20 марта 2026, 17:47
Скрытый язык походки: как взмахи рук определяют эмоции, которые мы считываем

Учёные знают, что мы можем распознавать эмоции — гнев, радость, печаль, страх — по походке человека. Но новое исследование, опубликованное в журнале Royal Society Open Science, пытается разобраться: какие конкретные паттерны движений мы улавливаем и можно ли манипулировать этими паттернами, чтобы изменить то, что мы воспринимаем?
Оказывается, можно. Исследователи из Японии выявили ключевую особенность движения при ходьбе — скоординированные взмахи руками и ногами — которая действует как «регулятор громкости» эмоций. Поворачивая этот регулятор вверх или вниз при нейтральной походке, им удалось менять восприятие настроения человека другими людьми — в частности, чтобы человек казался злым, грустным или испуганным.
Сложность в изучении языка тела заключается в том, чтобы отделить движения от всего остального. Одежда, фигура и даже лицо человека тоже выдают его эмоции. Чтобы обойти эту проблему, исследователи использовали классический средство: дисплеи с точечными световыми индикаторами.
Представьте себе человека, идущего по тёмной комнате, с несколькими крошечными огоньками, прикреплёнными к суставам. Когда вы смотрите видео, на котором видны только эти движущиеся огоньки — без лица, одежды и каких-либо деталей, — вы всё равно можете определить, идёт ли человек с радостью или в гневе. Наш мозг невероятно чувствителен к этим паттернам движения.
В первом эксперименте участники смотрели такие видео с огоньками, на которых актёры шли, выражая пять различных эмоций: гнев, радость, страх, печаль и нейтральную походку. Как и ожидалось, люди могли распознавать эмоции с вероятностью выше случайной. Но исследователи не просто проверяли способность к распознаванию; они хотели разгадать код движения.
Используя информация захвата движения, команда провела математическое разложение (анализ главных компонент), чтобы разбить сложное движение ходьбы на более простые, независимые блоки.
И один модуль действительно удалось выделить: PC2. Этот паттерн движения отражал скоординированные колебания рук и ног вперёд-назад. Когда исследователи посмотрели, как этот паттерн менялся на протяжении одного шага, выяснилось нечто удивительное.
Для всех эмоций синхронизация движений рук и ног была практически одинаковой. Но амплитуда — размах движений — значительно варьировалась:
Когда человек злился, взмахи были самыми большими и самыми преувеличенными.
В нейтральном настроении взмахи были умеренными.
Когда человеку было грустно или страшно, взмахи были самыми маленькими и самыми сдержанными.
Другими словами, эмоцию, по-видимому, сигнализировало не то, как движутся руки и ноги, а насколько интенсивно они это делают.
Далее последовала самая впечатляющая часть исследования. Чтобы доказать, что именно эта схема движений вызывает у нас восприятие определённых эмоций, исследователи решили напрямую на неё повлиять.
Они взяли видеозапись ходьбы, которая неизменно оценивалась как «нейтральная», и изменили масштаб компонента PC2. В одной версии они увеличили амплитуду взмахов руками и ногами до 150% от нормального диапазона. В другой — уменьшили до 50%. Все остальные аспекты движения остались точно такими же.
Затем они показали эти изменённые видеозаписи ходьбы новой группе участников.
Эффект был налицо:
При увеличенной амплитуде взмахов (в 1,5 раза) ходьба часто оценивалась как злая (и, что интересно, иногда — как радостная).
При уменьшенной амплитуде (в 0,5 раза) та же самая походка воспринималась как грустная или испуганная.
Нейтральной походки больше не было. Повернув один регулятор — скорректировав один скоординированный паттерн движения, — исследователи изменили эмоциональную историю, которую видели люди.

Это исследование — не просто увлекательный взгляд на социальное восприятие. Оно предлагает новый мощный метод изучения того, как мы интерпретируем движения.
Последствия этого открытия могут проявить себя в разных областях:
Социальная робототехника: если мы хотим, чтобы роботы воспринимались как дружелюбные или доступные, мы можем спроектировать их движения на основе этих выявленных паттернов.
Анимация и виртуальная реальность: аниматоры персонажей могут использовать эти знания для передачи сложных эмоций с помощью тонких, реалистичных движений.
Понимание того, как мы воспринимаем эмоции по движениям, может помочь в изучении состояний, при которых социальное восприятие нарушено, таких как аутизм или тревожность.
Читают сейчас
21 минуту назад
Операционная платформа «Альт Образование» бесплатна для школ — акция от «Базальт СПО»
Операционная платформа «Альт Образование» бесплатна для школ — акция от «Базальт СПО» Организация «Базальт СПО» запускает специальное предложение для школ: операционная система «Альт Образование» 11 п

30 минут назад
Google добавила агентный аналитика видео в Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite
Google запустила агентный анализ видео для Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite. Теперь модель анализирует видео не как последовательность кадров с фиксированной частотой, а сама решает, какие

1 час назад
Апдейт платформы «Октопус» от ГК «Юзтех»: историческая анализ и расширенная сопровождение инфраструктур
В новых версиях «Октопус» мы сфокусировались на трёх направлениях: расширении возможностей управления ИТ-инфраструктурой, повышении производительности и развитии интеграций. Система получила новые сце

1 час назад
Frank Media рассказал о сложностях, с которыми столкнулись пользователи при попытке воспользоваться цифровым рублём
С 1 сентября должно было начаться массовое добавление цифрового рубля — третьей формы денег, которую Банк России обсуждает уже около шести лет. Тем не менее, судя по первым дням запуска, доступ к ново
2 часа назад
Digital Q.Sensor BI от «Диасофт» модернизировал ИИ-агента: визуальные правки дашбордов без доступа к данным
«Диасофт» представил обновленные возможности ИИ-агента платформы Digital Q.Sensor BI: теперь он может вносить правки в готовый дашборд, ориентируясь в том числе на его визуальное отображение. ИИ-агент