Признание для девушки: Признание в любви девушке: 21 рабочих способа

Содержание

Признание в Любви девушке «Любимой красивые признания»

Красивые фразы помогут выразить искренние чувства и пронзить человека до глубины души! Девушки любят ушками, поэтому объясниться в чувствах лучше всего с помощью трогательной речи.

В статье имеются разные варианты для признания в любви девушке/женщине, что позволит подобрать каждому подходящий способ.

Признания своими словами в прозе

Ты – моя путеводная звезда, которая поможет пройти весь этот жизненный путь. В одиночестве я заблужусь после первого поворота. Позволь идти за тобой. Я пойду, хоть на край света. Лишь вместе с тобой хочется прожить эту жизнь. Прошу, стань моей спутницей, это сейчас единственное мое желание, ведь я тебя люблю.

Давно хотел сказать, смелости все не хватало. Ты живешь в моих мыслях. Просыпаясь, я сразу вспоминаю твою очаровательную улыбку, а когда засыпаю, мысленно обнимаю тебя. Кажется, я влюблен. Хотя нет, не кажется, я точно влюблен. Это чувство ни с чем не перепутать. Я готов жить ради тебя, только ответь мне взаимностью. Я хочу, чтобы то, что испытываю внутри сейчас, поселилось в наших сердцах на всю жизнь.

Любимая моя, я безгранично счастлив, что Вселенная подарила мне тебя. Уже не мыслю свою жизнь без тебя. А все, что было раньше, уже не имеет для меня никакого смысла. Ты изменила все вокруг меня. Теперь я радуюсь каждому новому дню, благодарю Вселенную за каждые прожитые сутки. Я так стильно люблю тебя, ты не представляешь даже как.

Спасибо тебе за невероятные эмоции, которые я сейчас испытываю. Спасибо, за все то, что ты для меня делаешь. Я ценю и люблю все, что исходит от тебя. Быть с тобой – наслаждение для меня. А все потому, что я тебя максимально сильно обожаю и люблю.

Словами до слез

Маленькая моя девочка, как же я раньше жил без тебя. Я никогда еще не был таким сентиментальным. Переполненность чувств я почувствовал только с тобой. Я не боюсь показать свою слабость. Пусть все видят и знают, как меня тянет к тебе.

Еще пару лет назад я и не думал, что могу так полюбить кого-то. Ты все перевернула. Моя жизнь уже никогда не будет прежней. С тобой я готов меняться в лучшую сторону, готов жить ради тебя. Я очень хочу, чтобы ты родила мне троих малышей. Неважно, мальчики или девочки, я буду любить их не меньше. Я тебя никогда ни на кого не разменяю.

Сначала я думал, что ты мне просто нравишься, как друг. Потом разглядел в тебе нечто большее и понял, так тянуть к другу не может. Я просто не мог оторваться от твоих глаз. Если честно, иногда не слушал, что говоришь. Мне просто нужно было на тебя смотреть, а точнее любоваться тобой. Может быть, ты уже и заметила мою симпатию. Только это не просто знаки внимания. В моем сердце поселилось глубокое чувство. Я люблю тебя.

Иногда я думаю, за что мне такой подарок судьбы в твоем лице? Разве я заслуживаю такую красивую, умную и порядочную женщину, как ты? Хоть мне кажется, что я не достоин тебя, я все ровно не смогу уже тебя отпустить. Никому тебя не отдам и буду надежным спутником по жизни.

Оригинальные стихи-признания любимой

*

Ты знаешь, каково внутри, когда душа летает?

Теперь я знаю,

Ведь я как бабочка порхаю…

А те, кто не любил, ведь так и не познают,

Как сердце может биться там внутри

А мысли только об одном,

О чувстве, о большом,

Хочу с тобой быть рядом от зари и до зари.

*

Давно хотел тебе сказать,

Да что-то не решался

Посмел к тебе я чувства испытать,

Я в сеть твою попался.

Я понял, что тебя люблю,

И чувство это настоящее

Еще одно сказать хочу,

Что нет тебя прекраснее!

*

Моя любовь тобой, как бездна,

В ней ты утонешь навсегда

Боже, как это все чудесно,

С тобою быть всегда

И чувства глубже нет на свете,

Тебя, поверь, я не предам,

Теперь я за тебя в ответе,

И если надо, жизнь отдам.

*

То чувство, что испытываю я,

Двумя словами не опишешь:

Я люблю, люблю тебя!

Трогательные смс

Я тебе уже говорил, что ты самая замечательная? Самая красивая? Нежная, да и вообще, самая лучшая? Знаю, что говорил.

Готов повторять это ежедневно.

До сих пор не могу забыть твой поцелуй. Вот как мне сейчас уснуть? Жду с нетерпением новой встречи, красавица моя.

Оказывается, я дня не могу без тебя прожить. Мы не виделись всего несколько часов, а я уже очень скучаю. Хочу скорей тебя снова увидеть.

Как ты там, любимая? Я весь день только и думаю о тебе, жду с нетерпением вечера. Была бы возможность, вообще никогда бы с тобой не разлучался, но надо работать. Мне ведь тебе еще столько подарков купить нужно, я же всю жизнь планирую с тобой прожить.

Знаешь? А я люблю тебя по ходу. Постоянно о тебе думаю, а когда ты рядом, мне так хорошо становится. Я стеснялся сказать в живую, но это только на первый раз. Думаю, скоро начну каждый день по сто раз тебе это повторять.

Как же мне с тобой повезло. Спасибо, что ты у меня такая милая, хозяйственная, красивая. Я так сильно влюблен в тебя, принцесса моя.

Ты – мое чудо, мое солнце, моя душа. Знай, ты подарила мне весь мир, когда согласилась быть со мной. Ты для меня все. И мне никто не нужен больше!

Красивые признания

*

Твои глаза, как сердце океана,

Так и тонул бы в них…

Для меня ты долгожданна,

И не нужно мне других,

Ты нежна, как лепестки тюльпана,

Не отпускал тебя бы никогда,

И нет на свете лучшего капкана,

Чем ты, моя счастливая звезда!

*

Я люблю в тебе все. Твой нежный голос, мягкие локоны, бархатистую кожу, красивую улыбку, чарующие глаза. Люблю, как готовишь, как целуешь меня, как относишься к окружающим. Люблю тебя даже тогда, когда ругаешь меня. Я получаю колоссальное удовольствие, находясь с тобой рядом. Люблю смотреть на тебя и днем, и ночью, когда ты сладко спишь. Люблю каждую клеточку твоего тела, готов целовать от макушки до пяточек. Готов носить на руках и всегда быть рядом.

Прикольные

Ты говорила, что любишь плохих парней. Так вот, я нарушаю правила. Врачи запрещают мне сладкое, а я встречаюсь с тобой.

Наверно я напишу на тебя заявление в полицию. Почему? Ты бессовестно украла мое сердце! На звонки же отвечать не хочешь, на встречи не приходишь. Не порядок!

Ты просила прислать тебе что-нибудь красивое и эксклюзивное? Лови мою фотографию. Если улыбаешься, значит, я тоже тебе нравлюсь.

Помнишь, я говорил тебе, как всесильно люблю тебя? Говорил тебе, что ты самая лучшая на планете? Так вот, забудь… Я тебя очень-очень сильно люблю и только ты самая лучшая девушка во Вселенной!

Я проснулся сегодня и не понял, почему тебя нет рядом со мной до сих пор? Может ты объяснишь мне? Сегодня вечером нас ждет серьезный разговор о том, что я хочу каждое утро видеть тебя рядом. Зачем мне это, спросишь ты? Ах, да, ты же еще не знаешь. Люблю я тебя!

Посылаю тебе свой виртуальный поцелуй. Можешь приложить его куда угодно, ведь я готов целовать тебя везде.

Ты мягче и пушистее, чем бурундучок и милее, чем хомяк. А еще вкуснее ты картошки фри и красивее, чем роза. Давай будем вместе, и ты будешь каждый день слушать мои комплименты?

Люблю твои милые веснушки, сладкие щечки и мягкие ручки. Без ума от твоей улыбки, глаз и фигурки! Ты у меня не такая, как все, за это и люблю.

Короткие признания (тексты на открытке)

  • Знаешь почему я так дорожу тобой? Потому что по-другому не получается.
  • Ты такая сладкая, как зефир и красива, как закат. Я в тебя влюбился, навеки твой фанат!
  • Я каждый день о тебе думаю! И каждую ночь! Потому что ты самая лучшая! Но, к сожалению, пока только моя мечта. Надеюсь, что ответишь мне взаимностью.
  • Пусть между нами долгие километры, но моя любовь не остынет никогда. Мы с тобою все преодолеем, благодаря высокому чувству.
  • Такую как ты, невозможно не любить. Вот бы мне всю жизнь с тобой прожить!
  • Хочу крепко-крепко обнять тебя и не отпускать никуда больше. Ты – мое все. Без тебя уже и солнце не так светит, а с тобой даже непогода в радость.
  • Знай, мне очень сильно с тобой повезло! Ты душевная, милая, ласковая, нежная и красивая. Я люблю тебя по-настоящему и счастлив, что ты есть у меня.
  • Ты милая, как ромашка и нежная, как бархат. Загадочная, как луна и теплая, как летний вечер. Мне с тобой уютно и очень хорошо. Любимая, ты одна такая у меня.
  • Мои чувства к тебе переполняют меня. Как выразить свою любовь? Не знаю даже. Однако, я точно знаю, я готов на все, чтобы ты была всегда рядом.

Фото-картинки с признанием в Любви

Если нужно не только сказать, но и показать девушке картинку с красивым признанием, то действуйте так: выбирайте понравившийся текст и нанесите его на картинку, которую бы Вы хотели показать любимой. Лучше, если это будет фотография.

Не забывай сказать . . .

Это — Комплименты любимой девушке

И эти — Красивые слова — тоже!

Признания в любви девушке

Как признаться девушке в любви, если вы влюблены? Подчас сказать "я тебя люблю" непросто, особенно если эти слова нужно произнести впервые. Следует отметить, что к признанию в любви девушки всегда относятся очень трепетно и внимательно. По сути это событие означает переход ваших отношений на новый этап развития. Лучше всего просто выбрать подходящий момент, а затем спокойно и прямо сказать девушке о своих чувства. И даже если вы не уверены во взаимности, не бойтесь отказа. В любом случае признание в любви - это приятное событие для того кто его принимает. А для того, кто его произносит, признание в любом случае снимет груз с души. Если ваше первое признание уже давно позади и девушка ответила вам взаимностью, не забывайте время от времени напоминать о своих чувства. Это сделает ваши отношения ещё крепче! В этом разделе мы собрали самые яркие, интересные, красивые и запоминающиеся признания девушке в любви, которые, надеемся, вам пригодятся.
В конце данной страницы вы также найдёте открытки для любимой девушки, которые прекрасно дополняют любовные послания. Также рекомендуем обратить внимание прикольные аудио признания в любви, которые можно направить девушке прямо на мобильный телефон.
Признания в любви Девушке   Женщине   Жене   Аудио для неё   Женские имена Парню   Мужчине   Мужу   Аудио для него   Мужские имена

***

Ты красива и прекрасна

Ты красива и прекрасна, Ты божественно нежна. Я хочу с тобой быть вместе, Лишь одна ты мне нужна.

Без тебя я, как без солнца, Как без воздуха земля. Ты нужна мне, нежный ангел, Очень я люблю тебя!!!

***

Любить я раньше не умел

Любить я раньше не умел И в этом даже не нуждался И ничего я не хотел, Пока с тобой не повстречался.

Твой нежный взгляд согрел мне душу Ты сердца лёд мой растопила Мне быть с тобою очень нужно Ты моё сердце покорила!

***

Ты самая красивая

Ты знаешь, что ты самая красивая, Что я одну тебя боготворю? Я так хочу, чтоб ты была счастливая! Поверь, я это честно говорю.

Пусть много тех, кто мог бы быть со мною И ласковым, и нежным, и любить, Но я хочу быть только лишь с тобою, Одну тебя хочу боготворить!

Одну тебя хочу назвать женою, Одну тебя – ласкать и целовать, Твоею любоваться красотою И «ласточкой моею» называть!

Одной тобой хотел бы я гордиться: Ты лучше всех и нет тебя милей, И лишь с тобой я не хочу проститься До самых до последних своих дней!

***

Ты — моё сокровище

Ты — моё сокровище, Ты — любовь моя, И в тебя влюбляюсь Ежедневно я!

Я тебя, прекрасную, Нежно обниму, Поцелую ласково, На руки возьму!

Одарю любовью, Одарю цветами, Пусть они украсят Дом твой лепестками!

А ещё подарками Щедро одарю, Потому что, солнышко, Я тебя люблю!

***

Люблю только тебя

Люблю я ту, которая красива! Люблю я ту, которая умна! И свет, и радость в этом мире Даёт лишь девушка одна!

И каждый миг, и каждую секунду в часе Готов твердить я только для неё: "Малыш мой, самый нежный, самый ласковый! ЛЮБЛЮ ТЕБЯ, И БОЛЬШЕ НИКОГО!"

***

Прикольное признание в любви девушке

Заявляю откровенно: Без тебя умру мгновенно, Что за счастье без тебя? Без надежды, не любя?

Без тебя невкусно кушать, Анекдоты грустно слушать, Без тебя неинтересно И тоскливо повсеместно,

Я люблю тебя, клянусь, От любви не отступлюсь, За неё сражаться буду С кем угодно и повсюду!

Будь подругой мне навечно, Доброй, милой и сердечной!

***

Любовный стишок грозной девушке

"Люблю грозу. ..", — писал поэт. Грозы грознее тебя нет. Метаешь молний ты разряды, Ни в чём не знаешь ты преграды.

И, как стихия, ты опасна, Но, как богиня, ты прекрасна, И я судьбу благодарю, Что лишь одну тебя люблю!

***

Я люблю тебя, милая

Я люблю тебя, милая, нежно — Как прекрасный бутон лепестков. И любовь моя безмятежна — Океан недосказанных слов.

Я люблю тебя, слышишь, родная, Больше жизни и больше себя. И что делать теперь — я не знаю: Ключ от сердца вручаю, любя!

***

Люблю! И сказано всё этим!

Люблю! И сказано всё этим! И благодарен я судьбе За то, что есть ты на планете, За то, что счастье даришь мне.

Ты лучше всех, я точно знаю, Мой самый главный человек! Тебя целую, обнимаю И быть хочу с тобой навек!

***

Признание в любви одной лишь девушке на свете

Пишу признание в любви Одной лишь девушке на свете. Ей скоро подарю цветы И прочитаю строки эти.

Ведь эти строки о любви, Написаны с душой, от сердца, Там раскрываются мечты, И всё становится на место.

И вот я ей дарю цветы, Не торопясь, читаю строки: Я признаюсь тебе в любви: Люблю тебя, мой Ангелочек!

***

У меня убежало сердечко

У меня из груди убежало сердечко, Побежал я за ним, а оно — за крылечко. Если кто-то к тебе постучится внезапно — Это сердце моё! Ты впусти его, ладно?

***

Меня ты любишь или нет?

Весь мир в тот час перевернулся, Когда увидел я тебя, Во мне любви огонь проснулся И закружилась голова...

Ты так изящна, грациозна, Улыбкой милой даришь свет. Настроен очень я серьёзно Меня ты любишь или нет?

***

Ведь я люблю тебя...

Зачем ведешь себя надменно? Ты видишь - я огнем горю! И так сгорю я непременно, Ведь я люблю тебя, люблю!

Зачем страдать зря заставляешь? Побудь ещё со мной, молю. . Ведь ты сама прекрасно знаешь, Что я люблю тебя, люблю!

Что для тебя я должен сделать, Чтоб доказать любовь свою? Тобой живу, в тебя я верю, Ведь я люблю тебя, люблю!

***

Признание в любви прекрасной девушке

Ты - девушка прекрасней И лучше всех на свете, Луч солнца в небе ясный - Напомнит что о лете.

Тебе хочу признаться Я, не скрывая слов, Что чувствую огромную, Горячую любовь!

***

О, как же я тебя люблю!

О, как же я тебя люблю! Ты завладела мной всецело. Я плохо ем, и плохо сплю, Ты держишь сердце под прицелом.

Скорей хочу тебя обнять, Погладить нежною ладонью. И никуда не отпускать, И окружить своей любовью!

***

Мною ты играешь

Как хочешь, мною ты играешь: То ласки прелесть обещаешь, То резким словом ранишь метко. Моя принцесса, ты кокетка!

Однажды так, сама не веря, Во мне легко разбудишь зверя. Зачем же, спросишь, все терплю? Да просто я тебя люблю!

***

Я влюблён

Изящно-гибкая походка Тончайшей грации полна! В твоих глазах, моя красотка, Страстей нешуточных волна!

В объятьях встретимся - и разум Пьянящим чувством окрылён! Как сильно я к тебе привязан! Как крепко я в тебя влюблён!

***

Моя мечта

Глаз на тебя поднять не смею — Ты ослепительней других. Тебя забыть я не сумею До окончанья дней своих.

Ты - лучик солнечный рассвета, Умытые росой цветы... Моим признаньем без ответа, Моей мечтою стала ты!

***

Хочу в любви тебе признаться

В душе моей живет весна, Пускай другое время года Сегодня вижу из окна,- Но в сердце майская погода.

И в этом есть твоя вина, Не буду в этот день стесняться: Скажу, - ты очень мне нужна! Хочу в любви тебе признаться!

***

Ты одна в моей судьбе

Ты немыслимо прекрасна, Ты и есть моя любовь! И с тобою жизнь так страстна Повторяю вновь и вновь.

Дни, как чудные мгновенья, С наслажденьем таю я. Ты, как будто, изумленье Так красива для меня!

Что с тобою засыпая, И прижав тебя к себе... Ты одна, я точно знаю, Ты одна в моей судьбе!

***

Ты мой ангел

Ты мой ангел самый нежный, Белокрылая моя, Ты теперь моя надежда, Ты теперь моя судьба.

Улыбнись и я открою, Сердце настежь отворю. Будь всегда моей звездою, Я тебя боготворю.

Хочешь, буду самым смелым, Самым сильным для тебя? Снегом белым, ярко белым, Кружит нас зима любя

Если хочешь на колени Встану я к твоим ногам. За тебя, мое затменье Всё на свете я отдам.

Ты мой ангел самый добрый, Самый ласковый, родной, Самый любящий и скромный, Самый-самый дорогой.

За секунду, за мгновенье, Счастлив стал, и ты моя Навсегда, моё затменье, Я люблю, люблю тебя!

***

В любви признаться я мечтаю

Непросто мне слова сказать, Тебе я строчки посвящаю, Уже давно, чего скрывать, В любви признаться я мечтаю

Красивой девушке такой, Как ты – прекраснее не встретить, Секрет тебе открою свой – Ты просто лучше всех на свете!

***

Когда в душе щебечут птицы

Когда в душе щебечут птицы, Не умолкая ни на миг, Когда твой образ милый снится И представляется твой лик,

Когда считаю дни, минуты До встречи радужной с тобой, Когда в бреду томлюсь как будто Или в пучине роковой,

Я горд и счастлив невозможно, За счастье жизнь отдам свою! Ведь я так пылко, безнадежно Так упоительно люблю!

***

Я люблю тебя, родная

Я люблю тебя, родная, Ты желанная моя. Сердцу очень дорогая, И душою ты нежна.

Без тебя и дни, и ночи — Словно долгие года. Пусть судьба мне напророчит Быть с тобою навсегда.

***

Я хочу...

Я хочу быть с тобой откровенным. Я хочу для тебя всё раскрыть. Я хочу для тебя быть Вселенной. Я хочу для тебя просто быть.

Я хочу быть наградой, отрадой, Райским островом средь суеты. Будешь счастлива – мне больше не надо. Буду плакать, когда плачешь ты.

Я хочу быть твоим отраженьем, Речкой быть с твоего родника. Я хочу быть творцом и твореньем, Музой быть для тебя на века.

Я хочу быть с тобой настоящим. Я хочу для тебя просто быть Удивительным, страстным, манящим. Я хочу тебя просто любить.

Просто знать, что ты близко, ты рядом. Просто чувствовать каждый твой вдох. Вечной нежности быть водопадом. Ты – Вселенная. Ты – мой Бог.

***

Я себя не узнаю

Всю последнюю неделю Я себя не узнаю: Щёки сильно похудели, Мало ем и плохо сплю.

Скучно, пусто как-то дома, Телевизор не к душе. Это верные симптомы, Что влюбился я уже!

***

Смотрите также: Признания в любви Девушке   Женщине   Жене   Аудио для неё   Женские имена Парню   Мужчине   Мужу   Аудио для него   Мужские имена
Открытки для любимой девушки

Признание в любви девушке своими словами

Когда речь идет о выражении чувств самому дорогому человеку на свете, очень важно тщательно подобрать каждое слово. Ведь слова в данном аспекте выполняют не только функциональную, но и эмоциональную функцию. От того, какие именно фразы будут подобраны в признании личных чувств, каким образом построена речь, зависит главное – удастся ли коснуться частицы души второй половинки. Предлагаем вашему вниманию лучшие варианты признаний для желающих найти отклик по-настоящему незабываемо.

Красивые признания в любви девушке своими словами в прозе

  1. Как же не хочется говорить в такие моменты высокопарных фраз… Но до встречи с тобой, любимая, моя жизнь была похожа на бесцельное существование. Словно затерявшийся в море корабль, я плыл по течению, не зная, что будет дальше. До тех пор, пока не увидел в туманной дали маленький прекрасный огонечек. Ты стала моим маяком по жизни, светочем света, добра и чистоты – их так не хватает в мире. Спасибо за то, что ты есть. Мой свет, моя цель, моя жизнь, которую я бесконечно люблю…
  2. Говорят, нет в жизни прекрасней мгновения, чем восход солнца. Говорят, нет ничего красивее бушующих в море неудержимых волн. Говорят, нет лучше явления, чем непосредственное очарование природы. Могу сказать только одно: так считают лишь те, кто не встречал на жизненном пути самой прекрасной девушки на свете. Девушки, один внешний облик которой заставляет мое сердце – нет, не стучать в бешеном восхищении. Замирать от восторга, в нетерпеливом ожидании одного-единственного слова, одного нежнейшего взгляда. Я люблю тебя…
  3. Когда мне раньше говорили, что в жизни каждого человека важен какой-то смысл, я просто удивлялся про себя. Смысл? Разве сама жизнь – не есть цель? Но с тех пор, как появилась ты, я понял, что могу, действительно умею, превратить свое существование в короткое и такое простое слово: ЛЮБОВЬ. И это любовь к тебе. Она сильнее меня, готовая свергнуть на пути самые немыслимые препятствия, пройти любые невероятные испытания. Даже погибнув, она снова воскреснет, если рядом будешь ты.

Признания словами «чтобы за душу взяло на расстоянии»

  1. Моя драгоценная, моя единственная, моя любимая Вселенная… Из семи миллиардов человек на нашей огромной планете, большая часть из которых девушки, я встретил именно тебя – самое прекрасное и чистое создание на свете. В минуты, когда мы далеко друг от друга, мне не хватает моей самой лучшей частички души, самой светлой и безоблачной половинки. Ежеминутно я прошу высшие силы, которые позволили нам встретиться, дать мне сил стать достойным тебя, чтобы я смог превратить мою звездочку в самую счастливую на свете.
  2. Я смотрю на яркую утреннюю звезду – и вижу тебя, с нетерпением ожидая встречи. В каждой девушке, лишь отдаленно похожей, я с трепетом ищу знакомые черты – но, увы, ни одна из них не может сравниться с красотой твоих ласковых черт. Я смотрю на синюю небесную гладь – и вижу твои огромные глаза-омуты: влекущие, таинственные, загадочные. В лучах приветливого солнышка я чувствую нежность твоих прикосновений, а в легком шелесте ветерка – милый шепот твоего причудливого голоса. Любя тебя, я способен любить весь мир. Такой же уникальный и неповторимый, как твоя красота.
  3. А ты помнишь минуты нашей первой встречи, помнишь мельчайшие секундочки? Я – нет, потому что уже тогда вожделел перед совершенством, посланным мне судьбой. Сегодня я просто люблю, словно самый счастливый на свете. Словно больше ничего значимого не существует в мире, кроме тебя. Я хочу выпивать тебя каждый день без остатка, словно изысканное дорогое вино. Я хочу впитывать тебя, словно жизненно необходимый воздух, каждой клеточкой моего тела. Я просто хочу любить тебя всегда, даже на расстоянии. Позволишь ли эту маленькую роскошь человеку, который, быть может, этого не достоин?

Любовные «признания до слез» (короткие и длинные)

  1. С тех пор, как я живу всего тремя словами из миллиарда возможных – «Я люблю тебя» – мне ничего не нужно. Ни ветер, лениво колышущий занавеску поутру, ни солнце, вдруг скрывшееся за грозовой тучей, ни долгожданный дождь после длительной засухи. Я вижу перед собой только яркие краски, едва улавливая рядом твое счастливое дыхание. А если нет его здесь, то моя душа вмиг устремляется к тебе, иногда ошибаясь в дороге. Она ранится и разбивается, ошибается и снова встает. Но ей не больно, ведь она любит и живет для тебя.
  2. На подстреленную внезапным выстрелом птицу похоже мое измученное сердце, с нетерпением ожидающее взаимности. Оно летит навстречу неизведанному, будто на крыльях. Любимая, не ломай их, пожалуйста, ведь они так же чисты и светлы, как мои чувства.
  3. Каждую минуту разлуки я ловлю себя на мысли, что мне не хватает части тебя. Мне не хватает тебя всей: ласки и грубости, нежности и безудержности, неуемности и спокойствия. Мне до дрожи не хватает твоего голоса, который способен и убить, и воскресить. Я люблю тебя, мой спасительный круг и мой зыбкий омут.
  4. Я никогда раньше не задумывался над тем, что все случайности в мире – не просто так сложившиеся обстоятельства. Я столько времени бесконечно искал и бесцельно бродил по свету в поисках непонятного идеала. Меня предавали и покидали, мимолетно были в моей жизни, а потом уходили, оставляя в одиночестве. И вот наступил день, когда появилась ты. Словно из эпизода киноленты, словно из той самой мечты, в которую уже не верил. Как там говорят: это судьба? Я счастлив, что она именно такая, ведь страшно становится от мысли, что мы просто могли не встретиться, а я мог никогда не полюбить.

Как красиво признаться девушке в СМС? Примеры

  1. Каждая моя мысль – о тебе. В трудные минуты печали и грусти, моя любовь держит силой единственной нити – предстоящей встречи. А в мгновения радости я становлюсь еще счастливее, потому что нет выше счастья, чем просто быть с тобой.
  2. Многие считают, что любовь портит людей, превращая их в глупых слепцов. Мое же чувство дарит мне суперсилу – стремление к идеалу, мечте, солнцу. Я достиг самой важной вершины, ведь я уже люблю тебя.
  3. Моя драгоценность, когда ты не рядом, я с нетерпением жду ночи: чтобы уснуть и встретиться с тобой во сне. Я расскажу тебе там миллионы волшебных сказок о самом дорогом на свете – любви к тебе…
  4. Мое чувство похоже на теплое солнышко. Утром оно просыпается и светит, в любую погоду, даже когда его не видно. А веером превращается в путеводную звезду для затерявшегося путника. Ты мой глоток чистой воды в пустыне, без которого не проживу и дня.
  5. А ты знаешь, любимая, сколько на небе звезд? Много? Столько, сколько раз я хочу сказать, что люблю тебя. Знаешь, сколько на нашей огромной планете бесконечно больших морей и крохотных речушек? Столько же, сколько раз в сутки я хочу видеть тебя…
  6. Моя любовь – это моя душа. А моя душа – изысканная редкая скрипка, играющая сердцем лишь одну мелодию. Мелодию чувства. Я никогда не спутаю ее ни с одной нотой мира, ведь дышу только для тебя, любимая.
  7. Мы с тобой – это пара птиц, которой для полета не хватит места в самых огромных и безбрежных небесах. Наша любовь – это звездный свет, который может согреть миллионы галактик искренним теплом. Мы – вечные планеты на одной орбите движения. Так будет всегда, потому что моя любовь к тебе бесконечна, как Вселенная.

Смешные и прикольные

  1. Милая моя, я так сильно тебя люблю, что готов всю жизнь носить тебя на руках. Даже если ты будешь сидеть вечно на моей шее, шаловливо свесив свои стройные, прекрасные ножки. Я готов нести бесценный груз своей любви до тех пор, пока у меня не сломается шея! Но даже тогда я поползу, волоча тебя на спине. Любовь она такая…
  2. Если ты обернешься самой неизвестной загадкой – я готов превратиться в Менделеева, чтобы открыть новый 119-й элемент в периодической системе элементов. Если ты сыграешь по-новому музыку, я стану лучшим композитором, чтобы составить достойный аккомпанемент. Если ты захочешь нарисовать картину, я буду твоим художником. Я превращусь в любого, кто сможет разгадать все твои тайны, ведь я тебя люблю.
  3. Я люблю тебя, как мышка сырок, как лошадка сахарок, как курочка – зернышко, а кошечка «вискас». Я тебя люблю больше самых лучших «вкусняшек» мира!
  4. Любимая, ты выгодна для меня во всех отношениях. Без тебя я теряю аппетит и совсем ничего не ем: так здорово удается экономить на продуктах. Более того, если тебя нет рядом, я совсем не сплю, поэтому чтобы не терять времени зря, работаю даже ночью. Ты золотце мое драгоценное. С тобой я наконец-то избавлюсь от лишних килограммов и стану миллионером!

Frontiers | Возраст, пол и период полового созревания влияют на развитие распознавания эмоций лица

Введение

Лица имеют непревзойденное значение для человеческого социального взаимодействия. Лица не только предоставляют нам визуальную информацию, которая позволяет нам определить пол, возраст, степень знакомства и личность человека, мы также используем лица для сбора информации о том, что другие люди могут думать или чувствовать. Анализ и интерпретация выражений эмоций на лице необходимы для того, чтобы мы могли надлежащим образом изменять наши социальные взаимодействия. За десятилетия, прошедшие с 1970-х годов, социальные и психологические исследования установили универсальность шести основных выражений эмоций на лице (Ekman and Friesen, 1971). Младенцы очень раннего возраста могут различать некоторые, но не все выражения эмоций на лице (Serrano et al., 1992; Peltola et al., 2008), и способность распознавать эмоции лица нарушается при многочисленных психологических расстройствах (Fairchild et al., 2009; Eussen et al., 2015; Evers et al., 2015; Maat et al., 2015; Mancuso et al., 2015; Taylor et al., 2015). Однако наши знания о развитии этой способности в детстве и, в частности, в подростковом возрасте на удивление скудны. Это исследование направлено на изучение количественных и качественных изменений в точности распознавания эмоций лица за этот период развития.

Было высказано предположение, что к 6 годам обычно развивающиеся дети относительно точно распознают несколько выражений эмоций на лице (Izard, 1971), при этом некоторые исследования предполагают, что почти взрослые уровни распознавания достигаются до подросткового возраста (Tremblay et al. al., 2001; Роджер и др., 2015). Другие исследования, однако, показывают, что в детстве возникают трудности с распознаванием выражений страха, сохраняющиеся в подростковом возрасте (Baird et al., 1999; Lenti et al., 1999). Как отмечается в обзоре Herba и Phillips (2004), на сегодняшний день нет исследований, в которых изучалась бы траектория развития распознавания эмоций в детстве и подростковом возрасте. Хотя в настоящее время существует несколько отчетов, посвященных этому возрастному диапазону, используемые методологии отличаются от простой парадигмы распознавания эмоций (Thomas et al., 2007; Rodger et al., 2015), и в большинстве исследований основное внимание уделяется периоду раннего детства, а немногие из них даже рассматривают детей в возрасте 8–11 лет (Gao and Maurer, 2010; Mancini et al., 2013 - заметные исключения).

Гао и Маурер (2010) использовали парадигму, которая манипулировала интенсивностью выражения лица, сравнивая группы детей в возрасте 5, 7 и 10 лет с группой взрослых. Дети выбрали соответствующую эмоцию из четырех в двух отдельных наборах (нейтральный, счастливый, удивленный, испуганный; или нейтральный, грустный, сердитый, отвращенный).Интенсивность отображаемых эмоций варьировалась от 10 до 100%, при этом рассчитывался порог распознавания эмоций. Чувствительность к счастливым выражениям лица была на уровне взрослых у детей в возрасте до 5 лет, но для других эмоций наблюдалось некоторое повышение чувствительности между самыми маленькими детьми и взрослыми. Это поднимает некоторые интересные вопросы относительно развития распознавания эмоций, в том числе: «очевидны ли улучшения в подростковом возрасте?» (Не было участников в возрасте от 10 лет до взрослого возраста) и «как бы выглядели результаты, если бы участники имели шесть основных эмоций на выбор? »Этот последний пункт может иметь особое отношение к результатам, поскольку Гао и Маурер (2010) сообщают о почти максимальном уровне точности распознавания эмоций, когда интенсивность достигает примерно 50%, даже у самых молодых зрителей. Такие уровни достигаются только для счастья, когда требования задачи требуют от участников выбора между 6 ярлыками эмоций (Lawrence et al., 2003b).

Более недавнее исследование (Mancini et al., 2013) включало парадигму, в которой участникам (в возрасте от 8 до 11 лет) предлагалось выбирать между шестью основными эмоциями вместе с нейтральными для каждого показанного лица. Точность распознавания повысилась в этот период среднего детства, за исключением счастливых лиц (по данным Gao and Maurer, 2010). Наибольший возрастной рост отмечен для нейтральных и грустных лиц.Используя сложную парадигму для оценки порога восприятия для обнаружения различных эмоциональных выражений, Rodger et al. (2015) обнаружили, что чувствительность к эмоциональным выражениям увеличивалась с 5 лет до взрослой жизни для всех выражений, кроме выражений счастья и страха. Казалось бы, маленькие дети обладали взрослой чувствительностью для определения счастья и страха на лицах. Стабильность распознавания счастья в этом возрастном диапазоне и тот факт, что мы чувствительны к этой эмоции с раннего возраста, согласуются с выводами Mancini et al. (2013).

Непосредственно глядя на распознавание эмоций в позднем детстве (7–13 лет), подростковом возрасте (14–18 лет) и зрелом возрасте (25–57 лет), Thomas et al. (2007) обнаружили, что у взрослых повышена чувствительность к незначительным изменениям в эмоциональном выражении по сравнению с более молодыми возрастными группами. В этом исследовании лица менялись между выражениями гнева, страха и нейтралитета, сообщая о линейных тенденциях в чувствительности к изменениям на всех трех этапах жизни. Примечательно, что для выражений лица, трансформированных между нейтральным и гневным, была выявлена ​​квадратичная тенденция, при которой чувствительность к гневу была эквивалентной у детей старшего возраста и подростков, но показывала заметное увеличение между подростковым и взрослым возрастом.Неизвестно, будут ли другие базовые эмоции (не рассмотренные в этом исследовании) также развиваться в подростковом возрасте.

Из приведенных выше исследований мы видим предложения по улучшению распознавания лицевых эмоций в детстве и подростковом возрасте. Однако разные методологии и используемые возрастные группы, а также различные включенные эмоции затрудняют всестороннее понимание количественных и качественных изменений в распознавании эмоций в этот период жизни.Настоящее исследование направлено на систематическую оценку точности распознавания шести основных эмоциональных выражений в детстве и подростковом возрасте. Основная цель настоящего исследования состояла в том, чтобы изучить траекторию развития явного распознавания эмоций лица у большой выборки детей и подростков, разделенных на большие годовые категории, с использованием оригинальных фотографий из журнала Ekman-Friesen Pictures of Facial Affect (Ekman and Friesen , 1976).

Тест на аффект Экмана-Фризена «Картинки на лице» (Ekman and Friesen, 1976) использовался в сотнях исследований на протяжении многих десятилетий для оценки способности распознавать шесть основных эмоций в выражениях лица; счастье, печаль, страх, удивление, отвращение и гнев.Тест состоит из выбора, какая из этих шести эмоций лучше всего представлена ​​каждой из серии фотографий. Десять изображений каждой эмоции (всего 60 изображений) показаны в случайном порядке, и используется смесь мужских и женских изображений. Было показано, что тест имеет хорошую надежность (Ekman and Friesen, 1976; Frank and Stennett, 2001), а также применим для использования с разными возрастными группами, от маленьких детей (Uljarevic and Hamilton, 2013) до пожилых людей ( Calder et al., 2003). Этот тест не только расширил наши академические представления о распознавании эмоций, но также используется в клинических и образовательных учреждениях для оценки способности распознавать эмоции у детей с нарушениями развития и детей с особыми образовательными потребностями.

В целом, когда распознавание эмоций оценивается у взрослых пациентов, способность пациента распознавать выражения лица сравнивается со стандартизированными взрослыми нормами для таких тестов, но это невозможно для детей, поскольку детских норм не существует. Хотя в последние годы были разработаны и другие тесты (включая использование морфированных лиц и лиц с короткими волосами), очень часто в клинических и образовательных ситуациях и для исследований с этими группами эти оригинальные лица Экмана используются в качестве инструмента оценки (Unoka et al. al., 2011; Канталупо и др., 2013; Коллин и др., 2013; Демирель и др., 2014; Gomez-Ibanez et al., 2014). Существуют разные достоинства использования разных тестов на распознавание эмоций. В этом исследовании было выбрано использование базового набора лиц из-за его экологической значимости, а также для того, чтобы полученные нормативные данные могли быть полезны клиническим и педагогическим психологам, использующим исходную версию задачи.

Несколько детских расстройств психического развития влияют на способность распознавать выражения лица.Дети с аутизмом и синдромом Аспергера испытывают трудности с распознаванием мимики (например, Hobson et al., 1988; Howard et al., 2000; Sachse et al., 2014; Taylor et al., 2015). Сообщалось также, что у детей с психопатическими наклонностями проявляются избирательные нарушения в распознавании грустных и пугающих выражений эмоций на лице (Stevens et al., 2001), которые могут распространяться на другие эмоции (Dawel et al., 2012). Отсутствие систематически собираемых нормативных данных о способности типично развивающихся детей распознавать выражения лиц затрудняет наше понимание природы и серьезности таких недостатков. Правильная интерпретация предполагаемых нарушений в детстве требует понимания нормального диапазона способностей в любом конкретном возрасте, и одной из целей настоящего исследования было установить такие нормы для детей школьного возраста. Недавно разработанный тест на распознавание лица для детей [Кембриджский тест на память лица для детей (CFMT-C)] представляет нормы для детей от 5 до 12 лет, демонстрирует улучшение развития за этот период и способен обнаруживать дефицит памяти на распознавание лиц. у детей с аутизмом (Croydon et al., 2014). Есть надежда, что нормы для задания на распознавание эмоций могут быть столь же успешными в выявлении дефицитов у детей с атипичным развитием. Чтобы понять нормативные данные о развитии как качественно, так и количественно, настоящее исследование направлено на изучение влияния IQ, пола и полового созревания на способность распознавать эмоции.

Связана ли способность распознавать эмоции по выражению лица с IQ? Было обнаружено, что у детей с расстройствами аутистического спектра и детей с психиатрическим контролем вербальная память и Performance IQ предсказывают способность распознавания эмоций (Buitelaar et al. , 1999). Предыдущее исследование нашей группы показало, что в этой же выборке детей способность распознавания памяти для определения лица положительно и значимо коррелировала с общими когнитивными способностями (Lawrence et al., 2008). Другой целью исследования было оценить взаимосвязь между распознаванием эмоций и IQ у типично развивающихся детей.

Оба пола способны распознавать выражения эмоций на лице, и многие исследования показали, что мужчины и женщины на одинаковом уровне выполняют широкий спектр задач по распознаванию эмоций (Hall and Matsumoto, 2004).Однако когда сообщается о различиях, они обычно демонстрируют женское преимущество, поскольку женщины являются более точными декодерами, чем мужчины (Hall, 1978; Hall et al., 1999). Одно исследование, например, показало, что женщины чаще правильно классифицируют выражения лица, а мужчины с большей вероятностью испытывают трудности с различением одной эмоции от другой (Thayer and Johnsen, 2000). Этот вывод справедлив как для основных эмоциональных выражений (Hall, 1978; McClure, 2000; Montagne et al. , 2005; Biele and Grabowska, 2006; Mancini et al., 2013) и для более сложных эмоциональных и психических состояний (Baron-Cohen et al., 1997; Alaerts et al., 2011). Кроме того, сообщалось, что мужчины и женщины демонстрируют отличительные паттерны активации в нейронных областях, участвующих в обработке выражений эмоций на лице, включая миндалевидное тело и префронтальную кору (Killgore et al., 2001), что указывает на возможность различных основных механизмов обработки их.

Что касается конкретно детей, Thomas et al. (2007) не сообщили об отсутствии половых различий в чувствительности к выражению страха и гнева на лице, в то время как другие исследования показали постоянное преимущество женщин в позднем детстве в распознавании эмоций лица (Montirosso et al., 2010). Вполне вероятно, что любые существующие различия могут быть неуловимыми: исследования показывают, что развитие печали и отвращения в детстве проявляется в зависимости от пола (Mancini et al., 2013) при отсутствии различий в конечных уровнях способностей у самых старших протестированных детей. Неизвестно, что происходит с этими тенденциями развития в подростковом возрасте. Не во всех исследованиях распознавания эмоций в детстве изучались половые различия (например, Gao and Maurer, 2010), и эта область, несомненно, выиграет от более глубокого исследования с большой выборкой в ​​детском и подростковом периоде.Одной из целей настоящего исследования было проверить гендерные различия в развитии нашей способности распознавать различные выражения эмоций на лице в детстве и подростковом возрасте.

Учитывая, что точность распознавания, даже у маленьких детей, относительно хорошая, необходимо рассмотреть вопрос о том, есть ли качественные изменения в развитии распознавания мимики в детстве и подростковом возрасте и, если да, могут ли сами эти изменения повлиять на точность распознавания .В очень проницательном обзоре, посвященном взаимодействию между распознаванием лиц, подростковым возрастом и поведенческим развитием, предполагается, что по мере того, как подростки переориентируются с родителей на своих сверстников, наблюдается повышенное стремление к принятию со стороны сверстников и повышенная чувствительность к их оценке (Scherf и др. , 2012). Это может привести к качественным изменениям в типе информации, извлекаемой из лиц, с большим акцентом, чем прежде, на оценке привлекательности и социального статуса, вместе, возможно, с большей чувствительностью к проявлениям негативной оценки коллег.Scherf et al. (2012) предполагают, что в результате изменения способа использования лицевой информации в этот период жизни возникнут различия в развитии способностей к обработке лиц. Это представление подтверждается тем фактом, что оценки привлекательности лиц претерпевают как количественные, так и качественные изменения в позднем детстве и раннем подростковом возрасте (Cooper et al., 2006; Saxton et al., 2006). Было высказано предположение, что предвзятость распознавания лиц по отношению к собственному возрасту, отражающая превосходные способности распознавания лиц того же возраста, что и зритель, может возникать в результате социальной переориентации на сверстников в этот период развития (Scherf et al., 2012).

Возможно ли, что гормональные всплески, связанные с половым созреванием, могут повлиять на развитие нашей способности распознавать выражения эмоций на лице? Есть данные, позволяющие предположить, что гормональные колебания во время менструального цикла влияют на точность распознавания страха у женщин (Pearson and Lewis, 2005) и что на способность распознавания эмоций могут влиять гормональные изменения на поздних сроках беременности (Pearson et al. , 2009). Дополнительные доказательства того, что гормоны могут влиять на способность распознавать эмоции, получены из исследований людей с синдромом Тернера, единственной Х-хромосомой и недостатком эндогенного эстрогена.Исследования нашей группы показали, что эти женщины не могут распознать эмоции и информацию о психическом состоянии более высокого порядка по выражению лица (Lawrence et al., 2003a, b). Более того, уже давно предполагается, что распознавание лица может претерпевать качественные изменения примерно в период полового созревания (Carey and Diamond, 1977; Carey et al., 1980), когда у детей наблюдается ухудшение памяти распознавания лиц в возрасте около 12 лет. лет. Крупномасштабное исследование, проведенное нашей группой с участием почти 500 детей и подростков, наводит на мысль о подобной закономерности, поскольку было обнаружено, что улучшение памяти на распознавание лиц увеличивалось с 6 до 16 лет, но с плато в производительности в середине пубертатный возраст 10–13 лет (Lawrence et al. , 2008). Действительно, как отмечает Mancini et al. (2013) отмечают, что различное гормональное развитие мальчиков и девочек в период полового созревания может влиять на распознавание эмоций, предполагая, что будущие исследования должны стремиться изучить это напрямую. Области в социальном мозге, такие как миндалина, заселены рецепторами тестостерона (Filova et al., 2013), что указывает на возможный механизм, с помощью которого гормональные изменения в период полового созревания могут влиять на способность распознавать эмоции. Мы стремились проверить гипотезу о том, что пубертатное развитие влияет на способность распознавать лицевые эмоции.Это было сделано в исследовательском порядке с использованием подмножества выборки подростков и, как таковое, должно рассматриваться как ориентировочное, а не окончательное.

Целями настоящего исследования были: во-первых, оценить траекторию развития распознавания лицевых эмоций у детей школьного возраста и установить нормы и тенденции развития этих способностей; во-вторых, чтобы установить, коррелирует ли общая когнитивная способность (IQ) с общей точностью распознавания эмоций; в-третьих, изучить гендерные различия в этих способностях; и, наконец, оценить, связано ли половое развитие с точностью распознавания эмоций.

Материалы и методы

Участников

Четыреста семьдесят восемь участников были набраны из шести начальных школ (возраст 6–11 лет) и восьми средних школ (возраст 11–16 лет) в районе Лондона, Великобритания. В каждую годичную возрастную группу набирали 20–25 мужчин и 20–25 женщин. Полная разбивка по полу и возрастным группам представлена ​​в Таблице 1. Школы были отобраны на основе того, что уровни успеваемости учащихся, оцениваемые на национальном уровне (результаты основных этапов тестирования), находились в пределах среднего диапазона.Родители дали информированное согласие на участие своего ребенка в исследовании. Дети исключались из тестирования, если у них были неврологические или психологические трудности.

ТАБЛИЦА 1. Показатели точности распознавания эмоций в% для теста Экмана-Фризена лицевого аффекта в зависимости от возрастной группы и пола.

Большинство участников были белыми европеоидами ( n = 333, 69,67%). Из остальных 77 (16,19%) назвали себя африканцами / карибами, 34 (7.11%) индейцев / пакистанцев, 20 (4,18%) азиатов и 14 (2,93%) назвали себя «другими», как правило, представителями смешанной этнической принадлежности.

В любом возрасте словарный запас и матричное мышление t баллов и полномасштабный IQ находились в пределах среднего диапазона как для мальчиков, так и для девочек. Средние значения IQ варьировались от 94,2 до 106,8. Независимая выборка t -тесты не выявили существенных различий между мальчиками и девочками в любом возрасте. Общий средний показатель IQ для мужчин составил 99,73 (стандартное отклонение 12,12, диапазон 74–139) и 98.21 (стандартное отклонение 13,26, диапазон 55–139) для женщин. Средний словарный запас t - балл для мужчин составил 49,47 (СО 9,00, диапазон 26–76), а для женщин 48,48 (СО 9,52, диапазон 20–73). Среднее значение матрицы мышления t - балл для мужчин составил 49,91 (стандартное отклонение 8,82, диапазон 21–72), а для женщин - 48,76 (стандартное отклонение 9,78, диапазон 20–77).

Информация о пубертатном статусе была доступна для ограниченного набора участников. Анализ пубертатного статуса как IV был проведен на 173 участниках в возрасте старше 11 лет.

Описание задач

Распознавание эмоций на лице

Для этого исследования была разработана компьютеризированная версия теста Экмана-Фризена «Картины лицевого аффекта» (Экман и Фризен, 1976). 60 изображений лица без кадра (по 10 каждой эмоции) были представлены индивидуально на мониторе компьютера (см. Рисунок 1). От участников требовалось щелкнуть мышью по ярлыку эмоции (счастливый, грустный, сердитый, испуганный, отвращенный и удивленный - представленные в этом стандартизированном порядке), который лучше всего описывает то, что, по их мнению, чувствует человек.Изображения были представлены в виде единого блока, в котором смешаны пол и эмоции. У всех детей была проверена способность читать эмоциональные ярлыки и реагировать щелчком мыши. Трое детей не могли этого сделать, и в этих случаях экспериментатор давал словесные ответы и щелкал мышью. Лица оставались на экране, пока не был дан ответ.

РИСУНОК 1. Примеры изображений лицевого аффекта Экмана-Фризена, используемых в компьютерном задании.

Сокращенная шкала интеллекта Векслера (WASI)

Два субтеста, вербальный и исполнительский, проводились в соответствии со стандартными процедурами (Wechsler, 1999). t - баллы по субшкалам, подтестам «Словарь» и «Матричное мышление», и рассчитывалась оценка IQ для каждого человека.

Шкала полового развития (PDS; Petersen et al., 1988)

PDS считается надежным показателем полового развития. Стандартизация этой анкеты самооценки показала, что корреляция между оценками интервью и оценками анкеты имела медианную корреляцию 0,7 (Petersen et al., 1988). Было дано этическое разрешение на использование анкеты для детей среднего школьного возраста (возраст 11–16 лет), но не для детей начальной школы (6–11 лет).16 детей предпочли не заполнять анкету или предоставили недостаточную информацию. Полные данные получены по 206 детям. Согласно критериям оценки, дети были разделены на пре-пубертатные, начально-пубертатные, среднепубертатные, продвинутые-пубертатные или постпубертатные. Из-за ограниченного диапазона оцениваемых возрастов очень немногие дети попадали в категорию допубертатных ( n = 4), начинающих пубертатных ( n = 22) или постпубертатных ( n = 7) категорий. В начальной пубертатной группе большинство участников были мужчинами.Категории с достаточным количеством для использования в окончательном анализе были группой 3 «средний пубертатный» ( n = 73) и группа 4 «продвинутый-пубертатный» ( n = 100).

Результаты

Разработка норм распознавания эмоций

Данные проверены на наличие выбросов. Один участник (8-летний мальчик) был исключен на том основании, что его точность распознавания изображений лицевого аффекта была на уровне случайности (11,67%) и намного ниже, чем следующий самый низкий балл в 40% точности (который был достигнут тремя человек, а еще восемь человек достигли точности от 41 до 45%).

Таблица 1 показывает средние показатели точности в процентах для каждого пола в каждой возрастной группе и каждой категории эмоций. Таким образом, эти данные позволяют сравнивать баллы каждого ребенка или подростка с распределением для этой возрастной группы и пола.

IQ и способности распознавания эмоций на лице

двумерных корреляций Пирсона были рассчитаны для общей оценки эмоций каждого респондента и его IQ. Они выявили значительную взаимосвязь между распознаванием эмоций и IQ ( r = 0.313, n = 474, p <0,0001) по всей выборке, что указывает на то, что тестируемый IQ был фактором точности определения категорий эмоций лица. Затем связь была изучена в каждой возрастной группе с помощью отдельных корреляций. Поскольку было рассчитано 11 корреляций, поправки Бонферрони были применены к уровню значимости (0,05 / 11), установив его на 0,005. После применения этой коррекции значимая взаимосвязь между IQ и распознаванием эмоций сохранялась в возрасте 8 лет ( r = 0. 424, n = 44, p = 0,004), возраст 10 ( r = 0,609, n = 48, p <0,0001), возраст 13 лет ( r = 0,504, n = 44, p <0,0001) и возраст 14 ( r = 0,442, n = 40, p = 0,004). Точность распознавания эмоций значительно коррелирует с общими когнитивными способностями у типично развивающихся детей и подростков; IQ использовался как ковариант во всех последующих анализах.

Траектория развития распознавания эмоций по выражению лица, по полу и возрасту

баллов для отдельных выражений лица подвергали повторному анализу ANOVA. Показатели точности распознавания в процентах для каждой эмоции (счастья, удивления, страха, грусти, отвращения и гнева) были введены как 6 уровней повторного измерения с 11 уровнями возрастной группы (6, 7, 8, 9, 10, 11). , 12, 13, 14, 15 и 16 лет) и два уровня пола (мужской / женский) в качестве межсубъектных факторов и IQ в качестве ковариаты.Были существенные основные эффекты пола [F (1,451) = 24,05, p <0,0001, ηp2 = 0,05] и возраста [ F (10,451) = 18,39, p <0,0001, ηp2 = 0,29], характеризуемого значительным взаимодействием между эмоцией и возрастной группой [ F (50,2255) = 7,74, p <0,0001, ηp2 = 0,15] и значительным взаимодействием между эмоцией и полом [ F ( 50,2255) = 2,30, р = 0. 04, ηp2 = 0,005). Как видно из рисунка 2, точность распознавания эмоций повышалась с возрастом, причем женщины превосходили мужчин во всех возрастах.

РИСУНОК 2. Линейный график, изображающий возрастные тенденции средних общих показателей точности распознавания эмоций для мальчиков и девочек в возрасте от 6 до 16 лет . Планки погрешностей отображают 95% доверительный интервал.

Точность распознавания для каждой эмоции затем проверялась с использованием отдельных одномерных дисперсионных анализов для определения источника взаимодействий между эмоцией, возрастной группой и полом.Каждая эмоция вводилась отдельно как зависимая переменная, при этом возрастная группа и пол были фиксированными факторами, а IQ - ковариатой. Возрастная группа в каждом случае подвергалась полиномиальным контрастам, чтобы определить возрастные тенденции в точности распознавания. Различные возрастные тенденции для каждой индивидуальной эмоции с разбивкой по полу показаны на рисунке 3.

РИСУНОК 3. Гистограммы, показывающие среднюю точность распознавания и 95% доверительные интервалы для каждой эмоции в соответствии с возрастом и полом . (A) Страх, (B) отвращение и (C) неожиданное распознавание претерпевают значительные улучшения с возрастом. Для счастья (D) есть небольшое, но значительное линейное улучшение. Как для грусти (E), , так и для гнева (F) , точность распознавания со временем мало меняется.

Счастье

Счастливые лица точно назвали дети всех возрастов. В 6 лет дети могли точно назвать 92% счастливых лиц.Однако был отмечен значительный основной эффект возраста [ F (10,451) = 2,84, p = 0,002, ηp2 = 0,059] с выявленным значительным линейным улучшением с возрастом ( p = 0,001). Женщины достигли значительно более высокого уровня точности, чем мужчины, хотя средняя разница была небольшой [среднее значение для женщин 96,75, стандартное отклонение 6,44; Среднее значение для мужчин 94,86, стандартное отклонение 9,90; F (1,451) = 7,67, p = 0,006, ηp2 = 0,017]. Значимого взаимодействия между полом и возрастом не наблюдалось.

Сюрприз

Возраст оказал значительное влияние на точность распознавания удивленных лиц [ F (10,451) = 11,41, p <0,0001, ηp2 = 0,20]. И мальчики, и девочки показали значительные линейные улучшения с возрастом в способности распознавать выражение лица удивления (разница = 29,89, p <0,0001). Также был выявлен значительный квадратичный тренд (разница = -15,14, p <0,0001). Это отражает линейное улучшение до возраста 10 или 11 лет с последующей асимптотой.Десятилетние дети достигают среднего показателя точности 86,67% для удивленных лиц, что почти идентично уровню точности, достигнутому 16-летними (86,14%). Основное влияние оказал пол: женщины достигли более высоких показателей распознавания, чем мужчины [среднее значение для женщин 82,09, стандартное отклонение 22,21; Среднее значение для мужчин 77,35, стандартное отклонение 26,05; F (1,51) = 9,31, p = 0,002, ηp2 = 0,02].

Страх

Возраст оказал значительное влияние на точность распознавания испуганных лиц [ F (10,451) = 7.16, p <0,0001, ηp2 = 0,14]. Наблюдалась значимая линейная тенденция к повышению точности распознавания испуганных лиц с возрастом (разница = 28,20, p <0,0001). Не было значительных различий в точности в зависимости от пола и взаимодействия между возрастом и полом.

Печаль

Маленькие дети точно распознавали грустные выражения лиц. Ни возрастная группа, ни пол не влияли на способность распознавать грустные лица, и взаимодействие между этими факторами было незначительным.На независимых выборках t -тест не выявило значительных различий в распознавании грустных лиц шестилетними (79,39%) и 16-летними (74,77%; df 91, t = 1,27).

Отвращение

Был значительный главный эффект возраста для распознавания отвращения [ F (10,451) = 21,23, p <0,0001, ηp2 = 0,32] с линейной тенденцией (разница = 54,99, p < 0,0001). Женщины распознавали выражение лица с более выраженным отвращением, чем мужчины [среднее значение для женщин - 58.84, SD 30,50; Среднее значение для мужчин 52,47, стандартное отклонение 29,56; F (1,451) = 13,63, p <0,0001, ηp2 = 0,029). Не было взаимодействия между возрастом и полом.

Гнев

Возраст не влиял на распознавание гневных выражений лица. Независимые выборки t -тест показали, что баллы, полученные шестилетними (76,53%), были аналогичны баллам, полученным 16-летними (77,50%; df 91, t = -0,246, n.s). Для этой способности был обнаружен небольшой гендерный эффект [женское среднее 77.01, SD 17.40; Среднее значение для мужчин 73,31, стандартное отклонение 18,13; F (1,451) = 5,81, p = 0,016, ηp2 = 0,01], но значимого взаимодействия между возрастом и полом не наблюдалось.

Пубертатное развитие и распознавание эмоций

Точность распознавания эмоций была проанализирована для респондентов, которые были классифицированы как находящиеся на стадии среднего или продвинутого полового созревания. Был проведен многомерный ковариационный анализ с каждой из шести эмоций, введенных как зависимые переменные, два уровня пубертатного развития как фиксированный фактор и пол, возрастная группа и IQ как ковариаты.Средняя точность распознавания для каждой эмоции в зависимости от стадии полового созревания показана в Таблице 2. Пубертатное развитие оказало основное влияние на точность распознавания выражений отвращения на лице [ F (1,159) = 7,63, p = 0,006, ηp2 = 0,05) и гнев [ F (1,159) = 4,10, p = 0,04, ηp2 = 0,03], но не оказывает существенного влияния на другие выражения лица. Значимых взаимодействий между половым развитием и полом не наблюдалось.Распознавание выражений гнева и отвращения на лице было значительно более точным в зрелом возрасте, чем в середине полового созревания, после того, как были приняты во внимание эффекты возраста, пола и IQ. Средние значения и 95% доверительные интервалы точности распознавания представлены на рисунках 4 и 5.

ТАБЛИЦА 2. Показатели распознавания эмоций (% точности) по тесту Экмана-Фризена лицевого аффекта в зависимости от стадии полового созревания и пола.

РИСУНОК 4.Средняя точность распознавания и 95% доверительный интервал для выражения отвращения на лице в среднем и позднем периоде полового созревания в соответствии с полом .

РИСУНОК 5. Средняя точность распознавания и 95% доверительный интервал для выражения гнева на лице в среднем и продвинутом периоде полового созревания в зависимости от пола .

Сводная информация об основных эффектах для возраста, пола и полового созревания представлена ​​в таблице 3.

ТАБЛИЦА 3. Обзорная таблица, показывающая основные эффекты, описанные в этом исследовании для отдельных эмоций.

Обсуждение

В этом исследовании устанавливаются детские нормы распознавания шести основных выражений лица с использованием изображений эмоций лица Экмана-Фризена (Ekman and Friesen, 1976). Траектории развития различных эмоций разительно различались. Мы продемонстрировали, что способность распознавать определенные выражения эмоций на лице, включая страх, отвращение и удивление, значительно улучшилась с возрастом в детстве и подростковом возрасте. В то время как для других эмоций, особенно счастья, печали и гнева, уровни распознавания были очень похожи для 6-летних и 16-летних.

Большинство предыдущих исследований было сосредоточено на подмножестве этих эмоций (Thomas et al., 2007) или на части этого периода развития (Gao and Maurer, 2010; Mancini et al., 2013). Мы считаем, что это исследование является уникальным в плане оценки всех шести основных эмоций в возрастных группах до 1 года в большой выборке детей школьного возраста обоих полов в возрасте от шести до 16 лет с использованием той же методологии (простое обозначение выражений) и одинаковые материалы для всех возрастных категорий. Эти нормативные данные будут полезны для оценки этого навыка у каждого отдельного ребенка или подростка и, следовательно, для образовательной или клинической диагностики. Тест Экмана-Фризена «Картины лицевого аффекта» широко используется для оценки навыков распознавания эмоций у детей с нарушениями развития, поведенческими проблемами и трудностями в обучении (Unoka et al., 2011; Cantalupo et al., 2013; Collin et al., 2013; Uljarevic). and Hamilton, 2013; Demirel et al., 2014; Gomez-Ibanez et al., 2014), но нормативные данные пока отсутствуют. Результаты нашего исследования позволяют выявить ненормативную производительность. Например, сообщалось, что люди с расстройствами аутистического спектра (РАС) неоптимально распознают определенные выражения эмоций на лице с использованием изображений лицевого аффекта Экмана-Фризена как в стандартизированной, так и в переработанной парадигме (например, Humphreys et al. ., 2007; Wright et al., 2008a). Поскольку мы определили шкалу вариаций в успеваемости типично развивающихся детей в этом тесте, баллы z для любого отдельного ребенка можно сравнить с нормативными данными, что снижает необходимость в контрольном исследовании. В другом месте мы построили графики кривых развития для распознавания отдельных выражений лица и разработали алгоритмы для вычисления центильных оценок на основе возраста, оценки распознавания и пола (Wade et al., 2006).

Предыдущее исследование показало, что у детей могут быть непропорциональные трудности с распознаванием определенных выражений лица.Было высказано предположение, что удивление, страх, гнев и отвращение могут создавать несоразмерные проблемы (Camras and Allison, 1985). В текущем исследовании дети значительно хуже распознавали выражения страха и отвращения на этих изображениях лиц взрослых, чем они распознавали любое другое эмоциональное выражение. Отвращение и страх были наименее точно распознаваемыми эмоциями у 6-летних детей, а также показали наибольшие линейные улучшения с возрастом. К 16 годам респонденты так же точно распознавали испуганные и испытывающие отвращение лица, как и лица, изображающие другие эмоции.Напротив, распознавание печали и гнева не показало возрастных тенденций в развитии; Шестилетние дети смогли распознать эти эмоции так же хорошо, как шестнадцатилетние. Недавнее исследование Rodger et al. (2015) в соответствии с текущим исследованием обнаружили, что распознавание печали оставалось стабильным и точным с раннего возраста, при этом большинство других эмоций демонстрировали некоторое улучшение в детстве. Однако, в отличие от нашего исследования, они также обнаружили, что это относится и к выражениям удивления, которые, как было обнаружено здесь, продолжали демонстрировать улучшения до позднего детства.Различия в используемых методологиях могут объяснить это несоответствие. Поскольку в текущем исследовании использовалась маркировка эмоций, в то время как исследование Роджера оценивало пороги восприятия, кажется возможным, что возрастное увеличение точности было связано с эффективностью распознавания и / или маркировки удивления, а не с какими-либо изменениями восприятия.

Необходимы дополнительные исследования, чтобы понять разницу между эмоциями и почему существуют такие контрастные траектории развития. Распознавание некоторых эмоций в большей степени основывается на информации от верхней части лица (глаза) или нижней части лица (рот) или конфигурации всего лица (Calder et al. , 2000; Lawrence et al., 2003a, b), но эти различия кажутся неспособными объяснить разные траектории развития, наблюдаемые в детстве. Точно так же нет очевидной дифференциации нервных регионов, задействованных для обработки этих эмоций, что легко объясняет эти различия в развитии.

Почему может случиться так, что мы приобретаем точность в определении определенных эмоций (таких как грусть, счастье и гнев) в гораздо более раннем возрасте, чем в отношении других эмоций (в частности, страха, удивления и отвращения)? Эти результаты, по-видимому, согласуются с теорией, выдвинутой Виденом (2013), который предположил, что маленькие дети делят выражения лица на две категории («чувствует себя хорошо» или «плохо себя чувствует»), и лишь постепенно эта система классификации подвергается качественной оценке. изменения, позволяющие детям все чаще использовать более конкретные, дискретные категории.Согласно этой теории, первоначальное различие, проведенное в категории «плохо себя чувствует», проводится между сердитыми и грустными лицами, что согласуется с нашим выводом о том, что обе эти эмоции были точно распознаны самыми молодыми участниками. Дальнейшая проверка этой идеи будет заключаться в анализе неверных ответов относительно гипотезы: больше ошибок можно ожидать для «внутри», чем «между» двумя группами чувств.

Еще одно возможное объяснение возрастных профилей удивления и отвращения связано с исследованиями аутизма.Тейлор и др. (2015) предполагают, что удивление и отвращение могут вызывать наибольшие трудности у людей с нарушениями развития, включая РАС и специфические языковые нарушения (SLI), потому что это выражения, которые сигнализируют о состояниях ума и намерениях. Поскольку людям с РАС часто трудно интерпретировать намерения других (теория дефицита разума), и поскольку тесты теории разума показывают прогрессирование в развитии у нормально развивающихся детей, вполне вероятно, что эти выражения могут быть неточно распознаны у самых маленьких детей, и показывают наибольшее улучшение с возрастом.Довольно иная интерпретация паттерна результатов заключается в том, что распознавание эмоций на лицах взрослых детьми может быть подвержено эффекту смещения, обусловленному возрастом, как это было продемонстрировано для распознавания лиц (Proietti et al. , 2014) , а также как фактор воздействия эмоций на активацию мозга (Wright et al., 2008b). Таким образом, настоящие результаты могут недооценивать способность детей распознавать определенные эмоции, в частности, на лицах взрослых. Возможно, те же эмоции, которые видны на лицах сверстников, лучше распознаются детьми.В этом контексте стоит отметить, что счастье, грусть и гнев - это эмоции, которые взрослые демонстрируют детям младшего возраста, которые, как ожидается, могут вызвать у ребенка определенное поведение. «Позже развивающиеся» эмоции (отвращение, удивление, страх) могут быть более (возрастными) по своему воздействию.

Общие когнитивные способности и распознавание эмоций

Наше исследование подчеркивает значительную связь между навыками распознавания эмоций и общими когнитивными способностями в детстве и подростковом возрасте, как было ранее продемонстрировано для памяти распознавания лиц (Lawrence et al., 2008). Это открытие было продемонстрировано в атипичных популяциях; например, у детей с расстройствами аутистического спектра и у детей контрольного психиатрического профиля (Buitelaar et al. , 1999), но наше исследование подтверждает, что это также относится к типично развивающимся детям. Это говорит о двух вещах. Во-первых, у детей с задержкой когнитивных функций может быть сопутствующая задержка их способности точно расшифровывать выражения эмоций на лице. Во-вторых, делая выводы о предметно-ориентированных нарушениях точности распознавания эмоций в клинических группах, важно оценить уровень общего когнитивного функционирования у таких людей, используя либо контрольную группу, подобранную по когнитивным способностям, либо сравнивая оценки с нормативными значениями, основанными на умственных способностях возраст, а не хронологический возраст.

Гендерные различия в распознавании эмоций

Предыдущие исследования, посвященные половым различиям в точности распознавания выражений эмоций на лице, утверждали, что женщины более точно декодируют эмоциональные выражения, чем мужчины (Hall, 1978; Hall et al., 1999; McClure, 2000; Montagne et al., 2005; Biele, Grabowska, 2006; Mancini et al. , 2013). Наше исследование поддерживает и расширяет эти результаты, предполагая, что в детстве и подростковом возрасте девочки значительно точнее, чем мальчики, распознают выражения эмоций на лице.Это согласуется с обширной научно-популярной литературой, построенной на предположении, что женщины обладают превосходными способностями к эмпатии и распознаванию эмоций (например, Baron-Cohen and Wheelwright, 2004; Alaerts et al., 2011). Это подтверждает результаты исследования динамических лиц, которые демонстрируют женское преимущество в позднем детстве (Montirosso et al., 2010). Анализируя отдельные эмоции, становится ясно, что этот образец отражает небольшое женское преимущество в распознавании счастья, удивления, отвращения и гнева, но не в распознавании испуганных или грустных лиц.Однако это небольшое, но значительное женское преимущество не было воспроизведено во всех исследованиях (например, Hall and Matsumoto, 2004), что может быть связано с различиями в используемых методологиях, а также в размерах выборки и используемых возрастных диапазонах.

Выявленные небольшие гендерные различия могут отражать сексуально диморфную обработку мимики. Исследование нашей группы показало, что мужчины и женщины могут задействовать различные функциональные процессы для распознавания лиц и эмоций (Campbell et al., 2002). У женщин была положительная корреляция между способностью распознавать испуганные выражения лица и распознаванием личности, у мужчин эта корреляция отсутствовала. Исходя из этого, было высказано предположение, что мужчины и женщины могут полагаться на разные психологические процессы для выполнения этих задач. Небольшая разница в точности распознавания эмоций между мальчиками и девочками в текущем исследовании может быть отражением тонких различий в основных психологических процессах, задействованных мужчинами и женщинами.

Хотя в нашем исследовании гендерные взаимодействия не были статистически значимыми, другие исследования предполагают, что гендерные различия уменьшаются с возрастом. Mancini et al. (2013) сообщают, что девочки имеют высокую точность распознавания печали и отвращения к 8 годам, а мальчики не достигают этого уровня до 11 лет, когда они превосходят девочек. Может ли это отставание мужчин в развитии распознавания эмоций быть связано с неподтвержденными сообщениями и наблюдательными исследованиями, что мальчики более эмоционально незрелы, чем девочки, когда они идут в школу, демонстрируя характеристики темперамента, отличные от девочек (Yoleri, 2014).

Пубертатное развитие и распознавание эмоций

Мы обнаружили, что гнев и отвращение лучше распознавали респонденты, относящиеся к позднему пубертату, по сравнению с теми, кто находился в середине полового созревания (возраст частично исключен). Эти данные аналогичны результатам, полученным Thomas et al. (2007), которые проанализировали распознавание выражений лица, трансформированных между нейтральным и гневным (но не рассматривали распознавание отвращения). Они обнаружили, что чувствительность к гневу значительно увеличилась в подростковом и взрослом возрасте.Это представляет особый интерес для сердитых лиц, так как это развитие , связанное с половым созреванием, резко контрастирует с отсутствием возрастного развития этой способности в нашей выборке. Выражения гнева и отвращения можно рассматривать как сигнал неодобрения и негативных суждений зрителя. В этом смысле открытие, по-видимому, согласуется с наблюдением о том, что по мере того, как дети вступают в подростковый возраст, они все больше склоняются к поиску социального признания своих сверстников, в то же время становясь остро чувствительными к оценке сверстниками (Steinberg and Morris, 2001; Scherf et al. al., 2012). Синаптическая реорганизация, которая очевидна в мозге подростка (см. Blakemore and Choudhury, 2006), может сделать области, предназначенные для обработки эмоциональной информации, особенно чувствительными к опыту окружающей среды в этот период развития. Можно предположить, что гормональные изменения во время полового созревания по-разному влияют на психологические процессы и потенциально нейронные цепи, участвующие в распознавании этих выражений лица.

Из-за недостаточной численности в группах пре- и раннего полового созревания было невозможно проанализировать тенденцию развития этих навыков распознавания на протяжении всего периода пубертатного периода. В будущих исследованиях может быть полезен сбор данных на этих этапах полового созревания, чтобы выяснить, предшествует ли линейное улучшение, отмеченное в нашем текущем исследовании, каким-либо `` падением '' способностей в раннем половом созревании, которое может отражать снижение (или плато) и последующее улучшение состояния. память на распознавание лиц, которая наблюдалась в некоторых (Carey and Diamond, 1977; Carey et al., 1980; Lawrence et al., 2008), но не во всех исследованиях. Связанные с половым созреванием изменения лицевых эмоций и распознавания личности могут указывать на качественные изменения в том, как мы обрабатываем и извлекаем значения из лиц, которые, в свою очередь, могут быть недооценены или, по крайней мере, поддержаны структурными и функциональными изменениями. организация мозговых схем, задействованных для такой обработки.

Методологические соображения

В задаче «Экман сталкивается» используются монохромные фотографии взрослых в анфас, сделанные в 1970-х годах. Хотя было показано, что эмоции культурно согласованы и универсальны (Ekman and Friesen, 1971), стоит помнить, что использование изображений из другой эпохи может повлиять на результаты этого исследования. Может существовать не только предвзятость своего возраста (Proietti et al., 2014), но также возможно, что серые фотографии людей в старомодной одежде, с макияжем и прическами, которые, следовательно, кажутся из разная историческая эпоха, могут вызывать разные ответы, чем образы, относящиеся к собственному времени респондентов.Другой аспект этого набора фотографий состоит в том, что они показывают очень мало этнических различий, поскольку в них преобладают светлокожие люди с кавказской внешностью.

Существуют ограничения на использование PDS, поскольку он полагается на самоотчет, который может быть неточным. Кроме того, деликатный характер задаваемых вопросов делает проблематичным получение этического разрешения на введение препарата, особенно у детей младшего возраста, которые с большей вероятностью будут находиться в предпубертатном возрасте. По этой причине в нашем исследовании очень ограниченное количество детей предпубертатного возраста, что затрудняет полное изучение тенденции развития на всех этапах полового созревания.Более информативным подходом могло бы стать прямое определение гормонального фона слюны, которое может дать не только более достоверное измерение стадии полового созревания, но и быть этически приемлемым для использования на протяжении всего возраста детства и юношества.

Заключение

Растет интерес к очевидным недостаткам, связанным с распознаванием мимики у детей с повсеместными нарушениями развития (Bolte and Poustka, 2003; Hall et al., 2003; Unoka et al., 2011; Канталупо и др., 2013; Коллин и др., 2013; Демирель и др., 2014; Gomez-Ibanez et al., 2014). Способность клиницистов выявлять такие нарушения объективным образом зависит от установления количественных норм способности распознавать эмоции у типично развивающихся детей. Используя хорошо зарекомендовавший себя набор эмоциональных фотографий лиц (Ekman and Friesen, 1976), это исследование позволило нам установить нормальные паттерны развития способностей распознавания эмоций, которые удивительно различаются для разных эмоциональных выражений. Девочки точнее, чем мальчики, распознавали некоторые выражения эмоций на лице, и пубертатное созревание, по-видимому, повлияло на развитие способности распознавать выражения гнева и отвращения. Мы обнаружили значительные различия в узнаваемости типично развивающихся детей. Такая вариативность может частично объяснить, почему исследования распознавания эмоций при нарушениях развития нервной системы, основанные на относительно небольших выборках клинических и контрольных участников, часто приводят к противоречивым результатам.Нормативные данные, представленные в этом исследовании, помогут исследователям с большей точностью оценить степень нарушения. Для типично развивающихся детей распознавание печали, гнева и счастья по мимике очень точно в раннем детстве. Однако способность распознавать выражение страха, отвращения и (в меньшей степени) удивления на лице значительно вырастает в позднем детстве и подростковом возрасте.

Если изменение лица и способности распознавания эмоций служат хорошей моделью для понимания развития подростков в более общем плане (как было предложено Scherf et al., 2012), то исследование изменений в этих способностях может сыграть важную роль в развитии нашего понимания уязвимостей поведенческого и психического здоровья в подростковом возрасте. Подростковый возраст представляет собой время особой уязвимости для развития трудностей, которые можно рассматривать как связанные с обработкой эмоций или эмоциональной регуляцией. Например, расстройства настроения, такие как депрессия и генерализованное тревожное расстройство, становятся все более распространенными в подростковом возрасте (Zuckerbrot and Jensen, 2006; Beesdo et al., 2009), а начало шизофрении часто наблюдается ближе к концу подросткового возраста (Gogtay et al., 2011). Кроме того, пик антисоциального поведения приходится на подростковый возраст (см. Обзор Fairchild et al., 2013). Депрессия, тревога, шизофрения и расстройство поведения (которое часто встречается у тех, кто демонстрирует антиобщественное поведение) - все это связано с недостаточной точностью распознавания эмоций лица (Demenescu et al., 2010; Ventura et al., 2013; Weightman et al., 2014; Sully et al., 2015).Потенциально, оценка способностей распознавания эмоций на лице у лиц из группы риска может позволить выявить потенциальные уязвимости, которые, в свою очередь, могут иметь значение для стратегий вмешательства, которые могут предоставить опытный ввод, который может способствовать более подходящему эмоциональному развитию в этот чувствительный период. Таким образом, более полное понимание некоторых из этих вопросов может иметь последствия для обеспечения психического здоровья подростков, среднего образования, а также исправления положения и правового обращения с несовершеннолетними правонарушителями.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Это исследование было поддержано Национальным альянсом по исследованию аутизма (NAAR) и Фондом семьи Нэнси Лурье Маркс. Спасибо Тиму Коулу за советы по размеру выборки для этого исследования. Большое спасибо Полу Экману за стимулы для этого исследования.Сбору данных помогали Дебора Бернштейн, Сара Бранд, Дэвид Спектор и Уильям Мэнди. Спасибо Любне Ахмед за ее комментарии к редакции рукописи. Мы благодарим участвующие школы за их замечательную поддержку в проведении исследования. Наконец, мы особенно благодарим всех участников нашего расследования за уделенное им щедро и с энтузиазмом время.

Список литературы

Алаертс, К., Накертс, Э., Мейнс, П., Суиннен, С. П., и Вендерот, Н.(2011). Распознавание действий и эмоций с помощью точечных световых дисплеев: исследование гендерных различий. PLoS ONE 6: e20989. DOI: 10.1371 / journal.pone.0020989

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Baird, A. A., Gruber, S. A., Fein, D. A., Maas, L.C., Steingard, R.J., Renshaw, P., et al. (1999). Функциональная магнитно-резонансная томография распознавания аффектов лица у детей и подростков. J. Am. Акад. Ребенок-подростокc. Психиатрия 38, 195–199.DOI: 10.1097 / 00004583-199

0-00019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Барон-Коэн, С., Джоллифф, Т., Мортимор, К., и Робертсон, М. (1997). Еще один продвинутый тест теории разума: свидетельства очень хорошо функционирующих взрослых с аутизмом или синдромом Аспергера. J. Child Psychol. Психиатрия 38, 813–822. DOI: 10.1111 / j.1469-7610.1997.tb01599.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Барон-Коэн С. и Уилрайт С. (2004).Коэффициент эмпатии: исследование взрослых с синдромом Аспергера или высокофункциональным аутизмом и нормальными половыми различиями. J. Autism Dev. Disord. 34, 163–175. DOI: 10.1023 / B: JADD.0000022607.19833.00

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бисдо К., Кнаппе С. и Пайн Д. С. (2009). Тревога и тревожные расстройства у детей и подростков: проблемы развития и значение для DSM-V. Psychiatr. Clin. North Am. 32, 483–524. DOI: 10.1016 / j.psc.2009.06.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Биле К., Грабовска А. (2006). Половые различия в восприятии интенсивности эмоций в динамических и статических мимиках. Exp. Brain Res. 171, 1–6. DOI: 10.1007 / s00221-005-0254-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блейкмор, С. Дж., И Чоудхури, С. (2006). Развитие мозга подростков: последствия для исполнительной функции и социального познания. J. Child Psychol. Психиатрия 47, 296–312. DOI: 10.1111 / j.1469-7610.2006.01611.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bolte, S., and Poustka, F. (2003). Распознавание лицевых аффектов у аутичных и шизофренических субъектов и их родственников первой степени родства. Psychol. Med. 33, 907–915. DOI: 10.1017 / S0033291703007438

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Buitelaar, J. K., van der Wees, M., Свааб-Барневельд, Х., и ван дер Гааг, Р. Дж. (1999). IQ вербальной памяти и работоспособности предсказывает теорию разума и способности распознавания эмоций у детей с расстройствами аутистического спектра и у детей с психиатрическим контролем. J. Child Psychol. Психиатрия 40, 869–881. DOI: 10.1111 / 1469-7610.00505

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Calder, A.J., Keane, J., Manly, T., Sprengelmeyer, R., Scott, S., Nimmo-Smith, I., et al. (2003). Распознавание мимики на протяжении всей взрослой жизни. Neuropsychologia 41, 195–202. DOI: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00149-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Колдер А. Дж., Янг А. В., Кин Дж. И Дин М. (2000). Конфигурационная информация в восприятии мимики. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнить. 26, 527–551. DOI: 10.1037 / 0096-1523.26.2.527

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэмпбелл, Р., Элгар, К., Кунци, Дж., Акерс, Р., Терстегге, Дж., Коулман, М., и другие. (2002). Классификация «страха» по лицам связана с навыком распознавания лиц у женщин. Neuropsychologia 40, 575–584. DOI: 10.1016 / S0028-3932 (01) 00164-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Камрас, Л., Эллисон, К. (1985). Понимание детьми эмоциональных выражений лица и словесных ярлыков. J. Невербальное поведение. 9, 84–94. DOI: 10.1007 / BF00987140

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Канталупо, Г., Meletti, S., Miduri, A., Mazzotta, S., Rios-Pohl, L., Benuzzi, F., et al. (2013). Распознавание лицевых эмоций в детстве: последствия фебрильных судорог в развивающемся мозге. Epilepsy Behav. 29, 211–216. DOI: 10.1016 / j.yebeh.2013.07.007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэри С., Даймонд Р. и Вудс Б. (1980). Развитие распознавания лиц: компонент взросления? Dev. Psychobiol. 16, 257–269. DOI: 10.1037 / 0012-1649.16.4.257

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коллин, Л., Биндра, Дж., Раджу, М., Гилберг, К., и Миннис, Х. (2013). Распознавание эмоций на лице в детской психиатрии: систематический обзор. Res. Dev. Disabil. 34, 1505–1520. DOI: 10.1016 / j.ridd.2013.01.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Купер П. А., Гелдарт С. С., Мондлох К. Дж. И Маурер Д. (2006). Изменения в восприятии привлекательности: роль опыта? Dev.Sci. 9, 530–543. DOI: 10.1111 / j.1467-7687.2006.00520.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кройдон, А., Пимпертон, Х., Юинг, Л., Дюшен, Б. К., и Пелликано, Э. (2014). Кембриджский тест на память лица для детей (CFMT-C): новый инструмент для измерения навыков распознавания лиц в детстве. Neuropsychologia 62, 60–67. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2014.07.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Давель, А., О’Керни, Р., Маккоун, Э., и Палермо, Р. (2012). Не только страх и печаль: метааналитическое свидетельство повсеместного дефицита распознавания эмоций для мимики и голоса при психопатии. Neurosci. Biobehav. Ред. 36, 2288–2304. DOI: 10.1016 / j.neubiorev.2012.08.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Деменеску, Л. Р., Кортекаас, Р., ден Боер, Дж. А. и Алеман, А. (2010). Нарушение приписывания эмоций выражению лица при тревоге и большой депрессии. PLoS ONE 5: e15058. DOI: 10.1371 / journal.pone.0015058

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Демирель, Х., Есильбас, Д., Озвер, И., Юксек, Э., Сахин, Ф., Алиустаоглу, С., и др. (2014). Психопатия и способность распознавать лицевые эмоции у пациентов с биполярным аффективным расстройством с делинквентным поведением или без него. Компр. Психиатрия 55, 542–546. DOI: 10.1016 / j.comppsych.2013.11.022

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Экман, П.и Friesen, W. V. (1976). Фотографии лицевого воздействия. Пало-Альто, Калифорния: Консультации психологов Press.

Google Scholar

Eussen, M. L., Louwerse, A., Herba, C. M., Van Gool, A. R., Verheij, F., Verhulst, F. C., et al. (2015). Распознавание лиц в детстве позволяет прогнозировать тяжесть симптомов расстройства аутистического спектра у подростков. Autism Res. doi: 10.1002 / aur.1443 [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эверс, К., Steyaert, J., Noens, I., and Wagemans, J. (2015). Снижение распознавания динамических эмоциональных выражений лица и предвзятости эмоциональной реакции у детей с расстройством аутистического спектра. J. Autism Dev. Disord. doi: 10.1007 / s10803-014-2337-x [Epub перед печатью]

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фэирчайлд, Г., ван Гузен, С. Х., Колдер, А. Дж., И Гудьер, И. М. (2013). Обзор исследования: оценка и переформулировка таксономической теории развития антиобщественного поведения. J. Child Psychol. Психиатрия 54, 924–940. DOI: 10.1111 / jcpp.12102

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фэирчайлд, Г., ван Гузен, С. Х., Колдер, А. Дж., Столлери, С. Дж., И Гудьер, И. М. (2009). Дефицит распознавания мимики у подростков мужского пола с расстройством поведения, начавшимся в раннем или подростковом возрасте. J. Child Psychol. Психиатрия 50, 627–636. DOI: 10.1111 / j.1469-7610.2008.02020.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Филова, Б., Остатникова Д., Целец П., Ходосы Дж. (2013). Влияние тестостерона на формирование структур мозга. Клетки Ткани Органы 197, 169–177. DOI: 10.1159 / 000345567

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Франк, М. Г., Стеннетт, Дж. (2001). Парадигма принудительного выбора и восприятие эмоций на лице. J. Pers. Soc. Psychol. 80, 75–85. DOI: 10.1037 / 0022-3514.80.1.75

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гао, X.и Маурер Д. (2010). Веселая история: изменения в развитии чувствительности детей к выражению лица различной интенсивности. J. Exp. Child Psychol. 107, 67–86. DOI: 10.1016 / j.jecp.2010.05.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гогтай Н., Вьяс Н. С., Теста Р., Вуд С. Дж. И Пантелис К. (2011). Возраст начала шизофрении: перспективы структурных нейровизуализационных исследований. Schizophr. Бык. 37, 504–513. DOI: 10.1093 / schbul / sbr030

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гомес-Ибанез, А., Уррестаразу, Э., и Витери, К. (2014). Распознавание лицевых эмоций и идентичности у пациентов с мезиальной височной долей и идиопатической генерализованной эпилепсией: исследование с отслеживанием взгляда. Изъятие 23, 892–898. DOI: 10.1016 / j.seizure.2014.08.012

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hall, G. B., Szechtman, H., and Nahmias, C.(2003). Повышенная заметность и распознавание эмоций при аутизме: исследование ПЭТ. Am. J. Psychiatry 160, 1439–1441. DOI: 10.1176 / appi.ajp.160.8.1439

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Херба К. и Филлипс М. (2004). Аннотация: развитие распознавания мимики с детства до подросткового возраста: поведенческие и неврологические аспекты. J. Child Psychol. Психиатрия 45, 1185–1198. DOI: 10.1111 / j.1469-7610.2004.00316.х

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ховард, М. А., Коуэлл, П. Э., Баучер, Дж., Брокс, П., Мэйс, А., Фаррант, А. и др. (2000). Конвергентные нейроанатомические и поведенческие доказательства гипотезы аутизма о миндалевидном теле. Neuroreport 11, 2931–2935. DOI: 10.1097 / 00001756-200009110-00020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хамфрис, К., Миншью, Н., Леонард, Г. Л., и Берманн, М. (2007). Детальный анализ обработки выражения лица у высокофункциональных взрослых с аутизмом. Neuropsychologia 45, 685–695. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2006.08.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Изард, К. Э. (1971). Лицо эмоций. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Appleton Century Crofts.

Google Scholar

Киллгор В., Оки М. и Юргелун-Тодд Д. (2001). Специфичные для пола изменения в развитии реакции миндалины на аффективные лица. Нейроотчет 12, 427–433. DOI: 10.1097 / 00001756-200102120-00047

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лоуренс К., Бернштейн, Д., Пирсон, Р., Мэнди, В., Кэмпбелл, Р., и Скуз, Д. (2008). Изменение способностей к распознаванию фотографий незнакомых лиц в детстве и юности: выполнение теста невербальной непосредственной памяти (Уоррингтон RMF) от 6 до 16 лет. J. Neuropsychol. 2 (Pt 1), 27–45. DOI: 10.1348 / 174866407X231074

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лоуренс, К., Кэмпбелл, Р., Светтенхэм, Дж., Терстегге, Дж., Акерс, Р., Коулман, М., и другие. (2003a). Интерпретирующий взгляд при синдроме Тернера: нарушение чувствительности к намерениям и эмоциям, но сохранение социальных сигналов. Neuropsychologia 41, 894–905. DOI: 10.1016 / S0028-3932 (03) 00002-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лоуренс, К., Кунци, Дж., Коулман, М., Кэмпбелл, Р., и Скуз, Д. (2003b). Дефицит распознавания лиц и эмоций при синдроме Тернера: возможная роль X-сцепленных генов в развитии миндалины. Нейропсихология 17, 39–49.DOI: 10.1037 / 0894-4105.17.1.39

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lenti, C., Lenti-Boero, D., and Giacobbe, A. (1999). Расшифровка эмоциональных выражений у детей и подростков. Percept. Mot. Навыки 89 (3, часть 1), 808–814. DOI: 10.2466 / pms.1999.89.3.808

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Маат, А., ван Монфорт, С. Дж., Де Нийс, Дж., Деркс, Э. М., Кан, Р. С., Линзен, Д., и др. (2015).Обработка эмоций при шизофрении зависит от состояния и черт характера. Schizophr. Res. 161, 392–398. DOI: 10.1016 / j.schres.2014.11.027

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Манчини, Г., Аньоли, С., Бальдаро, Б., Битти, П. Э. и Сурчинелли, П. (2013). Выражение эмоций на лице: точность распознавания и аффективные реакции в позднем детстве. J. Psychol. 147, 599–617. DOI: 10.1080 / 00223980.2012.727891

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Манкузо, М., Маньяни, Н., Кантагалло, А., Росси, Г., Капитани, Д., Галлетти, В., и др. (2015). Нарушение распознавания эмоций при черепно-мозговой травме по сравнению со спектром шизофрении: схожие дефициты различного происхождения. J. Nerv. Ment. Дис. 203, 87–95. DOI: 10.1097 / NMD.0000000000000245

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

МакКлюр, Э. Б. (2000). Метааналитический обзор половых различий в обработке выражения лица и их развития у младенцев, детей и подростков. Psychol. Бык. 126, 424–453. DOI: 10.1037 / 0033-2909.126.3.424

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Монтань Б., Кессельс Р. П., Фриджерио Э., де Хаан Э. Х. и Перретт Д. И. (2005). Половые различия в восприятии аффективной мимики: действительно ли мужчинам не хватает эмоциональной чувствительности? Cogn. Процесс. 6, 136–141. DOI: 10.1007 / s10339-005-0050-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Монтироссо, Р., Риккарди, Б., Молтени, Э., Боргатти, Р., и Рени, Г. (2010). Эмоциональная изменчивость младенца, связанная с интерактивной стрессовой ситуацией: новый подход к анализу с выборочной энтропией и лемпельзив-сложностью. Infant Behav. Dev. 33, 346–356. DOI: 10.1016 / j.infbeh.2010.04.007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пирсон, Р. М., Лайтман, С. Л., и Эванс, Дж. (2009). Эмоциональная чувствительность для материнства: поздняя беременность связана с повышенной точностью кодирования эмоциональных лиц. Horm. Behav. 56, 557–563. DOI: 10.1016 / j.yhbeh.2009.09.013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пелтола, М. Дж., Леппанен, Дж. М., Палокангас, Т., и Хиетанен, Дж. К. (2008). Испуганные лица влияют на продолжительность взгляда и отвлечение внимания у 7-месячных младенцев. Dev. Sci. 11, 60–68. DOI: 10.1111 / j.1467-7687.2007.00659.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Петерсен, А., Крокетт, Л., Ричардс М. и Боксер А. (1988). Самооценка пубертатного статуса: надежность, валидность и исходные нормы. J. Youth Adolesc. 17, 117–133. DOI: 10.1007 / BF01537962

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Sachse, M., Schlitt, S., Hainz, D., Ciaramidaro, A., Walter, H., Poustka, F., et al. (2014). Распознавание лицевых эмоций при параноидной шизофрении и расстройстве аутистического спектра. Schizophr. Res. 159, 509–514. DOI: 10.1016 / j.schres.2014.08.030

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сакстон Т., Кэрил П. и Робертс С. (2006). Суждения о привлекательности голоса и лица детей, подростков и взрослых: онтогенез выбора партнера. Этология 112, 1179–1185. DOI: 10.1111 / j.1439-0310.2006.01278.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шерф, К. С., Берманн, М., и Даль, Р. Э. (2012). Столкновение с переменами и изменение лица в подростковом возрасте: новая модель для исследования специфических для подростков взаимодействий между половым созреванием, мозгом и поведенческим развитием. Dev. Cogn. Neurosci. 2, 199–219. DOI: 10.1016 / j.dcn.2011.07.016

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Серрано, Дж. М., Иглесиас, Дж., И Лоеш, А. (1992). Визуальная дискриминация и распознавание выражений гнева, страха и удивления на лицах у младенцев в возрасте от 4 до 6 месяцев. Dev. Psychobiol. 25, 411–425. DOI: 10.1002 / dev.420250603

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стейнберг, Л.и Моррис А. (2001). Подростковое развитие. Annu. Rev. Psychol. 52, 83–110. DOI: 10.1146 / annurev.psych.52.1.83

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стивенс Д., Чарман Т. и Блэр Р. Дж. (2001). Распознавание эмоций в мимике и голосе у детей с психопатическими наклонностями. J. Genet. Psychol. 162, 201–211. DOI: 10.1080 / 00221320109597961

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Салли, К., Сонуга-Барке, Э. Дж., И Фэирчайлд, Г. (2015). Семейные основы дефицита распознавания эмоций лица у подростков с расстройством поведения и их здоровых родственников. Psychol. Med. 1–11. DOI: 10.1017 / s0033291714003080 [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тейлор, Л. Дж., Мэйбери, М. Т., Грейндлер, Л., и Уайтхаус, А. Дж. (2015). Доказательства общих недостатков в определении эмоций по лицам и голосам при расстройствах аутистического спектра и определенных языковых нарушениях. Внутр. J. Lang. Commun. Disord. DOI: 10.1111 / 1460-6984.12146 [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тайер, Дж. Ф., и Йонсен, Б. (2000). Половые различия в оценке лицевого аффекта: многомерный анализ ошибок распознавания. Сканд. J. Psychol. 41, 243–246. DOI: 10.1111 / 1467-9450.00193

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Томас, Л. А., Де Беллис, М.Д., Грэм, Р., ЛаБар, К. С. (2007). Развитие эмоционального распознавания лиц в позднем детстве и подростковом возрасте. Dev. Sci. 10, 547–558. DOI: 10.1111 / j.1467-7687.2007.00614.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tremblay, C., Kirouac, G., and Dore, F. (2001). Распознавание эмоций взрослых и детей. J. Psychol. 121, 341–350. DOI: 10.1080 / 00223980.1987.9712674

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Unoka, Z., Фогд, Д., Фузи, М., Чукли, Г. (2011). Неправильная интерпретация лицевых признаков: конкретные нарушения и шаблоны ошибок при распознавании лицевых эмоций с отрицательной валентностью при пограничном расстройстве личности. Psychiatry Res. 189, 419–425. DOI: 10.1016 / j.psychres.2011.02.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вентура Дж., Вуд Р. К., Хименес А. М. и Хеллеманн Г. С. (2013). Нейропознание и симптомы определяют связь между распознаванием лиц и обработкой эмоций при шизофрении: метааналитические данные. Schizophr. Res. 151, 78–84. DOI: 10.1016 / j.schres.2013.10.015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уэйд, А., Лоуренс, К., Мэнди, В., и Скуз, Д. (2006). Диаграмма развития распознавания эмоций с 6-летнего возраста. J. Appl. Стат. 33, 297–315. DOI: 10.1080 / 02664760500445756

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Векслер Д. (1999). Сокращенная шкала интеллекта Векслера. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Психологическая корпорация: Harcourt Brace & Company.

Google Scholar

Виден, С. К. (2013). Детская интерпретация мимики: долгий путь от валентности к конкретным дискретным категориям. Emot. Ред. 5, 3–7. DOI: 10.1177 / 1754073

  • 1492

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Райт Б., Кларк Н., Джордан Дж., Янг А. В., Кларк П., Майлз Дж. И др. (2008a). Распознавание эмоций на лицах и использование визуального контекста у молодых людей с высокофункциональными расстройствами аутистического спектра. Autism Int. J. Res. Практик. 12, 607–626. DOI: 10.1177 / 1362361308097118

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Райт, К. И., Негрейра, А., Голд, А. Л., Бриттон, Дж. К., Уильямс, Д., и Барретт, Л. Ф. (2008b). Нейронные корреляты новизны и факс

    Распознавание сотрудников Изображения, стоковые фотографии и векторы

    В настоящее время вы используете старый браузер, и ваш опыт может быть не оптимальным. Пожалуйста, подумайте об обновлении. Учить больше. ImagesImages homeCurated collectionsPhotosVectorsOffset ImagesCategoriesAbstractAnimals / WildlifeThe ArtsBackgrounds / TexturesBeauty / FashionBuildings / LandmarksBusiness / FinanceCelebritiesEditorialEducationFood и DrinkHealthcare / MedicalHolidaysIllustrations / Clip-ArtIndustrialInteriorsMiscellaneousNatureObjectsParks / OutdoorPeopleReligionScienceSigns / SymbolsSports / RecreationTechnologyTransportationVectorsVintageAll categoriesFootageFootage homeCurated collectionsShutterstock SelectShutterstock ElementsCategoriesAnimals / WildlifeBuildings / LandmarksBackgrounds / TexturesBusiness / FinanceEducationFood и DrinkHealth CareHolidaysObjectsIndustrialArtNaturePeopleReligionScienceTechnologySigns / SymbolsSports / RecreationTransportationEditorialAll categoriesMusicMusic ГлавнаяПремиумBeatШаблоныШаблоныДомашняя страницаСоциальные медиаШаблоныFacebook ОбложкаFacebook Mobile CoverInstagram StoryTwitter BannerYouTube Channel ArtШаблоны печатиВизитная карточкаСертификатКупонFlyerПодарочный сертификатРедакция inmentNewsRoyaltySportsToolsShutterstock EditorMobile appsPluginsImage resizerFile converterCollage makerColor schemesBlogBlog homeDesignVideoContributorNews
    PremiumBeat blogEnterprisePricing

    Вход

    Зарегистрироваться

    Меню

    FiltersClear allAll изображений
    • Все изображения
    • Фото
    • Vectors
    • Иллюстрации
    • Editorial
    • Видеоматериал
    • Музыка

    • Поиск по изображению

    Признание сотрудников

    Сортировать по

    Наиболее релевантные

    20+ API распознавания эмоций, которые оставят вас впечатленными и обеспокоенными

    Если бы компании могли постоянно ощущать эмоции с помощью технологий, они могли бы заработать на этом, чтобы продать потребителю в подходящий момент.Похоже на 1984 год? Правда в том, что это не так уж и далеко от реальности. Машинный эмоциональный интеллект - это растущий рубеж, который может иметь огромные последствия не только для рекламы, но и для новых стартапов, здравоохранения, носимых устройств, образования и т. Д.

    В Интернете есть много программного обеспечения, доступного через API, которое соответствует способности человека распознавать эмоциональные жесты. Эти API-интерфейсы, управляемые алгоритмами, используют распознавание лиц и семантический анализ для интерпретации настроения из фотографий, видео, текста и речи.Сегодня мы исследуем более 20 API и SDK распознавания эмоций, которые можно использовать в проектах для интерпретации настроения пользователя.

    Как работают API распознавания эмоций?

    Эмоциональная аналитика представляет собой интересную смесь психологии и технологии . Несмотря на то, что многие средства определения выражений лица могут быть упрощены, человеческие эмоции можно разделить на 7 основных категорий: радость, печаль, гнев, страх, удивление, презрение и отвращение. С помощью обнаружения эмоций лица алгоритмы обнаруживают лица на фото или видео и распознают микровыражения, анализируя взаимосвязь между точками на лице на основе тщательно отобранных баз данных, собранных в академической среде.

    Для обнаружения эмоций в написанном слове программа анализа настроений обрабатывающая программа может анализировать текст, чтобы сделать вывод, является ли утверждение в целом положительным или отрицательным, на основе ключевых слов и их индекса валентности. Наконец, были разработаны звуковые алгоритмы , которые анализируют записанную речь как на тон, так и на содержание слов.

    Примеры использования для распознавания эмоций

    Улыбайтесь - за вами наблюдают. Рынок визуального обнаружения стремительно расширяется. Недавно было подсчитано, что глобальный рынок расширенного распознавания лиц вырастет с 2 долларов.От 77 миллиардов в 2015 году до 6,19 миллиардов долларов в 2020 году. Распознавание эмоций - это еще один шаг вперед в простом обнаружении / распознавании лиц, и варианты его использования практически бесконечны.

    Очевидный вариант использования - групповое тестирование. Реакцию пользователей на видеоигры, рекламу или продукты можно тестировать в более крупном масштабе, с автоматическим накоплением больших объемов данных и, следовательно, более эффективно. Bentley использовал распознавание мимики в маркетинговой кампании, чтобы предлагать типы моделей автомобилей на основе эмоциональных реакций на определенные стимулы.Также было предложено использовать технологии, раскрывающие ваши чувства, чтобы выявлять испытывающих трудности учеников в классе или помогать аутистам лучше взаимодействовать с другими. Вот некоторые варианты использования:

    • Помогает лучше измерять рейтинги ТВ.
    • Добавление еще одного уровня безопасности к безопасности в торговых центрах, аэропортах, спортивных аренах и других общественных местах для обнаружения злонамеренных действий.
    • Носимые устройства, которые помогают аутистам распознавать эмоции
    • Счетчики покупок, виртуальные покупки
    • Создание нового опыта виртуальной реальности

    Эти API компьютерного зрения используют обнаружение лица, отслеживание взгляда и определенные сигналы положения лица для определения настроения объекта .Есть много API, которые сканируют изображение или видео для обнаружения лиц, но они делают все возможное, чтобы выдать эмоциональное состояние . Часто это комбинация веса, , присвоенного 7 основным эмоциям, и валентности, - общего настроения субъекта.

    1: Emotient

    Emotient отлично подходит для рекламной кампании, которая хочет отслеживать внимание, вовлеченность и настроения зрителей. RESTful Emotient Web API можно интегрировать в приложения или использовать для поддержки AB-тестирования.Помимо API есть хорошая панель аналитики аккаунта. Посмотреть демо здесь.

    2: Affectiva

    На сегодняшний день проанализировано 3 289 274 лиц. Affectiva является еще одним решением для обнаружения массового взаимодействия. Они предлагают SDK и API для мобильных разработчиков и предоставляют хорошую визуальную аналитику для отслеживания выражений во времени. Посетите их тестовую демонстрацию, чтобы построить график точек данных в ответ на просмотр различной рекламы.

    3: EmoVu

    Продукты для распознавания лиц EmoVu, созданные Eyeris, включают машинное обучение и обнаружение микровыражений, которые позволяют агентству «точно измерять эмоциональную вовлеченность и эффективность своего контента для целевой аудитории.«С помощью Desktop SDK, Mobile SDK и API для детального управления EmoVu предлагает широкую поддержку платформы, включая множество функций отслеживания, таких как положение головы, наклон, отслеживание взгляда, открытие / закрытие глаз и многое другое. Они предлагают бесплатную демонстрацию с созданием учетной записи.

    4: Nviso

    Швейцарская компания Nviso специализируется на видеоаналитике эмоций, используя технологию трехмерной визуализации лица для отслеживания множества различных точек данных лица и определения вероятностей 7 основных эмоций. Хотя бесплатной демоверсии не предлагается, Nviso утверждает, что предоставляет API для обработки изображений в реальном времени.У них репутация, присвоенная IBM за более интеллектуальные вычисления в 2013 году. Благодаря своей международной корпоративной атмосфере, Nviso не может быть выбором для разработчика, который ищет возможность быстрого подключения и немедленной поддержки.

    5: Kairos

    Emotion Analysis API от Kairos - это новый SaaS-стартап в области распознавания лиц. Масштабируемый и по запросу, вы отправляете им видео, а они отправляют обратно координаты, которые обнаруживают улыбки, удивление, гнев, неприязнь и сонливость. Они предлагают бесплатную демонстрацию (не требуется настройка учетной записи), которая проанализирует и отобразит ваши реакции на несколько коммерческих объявлений.

    Элегантный Kairos может стать фаворитом разработчиков. Он выглядит недавно поддерживаемым растущим сообществом, с прозрачной документацией для его Face Recognition API, Crowd Analytics SDK и Reporting API. API анализа эмоций недавно был запущен.

    6: Project Oxford от Microsoft

    Microsoft Project Oxford - это каталог API-интерфейсов искусственного интеллекта , ориентированных на компьютерное зрение, речь и анализ языка. После того, как в прошлом году инструмент угадывания возраста проекта стал вирусным из-за его «несоответствий», некоторые, возможно, не захотят попробовать возможности Microsoft по обнаружению эмоций (это приложение считало, что Киану всего 0.01831 грустный).

    Основатели Nordic API Трэвис Спенсер и Андреас Крон - довольны на 99%

    API работает только с фотографиями. Он обнаруживает лица и отвечает в формате JSON со смехотворно конкретными процентами для каждого лица, используя базовые 7 эмоций , и нейтральный. Обрежьте десятичные дроби, и это будет очень простой и точный API, очень полезный инструмент в правильной ситуации. Загрузите фотографию в бесплатную онлайн-демонстрацию, чтобы проверить возможности компьютерного зрения Project Oxford.

    7: Face Reader от Noldus

    Используемый в академической сфере API Face Reader от Noldus основан на машинном обучении с использованием базы данных из 10 000 изображений выражений лица. API использует 500 ключевых точек лица для анализа 6 основных выражений лица, а также нейтральности и презрения. Face Reader также определяет направление взгляда и ориентацию головы. Похоже, что у Noldus есть солидный объем исследований в поддержку своего программного обеспечения.

    8: Sightcorp

    Sightcorp - еще один поставщик услуг распознавания лиц.Их Insight SDK предлагает широкую поддержку платформы и отслеживает сотни точек лица, взгляда и используется в творческих проектах, музейных выставках и на TEDX Amsterdam. F.A.C.E. компании Sightcorp API (все еще в стадии бета-тестирования) - это механизм облачного анализа для автоматического определения эмоционального выражения.

    9: SkyBiometry

    SkyBiometry - это облачный инструмент для обнаружения и распознавания лиц, который позволяет обнаруживать эмоции на фотографиях. Загрузите файл, и SkyBiometry обнаруживает лица и определяет настроение между счастливым, грустным, злым, удивленным, отталкивающим, испуганным и нейтральным, с процентной ставкой для каждой точки.Он точно определяет, улыбается человек или нет. Преимущество Skybiometry в том, что это ответвление успешной биометрической компании, поэтому команда существует уже некоторое время. Посмотрите их бесплатную демонстрацию, чтобы увидеть, как это работает, и просмотрите их обширную онлайн-документацию по API.

    10: Face ++

    В центре разработчиков процесс адаптации Face ++ выглядит интуитивно понятным. Face ++ - это скорее инструмент распознавания лиц , который сравнивает лица с сохраненными лицами - идеально подходит для отметки имен фотографий в социальных сетях.Он входит в наш список, потому что он определяет, улыбается объект или нет. Face ++ имеет широкий набор SDK для разработчиков на разных языках и онлайн-демонстрацию.

    11: Imotions

    Imotions - это платформа для биометрических исследований, которая предоставляет программное и аппаратное обеспечение для мониторинга многих типов телесных сигналов. Imotions синхронизируется с технологией выражения лица Emotient и добавляет дополнительные слои для обнаружения замешательства и разочарования. API Imotions может отслеживать прямые трансляции видео для извлечения валентности или может объединять ранее записанные видео для анализа эмоций.Программное обеспечение Imotion использовалось Гарвардом, Procter & Gamble, Йельским университетом, ВВС США и даже использовалось в эпизоде ​​«Разрушители легенд».

    12: CrowdEmotion

    CrowdEmotion предлагает API, который использует распознавание лиц для определения временных рядов шести универсальных эмоций, определенных психологом Полом Экманом (счастье, удивление, гнев, отвращение, страх и печаль). Их онлайн-демоверсия проанализирует лицевые точки в видео в реальном времени и предоставит подробные визуализации. Они предлагают песочницу API, а также бесплатное ежемесячное использование для тестирования в реальном времени.Более подробную информацию можно найти в документации API CloudEmotion.

    13: FacioMetrics

    Компания FacioMetrics, основанная в Университете Карнеги-Меллона (CMU), предоставляет SDK для включения отслеживания лица, отслеживания позы и взгляда, а также анализа выражения в приложения. В их демонстрационном видео рассказывается о некоторых творческих вариантах использования в сценариях виртуальной реальности. Программное обеспечение можно протестировать с помощью приложения Intraface iOS.

    Программное обеспечение Findface использует алгоритм распознавания лиц NtechLab для распознавания 7 основных эмоций, а также 50 сложных атрибутов.Он предположительно имеет степень точности 94%, распознавая 7 эмоций: радость, удивление, грусть, гнев, отвращение, презрение и страх. Примечание. Findface не предлагает веб-API для эмоционального распознавания, однако он предоставляет мощный SDK.

    Существует множество API-интерфейсов для анализа тональности и , которые обеспечивают категоризацию или извлечение сущностей, но API, перечисленные ниже, специально отвечают эмоциональной сводкой , заданной в виде простого текста. Вот некоторые ключевые слова, которые следует понять здесь: обработка естественного языка, - использование машин для обнаружения «естественного» человеческого взаимодействия, и глубокий лингвистический анализ, - изучение структуры предложения и взаимосвязей между ключевыми словами для определения настроения.

    Эти API-интерфейсы можно использовать для таких вещей, как информирование аналитики взаимодействия с социальными сетями, добавление новых функций в обмен сообщениями в чате, выполнение целевого исследования новостей, обнаружение крайне отрицательного / положительного опыта клиентов или оптимизация публикации с помощью AB-тестирования.

    14: IBM Watson

    Приведенный в действие суперкомпьютером IBM Watson, Tone Analyzer обнаруживает эмоциональные тона, социальные наклонности и стили письма в простом тексте любой длины. API можно разветвить на GitHub. Введите свой собственный выбор в демонстрации, чтобы увидеть процентиль тона, количество слов и ответ JSON.IBM Watson Developer Cloud также поддерживает другие классные инструменты когнитивных вычислений.

    15: Receptiviti

    Опираясь на десятилетия исследований в области языковой психологии, Receptiviti Natural Language Personality Analytics API использует процесс целевых слов и эмоциональных категорий для извлечения эмоций и индивидуальности из текстов. Их процесс анализа текста Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) даже используется IBM Watson. С конечными точками REST API и SDK на всех основных языках программирования Receptiviti выглядит одновременно мощным и удобным.

    16: AlchemyAPI

    API Alchemy сканирует большие фрагменты текста, чтобы определить релевантность ключевых слов и связанных с ними отрицательных / положительных коннотаций, чтобы получить представление об отношении или мнении. Вы можете ввести URL-адрес, чтобы получить оценку общего положительного, смешанного или отрицательного мнения. Хотя он больше предназначен для определения таксономии и релевантности ключевых слов, инструмент предлагает общую оценку тональности документа. Ознакомьтесь с демонстрацией или документацией по API анализа настроений.

    17: Bitext

    API анализа текста от Bitext - еще один инструмент глубокого лингвистического анализа.Его можно использовать для анализа отношений слов, предложений, структуры и зависимостей для выявления предвзятости с помощью функции «встроенной оценки тональности».

    18: Mood Patrol

    Размещенный на торговой площадке Mashape API, Mood Patrol от Soul Hackers Labs представляет собой простой API, который извлекает эмоции из текста. Подходит для анализа небольших фрагментов текста на предмет подсказок и ответов с мелкими прилагательными, которые описывают эмоциональный тон на основе 8 основных эмоций Плутчика. Посетите демонстрацию Soul Hackers или документацию по API.

    19: Synesketch

    Synesketch - это, по сути, проигрыватель художественных работ iTunes для написанного слова. Это инновационный инструмент с открытым исходным кодом, который анализирует текст на предмет настроений и преобразует эмоциональный тон в потрясающие визуализации. Поговорим об эмоциональном интеллекте: «Код [Synesketch] чувствует слова», динамически представляя текст в виде анимированных визуальных паттернов, чтобы выявить скрытые эмоции. С помощью этого программного обеспечения с открытым исходным кодом уже создано несколько сторонних приложений для распознавания и визуализации эмоций из твитов, речи, стихов и многого другого.

    20: Tone API

    Tone API - это быстрый SaaS API, созданный для маркетологов для количественной оценки эмоциональной реакции на их контент. Инструмент берет основной текст и анализирует эмоциональную широту, интенсивность и сравнение с другими текстами. Похоже, это отличный сервис для автоматизации внутренних исследований с целью оптимизации интеллектуальной публикации контента.

    21: Repustate API

    Процесс Repustate Sentiment Analysis основан на лингвистической теории и рассматривает сигналы лемматизации, полярности, отрицания, части речи и многого другого, чтобы получить осознанное мнение из текстового документа.Ознакомьтесь с информацией об их API текстовой аналитики.

    Наконец, люди также взаимодействуют с машинами посредством речи. На рынке существует множество API-интерфейсов распознавания речи, результаты которых могут обрабатываться другими API-интерфейсами анализа настроений, перечисленными выше. Возможно, именно поэтому простой в использовании веб-API, мгновенно распознающий эмоции по записанному голосу, встречается редко. Примеры использования этой технологии могут быть следующими:

    • Мониторинг центров поддержки клиентов
    • Обеспечение диспетчерских автоматов эмоционального интеллекта

    22: Good Vibrations

    API Good Vibrations определяет настроение по записанному голосу.API и SDK используют универсальные биологические сигналы для анализа эмоций пользователя в реальном времени, чтобы почувствовать стресс, удовольствие или расстройство.

    На самом деле это не веб-API, но EMOSpeech - это корпоративное программное приложение, которое позволяет колл-центрам анализировать эмоции, а программное обеспечение Audeering определяет эмоции, тон и пол в записанном голосе.

    23: Vokaturi

    Программное обеспечение Vokaturi якобы может «понимать эмоции в голосе говорящего так же, как и человек.«С помощью Open Vokaturi SDK разработчики могут интегрировать Vokaturi в свои приложения. Имея базу данных речевых записей, программа Vokaturi вычисляет процентную вероятность 5 эмоциональных состояний: нейтральность, счастье, печаль, гнев и страх. Они предоставляют образцы кода для работы на C и Python.

    Заключение: будущее распознавания эмоций

    Машинный эмоциональный интеллект все еще развивается, но скоро в будущем может появиться таргетированная реклама, реагирующая не только на нашу демографию (возраст, пол, лайки и т. Д.)) но к нашему нынешнему эмоциональному состоянию. В случае рекламы в точках продаж эта информация может быть использована для стимулирования продаж, когда люди наиболее эмоционально уязвимы, попадая на некую темную этическую территорию. Распознавание эмоций с помощью распознавания лиц также является сомнительным, если пользователь не знает о своем согласии на визуальную запись. Конечно, существуют законности о конфиденциальности данных, о которых должен знать любой поставщик API или потребитель перед внедрением.

    Мы находимся только на вершине айсберга, когда речь идет о взаимодействии машин и людей, но технологии когнитивных вычислений, подобные этим, являются захватывающими шагами на пути к созданию настоящего машинного эмоционального интеллекта.

    Не пропустили ли мы какие-нибудь хорошие API распознавания эмоций ? Ответьте ниже или добавьте в этот список Product Hunt.

    «Хроники Hello Girls» Женщины, которые боролись за Америку - и за признание: NPR

    Шесть членов сигнального корпуса армии США готовились к отправке во Францию ​​в 1918 году, где они и 217 других женщин работали операторами на коммутаторах. Издательство Гарвардского университета скрыть подпись

    переключить подпись Издательство Гарвардского университета

    Шесть членов U.Корпус связи Южной армии готовился к отправке во Францию ​​в 1918 году, где они и еще 217 женщин работали операторами на коммутаторах.

    Издательство Гарвардского университета

    Во время Первой мировой войны около 223 военнослужащих Корпуса связи армии США выполняли узкоспециализированную службу, которая требовала большого мастерства, нервов и упорства: через обширную сеть телефонных линий, наспех построенную по всей Франции, эти солдаты работали на сложных коммутаторах. соединяя постоянно меняющиеся линии фронта с жизненно важными складами снабжения и военным командованием.В разгар боевых действий они соединяли более 150 000 звонков в день.

    Они были специально наняты для этой задачи. Они прошли физическую подготовку, прошли медицинские осмотры и прививки, принесли присягу в армии, они носили официальную форму и «опознавательные знаки» (похожие на жетоны) для опознания их останков. Они соблюдали строгий военный протокол, их ждал военный трибунал, и многие оказались в нескольких километрах от фронта в самые кровопролитные дни той кровопролитной войны на заставах, которые подверглись постоянному минометному обстрелу.Генерал «Блэк Джек» Першинг, который обратился с призывом к тому, чтобы многие из них стали добровольцами, выделил их для похвалы.

    Они были храбрыми. Они были находчивыми. Но когда они вернулись домой, они с ужасом обнаружили, что, по крайней мере, по мнению правительства Соединенных Штатов, было одно, чем они, безусловно, не были: ветераны.

    Это были «Привет, девчонки» - группа женщин-патриоток, которые вызвались добровольцами, когда армия США поняла, что война будет выиграна или проиграна благодаря способности союзников использовать новую технологию телефонной связи.В четко написанном «Привет, девушки: первые женщины-солдаты Америки » Элизабет Коббс подробно описывает, что именно просили этих женщин во время войны, и с авторитетным и бесстрастным тоном раскрывает «это было само собой разумеющейся ерундой». ясности, ужасающей степени, до которой их страна подвела их, когда она закончилась.

    Поскольку они были женщинами, военное министерство отказало им в статусе ветеранов - включая льготы, медицинское обслуживание, награды, почетные увольнения, военные похороны и даже право носить форму.60 лет они боролись за признание своей заслуги. Хотя эта борьба отнесена к последней главе Hello Girls ', тупая деловитость, которой отмечена проза Коббс, незаметно опровергает ее тезис:

    Упрямая гордость, бюрократическое высокомерие и вера в то, что женщины просто так поступают. Не заслуживают компенсации ослепленные старшие офицеры штаба безликим ветеранам-женщинам.

    Hello Girls построен на основе дневников нескольких молодых женщин, которые работали операторами; мы узнаем Берту Хант, Грейс Банкир, Мерл Иган и других, поскольку они прослеживают арку, знакомую каждому молодому солдату: стремление подойти как можно ближе к битве, тоску по дому и постепенно все более близкие отношения с ужасы войны.(Коббс обрисовывает в общих чертах тактику нескольких сражений и наступлений Первой мировой войны, в которых Hello Girls играли ключевые роли с неторопливой точностью, которая не даст остекнуться глазам даже наименее воинственно настроенного читателя.)

    Коббс особенно хорошо показывает, насколько тесно служба военных женщин, таких как Hello Girls, была связана с успехом движения за избирательное право ...

    Остроумно она также знакомит нас с разнообразными и одновременными техническими требованиями к работе коммутатора, отмечая, что женщины могут соединить пять вызовов за время, необходимое мужчине, чтобы выполнить один.

    Коббс особенно хорошо освещает, насколько тесно служба военных женщин, таких как Hello Girls, была связана с успехом избирательного движения - в частности, как их пример неуклонно разрушал горячие убеждения о статусе женщин и изменял это национальное положение. настроение. Она тщательно фиксирует неуклонный сдвиг в отношении президента Вудро Вильсона и его кабинета к голосованию женщин, уделяя внимание идеальным, рваным деталям.

    Вот она, например, о военном министре Нельсоне Бейкере: ".... невысокого роста, не намного выше пяти футов, секретарь в очках часто сидел, согнув под себя одну ногу, чтобы произвести впечатление большего роста, принимая посетителей за своим гигантским столом в военном министерстве. "Да-ай.

    Hello Girls ясно понимает основную причину неискреннего замешательства армии по поводу статуса этих женщин: документ, подписанный генералом «Блэк Джек» Першингом, который вызвал их к жизни.«Каждое слово приказа Першинга подразумевало военную службу, а не произносило ее».

    Эта неточность доказывала, что правительство США будет успешно отступать до 1977 года, когда президент Джимми Картер подписал приказ о предоставлении немногим выжившим Hello Girls полноправным статусом ветеранов. Неизменная ирония американской военной истории заключается в том, что один плохо переданный приказ помешал тем самым солдатам, которым поручено передавать приказы, в течение шести долгих десятилетий получалось признание, которого они заслуживали.

    Полный список всех ключевых фраз для распознавания голоса

    Это исчерпывающий список всех ключевых фраз распознавания голоса для предметов и общих команд голосового чата, которые будут работать в текущем состоянии игры.

    Список слов и фраз Призраки отвечают на

    Общие вопросы о привидениях

    Это вопросы, которые вы можете задать, перемещаясь по комнатам и коридорам:

    • Что вы хотите?
    • Почему ты здесь?
    • Хочешь навредить нам?
    • Ты злишься?
    • Вы хотите, чтобы мы были здесь?
    • Пойдем?
    • Нам уйти?
    • Вы хотите, чтобы мы ушли?
    • Что делать?
    • Мы можем помочь?
    • Вы дружелюбны?
    • Что ты?
    • Вы близко?
    • Сможете показать себя?
    • Подайте нам знак.
    • Сообщите нам, что вы здесь.
    • Покажи себя.
    • Ты умеешь говорить?
    • Поговорите с нами.
    • Вы здесь?
    • Ты с нами?
    • Кто-нибудь с нами?
    • Здесь есть кто-нибудь?
    • Кто-нибудь в комнате?
    • Здесь есть кто?
    • Здесь есть дух?
    • Здесь есть призрак?
    • Вы девушка?
    • Вы мальчик?
    • Вы мужчина?
    • Вы женщина?
    • Кто ты?
    • Что ты?
    • Кто это?
    • С кем мы разговариваем?
    • С кем я говорю?
    • Здравствуйте?
    • Как вас зовут?
    • Можете назвать мне свое имя?
    • Сколько тебе лет?
    • Насколько вы молоды?
    • Сколько тебе лет?
    • Когда вы родились?
    • Вы ребенок?
    • Ты старый?
    • Вы молоды?
    • Где вы находитесь?
    • Ваш пол?
    • Вы мужчина или женщина?
    • Вы женщина?

    Вопросы о доске спиритических сеансов

    Вот вопросы, которые вы можете задать при использовании доски спиритических сеансов:

    • Кого вы убили?
    • Кто ваша жертва?
    • Как зовут человека, которого вы убили?
    • Как зовут человека, которого вы убили?
    • Кто ваша жертва?
    • Ты убил?
    • Кого вы убили?
    • Кто умер?
    • Сколько тебе лет?
    • Сколько тебе лет?
    • Ты старый?
    • Вы молоды?
    • Как давно ты мертв?
    • Сколько лет назад вы умерли?
    • Как долго вы здесь?
    • Как давно вы умерли?
    • Когда ты умер?
    • Сколько человек в этой комнате?
    • Сколько человек в этой комнате?
    • Сколько здесь людей?
    • Сколько призраков в этой комнате?
    • Сколько здесь призраков?
    • Ты одна?
    • Мы одни?
    • Кто здесь?
    • Кто в этой комнате?
    • Где ты?
    • Какая ваша любимая комната?
    • Где твоя комната?
    • Какая у вас комната?
    • Вы здесь?
    • Вы близко?
    • Духи есть?
    • Ты рядом?
    • Вы здесь?

    Духовный ящик Вопросы

    Это вопросы / ключевые слова, которые вы можете поговорить с духовным ящиком и, возможно, получить и ответить:

    • Вы говорите?
    • Вы можете с нами поговорить?
    • Сделайте шум.
    • Откройте дверь.
    • Откройте эту дверь.
    • Включите свет.
    • Выключите свет.
    • Есть ли привидения?
    • Подайте нам знак.
    • Покажи нам.
    • Сообщите нам, что вы здесь.
    • Сделай что-нибудь.
    • Есть кто-нибудь со мной?
    • Крик.
    • Мы можем говорить?
    • Хотел бы поговорить с вами.
    • Здесь есть кто-нибудь?
    • Могу я вас спросить?
    • Хотите поговорить?
    • Вы здесь один?
    • Вы ждете?
    • Что я могу сделать?
    • Вы знаете, кто мы?
    • Вы счастливы?
    • Ты все время здесь?
    • Вы мужчина или женщина?
    • Вы хотите, чтобы мы ушли?
    • Могу я вас спросить?
    • Вы можете издать звук?
    • Покажите нам свое присутствие.
    • Постучите во что-нибудь.
    • Сделайте звук.
    • Откройте дверь.
    • Брось что-нибудь.
    • Поговори со мной.
    • Свяжитесь с нами.
    • Мы не причиним вам вреда.
    • Мы друзья.
    • Это ты дома?
    • Вы можете с нами поговорить?
    • Мне страшно.
    • Мне страшно.
    • Страшно.
    • Страшно.
    • Жуткий.
    • Ужас.
    • Пугать.
    • Пугай.
    • Паника.
    • Испуг.
    • Скрыть.
    • Бег.
    • Покажи свое присутствие.
    • Покажи нам.
    • Покажи мне.

    Признание PGY1 (год проживания 1)

    Шаг за шагом

    Для DO, чей первый год резидентуры был в программе ACGME

    Чтобы получить признание AOA обучения PGY1, вы подадите заявку онлайн, попросите вашу программу отправить письмо с подтверждением и завершить остеопатическое образовательное мероприятие.

    Если вы закончили первый год резидентуры по программе, аккредитованной ACGME, и планируете практиковать в Пенсильвании, вам необходимо, чтобы ваше обучение было признано AOA.Вы можете получить признание в любое время после завершения первого года проживания (PGY1).

    Трехэтапный процесс описан ниже.


    1. Подать заявку на обучение распознаванию

    Первым шагом подачи заявки на признание обучения является подача онлайн-заявки на признание AOA обучения ACGME PGY1.


    2.Попросите вашу программу отправить официальное письмо с подтверждением

    Письмо с подтверждением прохождения обучения в резидентуре PGY1 должно быть отправлено вашей программой резидентства непосредственно в AOA. В письме также необходимо:

    • Напишите на фирменном бланке учреждения и укажите дату.
    • Укажите специальность, указав точную дату начала и окончания курса PGY1.
    • Укажите продолжительность и дату каждой выполненной ротации.
    • Включите должность и подпись директора программы.

    AOA признает только обучение, которое было успешно завершено. Письма должны приходить непосредственно из вашей программы по почте, электронной почте [email protected] или факсу 312-202-8375. Письма от поступающих не принимаются.

    В настоящее время проживаете? Вот шаблон.
    Закончили резидентство? Вот шаблон.


    AOA сравнение вращений

    После того, как AOA получит ваше подтверждающее письмо, выполненные вами ротации будут сравниваться с учебной программой традиционной ротационной стажировки или ротации специальностей OGME-1 AOA.

    Если у вас есть вопросы о том, как соответствовать требованиям ротации, или ваше учебное заведение закрыто, пожалуйста, свяжитесь с Департаментом образования AOA по телефону (888) 62-MYAOA (888-626-9262) или [email protected] В случае закрытия больницы Совет по обзору программ и стажеров будет рассматривать и принимать решения об утверждении в индивидуальном порядке.


    3.Завершить образовательное задание по остеопатии

    Чтобы завершить процесс получения признания AOA за первый год проживания, вам необходимо принять участие в одном из следующих видов остеопатической медицины:

    • Примите участие в конференции CME , которая предлагает не менее 8 кредитов CME категории 1-A AOA. Вы должны заработать все 8 кредитов на одной конференции. Допустимые формы подтверждения включают либо сертификат о посещении, либо официальное письмо от спонсора программы с указанием названия конференции, даты (дней) посещения и количества полученных баллов CME.Бланки аттестации не принимаются. Вы можете искать предстоящие конференции с помощью нашего инструмента поиска CME. Обратите внимание, что курсы типа NAL и PALS не принимаются для этого требования.
    • Подготовьте и проведите оригинальную остеопатическую клиническую презентацию для врачей-резидентов и преподавателей вашей аккредитованной ACGME программы резидентуры. Презентация должна отражать вашу специальность, содержать не менее 20 слайдов со ссылками и включать графические иллюстрации, которые объясняют и описывают как минимум четыре метода OMM.Вы должны отправить свою презентацию PowerPoint по электронной почте в течение одного года с момента ее представления вместе с подтверждением от директора программы или спонсирующей программы с указанием даты, названия и присутствующей аудитории. На презентацию будет рассматриваться только один заявитель. Видео не принимаются по этому требованию.
    • Разработайте оригинальную исследовательскую статью по клинической или образовательной теме в остеопатической медицине, которая подходит для публикации в JAOA или другой публикации по остеопатии.Представленные рукописи могут быть подготовлены с использованием руководств JAOA , ICMJE или AMA. Это требование не распространяется на исследовательские работы старше двух лет.
    • Если вы прошли обучение в ординатуре ACGME, вы можете подготовить и представить клиническую презентацию на конференции CME по остеопатии, которая предлагает зачетные единицы CME категории 1-A AOA. Приемлемой формой подтверждения может быть официальное письмо от спонсора программы с указанием названия конференции, представленных модулей, даты (а) посещения и количества полученных баллов CME.
    • Вы можете загрузить копию своей деятельности по остеопатическому образованию, заполняя онлайн-заявку на распознавание PGY1 на шаге 1 выше.

    Дополнительные вопросы? Мы здесь, чтобы помочь! Свяжитесь с нами по телефону [email protected]

    .
  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *