Ученые: Выражение отрицательных эмоций одинаково для многих народов

Ученые определили одинаковое универсальное выражение лица, характерное для отрицательных эмоций во многих культурах. Так англичане, испанцы, китайцы и американцы выражают свои негативные эмоции абсолютно одинаково.

Насупленные брови, поджатые губы и приподнятый подбородок – именно так человек выражает свое несогласие. Исследование показывает, что инстинктивно возникающее отрицательное выражение лица является дополнением или lf;t заменой устной речи. Так многие люди предпочитают скорчить недовольную мину, вместо того, чтобы сказать слово «Нет».

«Насколько нам известно, это первое доказательство того, что выражения лица, которые мы используем для передачи отрицательных эмоций, становятся уникальной и универсальной частью языка», - сказал профессор электротехники и вычислительной техники Алейкс Мартинес из университета штата Огайо. - Как сформировался язык? Научное сообщество спорит об этом на протяжении очень долгого времени. Это исследование дает веские основания предположить о существовании связи между языком и выражением эмоций на лице».

Ранее Мартинес и его команда использовали компьютерные алгоритмы для определения 21 различных эмоциональных выражений, включая сложные комбинации нескольких базовых эмоций. Например, при одновременном «счастье» и «отвращении» на лице появляется выражение «счастливого отвращения», как при просмотре хамской комедии или когда прелестный ребенок наделал в подгузник. В своем новом исследовании ученые предположили, что универсальное отрицание будет состоять из комбинации трех основных эмоций: гнева, отвращения и презрения.

«Почему стоит уделить внимание отрицательным эмоциям? Чарльз Дарвин полагал, что умение сообщить об опасности или агрессии являлось ключевым для выживания человека задолго до возникновения языкового общения»,  - объяснил Мартинес.

Для проверки своей гипотезы ученые сфотографировали 158 студентов университета штата Огайо во время их разговора на своем родном языке с человеком за камерой. Студенты принадлежали к четырем разным языковым группам.

Основой английского языка считается германский язык, в то время как испанский язык основан на латыни. Путунхуа является современной формой китайского языка, который был сформирован в начале 20-го века.  А язык жестов сочетает в себе жестикуляцию рук, повороты головы и тела и выражения лица для подтверждения отдельных слов или фраз.

Исследователи искали выражение лица, которое могло послужить «грамматическим маркером» для определения значения сказанных слов. Например, в предложении «Я не собираюсь на вечеринку» есть грамматический маркер отрицания – слово «Нет». Без него смысл предложения полностью меняется: «Я пойду на вечеринку».

Ученые рассуждали так - если грамматический маркер отрицания универсален, то у всех участников исследования будет одинаковое выражение лица, независимо от языка, на котором они говорят или пишут. Во время теста студенты произносили отрицательные фразы или им задавали вопросы, на которые последует отрицание или несогласие. Например: «Стоимость обучения студентов увеличится на 30%. Что вы об этом думаете?» Так как ответы студентов свелись к выражению несогласия: «Это плохая идея», «Они не должны этого делать», то во всех четырех группах, говорящих на английском, испанском, китайском и на американском языке жестов, исследователи определили явные грамматические маркеры отрицания. 

Исследователи вручную отобрали фотографии студентов, на которых видна характерная для отрицательных эмоций мимика, а затем компьютерные алгоритмы обработали тысячи кадров для поиска аналогичных черт лица. «Отрицание» выражалось насупленными бровями, выражение «гнева» соединило в себе приподнятый подбородок «отвращения» и поджатые губы «презрения». Независимо от языка, лица участников исследования имели одинаковую мимику при выражении отрицательных эмоций.

«Ручной анализ выражений лица  - это очень кропотливая работа», - признал Мартинес. Но теперь, когда он и его команда подтвердили свои предположения, следующий этап исследования будет полностью автоматизирован с использованием новых алгоритмов. В настоящее время они собираются проанализировать одну тысячу часов видео говорящих людей на YouTube, что соответствует 100 миллионам стоп-кадров. В конечном итоге они хотят дойти до 10 тысяч часов или 1 миллиарда стоп-кадров. При этом в их исследование войдет определение положительных грамматических маркеров.

«Это, скорее всего, займет десятилетия, - сказал Мартинес. – Многие эмоции не так сильно проявляются на лице».