Микровыражения – признаки скрываемых эмоций, которые позволяют распознавать обман. Но как объяснить, что такое микровыражение? Как бы это не было парадоксально, но спустя 50 лет ученые до сих пор не сошлись во мнении что такое микровыражение. Точнее, сколько они длятся, а ведь это их главная характеристика.

Длительность микровыражений

Верхний порог

Микровыражения впервые были упомянуты Хаггардом и Исааксом в 1966 году (Haggard and Isaacs, 1966). Во время просмотра терапевтических записей они заметили, что выражение лица кардинально изменялось в течении 3-5 кадров (при съемке 24 кадра в секунду). То есть они обозначили длительность микровыражений, как выражения 1/8 – 1/5 секунды. Они считали микровыражения признаками подавляемых переживаний.

Позже, Экман и Фризен (Ekman and Friesen, 1975) обозначили длительность микровыражений между 1/25 и 1/5 секунд. В своей книге “Психология лжи” (Ekman, 2001), Экман пишет, что длительность микровыражений равна четверти секунды (1/4). В другой своей книге Экман (Ekman and Rosenberg, 2005) уже обозначает длительность микровыражений как 1/3 секунды. Другие ученые (Frank et al., 2009; Matsumoto and Hwang, 2011) определяли микровыражения как выражения длительностью меньше 1/2 секунды. Также упоминалась длительность от 1/25 до 1/3 секунды (Polikovsky et al., 2010) и от 15 до 30 миллисекунд (Clark et al., 2008).

Дело в том, что длительность микровыражений – чисто теоретическая планка. Если я захочу, то могу называть все выражения длительностью меньше, например, 1/6 секунды микровыражениями, потому что “я так считаю”. Поразительно и то, что эти определения микровыражений создают другую проблему. Например, Экман определяет длительность макровыражений от 0,5 до 4 секунд (Ekman & Friesen, 1982), но все его определения (1/5, 1/4 и 1/3) создают некий вакуум (в лучшем случае 167мс) в промежутке между длительностью микровыражений (1/3; 333мс) и макровыражений (1/2; 500мс). Определение Франка (Frank et al., 2009; Frank & Svetieva, 2015) и Матсусото (Matsumoto and Hwang, 2011) лишены этого недостатка, но их определение появилось относительно недавно.

Нижний порог

Исследование Яна с коллегами (Yan et al., 2013), показало другие интересные данные о длительности выражений. Так, они проанализировали 17 видеороликов и определили 109 выражений длительностью менее 1/2 секунды. Но что важнее, они не обнаружили ни одного выражения быстрее, чем 166,67мс. Что не удивительно, ведь скелетные мышцы, к коим относятся все мимические мышцы, по видимому не могут сокращаться быстрее 100мс. Так в своем исследовании, Ито с коллегами (Ito et al., 2004) при помощи электричества стимулировали артикуляционные мышцы губ, и продемонстрировали, что длительность их движения составляет около 100мс. Это, как вы могли догадаться, куда более дольше нижнего предложенного порога в 1/25 (40мс; Ekman and Friesen, 1975) или невероятных 15-30 миллисекунд предложенные Кларком и коллегами (Clark et al., 2008)

Микровыражения в исследованиях

До 2008 года не было ни одного исследования, опубликованного в рецензируемом журнале, в котором бы вызывали эмоции и измеряли характеристики микровыражений этих эмоций. В ранних исследованиях эмоции вызывали и показывали обычным людям, чтобы те определили обманывают актеры или нет. Или измеряли, различается ли число искренних или фальшивых улыбок. Или были описаны отдельные случаи, как случай Мари, описанный Экманом в книге “Психология лжи” (Ekman, 2001).

Первое исследование, подпадающее под вышеупомянутые характеристики, было опубликована Стивеном Портером и Лианной тен Бринке (Porter & ten Brinke, 2008). Они обнаружили, что только 9 (из 41) человек продемонстрировали микровыражения (1/25 – 1/5), когда просматривали эмоциональные изображения и должны были либо открыто выражать эмоции, либо скрывать их. Всего их участники продемонстрировали 697 выражений, из них только 14 были микровыражениями. Все микровыражения были частичными, проявлялись либо только на верхней, либо на нижней части лица. Более того, они возникали одинаково часто во время искреннего проявления эмоций и когда участники скрывали эмоции. В защиту микровыражений, во время нейтрализации и маскировки эмоций, они совпадали с переживаемой эмоцией.

Франк и Светиева (Frank & Svetieva, 2015) утверждают, что такие результаты вызваны низкой мотивацией. Они приводят пример исследования микровыражений, где у участников была высокая мотивация (Frank et al., 2014; описано в Frank & Svetieva, 2015). Их результаты показывают, что на основании анализа выражений эмоций им удалось корректно классифицировать 72% из 132 участников как обманщиков и искренних людей. Более того, 51% выражений эмоций были длительностью менее 0,5 секунды и подпадали под их определение микровыражений. Из них 30% были быстрее 1/4 секунды.

Новые данные

Недавно Матсумото и Хванг (Matsumoto and Hwang, 2018) опубликовали исследование, в котором участники были частью постановочного ограбления. Они изучали как часто микровыражения возникают и могут ли они быть признаками обмана с разными порогами длительности (0.04-0.20, ≤0.30, ≤0.40 и ≤0.50). Интересно также то, что анализ микровыражений происходил на этапе, когда участники уже получили инструкции, но еще не приступили к их выполнению. Соответственно они обманывали не о содеянном, а о своих планах.

Они обнаружили, что микровыражения длительностью 0.04 – 0.20 секунд возникали очень редко, и даже порог в ≤0.30 не позволил определить обман. Наиболее быстрая скорость выражений, когда возникли различия была ≤0.40. Лжецов и искренних людей можно было распознать и на скорости ≤0.50, а также на скорости 0.50-6.00 секунд. Точность определения обмана при скорости микровыражений ≤0.40 и ≤0.50 составила 63.2% и 68.4%, соответственно. Когда они из промежутка 0.50-6.00 убрали все выражения, которые длились ≤1.00, оставшиеся выражения не позволяли определить обман выше угадывания.

Они также впервые сравнили выражения во время “базовой линии поведения” и выражения при ответе на критические вопросы. Так им удалось продемонстрировать, что лжецы увеличивают количество негативных выражений при ответе на критические вопросы по сравнению с нейтральными вопросами. Искренние участники не проявляли подобное изменение.

Полные vs Фрагментарные микровыражения

Концептуально, микровыражения всегда определялись как выражения, проявляемые на всем лице. Так, например, тренажер Micro Expression Training Tool обучает распознавать микровыражения, выраженные на всем лице. Для фрагментарных выражений, существует отдельный тренажер – Subtle Expressions Training Tool. Эти термины, Micro и Subtle, используются и в публикациях для обозначения полных и фрагментарных выражений, соответственно (Frank & Svetieva, 2015). Из всех определений, только Франк и Светаева не делает различий между полными и фрагментарными выражениями длительностью меньше 1/2 секунды и называет их просто микровыражениями (Frank & Svetieva, 2015).

Возвращаясь к исследованиям, ни Портеру и тен Бринке (Porter & ten Brinke, 2008), ни Яну с коллегами (Yan et al., 2013) не удалось обнаружить ни одного “полного” микровыражения, только фрагментарные. Причем, некоторые выражения не было возможности классифицировать в какую-то эмоцию, основываясь только на выражении лица (например, AUs 7+25+27).

Косвенным доказательством могут быть и следующие результаты. Когда ученые тренировали людей программами типа METT / SETT, они также проверяли как их успехи связаны с точностью распознавания обмана. Им удалось выяснить, что точностью распознавания обмана менее связана с успехом в программах с полными выражениями (r = 0.27 – 0.35; Ekman & Sullivan, 1991; Frank & Ekman, 1997; Frank & Hurley, 2014), чем с фрагментарными выражениями (r = 0.46; Warren et al., 2009).

Выводы

Спустя более, чем 50 лет после обнаружения микровыражений и невероятной популярности, благодаря таким сериалам, как Обмани меня, мы до сих пор мало что о них знаем. Тем не менее, я не сомневаюсь в их прикладной пригодности. Но также я знаю, что они возникают достаточно редко и не всегда говорят об обмане (помните, что это в первую очередь признак скрываемых эмоций).

Сложность распознавания микровыражений и дороговизна (время и деньги) их анализа препятствуют накоплению знаний о них. Но не стоит огорчатся, разработка программ на основе машинного обучения идет полным ходом и скоро кодирование лица с FACS не будет больше проблемой с точки зрения времени. В последние годы было опубликовано множество статей по созданию стимульного материала (наборы микровыражений) и по успехам самих программ для распознавания и кодирования выражений (микровыражений в том числе). В ближайшие годы нас ждет новый “бум” изучения выражений лица.

Использованная литература:

1. Clark, T. F., Winkielman, P., & McIntosh, D. N. (2008). Autism and the extraction of emotion from briefly presented facial expressions: stumbling at the first step of empathy. Emotion, 8(6), 803.
2. Ekman, P. (2009) Telling Lies : Clues to Deceit in the Marketplace, Politics, and Marriage. New York: Norton.
3. Ekman, P., & Friesen, W. V. (1975). Unmasking the face: A guide to recognizing emotions from facial clues. Oxford, England: Prentice-Hall.
4. Ekman, P., & Friesen, W. V. (1982). Felt, false, and miserable smiles. Journal of nonverbal behavior, 6(4), 238-252.
5. Ekman, P., & O’Sullivan, M. (1991). Who can catch a liar? American Psychologist, 46, 913.
6. Ekman, P., & Rosenberg, E. L. (Eds.). (2005). Series in affective science. What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the facial action coding system (FACS) (2nd ed.). New York, NY, US: Oxford University Press.
7. Frank, M. G., & Ekman, P. (1997). The ability to detect deceit generalizes across different types of high-stake lies. Journal of Personality and Social Psychology, 72, 1429–1439.
8. Frank, M. G., & Hurley, C. M. (2014). Detecting deception and emotion in police officers. Manuscript in review.
9. Frank, M. G., & Svetieva, E. (2015). Microexpressions and deception. In Understanding facial expressions in communication (pp. 227-242). Springer, New Delhi.
10. Frank, M. G., Maccario, C. J., & Govindaraju, V. (2009). Behavior and security. Protecting airline passengers in the age of terrorism, 86-106.
11. Frank, M. G., Svetieva, E., Hurley, C. M., Kang, S., Sweet, D., Pazian, M., & Ekman, P. (2014). Detecting lies in a counter terrorism situation: Body Language and Incongruity. Manuscript in preparation.
12. Haggard, E. A., & Isaacs, K. S. (1966). Micromomentary facial expressions as indicators of ego mechanisms in psychotherapy. In Methods of research in psychotherapy (pp. 154-165). Springer, Boston, MA.
13. Matsumoto, D., & Hwang, H. S. (2011). Evidence for training the ability to read microexpressions of emotion. Motivation and emotion, 35(2), 181-191.
14. Matsumoto, D., & Hwang, H. S. (2018). Microexpressions differentiate truths from lies about future malicious intent. Frontiers in psychology, 9.
15. Ito, T., Murano, E. Z., & Gomi, H. (2004). Fast force-generation dynamics of human articulatory muscles. Journal of applied physiology, 96(6), 2318-2324.
16. Polikovsky, S., Kameda, Y., & Ohta, Y. (2009). Facial micro-expressions recognition using high speed camera and 3D-gradient descriptor.
17. Porter, S., & Ten Brinke, L. (2008). Reading between the lies: Identifying concealed and falsified emotions in universal facial expressions. Psychological science, 19(5), 508-514.
18. Warren, G., Schertler, E., & Bull, P. (2009). Detecting deception from emotional and unemotional cues. Journal of Nonverbal Behavior, 33, 59–69.
19. Yan, W. J., Wu, Q., Liang, J., Chen, Y. H., & Fu, X. (2013). How fast are the leaked facial expressions: The duration of micro-expressions. Journal of Nonverbal Behavior, 37(4), 217-230.