How to Cite
Abstract
A pilot study was performedto determine the visual patterns used by individuals to recognize emotions. In a sample of psychology students N = 39, (age M = 19.79, SD = 2.89; 84.21% women), a computer-based test was performed while carrying the pupilometer Mobileye of ASL. The results showed that most of the time the subjects engaged in deciding what emotion is being recognized, however the time needed for effective detection in areas of interest (AOI) of the face are minimal. Also the differences obtained depending on the emotion to detect and other findings are discussed.
References
Bassili, J. N. (1979). Emotion recognition: the role of facial movement and the relative importance of upper and lower areas of the face. Journal of Personality and Social Psychology, 37(11), 2049.
Berrocal, P. F., & Pacheco, N. E. (2005). La Inteligencia Emocional y la educación de las emociones desde el Modelo de Mayer y Salovey. Revista Interuniversitaria de Formación Del Profesorado, 19(3).
De Silva, L. C., Miyasato, T., & Nakatsu, R. (1997). Facial emotion recognition using multi-modal information. In Information, Communications and Signal Processing, 1997. ICICS., Proceedings of 1997 International Conference on (Vol. 1, pp. 397–401). IEEE.
Ekman, P., & O’Sullivan, M. (2006). From flawed self-assessment to blatant whoppers: the utility of voluntary and involuntary behavior in detecting deception. Behavioral Sciences & the Law, 24(5), 673–86. doi:10.1002/bsl.729
Hutt, L. D., & Anderson, J. P. (1967). The relationship between pupil size and recognition threshold. Psychonomic Science, 9(8), 477–478.
Kirchner, J. C., Hatri, A., Heekeren, H. R., & Dziobek, I. (2011). Autistic symptomatology, face processing abilities, and eye fixation patterns. Journal of Autism and Developmental Disorders, 41(2), 158–67. doi:10.1007/s10803-010-1032-9
Lin, W., Rossell, S. L., & Castle, D. J. (2011). Current visual scanpath research : a review of investigations into the psychotic , anxiety , and mood disorders. Comprehensive Psychiatry, 52(6), 567–579. doi:10.1016/j.comppsych.2010.12.005
Mayer, J. D., & Geher, G. (1996a). Emotional intelligence and the identification of emotion. Intelligence, 22(2), 89–113. doi:10.1016/S0160-2896(96)90011-2
Mayer, J. D., & Geher, G. (1996b). Emotional intelligence and the identification of emotion. Intelligence, 22(2), 89–113. doi:10.1016/S0160-2896(96)90011-2
Mayer, J. D., Salovey, P., Caruso, D. R., & Sitarenios, G. (2001). Emotional intelligence as a standard intelligence.
Mayer, J. D., Salovey, P., Caruso, D. R., & Sitarenios, G. (2003a). Measuring emotional intelligence with the MSCEIT V2. 0. Emotion, 3(1), 97.
Mayer, J. D., Salovey, P., Caruso, D. R., & Sitarenios, G. (2003b). Measuring emotional intelligence with the MSCEIT V2. 0. Emotion, 3(1), 97.
Mestre, J. M., Guil, R., Lopes, P. N., Salovey, P., & Gil-Olarte, P. (2006). Emotional intelligence and social and academic adaptation to school. Psicothema, 18(Suplemento), 112–117.
Nicholls, M. E. R., Ellis, B. E., Clement, J. G., & Yoshino, M. (2004). Detecting hemifacial asymmetries in emotional expression with three-dimensional computerized image analysis. Proceedings. Biological Sciences / The Royal Society, 271(1540), 663–8. doi:10.1098/rspb.2003.2660
Pfister, T., Li, X., Zhao, G., & Pietikainen, M. (2011). Recognising spontaneous facial micro-expressions. In Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on (pp. 1449–1456). IEEE.
Russell, T. A., Chu, E., & Phillips, M. L. (2006). A pilot study to investigate the effectiveness of emotion recognition remediation in schizophrenia using the micro‐expression training tool. British Journal of Clinical Psychology, 45(4), 579–583.
Sackeim, H. A., Gur, R. C., Saucy, M. C., & Carolina, N. (2008). Emotions Are Expressed More Intensely on the Left Side of the Face minal and interim behaviors between the Emotions Are Expressed More Intensely on the two schedule components according to Left Side of the Face, 202(4366), 434–436.
Wu, Q., Shen, X., & Fu, X. (2011). The machine knows what you are hiding: an automatic micro-expression recognition system. In Affective Computing and Intelligent Interaction (pp. 152–162). Springer.
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
1.- Si se acepta un trabajo para su publicación, los autores reconocen la cesión de los derechos de impresión y de reproducción por cualquier forma y medio a la revista Behavior & Law Journal.
2.- Asimismo, se entiende que las opiniones expresadas en los artículos son de responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen la opinión y política científica de la revista.
3.- Igualmente, las actividades descritas en los trabajos publicados estarán de acuerdo con los criterios generalmente aceptados de ética, tanto por lo que se refiere a los trabajos con humanos como a la experimentación animal, así como en todo lo relativo a la deontología profesional. Es responsabilidad de los autores poder proporcionar a los lectores interesados copias de los datos en bruto, manuales de procedimiento, puntuaciones y, en general, material experimental relevante.
4.- El artículo se dsitribuirán bajo una licencia de uso y distribución “Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional ” (CC BY NC ND 4.0). Puede consultar desde aquí la versión informativa y el texto legal de la licencia. La indicación de la licencia de uso y distribución, CC BY NC ND 4.0, ha de hacerse constar expresamente de esta forma cuando sea necesario.
