Correlated expression of the body, face, and voice during character portrayal in actors
Notice bibliographique
Résumé
Actors are required to engage in multimodal modulations of their body, face, and voice in order to create a holistic portrayal of a character during performance. We present here the first trimodal analysis, to our knowledge, of the process of character portrayal in professional actors. The actors portrayed a series of stock characters (e.g., king, bully) that were organized according to a predictive scheme based on the two orthogonal personality dimensions of assertiveness and cooperativeness. We used 3D motion capture technology to analyze the relative expansion/contraction of 6 body segments across the head, torso, arms, and hands. We compared this with previous results for these portrayals for 4 segments of facial expression and the vocal parameters of pitch and loudness. The results demonstrated significant cross-modal correlations for character assertiveness (but not cooperativeness), as manifested collectively in a straightening of the head and torso, expansion of the arms and hands, lowering of the jaw, and a rise in vocal pitch and loudness. These results demonstrate what communication theorists refer to as "multichannel reinforcement". We discuss this reinforcement in light of both acting theories and theories of human communication more generally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».