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心理学进展 2024年第8期14卷 447-460页

作者：江靖恺刘宏艳浙江理工大学心理学系浙江杭州

“路怒”会显著影响驾驶表现、增加交通事故风险。为了有效预防路怒的发生,研究人员已经开发出多种技术和方法尝试对路怒情绪进行准确识别和实时监测,这包括路怒特质与倾向测量、路怒状态的监测以及情感计算技术的应用。目前的监测技术... 详细信息

“路怒”会显著影响驾驶表现、增加交通事故风险。为了有效预防路怒的发生,研究人员已经开发出多种技术和方法尝试对路怒情绪进行准确识别和实时监测,这包括路怒特质与倾向测量、路怒状态的监测以及情感计算技术的应用。目前的监测技术已有长足发展,但仍存在一些局限和挑战,未来的研究需要综合利用个人特征和情景数据,并增加车内因素的权重分析。Road rage can significantly affect driving performance and increase the risk of traffic accidents. To effectively prevent the occurrence of road rage, researchers have developed various technologies and methods to accurately identify and monitor road rage emotions in real time, including the measurement of road rage traits and tendencies, monitoring of road rage states, and the application of affective computing technology. The current monitoring technology has made great progress, but there are still some limitations and challenges. Future research needs to comprehensively utilize personal characteristics and situational data, and increase the weight analysis of in-vehicle factors.

关键词：驾驶情绪多模态特质测量情感计算状态监测

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探寻攻击行为的神经标志物:来自P300的证据

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心理学进展 2024年第8期14卷 410-422页

作者：李乐毅江靖恺陈楠佘雨娜刘宏艳胡治国浙江理工大学心理学系浙江杭州杭州师范大学附属医院认知与脑疾病研究中心浙江杭州

攻击行为正逐渐上升为一个突出的公共卫生问题,是否能够寻找到攻击性行为的神经标志物,成为了心理学家和神经科学家的共同关注目标。P300被认为可作为独立指标有效预测攻击性行为。本文分别介绍了P300在临床群体、犯罪群体和非临床暴力... 详细信息

攻击行为正逐渐上升为一个突出的公共卫生问题,是否能够寻找到攻击性行为的神经标志物,成为了心理学家和神经科学家的共同关注目标。P300被认为可作为独立指标有效预测攻击性行为。本文分别介绍了P300在临床群体、犯罪群体和非临床暴力风险群体的攻击性行为测量中的应用,评估了研究结果的一致性,并从P300指标的多角度分析及与其他ERP成分的结合、对犯罪群体进行进一步的类型细分、P300的应用场景拓展(如监内暴力预测、暴力行为干预效果评估和正常人攻击风险测量)等三个方面对未来的研究方向进行了展望。Aggressive behavior is gradually emerging as a prominent public health problem. Finding neural markers for aggressive behavior has become a common focus for psychologists and neuroscientists. The P300 is considered to be an independent indicator that can effectively predict aggressive behavior. This article introduces the application of P300 in the measurement of aggressive behavior in clinical, criminal and non-clinical violence risk groups, evaluates the consistency of research results, and looks forward to future research directions from three perspectives: multi-dimensional analysis of P300 predictors and combination with other ERP components, further subdivision of criminal groups, and expansion of the application scenarios of P300 (such as the prediction of violence in prison, the evaluation of the effectiveness of violence intervention and the measurement of the risk of aggression in normal people).

关键词： P300 攻击行为临床群体犯罪群体

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