待在家里
由于“新冠病毒”的蔓延,我们在过去的三年中都听到了这样的信息。对于如此重要的信息,你有没有想过怎样传达它最有效呢?
我们比较了三位有影响力的人物的短视频,他们采用三种完全不同的沟通方式来处理新冠病毒爆发的主题,以说服意大利人 “待在家里”。
对“居家”信息的情绪反应
对三种视听信息效果的比较,主要基于人们在观看三个视频时的情绪反应。这是通过分析他们的面部表情来检测的。
先来猜一下……以下哪个是最有效的视频信息?
测量满意度和情绪反应
关于哪种视听信息在满意度和情感反应方面最有效, SR LABS与合作伙伴JUNGLES一起一起设计了这项研究并找到了答案。该项目通过在线参与的方式进行,并将面部情绪表情自动分析的创新技术的结果与关于感知满意度的简短传统问卷的结果相结合。
在我们的研究中,34人(主要是米兰天主教大学“认知科学在人体工程学、用户和客户体验的应用”课程的大学生,我们感谢学生们和所有其他志愿者)通过电子邮件邀请参加研究。
收到链接后,参与者坐在自己家的电脑前舒适地打开了三个视频中的每一个。三条视听信息以随机顺序呈现给每位参与者。三个视频以随机顺序展示可以避免任何类型的“序列效应”。
哪个信息更受欢迎?调查问卷探索了满意度水平,分析结果表明:
很明显,人们偏爱在意大利颇受赞赏的科普作家所表现的“冷静和非正式的方式”。无论是与强有力且自信地解释为什么民众必须居家的病毒学家相比,还是与必须在官方沟通形式中保持最大程度的严肃性的政治领导人相比。
然而,到目前为止,我们衡量了“是什么”,而不是“为什么”。要理解“为什么”,可以利用神经科学和实验心理学的见解。
神经科学的见解
鉴于斯蒂芬·博格斯(Stephen Porges)的出色科学研究和他的“多迷走神经理论”(polyvagal theory),神经科学告诉我们,面部表情代表了神经系统的直接反应(例如心脏系统、呼吸系统等反映的心理生理变化)。因此,面部表情对于探索自发的“非语言”反应很有用,可以和问卷中收集的“语言”和“理性”的反应(更“理性”和更少自发)相结合。
实验心理学的见解
从实验心理学中我们得知,如果想让基于“负面情绪”(如恐惧或悲伤)的活动更有效,必须引起适度高水平的情绪。这是我们从所谓的“恐惧诉求”(Fear Arousing Appeals)理论中了解到的,这个理论框架常被用于传播活动,特别是当信息试图说服公众采取更“明智的行为”的时候。
理想情况下,负面情绪趋势应该像一个倒置的“U”,开始时负面情绪强度增加,直到达到顶点或“情绪峰值”,然后回落。到最后,与信息初始部分相比,恐惧(或悲伤)情绪得到最终的“缓解”。
通过在沟通的最后部分提供解决方案或解释(在心理学术语中也称为“应对指令”),可以帮助人们了解如何减少或避免产生负面情绪的威胁。由于有可能面对或管理信息中呈现的危险,因此也传达了能够减少或避免威胁本身的希望,从而引发了这种“缓解”。
分析情绪
我们分析了观看三个视频时参与者面部所反映的情绪。鉴于新冠紧急情况造成的艰难大环境和新规提出的长期居家的 “沉重感”,悲伤(在“中性”情绪之后)无疑是最主要的情绪反应,至少在绝对值上是这样:
为了更好地理解这些百分比结果,请记住,每个情绪表达(恐惧、愤怒、悲伤、愉快等)都以 0% 到 100% 的百分比显示:例如,当有人发现自己中了彩票时,可以检测到 100% 的愉快表达!
显然,除特殊情况外,人们很少表现出最大强度等于100%的情绪表达。在大多数情况下,人们的面部表情是对情绪表达的“暗示”(例如微笑的暗示)。微笑作为喜悦表情的前兆,它主要揭示了轻微的满意或满足(在心理学中也称为“投入”),而不是“愉快”的真实表情。
出于这个原因,当我们提到“愉快”或“悲伤”等情绪等于10%时,我们指的是在那一秒或那几秒内展示的面部肌肉构造的暗示,它以温和的方式表达那种情绪(相当于10%)。
但是,通过研究观看不同视频时的情绪趋势,你会看到不同的走势(就像不同的“故事”有不同的讲述方式):
图1
图2

但是,有趣的是,我们再来看看这三段视频中与“快乐面部表情”相关的趋势:

图5
在视频的最后,阿尔贝托·安吉拉传达了一些话语,旨在展示新规的积极影响,鼓励人们居家。这与“缓解”相对应,也带来了减少或避免威胁的希望,这反映在参与者的面部表情上,他们的面部肌肉中“愉悦”的模式相当于10%的“快乐”。
因此,由于面部表情识别技术的高灵敏度检测,“愉悦”的暗示足以揭示信息引起的更大的满足感和参与感(“为什么”它更受赞赏),然后这就影响了满意度的水平(“什么”更受赞赏)。
比较不同群体的情绪
当我们试图将参与者分为两个宏观年龄组时,揭示了另一个有趣的结果:年轻人(25岁以下)对信息的反应不那么强烈,而25岁以上的人表现出系统性更强烈的情绪强度。如前所述,由于参与者大多是大学生,我们只能将随机抽取的十几个年轻受试者与十几个25岁以上的受试者进行比较。尽管每个年龄组的参与者人数很少,但对于同一部影音电影,不同年龄段的人已经产生了不同的情感反应。
面部表情分析的用处
我们希望展示面部表情自动分析在了解为什么人们能更欣赏一种视听信息方面的贡献。这不仅仅是一种情绪优于另一种情绪的问题,而是趋势的动态,正如研究安吉拉的视频所了解到的那样,我们从等于甚至大于其他两个视频的主导的悲伤情绪开始,然后看到同样的悲伤情绪系统性地减少。同时,为一种新的情绪的产生留下了空间,即“满足”和“满意”的增长(10%的“愉悦的面部表情”)。
所有这些都可以应用于任何类型的视听信息; 事实上,对于任何类型的体验,其效果都可以通过情绪反应来评估,这些情绪反应使喜好度和满意度的感知成为可能。
