CNN 艺术滤镜可缓解网络新闻图片情感冲击：创新突破与深远意义

研究针对网络新闻强情感图片问题，开展 CNN 艺术滤镜研究，发现其能缓解情感反应，为相关领域提供新方法。

　　在信息飞速传播的时代，网络新闻中的图片已成为传递情感的有力工具。无论是自然灾害时满目疮痍的场景，还是社会事件中饱含情绪的人物特写，这些图片都能瞬间触动人们的心弦。然而，问题也随之而来。一方面，虚假或经过恶意篡改的图片在网络上肆意传播，它们常常伴随着新闻出现，误导着大众的认知。由于人们往往难以察觉图片的改动，很容易受到这些虚假信息的影响，进而左右自己的观点和行为。另一方面，即使是真实的强情感图片，也可能给观众带来负面的情绪冲击，比如恐惧、厌恶等。这些问题促使研究人员思考，是否有办法既能让图片保留信息，又能减轻其带来的负面情感影响呢？

为了解决这些问题，来自西班牙国立远程教育大学（National University of Distance Education UNED）、巴西塞尔希培联邦大学（Department of Psychology, Universidade Federal de Sergipe）的研究人员展开了一项关于 “Elicited emotion: effects of inoculation of an art style on emotionally strong images” 的研究。该研究成果发表在《Experimental Brain Research》杂志上。

研究人员采用了多种关键技术方法。他们运用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），这是一种由多个包含小计算单元的滤波器层组成的神经网络，能对视觉信息进行分层处理。通过它，研究人员提取梵高的艺术风格，并将其应用到从国际情感图片系统（International Affective Picture System，IAPS）中选取的 64 张图片上。此外，研究还招募了 140 名年龄在 23 - 25 岁之间的大学生（70 名男性和 70 名女性）参与实验，利用 9 点 SAM 量表（Self-Assessment Manikin）让参与者对原始图片（Original Images，OI）和经过 CNN 艺术滤镜处理后的图片进行情感评估。

研究结果如下：

• 实验设计与数据处理：研究采用重复测量（2×4）实验设计，以图片（真实图片和 CNN 处理图片）和图片块（高激活 - 高正价、低正价 - 低激活、高激活 - 低正价、低激活 - 高正价 4 种条件）作为组内因素。在数据分析时，先进行正态性检验，再通过方差分析（ANOVA）及事后多重比较（Bonferroni 校正）来判断差异是否显著。
• 情感评估结果：通过对比参与者对 OI 和 CNN 处理图片在价（valence）和唤醒（arousal）维度的评估结果发现，总体而言，用艺术风格的人工神经网络处理图片会降低价和唤醒水平。在价维度，不同图片块之间存在显著差异，比如接种后的图片在块 1（高唤醒 - 高正价）中被认为价显著降低，在块 2（低正价 - 低唤醒）和块 4（低唤醒 - 高正价）中价显著升高。在唤醒维度，接种后的图片在块 2 和块 4 中被判断为唤醒水平显著降低。

研究结论和讨论部分表明，该研究证明了应用 CNN 艺术滤镜是缓解网络上强情感照片引起的情感反应的一种有效替代方法。接种 CNN 艺术滤镜后的图片，情感反应性降低，在价维度上产生更愉悦的效果，在唤醒维度上更趋向于平静。这一成果意义重大，它为网络新闻图片的处理提供了新的思路和方法，有助于减轻用户在浏览网络新闻时受到的情感冲击。同时，也为未来在医学、通信、心理治疗等领域的应用奠定了理论基础，比如在医学上帮助患者缓解因疾病相关图片产生的恐惧情绪，在心理治疗中辅助患者处理创伤性记忆相关的图片等。不过，研究也存在一定的局限性，如使用的 IAPS 图片与实际网络新闻图片可能存在差异，且仅采用了梵高一种艺术风格。但这并不影响该研究在相关领域的开创性意义，后续研究可在此基础上进一步拓展和完善。