Autisme et sourire : la rapidité d'expression donne un repère essentiel

La vitesse à laquelle nous produisons des expressions faciales joue un rôle important dans notre capacité à reconnaître les émotions des autres. Plus l'expression ést rapide, plus les gens la reconnaissent comme étant joyeuse ou en colère, tandis que si elle est ralentie, les gens l’identifient plus précisément comme étant triste.

birmingham.ac.uk Traduction de "Quick to smile – study shows speed of expression offers vital visual cues" - University of Birmingham - 4 mars 2021

Sourire rapide - une étude montre que la rapidité d'expression offre des repères visuels essentiels

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La vitesse à laquelle nous produisons des expressions faciales joue un rôle important dans notre capacité à reconnaître les émotions des autres, selon une nouvelle recherche de l'université de Birmingham.

Une équipe de l'école de psychologie de l'université a mené des recherches qui ont montré que les gens ont tendance à produire des expressions de joie et de colère plus rapidement, tandis que les expressions de tristesse sont produites plus lentement.

L'équipe a découvert que notre capacité à former des jugements sur les expressions faciales des gens est étroitement liée à la vitesse à laquelle ces expressions sont produites et est également étroitement liée à la façon dont nous produisons ces expressions nous-mêmes. L'étude est publiée dans "Emotion". 

"Être capable de reconnaître et d'interpréter les expressions faciales est un élément essentiel de l'interaction sociale", a expliqué l'auteur principal, la Dr Sophie Sowden. "Si nous comprenons les caractéristiques spatiales d'une expression - la façon dont la bouche bouge dans un sourire, par exemple - la vitesse à laquelle les expressions sont produites est souvent négligée. La capacité à capter et à interpréter rapidement ces indices pourrait également aider les gens à juger les expressions faciales, même lorsque le port d'un masque pourrait limiter les autres indices visuels".

La Dr Sowden a ajouté : "Une meilleure compréhension de la façon dont les gens interprètent cet important indice visuel pourrait nous donner de nouvelles indications sur le diagnostic de conditions telles que les troubles du spectre de l'autisme ou la maladie de Parkinson. En effet, les patients atteints de ces conditions reconnaissent souvent les expressions faciales différemment, ou présentent des expressions différentes".

Dans cette étude, l'équipe a demandé à des personnes de créer des expressions faciales dirigées vers une caméra, et a utilisé un logiciel libre appelé OpenFace pour suivre leurs mouvements faciaux. Ils ont mesuré la vitesse de mouvement dans les régions du visage connues pour être importantes dans la production d'expressions, y compris autour des sourcils, du nez et de la bouche, ainsi que sur l'ensemble du visage.

Dans la première partie de l'expérience, les chercheurs ont étudié la vitesse moyenne à laquelle les participants produisaient différentes expressions. On leur a demandé de produire des "expressions figées", ainsi que des expressions pendant le discours, et des expressions spontanées ont été enregistrées en réponse à des vidéos suscitant des émotions. Il est intéressant de noter que les différences de vitesse entre les émotions dépendent de la région du visage et du "type" d'expression considéré.

Dans une deuxième phase de l'étude, l'équipe a étudié ce qui se passerait si elle captait des versions schématiques des expressions faciales produites et manipulait les vitesses impliquées. Dans cette expérience, les chercheurs ont découvert que plus l'expression était rapide, plus les gens la reconnaissaient comme étant joyeuse ou en colère, tandis que si elle était ralentie, les gens l'identifieraient plus précisément comme étant triste.

Outre leur importance pour le diagnostic précoce de l'autisme et de la maladie de Parkinson, les chercheurs pensent que ces travaux pourraient également être utiles dans une série d'applications d'intelligence artificielle telles que les logiciels de reconnaissance faciale.

  • Sowden et al (2021). The role of movement kinematics in facial emotion expression production and recognition. Emotion.

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