很多研究者对有关个体特质自尊的信息如何在社会交往中被传递感到好奇。有的研究发现，人类被试记录的外显行为与感知者感知到的特质自尊之间没有明显相关，个体自我报告的自尊水平也和他人感知到的自尊水平关系不大。但是近年来也有零熟识的研究提出不同看法：一项研究表明，在控制熟悉度后，人们可以通过个体的自我介绍视频较为准确地识别他们的特质自尊。
在社会交往中，面部活动更多地被注意到，也传递更多地信息。而性别，也是社会交往中决定个体社会行为模式的重要因素。既然人们的先验知识和个体差异对自尊感知有影响，那么使用计算机而不是人类被试来对个体行为进行编码或许可以更客观地探究特质自尊如何影响社会行为。
鉴于此，中国科学院行为科学重点实验室朱廷劭研究组的科研人员尝试探究不同性别且自尊水平存在高低不同的个体在自我介绍时的面部活动是否存在差异，以探索个体特质自尊如何通过面部活动表达。
该研究共招募238名被试，被试首先填写了罗森博格自尊量表（SES），然后进行约1-3分钟的自我介绍。在此期间，研究者使用Kinect摄像机记录下被试每一帧内在3D空间内的17个面部运动单元（AU）的活动距离（与静息状态相比），17个面部运动单元的示意图如下图所示。
面部运动单元的名称及其在三维空间内的活动方向
采集数据并进行数据预处理后，该研究计算了17个面部运动单元的平均值和标准差。面部运动单元活动距离的平均值代表该面部运动单元活动的幅度，标准差代表该面部运动单元活动的丰富程度。性别×自尊水平的两因素方差分析的结果表明，脸颊和嘴唇的活动存在特质自尊水平主效应，嘴唇的部分活动存在特质自尊水平和性别的交互作用。逐步逻辑回归的结果表明，一些面部活动的组合可以有效地预测特质自尊水平。
该研究探索了个体的特质自尊在三维空间内的面部表达模式，结果表明特质自尊可以通过脸颊、唇部等区域的面部活动表达，且这种表达存在性别差异。该研究创新性地使用计算机技术定量编码特质自尊的三维面部表达，发现了性别对自尊的面部活动的影响，为今后自尊的非言语行为研究提供了建议。此外，该研究结果也为基于三维人脸数据的自尊识别提供了依据，由于自我评价方法可能存在社会赞许性，面部预测方法可以作为测量个体自尊的补充途径。
研究成果在线发表于Frontiers in Psychology：
Wang X, Liu X, Wang Y and Zhu T. (2021). How Can People Express Their Trait Self-Esteem Through Their Faces in 3D Space. Front. Psychol. 12:591682.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2021.591682/full
