情感幸福感的测量

邱 林

(华南理工大学工商管理学院，广东 广州 510640)

情感幸福感的测量

邱 林

(华南理工大学工商管理学院，广东 广州 510640)

幸福感作为个体最求的终极目标和政府制定公共政策的出发点，引起了不同领域研究者的共同关注。情感幸福感是主观幸福感的情感成分，同时也是幸福感认知判断的信息来源。要推动情感幸福感研究的进一步发展，就必须为其奠定坚实的测量基础。本研究对情感幸福感测量研究的成果进行了梳理和分析，并展望了未来研究的发展方向。

积极情感 消极情感 测量

一、前 言

幸福是个体追求的终极目标。同时，正如温家宝总理在十一届全国人大三次会议上作政府工作报告时指出的那样，提高人民群众的幸福感也是政府制定公共政策的根本出发点。随着经济与社会的发展，如何衡量人们的幸福感已成为心理学、社会学、经济学和管理学等跨学科领域共同关注的热点问题。

主观幸福感是一个宽泛的、多层面的概念，由认知幸福感(cognitive well－being)和情感幸福感(affective well－ being)构成［1］。认知幸福感即生活满意度，是个体按照一定标准对其生活中各个领域(如工作、家庭、自我等)的满意程度所做出的综合性判断。情感幸福感则是人们对不断发生的生活事件的情感反应，包括积极情感(positive affect，简称PA)和消极情感(negative affect，简称NA)。一般说来，有较多积极情感体验和较少消极情感体验的人更有可能知觉他们的生活是幸福的。因此，积极情感和消极情感是主观幸福感的重要指标。

Kahneman(1999)提出，情感体验在幸福感的科学研究中居于核心地位［2］。Schimmack等人(2002)考察了幸福感的认知成分与情感成分的关系后也发现，生活满意度的认知判断取决于人们的情感体验［3］。本研究将回顾已有的情感幸福感的测量研究，并展望未来研究的发展方向。

二、情感幸福感测量的理论基础:情感的结构

了解情感的结构是认识情感本质的第一步，也是对情感幸福感进行测量和研究的基础。

(一)离散情绪(discrete emotion)与情绪维度

情绪研究中有两个流派，一个流派主张研究离散情绪(也称基本情绪)，而另一个流派则强调研究反映了这些离散情绪内在联系的主要情绪维度［4］。尽管离散情绪很重要，但研究者们发现，很多情绪体验的出现似乎都是相互关联的［5］。例如，喜悦、爱和自豪等不同的愉快情绪体验往往会同时发生，而愤怒、焦虑和悲伤等不愉快情绪也常常会相伴出现。由此可见，这些离散情绪之间存在内在联系，而这一点对揭示情绪的本质有重要意义。另外，由于每一种离散情绪都有其独特的动机属性，并与特定的行为和认知倾向相联系，但研究者对基本情绪的类别和内容尚未形成一致意见，这些因素也给离散情绪的研究结果带来了很大的不确定性。因此，研究情绪维度似乎更有意义。

(二)效价和唤醒:情感的两维结构

在实证研究的基础上，Russell发展出了一个由效价和唤醒两个正交维度构成的情感环丛模型(circumplex model of affect)，并假设任何情感体验都可以用不同的效价和唤醒水平的结合来加以定义［6］。其中，效价是指愉快或不愉快的主观感受，而唤醒则是激活或抑制感受的主观体验。此后另外一些研究也获得了二维结构的情感环丛模型，尽管它们在旋转方法和轴的命名上有所不同，但所有模型都可以被定义为唤醒和效价维度的结合［6］。而且，在自我报告的情绪体验、面部情绪表情评价以及跨文化的情绪词语义分析的研究中，都获得了效价和唤醒这两个情感维度［7］。

需要指出的是，激活并不等同于情感体验的强度。长期以来，研究者都倾向于从理论的角度来把激活定义为强度或情感反应程度，部分是因为情感反应的强度被认为与身体或大脑的激活程度直接相关。但研究发现，激活对于效价反应的强度而言并非必不可少［8］。因此，尽管有些研究者试图强调其中一个维度，但要清楚地描述情感体验，效价与唤醒两个维度缺一不可。

(三)积极情感和消极情感:情感幸福感的构成

虽然愉快和激活从情感描述的意义上讲是有用的，但有研究者认为这两个轴并没有反映形成个体情感体验的根本规律，应该将愉快和唤醒维度旋转45度，从而构成激活的积极情感和消极情感维度［6］。以该理论为基础，Watson，Clark 和 Tellegen(1988)使用与Russell不同的旋转方法，得出了以积极情感和消极情感为轴的情感环丛结构［9］。该结构也成为了当前幸福感研究领域中最广为接受的定义情感结构的理论模型。不过，积极情感和消极情感并不等同于愉快和不愉快情感，因为愉快与不愉快只是涉及到情感的效价维度，而没有体现其唤醒水平。积极情感是指高激活的愉快情感，如积极、警觉、兴奋等;消极情感是指高激活的不愉快情感，如焦虑、愤怒和恐惧等。

Bradburn(1969)提出，积极情感与消极情感是两个相对独立的维度，而不是同一维度的两极，这一观点引起了研究者们的激烈争论［10］。20世纪80年代早期的一些研究都支持了情感幸福感的二维结构。因子分析的结果表明，积极情感和消极情感项目分别负荷于两个因子［10］。人格研究者也发现，积极情感与外倾相关更高，而消极情感与神经质相关更高［1］。但是，Green，Goldman 和 Salovey(1993)向这一观点发起了挑战。他们提出，积极情感与消极情感的区分效度是由测量方法，尤其是被试的默认偏向导致的［11］。Green等人(1993)使用多种形式法(multi－format approach)控制被试的反应风格(即在测量中同时包含了李科特量表和形容词清单)后发现，积极情感与消极情感存在非常高的负相关［11］。

随后，Diener，Smith和Fujita(1995)采用控制更为严格的多种特质多种方法矩阵法重新考察了积极情感和消极情感之间的关系［12］。除了自陈量表外，他们在测量中还使用了日记法来控制记忆效应，并用同伴评价法控制反应偏向的影响。该研究发现，PA与NA虽然有中等程度的负相关(r= －.44)，但仍然是两个相对独立的维度。Watson等(1999)对有关情感结构的研究进行了重新分析后提出，以往研究者们提出的可能会影响情感体验因子结构的方法学问题(如反应偏向、评价形式等)并没有对积极情感和消极情感这两个因子的产生造成影响［13］。另外，研究者们还发现，消极情感与生物学因素的相关更高，而积极情感受环境的影响更大［6］。这些研究为积极情感和消极情感的相对独立性提供了有力的证据。

三、情感幸福感的测量指标:强度和频率

情感体验具有强度和频率两种属性。因此，研究者在对情感幸福感进行测量时，既可选取强度作为指标，也可选取频率作为指标。那么，个体在判断其情感幸福感时，是情感体验频率更重要，还是这些情感体验的强度更有意义呢?Diener等人(1991)对这一问题进行研究后提出，与情感体验强度相比，情感体验频率对整体幸福感而言更加重要［14］。他们对这一结果做了如下解释:

首先，从理论上来看，导致强烈积极情感体验的内在原因也同样会导致强烈的消极情感体验，而两种高强度的情感体验往往会因此而抵消。其次，由于高强度情感体验的实际发生频率都很低，因此它们对整体幸福感的影响也就较小。最后，情感体验频率的测量结果具有更好的心理测量学属性。因为要决定个体在某一时刻是否体验到积极或消极情感并不困难，而且对不同的个体而言有相似的意义，但要准确报告个体所感受到的积极或消极情感的强度则难得多，而且情感强度的度量标准也可能会因人而异。另外，在对相对较长时期的情感体验进行测量时，测量结果的有效性较取决于被试回忆的准确性，而人们对情感体验的频率信息的回忆明显优于对强度信息的回忆。

尽管在进行整体情感幸福感判断时，频率测量在理论和实证上似乎都比强度测量更加可靠［15］，但也有一些证据表明，情感体验强度的信息也不能被忽视。例如，Wirtz等人(2003)对假期间人们的情感体验进行了多次取样后发现，情感强度比频率能更好地预测下次再以同样的方式度假的愿望［16］。另外，情感强度还代表了情感体验的质量，因为低强度的情感体验更易被遗忘［14］。因此，强度信息对于情感幸福感的研究而言也是有意义的。

四、情感幸福感测量的时间取样:即时与整体情感体验

情感幸福感既可以是即时的情感状态，也可以是基于一段时间(从一天到一年不等)的整体情感体验。在对情感幸福感进行测量时，如果对人们特定时间点的情感体验取样，则可以获得即时情感幸福感水平。另外，也可以通过要求被试用内省评价的方法来获得其一段时间以来的整体情感体验。

之所以强调对即时和整体情感体验的区分，是因为它们有可能反映了不同的心理现象。因为有些事件在当时经历的时候也许是不愉快的，但事件过去之后个体可能会以积极的方式来对其加以解释。这也就意味着，如果研究者将即时情感体验整合为整体报告的时候会存在某些偏向［15］。而且，在进行情感体验的整体判断时，人们可能会对某些高峰体验瞬间赋予很大的权重，并会非常关注这种情节如何结束，这就是所谓的“高峰/结局定律(peak/end rule)”［17］。另外，Diener等人提出，在某一个特定的时间点上，积极情感与消极情感高负相关，但一段时间内的整体积极和消极情感水平的相关则会大大降低［12］。但Larsen和 Ketelaar(2001)却发现，在某些情景中人们可以同时体验到积极情感和消极情感［18］。所以，尽管即时情感幸福感和整体情感幸福感相关，但二者并不相互等同。虽然目前对这两种不同模式的情感体验的成因和所代表的意义还在探索之中，但很显然，整体评价和即时测量获得的信息对情感幸福感的研究都非常重要。

五、情感幸福感的测量方法

(一)自陈量表法

幸福感是一个非常主观而且复杂的概念，幸福的评价标准也往往因人而异。而且，由于人们对幸福这一术语非常熟悉，所以许多量表就直接要求人们报告他们有多幸福。因此，对整体幸福感的研究中较多地采用了基于回忆的自陈量表，即要求参与者报告其某一段时间内的情感体验。

情感幸福感研究早期出现了一些单题量表，例如Andrews和Withey编制的D－T量表就是要求被试用7点量表回答“总的说来你觉得你的生活怎么样?”，1表示快乐(Delighted)，7表示糟糕(Terrible)。为了避免语言和文化差异可能产生的问题，研究者们还编制了一些非言语性的量表，如Cantril的梯形量表和山形量表，Andrews与Withey的脸形量表等［19］。由于单题量表不能体现情感幸福感的内在结构，而且信度也受到质疑，现在已经很少在研究中单独使用。

随着情感幸福感二维结构的确认，一些分别评价积极情感和消极情感的多维量表相继出现。早期研究中应用较多的就是Bradburn(1969)编制的情感平衡量表(Affect Balance Scale，简称 ABS)［10］。ABS包括积极情感、消极情感两个分量表，二者得分的差被称为情感平衡。该量表简单易用，但有以下缺点:(1)积极情感量表中的项目似乎更多地反映唤醒水平;(2)项目中包含了非情感内容;(3)只是简单地询问事件是否发生，却没有考虑到情感体验频率和强度;(4)可能受到默认反应偏向以及天花板和地板效应的影响［20］。

20世纪80年代，出现了更多心理测量学属性良好的多维测量工具。其中，Kammann和Flett编制的情感量表2用于情感体验频率的测量，而Larsen则编制了情感体验强度量表［20］。近年来在国外幸福感研究中使用最多的是Watson，Clark和Tellegen(1988)编制的积极情感消极情感量表(Positive Affect Negative Affect Schedule;PANAS)，其信度和效度也得到了一致的验证［6］。国内学者张卫东等人(2004)通过比较中、美大学生的 PANAS测量结果，验证了其跨文化效度［21］。PANAS包含积极情感和消极情感形容词各10个，施测简单，而且还可以通过指导语来改变测量的时间框架，或在情感体验强度和频率之间进行转换，具有较大的灵活性。但该量表也并非完美无缺，有研究者批评其中的一些项目并不属于情绪描述词，如专注的(attentive)、强大的(strong)等［6］。

尽管目前基于回忆的自陈量表被广泛应用于情感幸福感测量，而且大都具有良好的信度和效度，但研究者也不能忽视其潜在的风险［22］。首先，社会赞许是对自陈量表施测结果产生影响的一种重要的反应偏向因素。虽然社会赞许可能是一种个体差异，而不一定是一种人为的反应倾向，但是印象管理会降低自陈量表的测量效度却是不争的事实。其次，记忆是一个建构过程，而不是简单的信息获取过程。也就是说，个体在使用自陈量表进行情感幸福感评价时，并不是简单地回忆过去的真实体验，而是个体依据当时的情景进行加工后的记忆结果。因此，自陈量表的施测结果受情景的影响也较大。

(二)情感幸福感测量方法的发展

为弥补基于回忆的自我报告法内在的不足，研究者们发展了以下情感幸福感测量方法。

1.记录非言语行为

非言语行为的记录既可以在自然情景中进行，也可以通过记录从被试生活中取样而来的刺激反应(如手势、姿势、面部表情等)来实现。而且，这些非言语行为还可以反应不是由语言直接中介的情绪成分。例如，在对被试进行有关其生活状况的访谈中，可以对其进行录音、录影。除了言语内容之外，面部表情和语调变化等都可以作为评价情绪反应的指标。有些非言语的指标(如语调)不是那么容易控制，但是它们却不易被印象管理所影响［20］。

2.同伴评价

同伴的报告往往是以被评价者的外部行为为线索而获得，因而不易受到与自我报告相同的误差来源的影响［23］。虽然同伴评价有其内在的局限性，例如，评价者通常只能了解被评价者某一种情景(如工作或生活)中的情况，而不能对其整个生活状况形成全面的认识，但它提供了另外一种有价值的资料来源，有利于降低因反应偏向而导致的误差，因此也是自我报告的有效补充。

3.生理测量法

情感体验会导致相应的生理变化，而生理指标的突出优点就是其客观性。尽管目前情感体验的生理测量法还不太成熟，但已经有一些研究使用了生理指标来对被试的幸福感进行测量［20］。例如，心率反应、皮肤电、皮质醇、去甲肾上腺素等，都可以提供个体情绪状态的信息。尤其是神经科学的进一步发展，ERP、FMRI和PET等先进的无损伤神经成像技术的使用，使人们揭示情绪的脑机制成为可能。虽然生理测量法并非没有瑕疵，但其结果客观、稳定，具有自我报告法所缺少的优点。

4.认知测量法

Seidlitz和Diener(1993)的研究发现，对快乐和不快乐事件记忆的测量，可以提供个体主观幸福感有意义的信息，而且受自我表征方式等自陈量表误差来源的影响较小［24］。但考察信息加工深度等认知测量法，在情感幸福感的测量中并没有引起足够的重视。幸福感具有跨时间和跨情景的稳定性也提示，高幸福感的人和低幸福感的人可能在某些长期形成的观念上存在差异［10］。因此，记忆、启动和注意范式等都可以用于情感幸福感的测量。Walker和Schimmack(2008)还尝试将内隐联想测试应用于幸福感测量，虽然他们发现IAT所能解释的有效方差低于自评和同伴评价，但这一方法的有效性仍有待进一步研究［25］。

5.体验取样技术

为了控制回忆可能产生的偏差，研究者还可采用体验取样(experience sampling)技术对情感体验进行即时评估［26］。该技术要求被试用随身听、笔记本电脑等工具随机记录他们当时的情感体验，所以相比依赖于回忆的自我报告法，受记忆扭曲和错误记忆的影响要小得多。而且该技术一般都要求被试一天之内做多次记录，这样就可以控制并分析情景因素对情感状态的影响。体验取样用于情感体验测量的效度也得到了实证研究的支持［26］。体验取样技术能较好地控制情景和记忆等因素对测量结果的影响，但该方法成本高，而且要求被试随机报告其情感体验，在某些时候他们可能不能或不愿意报告，从而导致测量误差的增加。

6.日重现法

Kahneman等人在体验取样法的基础上，提出了一种新的测量幸福感的方法——日重现法(Day Reconstruction Method;DRM)［27］。该法将时间—预算法和体验取样法结合起来，要求参加者利用专门为减少回忆偏差而设计的程序，系统地重现他们一天生活中的片段和活动，并报告他们当下的情感体验。该法通过唤起参与者前一天的语境，从而有意地引导出特别的和近期的记忆，因而可以减少回忆的错误和偏差。与体验取样法相比，日重现法具有能够有意再现那些靠探查实时体验获得的信息的优势。另外，尽管日重现法是一种用于个体情感体验的微观测量方法，但也可以用于对整个社会的幸福水平的宏观描述。

六、总结与展望

某一领域研究的发展必须建立在坚实的测量基础之上，因为测量的不足会导致产生误导性的结果。要充分测量情感幸福感的内涵，就必须了解其结构，并对此形成基本的共识。这样研究者就可以围绕一个统一的结构来思考和探索，并用相同的术语来描述情感现象，从而推进对情感幸福感内涵的理解。随着研究的发展，研究者在情感幸福感的结构和测量的争论中已经达成了以下共识:(1)尽管离散情绪也很重要，但由于对离散情绪的界定不一，以及这些离散情绪之间存在内在的联系，对更为宽泛的情感维度的研究因而显得更有意义;(2)情感幸福感可以被描述为由积极情感和消极情感两个独立维度构成的二维结构空间。

积极情感与消极情感的相对独立性是情感幸福感测量研究中获得的一个非常重要的结论。对积极情感与消极情感的独立性的确认，其意义并不仅仅在于澄清了积极情感和消极情感之间有着怎样的关系这一重要问题，它还有力地支持了人本主义心理学家关于拥有积极情感与远离消极情感对获得幸福感而言同样重要的观点。因此，要想获得幸福，在减少消极情感的同时还必须增加积极情感［28］。

在情感幸福感测量中，基于回忆的自陈量表被广泛使用。虽然这种测量手段有其内在缺陷，但它仍将是情感幸福感测量中最常用的方法，因为该方法可以用比其它方法更容易的方式获得有效的信息［23］。但是，国内研究者在使用西方自评量表时，应充分考虑其跨文化的适用性，因为东西方文化会对积极情感和消极情感赋予不同的意义［29］。而且，在检验西方量表的信度和效度之前，还要考察其项目取样的适当性。Schimmack(2007)在回顾了情感幸福感测量方法的研究后提出，研究者应该对测量工具的项目内容给予更多的关注，因为不同的项目内容有时会导致不同的测量结果［23］。而已有的研究表明，在情感体验的内容上是存在文化差异的［1］。张卫东等人(2004)发现，PANAS中“警觉的(alert)”这一情感体验在美国样本中只在积极情感因子上有负荷，而在中国样本中却同时在积极和消极情感因子上都有较高的负荷［21］。邱林等人(2008)在对PANAS进行本土化修订时，也发现原量表中的很多项目都在甄选过程中被删除［30］。

另外，虽然从传统心理测量学意义上讲，情感幸福感自陈量表有良好的信度和效度。如果受研究条件的限制只能使用一种测量工具时，一般都可以选用自陈量表。但由于情感体验是一种多通道的现象，包括生理的、面部的、非言语的、认知的、行为的等成分，研究者应该尽可能地使用多种测量方法，以减少评估测量误差，并提供情感幸福感不同来源的信息。从理论上讲，只有当不同的测量结果能够聚合时，才可以确认测量结果的可靠性和有效性。

最后，测量方法的发展，总是以相关构念的理论研究为基础。随着研究的深入，研究者不断吸收情绪理论、认知心理学以及神经科学领域研究的新成果，并引进和发展了一些新的测量方法。然而，各种测量方法都有其优点和不足。尽管很多研究都表明各种情感体验的测量方法之间获得的结果存在一定的聚合效度，但获得的相关通常并不够高(Schimmack，2009)［31］。也就是说，现有的测量方法尽管被认为是有效的，但都在一定程度上受到了失真和偏向的影响。而且，几乎没有哪一种方法具有比其它方法压倒性的优势，或者说可以称得上是情感幸福感最终的或最好的测量方法。Borsboom(2006)曾经指出，社会科学研究中普遍存在一种谬误，即将测量结果等同于概念内涵［32］。但事实上，测量结果只是研究者在对概念操作化的过程中产生的不完全指标。因此，对情感幸福感的结构进行深入地探讨，仍是未来研究的重要任务。

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Measuring Affective Well-being

(By QIU Lin)

As the ultimate goal of individuals＇behaviors and the starting point of governments＇public policies，well-being has attracted much attention of the researchers in various fields.Affective well-being is the affective component of subjective well-being，and it is also the important information source of the cognitive well-being.The development of the research on affective well-being has to be based on effective measurement.This article reviewed the studies on measurement of affective well-being，and prospected the future research.

positive affect;negative affect;measurement

邱林(1972—)，男，湖北荆州人，心理学博士，华南理工大学工商管理学院讲师。

广东省哲学社会科学“十一五”规划2009年度项目(090－14)，华南理工大学社会科学青年基金项目(2009)，华南理工大学中央高校基本科研业务费项目(2009ZM0147)

2011－05－10

B842.6

A

1000－5455(2011)05－0137－06

【责任编辑:王建平】