Читать книгу Психологические и психоаналитические исследования. Ежегодник 2018–2019 - Коллектив авторов, Ю. Д. Земенков, Koostaja: Ajakiri New Scientist - Страница 32

Для изучения механизмов восприятия экспрессий «живого» лица в реальной ситуации межличностного взаимодействия необходимо создание нового экологически валидного инструментария, который позволит смоделировать реакцию и естественное поведение человека при восприятии жизненных ситуаций в контролируемых условиях лабораторного эксперимента. Сорок видеоклипов с эмоциональным содержанием, отобранных из открытых источников, демонстрировались наблюдателям, которых просили оценить, какие эмоции вызывает каждый из клипов. По результатам оценки были отобраны ролики, вызывающие наиболее однозначные и интенсивные базовые эмоции у наблюдателей. Данный видеоматериал в дальнейшем будет использоваться для индукции естественных эмоций на лице человека.

Ключевые слова: база данных, динамические экспрессии, индуцированные эмоции, видеоизображения лицевых экспрессий.

Предыдущие исследования восприятия эмоциональных экспрессий лица проводились в основном с использованием баз статичных фотоизображений (например, черно-белых фотографий из классической базы PoFA – Ekman et al., 1976; цветных фотографий высокого качества из более современной базы RaFD – Langner, 2010). Для «оживления» фотоизображений и придания им динамического характера, свойственного реальным экспрессиям, мог использоваться компьютерный морфинг, который позволяет демонстрировать переход от нейтрального лица к сильно выраженной экспрессии, имитируя ее возникновение на лице натурщика (напр.: Барабанщиков, Королькова, Лободинская, 2018), либо переход между парой сильно выраженных экспрессий (Королькова, 2015). Использовалось также стробоскопическое движение (напр., Барабанщиков, Королькова, Лободинская, 2014), которое моделирует ситуацию возникновения и исчезновения микроэкспрессии на спокойном лице.

Следующим этапом исследования эмоциональных экспрессий лица закономерно становится изучение механизмов восприятия экспрессий, максимально приближенных к реальным – в частности, выражений, которые могут сопровождать просмотр эмоционально окрашенных видеоклипов. Использование видеоклипов является одним из наиболее распространенных и эффективных методов индукции эмоций (напр.: Cowen, Keltner, 2017; Gilman et al., 2017): для него характерна высокая степень вовлеченности наблюдателей, что позволяет получить широкий диапазон эмоциональных экспрессий за сравнительно короткий промежуток времени. Однако, большинство подобных баз было разработано для западной культуры. Поскольку культурные особенности могут влиять на восприятие и эмоциональную реакцию на аффективно окрашенные видео, необходима предварительная апробация такого видеоматериала на российской выборке.

Целью данной работы является разработка новой отечественной базы видеоизображений естественных индуцированных эмоциональных экспрессий (БЕВЭЛ – база естественных видеоизображений экспрессий лица). Процесс работы над базой включает следующие этапы.

Первый этап представляет собой подготовку и проведение эксперимента, в котором испытуемые выступают экспертами по оценке вызываемой эмоции при восприятии демонстрируемых видео на экране монитора. Испытуемым предлагается после просмотра каждого пронумерованного видео выбрать из списка эмоцию, которую оно может вызывать. По результатам отобранных видеороликов проводится верификация эффективности проявления базовых эмоций. Формируется список видеороликов для последующей демонстрации участникам второго этапа.

На втором этапе отобранный видеоматериал демонстрируется натурщикам; в процессе просмотра видеофрагментов проводится высокоскоростная видеосъемка лиц участников-моделей, позволяющая с высоким временным и пространственным разрешением зарегистрировать их экспрессии. При помощи экспертной оценки из полученных видеозаписей эмоциональных выражений «живого» лица отбираются фрагменты (короткие видео), содержащие как базовые, так и сложные социальные эмоции.

На третьем этапе исследования проводится валидизация полученного стимульного видеоматериала. На основании оценок участников исследования отбираются фрагменты, оценки которых в наибольшей степени согласуются, для включения в базу естественных динамических эмоций БЕВЭЛ.

В настоящем исследовании описывается первый этап разработки базы БЕВЭЛ. Был осуществлен подбор видеоматериала для индукции базовых эмоций. В открытом сетевом пространстве было предварительно отобрано 40 видеороликов (сюжеты из жизни, снятые на личные камеры; короткие отрывки из фильмов). В таблице 1 приведены примеры роликов и ожидаемые эмоции, которые они могут вызывать.

Проведена пилотная серия эксперимента, в котором испытуемые (студенты вузов – 25 человек: 14 жен. и 11 муж., медиана возраста 33 года) оценивали свои эмоции при просмотре видеоматериала. Видеофрагменты с 1 по 33 оценивали все испытуемые; видеофрагменты с 34 по 40 были добавлены впоследствии, и их оценивали 9 из 25 человек. Демонстрация видео проводилась в специализированном компьютерном классе на индивидуальных мониторах либо на общем большом экране; каждый наблюдатель работал индивидуально. Порядок экспозиции видеоклипов был фиксированным. Испытуемым предлагалось после просмотра каждого видео выбрать из списка одну или несколько эмоций, которые вызывало данное видео (радость, удивление, интерес, страх, гнев, отвращение, презрение, печаль); также имелась возможность добавить эмоции, отсутствующие в предложенном списке.

Для каждого видеоклипа распределения частот выбора эмоций из списка сравнивались с равномерным распределением при помощи точного теста Фишера. Анализ показал, что для всех видеофрагментов за исключением фрагмента № 36, распределение оценок отличается от равномерного (p≥0,05).

Затем частоты для каждой эмоции сравнивались попарно; применялась поправка Бенджамини – Хохберга на множественные сравнения. Ставилась задача определить те видеоклипы, которые воспринимались максимально однозначно (имелась только одна эмоция, оценки которой значимо выше, чем оценки каждой из остальных эмоций). К таким видеоклипам относились № № 3, 10, 11, 17, 18, 19 (эмоция радости выбиралась значимо чаще, чем другие); № 24 (интерес); № 39 (отвращение) и № 40 (гнев). Для ряда видеоклипов имелось по две наиболее выраженные эмоции: № № 2, 4, 13, 14, 15, 25, 31 (удивление и интерес); № № 6 и 9 (интерес и страх); № № 7, 8, 12 (радость и интерес); № 16 и 22 (удивление и страх).

Таблица 1. Экспонируемые видеофрагменты

Примечание: Приведены описания видеофрагментов, отобранных по итогам пилотного исследования. В скобках указана длительность (минут: секунд).

Рис. 1. Частота возникновения базовых эмоций при просмотре видеофрагментов

По результатам оценок были отобраны видеоролики для последующего предъявления отдельной группе наблюдателей (рисунок 1). В список включили следующие видео, вызывающие наиболее интенсивные базовые эмоции: радость – № № 3 и 10; удивление – № 22; интерес – № № 14 и 15; гнев – № 40; страх – № № 6, 9, 16, 32; отвращение – № 38 и 39; для эмоций презрения и печали не было отобрано роликов.

На следующем этапе работы над базой отобранные видеоматериалы демонстрировались испытуемым-моделям. Все участники дали письменное согласие на использование изображений их лица в научных целях. Для контроля индивидуальных особенностей эмоционального реагирования и вербализации эмоций участники заполнили опросники: Торонтскую шкалу алекситимии (TAS) и методику экспресс-диагностики типа эмоциональной реакции на воздействие стимулов окружающей среды В. В. Бойко. Проведена пилотная серия высокоскоростной видеосъемки лиц 10 участников-моделей (9 ж., 1 м., возраст 18–36, средний возраст 24 года) в ходе просмотра видеофрагментов, индуцирующих эмоции. Поскольку важной особенностью создаваемой базы является высокое временное и пространственное разрешение получаемых изображений и видеозаписей, для съемки использовалась профессиональная высокоскоростная камера Sony DSC-RX10M4 (1920×1080 пикс., 120 кадров/с). Данное разрешение обеспечивает детальную регистрацию микроэкспрессий на лице натурщика. Видеосъемка проводилась в звукоизолированном помещении с равномерной фоновой подсветкой, чтобы создать комфортные условия для натурщика. Видеоклипы для индукции эмоций последовательно предъявлялись на экране монитора, звук обеспечивался профессиональными аудиоколонками. С помощью Шкалы дифференциальных эмоций К. Изарда участники оценивали свое эмоциональное состояние до начала видеосъемки и непосредственно по окончании просмотра каждого видеоклипа.

По результатам четырех пилотных видеозаписей было выявлено, что несмотря на однозначные оценки эмоционального содержания, полученные на первом этапе работы над базой, не все отобранные видеоклипы надежно вызывают мимическую реакцию у натурщиков. В связи с этим для следующих шести натурщиков набор демонстрируемых видеоклипов был расширен до 17, а также была уточнена инструкция, акцентирующая внимание участников на спонтанности реагирования на видеоклипы.

Полученный видеоматериал индуцированных экспрессий будет сочетать в себе, с одной стороны, высокую пространственную и временную точность, необходимую для контроля и варьирования экспериментальных факторов в психофизических и психофизиологических экспериментах, с другой стороны – высокую экологическую валидность, что обеспечивается проведением видеосъемки индуцированных, а не позированных экс прессий. Данная база будет востребована исследователями восприятия лица и лицевых экспрессий, как эмоциональных, так и коммуникативных, и позволит получить новые данные о природе невербальной коммуникации.

Литература

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.

Барабанщиков В. А., Королькова О. А., Лободинская Е. А. Распознавание эмоций в условиях ступенчатой стробоскопической экспозиции выражений лица // Экспериментальная психология. 2018. Т. 11. № 4. С. 50–69.

Королькова О. А. Роль динамики в зрительной адаптации к эмоциональным экспрессиям лица // Российский журнал когнитивной науки. 2015. Т. 2. № 4. С. 30–57.

Cowen A. S., Keltner D. Self-report captures 27 distinct categories of emotion bridged by continuous gradients // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. V. 114. № 38. P. E7900–E7909.

Ekman P., Friesen W. V. Pictures of Facial Affect. Palo Alto, CA: Consulting Psychologists, 1976.

Gilman T. L., Shaheen R., Nylocks K. M., Halachoff D., Chapman J., Flynn J. J., Matt L. M., Coifman K. G. A film set for the elicitation of emotion in research: A comprehensive catalog derived from four decades of investigation // Behavior Research Methods. 2017. V. 49. № 6. P. 2061–2082.

Langner O., Dotsch R., Bijlstra G., Wigboldus D. H. J., Hawk S. T., van Knippenberg A. Presentation and validation of the Radboud Faces Database // Cognition & Emotion. 2010. V. 24. № 8. P. 1377–1388.