Д.А. Виницкий, Г.Я. Меньшикова, А.А. Кисельников, А.А. Сергеев Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова Москва, Россия. [1]

Ключевые слова: векторная модель, цвет, эмоции, первая и вторая Сигнальные системы.

Dmitriy A. Vinitskiy, Galina Ya. Menshikova, Andrey A. Kiselnikov, Arkadiy A. Sergeev Lomonosov Moscow State University Moscow, Russia

Comparison of Color-Emotional Interactions at Verbal and Non-Verbal Levels

Colors have intrinsic affective characteristics. We encounter them in language, art and other aspects of everyday life. This connection extends to color and emotional words. To find out what is behind this connection — the characteristics of words or deeper concepts of color and emotions — we conducted the following experiment using non-verbal stimuli. Subjective differences between basic colors and facial expressions of basic emotions were assessed. We compared the obtained matrix of differences with the data of the previous study and have found a very high correlation. This result supports the assumption that deep underlying concepts of color and emotion lie behind the assessment of the differences. We also analyzed the network characteristics of this matrix.

Keywords: vector model, color, basic emotions, first and second signal systems

Введение. Хорошо известно, что цвета имеют яркий эмоциональный компонент, способный окрашивать наше восприятие. Интересно, что это отражено в языке в различных устойчивых выражениях (например, «оранжевое настроение»). В школе векторной психофизиологии было выдвинуто предположение, что за этой связью стоит универсальный принцип кодирования информации в мозге, отражающий различия между стимулами [1]. Устойчивые связи между цветами и эмоциями могут быть измерены при помощи процедуры многомерного шкалирования, позволяющей конструировать пространство различий между стимулами. В работе [2] нами было построено интегральное цветоэмоциональное пространство, для создания которого использовались только вербальные стимулы, в частности названия десяти базовых цветов и десяти базовых эмоций. В настоящем исследовании предложено исследовать цветоэмоциональное пространство на материале зрительных стимулов, отражающих цвета и эмоциональные лицевые экспрессии. Основываясь на работе [3], мы предполагали, что структура пространства будет сохраняться при переходе от вербальных стимулов (названий эмоций) к эмоциональным лицевым экспрессиям.

Материалы и методы. В исследовании приняло участие 49 чел. (36 Ж, 13 М), средний возраст — 21.4 ± 3.5 года. В качестве стимулов были выбраны десять базовых цветов (красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой, синий, фиолетовый, белый, серый и черный) и десять лицевых экспрессий базовых эмоций, предложенных П. Экманом, которые соответствовали эмоциям «гнев», «отвращение», «печаль», «радость», «спокойствие», «страх», «удивление» [4]. Респонденты сравнивали стимулы попарно по шкале от одного (минимальное различие) до девяти (максимальное различие). Все стимулы предъявлялись один за другим в псевдослучайном порядке. Каждая пара предъявлялась дважды так, чтобы нивелировать эффект порядка. В результате исследования была построена усредненная матрица балльных субъективных различий между эмоциональными и цветовыми стимулами. Эта матрица сравнивалась с аналогичной матрицей из предыдущего исследования, где использовались вербальные стимулы, и процедура предъявления стимулов была аналогичной [2]. Мы дополнили анализ расчетом сетевых характеристик, таких как коэффициент кластеризации и силы связей для всех стимулов по общей симметричной матрице. Характеристики были посчитаны с использованием пакета Brain Connectivity Toolbox. Также эти характеристики были рассчитаны по матрице, полученной при сравнении вербальных стимулов [Там же], после чего мы сравнили их для двух матриц.

Результаты. Корреляция Пирсона между матрицами балльных субъективных различий, полученных с помощью сравнения вербальных и невербальных стимулов, составила 0.70, p < 0,01. Это говорит о высокой общности между этими матрицами, что может объясняться тем, что респонденты в обоих случаях обращались к некоторым глубинным представлениям о связях между цветами и эмоциями, не зависящим от уровня обработки информации (семантического или перцептивного). Сетевые характеристики сил связей и коэффициентов кластеризации значительно пересекались, поэтому мы анализировали их совместно. Мы провели ранговый анализ этих характеристик. Для матрицы невербальных стимулов наибольшие значения силы связей и коэффициента кластеризации были у экспрессии эмоции «радость», черного цвета и зеленого цвета, а наименьшие — у серого цвета, экспрессии эмоции «гнев» и экспрессии эмоции «отвращение». Для матрицы вербальных стимулов наибольшими значениями обладали названия эмоций «радость», «гнев», и «спокойствие», а наименьшими — фиолетовый, синий и желтый цвета. В обоих случаях «радость» обладала первым рангом. Это говорит о том, что данная эмоция оказывается самой влиятельной в цветоэмоциональном пространстве, является его условным центром. Различия в организации остальных рангов показывают, что, несмотря на высокую корреляцию, между изучаемыми матрицами имеются определенные различия, которые возможно выявить, используя сетевые характеристики.

Заключение. Высокая общность матриц различий, полученных с использованием вербальных и невербальных стимулов, говорит в пользу наличия общих глубинных представлений о связях между цветами и эмоциями, на основе которых проводятся сравнения. Использование сетевых характеристик показывает, что эмоция «радость» является центральной для интегрального цветоэмоционального пространства. В то же время сетевые характеристики показывают определенные различия в структуре полученных матриц. Для более полного сравнения двух матриц требуется использование методики многомерного шкалирования для построения интегрального цветоэмоционального пространства невербальных стимулов, что будет следующим этапом нашего исследования.

1. Sokolov E.N. The psychophysiology of consciousness. Oxford : Oxford Univ. Press, 2013. 232 p.
2. Kiselnikov A.A., Sergeev A.A., Vinitskiy D.A. A four-dimensional spherical model of interaction between color and emotional semantics // Psychology in Russia: State of the Art. 2019. № 12. P. 48–66.
3. Russell J.A., Bullock M. Multidimensional scaling of emotional facial expressions: similarity from preschoolers to adults // J. of Personality and Social Psychology. 1985. N 48. P. 1290–1298.
4. Ekman P., Friesen W.V. Pictures of facial affect. Palo Alto; CA : Consulting Psychologists Press, 1976.

[1] Исследование выполнено при поддержке РФФИ, грант № 19–29–07392. Работа выполнена с использованием оборудования, приобретенного за счет средств программы развития Московского университета.