Red Facilitates Anger Perception Across Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Color is not only a perceptual attribute but also a socially embedded signal carrying psychological meaning. Previous research has shown that people tend to associate specific colors with particular emotions, with red being especially complex. On the one hand, red is commonly linked to anger. On the other hand, red can also be associated with positive emotions such as joy and celebration, particularly in Chinese culture. The present study aimed to examine whether, within this bivalent cultural context, red activates both associations simultaneously (coexistence hypothesis) or engages one over the other (competition hypothesis) across three experiments. Experiment 1 examined both Eastern/Chinese and Western/Canadian participants in a facial emotion identification task, in which they were asked to rapidly identify angry and happy emotions presented against red, green, or gray background. We found that a red background significantly facilitated the identification of angry emotions while, in most cases, impairing or having no effect on the identification of happy emotions in both groups of participants. These findings support the competition hypothesis rather than the coexistence hypothesis. Experiment 2 replicated this pattern in a new Chinese sample under reduced perceptual salience of the display. Experiment 3 further examined the extent to which stimulus factors, such as background size (full-screen vs. local), modulate these effects. We consistently found that red-anger association predominated across three experiments, which was not moderated by racial profile of the emotional faces, participants’ cultural background, or sensory-level factors. These consistent findings highlight that the robustness of red–anger association in visual-emotion processing.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,141 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».