护肤品感官大师答疑解惑|【第十五期】情感测量的三种传统问卷有何差异？

 

感官大师答疑解惑系列（十五）

暨灏图品测十周年感恩回馈系列

 

    灏图品测一直以来秉持着吸收先进理念，学习促进发展的精神，已连续6年作为该系列大师班的独家赞助方参与其中，致力于推动行业交流和发展。

    基于在日常感官及相关工作中，很多实际问题难以通过查阅文献或以往的资料经验得以解决。灏图品测决定推出感官大师答疑解惑系列文章，直击行业痛点：

    我们将梳理在《感官大师班》中同行基于实战难题的提问以及国际感官大师们对此的点拨与解答。

    持续关注我们，扫除感官及相关工作中的盲点和痛点，提高新产品上市的成功率！

 

本期主题：

情感测量的三种传统问卷有何差异？

 

本期答疑导师

Dr. Herb Meiselman

Pangborn 感官科学研讨会前主席

爱思唯尔（Elsevier）编辑

感官和消费者研究、产品开发和食品服务系统设计与评估领域的国际知名专家。

 

    承接上期针对情感测量是内隐测量还是外显测量进行了讨论，本次将针对情感测量的三种传统问卷有何异同进行讨论。

 

    在《感官大师班》中，Dr. Herb Meiselman向我们介绍了POMS (Profile of Mood States, 心境量表)、MAACL (Mood Affective Adjective Check List, 多种情绪形容词检核表)、PANAS (Positive Affect Negative Affect Schedule, 积极情感消极情感量表)等几种情感测量的传统问卷，有同行提问能否总结不同问卷的主要区别和使用场景。

Could you please give us a summarize what’s the main difference between the three different measure scales and how to select the method based on our situation?

 

    Dr. Herb Meiselman教授是这样解答的：

    The biggest difference between the three methods is whether they are positive or negative. PANAS is half positive and half negative. MAACL has two positive scales and three negative scales. POMS is mainly negative.

    这三种方法最大的不同之处在于它们是正面的还是负面的。PANAS有一半正面量表和一半负面量表。MAACL有两个正面量表和三个负面量表。POMS主要是负面的量表。

 

    Dr. Herb Meiselman还补充道：

    If you want to go beyond that, you could look at the specific words. And depending on what product category you work in, different words will appeal to you. And the way you find that out is by doing focus groups with your consumers and your products. And you say ‘how does this product make you feel? What emotions are you feeling or thinking?’ When you think of the product and the consumers begin to give you words, and then you know which kind of words should be on an emotion questionnaire for your product. Now that's the ideal situation. Everyone wanna pick one of the existing methods and not make the effort, time, money to develop something for their category. Different products categories are associated with different emotions.

    如果您想更进一步，您可以关注具体的词汇。根据您所处的产品类别，不同的词汇会吸引您。了解这些词汇的方法是与您的消费者和产品进行焦点小组讨论。您可以询问“这个产品让您有什么感觉？您在想什么情绪？”当您思考产品时，消费者开始给您提供词汇，从而了解哪些词汇应该出现在您产品的情感问卷中。这是理想的情况。每个人都希望选择现有的方法，而不愿费力、花时间、花钱去开发适合他们类别的内容。不同的产品类别与不同的情感相关联。

 

🌟【灏图解读】

（1）POMS（Profile of Mood State, 心境量表[1]）

POMS用于测量人们情绪变化。此量表提出了六个不同的情绪波动维度，任何人都可能随着时间的推移而经历：紧张-焦虑(Tension-Anxiety)，抑郁-沮丧(Depression-Dejection)，愤怒-敌意(Anger-Hostility)，活力-活跃(Vigor-Activity)，疲劳-惰性(Fatigue-Inertia)，困惑-混乱/困惑(Confusion-Bewilderment)。

第一版POMS量表由65个问题组成，参与者使用李克特量表(Likert scale)来回答每个问题。1983年出现了一个更简洁的版本POMS - SF，由37个问题组成，缩短后仍可产生显著的结果，同时大大减少了测试所需的时间。

第二版POMS（即POMS2）出现于2012年，分为适用于成年人的POMS2-A（完整版65个问题，短版本35个问题）和适用于13-17岁青少年的POMS2-Y（完整版60个问题，短版本35个问题）。除了第一版POMS的六个情绪状态，POMS2还增加了友好度(Friendliness)的量表[2]。POMS2是一份形容词列表，上面有“你在过去一周感受如何，包括今天(How have you been feeling over the PAST WEEK, INCLUDING TODAY)”的说明，使用5分李克特量表(5-point Likert scale)，从0分=一点儿也没有(Not at all)到4分=极度(Extremely)。

 

（2）MAACL-R（Mood Affective Adjective Check List Revised, 多种情绪形容词检核表[3]）

MAACL-R同样用于评估人类的情感，包括132个词汇（或70个词汇），分为5个子量表，分别是焦虑(Anxiety)、抑郁(Depression)、敌意(Hostility)、积极影响(Positive Affect)、感觉寻求(Sensation Seeking, 类似其他量表中的”Vigor”或”Surgency”)。通常呈现的基本问题也是“你的感受如何？(How do you feel in general/today)”，参与者只需圈出所有适用于他们当时感受的属性即可，后续将通过计算参与者在每个量表中圈出的属性的数量来完成分析。

 

（3）PANAS（Positive Affect Negative Affect Schedule, 积极情感消极情感量表[4]）

PANAS也同样用于测量人类的情感，有20个词汇((positive)Interested, Excited, Strong, Enthusiastic, Proud, Inspired, Determined, Attentive, Alert, Active; (negative)Distressed, Upset, Guilty, Scared, Hostile, Irritable, Ashamed, Nervous, Jitter, Afraid)，是为数不多的平衡正面与负面的情绪量表之一，但在问卷中这两种词汇并没有进行分组，而是混合着展示，同时该量表使用5分打分标度(very slightly or not at all to extremely)。该调查的说明通常以反映特质(trait)或状态(state)，比如“你通常感觉如何？(How do you usually feel?)”或“你今天感觉如何？(How do you feel today?)”[5]。

以上为POMS、MAACL-R和PANAS的基本信息，但在实际使用和操作的过程中，会根据不同的需求（产品类型、研究目的等）进行部分修订。如张雨新[3]在研究实验性诱发情绪的测量中使用的是MAACL量表，他在132个词汇的基础上根据个人经验及三位心理学者筛选下，最终挑选出66个情绪形容词来进行自己的研究。我们建议在使用情感测量的方法时要结合具体情况进行分析，从而找到最适合解决当下问题的方法。

 

参考文献：

[1] 常大川,包旭芳,曾干,等.认知行为疗法与药物结合治疗中青年失眠患者的效果观察[J].心理月刊,2024,19(04):157-159.

[2] Saif M. Mohammad, Chapter 11 - Sentiment analysis: Automatically detecting valence, emotions, and other affectual states from text, Emotion Measurement (Second Edition), Woodhead Publishing, 2021, Pages 323-379.

[3] 张雨新.实验性诱发情绪的测量[J].心理学报,1991(01):99-106.

[4] Qiu L , Zheng X , Wang Y F .Revision of the positive affect and negative affect scale[J].Chinese Journal of Applied Psychology, 2008.

[5] Merz, E. L., & Roesch, S. C. (2011). A latent profile analysis of the Five Factor Model of personality: Modeling trait interactions. Personality and Individual Differences, 51(8), 915–919.

 

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