认知科学研究表明，人类在观看视频时会根据主要对象的状态变化来感知事件。状态变化触发新的事件，并且在大量冗余信息中是最有用的信息之一。然而，以往的研究主要集中在对视频片段的整体理解上，而没有评估其中的细粒度状态变化。本文介绍了一个名为Kinetic-GEB+的新数据集。该数据集包含超过17万个边界，这些边界与描述12000个视频中通用事件状态变化的字幕相关联。基于这一新数据集，我们提出了三项任务，旨在通过状态变化促进对视频更细粒度、更稳健和更接近人类的理解能力的发展。我们在数据集中评估了许多代表性基线方法，并设计了一种新的TPD（基于时间的成对差异）建模方法来表示视觉差异，从而实现了显著的性能提升。此外，结果表明，当前方法在利用不同粒度、表示视觉差异以及准确定位状态变化方面仍面临巨大挑战。进一步分析显示，我们的数据集可以推动开发更强大的方法来理解状态变化，从而提高视频层面的理解能力。该数据集包括视频和边界信息，可在https://yuxuan-w.github.io/GEB-plus/ 获取。