Comprendre comment nous exprimons et déduisons les émotions positives
La recherche sur les expressions émotionnelles non verbales s’est largement limitée à l’étude d’un petit ensemble d’émotions typiquement négatives et s’est fortement appuyée sur l’utilisation d’expressions posées. Le projet PEP, financé par l’UE, a pour objectif de changer cela. «Pour donner une tournure positive à l’étude des émotions, nous nous sommes concentrés sur l’étude des émotions positives et sur la façon dont nous les exprimons par notre visage et notre voix», explique Disa Sauter, psychologue à l’Université d’Amsterdam.
Calme et espoir: deux émotions au cœur du bien-être
Si la pandémie de COVID-19 a rendu plus difficiles certains aspects des recherches menées dans le cadre du projet, elle a créé une occasion unique d’étudier les émotions et le bien-être au cours d’une période de stress prolongé. Cette recherche, dont les résultats ont été publiés dans le journal «Emotion» de l’American Psychological Association, s’est appuyée sur des données d’enquête recueillies auprès de 24 221 participants dans 51 pays pendant la pandémie, ainsi que sur une étude de journal intime. L’équipe PEP, qui comprenait plusieurs post-doctorants et doctorants, a découvert que les différents types d’expériences émotionnelles positives ont un rapport différent avec le bien-être. Par exemple, les chercheurs ont constaté que le calme et l’espoir sont deux émotions particulièrement importantes pour le bien-être. «Cela est surprenant car les interventions affectives visant à améliorer le bien-être se concentrent principalement sur la gratitude et la compassion», explique Disa Sauter. Elle ajoute que le fait de pouvoir le démontrer dans un grand nombre de pays du monde entier à l’aide de méthodes multiples en fait une découverte nouvelle mais très solide.
Déduire le contexte émotionnel de ce que nous entendons
Un autre résultat important du projet, qui a reçu le soutien du Conseil européen de la recherche, est son travail sur la manière dont les gens peuvent déduire des contextes comportementaux à partir de vocalisations spontanées non verbales telles que les soupirs et les grognements. Les chercheurs ont cherché à déterminer si les interlocuteurs peuvent déduire le contexte comportemental spécifique dans lequel se trouve une personne lorsqu’elle vocalise ces éléments. «Lorsque nous entendons une personne rire ou crier, nous voulions savoir si les interlocuteurs pouvaient déterminer le type de situation dans laquelle elle se trouve: par exemple, si elle joue ou si elle s’énerve», note Disa Sauter. Les chercheurs ont constaté que nous pouvions effectivement déduire des contextes à partir de vocalisations non verbales, ce qui suggère que les interlocuteurs sont sensibles aux correspondances systématiques entre les structures acoustiques des vocalisations et les contextes comportementaux. Cette recherche a fait l’objet d’un article publié dans la revue «Cognition and Emotion».
Une base solide pour la recherche future sur les émotions positives
Le projet PEP a produit des recherches et des données qui ont non seulement suscité un intérêt considérable, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur du monde universitaire, mais qui serviront également de base importante pour de futures initiatives de recherche. Par exemple, nombre de ses résultats ont été utilisés pour cartographier des modèles spécifiques d’expressions faciales et vocales d’émotions positives spontanées. «Nous avons stimulé la recherche sur les émotions positives et souligné la nécessité de différencier les différentes émotions positives et d’étudier les expériences et expressions émotionnelles du monde réel», conclut Disa Sauter. S’appuyant déjà sur les résultats du projet PEP, Disa Sauter étudie actuellement les relations entre les émotions positives et la durabilité. Parallèlement, son groupe de recherche utilise une approche d’apprentissage automatique développée dans le cadre des données PEP pour approfondir l’étude des émotions dans la voix.
Mots‑clés
PEP, émotions, émotions positives, calme, espoir, bien-être, contexte émotionnel, apprentissage automatique
