우리가 감정의 감각을 다른 사람의 얼굴에 투사하는 방법

우리가 다른 사람의 얼굴에 감정을 인식하는 방법은 우리가 이러한 감정을 이해하는 방법에 달려 있다고 연구 결과 밝힙니다.

학술지에 게재 된 새로운 연구 자연 인간 행동는 우리의 사회 생활과 비즈니스 및 외교에서 중요한 감정의 표정을 어떻게 인식하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

"다른 사람들의 얼굴 감정 표현을인지하는 것은 종종 우리가 직접 얼굴에서 읽는 것처럼 느껴지지만, 이러한 시각적 인식은 우리가 테이블에 가져 오는 독특한 개념적 신념에 따라 사람마다 다를 수 있습니다."라고 조나단 프리맨 (Jonathan Freeman) 뉴욕 대학교의 심리학과 및 신경 과학 센터의 부교수로 재직했습니다.

"우리의 연구 결과에 따르면 사람들은 얼굴 감정 표현을 인식하기 위해 사용하는 특정 얼굴 신호가 다릅니다."

분노와 슬픔은 어떻게 관련이 있습니까?

박사 과정 학생 인 제프리 브룩스 (Jeffrey Brooks)와 함께 실시 된이 연구는 주제가 다른 감정의 개념화에 대한 질문에 응답하는 일련의 실험을 포함했습니다. 이것은 연구자들이 서로 다른 감정이 얼마나 관련이 있는지를 사람들이 생각할 수있게 해줍니다.


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"이 발견은 얼굴 표정을 인식하는 방법이 얼굴 자체의 내용을 반영하는 것이 아니라 감정이 의미하는 바를 우리 자신의 개념적 이해로 반영 할 수 있다고 제안합니다."

예를 들어, 어떤 사람들은 개념적으로 두 감정을 우는 것과 탁자에 주먹을 쾅쾅 소리내는 것과 같은 행동으로 연관 시키면 분노와 슬픔이 더 비슷한 감정이라고 생각할 수 있습니다. 다른 사람들은 완전히 다른 감정이라고 생각할 수도 있습니다. 왜냐하면 두 감정을 전혀 다른 감정과 연관시켜 다른 행동을 유발하기 때문입니다.

구체적으로, 피험자들은 분노, 혐오감, 행복감, 공포, 슬픔 및 놀라움과 같이 서로 다른 감정의 쌍을 마음에 품은 것처럼 평가 받았다. 일부 과학자들은이 6 가지 감정이 문화적으로 보편적이며 인간에게 유 전적으로 유선화되어 있다고 주장 해 왔습니다.

Freeman과 Brooks는 피험자가 개념적으로 여섯 가지 감정을 마음에두고 다른 방법으로 피험자가 시각적으로 다른 사람의 감정을 시각적으로인지 할 수 있는지 테스트하려고했습니다.

피험자는 감정의 인간 표정의 일련의 이미지를보고 이들이 표현한 감정을 판단했다. 연구자들은 피험자의 인식을 측정하기 위해 프리맨 (Freeman)이 개발 한 혁신적인 마우스 추적 기술을 사용하여 개인의 손 움직임을 사용하여 무의식적 인인지 과정을 밝혀 냈습니다.이 경우에는 감정 범주가 시각적 인식 과정에서 피험자의 마음에 활성화되었습니다. 표정.

피험자가 반응을 의식적으로 바꿀 수있는 설문과는 달리,이 기법을 사용하려면 스플릿 - 초 의사 결정을해야하므로 손의 움직임 궤적을 통해 덜 의식적인 경향이 밝혀집니다.

전반적으로 실험 결과에 따르면 두 가지 감정이 개념적으로 더 유사하다고 생각할 때 감정 범주에서 본 얼굴이 상응하는 유사성으로 시각적으로 인식됩니다.

특히, 피험자가 분노와 혐오감과 같은 두 가지 감정을 개념적으로 더 비슷하게 보였을 때, 그 얼굴 표정 중 하나를 볼 때 "분노"와 "혐오감"을 모두 보았 음을 동시에 보여 주려고했습니다. 한 번에 하나의 감정만을 묘사했습니다.

마우스 추적

마지막 실험에서 연구원은 "역 상관"이라고 알려진 기술을 사용하여 주제의 마음에서 6 가지 다른 감정을 시각화했습니다. 연구진은 하나의 중성면으로 시작하여 다양한 얼굴의 무작위 노이즈 패턴으로 겹쳐진이 얼굴의 수백 가지 버전을 만들었습니다. 노이즈 패턴은 얼굴의 단서에 임의의 변형을 생성합니다. 예를 들어, 한 가지 버전은 찡 그리기보다는 웃고있는 것처럼 보일 수 있습니다.

실험의 각 시도에서 피험자는이 얼굴의 두 가지 버전을 보았고 두 가지 중 어느 것이 특정 감정 (예 : 분노)처럼 더 많이 나타 났는지 결정했습니다. 실제로 두 가지 버전의 차이점을 생성하는 노이즈 패턴 이었지만 외관. 피사체가 선택한 노이즈 패턴을 기반으로 6 개의 감정 각각에 대한 평균 얼굴 "프로토 타입"을 시각화 할 수 있습니다. 즉 피사체의 마음 속에 일종의 창문 역할을합니다.

마우스 추적 결과로 수렴하여, 두 감정이 주제의 마음에서 개념적으로 더 유사 할 때, 두 시각화 된 얼굴 프로토 타입의 이미지는 물리적으로 서로 크게 닮았다. 예를 들어, 피험자가 분노와 혐오감을 개념적으로 더 비슷하게 보았을 때, 화난 얼굴과 싫은 얼굴이 그 피사체와 어떻게 생겼는지에 대한 시각화 된 이미지는 신체적으로 더 닮았습니다.

"우리가 얼굴 표정을 인식하는 방법은 얼굴 자체의 내용을 반영하는 것이 아니라 감정이 의미하는 바를 개념적으로 이해하는 것"이라고 Freeman은 설명합니다. 얼굴 표정에 대한 관심은 Charles Darwin 19th 세기.

"두려움과 분노와 같은 어떤 감정 쌍에 대해서,이 감정이 더 비슷하다고 생각하는 사람이 많을수록,이 두 감정은 시각적으로 사람의 얼굴과 비슷합니다. 결과는 우리가 다른 사람들의 감정을 이해하기 위해 사용하는 얼굴 신호가 약간 다를 수 있음을 시사한다. 왜냐하면 우리가 이러한 감정을 어떻게 개념적으로 이해하는지에 달려 있기 때문이다. "

저자들은이 연구의 결과가 인간의 보편적 인 표정임을 감안한 정서의 고전적인 과학 이론과 대조를 이룬다 고 지적했다. 이 견해에 근거하여, 분노에 대한 scowling 얼굴과 같은 똑같은 얼굴 표정은 항상 분노에 대한 인식을 이끌어 내야하며 "분노"를 구성하는 것에 대한 우리의 개인적 신념은 그 과정에 영향을 주어서는 안됩니다.

Freeman은 인공 지능과 기계 학습에 영향을 미칠 수 있다고 지적합니다. 얼굴 감정 인식 및 기타 컴퓨터 비전 및 보안 응용 프로그램에 대한 자동화 된 알고리즘은 개념 프로세스를 통합하여 잠재적으로 향상 될 수있는 감정을 집중시킬 수 있습니다.

이 연구를위한 부분적인 기금은 국립 보건원 (National Institutes of Health)에서 나왔다.

출처: NYU

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