什么样的研究有「好品位」?

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  心理学内,好的研究不少,但是好品味的研究真的不好找。

  「好」的研究能推动我们对于世界的理解。但是「好品位」的研究不见得提供重要的知识,但能给科学家指明一条正确的方向。那我们还是用例子说话。这几项研究,在纯的科学性上不是那么重要,但是实验里深藏着的对于社会和世界的爱值得赞扬。这便是我心中的「好品位」的最重要之处。

  什么样对研究「好品位」呢?。首先在我脑海中的,便是麻省理工学院(MIT)的 Nancy Kanwisher 教授的研究,她从1997年起,针对梭状回面孔区(FFA)研究,展露了大脑识别面孔的神经机制。若要描述她的研究,我更想用 震撼 一词;用 ‘品味’ 来描述反而低档了些。转念一想,加州理工学院(Caltech)的 Shimojo 教授的精妙的行为实验甚是有趣。不过我觉得他的研究应该用 ‘精妙’ 和 ‘灵动’ 来描述。

  最近,我终于找到了几项拥有「好品位」的研究。它们都是关于该怎么分析绵羊的表情。这好品位何在?一个很大的原因,就是他们真得在践行动物保护。

  说起来,动物保护这个问题似乎往往会和脱离现实联系起来,比如前短时间有动物保护组织闯进华人餐厅救鸡。在一定语境下,动物保护会和 ‘吃饱了没事干’ 分不开。或多或少的,动物保护的运动的确影响到科研界。由于更严格限制动物实验,不少基于动物的实验减少了。下面要谈得几篇论文都与动物保护有千丝万缕关系,但并非狭隘的 ‘救’ 动物,也不是作秀,而是真的为动物们提供福利与帮助。

  今天要被保护对动物就是可爱的绵羊们。说起来有趣,研究绵羊的论文大多数都由英国科学家撰写。英国人和绵羊似乎有着很其妙的联系。不过今儿我想说的研究都是在英格兰的剑桥大学完成,我猜测没准卡迪夫和斯旺西的威尔士科学家们正在以别的方式与绵羊科研互动。

  

  这些绵羊开心么?

  对于任何喜好动物的人来说,最大的困难就是如何与动物们交流。尤其是想要理解动物的痛苦。比如小猫小狗需要绝育,但是绝育手术到底有多难受我们也没办法搞清楚。皮质醇这一个与压力有关的激素貌似可以暗示痛苦,但是并非好选择。正如 Hger 与同事(2017)提到,单纯用皮质醇来反推动物的压力和痛苦还是有缺陷的:比如绝育手术中,由于使用麻醉药,唾液中皮质醇含量并不能忠实反馈难受有福。因此,测量痛苦的替代方案是必须的,甚至对于普通饲主,由于皮质醇测量困难且昂贵,通过行为来反推动物状态反而是更好的。毕竟在人身上,特定表情与痛苦程度的关系已经比较清晰(Deyo et al., 2004),倘若能拓展在动物身上那可真是帮了大忙。再进一步,用表情分析不会说话的婴儿,分析听力残疾者,或者中风病人也是件大好事。

  啮齿动物,马,和绵羊的表情分析技术在目前发展的卓越。McLennan与同事们(2016)就利用这套系统分析和比较患病绵羊的表情,从而反推表情能和绵羊疼痛与否的关系。他们比较了患病与正常绵羊的表情,也比较了患病时与治疗后的表情,从而找到不少可以展现绵羊疼痛的特定动作单位(AU)。最重要的基本动作就是:眼窝收缩,鼻子上嘴唇收缩(flehming),还有耳朵的收缩。

  

  比如眼窝的收缩可以标志疼痛。

  

  比如耳朵的折下也可以标志疼痛。

  为了具体探究 ‘表情推测痛苦’ 的准确度,科学家们开创性地分析绵羊的去骨手术后的痛苦感受。毕竟绵羊常用于骨折研究,骨折可是很痛的,可能比乳腺炎难受多了。Hger 与同事(2017)就把上述手段用在了分析截肢手术后的绵羊。他们发现辅助绵羊的吊索系统并不是导致绵羊难受的诱因,而皮质醇也不能很明显反应绵羊的痛苦。不过利用表情分析这一个具有很强信效度的范式,可以较准确地彰显绵羊的痛苦(68.2%)。看来用表情分析,的确能让人类更好理解绵羊的痛苦。

  毕竟此技术还是基于人工判断,自然缺点很明显。比如,科学家需要一张一张图片分析,效率低下;短期内没法商用。要是对自己的宠物分析,难免又有主观因素揉进去;所以可推广性不佳。甚至说,如果拍摄照片(或者分析)时人在场,那么动物与人的互动没准会干扰动物的表情。你想想看,自己的宠物再难受也会强打精神。因此用机器学习(这一个客观系统)来分析理解绵羊表情很有价值。

  最近Lu与同事们论文正利用了机器学习方法学习了绵羊的表情(可参见Science的介绍短文Artificial intelligence learns to spot pain in sheep)。总而言之,他们训练出来的机器也利用上述研究中利用的表情动作单位(AU)较为准确的(67%)识别绵羊的痛苦表情。可以想见,随着科研人员对于绵羊的痛苦表情理解更深入,还有更多layer的神经网络,在不远未来我们可以通过给绵羊拍照就能搞清楚他们痛苦与否

  总而言之,介绍的几个实验真都是大快人心的大好事,因为他们在帮助人类理解那些不会说话的动物的痛觉,可以让可能残酷实验更人性化,也可以让饲主更好的理解动物的感受。不光能保证动物应有的福利,也能规范实验设计,还能帮助我们理解动物,这还不是好品味么?假设再进一步,通过机器学习的技术用来理解表达障碍者,还有小婴儿情绪状态和心境,那真是大好事。

  这些实验,真正彰显了科学家的「好品位」:科研,不光是发论文;还能真正引导大家重视,帮助,改善那些需要帮助者的生活。

  参考文献

  Deyo, K. S., Prkachin, K. M., & Mercer, S. R. (2004). Development of sensitivity to facial expression of pain.Pain,107(1), 16-21.

  Hger, C., Biernot, S., Buettner, M., Glage, S., Keubler, L. M., Held, N., ... & Talbot, S. R. (2017). The Sheep Grimace Scale as an indicator of post-operative distress and pain in laboratory sheep.PloS one,12(4), e0175839.

  Lu, Y., Mahmoud, M., & Robinson, P. Estimating Sheep Pain Level Using Facial Action Unit Detection.

  McLennan, K. M., Rebelo, C. J., Corke, M. J., Holmes, M. A., Leach, M. C., & Constantino-Casas, F. (2016). Development of a facial expression scale using footrot and mastitis as models of pain in sheep.Applied Animal Behaviour Science,176, 19-26.

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