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Older adults detect happy facial expressions less rapidly

Introduction

感情のある顔の表現を検知する能力は、他人の感情を理解し社会交流をうまく行うために不可欠である。 視覚探索パラダイムを用いた先行心理学研究では、若年成人は中立的な顔の表情よりも感情的な顔の表情（例えば、怒りや喜びの顔）をより速く検出することが報告されている 。 例えば、Williamsらの実験では、参加者は並べられた顔の表情の中から1つの異なる表情を検出した。 このとき、複数の雑念（ニュートラルな表情）の中から悲しい表情や嬉しい表情を識別する反応時間は、感情的な表情の中からニュートラルな表情を識別する反応時間よりも短かったのです。 このような感情的な表情の高速検出は、顔の視覚特性そのものではなく、むしろその表情が持つ感情的な意義に起因するものである。 この解釈は、通常の怒りや喜びの表情を検出する速度と、それに対応する「反表情」を検出する速度を、いくつかの中立的な顔で比較した研究によって支持された。 反表情はコンピュータモーフィングによって作成され、通常の感情表現とは逆の方向に、中立的な顔の表情に同じ程度の視覚的変化を与えるものである。 一般に、反表情は、感情表現に特徴的な顔の向きを反転させ、一般的な顔の形状を保持することによって作成される。 例えば、怒った顔の眉がV字で、中立の顔の眉が水平だとすると、コンピュータは眉を逆さにしたV字（Λ）型の反表情を生成する。 反表情は特定の感情を表さないため、一般にニュートラルな表情として認識される。 このため、反表情は、顔の視覚的特徴を制御することで、感情的に中立な顔刺激として機能します。 また、通常の怒り顔や幸せ顔の検出RTは、対応する反表情の検出RTよりも短いことが分かりました。 この結果は、感情的な表情と反表情がともに中立的な表情から等距離にあることから、若年成人の表情検出の迅速化には、顔の視覚特性そのものではなく、顔の感情的意義が寄与していることを示すものである

高齢者の視覚探索パラダイムにおいても、情動表情の検出が検討されている。 このような研究は特に重要である。一部の高齢者は、特定の感情的な顔の表情（怒りに関連する否定的な表情など）を確実に認識できないからである。 このような研究は特に重要であり、高齢者の中には、ある種の感情的な表情（例えば、怒りに関連する否定的な表情）を確実に認識できない人がいる。 したがって、ネガティブな表情（怒りの表情など）を検出する能力が失われると、感情認識が損なわれる可能性がある。 これまでに、若年者と高齢者の感情表出検出能力を比較した研究がある。 具体的には、Mather & Knightは、図式化された顔を用いて、高齢者が幸せな顔や悲しい顔よりも怒っている顔をより速く検出することを示した。 Hahnらは、若年者と高齢者が中立的な雑念の中に置かれた図式的な感情顔への注意の移動を比較した。画面上で怒った顔を見つけるまでの時間は、嬉しい顔を見つけるまでの時間より短く、Mather & Knightのデータを支持した。 このことは、Mather & Knightのデータを支持するものである。高齢者は若年者に比べて全体的に検出速度が遅かったが、両群で同様のパターンが見られた。 著者らは、高齢者も若年者も怒った顔を効率的に検出していると結論づけた。 しかし、高齢者が怒った顔を効果的に検出するという結論は、感情的に中立な顔の表情を検出した場合のRTと直接比較するのではなく、怒り、喜び、悲しみの表情を検出した場合の速度を比較することによって導き出されたものであった。 したがって、高齢者が若年者と同様に怒りの表情を（中立に比べ）効率的に検出しているかどうかは、依然として不明である。 さらに、幸せな表情と感情的に中立な表情の比較が行われていないことから、高齢者が幸せな表情を中立な表情よりも速く検出するかどうかは不明なままである。 若年成人はそうであるが、高齢者の能力を探る視覚探索課題は行われていない。 この問題は、幸せな（ポジティブな）刺激が検出速度に及ぼす影響を探ることで、近年注目されているポジティブな感情と注意の相互作用の理解を深めることができるという意味で、興味深いものです。 若年成人における感情と注意の関係に関する最近の研究により、ポジティブな刺激もネガティブな刺激も自動的に処理され、急速に注意を引くことが明らかになっている 。 また、被験者が注意を必要とする課題に取り組む際に、注意の散漫化要因として情動刺激が提示された場合、ポジティブ刺激の注意捕捉力はネガティブ刺激のそれよりもさらに強くなる可能性を示唆する証拠が蓄積されてきている 。 例えば、Guptaらは、正の顔と負の顔をディストラクターとして用い、高負荷の文字探索課題では正のディストラクターのみが被験者のパフォーマンスを低下させることを発見した。 これは、正の刺激に注目するために必要な注意資源は負の刺激を認識するために必要な注意資源よりも少ないため、正の刺激は注意を引きつけやすく、資源が必要な状況でも無視しにくいという性質があるためと説明される。 このことは、様々な方法を用いてポジティブな刺激の処理について調べた研究によって支持されている . これらの知見は、若年成人がポジティブな（幸せな）顔の表情を素早く検出することを報告した視覚探索研究の知見と矛盾するものではありません。 また、成人期以降にネガティブな情報にもポジティブな情報にも自動的に注意が向けられるようになれば、高齢者も感情的にニュートラルな表情よりもハッピーな表情をより速く検出するようになるだろう。

ここでは、若年者と高齢者の間で、通常の怒りやハッピーな表情の検出に対するRT（一連のニュートラルな表情に置かれた反表情と比較）を比較して、この話題を検討した。 視覚的探索課題を使用した（図1）。 前述したように、反表情は、視覚的な顔の特徴を制御しながら、感情的に中立な顔刺激として機能する。 そこで、このような表情と通常の感情的な表情を検出するためのRTを比較することで、表情の感情的な意味が高齢者の表情検出の迅速化に寄与しているかどうかを明らかにすることができます。 そこで、両年齢群において、通常の表情と反表情のそれぞれを検出するためのRTを、以前用いた方法を用いて比較した． もし、両群で感情的な表情と反表情の検出パターンが同じであれば、高齢者における無傷の自動検出仮説が支持されることになる。 一方、高齢者が感情的な表情を反表情よりも速く検出しない場合、感情的な表情の自動検出が損なわれていると考えられる。 また、各標的刺激について主観的な価数や覚醒度の評価を行い、そのデータを用いて感情的な影響を評価した

図1。

Figure 1. 提示された刺激（a）と視覚的探索表示（b）の図解。 実際の実験では、刺激は実際の顔の写真で構成された。

材料と方法

2.1. 参加者

京都大学の学部生または大学院生である若年成人30名(女性17名、男性13名、平均±s.d. age = 21.4±2.0 years)を学内の臨時バイト募集広告で募り、時間に対する報酬を支払った。 32名の高齢者（女性16名、男性16名、平均年齢71.9±5.5歳）は、京都のシニア人材センターから募集し、参加費も支払われた。 被験者間因子と被験者内因子（各2水準；正常発現と抗発現標的のRT差の解析を想定）を1つずつ持つ反復測定分散分析に必要なサンプルサイズは、α水準0.05、検出力（1-β）0.80、反復測定相関0.2（過去のデータに基づいて推定）を想定し、G*Power (v. 3.1.9.2) によるアプリオリ検出力分析によって決定されました。 効果量が不明確であったため、中程度の効果（f = 0.25）と予測された。 検出力分析の結果、少なくとも54名の参加者が必要であった。 全員が日本人であった。 高齢者は、日本語版ミニ・メンタル・ステート・テストにより認知症のスクリーニングを行った。 カットオフポイントである24点以下の高齢者はいなかった（平均±s.d.点＝28.7±1.3）。 また，参加者全員が右利きであり，Edinburgh Handedness Inventoryによって確認した． また，若年層には女性1名，男性4名，高齢層には女性1名，男性1名が参加したが，左利きまたは両手利きであるため，データを除外した． 表1に、実験に参加した両年齢層の人口統計学的データをまとめた。 若年層と高齢層の参加者の平均値（標準偏差付き）。

若年層

高齢層 年齢 21.4 (2.0) 72.0 (5.5) 教育年数 15.1 (1.8) 13.3 (2.4) 桁数後進 9.9 (2.8) 6.9 (2.8) 年数後進 9.9 (2.8)

6.0 (2.0) 6.0 (2.0) 6.0 (2.0)6 (1.8) 知識a

20.2 (3.0)

17.6 (5.0) うつ病b 6.2 (6.5) 10.4 (6.2）

aWechsler Adult Intelligence Scale IIIより

bBeck Depression Inventory IIより

参加者は正常から矯正して正常の視力があると報告しました。 神経疾患や精神疾患の既往がある参加者や、そのような疾患のために薬を服用している参加者はいなかった。 実験手順が説明された後、参加者全員が文書によるインフォームドコンセントを行った

2.2. デザイン

実験は3因子混合デザインで、参加者間因子として群(若年、高齢)、参加者内因子として刺激タイプ(通常表現、反表現)と感情(怒り、幸福)を設定した

2.3. 装置

すべてのタスクの刺激は、リフレッシュレート150Hz、解像度1024×768ピクセルの19インチモニター（HM903D-A、飯山、東京、日本）上に提示し、Presentation 14.9 (Neurobehavioral Systems, San Francisco, CA, USA) で制御してWindowsパーソナルコンピューター（HP Z200 SFF, Hewlett-Packard, 東京、日本）に接続された。 応答は応答箱(RB-530, Cedrus, San Pedro, CA, USA)を介して取得された

2.4. 刺激

正常な表情と怒りや喜びの反表情を示す実際の顔の写真を標的刺激とし、中立的な顔の表情を散漫刺激とした。 刺激はEkman & Friesenのものであり、先行研究で使用されたものと同一であった。 各顔は水平方向に1.8°、垂直方向に2.5°の視角を有していた。 怒りと幸福の表情と中立の表情（ディストラクター）は、怒りと幸福と中立の表情を持つ女性（PF）と男性（PE）1名（いずれも白人）のモデルのグレースケール写真からなる表情データベースから選択されたものである。 同じモデルの写真2枚（男女どちらか）を標的刺激、1枚（男女どちらか）を注意散漫刺激とした。 歯を剥き出しにした写真は使用されなかった。 6254>

2人のモデルの中立的な表情を修正して怒りと喜びの反表情を作成し、これらの反表情も標的刺激とした。通常の表情から反表情を作成するには、コンピュータモーフィングソフト（FUTON System, ATR, Soraku, Japan）を使用した。 まず、筆者1名が手作業で79点の顔面座標を特定し、両側の虹彩の座標をもとに再調整を行った。 次に、感情顔と中立顔の特徴点間の距離を算出し、中立顔の各点を感情顔の対応点に対して同じ距離だけ逆方向に移動させることにより、反表情特徴点を配置した

輪郭や見える髪型が検出処理に及ぼす可能性を排除するため、すべての写真を Photoshop 5.X で顔の枠内にわずかに入る楕円形にトリミングした。

顔面刺激の提示位置は、45°離れた円形（10.0°×10.0°）の8カ所を用意した。 実験刺激は8つの位置のうち4つを占め、そのうち2つの刺激は画面の左側に、残りの2つは右側に提示された（図1の右側に図示されている通り）。 4つの位置のすべての組み合わせが同数回提示された。 標的提示試行では、標的刺激の位置を擬似的にランダムに選択し、半分の試行では画面の左側に、残りの試行では右側に提示されるようにした。 標的提示試行では、標的刺激の中から1つの顔が、3つの同じ中立の顔とともに提示された。 標的不在試行では、すべての顔が中立的であった。 手順

参加者は防音室(サイエンスキャビン、高橋、建設、東京、日本)で視覚探索課題を行い、その後、評価課題を行った。 モニター画面から80cmの距離で顎を固定し、椅子に座るように指示した。

参加者は、4つの顔からなる各刺激配列において、異なる顔が存在するか、すべての顔が同一であるかを、左右の人差し指で応答ボックスの割り当てられたボタンを押すことにより、できるだけ早く、正確に指示するよう指示されました。 さらに、2つの応答ボタンに人差し指を置いたまま、ディスプレイ中央に配置された固視十字（0.9°×0.9°）に視線を集中させるよう求めた。 練習試行を36回行い、その後に本試行を行った。

各試行は、まず500ミリ秒間固定十字を提示し、その後4つの顔からなる刺激列を提示した。 各試験は500msの固定十字の提示で始まり、その後4つの顔からなる刺激配列が提示された。顔は参加者がボタンを押すまで表示されたままであり、その後固定十字の再表示によって新しい試行が開始された。 実験は72試行×4ブロック（計288試行）で構成され、標的が存在する試行と存在しない試行を同数ずつ行った。 各ブロック内で各標的は同じ回数（各標的9回、計36回）提示された。 試行は擬似的にランダムに呈示され、連続した試行で同じ標的が同じ位置に呈示されることはない。 反応ボタンの割り当ては参加者間でカウンターバランスされた。

視覚的探索課題の後に評価課題が行われた。 この課題では、前課題で標的（写真8枚）と妨害（写真2枚）として提示された顔刺激について、被験者が評価を行った。 各顔は1枚ずつ提示され、参加者はそれぞれの顔刺激を見てどう感じたかを、覚醒の強さと感情の弁別の観点から、1（覚醒度または弁別度のいずれの評価も低いまたは陰性）から9（覚醒度が高いまたは陽性）までの9段階評価で評価するように指示された。 各年齢群のほぼ半数の参加者が、まず刺激に対する覚醒度評価を行い、その後に価数評価を行った。 残りの参加者は、覚醒度と価値度を逆の順序で評価した。 刺激はランダムな順序で提示された。 データ解析

SPSS 16.0 Jソフトウェア（SPSS Japan, Tokyo, Japan）を用いて統計解析を行った。 αレベルは0.05とした。

標的提示試行の各条件における正答の平均RTは、各参加者の平均値から±3 s.d.をアーティファクトとして除外して算出した（回答数の1.7%）。 データは、その後の解析のために正規性の仮定を満たすように対数変換を行った。 平均対数変換RTは、年齢層（若年層と高齢者）を参加者間因子、刺激タイプ（通常表現と反表現）と感情タイプ（怒りと幸福）を参加者内因子とする3元反復測定ANOVAによって分析された。 有意な三元交互作用が見出された場合、単純効果のフォローアップ分析を行った。 有意な最高次交互作用があった場合、他の効果や交互作用は最高次交互作用によって修飾されるため、解釈の対象とはしなかった。 予備解析では、対数変換したRTに参加者の性別、提示された顔の視野、提示ブロックのいずれかを加えて四元配置のANOVAを行った。 その結果、有意な四元配置の交互作用は見つかりませんでした。言い換えれば、私たちの興味対象効果三元配置の交互作用は検出されませんでした（F < 1.44, p > 0.10）。 したがって、ここでは前述の三元配置の分散分析の結果のみを報告する。 なお、正確度、価値・覚醒度評価得点については、RTと同様の方法で分析した。 視覚探索課題

図2は、各標的条件における各年齢層の平均RTを示したものである。 三元配置分散分析の結果、有意な三元交互作用が見られ、正常な表情と反表情の検出速度は、年齢群と感情タイプの両方に関して異なることが示唆された（F1,60 = 5.34, p < 0.05, ηp2=0.082） 。 また、刺激タイプと感情タイプの間には有意な交互作用が見られ（F1,60 = 49.61, p < 0.001）、年齢グループ、刺激タイプ、感情タイプの主効果も有意だった（F1,60 > 23.56, p < 0.001）

Figure 2.

図2. 若年群と高齢群の各ターゲット条件における標準エラーバー付きの平均反応時間（RT）。 アスタリスクは刺激タイプの有意な単純主効果(***p < 0.001; *p < 0.05; n.s., not significant)を表す。

次に単純効果分析を実施した。 まず、若年群における刺激タイプの単純効果主効果を検証した。 その結果，怒りの表情，幸せの表情ともに効果は有意であり(F1,120 > 5.20, p < 0.05) ，若年者は通常の怒りと幸せの表情に対して，対応する反表情よりも速く反応することが示された。 一方、高齢者群では、怒りの表情では有意な刺激タイプの単純主効果(F1,120 = 65.44, p < 0.001)が見られたが、幸せの表情では見られなかった(F1,120 = 0.10, p > 0.10)。 したがって、高齢者は反怒り表情よりも正常な怒り表情をより速く検出したが、幸せな表情と反幸せな表情の検出速度に有意差は見られなかった。 次に、感情タイプの単純主効果について検証した。 正常な表情に対する有意な効果は、若年群、高齢群ともに明らかであり（F1,120 > 26.35, p < 0.001）、両群とも通常の幸せな表情よりも通常の怒りの表情により速く反応することが示された。 反表情に対する感情タイプの単純-単純主効果の検定の結果、高齢者群でのみ感情タイプが有意であり（F1,120 = 5.39, p < 0.05）、高齢者は反怒り表情よりも反喜び表情に対して検出速度優位を示していることが示された。 最後に、年齢群の単純主効果の検定では、すべての条件で有意な効果が確認され（F1,240 > 16.74, p < 0.001）、若年成人よりも高齢者の方が目標刺激に対してゆっくりと反応することが明らかになった。

先に対数変換RTを評価したと同じ方法で3要因反復測定分散分析を使って精度を分析した。 その結果、有意な三元交互作用は見られなかった（F1,60 = 0.93, p > 0.10, 電子補足資料、表S1参照）。 また、速度と精度のトレードオフの証拠も、グループ間の差も見出せなかった。 評価課題

表2は、価値と覚醒に関する主観的評価結果である。 これらの値は、年齢群、刺激タイプ、感情タイプを因子とする三元配置のANOVAに供された。 価値評価に関しては、有意な三元交互作用（F1,60 = 0.26, p > 0.10, ηp2=0.004） および年齢群の主効果（F1,60 = 2.70, p > 0.10） が検出されなかった。 年齢層と感情（F1,60 = 8.24, p < 0.01）、刺激タイプと感情タイプ（F1,60 = 333.03, p < 0.001）の間に有意な二元交互作用が観察された。 また、刺激と感情のタイプの有意な主効果も認められた（F1,60 > 17.34, p < 0.001）。

反-

高齢者

表2. 若年群と高齢群における価値と覚醒の主観的評価の平均値（標準誤差を含む）。
価値 覚醒
正常 反- 正常 反- 正常
anger happiness anger happiness
young 2.5 (0.2) 7.0 (0.2) 4.8 (0.2) 3.7 (0.2) 6.5 (0.3） 5.3 (0.2) 4.3 (0.2) 4.2 (0.3)
高齢者 2.9 (0.2) 7.0 (0.3) 2.9 (0.2)0 (0.2) 5.5 (0.2) 3.7 (0.1) 5.1 (0.4) 5.6 (0.3) 4.5 (0.2) 4.8 (0.3）

覚醒度評価の解析では、有意な三元交互作用（F1,60 = 4.02, p < 0.05, η2p = 0.063）、年齢層と刺激間（F（1,60） = 11.33, p < 0.005） 、年齢層と感情間（F1,60 = 5.72, p < 0.05）双方向相互作用が実証された。 また、刺激タイプの有意な主効果が明らかになった（F1,60 = 64.46, p < 0.001）。

次に、喚起評価間の3方向交互作用を分析した。 刺激タイプの単純・単純主効果は，若年成人では怒りと喜びの表情で有意であり（F1,120 > 10.18, p < 0.005），反表情に比べて通常の表情に出会ったときに高い覚醒度が示された。 高齢者では、この効果は幸せな表情でのみ有意であり（F1,120 = 6.10, p < 0.05）、反幸せな表情よりも普通の幸せな表情に出会ったときに、より高い覚醒を経験することが示された。 感情タイプの単純主効果では、若年成人の通常表情でのみ有意であった（F1,120 = 9.76, p < 0.005）。 このことは、若年成人では、通常の幸せな表情よりも通常の怒っている表情を提示されたときに、より多くの覚醒を感じることを示唆する。 最後に、年齢の有意な単純主効果は、通常の怒り表情でのみ明らかになり（F1,240 = 11.77, p < 0.001）、このことは、このような表情は高齢者よりも若年者で高い覚醒を誘発することを示唆する。

討論

先行研究により、若年成人の怒り表情や幸せ表情が感情的中立表情よりも速く検出されることがわかってきた。 しかし、高齢者についてのデータは不足していた。 ここでは、高齢者と若年者の正常な表情と反表情の検出能力を直接比較した。 その結果、若年者は、通常の怒りや喜びの表情を、反表情の表情よりも速く検出し、これまでの知見と一致した。 しかし、幸せな表情については、反幸せな表情と比較して、そのようなことはなかった。 高齢者は、怒りの表情を素早く検出したが、幸せな表情は検出しなかった。 このことは、視覚的探索を用いた先行研究でも明らかにされている。 処理速度は成人期後半に遅くなる。

我々は、高齢者における怒りの表情の無傷の自動検出の明確な証拠を発見した；この強固な能力は成人期にも変わらないままであった。 両年齢層とも、通常の怒り顔の表情は通常の幸せな表情よりも速く検出され、以前の知見と一致した。 脅威となる怒りの表情を素早く検知することで、人は生理的・心理的な危害を回避することができ、生存率を高めることができる。 幸せな顔に比べ怒った顔の検出が優れていることは、生得的な自己保存を反映していると考えるのが妥当である。

対照的に、高齢者のみ、通常の幸せな顔の表情が反幸せな表情よりも速く検出されなかったことから、高齢者では幸せな表情に何らかの感情的意味が減少していることが示唆された。 この原因は何だろうか。 ポジティブな刺激に対する高レベルの注意は、今日の競争的で快楽主義的な社会によって説明されるかもしれないことが示唆されている 。 グプタは、ポジティブな刺激を感知することは重要であり、それは我々がどのように行動すべきかの手がかりを与えるものであると主張した。 特に、社会的関係（未来への投資）を構築・拡大したいと考える若年層では、ポジティブな刺激（幸せな顔を含む）の有用性が重要である可能性がある。 新しい人間関係を構築することが重要な場合、自分のキャリアや社会的地位を向上させる可能性のある幸せな顔に注目するのは自然なことである。 逆に、新しい人間関係を構築することが重要でない場合は、幸せそうな顔を無視することもある。 加齢は、健康状態の悪化と社会的ネットワークの縮小を特徴としている。 幸福な顔は高齢者のモチベーションを上げず、人生の有用なヒントを与えないかもしれない。 また、両年齢群において、反表情よりも正常な表情に対して高い覚醒度を記録したことは、参加者が反表情を正常な表情よりも感情を喚起しにくいと感じていることを示唆している。 さらに、若年成人の表情刺激によって生じる高い覚醒度は、これらの刺激の検出の速さと関連しているようである。通常の怒り表情が最も速く検出され、最も高い覚醒度を誘発し、次いで通常の喜び、そして次に反表情であった。 これは高齢者にも当てはまり、反怒り表情と反幸せ表情のRTと覚醒度評価は一致した。 しかし、高齢者の通常の幸せな表情ではそうではなかった。これらは最も高い覚醒度評価を引き起こしたが、最も速く検出されなかった。このことは、高齢者は確かに幸せな表情に対して情動反応を経験するが、それが直接検出速度に反映されないことを示唆している。

高齢者は、怒った顔の検出能力は維持されるものの、幸せな顔の検出能力に障害があることが示された。 このことは理論的にどのような意味を持つのだろうか。 高齢者は、怒った顔を含む否定的な表情の認識には障害を示すが、幸せな感情の認識には障害を示さない。 そのため、高齢者はポジティブな感情を持ち続けるために、意識的な感情調節戦略をとる傾向があるとする説がある。 この説によれば、高齢者は幸せな顔を選択的に探すので、幸せな顔を認識していることになる。 同様に、高齢者はネガティブな顔を避けるため、あまり認識できない。 高齢者では表情の自動検出が意識的な感情戦略に影響されにくいことを考えると、我々の研究（感情検出）と先行研究（感情認識）の間で明らかに対照的な結果が得られたことは、現在の理論をより包括的に表情の自動処理と意識処理を考慮して拡張する必要があることを示している

今回の結果は、実用的・臨床的な意味も持っている。 感情的な表情の迅速な検出は、社会的状況における刺激の処理など、感情処理の後期に影響を与える。 佐藤ら は、自閉症スペクトラムの人たちが社会的な場で親密な相互作用を行う際に、笑顔の検出がうまくできないことが原因であることを発見しました。 このことから、高齢者の笑顔の自動検出が弱くなると、日常的な社会活動に影響を与える可能性があります。高齢者は、常に周辺に顔が提示される我々の実験では、周辺視野の笑顔を検出する能力が低いため、笑顔の顔に注意を集中することが難しいのかもしれません。 このことは、高齢者の介護において実用的な意味を持つ。高齢者の介護者は、患者が周辺にある笑顔の検出が苦手なだけかもしれないという可能性を考慮する必要がある。 高齢者介護に関する臨床研究では、アイコンタクトを伴う笑顔が介護の場における介護者と被介護者の相互作用の質を向上させることが明らかにされている。 私たちの結果は、介護者が介護を受ける人から周辺的にしか見られていない場合、幸せな表情の有益な効果が減少する可能性があることを示唆している

私たちの研究にはいくつかの限界がある。 我々は、顔の提示位置（中心か周辺か）が異なる場合のRTと主観評価の関係を研究した。 将来的には、2つの課題においてすべての顔を周辺に提示することが適切であり、そうすることで結果を直接比較することができるだろう。 また、歯が見える刺激がないため、口を開けた感情的な表情に対する反表現を作成することができませんでした。 口が開いている幸せな表情は、高齢者に発見されやすいかもしれない。 また、Ekmanデータベースから2つのモデルのみを使用しましたが、他のモデルはすべて口を開けていたためです。 これらの問題については、今後の課題である。

Conclusion

我々は、若年者と同様に、高齢者も反怒り表情よりも通常の怒り表情をより速く検出することを見出した。 これは、高齢者が（若年者と同様に）怒りの表情を、一般的に中立と認識される反表情よりも速く検出することを示した最初の報告である。 このように、怒りの表情の迅速な自動検出は、成人期を通じて変化しない。 高齢者は（若年者と異なり）通常の幸せな表情を反幸せな表情よりも効果的に検出することはない。 これは、高齢者にとって幸せな表情があまり重要でないからかもしれない。

倫理

この実験は、京都大学の人間精神研究ユニットの倫理委員会に承認された。 また、実験は機関の倫理規定とヘルシンキ宣言に従って実施された。 実験参加者は全員、実験への参加について書面によるインフォームドコンセントを行った。

Data accessibility

本論文のデータセットは補足資料としてアップロードされている。

著者の貢献

A・SとW・Sはこの研究のプランを設計し；A・Sは実験を行い；A・SとW・Sはデータを解析した；A・S, W.S. and S.Y. wrote the manuscript.

Competing interests

We declare we have no competing financial interests.

Funding

Funds from the Japan Science and Technology Agency CREST (grant no.)． 6254>

謝辞

技術的支援をいただいた佐藤由香里氏に感謝します。

Footnotes

電子補足資料は、https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.4888506.

© 2020 The Authorsでオンライン公開されています。

Published by the Royal Society under the terms of the Creative Commons Attribution License http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ that permits unrestricted use, provided the original author and source is credited.

  • Hansen CH, Hansen RD. 1988Finding the face in the crowd: an anger superiority effect. J. Pers. Soc. Psychol. 54, 917-924. (doi:10.1037/0022-3514.54.6.917) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Sato W, Yoshikawa S. 2010Detection of emotional facial expressions and anti-expressions. Vis. Cogn. 18, 369-388. (doi:10.1080/13506280902767763) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Sawada R, Sato W, Uono S, Kochiyama T, Kubota Y, Yoshimura S, Toichi M. 2016Neuroticism delays detection of facial expressions.日本神経科学会学術集会（東京）、1994年11月。 PLoS ONE 11, 1-11. (doi:10.1371/journal.pone.0153400) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Skinner AL, Benton CP. 2012表現と反表現の視覚的探索。 Vis. Cogn. 20, 1186-1214. (doi:10.1080/13506285.2012.743495) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Williams MA, Moss SA, Bradshaw JL, Mattingley JB. 2005Look at me, I’m smiling: Visual search for threatening and nonthreatening facial expressions. Vis. Cogn. 12, 29-50. (doi:10.1080/13506280444000193) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Sato W, Yoshikawa S. 2009Anti-expressions: artificial control stimulus for the visual properties of emotional facial expression. Soc. 行動学。 Personal. 37, 491-501. (doi:10.2224/sbp.2009.37.4.491) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Hahn S, Carlson C, Singer S, Gronlund SD. 2006Aging and visual search: Automatic and controlled attentional bias to threat faces. を発表した。 (Amst)。 123, 312-336. (doi:10.1016/j.actpsy.2006.01.008) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Mather M, Knight MR. 2006Angry faces get noticed quickly: threat detection is not impaired among older adults.高齢者では脅威の検出は困難である。 J. Gerontol. Psychol. サイエンス 61, 54-57. (doi:10.1093/geronb/61.1.P54) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Ruffman T, Ng M, Jenkin T. 2009Older adults respond quickly to angry faces despite labing difficulty. J. Gerontol. Psychol. サイエンス 64, 171-179. (doi:10.1093/geronb/gbn035) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Calder A, Keane J, Manly T, Sprengelmeyer R, Scott S, Nimmo-Smith I, Young AW. 2003年 成人期における顔の表情認識。 神経心理学 41, 195-202. (doi:10.1016/S0028-3932(02)00149-5) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Isaacowitz DM, Löckenhoff CE, Lane RD, Wright R, Sechrest L, Riedel R, Costa PT. 2007語彙刺激と表情における感情認識の年齢差。 Psychol. エイジング 22, 147-159. (doi:10.1037/0882-7974.22.1.147) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • MacPherson SE, Phillips LH, Della Sala S. 2002Age, executive function, and social decision making: a dorsolateral prefrontal theory of cognitive aging.（「加齢と実行機能と社会的意思決定：前頭背外側説」）.Psychol. Psychol. エイジング 17, 598-609. (doi:10.1037/0882-7974.17.4.598) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Mill A, Allik J, Realo A, Valk R. 2009Age-related differences in emotion recognition ability: a cross-sectional study. Emotion 9, 619-630. (doi:10.1037/a0016562) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Orgeta V, Phillips LH. 2008Effects of age and emotional intensity on the recognition of facial emotion. Exp. Aging Res.34、63-79。 (doi:10.1080/03610730701762047) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Phillips LH, MacLean RDJ, Allen R. 2002Age and the understanding of emotions.（英語）. J. Gerontol. B Psychol. サイエンス・ソサイエティ 57, P526-P530. (doi:10.1093/geronb/57.6.P526) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Ruffman T, Henry JD, Livingstone V, Phillips LH. 2008A meta-analytic review of emotion recognition and aging: implications for neuropsychological models of aging.（感情認識と加齢に関するメタ分析レビュー：加齢の神経心理学的モデルへの示唆）。 Neurosci. Biobehav. Rev. 32, 863-881. (doi:10.1016/j.neubiorev.2008.01.001) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Sullivan S, Ruffman T. 2004Emotion recognition deficits in the elderly.高齢者における感情認識障害. Int. J. Neurosci. 114, 403-432. (doi:10.1080/00207450490270901) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Suzuki A, Hoshino T, Shigemasu K, Kawamura M. 2007Decline or improvement? 顔の表情認識における年齢差。 生物学 Psychol. 74, 75-84. (doi:10.1016/j.biopsycho.2006.07.003) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Zhao MF, Zimmer HD, Shen X, Chen W, Fu X. 2016Exploring the cognitive processes causing the age-related categorization deficit in the recognition of facial expression.筑波大学出版会。 Exp. Aging Res. 42, 348-364. (doi:10.1080/0361073X.2016.1191854) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Anderson BA, Laurent PA, Yantis S. 2011Value-driven Attentional Capture.を参照。 Proc. Natl Acad. Sci. USA 108, 10 367-10 371. (doi:10.1073/pnas.1104047108) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Gupta R. 2019Positive emotions have a unique capacity to capture attention.ポジティブな感情には注意を捉えるユニークな能力がある。 Prog. Brain Res. 247, 23-46. (doi:10.1016/bs.pbr.2019.02.001) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Gupta R, Hur YJ, Lavie N. 2016Distracted by pleasure: effects of positive versus negative valence on emotional capture under load.（喜びによって気が散る：負荷下でのポジティブ対ネガティブの価の効果）。 エモーション 16, 328-337. (doi:10.1037/emo0000112) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Pool E, Brosch T, Delplanque S, Sander D. 2016Attentional bias for positive emotional stimulus: a meta-analytic investigation.を参照。 Psychol. Bull. 142, 79-106. (doi:10.1037/bul0000026) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Gupta R, Deák GO. 2015Disarming smiles: irrelevant happy faces slow post-error responses. Cogn. Process. 16, 427-434. (doi:10.1007/s10339-015-0664-2) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Gupta R, Srinivasan N. 2015Only irrelevant sad but not happy faces are inhibited under high perceptual load.（無関係な悲しい顔だけで、幸せな顔は抑制されない）。 Cogn. Emot. 29, 747-754. (doi:10.1080/02699931.2014.933735) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Srinivasan N, Gupta R. 2010Emotion-attention interactions in recognition memory for distractor face.（注意散漫顔の認識記憶における感情と注意の相互作用）.Srinivasan N, Gupta R. 2010Emotion-attention interactions in recognition memory for distractor face. Emotion 10, 207-215. (doi:10.1037/a0018487) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Srinivasan N, Hanif A. 2010Global-happy and local-sad: perceptual processing affects emotion identification.（「グローバルな幸せとローカルな悲しみ」：知覚処理は感情の識別に影響を与える）。 Cogn. Emot. 24, 1062-1069. (doi:10.1080/02699930903101103) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Faul F, Erdfelder E, Lang A-G, Buchner A. 2007G* Power 3: a flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behav. Res. Methods 39, 175-191. (doi:10.3758/BF03193146) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Folstein MF, Folstein SE, McHugh PR. 1975年ミニ・メンタル・ステート。 臨床医が患者の認知状態を評定するための実用的な方法。 J. Psychiatr. 12, 189-198. (doi:10.1016/0022-3956(75)90026-6) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Oldfield RC. 1971年手指の評価と分析。 エジンバラ目録(The Edinburgh inventory)。 Neuropsychologia 9, 97-113. (doi:10.1016/0028-3932(71)90067-4) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Ekman P, Friesen WV. 1976Pictures of facial affect. パロ・アルト、カリフォルニア。 コンサルティング・サイコロジスト・プレス。 Google Scholar
  • Sato W, Sawada R, Uono S, Yoshimura S, Kochiyama T, Kubota Y, Sakihama M, Toichi M. 2017Impaired detection of happy facial expressions in autism.日本学術振興会特別研究員（DCA）。 サイエンス・リップ 7, 1-12. (doi:10.1038/s41598-016-0028-x) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Sawada R, Sato W, Uono S, Kochiyama T, Toichi M. 2014Electrophysiological correlates of the efficient detection of emotional facial expression.澤田玲子, 佐藤和彦, 魚野晋一, 小日山俊彦, 東一正人.澤田玲子, 佐藤和彦, 小日山俊彦, 東一正人. ブレイン・レジデンス 1560, 60-72. (doi:10.1016/j.brainres.2014.02.046) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Sawada R, Sato W, Uono S, Kochiyama T, Toichi M. 2014Sex differences in the rapid detection of emotional facial expressions.澤田玲子、佐藤渉、魚野俊一、越山敏彦、東地雅之、澤田玲子、佐藤渉、魚野渉、越山敏彦、東地雅之. PLoS ONE 9, 1-7. (doi:10.1371/journal.pone.0094747) Crossref, ISI, Google Scholar
  • マッケイ DG, ジェームス LE. 2004Sequencing, speech production, and selective effects of aging on phonological and morphological speech errors.（シーケンシング、音声生成、音韻・形態素の音声エラーに対する加齢の選択的効果）. Psychol. エイジング 19, 93-107. (doi:10.1037/0882-7974.19.1.93) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Salthouse TA. 2000加齢と処理速度の測定値。 Biol. Psychol. 54, 35-54. (doi:10.1016/S0301-0511(00)00052-1) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Salthouse TA.のページ。 2010認知老化の選択的レビュー。 J. Int. Neuropsychol. Soc. 16, 754-760. (doi:10.1017/S1355617710000706) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Nummenmaa L, Calvo MG. 2015Dissociation between recognition and detection advantage for facial expressions: a meta-analysis.顔の表情の認識と検出の優位性。 Emotion 15, 243-256. (doi:10.1037/emo0000042) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Nikitin J, Freund AM. 2015Adult age differences in frequency estimations of happy and angry faces. Int. J. Behav. Dev. 39, 266-274. (doi:10.1177/0165025414542838) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Baltes PB. 1997年 ヒトの個体発生における不完全な構造について：発生理論の基礎としての選択、最適化、補償。 Am. Psychol. 52, 366-380. (doi:10.1037/0003-066X.52.4.366) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • カーステンセンLL. 2006年時間感覚の人間形成への影響。 Science 312, 1913-1915. (doi:10.1126/science.1127488) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Carstensen LL.の項参照。 1992成人期における社会的・感情的パターン：社会感情的選択性理論の支持。 Psychol. エイジング7、331から338。 (doi:10.1037/0882-7974.7.3.331) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • カーステンセンLL、ミケルズJA.Carstensen LL. 2005感情と認知の交差点で：加齢とポジティブ効果。 Psychol. サイエンス14、117から121。 (doi:10.1111/j.0963-7214.2005.00348.x) ISI, Google Scholar
  • Isaacowitz DM, Allard ES, Murphy NA, Schlangel M. 2009The time course of age-related preferences towards positive and negative stimulus. J. Gerontol. B Psychol. Soc. Science 64, 188-192. (doi:10.1093/geronb/gbn036) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Knight M, Seymour TL, Gaunt JT, Baker C, Nesmith K, Mather M. 2007Aging and goal-directed emotional attention: distraction reverses emotional biases.加齢による感情的注意の偏りの減少を示した。 Emotion 7, 705-714. (doi:10.1037/1528-3542.7.4.705) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Mather M, Carstensen LL. 2005加齢と意欲的認知：注意と記憶における積極性効果。 Trends Cogn. Sci. 9, 496-502. (doi:10.1016/j.tics.2005.08.005) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Reed AE, Chan L, Mikels JA. 2014Meta-analysis of the age-related positivity effect: age differences in preferences for positive over negative information.（年齢によるポジティブ効果のメタ分析：ネガティブ情報に対するポジティブ情報の選好の年齢差）。 Psychol. Aging 29, 1-15. (doi:10.1037/a0035194) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Richard JM, Gross JJ. 2000Emotion regulation and memory: the cognitive cost of keeping one’s cool.日本学術振興会特別研究員（PD）。 J. Pers. Soc. Psychol. 79, 410-424. (doi:10.1037/0022-3514.79.3.410) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Ambady N、Koo J、Rosenthal R、Winograd CH.。 2002理学療法士の非言語コミュニケーションは、老年患者の健康状態を予測する。 Psychol. エイジング 17, 443-452. (doi:10.1037/0882-7974.17.3.443) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • de Vocht HM, Hoogeboom AMGM, van Niekerk B. 2015The impact of individualized interaction on the quality of life of elderly dependent as of care of dementia: a study with pre-post design.認知症の結果、ケアを必要とする高齢者の生活における個別対応の影響:事前-事後デザインによる研究. Dement. Geriatr. Cogn. Disord. 39, 280. (doi:10.1159/000371874) Crossref, ISI, Google Scholar
  • Ae R, Kojo T, Kotani K, Okayama M, Kuwabara M, Makino N, Aoyama Y, Sano T, Nakamura Y. 2017性、教育、キャリア長による介護者の日常印象の相違. Geriatr. Gerontol. Int. 17, 410-415. (doi:10.1111/ggi.12729) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar
  • Caris-Verhallen WMCM, Kerkstra A, Bensing JM. 1999看護師と高齢者患者のコミュニケーションにおける非言語的行動。 J. Adv. Nurs. 29, 808-818. (doi:10.1046/j.1365-2648.1999.00965.x) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

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