Творчество: наука, искусство, жизнь. Материалы Всероссийской научной конференции, посвященной 95-летию со дня рождения Я. А. Пономарева, ИП РАН, 24-25 сентября 2015 г.. Коллектив авторов

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ лица исследовалось влияние кажущегося движения и маскировки на точность распознавания базовых эмоциональных экспрессий. Наблюдатели оценивали состояние натурщиков, выполняя задачу альтернативного выбора одной из категорий базовых эмоций. Изображения экспрессий демонстрировались на микроинтервалах времени (50, 100 и 200 мс) в контексте нейтрального лица (серия 1 – «кажущееся движение»), предъявленного в этом же месте до и после экспрессии; в контексте рандомизированного паттерна (серия 2 – «маскировка»); в отсутствие содержательного контекста (контрольная серия 3). Последовательность изображений различных состояний одного и того же лица в серии 1 вызывала впечатление непрерывного изменения экспрессий, сопровождаемое поворотом головы. Изображения экспрессий в сериях 2 и 3 воспринимались статичными.

      Результаты показали, что тип контекста, модальность экспрессии и время ее экспозиции взаимоопосредованно влияют на точность распознавания выражений лица. Для «радости», «печали», «гнева» и «страха» кажущаяся динамика лица ведет к более низкому результату, чем условия рандомизированного контекста, особенно при минимальном времени экспозиции (50 мс). Негативное влияние маскировки проявляется при экспозиции «удивления», «отвращения» и спокойного выражения лица. В итоге по сравнению с контрольной экспозицией, кажущееся движение и маскировка в среднем одинаково снижают точность распознавания (Барабанщиков, Королькова, Лободинская, 2015а, б).

      Чтобы получить психологическую характеристику сконструированных ситуаций, в частности, определить их трудность для наблюдателей, на полученном материале проведен анализ продолжительности решения задач в каждой из серий с учетом времени экспозиции, модальности эмоций и индивидуальных особенностей испытуемых.

      Количественная обработка данных выполнялась при помощи пакета SPSS 20.0, использовался метод дисперсионного анализа с внутригрупповыми факторами Время предъявления (3 градации), Содержание контекста (3 градации), Экспрессия натурщика (7 градаций). Зависимой переменной служило время решения (ВР) задачи на распознавание экспрессий, усредненное по изображениям всех натурщиков. При нарушении сферичности применялась коррекция степеней свободы по методу Хайн – Фельдта (Huynh – Feldt).

      Статистический анализ показал значимость каждого из факторов: Время предъявления (F(2; 104)=82,539, p<0,0 01, η²_p=0,613), Содержание контекста (F(1,585; 82,443)=30,147, p<0,001, η²_p=0,367), Экспрессия натурщика (F(5,016; 260,835)=12 5,916, p<0,0 01, η²_p=0,708) и их взаимодействий: Время×Экспрессия (F(9,746; 506,817)=8,007, p<0,001, η²_p=0,133); Экспрессия×Контекст (F(9,575; 497,894)=11,241, p<0,001, η²_p=0,178); Время×Экспрессия×Контекст (F(21,756; 1131,333)=4,621, p<0,001, η²_p=0,082). Взаимодействие факторов Контекст×Время оказалось не значимо (F(3,380; 175,785)=2,493, p=0,055, η²_p=0,046). Испытуемые значимо отличались друг от друга по среднему ВР (F(1; 52)=1632,744, p<0,001, η²_p=0,969).

      При сопоставлении среднего ВР в зависимости от содержания контекста (таблица 1, рисунок 1) использовались апостериорные сравнения (парный t-тест с коррекцией Бенджамини – Хохберга). Все различия между сериями были высоко значимы (t(953)>2,2032, p<0,0292), за исключением серий с кажущимся движением СКАЧАТЬ