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2. Gesichtserkennung & Ästhetik (CCC)

RS
by Ruth S.

Sind Gesichtsmasken ein Problem für die Emotionserkennung? Stelle eine exemplarische Studie vor, die diese Fragestellung untersucht hat.

-> Eine typische Mund-Nase-Bedeckung bedeckt 60-70% der für das Emotionslesen relevanten Bereiche!

Carbon et al. 2020

  • Material: Gesichtsbilder mit klaren Emotionsausdrücken mit und ohne Gesichtsmasken

    • verschiedene Altersklassen

    • beide Geschlechter

  • Grafisches Applizieren der Gesichtsmasken, um das Wesen des emotionalen Ausdrucks nicht zu verändern

  • Versuchsablauf

    • Online-Studie

    • Versuchsdurchgänge vollständig randomisiert

    • Jedes Bild wurde einmal gezeigt und jeweils nach 1. Emotion und 2. Sicherheit der Einschätzung gefragt

  • Zusammenfassung der Ergebnisse

    • Deutlich verminderte Erkennung von Emotionen bei Gesichtern mit Gesichtsmasken (für Wut, Ekel, Freude und Trauer)

    • Deutlich verminderte Sicherheit bei der Erkennung

    • Charakteristische Verwechslung von Emotionen (Ekel -> Wut; Wut -> Ekel, Trauer, Neutral; Trauer -> Ekel, Neutral; Freude -> Neutral)

Schlussfolgerungen

  • Gesichtsmasken haben einen erheblichen Einfluss auf das effektive Emotionslesen von Gesichtern

  • ABER: Man muss 2 Dinge unbedingt beachten

    1. Auch nicht maskierte Gesichter sind häufig schwer lesbar

      • Weniger stark ausgeprägte Emotionen

      • Ungünstige Sehbedingungen

      • Kurze Zeitscheibe der Erkennung aufgrund von Dynamik

    2. Alternative Informationskanäle: Wir verfügen über eine große Bandbreite an Kommunikationsformen für unsere emotionalen Zustände

      • Gestik

      • Körpersprache

      • Verbale Kommunikation

  • Wir müssen uns allerdings dessen bewusst sein und bewusst handeln!

Wie kann man Adaptationseffekte nutzen, um evtl. sogar menschliche (visuelle) Präferenzen in der Zukunft vorherzusagen?

Was ist das Problem mit Einmalmessungen und welche Methode wurde entwickelt, um dieses zu umgehen?

Idee

  • Hauptschlüssel von repräsentationalen Adaptationseffekten: der Adaptor wird in die visuellen Wahrnehmmungsgewohnheiten integriert

  • Erst durch diese Integrationsleistung ist auch eine differenziertere Sichtweise und Verarbeitung solcher Reize möglich

  • -> Erfassung von Präferenzen auf einer valideren Basis

  • -> tiefe Elaboration scheint essentiell zu sein, um Präferenzen von Materialien zu erfassen, für die wir keine stabilen kognitiven Programme besitzen

    • Eigenschaften: hoch innovativ, sehr distinkt, ungewöhnlich, unvertraut, untypisch

    • Designevaluation muss Dynamiken berücksichtigen

Hauptproblem

  • Einmalmessungen (ohne jegliche Vertrautmachungsphase) zu Produkten mit niedriger Vertrautheit schaffen schwache Vorhersagemöglichkeiten

  • Gegenmaßnahme: Proband:innen müssen das Material erst einmal elaborieren, bevor sie bzgl. ihres Gefallens befragt werden

  • -> Repeated Evaluation Technique (RET)

Repeated Evaluation Technique (RET)

  • Variation von typischen ästhetischen Schlüsseleigenschaften

    • Innovativität

    • Rundheit

    • Komplexität

  • Prozedur

    • Phase 1 Evaluation (Abfrage, wie einem welche bestimmten Eigenschaften gefallen)

    • RET (= wiederholte, elaborative Vertrautmachung mit Material)

    • Phase 2 Evaluation

  • Ergebnis: Nach Vertrautmachung gefiel hoch-innovatives Material besser als das wenig innovative

Inwiefern beeinflussen soziale Faktoren kognitive Karten? Erläutere ein Beispiel, dass dieses Phänomen demonstriert.

Deutsche Einigung - Berliner Mauer (Carbon & Leder, 2005)

Obwohl faktisch vereinigt, existiert eine gewisse Art der Trennung zwischen West und Ost

Paradigma

  1. Systematische Distanzüberschätzung zwischen Städten, wenn distante Stadt von niedrigem emotionalen Involvement geprägt ist

  2. Distanzüberschätzungen zwischen Städten, die als zu unterschiedlichen Superstrukturen/ Hierarchien zugehörig kategorisiert werden

    -> Wenn es eine Art mentaler Mauer gibt, dann sollte es zu einer systematischen Distanzüberschätzung zwischen Städten kommen, die früher zu den unterschiedlichen Teilen Deutschlands (BRD/DDR) gehört haben

Versuchsaufbau

  • Material: Bekannte West- und Ostdeutsche Städte, je eine Stadt pro Bundesland

  • Across- und Within-Distanzen (innerhalb und zwischen “West” und “Ost”)

  • Prozedur

    • VPn beantworten erst Frage zu ihrer Einstellung zur deutschen Wiedervereinigung

    • Zusätzlich Erfassung anderer demografischer Daten, wie geografisches Wissen (Indirekt: Reiseerfahrungen durch Deutschland; Direkt: Geografisches Wissen über Deutschland)

    • Haupttestphase: Einschätzung aller 110 möglichen Distanzen zwischen Städten (Schätzung der Luftdistanzen)

  • 83 VPn (32 wuchsen in der früheren BRD auf, große Variationsbreite der sozialen Einstellungen)

Resultate

  • Überschätzung der Across- und Unterschätzung der Within-Distanzen

  • Kein Einfluss des geografischen Wissens und anderer demografischer Variablen

  • Entscheidender Faktor: Einstellung bezüglich deutscher Wiedervereinigung

    • positiv (-3 km)

    • neutral (22 km)

    • negativ (58 km)

Stelle kurz im Überblick dar, welche direkten Möglichkeiten es gibt, kognitive Karten zu erfassen. Welche Vor- und Nachteile ergeben sich hierbei?

Direkte Methoden

  • Explizites Einschätzen von räumlichen Eigenschaften

  • Räumliche Eigenschaften = gegenseitige Positionierung einzelner Objekte

    • frei im Raum (allozentrisch): Positionen werden aus einer globalen Sicht beurteilt

    • relativ zum Beobachter (egozentrisch): Positionen werden unter Berücksichtigung des umgebenden Raums aus Sicht des Beobachters, der am aktuellen Ausgangspunkt steht, eingeschätzt

1) Komplette Karte zeichnen

  • Vorteile

    • intuitiv, schnell, einfach

  • Nachteile

    • abhängig vom grafischen Geschick

    • Ankerpunkt-Problematik: sobald ein Punkt gesetzt ist oder ein Teil des Blatts bemalt ist, müssen sich andere Ortspositionen danach richten -> keine Unabhängigkeit von vorhergehenden Schätzungen möglich

2) Karten vergleichen

  • Einfachste Methode: Augenschein

    • Problem: kein statistisches Kriterium

  • Messung implizit geschätzter Distanzen und Vergleich dieser mit realen Distanzen

    • Problem: zeigt nicht das multidimensionale Muster der Daten

  • Überlagerung der Karten

    • Notwendigkeit der Drehung, Skalierung, Verschiebung, (Spiegelung) bevor ein sinnvoller Vergleich stattfinden sollte

3) Bei 2 Positionen: direkte Entfernungen, Richtungen, Höhenunterschiede schätzen

  • Vorteile

    • keine/kaum Ankerproblematik

    • sehr genau

    • schnell, wenn wenige Ortspunkte zu setzen snd

  • Nachteile

    • kombinatorische Explosion: Aufgabenlänge wächst stark an mit Anzahl der Ortspunkte

    • Relativ kompliziert, Ergebnisse multidimensional auszuwerten

  • Auswertungsmöglichkeiten von Distanzschätzungen

    • Einzeln varianzanalytisch analysieren (Über- und Unterschätzungen berechnen)

    • Gruppen einteilen aufgrund von Hypothesen (z.B. Distanzen in Ost-/Westeuropa)

    • Varianzen analysieren: Schätzfehler berechnen

    • Alternative Auswertungsmethode: Multidimensionale Skalierung (MDS)

      • Idee: Rückrechnung einer n-dimensionalen (üblicherweise 2-D) Karte aus den Distanzschätzungen

      • Die so gewonnenen Karten können sodann untereinander (und mit geografischen Karten) statistisch verglichen werden mit einer sog. bidimensionalen Regression

4) Relative Positionen schätzen

Author

Ruth S.

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