Salud

Estudio analiza cómo las personas interpretan las expresiones faciales

La forma en que las personas interpretan las expresiones en la cara de otra, depende de la visión premeditada de cómo ha relacionado esas emociones durante su vida, aseguró un estudio de la Universidad de Nueva York (NYU).

De acuerdo a un comunicado de la institución, los resultados contrastan con las teorías científicas clásicas que sostienen que cada emoción suponen una expresión facial específica que se reconoce a nivel universal.

Los investigadores de la NYU, Jonathan Freeman y Jeffrey Brooks, analizaron sesis distintas expresiones: ira, disgusto, felicidad, miedo, tristeza y sorpresa.

Los participantes vieron una serie de imágenes de expresiones faciales humanas de las emociones y emitieron juicios sobre lo que expresaban, por lo que los investigadores para evaluar a cada sujeto, implementaron una innovadora tecnología de “rastreo de ratones”, la cual utiliza los movimientos de las manos de un individuo para revelar procesos cognitivos inconscientes.

A diferencia de las encuestas, en las que las personas pueden alterar de forma consciente sus respuestas, esta técnica los obligó a tomar decisiones en fracciones de segundo, lo que ayudó a los especialistas a identificar “tendencias menos reflexivas” a través de su trayectoria de movimiento de la mano.

Freeman y Brooks precisaron que en un experimento final, se utilizó una técnica conocida como “correlación inversa” para visualizar las seis emociones diferentes en el ojo de la mente de un sujeto.

“Los hallazgos sugieren que la forma en que percibimos las expresiones faciales no solo refleja lo que está en la cara, sino también nuestra propia comprensión conceptual de lo que significa la emoción”, señaló Freeman.

Por tanto, dijo que los resultados sugieren que todos podemos diferir levemente en las señales faciales que usamos para comprender las emociones de los demás, porque dependen de cómo se entiende de forma conceptual cada emoción.

Freeman enfatizó que los hallazgos pueden tener implicaciones para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

NTX/VDR/MSG

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