# 表情の閾下呈示が事象における視点取得に与える影響

大城彩佳 ${ }^{1}$ 小波津豪 ${ }^{2}$ 赤嶺奨 ${ }^{3}$ 新国佳祐 ${ }^{4}$ 里麻奈美
${ }^{1}$ 沖縄国際大学 ${ }^{2}$ バスク大学 ${ }^{3}$ マックス・プランク心理言語学研究所 ${ }^{4}$ 新潟青陵大学
$\{2212 \mathrm{~m} 01\} @$ okiu. ac. jp

## 概要

本研究では、閾下呈示した表情によって喚起され た拡張的/収縮的思考が、どのように他動詞事象の解釈における視点の取得に影響を与えるかを調査した。具体的には表情呈示後、事象絵に続き、事象を行為者視点から描写する能動文または被行為者視点から 描写する受動文が呈示される。表情の違いが事象の 捉え方に影響するのか、文理解に対する反応時間を 指標として検証した。反応時間に加えて、 4 つの下位尺度からなる共感性テストを行い、各参加者の共感性も分析の対象とした。

## 1 はじめに

感情を表情で表すことや、相手の表情を読み取る といった対人スキルは、長い年月をかけて培われ円滑なコミュニケーションには不可欠な要素のひとつ である。本研究では、他者の快または不快の表情を 認知することが、目の前で起こっている事象を誰の 視点で捉え理解するのかという「事象理解」へ与え る影響について検証することを目的とする。また、参加者自身が持つ共感性が表情を認知し、事象を理解・解釈する過程にどのような影響を与えるのかと いう、共感性の個人差についても検討する。

## 1.1 表情認知が対象物の評価に与える影響

表情を認識することは、私たちにどのような影響 を与えているのだろうか。例えば、表情の認識は無関係の対象物への好意度や嫌悪感などの評価に対し て影響を及ぼすことがある[1]。具体的には、喜び表情もしくは嫌悪表情呈示後、でこぼこした図形を参加者に見せ、その図形に対して 1 : 全く好きではな い〜9: 非常に好きである、の9 件法による回答から 評価させた。その結果、喜び表情を見た時の方が、対象に対してポジティブな印象を生む効果があるこ とが分かっている。また、[2]は、漢字を知らない英語母語話者へ快または不快の表情、あるいは多角形 の絵を呈示したあとに漢字を呈示し、その漢字に対 しての好意度を回答させる実験を行った。その結果、表情を見た条件下において、参加者は先行して見た 表情によって、漢字に対する好意度が異なった。例 えば、快表情は漢字に対する好意度を高め、不快表情は漢字に対する好意度を低下させることが分かっ た。本研究では、表情が図形や文字のような対象へ の印象に影響を与えるだけではなく、「事象」への 解釈にどのような影響を与えるのかを検討する。

## 1.2 感情状態が文処理に与える影響

表情を認識することが、様々な対象への印象形成 に影響を及ぼすことが分かったが、どのような過程 を経て事象の解釈に影響することに繋がるのだろう か。本研究では、表情認知によって喚起された感情 が文処理に与える影響を検討する。そこで、まずは 感情状態、特にポジティブ感情の機能について説明 する理論である「拡張一形成理論」について紹介す る[3]。[3]は、ポジティブ感情を経験することで、思考一行動レパートリーが一時的に拡張され、個人資源の形成が行われると述べている。その結果、ポ ジティブ感情状態は、一種の安全状態を示すシグナ ルとなり、思考は思い切りが良く、簡易的な判断に なる傾向を持つようになり、判断の選択肢が増え、他の人へも注意を向ける余裕も生じる（拡張的思考）。一方、ネガティブ感情はより慎重な思考をも たらし、深く考え分析的になるため、ポジティブ感情状態とは違って、判断の選択肢が狭まり、論理的 な判断を伴う傾向が強くなる（収縮的思考）。

続いて、感情によって操作された思考パターンが 文処理に影響することを示した研究を紹介する。 [4]は、参加者の感情状態を 5 分間の動画を視聴す る形でポジティブ、ネガティブまたはニュートラル へと誘導し、文に含まれる文法上の間違いの有無を 判断させる文容認性判断課題を実施した。文法上の 誤りについては、(1) 文章の構成（統語）に誤りが

ある統語逸脱文（例：*窓を閉まる）、(2) 構成は 正しいが意味が適切ではない意味逸脱文（例：*窓 が閉める）が使われた。その結果、ポジティブ・ネ ガティブ感情の時には統語逸脱文への判断違いは 見られなかったが、意味逸脱文への判断に関して は、ネガティブ感情である場合は反応が見られず、 ポジティブ感情の時のみ反応がみられた。このこと から、ポジティブ感情は統語処理と意味処理のどち らにもアクセスできる拡散的思考を、ネガティブ感情は統語処理へのみアクセスする収縮的思考を喚起 することが示唆された。

本研究では表情認知によって喚起された拡散的ま たは収縮的思考が、事象の解釈の際の視点取得の仕方（例えば、行為者または被行為者どちらかの視点、または両方の視点から事象を理解するのか）に 影響を与えるのかについて検討する。視点取得と は、[5]の定義をもとに、他者の立場になって、物事について考えることや、自分自身についても想像 する心的な働きであることを指す。

## 2 方法

## 2. 1 参加者

正常な聴力と (矯正) 視力を有する日本語母語話者 44 名（男性 17 名、女性 27 名、平均年齢 21.25 歳、標準偏差 1.59 歳）が実験に参加した。すべて の参加者から、実験開始前に口頭および書面による インフォームド・コンセントを取得した。

## 2. 2 実験目的

本研究では、表情認知が事象の解釈の際の視点取得の仕方に与える影響について検討する。具体的に は、(1) 表情呈示の違い（快/不快）が行為者また は被行為者どちらの視点に立ち事象を解釈するのか 検討するため、能動文と受動文に対する理解速度を 測定した。それに加え、(2) 参加者自身が持つ共感性が、事象理解に与える影響についても検討する。共感性とは、自分が直接経験していない他者の経験 について、相手の気持ちを理解し、自分の身に起き たことのように感じることである[6]。

## 2. 3 実験材料

実験に用いる刺激として、絵刺激と文刺激のぺア を 72 セット用意した。これらのうち、36ペアは夕 ーゲットの刺激セットとして、残りの 36 ペアはフ
イラーの刺激セットとして用いた。絵刺激には、イ ヌ、ウサギ、ブタ、ヒツジ、ネコ、ライオンのうち いずれか 2 種類の動物が登場し、ある動物が別の動物に対して他動詞（例：殴る、助けるなど）で表さ れる行為を行っている様子が描写されていた。図 1 はターゲット刺激として用いた絵刺激の例である。

図 1. ターゲットの他動詞事象絵の例

ターゲットの刺激セットにおける文刺激は、ぺア となる絵刺激に描写された行為事象を、能動態の動詞または受動態の動詞を用いて正しく描写した文で あった。例えば、図 1 の絵刺激に対応する文刺激 は、能動文条件では「イヌがウサギを殴っている」 という行為者視点、受動文条件では「ウサギがイヌ に殴られている」という被行為者視点となる。一方、フィラーの刺激セットにおける文刺激は、対応 する絵刺激の内容を正しく描写していない文であつ た。フィラーの文刺激は、半数が能動文、半数が受動文であった。作成した文刺激は、女性の日本語母語話者が読み上げたものを録音し、聴覚刺激として 用いた。ターゲットの文刺激を録音した音声の長さ は、平均 4230ms（標準偏差 343ms）であった。

また、絵刺激の直前に呈示する先行刺激として、 ATR 顔表情データベース（ATR-Promotions）から 選定した男女各 1 名の喜び顔（快表情）および嫌悪顔（不快表情）の計 4 種類の表情刺激を用いた。

さらに、参加者の共感性を測定する尺度として、 [7]による対人反応性指標（Interpersonal Reactivity Index：以下、IRI）の日本語版[8]を使用した。日本語版 IRI は、個人的苦痛 (Personal Distress : 以下、 PD）、共感的関心（Empathic Concern：以下、 EC）、視点取得 (Perspective Taking：以下、 PT）、想像性（Fantasy Scale：以下、FS）の 4 つの 下位尺度（各 7 項目）からなる 28 項目 (5 件法) の質問尺度である。

## 2.4 手続き

本実験は、表情（快/不快）と文タイプ（能動文 ／受動文）を掛け合わせた 4 条件、 2 要因実験参加者内計画であった。条件の割り当ては、 4 つ刺激呈示リストを作成することにより、ラテン方格法に 基づきカウンターバランスをとった。各リストの項目順は、フィラーの刺激セットを加え参加者ごとに ランダム化した。

実験は、PsyToolkit[9,10]を用いてオンラインで実施し、教示は Zoom を通して個別に行った。まず PC の画面中央に注視点 $(+)$ を $1000 \mathrm{~ms}$ 間呈示し た後、快表情/不快表情のいずれかの表情刺激を $17 \mathrm{~ms}$ 間呈示し、直後にマスク刺激（表情刺激画像 を $10 \times 10$ ピクセル単位でランダムに並べ替えたも の）を $183 \mathrm{~ms}$ 間呈示した。その後、 $50 \mathrm{~ms}$ 間のブラ ンク画面に続けて、絵刺激を 3000ms 間呈示した。次に「F（不一致）：J（一致）」と表示された画面 と同時に、文刺激を音声呈示した。参加者は、文刺激の音声が流れ終わったら、直前に呈示された絵刺激の内容と文刺激の内容が一致しているかどうかを 判断し、可能な限り素早く、かつ正確に F (不一致反応）または J（一致反応）のキーを押すよう教示 された。以上の手続きを 1 試行として、参加者はこ れを 72 試行 (ターゲット試行 36 試行、フィラー試行 36 試行）遂行した。なお、本番の試行の前に遂行した 6 試行の練習セッションでは、参加者のキー 押し反応に対して正答／誤答のフィードバックを与 えたが、本番ではフィードバックは与えられなかっ た。なお、2.3 節の説明からも分かるように、本課題における正答（正反応）とは、ターゲット試行に

試行においては常に不一致反応（F キー）である。

実験課題の遂行後、参加者は共感力を測る日本語版 IRI にウェブブラウザ上で回答した。

図 2. 実験の流れ

## 2. 5 予測

快表情が呈示された場合、参加者は拡散的思考を 取るため、行為者・被行為者のどちらの視点からも 事象を解釈することができる。すなわち、文章タイ プによって反応時間の差は見られないことが予測さ れる。一方、不快表情が呈示された場合は、対象者 は収縮的思考を取るため、行為者・被行為者、どち らか一方の視点を選好すると予測される。例えば、行為者視点を選好する場合は、能動文の処理が速く なることが予測される。

また、共感性が高い参加者（高群）は低い参加者 （低群）よりも表情の影響を強くうけるとしたら、高群に上記の傾向が顕著に現れると考えられる。

## 3 結果

分析では、実験課題におけるキー押し反応時間

（音声刺激の呈示が終了してからキー押し反応が行 われるまでの時間）を従属変数として使用した。分析対象はターゲット試行のデータのみであった。

分析に先立ち、誤反応がみられた試行はデータか ら除外した。また、反応時間が $200 \mathrm{~ms}$ 以下または 3000ms 以上であった試行もデータから除外した。 さらに、参加者ごとに、反応時間が個人平均 +3 標準偏差を上回る、または個人平均 -3 標準偏差を下回る試行も除外した。統計分析としてまず、先行刺激の表情（快/不快）と文タイプ（能動文／受動文）を固定効果とし、参加者と刺激セットをランダ ム効果とする線形混合効果モデル分析[11]を行っ た。分析には、 $\mathrm{R}[12] の$ lme4 パッケージ[13]および lmerTest パッケージ[14]を用いた。分析にあたり、各固定要因は deviation coding により中心化した。 また、分析モデルには、刺激セットの呈示順も固定効果に含めた。交互作用項は、表情×文タイプのみ モデルに含めた。

図 3 に、実験条件ごとの反応時間の平均値を示 す。混合効果モデル分析の結果、表情の主効果 $(\beta$ $=-49.57, S E=18.86, t=-2.63, p=.009 ）$ 、および文 タイプの主効果 $(\beta=55.64, S E=18.87, t=2.95, p$ $=.003 ）$ が有意であったが、表情×文タイプの交互作用は有意ではなかった $(\beta=-19.79, S E=37.70, t=$ $-0.53, p=.600)$ 。

図 3. 条件ごとの平均反応時間、エラーバーは標準誤差を示す。

次に、表情と文タイプに加え、[8]の各下位尺度 （PD、EC、PT、FS）得点を固定効果として同様に 線形混合効果モデル分析を行った。尺度得点はそれ ぞれ標準化し $\mathrm{z}$ 得点に変換して分析に用いた。その 結果、PD、PT、FS を固定効果とした分析において は、IRI 下位尺度得点の主効果、および IRI 下位尺度がかかわる交互作用はいずれも有意ではなかった が（ $p \mathrm{~s}>.07 ） 、 \mathrm{EC}$ を固定効果とした分析におい て、文タイプ $\mathrm{EC}$ 得点の交互作用が有意であった $(\beta=36.92, S E=18.36, t=2.01, p=.045)$ 。 $\mathrm{EC}$ 得点 の主効果、表情 $\times E C$ 得点の交互作用、表情 $\times$ 文タイ プ×EC 得点の交互作用はいずれも有意でなかった

（ps > .5）。図 4 に、分析結果から求めた文タイプ ごとの回帰直線を示す。図 4 から、 $\mathrm{EC}$ 得点が比較的高い参加者（EC 高群）は明確に受動文よりも能動文への反応時間が短い一方で、EC 得点が比較的低い参加者（EC 低群）には文タイプによる反応時間の差がほとんどみられないことが、表情×EC 得点の原因になっていることが読み取れる。

図 4. 線形混合モデル分析の結果から求めた文夕 イプごとの EC 得点による反応時間の回帰直線、塗りつぶし部分は標準誤差を示す。

## 4 考察

本研究では、表情の閾下呈示が他動詞事象の解釈 における視点取得に与える影響を検証した。その結果、表情のみの結果を見ると、不快表情を閾下呈示 した時の方が、快表情の時よりも、文理解にかかる 反応時間が速かった。これは、不快表情が覚醒度 (arousal)を高め、事象の解釈のスピードを速めたと 考えられる。実際、強い覚醒度をもつネガティブな 事象は、対象者に素早い回避行動をとらせることが 明らかとなっている[15]。

また、共感性の個人差が事象解釈の過程に影響を 与えるのかを、IRI[8]を用いて調査を行った。その 結果、EC（共感的関心）高群は能動文への反応時間が受動文よりも速かったが、EC 低群は文タイプ による反応時間の差は見られなかった。これは、 EC 高群は行為者視点を選好して取得する傾向があ る一方、EC 低群は両方の視点を柔軟に取得したこ とを示唆している。以上より、本研究では EC の個人差が視点の取得に異なる傾向をもたらすという興味深い結果が得られた。また、IRI の EC と PDは 情動的共感を測定する尺度[8]であることから、共感性の中でも情動的共感が視点の取得に影響を与え ることも明らかとなった。[16]によると、他者が悲 しい思いをしている場合、EC（共感的関心）が高 いと他者の感情を自己に投影して他者の感情を理解乙利他的行動をとる一方、PD（個人的苦痛）が高 いと他者が苦しんでいる様子を自己の苦痛を少なく するため避ける行動をとる。本実験の EC 高群参加者は、他者の行為を自己に投影して事象を理解した ため、行為者視点から事象を描写した能動文の処理時間が速くなったと考えられる。

本研究では、拡張一形成理論に基づき、快表情は 拡散的思考を喚起するため、文タイプにおける反応時間の差はあまり見られないと予測したが、予測通 りにはならなかった。これは、ポジティブ感情の経験は、積み重数ることでその効果が得られる[3]こ とがわかっていることからも、一度の快表情の呈示 は、ポジティブ感情を喚起するには十分ではなかっ た可能性が考えられる。今後の課題として、表情毎 にブロックデザインを採用するなど、表情による感情喚起の度合いがどのように視点取得に影響を与え るか検討する必要がある。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP19H01263 (PI: 里麻奈美)、 JP21K12989 (PI:新国佳祐)の助成を受けたものです.

## 参考文献

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