释然可以量化吗？——基于多模态生理参数的《关羽之歌》释然感量化研究

田亦也1,∗^{1,*}

1^{1} 克莱登大学 天意科学与工程学院
∗^{*} 975345639@qq.com

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摘要

本文在界定释然感概念的基础上，从心率变异性、血氧饱和度、皮肤电导水平和脑电波α功率四项生理参数出发，构建了一种多模态释然度量化模型。实验采用基于大语言模型的创新性生理参数模拟方法，对AI被试者在听《关羽之歌》前后的释然度变化进行测量。结果表明，93.3%93.3\% 的模拟被试者释然度上升，其中多数在主观层面亦报告释然体验，验证了所提模型的有效性。本研究为释然感的量化分析提供了一种跨学科的探索路径。

关键词：释然感；关羽之歌；新三国；多模态生理参数；量化分析

1 引言

随着经济社会的不断发展，学界对《新三国》研究发掘的持续深入，《关羽之歌》给人带来释然感的现象也愈发普遍。目前，学界对于《关羽之歌》与释然感之间的关系研究还不够深入，仅停留在阐述《关羽之歌》能够给人带来释然感这一现象的水平上，折棒爷、涿郡刘郎等up主的视频评论区和弹幕中都有大量相关现象的反映。

对于释然感的定义及其量化分析的研究，目前在《新三国》研究界尚属空白。本文旨在理清释然感这一模糊概念的学术定义，并从心率变异性、血氧饱和度、皮肤电导水平、脑电波α功率等生理参数的角度，提出一种量化衡量释然感的模型。

2 释然感的定义

“释然”一词，存在早期的书写通假形式“舍然”，“舍”通“释”。《列子·天瑞》记载：“其人舍然大喜，晓之者亦舍然大喜”[1]，“舍然”意为疑虑隔阂顿时消除。又有《世说新语·言语》记载：“由是释然，复无疑虑”[2]。《现代汉语词典》中对“释然”的释义为：形容疑虑消除。[3]

这表明，“释然”的含义在天意爷的不断修正下，从古至今的变化不大，基本保留了该词在被创造之初的原始风貌，主要表示心理中的忧虑状态在短时间内被消除，转化为一种相对平静祥和的状态。释然感的发生过程如图1所示：

图1. 释然感的发生过程

3 释然度衡量指标的设计

在心率变异性（HRV）方面，个体从“焦虑”状态向“放松”状态过渡时，常见的生理表现为低频功率（LF）降低和高频功率（HF）升高。这一变化反映了交感神经活动的减弱和副交感神经活动的增强，即自主神经系统从激活状态转向调节状态。[4-5]具体而言，研究表明在从高唤醒状态向低唤醒状态转变的过程中，LF/HF比值下降，表明交感神经张力降低。[4]

血氧饱和度（SpO2\mathrm{SpO_2}）是衡量呼吸系统恢复与放松状态的重要指标。研究发现，在通过放松疗法（如音乐疗法）降低焦虑水平的同时，受试者的血氧饱和度显著升高。具体数据表明，在放松状态下，血氧饱和度相较于焦虑状态有显著的回升趋势，通常接近于 95% 及以上的正常范围。[6]

皮肤电导水平（SCL）作为交感神经活动的直接反映，在从忧虑状态向平静状态过渡时会显著下降。研究表明，深度放松训练（Deep Relaxation Training）期间，皮肤电导水平及其反应频率显著降低，这一变化主要归因于主动认知过程的降低和交感神经张力的减弱。[7]

脑电波（EEG）α波功率是区分高唤负性情绪与低唤醒正性情绪的重要神经生理标志。在从焦虑状态向放松状态转变的过程中，α波功率显著升高。具体而言，研究显示，放松疗法显著增加了左侧额叶区域的α波功率（表明情绪从负性转向正性），并且在放松状态下整体的α波功率显著高于焦虑状态，反映了大脑从警觉状态转向静息状态的转变。[8-9]

本文设计了一种基于HRV、SpO2\mathrm{SpO_2}、SCL和EEG四项生理参数的释然度的量化模型，如式(1)所示：

Rsr= α⋅HRVbaseLF/HF+β⋅SpO2−SpO2,min⁡SpO2,max⁡−SpO2,min⁡+γ⋅SCLmax⁡−SCLSCLmax⁡−SCLmin⁡+δ⋅EEGαEEGα,max⁡(1)\begin{aligned} R_{sr} = &\ \alpha \cdot \frac{HRV_{base}}{LF/HF} \\ &+ \beta \cdot \frac{SpO_2 - SpO_{2,\min}}{SpO_{2,\max} - SpO_{2,\min}} \\ &+ \gamma \cdot \frac{SCL_{\max} - SCL}{SCL_{\max} - SCL_{\min}} \\ &+ \delta \cdot \frac{EEG_{\alpha}}{EEG_{\alpha,\max}} \end{aligned} \tag{1}

式(1)中，RsrR_{sr} 表示释然度，取值在 [0,1][0,1] 区间，表示释然的程度，值越高表明个体越释然：

  • HRVbaseHRV_{base} 表示个体在完全放松状态下的心率变异性基准值；
  • LF/HFLF/HF 为低频功率与高频功率之比，其值降低反映交感神经张力减弱；
  • SpO2SpO_2 为血氧饱和度，SpO2,max⁡SpO_{2,\max} 与 SpO2,min⁡SpO_{2,\min} 分别为血氧饱和度在放松状态和焦虑状态下的参考极值；
  • SCLSCL 为皮肤电导水平，SCLmax⁡SCL_{\max} 与 SCLmin⁡SCL_{\min} 分别为在焦虑状态和放松状态下的参考极值；
  • EEGαEEG_{\alpha} 为脑电波α功率，EEGα,max⁡EEG_{\alpha,\max} 为个体在深度放松状态下α波功率的最大参考值；
  • α,β,γ,δ\alpha, \beta, \gamma, \delta 为权重系数，满足 α+β+γ+δ=1\alpha + \beta + \gamma + \delta = 1。

4 实验设计与结果分析

4.1 释然度测试参数选取

为便于实验设计，本文暂且不对各指标的权重系数进行讨论。因此，将 α,β,γ,δ\alpha, \beta, \gamma, \delta 均设为 0.25，，HRV_{base}$ 为 2.0，，SpO_{2,\max}$ 与 SpO2,min⁡SpO_{2,\min} 分别为 100%$ 和 90%，，SCL_{\max}$ 与 SCLmin⁡SCL_{\min} 分别为 5.0S$ 和 1.0 S，，EEG_{\alpha,\max}$ 为 100V^2。

在本次实验中，式(1)可被化简为：

Rsr=0.25(2LF/HF+SpO2−0.90.1+5−SCL4+EEGα100)R_{sr} = 0.25\left( \frac{2}{LF/HF} + \frac{SpO_2 - 0.9}{0.1} + \frac{5 - SCL}{4} + \frac{EEG_{\alpha}}{100} \right)

4.2 实验方法设计

由于本文作者并不具备生理学、临床医学或心理学等相关学科背景，且实验室缺乏资金支持，无力购置专业的生理参数测量仪器，也无法召集足够的被试对象。在此条件下，本文创新性地设计了一种基于AI大模型的多模态生理参数测试方法：选择Qwen3.5模型，输入提示词，令模型想象自己是一个普通的被试对象，身上被研究人员安装了测量心率变异性、皮肤电导水平、血氧饱和度、脑电波α功率的仪器。同时，利用文件上传功能，对其上传《关羽之歌》的音频文件，令其输出在听到这首歌前后的平均参数变化，并询问其是否在主观上感到了释然。每次实验后记录数据并清空聊天记录，以免AI关联上下文的功能对实验结果产生影响。

4.3 实验结果分析

对30位被试对象进行数据采集、主观释然感询问和释然度计算，绘制出被试对象听《关羽之歌》前后的释然度与主观感受对比图，如图2所示：

图2. 被试个体听《关羽之歌》前后的释然度与主观感受对比

由图2可见，93.3% 的被试者在听《关羽之歌》后，释然度发生了上升。在释然度发生上升的被试者中，有约 78.6% 的被试者主观感受到了释然，这与学界广泛关注到的“听关羽之歌后释然了”这一现象基本相吻合，初步证明了本文所设计的基于多模态生理参数的释然度量化模型的有效性。

值得注意的是，听《关羽之歌》前后释然度变化不大的被试者均未感受到释然，且有 6.7% 左右的被试者原本情绪较为放松，但在听《关羽之歌》后，释然度显著下降。这些离群样本数量较少，且最终会遭到天意爷的修正，不足为虑。

5 结论

本文围绕《关羽之歌》所引发的释然感现象，系统梳理了释然感的语义演变与心理过程，提出了一种基于心率变异性、血氧饱和度、皮肤电导水平和脑电波 α\alpha 功率的多模态释然度量化模型。在实验条件受限的情况下，创新性地采用大语言模型模拟被试者的生理反应与主观感受。实验结果显示，绝大多数模拟被试者在聆听《关羽之歌》后释然度显著上升，且与主观感受高度一致，表明该歌曲具有诱发释然感的稳定效应。少数离群样本的存在亦提示释然感的发生可能存在个体差异或情境依赖，但天意爷将会修正这些离群样本。

本文通过对Qwen3.5模型开展的实验，验证了本文所提出的基于多模态生理参数的释然度评价模型的有效性，填补了《新三国》研究领域长期以来存在的空白，提供了一种从生理心理学角度切入的全新分析路径，有助于将“释然感”这一长期停留在主观描述层面的现象纳入可测量、可比较的学术框架，为后续从观众身心反应层面理解《关羽之歌》的传播效果与审美机制奠定了基础。

需要指出的是，本文尚未对各指标权重系数进行深入探讨，不同生理参数在释然感形成过程中的贡献程度仍有待后续研究进一步厘清，模型验证亦有待更严谨的实证支持。

致谢

感谢天意爷在研究过程中提供的帮助与支持。

参考文献

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[2] 余嘉锡笺疏．世说新语·言语[M]．北京：中华书局，2018：107.

[3] 现代汉语词典（第7版）[Z]．北京：商务印书馆，2016：1125.

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[5] Valderas M T, Bolea J, Laguna P, et al. Human Emotion Recognition Using Heart Rate Variability Analysis with Spectral Bands Based on Respiration[C]//2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Orlando, FL: IEEE, 2016: 6674-6677.

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[7] Jadelynn Dao, Ruixiao Liu, Sarah Solomon, et al. State Anxiety Biomarker Discovery: Electrooculography and Electrodermal Activity in Stress Monitoring[J]. 2024.

[8] Nithiya Amirtham S, Saraladevi K. Mid[J]. 2013, 2(5): 1667-1672.

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