自然灾害图片系统（NDPS）在西班牙人群中的改编与心理测量学评估

《Frontiers in Psychology》：Adaptation and psychometric evaluation of the Natural Disasters Picture System (NDPS) to the Spanish population

　　

摘要

引言：气候变化正在导致自然灾害和极端天气事件增多。这一威胁正在影响亲历者的心理健康。然而，在西班牙背景下开展的实证研究因缺乏文化适应工具而受到限制。方法：在本研究中，研究人员以73名西班牙被试为样本，对自然灾害图片系统（NDPS）进行了改编与验证。研究方法包括探索性因子分析（EFA）、以被试和刺激为截距的混合线性模型（MLM），以及基于机器学习（随机森林）的预测分类。结果：结果证明了原始四个聚类（“令人恐惧的”、“荒凉的”、“中性的”和“愉悦/审美的”）的跨文化稳健性。此外，研究人员识别出一个单维潜在因子，并在机器学习模型中发现“令人恐惧的”（恐惧）与“荒凉的”（悲伤）之间存在显著知觉重叠。讨论：NDPS提供了一组可用于研究风险知觉和情绪诱发的视觉刺激。尽管共同度分布适当且混合线性模型的准确性支持该工具的特性，但研究人员承认样本可能存在局限性。

自然灾害图片系统（NDPS）在西班牙人群中的适应与心理测量学评估：论文解读

一、研究背景与问题

气候变化导致自然灾害和极端天气事件日益频繁，对经历者的心理健康产生显著威胁。已有研究表明，自然灾害会引发负面情绪反应、心理困扰和急性应激，甚至可能发展为创伤后应激障碍（PTSD）。风险知觉在本质上受到快速情绪反应的塑造，Slovic等人提出的“情感启发式”（affective heuristic）强调个体依赖“好”或“坏”的总体感受作为评估危险的捷径。情绪在风险知觉形成中起核心作用，其中“恐惧”维度（缺乏控制、灾难性、后果不可避免）尤为关键。然而，当前用于情绪研究的标准化情绪诱发数据库（SEEDs），如国际情感图片系统（IAPS）、内基情感图片系统（NAPS）和日内瓦情感图片数据库（GAPED），均缺乏对自然灾害全面且生态效度高的图片类别，尤其对火山现象（熔岩流、火山灰、火山碎屑流等）的多样表现覆盖不足。为弥补这一缺口，Merlhiot等人（2018）开发了自然灾害图片系统（NDPS）。鉴于情绪既具有普遍生物基础又受文化背景塑造，且感知风险与情绪反应在特定文化语境中获得意义，依据跨文化评估中有关构念、方法和项目偏差以及等价性（结构、测量单位、全量表）的指导原则，开展NDPS在西班牙人群中的跨文化适应和心理测量学评估十分必要。本研究的主要目的是对NDPS进行西班牙人群的跨文化改编与心理测量学验证，具体目标包括：（1）建立经典维度（效价、唤醒度、优势度）及新维度（确定性）的情感常模；（2）通过探索性分析验证原研究提出的聚类和类别结构；（3）评估视觉刺激在西班牙语境中的心理测量学等价性。

二、研究方法概述

研究对象为西班牙样本，共73名被试（53名女性，17名男性，2名非二元性别，1名不愿透露性别），平均年龄37.2岁（SD = 11.3）。被试通过专业社交网络（LinkedIn）和直接邀请招募，于2024年12月至2025年8月在线完成实验。实验工具为自我评估人偶量表（SAM），包含效价、唤醒度、优势度和确定性四个维度。研究采用PsychoPy编程，在Pavlovia平台在线实施。原始图片库包含154张自然灾害图片（除去1张因版权问题删除），分为A组（72张）和B组（83张）。统计分析方法包括：描述统计与Pearson相关、组间ANOVA、组内相关系数（ICC_2,k）、层次聚类分析（HCA）、K-means聚类、主成分分析（PCA）、探索性因子分析（EFA）、混合线性模型（MLM，以被试和刺激为交叉随机效应）、随机森林机器学习分类、UMAP和t-SNE非线性降维可视化。

三、主要研究结果

（一）初步与信度分析

对A、B两组刺激的维度间相关矩阵进行比较，发现两组相关模式高度一致。组间ANOVA显示，除效价维度存在显著差异外（F(1, 71) = 6.612, p = 0.0122, η2 = 0.0852），唤醒度、优势度和确定性均无显著组间差异，表明分组基本等效。维度间相关分析揭示，效价与唤醒度呈负相关（r = ?0.77），与优势度（r = 0.73）和确定性（r = 0.75）呈正相关；唤醒度与优势度（r = ?0.75）和确定性（r = ?0.74）呈负相关。信度分析显示，单个被试水平的ICC_2,k中等（0.42–0.53），但均值水平的信度极佳（ICC_2,k > 0.98），说明图片平均分极为稳定可靠。

（二）刺激结构分析

探索性聚类分析中，肘部法和轮廓系数建议最优聚类数为2（高/低情绪冲击），但层次聚类树状图显示划分为4个聚类在结构上可行，且能保持与原版（“荒凉”、“中性”、“恐惧”、“愉悦/审美”）的理论等价性，故选择四聚类结构。维度结构分析中，PCA显示第一主成分解释了97.86%的总方差；EFA确认单一因子可解释几乎所有变异，各维度因子载荷均大于0.98，共同度大于0.96，Cronbach's α = 0.992，表明数据存在强单维性。

（三）情绪特征评估

混合线性模型（MLM）结果显示，图片内容解释的方差比例远高于被试差异（效价：图片解释53.03%，被试仅5.36%；唤醒度：48.03% vs 8.23%；优势度：42.41% vs 16.63%；确定性：42.71% vs 13.91%）。将“聚类”作为固定效应引入后，四个维度上聚类主效应均高度显著（p < 0.001，η_p2 = 0.57–0.60）。事后比较显示，“恐惧”聚类具有最低的效价（EMM = 2.97）、优势度（EMM = 3.46）和确定性（EMM = 3.39），以及最高的唤醒度（EMM = 6.62）。除“中性”与“愉悦/审美”之间的比较未达显著外，其余5对聚类比较在四个维度上均显著。对九个概念类别的分析显示，“类别”主效应显著（p < 0.001），其中“受害者”（VI）类效价最低（EMM = 1.73）、唤醒度最高（EMM = 7.39），而“愉悦/审美”（IX）类呈现相反的积极特征。值得注意的是，“荒凉/损失”（II）类比“荒凉/威胁”（I）类诱发显著更低的效价和更高的唤醒度。

（四）探索性数据分析

随机森林分类模型预测图片所属聚类的总体准确率为75.7%，Kappa系数为0.54。“恐惧”、“愉悦/审美”和“中性”聚类的敏感性均高于91%，但“荒凉”聚类敏感性仅36%，且常被误分为“恐惧”。变量重要性分析显示，优势度是分类的最佳预测变量，其次为唤醒度和确定性。UMAP可视化清晰展示低冲击聚类（“愉悦/审美”和“中性”）与高冲击聚类（“恐惧”和“荒凉”）之间的分离，同时显示后两者存在显著重叠，与机器学习模型的混淆结果一致。t-SNE呈现类似模式但分离度稍差。

四、讨论与结论

本研究表明NDPS在西班牙人群中具有可靠性和有效性。最相关的结果是复现了原版的四聚类情绪结构，且维度间的相关模式与原研究完全一致，提供了构念效度的证据。研究中发现的单维潜在结构提示，在面对自然灾害时，效价、唤醒度、优势度和确定性可能并非独立运作，而是汇聚为对情境的整体评估。这一单维性并不否定四聚类结构的有效性，因为MLM显示聚类和类别分别能解释约60%和75%以上的情绪反应方差。随机森林分类与UMAP可视化均揭示“恐惧”与“荒凉”之间的显著重叠，这与威胁情境中恐惧和悲伤在负性效价维度的汇聚一致，符合组件过程模型（CPM）和情感倾向框架（ATF）的预测。此外，对理论类别的分析表明，“损失”比“威胁”诱发更强烈的负面情绪，与Lazarus和Folkman的压力与应对交易模型一致。研究局限性包括样本量较小（N = 73）、通过LinkedIn招募可能产生WEIRD样本偏差、横断面设计无法评估重测信度、自我报告可能存在反应偏差，以及亲历自然灾害被试亚组过小（n = 8）而无法进行组间比较。结论：自然灾害图片系统（NDPS）是适用于西班牙人群的可靠有效工具，在临床和实验研究中具有广阔应用潜力。数据支持层级化评估模型：个体首先对情境进行整体评估（高冲击vs.低冲击/好vs.坏），这由单因子反映；随后各维度（效价、唤醒度、优势度、确定性）在细化这一初始评估为更具体类别中发挥作用，从而形成每个聚类的情绪特征。