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采用目的取样和有偿招募的方式，抽取云南省边疆地区H高校的彝、汉族大学生共 68名被试，分两个子样本。样本1用于视频材料的预试，评定不同视频的情感反应性，共32名本科生，年龄18—23岁，平均年龄20.63岁， SD =1.16，汉族16人，彝族16人，各民族的性别比例均为50%。
样本2由36名本科生组成，年龄17—26岁，平均年龄20.42岁， SD =1.89。其中汉族18名，男女各半；彝族18名，男8名，女10名。基于群际冲突经历的自我报告，他们被分为群际冲突者和非群际冲突者两类 34 。群际冲突者是指那些与其他民族成员发生过冲突事件，或者参与故意伤害其他民族成员的群体性活动的大学生；非群际冲突者是那些从未与其他民族成员发生过冲突事件，或者没有参与过故意伤害其他民族成员的群体性活动的大学生。
实验材料由1个中性视频片段和3个暴力冲突视频片段组成，均搜索于因特网。为保证事件场景的完整性，分别对每个片段进行了剪辑处理，转码成AVI格式，画幅分辨率720×480（AR 1 :1），显示比率1.5，音频码率64 kbps，音频流采样数44100 Hz，保留原始材料的声音信息和图像画面。
采用专家评定法对4个剪辑片段进行内容分析。要求1位心理学教授、1位社会学教授和1位新闻学者，独立地把它们按照中性、境外冲突、族际冲突和拆迁冲突4个信息主题进行类别判断，或者提出其他补充类别（见附录6）。计算得到他们的评定者Krippendorff's alpha（ α ）信度系数为0.91，表明视频信息分类适当 35 。
在观感效价评定中，根据齐尔曼（Zillmann）和韦弗（Weaver）的方法 36 ，即采用“有趣的（amusing）、振奋的（arousing）、无聊的（boring）、厌恶的（disgusting）、痛苦的（distressing）、快乐的（enjoyable）、兴奋的（exciting）、愉快的（entertaining）、好笑的（funny）、激怒的（irritating）、恐怖的（terrifying）、暴力的（violent）、健康的（wholesome）、优质的（well-produced）”14个情绪词汇，测度视频材料的情绪反应性。采用11点量表评分，分值“0（一点也不）—10（非常）”，要求被试根据自身的观后感受，从0～10的11个数字中，选出可代表他们情感体验的一个数字，数字越大表示某种情感体验越强烈。各类视频的内容及效价评定如下：
选自《美丽中国》纪录片中的丝绸之路专题。此纪录片由中、英联合摄制小组拍摄，丰富展现了中国自然人文景观和民族生活故事。节选片段时长3分钟，效价分析显示，快乐度（pleasure）得分均值5.03, SD =2.04；不悦度（displeasure）得分均值为0.54, SD =1.30。
来源于因特网，是关于缅甸某次城市骚乱场景的纪录，涉及沙弥、民众和警务人员之间的暴力对抗。节选片段时长3分42秒，快乐度均值1.60, SD =1.75；不悦度均值为6.85, SD =1.91。
来源于因特网，是关于我国某两城市涉民族因素的暴力攻击和破坏性行为。节选合成片段时长4分32秒，快乐度值0.86, SD =1.16；不悦度值7.01, SD =1.30。
来源于因特网，是关于我国某城市因地产权引发的建筑工人与当事村民的集群暴力对抗。节选片段时长3分50秒，快乐度均值1.11, SD =1.38；不悦度均值为6.24, SD =1.95。
单因素重复测量方差分析显示，快乐度的视频类别主效应显著，
F
（3,87）=53.17,
p
＜0.0001,
，中性视频分值高于其余3类视频，境外冲突视频分值高于族际冲突视频。不悦度的视频类别主效应显著，
F
（3,87）=161.14,
p
＜0.0001,
，中性视频分值低于其余3类视频。
在实验任务中，这四个视频片段串联为一个视频文件，并采取伪随机方式平衡了每个视频的呈现顺序。为降低期待和唤醒累积效应，平复被试的情绪状态，各视频之间设置了4秒的蓝屏间隔期，整个视频文件的起始和结尾处也留出了4秒的蓝屏等待期。
采用美国BIOPAC MPl50系统和AcqKnowledge 4.1 for windows软件记录心电、血氧饱和度、皮肤电等生理指标。采集参数为Record记录，Save once式硬盘存储，存储位置为Disk，采样频率500 Hz ，时间长度30分钟。
心电信号采集的器材主要包括ECG100C放大器，LEAD110S屏蔽导线2根，LEAD100非屏蔽导线1根和一次性贴片电极3个。采集参数为增益2000,NORM 模式，35 Hz LPN ON低通滤波器（LPN Filter）,0.5 Hz 的高通滤波器（HP Filter），采样率250 Hz ；电极连接方法为VIN+连接左下肢，VIN-连接右上肢，GND连接右下肢。
皮肤电信号采集的器材主要包括GSR100C皮肤电反应放大器，TSD203皮肤电阻传感器，GEL101导电膏。采集参数为增益5 umho / V ,10 Hz 低通滤波器，DC高通滤波器，DC采样模式，采样率250 Hz ，测量单位microsiemens。Ag/AgC1电极连接使用75%医用酒精擦拭、缠缚在被试左手食指和中指末端指腹上。
使用OXY100C放大器和TSD123系列传感器采集数据。放大器模块设定为1、5、9、13共4个通道，依次对应记录血氧饱和度数值、脉搏波形、脉率、探头状态4个参数。采集参数为血氧饱和度数值定标0～100，单位为%；脉搏波形定标为-10～10，单位pulse；脉率定标0～250，单位 BPM ；探头状态定标0～16，单位status。探头置于右手食指上。
采用意念通系列产品中的NeuroFlight认知测评训练分析系统记录EEG脑电参数，采样率512 Hz 。该系统可以实时监测受测人员的脑功能状态，它的前端脑电测量设备是NeuroBand便携式无线脑波测量仪，外形为可伸缩的发带形态，用无线通讯干电极进行脑电信号探测，能够在各类环境和人群中进行快捷的脑电数据采集及实时多项参数分析，并以可视化形式实时显示专注度、放松度、Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma 等心理状态参数和脑波数值及变化趋势。专注度和放松度为心理状态参数，无计量单位，均采用1～100的数值表示相对强度，数值越大水平越高，输出频率为1 Hz ;5个EEG脑电参数的单位为 Hz 。
采用前文修正后的中文版《攻击性问卷（AQ）》测量特质攻击性。中文版包括身体攻击、言语攻击、愤怒、敌意4个分量表，共16个题项。采用5点Likert量表评分，分值为“1（很不符合）—5（非常符合）”。因子分值是计算其含括题项得分的平均数为指标，因子分值的平均数为总体攻击性分值，分值越高表示特质攻击性越强。问卷内部一致性系数 α 为0.77，拟合指数为χ 2 / df =1.89, RMSEA =0.04, NNFI =0.95, CFI =0.96, GFI =0.96, SRMR =0.05，表明结构效度理想。在本样本中，总问卷内部一致性系数 α 值0.77，各因子的 α 值：身体攻击0.85，言语攻击0.72，愤怒0.83，敌意0.77，信度较好，符合测量学要求。
采用前文修正后的《Barratt冲动性量表（ BIS - II ）中文版》测评特质冲动性。中文修订版包含无计划性、行动冲动性、认知冲动性3个分量表，共22个题项，采用5级评分制，分值“1（不是）～5（总是）”分。分量表分值是计算其所含条目得分的平均数为指标，计算分量表分值的平均数为总体冲动性分值，分值越高，表示特质冲动性越强。总量表的Cronbach's α 值为0.81，结构效度显示，χ 2 / df =1.87, RMSEA =0.07， NNFI =0.88, CFI =0.90, GFI =0.84，满足测量学要求。
采用KMPlayer 3.7 for Windows媒体播放器播放视频材料，BIOPAC MPl50系统和AcqKnowledge 4.1 软件同步记录各项生理活动参数。行为测量材料采用E-prime 1 for Windows软件编程在笔记本电脑呈现，被试需根据指导语逐一完成。整个研究实施，分如下3个阶段。
第一阶段：签订被试知情同意书。将被试集中在教室，向他们统一介绍实验的基本目标和研究内容，需要完成的实验任务及其作答方法，说明实验可能引起的不适感或副作用（如皮肤过敏反应），以及退出实验的权利和办法。然后，现场回答被试的疑问，使其尽可能地明白和知情实验任务。一旦征得同意，签署知情同意书后，便根据被试的空余时间安排实验日程和具体时间。
第二阶段：神经生理数据采集。采用个别方式记录神经生理数据，由实验助理主持完成。首先，将各种电极片、数据传感导线和信息发射器，粘贴、绑缚或夹戴在被试身体的相应测量部位。期间主动与被试交流，向他们简单介绍这些器件各自的用途，并说明可能引起的身体不适感，以消除和降低被试对仪器的陌生感或恐惧感。其二，为缓解被试的实验焦虑、紧张情绪，除了告知他们尽可能放松外，还根据脑波测量仪上的放松度指标，确定正式记录神经生理参数的起始时间，其间约用时2分钟。其三，正式记录各项生理指标。在记录3分钟时长的静息生理参数后，休息2分钟，进入视频播放环节，同步实时记录和采集被试的心电、皮肤电、血氧饱和度、EEG脑电数据。
第三阶段：行为动力测量。生理数据采集后，休息3分钟，进入行为自陈问卷作答环节。要求被试在个人电脑上独立完成特质攻击性、特质冲动性的自陈测试，测试程序借助E-prime软件编程实现。在测试任务中，被试需根据指导语的作答要求，仔细阅读问卷题项后，选择出符合其自身实际情况的一个答案，并把该答案的数字代号通过按键盘上相对应的数字键进行记录。按键反应后，自动进入下一题的作答界面，每次呈现一个题目。作答用时由被试自主决定，但要求尽可能快地完成。
为避免心电受认知期间的信息加工及其主观体验的影响，可采用心率和心率变异性作为观测指标，各自的含义及其参数规定如下：
心率是指单位时间内心脏跳动的次数。心率低表明副交感神经活动强于交感神经活动。
心率变异性分析是一种简单、有效的非侵入性测量自主神经系统活动的心电数据处理技术，它在窦房结水平评估交感、副交感神经系统的平衡性 37 。从技术上讲，主要是对心电信号数据进行心率变异性的频域分析，也即根据心率信号的周期性振荡分析频率和振幅，计量它们在心脏窦性心律中的相对强度或者能量，单位 ms 2 。具体来说，采用快速傅里叶变换（fast fourier transformation,FFT）非参数法计算心率信号的功率谱密度（power spectral density,PSD），将 R–R 间期变异性转换成不同的功率谱频段，通常由0～0.5 Hz 频段组成。频域指标参数常用以下频谱成分：
总功率（total power,TP）：频段＜0.4 Hz ，表示总体的自主神经活动特性。
超低频功率（ultra low frequency,ULF）：频段＜0.003 Hz ，是极低振荡的频谱成分，反映着生理和神经内分泌节律。
极低频功率（very low frequency,VLF）：频段为0.003～0.04 Hz ，属于极低振荡的频谱成分，反映着长周期节律，用作交感神经活动的标记，是身体活动的主要决定因素。
低频功率（low frequency power,LF）：频段0.04～0.15 Hz ，表示交感神经系统的活动特性。
高频功率（high frequency power,HF）：频段0.15～0.40 Hz ，表示副交感神经系统的活动强度。
低频高频功率比（ratio of low-high frequency power,LF/HF）：表示交感和副交感神经活动的平衡性，静息条件下，LF/HF比率通常在1到2之间。
为了降低伪迹噪音干扰，减少总功率变化对低频和高频成分的影响，应采用以下统计公式对LF和HF功率进行归一化处理：
在心电反应数据的测量中，首先预处理心电R–R间区数据：采用FIR法进行数字滤波，带通0.5～35 Hz ，模板相关函数转换数据，创建HRV血流速度图，并辨识和矫正有问题的血流速度图数据。然后，采用时域和频谱分析对滤波后数据测量，计算每个视频时间窗内的 HR 、 R–R 间期和 HRV 参数的功率值。
皮肤电反应（ GSR 或 EDR ）与心理活动密切相关，是研究认知神经科学的一项客观生理指标 38 。采用微姆欧（μmho 或 μsiemens）作为它的测量单位，数值越大表示皮肤电导率水平越高。为获得最佳皮肤电反应信号，采用 FIR 线性相位低通滤波法（low passfilter,LPF）消除高频噪音成分，然后求取每个视频时间窗内的平均皮肤电导水平，单位使用umho。
计算每个视频时间窗内血氧饱和度和指脉率的平均值，作为各种刺激信息诱发的生理指标。血氧饱和度（SaO2）的正常参考值是95%～98%，指脉率的取值为0～250 BPM 。
利用NeuroBand便携式脑波测量仪的数据自适应算法，实时计量分析各频段EEG参数的能量值。各参数及其频率范围界定如下： δ :1～3 Hz , θ :4 ～ 7 Hz ,Low α :8 ～ 9 Hz ,High α :10 ～ 12 Hz ,Low β :13～17 Hz ,High β :18～30 Hz ,Low γ :31～40 Hz ,High γ :41～50 Hz 。专注度和放松度的值域为[1,100],40～60表示“正常基线水平”;60～80表示“较高值区”;80～100表示“高值区”，即处于非常专注或非常放松的心理状态；数值在20～40时表示“较低值区”,1～20表示“低值区”，即被试者存在情绪紊乱和行为反常。所有原始记录数据导出为Excel格式文件，然后运用 SPSS 统计软件进行数据处理和分析。
应用社会统计软件 SPSS 15.0 for windows，进行描述统计、平均数差异检验、方差和相关分析，具体分析内容如下：
首先，在生理参数计量中，记录数据经整体滤波矫正后，测量静息和刺激信息诱发下的各种参数的平均值，纳入统计检验分析；在行为测量中，依据每个量表的因子结构及其题项归属，计算题项得分均值为因子分值，计算因子得分均值为量表分值。
其次，为描述不同身心状态下的神经生理活动模式，采用平均数配对样本 t 检验法，比较静息和刺激诱发下的生理参数差异。
其三，采用多因素方差分析技术，探讨各种因素的主效应及其交互作用。在因素效应检验中，凡在某个重复测量因素的水平大于2时，均采用“Greenhouse-Geisser”方法对 p 值进行校正；事后多重均值比较和简单效应分析则用于考察主效应因素及其交互效应的显著效果。
最后，为评判不同信息引发的生理应答模式及其行为效应，计算了各种冲突信息诱发的神经生理反应参数值与静息水平的差值，记为神经生理唤醒反应指标，然后将其与特质攻击性、特质冲动性求解Pearson相关系数。