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2008 年。波士頓一間實驗室。
一位年輕的研究員正測試經典的“情緒匹配”范式:屏幕上一張張面孔閃現,受試者在怒、悲、喜的固定列表里選詞。這位實驗員做了一個不尋常的動作——把那些情緒詞全部刪掉,只讓受試者自由寫下任何想到的情緒。那次的實驗發現,情緒識別率從75%跌到不足50%,而在偏遠文化群體中,準確率更是近乎隨機。
她后來回憶道:“只需要稍微調整實驗方法,傳統情緒觀一向支持的“情緒識別普遍性”現象便顯著下降。”
這位實驗員名叫麗莎·費爾德曼·巴雷特(Lisa?Feldman?Barrett),是科學暢銷書《情緒:情緒是如何產生的》(2017)的作者。書中,她公然挑戰達爾文以來“情緒普世、面孔萬能”的正統,提出大腦實時“構建”情緒的理論。也是在那本書里,她提出一個新概念——情緒粒度(Emotion Granularity)。
情緒粒度指個體區分并命名情緒體驗的精細程度。高粒度的個體擁有更豐富、準確的情緒詞匯與體感映射。有趣的是,情緒粒度被指出和多個“看似無關”的重要功能有著著向關聯:決策、注意力和內感受。而科學家們也在一次次實驗、復現和質疑中慢慢道出這份結論的原委。
情緒粒度滲透生活
2024年《心理學前沿》的一篇元分析薈萃了43項實驗研究,樣本量近8600名參與者,發現情緒粒度越高,個體對決策框架的轉換越靈活,落入“偏誤”的可能性也越低。換句話說,我們更可以跳出我們的“直覺性思維”,深思熟慮后決策。研究者進一步指出,情緒粒度高的個體在投資情境中的損失厭惡,即“同等程度的收獲和損失的情況下,對損失有更強烈的“痛覺””更低,在并購模擬情境中的過度自信指數總體下降12%。
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