我院尹彬副教授课题组近来在情感的发生发展及跨物种比较研究领域取得了重要成果，连续发表了两篇理论研究文章，系统探讨了恐惧行为的多维理解及跨物种情感互通对于实现高度共情的人机交互设计中的启示。这些成果反映我院研究生导师在培养具有国际视野和跨领域创新能力的高水平研究人才方面取得新进展。
第一篇文章《Decoding the language of fear: Unveiling objective and subjective indicators in rodent models through a systematic review and meta-analysis》（《解码恐惧的语言：通过系统回顾和荟萃分析揭示啮齿动物模型中的客观与主观指标》由我院2021级研究生包莉莉为第一作者，2022级研究生饶娇娇为第二作者，尹彬副教授为通讯作者，发表于SCI期刊《Neuroscience and Biobehavioral Reviews》（中科院分区：一区Top；IF = 7.5）。该研究通过对1960年代以来的恐惧条件反射相关动物模型研究进行系统综述与元分析，深入探讨了恐惧行为的多重表现形式，尤其是僵直行为和22kHz超声波发声的分别作为恐惧的客观与主观指标的理论与实证依据。研究从动物模型出发，将其结果与人类临床恐惧表现进行对比分析，揭示了情感反应的跨物种连续性。这一工作不仅为理解恐惧行为的生物学基础提供了重要证据，也为情感计算中的情感识别与响应模型设计奠定了理论依据。
第二篇文章《Affective Foundations in AI-Human Interactions: Insights from Evolutionary Continuity and Interspecies Communications》（《跨物种沟通中的情感基础：AI-人类交互的新视角》）由我院2023级研究生刘崇艺为第一作者，尹彬副教授为通讯作者，发表于SSCI期刊《Computers in Human Behavior》（中科院分区：一区Top；IF = 9.0）。该研究基于进化生物学、比较心理学和AI发展的最新进展，提出了情感阈值模型、动态调定点模型和情感图式模型等解释跨物种情感互通现象的理论模型，并初步提出了“大情感模型”（Large Affect Model）的构想。这些模型为未来的AI系统设计提供了理论框架，强调了情感在AI-人类交互中的核心作用，为AI与人类之间发展可信任的合作关系奠定了理论基础。
