人类识别马匹疼痛表情的眼动追踪研究揭示物种特异性视觉搜索模式

本研究通过眼动追踪技术首次揭示人类评估马匹疼痛表情时呈现"眼-耳-鼻/口"的物种特异性视觉搜索模式。研究发现不同经验群体对中度疼痛识别准确率相似，但非马术爱好者难以辨别无痛状态，凸显经验在解读马匹细微表情中的关键作用，为改善马匹福利评估提供科学依据。

　　

马作为人类重要的伙伴动物，其福利状况日益受到关注。然而，由于马匹无法用语言表达疼痛，人类往往需要通过面部表情来识别其不适状态。这种跨物种的情感识别存在显著挑战——研究表明，即使经验丰富的马术从业者也可能会误判马匹的情绪状态，而普通公众的识别准确率更低。这种识别困难可能导致马匹疼痛被忽视，进而影响其健康和福利。更复杂的是，目前科学界对人类如何解读马匹面部表情的认知机制知之甚少，特别是人类观察马匹时的视觉注意模式尚未被系统研究。

Van Hall Larenstein University of Applied Sciences（荷兰应用科学大学）联合乌得勒支大学的研究团队开展了一项创新性研究。研究人员采用Tobii Pro 3.0眼动追踪眼镜，记录了108名参与者（分为马术爱好者、宠物主人和无动物接触经验者三组）在评估四种不同疼痛等级马匹面部表情时的眼球运动。这些表情照片已由马麻醉学专家使用视觉模拟评分(VAS)进行标准化标注，疼痛等级包括无痛(VAS 0)、轻度疼痛(VAS 3)和中度疼痛(VAS 4和VAS 6)。

研究主要采用线性混合模型分析三个关键指标：误差分数(ES)、注视点总数(TNF)和平均注视持续时间(ADF)。通过划分眼睛、耳朵、鼻孔和嘴巴四个兴趣区域(AOIs)，系统比较了不同经验组别在识别不同疼痛等级时的视觉策略差异。论文发表在《Applied Animal Behaviour Science》期刊。

关键技术方法包括：1)使用标准化马匹面部表情照片建立四个疼痛等级刺激材料；2)采用Tobii Pro 3.0眼动仪(50Hz采样率)记录视觉搜索行为；3)通过视觉模拟评分(VAS)量化疼痛识别准确性；4)应用线性混合模型分析组间差异和交互效应；5)划分四个兴趣区域(AOIs)进行注视模式的空间分析。

研究结果部分显示：
3.1 误差分数(ES)
参与者对无痛表情(VAS 0)的误判率显著高于其他疼痛等级。马术爱好者在识别无痛状态时准确率明显高于其他组别，但三组在中度疼痛识别上表现相当。

3.2 平均注视持续时间(ADF)
发现显著的"眼-耳-鼻/口"视觉搜索层级：眼睛获得最长注视(平均比耳朵长275ms)，其次是耳朵和鼻孔，嘴巴获得的关注最少。值得注意的是，参与者观察无痛马匹眼睛的时间显著长于中度疼痛马匹。

3.3 注视点总数(TNF)
眼睛区域吸引了最多注视点(比耳朵多5.3个)，且对中度疼痛(VAS 4)马匹的总体注视次数显著多于其他等级。马术爱好者对眼睛的注视次数明显多于其他组别。

讨论部分指出，这是首次发现人类在观察马匹面部时呈现稳定的物种特异性视觉模式，不同于人类观察其他物种时的注意分配方式。虽然中度疼痛信号具有跨物种可识别性，但非专业人士难以准确判断无痛状态，可能导致"过度诊断"。研究还揭示了潜在的疼痛观察回避现象——当感知到马匹可能疼痛时，观察者会减少对眼睛的注视时长，这种反应可能与同理心激活或自我保护机制有关。

该研究的实践意义重大：首先，确立的眼睛优先策略支持将眼周特征作为马匹疼痛评估的核心指标；其次，发现的经验差异强调了专业培训的必要性，特别是提高对无痛状态的识别能力；最后，提出的视觉搜索模式为开发马匹福利培训项目提供了科学基础。研究人员建议未来探索人类为何关注马耳运动，以及这种注意是否基于对耳部信号功能的认知。这些发现不仅推进了人类-动物互动领域的科学认知，也为改善马匹福利实践提供了重要依据。