Когнитивные механизмы невербальной коммуникации

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 временн'oй 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 x В; К x Э; С x Э; В x Э; К x С x В; К x С x Э; С x В x Э; К x В x Э; К x С x В x Э (р<0,05). Фактор временн'oй 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 и случайными факторами: R²_c = 0,46). Учет вариативности оценок между испытуемыми существенно повышает точность регрессионной модели.

Средняя точность распознавания экспрессий в сериях 1 и 2 с наличием ДМИ (0,72) незначительно превышает среднюю точность ответов в сериях 3 и 4, в которых дополнительный межстимульный интервал отсутствует (0,69). В условиях прямой и обратной маскировки получены чуть более высокие доли верных ответов (в серии с ДМИ: 0,73/в серии без ДМИ: 0,71), чем при кажущемся движении (0,7/0,67). Сопоставление экспериментальных ситуаций с наличием либо отсутствием ДМИ при помощи линейных контрастов показало, что за исключением экспрессии радости, различия между сравниваемыми сериями незначимы, тогда как для ряда экспрессий – радости, спокойствия, удивления, отвращения и печали – условия маскировки могут приводить к изменению точности ответа по сравнению с экспозицией кажущегося движения. Средние значения точности распознавания экспрессий в различных экспериментальных условиях приведены в таблице 2.3. Результаты сравнения точности ответов при различной временной структуре экспозиции приведены в таблице 2.4, при различном содержании контекста – в таблице 2.5.

При стробоскопической экспозиции экспрессии в течение 100 либо 200 мс включение ДМИ значимо повышало точность распознавания «радости» (на 100 мс она составляла 0,95 при наличии паузы, 0,86 – при ее отсутствии; на 200 мс: 0,97/0,92, соответственно). Для остальных экспрессий включение короткой паузы после первого контекстного изображения не вело к значимым изменениям точности ответов (таблица 2.3). По отношению к большинству базовых эмоций, при достаточном объеме выборки и большом количестве проведенных экспериментальных проб, наши данные с высокой достоверностью позволяют принять нулевую гипотезу: оценки экспрессий лица стабильны и не меняются при изменении временн'oй структуры экспозиции.

Таблица 2.3. Средние значения точности распознавания экспрессий в зависимости от условий эксперимента

Таблица 2.4. Влияние содержания контекста на точность распознавания экспрессии при различной временной структуре экспозиции