Две женщины смотрят друг на друга, сидя лицом к лицу, задумчивый вид.

Выяснена причина разного понимания людьми друг друга: виновато усреднение

Ученые доказали, что мозг людей по-разному обрабатывает эмоции

Исследование психологов из Калифорнийского университета раскрыло фундаментальное различие в работе мозга: когда люди оценивают эмоции другого человека, одни проводят сложный статистический анализ, считывая информацию с лица и фона, в то время как другие используют простой и менее затратный путь — просто усредняют оба сигнала.

Выяснена причина разного понимания людьми друг друга: виновато усреднение

тестовый баннер под заглавное изображение

Представьте себе человека со слезами на лице. Без контекста, скорее всего, можно решить, что он грустит. Но если это происходит на фоне свадебного алтаря, интерпретация может кардинально измениться на радостную версию. 

Этот повседневный пример иллюстрирует фундаментальный процесс, который мозг проделывает постоянно: он объединяет информацию с лица человека (мимику) и из окружающего контекста (место, действия других людей), чтобы сделать вывод о его эмоциональном состоянии.

Однако новое исследование, проведённое психологами из Калифорнийского университета, показывает, что люди выполняют эту задачу двумя принципиально разными способами. Одни проводят сложную, почти математическую оценку надёжности каждого сигнала, тогда как другие выбирают более простой и прямой путь, который требует меньше когнитивных усилий.

Ведущий автор исследования Джефферсон Ортега, вместе с Дэвидом Уитни поставили эксперимент с участием 944 человек. Респондентам показывали серию роликов, напоминающих видео-звонки, где им нужно было оценить настроение человека. В некоторых клипах фон был намеренно размыт, оставляя чёткими только черты лица. В других, наоборот, размывалось лицо, но оставался ясным контекст — например, можно было разглядеть выражения лиц других людей в комнате или общую обстановку.

Это позволяло учёным чётко разделить, какую эмоциональную информацию человек извлекает из мимики, а какую — из фона. Затем, используя модель, основанную на оценках участников в этих «разделённых» условиях, исследователи предсказывали, какую же общую оценку те дадут, когда увидят полную, неразмытую сцену. Этот метод позволил заглянуть в «чёрный ящик» процесса принятия решений мозгом.

Ожидалось, что все люди будут использовать стратегию, известную в когнитивной науке как «байесовская интеграция». Это сложный статистический подход, при котором мозг автоматически оценивает неоднозначность каждого источника информации. Если выражение лица понятно и однозначно (например, широкая улыбка), а контекст смутный, мозг будет больше полагаться на лицо и почти игнорировать фон.

И наоборот, если лицо выражает нечто неясное (лёгкая полуулыбка), а контекст кристально ясен (вечеринка с танцами), то главным ориентиром станет именно контекст. Такой гибкий и адаптивный механизм позволяет делать максимально точные выводы в изменчивом мире. Исследование подтвердило, что примерно 70 процентов людей действительно используют эту сложную, взвешивающую стратегию.

Однако оставшиеся 30 процентов участников продемонстрировали совершенно иной подход. Вместо того чтобы анализировать надёжность сигналов, они просто усредняли эмоциональную информацию, полученную от лица и от фона. Если лицо, по их мнению, выражало грусть на 2 балла из 10, а контекст — радость на 8 баллов, их итоговая оценка составляла примерно 5 баллов (среднее арифметическое), независимо от ясности каждого из сигналов. 

«Это было очень неожиданно», — признаётся Ортега. Дело в том, что такой способ требует значительно меньше когнитивных ресурсов, но зачастую приводит к менее точным и более обобщённым выводам. Это открытие может объяснить, почему некоторые люди с лёгкостью «читают комнату», улавливая тончайшие социальные нюансы, в то время как другие, даже прилагая усилия, могут испытывать трудности с пониманием эмоционального подтекста ситуаций.

 

Источник: www.mk.ru

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых