關系框架理論模型的最新發(fā)展：從MDML 到HDML

摘 要 關系框架理論是美國心理學家Hayes 等人于1985 年提出的基于行為分析的當代語言與認知理論。關系框架理論將一類由語境控制并明確規(guī)定了刺激之間關系的反應稱為任意適用的關系反應，并將其作為關系框架理論的基本過程。文章系統(tǒng)梳理了關系框架理論的最新發(fā)展，包括研究者對早期關系框架理論研究的反思、最近幾年發(fā)展出來的多維度多水平模型和超維度多水平模型，并對理論的發(fā)展進行了總結和評價，提出了未來的研究方向，以期為該理論在中國的實證研究和發(fā)展提供參考。

關鍵詞 關系框架理論 行為分析 AARR MDML HDML

1 引言

在臨床心理學領域，學者們已經發(fā)現并論證了人類心理痛苦的來源，認為部分心理痛苦是由于在某些情況下過度遵守規(guī)則而失去心理靈活性，不能隨語境變化做出功能適應性行為的結果（Hayeset al.， 1986; Hayes amp; Hayes， 1989; Zettle amp; Hayes，1982）。例如，一個男人遵循“男人不應該哭”、“我不能讓人覺得我脆弱”之類的規(guī)則，可能會有效應對職場中的事務，但在另一些情境中，如在與伴侶的關系中，可能會因此而不分享讓自己感到沮喪或脆弱的事情，導致伴侶關系中缺乏親密感，從而給自己帶來困擾和痛苦。

盡管在臨床領域對規(guī)則的關注看起來很有希望，但就基本的行為過程而言，我們還需要搞清楚人類究竟是如何學會理解、建構和遵循這些規(guī)則。解決這個問題的需求很大程度上促成了描述人類語言和認知過程的理論的產生。Hayes 等學者在上世紀八十年代基于行為分析提出的關系框架理論（relational frame theory， RFT）就是對該需求的響應（Hayes amp; Brownstein， 1985; Hayes amp; Hayes，1989）。RFT 旨在聚焦人類獨有的心理過程，提供一種對人類痛苦和心理過程的循程（process-based）解釋。

循程評估與治療已經成為可能超越精神障礙綜合征范式的前沿領域（Hayes amp; Hofmann，2020）。RFT 及其后續(xù)發(fā)展出的理論模型，不僅能分析語言和認知，而且能夠分析注意、情緒和動機等核心心理過程，從而使其更可能成為循程評估與治療中解釋基本變化機制的理論，因此值得學界高度關注。本文將對RFT 的最新發(fā)展加以概述，以期為其在中國文化語境下的理論發(fā)展和實證研究提供參考。

2 RFT 的核心觀點及對RFT 早期研究的反思

2.1 RFT 的核心觀點

我們在識別、理解和描述事物之間關系的過程中建立了認知結構或模式，稱為關系框架。關系框架包括一致、相反、比較、不同、層級、時間、因果和直證等關系。關系框架在任意的語境控制下建立的三大特征屬性為相互推衍（mutual entailment，例如“如果a gt; b，則b lt; a”）、聯合推衍（combinatorialentailment，例如“如果a gt; b 且b gt; c，則a gt; c 且clt; a”）和刺激功能轉換（transformation of stimulusfunction，例如“如果a gt; b gt; c 且b 為令人愉悅的刺激，那么a 將令人更加愉悅，c 的愉悅程度則較低”）（王淑娟等， 2012）。

關系框架不僅存在于我們的思維中，也反映在我們的語言中。RFT 旨在解釋語言和思維中關系的建立、運用及其靈活性，探討如何通過語言和符號來識別、分類和建立事物之間的關系，探究如何使用關系框架進行符號化、歸納、推論和轉換等。任意適用的關系反應（arbitrarily applicable relationalresponding，AARR） 是關系框架理論的核心概念，指的是個體在沒有直接的物理或經驗刺激的情況下，對關系框架作出反應的能力，代表根據先前建立的關系來推導新的功能關系的能力，實現了靈活和抽象的思維。AARR 可以被認為是關系框架理論的具體應用之一，用來解釋個體在不同語境中對關系的理解與反應，它涉及在不同的語境中傳遞和轉化關系功能。

在RFT 中，關系推衍和刺激功能轉換之間有一個重要的區(qū)別，即關系框架的每個實例發(fā)生在兩種類型的語境控制下。一種語境控制（ 即Crel，關系線索） 指定了定義關系反應的特定類型的關系（ 如協(xié)調、相對），而另一種類型的語境控制（ 即Cfunc，功能線索） 指定了根據關系反應轉換的特定行為功能（ 如接近、回避）。在關系框架作為情境行為的任何實例中，刺激均可能具有Crel 屬性或Cfunc 屬性。

2.2 對RFT 早期研究的反思

早期的RFT 研究往往側重于“論證原理”研究。也就是說，研究往往旨在產生一種特定的推衍關系反應模式，這種模式在一組測試試驗中要么存在，要么不存在。比如2001～2005 年左右發(fā)展的關系評估程序（relational evaluation procedure，REP）。

但RFT 的關鍵在于，功能反應單元涉及關聯，而不是按下一個鍵或指向一個刺激。也就是說，一旦關系框架作為一個操作反應被建立，操作依聯關系（operant contingencies） 將影響關聯的反應單元，而不是由杠桿按壓或指向特定刺激組成的功能等級影響關聯的反應單位（Hayes amp; Barnes， 1997）。

為了對前面討論的演示研究階段有進一步的發(fā)展，Holmes 等人（Barnes-Holmes et al.， 2016）開發(fā)了內隱關系評估程序（implicit relational assessmentprocedure，IRAP）。IRAP 是一項基于計算機的任務，是內隱聯想測驗（Implicit Association Test，IAT）與REP 的結合，目的是通過讓被試在時間壓力下，對關系相同或相反的刺激物之間的關系做出反應，以衡量自然語言關系的強度或發(fā)生概率。但由于它與 IAT 的密切聯系，相關的研究很快就專注在所謂的內隱態(tài)度和內隱認知方面，而降低了對RFT 和AARR 本身的關注（Hussey et al.， 2015）。Barnes-Holmes 強調：“我們并不是在暗示所謂的‘內隱認知’測量方法的發(fā)展是至關重要的；相反，試圖開發(fā)一種測量自然語言關系或‘形成中的關系框架’（relational frames “in Flight”）的方法，才是重要的一步”。Holmes 指出：“不幸的是，這項研究從‘形成中的關系框架’開始，然后轉向了‘內隱認知’。我們承認這項工作在許多方面都很有價值，但在我們看來，它也破壞了RFT 作為一項基礎科學事業(yè)的持續(xù)發(fā)展。因此，似乎是時候回到最初的焦點，力圖分析形成中的關系框架的動力學?！保˙arnes-Holmeset al.， 2016）

3 多維度多水平模型（multidimensionalmultilevel ， MDML）

2016 年Barnes-Holmes 等在《威利語境行為科學手冊（Wiley Handbook of Contextual BehavioralScience》一書中首次提出了MDML 模型。模型的目的是為分析AARR 的動態(tài)提供一個背景，通過從多維度和多水平的角度概念化這種行為，關注并擴展RFT 原始理論最重要的特征。

MDML 由20 個功能分析抽象關系單元（functional-analytic abstractive relational quanta，FAARQs）組成，以相互交叉的多個維度和層次進行概念化劃分（如表1 所示）。這些單元是分析推衍關系反應所涉及的動態(tài)互動的關鍵核心過程（Barnes-Holmes et al.， 2016， 2017），以使RFT 取向系統(tǒng)化，并強調相關的行為動態(tài)。

在MDML 中， 關注RFT 的第一步是確定AARR 的各個維度，這些維度可能受到各種語境變量的影響。目前為止，MDML 確定了四個維度（ 其他維度可能通過進一步的概念和經驗分析而出現）：關系一致性、關系復雜性、推衍性和靈活性。

3.1 MDML 的四個維度

3.1.1 關系一致性

關系一致性是指特定的 AARR 模式在功能上與先前的 AARR 模式重疊的程度，或者說是關系反應與個體先前與環(huán)境交互經驗（即學習史）的一致性。比如，想象你被告知蛇比蜈蚣長，隨后又被告知蜈蚣比蛇短。那么你很可能會認為第二種說法與第一種說法是連貫的或一致的，因為考慮到整體模式（Xgt; Y = Y lt; X）與更廣泛的言語群體建立這些言語關系的方式一致，這里的一致性則被認為是高的。RFT 認為關系的一致性和實用性是關系框架技能的直接強化因素（Bordieri et al.， 2016）。在存在任意相關事件、網絡以及網絡間網絡的情況下，語言能力強的人通常表現出維持一致性的傾向。這種一致性規(guī)則在句子結構中被概括為語法規(guī)則或意義規(guī)則，并在兒童第一次接觸到的任何語言學習經歷中得到強化。一致性就像早期適應成功改變了遺傳進化的長期方向一樣具有強化功能；而不確定性代表著一種不一致的關系狀態(tài)，具有懲罰功能（Tagliabue etal.， 2019）。由此可見，人類對關系行為的選擇過程，不再完全由所處的語言環(huán)境所控制，而是以一種敘述的一致性方式來理解世界，并以可預見和有效的方式與之互動。人類這種對一致性的追求，雖然對認知的發(fā)展具有積極的意義，但卻容易導致偏見行為的產生，例如，基于跟某個人首次交往過程中產生的消極印象而產生對其人品的否定。

3.1.2 復雜性

復雜性是指關系中所涉及刺激的復雜程度，或者說AARR 特定模式中所涉及的關系反應模式的細節(jié)或密度，例如所涉及的關系的類型和/ 或數量。比如，一個相互推衍的等同關系，可能被視為沒有相互推衍的時間關系復雜，因為等同關系只涉及一種類型的關系（例如“如果X 與Y 相同，那么Y與X 相同”），而時間關系涉及兩種類型的關系（例如“如果X發(fā)生在Y之前，那么Y發(fā)生在X之后”）。

3.1.3 推衍性

推衍性是指未經訓練或未經專門學習而對刺激之間關系做出反應的程度，或者說AARR 的某一特定模式出現的程度。Barnes-Holmes 等人（2016）指出，AARR的某個特定模式首次出現時，推衍性程度高，之后再出現，它的推衍性就會降低，因為它在原始推衍之外獲得了自己的歷史。例如，一個人得知蛇比蜈蚣長，從而推衍出蜈蚣比蛇短。第一次推衍出“蜈蚣比蛇短”的關系時，是“直接”從“蛇比蜈蚣長”的關系推導出來的。然而，當這個人繼續(xù)把蜈蚣聯系成比蛇短時，這種關系反應就獲得了自己的歷史，使得它越來越少地從原始關系中衍生而來（不管它是否被直接強化）。

3.1.4 靈活性

靈活性指的是AARR 的給定模式可能被當前語境變量修改的程度。舉個簡單的例子，想象一下，要求一名兒童對“蛇和蜈蚣哪個更長？”的問題給出錯誤回答，兒童回答“蜈蚣”的速度越快，AARR 就越靈活（O'Toole amp; Barnes-Holmes，2009）。關鍵是，靈活性總是與語境關聯的，因此，如果之前告知過兒童不要給出錯誤答案，那么就很難使用正確或錯誤的答案作為衡量靈活性的指標。

3.2 MDML 的五個水平

除了AARR 的四個維度之外，MDML 還確定了與每個維度交叉的關系發(fā)展的五個水平。它們被標記為：（1）相互推衍；（2）關系框架；（3）關系網絡；（4）關聯關系；（5）關聯關系網絡。

3.2.1 相互推衍

相互推衍是關系框架的第一個定義特征。

Barnes-Holmes 等（2017）認為，處于語言發(fā)展早期階段的幼兒，可能表現出相互推衍，而沒有聯合推衍（Lipkens et al.， 1993）。相互推衍是聯合推衍的關鍵關系“前兆”（Luciano et al.， 2007）。因此，相互推衍被概念化為MDML 中的第一個，也是一個單獨的水平。

3.2.2 關系框架

關系框架的概念在RFT 文獻中得到了很好的確立，它提供了演示AARR 的三個核心屬性所需的最小分析單位：相互推衍、聯合推衍及刺激功能的轉變。因此，關系框架是最簡單的關系網絡，它允許研究者識別AARR 的各種不同模式。因而，關系框架在MDML 中被概念化為一個單獨的水平。

3.2.3 關系網絡

在MDML 和一般的RFT 中，關系框架和網絡之間的區(qū)別在于，后者只有在前者的一些基本模式建立起來之后才會發(fā)展起來。例如，關系網絡包括四個或更多的關系和/ 或不同關系框架的組合，可能只有在學習了相關的三元素框架的AARR 之后才會發(fā)展起來。因此，在最基本的層面上，框架和網絡之間的區(qū)別在于，是包含必需的最小數量關系的網絡還是擴展的關系網絡。關系框架需要包含必需的最小數量的關系物，比如至少三個（即“A-B 相同，B-C 相同，產生C-A 相同”）。而關系網絡至少有一個元素超出了上述范圍，比如說包含四個關系物。它們之間的區(qū)別可能還涉及不同的關系框架模式的聯合（例如“A-B 相同，B-C 相同，C 大于D，D大于E，產生E 小于A”）。學習對相互關聯的關系框架的聯合做出反應，一直被視為RFT 解釋高級人類語言或認知能力的核心，例如規(guī)則遵循（O'Horaamp; Barnes-Holmes， 2001）、規(guī)則生成（Barnes-Holmeset al.， 2001）、抽象問題解決（Hayes et al.， 2001）以及基于RFT 的規(guī)則控制的行為的關系網絡模型（O'Hora et al.， 2004， 2014）等。在MDML 中，關系框架和關系網絡之間的區(qū)別被認為是至關重要的，因為學習按照基本關系框架進行反應，為學習按照更復雜的關系網絡進行反應提供了重要的歷史背景，特別是那些涉及相互關聯框架的關系網絡。

3.2.4 關聯關系

關聯關系的概念一直是RFT 類比和隱喻推理的核心（Stewart et al.， 2001; Stewart amp; Barnes-Holmes，2004）?；粳F象涉及對至少兩組獨立的聯合推衍關系進行訓練和測試。例如，可以建立兩個等同框架（如“A1 與B1 相同，B1 與C1 相同，產生C1與A1 相同；A2 與B2 相同，B2 與C2 相同，C2 與A2 相同”）。隨后，測試被用來確定參與者是否將一個推衍關系與另一個推衍關系聯系起來，例如C1-A1 相同與C2-A2 相同是協(xié)調一致的。也就是說，參與者似乎是在類比地推理C1 與A1，就像C2 與A2 一樣。需要注意的是，AARR 的預測模式不會產生包含四個刺激的單個坐標系，而是需要將兩個刺激之間的推衍關系與另外兩個刺激之間的第二個推衍關系聯系起來。因此，觀察到的反應模式超出了包含四個或更多刺激的基本關系網絡的概念，從而發(fā)展出比相對簡單的網絡所涉及的關系更高級的水平。

3.2.5 關聯關系網絡

在MDML 中，關聯關系網絡的概念范圍非常廣泛，因為它包含了 AARR 的所有類別，而且超出了前述級別所涉及的類別。Barnes-Holmes 等（2017）認為，隨著時間的推移，將這個水平劃分為關系發(fā)展的更細的子水平似乎是有用的， 但考慮到在這個水平上缺乏基本的 RFT 研究，在這一點上，簡單地確定一個最終的廣泛水平似乎是明智的。關聯關系和關聯關系網絡之間的區(qū)別可能看起來微不足道，因為關鍵的區(qū)別僅僅在于所涉及的關聯物（relatas）的數量不同（即在關聯關系的情況下，每個推衍關系中有兩個關聯物，而在關聯網絡的情況下，每個推衍網絡中至少有三個關聯物）。關聯關系網絡的一個典型例子是觀察視角的改變，即直證關系中你—我、此時—那時、這里—那里的轉換。“我”的視角下的關系網絡與“你”的視角下的關系網絡關聯起來，兒童的共情能力才能夠建立起來。

MDML 不僅能從定量而且也能從定性方面豐富其應用范疇。首先，它為個案研究和質性研究引入了系統(tǒng)化的研究范式，不僅能夠基于事件強度、空間和時間因素識別值得研究的事件，還提出了基于事件的質性研究框架，用來分析和檢驗發(fā)展出來的新理論。其次，它拓展了前人對事件的定量研究，研究者可以通過檔案、二手數據以及實體感知數據來量化事件、測量事件的屬性并建立準確、全面的模型。

4 超維度多水平模型（hyper-dimensionalmulti-level，HDML）

4.1 HDML 模型內容

近幾年，語境行為科學的研究者從進化心理學的角度，強調合作在人類語言和認知發(fā)展中的重要性。Hayes 和Sanford（2014）認為，人類以任意適用的方式學習關聯刺激的能力可能來自人類物種內高度合作行為的進化。這意味著AARR 可能是人類物種所獨有的，或者至少相對先進或復雜的AARR例子構成了獨特的人類行為。因此，Barnes-Holmes和Harte（2022）特別使用了推衍的定向（orienting）、喚起（evoking）和動機（motivating）的概念，加上關聯（relating），稱為ROE-M（發(fā)音“roam”），作為RFT 內部的一種新的通用分析反應單元，使RFT 能夠分析核心心理過程，如注意、感知、情緒、動機、語言和認知，從而將MDML 模型進一步擴展成為超維模型（即HDML），用來對人類心理痛苦的基本行為過程的復雜性進行分解。

HDML保留了MDML的四個維度和五個水平，在每個反應模塊上都增加了REO-M 這個功能反應單元（如圖1 所示）。ROE-M 提供了一種將實時展開的人類心理事件概念化的方法（Barnes-Holmesamp; Harte， 2021）。具體來說，HDML 的每個單元格都包含一個帶有第三條虛線的倒置“T”。這個符號代表定向和喚起功能，以及動機變量的影響。HDML 內的定向指的是一個刺激事件在更廣泛的語境中被注意到或“脫穎而出”的程度，被視為在一個連續(xù)體上（垂直軸上）從完全沒有（0）開始到可能的最強定向反應（+1）。喚起指的是被注意到的刺激或事件是喜歡、厭惡還是相對中性，是指刺激事件被認為是趨向和回避的程度。喚起也被視為在一個連續(xù)體上（橫軸），從可能的最強厭惡反應（-1）到可能的最強趨向反應（+1）。0 代表沒有厭惡反應或趨向反應。動機用折線表示，折線從0 到1 縮放，表示動機變量的假定強度，這些變量與定向和/ 或喚起功能相互作用，并且以動態(tài)的方式相關（見下圖）。

需要注意的是，該框架被稱為“超”而不再是“多”維，因為它強調了功能線索屬性在分析推衍關系反應中的核心作用。也就是說，在每一個關聯的實例中，無論在哪個層面，沿著哪個維度，該框架都關注于參與刺激關系和網絡的刺激的定向（即刺激被“注意”的程度）和喚起（即趨向或厭惡）功能，并強調推衍性關系反應發(fā)生的動機語境，比如相同的條件下，某些人可能比其他人更傾向于特定的刺激（Barnes-Holmes amp; Harte， 2022; Harte et al.， 2023）。

4.2 HDML 框架對臨床應用的啟示

圍繞HDML，研究者在更廣泛的程度上將臨床行為分析與基本過程聯系起來，將RFT 與接納承諾療法（acceptance and commitment therapy，ACT）聯系起來，并在個人層面上進行概念化和經驗分析（Harte et al.， 2023）。

臨床上，治療師可以利用“REO-M”功能反應單元探索來訪者對某些刺激或事件的傾向程度（即定向和喚起）和動機。例如，有死亡焦慮的來訪者可能會報告說，他非常專注于監(jiān)測（即定向）自己的心率，心率開始上升會引起他強烈的焦慮反應（過度喚起）。治療師可以探索這種定向和喚起反應發(fā)生的環(huán)境類型。例如，來訪者可能報告說，每當他必須參加某些社交活動時，例如與工作有關的晚宴，他就會越來越關注自己的心率，并經歷意想不到的心率驟升。由此可以了解，來訪者心率的定向和喚起功能可能與某些動機變量有關（比如，當個體處于可能被工作同伴負面評價的社交情境中，他的死亡焦慮會增加）。

再比如，ACT中有很多“認知解離”練習，如“牛奶”練習、“漂流的樹葉”練習等。這些練習起作用的機制用RFT 的語言解釋即為“關聯關系和關聯關系網絡”。來訪者將練習中的關系或關系網絡與自己的問題聯系起來，領悟到練習中一些刺激功能的變化，從而頓悟使自己的問題性質發(fā)生變化。在使用這些練習時，咨詢師或治療師準確考慮所針對的是哪些功能屬性是很有幫助的。例如，關系網絡的關聯是否削弱了定向功能或喚起功能，或者兩者兼而有之，動機變量是否也有所針對？ 在上面死亡焦慮的例子中，單詞重復練習（即像“牛奶”練習一樣重復同一個詞的練習）中涉及的關聯過程可能有助于破除心率的定向功能，因為與心跳協(xié)調的言語關系失去了一些意義。換句話說，如果來訪者有“我的心臟真的跳得很快”的想法，那么相關關系過程可能會去掉其有問題的功能線索（Cfunc）屬性，這樣來訪者就不會繼續(xù)監(jiān)測心臟病發(fā)作的潛在跡象?；蛘邠Q句話說，來訪者認為“心跳加速預示著心臟病發(fā)作的想法只是一種想法”。此外，即使來訪者不能忽視他們的心跳加速，關系的關聯也可能削弱心跳加速的喚起功能。實際上，如果來訪者真的開始監(jiān)測他的心跳，并開始因諸如“我要心臟病發(fā)作了”之類的想法而變得焦慮，那么上述關系的關聯可能有助于“提醒來訪者”這些只是言語或想法，從而降低它們的功能性線索（Cfunc）屬性（Harte etal.， 2023）。

5 總結和展望

在RFT 的基礎上，MDML 框架指定了RFT 所確定的廣泛承認的AARR 層次，以及已經或可能被研究的維度之間的20 個交集，用于概念化和研究實驗室和自然環(huán)境中AARR 的動態(tài)，這20 個交集指定了實驗分析的單元，而不是層次或維度本身。MDML 框架強調，更復雜的分析單元可能從相互推衍中演化而來，例如關系框架中所包含的簡單關系網絡、涉及框架組合的復雜網絡，以及關系框架與關系框架的相關性，最終是整個復雜關系網絡與其他復雜關系網絡的相關性。在每種情況下，這些不同層次的AARR 可能沿著上述四個維度變化，也可能有其他尚未確定的維度。

通過將重點從個別框架轉移到相互關系網絡或交互參與領域（a field of interactants），研究者確定了RFT 新的概念分析單元ROE-M，代表關聯、定向、喚起和動機。ROE-M 似乎能夠以相對簡潔的方式精確地分析任何情境變量對具有語言能力的人類行為的影響，同時始終強調人類心理事件領域的高度動態(tài)和復雜的性質。以ROE-M 不可分割的特性來解釋行為，擴展到了強化過程之外，甚至超出了傳統(tǒng)的RFT 解釋（Harte amp; Barnes-Holmes， 2022）。

治療師傾向于關注定向功能，特別是對行為具有較高控制作用的定向功能。這些功能可以來自吸引個體注意的內部或外部源頭，包括：身體的（例如，心悸）、知覺的（例如聽到聲音）、復雜的關系反應（例如反復思考）以及外部事件（例如環(huán)境觸發(fā)因素）等。治療的重要部分之一是幫助來訪者識別具有關鍵定向功能的相關事件，這些事件是治療師和來訪者在整個治療過程中都會關注的對象。

幾十年來，對特定類型人類心理痛苦的識別和干預一直受醫(yī)學模型和癥候群方法的主導，但現在我們正進入一個更加以過程為導向的時代。這些過程至少部分是言語形式的。這就要求行為科學繼續(xù)構建對人類語言和認知的描述，并將其與治療評估和治療方法相連接?；赗FT 的循程治療需要關注復雜的關系網絡，而不僅僅是框架。MDML 和HDML 模型及其產生的ROE-M 概念分析單元，使得這種新的關注成為可能。RFT 驅動的基于過程的心理治療并不主張固定的線性逐步順序的治療方法，相反，提供的是在治療過程中需要關注的關鍵領域。

基于RFT 的循程治療被構思為一個復雜而動態(tài)的言語互動者領域，治療師和來訪者在治療室內外進行互動。用這種方式來概念化臨床相關的心理事件相對于其他方式，是否能在行為預測和行為影響方面帶來精確、廣泛和深入的改善，這個問題的答案可能需要幾年甚至幾十年才能找到，但是尋找一個統(tǒng)一的總體概念框架來分析心理事件，特別是心理痛苦，是頗具意義的。對過程的關注預期可以使研究人員和臨床醫(yī)生能夠發(fā)展和完善對心理痛苦中內在心理過程的理解，更精確地針對基本過程進行干預，以促進臨床評估和治療的改進。

就未來的研究方向而言， 由于MDML 和HDML 框架主要是Barnes-Holmes 團隊基于弗蘭德斯科學基金會（Flanders Science Foundation）資助的奧德修斯計劃（Odysseus Program）項目中的研究成果提出的，因此需要更多學者開展相關研究，并與其他研究結果相互比較和印證。像Barnes-Holmes自己提出的那樣，這在很大程度上是一項正在進行的工作，無論是概念上還是臨床上，都需要在未來幾年繼續(xù)發(fā)展和完善。此外，在研究方法方面，有些實證研究是從相關理論模型的框架內推斷出來的，而且嚴重依賴自我報告進行測量，與語境行為科學（contextual behavior science， CBS）社群所倡導的以精度、廣度和深度來預測和影響行為這一既定科學目標以及行為主義傳統(tǒng)不相符。未來的實證研究可以采用更客觀的基于實驗的方法，開展更大、更好的控制研究，進一步增加對迄今所得結果和所見影響的信心。

RFT 及其后續(xù)發(fā)展的MDML 和HDML 框架，力求提供精確、簡潔、功能分析的言語行為描述和對心理事件或痛苦的統(tǒng)一分析框架?；赗FT 開發(fā)的接納承諾療法的有效性已經在國際和國內臨床心理干預中得到豐富的實證驗證，但我國學者對于RFT 及其最新進展還缺乏了解和探討，對其應用更是涉及甚少。總結這方面的研究，可以將關系框架理論的應用概括為五個方面：

（1）為發(fā)展有障礙的個體提供言語干預。例如為自閉癥兒童提供的RFT 訓練結果表明，許多患有自閉癥譜系障礙和其他智力和發(fā)育障礙的學習者在不同教學內容和教學方法中表現出推衍性關系反應（Chan et al.， 2023; Gibbs et al.， 2024）。

（2） 在教育及智力發(fā)展領域的應用。如Wolgast 和Barnes-Holmes（2022）在高校師生中關于社會視角的研究顯示靈活的時空社會視角對高等教育學生和學校教師都是有益的；Beck 等（2023）關于推衍性關系反應（derived relational responding，DRR）技術對提高智力分數影響的元分析結果表明，不論初始參與者的能力、診斷或年齡水平如何，使用DRR 程序的干預措施均可以提高智力分數。其他研究也得出類似的結論（Edwards et al.， 2022; Tyrberget al.， 2021）。

（3）為ACT 提供實驗證明和理論指導。RFT從產生就與ACT 緊密相連，為ACT 提供理論基礎。這方面的研究和應用非常多，最新的發(fā)展依然如此，如Harte 等（2022）對規(guī)則支配的行為進行實證研究，試圖對基本的規(guī)則控制行為如“順從”、“追蹤”和“增強”進行問卷測量，同時在研究的過程中對這些概念的定位進行完善，從而促進ACT 的發(fā)展。

（4）在組織行為管理領域的應用。比如有人（Turner， 2021）將RFT 應用到政治領域，用RFT來分析美國總統(tǒng)競選辯論，以建立政治框架；Gillespie 和Provost（2023）應用RFT 考查麻醉師的安全行為和人因因素。

（5）在人工智能（AI）領域的應用。RFT 根植于功能語境主義（functional contextualism，FC）的哲學世界觀，強調功能和語境的重要作用。當前世界人工智能的發(fā)展風起云涌，ChatGPT 已然成為人們工作生活不可或缺的重要工具。在此背景下，RFT 與人工智能的結合不可避免。Edwards 等（2022）在一般語義知識和人工智能研究的廣泛背景下討論了RFT 關于背景知識如何產生的新穎解釋，并提供了數學模型。其他也有研究（Herc， 2022）將RFT與AI 結合，應用于ACT 中隱喻的理解，為RFT 的隱喻使用方法和ACT 強調的隱喻體驗提供了支持。

這些研究和應用多是在西方文化背景下進行的，我國學者對RFT 在孤獨癥兒童群體（白曉宇等，2019; 劉園芳等， 2021; 王分分， 祝卓宏， 2017）及普通兒童教育（毛曉翎等， 2017）領域中的應用已經有一些探索，證明了其在中國兒童群體中的適用性。在其他領域，我們仍可以借鑒已有經驗，針對我國實際，開展RFT 的相關研究和應用，探討RFT 在不同領域、不同人群中應用的文化適應性，更加充分地發(fā)揮其實際應用價值。

參考文獻

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本研究得到首都衛(wèi)生發(fā)展科研專項項目（首發(fā) 2022-1G-2112）的資助。