СМЕШАННЫЕ ЭМОЦИИ
Другие исследователи считают, что отжимание результатов Экмана немного чересчур - не в последнюю очередь самого Экмана. В 2014 году, отвечая на критику Баррета, он указал на ряд работ, которые, по его словам, подтверждают его предыдущие выводы, включая исследования мимики, которые люди делают спонтанно, и исследования связи между мимикой и лежащим в ее основе состоянием мозга и тела. Эта работа, - писал он, - предполагает, что выражение лица является информативным не только о чувствах людей, но и о закономерностях нейрофизиологической активации. По его словам, его взгляды не изменились.
По словам Джессики Трейси, психолога из Университета Британской Колумбии в Ванкувере (Канада), исследователи, которые приходят к выводу, что теория универсальности Экмана ошибочна на основе горстки контрпримеров, преувеличивают свой случай. Одно население или культура, имеющее несколько иное представление о том, что делает гневное лицо, не разрушает всю теорию, говорит она. Большинство людей узнают гневное лицо, когда видят его, добавляет она, ссылаясь на анализ почти 100 исследований. "Тонны других свидетельств указывают на то, что большинство людей в большинстве культур по всему миру считают это выражение универсальным".
Трейси и три других психолога утверждают, что в литературе Баррета прослеживается карикатура на их позицию как на жесткое сопоставление между шестью эмоциями и движениями лица. "Я не знаю ни одного исследователя в области науки об эмоциях, который бы думал, что это так", - говорит Disa Sauter из Университета Амстердама, соавтор ответа.
Саутер и Трейси считают, что для того, чтобы понять смысл мимики, необходима гораздо более богатая таксономия эмоций. Вместо того, чтобы рассматривать счастье как отдельную эмоцию, исследователи должны разделить эмоциональные категории на составляющие; зонтик счастья охватывает радость, удовольствие, сострадание, гордость и так далее. Выражения для каждого из них могут различаться или пересекаться.
В центре дискуссии находится то, что считается значимым. В исследовании, в котором участники выбирают одну из шести эмоциональных меток для каждого увиденного ими лица, некоторые исследователи могут считать, что вариант, выбранный более чем в 20% случаев, демонстрирует значительную общность. Другие могут подумать, что 20% времени намного меньше. Джек утверждает, что порог Экмана был слишком низким. Она читала его ранние работы, будучи аспирантом. "Я продолжала ходить к своему научному руководителю и показывать ему эти диаграммы 1960-х и 1970-х годов, и каждая из них показывает огромные различия в культурном признании", - говорит она. "До сих пор нет данных, показывающих, что эмоции признаны повсеместно".
В СИЛИКОНОВОМ НАСТРОЕНИИ
Фирмы, занимающиеся разработкой программного обеспечения, склонны не допускать, чтобы их алгоритмы допускали такие рамки для свободного объединения. Типичная программа искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения эмоций питается миллионами изображений лиц и сотнями часов видеозаписей, на которых каждая эмоция помечена, и по которым она может различать шаблоны. Affectiva говорит, что она обучила свою программу более чем 7 миллионам лиц из 87 стран, и что это дает ей точность в 90-ом процентиле. Компания отказалась комментировать науку, лежащую в основе ее алгоритма. Лаборатория Neurodata признает, что существуют различия в том, как лица выражают эмоции, но говорит, что "когда у человека происходит эмоциональный эпизод, некоторые конфигурации лица происходят чаще, чем это позволяет шанс", и что ее алгоритмы учитывают эту общность. Исследователи с обеих сторон скептически относятся к подобному программному обеспечению, однако, ссылаясь на озабоченность по поводу данных, используемых для обучения алгоритмам, и тот факт, что наука все еще обсуждается.
Мартинес признает, что автоматическое обнаружение эмоций могло бы сказать что-то о средней эмоциональной реакции группы. Affectiva, например, продает программное обеспечение маркетинговым агентствам и брендам, чтобы помочь предсказать, как клиентская база может отреагировать на продукт или маркетинговую кампанию.
Если это программное обеспечение совершает ошибку, ставки низкие, а реклама может оказаться несколько менее эффективной, чем ожидалось. Но некоторые алгоритмы используются в процессах, которые могут оказать большое влияние на жизнь людей, например, на собеседованиях и на границах. В прошлом году Венгрия, Латвия и Греция опробовали систему предварительного отбора путешественников, цель которой - выявить обман путем анализа микровыражений на лице.
Следите за тем, что люди на самом деле делают со своими лицами и телами в реальной жизни, а не только в лаборатории. Затем с помощью машин записывайте и анализируйте реальные кадры, считает Барретт.