神経科学：あなたが微笑むとき、世界中の人々も微笑んでいる
Nature
さまざまな社会的状況において、世界中の人々が同じような表情を示すことを示唆する論文が、Nature に掲載される。今回の研究では、600万本以上のビデオが分析され、世界中の人々がさまざまな社会的状況下で示す表情にかなりの普遍性があることが示唆された。ただし、今回の知見から感情そのものに普遍性があると断定されたわけではなく、日常生活の中で感情がどのように表現されるかについて十分に偏りのない見解を得るには、さらなる研究が必要だ。
世界中の人々は、結婚式では笑顔が多く、葬式ではしかめっ面が多いのだろうか。こうした表情が、文化を越えて保存されているかを評価することは困難であり、これまでの研究は、言語の障壁とサンプルの少なさという制約のある調査に基づいて行われていたため、感情の普遍性に関する見解が分かれていた。今回、Alan Cowenたちの研究チームは、機械学習の一種である深層ニューラルネットワーク（DNN）を用いて、現実世界での行動を評価し、社会的状況が文化の違いを超えて特定の表情と関連するかを確認した。
今回の研究では、インド国内で英語を話す人々がDNNを訓練し、それぞれ独自の英語の感情カテゴリーと関連する16種の顔の表情パターンを識別できるようにした。次に、DNNは、類似した複数の表情パターンを個々の表現（例えば、笑顔）としてクラスター化することを学習した上で、144か国で制作された600万本のYouTube動画を評価して、類似した状況下で類似した表現が世界中で頻繁に見られることを明らかにした。例えば、「畏敬の念」、「満足感」、「勝利」と標識された顔の表情は、さまざまな地域の結婚式やスポーツイベントと主に関連していた。また、それぞれのタイプの顔の表情は、世界の12の地域で70％保存されている一連の状況と明確な関連性を有しており、世界中でかなりの普遍性があることが示唆された。
以上の知見は、感情の原因、機能、普遍性を解明する上で重要な意味を持っている。同時掲載のNews & Viewsで、Lisa Feldman Barrettは、今回の研究で、これまでの研究よりも自然な条件で表情と社会的状況との関連性が特定された点を指摘している。また、Barrettは、今後の研究では、より多様な文化集団を使ってDNNを訓練し、英語を話す人々の信念や固定観念だけに依存することを避けるべきだという考えを示している。
Humans worldwide make similar facial expressions in various social situations, shows a Nature paper. An analysis of more than 6 million videos suggests substantial universality in how people across the world express themselves in various social situations. However, the findings do not determine whether emotions themselves are universal; more research is needed to get a fully unbiased view of how emotions are expressed in everyday life.
Do people across the world smile more during weddings and frown more during funerals? Whether such expressions are preserved across cultures has been challenging to assess, and previous research using survey-based approaches—constrained by language barriers and small samples—has led to diverging viewpoints regarding the universality of emotion. In this study, Alan Cowen and colleagues used a deep neural network (DNN), a type of machine learning, to assess real-world behaviour and ascertain whether social contexts are associated with specific facial expressions across different cultures.
English-speaking people in India trained the DNN to identify 16 patterns of facial movement associated with distinct English-language emotion categories. The DNN then learned to cluster similar patterns as individual expressions (such as a smile) and assessed 6 million YouTube videos from 144 countries, and found that similar expressions often occurred in similar contexts worldwide. For example, facial expressions often labelled as ‘awe’, ‘contentment’ and ‘triumph’ were associated mostly with weddings and sporting events across different regions. Additionally, each type of facial expression had distinct associations with a set of contexts that were 70% preserved across 12 global regions, suggesting considerable universality across the world.
These findings have important implications for understanding the origins, functions and universality of emotion. In an accompanying News & Views Article, Lisa Feldman Barrett notes that the present study identifies associations between expressions and social situations in more-natural settings than previous studies. She suggests that future work should use more diverse cultural groups to train the DNN, to avoid depending solely on English speakers’ beliefs and stereotypes about emotional expressions.
doi: 10.1038/s41586-020-3037-7
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