P10 Cultural effects on the perception of non-linguistic affective vocalisation by Japanese and Canadian subjects
Notice bibliographique
Résumé
Objective Although language and culture are different in each area in the world, how does culture affect the recognition of nonverbal emotional vocalisations? A previous study on non-verbal emotional vocalisations has shown a cross-cultural effect in Western and African participants. However, nobody has ever investigated the cross-cultural differences between Japanese and Caucasian participants in their emotional response to non-verbal vocal sounds. In the present study, we aimed to investigate cross-cultural effect between Caucasian subjects and Japanese subjects when the subjects listen to nonverbal affect bursts. Method 30 Japanese subjects (15 males) participated in this study. The data of Japanese subjects were compared with data from 30 Canadian subjects (15 males). Subjects listened to the Montreal Affective Voices (MAVs), which consist of a database of nonverbal affect bursts portrayed by Canadian actors. Each voice was evaluated using three criteria: perceived emotional intensity in each of the eight emotions (Anger, Disgust, Fear, Pain, Sadness, Surprise, Happiness, and Pleasure), perceived valence, and perceived arousal. To investigate cross-cultural differences between Japanese and Canadian participants, mixed 2×8 ANOVAs with Group (Japanese, Canadian) and Emotion (eight emotions) as factors were calculated on ratings of Intensity, Valence, and Arousal. Results Significant Group × Emotion interactions were observed for ratings of intensity, valence and arousal (intensity: F(5.5, 313.5) = 9.137, p<0.001, valence: F(4.3, 244.3) = 25.101, p<0.001, arousal: F(4.4, 250.5) = 8.955, p<0.001). Post-hoc tests showed that intensity ratings from Japanese listeners were significantly higher than ratings from Caucasian listeners for angry, disgusted, fearful, surprise, and pleased (p<0.05/8). Further, valence ratings from Japanese listeners were significantly higher than ratings from Caucasian listeners for angry, disgusted, fearful, painful, surprised (p<0.05/9), whereas valence rating of pleased in Japanese listener was significantly lower than in Caucasian listener (p<0.05/9). Arousal ratings of sad vocalisations by Japanese listeners were significantly higher than by Caucasian listeners (p<0.05/9). Conclusion This study demonstrates important cross-cultural differences in the perception of non-verbal affect bursts and extends recent observations by showing that these cross-cultural differences are also found for negative emotions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».