待在家里

由于新冠的蔓延，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比较有效呢？

我们比较了三位有影响力的人物的短视频，他们采用三种不同的沟通方式来处理新冠爆发的主题，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……以下哪个是比较有效的视频信息？

1. 意大利总理朱塞佩·孔特（Giuseppe Conte）的声明

2. 著名病毒学家罗伯托·布里奥尼（Roberto Burioni）传达的信息

3. 意大利最著名的科普作家阿尔贝托·安吉拉（Alberto Angela）制作的视频

如何说服意大利人“待在家里”

在接受著名电视节目主持人的采访时，由病毒专家（如罗伯托·布里奥尼）以“强有力的方式”传达信息，是否会更好？这会让信息更加有效和生动吗？

还是由在“非正式”情况下发言的著名科普作家（如阿尔贝托·安吉拉）以“冷静的方式”表现更好？

又或者，以负责管理危机的意大利政治领导人（总理朱塞佩·孔特）表达的“严肃和正式的方式”？

啊，当然，一切都在一分钟内！这是向参与者展示我们的小研究的时长，其中显示了三段视听信息（由提到的三个人传达）。

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比较有效， 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：

• 阿尔贝托·安吉拉是较为被赞赏的（与其他两段视频信息相比，34人中有18人更喜欢他的信息）

• 罗伯托·布里奥尼（34人中的12人）

• 朱塞佩·孔特（34人中的4人）

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，还是与必须在正式沟通形式中保持很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：

• 在布里奥尼的视频中，平均值为10%

• 在孔特的视频中，平均值为9%

• 在与安吉拉的视频中，平均值为8%

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。

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）：

• 就布里奥尼而言，悲伤的百分比始终在10%左右或更高，从开始到结束，对于整个60秒的视听信息，它从未显示出很大的变化，既没有下降也没有上升：

图1

• 就孔特而言，它保持在 10% 以下，或多或少在8%上下，从开始到结束，趋势相同，没有大的改变，既没有下降也没有上升，如图2所示。

  

  图2
  

• 然而，在安吉拉的案例中，有一个持续下降的趋势。它以大约 12% 的值开始，当消息开始时，他说：“......我们正在经历一个重要时刻，这并不容易，我知道......”然后他在视频的第5秒中补充道：“......我们必须待在家里......“，这是悲伤情绪比例最高的时期之一。然后，在大约 20 秒处，百分比平均值降低到大约 10%。特别是在消息的最后部分，有一个下降到5%的波谷。简而言之，在安吉拉的视频中，负面情绪在消息的最后部分降到底，如图3所示。

  

图3

面部表情“悲伤”

图4显示了三个视频中“悲伤的面部表情”的趋势，附有相对的“趋势线”（一种计算总体趋势的简单算法，上升或下降）。查看图表时，请注意绿色信号（安吉拉）是具有下降趋势的信号：当视频播放给参与者时，悲伤会系统性地减少，而其他两个信号（布里奥尼，红色；孔蒂，蓝色）的平均百分比递增。这表明悲伤的百分比反而有所增加。在图的x轴上，时间根据面部表情识别技术提供的采样点表示（等于每秒 5 次：因此 60 秒就是300 次采样）。

图4

“愉快”情绪

另外一种情绪在这三段视频中都有轻微的体现：喜悦（“快乐的面部表情”）。我们现在来看以百分比表示的平均结果：

• 布里奥尼的视频中有1%

• 孔特的视频中有2%（有趣的是，当孔特声称：“......意大利人民的健康是重要的，而且将永远是重要的......“，”愉快“的强度有一个超过4%的峰值）

• 安吉拉的视频中有4%

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：

• 安吉拉的视频展示了最重要的变化。它开始时非常低（与其他两个视频类似，在1%到2%之间），但随着视频的进行而增加，直到第 23 秒（当他说：“......朋友也可以通过社交网络见面，好书也可以被重新发现......”）。它超过6-7%，达到峰值，在最后一部分提高到了10%（当安吉拉声称“......一个人拯救了另一个人，就是英雄；但如果这个人救了100个人，他/她就是护士或者医生......”）。相对趋势线（下图中的绿色部分）是较少上升的趋势线。

• 孔特的视频显示出总体下降的趋势：只有在最后几秒钟才有可能看到增长（当他宣布“......我们会一起渡过难关的......”），但增长不那么明显，事实上相对趋势线总是在下降。

• 布里奥尼的视频，在 “愉快”表情增加的峰值之后（在第5秒，当他宣布“......这种病毒不是流感......”时，超过了5%），在“愉快的面部表情”方面出现了几乎平淡的反应，事实上，相对趋势线总是向下倾斜的，视频结束时接近0%。

图5显示了三个视频中“愉悦”的三种趋势，以及相关的“趋势线”。只有与安吉拉视频相关的那条曲线上升了一个相当陡峭的“斜坡”，表明愉快的百分比显着增加，尤其是在消息的末尾。

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。

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