表情認知における性差 [ PDF

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(1)表情認知における性差キーワード：表情，表情認知，性差，加齢，表情画像行動システム専攻山口悟研究の背景および目的. 1.. 私たちは，日常のコミュニケーションにおいて相手の表情から多くの情報を読み取っている．しかし，表情認知において性別が与える影響についての研究は近年までさほど活発におこなわれてはこなかった．また報告されている研究においても性差の影響範囲をめぐる知見が異なり，包括的な合意には達していない．そこで本研究では，観察者側の性別に着目して，可能な限り実験手続きの特殊性を排する目的で，検査用紙を用いた実験方法を採用し，表情認知における男女差を幅広い年齢層にわたって検討した． 1.1.. 表情認知と性差. 表情認知における性差に直接的に焦点をあてた研究は， 2000 年以降数が増えてきている．その研究で多く報告されているのは，男性よりも女性の方が表情の認知に優れているというものである（Rotter & Rotter, 1988；Montagne et al., 2005；Thayer & Johnsen, 2000；Hall & Matsumoto, 2004）．しかし，実験デザインの複雑化・精緻化によって，表情認知どの点において女性は男性よりも優れているのかが把握し辛い状況となっている．また，広範に確認されるかのような印象を与える女性優位の知見も，実験条件によってその結果の様相が異なっており，統一的な見解は導かれないまま今日に至っている．例えば Grimshaw et al. (2004)や Hall & Matsumoto (2004)が明らかにしたように，非常に強固な印象を与える表情認知での女性優位も実験条件の特殊性しだいで性差そのものがなくなってしまうことも明らかになっている． 1.2.. こなうことを目標とした．実験的研究. 2. 2.1.. 実験 1：表情認知における男女差の検討. 2.1.1. 参加者本実験の参加者は，男性 141 名，女性 256 名の，合計 397 名であった．年齢層の内訳は，高校生 167 名（男性 27 名，女性 140 名；15∼18 歳，平均年齢 16.59 歳），大学生および大学院生 134 名（男性 85 名，女性 49 名；18 ∼24 歳，平均年齢 19.59 歳），社会人 96 名（男性 29 名，女性 67 名；21∼82 歳，平均年齢 54.70 歳）であった．このような参加者群の分割をしてもなお，各群が意味のある年齢差をたもっているかを検証するために，区分基準を被験者間要因（高校生，大学生，社会人）とする 1 要因分散分析をおこなった．その結果，年齢の主効果が有意だった（F(2, 394) = 965.77, p < .001）．さらに下位検定として多重比較（以降すべて Ryan 法 5%水準）をおこなったところ，すべての群間で有意差が確認された．この結果を受けて，各群がそれぞれ有意に異なる年齢層を構成しているとの判断で分析をおこなうことにした． 2.1.2. 方法手続き参加者は，まず課題 1 の練習試行，ついで課題 1 の本試行，その後課題 2 の練習試行をおこなった後に課題 2 の本試行をおこなった．全試行とも制限時間は 30 秒間で，回答にあたっては「できるだけ早く正確に」判断するように求めた．課題 1. 参加者らは，表情画像を見て，その表情をもっ. ともよく表す言葉を 4 つの選択肢（「よろこび」，「いかり」，本研究の目的. 本研究での実験的研究では，問題をより明確化するた. 「かなしみ」，「おどろき」）から選んだ．課題 2. 参加者らは，表情をあらわす言葉（「よろこび」，. め，検討対象とする性差を観察者のそれに限定し，性別. 「いかり」，「かなしみ」，「おどろき」）を見て，それにも. が表情認知に及ぼす影響をより直截的に検討すること目. っともよく当てはまる表情画像を，4 つの表情画像から. 的としておこなった．また多くの先行研究においては実. なる選択肢から選択した．. 験への参加者が少ないことから，本研究ではできるだけ. 検査用紙. 特殊性の少い，一度に多数の参加者を対象におこなえる. 検査用紙のページは．左右 2 コラムに分かれており左. 質問紙法を採用し，より幅広い年齢層を対象に実験をお. 右合計 32 問配置されていた．参加者は，左コラム最上部.

(2) から下に向かって回答し，左コラムの一番下に達したら. 答率それぞれにたいして，性別（被験者間要因：男性お. 右コラムの最上部へと進んで回答した．. よび女性）課題（被験者内要因：課題 1 および課題 2）. 刺激画像. の 2 要因分散分析をおこなった．. 実験に用いた表情画像は，小川&尾田（1998）が作成. その結果，達成率と正答率のそれぞれで性別の主効果. した表情画像データベースから採用した．次のような条. が認められ，女性の成績の方が男性の成績よりも有意に. 件で画像 32 枚を選択した：歯を見せていない微笑み 2. 優れていることが明らかになった．ただし，誤答率では. 枚（男性 1 枚，女性 1 枚），歯をみせている微笑み 2 枚（男. 性別の主効果は認められなかった．また，達成率，正答. 性 1 枚，女性 1 枚），怒り 4 枚（男性 2 枚，女性 2 枚），. 率，誤答率のすべての指標において課題の主効果も確認. 悲しみ 4 枚（男性 2 枚，女性 2 枚），驚き（男性 2 枚，女. され，課題 2 の成績の方が課題 1 の成績よりも有意に低. 性 2 枚）．. かったことが判明した．. 課題 1. 年齢層別による成績比較. 各コラムにたいしてそれぞれ左右のコラムで各. 表情の種類数，および表情表出者の男女数が等しくなるようにし，かつ人物が重複しないような配置になっていた．課題 2. 左右のコラムにおいてそれぞれ，正答となるタ. ーゲット表情画像 16 枚および誤答となるディストラクタ表情画像 48 枚，合計 128 枚の画像を用いた．ターゲット表情画像およびディストラクタ表情画像の表情の種類数および出現数，そして表情表出者の男女数は等しくなるよう選択した． 2.1.3. 分析実験結果の分析にあたっては，速度を示す達成率および正確さを示す正答率という 2 つの指標に着目した．達成率とは，制限時間内に回答できた数（達成数）を全問題数の 32 で割った値であり，制限時間内にどれだけ達成できたかを示す率である．また正答率は，制限時間内に正しく回答できた数（正答数）を全問題数の 32 で割った値であり，どれだけ正確に回答できたかを示す率である．. 図 2：年齢別に集計した実験 1 の結果. 達成率，正答率，誤答率を参加者の年齢層ごとに集計した結果が図 2 である．年齢による成績への影響を検討するため，課題 1 と課題 2 の達成率および正答率にたいして，年齢層（高校生，大学生，社会人）を被験者間要因とする 1 要因分散分析をおこなった．その結果，課題 1 の達成率および正答率のどちらでも年齢層の主効果が. 2.1.4. 結果. 有意であった．下位検定として多重比較をおこなったと. 性別による成績比較. ころ，達成率においても正答率においても，高校生と大学生，高校生と社会人，大学生と社会人とすべての年齢層間で有意差が確認された．また課題 2 の達成率および正答率においても同様の分析をおこなったところ，達成率および正答率のどちらでも年齢層の主効果が有意であった．各指標にたいして多重比較をおこなったところ，達成率においても正答率においても，高校生と大学生，高校生と社会人，大学生と社会人とすべての年齢層間で有意差が確認された．また，年齢層ごとの性差を確認するため，性別（被験者間要因：男性および女性）年齢（被験者間要因：高. 図 1：男女別に集計した実験 1 の結果. 各課題における，達成率，正答率，誤答率を参加者の性別ごとに集計した結果が図 1 である．性別による効果と課題による効果を分析するため，達成率，正答率，誤. 校生，大学生，社会人）の 2 要因分散分析もおこなった．その結果，課題 1 の達成率および正答率，課題 2 の達成率および正答率で，性別および年齢の主効果が有意で，女性が優れているとともに，年齢とともに成績は悪化し.

(3) ていた．この年齢の主効果にたいして多重比較をおこな. 2.2.3. 方法. った結果，課題 1 の正答率を除いて．高校生および社会. 手続き. 人間，大学生および社会人間で有意差が認められたもの. 参加者らは 2 群に分けられ，それぞれグループ A およ. の，高校生および大学生間では有意差は認められなかっ. びグループ B として実験をおこなった．. た．ただし課題 1 の正答率においては，すべての年齢層. グループ A. 間で成績に有意差が認められ，いずれの場合も若年齢層. をおこなった後に課題 2 をおこなった．. の成績の方が良かった．なお，達成率および正答率のい. グループ B 本群は，グループ A とは逆の順序で試行. ずれにおいても，性別と年齢層との間の交互作用は有意. をおこなった．. ではなかった．. 検査用紙. 2.1.5. 考察これら分析結果から，女性の方がより速く表情を認知できている（達成率）だけでなく，より正確に表情を判. 本群は，実験 1 の手順と同様，まず課題 1. 実験 1 で用いた検査用紙と同一のものを用いた． 2.2.4. 分析実験 1 の分析時と同様，全 32 問にたいする各指標の比. 断できている（正答率）ことを示している．さらに，年. 率を算出して分析をおこなった．. 齢も考慮して結果を考察しても，いずれの年齢層，課題. 2.2.5. 結果. においても女性の成績が男性の成績よりも優れていることが確認された．年齢があがるにつれて成績が悪化していくというこの成績悪化は，社会人群（21∼82 歳，平均年齢 54.70 歳）との比較においてだけでなく，10 代から 20 代という比較的若い高校生群（15∼18 歳，平均年齢 16.59 歳）および大学生群（18∼24 歳，平均年齢 19.59 歳）というすべての年齢層間において確認された．この成績差をさらに詳しく男女別で比較すると，男女間の性差による成績差はすべての年齢層で一貫して女性の方が，判断の速度および正確さの両面で優れていることも明らかになった．これは，表情認知能力では幼児期，子供期，青年期，成人期にわたって一貫して女性の方が優れているとする McClure (2000)の分析を裏付けるものでもある． 2.2.. 実験 2：課題試行順序の影響の検討. 2.2.1. 目的実験 1 の結果分析では，課題 1 の結果と課題 2 の結果. 図 3：グループごとにまとめた実験 2 の結果. 図 3 が各課題における，達成率，正答率，誤答率を参加者のグループ別に集計した結果である．課題順序（被験者間要因：グループ A およびグループ B）課題（被験者内要因：課題 1 および課題 2）の 2 要因分散分析をおこなった．その結果，達成率および正答率で課題の主効果が有意で，課題 2 の成績の方が課題 1 の成績よりも低いことが確認された．しかし，課題試行順序の主効果. との間にはつねに有意差があり，課題 2 の成績が課題 1. はいずれの指標でも認められなかった．. の成績を下回っていた．実験 1 では，課題 1 をおこなっ. 2.2.6. 考察. た後に課題 2 をおこなっていたため，実験 1 で得られた結果が課題順序によるものか否かを検討する目的のもと本実験をおこなった． 2.2.2. 参加者. 以上の結果から，課題 1 と課題 2 間の成績差は，試行順序によるものではなく，課題 2 の成績は課題 1 の成績に比べて有意に悪かったことが明らかになった．課題 1 と課題 2 の比較. 本実験の参加者は，男性 14 名，女性 13 名，合計 27. 課題 2 では，表情語という概念がまず先に与えられ，. 名であった．参加者の年齢幅は 23∼40 歳で，平均年齢は. その後に個々の表情を判断するという演繹的で「トップ. 27.9 歳であった．. ダウン」的な処理が必要とされる．この処理自体は決して特殊なものではないものの，課題 1 の処理過程と比較した場合，日常生活において頻繁におこなわれる処理で.

(4) あるとはいえない．また，選択肢として並べられた表情画像の性別は統一されていたものの，選択肢から適切な表情画像を選択す. 実験参加者ごとにランダム化することは無理だとしても，男性のみあるいは女性のみの表情画像で構成される刺激セットを用いた実験は容易におこなうことができる．. るには，異なる人物による異なる表情を識別する必要が. また，本研究と同じ実験を引き続きおこない参加者数. あった．これは課題 1 で!"#$%&'#単一人物によ. を各年齢層で充実される必要もある．こうすることで，. る単一表情を判断する作業負荷と比較すると格段に負荷. より細かな年齢差および各年齢層での性差をより詳細に. が大きくなると考えられる．こうした要素が影響して，. 検討することが可能となる．併せて，脳機能研究からの. 課題 1 と課題 2 との間に成績差が発生したものと考えら. 知見や進化論的な裏付けを視野に入れた研究および統制. れる．. 実験をおこなうことではじめて，表情認知における性差. 全体的考察. 3. 3.1.. 表情認知における性差. 本研究では，質問紙をもちいた表情認知検査をおこない，成績に性差が認められるかを検討した．その結果，女性は男性よりも，有意に速く表情を判断できるとともに，有意に正確に表情を判断できることが明らかになった．本研究の実験結果は，女性の方がより正確に表情判断をおこなえるとの知見（例：Thayer & Johnsen, 2000）を支持するものであった．また，本研究の実験では，試行時間中の表情判断は実験参加者自らの速度でおこなっていたものの，できるだけ速い処理も求められていた．こうした実験条件を考慮すると，これまでの先行研究による知見で明らかになっている，表情認知において反応時間を計測すると女性による有意に速い反応が明らかになる（例：Hampson et al., 2006）という点が本研究での実験結果に大きく影響した可能性が考えられる． 3.2.. 加齢による表情認知への影響. 本実験では，参加者の幅広い年齢層に着目して，加齢. を，その実験デザインによる差異だけでなく，より包括的に検討することが可能となる． 4.. 主要引用文献. Grimshaw G. M., Bulman-Fleming M. B., and Ngo C. 2004. A signal-detection analysis of Sex differences in the perception of emotional faces. Brain and Cognition. 54. 248-250. Hall, J. A. & Matsumoto, D. 2004. Gender differences in judgments of multiple emotions from facial expressions. Emotion. 4. 201-206. Hampson, E, van Anders, S. M., and Mullin, L. I. 2006. A female advantage in the recognition of emotional facial expressions: test of an evolutionary hypothesis. Evolution and Human Behavior, 27. 401-416. Kirouac, G. & Dore, F. Y. 2005. Accuracy of the judgment of facial expression of emotions as a function of Sex and level of education. Journal of Nonverbal Behavior. 9. 3-7. Rotter, N. G. & Rotter, G. S. 1998. Sex differences in the encoding and decoding of negative facial emotions. Journal of Nonverbal Behavior. 12. 139-148.. による表情認知への影響についても短く検討した．その. Thayer, J. F. & Johnsen, B. H. 2000. Sex differences in. 結果，課題 1 の正答率では高校生から大学生，すなわち. judgment of facial affect: a multivariate analysis of. 10 代から 20 代という比較的若い年齢層においても成績. recognition errors. Scandinavian Journal of Psychology. 41.. 差が確認された．過去においては，Kirouac & Dore (1985). 243-246.. が学歴は関係ないとの結論を下しているが．もしこの結果が妥当ならば，本研究で示された年齢層別による成績差の原因から学歴の要素を除いて検討することが可能となる．つまり，本研究で明らかになった各年齢層間の成績差は学歴によるものではなく，加齢による影響が強いことが考えられる． 3.3.. 今後の課題. 本研究では，表情観察者側の性差に限って検討した．今後より精緻な性差を研究するにあたっては表出者側の性差も考慮に入れた研究が必要になる．本実験で採用したような質問紙法では，一刺激ごとに表情画像の性別を. 小川徳子&尾田政臣 1998. 表情画像データベースの構築と基本特性評価. ATR 人間情報通信研究所. 29..

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