우리는 다른 사람의 감정을 어떻게 인식하는가?

사람의 얼굴 표정은 우리가 그들의 감정을 인식하는 데 중요한 정보를 제공합니다. 하지만 이 과정에는 그보다 훨씬 더 많은 것이 있습니다. 이는 독일 보훔 루르 대학교 철학 II 연구소의 Leda Berio 박사와 Albert Newen 교수가 수행한 연구에 따른 것입니다. 이 팀은 감정 인식을 별도의 모듈이 아니라 다른 사람에 대한 일반적인 인상을 형성하는 데 도움이 되는 포괄적인 프로세스의 일부로 설명합니다. 이러한 사람 인상 형성 과정에는 신체적, 문화적 특성과 배경 정보도 포함됩니다. 이 논문은 2024년 9월 24일 Philosophy and Phenomenological Research 저널에 게재되었습니다.

상황을 이해하는 것은 우리가 감정을 인식하는 방식에 영향을 미칩니다.

1970년대에 얼굴이 우리 감정의 창문이라는 이론이 제시되었습니다. 연구원 폴 에크만은 두려움, 분노, 혐오, 기쁨, 슬픔과 같은 기본적인 감정을 모든 문화권에서 유사한 것으로 밝혀진 전형적인 얼굴 표정을 사용하여 설명했습니다. "그러나 최근 몇 년 동안, 전형적인 얼굴 표정이 반드시 다른 사람의 감정을 평가하는 데 중요한 정보가 아닌 경우가 많다는 것이 점점 더 분명해졌습니다."라고 뉴언은 지적하고 다음과 같은 예를 인용합니다. "사람들은 평가받는 사람이 분명히 테이블을 예약했음에도 불구하고 웨이터에게 거절당했다는 배경 지식이 있을 때 두려움의 전형적인 얼굴 표정을 분노로 평가합니다." 이러한 상황에서 사람들은 그 사람이 화가 났을 것으로 예상하고, 이러한 기대는 그들의 감정에 대한 인식을 결정합니다. 그들의 얼굴 표정이 일반적으로 다른 감정에 기인하더라도 말입니다.

"게다가 우리는 얼굴을 보지 않고도 감정을 인식할 수 있는 경우가 있습니다. 예를 들어, 으르렁거리는 개에게 공격당하는 사람이 느끼는 두려움은 우리가 그 사람의 뒤에서 얼어붙거나 놀란 모습만 보더라도 알 수 있습니다." 베리오는 설명합니다.

감정을 인식하는 것은 사람에 대한 전반적인 인상의 일부입니다.

베리오와 뉴언은 감정을 인식하는 것이 사람에 대한 전반적인 인상을 형성하는 능력의 하위 과정이라고 제안합니다. 그렇게 하면서 사람들은 다른 사람의 특정 특성, 예를 들어 피부색, 나이, 성별과 같은 신체적 외모 특성, 옷차림과 매력과 같은 문화적 특성, 얼굴 표정, 몸짓, 자세와 같은 상황적 특성에 따라 인도됩니다.

이러한 특성에 따라 사람들은 다른 사람을 빠르게 평가하고 사회적 지위와 심지어 특정 성격적 특성을 그들과 즉시 연관시키는 경향이 있습니다. 이러한 연관성은 우리가 다른 사람의 감정을 어떻게 인식하는지를 지시합니다. "우리가 어떤 사람을 여성으로 인식하고 그 사람이 부정적인 감정을 보이면, 우리는 그 감정을 두려움에 기인시킬 가능성이 더 높고, 반면 남성의 경우 분노로 읽힐 가능성이 더 높습니다."라고 Berio가 지적합니다.

평가에는 배경 정보가 포함됩니다.

특성과 초기 연관성에 대한 인식 외에도 우리는 또한 우리의 사회적 서클에 있는 개인, 즉 가족, 친구, 동료에 대한 배경 정보로 사용하는 자세한 개인 이미지를 보유합니다. "가족 구성원이 파킨슨병을 앓고 있다면, 우리는 이 사람의 전형적인 얼굴 표정을 중립적인 것으로 평가하는 법을 배웁니다. 이는 분노를 나타내는 것처럼 보이지만, 우리는 경직된 얼굴 표정이 질병의 일부라는 것을 알고 있기 때문입니다."라고 베리오는 말합니다.

배경 정보에는 일반적인 직업 집단의 개인 모델도 포함됩니다. "우리는 예를 들어 의사, 학생, 노동자의 사회적 역할과 책임에 대해 고정관념을 가지고 있습니다." Newen이 말합니다. "우리는 일반적으로 의사를 덜 감정적이라고 인식합니다. 예를 들어, 이는 우리가 의사의 감정을 평가하는 방식을 바꿉니다."

다시 말해, 사람들은 풍부한 특성과 배경 지식을 활용하여 다른 사람의 감정을 평가합니다. 사람의 얼굴 표정만으로 감정을 읽는 경우는 매우 드뭅니다. "이 모든 것은 인공지능(AI)을 사용한 감정 인식에 영향을 미칩니다. AI가 얼굴 표정에만 의존하지 않을 때만 신뢰할 수 있는 옵션이 될 것입니다. 현재 대부분의 시스템이 그렇게 하고 있습니다."라고 Newen은 말합니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241011141144.htm