病理学的特徴

1978年、エクマンと彼の同僚ウォレス・V・フリーゼンは、顔の筋肉とその動作の分類体系を作成し、客観的な測定方法を提供しました。このシステムは、提示されている顔の行動を記述します。これは顔動作符号化システム（FACS）として知られています。以前の符号化システムはより主観的なアプローチで、根底にある表情を推測しようとするだけで、個人の視点と判断に大きく依存していました。FACSは主に描写されている顔の表情を記述することに焦点を当てていますが、顔の行動が感情的な状況に密接に関連している場合は、研究者が後で解釈を追加することができます。^{[ 9 ]}

FACS を基にした無料で利用できるデータベースとして、ラドバウド顔データベース (RaFD)があります。このデータセットには、「5 つの異なるカメラアングルから同時に撮影された、3 つの視線方向を持つ 8 つの表情」の白人の顔画像が含まれています。^{[ 10 ]} RaFD のすべての感情は明確に表現されていると認識されており、軽蔑だけが他の感情よりも不明瞭です。^{[ 10 ]} Langner らは、RaFD は感情認識を含む顔刺激に関するさまざまな研究分野にとって貴重なツールであると結論付けました。このデータベースを使用するほとんどの研究では、次のような方法が実行されます。参加者に画像が提示され、顔の表情と各画像の魅力を評価するように求められます。これは、研究者が自分の研究に必要な適切な刺激を選択するためにさらに解釈することができます。^{[ 10 ]}

感情の知覚と認識を研究する従来の方法（基本感情法とも呼ばれる）は、通常、実験室環境で顔の表情刺激を提示することから成ります。^{[ 11 ]}男性と女性、大人と子供に提示された刺激にさらされ、参加者は表現されている感情を判断するように求められます。シルヴァン・S・トムキンスと彼の弟子であるキャロル・E・イザードとポール・エクマン^{[ 11 ]}は、管理された実験室環境でこのような方法を実施しました。彼らは、怒り、恐怖、嫌悪、驚き、悲しみ、幸福という6つの主要な感情を表現した一連の写真を制作しました。これらの写真は、識別されるべき各感情について最も正確で最も確実な表現を提供しました。参加者は、これらの写真を通して、顔に最も合う単語を選択するように求められました。この種の方法は、個人が行う表情を通して表現される感情を理解し、推測するためによく使用されます。^{[ 11 ]}

感情の認識は聴覚モダリティを通じて大きく特定できます。^{[ 8 ]}これは社会内のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たします。^{[ 8 ]}音声による感情の研究または認識に関しては、これは複数の方法で実行できます。音声による感情を認識するための主な戦略方法は、どの音声表現がどの感情刺激（たとえば、幸福、悲しみ、恐怖）に一致するかをラベル付けして分類することです。古い研究では、この方法は音声を再生しながら紙と鉛筆のテストで提示されました。研究者は次に、参加者に音声を紙に示された感情に一致させるように求めました。^{[ 8 ]} Sauter らの研究^{[ 12 ]}では、スピーカーで音声刺激を提示し、参加者に印刷されたシート上で顔の表情を描いた写真で図解されたラベルを選択することによって、音声を対応する感情に一致させるように求めました。^{[ 8 ]} Chronaki ら完全にコンピュータ化された方法を使用してヘッドホンで刺激を提示し、参加者に感情を表す単語ラベルが印刷されたキーボードのキーから選択するように求めました。^{[ 8 ]}音声表現に関するこれらの多くの研究方法は、刺激を提示し、参加者に聞いたものに対する一致する感情を提供するように求めるという標準的な方法に従います。この形式は、このような非言語コミュニケーションを通じて感情や情熱についての知識をさらに高めることができます。