Le espressioni facciali non bastano per leggere le emozioni?

Quando si tratta di comprendere lo stato d’animo di una persona, lo scenario e le azioni che si compiono sono tanto importanti quanto le espressioni facciali e il linguaggio del corpo.

Il nuovo punto di vista sfida decenni di ricerca che afferma che l’intelligenza e il riconoscimento emotivo si basano in gran parte sulla capacità di leggere le espressioni facciali. Si riteneva che le espressioni fossero un indicatore di felicità, tristezza, rabbia, paura, sorpresa, disgusto, disprezzo e altri stati d’animo e sentimenti positivi e negativi.

I ricercatori dell’Università della California, Berkeley, danno l’esempio dell’attore James Franco nel film candidato all’Oscar “127 ore”. In una scena, Franco sembra vagamente felice mentre registra un diario video nel film. Ma quando la telecamera si ingrandisce, il pubblico vede che il suo braccio è schiacciato sotto un masso e che il suo sorriso smentisce la sua agonia.

Il nuovo studio, apparso sulla rivista Proceedings of National Academy of Sciences, suggerisce che il rilevamento emotivo richiede più di una “lettura” facciale.

“Il nostro studio rivela che il riconoscimento delle emozioni è fondamentalmente una questione di contesto tanto quanto una questione di volti”, ha detto l’autore principale Zhimin Chen, uno studente di dottorato in psicologia presso l’UC Berkeley.

Nello studio, i ricercatori hanno offuscato i volti e i corpi degli attori in dozzine di clip mute di film di Hollywood e di video domestici. Nonostante l’invisibilità virtuale dei personaggi, centinaia di partecipanti allo studio sono stati in grado di riconoscere accuratamente le emozioni esaminando lo sfondo e il modo in cui interagivano con l’ambiente circostante.

Il modello di “tracciamento affettivo” che Chen ha creato per lo studio consente ai ricercatori di tenere traccia di come le persone valutano le emozioni dei personaggi mentre guardano i video.

Il metodo di Chen è in grado di raccogliere grandi quantità di dati in breve tempo e potrebbe eventualmente essere utilizzato per valutare come le persone con disturbi come l’autismo e la schizofrenia leggano le emozioni in tempo reale e potrebbe aiutare con le diagnosi.

“Alcune persone potrebbero avere deficit nel riconoscere le espressioni facciali, ma possono riconoscere le emozioni dal contesto. Per gli altri, è il contrario”.

Inoltre, i risultati, basati su analisi statistiche delle valutazioni raccolte, potrebbero aiutare nello sviluppo della tecnologia di riconoscimento facciale.

“In questo momento, le aziende stanno sviluppando algoritmi di apprendimento automatico per riconoscere le emozioni, ma addestrano i loro modelli solo su volti ritagliati e quei modelli possono solo leggere le emozioni dai volti”, ha detto Chen. “La nostra ricerca mostra che i volti non rivelano le emozioni vere in modo molto accurato e che l’identificazione dello stato d’animo di una persona dovrebbe tener conto anche del contesto”.

“Nel complesso, i risultati suggeriscono che il contesto non è solo sufficiente per percepire l’emozione, ma anche necessario per percepire l’emozione di una persona”, ha affermato il dottor David Whitney, autore senior dello studio e professore di psicologia alla UC Berkeley. “Ammettiamolo, il volto non è abbastanza per percepire l’emozione”.

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Tratto da https://psychcentral.com/news/2019/03/18/facial-expressions-alone-may-not-convey-emotional-state/143285.html

27 sfumature di emozioni

Per gli amanti delle emoji, il mondo potrebbe presto diventare più gratificante poiché la convinzione che le emozioni umane rientrino in sei categorie distinte potrebbe diventare obsoleta.

In un recente studio, alcuni ricercatori hanno studiato il modo in cui le persone reagiscono ai video e hanno scoperto 27 categorie di emozioni che si interconnettono.

Gli psicologi credono da tempo che le emozioni rientrino nelle categorie universali di felicità, tristezza, rabbia, sorpresa, paura e disgusto.

I ricercatori dell’Università della California – UC Berkeley hanno utilizzato nuovi modelli statistici per analizzare le risposte di oltre 800 uomini e donne a oltre 2.000 videoclip che evocano le emozioni.

L’analisi ha identificato 27 categorie distinte di emozioni. I ricercatori di Berkeley hanno quindi utilizzato i modelli per creare una mappa multidimensionale e interattiva che mostra come le emozioni sono collegate. I loro risultati sono pubblicati negli atti della rivista National Academy of Sciences.

“Abbiamo scoperto che 27 dimensioni distinte, non sei, erano necessarie per spiegare il modo in cui centinaia di persone hanno riferito in modo affidabile sentimenti in risposta a ciascun video”, ha affermato l’autore senior dello studio Dacher Keltner, professore di psicologia alla UC Berkeley ed esperto di scienza delle emozioni.

Inoltre, in contrasto con l’idea che ogni stato emotivo sia un’isola, lo studio ha scoperto che “ci sono diversi gradi di emozione tra, diciamo, soggezione e tranquillità, orrore e tristezza, e divertimento e adorazione”, ha detto Keltner.

“Non otteniamo gruppi finiti di emozioni nella mappa perché tutto è interconnesso”, ha dichiarato l’autore principale dello studio Alan Cowen, uno studente di dottorato in neuroscienze presso l’UC Berkeley.

“Le esperienze emotive sono molto più ricche e sfumate di quanto si pensasse in precedenza.”

“La nostra speranza è che le nostre scoperte aiuteranno altri scienziati e ingegneri a catturare con maggiore precisione gli stati emotivi che sono alla base di stati d’animo, attività cerebrale e segnali espressivi”.

Cowen ritiene che questa conoscenza favorirà trattamenti psichiatrici migliorati e migliorerà la comprensione delle basi cerebrali delle emozioni. I risultati aprono anche la strada a diversi modi in cui la tecnologia può essere utilizzata per identificare e quindi rispondere ai nostri bisogni emotivi.

Per lo studio, un gruppo demograficamente diversificato di 853 uomini e donne è andato online per vedere un campionamento casuale di video silenziosi da cinque a 10 secondi destinati a suscitare una vasta gamma di emozioni.

“Le loro risposte riflettevano una gamma ricca e sfumata di stati emotivi, che vanno dalla nostalgia al sentirsi disgustati”, ha detto Cowen.

Gli sperimentatori hanno scoperto che i partecipanti convergevano su risposte simili, con oltre la metà degli spettatori che riportava la stessa categoria di emozione per ogni video.

I ricercatori sono stati in grado di prevedere in che modo i partecipanti avrebbero valutato i video in base a come i partecipanti precedenti avevano valutato le emozioni suscitate dai video.

Attraverso la modellistica statistica e le tecniche di visualizzazione, i ricercatori hanno organizzato le risposte emotive a ciascun video in un atlante semantico di emozioni umane. Sulla mappa, ciascuna delle 27 distinte categorie di emozione corrisponde a un colore particolare.

“Volevamo far luce sull’intera gamma di emozioni che colorano il nostro mondo interiore”, ha detto Cowen.

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Tratto da https://psychcentral.com/news/2017/09/08/new-study-emotions-abound-with-27-different-varieties/