Smile, You’re on Camera: Investigating the Relationship between Selfie Smiles and Distress
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study examined the relationship between (1) participant smiling in daily “selfie” videos and (2) self-reported distress. Given the extensive use of digital devices for sharing expressions of non-verbal behavior, and some speculation that these expressions may reveal psychological states—including emotional distress—we wanted to understand whether facial expression in these TikTok-like videos were correlated with standardized measures of psychological distress. Based on the work of Paul Ekman and others, which posits that facial expressions are universal reflections of people’s inner states, we predicted that smiling would be inversely related to psychological distress. Method: Twenty-four undergraduate students, aged 18+ years (M = 18.35, SD = 2.75), were prompted to record a two-minute selfie video each evening during two weeks of data collection (i.e., 14 total days). They were instructed to describe various aspects of their day. They also completed self-report questionnaires at the end of each assessment week, including the Depression Anxiety Stress Scale (DASS), Perceived Stress Scale (PSS), and the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Results: A counterintuitive effect was observed whereby smiling intensity during selfie videos was positively correlated with individual differences in anxiety, depression, and stress. Discussion: This study challenges the common view that facial expressions necessarily reflect our inner emotions. It provides preliminary evidence that a mobile sensing app that captures selfies—along with other naturalistic data—may help elucidate the relationship between facial expressions and emotions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».