第一个实验测试了序列效应（serialeffect） 。 受试者完成了一个包含320次测试的试验 ， 其中每张图像会随机显示8次 。 其中一半的受试者先完成了真实面孔的部分 ， 然后再进行评测错视图像的部分 。 另一半的受试者则顺序相反 。 第二个实验类似于第一个实验 ， 但真实面孔和错视图像会被随机地分配到每次测试中 。 每个受试者需要对一个给定的图像评8次分 ， 然后再算出平均值作为对该图像情绪表达的平均估计 。
Alais告诉《卫报》：“我们发现 ， 实际上这些错视图像的加工机制和我们平时加工真实脸部情感的机制是相同的 。 你在某种程度上无法完全关闭脸部反应和情感反应 ， 将其完全视为一个物体 。 它可以同时是一个物体和一张脸 。 ”
具体来说 ， 实验结果显示 ， 受试者可以准确地对错视图像的面部表情进行评分 。 受试者还表现出与Tinder用户或画廊顾客一样的序列依赖性偏差 。 也就是说 ， 物体中快乐或愤怒的错视脸会被认为与之前出现的表情更相似 。 而在第二个实验中 ， 当真实面孔和错视图像混合在一起时 ， 若错视图像先于真实人脸展示给受试者 ， 这种序列依赖性更加明显 。 Alais等人总结道 ， 这表明两者之间有一个共同的潜在机制 ， 意味着“表情的处理并不与人类的面部特征紧密绑定” 。
Alais表示：“这种‘交错’条件很重要 ， 因为它表明 ， 一个人无论看到的图像是人还是物 ， 这都涉及相同的面部认知过程 。 这意味着 ， 在云中看到人脸不仅仅是孩子的幻想；当物体不管怎么看都像一张脸时 ， 这也不仅仅只是一种演绎 ， 因为这些物体真的在驱动大脑的面部识别网络 。 而看到皱眉或微笑正是表明大脑的面部表情系统在工作 。 因为对大脑来说 ， 不管是真的还是假的 ， 面孔都是以相同的方式被加工的 。 ”

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