線上心理咨詢中“好咨詢師”的面部表情

更新時間：2025-02-25

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線上心理咨詢，作為一種新型的心理健康治療形式逐漸興起。

相較于傳統的線下心理咨詢模式，相隔于屏幕，以互聯網的媒介該如何建立良好的咨訪關系，達成健康的咨詢聯盟？或許，咨詢師能否有效傳達非語言線索是關鍵。其中，面部表情就是一個重要的非語言線索。

那么，一個來訪者心中的“好咨詢師"會展現怎樣的面部表情呢？

本文研究通過面部表情自動識別技術，對線上心理咨詢時咨詢師的面部表情對來訪者對其印象的影響進行了探討（Yokoyama et al., 2024）。

線上心理咨詢的興起與挑戰

隨著互聯網技術的飛速發展，線上視頻咨詢（也稱作視頻治療或遠程治療）作為一種新型的心理治療方式逐漸興起。它通過互聯網平臺，使得來訪者與咨詢師能夠跨越地理距離進行實時的心理交流和治療。這種方式的興起，不僅拓寬了心理治療的覆蓋范圍，也為那些因地理、交通或身體原因難以親自前往咨詢室的來訪者提供了新的治療途徑。

然而，線上咨詢也帶來了挑戰。由于缺乏面對面的直接交流，咨詢師的非言語信息，特別是面部表情、語音語調和肢體語言，成為來訪者感知咨詢師態度、情緒和理解治療過程的重要線索。在這些非言語信息中，面部表情尤為關鍵，因為它能夠直觀地反映咨詢師的情緒狀態、專業態度以及對來訪者的關注程度。

面部表情在咨詢中的重要性

面部表情是人類情感表達的重要方式之一，它能夠傳遞復雜的情感信息，如喜悅、悲傷、憤怒、恐懼等。在心理咨詢過程中，咨詢師的面部表情對于建立良好的治療聯盟、傳達理解和共情以及引導治療進程都具有重要作用。一個溫暖、真誠、中立的面部表情能夠幫助來訪者感到被接納和理解，從而增強他們的信任感和治療動力。

盡管面部表情在心理咨詢中的重要性不言而喻，但關于咨詢師面部表情與來訪者印象之間關系的研究卻相對有限。特別是在線上咨詢環境中，由于存在時空斷裂和溝通障礙，咨詢師面部表情的作用可能更加復雜和微妙。因此，有必要深入研究咨詢師面部表情在線上咨詢中的影響，以指導臨床實踐并提高治療效果。

而隨著面部表情自動識別技術的發展，利用計算機視覺和機器學習算法自動分析人臉表情以識別情感狀態成為可能。這為更加客觀、準確地捕捉和分析咨詢師面部表情提供了新的工具和方法。

基于此，本研究旨在探討線上咨詢中咨詢師面部表情對來訪者對其印象的影響，并利用自動面部表情識別技術進行客觀分析。

模擬線上心理咨詢實驗

研究模擬線上視頻咨詢進行了實驗，以探究咨詢師面部表情如何影響來訪者對他們的印象評估。

實驗被試包括8名咨詢師（4名從事臨床實踐的大學教師與4名臨床心理學專業研究生）和1位模擬來訪者。這位模擬來訪者需要接受角色扮演訓練，即扮演一位有失眠癥狀，并和她患有癡呆癥的母親住在一起的60歲女性。

模擬來訪者需在模擬的線上視頻咨詢場景中接受8名咨詢師的心理咨詢，咨詢時間設置為5分鐘。整個過程中，使用諾達思的面部表情分析系統（FaceReader）自動記錄并分析咨詢師的面部表情作為客觀指標。模擬咨詢結束后，來訪者需填寫反饋問卷，獲得他對咨詢師的印象數據。

面部表情分析系統 (FaceReader)

分析數據階段，研究主要采用機器學習模型對咨詢師面部表情與來訪者印象之間的關系進行了分析。具體步驟如下（圖1）：

數據預處理：對FaceReader的分析結果進行預處理，提取關鍵的面部表情特征；
模型構建：利用機器學習算法構建預測模型，以咨詢師面部表情特征為輸入，來訪者印象為輸出；
模型訓練與驗證：使用交叉驗證方法對模型進行訓練和驗證，以評估模型的準確性和泛化能力；
結果分析：根據模型輸出結果，探討咨詢師面部表情對來訪者印象的影響及其機制。

中性面部表情帶來積極印象

研究結果顯示，咨詢師的中性面部表情可以決定來訪者是否對其形成積極的印象。在模擬線上視頻咨詢過程中，咨詢師保持中性的面部表情，尤其當這種表情更加頻繁或持續時，來訪者對其的印象更加積極和正面。這具有重要的臨床意義，表明咨詢師的中性面部表情能夠傳遞出專業、客觀和關注的態度，有助于建立良好的咨訪關系。這種關系的建立是心理治療成功的關鍵之一，因為它能夠增強來訪者的信任感和咨詢動力，從而提高咨詢效果。

此外，研究還比較了中性面部表情與情緒化的面部表情——咨詢師與來訪者進行情緒同步時的表情，對來訪者印象的影響。結果發現，雖然情感同步性有助于維持共情和舒適感，幫助建立更親密的咨訪關系，但在線上咨詢環境中，中性面部表情的作用可能更加顯著。這可能是因為線上咨詢缺乏面對面的直接交流，咨詢師的面部表情成為來訪者感知其態度和專業性的重要線索。在這種情況下，保持中性且專業的面部表情有助于增強來訪者的信任感和咨詢動力。

面部表情自動識別技術于咨詢實踐的價值

本研究構建的機器學習預測模型在識別來訪者印象方面具有較高的準確性。通過提取咨詢師面部表情的三個中性表情特征（嘴角弧度、眉毛位置、眼睛睜閉程度），模型能夠準確預測患者對咨詢師的印象，準確率達到了83%。

這一結果表明，自動面部表情識別技術在線上咨詢中具有潛在的應用價值，通過實時捕捉和分析咨詢師的面部表情，可以為咨詢師提供實時的反饋和指導，幫助他們調整自己的面部表情以更好地適應來訪者的需求。此外，該技術還可以用于培訓新的咨詢師，提高他們的非言語溝通能力。

未來的研究還可以結合其他技術，如虛擬現實來模擬更加真實的線上咨詢環境，以更深入地探討咨詢師面部表情在線上咨詢中的作用及其機制。通過這些研究，可以為優化線上咨詢實踐、提高治療效果提供更加科學、全面的指導。

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