数据驱动的情绪调节模式分类

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Guassi Moreira, J. F., Sahi, R. S., Calderon Leon, M. D., Saragosa-Harris, N. M., Waizman, Y. H., Sedykin, A. E., Ninova, E., Peris, T. S., Gross, J. J., & Silvers, J. A. (2024). 数据驱动的情绪调节模式分类. Emotion, 24(5), 1125–1136. [https://doi.org/10.1037/emo0001306](https://www.simplypsychology.org/ https://doi.org/10.1037/emo0001306)

关键点

该研究识别了情绪调节策略使用的一种类型学，包括三个集群：经常使用所有策略的人（Hi），不常使用所有策略的人（Lo），以及有选择地使用某些策略的人（Mix）。
属于Mix集群与更好的心理健康结果相关，包括较低的焦虑、抑郁、一般痛苦和感知压力。
认知重评和情境选择的增加使用，以及抑制和分心的减少使用，与更好的心理健康结果相关。
这种类型学在多个样本和时间上都是稳定的，表明它代表了有意义的个体差异。
尽管具有信息性，但该研究存在局限性，例如主要依赖自我报告的测量方法，未考察策略有效性的背景影响。
理解个体在情绪调节策略使用上的差异对心理健康评估和治疗方法具有重要意义。

研究理由

情绪调节在心理健康和幸福感中起着关键作用。

尽管先前的研究已经考察了个体情绪调节策略的使用和有效性（Gross & John, 2003; Webb et al., 2012），但对于个体如何组合使用多种策略知之甚少。

最近关于“多调节”的研究表明，人们可能会一起使用各种策略（Ford et al., 2019），但尚未形成正式的情绪调节策略使用类型学。

识别这种类型学可以增进对个体在情绪调节上的差异的理解，并为临床干预提供指导。

此外，考察策略使用模式与心理健康症状之间的联系，可以为适应性和非适应性调节方法提供洞见。

本研究旨在通过使用数据驱动的方法来识别情绪调节策略使用的类型学，并调查其与多个样本的心理健康结果的关联。

假设1：存在可分类为类型学的不同情绪调节策略使用模式。
假设2：集群成员身份与心理健康症状的差异相关。
假设3：个别策略与心理健康结果的关联不同。
假设4：情绪调节策略使用模式随时间稳定。

方法

研究人员使用了六项独立样本中的1,492名参与者的计算技术、心理测量模型和增长曲线建模的组合。

程序

参与者完成了情绪调节策略使用和心理健康症状的自我报告测量。

研究人员随后使用K-Medoids聚类法根据策略使用模式识别群体。

他们考察了各集群之间心理健康症状的差异，并使用岭回归法调查个别策略与结果之间的关联。

样本

使用了六个独立样本，包括在线和实验室参与者。样本大小从101到406不等，总共有1,492名参与者。

参与者主要是年轻人，平均年龄从18.36岁到41.56岁不等。性别和种族/民族组成因样本而异。

测量工具

扩展情绪调节问卷（E-ERQ）：评估五种情绪调节策略的使用（重新评价、抑制、分散注意力、选择性注意、情境选择）
正负情绪量表（PANAS）：测量特质正性和负性情绪
伯克利表达性问卷（BEQ）：评估情绪表达性
简明心境和焦虑症状问卷（Mini-MASQ）：测量焦虑和抑郁症状
感知压力量表（PSS）：评估感知压力水平

统计测量

使用K-Medoids聚类法识别情绪调节策略使用模式
使用岭回归法考察策略与心理健康结果之间的关联
使用增长曲线建模评估集群差异的纵向稳定性
使用交叉验证技术评估策略的预测效用

结果

假设1：存在可分类为类型学的不同情绪调节策略使用模式。

结果：K-Medoids聚类法在各个样本中一致识别出三个集群：Hi（频繁使用所有策略）、Lo（不频繁使用所有策略）和Mix（有选择地使用策略）。

假设2：集群成员身份与心理健康症状的差异相关。

结果：Mix集群显示出最适应的心理健康状况，与其他集群相比，焦虑、抑郁、一般痛苦和感知压力较低。Lo集群显示出最不适应的状况。

假设3：个别策略与心理健康结果的关联不同。

结果：重新评价和情境选择的增加使用与更好的心理健康结果相关，而抑制和分散注意力的增加使用与较差的结果相关。

假设4：情绪调节策略使用模式随时间稳定。

结果：集群成员身份在两周内表现出高稳定性（75.16%的一致性），并能预测60天内的焦虑症状。

洞见

本研究为情绪调节策略使用的一种可靠类型学提供了证据，表明个体倾向于落入三种模式之一：频繁使用所有策略、不频繁使用所有策略或有选择地使用某些策略。

重要的是，有选择地使用策略（Mix集群）与最佳的心理健康结果相关。这表明灵活地运用不同的策略可能比始终高或低地使用所有策略更为适应。

这些发现扩展了先前的研究，通过同时考察多种策略并识别个体间的使用模式，提供了更细致的情绪调节理解。

这种模式在时间和多个样本中的稳定性表明，这些模式代表了有意义的个体差异。

未来研究可以探讨：

这些调节模式在生命周期中的发展
针对特定策略使用模式的干预是否比针对单一策略的干预更有效
上下文因素如何影响不同调节模式的有效性

优势

多项研究中的大样本和多样化样本（总N = 1,492）
使用高级统计技术（K-Medoids聚类、岭回归）
同时考察多种情绪调节策略
包括横断面和纵向数据
在独立样本中复制结果
评估情感和临床症状

局限性

主要依赖自我报告的测量方法
对策略有效性上下文影响的有限考察
样本主要来自西方文化的年轻人
大多数分析的横断面性质限制了因果推论
聚焦于特定的五种情绪调节策略

这些局限性表明在推广到其他年龄段或文化背景下应谨慎。自我报告的测量方法可能无法完全捕捉实际策略在现实世界中的使用情况。此外，不同调节模式的有效性可能因上下文而异，这在本研究中未进行广泛考察。

临床意义

识别不同的情绪调节策略使用模式对理解个体在情绪功能和心理健康上的差异具有重要意义。

临床上，这种类型学可以为评估和治疗方法提供指导。例如，属于Lo集群的个体可能受益于增加总体策略使用的干预，而属于Hi集群的个体可能需要帮助进行选择性策略实施。

发现Mix集群显示出最佳的心理健康结果表明，策略使用的灵活性可能是情绪健康的关键。

这与新兴的情绪调节灵活性视角（Chen & Bonanno, 2021）相一致，并突显了在临床干预中教授多样策略的潜在好处。

集群成员身份随时间的稳定性表明，这些模式可能代表相对持久的个体差异。这可能有助于基于个体的调节倾向来识别心理健康问题的风险个体。

可能影响结果的变量包括：

文化背景和与情绪表达相关的价值观
发展阶段和认知能力
心理病理学或其他个体差异的存在

参考文献

主要参考文献

Guassi Moreira, J. F., Sahi, R. S., Calderon Leon, M. D., Saragosa-Harris, N. M., Waizman, Y. H., Sedykin, A. E., Ninova, E., Peris, T. S., Gross, J. J., & Silvers, J. A. (2024). 数据驱动的情绪调节模式分类. Emotion, 24(5), 1125–1136. [https://doi.org/10.1037/emo0001306](https://www.simplypsychology.org/ https://doi.org/10.1037/emo0001306)

其他参考文献

Chen, S., & Bonanno, G. A. (2021). 情绪调节灵活性的组成部分：将潜在剖面与抑郁和焦虑症状联系起来. 临床心理学科学, 9(2), 236-251.

Ford, B. Q., Gross, J. J., & Gruber, J. (2019). 扩展我们的视野：情绪多调节的作用. 情绪评论, 11(3), 197-208.

Gross, J. J., & John, O. P. (2003). 两种情绪调节过程的个体差异：对情感、关系和幸福感的影响. 人格与社会心理学杂志, 85(2), 348-362.

Webb, T. L., Miles, E., & Sheeran, P. (2012). 应对情感：基于情绪调节过程模型的策略有效性元分析. 心理学公报, 138(4), 775-808.

持续学习

适用于大学课堂讨论本文的苏格拉底式问题：

文化差异如何影响本研究中识别的情绪调节策略使用模式？
在临床实践中，拥有情绪调节策略使用类型学的潜在益处和弊端是什么？
不同类型的场景或情绪背景中，不同调节模式的有效性如何变化？
哪些发展过程可能有助于形成这些情绪调节策略使用模式？
本研究的发现如何指导设计更有效的调节干预措施？
未来研究中应考虑哪些额外的策略或因素，以提供对情绪调节倾向的更全面理解？
识别的类型学如何与其他个体差异因素（如人格特质或认知能力）相关？
在临床评估或工作场所评估等实际环境中应用这种类型学时，应考虑哪些伦理问题？

引用来源

本文翻译自以下网站：

simplypsychology.org

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