Система базовых эмоций Экмана
Идея о том, что мимика универсальна, была впервые предложена Дарвином, но обрела популярность лишь в 1970-е годы благодаря Полу Экману. Экман заявил, что мимика создается посредством движений лицевых мышц и связь этих движений и эмоций универсальна.
Система базовых эмоций по Полу Экману.
Он демонстрировал снимки лиц с выражением различных эмоций людям из разных частей света – жителям Северной и Южной Америки, Японии и даже представителям народности форе, проживающей в горах Папуа – Новой Гвинеи. Все они идентифицировали одни и теже эмоции. Он также заснял американских и японских студентов во время просмотра фильмов и увидел, что и они используют одинаковую мимику.
Результаты этих экспериментов Экман воспринял как доказательство того, что люди разных культур выражают эмоции одинаково, и предположил, что в основе подобной универсальности лежат эволюция, врожденные механизмы мозга или общие процессы развития. Свои находки Экман применил для создания Системы кодирования лицевых движений (Facial Action Coding System, FACS).
Он использовал эту систему для изучения того, как меняется мимика при психических расстройствах, и пришел к выводу, что страдающие депрессией и шизофренией теряют способность распознавать некоторые эмоции. FACS классифицирует и документирует все возможные выражения лица в зависимости от того, какие мышцы или «двигательные единицы» сокращаются в один отрезок времени.
Список и характеристика базовых эмоций.
Базовые эмоции появляются благодаря нейронным программам, заложенным в человеке с рождения, так что большая часть этих эмоций является врожденной. На их основе образуются комплексные социальные структуры и явления. Ниже приведен список таких эмоций:
Радость — эмоция, обычно мотивирующая, поднимающая настроение, связана со счастьем. Считается противопоставлением печали. Обычно проявляется как смех, повышение голоса, подпрыгивание, хлопанье в ладоши.
Удивление — самая кратковременная эмоция, появляющаяся вследствие какой-либо неожиданной ситуации, которая может быть как приятной, так и неприятной. У нее нет противопоставлений.
Печаль — эмоция, возникающая при утере чего-либо или бедности. Печаль – нормальное состояние человека, которое обычно быстро проходит. При неблагоприятных ситуациях возможно появление скорби.
Гнев — отрицательная эмоция, основанная на борьбе против несправедливости, которую испытывает человек, и желанием как можно быстрее избавиться от нее.
Отвращение — кратковременная или длительная эмоция, выражающая ненависть, отрицательную реакцию на кого-либо или что-либо.
Презрение — эмоция, выражающая пренебрежение, неуважение, индифферентность к кому-либо или чему-либо. Связана с гордыней, высокомерием, чувством собственного достоинства, самоуверенностью.
Страх — отрицательная эмоция, выражающая напряженность в связи с ожиданием определенных ситуаций, поступков, которые представляют угрозу. Может варьироваться от опасения до настоящего ужаса.
По Экману, мимика считается универсальным языком эмоций. Однако в ходе исследования, проведенного в 2009 году, выяснилось, что жители Западной Европы и азиаты расшифровывают эмоции по-разному, в частности азиаты не различают выражение страха и отвращения на лице человека (согласно Системе кодирования лицевых движений – FACS).
Таким образом, можно сделать предположение, что мимика все же не является универсальной.
Источник
Пол Экман о шести базовых эмоциях
По выражению лица можно понять, что испытывает человек, – собирается ли он сражаться, или чувствует отвращение к чему-либо. Или же человек испытывает сильные переживания, и чтобы понять это, не нужны никакие слова или датчики, которые исследователи прикрепляют к телу испытуемого. Также не обязательно подыскивать для увиденного словесные формы.
Достаточно просто почувствовать состояние этого человека.
Выражение лица позволяет без слов информировать других людей о своем состоянии.
К примеру, в театре спектакль будет провальным, если зрители в зале не смогут прочитать выражение лица каждого актера, — только тогда они, действительно, поймут, о чем эта постановка.
Пол Экман изучал, меняется ли мимика лица по мере развития общества, сравнивая выражение лица цивилизованного человека и людей из племен, чей общественный строй соответствует Каменному веку, или мимика лица при выражении различных эмоций одинакова, независимо от общества, в котором живет человек. Люди из племени, проживающего на территории Новой Гвинеи, по фотографиям определяли выражение лица людей цивилизованного общества, и оказалось, что они определили основные эмоции так же, как их понимают в нашем, современном обществе.
Пол Экман просил найти на фотографиях того, кто собирается начать драку, того, кто узнал о смерти своих близких, потом он просил испытуемых изобразить на своем лице эмоции, которые бы выражали соответствующее событие.
Выражения лица жителей общины, изолированной от современного мира, оказались идентичными выражению цивилизованных людей.
Исходя из этого исследования, Пол Экман сделал вывод, что выражение лица человека является следствием глубинных, универсальных эмоций человека.
По мнению Пола Экмана, существует 6 базовых или основных выражения лица. Это:
СЧАСТЬЕ
ГРУСТЬ
ОТВРАЩЕНИЕ
УДИВЛЕНИЕ
ГНЕВ
СТРАХ
Немедленно возник вопрос – каким образом эти универсальные эмоции рождаются в нашем мозге.
К примеру, улыбка.
Из всех существующих выражений на лице человека улыбка видна издалека, ее можно увидеть даже на расстоянии 70-80 метров. Это дистанция для броска копья или камня.
Источник
Три самых популярных заблуждения об эмоциях в Affective Computing
Сегодня эмоции играют все более важную роль в бизнесе. В какой-то момент люди пришли к пониманию, что покупатель принимает решение о покупке, основываясь не только на том, что он думают о продукте, но и на том, что чувствует по отношению к нему. Именно поэтому компании активно пытаются добавить эмоциональный аспект в свою работу: аналитику, сервис, технологии.
Эпоха безэмоционального рационализма подошла к концу для человека давным-давно, но для современных машин сейчас наступает рассвет их эмоционального интеллекта. На протяжении последних десяти лет мы наблюдали стремительное развитие эмоциональных технологий, область которую чаще называют «аффективные вычисления» (Affective Computing). Но там, где есть эмоции, всегда находится много загадок.
Некоторые ошибочные клише встречаются особенно часто. Мы рассмотрим три наиболее популярных мифа о эмоциях в Affective Computing, которые активно распространяются в бизнес среде и медиапространстве.
Миф 1: Наследие Пола Экмана
Вкратце теорию Пола Экмана можно описать так: когда дело касается лицевых экспрессий, люди способны выражать и узнавать определенный набор эмоций, который он называет «базовым». Вне зависимости от того, где мы находимся и с кем разговариваем, мы всегда способны распознать, когда наш собеседник проявляет 5* эмоций: гнев, страх, отвращение, радость, грусть.
*После того, как теория была пересмотрена, удивление исключили из списка базовых эмоций.
Базовые эмоции по Полу Экману (плюс нейтральное состояние) в исполнении Тима Рота, актера, сыгравшего главного героя сериала «Обмани меня».
Джеймс Рассел – один из первых критиков теории Экмана, отрицал идею универсальности эмоций. Он считал, что взаимосвязь лица и эмоций не настолько прямолинейна, как изначально полагал Экман, а эмоции имеют определенное значение в зависимости от контекста. Позже в своей книге «Эмоции и тело» Беатрис де Гелдер писала, что в результате экспериментов с фМРТ не удалось выявить никаких неврологических оснований для подтверждения универсальности тех или иных эмоций.
Не так давно одна из самых видных критиков теории базовых эмоций, знаменитый нейробиолог Лиза Баррет заявила, что эмоции — это не врожденное, а приобретенное через опыт качество. Понимание эмоций проявляется иначе для разных людей и культур. Существует серия исследований, в которой научная группа поехала в Намибию, чтобы изучить, как племя отшельников Химба будет распознавать радостные, печальные, злые, испуганные или нейтральные выражения лиц. С восприятием проявлений позитивных эмоций не возникло, однако Химба часто путали гнев и отвращение. Аналогичные эксперименты в других племенах показали похожие результаты. Это позволило Баррет сделать вывод, что наше объяснение и понимание эмоций заложено в культуре – мы даем похожие названия вещам, которые в реальности означают разные понятия.
Несмотря на то, что в 2011 году Экман изменил своё определение «эмоций», включив туда культурный и индивидуальный аспекты, и даже исключив одну из базовых эмоций, многие компании по-прежнему основывают свою работу в аффективных вычислениях на старой теории. Они все еще включают понятие «базовые эмоции» в свои базы данных, и, как считает Лиза Баррет, именно этот подход станет их Ахиллесовой пятой. Однако, добавляет одна, если учитывать внешний и внутренний контекст, то у данной технологии есть огромный потенциал, чтобы совершить революцию в сфере науки об эмоциях.
Лабораториям и компаниям, которые работают с эмоциональной аналитикой, не следует понимать эмоции как нечто универсальное. Во-первых, аффективные датасеты должны быть специфичными, ведь они используются для обучения алгоритма, а значит должны включать в себя информацию о культуре, языке, гендерной принадлежности и даже возрасте, чтобы корректно определить эмоцию. Во-вторых, алгоритмы распознавания эмоций должны быть восприимчивы к контексту. Очень важно отметить тот факт, что некоторые лаборатории пытались учитывать контекст (например, здесь), но ни одна «большая» компания, занимающаяся аффективными вычислениями, пока не предпринимала подобных попыток.
Миф 2: Улыбка — показатель счастья
С другой стороны, теория Экмана привела к естественному выводу о том, что выражаемая эмоция может быть связана с чувствами, которые переживает человек.
Например, у улыбки, которую алгоритмы детектируют проще всего, могут быть разные значения: чувство счастья, радости, удовлетворения, поддержки, и т.д. Отсюда рождается вопрос: какая у нее функция?
В недавнем исследовании [1] испытуемых попросили сделать девять сложных упражнений, которые выводились на монитор. Когда участникам удавалось дать правильный ответ на какую-либо из этих непростых задач, они улыбались, хотя перед ними был только экран компьютера. В то же время, теория социальных инструментов (social displays) утверждает, что функция улыбки может варьироваться в зависимости от того находится ли человек один или в определенном общественном окружении.
В аффективных вычислениях, по крайней мере в их коммерческой версии, современные технологии распознавания способны анализировать эмоции только в отдельности от социального контекста. Таким образом, чтобы действительно понимать значение улыбки, мы должны научить машину различать эмоции в разных ситуация, как социальных, так и нет. То, как мы выражаем эмоции счастья зависит от контекста: иногда мы улыбаемся, а иногда — нет. Именно поэтому следует подходить к природе эмоций серьезнее. Анализ выражения лица может быть проведен в совокупности с добавлением акустических параметров, анализом движения тела или физиологических характеристик – подобный подход называют мультимодальностью эмоций.
Миф 3: «Язык» тела?
Итак, мы пришли к выводу, что эмоции не универсальны, понятие «базовых эмоций» дискуссионно, а проявление эмоций напрямую связано с культурным, индивидуальным и контекстуальным аспектами. Так как выражение эмоций не ограничено нашим лицом, но и включает в себя голос, движения тела, межличностную дистанцию и различные физиологические проявления, ситуация усложняется.
Также, как люди зачастую пытаются понять обманывают ли их, ориентируясь на лицо собеседника, они наблюдают и за телом. Телодвижения пытались связать практически с чем угодно. Самые известные варианты – человек дотрагивается до своего рта, когда врет, или принимает открытую позу, когда чувствует себя спокойно и в безопасности. Эта теория стала настолько распространенной, что ее эхо попало в сферу управления стрессом, вопросов безопасности и даже кинематограф.
Например, безопасность в аэропортах всегда был в приоритете. Первые автоматические системы распознавания паттернов поведения (behavior detection systems) установили в аэропортах США в конце 20 века. С тех пор они распространились по всему миру. Обычно подсчет вероятности того, опасен ли потенциально пассажир, основывается на учете ключевых характеристик, которые ассоциируются с высоким риском. До сегодняшнего дня многие ученые утверждают, что определенных психологических особенностей личности, которые могут быть свойственны террористам, найдено не было. [2] Точно также корреляция между тем, как человек двигается и врет ли он в этот момент не так прямолинейна, как утверждает народная психология.
Существование народной версии «языка» тела, раскрывающего истинные чувства человека – вопрос более чем спорный. Конечно, можно провести связь между невербальными сигналами и эмоциональным поведением. На сегодняшний день существует целая технология трекинга телодвижений, body-tracking. В Affective Computing трекинг используется для сбора статистических данных о связи между движениями и определенными эмоциями.
В заключение
Аффективные вычисления удивительная, но сложная сфера, как для науки, так и для бизнеса. Она поистине находится на рубеже высоких технологий. Однако во многих случаях подход к использованию технологий распознавания эмоций в коммерции по-прежнему старомоден. Кого-то привлекает авторитет имени основателя знаменитого подхода, кого-то ограниченность целей, которых можно достичь.
Конечно, все хотели бы обладать способностью «читать» эмоции, как главный герой сериала «Обмани меня». Однако не следует забывать, что эмоции намного сложнее и загадочнее, и не стоит увлекаться френологией и хиромантией.
Мы рассказали о трех наиболее распространенных мифах об эмоциях в Affective Computing. Важно искоренить подобные заблуждения, чтобы эти технологии могли работать на благо человечества с точностью и беспристрастностью.
Соавтор: Ольга Перепелкина, главный научный сотрудник Neurodata Lab.
[1] Harry J. Witchel et al. A trigger-substrate model for smiling during an automated formative quiz, Proceedings of the 36th European Conference on Cognitive Ergonomics — ECCE’18 (2018). DOI: 10.1145/3232078.3232084
[2] Airline Passenger Profiling Based on Fuzzy Deep Machine Learning (2016). Zheng, Yu-Jun et al. doi: 10.1109/TNNLS.2016.2609437
Источник