敌对偏见修正训练 (HBMT) 研究

侵略是指对有动机避免这种伤害的人造成伤害（Anderson & Bushman，2002）。 许多士兵报告说，在战斗部署后，愤怒程度更高，攻击性行为率更高（Adler 等人，2011 年；Jakupcak 等人，2007 年；Novaco 和 Chemtob，2015 年；Orth 和 Wieland，2006 年；Thomas 等人，2010 年） ). 治疗和解决战斗退伍军人中的愤怒和攻击性可以改善士兵的健康并提高部队战备和杀伤力。 在对他人的行为做出反应时，愤怒和攻击性的一个关键预测因素是受害者认为挑衅者以故意敌对的方式行事（例如，故意被推）与无意敌对（例如，被推）的程度被误推；De Castro、Veerman、Koops、Bosch 和 Monshouwer，2002 年）。 这被称为“敌对归因偏见”（HAB）。 在具有创伤后应激症状的个体中，对感知威胁和危险的解释和归因偏见有所增加（Bonyea、Johnson 和 Lang，2017 年）。

在本研究中，研究人员测试了一种名为敌对偏见修正训练 (HBMT) 的基于计算机的训练的有效性，以减少 HAB 和攻击性行为以应对模棱两可的挑衅（模棱两可的敌对评论）。 志愿者将完成旨在减少 HAB 的真实或安慰剂版本的计算机培训，然后接收明确敌对或模棱两可的敌意反馈并做出反应。 反馈是关于志愿者被要求作为研究的一部分写的一篇文章。 调查人员预测，接收真实的（与 安慰剂）计算机训练会减少 HAB 对模糊反馈的反应，但不会减少明确反馈。 然后，志愿者将参加第二项计算机任务，该任务涉及与同一个同盟者进行反应时间竞赛，失败者将以通过耳机传送的短促、令人不快的原声音的形式受到惩罚。 志愿者被告知他们可以设置将向同盟者发出的令人不快的声音的音量和持续时间。 侵略被操作为设置更高的音量和/或更长的音调持续时间。 这将使我们能够衡量志愿者对模棱两可的挑衅的反应程度，并确定计算机培训是否有效减少对模棱两可的挑衅的攻击，以及减少 HAB 是否是这种效果的潜在机制。 最后，志愿者将完成一组性格测量，这样我们就可以确定计算机培训的效果是否取决于个体差异。 如果成功，这项研究将增加潜在干预的有效性，以帮助患有愤怒和攻击性管理问题的人减轻他们的症状。

研究人员还利用这个实验作为收集声音模式数据的机会，为算法的开发提供信息，以预测声音模式变化带来的情绪压力。 因此，将在研究的三个时间点对阅读标准化脚本的志愿者进行录音。