锻炼情境中情绪效益的研究方法

许 昭，程静静，魏 平，毛志雄

(1.北京体育大学 研究生院，北京 100083;2.山东体育学院，山东 济南 250102;3.山东省体育局 科教处，山东 济南 250002;4.北京体育大学，北京 100083)

大量研究验证了锻炼的效益，包括身体效益、心理效益等［1］。与诸多的锻炼效益相比，参与锻炼的人数却不能令人满意，在很多国家都是如此，美国约有49%的人口参与锻炼［2］，而在欧盟国家却只有不到1/3人口参与锻炼［3］。为何很多人不选择锻炼，是这些人没意识到身体锻炼的效益吗?研究表明，锻炼者和非锻炼者在锻炼知识上无显著差异。因此，需要我们进一步探讨影响人们不参与锻炼的因素有哪些。

关于锻炼影响因素的研究，主要集中于认知因素、社会因素和环境因素。但是，这些研究结果对于锻炼行为的解释率都不理想。一项最近的元分析结果显示，建立在锻炼心理学理论上的锻炼行为干预方法，能很好的解释人们的锻炼意图方差(d=0.66，95%CI=.51－.82)，但却不能很好解释人们的锻炼行为方差(d=0.36，95%CI=.22－.50)，以计划行为理论(Theory of Planned Behavior，TPB)为例，能够解释45%的锻炼意图，但只能解释27%的锻炼行为［4］。因此，有必要进一步研究参与锻炼的机制，以制定更有效的锻炼干预策略。

1 情绪与锻炼行为的关系

行为经济学［5－7］和神经科学［8－9］研究结果显示，情绪在行为决策中占有中心地位。Kahneman(1999)［5］在研究中提出，人类的行为受“最大快乐”(maximize pleasure)和“最小悲伤”(minimize displeasure)趋势的影响。此外，Kahneman、Fredrickson、Schreiber 和Redelmeier(1993)［10］研究发现，个体在一项行为中体验到的情绪会影响他决策是否会去重复这项行为。还有研究显示个体对一项行为或某段经历所期望的情绪反应，会决定个体是否会去重复这项行为或某段经历［5、7］。因此，有必要考查情绪对锻炼行为的影响。

与锻炼有关的情绪研究主要集中于锻炼情绪效益的研究，与认知因素、社会因素、环境因素相比，情绪过 程 对 锻 炼 行 为 影 响 的 研 究 相 对 较 少［11－12］。Ekkekakis(2003)［13］在实验室研究中证实了锻炼强度(包括锻炼的自主性)、情绪反应和锻炼坚持性之间的一条因果链，锻炼中的情绪体验影响锻炼坚持性。

2 当前研究存在的问题及发展趋势

2.1 情绪量表的选择

锻炼情境中情绪的测量主要有两种方法:自我报告测量和心理生理测量。目前为止，锻炼情境中情绪的测量以问卷测量法为主。

情绪量表可以分为两类:类别研究法(categorical approach)和多维研究法(dimensional approach)。类别研究法主要指心境状态量表(Profile of Mode State，POMS)、积极情绪消极情绪量表(The Positive Affect Negative Affect Schedule，PANAS)、锻炼诱导情绪问卷(Exercise－Induced Feeling Inventory，EFI)、主观锻炼体验量表(The Subjective Exercise Experience Scale，SEES)等，主要测量情绪的类别。多维研究法主要指情绪量表(Feeling Scale，FS)等，主要测量情绪的整体的变化，而非某种具体的情绪。国内锻炼情境中情绪效益的研究多选用POMS，国外多选用FS。

在锻炼情绪效益的研究中，除了考查锻炼对某种特定负性情绪改善作用的研究设计，如:抑郁、焦虑，应激等，其他考查的是锻炼对一般情绪反应的研究。在这些研究中，更多的是关注情绪的效价(积极—消极)和唤醒度(强—弱)，而不关心情绪的类别，如:慌乱、愤怒等。

Ekkekakis 和Petruzzello(2000;2002)［14－15］提出，锻炼情境中评价基本情绪和核心情绪的变化时，应采用多维研究法而非类别研究法。多维研究法在检验锻炼－情感－坚持性之间关系中更敏感，而类别研究法主要测量的是不同情绪状态是否出现及其重要性。多维研究法优于类别研究法的主要原因有两个:一是多维研究法能全面测量锻炼中的情绪反应，而类别研究法在测量某种特定情绪的同时，可能会忽略其他的情绪状态，而忽略的情绪有可能恰好是预测锻炼坚持性的主要因素。第二，多维测量法只包含单条目，在锻炼前、锻炼中、锻炼后应用更方便，而类别测量法包含多条目，因此在锻炼中应用不方便。特别推荐的多维研究法是环形模型(circumplex model)［16］。

环形模型是一种用于描述具有系统有序的相关模式的一组变量的取向，具有强有力的理论基础和明确的数学属性，可应用于人格研究、情绪情感研究和社会心理学研究。环形模型是互补模型而非竞争模型，各维度之间视为连续的没有截然缝隙［17］。

类别量表中，问卷条目一般较多(≥12)，并且测量同一种情绪的条目分散在问卷中。因为情绪是一种体验，当完成第一个题目后，再做第二个题目时，受第一个题目的影响体验可能开始发生改变，因此影响了测量的效度。多维量表(如:FS)会好一些，但是除测量到的情绪的效价、强度外，不能分辨测量到的是什么情绪，或者不同个体情绪之间的差异。

综合以上因素，如果考查锻炼前后情绪整体的变化，选用多维研究法而非类别研究法。如果要考查锻炼中某种特定情绪状态的变化，类别研究法要优于多维度研究法，如:什么样的锻炼能有效缓解抑郁、焦虑情绪。多维研究法和类别研究法在锻炼行为研究中并非互相排斥的，在研究中可以根据研究目的，选取相适宜的方法。

2.2 施测时间的选择

Kahneman(1999)［5］提出:对锻炼的预期情绪反应，是受对先前锻炼行为情绪反应整体评价的影响，还是受锻炼中累积的瞬时情绪反应的影响?目前为止，这个问题还没有得到很好的回答。

锻炼领域中一般选择前测－后测的实验设计，这对于线性变化的变量测量已经足够，如果锻炼前－中－后情绪的变化是非线性的，如在锻炼中曲线下降，锻炼后接着是急速正向反弹，则会歪曲情绪变化模式。情绪反应取样的基本原则是，取样需要足够充分，能真实代表反应的真实形态，否则，评估程序就会产生扭曲。

（2）走出去，请进来。幼儿园要不吝投入，拿出一部分资金，供教师继续学习进修。重视、珍惜每一次外出学习、观摩的机会，以轮流的方式让教师外出学习，并在学习回来后组织交流反馈活动。或是利用节假日、休息时间，将经验丰富的教师、专家请进来，对教师进行有目的、有计划的在岗培训，还可建立继续教育奖励基金，支持鼓励教师继续自学深造，让教师将继续教育转化为一种自发的行为。

Bluemke，Brand，Schweizer 和Kahlert(2010)［18］研究结果显示，锻炼者将锻炼与积极情绪产生更多关联，非锻炼者将锻炼与消极情绪产生更多关联，这种关联是自发的、无意识的，并且可以通过启动效应(priming effect)来激发。有研究者认为，根据学习理论，锻炼过程中的瞬时情绪反应比锻炼后的情绪反应更能有效预测以后的锻炼行为［19］。因为在锻炼中体验到的情绪会进入人的记忆，形成锻炼—情绪的关联，而这种关联在后续行为的决策中会起到重要作用。因此，了解锻炼过程中情绪的变化有助于提高对锻炼行为的预测力。

除此之外，只测量锻炼前和锻炼后情绪反应的研究，容易得出锻炼能提高积极情绪反应的结论［20］。

综合以上分析，锻炼情境中情绪的测量，不仅要测量锻炼前后情绪的变化，还应该测量锻炼过程中情绪的变化，以帮助我们探讨情绪对锻炼行为影响的机制。

2.3 数据收集方法

目前锻炼情绪效益的实验设计主要有两种:一是选定某种特定的锻炼项目，设定锻炼强度，实验前后测量情绪的变化。二是测量日常生活中身体活动对情绪的影响，采用事后回忆法来获取身体活动、情绪变化的数据。

在选定锻炼项目或身体活动的研究中，锻炼项目都是有计划的、结构性强的，没有考虑低到中等强度的非结构性日常活动，例如:散步等。由此来看，研究没能测量日常生活中身体活动和心境之间的联系，生态学效度低，并且可能会有期望效应等。在测量日常生活中身体活动对情绪的影响的研究中，使用事后回忆法可能会带来回忆偏见，从而使收集到的数据不全，缺乏代表性。

生态瞬时评估法(Ecological Momentary Assessment，EMA)能解决上述问题。EMA 是指一种在自然环境中重复搜集关于当前状态的真实资料的方法。因为是在事件发生时记录，所以EMA 能有效降低回忆偏误，与实验室研究方法相比，所获得的数据具有较高的生态学效度。Stone 等人(2007)［21］认为EMA 有4 个最基本的特点:1)这种方法对行为对象的评定是即时的;2)为了避免行为取样的偏差必须恰当地安排取样时间;3)这种方法需要多次的重复测量;4)这种测量方法适用于被试所在的自然情景，特别适合于研究过程性的问题。由于锻炼本身就具有过程性，因此用这种方法来研究应对是非常适合的。EMA 能提高锻炼和情绪研究的外部效度［22］。

但是，EMA 也存在一定的缺陷，包括:1)在监督受试者遵守协议方面存在困难;2)收集数据的成本太高、被试负担太重，由此可能会导致减少样本量、实验结果不能很好地推广等问题;3)EMA 可能存在由反应性(reactivity)而引起的数据扭曲;4)EMA 还存在数据统计分析方面的困难，EMA 的数据是重复测量获得的，因而往往存在自相关(autocorrelation)的问题，以及因丢失部分数据导致的数据不平衡等问题［23］。对于EMA 数据，一般采用多层分析的方法(Multilevel Analyses)。

尽管EMA 存在一定的缺陷，但由于大大地减小了被试的回忆偏差，相对于设计情境中的锻炼和事后回忆法，EMA 是一种更有效、更准确的方法。

2.4 锻炼强度的标准化

已有研究中锻炼强度的选择都是根据锻炼领域其他实验研究中使用的，如最大心率或氧耗的百分比，而没考虑根据个体的差异选择锻炼的强度，显然这是不合适的。因为，即使两个相同性别、年龄、身体状况的个体，在同一最大强度(如70%)锻炼时，可能会产生两种本质不同的新陈代谢，出现许多不同的生理差异，从而可能导致不同的情绪产生。

锻炼情绪效益的研究中，应充分考虑个体的差异，如用乳酸阈或通气阈来定义锻炼的强度。

2.5 数据处理方法

分析锻炼引发情绪变化时建立在一般线性模型基础上，关注平均值的变化，而个体间变异被看作是误差。然而，被试在面对相同锻炼刺激时，并非作出相同的反应，不仅是量上有区别，甚至变化的方向上有本质区别。如果一组报告情绪变化是一个方向，而另一组报告是相同强度而相反方向(如降低快乐或提高不快乐)，那么两个分散的趋势将彼此抵消，会产生锻炼刺激没导致情绪发生变化的错误结论。

因此，检验锻炼情绪的变化不仅在群体水平上，如平均数，也要考虑个体和亚群体水平。

3 小结

3.1 锻炼情境中，根据不同的研究目的选择情绪的测量法。考查锻炼前后情绪整体的变化，选用多维研究法;考查锻炼中某种特定情绪状态的变化，选用类别研究法。

3.2 锻炼情境情绪的研究中，应重视锻炼过程中情绪的变化。

3.3 在以后的研究中，应更多的利用生态瞬时评估法收集锻炼或身体活动数据，以提高研究的生态学效度。

3.4 锻炼情绪效益的研究中，应充分考虑个体的差异，如用乳酸阈或通气阈来定义锻炼的强度。

3.5 检验锻炼情绪的变化不仅在群体水平上，如平均数，也要考虑个体和亚群体水平。

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