9 Minute
Noi cercetări de la University of Birmingham arată că persoanele autiste și cele non-autiste își mișcă fețele în moduri distincte atunci când își exprimă furia, bucuria sau tristețea. Aceste diferențe pot conduce la citiri greșite ale semnalelor emoționale de ambele părți — nu pentru că una ar fi greșită, ci pentru că „vocabularul” nonverbal este diferit.
Cercetătorii au descoperit că persoanele autiste și cele non-autiste folosesc fețele în mod diferit pentru a transmite emoții precum mânie, fericire și tristeţe. Aceste diferenţe pot explica de ce semnalele emoţionale sunt adesea neînţelese între cele două grupuri.
Mapping facial motion: a high-resolution look at expression
Studiul a folosit tehnologii avansate de urmărire a mişcării faciale (facial motion tracking) pentru a construi o hartă detaliată a modului în care oamenii formează fizic emoţiile de bază. Publicat în jurnalul Autism Research, proiectul a înregistrat aproape 5.000 de expresii individuale provenind de la 25 de adulţi diagnosticaţi cu autism şi 26 de adulţi non-autişti, generând peste 265 de milioane de puncte de date. Această densitate de informaţii a permis echipei să depăşească etichetele simple şi să analizeze mecanica fină a expresiei: ce muşchi se activează, cât de repede şi în ce combinaţii.
Tehnic, setul de date a inclus capturi de înaltă rezoluţie, analiză 3D a contururilor faciale şi coordonate temporale ale mişcărilor. Acest tip de tracking facial oferă informaţii despre dinamica expresiilor — nu doar despre forma statică a unei feţe — şi astfel poate surprinde diferenţele subtile în sincronizare şi continuitate. Folosirea unor metode cuantitative a facilitat compararea precisă între grupuri, accentuând aspectele relevante pentru recunoaşterea emoţiilor, psihologia socială, dar şi aplicaţii în inteligenţa artificială şi robotică socială.
How the experiment worked and what it revealed
Participanţii au fost rugaţi să exprime furie, fericire şi tristeţe în două contexte distincte: imitând sunete/tonuri (matching sounds) şi în timp ce vorbeau spontan. Această dublă abordare a permis captarea atât a gesturilor faciale puse în scenă, cât şi a celor mai naturale, spontane. Analiza a evidenţiat diferenţe consistente şi interpretabile în modul în care cele două grupuri folosesc trăsăturile faciale.
Capturarea expresiilor în contexte diferite e esenţială pentru înţelegerea variabilităţii: o expresie „posed” poate arăta diferit faţă de una integrată în vorbire. În plus, înregistrările au fost sincronizate temporal pentru a măsura fluiditatea formării expresiilor — adică cât de neted începe şi se termină o mişcare — un parametru adesea ignorat în studiile clasice de recunoaştere emoţională.
Key movement differences
- Anger: Participanţii autişti au folosit mai mult mişcări ale gurii şi mai puţină activitate a sprâncenelor în comparaţie cu participanţii non-autişti.
- Happiness: Zâmbetele persoanelor autiste au apărut adesea mai subtile şi mai puţin susceptibile să afecteze zona ochilor — clasicul „zâmbet care ajunge la ochi” a fost mai puţin frecvent.
- Sadness: Expresiile de tristeţe ale participanţilor autişti au inclus frecvent ridicarea buzei superioare pentru a genera un aspect cu colţurile gurii orientate în jos, un tipar mai puţin pronunţat la feţele non-autiste.
Aceste diferenţe nu sunt simple variaţii estetice: ele modifică cue-urile vizuale pe care observatorii le folosesc pentru a eticheta emoţiile. De pildă, mulţi observatori se bazează pe mişcarea sprâncenelor pentru a identifica furia; când acel semnal este redus, percepţia se schimbă. În acelaşi timp, subtilităţile zâmbetului — implicarea muşchilor orbiculari ai ochilor, cunoscută în literatură ca „Duchenne smile” — pot fi esenţiale pentru recunoaşterea autenticităţii fericirii, iar absenţa lui schimbă complet sensul mesajului nonverbal.
Alexithymia: a complicating factor
Echipa a investigat, de asemenea, rolul alexitimiei — o trăsătură caracterizată prin dificultăţi în identificarea şi descrierea sentimentelor interne şi frecvent asociată cu autismul. Scorurile mai mari la chestionare de alexitimie (de exemplu, scala TAS‑20 este o metodă frecvent folosită în cercetare) s-au corelat cu semnale faciale mai puţin clar definite pentru furie şi fericire — expresii care păreau mixte sau ambigue.
Această asociere sugerează că variabilitatea în expresie nu se leagă doar de diagnosticul de autism, ci şi de diferenţele individuale în conştientizarea emoţională. Practic, două persoane diagnosticate cu autism pot avea stiluri expresive distincte în funcţie de nivelul lor de alexitimie. Aceasta are implicaţii pentru modele teoretice ale emoţiei şi pentru aplicaţii practice, deoarece semnalele ambigue pot fi interpretate eronat de observatori sau de algoritmi de recunoaştere a emoţiilor.
Why misreading goes both ways
Dr. Connor Keating (actualmente la University of Oxford) și colegii săi susţin că problema este reciprocă. Nu doar că persoanele autiste întâmpină uneori dificultăţi în recunoaşterea expresiilor non-autiste — observatorii non-autişti au, de asemenea, dificultăţi în interpretarea indiciilor faciale ale persoanelor autiste. Studiul indică atât diferenţe de aparenţă, cât şi de fluiditate a formării expresiei ca posibili factori care contribuie la neînţelegeri.
Metaforic, oamenii comunică în dialecte nonverbale diferite: aceeaşi „propoziţie” emoţională poate folosi alte unităţi morfologice (mişcările muşchilor) sau o altă intonaţie temporală (ritm şi dinamică). Această perspectivă schimbă paradigma: nu e vorba de eroare sau deficienţă, ci de variaţie structurală. Reacţiile sociale — empatia, validarea sau respingerea — sunt influenţate de aceste interpretări, iar consecinţele pot apărea în relaţii personale, în mediile educaţionale şi la locul de muncă.
Implications for communication, technology and support
Rezultatele au relevanţă dincolo de interesul academic. Pentru clinicieni şi terapeuţi, înţelegerea acestor tipare faciale diverse poate îmbunătăţi claritatea diagnostică şi poate reduce erorile de interpretare în timpul evaluărilor. De exemplu, instrumentele clinice care se bazează pe observarea expresiilor faciale ar trebui adaptate pentru a recunoaşte stiluri expresive alternativa, prevenind astfel sub‑ sau supradiagnosticarea bazată pe criterii non‑inclusiviste.
Pentru proiectanţii de software de recunoaştere a emoţiilor şi robotică socială, studiul atenţionează asupra riscului de bias atunci când algoritmii sunt antrenaţi pe seturi de date restrânse, neincluzând diversitatea expresivă a persoanelor autiste. Modelele de inteligenţă artificială care învaţă să „citească” feţe pot perpetua erori dacă nu sunt calibrate pentru varietatea reală a semnalelor emoţionale. Prin includerea de mostre variate — din punct de vedere neurodiversitate, demografic şi cultural — se poate reduce eroarea sistematică şi se poate creşte echitatea în aplicaţii precum asistenţi virtuali, sisteme de monitorizare a stării emoţionale şi roboţi de suport social.
La nivel interpersonal, recunoaşterea faptului că expresiile pot fi diferite dar semnificative poate încuraja eforturi reciproce pentru îmbunătăţirea comunicării. Strategii practice includ: instruirea observatorilor non-autişti pentru a solicita clarificări verbale în loc să interpreteze automat gesturile, dezvoltarea de abilităţi de „citire” a limbajului corporal mai nuanţate şi campanii de conştientizare care promovează înţelegerea diversităţii emoţionale.
What’s next?
AUTORII cercetării explorează deja dacă antrenamentul sau contextul pot reduce neînţelegerile şi dacă campaniile de conştientizare pot îmbunătăţi recunoaşterea reciprocă între persoanele autiste şi cele non-autiste. Următoarele direcţii includ experimente care testează intervenţii de formare pentru observatori, programe de autoreglare pentru exprimare şi studii longitudinale care să verifice stabilitatea acestor tipare peste timp.
Profesorul Jennifer Cook de la University of Birmingham subliniază că tratând diferenţele ca sisteme alternative — nu ca deficite — se deschid noi căi pentru cercetare, incluziune şi tehnologie care respectă diversitatea semnalizării emoţionale. Aceasta implică schimbări practice, precum includerea persoanelor autiste în proiectarea tehnologiilor, ajustarea criteriilor clinice pentru evaluări mai sensibile şi promovarea unei culturi sociale în care întrebările şi clarificările sunt acceptate ca parte din comunicare.
În termeni de politici, concluziile pot informa ghiduri pentru educaţie şi sănătate mintală care promovează practici incluzive. De exemplu, ghiduri de diagnostic și programe de formare profesională pot integra cunoştinţe despre variaţia expresivă, iar dezvoltatorii de tehnologie pot adopta standarde de testare pentru echitate şi reprezentativitate.
Din punct de vedere metodologic, replicarea acestor rezultate într‑un eșantion mai larg şi divers — incluzând copii, persoane de diferite medii culturale şi nivele de funcţionare — va fi esenţială pentru generalizarea concluziilor. Alte direcţii valoroase includ analiza unor emoţii complexe (ruşine, vinovăţie, surpriză), studii cross‑culturale şi integrarea datelor multimodale (expresii faciale, voce, fiziologie) pentru a construi modele holistice ale comunicării emoţionale.
Limitările studiului actual trebuie recunoscute: mărimea eșantionului, posibila influenţă a contextului experimentului asupra expresivităţii şi variabilitatea individuală necontrolată pot afecta interpretarea. Totuşi, metodologia riguroasă şi volumul mare de date oferă o bază solidă pentru investigaţii ulterioare, iar rezultatele adaugă un strat important de detaliu la înțelegerea modului în care se manifestă emoțiile la oameni neurodivergenți.
Pe scurt, această cercetare contribuie la construirea unei baze de cunoştinţe practice pentru: îmbunătăţirea comunicării interpersonale, proiectarea tehnologiilor emoţionale echitabile, ajustarea practicilor clinice şi promovarea incluziunii sociale. Recunoaşterea faptului că exprimarea emoţiilor poate urma „dialecte” nonverbale distincte este un pas înainte în dezvoltarea unui cadru empatic, științific și aplicat pentru interacţiunile umane.
Sursa: scitechdaily
Lasă un Comentariu