大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自學(xué)術(shù)頭條

作者：ZS

盡管人與人之間常有極大的差異，但我們存在的許多要素幾乎是每個(gè)人都共有的。我們都在冷天發(fā)抖，在熱天出汗，在睡覺(jué)時(shí)做夢(mèng)。一項(xiàng)新的研究在這個(gè)清單上又增加了我們存在的另一個(gè)重要部分：我們的面部表情。

來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校和谷歌的研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)和 YouTube 視頻，對(duì)常見(jiàn)的面部表情和引發(fā)表情的情境進(jìn)行了比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是在巴西的生日派對(duì)上，還是在肯尼亞的葬禮上，還是在中國(guó)公園里的廣場(chǎng)舞中，人類(lèi)在類(lèi)似的社會(huì)環(huán)境中都會(huì)使用相同的面部表情，比如微笑、皺眉、苦臉。

也就是說(shuō)，?人類(lèi)豐富的面部表情可以超越地域和文化。

這項(xiàng)研究發(fā)表在 12 月 16 日的《自然》雜志上，證實(shí)了人類(lèi)情感表達(dá)跨越地域和文化邊界的普遍性。

“這項(xiàng)研究表明，世界不同角落的人們?cè)诿鎸?duì)生活中最有意義的情境時(shí)，表達(dá)情感的方式是多么地相似?！?該研究論文的作者之一、加州大學(xué)伯克利分校的心理學(xué)教授 Dacher Keltner 說(shuō)。

人類(lèi)情感表達(dá)究竟是否普遍？

情緒產(chǎn)生于我們對(duì)所遇到的挑戰(zhàn)和機(jī)遇的反應(yīng)，并與主觀體驗(yàn)、生理和表達(dá)方式有關(guān)，這些方式被認(rèn)為能夠?qū)μ囟ǖ纳鐣?huì)環(huán)境做出適應(yīng)性反應(yīng)。

典型的人類(lèi)面部有 43 塊不同的肌肉，這些肌肉可以被激活在眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、下巴和眉毛周?chē)?，從而做出?shù)千種不同的表情。

從生命的第一刻起，情感就被認(rèn)為可以塑造人際關(guān)系，引導(dǎo)判斷、決策和記憶，并有助于我們的健康和幸福。這些廣泛理論的核心思想是，情緒產(chǎn)生于特定的環(huán)境中，并在不同文化行為模式中表現(xiàn)出來(lái)。

（來(lái)源：bardotbrush.com）

關(guān)于人類(lèi)情感表達(dá)是普遍的還是文化定義的爭(zhēng)論有很長(zhǎng)的歷史。甚至查爾斯?達(dá)爾文 (Charles Darwin) 也在這個(gè)問(wèn)題上發(fā)表了看法，支持辯論雙方的研究也不斷發(fā)表。

最近的一項(xiàng)研究指出，瑪雅人藝術(shù)品的面部表情是普遍表情的證據(jù)。但幾年前的一項(xiàng)大型研究讓測(cè)試對(duì)象嘗試猜測(cè)電腦處理過(guò)的面部表情，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，解讀會(huì)隨著測(cè)試對(duì)象的文化背景而改變。

因?yàn)楦鞣N研究方法對(duì)參與者的語(yǔ)言、規(guī)范和價(jià)值觀都很局限，所以不一致的研究結(jié)果支持了關(guān)于情緒普遍性的不同觀點(diǎn)。

為了進(jìn)一步探究這個(gè)問(wèn)題，加州大學(xué)伯克利分校和谷歌的研究人員使用被稱(chēng)為 “深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” 的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析了上傳到 YouTube 上的約 600 萬(wàn)個(gè)視頻片段中的面部表情，這些視頻來(lái)自北美、中美、南美、非洲、歐洲、中東和亞洲的 144 個(gè)國(guó)家。

圖 | 在線地圖顯示了與 16 種情緒相關(guān)的各種面部表情

研究人員還創(chuàng)建了一個(gè)在線互動(dòng)地圖，展示了該算法如何跟蹤與 16 種情緒相關(guān)的面部表情變化。

70% 的表情跨文化共享

“這是第一個(gè)在日常生活中如何使用面部表情的全球分析，它向我們展示了人類(lèi)的普遍情感表達(dá)比許多科學(xué)家先前認(rèn)為的更加豐富和復(fù)雜。” 研究報(bào)告的主要作者、在谷歌幫助開(kāi)發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)研究 Alan Cowen 說(shuō)。

首先，研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法記錄了全球 600 萬(wàn)個(gè)事件和互動(dòng)視頻片段中的面部表情，這些視頻片段包括看煙花、高興地跳舞或安慰哭泣的孩子。

他們使用該算法追蹤了人們通常與娛樂(lè)、憤怒、敬畏、專(zhuān)注、困惑、蔑視、滿(mǎn)足、欲望、失望、懷疑、得意、興趣、痛苦、悲傷、驚訝和勝利相關(guān)的 16 種面部表情。

接下來(lái)，他們將面部表情與不同世界地區(qū)的背景和場(chǎng)景聯(lián)系起來(lái)，發(fā)現(xiàn)跨越地理和文化邊界的人們?cè)诓煌鐣?huì)背景下使用面部表情的方式具有顯著的相似性。

研究人員發(fā)現(xiàn)，無(wú)論身處世界各地，人們都是一樣的，所有 16 種面部表情都出現(xiàn)在類(lèi)似的情境中。每個(gè)人都傾向于以類(lèi)似的方式歡呼、哭泣、集中注意力和慶祝。沒(méi)有一群人會(huì)因受驚而微笑、聳肩或因高興而皺眉。

研究結(jié)果表明，?我們用來(lái)表達(dá)情緒反應(yīng)的 70% 的表情是跨文化共享的。

Cowen 說(shuō):“我們發(fā)現(xiàn)，在世界各地類(lèi)似的社會(huì)情境中，面部行為的豐富細(xì)微差別 —— 包括與敬畏、痛苦、勝利和其他 13 種情感相關(guān)的微妙表情 —— 也會(huì)用到。”

例如，世界各地的人們?cè)谟^看煙花表演時(shí)往往懷著敬畏的目光，在婚禮上表現(xiàn)出滿(mǎn)足，在表演武術(shù)時(shí)表現(xiàn)出全神貫注，在抗議時(shí)表現(xiàn)出懷疑，在舉重時(shí)表現(xiàn)出痛苦，在搖滾音樂(lè)會(huì)和競(jìng)技體育賽事中表現(xiàn)出勝利。

（來(lái)源：Alan Cowen）

“這支持了達(dá)爾文的理論，即在臉上表達(dá)情感是人類(lèi)的普遍現(xiàn)象，”Keltner 說(shuō)?！巴ㄟ^(guò)肢體表達(dá)我們的情感可能會(huì)定義我們作為一個(gè)物種是誰(shuí)，提高我們的溝通和合作技能，確保我們的生存?！?/span>

不過(guò)，雖然這項(xiàng)研究的結(jié)果雖然堅(jiān)定地站在普遍主義者一邊，但很難成為這個(gè)話(huà)題的最后定論。

當(dāng)然，這項(xiàng)研究結(jié)果更可能有助于幫助那些看不懂面部表情的人，比如自閉癥患者，識(shí)別他人的個(gè)人情緒狀態(tài)。毫無(wú)疑問(wèn)，這個(gè)龐大的面部表情數(shù)據(jù)庫(kù)將在這些研究中發(fā)揮作用。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/s41586-020-3037-7
https://news.berkeley.edu/2020/12/16/the-16-facial-expressions-most-common-to-emotional-situations-worldwide/

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