Когнитивные механизмы невербальной коммуникации. В. А. Барабанщиков

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ тренировочным, за исключением следующих особенностей: тестовые изображения предъявлялись на время, равное 50, 100 либо 200 мс; каждая из семи экспрессий была выражена каждым из шести натурщиков (всего 42 фотоизображения); каждое сочетание натурщик/экспрессия предъявлялось по 4 раза. Таким образом, основное задание включало 504 пробы. Все пробы были разбиты на 2 блока, между которыми испытуемые могли прерываться на отдых. Порядок предъявления стимульного материала в каждом блоке был случайным.

      Данные анализировались в среде статистического анализа R 3.3.0 (R Core Team, 2016). Зависимой переменной служили пропорции верных оценок экспрессий в различных экспериментальных ситуациях. Верным ответом считалось совпадение выбранной эмоциональной категории с тем состоянием, которое демонстрировал натурщик. Предварительная оценка показала, что распределение данных точности решения не соответствует нормальному, а дисперсии в разных условиях существенно различаются, что делает некорректным использование дисперсионного анализа. В связи с этим применялся метод логистической регрессии со смешанными эффектами, реализованный в пакете lme4 1.1–12 (Bates, Maechler, Bolker, Walker, 2015). Этот метод является предпочтительным для анализа данных, которые не удовлетворяют требованиям дисперсионного анализа (Jaeger, 2008). Он позволяет учесть не только влияние факторов, целенаправленно варьируемых в эксперименте, но и случайно распределенные вариации между отдельными испытуемыми.

      Оценивалось влияние внутригрупповых факторов: Время экспозиции (3 градации) и Экспрессия натурщика (7 градаций), межгрупповых факторов: Содержание контекста (2 градации) и Временная структура стимульной ситуации (2 градации), а также их взаимодействий. В качестве случайного эффекта учитывался фактор испытуемого – индивидуальные вариации базового уровня точности ответа, а также случайные вариации для каждого испытуемого в зависимости от содержания контекста и модальности экспрессии. Далее при помощи линейных контрастов для каждой экспрессии, времени предъявления и содержания контекста проводились сравнения частот верных ответов при различной временнóй структуре стимульной ситуации (наличие либо отсутствие «паузы» – ДМИ после прямой маски). Аналогично сравнивались частоты верных ответов в сериях с одной и той же временной организацией стимульной ситуации, но с различным содержанием контекста (спокойное лицо либо маскировка рандомизированным паттерном). Вводилась поправка Беньямини – Хохберга на множественные сравнения.

      Оценки эмоциональных экспрессий

      Точность распознавания экспрессий лица. По результатам анализа значимыми оказались факторы: содержание контекста (К), время экспозиции (В) и модальность экспрессии (Э), а также взаимодействия К × В; К × Э; С × Э; В × Э; К × С × В; К × С × Э; С × В × Э; К × В × Э; К × С × В × Э (р<0,05). Фактор временнóй структуры стимульной ситуации (С) сам по себе не влиял на точность распознавания. Полученная модель объясняет 46 % дисперсии (для модели, включающей только фиксированные факторы: R²_m = 0,34; для полной модели с фиксированными СКАЧАТЬ