別盯著那些表情最明顯的聽眾

Don't Focus on the Most Expressive Face in the Audience
阿密特.戈登伯格 Amit Goldenberg , 艾瑞卡.維茲 Erika Weisz
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Tadamasa Taniguchi/Getty Images
我們在演講或做簡報的時候,會不自覺地注意表情最明顯的觀眾,從而高估整體聽眾的平均情緒狀態。研究表明,如果聽眾群體愈大,這種注意力偏向就愈大。此外,我們對消極情緒的注意,會高於積極情緒,明確偏向較負面的評價。由此可見,我們在發表演說時,應該更均勻地掃描觀眾,以便能更準確掌握台下的整體情緒。

想像你對一群人推銷一個構想。你說話時,眼光迅速掃視聽眾,注意每個人的表情。大家微笑了嗎?還是看起來困惑、無聊,甚至是生氣?

臉部表情提供有關人們情緒的重大線索。不論你是基層員工,還是長字輩高階主管,能對你的聽眾感受瞬間做出判斷,是非常重要的技能。不過,即使是我們當中情緒智慧最高的人,也難以準確理解這些瞬間判斷究竟是如何做出的,更重要的是,它們是否正確。而且,當你開始試圖理解不只一個人的社交線索,而是一群人的社交線索,就會變得更複雜得多。

研究顯示,人們觀察一群人時,通常會專注在情緒表達較強烈的臉孔上,不論這些情緒是正面還是負面的,而較少注意情緒較不強烈的臉孔。在公開演講的情況下,這種注意力偏向可能會塑造演講者對聽眾感受的印象:人們會更注意情緒表達比較強烈的聽眾,因而對聽眾整體反應做出的結論,往往會高估實際反應的強烈程度。

為更清楚了解這種注意力偏向如何產生(還有你可以如何克服這些偏向),我們和同事提摩西.史溫尼(Timothy Sweeny)、米娜.奇卡拉(Mina Cikara)及詹姆斯.葛羅斯(James Gross),一起進行一系列研究,探索這種放大群體情緒的傾向。在一個實驗中,我們向參與者展示人數最多達12人的一些群體圖像。圖像中的臉部都經過校準,讓每個表情顯示某種程度的情緒,以便計算群體的「客觀」平均情緒狀態。接下來,我們要求參與者估計每一組的平均情緒狀態,並將他們的回覆,和每張圖像中描述的實際情緒水準進行比較。

不出所料,我們發現,參與者總是高估群體的情緒。但我們也發現兩個有趣的新結果:

首先,群體人數愈多,我們的參與者高估他們情緒狀態的幅度就愈大。由於情緒程度在成員臉部表情上,是隨機分布的(就像在現實世界的群體中,不同表情的人也隨機分布一樣),相對於較小的群體,較大的群體更有可能包含高度情緒化的臉部表情。人們的注意力,通常會停留在那些展現高度情緒的臉上,所以,他們最後給予較大群體情緒的分數,會高於平均的情緒程度。

其次,參與者對團體情緒的高估傾向當中,對負面表情(例如憤怒)的高估程度,略大於對正面表情(例如快樂)的高估。先前的研究指出,人們的注意力,很自然較會受到表達負面情緒的臉孔吸引,而不是傳達正面表情的臉部;但我們的研究發現,這種效應對群體和個人來說,都是成立的。人們判斷群體情緒狀態的能力,不僅會偏向較強烈的情緒,而且是明確偏向較負面的評價。

為進一步了解這種高估群體情緒傾向的機制,我們進行第二項研究,要求參與者評估一群人情緒的同時,我們使用眼動追蹤儀,來追蹤他們的視線。我們發現,當參與者掃視一個群體的圖像,他們的目光會持續對著表情較多的臉孔,導致他們在估計這個群體的平均情緒狀態時,過度強調那些面孔。

我們的研究仍在初期,因此提供建議時必須審慎。但有趣的是,後面這項發現,針對高估群體情緒的偏向,指出一個可能的補救做法:專注在表情豐富的臉部,往往會過度放大我們對團隊情緒的觀感,所以若是刻意更平均地掃視流露情緒和不流露情緒的臉孔,可能會更正確了解你的聽眾。我們也猜測,在網路的情境中,放大強烈情緒反應的傾向可能會特別明顯,因為相較於面對面的情境,你更有可能錯過螢幕上較微弱的情緒訊號(雖然目前只是猜測,還需要進一步研究確認)。

因此,下次你在推銷構想、發表演說,甚至只是進入會議室、開始感覺周遭氛圍時,應嘗試主動觀察每個人,不要只把注意力集中在一、兩張情緒激動的臉孔上。儘管這麼做,無法完全消除你自然的注意力偏向,但應該可以讓你更正確地估計聽眾的真實感受。

(蘇偉信譯)



阿密特.戈登伯格 Amit Goldenberg

哈佛商學院談判組織與市場小組助理教授。戈登伯格博士的研究重點,是情緒在社交互動裡的作用。


艾瑞卡.維茲 Erika Weisz

哈佛大學心理學博士後研究員。她在2018年獲得史丹福大學(Stanford)心理學博士學位。她的研究探索如何使用社會心理學技巧,來鼓勵人們培養對他人的同理心。


本篇文章主題心理