北京
2008 年。波士顿一间实验室。
一位年轻的研究员正测试经典的“情绪匹配”范式：屏幕上一张张面孔闪现，受试者在怒、悲、喜的固定列表里选词。这位实验员做了一个不寻常的动作——把那些情绪词全部删掉，只让受试者自由写下任何想到的情绪。那次的实验发现，情绪识别率从75%跌到不足50%，而在偏远文化群体中，准确率更是近乎随机。
她后来回忆道：“只需要稍微调整实验方法，传统情绪观一向支持的“情绪识别普遍性”现象便显著下降。”
这位实验员名叫丽莎·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett），是科学畅销书《情绪：情绪是如何产生的》（2017）的作者。书中，她公然挑战达尔文以来“情绪普世、面孔万能”的正统，提出大脑实时“构建”情绪的理论。也是在那本书里，她提出一个新概念——情绪粒度（Emotion Granularity）。
情绪粒度指个体区分并命名情绪体验的精细程度。高粒度的个体拥有更丰富、准确的情绪词汇与体感映射。有趣的是，情绪粒度被指出和多个“看似无关”的重要功能有着着向关联：决策、注意力和内感受。而科学家们也在一次次实验、复现和质疑中慢慢道出这份结论的原委。
情绪粒度渗透生活
2024年《心理学前沿》的一篇元分析荟萃了43项实验研究，样本量近8600名参与者，发现情绪粒度越高，个体对决策框架的转换越灵活，落入“偏误”的可能性也越低。换句话说，我们更可以跳出我们的“直觉性思维”，深思熟虑后决策。研究者进一步指出，情绪粒度高的个体在投资情境中的损失厌恶，即“同等程度的收获和损失的情况下，对损失有更强烈的“痛觉””更低，在并购模拟情境中的过度自信指数总体下降12%。
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