Moving Me, Moving You: Emotional Expressivity, Empathy, and Prior Experience Shape Whole-Body Movement Preferences
Notice bibliographique
Résumé
Aesthetics shape and color almost every aspect of our daily lives, from the products we interact with and the clothes we wear to the design of our homes and cities. However, many people associate aesthetics with art, and an historical academic interest in the factors that shape the experience of engaging with art has yielded rich insights into our understanding of the value and ubiquity of empirical aesthetics. While most existing research has focused on music and the visual arts, there is a growing interest in the aesthetics of human movement among empirical aesthetics researchers. In the present study, we sought to examine how individual differences in global empathy and previous movement experience influence aesthetic evaluations of dance sequences. Observers (N = 55) completed a self-report measure of global empathy (Toronto Empathy Questionnaire), provided an assessment of their prior dance experience (via the Goldsmith's Dance Sophistication Index) and rated a series of whole-body point-light display movements (imbued with happiness, sadness, anger, fear, and nonexpressive neutrality) from the McNorm Library (Smith & Cross, 2023) in terms of beauty and liking on 100-point slider scales. Participants demonstrated a general preference for emotionally expressive movement sequences, while specific types of emotional expressivity influenced liking, but not beauty, judgments. Additionally, differences in both prior dance experience and levels of global empathy influenced aesthetic evaluations of the McNorm Library dance clips. We consider the implications of these results for empirical aesthetics and social perception research and discuss how empirical aesthetics research in this area may be of interest, or use, to dance practitioners.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».