Какое движение: В россии какое движение автомобилей

1а (1) : акт или процесс перемещения особенно : изменение места, положения или позы изучение движения планет

(2) : конкретный случай или способ передвижения был очарован ее грациозными движениями

(2) : наступление воинской части стабильное перемещение войск через границу

б : серия организованных действий, направленных на достижение цели также : организованное усилие по продвижению или достижению цели движение за гражданские права движение за повышение минимальной заработной платы

3 : подвижные части механизма, передающие определенное движение.

б : ритмический характер или качество музыкальной композиции. танцевальное движение

c : отдельная структурная единица или подразделение, имеющая свой ключ, ритмическую структуру и темы и составляющая часть расширенной музыкальной композиции. Симфония состояла из трех частей.

5а : качество (как в картине или скульптуре) представления или предложения движения.

б : яркое качество литературы, которое исходит из элементов, которые постоянно вызывают интерес читателя (например, быстро движущийся сюжет, наполненный действиями).

границ | Как распознать эмоции по движению? Определенные моторные компоненты способствуют распознаванию каждой эмоции

Введение

В этом исследовании мы стремились изучить распознавание эмоций от движения, используя структуру и язык анализа движения Лабана (LMA).Новаторские эмпирические исследования в области распознавания эмоций показали связь между определенными выражениями лица и эмоциями. Экман (1982) описал шесть биологически обоснованных эмоциональных выражений лица, с которыми мы рождаемся и спонтанно понимаем в других, независимо от нашего культурного происхождения. Продолжая идею существующих ассоциаций между выражениями лица и эмоциями, утверждалось, что эмоции распознаются не только по выражениям лица, но также по выражениям и движениям всего тела даже в отсутствие выражения лица, и что эти ассоциации следует изучать как хорошо (де Гельдер, 2009, стр.3475–3484). Действительно, многие исследования показали, что участники успешно идентифицировали эмоции, наблюдая за движениями тела других людей (не видя выражения лиц), намного превосходя ожидаемое случайно (De Meijer, 1989, стр. 247–268; Wallbott, 1998, стр. 879– 896; Montepare et al., 1999, стр. 133–152; Atkinson et al., 2004, стр. 717–746; Crane and Gross, 2007, стр. 95–101; Crane and Gross, 2013, стр. 91– 105). Более того, Aviezer et al. (2012, стр. 1225–1229) попросили участников оценить валентность (положительную или отрицательную) и интенсивность выражений теннисистов высокого уровня в проигрышных или выигрышных ситуациях.Они выбрали эти ситуации, потому что такие ситуации имеют тенденцию вызывать сильные аффективные реакции. Их участников попросили посмотреть один из трех вариантов: только выражения лица, только выражения тела или выражения лица и тела вместе. Как они и предсказывали, участники не смогли правильно оценить «выигрышные лица» как более позитивные, а «потерянные лица» как более негативные, когда они видели только лица, но преуспели, когда они наблюдали за телом и лицом или только телесными выражениями. Их результаты показали, что во время пиковых эмоциональных ситуаций выражения лица отрицательной и положительной валентности могут перекрываться, и когда это происходит, люди используют телесные выражения, чтобы сделать вывод о валентности выраженной эмоции.

Связь между определенными движениями и конкретными эмоциями также была продемонстрирована в исследованиях, которые показали, что наличие определенных чувств вызывает определенные паттерны движений тела (Sawada et al., 2003, стр. 697–708; Crane and Gross, 2007, стр. 95–101). ; Michalak et al., 2009, стр. 580–587; Roether et al., 2009, стр. 15; Dael et al., 2012b, стр. 1085; Crane and Gross, 2013, стр. 91–105). Например, Крейн и Гросс (2007, стр. 95–101) вызвали у участников одно из четырех чувств (гнев, грусть, удовлетворение и радость), а затем сняли их на видео, идущих в выбранном им темпе.Они обнаружили, что на движения тела влияют разные эмоции.

Рассматривая эмоционально выразительные движения с еще одной точки зрения, некоторые исследования показали, что движения и позы тела вызывают чувства и поведение, связанное с эмоциями (например, Strack et al., 1988, p. 768; Duclos and Laird, 2001, p. 27 –56; Winters, 2008, стр. 84–105; Carney et al., 2010, стр. 1363–1368; Shafir et al., 2013, стр. 219–227). Шафир и др. (2013, стр. 219–227) исследовали влияние воображения и взгляда на эмоциональные движения других и моторного исполнения движений, связанных с эмоциями, на настроение, и обнаружили, что выполнение движений тела вызывает связанные с ними чувства.Представление и рассмотрение эмоциональных телесно-моторных выражений других людей также вызывало у участников соответствующие эмоции, но в меньшей степени. Карни и др. (2010, стр. 1363–1368) исследовали влияние позы тела на эмоции. Они просили участников оставаться либо в открытых / экспансивных «мощных» позах, либо в закрытых, «слабых / покорных» позах в течение 2 минут. Они обнаружили, что участники, которые занимали силовые позы, не только чувствовали себя более сильными и склонны к большему риску, но также имели более высокий уровень тестостерона и более низкий уровень кортизола, в то время как те, кто находился в сабмиссионных позах, как правило, подвергались меньшему риску и имели более высокий уровень кортизола. уровни.Хотя в следующем исследовании не удалось воспроизвести результаты, связанные с гормонами (Ranehill et al., 2015, p. 653–656), некоторые исследователи поставили под сомнение влияние позы и движения на эмоции (Simmons and Simonsohn, 2017, p. 687–693), недавний всеобъемлющий обзор Cuddy et al. (2018, стр. 656–666), которые проанализировали этот эффект в 55 исследованиях с использованием анализа кривой p , пришли к выводу, что «наш анализ кривой p результатов, связанных с эмоциями и аффектами, дал надежные доказательства того, что постуральная обратная связь влияет на самооценка аффективного состояния »(Cuddy et al., 2018, стр. 656–666).

Хотя во многих исследованиях изучались различные ассоциации между эмоциями и движением (например, эмоциональное выражение посредством движения, распознавание эмоций по моторным эмоциональным выражениям и выявление эмоций с помощью движения), в различных исследованиях использовались разные методы анализа движений для описания этих ассоциаций, что приводило к отсутствию общей базы, на которой удобно сравнивать результаты разных исследований. Пара исследователей решили преодолеть эту трудность, создав метод систематического анализа движений: (Dael et al., 2012а, с. 97–121) исследовали эмоциональное движение с помощью созданной ими системы кодирования действий тела и позы и (Huis in ‘t Veld and Van Boxtel, 2014a; Huis in’ t Veld and Van Boxtel, 2014b, p. 249–264; p. . 1–13) создали Систему кодирования действий тела, которая изучает паттерны мышечной активации во время восприятия и выражения различных эмоций. Однако в этом исследовании мы решили продолжить нашу предыдущую работу (Shafir et al., 2016, p. 2030) и поэтому использовали анализ движения Лабана (LMA), который представляет собой существующую комплексную систему анализа движений.Наше решение использовать LMA основано на преимуществах LMA в качестве инструмента для описания и анализа движения. Во-первых, он имеет то преимущество, что он является единым описательным языком, который можно использовать как для исследований, так и для терапии, а также его полезность в качестве межкультурного и междисциплинарного языка движений: LMA — это хорошо зарекомендовавшая себя международно признанная система описания и понимание движений тела (Amighi, 1999), которое широко используется исследователями из различных областей, таких как анимация (Chi et al., 2000, с. 173–182), робототехника (Lourens et al., 2010, p. 1256–1265; Masuda et al., 2010, p. 372–380), аффективные вычисления и захват движения (Bernstein et al., 2015a, b, p 1394–1398; стр. 37–44), а также терапевтами танцевального движения для описания и оценки эмоционального движения пациента, для планирования вмешательств и обсуждения движения с клиентами (Tortora, 2011, стр. 242–254). Во-вторых, использование LMA в различных исследованиях указывает на его комплексность в качестве метода моторного анализа (более подробный обзор использования LMA в недавних исследованиях см. В Shafir et al., 2016). В-третьих, способность LMA детально обозначать движения с помощью символов (так называемое письмо мотива) позволяет изучать неограниченное количество движений, содержащих определенные двигательные компоненты, вместо использования ограниченного числа заранее определенных конкретных двигательных последовательностей. В-четвертых, использование Motifs позволяет изучать чистые данные о движении, не загрязненные сопутствующими компонентами движения, которые могут быть непреднамеренно представлены во время демонстрации в реальном времени или видео. Наконец, несколько исследователей, изучавших эмоциональное движение, находились под влиянием LMA или исследовали характеристики, очень похожие на компоненты движения Лабана (De Meijer, 1989, p.247–268; Савада и др., 2003, стр. 697–708; Зимы, 2008, с. 84–105), а другие специально использовали термины Лабана в рамках своих исследований (Crane and Gross, 2013, p. 91–105; Shafir et al., 2016). Более того, (Gross et al., 2012) обнаружили, что использование LMA позволило выявить больше различий между эмоциями, чем использование кинематического анализа.

LMA описывает движение через четыре основные категории движений: тело, пространство, форма и усилие. Категория «Тело» описывает, «что движется», например, какие части тела движутся, и координация этих частей, а также основные действия, такие как ходьба или прыжки.Категория Пространство описывает, «где движется тело», например, направление движения (вверх или вниз, вперед или назад, в сторону или поперек), плоскости, в которых происходит движение, а также использование личной кинесферы (кинесфера — это сфера пространства вокруг тела, в которой происходит наше движение, пространство, к которому мы можем получить доступ с помощью наших конечностей, не делая шага в новое место), пути в общем пространстве и многое другое. Категория «Форма» относится к изменениям формы самого тела по мере того, как мы движемся по отношению к окружающей среде, к другим и к нашим потребностям.Мы наблюдаем за формой, когда замечаем такие вещи, как охватывает или расширяется тело, поднимается или опускается. Последняя категория движения — Усилие. Усилие отражает внутреннее отношение человека к движению. Усилие может проявляться в четырех различных факторах: весе, пространстве, времени и потоке, каждый из которых охватывает два полюса. «Вес-усилие» измеряется между полюсами моделей Strong и Light и относится к количеству силы, вложенной в механизм. Когда вы поддаетесь силе тяжести без активации веса-усилия, движение можно классифицировать как тяжелое / пассивно-весовое или хромое.Space-Effort находится в диапазоне от Direct до Indirect и относится к отношению к направлению движения. Диапазон времени от Sudden до Sustain и относится к ускорению и замедлению движения. Поток выражает отношение движущегося к контролю за прогрессом движения, от более высокого контроля — Связывание до слабого контроля или самоотверженного движения — Освобождение (Studd and Cox, 2013).

Использование знания о том, что исполнение, воображение и наблюдение за эмоциональными движениями могут усилить аффект (Shafir et al., 2013, с. 219–227), Shafir et al. (2016) сделали еще один шаг вперед и использовали LMA, чтобы определить, какие аспекты движения могут быть ответственны за усиление определенных эмоций счастья, печали, страха и гнева. Они закодировали проверенные (Аткинсон и др., 2004, стр. 717–746) видеоклипы с эмоциональными выражениями всего тела, чтобы проверить, какие моторные компоненты Лабана фигурируют в этих клипах, а затем попросили экспертов LMA переместить различные комбинации этих моторных компонентов и чтобы отметить, какая эмоция усиливалась при перемещении каждой комбинации [более подробное объяснение методов, использованных в этом исследовании, см. также (Tsachor and Shafir, 2019, p.572)]. Статистический анализ этих данных дал следующие результаты: Счастье усиливалось моторными компонентами Лабана: прыжками, ритмичными (повторными) движениями, растягиванием, свободным течением, легкостью, движением вверх и подъемом. Печаль усиливалась компонентами Лавана: пассивный вес, касание руками верхней части тела, опускание и опускание головы. Основными компонентами движения Лавана, усиливающими страх, были Отступление, Сгущение, Связующий поток, движение Назад и Заключение. Гнев усиливался компонентами Лавана: сильным весом, внезапностью, продвижением и прямыми движениями.Интересно, что результаты их исследования точно определяют компоненты, отмеченные в большей части существующей литературы относительно связи между конкретными движениями и эмоциями при «переводе» этих конкретных движений в термины Лабана.

В этом исследовании мы стремились выяснить, будут ли эти компоненты LMA (которые вызывают определенную эмоцию при движении) также распознаются наблюдателями как выражающие эту эмоцию, независимо от эмоционального намерения движущегося при движении. Это исследование проверяет силу и расширяет связи между моторными компонентами Лабана и конкретными эмоциями, обнаруженными в Shafir et al.(2016) и стремится уточнить наше понимание того, как мы воспринимаем эмоции при движении всего тела. Мы предположили, что те же моторные компоненты, которые вызывали определенные эмоции при включении в движение, заставят это движение распознаваться как выражающее ту же специфическую связанную эмоцию, даже если движущийся не намеревается выражать эмоцию.

Следует отметить уникальный аспект дизайна нашего исследования: во всех предыдущих исследованиях распознавания эмоций по телесным выражениям стимулами служили видеоклипы с движениями, которые намеревались выразить определенную эмоцию с помощью движений всего тела.В этом исследовании участников стимула не просили выражать эмоции, а скорее инструктировали двигаться с определенными двигательными характеристиками. Следовательно, «приписывание эмоций» является наиболее точным термином для обозначения того, что участники воспринимали и называли при просмотре клипов с движением в этом исследовании (в отличие от «распознавания эмоций»), потому что невозможно распознать эмоцию, которая не была выражена. Тем не менее, поскольку наше основное предположение состоит в том, что и «узнавание», и «атрибуция» основаны на одной и той же внутренней ассоциации между определенным набором характеристик движения и конкретной эмоцией, и поскольку именно эту внутреннюю ассоциацию мы исследуем и пытаемся охарактеризовать в В этом исследовании мы решили использовать в этой статье термин «распознавание эмоций», а не «приписывание эмоций», чтобы не сбивать читателя с толку новым термином.

Материалы и методы

Участники

Шестьдесят два здоровых мужчины ( n = 31) и женщины ( n = 31) в возрасте 19–48 лет (среднее значение = 32,5, SD, = 8,8) участвовали в исследовании. Участники были из разного личного, этнического происхождения: 75,8% участников были идентифицированы как евреи, 6,5% как мусульмане, 6,5% как друзы, 4,8% как христиане и 6,5% определили себя как исповедующие другую религию. Критериями исключения были: хронические или психические заболевания, любые двигательные нарушения и прием психиатрических препаратов.Все участники присоединились добровольно и подписали письменное информированное согласие. Исследование было одобрено этическим комитетом факультета социального обеспечения и медицинских наук Хайфского университета.

Стимулы

Для каждого набора компонентов LMA, найденных Shafir et al. (2016), чтобы вызвать определенную эмоцию при перемещении, мы создали видеостимулы на основе всех возможных комбинаций двух, трех и четырех компонентов из этого набора. Всего было создано и записано 59 комбинаций: 11 для каждой эмоции: грусть, гнев и страх (у которых было четыре компонента в каждом наборе), 20 для счастья (у которого было шесть компонентов в своем наборе) и шесть для нейтральных (т.э., без особых эмоций). Комбинации гнева состояли из компонентов: сильного, внезапного, наступательного и прямого. Печаль от компонентов: пассивный вес, руки к верхней части тела, опускание и опускание головы. Комбинации страха состояли из: отступления, связывания, уплотнения и замыкания и поворота и возврата. Комбинации счастья включали: прыжок, ритмичность, распространение, свободное и легкое, вверх и подъем и вращение. Хотя Shafir et al. (2016) не обнаружили вращение как компонент, повышающий счастье, этот компонент был добавлен по результатам нашего дополнительного исследования эмоциональных движений.Нейтральные комбинации состояли из компонентов LMA, которые не были связаны ни с какими другими эмоциями, такими как непрямое пространственное усилие или устойчивое временное усилие. При создании комбинаций страха и счастья некоторые двигательные компоненты были объединены вместе из-за их сходства или потому, что они часто появляются вместе, чтобы уменьшить количество возможных комбинаций для каждой эмоции. Это были: «Сжать и заключить» и «Повернуть и вернуться» для страха, и «Свободный и светлый» и «Вверх и подняться» для счастья.Для счастья было создано больше комбинаций, потому что у счастья было больше связанных компонентов LMA.

Пять сертифицированных аналитиков движения Лабана (CMA) были сняты на видео, выполняя короткие импровизированные (незаписанные) последовательности движений для каждой комбинации, состоящей из всех компонентов, включенных в эту комбинацию, и только этих компонентов. CMA были проинструктированы перемещать эти компоненты любым способом, который они выбирали, а эмоциональное выражение вообще не упоминалось.

Чтобы убедиться, что компоненты в клипах являются предназначенными, и поскольку очень сложно создать движения, состоящие только из нескольких определенных компонентов движения, мы попросили четыре других CMA наблюдать за видео, пометить все доминирующие компоненты и обрезать видеоклипы в 3-х секундные клипы, показывающие движения, состоящие преимущественно из требуемых компонентов.Чтобы гарантировать надежность процедуры пометки и обрезки клипов, мы попросили этих четырех CMA пометок (которые отличались от тех, кто перемещал комбинации моторных компонентов) отдельно пометить набор из 20 клипов (по четыре для каждой эмоции: гнев , печаль и страх, шесть для счастья и два нейтральных). Кодировщиков попросили написать, какие из целевых компонентов они признали доминирующими в клипе и были ли другие доминирующие компоненты, которые не должны были анализироваться.Fleiss (1971, стр. 378) по категориям Каппа была рассчитана как индекс согласия между этими четырьмя экспертами по категориальным данным с использованием пакета «irr» версии R Foundation for Statistical Computing (3.0.1). Результаты показали очень высокую надежность соглашения между экспертами (каппа = 0,676, z = 56,3, p <0,001), что позволило им использовать каждый код и вырезать часть из 113 клипов независимо друг от друга.

Во время процедуры маркировки в случае комбинированных компонентов (счастья и страха) пары считались присутствующими всякий раз, когда один из парных компонентов или оба присутствовали в движении.Из пяти клипов, созданных для каждой комбинации компонентов (пятью CMA, по одному клипу в каждом), мы извлекли два, в которых (1) все предполагаемые компоненты LMA преобладали в движении в клипе и (2) не было добавлено никаких непреднамеренных значимых компонентов (т. Е. , движение не включало какой-либо компонент, который, как установили Шафир и др. (2016), был связан с другой эмоцией). Хотя мы стремились выбрать два клипа для каждой комбинации, для одной комбинации печали, одной комбинации страха и одной комбинации счастья, только один клип соответствовал критериям, а для одной нейтральной комбинации мы не смогли найти ни одного клипа, который бы соответствовал критериям.Это произошло потому, что три комбинации, порожденные теоретическими методологическими соображениями (исследовать каждую возможную комбинацию всех компонентов), на самом деле было очень трудно выполнить с помощью моторики. Например: одна теоретическая комбинация печали состояла из компонентов «Руки к верхней части тела» и «Раковина». Большинство движущихся лиц не могли изолировать только эти два элемента; некоторые грузчики скрестили руки перед верхней частью тела и пошли пространственно вниз, согнув ноги, но не тонут. Другим удалось утонуть, но для этого они прибавили пассивного веса или капельки головы.Таким образом, в этом исследовании мы использовали 113 клипов: 22 для гнева, 21 для каждой печали и страха, 39 для счастья и 10 для нейтральности. Затем мы размыли лица движущихся во всех выбранных клипах, чтобы убедиться, что эмоции, распознаваемые в этих клипах, основаны только на телесных движениях, а не на мимических, и попросили участников посмотреть эти клипы и оценить (принудительный выбор), какая эмоция является выражены в каждом клипе (см. рисунок 1).

Рисунок 1 . На этом рисунке показаны кадры из наших клипов со стимулами для каждой из изученных эмоций. (A) Изображение счастливого движения. Компоненты счастья включали в себя прыжок, ритмичность, распространение, свободное и легкое, вверх и подъем и вращение. (B) Изображение, запечатлевшее грустное движение. Компоненты печали включали пассивный вес, опускание головы, руки к верхней части тела и раковину. (C) Изображение, запечатлевшее движение страха. Компоненты страха включали Bind, Retreat, Condense and Enclose и Twist and Back. (D) Изображение, запечатлевшее гневное движение. Компоненты гнева включали сильный, внезапный, наступательный и прямой.

Участников попросили наблюдать и оценивать распознанные эмоции из 50 дополнительных клипов телесных эмоциональных выражений (по 10 для каждой эмоции: грусть, счастье, гнев, страх и нейтральные эмоции) из утвержденного набора Аткинсона и др. (2004, с. 717–746). Эти проверенные клипы использовались для проверки способности участников распознавать эмоции по движению (чтобы убедиться, что если участники не распознали эмоции из наших клипов, это связано с содержанием наших клипов, а не потому, что у них есть проблемы с распознаванием эмоций) и сравнить точность участников в распознавании эмоций по подтвержденным эмоциональным телесным выражениям Аткинсона с их точностью приписывания правильной связанной эмоции комбинациям моторных компонентов Лабана.Один клип, изображающий отвращение, от Аткинсона и др. (2004, стр. 717–746) (эмоция, которая существует в их наборе, но не была включена в текущее исследование) была ошибочно включена в наше исследование как клип счастья, и поэтому результаты, относящиеся к распознаванию этого клипа, были исключены из анализ.

Анкета

Демографический опросник собирал данные о возрасте, поле, месте рождения, семейном положении, текущем занятии, этнической принадлежности и образовании.

Процедура

Встречи с участниками проходили в удобном для них тихом помещении.После подписания формы согласия участников попросили посмотреть клипы со стимулами, которые им были показаны на портативном компьютере с диагональю 15,6 дюйма. Все клипы были представлены с использованием программного обеспечения E-prime (www.pstnet.com/eprime.cfm). После презентации каждого клипа участникам было предложено определить выраженную эмоцию (вынужденный выбор). Участникам было предложено ответить на самый быстрый ответ. Презентация была разделена на четыре части. Сначала был короткий тренинг, на котором участников просили наблюдать и отвечать на четыре клипа с LMA-компонентами.После этого тренинга участникам предлагалось задавать вопросы о процедуре. Затем был представлен первый блок клипов LMA, включающий 57 клипов. В конце первого блока участникам было предложено сделать небольшой перерыв на отдых продолжительностью до 5 минут, а затем был представлен второй блок, включающий 56 клипов. После еще одного короткого перерыва на отдых участников попросили посмотреть и ответить на 50 клипов с телесными эмоциональными выражениями Аткинсона. В каждом из первых двух блоков было одинаковое количество клипов с каждой эмоцией.Внутри каждого блока клипы были представлены в случайном порядке, но блоки были представлены в одинаковом порядке для всех участников. Наконец, участников попросили заполнить демографическую анкету. В конце занятия участникам, заинтересовавшимся, дали объяснение по поводу исследования.

Статистический анализ

Распознавание эмоций по движению

Процент правильного распознавания (атрибуции) определялся как процент «правильно» (ожидаемое совпадение) распознанных клипов из всех представленных клипов.Распознавание эмоций считалось правильным, если распознаваемая эмоция соответствовала эмоции, связанной с представленными компонентами движения, согласно Shafir et al. (2016). Процент правильного распознавания был рассчитан для каждой эмоции и для всей выборки, отдельно для клипов Лабана и клипов (Аткинсон и др., 2004, стр. 717–746). Чтобы гарантировать, что движения распознаются выше случайного уровня, мы рассчитали вероятность правильного распознавания случайно в n и более наблюдениях, используя теорему Байеса (Johnson and Bhattacharyya, 2010).Затем мы искали порог, выше которого вероятность того, что уровень распознавания эмоций составляет ≤0,05. Пороговые значения, которые были найдены на основе этого теста, составили: 21,8% для клипов, связанных с гневом, грустью и страхом (т. Е. Любой уровень распознавания, равный или превышающий 21,8%, был статистически значимым как выражение выше вероятного распознавания), 21,3% для ролики, связанные со счастьем, 22,9% роликов, связанных с нейтральным, и 20,7% для всей выборки.

Принимая во внимание, что выбор эмоций участниками может быть изначально предвзятым, мы также использовали Вагнера (Wagner, 1993, p.3–28) метод беспристрастной частоты попаданий и случайных пропорций. В соответствии с этим методом мы рассчитали несмещенные оценки точности попадания, преобразованные в арксинус, для каждого участника для каждой эмоции отдельно. Затем мы вычислили и арксинус преобразовали оценки доли шансов на участника для каждой эмоции. Наконец, мы провели попарное сравнение с поправкой Бонферрони между коэффициентами несмещенных совпадений, преобразованных в арксинус, и пропорциями шансов, преобразованных в арксинус, для каждой эмоции (счастья, грусти, страха и гнева) отдельно.Поскольку мы повторили попарное сравнение с четырьмя эмоциями, поправка Бонферони скорректировала порог значимости до 0,05 / 4 = 0,013.

Исследование вклада определенных компонентов движения в распознавание эмоций

Установив, что наши клипы были признаны выражающими эмоции, связанные с компонентами движения, составляющими эти клипы, мы хотели исследовать, какие компоненты больше всего способствовали уровню распознавания связанных с ними эмоций.Для этого для каждой эмоции (счастья, печали, страха и гнева) была приспособлена отдельная модель логистической регрессии для прогнозирования распознавания этой эмоции. Мы организовали наши данные так, чтобы для каждого случая (т.е. каждого клипа, связанного с определенной эмоцией) независимыми бинарными переменными в этой логистической регрессии были наличие или отсутствие каждого компонента LMA, связанного с этой эмоцией, в качестве предикторов, а зависимая переменная была количество ожидаемых распознаваний («событие») по сравнению с количеством распознаваний, отличных от ожидаемого («несобытие»).Таким образом, бинарные переменные присутствия и отсутствия компонентов LMA: прыжок, ритмичность, распространение, свободное и легкое, подъем и подъем и вращение были протестированы для предсказания распознавания счастья. Бинарные переменные присутствия и отсутствия компонентов LMA: пассивный вес, руки к верхней части тела, опускание и опускание головы были протестированы для предсказания распознавания печали. Бинарные переменные присутствия и отсутствия компонентов LMA: Retreat, Condense и Enclose, Bind и Twist and Back были протестированы для предсказания распознавания страха.Наконец, бинарные переменные присутствия и отсутствия компонентов LMA: Strong, Sudden, Direct и Advance были протестированы для предсказания распознавания гнева.

Поскольку гнев в основном путали со страхом (т. Е. Большинство «клипов о гневе», которые не распознавались как выражающие гнев, признавались выражающими страх), а страх в основном путали с грустью и гневом (т. Е. Большинство «клипов о страхе» которые не распознавались как выражение страха, считались выражением печали или гнева), и, поскольку гнев и страх были наименее хорошо распознаваемыми эмоциями, мы хотели проверить, способствовал ли какой-либо из компонентов, связанных с гневом и страхом, их «неправильному» распознаванию , я.е., к распознаванию эмоции, с которой они изначально не были связаны, на основе Shafir et al. (2016). Чтобы ответить на этот вопрос, была подобрана другая модель логистической регрессии для прогнозирования «неправильного» распознавания страха компонентами гнева, т. Е. Бинарными переменными присутствия и отсутствия компонентов LMA: Strong, Sudden, Direct и Advance, которые изначально были связаны с гневом, были проверены на предсказание распознавания страха. Были подобраны дополнительные регрессии для прогнозирования «неправильного» распознавания печали и гнева компонентами страха: бинарные переменные присутствия vs.Отсутствие компонентов LMA: Retreat, Condense и Enclose, Bind, Twist и Back тестировалось отдельно для предсказания распознавания гнева и печали.

Никакое взаимодействие между предикторами не тестировалось ни в одной из регрессионных моделей. Все регрессии рассчитывались с помощью программы SAS 9.4.

Сравнение с подтвержденным набором эмоционально выразительных видеоклипов

Чтобы сравнить распознавание эмоций из проверенных клипов Atkinson et al., 2004, с распознаванием эмоций из наших роликов (которые были основаны на комбинациях компонентов Лабана), все вместе и отдельно для каждой эмоции, двухсторонняя, пять эмоций [гнев, страх, печаль, счастье и нейтральный] × 2 Был проведен дисперсионный анализ смешанной модели [Аткинсон, Лабан] на основе смешанной модели с повторными измерениями (ANOVA).Когда взаимодействия были установлены, для оценки разницы между индивидуальными средними значениями использовались парные тесты t . Поправки на максимальный модуль эластичности (SMM) были реализованы для учета множественных сравнений в этих апостериорных тестах .

Результаты

Точность распознавания эмоций

67,3% всех клипов Лабана были распознаны точно. Если посмотреть на каждую эмоцию по отдельности, счастье было распознано лучше всего: правильное распознавание — 81,3%. Во-вторых, печаль с 78.5% клипов, содержащих грусть, признаны выражающими грусть. Затем нейтральный (67,4%), страх (51,1%) и, наконец, гнев, в котором 47,2% роликов, состоящих из моторных компонентов, связанных с гневом, были признаны участниками как выражающие гнев. Средние уровни распознавания для всех эмоций были намного выше порога распознавания выше шанса (таблица 1 и рисунок 2).

Таблица 1 . В этой таблице показано распределение ошибок Лабана.

Рисунок 2 .На этом графике показан процент правильных распознаваний ожидаемой эмоции из роликов Лабана с порогом случайного уровня распознавания. Каждая эмоция представлена ​​разным цветом: желтый — счастье, синий — печаль, зеленый — страх, красный — гнев и белый — нейтральная эмоция. Весь образец отмечен оранжевым.

Как видно из таблицы распределения ошибок (Таблица 1), хотя счастье и печаль (которые имели самый высокий уровень распознавания) редко путали с другими эмоциями, клипы гнева в основном путали со страхом (26.17% клипов о гневе Лабана были ошибочно признаны страхом), а страх часто путали с грустью и, в меньшей степени, с гневом (23,12 и 9,14% клипов о страхе были признаны грустью и гневом соответственно). Все эмоции относительно сильно смешивались с нейтральными: 20,31, 10,37, 15,98 и 13,52% роликов о гневе, печали, страхе и счастье, соответственно, были признаны нейтральными. Только 30% роликов, которые были признаны нейтральными, на самом деле были сделаны из нейтральных компонентов, что указывает на то, что участники, как правило, выбирали нейтральный, когда эмоция была для них недостаточно ясной, поэтому, когда они выбирали эмоцию, они, вероятно, думали, что они узнал это хорошо.

Дополнительный анализ, в котором сравнивали несмещенную частоту попаданий со случайными пропорциями, также дал аналогичные результаты (рисунок 3): попарное сравнение (двухстороннее) несмещенной частоты совпадений счастья ( M = 0,89, SD = 0,17). ) и доля шанса счастья ( M = 0,1, SD = 0,01) указали на значительную разницу ( t = 38,32, p <0,001). Попарное сравнение (двустороннее) между грустной несмещенной частотой совпадений ( M = 0.61, SD = 0,16) и печальная случайная пропорция ( M = 0,04, SD = 0,01) также указали на значительную разницу ( t = 26,67, p <0,001). Парное сравнение (двухстороннее) между непредвзятой частотой появления страха ( M = 0,31, SD = 0,12) и долей вероятности страха ( M = 0,03, SD = 0,01) показало значительную разницу ( t = 18,84, p <0,001). Наконец, попарное сравнение (двустороннее) между несмещенной частотой попаданий гнева ( M = 0.37, SD = 0,15) и доля вероятности гнева ( M = 0,03, SD = 0,01) указали на значительную разницу ( t = 18,61, p <0,001).

Рисунок 3 . На этом рисунке показано сравнение между несмещенной частотой попаданий и вероятностью попаданий, то есть вероятностью совпадения, которую можно было бы ожидать случайно. Несмещенная частота попаданий выделена полным цветом, а случайная пропорция отмечена точками. Каждая эмоция представлена ​​разным цветом: желтый — счастье, синий — печаль, зеленый — страх, красный — гнев.Среднее значение Hit Rate представлено высотой столбца и стандартным отклонением в черных скобках. Обозначен уровень значимости: ⁺ 0,05 < p <0,06, * p <0,05, ** p <0,01, *** p <0,001.

Результаты исследования компонентов

Пятнадцать из 18 компонентов движения значительно увеличили вероятность того, что клип будет распознан как ожидаемая эмоция, один компонент снизил вероятность того, что клип, содержащий его, будет распознан как ожидаемая эмоция, а два компонента из 18 протестированных увеличили вероятность того, что клип, содержащий их, будет распознан как выражающий эмоцию, отличную от ожидаемой (Таблица 2).

Таблица 2 . В этой таблице описывается способность компонентов движения предсказывать распознавание связанных с ними эмоций.

Счастье

Все компоненты, связанные со счастьем (прыжок, ритмичность, распространение, свободное и легкое, подъем и подъем, и вращение), значительно увеличивают вероятность распознавания счастья, когда они присутствуют в движении. Компоненты, которые больше всего увеличивали вероятность счастливого признания, — это ритмичность и разрастание. Ритмичность увеличила вероятность счастливого признания почти в 35 раз ( OR = 34.64, p <0,001) и растекание в 23 раза ( OR = 23,416, p = 0,002). Компоненты Free, Light и Jump увеличили ожидаемую вероятность распознавания в 15 раз ( OR = 15,48, p = 0,007 и OR = 15,291, p = 0,007 соответственно), Rotation почти в 13 раз ( OR = 12,67 , p = 0,013), и, наконец, Up and Rise увеличили вероятность счастливого признания в 11 раз ( OR = 10.94, p = 0,02).

Печаль

Компоненты LMA, которые были протестированы для предсказания распознавания печали, были: пассивный вес, руки к верхней части тела, опускание и опускание головы. Три из них значительно увеличили вероятность распознавания печали, когда они присутствуют в движении. Компонент, который больше всего увеличивал вероятность распознавания печали, был Head-drop, который увеличивал вероятность распознавания печали почти в восемь раз ( OR = 7,601, p <0.001). Синк увеличил ожидаемую вероятность распознавания более чем в два раза ( OR = 2,471 , p <0,001) и пассивный вес почти в два раза ( OR = 1,636, p = 0,008). Не было обнаружено, что присутствие рук к верхней части тела значительно увеличивает вероятность грустного распознавания при наличии движения ( OR = 1,197, p = 0,298).

Страх

Компоненты LMA, которые были протестированы для предсказания распознавания страха, были следующими: Retreat, Condense and Enclose, Bind и Twist and Back.Два из них значительно увеличили вероятность распознавания страха при движении. Twist and Back увеличили вероятность распознавания страха в три раза ( OR = 3,058, p <0,001), а Retreat увеличили распознавание страха более чем в два раза ( OR = 2,654, p <0,001). Не было обнаружено, что присутствие Bind значительно увеличивает вероятность распознавания страха при его наличии в движении ( OR = 1,026, p = 0.843) и Condense and Enclose значительно снизили вероятность распознавания страха в 0,77 раза ( OR = 0,773, p = 0,047).

Было обнаружено, что компоненты Condense and Enclose значительно увеличивают вероятность распознавания печали в четыре раза ( OR = 4,145, p <0,001), а компонент Bind значительно увеличивает вероятность распознавания гнева более чем на три раз ( OR = 3,75, p <0.001), когда он присутствовал в движении. Все остальные компоненты, связанные со страхом (скручивание и спина и отступление), были либо отрицательно связаны, либо не связаны с распознаванием печали или гнева (таблица 3).

Таблица 3 . В этой таблице описывается соотношение между способностью компонентов гнева и страха (наименее распознаваемая эмоция) увеличивать вероятность распознавания эмоций, с которыми они были больше всего сбиты с толку (компоненты гнева со страхом и компоненты страха с грустью и грустью). злость).

Гнев

Все компоненты гнева (сильный, внезапный, прямой и прогрессивный) значительно увеличивают вероятность распознавания гнева, когда они присутствуют в движении. Компонент, который больше всего увеличивал вероятность распознавания гнева, был Внезапным, что увеличивало вероятность распознавания гнева более чем в девять раз ( OR = 9,42, p <0,001). Компоненты Strong и Advance увеличили ожидаемую вероятность признания более чем в три раза ( OR = 3.744, p <0,001 и OR = 3,199, p <0,001 соответственно), а Direct увеличили вероятность распознавания гнева в 1,6 раза ( OR = 1,561, p <0,001).

Хотя многие из клипов компонентов, связанных с гневом, были неожиданно распознаны как выражающие страх, ни один из отдельных компонентов гнева не был обнаружен в значительной степени предсказывающим распознавание страха. Более того, было обнаружено, что все компоненты гнева значительно отрицательно связаны с неожиданным распознаванием страха: продвижение снижает вероятность распознавания страха на 79% ( OR = 0.209, p <0,001), Сильное и Внезапное снижение распознавания страха в 77% ( OR = 0,226, p <0,001 для обоих), а Прямое снижает распознавание страха на 50% ( OR = 0,502, p <0,001).

Сравнение с подтвержденным набором эмоционально выразительных видеоклипов

Результаты распознавания для утвержденного набора Аткинсона (Atkinson et al., 2004, стр. 717–746) показали высокие уровни распознавания для этих клипов (81,5% всех клипов были распознаны точно), что указывает на то, что участники обладали хорошей способностью распознавать эмоции от телесные выражения.Хотя наши стимулы LMA-компонента были хорошо распознаваемыми, утвержденный набор Аткинсона (Atkinson et al., 2004, стр. 717–746) был значительно лучше распознаваемым для всей выборки: F _{(4, 610)} = 75,28, p <0,001, а также для некоторых эмоций: гнев: F _(1,610) = 217,52, p <0,001, страх F _(1,610) = 234,77, p <0,001 и нейтральный F _{(1, 610)} = 6.97, p = 0,008. Для счастья разницы не обнаружено F _{(1, 610)} = 0,34, p = 0,562. Более того, печаль распознавалась немного лучше в наборе Лабана, с близкой к статистической значимости F _{(1, 610)} = 3,68, p = 0,056 (рис. 4).

Рисунок 4 . Это показывает сравнение между процентами правильного распознавания эмоций от стимулов Лабана с таковыми из утвержденных роликов Аткинсона.Уровень распознавания Лабана окрашен в полный цвет, а проверенные клипы Аткинсона отмечены вертикальными линиями. Каждая эмоция представлена ​​разным цветом: желтый — счастье, синий — печаль, зеленый — страх, красный — гнев, и белый — нейтральная эмоция. Весь образец отмечен оранжевым. Среднее значение точности представлено высотой столбца, а стандартное отклонение — черными скобками. Обозначен уровень значимости: ⁺ 0,05 < p <0,06, * p <0.05, ** p <0,01, *** p <0,001.

Обсуждение

В соответствии с нашей гипотезой, результаты показали, что движения, состоящие из моторных компонентов, связанных с определенными эмоциями, были признаны выражающими эти эмоции, даже когда движущийся не намеревался выражать эмоции. Эти данные дополняют Shafir et al. (2016), показав, что по большей части те же компоненты, которые вызывали определенные эмоции при движении, также приводили к распознаванию этих эмоций при наблюдении.

После открытия, что зеркальные нейроны активируются очень похожим образом во время моторного исполнения и во время моторного наблюдения, было высказано предположение, что наше эмоциональное восприятие движения во время наблюдения движения основано на симуляции зеркальными нейронами активации мозга, которая происходит во время моторное выполнение одних и тех же движений (Heberlein, Atkinson, 2009, стр. 162–177; Shafir et al., 2013, стр. 219–227). Основываясь на гипотезе соматических маркеров Дамасио (Damasio, 1999; Damasio et al., 2000, с. 1049–1056), во время моторного исполнения именно специфическая проприоцептивная и интероцептивная обратная связь от тела порождает соответствующие эмоции. Во время моторного наблюдения Raos et al. (2007) обнаружили активацию соматосенсорной коры у обезьян (Raos et al., 2007, p. 12675–12683), а Gazzola и Keysers (2008) и Valchev et al. (2016) обнаружили соматосенсорную активацию во время двигательного наблюдения у людей (Gazzola and Keysers, 2008, p. 1239–1255; Valchev et al., 2016, p. 1205–1217). Такая соматосенсорная активация во время моторного наблюдения поддерживает идею имитации проприоцептивной и интероцептивной обратной связи от тела во время моторного наблюдения за определенным движением, симуляции, которая может вызвать связанную эмоцию, подобно тому, как она вызывается реальным проприоцептивным входом во время моторного исполнения такое же движение.Основываясь на этой идее, если проприоцептивный вход от исполнения определенного моторного компонента связан в мозгу с определенной эмоцией и, таким образом, вызывает эту эмоцию, наблюдение этого моторного компонента должно имитировать ту же соматосенсорную активацию и, таким образом, вызвать ту же связанную эмоцию. . Шафир и др. (2016) продемонстрировали, что определенные компоненты движения при выполнении способны усиливать определенные связанные эмоции. В этом исследовании мы показали, что 16 из 18 моторных компонентов, взятых у Shafir et al.(2016) исследование усиливало или активировало связанные эмоции, когда они просто наблюдались, даже когда движущийся не намеревался раньше времени выражать эмоции. Эти результаты согласуются с идеей Дамасио о том, что в мозгу существуют ассоциации между определенной проприоцептивной обратной связью от тела и конкретными эмоциями, и поддерживают идею о том, что зеркальные нейроны создают имитацию этой проприоцептивной обратной связи, и что эта симулированная проприоцепция заставляет нас чувствовать эти эмоции и, следовательно, распознавать их.

Счастье

Компонентами Лабана в клипах счастья были: прыжки, ритмичные (повторные) движения, распространение, свободное течение, легкость, подъем и подъем и вращение. Поскольку уровни распознавания счастья были очень высокими (81,3%), клипы счастья нельзя было легко спутать с какими-либо другими эмоциями, и не было статистически значимой разницы между точностью распознавания клипов стимулов счастья Лабана и проверенных клипов счастья Аткинсона и др. (2004, стр.717–746), очевидно, что найденный здесь и у Шафира и др. Набор компонентов. (2016), связанный с распознаванием счастливых движений, очень четко определен, то есть включает в себя все или большую часть моторных компонентов Лабана, которые большинство людей ассоциируют со счастьем, и никаких компонентов, которые большинство людей связывают с другими эмоциями.

В нескольких предыдущих исследованиях были получены результаты, аналогичные нашим: Де Мейер (1989, стр. 247–268) обнаружил, что в движениях, которые были признаны выражающими положительную валентность, например, радость, туловище имеет тенденцию растягиваться, что аналогично нашему открытию о расширении. как компонент, связанный со счастьем.И Аткинсон, и др. (2004, стр. 717–746) и Де Мейер (1989, стр. 247–268) обнаружили связь между движениями подъема рук и счастьем, аналогично тому, как мы обнаружили, что «Вверх» и «Встань» как компоненты счастья. Dael et al. (2012b, стр. 1085) обнаружили связь между счастьем и «повторяющимся движением руки вверх-вниз», где такое движение руки можно фактически описать как имеющее компоненты Лавана «Вверх и подниматься» и «Ритмичность». Наконец, прыжковые движения ранее были обнаружены Аткинсоном и др. (2004, стр. 717–746), чтобы часто происходить, когда мы счастливы.

Следует отметить, что наш анализ показал, что появление Ритмичности или Распространения больше всего способствовало распознаванию счастья в движении. Этот результат перекликается с (Camurri et al., 2003, p. 213–225), который перечислил движения, выходящие из центра тела (которые могут быть распространены в терминах Лабана), и динамическое напряжение в движениях, которые могут быть эквивалентны ритмичности, как движения характеризующий выражение радости в танце. Интересно, что многие другие исследования показали, что счастливые движения происходят быстро (Де Мейер, 1989, стр.247–268; Савада и др., 2003, стр. 697–708; Крейн и Гросс, 2007, стр. 95–101; Роэтер и др., 2009, стр. 15), в то время как в данном исследовании резкие (ускоряющиеся) движения успешно связывались с гневом. Эта атрибуция будет более подробно обсуждена при обсуждении гнева. Это открытие, однако, можно объяснить тем фактом, что качество внезапности в LMA относится к срочности движения, выражаемой ускорением, а не его скоростью (т.е.быстро).

Печаль

Компоненты Лабана, включенные в клипы, которые были признаны выражающими печаль, были: пассивный вес, руки к верхней части тела, раковина и опускание головы.Клипы, состоящие из компонентов печали, также имели высокий уровень распознавания (78,5%), который был выше даже, чем распознавание печали по Аткинсону и др. (2004, стр. 717–746) подтвердили набор, и их нелегко спутать с другими эмоциями. Это был неожиданный результат, так как участники этого исследования были проинструктированы перемещать только определенные компоненты движения без эмоционального намерения, в то время как актеры в Atkinson et al. (2004, стр. 717–746) были специально проинструктированы выражать грусть.

Этот результат усиливает связь между компонентами движения, используемыми в нашем исследовании, и эмоцией печали.Связь между грустью и движущимся компонентом «Падение головы» ранее сообщалось в Atkinson et al. (2004, стр. 717–746) и Крейн и Гросс (2007, стр. 95–101). Связь между грустью и опускающимся движением также была ранее продемонстрирована Уоллботтом (1998, стр. 879–896), который связывал печаль с коллапсом верхней части тела, а также Михалаком и др. (2009, стр. 202–221), которые отметили, что печаль отмечена более сутулой позой. Хотя в этих предыдущих исследованиях не использовалась та же терминология, можно предположить, что они относились к движениям, которые включают компонент опускания.Удивительно, но компонент движения рук к верхней части тела, который был обнаружен как связанный с грустью в предыдущих исследованиях (Atkinson et al., 2004, стр. 717–746; Crane and Gross, 2007, стр. 95–101), должен был быть Было обнаружено, что в текущем исследовании связано с грустью, не было обнаружено, что увеличивает вероятность распознавания грустной эмоции от движения.

Следует отметить, что в предыдущих исследованиях выражения печали характеризовались также свободным потоком, непрямым фокусом и легким весом (Crane and Gross, 2013, p.91–105), а также медленные движения (De Meijer, 1989, стр. 247–268; Atkinson et al., 2004, 717–746; Crane and Gross, 2007, стр. 95–101; Roether et al., 2009). , стр. 15; Крейн, Гросс, 2013, 91–105). Интересно, что в этом исследовании Свободное течение и Легкий вес были связаны с эмоцией противоположной валентности: счастьем. Возможно, это несоответствие было связано с различиями в процедурах кодирования, поскольку Крейн и Гросс (2013) использовали начинающих непрофессиональных кодировщиков, в то время как в нашем исследовании кодировали профессиональные CMA.Хотя наблюдения начинающих кодировщиков могут быть ближе к повседневной психологической обработке эмоционального движения, они также могут быть менее точными, чем наблюдения профессиональных кодировщиков, которые способны видеть тонкие различия и, следовательно, могут приводить к немного разным интерпретациям движения.

Страх

Компоненты клипов о страхе были следующими: «Отступление», «Привязать», «Конденсировать и заключить» и «Повернуть и вернуться». Хотя уровень распознавания страха был выше, чем можно было бы ожидать случайно, он все же был относительно низким, и клипы о страхе легко принимались за клипы с грустью и гневом.Модель логистической регрессии показала, что только присутствие компонентов Twist и back и Retreat значительно увеличивает вероятность распознавания страха. Этот результат аналогичен Dael et al. (2012b, стр. 1085) обнаружили, что паника, страх и тревога связаны с «наклоном тела назад».

С другой стороны, было обнаружено, что компоненты Condense and Enclose значительно снижают вероятность распознавания страха и повышают вероятность распознавания печали. Это открытие похоже на De Meijer (1989, стр.247–268), обнаружив, что страх легко спутать с другими отрицательными эмоциями. Это также соответствует данным Roether’s et al. (2009, стр. 15) обнаружение связи между страхом и грустью и «быть маленьким», поскольку Condense и Enclose действительно уменьшают тело. Такая ассоциация также имеет смысл с эволюционной точки зрения, поскольку мы становимся маленькими и «невидимыми» перед лицом угрозы или хищника. Поскольку вегетативная нервная система может вызывать один из трех паттернов движений в ответ на угрозу (борьба, бегство и замирание), возможно, что у страха также есть несколько паттернов движений, которые иногда могут совпадать с другими эмоциями.Это может быть так, в частности, с грустью, которая, как и страх, связана с отстранением (в отличие от приближения) и которая определяется некоторыми исследователями как порожденная дистрессом разлуки, т. Е. страх одиночества (Панксепп и Йовелл, 2014 г., стр. 383–393).

Неожиданно было обнаружено, что компонент Bind также не связан с распознаванием страха, но увеличивает вероятность распознавания гнева. Этот результат будет обсуждаться в параграфе обсуждения гнева.

Гнев

Компоненты LMA, способствующие распознаванию гнева, были следующими: сильный, внезапный, продвинутый и прямой. Хотя только 47,2% клипов, в которых были компоненты гнева, были признаны выражающими гнев, распознавание гнева от компонентов движения Лабана все еще было выше случайного уровня, а модель логистической регрессии показала, что все компоненты гнева значительно увеличивают вероятность распознавания гнева, когда они присутствуют в движение.

Эти результаты показывают, что эти четыре компонента: сильный, внезапный, прямой и прогрессивный), вероятно, имеют решающее значение для распознавания гнева.Другие исследования также обнаружили те же или похожие компоненты, что и выражение гнева: Крейн и Гросс (Crane and Gross, 2013, стр. 91–105) обнаружили, что гневная походка была связана с прямым, сильным и , связывающими качества; Sawada et al. (2003, стр. 697–708) обнаружили, что движения, выражающие гнев, были на сильнее, и на быстрее, , чем движения, выражающие грусть или счастье, и Roether et al. (2009, стр. 15) обнаружили, что агрессивная походка имеет тенденцию быть быстрой с большими шагами по сравнению с нейтральной походкой.Хотя Roether et al. (2009, стр. 15) и Sawada et al. (2003, стр. 697–708) не использовали строгую терминологию LMA, мы предполагаем, что наблюдаемые ими быстрые движения могут быть похожи на компонент Лабана Внезапного (ускорения), который был одним из компонентов, связанных с гневом в текущее исследование.

Еще одно похожее, но не идентичное совпадение можно увидеть между результатами примерно движения вперед на в сердитых движениях Крейна и Гросса (2013, стр. 91–105) и Винтерса (2008, стр.84–105), и компонент «Продвижение», связанный с гневом в данном исследовании. В терминологии LMA «вперед» указывает направление в общем пространстве, в котором происходит движение, а «продвижение» — это термин, связанный с формой тела. Обычно, когда мы продвигаемся вперед в туловище, мы также движемся вперед в пространстве, и наоборот, что могло привести к тому, что другие исследования относили вперед как моторную характеристику выражения гнева.

Наконец, один компонент, связанный с гневом у Крейна и Гросса (2013, стр.91–105) и Winters (2008, стр. 84–105) — это привязка, которая в нашем исследовании ассоциировалась со страхом. Интересно, что страх в нашем исследовании был эмоцией, которую больше всего путали с гневом, то есть многие клипы с гневом были ошибочно признаны страхом. Более того, хотя Bind был компонентом движения, изначально связанным со страхом, модель логистической регрессии, тестирующая неожиданное распознавание гнева из клипов о страхе, показала, что присутствие Bind в движении увеличивает вероятность распознавания гнева. Эти результаты могут указывать на то, что привязка более важна для распознавания гнева, чем для распознавания страха.Одно из возможных объяснений признания движений, содержащих Привязку, выражающих гнев, заключается в том, что очень трудно выполнить Сильное, но не Внезапное движение без Привязки, когда движение выполняется в свободном пространстве (например, как открытая кинетическая цепочка), а не против. объект (в замкнутой кинетической цепочке), т.е. когда объект не толкается. Таким образом, люди часто сочетают Strong с Bind. Другое объяснение может быть связано с социальным табу на выражение гнева: хотя «Удар» (т. Е. Сильное, прямое и внезапное движение) может явно выражать гнев, замена Внезапности (сдерживание движения) на Внезапность может быть более знакома участникам, которые часто наблюдать социальные ситуации, в которых гнев сдерживается (сдерживается) vs.выражается / действует в виде удара, подобного удару.

Следует отметить, что, хотя неправильно идентифицированные клипы гнева в основном путали со страхом, модель логистической регрессии, тестирующая неожиданное распознавание страха из клипов гнева, показала, что все компоненты гнева были отрицательно связаны с распознаванием страха и уменьшили вероятность распознавания страха. Таким образом, следует дополнительно исследовать причину высокой степени смешения движений, связанных с гневом, с распознаванием страха.

Ограничения исследования

Хотя популяция этого исследования была относительно разнообразной, более тщательный анализ межкультурных влияний не проводился, поскольку размер нашей выборки был слишком мал для этого.Кроме того, все движущиеся в клипах стимулов были взрослыми женщинами европеоидной расы, что могло повлиять на то, как участники распознавали эмоции, выраженные в их движениях.

Дополнительные ограничения проистекают из того факта, что может быть больше компонентов или соображений Лавана, которые влияют на распознавание эмоций и которые мы не проверяли в этом исследовании. Хотя стимулы LMA-компонентов были хорошо распознаваемыми, (Atkinson et al., 2004) подтвержденный набор был значительно лучше распознан для эмоций страха и гнева, что привело к вопросу о том, идентифицировал ли наш набор компонентов все компоненты, необходимые для точного определения. распознавание эмоций, и имеет ли значение последовательность или формулировка этих компонентов.Формулировка (порядок, акцент и нагрузка) компонентов движения здесь не исследовалась: при импровизации движения стимула некоторые движущиеся выполняли все компоненты в этой комбинации одновременно (все компоненты сразу), а другие последовательно (сначала один или два компонента, затем остальные). Это могло повлиять на силу эмоционального выражения, поскольку формулировка движения часто важна для выражения и ее важно учитывать в будущих исследованиях.

Еще одно возможное ограничение, которое требует дальнейшего исследования, заключается в том, влияет ли область тела, в которой происходит движение, на распознавание эмоций: участники нашего исследования, которые генерировали клипы стимулов, не были проинструктированы, какие конкретные части тела использовать при перемещении компонентов LMA.Так, одни грузчики демонстрировали компоненты всем телом, а другие — жестами конечностей или отдельными частями тела. В будущих исследованиях необходимо будет изучить влияние таких соображений на распознавание эмоций.

Заключение

Мы решили установить, можно ли распознать эмоции по коротким проблескам компонентов движения, связанных с этими эмоциями, а затем определить, какие компоненты, если таковые имеются, были более значимыми для распознавания эмоции, чем другие.Результаты нашего исследования убедительно показывают, что определенные компоненты движения способствуют нашему распознаванию телесного выражения эмоций, даже когда со стороны движущегося нет намерения выразить эмоцию. Наблюдения за мгновенным движением только этих компонентов при отсутствии лицевых сигналов, контекста или намерения движущегося испытать или выразить эмоции было достаточно для участников, чтобы идентифицировать связанную эмоцию. Эти результаты представляют собой новую и важную демонстрацию предполагаемого основного механизма мозга для восприятия эмоций от действий тела.То, что эти компоненты LMA, перемещаемые в незаписанных импровизированных движениях, в значительной степени совпадают с компонентами, выявленными в предыдущих исследованиях, дает основания к выводу, что определенные компоненты движения и их проприоцептивная обратная связь действительно связаны в мозге с каждой эмоцией в разных культурах и исследованиях.

Наши результаты показали сильнейшую корреляцию между: распространением (или расширением) ритмических движений и счастья, опусканием головы с выражением печали, движением или поворотом назад со страхом и сильным, внезапным и наступающим движением с Гневом.Это исследование также выявило компоненты движения, которые перекрывают две основные эмоции и могут способствовать воплощенному переживанию эмоциональной сложности и смешанных эмоций. Например, связывающие движения способствовали путанице между страхом и гневом, а сжимающие и закрывающие движения усиливали смешение страха и печали.

Кроме того, наш обзор результатов предыдущих исследований с использованием терминов анализа движений Лабана в сочетании с результатами нашего исследования помогает выявить компоненты, отмеченные в большей части существующей литературы относительно связи между конкретными движениями и эмоциями.Использование терминов LMA для этих результатов и обзора литературы может обеспечить общий исследовательский язык для сравнения результатов исследований и их перевода в клиническое применение.

Наконец, наше высокое соглашение между экспертами о наблюдении за движением с использованием LMA подтверждает высокую надежность LMA как системы анализа движения, когда оно выполняется сертифицированными наблюдателями.

Знания, полученные в результате этого исследования, применимы в клинической практике, так как они могут помочь терапевтам танцевального движения, драматургии и музыке понять телесные выражения и эмоциональные движения своих клиентов, они могут помочь им подумать о том, какой подход вмешательства будет лучше всего служить каждому клиенту в данном конкретном случае. ситуации, и помочь спланировать их вмешательство и направить их предложения клиентам в отношении их эмоционального моторного выражения.Более того, научное усиление этих ассоциаций между компонентами LMA и эмоциональными состояниями может побудить терапевтов использовать термины и язык LMA как неотъемлемую часть своих оценок и профессионального общения.

Заявление об этике

Исследование было одобрено этическим комитетом факультета социального обеспечения и медицинских наук Хайфского университета.

Авторские взносы

AM способствовал разработке исследования, подготовке стимулов, сбору данных, статистическому анализу и интерпретации результатов.Она написала рукопись. ТС задумал исследование. Она внесла свой вклад в дизайн исследования, подготовку стимулов, сбор данных, статистический анализ и интерпретацию результатов. Она отредактировала рукопись. RT способствовал дизайну исследования, подготовке стимулов и интерпретации результатов. Она отредактировала рукопись. Все авторы утверждают рукопись и соглашаются нести ответственность за все аспекты работы.

Финансирование

Фонд публикации статей в открытом доступе (ROAAP) Иллинойского университета в Чикаго предоставил финансовую поддержку для оплаты платы за публикацию этой статьи в открытом доступе.Фонд Бен Зеева по исследованию эмоций через Управление аспирантуры Хайфского университета предоставил AM финансовую поддержку в виде исследовательской стипендии для этого проекта.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить замечательных CMA Карен Стадд, Милку Леон, Тару Степенберг, Шэрон Гидрон-Пескин, Михала Армон и Эстер Гейгер за их бесценную добровольную работу по созданию, кодированию и проверке клипов со стимулами.Мы также хотели бы поблагодарить профессора Робин Флаум-Крус за ее важные и очень ценные советы и поддержку при статистическом анализе компонентов. Также выражаем благодарность г-же Дане Хадар-Фрухтер, которая помогла нам выполнить расширенные статистические тесты. Наконец, мы хотели бы выразить признательность AM за финансовую поддержку, полученную от фонда Бен Зеева для исследования эмоций через управление аспирантуры Хайфского университета.

Список литературы

Амиги, Дж.К. (1999). Значение движения: развитие и клинические перспективы профиля движения Кестенберга (Нью-Йорк, Нью-Йорк; Лондон: Тейлор и Фрэнсис).

Google Scholar

Аткинсон, А. П., Диттрих, В. Х., Геммелл, А. Дж., И Янг, А. В. (2004). Восприятие эмоций от динамических и статических выражений тела на точечных и полноэкранных дисплеях. Восприятие 33, 717–746. DOI: 10.1068 / p5096

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Авиезер, Х., Тропе Ю., Тодоров А. (2012). Сигналы тела, а не выражения лица, различают сильные положительные и отрицательные эмоции. Наука 338, 1225–1229. DOI: 10.1126 / science.1224313

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бернштейн, Р., Шафир, Т., Цачор, Р., Стадд, К., и Шустер, А. (2015a). Анализ движения Лабана с помощью kinect. Внутр. J. Comput. Электр. Автомат. Контрольная информ. Англ. 9, 1394–1398. DOI: 10.5281 / zenodo.1108751

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бернштейн Р., Шафир Т., Цачор Р. П., Стадд К. и Шустер А. (2015b). Многозадачное обучение для анализа движения Лавана (Ванкувер, Британская Колумбия: ACM).

Google Scholar

Камурри А., Лагерлёф И. и Вольпе Г. (2003). Распознавание эмоций из танцевального движения: сравнение распознавания зрителем и автоматизированных приемов. Заявл. Оказывать воздействие. Comput. Human Comput. Взаимодействовать . 59, 1–256. DOI: 10.1016 / S1071-5819 (03) 00050-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карни, Д.Р., Кадди, А. Дж., И Яп, А. Дж. (2010). Мощное позирование: краткие невербальные демонстрации влияют на нейроэндокринные уровни и терпимость к риску. Psychol. Sci. 21, 1363–1368. DOI: 10.1177 / 0956797610383437

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чи, Д. М., Коста, М., Чжао, Л., и Бадлер, Н. (2000). «Модель EMOTE для усилия и формы», в Трудах 27-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк), № , 173–182.

Google Scholar

Крейн, Э.А., и Гросс, М.М. (2007). «Захват движения и эмоции: обнаружение аффекта при движении всего тела», в Affective Computing and Intelligent Interaction ACII 2007. Lecture Notes in Computer Science, vol 4738, eds ACR Paiva, R. Prada, and RW Picard (Berlin; Heidelberg: Спрингер), 95–101. DOI: 10.1007 / 978-3-540-74889-2_9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крейн, Э.А., и Гросс, М.М. (2013).Характеристики формы усилия движения тела, связанного с эмоциями. J. Невербальное поведение. 37, 91–105. DOI: 10.1007 / s10919-013-0144-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кадди, А. Дж. К., Шульц, С. Дж., И Фоссе, Н. Е. (2018). P — более подробное исследование постуральной обратной связи показывает очевидную доказательную ценность эффектов мощного позирования: ответ Симмонсу и Симонсону (2017). Psychol. Sci. 29, 656–666. DOI: 10.1177 / 0956797617746749

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Даэль, Н., Мортильяро, М., Шерер, К. Р. (2012a). Система кодирования действий тела и позы (BAP): развитие и надежность. J. Невербальное поведение. 36, 97–121. DOI: 10.1007 / s10919-012-0130-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дамасио, А. Р. (1999). Чувство происходящего: тело и эмоции в формировании сознания (Сан-Диего, Калифорния; Нью-Йорк, Нью-Йорк; Лондон: Houghton Mifflin Harcourt).

Google Scholar

Дамасио, А.R., Grabowski, T.J., Bechara, A., Damasio, H., Ponto, L.L., Parvizi, J., et al. (2000). Подкорковая и корковая активность головного мозга при ощущении самопроизвольных эмоций. Nat. Neurosci. 3, 1049–1056. DOI: 10.1038 / 79871

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Мейер, М. (1989). Вклад общих характеристик движения тела в атрибуцию эмоций. J. Невербальное поведение. 13, 247–268. DOI: 10.1007 / BF009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Duclos, S.Э., и Лэрд, Дж. Д. (2001). Преднамеренный контроль эмоциональных переживаний посредством контроля выражений. Cogn. Эмоция 15, 27–56. DOI: 10.1080 / 02699930126057

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Экман П. (ред.). (1982). Эмоции в человеческом лице . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Google Scholar

Флейсс, Дж. Л. (1971). Измерение номинальной шкалы согласования между многими оценщиками. Psychol. Бык. 76: 378–382.DOI: 10,1037 / h0031619

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Газзола В. и Кейзерс К. (2008). Наблюдение и выполнение действий имеют общие моторные и соматосенсорные вокселы у всех испытуемых: анализ отдельных субъектов несглаженных данных фМРТ. Cereb. Cortex 19, 1239–1255. DOI: 10.1093 / cercor / bhn181

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гросс, М. М., Крейн, Э. А., Фредриксон, Б. Л. (2012). Форма усилия и кинематическая оценка телесного выражения эмоций во время походки. Гум. Mov. Sci. 31, 202–221. DOI: 10.1016 / j.humov.2011.05.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хеберлейн, А.С., Аткинсон, А.П. (2009). Нейробиологические доказательства моделирования и общих субстратов в распознавании эмоций: помимо лиц. Emotion Rev. 1, 162–177. DOI: 10.1177 / 17540730441

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Huis in ‘t Veld, E. M., Van Boxtel, G.J, and de Gelder, B.(2014a). Система кодирования действий тела I: активация мышц во время восприятия и выражения эмоций. Soc. Neurosci. 9, 249–264. DOI: 10.1080 / 17470919.2014.8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хьюис ин ‘т Вельд, Э. М., Ван Бокстель, Г. Дж., И Де Гельдер, Б. (2014b). Система кодирования действий тела II: активация мышц во время восприятия и выражения эмоций. Фронт. Behav. Neurosci. 8, 1–13. DOI: 10.3389 / fnbeh.2014.00330

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джонсон, Р. А., и Бхаттачарья, Г. К. (2010). Статистика: принципы и методы , 6-е изд. (Хобокен, Нью-Джерси: Джон Уайли и сыновья).

Google Scholar

Лоуренс Т., Ван Беркель Р., Баракова Е. (2010). Передача эмоций и психических состояний роботам в параллельной структуре в реальном времени с использованием анализа движений лабана. Роб. Auton. Syst. 58, 1256–1265.DOI: 10.1016 / j.robot.2010.08.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Масуда, М., Като, С., Ито, Х. (2010). «Основанный на Лабане подход к визуализации эмоционального движения для взаимодействия человека и робота», в Entertainment Computing — ICEC 2010. ICEC 2010, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6243 , ред. Х. С. Янг, Р. Малака, Дж. Хосино и Дж. Х. Хан (Гейдельберг; Springer: Springer), 372–380. DOI: 10.1007 / 978-3-642-15399-0_40

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Михалак, Дж., Troje, N.F., Fischer, J., Vollmar, P., Heidenreich, T., and Schulte, D. (2009). Воплощение печали и депрессии — походка, связанная с дисфорическим настроением. Психосом. Med. 71, 580–587. DOI: 10.1097 / PSY.0b013e3181a2515c

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Монтепаре, Дж., Кофф, Э., Зайчик, Д., и Альберт, М. (1999). Использование движений тела и жестов в качестве сигналов к эмоциям у молодых и пожилых людей. J. Невербальное поведение. 23, 133–152. DOI: 10.1023 / A: 1021435526134

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Панксепп Дж., Йовелл Ю. (2014). Доклиническое моделирование первичных эмоциональных аффектов (поиски, паника и игра): путь к разработке новых методов лечения депрессии. Психопатология 47, 383–393. DOI: 10.1159 / 000366208

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рэйнхилл, Э., Дребер, А., Йоханнессон, М., Лейберг, С., Сул, С., и Вебер Р.А. (2015). Оценка устойчивости силового позирования. Psychol. Sci. 26, 653–656. DOI: 10.1177 / 0956797614553946

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Раос В., Евангелиу М. Н. и Саваки Х. Э. (2007). Психическое моделирование действия на службе восприятия действия. J. Neurosci. 27, 12675–12683. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2988-07.2007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Савада, М., Суда, К., Ишии, М. (2003). Выражение эмоций в танце: связь между характеристиками движения рук и эмоциями. Восприятие. Mot. Навыки 97, 697–708. DOI: 10.2466 / pms.2003.97.3.697

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шафир Т., Тейлор С.Ф., Аткинсон А.П., Лангенекер С.А. и Зубиета Ж.-К. (2013). Регулирование эмоций посредством выполнения, наблюдения и изображения эмоциональных движений. Brain Cogn. 82, 219–227.DOI: 10.1016 / j.bandc.2013.03.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шафир Т., Цачор Р. П. и Велч К. Б. (2016). Регулирование эмоций посредством движения: уникальные наборы характеристик движения связаны с основными эмоциями и усиливают их. Фронт. Psychol. 6: 2030. DOI: 10.3389 / fpsyg.2015.02030

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Страк Ф., Мартин Л. Л. и Степпер С. (1988).Запрещающие и облегчающие условия человеческой улыбки: ненавязчивая проверка гипотезы лицевой обратной связи. J. Pers. Soc. Psychol. 54: 768–777. DOI: 10.1037 // 0022-3514.54.5.768

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стадд, К., и Кокс, Л. Л. (2013). Everybody is a Body Индианаполис (Индианаполис, IN: Dog Ear Publishing).

Google Scholar

Tortora, S. (2011). Помимо лица и слов: как говорит тело. J. Infant Child Adolesc. Psychother. 10, 242–254. DOI: 10.1080 / 15289168.2011.600131

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цачор Р. П., Шафир Т. (2019). Как мне сосчитать пути? Метод количественной оценки качественных аспектов незаписанного движения с помощью анализа движения Лабана. Фронт. Psychol. 10: 572. DOI: 10.3389 / fpsyg.2019.00572

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валчев Н., Газзола В., Авенанти, А., Кейзерс, К. (2016). Первичный соматосенсорный вклад в наблюдение за активностью мозга — сочетание фМРТ и cTBS. Soc. Cogn. Оказывать воздействие. Neurosci. 11, 1205–1217. DOI: 10.1093 / сканирование / nsw029

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вагнер, Х. Л. (1993). Об измерении производительности в исследованиях категориального суждения невербального поведения. J. Невербальное поведение. 17, 3–28. DOI: 10.1007 / BF00987006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уоллботт, Х.Г. (1998). Телесное выражение эмоций. Eur. J. Soc. Psychol. 28, 879–896. DOI: 10.1002 / (SICI) 1099-0992 (1998110) 28: 6 <879 :: AID-EJSP901> 3.0.CO; 2-W

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Винтерс, А. Ф. (2008). Эмоции, воплощение и зеркальные нейроны в танцевально-двигательной терапии: связь между дисциплинами. Am. J. Dance Ther. 30, 84–105. DOI: 10.1007 / s10465-008-9054-y

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Важность движения — Mayo Clinic Health System

Избранная тема