，Cuve等人（2018）提出双通道模型，认为生理唤醒和对眼睛的注视模式皆是导致ASD患者情绪识别困难的基础，两者间存在紧密关联，将这两个因素作为维度，便可根据每个ASD患者在这两个正交维度上的相对位置来判断其情绪识别表现。 Holtmann， M.， Bolte， S.， & Poustka， F. （2007）. Autism spectrum disorders： Sex differences in autistic behaviour domains and coexisting psychopathology. Developmental Medicine and Child Neurology， 49（5）， 361-366.
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Facial Expression Processing Specificity of People with Autism Spectrum Disorder
GU Jing; ZHANG Lin; XU Qiang
（Department and Institute of Psychology， Ningbo University， Ningbo 315211， China）
Abstract
A large number of studies have confirmed that people with autism spectrum disorder（ASD） are special at facial expression processing. This article reviews the latest research about the specificity of facial expression processing in ASD patients， and believes that the specificity of facial expression processing in ASD patients may be affected by factors such as the intensity of facial expressions， the ways of presenting facial expressions， and the individual differences of ASD patients， and it is explained by the face fixation pattern and its physiological mechanism of ASD patients. Future research can further explore the internal mechanism of facial expression processing in ASD patients from the perspective of the development process of social information processing ability of ASD patients and the individual differences within ASD patients.
Key words： autism; facial expression; specific performance; influencing factors
关键词 自闭症;面部表情;特异性表现;影响因素
分类号 B849
DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2021.08.007
自闭症谱系障碍（autism spectrum disorder， ASD）是一种以社会交流障碍、限制性兴趣、重复行为为基本临床特征的神经发育障碍，社会交流障碍是该谱系障碍的核心症状，而面部表情识别障碍则是该群体社会交流障碍的典型表现之一（李婷婷， 郭磊， 李帅， 高靖洁， 2019; Emilie et al.， 2014）。在社交生活中，对面部表情准确而有效的识别有助于人们更好地与人交往，故面部表情加工是ASD患者社交障碍研究的一个重要领域。
关于ASD患者面部表情识别的异常最早在面孔图片分类匹配任务中引起关注，Weeks和Hobson等人（1987）发现相比情绪维度（如，快乐），ASD儿童更倾向以非情绪维度（如，帽子）对面孔图片进行分类，表明ASD儿童会忽略来自他人的情绪信号。近年来，Vanmarcke等人（2017）让ASD儿童和普通同龄人对面孔的性别和情绪类别进行判断，发现ASD儿童在判断面部情绪时表现得更为困难，再次验证前人的观点。
目前，随着行为学和神经生理学等多种研究方法的不断发展，国内外已有大量研究证实，相比普通人群，ASD患者在面部表情判断方面存在行为层面和生理层面的特异性表现，但对ASD患者面部表情识别的特异性表现的成因仍未形成统一定论，在研究结果上也仍存在一些矛盾。因此，本文将就ASD患者在面部表情加工上的特异性表现、影响因素及其机制进行梳理，以期为相关理论和实践研究提供参考。
1 自闭症患者加工面部表情的特异性行为表现
面部表情类别加工观（categorical view）将情绪看作由不同的行为和生理反应模式所表征的离散类别，该理论认为存在通过面部构型区分的基本面部表情，这些面部表情被认为是由遗传决定的、普适的和知觉离散的（Ekman， 1993; Ekman， 1999）。这一理论在面部表情的相关研究中长久占据主导地位，致使探讨情绪知觉的研究多采用基本面部表情作为实验材料，关于ASD患者面部表情识别的研究亦多涉及基本面部表情，并发现相比普通人群，ASD患者在面部表情识别上的异常表现主要体现在对中性面部表情和消极面部表情的识别困难，在积极面部表情的识别上表现则相对较好（Eack， Mazefsky， & Minshew， 2015）。具体表现为，一方面，ASD患者存在负性情绪偏向，在识别中性面部表情时更易将其判断为消极情绪（Eack et al.， 2015）;另一方面，ASD患者存在负性情绪识别困难，如在识别恐惧表情时容易误认为愤怒、惊讶或厌恶，对积极面部表情的识别则与普通人群无显著差别（Pelphrey， Sasson， & Reznick， 2002）。Yeung等人（2020）考察了ASD患者和普通人群的面孔感知能力和面部情绪识别能力，分别要求被试判断同时呈现的几张不同角度的面孔图片中哪张与目标正面面孔图片身份一致，以及目标正面面孔的情绪状态，同样发现在对基本情绪的识别中，ASD患者的特异性表现更多体现在对负性情绪的识别上，且ASD患者在情绪识别上的困难并不受其面孔感知能力的影响。另外，在涉及到诸如自尊等基于道德产生的复杂社会情绪的面部表情识别时，ASD患者也较普通人群困难（Evers， Steyaert， Noens， & Wagemans， 2015; Fridenson-Hayo et al.， 2016），这可能与他们对复杂社会情绪的理解能力和移情能力有所欠缺有关。综上，大量研究结果皆表明，ASD患者在加工面部表情时较普通人群更为困难，但也有研究对造成ASD患者加工面部表情的特异性行为表现的原因进行探讨，发现ASD患者的面部表情识别能力还受到面部表情强度（Evers et al.， 2015; Rigby， Stoesz， & Jakobson， 2018）、面部表情呈现方式（Bal et al.， 2010; Leung et al.， 2015）以及个体差异（Haist et al.， 2013; Hyland et al.， 2017; Pelphrey et al.， 2002）等多方面因素的影响。
2 自闭症患者面部表情识别能力的影响因素
2.1 客观因素——面部表情强度
面部表情强度作为提示对方情绪状态的线索之一，对ASD患者识别面部表情的表现存在影响，因此有研究者认为ASD患者在面部表情识别上的困难可能与实验材料的情绪强度有关（Berkovits， Eisenhower， & Blacher， 2017; Wingenbach， Ashwin， & Brosnan， 2017）。郭文斌等人（2018）研究了ASD儿童识别不同表情强度的愤怒面孔和快乐面孔时的表现，发现ASD儿童面部表情识别的正确率与面部表情强度呈正相关，且在识别低情绪强度面部表情时，对快乐表情的识别表现更好，而在识别中等情绪强度和高情绪强度的面部表情时识别愤怒表情的表现更好。Smith等人（2010）的研究同样发现ASD患者对低情绪强度的惊讶面部表情和愤怒面部表情存在识别困难，在高情绪强度水平上则识别正常。总的来说，随着面部表情强度的增加，ASD患者识别面部表情的正确率会随之上升，但始终低于同年龄段普通人群（Evers et al.， 2015; Rigby， Stoesz， & Jakobson， 2018）。 而造成ASD患者对低表情强度面孔的识别表现相对较差的原因，可能与其对面孔的注视特点有关。在识别面部表情时，ASD患者往往对嘴部区域的关注更多，这使得他们更易在低表情强度条件下，仅靠微笑的嘴部活动做出快乐情绪的判断，但低表情强度的愤怒面部表情则更多表现为眉间肌肉收缩（Ekman & Rosenberg，1997），往往会对眼部区域进行回避的ASD患者便可能因信息接收程度相对不足，导致较差的愤怒面部表情识别表现。至于在中等和高强度面部表情条件下识别憤怒表情的表现优于识别快乐表情的表现，则可能与ASD患者较多关注周边负性情绪信息，对威胁性社会信息更敏感有关（范晓壮等， 2020; Fu & Pérez-Edgar， 2019; Garcar-Blanco et al.， 2017; Ghosn et al.， 2018）。 2.2 客观因素——面部表情呈现方式
在增加对面孔尤其是眼部区域的注视时间后，ASD患者与面孔加工相关的脑区活动与普通人群无明显差异，但ASD患者对面孔的注视时间却明显少于普通人群，故有研究者认为ASD患者和普通群体判断面部表情的结果差异可能基于面孔呈现的时间限制，在有充分时间提取面部信息的情况下，ASD患者也能较正确地判断面部表情（Leung et al.， 2015）。林云强等人（2019）向ASD儿童和普通儿童同时呈现多张面孔图片，要求被试搜索多张面孔中与其他面孔的面部情绪不一致的面孔并进行反应，结果发现无论面孔呈现时间长短，ASD儿童对面孔的注视时间均明显少于普通儿童，但随面孔图片呈现时间的延长，ASD儿童对面孔的注视时间也会有所增加，從而对面部表情进行充分的加工和信息提取。当然，在刺激呈现时间已经足够充分时，更久的面孔呈现时间并不会让ASD患者识别面孔的结果产生明显差异。但需要提出的一点是，上述研究皆采用静态面部表情刺激材料，而在现实生活中，社交是一个动态进行的过程，人们会不断对交流对象的面部表情进行快速评估以掌握其当下的心理状态，所以采用动态面部表情刺激材料是一种提高研究结果生态效度的有效途径。Speer等人（2007）采用眼动技术分析了ASD患者对动态和静态两种情绪材料的注视模式，发现ASD患者在注视动态情绪材料时会进一步减少对眼睛区域的注视，增加对身体其他部分的关注。另有研究发现，无论是呈现静态图片还是动态视频，ASD患者对面部表情的识别都明显较普通个体差，相比静态图片，ASD患者在识别动态视频中的面部表情时正确率更低，反应时更长（陈阳， 李文辉， 陈俊赢， 2014; Rigby， Stoesz， & Jakobson， 2018）。然而，在操纵动态面部表情的播放速度后，ASD患者能在慢速播放条件下表现出更好的面部表情识别能力（Bal et al.， 2010）。综上，相较而言，ASD患者在识别动态面部表情时可能会比识别静态面部表情更加困难，但只要延长ASD患者识别单个情绪刺激时的刺激呈现时间，都可能在一定程度上提高ASD患者的情绪识别能力。
2.3 主体因素——自闭症患者的社交动机
社交动机缺乏理论认为，ASD患者因本身缺乏社交动机而较少注意包括面部表情在内的包含社会信息的刺激，从而导致面部表情识别的特异性表现。探索ASD患者社交动机缺乏的行为表现的相关研究也发现，与普通个体相比，ASD患者对面孔的觉察更慢，注视时间也较短，对面孔上承载的社会信息的获取表现出更多的回避（Nakano et al.， 2010; Reisinger et al.， 2020）。Pavlova等人（2017）用食物与盘子组成类似面孔的图形，并按从不像面孔到像面孔的顺序依次向被试呈现，要求正常被试和ASD患者报告摆出的图案是否类似面孔，研究结果发现，ASD患者比正常被试更难探测到面孔信息。但在Akechi等人（2014）进行的类似研究中，向ASD患者与普通人群呈现若干像面孔的物体图片和不像面孔的物体图片，要求他们对物体图片的圆度、微笑强度以及像面孔的程度进行判断，研究结果发现，正常个体和ASD个体在知觉两类物体图片时，对其圆度、微笑强度以及像面孔的程度的判断均无显著差异，这意味着正常个体和ASD个体具有相似的在物体上感知面孔的能力以及面孔评判标准。因此，ASD患者更难探测到面孔信息，可能并非是由于社会信息加工能力的缺乏，而是出于对社会信息的调节回避，即对社会信息的加工动机不足。由此可以看出，ASD患者所表现出的面部表情加工特异性，可能并非是由于他们缺乏识别情绪的能力，而是由于社交动机的缺乏使得他们更倾向于回避社会信息，导致情绪识别表现普遍弱于普通人群。
近年来，一些考察催产素对ASD患者社会信息加工能力的研究也支持了社会动机因素对ASD患者的面部表情加工能力存在影响的观点。根据催产素的社会信息突显性假说（the social salience hypothesis of oxytocin），在注意加工的早期阶段，催产素能增加对情绪线索的注意朝向，对提高社交动机起到重要作用，还有助于增加对中性及情绪面孔的注视，提高对情绪面孔和情绪状态的推断能力（Simplicio & Harmer， 2016; Shamay-Tsoory & Abu-Akel， 2016）。Auyeung 等人（2015）考察了催产素对成年ASD男性患者加工面孔时的注视行为的影响，研究发现催产素能有效提高被试的眼神接触水平，该结果表明，促进个体对面部表情的识别和记忆并增强其积极社交行为的催产素同样能够改善ASD患者对面部表情识别的有效性，从而增强其社交意愿，提升ASD患者社会信息加工能力。此外，也有研究者认为，ASD患者和正常个体在日常社会交流中存在双向情绪识别困难，即ASD患者和正常人群在情绪表达和情绪识别上皆存在差异，如ASD患者在表达悲伤时，面部表情可能与正常个体有所不同，导致正常个体并未意识到ASD个体正在感到悲伤，反之亦然（Keating & Cook， 2020; Kowallik， Pohl， & Schweinberger， 2021; Trevisan， Hoskyn， & Birmingham， 2018），这种双向情绪识别困难可能会逐渐影响ASD患者的社交动机及情绪识别能力，这一点可在后续研究中继续加以验证。
2.4 主体因素——自闭症患者的年龄和性别差异
在普通人群中，面部表情识别能力往往会随年龄的增加而增长，但不同年龄阶段的ASD患者在面部表情识别上是否存在差异尚存争议。一方面，在普通儿童已经能够识别人类的基本情绪时，ASD儿童在基本情绪的识别上仍存在困难，且在判断面部表情时的反应也较健康发展同龄人更慢（Hyland et al.， 2017）。随着年龄的增长，与面孔加工相关的脑区也随之增加，区域间的功能连通性也不断增强，年龄较大的ASD儿童在面部表情识别上相比年龄较小的ASD儿童表现更好，ASD患者的情绪理解能力会有所提高（Haist et al.， 2013）。 另外， 有研究发现， 在加工时间充分的情况下，并未发现ASD儿童和ASD成人在情绪识别方面的差异（Bruce et al.， 2000; Mondloch， Geldart， Maurer， & Le Grand， 2003），但在需要进行速度-准确性权衡时，年龄较大的ASD患者在反应时和准确率上都表现更好，可相比普通人群，ASD成人在情绪识别上仍有困难（Rump， Giovannelli， Minshew， & Strauss， 2009），仍对眼睛和鼻子等面部核心特征注视较少，对嘴部以及下巴、头发、衣服等外部特征注视更多（Pelphrey et al.， 2002）。 综上，ASD患者的情绪识别能力随年龄增长可能有一定程度改善，但是，各年龄阶段的ASD患者的面部表情识别能力都仍较普通人群弱，存在争议的原因可能与相关研究在考察不同年龄段的ASD患者时往往较少考虑被试的言语能力、智商、患病程度等方面的内部差异有关，未来的研究或可更多考虑ASD患者的成长轨迹追踪及其内部个体差异问题。以智商为例，虽然对于普通人群而言，智商与面部表情识别能力并无显著相关，但ASD患者与普通人群的发展轨迹似乎并不相同，随着年龄的增长，普通人群在面部表情识别上的能力发展远远超过ASD患者，因此，当群体间在情绪认知上存在较大差异时，对ASD患者而言，智商可能作为一种补偿机制，在发展轨迹中与年龄存在重要的交互作用，智商較高的ASD患者会表现出比智商较低的ASD患者更好的情绪识别能力，在普通人群中，高智商普通个体和低智商普通个体在情绪识别方面差距则并不显著（Pallett， Cohen， & Dobkins， 2013）。
此外，ASD患者在加工面部表情时的性别差异也值得考虑。普通人群社交和沟通功能方面存在性别差异（Proverbio & Galli， 2016），但由于ASD患者多为男性，许多研究并未直接比较性别变量，仅有少量研究发现年龄较大的女性ASD儿童在社会功能方面受损比男性ASD儿童更严重（Holtmann， Bolte， & Poustka， 2007; McLennan， Lord， & Schopler， 1993; Mahendiran et al.， 2019）。 Coffman等人（2015）考察了面孔感知过程中ASD儿童的性别差异，发现相比男性ASD儿童，女性ASD儿童进行面孔加工时产生的N170潜伏期更长，波幅更小，这意味着男性ASD儿童在加工社会信息方面可能比女性ASD儿童表现更好。由于ASD患者的发病率存在性别差异，面部表情加工能力的发展轨迹也与普通人群有所不同，成人ASD患者在加工面部表情时是否存在明显的性别差异，甚至不同性别的ASD患者的面部表情加工能力发展轨迹是否会和普通人群不同，都值得进一步探讨。
3 自闭症谱系障碍者面部表情加工特异性的相关机制
尽管已有大量关于ASD患者面部表情加工的特异性表现及其调节因素的研究，但其产生机制仍在探讨中。相对而言，研究者们往往更多通过ASD患者对面部表情的注视行为模式和神经生理机制加以考察（Cuve， Gao， & Fuse， 2018; Grossman， Zane， Mertens， & Mitchell， 2019; Leung， Pang， Brian， & Taylor， 2019; Olga et al.， 2018），本文将基于上述角度，梳理近年来关于ASD患者面部表情加工特异性的相关机制研究进展，以加深针对ASD患者面部表情加工特异性的理解。
3.1 自闭症患者对面部表情的注视模式
面部表情识别过程中，对眼睛和嘴巴的注视程度会影响情绪识别的准确率，一些研究者就ASD患者在面部表情识别过程中的注视模式进行探讨，发现ASD患者与普通个体存在显著差异的注视模式可能是造成其面部表情加工特异性的原因之一，且ASD患者对面部表情中的社会信息的注视回避不仅表现在时间上，还表现在空间上（Grossman， Zane， Mertens， & Mitchell， 2019; Jones， Carr， & Klin， 2008; Papagiannopoulou， Chitty， Hermen， Hickie， & Lagopoulos， 2014）。具体表现为，从时间角度来说，ASD患者对面部表情的注视模式的异常体现在对面部表情的首次注视更慢，注视持续时间也较短（Leung et al.， 2015; Reisinger et al.， 2020）;从空间角度来说，ASD患者和普通个体面部表情注视模式的差异体现在对面部不同区域的注视上，普通个体倾向从整体进行面部表情加工且表现出对眼睛区域的偏好，ASD患者对局部或细节的信息更关注，并存在对眼部区域的信息回避（Nakano et al.， 2010）。
对于造成ASD患者面部表情注视模式差异的原因，主要有两种解释，一种是ASD患者将眼睛视作社会性威胁，注视可导致过度焦虑，回避眼睛是一种避免焦虑的适应性行为，为了弥补由于回避眼部区域而导致的信息缺失，ASD患者更关注嘴部区域作为弥补（Joseph & Tanaka， 2003; Moriuchi， Klin， & Jones， 2017），另一种解释认为，ASD患者在加工面孔信息过程中，相比普通个体，注意力难以保持，对眼睛区域包含的社会信息较不敏感，因此对眼睛区域的注视也较少（Dalton et al.， 2005）。除此以外，近年来还有研究者结合自闭症患者面部表情加工特异性的生理机制，对这两种解释加以整合（Cuve， Gao， & Fuse， 2018）。
3.2 自闭症患者面部表情加工特异性的生理机制
许多研究发现，在加工面部表情时，ASD患者的情绪唤醒水平相对较弱，梭状回面孔区、杏仁核以及其它与社会情境加工相关的脑区都存在异常表现，激活程度明显较普通人群低（Atherton & Cross， 2018; Hadjikhani et al.， 2017），但ASD患者对眼部区域的注视时长可以调节ASD患者社会脑网络的激活程度，表现为ASD患者对眼部区域的注视时间越长，与处理社会信息相关的脑区的激活也会随之加强，这表明ASD患者在面部加工过程中，相关脑区可能存在高唤醒和低唤醒两种生理唤醒状态，且生理唤醒程度与对眼部区域的注视时间密切相关（Hadjikhani et al.， 2017; García-Blanco， Yáez， Vázquez， Marcos， & Perea， 2017）。基于此，Cuve等人（2018）提出双通道模型，认为生理唤醒和对眼睛的注视模式皆是导致ASD患者情绪识别困难的基础，两者间存在紧密关联，将这两个因素作为维度，便可根据每个ASD患者在这两个正交维度上的相对位置来判断其情绪识别表现。 Holtmann， M.， Bolte， S.， & Poustka， F. （2007）. Autism spectrum disorders： Sex differences in autistic behaviour domains and coexisting psychopathology. Developmental Medicine and Child Neurology， 49（5）， 361-366.
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Facial Expression Processing Specificity of People with Autism Spectrum Disorder
GU Jing; ZHANG Lin; XU Qiang
（Department and Institute of Psychology， Ningbo University， Ningbo 315211， China）
Abstract
A large number of studies have confirmed that people with autism spectrum disorder（ASD） are special at facial expression processing. This article reviews the latest research about the specificity of facial expression processing in ASD patients， and believes that the specificity of facial expression processing in ASD patients may be affected by factors such as the intensity of facial expressions， the ways of presenting facial expressions， and the individual differences of ASD patients， and it is explained by the face fixation pattern and its physiological mechanism of ASD patients. Future research can further explore the internal mechanism of facial expression processing in ASD patients from the perspective of the development process of social information processing ability of ASD patients and the individual differences within ASD patients.
Key words： autism; facial expression; specific performance; influencing factors