А.А. Грязнова (Санкт-Петербург) - магистрант (2 курс) СПБГУ,
Н.В. Морошкина (Санкт-Петербург)

Исследование поддержано грантом РФФИ (ОГОН) № 16-06-00858.

В экспериментах С. Типпера и его коллег (Bayliss, Tipper, 2006; Bayliss et al., 2007; Kirkham et al., 2016), на которых базируется наше исследование, был получен эффект влияния неверной подсказки взглядом на снижение уровня доверия к подсказывавшим лицам. Объяснение данного эффекта базируется на идее о том, что повышение/ понижение беглости обработки информации в процессе выполнения когнитивных задач вызывает эмоциональные переживания (положительные или отрицательные), которые в свою очередь могут быть перенесены на оценки доверия к лицам, присутствовавшим в задаче.

В нашем исследовании изучается влияние конгруэнтности подсказки взглядом виртуальных агентов (Баков и Зоков) на уровень симпатии к ним при решении задачи категоризации. При этом нас интересовал вопрос о том, будет ли симпатия, сформированная таким образом, неосознанно распространяться испытуемым на других виртуальных агентов, сходных с теми, что участвовали в основной задаче. Иными словами, мы предполагали, что роль виртуальных агентов в когнитивной деятельности человека (то, являются ли они помощниками или наоборот) может вести к возникновению имплицитных стереотипов в отношении целого семейства агентов, сходных по своим перцептивным характеристикам.

Цель исследования – изучение влияния подсказки взглядом виртуального агента в условиях решения когнитивной задачи на формирование имплицитных стереотипов в отношении агентов подобного типа.

Гипотезы исследования

1. Конгруэнтная подсказка взглядом виртуального агента при решении когнитивной задачи будет повышать уровень симпатии испытуемого к этому виртуальному агенту; неконгруэнтная подсказка взглядом при решении когнитивной задачи будет снижать уровень симпатии испытуемого к виртуальному агенту.
2. Симпатия/антипатия к нескольким виртуальным агентам, объединенных семейным сходством, возникшая вследствие их содействия испытуемому при решении когнитивных задач, будет неосознанно переноситься им на всю категорию виртуальных агентов данного типа.

Методика

Эксперимент был разработан с помощью программы PsychoPy версии 1.84.2 и реализован на ноутбуке с разрешением монитора 2560 × 1600 пикселей.

выборка. В эксперименте приняли участие 40 добровольцев в возрасте от 18 до 40 лет (средний возраст – 22,1); 31 женщина.

В качестве стимульного материала для эксперимента было разработано 16 изображений виртуальных агентов двух семейств: 8 Баков и 8 Зоков. Баки и Зоки представляли собой геометрические фигуры с элементами лица (глаза, нос, рот), основными отличительными особенностями Баков была выпуклая форма (например, круг), а Зоков – вогнутая (например, звезда).

Помимо виртуальных агентов, в эксперименте использовались изображения 16 предметов категории «кухня» и 16 предметов категории «гараж». Стимульный материал предъявлялся в двух блоках. Между блоками не было перерыва. В каждом блоке виртуальный агент был представлен дважды. Всего: 64 предъявления (32 для Баков и 32 для Зоков).

Эксперимент состоял из 3 этапов. Первый и третий этап – оценка агентов по шкале от –100 (самый несимпатичный) до 100 (самый симпатичный). На первом этапе предъявлялось 16 агентов (по 8 из каждой категории), а на третьем этапе предъявлялось 8 старых агентов и 8 новых (по 4 Зока и Бака), созданных по принципу старых.

Второй этап – решение задачи категоризации. Справа и слева от центра экрана появлялось по одному из предметов кухни или гаража. Испытуемым нужно было отнести данные предметы к одной из категорий нажатием клавиши K (kitchen – кухня) или G (garage – гараж). В это же время на экране присутствовали виртуальные агенты, которые либо «помогали» решать испытуемым задачу (конгруэнтная подсказка взглядом), либо «мешали» (неконгруэнтная подсказка взглядом).

Последовательность предъявления стимульного материала на 2 этапе была следующей:

1. фиксационный крест в центре экрана – 600 мс;
2. виртуальный агент в центре, смотрящий прямо на испытуемого – 1500 мс;
3. «перемещение» взгляда виртуального агента вправо или влево – 500 мс;
4. появление изображения из категории кухни/гаража справа или слева от агента – 2500 мс (стимул остается на экране до ответа испытуемого, потом пропадает);
5. «перемещение» взгляда виртуального агента обратно прямо – 1000 мс;
6. пустой экран – 500 мс.

Испытуемые были разделены на две группы случайным образом. В группе 1 (Good Baki) правильную подсказку взглядом производили все агенты из категории Баки, а неверно подсказывали Зоки. В группе 2 (Good Zoki) правильно подсказывали Зоки и неправильно – Баки.

Всем испытуемым предъявлялось равное количество Зоков и Баков, таким образом соотношение верных и неверных подсказок было 50/50. Предметы кухни и гаража предъявлялись случайным образом и не были привязаны к определенному типу агентов. Испытуемые заранее не знали ни о том, какими признаками Зоки отличаются от Баков, ни о том, что один из типов агентов всегда подсказывает правильно, а другой – наоборот.

Результаты эксперимента

Все данные были обработаны в статистическом пакете SPSS методом двухфакторного анализа ANOVA с повторными измерениями.

Обнаружено влияние конгруэнтности подсказки взглядом агента на скорость выполнения задачи категоризации. При неправильной подсказке агентами время решения задачи категоризации было в среднем больше (среднее время в группе Good Baki – 0,9 мс, в группе Good Zoki – 0,82 мс), чем при правильной (среднее время в группе Good Baki – 0,85 мс, в группе Good Zoki – 0,79 мс) (F(1, 38)=18,045, p<0,001). Влияния фактора группы не обнаружено (F(1,38)=2,143, p=0,151).

На третьем этапе обнаружено снижение симпатии ко всем агентам по сравнению с первым этапом в обеих группах (F(1,631)=4,627, p=0,032). Помимо этого Баки были оценены в среднем выше, чем Зоки на первом и третьем этапе независимо от группы (F(1,631)=10,997, p=0,001). Взаимодействия факторов типа агентов, группы и номера этапа не выявлено (F(1,631)=0,030, p=0,862).

В постэкспериментальном Интервью большинство испытуемых описывали Баков как более дружелюбных, доверительных и симпатичных, Зоки вызывали меньше симпатии в обеих группах. Мы предположили, что это могло быть связано с формой агентов: скорее всего, испытуемые больше предпочитали округлые формы угловатым.

Полученные результаты не соответствуют нашим ожиданиям: мы предполагали, что в группе Good Zoki оценки всех Зоков (как старых, так и новых) повысятся, а оценки Баков снизятся. В группе Good Baki оценки должны были повыситься на третьем этапе для Баков, а оценки для Зоков – снизиться. Вместо этого наблюдается снижение всех оценок в обеих группах.

По данным постэкспериментального Интервью, 21 испытуемый сказал о том, что все агенты ему скорее мешали; 7 испытуемых предположили, что агенты могли им помогать, если смотрели в ту же сторону, где появлялся объект, однако они могли мешать при неправильной подсказке; 12 испытуемых отметили, что агенты никак не влияли на решение задачи категоризации. Вполне вероятно, что на фоне общего негативного впечатления от агентов все оценки могли значительно снизиться при повторном оценивании. Однако конкретные механизмы снижения оценок могут быть различны. Снижение оценок могло быть связано с изменением беглости обработки поступающей информации, как вследствие неверных подсказок со стороны агентов, так и вследствие попыток испытуемых намеренно игнорировать предъявляемых агентов. Кроме того, некоторые испытуемые могли вполне осознанно снизить оценки виртуальных агентов, поскольку у них сложилось впечатление, что все агенты старались их запутать. По-видимому, количество неверных подсказок (50 %) оказалось слишком большим, и это привлекло внимание испытуемых, хотя их основная задача состояла в категоризации предметов кухни и гаража, а не в определении их местоположения. Дальнейшая работа будет направлена на повторную проверку основных гипотез с более четким разделением фигур агентов двух семейств. Процент неверных подсказок планируется уменьшить, а также будет введена контрольная группа без подсказок.

Литература

1. Bayliss A.P., Frischen A., Tipper S.P. Gaze Cueing of Attention: Visual Attention, Social Cognition and Individual Differences // Psychological Bulletin. 2007. V. 133. № 4. P. 694–724.
2. Bayliss A.P., Tipper S.P. Predictive Gaze Cues and Personality Judgments: Should Eye Trust You? // Psychological Science. 2006. V. 17. P. 514–520.
3. Kirkham A.J., Manssuer L.R., Strachan J. W. A., Tipper S.P. Incidental Learning of Trust: Examining the Role of Emotion and Visuomotor Fluency // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 2016. V. 42. № 11. P. 1759–1773.