跨年龄适用的情感图片数据库构建：成人评估与儿童适用性验证

研究人员针对现有情感图片数据库在儿童适用性和情绪分类全面性上的不足，开发了包含10种离散情绪类别的标准化图片库（CAP-D）。通过专家筛选和154名成人被试的情绪标注，建立了566张图片的规范数据，证实了6种情绪的高共识度，并揭示了情绪类别间的关联模式。该研究为发展心理学和情绪调节研究提供了跨年龄段的标准化工具，填补了儿童情绪诱发材料的空白。

　　

情绪研究领域长期面临两大挑战：现有图片数据库（如IAPS、NAPS）缺乏儿童适用性验证，且基于维度模型（效价-唤醒度）的设计难以精准诱发特定情绪。尽管2018年开发的Categorized Affective Pictures Database（CAP-D）采用离散情绪分类法，但其情绪类别代表不均衡，且儿童适用性未系统评估。这些问题严重制约了发展心理学研究和临床干预的效果评估。

以色列本-古里安大学（Ben-Gurion University of the Negev）的研究团队通过多阶段研究构建了新型情感图片数据库。首先由12名专家从OASIS、CAP-D等7个来源筛选出566张适合5岁以上儿童的图片，随后通过154名成人被试（19-40岁）的情绪分类实验，采集每张图片的主导情绪、次要情绪、置信度和情绪强度数据。研究证实该数据库在快乐、爱、平静等6种情绪上具有高共识度（>50%同意率），与CAP-D数据的相关性达0.75-0.85。成果发表于《Acta Psychologica》，为跨年龄段情绪研究提供了首个兼具儿童适用性和离散情绪分类的标准化工具。

关键技术包括：（1）专家评审制筛选儿童适用图片；（2）在线平台Gorilla呈现标准化图片（600×800/450像素）；（3）10类离散情绪（含骄傲、同情等非基础情绪）强制选择；（4）双阶段情绪标注（主导/次要情绪）；（5）9级Likert量表评估置信度和情绪强度；（6）反应时记录。

研究结果方面：

1. 情绪分类代表性：快乐（90张）、爱（94张）等正性情绪占比最高，愤怒（17张）、惊讶（2张）等负性情绪代表性不足，符合"静态图片更难诱发特定情绪"的假设。
2. 共识度分析：H统计量（0.95-2.02）显示，平静（平均同意率65%）、恐惧（60%）等情绪分类一致性最高，验证了图片的情绪特异性。
3. 强度特征：恐惧（Mean=5.63）等负性情绪强度显著高于快乐（Mean=4.87），但正负情绪强度分布存在重叠，支持混合情绪理论。
4. 情绪关联性：发现"快乐-爱"（概率0.22/0.81）、"恐惧-厌恶"（概率0.56）等双向关联模式，印证了情绪网络的连续性特征。

讨论指出，该数据库的创新性体现在：（1）首次整合儿童适用性标准与离散情绪分类；（2）采用H统计量量化情绪分类共识度；（3）揭示静态图片在诱发愤怒、同情等复杂情绪上的局限性。临床价值在于为认知行为疗法（CBT）提供标准化的情绪诱发材料，特别是针对儿童情绪识别训练和情绪调节（reappraisal）研究。未来需补充儿童被试数据以验证发展适用性，并探索动态刺激对提升愤怒等情绪诱发效果的作用。