《Frontiers in Psychology》：Sadness and being moved after tragic narrative exposure show opposing associations with state resilience
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摘要
悲剧叙事暴露常常伴随着混合情绪反应，然而具体的情绪成分如何与瞬时的自我报告状态韧性相关联仍不清楚。在一项三条件被试间实验（N = 164）中，研究人员将参与者分配到悲剧动画、悲剧文本或中性纪录片控制条件。在控制暴露前韧性、基线悲伤、基线被感动以及实验条
摘要
悲剧叙事暴露常常伴随着混合情绪反应，然而具体的情绪成分如何与瞬时的自我报告状态韧性相关联仍不清楚。在一项三条件被试间实验（N = 164）中，研究人员将参与者分配到悲剧动画、悲剧文本或中性纪录片控制条件。在控制暴露前韧性、基线悲伤、基线被感动以及实验条件后，暴露后悲伤与暴露后状态韧性呈负相关（β = ?0.447）。相比之下，暴露后被感动在主模型（primary model）中与暴露后状态韧性呈正调整关联（β = 0.202）。然而，在一项控制了更广泛正性和负性情绪的稳健性分析（robustness analysis）中，被感动的关联不再具有统计学显著性，表明这一正性关联可能部分与更广泛的正性情绪重叠。优势分析（dominance analysis）表明，暴露后悲伤对解释方差的模型特异性增量贡献大于暴露后被感动。三组在暴露后状态韧性或韧性变化上未出现显著组间差异。然而，与对照组相比，两个悲剧叙事条件下的参与者在暴露后均报告了更高的悲伤和被感动，且动画条件在被动上的增加幅度显著大于文本条件。探索性分段分析（piecewise analysis）显示，加工流畅性（processing fluency）、叙事传输（narrative transportation）、被感动与韧性变化之间存在若干显著的相邻关联，但完整的序列间接关联未得到支持。这些探索性结果不应被解释为对中介模型的支持。上述发现表明，对悲剧叙事暴露的反应可能涉及混合情绪成分，这些成分与瞬时的自我报告状态韧性存在不同的关联。所有结果均应解释为基于同一时段自我报告数据的调整关联，而非关于韧性结果的因果证据。
**悲剧叙事暴露下的混合情绪与状态韧性：悲伤与被感动的对立关联**
**一、研究背景与问题提出**
悲剧叙事——以苦难、丧失与命运必然性为核心的故事——在情绪研究中常被简单归为负性刺激。然而，观众或读者对悲剧的反应很少是纯粹负性的。个体在体验角色痛苦而产生悲伤的同时，也可能因依恋、牺牲、道德美与价值确认等主题而被感动。已有关于悲伤电影与审美情绪的研究表明，这类体验并不具有情绪纯粹性；相反，悲伤与被感动往往在同一接受情境中共同出现。这一现象将核心问题从“悲剧单纯有害还是有益”转向“悲剧叙事暴露后共现的情绪反应如何与瞬时的自我报告状态韧性相关联”。
本研究中的状态韧性（state resilience）指参与者在当下自我报告的在挑战下适应与恢复的能力，被视为情境敏感的自评构念，而非稳定的人格特质。基于资源保存理论（Conservation of Resources theory）与情绪调节过程模型，悲伤与感知到的丧失和调节需求相关，常伴随能动性下降与调节负担加重，因此可能与较低的状态韧性相关联。而被感动虽非纯粹正性情绪，但常涉及温暖、联结、意义感与核心人类价值的重申，符合拓展-建构理论（broaden-and-build theory）与kama muta理论的预期，因此可能与较高的状态韧性相关联。此外，由于负性信息在短期评估中往往比正性信息更显著且权重更大，悲伤可能比被感动对状态韧性的解释方差有更大的模型特异性增量贡献。目前鲜有研究在同一悲剧叙事范式中同时考察悲伤与被感动对状态韧性的差异化关联。
**二、主要技术方法**
本研究通过Credamo（见数）在线问卷平台从大学和社区招募成年参与者，最终有效样本为164人。研究采用单因素三水平被试间设计，参与者被随机分配到悲剧动画组（n = 53）、悲剧文本组（n = 54）或中性纪录片对照组（n = 57）。研究使用15条目状态韧性量表（State Resilience Scale, SRS）、国际正负情绪量表简版（I-PANAS-SF）、4条目加工流畅性量表、11条目叙事传输量表以及悲伤和被感动的单条目情绪测量。数据分析包括描述统计、Pearson相关、单因素方差分析、多元回归分析、优势分析以及探索性分段回归分析。
**三、研究结果**
**3.1 描述性统计**
总体上，悲伤和被感动从暴露前到暴露后均有所增加（悲伤变化M = 0.69；被感动变化M = 0.75），而状态韧性均值呈现小幅下降（韧性变化M = ?0.07）。加工流畅性高于量表中点（M = 4.37），两个悲剧叙事组的叙事传输水平也相对较高（M = 4.22）。
**3.2 相关分析**
暴露后悲伤与暴露后状态韧性呈显著负相关（r = ?0.441, p < 0.001），而暴露后被感动与暴露后状态韧性呈显著正相关（r = 0.360, p < 0.001）。暴露前状态韧性与暴露后状态韧性呈强正相关（r = 0.612, p < 0.001），支持将其作为协变量。
**3.3 组间比较**
**3.3.1 基线等价性**
单因素方差分析显示，三组在暴露前状态韧性、暴露前悲伤和暴露前被感动上均无显著组间差异，表明基线水平具有可比性。
**3.3.2 暴露后情绪与韧性**
暴露后悲伤（F(2, 161) = 28.323, p < 0.001）和暴露后被感动（F(2, 161) = 11.034, p < 0.001）均存在显著组间差异。两个悲剧叙事组的悲伤和被感动均显著高于对照组，但两悲剧组之间无显著差异。在被感动变化上，动画组显著高于文本组（Tukey p = 0.025），表明动画条件比文本条件引发了更大的被感动增加。三组在暴露后状态韧性和韧性变化上均无显著差异。
**3.4 主回归模型：悲伤与被感动与状态韧性的调整关联**
以暴露后状态韧性为因变量，控制暴露前韧性、基线情绪和实验条件后，暴露后悲伤与暴露后状态韧性呈显著负相关（β = ?0.447, p < 0.001），暴露后被感动与暴露后状态韧性呈显著正相关（β = 0.202, p = 0.004）。模型整体显著（F(7, 156) = 32.28, p < 0.001），解释59.2%的方差。HC3稳健标准误和剔除影响案例的敏感性分析结果一致。当额外控制I-PANAS-SF的更广泛正负情绪后，悲伤的负关联仍显著（β = ?0.137, p = 0.010），但被动过的正关联不再显著（β = 0.089, p = 0.101），表明其可能与更广泛的正性情绪存在重叠。
**3.4.1 优势分析**
在控制实验条件、暴露前韧性和基线情绪后，暴露后悲伤的一般优势权重为0.1412，被动过的为0.0225。悲伤对解释方差的模型特异性增量贡献显著大于被感动，且两情绪共同贡献了增量方差的86.3%（悲伤）和13.7%（被感动）。研究人员强调，这一统计优势不应被解释为心理优先级或因果强度的证据。
**3.5 补充分析：韧性变化与情绪变化**
以韧性变化（暴露后?暴露前）为因变量的补充回归分析显示，与主模型方向一致：当使用情绪变化分数时，悲伤变化对韧性变化有显著负向系数（β = ?0.599, p < 0.001），被动过变化呈正系数但未达到传统显著性（β = 0.145, p = 0.059），可能反映了差分分数固有的测量误差累积。
**3.6 探索性分段分析：审美体验、情绪反应与韧性变化**
在悲剧叙事子样本（n = 107）中，加工流畅性与叙事传输显著正相关（B = 0.354, p < 0.001），叙事传输与暴露后被感动显著正相关（B = 0.885, p = 0.003），暴露后被感动与韧性变化显著正相关（B = 0.159, p = 0.004）。但媒介格式与加工流畅性无显著关联（B = 0.050, p = 0.409），且自助法分析未支持完整的序列间接关联（estimate = ?0.182, 95% CI [?1.037, 0.385]）。因此，探索性结果不支持中介模型。
**四、讨论与结论**
讨论部分指出，本研究的核心发现是悲伤与被感动作为悲剧叙事暴露后共现的情绪反应，与状态韧性呈现对立的调整关联。悲伤的负关联在多种稳健性检验中保持稳定，可结合资源保存理论和情绪调节过程模型加以理解：悲伤带来的感知丧失和调节负担可能在短期内与更低的状态韧性相关。被动过的正关联在主模型中显著，但在控制更广泛正负情绪后不再显著，表明解释需谨慎，其可能与总体正性情绪部分重叠。优势分析中悲伤较大的增量贡献可结合“坏比好更强大”（bad is stronger than good）的观点讨论，但也需考虑测量精度和变异性差异等替代解释。三组间无显著韧性差异，表明媒介格式的组间差异未被检测到，但这不应被解释为媒介格式无关。探索性分段分析显示若干相邻关联显著，但完整序列间接关联不成立。理论贡献包括：强调悲剧反应的混合情绪结构、为拓展-建构理论在急性负性情境中的适用性提供初步实证基础，以及为混合情绪研究提供悲剧叙事情境的实证案例。实际意义在于悲剧叙事材料的效应可能取决于暴露后具体情绪反应而非简单的好坏二分。主要局限包括单条目情绪测量、同一时点自我报告的共同方法偏差、样本代表性有限、对照组为纪录片而非完全匹配的中性虚构叙事、材料未经预实验验证、叙事传输量表和加工流畅性量表的内部一致性较低等。
研究结论为：悲剧叙事的反应不应被理解为单一负性情绪，而可能涉及包括悲伤和被感动在内的混合情绪成分。在主回归模型中，控制暴露前韧性、基线情绪和实验条件后，暴露后悲伤与暴露后状态韧性呈负相关，而暴露后被感动与暴露后状态韧性呈正相关。然而，当额外控制更广泛的正负情绪时，被动过的正关联不再具有统计学显著性，表明该关联应谨慎解读。优势分析进一步表明，在主模型中，暴露后悲伤的模型特异性增量贡献大于暴露后被感动。探索性分段分析显示加工流畅性、叙事传输、被感动与韧性变化之间存在若干显著相邻关联，但未支持完整的序列间接关联。总体而言，悲剧叙事暴露的同一时段自我报告关联可能更适合从共现情绪成分的角度加以理解，而非仅关注负性情绪。由于所有关键暴露后变量均通过同一时点的自我报告获得，这些发现应被解释为瞬时的自我评价性关联，而非实际短期适应或韧性变化的证据。
