Оценка влияния эмоционального восприятия визуального контента на принятие политических решений

Понимание важности аффекта в принятии политических и экономических решений, с одной стороны, привело к обеспокоенности политических психологов и политологов тем, что политика становится все более эмоциональной, а избиратели отказываются от рациональности в пользу страсти1, а также тем, какое это оказывает влияние на существование основных демократических принципов. Так, Дэвис показывает, что быстрая реакция имеет приоритет перед взвешенными суждениями [Davies 2018]; Крауч, Клюгер и Рэчмен говорят, что люди больше доверяют своим эмоциям и чувствам, а не свидетельствам и фактам2 [Crouch 2017]. Такие ученые, как Хоггет, Томпсон, Прайер и ван Хоф впервые ввели понятие «эмоциональный поворот» [Hoggett, Thompson 2002;

Prior, van Hoef 2018], который начался с нулевых годов.

С другой стороны, появилось множество научных исследований, пытающихся понять влияние различных эмоций на формирование суждений, оценок и политический выбор (см. табл. 1).

Влияние эмоций на принятие политических решений

Таблица 1

Эмоция	Влияние	Автор
Беспокойство	Побуждает искать новую информацию	[Marcus 2000]
Гнев	Игнорирование новой информации и формирование суждений на уже имеющихся данных
Надежда и энтузиазм	Вызывает более высокий уровень интереса и участия в политике
Тревога и гнев	Влияют на политическую терпимость
Положительные эмоции	Оптимистическая оценка рисков	[Johnson, Tversky 1983]
Отрицательные эмоции	Пессимистическая оценка рисков
Энтузиазм	Приводит к большей поляризации: повышает лояльность сторонников и отталкивает оппонентов	[Brader 2005]
Страх	Стимулирует бдительность, приводит к переоценке и восприимчивости к рекламному контенту
Страх, дистресс	Пессимистическая оценка риска, не склонность к риску	[Lerner, Keltner 2001]
Гнев	Оптимистическая оценка риска, поиск риска
Отрицательные эмоции	Запоминание негативной информации	[Bower 1981]
Положительные эмоции	Запоминание позитивной информации
Грусть	Повышает склонность восприятия риска негативных событий	[Hsee, Weber 1997]
Энтузиазм, гнев и страх	Мобилизация политической активности, вирусность	[Casas, Webb Williams]
Печаль	Демобилизация политической активности
Радость	Повышает политическую активность, снижает уровень беспокойства	[Becker 2014; Baumgartner, Lockerbie 2018]

Таким образом, если ранее политологи противопоставляли аффективные сигналы (чувства) когнитивным сигналам (мыслям), то сейчас большее внимание уделяется взаимодействию между ними в понимании более целостной картины формирования политических суждений и мотивов принятия политических решений [Moss, Robinson, Watts 2020].

Недавние работы в области нейробиологии также указывают на существующий неразрывный синтез рационального и эмоционального в принятии реше- ний. Так, нейробиолог А. Дамасио в своем исследовании показал, что пациент с поврежденным отделом мозга, отвечающим за эмоции, утратил способность принятия решений. Ученый объясняет это существованием соматических маркеров – чувств, которые снабжены ярлыком и хранятся в нашем теле и подсознании. Именно эмоции позволяют людям маркировать вещи как хорошие, плохие или нейтральные, что важно при осуществлении выбора [Damasio 1999].

Методы оценки эмоций. С учетом важности эмоций и их влияния на восприятие окружающего мира, протекание когнитивных процессов и поведение достаточно много научных работ по психологии, физиологии было направлено на разработку точных методов их распознавания и идентификации. В теории и практике сложились два подхода к моделированию эмоций: дискретные и размерные модели. Первый подход основан на классификации эмоций, принятой в повседневной жизни, например радость, грусть, страх и др. Второй предполагает оценку валентности эмоций, то есть приятность/неприятность и их интенсивность с точки зрения их активации от низкого до высокого.

Ряд ученых считают недостаточным деление эмоций на положительные и отрицательные [Brader 2005, Lerner, Keltner 2001]. Большинство работ, приведенных в табл. 1, показывают, что разные эмоции одной и той же валентности по-разному влияют на суждения и принятие политических решений.

К наиболее распространенным методам психодиагностики эмоциональных состояний можно отнести метод дифференциальных эмоций DES , опросник Ч. Спилбергера в модификации Ю.Л. Ханина (уровень тревожности личностной и ситуационной), опросник САН Ю. Доскина (самочувствие, активность, настроение), методика самооценки психических состояний по Г. Айзенку.

Наиболее объективными методами оценки эмоций считаются физиологические – использование электроэнцефалографии для измерения ответов центральной нервной системы на предъявление эмоциональных стимулов, оценивающей их валентность и интенсивность. Более широкий класс аффективных вычислений основан на получении ответов от вегетативной нервной системы. К данной группе методов можно отнести электроэнцефалографию (ЭЭГ), электромиограмму (ЭМГ), частоту дыхания, айтрекинг, кодирование лицевых движений. Также зарекомендовала себя методика оценки эндогенного счета времени по длительности индивидуальной минуты.

На основе обозначенных выше методик разрабатываются программы автоматического определения эмоций – аффективные вычисления, основанные на междисциплинарном подходе, включающие знания из области психологии, физиологии и искусственного интеллекта.

Далее предложим результаты исследования влияния политических видеороликов разных жанров на эмоциональное восприятие молодежи, а также их намерение поддержать политического лидера / законопроект.

Материалы и методы исследования. Для оценки эмоционального восприятия видеоконтента была использована адаптированная версия шкалы дифференциальных эмоций ( Dissociative Experience Scale , DES , Izart et al . 1974). Опрос проводился до и после демонстрации политического видеоролика определенного жанра для каждой экспериментальной группы, что дало возможность наблюдать динамику изменения эмоциональной реакции испытуемых на предъявленный стимул, а также оценить намерение испытуемых поддержать политического лидера / законопроект. Выбранный психодиагностический метод допускает возможность динамично отслеживать психоэмоциональное состояние субъектов от исходного состояния и на выходе из смоделированной обстановки – после просмотра видеоконтента.

В соответствии с выбранной методикой исследовались 10 базовых эмоций:

интерес, радость, удивление, горе, гнев, отвращение, презрение, страх, стыд, вина.

Индекс позитивных эмоций (ПЭМ) характеризует степень позитивного эмоционального отношения субъекта к наличной ситуации:

ПЭМ = ∑1, 2, 3 (интерес + радость + удивление).

Индекс острых негативных эмоций (НЭМ) отражает общий уровень негативного эмоционального отношения субъекта к наличной ситуации:

НЭМ = ∑4, 5, 6, 7 (горе + гнев + отвращение + презрение).

Индекс тревожно-депрессивных эмоций (ТДЭМ) отражает уровень относительно устойчивых индивидуальных переживаний тревожно-депрессивного комплекса эмоций, опосредующих субъективное отношение к наличной ситуации:

ТДЭМ = ∑ 8, 9, 10 (страх + стыд + вина).

Дизайн и стимулы . Для достижения цели исследования были отобраны четыре политических видеоролика разных жанров (юмористический, видеомемы, видеовыступление политического лидера и видео, вызывающее отвращение). Длительность предъявления стимульного материала составляла 1,5–2 минуты.

Общая процедура. В начале эксперимента участники были ознакомлены с целями и задачами исследования, а также заполнили листы информационного согласия на обработку данных. С применением правил биоэтики были тестированы студенты обоего пола ( N = 40), средний возраст 19,58±0,45 лет. В зависимости от контента испытуемые были разделены на 4 экспериментальные группы: первая ( N ₁ = 10), смотревшая юмористическое видео, вторая ( N ₂ = 10) – видеомемы, третья ( N ₃ = 10) – декларативное выступление политического лидера, четвертая ( N ₄) – видео, вызывающее отвращение. Опрос проводился до и после демонстрации политического видео разного жанра, что дало возможность наблюдать динамику изменения эмоциональной реакции испытуемых на предъявленный стимул. После предъявления стимула участники-добровольцы ответили на вопрос о намерении поддержать политического лидера / партию по шкале (от 0 до 6), где 0 – абсолютно не поддерживаю, 6 – абсолютно поддерживаю.

Оборудование. Анкеты были подготовлены в google -формах. Обработка стимульного материала осуществлялась с использованием Movavi Video Suite . Анализ полученных данных был проведен с использованием методов экономико-статистического анализа, реализованного в пакете программ SPSS 23.0.

Результаты исследования. Такой вид контента, как видео, способен вызвать достаточно сильные эмоции благодаря активизации аудиальной и визуальной сенсорных систем. Анализ изменений психологических реакций студентов-добровольцев при восприятии политического видеоконтента разных жанров выявил некоторые изменения в психоэмоциональном статусе участников эксперимента (см. табл. 2).

Из табл. 2 видно, что просмотр юмористического видео и видео выступления политического лидера привел к значимому снижению индекса тревожнодепрессивных эмоций. Полученные результаты согласуются с рядом научных исследований, которые указывают на способность юмора повысить политическую активность, а также снизить тревожность, напряженность [Becker 2014, Baumgartner, Lockerbie 2018]. Молодые люди очень восприимчивы к юмористическому контенту, что объясняется легкостью его восприятия и способностью вызвать положительные эмоции. Однако ученые утверждают, что юмор снижает контраргументацию или проверку аргументов [Nabi, Moyer-Guse,

Таблица 2

Политический видеоконтент	Исходные данные			После эксперимента			Оценка намерения поддержать лидера/ законопроект (от 0 до 6 баллов)
	ПЭМ	НЭМ	ТДЭМ	ПЭМ	НЭМ	ТДЭМ
Юмористическое видео	23	18,6	16,2	26,2	19,6	12,3*	2,4
Видеомемы	21,8	15,2	11,9	20,6	18,4	10,9	–
Видеовыступление политического лидера	26,1	19,5	14,8	24,9	18,8	12,1**	2,9
Видео, вызывающее отвращение	23,6	18,7	14,9	23,7	30,4	19,8	2,3

Примечание. ПЭМ – индекс позитивных эмоций, НЭМ – индекс острых негативных эмоций, ТДЭМ – индекс тревожно-депрессивных эмоций.

* р = 0,02 (критерий Вилкоксона)

** р = 0,027 (критерий Вилкоксона)

Сравнительная характеристика эмоционального состояния (по результатам шкалы дифференциальных эмоций) испытуемых до и после просмотра политического видеоконтента

Byrne 2007; Young 2008], что делает его успешной технологией манипуляции в политической коммуникации.

Снижение показателя тревожно-депрессивных эмоций после просмотра декларативного выступления политического лидера может говорить о доверчивости молодежи к обещаниям и убеждениям.

Результаты исследования также показали наивысший показатель оценки намерения поддержать политического лидера / законопроект после просмотра выступления политика, что может говорить о пользе рационального подхода в процессе осуществления политического выбора.

Вывод. Еще с древних времен такие философы, как Аристотель, Платон, Гоббс, Декарт, а также мыслители эпохи Просвещения Юм, Смит пытались понять и объяснить влияние эмоций на природу человека и его способности к политике. Результаты современных исследований позволяют достаточно глубоко понять влияние аффекта на формирование политических суждений, мнений и совершение политических действий. Эти знания сегодня активно используются в разработке стратегии политической коммуникации. Так, победу на президентских выборах 2019 г. в Украине одержал В.А. Зеленский, бывший комедийный актер, продюсер и сценарист. Именно такой образ кандидата в президенты способен был снизить уровень тревожно-депрессивных эмоций населения, а также уменьшить существующее негативное отношение и недоверие к политике.

Таким образом, с одной стороны, основная черта современных подходов – больше не противопоставлять эмоции разуму, а, напротив, признать их неотъемлемой частью когнитивного процесса. Они важны для восприятия и оценивания, следовательно, без них невозможно и само суждение. С другой стороны, остается открытым вопрос этики и морали использования современных знаний об эмоциях в создании и применении манипулятивных технологий по продвижению политических лидеров и законопроектов, где население высту- пает не субъектом, адекватно воспринимающим и оценивающим информацию, а объектом коммуникативного процесса.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ЭИСИ в рамках научного проекта № 20-011-33033.