CC BY
603. Продолжительность выполнения зрительной задачи, категориальные профили оценок, а также степень расхождения длительностей верных и ошибочных ответов, служат дополнительными показателями эффективности восприятия эмоциональных выражений лица в условиях стробоскопической экспозиции каждой из исследованных форм.
Список литературы
1. Барабанщиков В.А., Королькова О.А., Лободинская Е.А. Восприятие эмоциональных экспрессий лица при его маскировке и кажущемся движении // «Экспериментальная психология», 2015. Т. 8. № 1. С. 7-27.
2. Барабанщиков В.А., Королькова О.А., Лободинская Е.А. Распознавание расфокусированных изображений эмоциональных экспрессий лица в условиях кажущегося движения // «Экспериментальная психология», 2015. Т. 8. № 4. С. 5-29.
3. Барабанщиков В. А., Королькова О.А., Лободинская Е.А. Восприятие эмоциональных экспрессий различной степени четкости при стробоскопической экспозиции лица и его маскировки // Российский психологический журнал, 2016. Т. 13. № 4. С. 197-217.
4. Барабанщиков В.А., Лободинская Е.А. Информация об эмоциональном состоянии человека, заключенная в динамике выражений лица // Психология и психоаналитические исследования. Ежегодник / под ред. А. А. Демидова, Л.И. Сурата. М.: Московский институт психоанализа, 2017. С. 108-120.
5. Ambadar Z., Schooler J. W., Cohn J. F. Deciphering the Enigmatic Face: The Importance of Facial Dynamics in Interpreting Subtle Facial Expressions // Psychological Science, 2005. Vol. 16. Issue 5. P. 403-410.
6. Cosker D., Krumhuber E., Hilton A. Perception of linear and nonlinear motion properties using a FACS validated 3D facial model // Proceedings of the Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization (APGV) / Eds. D. Gutierrez, J. Kearney, J. Banks, K. Mania. New York, NY: ACM. 2010. P. 101-108.
7. Sato W., Yoshikawa S. The dynamic aspects of emotional facial expressions // Cognition & Emotion, 2004. Vol. 18. P. 701-710.
8. Recio G., Sommer W., Schacht A. Electrophysiological correlates of perceiving and evaluating static and dynamic facial emotional expressions // Brain Research, 2011. Vol. 1376. P. 6675.
УДК 159.9
МЕТОДИКА GERT: ОЦЕНКА ВОСПРИЯТИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ЭМОЦИОНАЛЬНЫХ ЭКСПРЕССИЙ13 Барабанщиков В.А.
Институт экспериментальной психологии МГППУ, Москва, Россия e-mail: [email protected] Суворова Е.В.
Московский институт психоанализа, Москва, Россия e-mail: [email protected]
Аннотация. В первой части статьи рассматривается швейцарская методика оценки динамических эмоциональных экспрессий Geneva Emotion Recognition Test, GERT. Во второй части сообщаются результаты ее апробации на российской выборке. Проведен сравнительный анализ точности распознавания эмоциональных экспрессий лица на российской и немецкой выборке. Выявлены значимые различия для показателей точности распознавания сложных эмоциональных экспрессий. Немцы лучше распознают сложные эмоциональные состояния по сравнению с русскими, что может быть связано с большей культурной обусловленностью эффективности распознавания сложных экспрессий в отличии от базовых.
13 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №18-1800350 «Восприятие в структуре невербальной коммуникации».
Ключевые слова: методика GERT, динамические экспрессии лица, базовые эмоции, сложные эмоциональные состояния, идентификация эмоций.
GERT: PERCEPTION PROCESS OF DYNAMIC FACIAL EMOTIONAL EXPRESSIONS
Barabanschikov V.A.
Institute of Experimental Psychology MSUPE, Moscow, Russia e-mail: [email protected] Suvorova E.V.
Moscow Institute of Psychoanalysis, Moscow, Russia e-mail: [email protected]
Abstract. The article is devoted to perception process of dynamic emotional facial expressions, using Geneva Emotion Recognition Test, GERT. The study compares results of recognition accuracy for GERT in Russian and German samples. The differences for the accuracy of complex emotional expressions recognition were revealed: the Germans are better in recognizing complex emotional states compared to Russians, which may be due to more context and culture dependence of accuracy for complex expressions, compared to the basic ones.
Keywords: GERT, facial expressions, basic emotions, complex emotional states, identification of emotions, dynamic emotional expressions.
В экопсихологической модели психики целостность психики и экологичность личности определяется эквивалентностью представлений внутреннего психического мира с отражением внешнего освоенного мира. Соответствие этих представлений позволяет вести понятный ему диалог с внешним миром и использовать его отражение в качестве своеобразного «экрана» для рефлексии [3, c. 65]. Формирование представлений человека о внешнем мире во многом связано с процессами восприятия, в частности со способами получения информации о психологическом содержании коммуниканта в процессе общения. Понимание целей, мотивов поведения и реакции во многом основывается на восприятии и интерпретации невербальных сигналов коммуникантов. Большое внимание исследований уделяется эмоциональным экспрессиям лица, так как лицо является основным и приоритетным каналом восприятия невербальной информации, через который происходит взаимообмен эмоциональными состояниями и информацией. В процессе общения человек соотносит экспрессии лица партнера со структурами собственного когнитивно-коммуникативного опыта, категоризиру-ет их и благодаря этому понимает чужие состояния, мысли, поступки [2, с. 115]. Во многих научных работах подтверждается врожденность механизмов распознавания эмоциональных экспрессии, их генетическая обусловленность и эволюционная значимость. Базовые эмоциональные экспрессии распознаются человеком с первых дней жизни и являются эволюционно значимыми для формирования приспособленческих способностей к окружающей среде и развитию адекватных поведенческих реакций. В середине предыдущего столетия П. Экма-ном были выявлены универсальные мимические паттерны для базовых эмоций вне зависимости от расовой и культурной принадлежности человека.
Одной из важных проблем современной экологической психологии являются методы экспериментального исследования в экологически валидной среде. В частности это касается и изучения восприятия эмоций лица, развертываемых во времени, в процессе своего порождения. В этом плане, особый интерес представляет методика, предложенная и разработанная швейцарская специалистами - GERT, Geneva Emotion Recognition Test. В данной работе мы попытались апробировать ее на российской выборке, а затем сопоставить данные, полученные на материале этой методики в Швейцарии и России.
Geneva Emotion Recognition Test
Одной из проблем в экспериментальном изучении вопросов восприятия экспрессий лица является поиск или создание стимульного материала. Основными требованиями в
данном случае являются стандартизированность и экологическая валидность. Фрагменты должны эффективно распознаваться наблюдателями и быть при этом естественными. Данное исследование посвящено изучению особенностей восприятия динамических эмоциональных экспрессий. Используется методика, в которой эмоции с одной стороны позированы и при этом выражены реальными переживаниями по системе Станиславского. Стимулы для GERT были отобраны из более объемной стимульной базы Geneva Multimodal Emotion Portrayals -GEMEP [4]. GEMEP была создана T. Bänziger и K. R. Scherer в Швейцарском центре изучения эмоций при Женевском университете (Swiss Centre for Affective Sciences, University of Geneva, Switzerland). Исследование было поддержано Немецко-швейцарским национальным исследовательским фондом (German and the Swiss National Research Foundations), Швейцарским центром изучения эмоций, и европейским объединением ENEH (European Network of Excellence Humaine, FP6 IST). Методика была разработана с целью создания адекватного способа оценки эмоциональных состояний и отвечает современным требованиям экспериментальных исследований. GEMEP содержит 1260 аудио-видео фрагментов 18 эмоций, длительностью 1-4 с., с различной интенсивностью и устным содержанием. Эмоции были сняты в нескольких модальностях. В аудио-модальности использовались высказывания, состоящие из псевдолингвистических предложений, то есть использования живой речи без смысла. Большинство подобных методик на распознавание эмоциональных экспрессий содержат базовые эмоциональные экспрессии в соответствии с концепцией базовых эмоций П. Экмана. В GEMEP эмоциональные состояния для переживания и изображения также отбирались в соответствии с теориями базовых эмоций [5], [6]. Эмоциональные состояния были классифицированы в зависимости от валентности и частично от степени возбуждения.
Эмоции были изображены десятью профессиональными актерами (пять из которых женщины), под руководством профессионального режиссера - Андреа Новикова. Все актеры являются профессиональными актерами, живущими во французской части Швейцарии. За несколько недель до съемки актеры получили список эмоций, которые они должны были изобразить, вместе с краткими определениями эмоций и кратким описанием сценариев ситуаций, которые их иллюстрировали.
Для целей продуцирования эмоций использовался метод Станиславского. Режиссер выступал в качестве адресата для выражения ему эмоций и, путем выявления у каждого актера событий личной жизни, создавал соответствующее настроение, для того, чтобы актер испытывал определенные эмоции. Каждый актер подготовил три типа интенсивности («менее интенсивный», «более интенсивный» и «скрытый»). Выраженные эмоции записывались в нескольких модальностях с использованием псевдолингвистических высказываний. Съемка велась тремя цифровыми камерами (SONY DSR-PDX10): лицо крупным планом и движения всего тела в профиль и анфас). Отдельно производилась аудиозапись. Впоследствии, из этих мультимодальных записей, одномодальные видео и аудио клипы были извлечены. Звук был записан с использованием трех отдельных профессиональных микрофонов SENNHEISER, расположенных на каждой из трех камер, а также дополнительный микрофон, расположенный над левым ухом актера, обеспечивающий отдельную запись речи с постоянным расстоянием до рта актера.
Всего было создано 7000 аудио-видео изображений, из которых для методики GEMEP было отобрано 1260 изображений, с наибольшей точностью распознавания эмоций для каждого типа интенсивности. Для оценки категорий эмоций использовались данные 57 участников: 18 участников - для аудио-видео модальности (10 женщин, M=21,4 +/- 3,3 г.), 19 участников - для видео модальности (9 женщин, M=22,3 +/-2,5 г.) и 20 участников - для аудио модальности (7 женщин, M=24,3 +/-6.1 г.) В качестве инструмента оценки использовалось «женевское колесо эмоций» - графическое изображение эмоций в форме колеса, внутри которого отображены все эмоции с различной степенью интенсивности [7]. Участники могли выбрать одну из 17 категорий эмоций, или категории «нет эмоции», «другая эмоция». «Колесо эмоций» включало эмоциональную интенсивность, которая
оценивалась по пятибалльной шкале («1» - очень слабая эмоция, «5» - очень сильная эмоция). Инструкция была предоставлена как на бумажном носителе, так и на мониторе.
Для практических задач, с целью создания более краткой и однородной базы стимульных изображений GERT из данных видеоизображений было выбрано 83 клипа. Изначально, для целей создания первого пула элементов GERT было рассмотрено 520 фрагментов, одинаковой «средней» интенсивности, представляющих 14 эмоциональных состояний: «радость», «развлечение», «гордость» «удовольствие», «облегчение», «интерес», «гнев», «страх», «отчаяние», «раздражение», «беспокойство», «печаль», «отвращение» и «удивление». Отбор эмоций осуществлялся исходя из уровня эмоционального возбуждения [8]. Дополнительно к указанным эмоциям, были добавлены видеофрагменты с эмоциями «Отвращения» и «Удивления», так как эти эмоции наиболее часто используются в других методиках. Далее из этих 520 позиций было выбрано 108, на основе процента точности распознавания [8]. Выбирались фрагменты, для которых целевая эмоция (то есть эмоция, которую просили выразить актера) была наиболее часто выбираемой категорией ответа, с достоверностью выше 30-го процентиля.
Исследование проводилось посредством панели для онлайн-исследований, основанной факультетом психологии Берлинского университета им. Гумбольдта (Www.psytests.de) Тест проходили 454 испытуемых (127 мужчин, возраст 17-75 л.; M=35,8+/-14 л.), из них оценку всех 108 видеоклипов произвели только 255 человек (56%). Для целей исследования были использованы данные 295 человек (65%, 82 мужчины, возраст 17-74 л.; M=37,1+/-13,9 л.), которые завершили оценку не менее 100 позиций. Все испытуемые были гражданами Германии.
Средняя точность распознавания варьировалась от 0.42 для «Удивления» до 0.84 для «Развлечения». По итогам применения модели Rasch теста к данным 108 клипам, для итоговой базы GERT было выбрано 83 видеоролика - по шесть для каждой из 14 эмоций, за исключением «отчаяния», которое содержало только пять для выполнения параметров одномерной модели. Отобранные фрагменты в тесте GERT также представлены 10 актерами, пятью мужчинами и пятью женщинами европеоидной расы в возрасте от 25 до 57 лет (M= 37л.). Оценка категорий. Для оценки категорий эмоций использовалась сокращенная версия «женевского колеса эмоций».
Данная методика представляет интерес для российских исследований в связи с потребностью в адекватных методах оценки эмоций в динамике, при изучении «живого лица».
Точность распознавания, полученная на российских наблюдателях, с использованием
методики GERT
В целях апробирования методики на российской выборке, использовалась аналогичная процедура оценки видеоизображений для российских испытуемых. В исследовании участвовало 47 человек в возрасте от 18 до 41 г. (N=47;34 женщин, 16 мужчин, M=23,3 г., станд. откл. - 7,8 г.). Испытуемыми являлись студенты и аспиранты российских психологических ВУЗов, постоянно проживающие в г. Москве, с высшим или неоконченным высшим образованием. Исследование проводилось на дисплее с диагональю 15.6, с разрешением 1920x1080, использовалась высококачественная видеокарта NVIDIA GeForce MX130. Дисплей был расположен на расстоянии 60 см от лица испытуемого. Трансляция видеоизображений была реализована посредством специализированной платформы для проведения экспериментов LimeSurvey vers. 2.05. В соответствии с методикой GERT, испытуемым, в случайном порядке, предъявлялись 83 видеоизображения. После каждого клипа на экране было представлено «Колесо эмоций». Участников попросили выбрать, какая из 14 эмоций была выражена актером в клипе. Все инструкции были переведены и предоставлены на русском языке. Полученные данные проходили предварительную обработку в MS Office, Excel 2010. Для целей статистического анализа использовался пакет статистических программ - SPSS 22.0. Для сравнения средних значений использовался критерий t-Стьюдента для уровня значимости p=0,01. Для целей оценки категорий был осуществлен перевод эмоций и их определений:
• Гордость - чувство триумфа после успеха или личного достижения;
• Гнев - крайнее неудовольствие, вызванное чьим-то несправедливым или враждебным действием;
• Радость - позитивное чувство, вызванное чем-то невероятным и происшедшим неожиданно;
• Раздражение - переживание негодования по поводу кого-либо или чего-либо, при этом внешне оставаясь спокойным;
• Развлечение - смех над чем-то, что очень смешно;
• Отвращение - ощущение, вызванное неприятным предметом или окружением ;
• Удовольствие - чувство благополучия и чувственного наслаждения;
• Печаль - чувство утраты человека, потери места или вещи;
• Облегчение - чувство уверенности в конце или разрешение неудобной, неприятной или даже опасной ситуации;
• Отчаяние - огорчение по поводу жизненной проблемы без решения, вместе с нежеланием принять ситуацию;
• Интерес - быть очарованным или сконцентрировать внимание на человеке или
вещи;
• Страх - столкнуться с неминуемой опасностью, угрожающей нашему физическому благополучию;
• Удивление - столкнуться с неожиданным и необычным событием (без положительного или отрицательного подтекста);
• Тревога - страх или беспокойство о последствиях ситуации которая может быть неблагоприятной для себя или кого то близкого.
Более высокие показатели точности распознавания эмоций в целом и для большинства отдельных эмоций говорят о внутригрупповом преимуществе немецкой выборки. Точность распознавания базовых эмоциональных экспрессий остается на высоком уровне для обеих выборок. При этом русские хуже распознают эмоциональные состояния, отличные от базовых, что может говорить о том, что процесс распознавания сложных эмоциональных экспрессий в большей степени обуславливается контекстом ситуации, культурной составляющей и социальным опытом индивида. Представители одной и той же культуры различают более тонкие эмоциональные состояния и лучше распознают эмоции друг друга. Для российской выборки сохраняются гендерные и возрастные различия распознавания эмоциональных экспрессий. В российской выборке женщины имеют более высокую точность распознавания для эмоциональных состояний «развлечения», «гнева» и «удивления», а также общую точность распознавания.
Список литературы
1. Барабанщиков В.А. Динамика восприятия выражений лица. М.: Когито-Центр. 2016. - 380 с.
2. Барабанщиков В.А., Жегалло А.В., Королькова О.А. Перцептивная категоризация выражений лица. - М.: Когито- Центр, 2016. - 376 с.
3. Панов В.И. Экологическая психология: Опыт построения методологии. М.: Наука, 2004. 197с
4. Bänziger, T., Mortillaro, M., Scherer, K.R Introducing the Geneva Multimodal expression corpus for experimental research on emotion perception. Emotion, №12, 2012. - P. 11611179.
5. Ekman, P. Basic emotions., T. Dalgleish & M. Power (Eds.), Handbook of Cognition and Emotion, 1999. NY.: Wiley. - P. 301-320.
6. Izard C.E. Emotions, personality, and psychotherapy. The psychology of emotions. 1991. NY.: Plenum Press. . - P. 451.
7. Scherer K.R. What are emotions? And how can they be measured. Social Science Information, № 44, 2005. - P. 695-729.
8. Schlegel K., Grandjean D., Scherer K.R Introducing the Geneva Emotion Recognition Test: An example of Rasch-based test development. Psychological Assessment, 26(2), 2014 - P. 666-672.
УДК 159.9
СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ЖИЗНЕСПОСОБНОСТИ МОЛОДЕЖИ, ПРОЖИВАЮЩЕЙ В УСЛОВИЯХ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО
НЕБЛАГОПОЛУЧИЯ14 Горьковая И.А.
ФГБОУ ВО «Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена»
E-mail: iralgork @mail.ru Микляева А.В.
ФГБОУ ВО «Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена»
E-mail: [email protected]
Аннотация. В статье представлены результаты исследования, направленного на сравнительную оценку уровневых характеристик жизнеспособности молодых людей, проживающих в регионах с разным экологическим статусом (на примере городов Череповец и Выборг), и на определение вклада социально-психологических факторов в их жизнеспособность. В качестве социально-психологических факторов жизнеспособности анализируются ресурсы воспринимаемой социальной поддержки. Показано, что юноши, проживающие в экологически неблагоприятных условиях, более подвержены рискам, связанными со снижением жизнеспособности, чем девушки. В заключении формулируется предположение о том, что выраженная тенденция к снижению жизнеспособности юношей - жителей Череповца определяется их недостаточной восприимчивостью в отношении ресурсов социальной поддержки.
Ключевые слова: жизнеспособность, социальная поддержка, экологическое неблагополучие, студенты.
SOCIO-PSYCHOLOGICAL PREREQUISITES OF THE RESILIENCE OF YOUNG PEOPLE WHO LIVE INADVERSE ENVIRONMENTAL CONDITIONS
Gorkovaya I.A.
Herzen State Pedagogical University of Russia E-mail: [email protected] MiklyaevaА.V.
Herzen State Pedagogical University of Russia E-mail: [email protected]
Abstract.The article presents the results of a study aimed at a comparative assessing the resilienceof young people who live in the regions with different ecological status (Cherepovets and Vyborg), as well as at identifying the contribution of socio-psychological factors to their resilience. Socio-psychological factors of resilience are considered as resources of perceived social support. It is found that young men living in environmentally unfavorable conditions are more susceptible to risks associated with reduced resilience than girls are. In conclusion, it is suggested that the tendency to decrease the resilienceof young men in Cherepovets is determined by their lack of sensitivity to social support resources.
14 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-513-60001 «Жизнеспособность подростков в условиях экологических и социально-экономических вызовов: исследование в рамках нескольких систем»
