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Usamos nossas experiências para ler emoções do outro, mas isso não dá certo

Cada pessoa tem uma experiência de vida, e sentimentos parecidos para você, podem ser opostos para seu amigo - iStock
Cada pessoa tem uma experiência de vida, e sentimentos parecidos para você, podem ser opostos para seu amigo Imagem: iStock

Do VivaBem, em São Paulo

29/07/2018 11h42

Somos seres humanos e queremos criar laços, compreender outras pessoas, praticar a famosa empatia. Porém, pode ser mais difícil do que parece ler os sentimentos de alguém por suas expressões faciais. Segundo um novo estudo da Universidade de Nova Iorque (EUA), a forma como interpretamos as emoções no rosto de outra pessoa depende e varia muito de acordo com as nossas visões já preconcebidas de como nós mesmos lidamos com cada uma das emoções.

De modo geral, isso quer dizer que cada pessoa compreende um sentimento baseado em sua vivência, de forma única e pessoal. Se quando você chorou de tristeza também teve raiva e bateu na mesa, para você essas emoções ficaram ligadas, mas isso não quer dizer que sua melhora amiga assimile esses sentimentos da mesma forma. Quando você a vir chorando, já vai julgar que ela também está raivosa, mas ela pode só estar triste mesmo.

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O estudo, publicado na revista científica Nature Human Behaviour, quis desvendar como reconhecemos as expressões faciais das emoções, o que é um fator crítico para interações bem-sucedidas em negócios, na diplomacia e no intercâmbio social de forma geral.

“As percepções visuais podem diferir entre as pessoas dependendo das crenças e conceitos únicos que cada um tem”, explica Jonathan Freeman, autor do artigo e professor do departamento de psicologia. “O estudo sugere que nos baseamos em pistas faciais que nós mesmos utilizamos para ler as expressões de emoções faciais dos outros, o que pode causar certa confusão, já que cada um tem uma experiência diferente com cada emoção”.

Como analisamos emoções?

Na pesquisa, voluntários passaram por uma série de experimentos em que precisavam responder sobre seus conceitos de diferentes emoções. Esses dados foram usados para estimar quão intimamente relacionadas diferentes emoções podiam estar na cabeça de cada um.

Por exemplo, algumas pessoas podem pensar que, justamente, a raiva e a tristeza são emoções mais semelhantes se associam essas emoções a ações como chorar e bater as mãos na parede. Porém, outros indivíduos podem pensar que são emoções completamente diferentes, pois associam os sentimentos como se fossem distintos e que resultam em ações diferentes. Sim, é meio confuso mesmo. Cada pessoa tem uma experiência de vida, e sentimentos parecidos para você, podem ser opostos para seu amigo.

Os participantes foram avaliados pela similaridade que tinham em mente diferentes das seguintes emoções: raiva, repulsa, felicidade, medo, tristeza e surpresa -as seis emoções tidas como universais em todas as culturas.

Em seguida, os cientistas testaram se as diferentes formas de analisar as seis emoções distorciam como os voluntários reconheciam visualmente essas emoções nos rostos dos outros.

Os sujeitos viram uma série de imagens de expressões faciais humanas das emoções e fizeram julgamentos sobre a emoção que esses rostos estavam expressando. O resultado? Cada um viu o que quis ver.

No geral, o experimento mostrou que quando o voluntário acreditava que raiva e tristeza eram conceitualmente mais semelhantes, os rostos que ele via em fotos interpretando ambas emoções eram similares -apesar do fato de que cada uma das expressões faciais nas imagens representava apenas uma emoção por vez.

"As descobertas sugerem que a forma como percebemos as expressões faciais pode não apenas refletir o que está na própria face, mas também nossa própria compreensão conceitual do que a emoção significa", explica Freeman. “Os resultados sugerem que devemos desconfiar das pistas faciais que usamos para entender as emoções dos outros, porque elas dependem de como cada um entende conceitualmente cada emoção."

Parece coisa de filme de ficção científica, mas os resultados do estudo serão usados para experimentos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, além de algoritmos automatizados para reconhecimento de emoções faciais e outras aplicações de visão de computador e segurança que são voltados para detectar emoções.

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