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为探讨微表情识别训练对低心境的干预效果，研究人员开展了使用微表情训练工具（METV）的 3 周训练研究。发现训练可提升微表情识别能力（METV 分数），调整模型显示低心境改善，社交功能无影响，为抑郁预防提供新方向。
在人类情感交流的微观世界里，面部微表情如同稍纵即逝的密码，承载着丰富的情绪信息。这些持续时间不足半秒的表情，包含愤怒、 contempt、恐惧等七种基本情绪，不仅难以刻意掩饰，还与心理健康紧密相连。过往研究发现，抑郁症患者普遍存在微表情识别能力缺陷，且对情绪信息存在消极解读偏差，例如将中性表情误认为悲伤，这种认知偏差可能进一步加剧心境低落，形成恶性循环。然而，如何通过干预手段纠正这种偏差，改善低心境状态，一直是心理健康领域的重要课题。
为了探索有效的干预路径，英国布里斯托大学（University of Bristol）的研究人员 Kasia Wezowski 和 Ian S. Penton-Voak 开展了一项先导性研究，相关成果发表在《Scientific Reports》。该研究聚焦于微表情识别训练与低心境、社交功能之间的关联，试图验证通过提升微表情识别能力是否能改善情绪状态，为抑郁症的早期干预提供新策略。
研究采用开放标签单组纵向设计，招募 28 名有抑郁症状报告的参与者（排除使用抗抑郁药物者），使用基于面部动作编码系统（Facial Action Coding System, FACS）的微表情训练视频（Micro Expression Training Videos, METV）进行 3 周训练。参与者需完成 4 次正式训练 session，并可自主额外练习。研究通过贝克抑郁量表第二版（Beck Depression Inventory-II, BDI-II）评估抑郁症状，社会功能问卷（Social Functioning Questionnaire, SFQ）评估社交功能，以 METV 测试分数衡量微表情识别能力。
研究结果显示：
- 微表情识别能力显著提升：未调整模型中，训练前后 METV 分数从 37.4% 提升至 57.2%，重复测量协方差分析（ANCOVA）显示时间效应显著（F=20.92, p<0.001, η2=0.446）。调整年龄、性别、教育因素后，训练次数成为关键影响因素，每增加一次训练，METV 分数提升 0.017（p=0.008），表明训练强度与能力提升呈正相关。
- 低心境改善但存在条件性：未调整模型中 BDI-II 分数无显著变化，但调整人口学变量后，训练后 BDI-II 分数从 17.70 降至 16.44（95% CI: 12.52-20.36），效应量较大（η2=0.310），提示微表情训练可能通过纠正认知偏差间接改善情绪。
- 社交功能未受显著影响：无论是否调整变量，SFQ 分数在训练前后均无显著差异（F=0.01, p=0.91），可能与干预周期较短或测量工具敏感度不足有关。
讨论指出，该研究首次证实 METV 训练对微表情识别能力的提升效果优于静态图像训练工具，且其生态效度（贴近真实社交场景）可能是关键因素。尽管样本量小且缺乏对照组，但调整模型中 BDI-II 的改善与神经认知模型预测一致 —— 积极情绪加工能力的提升可预测抑郁症状缓解。这为开发低成本、易实施的抑郁预防工具提供了实证依据，尤其适用于亚临床抑郁人群的早期干预。
研究局限性包括样本量小、缺乏长期随访及神经生理指标验证。未来需通过大样本随机对照试验（RCT）进一步验证效果持久性，并结合功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）等技术揭示神经机制。尽管如此，这项研究为理解情绪认知与心理健康的关系开辟了新视角，微表情训练有望成为抑郁症防治体系中的创新性补充手段。
