Seeing Is Feeling: How Aphantasia Alters Emotional Engagement With Stories
Notice bibliographique
Résumé
Visual imagery is thought to act as an "emotional amplifier," potentially contributing to narrative engagement. To examine this, we conducted two experiments in which participants were presented with emotionally charged audio and video story excerpts. Experiment 1 included 84 online participants from the general population, while Experiment 2 involved 25 individuals with aphantasia (the inability to generate mental images) and 25 controls. In both experiments we assessed narrative engagement behaviorally using the Narrative Engagement Questionnaire (NEQ), while for Experiment 2 we also measured physiological responses. We found a main effect of modality, with video stimuli scoring higher across all NEQ subscales in both experiments. Notably, in experiment 2, a significant group effect on emotional-but not cognitive-engagement emerged, with aphantasics reporting less emotional engagement than controls. Moreover, controls experienced higher heart rate during audio narratives, while aphantasics had a similar heart rate across both modalities. Our results suggest that the enhanced physiological response seen in non-aphantasics during audio narratives is driven by the mental effort required to generate imagery. Furthermore, this capacity for visual imagery appears to enhance emotional engagement with stories. This highlights mental imagery's role in both subjective and physiological responses, emphasizing distinct cognitive processes during narrative engagement.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».