2011

Masarykova univerzita, Filozofická fakulta Psychologický ústav Studijní rok 2010/2011

DIPLOMOVÁ PRÁCE Vztah hlasu a osobnosti Pavel Šebesta

Vedoucí diplomové práce: Mgr. Helena Klimusová, Ph.D. Brno 2011 1

Prohlašuji, že jsem tuto diplomovou práci vypracoval samostatně a uvedl v ní veškerou literaturu a jiné prameny, které jsem použil. V Brně 29.4. 2011

…………….......…………… 2

Poděkování Děkuji především vedoucí práce, Mgr. Heleně Klimusové, Ph. D., za odborné vedení a nedocenitelné rady, stejně tak i za její nesouměřitelnou trpělivost. Rád bych také poděkoval svým přátelům Prezidentu a Fauně za jejich vydatnou pomoc a podporu. V neposlední řadě bych rád vyjádřil vděčnost všem kteří přispěli svými hlasy a otisky vlastních duší. 3

OBSAH 1. ÚVOD………………………………………………………………………………........7 2. TEORETICKÁ ČÁST…………………………………………………………………………………......8 2.1. Anatomie a fyziologie hlasového ústrojí………………………………………...8 2.2. Tvorba hlasu a jeho vlastnosti…………………………………………………...10 2.2.1.

Výška hlasu

2.2.2.

Síla hlasu

2.2.3.

Barva hlasu

2.3. Vnímání hlasu v kontextu sociální kognice…………………………….………14 2.3.1.

Thin-slice judgment aneb jemnoplátky

2.4. Osobnostní informace v hlase……………………………………………...…….18 2.4.1.

Prolegomena

2.4.2.

První studie vztahu hlasu a osobnostní atribuce………………….…...21

2.4.3.

Paradigma výzkumu osobnostních markerů……………………….….23

2.4.3.1.

Upravený čočkový model

2.4.3.2.

Distální (akustická) vodítka

2.4.3.2.1.

Fundamentální frekvence

2.4.3.2.2.

Vokální energie

2.4.3.2.3.

Distribuce energie v hlasovém spektru

2.4.3.2.4.

Plynulost řeči

2.4.3.3.

Typy experimentálních designů v oblasti výzkumu

osobnostních markerů…………………………………………….…..26

2.4.4.

2.4.3.3.1.

Korelační studie

2.4.3.3.2.

Verbálně maskovací techniky

2.4.3.3.3.

Manipulační techniky

2.4.3.3.4.

Techniky vyuţívající syntetizovaného signálu

2.4.3.3.5.

Kochleární implantát

Vztah akustických vodítek k osobnostní atribuci……………………...30

2.4.4.1.

Fundamentální frekvence

2.4.4.2.

Vokální intenzita

2.4.4.3.

Vokální kvalita (témbr)

2.4.4.4.

Plynulost řeči

2.4.5.

Známky extroverze v hlase……………………………………………....33

4

2.4.6.

Evolučně orientovaný model osobnostní atribuce: dominance, afiliace, atraktivita…………………………………………………………………...34

2.4.6.1.

Dominance, afiliace

2.4.6.2.

Atraktivita

2.5. Hlas a patologie……………………………………………………………….....41 2.6. Akustická a percepční hlasová identifikace 2.7. Hypoteticko-teoretický rámec: percepčně-osobnostní pole

3. EMPIRICKÁ ČÁST………………………………………………………… 48 3.1. Cíl výzkumu 3.1.1.

Hypotézy

3.1.1.1.

Hypotéza č. 1

3.1.1.2.

Hypotéza č. 2

3.1.1.3.

Hypotéza č. 3

3.2. Výzkumný soubor 3.2.1.

Popis výzkumného souboru

3.3. Pouţité metody 3.3.1.

Harmonogram snímání hlasových vzorků a sběru psychometrických dat

3.4. Pouţité psychometrické metody………………………………………………54 3.4.1.

Objektivní testy

3.4.1.1.

Stroopův test

3.4.1.2.

Embeded figure test

3.4.1.3.

Poznámka k objektivním testům

3.4.2.

Poznámka k dotazníkovým metodám a chromatickému asociačnímu experimentu

3.4.3.

Dotazníkové metody…………………………………………………….56

3.4.3.1.

ICL

3.4.3.2.

NEO

3.4.4.

Projektivní metody………………………………………………………58

3.4.4.1. 3.4.5.

CAE

Globální rozvaha zařazení jednotlivých psychometrických metod do testové baterie

3.5. Akustická analýza……………………………………………………………….61

5

3.5.1. 3.5.2.

Formantová dipserze

Poměr hodnot spektrální energie do 1 kHz s průměrnou odchylkou této hodnoty

3.5.3.

Variabilita formantových frekvencí

3.5.4.

Spektrální svah

3.6. Globální rozvaha nad pouţitými akustickými proměnnými………………...65 3.7. Způsob zpracování dat…………………………………………………………...66 3.8. Výsledky analýzy dat……………………………………………………………..66 3.8.1.

EFT a SCWT

3.8.2.

ICL

3.8.3.

NEO

3.8.4.

CAE

3.8.5.

Vlastní hlas

4. INTERPRETACE VÝSLEDKŮ...................................................................................72 5. DISKUSE………………………………………………………………………………75 6. ZÁVĚR…………………………………………………………………………………76

LITERATURA…………………………………………………………………………….78

6

1. Úvod Úvahy o vztahu hlasu a osobnosti jistě nejsou ničím novým, nicméně pokusíme-li se zpytovat jejich počátky bude se jednat o úkol nad naše síly. Vpodstatě jakéhokoliv přemýšlivějšího kromaňonce mohlo napadnout, nevstoupil-li to náhodou cizí duch do šamana, promění-li se mu náhle hlas a tedy jestli jiný hlas jiného ducha značí, nenese-li uţ hlas původní v sobě poselství o povaze svého majitele. Jistě bysme se s touto myšlenkou, přinejmenším v implicitní podobě, mohli setkat v literatuře. Nicméně dokud nedošlo k technologické „sekci“ lidského hlasu od jeho nositele pomocí moderních masmediálních prostředků, mohla tato otázka v poklidu dřímat pozapomenuta mimo hlavní proud. Asi bylo jen málo příleţitostí, kdy byl hlas sám o sobě důleţitý pro posouzení charakteru druhého člověka a kdyţ, tak leda v kontrastu s celkovým dojmem, vznikajícím na základě fyzického setkání. I tak je nám implicitně zřejmé, ţe kvalita hlasu druhého člověka ovlivňuje náš úsudek a následně i vztah k jeho majiteli. Nicméně nejvíce tato problematika vyniká při nesouladu s posouzením na základě jiných smyslů. Jistě si pomyslíme o muţi hřmotné postavy něco jiného, bude-li jeho postavě adekvátně odpovídat i jeho hlas, neţ kdyţ nás uvítá např. jemnou fistulkou. Oddělíme-li však hlasový projev od celkového projevu jeho nositele, vyvstávají nám nové otázky. Můţe být hlas sám o sobě absolutním nositelem informace o způsobu člověčenství svého majitele? Jsme schopni, jako lidé tuto informaci pouze na základě poslechu vyextrahovat? A pokud ano, jak přesně či do jaké míry? Je náš úsudek spolehlivý, nebo se necháme snadno ošálit zaţitým hlasovým stereotypem? Existuje něco takového jako hlasový stereotyp? Je moţné i pomocí hlasu šálit ostatní o pravé povaze našeho zaloţení? A nechají se? Všechny tyto otázky jsou ve své podstatě asymptotální, tedy nezodpověditelné vyčerpávajícím způsobem. Nicméně dílčí pokusy jiţ byly uskutečněny. Cílem této práce je specifický pohled na výše zmíněnou problematiku. Pokroky a neúspěchy strojové identifikace pomocí řečového signálu byly rozhodující inspirací. Ve zkratce lze říci, ţe člověka je moţné docela dobře

7

strojově identifikovat, ale jedná se úkol nelehký. Kromě rozličných technických

a

technologických

problémů

je

na

překáţku

i

určitá

nespolehlivost lidí v tom, ţe se jim hlas v průběhu ţivota mění, ikdyţ zpravidla nijak radikálně. Analogie s pohledem na osobnostní charakteristiky se přímo nabízí. Základní otázkou na kterou se tato práce snaţí odpovědět je: Bude podobný způsob hlasu korespondovat s podobností co se osobnostních proměnných týče. Tedy nezachycují proměny hlasu ve své podstatě proměnu osobnosti, není právě osobnost a její vývoj do značné míry určující pro nepatologickou proměnu hlasu?

2. Teoretická část 2.1 Anatomie a fyziologie hlasového ústrojí

Stručně bychom mohli tvorbu hlasu popsat takto: hlas vzniká pomocí výdechových plynů tlačených z plic skrze hrtan s hlasivkami a tento zvuk je dále modifikován rezonátory (hrudním košem, dutinami v kostech apod.). Hlasivky samy o sobě zvuk nevytvářejí (jak se kdysi předpokládalo), zvuk vzniká spíše periodickým vlněním vzdušného sloupce nad hlasivkami (Hála a Sovák, 1955). Nyní se na hlasové ustrojí podívejme podrobněji:

Dle Soukupa (1972) lze hlasové ústrojí rozdělit do tří skupin: 1. ústrojí dýchací (dodává energii, tvoří jej hrudní koš včetně plic, průdušek, průdušnice, meziţeberních svalů a bránice) 2. ústrojí fonační (tvoří jej hrtan a rezonátor) 3. ústrojí artikulační (hltan a dutiny ústní a nosní)

Rezonátor tvoří dutiny nadglottické (dutiny ústní, nosní i lebeční a také hltan) a dutiny podglottické (průdušnice, průdušky i plicní sklípky).

8

Jednotlivé části:

Průdušnice Průdušnice je trubice s pevnými stěnami sloţená z 15-20 chrupavčitých krouţků volně spojených vazivem. Její značná pruţnost dovoluje, aby se z běţné délky 15 cm (u dospělých) natáhla aţ na 27 cm. Pruţnost je důleţitá nejen při pohybu a změně polohy těla, ale i pro fonaci. V průdušnici se spojuje výdechový vzduch (oxid uhličitý a pára) vyháněný meziţeberními svaly a bránicí z plicních kanálků a sklípků. Vzduch můţe průdušnicí volně odcházet nebo je při fonaci v průdušnici pod uzavřenou hlasovou štěrbinou stlačován, městnán a zhušťován (Soukup 1972).

Hrtan Zde se nachází vlastní hlasové ústrojí. Hrtan se nachází na přední straně krku a skládá se z chrupavek, vazů, svalstva a sliznice. Chrupavčitou kostru tvoří tři chrupavky nepárové (štítná, prstencová a epiglottis) a dvě párové – chrupavky hlasivkové (Hála a Sovák, 1955). Celou horní část (zepředu i ze stran) tvoří chrupavka štítná – u mladých lidí kulatá, později vybíhající dopředu a tvořící tzv. ohryzek (Soukup, 1972). Ve své spodní části je hrtan tvořen chrupavkou prstencovou a propojen s průdušnicí. Na horním okraji chrupavky prstencové se nacházejí kloubní plošky, na které nasedají chrupavky hlasivkové: „Kloubní spojení chrupavek hlasivkových s chrupavkou prstencovou patří k nejsložitějším kloubním mechanismům v lidském těle, neboť tu jsou zdánlivě jednoduchými klouby umožněny pohyby velmi rozmanité. Obě chrupavky hlasivkové se mohou jejich pomocí sbližovat, a to svými vnitřními plochami, vzdalovat se od střední čáry do stran, sklápět se vpřed a zdvíhat dozadu; kolem své vertikální osy se mohou otáčet buď prostým pohybem rotačním anebo šroubovitě.“ (Hála a Sovák 1955, s. 37-38). Jelikoţ jsou všechny tyto pohyby přenášeny na hlasové vazy, jsou velmi významné pro tvoření i úpravu hlasu.

Hlasové vazy

9

Jsou to pruţná vazivová vlákna uloţená ve vodorovné rovině směrem odpředu dozadu. Anatomicky jsou v podstatě ztluštělým horním okrajem vazivové blány táhnoucí se po vnitřní stěně horní části průdušnice. Vzadu jsou připevněné na hlasivkové výběţky hlasivkových chrupavek, vepředu se upínají na chrupavku štítnou (Hála a Sovák 1955).

Hlasivky Jsou to sliznicí pokryté valovité útvary, které probíhají po obou stranách vnitřního hrtanového prostoru a jsou sloţeny z hlasových vazů a svalové hmoty, jejíţ hlavní část je sval hlasivkový. Prostor vznikající mezi hlasivkami je nazýván hlasová štěrbina. (Soukup 1972)

Svalstvo hrtanové Změny v postavení hlasivek zajišťuje hrtanové svalstvo. Funkčně je rozděleno na skupiny rozvěračů a svěračů a na vlastní fonační svalstvo zvané napínače. Tvoření hlasu se účastní také další svalové skupiny, například svaly upínající se k hrtanu zevně a ovládající postavení hrtanu při změnách hlasové výšky. (Hála a Sovák, 1955) 2.2 Tvorba hlasu a jeho vlastnosti Představa vzniku hlasu závislého na rozkmitu hlasivek (jako strun) byla jiţ dávno překonána. Hledalo se jiné přirovnání k hudebnímu nástroji a nejlépe mu odpovídá přirovnání k píšťale Ewaldově, která má protirázné jazýčky. Ty se při tlaku vzduchu zespodu oddálí a díky pruţinám zase přiblíţí k sobě. Díky těmto rázům vzniká hudební tón. Hála a Sovák (1955) na základě tohoto přirovnání popisují vznik hlasu takto: „Také zde vzduchový proud vydechovaný z průdušnice oddálí svým tlakem na malý časový zlomek obě hlasivky, jež stojí v postavení fonačním, tj. ve střední čáře těsně vedle sebe; jejich oddálením se rozevře hlasová štěrbina a jí unikne jisté množství vzduchu. Tím se zmenší exspiratorní tlak a hlasivky se svou pružností opět sblíží do původního fonačního postavení, tj. do střední čáry. Hned nato převládne však opět

10

tlak vydechovaného vzduchu nad pružnou silou, která sbližuje hlasivky, a děj se opakuje. Střídavým rozvíráním a zavíráním hlasové štěrbiny se vytvoří střídavé (periodické) zhušťování a zřeďování vzduchu nad hlasivkami a tím zároveň hlas.“ (Hála a Sovák, 1955, s. 47). Přestoţe má zvuk vytvořený hrtanem značnou intenzitu, není to zatím hlas, jak jen známe a slyšíme, je spíše mečivý a postrádá své charakteristické zabarvení i zvučnost. Zde vstupuje do hry (či spíše souhry) rezonátor, který svou délkou, pruţností a stupněm relativní přizpůsobivosti ovlivňuje nejen intenzitu a výšku tónu, ale především jeho barvu (Soukup 1972).

Podle obecně přijímané teorie filtru a zdroje (Fant, 1960) hlas sestává z komponenty hlasivkové (zdroj), jedná se o tzv. hlasivkový tón nebo také o fundamentální frekvenci (f0), od které se odvozují, coby celočíselné násobky, frekvence harmonické. Dále rozkmitaný vzduch proudí vokálním traktem (filtr) ven z úst. Zjednodušeně lze popsat vokální trakt jako sérii trubic. V průběhu řeči se přeskupuje jazyk, rty a čelist z jedné konfigurace do jiné. V jakémkoliv okamţiku tohoto pohybu mohou být prostory, které takto vznikají, povaţovány za systém trubic o různých délkách a průměrech a tedy s rozdílnou rezonanční frekvencí. Efekt vokálního traktu na procházející vzduch pak spočívá ve zvýraznění určitých frekvencí a utlumení jiných, tak vznikají formantové frekvence nebo zkráceně formanty (Pisony, Remez, 2005, s. 8). V pořadí první (nejhlubší) sloţka ve spektru nad základním hlasivkovým tónem (f0) je první formant (f1), následuje druhý formant (f2) atd. Formanty jsou důleţité v případě popisu kvality samohlásek (Psutka et al., 2006) . Formantové frekvence zprosředkovávají dvojí druh vokální informace: a) informaci temporální (proměny konfigurací vokálního traktu) b) informaci o tělesných proporcích vokálního traktu.

Obecně zvuky dělíme podle průběhu zvukových vln na pravidelné a nepravidelné. Součástí hlasu jsou jak pravidelné (periodické), které

11

označujeme jako tóny, tak zvuky s nepravidelným průběhem - šumy. Nejjednodušší periodické zvuky jsou jednoduché tóny, běţnější jsou však tóny sloţené. Mnohé zvuky v přírodě jsou kombinací tónové a šumové sloţky. I v lidské řeči se uplatňují tóny (samohlásky) a zvuky kombinující tónovou a šumovou sloţku, tedy ostatní souhlásky (Krčmová, 2007).

2.2.1 Výška hlasu Obecně je akustická výška jakéhokoliv zvuku dána kmitočtem jeho zdroje, u sloţeného tónu pak interferencí výšek tónů, ze kterých sestává. Udává se v hertzích (značka Hz) : kmitočet rovný 1 Hz má takový periodický děj, jehoţ 1 (dvoj)kmit trvá 1 sekundu (Krčmová 2007). Je potřeba rozlišovat mezi výškou hlasu v akustické rovině a v percepční rovině. Soukup (1972) udává, ţe výška hlasu je přímo úměrná odporu, který kladou hlasivky výdechovým plynům. Malý odpor produkuje tón hluboký, velký odpor tón vysoký. Zároveň je nutno dodat, ţe na výslednou percepci výšky hlasu mají vliv i další proměnné, např. tempo řeči (Bond & Feldstein, in Tussin & Dillard, 2000). Individuální percepce výšky hlasu je také samozřejmě ovlivněna fyziologií sluchového vnímání. Sluchové pole člověka je omezeno zespodu hranicí 16 Hz a zvuky nad 20 000 Hz jsou jiţ pro člověka neslyšitelné a se vzrůstajícím stářím člověka se tato hranice sniţuje. Subjektivní vnímání výšky zvuku tedy nelze ztotoţnit s fyzikálně zjištěnými údaji o frekvenci kmitů přenosového média. 2.2.2 Síla hlasu Síla tónu přímo úměrně závisí na tlaku dechu (Soukup, 1972). „Je dána velikostí akustického výkonu, jenž projde určitou plochou kolmou na směr šíření zvuku. V běžném životě se mezi akustickým výkonem a intenzitou nerozlišuje: mluvíme o síle hluku, hudby apod. a vyjadřujeme ji v decibelech (dB), desetinách základní jednotky akustického výkonu, jíž je bel“. (Krčmová, 2007)

12

„Pro subjektivní vnímání, při němž se sluchový dojem opírá jak o výšku, tak o sílu zvuku, se čistě fyzikální jednotky nehodí, pracuje se se speciální jednotkou fón. Jeden fón je u čistého tónu s frekvencí 1 kHz při intenzitě 1 dB.“ (Krčmová, 2007)

2.2.3 Barva hlasu Barva hlasu je ovlivněna především tím, jak jsou mluvní ústrojí i všechny rezonanční prostory individuálně utvořeny. „Akusticky je založena na interferenci tónů a šumů, jež vznikají v hrtanu a nadhrtanových prostorách mluvčího. Barva hlasu modifikuje v tomto případě znění všech artikulovaných hlásek a může sloužit pro identifikaci mluvčího. Proměny hlasové barvy, které poznáváme na základě konfrontace s obvyklou barvou hlasu mluvčího nebo se svou představou o ní, se využívají spolu s ostatními prostředky modulace jako signál citových a volních postojů mluvčího (řekl smutně, vesele, nadšeně, rozčileně, naléhavě).“ (Krčmová, 2007) Barva hlasu, někdy se pouţívá i označení témbr, je natolik specifická pro odhad citových a volních postojů mluvčího, ţe ji jsme schopni vnímat a správně interpretovat i v případě, ţe jazyku mluvčího nerozumíme. Erickson (1975, s. 4) udává následující definici barvy zvuku, dle ASA (in Erickson, 1975): „…témbr je primárně závislý na spektru stimulu, ale také na tvaru zvukové vlny, tlaku zvuku, frekvenční charakteristice spektra a temporální charakteristice stimulu.“1 Barva je tedy taková percepční charakteristika, kdy posluchač rozeznává jako nestejné dva zvuky o stejné výšce a hlasitosti. Tedy vše na zvuku, co se netýká jeho výšky a hlasitosti je moţné povaţovat za barvu. Barva zvuku je multidimenzionální povahy a není ji moţné korelovat s jakoukoliv jednotlivou fyzikální dimenzí zvukového signálu. Barva zvuku můţe být charakterizována na základě pěti základních akustických parametrů (Schouten, 1968, in Erickson,1975, s. 5): 1. Rozdílu tonálního a šumového charakteru.

1

„timbre depends primarily upon the spectrum of the stimulus, but it also depends upon the waveform, the sound pressure, the frequency location of the spectrum, and the temporal characteristics of the stimulus“ (ASA, 1960, in Erickson, 1975)

13

2. Spektrální obálkou. 3. Časovou obálkou ve smyslu vzestupů, trvání a útlumů. 4. Změny jednak spektrální obálky („formant-glide“) a fundamentální frekvence (mikrointonace). 5. Relativní rozdíl prefix, nástupu zvuku a následné trvající vibrace.2

2.3 Vnímání hlasu v kontextu sociální kognice Vztah hlasu a osobnosti není myslitelné pojmout bez začlenění do širšího rámce sociální percepce. Expresivní výraz člověka proudí k ostatním lidem a je obsaţen snad ve všech smyslových modalitách a ty se tak stávají prostředkem sociální komunikace. U zdravých jedinců ovšem pochopitelně převládá vizuální kanál a akustický kanál, ale jen v rámci těchto dvou smyslů můţeme uvaţovat o nepřeberném mnoţství komunikačních modalit a nástrojů. Mimo verbálního sdělení, které má za úkol v první řadě komunikaci, mají lidé k dispozici četné další způsoby, které lze více či méně intencionálně vyuţívat, ale ve valné většině se spíše jedná o vodítka neuvědomělá o svého druhu „průsak“ sociálně relevantní informace, která je pro okolí patrná a je ostatními vyuţívána k rychlé orientaci v sociálním kontextu. Kořeny tohoto jevu lze spatřovat (a interpretovat), jako evolucí tvarované vysílání biologicky důleţitých signálů (atraktivita), nebezpečnosti (tělesné rozměry, agresivita) nebo nesnází a volání po ochraně („mládětovitost“ v nejšírším slova smyslu), a jako signalizaci aktuálních vnitřních stavů. Vývoj poznání v oblasti sociální percepce lze charakterizovat na pojmech či frázích,

docela

dobře

vystihujících

2

jednotlivá

názorová

období.

Při

Summing up, the elusive attributes of timbre can be considered to be determined by at least five major acoustic parameters: 1. The range between tonal and noiselike character. 2. The spectral envelope. 3. The time envelope in terms of rise, duration and decay. 4. The changes both of spectral envelope (formant-glide) and fundamental frequency (microintonation). 5. The prefix, an onset of a sound quite dissimilar to the ensuing lasting vibration. (Schouten, 1968, in Erickson,1975)

14

počátečních smíšených výsledcích, byl pozorovány pouze efekt shody posuzovatelů, je dominujícím pojmem tohoto období stereotyp (Alport, Cantril, 1934), tedy přisuzování tohoto efektu stereotypům v sociální percepci. Později se začíná prosazovat fráze „kernel of truth“ (Berry, 1991; Penton-Voak, Pound, Little & Perret, 2006), pravdivé jádro, tedy pohled, ţe sociální percepce nemusí být úplně přesná, ale nejedná se tak zcela o pouhou iluzi a výsledek zavádějících implictních teorií osobnosti. V současné době se prosazuje fráze „thin-slice judgment“ (Rule, Ambady & Hallet, 2009; Hassin & Trope, 2000), poeticky přeloţitelná jako „jemnoplátkový úsudek“. Sociální percepce nejen ţe má své „pravdivé jádro“, ale má v sobě velký kus implicitní intuitivní moudrosti a schopnost spojovat osobnostní proměnné s objektivně posouditelným dopadem v reálném světě (Todorov, Mandisodza, Goren & Hall, 2005; Ambady, Krabbenhoft & Hogan, 2006; Ambady & Rule, 2008, 2010; Rule, 2011). Tedy vyjadřující skutečně osobnostní proměnou ve všech podstatných aspektech: stálost v čase, obecný faktor s reálným vlivem na celou řadu kategorií proměných – chování, postoje, apod.). Navíc k určení takto komplexní informace stačí i velice krátký okamţik a přílišné přemítání nad tímto prvním dojmem spíše ubírá na jeho přesnosti.

Laické přesvědčení, ţe lze usuzovat na osobnostní kvality člověka z tváře, je obecně přijímáno. Ligget (1974, in Hassin & Trope, 2000) udává, ţe 90% účastníků jeho studie věřilo, ţe z tváře lze usuzovat na osobnost, která se za ní skrývá. V roce 2000 (Hasin & Trope) to bylo „stále ještě“ 75%. V psychologické obci se tradičně má za to, ţe ikdyţ se nezávislí pozorovatelé navzájem shodují v osobnostní atribuci z fyziognomických charakteristik tváře, jejich atribuce je ve skutečnosti málo validní, ţe se jedná o stereotypní usuzování (Penton-Voak, Pound, Little & Perret, 2006). Jedním z rozdílů mezi současným přístupem a dřívějšími studiemi přesnosti úsudku (z tváře) je, ţe se současný výzkum méně zabývá konkrétními vodítky (feature-based relationships), jako například zda-li dlouhý nos

15

velkého ducha značí3 a více se zaměřuje na konfigurační vlastnosti tváří (Hassin, Trope & 2000). Ostatně konfigurační přístup je více v souladu se současnými teoriemy vizuálně percepčního zpracování informace tváře (Penton-Voak, Pound, Little & Perret, 2006). 2.3.1 Thin-slice judgment, aneb jemnoplátky Byla zjišťována míra shody sebeposouzení s posouzením ţiry při nulové vzájemné obeznámenosti (pouze fotografie) za pouţití EPQ (Eysenck personality

questionary),

sledovány

extroverze,

neuroticismus,

psychoticismus. Jen u psychoticismu vycházeli signifikantní výsledky. Autoři (Penton-Voak et al., 1999) hypotetizují o existenci evolučně podmíněného mechanismu rozpoznávání psychoticismu (neb je nejvíce spojen s negativními vlivy na reprodukovatelnost potomků, zvýšenou kriminalitou, zvýšenáou náchylností k duševním poruchám schizofrenního typu, závislostí). Nastiňují moţnost existence závislosti této schopnosti na menstruačním cyklu.

Jednosekundová expozice je dostačující k usuzování na kompetenci z tváře. Výsledky studie zaloţené na hodnocení okamţití imprese kompetence byli schopné nenáhodně předpovědět výsledek kandidátů ve volbách do senátu (Todorov, Mandisodza, Goren & Hall, 2005). Ţe naše posouzení kompetence druhého hraje roli ve vytváření si našeho postoje k němu a tedy i do značné míry ovlivňuje zda-li by od nás obdrţel hlas ve volbách je v celku pochopitelné a leckdo by mohl namítnout, ţe to přeci ještě nic nevypovídá o jeho schopnostech a dovednostech. Následující studie ovšem naznačuje určité „zrno pravdy“ obecně lidské schopnosti nejen si utvářet odhad kvalit druhého člověka, ale odhadovat je s překvapující přesností. Hodnotitelé pouze na základě fotografií generálních ředitelů odhadovali jejich leadership. Jejich odhady silně korelovaly s environmetálním kritériem ziskovosti společností, které řídili, a zároveň nebylo moţné tuto atribuci připsat na vrub

3

Alternativní interpretace původního textu, který zní: "…indikuje spolehlivě délka nosu nějaký aspekt osobnosti?" (Penton-Voak, Pound, Little & Perret, 2006).

16

atribuci potenciálně vlivných charakteristik jako je atraktivita či vnímaná „síla“4 (Ambady & Rule, 2008). V navazující studii bylo zjišťováno, jaký je neurofyziologický korelát stejné úlohy. Čím výraznější bylo hodnocení leadershipu, tím více se aktivovala levá amygdala. Amygdalární odpověď obecně souvisí s rychlým posouzením (např. důvěryhodnosti). Tato studie tedy dokazuje, ţe se nejedná o posouzení parciální, ţe dochází i k posouzení evolučně hůře oddůvodnitelných charakteristik, tedy ţe pravděpodobně se posouzení osobnosti druhého na základě prvního dojmu odehrává celistvě ,nejen subjektivní posouzení, tedy vztah druhého člověka ke mně ale i objektivní posouzení jeho vlastností (Rule et al., 2011).

Pouhé 10 sekundové, 1 sekundové neverbální video a statický podnět (fotografie) stačí posuzovatelům k tomu, aby byli schopni nenáhodně odhalit sexuální orientaci. Homosexuální posuzovatelé dosahovali v tomto úkolu lepších výsledků v případě statického a 1-sekundového stimulu. V 10sekundovém stimulu pak dosahovali heterosexuální posuzovatelé mírně lepších výsledků. Výkony na základě 10-sek. gestikulačně-posturálního stimulu (bez tváře), byli taktéţ nenáhodné a byli v nich lepší heterosexuálové (Ambady, Hallahan & Conner, 1999).

Jemnoplátky

předváděné

účastníkům

výzkumu

mohou

pocházet

z jakéhokoliv dostupného sociálně-komunikačního kanálu, tvář, tělo, řeč, hlas, přepis volné řeči, nebo kombinace zmíněných kanálů.“ Jemnoplátkový úsudek je negativně ovlivňován verbálním kontextem, kontextem prostředí a předešlých interakcí, globálním kontextem situace (Ambady, Krabenhoft & Hogan, 2006). Na základě jemnoplátkové informace (fotografie) byli účastníci výzkumu schopni nenáhodně určit politickou orientaci. S republikány se pojila imprese síly, s demokraty imprese vřelosti. Výsledky také naznačují, ţe jsou tyto charakteristiky tvoří stereotyp pojící se s politickou orientací. Kdo byl vnímán 4

V originále „power“.

17

jako více vřelý, byl vnímán také spíše jako demokrat a kdo byl vnímán jako více silný, byl vnímán jako republikán (Ambady & Rule, 2010). Podobně u právníků korelovala imprese síly z univerzitních ročenek s jejich pozdějšími karierními výsledky (Ambady & Rule, 2010).

Jaký má efekt pokleslá nálada na jemnoplátkový úsudek? Obecně dochází k sníţení přesného úsudku. Zdrojem můţe být niţší motivace, ale autoři se předkládají argumentaci podporující interpretaci, ţe na základě rozváţnějšího (v depresivním ladění lidé více monitorují sociální okolí) přístupu, přichází deprimovaný nezatíţeného,

člověk

o

úsudku.

výhodu

počátečního

Paradoxně

intuitivního,

s kognitivní

zátěţí

racionálně se

úsudek

deprimovaného člověka zlepšuje, coţ bylo potvrzeno (Ambady & Grey, 2002).

Borkenau a Liebler (1993) zkoumali vliv mnoţství podnětové informace na přesnost úsudku. Bez zvukového kanálu byl úsudek hodnotitelů horší ovšem nikoliv v celé škále posuzovaných charakteristik, coţ autoři povaţují za prvek svědčící v neprospěch stereotypizovaného usuzování. S menším mnoţstvím informace (méně senzorických modalit) některé rysy splývali dohromady a naopak s přibýváním informace (více informačních kanálů) se usuzování diferencovalo. Shoda sebeposouzení a ţiry je tradována největší u extroverze a svědomitosti (Borkenau & Liebler, 1993).

2.4 Osobnostní informace v hlase 2.4.1 Prolegomena Úvahy o usuzování na osobnost z řečového projevu se snad zákonitě musí objevit v okamţiku, kdy začneme o osobnosti jako psychologické veličině uvaţovat a budeme se snaţit zjišťovat její kvality na konkrétních ţivých lidech. Řeč je intuitivně běţně interpretována jako výraz osobnostního vyjádření. Pomineme-li, ţe se teoreticky jedná o odnoţ směrů snaţících se

18

usuzovat na způsob osobnosti z tělesných proporcí, je moţné spatřovat prvotní úvahy v tzv. Ausdrückspsychologie, tedy psychologii výrazu, kdy jsou jednotlivým hlasovým kvalitám, často vágně definovaným, přisuzovány určité charakteristiky osobnosti. Görlitz (1972)5 uvádí ve své studii na 1500 citací vesměs německy píšících autorů, kteří se ve svých pracích zabývali takřka všemi představitelnými aspekty hlasu a řečového projevu ve vztahu k nepřebernému mnoţství osobnostních dispozic. Tyto úvahy, ač vycházejí z pečlivých pozorování a mohou být podnětné, byly shledány jako nepouţitelné pro experimentální ověřování, právě z důvodu, ţe nebylo moţné důsledně reprodukovat percepční, či akustickou kvalitu pouţitých označení hlasových kvalit. (Scherer, 1979) Sapir ve své teoretické práci z roku 1927 předestírá základní problémy a základní dělení řečového projevu. Povaţuje za nepochybné, ţe řeč sice obsahuje informaci o osobnosti mluvčího, ale skutečně osobní informaci je nejdříve nutné oddělit od sociální normy řečového projevu, a dokonce ţe individuální zvláštnosti jsou právě myslitelné pouze jako odchylky od této normy. Dále dělí řeč na pět behaviorálních úrovní či dimenzí, kdy kaţdá sama o sobě je zdrojem exprese sociálně relevantního sdělení. Za nejniţší úroveň povaţuje samotný hlas, další je pak dynamika řeči, dále přízvuk, slovní zásoba a v neposlední řadě samotný obsah sdělení. Právě hlas bývá povaţován za nejbliţší ke zděděným vlohám jedince, ovšem lze jej povaţovat i za způsob gestikulace, tedy něco v podstatě neuvědomělého, ale přitom intencionálně modifikovatelného. Lze mluvit hlasem jako někdo jiný, stylizovat se hlasem do někoho jiného (Sapir, 1927). To lze v dnešní době povaţovat do určité míry za překonané,6 nicméně doporučení, ţe zároveň s vyjádřením individuality skrze řečový projev je nutné znát kulturní kontext, trvá.

5

Görlitz, D. (1972). Ergebnisse und Probleme der ausdrückspsychologischen Sprechstimmforschung. Meisenheim/Glan. In Scherer, K. R.: Personality markers in speech. In K.R. Scherer and H. Giles (Eds.), Social markers in speech. Cambridge: Cambridge University Press, 1979, pp. 147-209. (b) 6 (in Zellner, Keller, 2005: Nolan F., Oh T. Identical twins, different voices. Forensic Linguistcs. 1996;3:39-49, Zetterholm E. A comparative survey of phonetic features of two impersonators. Fonetik. 2002;/44:/129_/32.)

19

První kdo poukázal na moţnost experimentálního zkoumání vztahu hlasu, osobnosti a usuzování na osobnostní charakteristiky pozorovatelem, byl T.H. Pear (1931, in Alport & Cantril, 1934), který ve svém rozhlasovém experimentu obdrţel na 4000 odpovědí rozhlasových posluchačů. Ptal se na pohlaví, věk, povolání a místo narození jedinců jejichţ hlasy ve vysílání zazněly. Původně se zajímal o přízvuk a dialekt, ovšem z volných popisů posluchačů mohl vyvodit závěry o přesnosti úsudku týkajících se i dalších charakteristik, tělesné konstituce například. Jednalo se ovšem o studii v podstatě náhodnou, bez pevného metodologického ukotvení (výpovědi byly volné, nebylo tedy moţné ověřit, jak moc se liší od náhodných). Dále pak uţ můţeme mluvit o počátku řízených experimentů, které si kladou za cíl prozkoumat vztah řeči (hlasového projevu) a osobnostních charakteristik. Problematika se z původní otázky, zda-li můţeme z řeči usuzovat na osobnost mluvčího, diferencovala. Uţ nejde jen o to, jestli vůbec je osobnostní informace v hlase obsaţena, ale jaká je, jakým způsobem je kódována, jak je vnímána ostatními lidmi. Zároveň autoři poukazují na existenci stereotypů v usuzování, kdy je určitému způsobu hlasového projevu přiřčen určitý způsob člověka a jeho zaměření (Allport & Cantril, 1934; Fay & Middleton, 1939, 1942; Taylor, 1934).

Pro potřeby této práce pokládám za důleţité vymezení teoretické otázky po způsobu osobnostní informace a způsobu její manifestace, co do celkovosti či parciálnosti. Oba dva přístupy mají své opodstatnění a svá úskalí a oba jsou více méně provázány s určitým teoretickým příklonem. Buďto lze hlas zkoumat způsobem (který volila většina výzkumníků této problematiky), ţe hledáme, které řečové či hlasové markery v rozmezí kterých behaviorálních dimenzí řečového projevu se pojí s kterými konkrétními

osobnostnímy

kvalitami

(např.

extroverze,

dominance

s hlasitostí, základní frekvencí, apod.), nebo společně s Allportem a Cantrilem budeme hledat vyjádření osobnosti jako celku. Ti se nepokoušejí o spojování jednotlivých kvalit hlasu, jak je navrhují Sapir (1927), Michael a Crawford

20

(1927, in Alport & Cantril, 1934) s určitými kvalitami osobnosti. Takový postup povaţují za „absurdně atomistický“.

Ve své studii (reagující na Pearovy nálezy) s vyuţitím ţiry8 si vymezili 11 kategorií atributů, 6 vnější povahy (věk, podoba na fotografii, apod.) a 5 vnitřní povahy (dominantní hodnoty, extraverze, dominance-submise, povolání, politická preference). Shledali, ţe čím komplexnější kategorie, tím lepších výsledků ţiry dosahovala co do reliability (shody uvnitř ţiry), tak validity (sebeposouzení autorů hlasových nahrávek). Nejlepší výsledek zaznamenali v případě kategorie dominantních hodnot. Své výsledky shrnují následujícím způsobem:

1. V hlase se manifestuje osobnost a další charakteristiky člověka.

2. Existuje uniformita ve vyjádření osobnosti hlasem? Je způsob vyjádření osobnostních charakteristik individuální (někdo ano, někdo ne)? Ne. I kdyţ se porotci ţiry mýlili, tak se stále blíţili správné odpovědi, nejednalo se o pouhé hádání. Z toho lze také dovodit, ţe hlas vzbuzuje v lidech více či méně uniformní impresy. Lidé se na dojmu shodnou, i kdyţ můţe být zavádějící. Z toho lze odvodit, ţe existují stereotypy v usuzování na osobnost z hlasu.

3. Čím detailnější a komplexnější informaci podáme, tím přesnější je úsudek ţiry. To podle autorů představuje argument proti „atomistickému“ přístupu studií arbitrárně izolujících osobnostní proměnné. (Allport & Cantril, 1934)

2.4.2 První studie vztahu hlasu a osobnostní atribuce Výzkumný směr se ovšem v následujících etapách ubíral poněkud odlišným směrem. Stagner (1936) podrobil prohlášení Allporta a Cantrila o „atomistické 8

Používám pojem žiry v případě tzv. „juror studies“, tedy studií s využitím více či méně laické poroty posuzovatelů, kteří měli vesměs za úkol posoudit hlasový či jiný projev a na základě daných kategorií přisuzovat míru té či oné vlastnosti u autora hlasového projevu.

21

absurdnosti“ hledání izolovaných vztahů vokálních vodítek a osobnostních rysů kritice s tím, ţe absurdní by naopak bylo nehledat vzájemné vztahy rozličných behaviorálních prvků a výrazů. Později se výzkum sociálně relevantní vokální neverbální komunikace rozdělil na dvě větve, těţištěm obou je výzkum neverbálních hlasových kvalit. V jednom případě ve spojitosti se stálými charakteristikami a ve druhém s proměnnými, tedy s aktuální emocí. Zatímco fyzické atributy jedince

lze

velice

dobře

určit

a

kvantifikovat,

kamenem

úrazu

personologického výzkumu byla psychometrická metodologie. Běţně uţívané testy jako Bernreuteův dotazník z roku 1931, nebo Bellův z roku 1934 se ukázaly jako nedostatečně validní (Kramer, 1963).

Výzkum se zaměřil na rozličné oblasti sociálně relevantní informace. V případě fyzických atributů je nejpřesněji z hlasu určitelný kretschmeriánský piknik, poté leptosom a nakonec atletik (Bonaventura, 1935, in Kramer, 1963). Cohen a Starkweather (1961, in Kramer, 1963), zjistili, ţe pro rozpoznání jazyka a akcentu v kterém je promluva pronášena je z prozodického hlediska (tedy nebereme-li v potaz verbální stránku) důleţitá proměna fundamentální frekvence v čase, tedy specifický intonační úzus. Co se přesnosti usuzování z hlasu na povolání týče, tak Allport, Cantril (1934) a Pear (1931, in Allport & Cantril, 1934) udávají povzbuzující výsledky. Ovšem pozdější studie Faye a Middletona (1939b) optimismus tlumí. Allport, Cantril (1934) zjišťovali míru dominance pomocí A-S reaction study a udávají dobrou shodu výsledků této metody a posuzovatelů, Eisenberg a Zalowitz (1938) s Maslowovým dotazníkem uţ tak úspěšní nebyli. Fay, Middleton (1939b) neuspěli v případě sociability a extroverze-introverze, obojí bylo zjišťováno pomocí Bernreuterova inventáře (1941; 1942, in Kramer, 1963). V obou případech ovšem existovala shoda mezi posuzovateli, která byla interpretována jako stereotypizované usuzování. Moore (1939, in Kramer, 1963) udává, ţe neznělá („breathy“) kvalita hlasu pozitivně korelovala s niţší mírou přisuzované dominance a vyšší introverzí.

22

Mallory a Miller (1958, in Kramer, 1963) udávají, ţe introverze měřená Bernreuterovým inventářem negativně korelovala s hlasitostí, hlubším hlasem, a rezonancí v hlase. Wolf (1934, in Kramer, 1934) nechal vytvářet posuzovatele osobnostní skeč na základě poslechu hlasu. Výsledky se do značné míry shodovaly s posouzením přáteli. Mezi posuzované hlasy byli zařazeny i hlasy posuzovatelů, pouze 10,5% rozpoznalo svůj hlas. Vlastní hlas byl posuzován v tomto „nevědomém sebeposouzení“ ve shodě s ostatnímy posuzovateli, ale extrémněji. Jones (1942, in Kramer, 1963) nechal expertně posoudit rorschachovský protokol zkušenému psychodiagnostikovi a nahrávku hlasu stejné osoby laryngologovi Mosesovi, který se zajímal o problematiku vztahu hlasu a osobnosti. Tyto dvě nezávislé analýzy byli shledány ve vzájemné shodě. 2.4.3 Paradigma výzkumu osobnostních markerů S postupem času a nekoordinovaného úsilí, kdy většina autorů, „…opustila oblast v zárodku, po několika nepřesvědčivých výsledcích, aniž by počkali na vývoj záznamové techniky a techniky zpracování řečového signálu…“9 , se Scherer pokusil v řadě svých prací (1979; 1981) vytvořit paradigmatický rámec výzkumu

inference

sociálně

relevantní

infomace

z neverbálních

aspektů řečové produkce. Vzhledem k tomu, ţe je potřeba rozlišovat mezi příznaky osobnostní informace v hlase, tak jak jsou kódovány v rámci řečového signálu (distální vodítka) a mezi příznaky percepčního rázu (proximální vodítka), na jejichţ základě utváříme konkrétní osobnostní atribuci, navrhuje upravený Brunswickův (1956, in Scherer, 1979) čočkový model pro konceptualizaci a zpřehlednění celé problematiky.

2.4.3.1 Upravený čočkový model

9

Scherer, 1981.

23

Distální vodítka představují jednotlivé akustické charakteristiky řečového projevu či jejich konfigurace, jako např. fundamentální frekvence či tzv. formantová

obálka

(charakter

rozvrstvení

jednotlivých

formantových

frekvencí). Proximální vodítka jsou pak v zásadě vnímaná výška hlasu, hlasitost, hlasový témbr neboli zabarvení hlasu nebo také hlasová kvalita.

2.4.3.2 Distální vodítka Scherer (1979) zmiňuje následující dělení zdrojů akustických vodítek:

a) fundamentální frekvence (úroveň a variabilita) b) vokální energie či intenzita (úroveň a variabilita) c) distribuce energie v hlasovém spektru d) plynulost řeči

2.4.3.2.1 Fundamentální frekvence Z akustického hlediska se jedná o extrakci základního hlasivkového tónu ze záznamu řečového signálu. Jako vodítko můţe poslouţit průměrná hodnota f0, popřípadě různé indexy vystihující proměnu f0 v čase. Fundamentální frekvence je určujícím faktorem percipované výšky hlasu a proměnlivost f0 v čase je spojena s percipovanou melodií řečového projevu, ostatně hraje svou roli i v komunikaci lingvistické informace, např. zdvih na konci věty naznačuje, ţe se jedná o otázku. 2.4.3.2.2 Vokální energie Vokální energie či intenzita se vztahuje k percipované hlasitosti a proměnně hlasitosti v průběhu sdělení. Proměna intenzity v průběhu sdělení můţe podobně jako proměna výšky hlasu nést význam, např. zdůraznit pravděpodobně uţijeme silnějího hlasu.

2.4.3.2.3 Distribuce energie v hlasovém spektru

24

c) Distribucí energie v hlasovém spektru se míní intenzita rozdílných tónů, ze kterých je sloţen zvukový signál hlasu. Distribuce energie v hlasovém spektru hraje důleţitou úlohu v zabarvení percipovaného zvuku. Hudební nástroje s větší koncentrací spektrální energie na vyšších frekvencích mají „kovový“ charakter, zatímco nástroje s koncentrací spektrální energie na niţších frekvencích mají spíše „kulatý“ dřevěný charakter. Pro přiblíţení se jedná o rozdílnou zvukovou kvalitu ţesťů (kovový charakter) a dřevěných dechových nástrojů (např. hoboj).10

2.4.3.2.4 Plynulost řeči Plynulost řeči pak představuje čistě temporální charakter řečového projevu. V percepční rovině se jedná o tempo řeči, ale spadají sem také rozličné pomlky, ať významotvorné nebo individualizované. Na akustické rovině zpracování vokální infromace lze samozřejmě jen stěţí rozlišovat mezi charakterem řečových přerušení. Na obecné rovině lze uvaţovat o pomlkách, jako součásti plynulého řečového projevu a o řečových diskontinuitách.

Výše zmíněná objektivně měřitelná (distální) vodítka jen zhruba odpovídají individuálně zakoušeným (proximálním) vodítkům, tedy výšce hlasu, hlasitosti a kvalitě hlasu. Tyto dva způsoby registrace hlasu nejsou v přímém vztahu, a to na základě celé řady důvodů. Například z naměřené průměrné hodnoty f0 lze jen přibliţně usuzovat na vjem výšky hlasu, protoţe na celkovém dojmu se podílí i struktura a intenzita formantových frekvencí, dokonce temporální charakteristiky řeči, řečové tempo (Saxena, 1981, in Tussing

&

Dillard,

2000).

Samotný

rozdíl

mezi

naměřenou

f0

a

kontrolovaným posouzením výšky hlasu můţe v sobě nést zajímavou informaci osobnostního rázu (Scherer, 1978, 1979).

10

Erickson, 1960.

25

2.4.3.3 Typy experimentálních designů v oblasti výzkumu osobnostních markerů 2.4.3.3.1 Korelační studie: Jedná se o klasickou metodu, při které je korelován vztah jedné či více hlasových charakteristik s osobnostními charakteristikami. Nevýhodou tohoto výzkumného designu je jeho "atomističnost" (Alport & Cantril, 1934) a to, ţe si nemůţeme být jisti, jestli dané korelované vodítko bylo například konrétně pouţito posuzovateli, nebo jestli se nejedná o falešnou korelaci, kdy skutečně působící vodítko zůstává skryto. Tato metoda byla pouţita Aronovitchem (1976), který porovnával 6 akustických charakteristik hlasových vzorků s osobnostními úsudky skupiny posuzovatelů. Na osobnost muţů a ţen bylo patrně usuzováno podle rozdílných akustických vodítek. Zatímco muţi jsou hodnoceni jako více extrovertovaní, sebevědomější, dominantnější a odváţnější, vykazuje-li jejich řeč větší míru variability intenzity, větší variabilitu fundamentální frekvence, a sviţnější řečové tempo, pak ţenám jsou podobné charakteristiky přisuzovány, pokud jejich řeč vykazuje větší průměrnou intenzitu, méně tichých pomlk a rovněţ rychlejší řečové tempo. V Taylorově (1934) experimentu hodnotitelé posuzovali hlas z nahrávky a vyplňovali stejný dotazník jako majitelé podnětových hlasů. 72 poloţek vykazovalo znak silné sociální shody. Nepanovala prakticky ţádná shoda mezi ţiry a probandem, co se týče posouzení neurotičnosti. Obecně panovala jen velice malá shoda ţiry a probandů a dokonce se vyskytl jev, kdy největší sociální shodu vykazovaly ty poloţky, které naopak silně kontrastovaly se sebeposouzením původce hlasové nahrávky. Výsledky byly interpretovány jako argument pro existenci vokálních stereotypů. Nabízí se ovšem alternativní interpretace ve smyslu lidového rčení, ţe pod lampou je největší tma, i kdyţ je její světlo uţ z dálky patrné.

2.4.3.3.2 Verbálně maskovací techniky

26

Umoţňují předejít problémům korelačního přístupu a vyhnout se tedy falešným korelacím tím, ţe jsou akusticky filtračními technikami ponechány z řečového signálu jen určité charakteristiky (např. variance F0, hlasitosti, apod.),

nebo

jsou

naopak

určité

potenciálně

rušivé

charakteristiky

zamaskovány (např. verbální obsah rozkouskováním záznamu plynulé řeči, či přehráním pozpátku). Pomocí této techniky byl nalezen vztah mezi vyšším F0 v kombinaci se silným hlasovým úsilím s percepcí ostré (sharp) hlasové kvality a nikoliv ponuré (gloomy) či vřelé (warm). Hlasy percipované jako vřelé ale nikoliv ostré předpovídaly atribuci emoční stability, zatímco hlasy vnímané jako ostré naváděly k určení extroverze, asertivity a poněkud niţší přívětivosti (Scherer, 1978).

2.4.3.2.2 Manipulační techniky: V zásadě se jedná o simulaci určité kvality (např. herci ztvárňujícími určitou osobnostní kvalitu nebo emoci), nebo úpravu stávající nahrávky hlasu a registrace změn v atribuci posluchači. Oproti výše zmíněným maskovacím technikám má tato metoda výhodu v tom, ţe ponechává výzkumníku volnější ruce v jemném odváţení v pozměnění určité kvality. Zároveň je ale otázkou, zda-li

jsou

posluchači

schopni

abstrahovat

změnu

jedné

vokální

charakteristiky od ostatních, aniţ by došlo k ovlivnění i ostatních. Za příklad si můţeme vzít percepci výšky hlasu, na kterou má vliv řečové tempo mluvčího (Bond & Feldstein, 1981, 1982; Saxena, 1992, in Dillard & Tusing, 2000). Imhofová (2010) uţila akusticky manipulační techniky pro experimentální ověření vlivu manipulace f0 na percepci dimenzí Big Five u posluchačů. Výsledky ukázaly, ţe zvýšení f0 mělo vliv na posouzení vyšší míry extroverze a otevřenosti, ale zaroveň niţší míry svědomitosti a emoční stability.

2.4.3.3.4 Techniky využívající syntetizovaného signálu: Tyto techniky vyuţívají moţností, které nabízí soudobá technika. Jejich výhodou je, ţe je moţné ověřovat efekt jednotlivých akustických vodítek jak

27

zvlášť, tak ve vzájemné interakci. Nevýhodou tohoto přístupu je, ţe výsledný „hlas“ působí velice nepřirozeně. Této techniky byla vyuţita při studii Apple, Streeter & Krausse (1977). V této sérii tří experimentů byly hlasy se zvýšenou f0 vnímány jako méně důvěryhodné, méně empatické, slabší a nervóznější. Ovšem i sníţení f0 mělo spíše negativní efekt, tyto hlasy byly vnímány jako méně důvěryhodné, méně plynulé a méně přesvědčivé (persuasive), pasivnější a slabší. Z toho lze usoudit, ţe hodnoty řečových vodítek se musejí nacházet v „přirozeném“ rozmezí jazykového a vokálního úzu, extrém jakýmkoliv směrem vede k negativní atribuci.

2.4.3.3.5 Kochleární implantát: Podobně jako měly dva světové konflikty nezanedbatelný vliv na rozšíření povědomí o vztahu kognitivních schopností a CNS, sehrává v dnešní době rozšíření kochleárních implantátů podobnou úlohu v případě výzkumu sluchového vnímání obecně. Technologie kochleárního implantátu vyuţívá té skutečnosti, ţe sluchový nerv odumírá jen velice pozvolna i po relativně dlouhé době po ztrátě sluchu. Je tak moţné i od narození hluchým lidem „vrátit“ sluch. Jedná se v podstatě o mikrofon, který zachytává zvuk a převádí jej na elektrické impulzy, takto kódovaný signál pomocí elektrod stimuluje zbytky sluchového nervu. U kochleárních implantátů lze manipulovat s temporální informací, kterou poskytuje zvukový signál vyšší či niţší mírou vzorkování a rozsah spekrální informace je pro změnu dán počtem elektrod a kanálů (Fu, Chinchilla & Galvin,

2004).

Tento

přístroj

tak

nezáměrně

představuje

ideální

experimentální nástroj pro výzkum rozličných modalit sluchového vnímání. Jedinou nevýhodou (kromě zvláštního pocitu, ţe k výzkumu vyuţíváme handicap jiného člověka) je, ţe ne kaţdý uţivatel kochleárního implantátu dosahuje stejné kvality zvukového vjemu, pravděpodobně z důvodu různé míry odumření sluchového nervu (Cleary, Pisony & Kirk, 2005; Vongphoe & Zheng, 2005).

28

Autorovi tohoto textu není sice znám případ, kdy by byla zkoumána schopnost lidí s kochleárním implantátem (KI) usuzovat na osobnostní informaci z hlasu, ale byly provedeny jiţ četné studie, které se zaobíraly schopností lidí s KI rozeznat percepční modality podstatné pro vjem afektivní prozódie či identifikace podle hlasu, modalit sociální percepce těţících ze stejných prozodických vodítek jako vnímání osobnostně relevantních prozodických charakteristik. Uţ od narození hluchých KI dětí dřívější výsledky nepotvrzovaly, ţe by byly schopné identifikovat afektivní prozódii, později bylo zjištěno, ţe afektivní kvalitu zvuku (v hudbě) rozeznat sice schopné jsou, ale dosahují výrazně horších výsledků neţ kontrolní skupina (Hopyan-Misakyan et al., 2009, 2011). Pro rozpoznání matčina hlasu jsou pro tyto děti podstatnější temporální vodítka, neţli spektrální informace (Vongpaisal et al.., 2010), coţ ovšem nemusí ještě svědčit pro dominanci temporálních vodítek v identifikačních úlohách, moţná jen svědčit o snadnější percepční uchopitelnosti. Děti s KI jsou z 70-80% úspěšné v identifikaci mluvčího, zatímco normálně slyšící děti z 97%. U dospělých je to podobné a stejně jako děti mají v této úloze horší výsledky, variuje-li verbální obsah podnětu, a v rozlišování mezi příslušníky stejného pohlaví (Cleary, Pisony & Kirk, 2005). Autoři této studie si také povšimli, ţe izolovanou manipulací buď jen s f0 nebo jen s formanty vede ve výsledku k nepřirozeně znějícímu hlasu. Pro identifikaci a pohlavní identifikaci se ukázal být důleţitější signál tónový (fonace, hlas) neţ signál šumový (Gonzales & Oliver, 2005). Jak temporální, tak spektrální informace přispívají k pohlavní identifikaci a rozeznání samohlásek. V případě ţe je redukována informace spektrální, můţe být kompenzována informací temporální (Fu, Chinchila & Galvin, 2004). Tento poznatek poněkud nahlodává dosavadní snahu o identifikaci klíčových vodítek pro atribuci jednotlivých afektivních či osobnostních kvalit. Tedy představu „jeden na jednoho“, kterou, jak bylo výše uvedeno, odmítli uţ Allport s Cantrilem (1934). Pokud můţe být při inferenci nedostatek jedné akustické kvality zastoupen jinou, pak se nabízí spíše analogie s principem

29

hologramu. Zároveň nelze popřít výsledky studií, které identifikují důleţitá akustická či percepční vodítka. Pokus o vysvětlení obou jevů nastiňuji níţe v části věnované hypoteticko-teoretickému rámci.

2.4.4 Vztah akustických vodítek k osobnostní atribuci 2.4.4.1 Fundamentální frekvence Scherer (1979) uvádí f0 do vztahu k fyziologickému arousalu a v souladu s tímto tvrzením interpretuje řadu výzkumů. Zvýšený fyziologický arousal vyplývající ze stresu se promítá do zvýšené svalové tenze, která působí samozřejmě i v oblasti hrtanu a způsobuje změny ve funkci hlasivek ústící v průměrné zvýšení f0, jak bylo prokázáno ve studii za podmínek experimentálně navozeného stresu -lhaní o filmovém záţitku- (Ekman, Friesen, Scherer, 1980) a i v případě "přirozeného" úbytku stresu -stav před a po hospitalizaci depresivních pacientů- (Scherer, 1980). Zvýšená průměrná hodnota fundamentální frekvence je charakteristická v případě tzv. "vulkánců" (Joshi, 2007). Jedná se o syndrom jedince většinou úspěšného v tom, čím se zaobírá, hodnotí tak sám sebe a hodnotí jej tak i ostatní. „Vulkánci“ jsou charakterističtí zvýšenou stresovou reakcí, která ovšem působí aktivačním, nikoli tlumícím vlivem. Podobný obraz udává i Scherer ve své interkulturní studii (1972), uvádí korelaci zvýšeného sebeposouzení a posouzení druhými co do dominance, zaměření na úkol, asertivity, sociability se zvýšeným F0 (v rámci přirozeného rozmezí výšky hlasu u amerických muţů) účastníků studie. Scherer udává, ţe tyto hlasy dominantních muţů nemusí znít jako výše poloţené (pokud není F0 nepřirozeně vysoko a pokud se neakumuluje spektrální energie ve vyšších frekvencích), součástí studie bylo i expertní posouzení hlasové kvality a percepčně zaloţené posouzení výšky hlasu jiţ tolik nekorelovalo s kompetenci-dominanci přisuzujícím posouzením. V souvislosti s výše zmíněnými výsledky nabízí Scherer hypotézu, ţe dominance a kompetence u

30

muţů souvisí s vyšším nabuzením (arousalem), a vzhledem k tomu, ţe arousal vede ke zvýšení svalového tonu, posouvá se hlas u muţů sdílejících tento rys na vyšší hladiny F0, zároveň zde zůstává určitá hladina „uvolněnosti“, protoţe nedochází ke kumulaci spektrální energie na vyšších hladinách, tedy je moţné na základě Laverovy vokální typologie popsat hlas (1975, in Tolkmitt, Helfrich, Standke & Scherer, 1982) jako laxní (se spektrální energií kumulovanou pod 500 Hz) a nikoli tenzní (kdy je spektrální energie kumulovaná ve frekvenčním pásmu od 500 Hz do 1 KHz). Jedná se o charakteristiku, která v jiných studiích charakterizovala či diskriminovala mezi depresivními a schizofrenními pacienty při přijetí do hospitalizace (Tolkmitt, Helfrich, Standke & Scherer, 1982; Hargreaves & Starkweather, 1965). Výzkum vlivu stresu na posun v rozloţení spektrální energie obecně naznačuje, ţe při stresu dochází k posunu energie na vyšší frekvence (Protopapas & Lieberman, 1997). Ovšem v případě německých účastníků studie souvisela zvýšená průměrná hodnota F0 s atribucí (i sebeposouzením) konformity, přizpůsobivosti, disciplinovanosti, nedostatku autonomie a účastníkům byla přisuzována spolehlivost a větší oblíbenost (Scherer, 1972). Podobně jako v případě německých

muţů,

korelovala

pozitivně

výška

F0

se

syndromem

disciplinovanosti, spolehlivosti a dobré sebekontroly i u amerických zdravotních sester (Ekman, Friesen & Scherer, 1976). Ale jak autor poznamenává, také s určitou rigiditou a nezájmem o sociální vyţití. Mallory a Miller (1958, in Scherer, 1979) našli slabou negativní korelaci subjektivně posouzené výšky hlasu s dominancí a extroverzí u 372 amerických studentek. To samo o sobě nemusí vypovídat o nízké validitě uvedených výzkumů, ale spíše o rozličném vyjádření vnitřních dispozic či stavů s ohledem na kulturní prostředí, převládající hodnoty a implicitně sdílené ctnosti. Ve světle zmíněných studií je nasnadě otázka, co vlastně zachycují stereotypy vztahující se k jednotlivým národům (američan individualista, disciplinovaný němec, obětavá sestra), jestli se do určité míry nejedná o vnímavé zachycení intrakulturně specifické dominantní ctnosti. Zvýšený arousal by se potom dal

31

obecněji vykládat, jako fyziologický vliv pudící jedince k vyniknutí v intencích společenského ideálu, tedy paradoxně k vyniknutí modelovým přizpůsobením se.

2.4.4.2 Vokální intenzita Percipováno jako hlasitost. (Malory & Miller, 1958; Trimboli, 1973, in Scherer, 1979) spojují zvýšenou hlasitost s extraverzí. Scherer (1978) to potvrzuje pouze v případě amerických účastníků studie, navíc bylo Malorym a Millerem (1958, in Scherer, 1979) zjištěno, ţe „neadekvátní hlasitost“ se vyskytuje u lidí hodnocených jako submisivní. Tyto výsledky potvrzují i Page & Balloun (1978, in Scherer, 1979), kteří uvádějí, ţe účastníci jejich výzkumu se silným hlasem byli vnímáni jako agresivní, ale zároveň i jako postrádající sebejistotu.

2.4.4.3 Vokální kvalita (témbr) Scherer povaţuje tuto charakteristiku za dobrého nositele osobnostní informace v hlase a zároveň za nejméně prozkoumaný (1981). Laver vytvořil akusticky fonetický popis hlasové typologie, zaloţený na artikulačních a vokalizačních stylech (1975, in Scherer, 1979). V některých ranných studiích byl expertním hodnocením hlasových kvalit neznělý hlas (breathy) spojován s introverzí, neurotickými tendencemi a úzkostí (Moore, 1939; Diehl, White & Burke, 1959, in Pittam, 1985). Naopak drsný, kovový či rezonantní hlas naznačoval emocionální stabilitu, extraverzi, dominanci. Pittam (1985) vyuţil pro zjišťování hlasových kvalit (breathy, creaky, nasal, tense, whispery)11 rozmezí do 2 kHz průměrné hodnoty LTAS po 200 Hz úsecích. Tato metoda se ukázala být spolehlivá v diskriminaci uvedených hlasových kvalit. Navíc spektrální hodnoty byly schopny předpovědět hodnocení posluchači co do statutu a solidarity.

11

Nejsem si zcela jist překladem takto pojmenovaných hlasových kvalit a proto je ponechávám v originále. Možný překlad by mohl být: mumlající či huhlavý, skřípavý, nosový, tenzní, šeptavý.

32

2.4.4.4 Plynulost řeči Výzkum v této oblasti se dělá snáze, takţe je daleko rozšířenější neţ v případě témbru. V případě tichých pauz či pomlk (Siegman & Pope, 1965; Ramsay, 1966; Scherer, 1979) byl zkoumán jejich vztah k extraverzi. Rozdílné výsledky naznačují interkulturní rozdíly přinejmenším v inferenci osobnostních kvalit z hlasu (Scherer, 1978). Menší počet pomlk u američanů pozitivně koreloval s extraverzí, u němců negativně. Dále byl zkoumán vztah k úzkosti (Mahl & Schulze, 1964; Murray, 1971; Rochester, 1973; Siegman, 1978, in Scherer, 1979). V případě řečových diskontinuencí (výplňkové zvuky, opakování apod.) byly výsledky nepřesvědčivé. (Harper, Wiens & Matarazzo, 1978, in Scherer, 1979) zjistili, ţe spíše neţ k úzkostnosti jako rysu se míra výplňků vztahuje k situační anxietě.

2.4.5 Známky extroverze v hlase Jednou z nejprobádanějších a nejlépe zdokumentovaných osobnostních charakteristik ve vztahu k expresivnímu vyjádření obecně je jistě extraverze. Ve výzkumu prozodických aspektů řeči je moţno nahlédnout do Schererova přehledu (1979, 1981). V oblasti výzkumu nonverbální exprese se jedná také o velice frekventované téma (Borkenau & Liebler, 1993), zároveň je moţné si povšimnout, ţe tento pojem nabývá komplexnější povahy neţ Schererem upřednostňovaná Eysenckova interpretace extroverze (1964, in Scherer, 1979). Ze studie s vyuţitím nulové obeznámenosti12 vyplývá, ţe s vyšší extroverzí a sociabilitou se mimo jiné pojí i snadnější dekódovatelnost afektivní informace z verbální i neverbeální expresivity a lidé introvertovaní jsou naopak lepší ve čtení této informace (Ambady, Hallahan & Rosenthal, 1995). Z prozodických vodítek se jako indikátory extraverze osvědčil hlasitější projev (Malory a Miller, 1958; Trimboli, 1973; Scherer 1978), s méně pomlkami

12

„Zero aqauintance paradigm“, jedná se o metodu, při které se osoby posuzované neznají se svými posuzovateli (předtím se nikdy nesetkali).

33

(Siegman, Pope, 1965; Ramsay, 1966; Scherer, 1979b). Dále vyšší F0 (Scherer, 1979b), vyšší variabilita F0 u muţů (Aronovitch, 1976; Addington, 1968), méně pomlk u ţen (Aronovitch, 1976) a vyšší řečové tempo (Aronovitch, 1976). Jak vidno, existují důleţité mezipohlavní rozdíly ve vnímaných vodítkách k určení extraverze. Feldstein a Sloan dodávají, ţe rozdíl mezi introverty a extroverty je skutečně v řečovém tempu, ale ţe zároveň stereotypizovaná představa o řečovém tempů extrovertů a introvertů je do značné míry nadsazena (Feldstein, Sloan, 1984).

2.4.6 Evolučně orientovaný model osobnostní atribuce: Dominance, afiliace, atraktivita.

Jedním z pozorovatelných trendů v soudobých vědách o expresi sociálně relevantní informace je popis základního modelu osobnosti v termínech interpersonálních. U různých autorů se můţeme setkat s rozličným označením dvou na sobě nezávislých dimenzí. V jednom případě se jedná o termíny jako „kompetence“ (Scherer, 1979; Fiske, Cuddy & Glick, 2007), „dominance“ (Ray, 1986; Tusing & Dillard, 2000), „leadership“ či jednoduše „síla“ (Ambady & Rule, 2011; Todorov, Mandisodza, Goren & Hall, 2008), ve druhém se pak objevují termíny „benevolence“ (Ray, 1986; Brown, 1973), „valence“ či „důvěryhodnost“ (Todorov , Mandisodza, Goren & Hall . 2008) a „afiliace“ či prostě „vřelost“ (Ambady & Rule, 2011; Hassin & Trope, 2000; Fiske, Cuddy & Glick, 2007). Jak uvádí Fiske a ostatní (tamt.), podobně jako kaţdý druh percepce, i sociální percepce reflektuje vliv evolučního tlaku. Pro kaţdého sociálního ţivočicha je z evolučního pohledu podstatné okamţitě posoudit, zda-li je příslušník stejného druhu přítel či nepřítel. Narůstající korpus výzkumných dat se jeví potvrzovat dvě univerzální dimenze sociální kognice: vřelost a kompetenci (Fiske, Cuddy & Glick, 2007). Tusing, Dillard (2000) nalézají podobná vymezení dvou základních dimenzí (dominance a afiliace) nejen v psychologii (Leary, 1957, in Tussing & Dillard, 2000), ale i v antropologii či sociologii. Z evolučního hlediska je řeč mladší neţ

34

sociálně-poznávací systém vokálních vodítek (Scherer, 1982, in Scherer, 1986), řada mezikulturních studií (Clynes & Nettheim, 1982; Frick, 1985; Kramer, 1964; Krauss, Curran & Ferleger, 1983, in Tussing & Dillard, 2000) udává, ţe schopnost posuzovat sociálně relevantní informaci na základě vokálních (neverbálních) vodítek je univerzální jev. Dokonce 80% participantů finské studie bylo schopno identifikovat vokalizaci dominance u makaků (Leinonen, Linnankoski, Laakso & Aulanko, 1991, in Tussing & Dillard, 2000), jedná se tedy o schopnost evolučně velice starou a lze ji interpretovat jako evoluční nezbytnost pro ţivot v tlupě či stádu. Je potřeba vědět, čeho je „druhý“ schopen (kompetence, síla) a jakým způsobem své schopnosti pravděpodobně pouţije (vřelost, benevolence).

Studie, které identifikují sílu a vřelost jako určující dimenze sociální percepce, jsou nejčatěji svázány s výzkumem osobnostní atribuce na základě komplexní senzorické informace (krátké video), nebo statické informace z tváře (fotografie). Ovšem i v oblasti sociální percepce prozódie se objevilo několik studií s podobnými výsledky, kde se autoři snaţili identifikovat specifická vodítka pouţívaná pro percepci síly a vřelosti. Všechny výsledky jsou spíše staršího data s jednou čestnou výjimkou z roku 2004 (Zellner Keller, 2004). Ze starších výzkumů je potřeba tématicky zmínit experiment s určováním leadershipu z hlasu (Fay, 1943). Posuzovatelé docházeli k dobré shodě, ovšem nikoli s „objektivním“ kritériem, za které bylo zvoleno posouzení chlapců, kteří poskytli svůj hlas k výzkumu, jejich vychovateli. To vedlo opětovně autory k přesvědčení o stereotypizovaném usuzování z hlasu. Shledali, ţe pravděpodobnost určení leadershipu je v podstatě náhodná, coţ je v ostrém kontrastu se soudobými výsledky z výzkumu prvních dojmů z tváře (Ambady, 2011). Tato studie dokládá trend ve výsledcích podobných experimentů své doby, kdy bylo nalezena shoda mezi posuzovateli, ale ne s proměnnými, které byly zvolené jako objektivní kritérium. Aţ později se dostavují výsledky umoţňující hovořit o „kernel of truth“ hypotéze.

35

Berry (1991) porovnává posouzení na základě hlasu a tváře a sebeposouzení v rysech síly (power) a vřelosti (warmth). Výsledky byly kontrolovány atraktivitou a dětskostí (babyishness), jak u hlasu, tak u tváře. Byla nalezena silná souvislost s posouzením ostatních a sebeposouzením a zároveň jen slabá a částečná souvislost s vnímanou atraktivitou a dětskostí. Autor tvrdí, ţe obecně pokud studie vyuţívající psychometrických metod dosahují shody posuzovatelů a testových metod, tak jen parciální, zatímco u studií vyuţívajících

laické

teorie

osobnosti

dochází

k daleko

větší

shodě

sebeposouzení s posouzením zvnějšku.

Ray (1986) se vyjadřuje o kompetenci a benevolenci ve vztahu k hlasovému projevu. Představuje následující hypotézy: zvýšené řečové tempo povede ke zvýšenému dojmu kompetence, stejný efekt bude mít i vzrůst variability f0 a intenzity (hlasitosti). S benevolencí bude pozitivně korelovat vzrůst variability f0 a negativně rychlejší řečové tempo. Vyšší tempo vzbuzovalo impresi větší kompetence, ale efekt byl posílen větší variancí f0 a oslaben nízkou. Vysoké řečové tempo a nízká variabilita f0 vedla k percepci nízké benevolence. Street & Brady (1982, in Ray, 1986) spekulují, ţe negativně působí jak příliš pomalé tempo, tak příliš rychlé. Jemný a nemonotónní hlas tak představuje prototyp pro usuzování na benevolenci. V tomto směru Ray navazuje na práci Browna (1973, 1974, in Ray, 1986), který vyextrahoval

s vyuţitím

synteticky

upravených

hlasů

a

za

pomoci

manipulace s tempem řeči, průměrnou f0 a variabilitou f0 (intonací) 2 faktory: kompetenci a benevolenci. S kompetencí se pojilo rychlejší tempo řeči a nesignifikantně vztah zvýšené intonace (variabilita f0) s benevolencí (Brown, 1973, in Ray, 1986). Obraz doplňují výsledky Tusinga a Dillarda (2000), kteří udávají, ţe s dominancí souvisí nejen rychlé řečové tempo, ale i pomalé. Ti ovšem interpretují své výsledky tak, ţe se pravděpodobně jednalo o vliv f0 či hlasitosti na percepci řečového tempa u posuzovatelů, jev, který dokládají ostatní autoři (Bond, Feldstein, 1981, 1982; Saxena, 1992, in Tussin & Dillard, 2000).

36

Spektrum vztahu tempa řeči a percipované dominance zdá se doplňovat Duez (2000), který nalezl ve své akustické analýze Mitterandových proslovů jediný vztah k míře moci, kterou v době pořízení jednotlivých nahrávek poţíval, a to zpomalení tempa řeči ve smyslu pouţívání delších pomlk. Street, Brady (1982, in Ray, 1986) ve své studii rovněţ nalézají dva obecné faktory, nazvané kompetence a sociální atraktivita, coţ je koncept ne nepodobný konceptu benevolence. I zde byl nalezen efekt vyššího tempa na atribuci kompetence, ale zároveň se vyjadřují o stropu tohoto efektu. Posuzovatelé mluvící rychlejším tempem měli nesignifikantní sklon hodnotit rychlé řečové tempo jako více sociálně atraktivní a podobně posuzovatelé s pomalejším tempem více sniţovat soc. atraktivitu pomalejšího tempa. Buller, Burgoone (1986, in Tussing & Dillard, 2000) udávají vztah variability f0 jako percepčně libý a vyvolávající pocit přátelskosti.

Je otázkou, jak interpretovat výše uvedené výsledky, které si v mnoha ohledech protiřečí, určitý upřesňující obrázek nám můţe poskytnout dřívější studie. V této byla za vodítka vztahující se k sebedůvěře (analogie ke kompetenci či dominanci) označena: vyšší hlasitost, zrychlená sviţná řeč, nepravidelné krátké pauzy. Za určitých okolností i zvýšení hlasu a větší výšková a energetická fluktuace v hlase (Scherer, London & Wolf, 1973). Na základě výše zmíněného lze hypotetizovat, ţe v případě kompetence či dominance by bylo moţné za příznak spíše povaţovat určitou „rétorickou jistotu“. Schopnost i při sviţném tempu řeči zachovat její strukturu a při pomalém vyuţít „významných“ pomlk pro posílení celkového sdělení. V případě

vztahu

benevolence

či

vřelosti

k řečovému

projevu

se

pravděpodobně budou odehrávat podobné efekty jako u vnímání atraktivity, kde nalézáme tendenci jako atraktivní posuzovat to, co se nejméně liší od určité středové hodnoty či prototypu, coţ platí jak u tváří, tak hlasů (Bruckert et al., 2010), podobně i u tělesných proporcí.

37

Z poslední doby přinesl zajímavé výsledky výzkum z roku 2004 (Zellner Keller). Spíše neţ na jednotlivé příznaky se autorka soustředila na konfigurace akustických charakteristik, ve shodě se soudobým trendem ve výzkumu sociální percepce (Penton-Voak et al., 2006). Byl zkoumán vztah prozodického stylu a interpersonálního stylu. Bylo vyuţito IMI (Impact message inventory) pro zjištění interpersonálního stylu u 12 frankofonních mluvčích 40 posuzovateli. Jednalo se o skupinu frankofonní i nefrankofonní pro kontrolu efektu verbální informace. Nebyl nalezen významný rozdíl mezi skupinami. Byly vyextrahovány 3 faktory, které by bylo moţné shrnout jako aktivně-dominantní (dominance, sobeckost, hostilita, intruzivita), pasivněrezistentní (nedůvěřivost, odtaţitost, inhibice) a afiliativní (spolehlivost, přívětivost, podporující, srdečný). Bylo vyuţito 21 prozódických parametrů pro porovnání výsledků. Faktorově byl vyextrahován 4-sloţkový model postihující 94,4% variance. Komponent 1. sestával z parametrů souvisejících s f0, 2. komponent sestával z parametrů souvisejících s tichými pomlkami a hlasitostí, 3. komponenta obsahovala parametry řečového tempa, 4. pak parametry související s dýcháním. Byla nalezena signifikantní korelace mezi clustery akusticko-prozodických charakteristik a klastry proměnných percepčního hodnocení (Zellner Keller, 2004).

Práce Bolingera, Ohaly a Mortona (in Huron, 2006) ukazují na vztah F0 jako výrazu dominance/submisivity, tedy čím hlubší hlas, tím dominantnější sdělení. Jednou z moţností, jak ověřit univerzalitu tohoto vztahu, je nalézt jej i např. v hudbě. Transpozice hudby o oktávu výše vedla k zesílení agresivního efektu hudby a transpozice níţe k zesílení efektu plachosti (Huron, Kinney & Precoda, 2006). Paradoxně dřívější Schererova studie (1979) spojovala zvýšenou agresivitu s vyšším f0 (nikoliv ale s percepcí vyššího hlasu), ale Ohala (in Huron, 2006) poukázal na to, ţe v takovém případě mělo f0 sestupnou tendenci. Etolog Morton (tamtéţ) provedl metastudii vokální komunikace rozličných ţivočišných druhů a dospěl k závěru, ţe existuje

38

jednoznačný

trend

vyjadřovat

dominanci

hlubšími

zvuky,

zatímco

submisivitu zvuky vyššími. Nakonec také porovnával tonalitu a šum v souvislosti s agresí a afiliací. Obecně zvuky méně tonální a s výraznějším zastoupením šumu (vrčení, prskání apod.) souvisely s postojem agresivním či zastrašujícím a zvuky tonální pak s náklonností. Dále poukazuje na intenzitu (hlasitost) a uvádí, ţe ji lze interpretovat dvěma způsoby: jako výraz naléhavosti nebo jako výraz agrese (Morton, in Huron, 2006).

O významu f0 jako příznaku dominance svědčí i komunikace dominantního postavení mezi muţi navzájem. Muţi pouţívají níţší f0 při komunikaci s muţi, nad kterými se domnívají dominovat (Puts, Gaulin a Verdolini, 2006). Autoři studie představují soupeřící hypotézy pohlavní diferenciace f0: za hluboký hlas, coby výraz muţnosti, mohou z evoluční perspektivy ţeny při svém výběru, kdy preferovali dominantněji znějící muţe, nebo muţi - tím, ţe impresí dominance dokázali zahnat konkurenty. Uvádějí také, ţe muţi s hlubším hlasem referovali více sexuálních partnerek za stanovené časové období. Z čistě fyzikálních důvodů hlubší zvuk je svázán s rozměry rezonátoru a hloubka hlasu tak můţe slouţit jako příznak velikosti tvora, který daný zvuk vydává. Tento efekt byl nalezen u člověku relativně příbuzných makaků (Fitch, 1997). Ovšem bylo zjištěno, ţe na rozdíl od makaků je u lidí (mezipohlavně) vztah formantové disperze a tělesných proporcí daleko volnější. Tento efekt byl pozorován více u muţů neţ u ţen. Důvodem tohoto „rozvázání“ těsného vztahu je dle autora sestup hrtanu, podmínka účinného vyuţití hrtanu k fonaci za účelem produkce řeči (Gonzáles, 2004). „Logos osvobozuje ducha z tenat tělesnosti“, chtělo by se říci s notnou dávkou nadsázky.

2.4.6.2 Atraktivita

39

Další kategorie sociálně relevantní informace, na kterou lze z hlasu usuzovat, je atraktivita. Vzhledem k tomu, ţe progesteron u ţen a testosteron u muţů mají výrazný vliv na utváření dospělého hlasu (Abitbol, Abitbol & Abitbol, 1999, in Hughes, Dispenza & Gallup, 2004), je z evolučně biologického pohledu vyuţití vokálních vodítek k určení genetických kvalit nasnadě. Atraktivita hlasu koreluje s poměrem boku-pasu-ramen u ţen a pasu s rameny u muţů, podobně jako s niţším věkem začátku sexuálního ţivota a celkovým počtem udávaných sexuálních partnerů za určité období (Hughes, Dispenza & Gallup, 2004).

Cílem experimentu Collinsové a Missinga (2003) bylo prozkoumat vztah atribuce atraktivity z hlasu a z fotografie a porovnat výsledky s akustickou analýzou hlasu a tělesnými proporcemi. Zkoumané akustické charakteristiky byli: nejvyšší naměřená f0, prvních pět formantových frekvencí a formantová disperze vyextrahované ze čtyř hlásek. Hodnotitelé muţi hodnotili ţenské hlasy a fotografie tváře. Atraktivita tváří a hlasů byla ve vzájemném vztahu a panovala silná shoda mezi hodnotiteli o atraktivitě posuzovaných ţen. Výše poloţené hlasy byly hodnoceny jako atraktivnější a mladší. Rozměrnější ţeny měly hlubší hlasy a vyšší ţeny vykazovaly menší formantovou disperzi. Podobným způsobem byla posuzována i atraktivita muţských hlasů (Collins, 2000). Obecně muţi s hlubšími hlasy byli povaţováni za atraktivnější, dalším vlivem byla menší formantová disperze v niţších frekvencích. Muţi s těmito hlasy byli také hodnoceni jako starší a jako mající statnější postavu, coţ ovšem neodpovídalo realitě. Posouzení tělesných proporcí ţen z jejich hlasů je daleko přesnější neţ u muţů.

Byl nalezen vztah „průměrnosti“ tváře a atraktivity (Bruckert et al. 2010). V podobně zaměřeném výzkumu vztahu hlasu a atraktivity, byla zvyšována atraktivita hlasu jejich „průměrováním“. Průměrování má následující efekt na akustickou kvalitu hlasu: a) sníţení neperiodičností (shimmer, HNR), b) přiblíţení výšky hlasu a témbru populačnímu průměru. Výsledky přinášejí

40

argument pro prototypické kódování vokální informace, prvek analogický prototypovému kódování tváří. Tedy, ţe je atraktivita hlasu vnímána jako nepřímá úměra vzdálenosti od „průměrného“ hlasu, nebo téţ hlasového prototypu (Bruckert a kol., 2010). Na podobné myšlence je zaloţen i model percepční identifikace na základě hlasové kvality (Belin, Fecteau & Bédard, 2004).

2.5 Hlas a patologie Snad bez výjimky, jsou při zkoumání určitého jevu jedním z cenných zdrojů informací výjimky z tohoto jevu či rozličné poruchy s tímto jevem spojené. V našem případě lze mluvit o patologii hned na několika rovinách. Zaprvé o hlasové expresi v případě patologie v rovině duševní. Dále o vnímání osobnostně relevantní informace postiţeným člověkem a v neposlední řadě o vztahu rozličných hlasových patologií a osobnosti, či vlivu na atribuci osobnosti okolím.

Myšlenka, ţe by bylo moţné diagnostikovat duševní poruchu pomocí percepční či akustické analýzy hlasu se jeví jako velice lákavá. Výzkumné úsilí mířilo i tímto směrem, ovšem se smíšenými výsledky. Nejzajímavější výsledky v této oblasti přinesla studie Tolkmita a ostatních (Tolkmit, Helfrich, Standke & Scherer, 1982). Studie se účastnilo 15 depresivních a 17 schizofrenických pacientů. Byly odebrány vzorky řeči před a po léčbě a tyto byly analyzovány ve vztahu k f0, distribuci energie ve spektru a hodnoty formantových frekvencí. U obou skupin se po léčbě sníţila f0, coţ bylo interpretováno jako sníţení arousalu. Na základě energetické distribuce spektra bylo usouzeno na větší uvolnění u depresivních pacientů, u schizofreniků tomu bylo obráceně. U schizofreniků byl zaznamenán pokles spektrální energie v rozmezí do 500 Hz (v průměru tedy cca 0-tý aţ 1. formant). U depresivních pacientů došlo k zvýšení. Ovšem v rozmezí od 500 do 1000 Hz (cca 1.-2. formant) tomu bylo přesně naopak, u schizofreniků došlo k navýšení energie a k poklesu u depresivních pacientů. To údajně

41

odpovídá Laverovu (1975, in Scherer, 1982) rozdělení na tenzní a laxní hlas. Tenzní hlasy jsou energeticky nejvíce sycené v oblasti mezi 500 a 1000 Hz a laxní hlasy s většinou energie v dolní části spektra. Roessler a Lester (1979, in Scherer, 1982) pozorovali podobný posun spektrální energie u ţen mezi afektivně neutrálním a afektivně zabarveným hlasem (tedy od hlasu uvolněného k hlasu tenznímu). Hecker (1968, in Scherer, 1982) potvrzuje, ţe při stresu se energetické těţiště posunuje do vyšších frekvencí. … Podle Hargreavese a Starkweathera (1965) lze depresivní hlas popsat jako ztišený, postrádající vyšší harmonické frekvence (temný) a se sníţenou modulací hlasu (akustickým korelátem můţe být niţší průměrná odchylka f0), percepčně tupé a neţivotné kvality. Na rozdíl od výše zmíněné studie nepozorovali posun ve výšce hlasu. Autoři studie také uvádějí, ţe pozorovaný trend byl přítomný jen u některých pozorovaných pacientů. Tento efekt připisovali nedostatečné diferenciaci mezi druhy deprese nebo individualizovaným projevem deprese (Hargreaves & Starkweather, 1965). S rozvojem moţností akustického zpracování nahrávek řečové produkce se ukazuje, ţe se psychické poruchy jako schizofrenie (Stassen et al., 1995, 1998) či deprese rozpoznatelně projevují v neverbálním obsahu řeči, a to na způsob korelujícího

kontinua

akustických

parametrů

zachytitelných

pomocí

akustické analýzy. Přehled studií je moţné nalézt v Mundt et al. (2007).

Kramer (1963) ve svém přehledu uvádí, ţe Cohen (1961, in Kramer, 1963)) zjistil, ţe neexpertní posuzovatelé nebyli schopni rozeznat hlasy schizofreniků od kontrolních. Ostwald (1960a, 1960b, in Kramer, 1963) prováděl analýzu hlasového spektrogramu schizofrenických pacientů a nastiňuje hypotézy vztahu spektrogramových charakteristik a psychiatrických diagnóz. Skupina výzkumníků (Louth, Williamson, Alpert, Pouget & Hare, 1998) se zaobírala expresí poruch osobnosti v řečovém projevu. Za klíčový prvek psychopatie (jak ji nazývají) povaţují schopnost přetvářky a manipulace. Psychopaté mluvili více potichu neţli kontrolní skupina a nerozlišovali v hlase mezi neutrálními a afektivně zabarvenými slovy. Autoři uvádí své

42

poznatky do vztahu k narůstající výzkumné evidenci pro sníţenou schopnost empatie a slabé svědomí, jako dominantní postiţení u tohoto druhu psychické poruchy. Vzhledem k tomu, ţe prozódie úzce souvisí s komunikací sociálně relevantní informace, byly zkoumány i prozodické charakteristiky autistického postiţení. Byla zkoumána prozodie autistických dětí, zvláště prozódie emočně podbarvená, a porovnávána s prozodií běţných dětí a dětí s Aspergerovým syndromem. Rozsah f0 byl u autistických dětí oproti předpokladu vyšší. Při dalším měření zaměřeným na amplitudu, trvání a lokalizaci výškových maxim byly nalezeny výraznější defekty, neţ bylo předpokládáno. Parafrází by bylo moţné výsledky shrnout tak, ţe se jedná o prozódii v obecných rysech akusticky podobnou normálnímu řečovému projevu, ale strukturně výrazně odlišnou (Hubbard & Trauner, 2007).

Druhou stránkou vztahu psychopatologie a hlasu je vnímání řeči a jejích prozodických stránek stiţeným člověkem. V tomto směru je nejvíce pozornosti opět věnováno vnímání informace přenášené prozódií u autistů. Pomocí fMRI bylo zjištěno, ţe u člověka postiţeného autismem nedochází ke zvýšené aktivaci sulcus temporalis superior, korové oblasti, která je mimo jiné spojována s vnímáním vokálních zvuků a zpracováním řečového signálu z hlediska rozličných kategorií sociálně relevantní informace (Stevens, 2004). Zpracování zvuků nevokálního charakteru probíhá normálně, takový člověk tedy nemá potíţe se zpracováním zvukového signálu obecně, ale se zpracováním sociálně relevantní informace obsaţené v zvukovém signálu (Gervais et al., 2004). Tomu

odpovídají

i

výsledky

studií

prověřující

schopnost

sociálně

relevantního usuzování na základě rozličných senzorických modalit. Pomocí existujícího testu schopnosti utváření teorií mysli na základě odezírání z očí byla vytvořena metoda měřící tuto schopnost i v oblasti vokální informace. U dospělých lidí s Aspergerovým syndromem byla zjištěna sníţená schopnost

43

relevantního utváření teorie mysli13 (theory of mind) na základě pouze hlasové informace (Rutherford, Baron-Cohen & Wheelwright, 2002). Zatímco u člověka postiţeného autismem je samozřejmě otázkou, jestli se jedná o to, zda-li je schopen na základě prozódie usuzovat na vnitřní stavy druhého člověka, nebo jestli je v tomto úkolu znevýhodněn obecněji, pak o zdravé populaci výsledky vypovídají, ţe sluchová informace je plně postačujícím vodítkem pro přesný úsudek týkající se „teorie mysli“ druhého člověka.

V neposlední řadě je potřeba zmínit vztah poruch hlasu a řeči s osobnostními proměnnými či na percepci osobnosti takto stiţeného člověka okolím. Ve studii snaţící se postihnout ovogalloidní problematiku vztahu hlasových poruch

a

osobnostních

proměnných

byly

zkoumány

osobnostní

charakteristiky lidí postiţených funkční dysfónií a účastníků s postiţením tzv. hlasovými uzlíky. U skupiny s funkční dysfónií byla nalezena koincidence s introvertovaností, reaktivitou na stres, pocitem odcizení a s niţší mírou udávaného pocitu štěstí. Členové skupiny postiţených hlasovými uzlíky byli popsáni jako sociálně dominantní, reaktivní na stres, agresivní a impulzivní (Roy & Bless, 2000). U 204 pacientů podstupujících terapii řeči, u nichţ byl posouzen stav jejich symptomů, byla závaţnost jejich symptomů poměřována s individuální úrovní neuroticismu, alexithymie, míry negativního emočního copingu, úzkosti, depresivity, neurotickými symptomy, medicínsky nevysvětlenými symptomy a kvalitou ţivota. Byly nalezeny signifikantní korelace mezi pociťovanou úrovní hlasových problémů a všemi osobnostně-copingovými a klinicko-psychologickými odborníky

ovšem

jiţ

ukazateli.

Výsledky

posouzení

s klinicko-psychologickými

hlasovými

proměnnými

nijak

signifikantně nekorelovaly (Deary, Wilson, Carding & MecKenzie, 2003). Stohlavá ţiry studentů posuzovala 12 řečníků. Kromě 4 kontrolních, stiţených hlasovými poruchami, byly zastoupeny 4 řečníci s normální hlasy, 4

13

Jedná se o schopnost přisuzovat ostatním lidem či jiným bytostem jejich vlastní na nás nezávislá přání, přesvědčení, motivace, znalosti, apod.

44

s tvrdými-neznělými hlasy a 4 s hypernosovými hlasy. K posouzení bylo vyuţito 12 bipolárních charakteristik. Posluchači významně častěji spojovali negativní osobnostní charakteristiky s postiţenými hlasy (Blood, Mahan, Hyman & 1979). Patrně se v tomto případě jednalo o podobný efekt, který byl pozorován v případě osobnostní atribuce v případě subjektivně atraktivního člověka. Obecně míra atraktivity vede k přisuzování pozitivních osobnostních atributů (Miyake & Zuckerman, 1993).

2.6 Akustická a percepční hlasová identifikace Jednou z důleţitých modalit sociální percepce je vokální identifikace. Vzheledem k tomu, ţe rozhodující inspirací této práce byla myšlenka , ţe existuje souvislost vnímané hlasové kvality, podle které je moţné určit identitu a osobnostní informace obsaţené v hlase, je zapotřbí věnovat této oblasti letmý pohled. Existuje snaha vyuţít signálu řeči, tedy hlasu k identifikaci mluvčího pomocí přístrojů, u nás obšírně o této problematice pojednává např. Psutka (2006). Rozděluje řečové charakteristiky ve vztahu k identifikaci řečníka na charakteristiky vyšší úrovně (sémantický a lingvistický obsah řeči) a charakteristiky niţší úrovně.Charakteristiky vyšší úrovně vzhledem k obtíţné konceptualizaci

nejsou

předmětem

rozpoznávání

řečníka

strojovými

metodami. Pouţívají se tedy charakteristiky nižší úrovně, které se dále dělí na charakteristiky vnitřní a získané (naučené). „Vnitřní charakteristiky souvisí s anatomií hlasového ústrojí člověka. Jsou určeny jednak vlastnostmi hlasivkového zdroje a jednak velikostí a tvarem hlasového traktu. Rozdíly v anatomické stavbě artikulačních orgánů různých lidí mají vliv na akustické vlastnosti řečového signálu a projevují se individuálními odchylkami hlavně v hodnotách frekvence základního hlasivkového tónu a ve frekvenci a šířce pásma jednotlivých formantů. (…) Informace o řečníkovi je také obsažena v poloze rezonančních kmitočtů nosovek a sykavek a ve frekvenčním spektru hlasivkového zdroje.“ (Psutka, 2006)

45

„Získané charakteristiky vyplývají z dynamiky pohybů částí hlasového traktu a jsou určeny prostředím, ve kterém se člověk učil používat svůj řečový mechanismus.“ Jedná se o tempo řeči (různá délka konkrétních slov i časové kolísání uvnitř slov), melodii řeči (průběh základního hlasivkového tónu a energie v čase), dialekt, charakteristická volba slov, charakteristické neřečové projevy (charakteristický smích), apod. V oblasti identifikace dle hlasu rozeznává Hecker (1971) k datu studie tři přístupy:

identifikaci

poslechem,

identifikaci

vizuálním

porovnáním

spektrogramů, jak bylo rozvíjeno v kriminalistice a strojovou identifikaci (Hecker, 1971). Variabilita mezi řečníky je v zásadě dána zčásti organickou strukturou hlasového aparátu a zčásti získanými rozdíly v pouţívání řečového aparátu v průběhu řečové produkce.

Organické rozdíly jsou dány dědičností,

pohlavím a věkem, a naučené geograficky, sociálními a kulturnímy faktory (Hecker, 1971). Bylo testováno monoaurální rozpoznávání hlasů. Byla zjištěna výhoda pro levé ucho při rozpoznávání muţských hlasů a pro pravé při rozpoznávání ţenských hlasů. Pro rozpoznávání slov je dominantní levé ucho. Na vokální identifikace se tedy podílí obě hemisféry, ovšem specifickým způsobem (Landis, Buttet, Assal & Graves, 1982). Pokusným osobám bylo předloţeni 32 (16 muţských, 16 ţenských) hlasových vzorků sestávajících z francouzsky pronášených samohlásek „a“, „i“, „u“. Hodnotitelé měli za úkol posoudit podobnost hlasů. Jak pro muţské, tak pro ţenské

hlasy

se

jako

nejvhodnější

ukázal

dvourozměrný

model

perceptuálního pole s osami korespondujícími s akustickým korelátem působení zdroje-larynx (F0) a filtru-vokálním traktem (formanty), tzv. „hlasové pole“ (voice space). Hlavním vokálním vodítkem pro identifikaci ze samohlásek se v souladu s Murry, Singh (1980, Lavner, Gath & Rosenhouse, 2000), Clarke, Becker (1969, in Lavner, Gath & Rosenhouse, 2000) u obou pohlaví ukázala F0. U formantových frekvencí byla nejdůleţitější hodnota f1 u ţen a disperze mezi f4 a f5 (do určité míry samotný f4) u muţů. Je známo,

46

ţe jsou f4 a f5 nejméně závislé na aktuálně pronášené samohlásce (Fant, 1960, tamtéţ). Přesnost identifikace byla 75,6%. Pro rozpoznávání na základě samohlásky (a) jsou důleţitější vodítka spojená s vokálním traktem (formanty) neţ-li vodítka glotální (F0). Průběh glotální vlny měl zanedbatelný vliv na úspěšnost identifikace. Studie nastiňuje individuální variabilitu v strategii vyuţití vokálních vodítek pro identifikace na základě vokálního signálu (Lavner, Gath & Rosenhouse, 2000).

2.7 Hypoteticko-teoretický rámec: percepčně-osobnostní pole

Na základě výše zmíněných výsledků studií lze vytvořit hypotézu vztahu osobnostní atribuce a percepce. Výzkum v oblasti sociálně relevantní percepce přináší dostatek podnětů a hotové hypotézy tzv. percepčního pole, pomyslného euklidovského prostoru, ve kterém lze umístit reprezentace, např. konfigurací charakteristik tváře, a vzájemná vzdálenost v tomto prostoru pak představuje percipovanou podobnost či rozdílnost (Leopold, O’Toole, Vetter & Volker, 2001). Podobně je tomu i v případě percepce řečového signálu a hlasové identifikace (Baumann & Belin, 2010). Druhým zdrojem této hypotézy jsou výsledky vztahu percipované podobnosti tváře a podobnosti osobnostních charakteristik (Hassin a Trope, 2000; Todorov & Uleman, 2002; Secord, Dukes & Bevan, 1954, in Hassin & Trope, 2000; Todorov, Said, Engel & Oosterhof, 2008). Třetím zdrojem je charakter zpracování senzorického signálu. Existují četné doklady funkční specializace informačních modalit, jako např. afektivní sloţky, verbální sloţky, identifikace (Garrido, 2009; Belin, Fecteau & Bédard, 2004), ale zároveň výsledky ukazující na vzájemný vliv jednotlivých subsystémů

(Feldstein

&

Bond,

1981;

Erickson,

1975).

Vzájemný

zpětnovazební vliv těchto subsystémů slouţí patrně k zachování percepční konstanty navzdory výrazné měnlivosti fyzikálních charakteristik signálu. Výsledky Hassina a Trope (2000) podporují i bod výše zmíněný (percepce

47

tváře má vliv na osobnostní atribuci a osobnostní atribuce má vliv na percepci tváře) a zároveň naznačují, ţe osobnostní atribuce je v principu percepčním subsystémem zaloţeným na mechanismech, které nalézáme v pozadí zpracování ostatních sociálně relevantních informačních modalit vnímání. To znamená, ţe osobnostní atribuce se odehrává na pozadí percepčněosobnostního pole, krajiny, jejíţ základ pravděpodobně tvoří, z evolučního pohledu relevantní, atribuce charakteristik, které identifikujeme jako dominanci, kompetenci, sílu v jednom rozměru a ve druhém afiliaci, benevolenci či vřelost (Fiske, Cuddy & Glick, 2007), a která představuje předpřipravenou matrici pro zaplnění implicitními teoriemi osobnosti, krystalizujícími v průběhu ţivota. Tento prvek pak můţe například vysvětlovat vznik negativních nebo pozitivních stereotypů, kdy je udaný trend zvýrazňován zpětnovazebným vztahem. Tedy nepěkné vlastnosti posilující vnímání „nepěknosti“ např. tváře, která pak zpětně posiluje negativní osobnostní atribuci. Bez korekce z jiného zdroje, tak mohou vznikat jakési „energetické závrty“ do percepčně-osobnostní krajiny s potenciálně nedozírnými následky. Ostatně karikatura ošklivého a nectnostného ţidovského obchodníčka, jak je moţné se s ní setkat i v české literatuře, budiţ nám tichým mementem.

3. Empirická část 3.1 Cíl výzkumu

Jak vyplývá z teoretické části, k výzkumu vztahu hlasu a osobnosti lze přistupovat přinejmenším ze dvou směrů, a jak Scherer (1979) postuluje svojí adaptací čočkového modelu, nejlepší je kombinovat tyto dva přístupy v jedné práci. Zaprvé lze v zásadě uvaţovat o „průsaku“ informace o osobnosti do akustických kvalit řečového signálu na straně vysílajícího, coţ je efekt, který je ve výzkumu usuzování sociálně relevantní informace z tváře označován jako

48

„hypotéza zrnka pravdy“14. A zadruhé o způsobu, jakým příjemce percipuje tento signál, kolik informace je z něj schopen vytěţit a s jakou přesností, případně k jakým zkreslením dochází.

Tato práce si neklade za cíl prozkoumat samotné odposlechnutí osobnostní informace naslouchajícím, ale prozkoumat akustickou kvalitu řečového signálu

ve

vztahu

k osobnostním

proměnným

získaným

pomocí

psychometrických metod. Posoudit tak charakter potenciálního podnětového stimulu, „hypotézu zrnka pravdy“ prozódie, ve vztahu k osobnostní informaci.

Zároveň se jedná o takové akustické kvality, které jsou pro mluvčího charakteristické a lze je vyuţít k jeho identifikaci i na základě velice krátké expozice analogicky k paradigmatickému rámci jemnoplátkového (thin-slice judgment) experimentálního designu, a které byly pro účely výzkumu identifikace podle hlasu jiţ vyuţity v jiných studiích. Racionále hledání vztahu identifikačních vodítek a osobnostních vodítek vyplývá z hypoteticko teoretického pojetí tzv. percepčně-atribučního pole, konceptu podaného výše. De facto nosnou ideou této práce je hledání zrnka pravdy osobnostní informace v prozodické blízkosti, protoţe existují indicie, ţe se jedná o funkčně propojené kognitivně-percepční mechanismy.

Bohuţel tato práce svým rozsahem a moţnostmi zpracování výsledků nebude schopna bezezbytku odpovědět na ústřední hypotézu, tedy zda-li se s podobnými

hlasy

po

akustické

stránce

pojí

i

podobné

výsledky

psychometrických metod, tedy zda-li podobný hlas podobného ducha značí. Je ovšem moţné posoudit jednotlivé akustické komponenty vzhledem k jednotlivým osobnostním proměnným. Na základě tohoto hrubého posouzení „jeden na jednoho„ je pak moţné odhadnout moţnosti

14

„kernel of truth hypothesis“

49

sofistikovanějších konfiguračních přístupů analogických k výzkumu v oblasti fyziognomické informace tváře (Hassin, Trope, 2000).

V dlouhodobějším horizontu si tato práce klade za cíl přispět nejen k poznávání sociální percepce jako takové, ale v praktické rovině i k vytváření předpokladů pro vývoj metod zpětně vyuţitelných v psychometrice. Podobné úsilí je napnuto v oblasti strojového rozpoznávání míry pozitivní i negativní symptomatologie vybraných psychiatrických onemocnění (Mundt et al., 2007), kdy by bylo moţné na základě akustického zpracování telefonního hovoru s pacientem určit míru jeho aktuální symptomatologické zátěţe. Zároveň se principiálně jedná o odlišný model posouzení osobnostních proměnných.

V současných

psychometrických

metodách

převaţuje

vodítkový přístup, kdy z určité sady expresivních výrazů či behaviorálních tendencí je usuzováno na míru přítomnosti určitého osobnostního prvku či rysu. Tento přístup má zajisté četné výhody, ovšem zároveň zásadní nevýhodu v závislosti na hypoteticko-osobnostním konstruktu, na jehoţ základě byla metoda zkonstruována. To například ztěţuje vzájemné porovnání

výstupů

metod

a

osobnost

klienta

je

psychometrickým

posouzením redukována na soubor dat v předem připravených kategoriích. Veškerá ostatní informace zůstává nerozpoznána, jednoduše na co se nezeptáme, to se nedozvíme. Za předpokladu, ţe by byl „průsak“ osobnostní informace

rovnoměrný

a

rovnoměrně

spojený

s prozodickými

charakteristikami ve smyslu pomyslného dvou či více rozměrného pole, se potom nabízí principiálně odlišné moţnosti pro psychometrii osobnostních proměnných. Tak např. bychom mohli pravděpodobnost určitého typu chování „odpojit“ od příslušného teoretického konstruktu a na základě vzdálenosti od prototypových hlasů (nízká míra pravděpodobnosti tohoto chování vs. vysoká míra) posuzovat individuální pravděpodobnost daného chování u původce hlasového vzorku. Bylo by tak moţné k výzkumu osobnosti přistoupit z podobného úhlu jako klasické slovníkové studie. S tím rozdílem, ţe v těch se jednalo o hledání metastruktur na základě lidské

50

atribuce (v pojmenování lidských vlastností), v tomto případě by za pomyslnou „primu materiae“ mohlo poslouţit samotné chování či proţívání. Podoba současného poznání a technické obtíţe neslibují vznik takového „Jáchyme, hoď ho do stroje“ v nikterak blízké době. Otázkou je, do jaké míry je vůbec principiálně vznik takovéto metody moţný.

3.1.1 Hypotézy Hypotéza č. 1.: Osobnostní charakteristiky se odrážejí v akustických charakteristikách hlasu.

Barva zvuku je definována jako to, co od sebe odlišuje dva zvuky shodné výšky a intenzity (Erickson, 1975). Přeneseně tedy lze říci, ţe základní charakteristikou na základě které se hlasy odlišují je jejich témbr. Platí-li předpoklad, ţe barevně se hlasy navzájem odlišují, pak se mohou navzájem i podobat. Je-li vztah „průsaku“ informace o osobnosti majitele hlasu analogický vztahu tváře a osobnosti (Hassin, Trope, 2000;…), pak podobné hlasy budou odráţet podobnou osobnost. Hypotéza č. 2.: Akustické charakteristiky spolupodílející se na vjemu hlasové barvy budou v užším vztahu k osobnostním proměným.

Na základě experimentální úsilí v oblasti bylo identifikováno mnoţství akustických proměnných (Scherer, 1979; Zellner Keller, 2005), většina z nich jsou temporální proměnné. V případě, není-li dostupná spektrální informace, uţivatelé kochleárních implantátů zuţitkují informaci temporální ke kompenzaci ztráty informační vydatnosti signálu (…).

Hypotéza č. 3.: Temporální akustické charakteristiky budou v užším vztahu k osobnostním proměnným, než charakteristiky spektrální.

51

3.2 Výzkumný soubor Výzkumu se zúčastnilo 39 ţen a 15 muţů. Nepoměr byl dán primárním zaměřením

pouze

na

jedno

pohlaví

(z

pochopitelného

důvodu

nesouměřitelnosti muţských a ţenských hlasů) a vzhledem k tomu, ţe se většina účastníku rekrutovala z netechnického vysokoškolského prostředí, bylo snazší dosáhnout kritické masy dobrovolníků ţen.

Dobrovolníci byli oslovováni inzercí na nástěnkách fakult Masarykovy univerzity a Mendelovy zemědělské a lesnické univerzity v Brně. Dále pomocí vývěsky informačního systému Masarykovy univerzity. Zároveň byli dobrovolníci ţádáni o šíření výzvy k účasti na výzkumu mezi své známé a přátele.

Pro účely finálního zpracování akustických a psychometrických údajů bylo pouţito hlasových vzorků a výsledků testů od třiceti ţen. Důvodem vyřazení zbylých ţen z výzkumného vzorku byla buď technická vadnost hlasové nahrávky nebo nedodání všech testových výsledků. Do konečného vzorku tedy byli zařazeni pouze probandi, od kterých se podařilo získat data ke všem pouţitým psychometrickým metodám.

3.2.1 Popis výzkumného souboru Jednalo se o 30 ţen ve věku od 19 do 35 let (modus=26 let) s přinejmenším započatým vyšším odborným vzděláním. Ovšem ve valné většině s hotovým či započatým vysokoškolským vzděláním a to napříč obory. Psychologie, práva, arboristika, informatika. Ne všechny ale byly zastoupeny rovnoměrně. Největší zastoupení měly obory ekonomické, umělecké obory nebyly zastoupeny. Dluţno podotknout, ţe si tento výzkum ani nekladl za úkol získat reprezentativní vzorek populace, i kdyţ se mu v určitých rysech 52

nakonec přibliţuje. I kdyţ lze uvaţovat o vztahu osobnosti a oborového zaměření a některé výsledky dřívějších studií (Alport, Cantril, 1934; Pear, tamtéţ) nalézají vztah atribuce povolání a prozódie, nebyla nakonec tato informace, vzhledem k nedostatečnému počtu pro statistické zpracování, zařazena.

3.3 Použité metody Harmonogram snímání hlasových vzorků a sběru psychometrických dat

Proces snímání hlasových vzorků a sběru psychometrických dat probíhal od poloviny prosince 2010 do dubna 2011. Vzhledem k organizačním obtíţím nebylo moţné dodrţet konstantní podmínky při pořizování hlasové nahrávky, jako je shodná místnost či čas nahrávání. Nahrávky tedy pocházejí jak z ranních, tak odpoledních i večerních hodin. Z těchto důvodů se také nepodařilo udrţet konstantní hladinu zvuku pozadí (posouzeno poslechovou kontrolou hlasových vzorků), i kdyţ bylo vţdy vybíráno ve své podstatě klidné místo bez rušivých vlivů. Tento fakt můţe mít vliv jak na variabilitu výsledků akustické analýzy, tak na variabilitu psychometrických dat. Po zralé úvaze byly ovšem nakonec tyto vlivy shledány jako nutné zlo. Ostatně z hlediska praktičnosti výstupů je simulace určité „laboratorní nečistoty“ na místě, protoţe v praxi je jen velice obtíţné dosáhnout laboratorních podmínek.

Pořízení hlasové nahrávky a podrobení probanda tzv. objektivním testům osobnosti probíhalo při jediném sezení. Nejdřív byl proband uvítán a bylo mu v krátkosti vysvětleno racionále výzkumu. Poté podstoupil Stroopův test po dokončení testu podstoupil Witkinův Embedded figures test. Pak byl dotázán na věk, oborové zaměření a vyzván k sebeposouzení temperamentového typu

53

podle obecně známé Galénovy temperamentové typologie15. Po posouzení výšky vlastního hlasu na nahrávce byl vyzván k přečtení připraveného textu. Jednalo se o výňatek z návodu k africké stolní hře a jeho hlavní devizou bylo, ţe se z výňatku textu dalo jen velice těţko usoudit na zprávu, kterou obsahuje. Text měl představovat afektivně neutrální verbální materiál, ale z čistě principiálních důvodů nelze dosáhnout plně afektu prosté situace či podnětu, jednoduše proto, ţe někoho sice citově nepodbarvený, ale zato těţko srozumitelný text bude stresovat více, jiného méně. Proband měl příleţitost přečíst si text pro sebe nebo nanečisto a poté byla pořízena nahrávka četby. Poté byl probandovi předloţen obrázek, na základě kterého měl fabulovat příběh či popis obrázku a tato „přirozená“ řeč byla také nahrávána. Ovšem vzhledem k nedostatečné délce nebyly nakonec tyto nahrávky analyzovány. Zbytek osobnostních testů (CAE, ICL, NEOPS) byly probandu zaslány v elektronické podobě a byly vyplňovány z domova. Vjem vlastního hlasu V průběhu sběru dat jsem náhodně narazil na zajímavý fenomén, který jsem zařadil do pozorovaných proměnných. Jednalo se o posouzení výšky vlastního hlasu z nahrávky. Je známo (…), ţe vystavení vlastnímu hlasu je zhusta nepříjemné a ţe hlas z nahrávky má odlišnou kvalitu od bezprostředního vjemu vlastního hlasu. Ovšem je zajímavé, ţe charakteristika zkreslení

vjemu

vlastního

hlasu

z nahrávky

je

pravděpodobně

individualizována. Zhruba třetina ţen (n=11) z výzkumného souboru udávala, ţe slyší svůj hlas z nahrávky jako hlubší, neţ jak se slyší bezprostředně, a zbylé dvě třetiny (n=18) jako vyšší. Vzhledem k tomu, ţe jsem nenalezl ţádné rozumné fyziologické vysvětlení této diskrepance, byla tato proměnná zařazena do výzkumu.

3.4 Použité psychometrické metody

15

Sangvinik, cholerik, flegmatik, melancholik.

54

3.4.1 Objektivní testy Objektivní testy jsou zaloţeny na podobném principu jako testy kognitivních schopností (Svoboda, ). Jejich výhodou je, ţe jsou do značné míry imunní vůči sebeprezentaci (lze v nich předstírat jen jedním směrem) a proband i pokud se v problematice vyzná, nemá to na jeho výsledky vliv. Další výhodou, která je na druhou stranu i nevýhodou, je, ţe většinou nejsou spjaty s definujícím hypoteticko-osobnostním konstruktem, obsahují tedy do značné míry teoreticky neuchopenou (a tedy nedeformovanou) osobnostní informaci. To můţe

poskytnout

relativně

objektivní

výsledky,

ovšem

na

úkor

interpretovatelnosti. Další nevýhodou je malá izolovanost osobnostní informace od ostatních kognitivních vlivů, především inteligence.

3.4.1.1 Stroopův test Na Jaenschovu práci z roku 1929 navázal Stroop v roce 1935 a vytvořil barvově interferenční test, v dnešní době známý jako Stroop color word test (SCWT). Jeho podstatou je dodnes neuspokojivě vysvětlený jev interference verbální a vizuálně-chromatické informace při úloze jmenování barvy tisku slov-názvů odlišných barev. Na výběr je celá řada výstupů podle toho, které indexy jsou vyuţity, ale nejvíce vyuţívaným indexem je samotný index interference (SB-B), tedy hrubý skór získaný odečtením barvového subtestu od subtestu interferenčního čtení. Pro potřeby experimentu byl ještě vyuţit index získaný z rozdílu prvního a druhého pokusu interferenčního čtení. 3.4.1.2 Embedded figures test (EFT) Embedded figures test vychází konceptu závislosti-nezávislosti na poli (Witkin, 1976). V tomto testu má proband za úkol nalézat jednodušší tvary skryté ve sloţitějších tvarech. Podle rychlosti, s jakou je schopen tyto tvary nalézt, se pak pojí posouzení jeho nezávislosti, případně závislosti na poli. Samo o sobě je těţké si pod tímto konceptem představit nějakou specifickou osobnostní kvalitu, ale obecně se má za to, ţe specifický vztah k osobnostním dimenzím existuje (Svoboda, 2005). Výstupem byl index získaný sumou časů

55

potřebných k vyřešení všech úloh testu. Kaţdá úloha byla omezena maximem 1 minuty k nalezení příslušného tvaru.

3.4.1.3 Poznámka k objektivním testům Vzhledem k tomu, ţe testy byly snímány krátce po sobě, bylo moţné si všimnout prvků výkonu, které nemusejí nutně proniknout do absolutních výsledků testů. Zaprvé byl pozorován jev individuálně převaţující snadnosti jedné úlohy při relativní obtíţnosti druhé úlohy. Tedy např. měl-li proband jen minimum obtíţí s SCWT, pak s velkou pravděpodobností měl určité obtíţe s EFT a obráceně. U některých probandů nebylo moţné z celkového porovnání s ostatními tento efekt příliš dobře pozorovat (překonávali svými výkony v obou testech všechny ostatní), ale přesto byl, z míry jejich úsilí při plnění testu, výše zmíněný jev patrný. Na základě tohoto pozorování byl zaveden

index

získaný

následujícím

způsobem:

Byl

získán

poměr

individuálního absolutního testového výsledku porovnaného s průměrem všech výsledků v daném testu, a poté byly tyto dva poměry (EFT, SCWT) poměřeny navzájem. Vznikl tak hrubý index (eft/stroop) vyjadřující příklon k dominanci výkonu v EFT (<1) nebo k dominanci výkonu v SCWT (>1). 3.4.2 Poznámka k dotazníkovým metodám a chromatickému asociačnímu experimentu (CAE) Následující psychodiagnostické metody byly probandům distribuovány elektronickou cestou. Důvodem byl rozsah testové baterie, předešlá část (objektivní testy a pořizování hlasového vzorku) trvala v průměru 45 minut, proto byly veškeré metody, u kterých není přítomnost výzkumníka nezbytná, přesunuty do roviny elektronické komunikace prostřednictvím internetu a emailu. Dotazníkové metody byly zpracovány v aplikaci Google documents do podoby elektronických formulářů a CAE byl zpracován v aplikaci Excel.

3.4.3 Dotazníkové metody

56

3.4.3.1 Dotazník interpersonální diagnózy (Leary, LaForge, Suczek, 1954)

Jedná se o osobnostní dotazník vytvořený LaForgem a Suczekem v roce 1954. Vychází z pozorované univerzality dimenzí interpersonálního chování, které lze popsat na jedné ose modelu jako dominance-submise a na druhé jako hostilita-afiliace, či obecněji jako pozitivní-negativní a aktivní-pasivní (Koţený, Ganický, 1976). V současné době se můţeme setkat i s vymezením kompetence a vřelost (Fiske, …, 2007). Zařazení tohoto testu do baterie vyplývá z výrazného rozšíření dvoudimenzionálního přístupu při výzkumu sociální kognice. Dotazník sestává ze 128 poloţek, kaţdá se vyjadřuje k určité behaviorální tendenci a proband má za úkol označit ty, které jej charakterizují. Na základě odpovědí pak skóruje v 16 základních proměnných, které je moţné sloučit do 8 diagnostických kategorií. Pro účely této práce byly vyuţity hrubé skóry 16 základních dimenzí: A dominance P úspěšnost B nezávislost C sebeprosazování D striktnost E kritičnost F pochybovačnost G podezíravost H plachost I pasivita J vděčnost K důvěřivost L kooperativnost M laskavost

57

N ohleduplnost O odpovědnost Z těchto základních proměnných jsou pak počítány indexy DOM a LOV, které představují souřadnice těţiště osobnosti. Dalším hodnotitelným prvkem jsou indexy AIN a NIC. Vzhledem k tomu, ţe dotazník ICL je zkonstruován z poloţek se sílící intenzitou, je moţné odvodit index intenzity zatrţených poloţek (AIN) a index NIC je prostým součtem zatrţených poloţek. Oba v podstatě vyjadřují přijatelnost posuzovaného pro hodnotitele, v tomto případě pro sebe sama. Takţe se jedná o indexy vztahující se k míře kritického sebehodnocení.

3.4.3.2 NEO Z důvodů porovnatelnosti výsledků s existující literaturou byl do testové baterie zařazen osobnostní inventář zaloţený na pětifaktorovém modelu osobnosti (Costa, McRae, …). Výsledky tohoto testu posuzují probanda na na pěti škálách. Jedná se o neuroticismus (N), extraverzi (E), otevřenost zkušenosti (O), přátelskost (P), svědomitost (S).

3.4.4 Projektivní metody V neposlední řadě byla do testové baterie zařazena projektivní či semiprojektivní

metoda,

hlásící

se

k hlubinně

psychologické

tradici,

vytvořená Ščepichinem (…). Jedná se o hybridní přístup, kdy je vyuţito prvků Jungova asociačního experimentu a prvků barvových testů, jako je např. Lüscherův test (in Šípek, 2000). Od asociačního experimentu se tato metoda liší větší strukturovaností podnětu (nejedná se o volnou asociaci) a od barvových testů se liší rozvolněnou interpretací jednotlivých barev. Vzhledem k ochraně této metody pro klinickou praxi nebudu uvádět podrobnější informace o vnitřních mechanismech tohoto testu. Nicméně pro osvětlení

58

specifického přístupu k tomuto testu vyuţitého v této práci musím uvézt přinejmenším určité detaily. Tento test se skládá ze série 49 podnětových slov a dvanácti barev (příloha). Čtyři

barvy

(modrá,

červená,

zelená,

hnědá)

tvoří

dvojice

podle

světlosti/tmavosti odstínu a čtyři barvy jsou nepárové (fialová, černá, ţlutá a oranţová). Bílá barva nebyla zařazena, protoţe by byla probandy vyuţívána jako barva krycí v případě komplexových slov (Ščepichin, 1995). Autor uvádí, ţe podobný efekt můţe nastat i u černé barvy u tzv. „ctitelů černé“. V takovém případě radí tuto barvu vyřadit z nabídky. Proband má za úkol ke kaţdému z podnětových slov přiřadit libovolnou kombinaci tří výše zmíněných barev. Výstupem této metody je individuální hierarchie podnětových slov, individuální hierarchie barev, vědomé a nevědomé hodnocení slov, index shody vědomého a nevědomého hodnocení (%S), index tmavých barev (%tmb) a rozsah proţívání (roz.proţ). Pro účely této práce byly vytvořeny další indexy vesměs zaloţené na interpretačních kritériích, které v klinické praxi diagnostik provádí pouhým vizuálním zhodnocením protokolu. Jedná se o index průměrné hodnoty hierarchie slov (P), velikost tohoto indexu je hrubě svázána s tendencí ke spíše pozitivnímu hodnocení podnětových slov nebo spíše negativnímu, analogií v protokolu je vzestup podnětových slov do pozitivnějších hladin a obráceně. Dále byl zaveden index rozloţení slov (roz.slov), který v hrubé formě vyjadřuje těţiště nakupení podnětových slov v protokolu. Tedy jestli se podnětová slova nacházejí spíše v horní nebo spodní části rozsahu proţívání. Jako další index byl pouţit součet všech kladných i záporných rozdílů mezi vědomým a nevědomým hodnocením (N), stejným způsobem byl vytvořen agravačně-disimulační index (n+/n-) jako poměr záporných a kladných rozdílů vědomého a nevědomého hodnocení. Dále index ambivalentních slov (ambi), který je dán prostým součtem nevědomě ambivalentně hodnocených slov. Následují indexy vytvořené na základě interpretačně nosné četnosti pouţití barev. Jedná se o index teplých a chladných barev (tepl/chlad), vytvořený

59

jako poměr zastoupení teplých barev (červená, ţlutá, hnědá, oranţová) a chladných barev (zelená, modrá, fialová). Zastoupení těchto barev je moţné vykládat ve vztahu k emoční dynamice, impulzivitě a afektivní kontrole. Dále index histriónství (histr/schiz), vytvořený na základě rozdílu četnosti zastoupení nejfrekventovanější barvy a nejméně frekventované. O tomto vztahu se Ščepichin (1995) vyjadřuje jako o dobrém vodítku k určení schizoidní/histriónské komponenty osobnosti. Interpretačně nosné je téţ nakupení slov na určitých hodnotách či rozprostření po protokolu (hier). Tento jev je interpretován ve vztahu k diferencovanosti vnitřního proţívání (Ščepichin, 1995). Defacto se jedná o větší variabilitu v pouţití rozličných barevných kombinací. Pro interpretaci protokolu CAE jsou podstatná i tzv. adekvátní minus. Tedy slova adekvátně hodnocená jako negativní (smrt, rvačka, nemoc, apod.) a tzv. osobní minus, slova, která se běţně v negativní části protokolu nenacházejí. Tato interpretační charakteristika je vyjádřena v indexu adekvátních minus (adkv.-). Tento index udává vzdálenost adekvátně minusových slov od jejich v populaci nejfrekventovanějších pozic. Je tedy postiţena jak sloţka „vzestupu“

negativních

slov

do

pozitivních

hladin,

tak

„sestup“

komplexových slov do negativních hladin. Jedná se tedy o globální zhodnocení neurotické komponenty osobnosti. Pro potřeby tohoto výzkumu byl tento test převeden do elektronické podoby pomocí aplikace MS Office Excel. Pořadí podnětových slov bylo samozřejmě zachováno, podnětové barvy ovšem doznaly zásadnější změny oproti podobě testu tuţka-papír. Za normálních okolností slouţí jako podnětové barvy 12 pastelek, mezi kterými proband volí. V elektronické podobě jsou to barevná políčka. Další podstatnou změnou je barevná kvalita podnětu. Nabídka barev v programu, pomocí něhoţ byla elektronická verze testu vyrobena, nabízí jen omezené mnoţství barevných kombinací. Problém vyvstal u červené barvy, která je k dispozici pouze v jednom odstínu. K efektu světlejší červené barvy byl pouţit optický trik bílého písma názvu barvy v barevném políčku. Autor tohoto textu se domnívá, ţe vynucené změny nemusejí nakonec mít

60

výraznější dopad, protoţe uţ v původní verzi testu je podstatná spíše „idea barvy“, neţli konkrétní vizuální stimul, coţ je dáno uţ tím, ţe jsou, coby barevný podnět, vyuţity pastelky, u kterých nelze počítat s tak výraznou kontrolou barvové invariance, jako např. u Rorschachova testu.

3.4.5 Globální rozvaha zařazení jednotlivých psychometrických metod do testové baterie

Za výběrem metod stála snaha postihnout osobnost v širším záběru a zároveň na různých úrovních stálosti osobnostních prvků (temperament) aţ po prvky spíše stavové, jak je zachytává např. index tmavých barev v Ščepichinově CAE (…). Důvodem zařazení objektivních testů byla jejich nezávislost na sebeposouzení, v podstatě se jedná o analogii „průsaku“ osobnostní informace do kognitivního výkonu podobně jako se osobnostní informace projevuje v rozličných expresivních modalitách. V neposlední řadě stála za výběrem metod úvaha o porovnatelnosti výsledků s výsledky zahraničních studií, kde převaţuje vyuţití pětifaktorového modelu osobnosti. 3.5 Akustická analýza

Akustická analýza hlasových vzorků byla provedena pomocí programu PRAAT (Boersma, Weenink)16. Nahrávky hlasových vzorků byly pořizovány na 44.1 kHz vzorkovací frekvenci pomocí standardního mikrofonu. Na

základě

studia

teoretických

podkladů

byly

vybrány

akustické

charakteristiky, u kterých: a) byl v minulosti nalezen vztah k osobnostním proměnným. - hodnota f0 (Scherer, 1976, 1979; Collins, Missing, 2003) - variabilita f0 ( - intenzita ( - poměr spektrální energie do 500 Hz a od 500 Hz do 1 kHz ( 16

http://www.fon.hum.uva.nl/praat/

61

b) existují přesvědčivé indicie o vztahu těchto proměnných k osobnostním proměnným. - formantová disperze - poměr hodnot spektrální energie do 1 kHz s průměrnou odchylkou této hodnoty - variabilita formantových frekvencí - spektrální svah (spectral slope)

3.5.1 Formantová diperze Charakteristika formantových frekvencí byla v minulosti jiţ vyuţívána jako akustické vodítko pro identifikaci podle hlasu (Psutka, 2006; Hecker, 1971), u makaků je velice úzce spojena s jejich tělesnými rozměry (Fitch, 1997), ale u lidí je tento vztah jiţ daleko volnější (Gonzáles, 2004). Pomocí

statistického

zpracování

řečového

signálu

lze

vyextrahovat

průměrnou hodnotu formantových frekvencí (např. f1 aţ f5). Zatímco tyto jsou do značné míry spojené s proměnou průměrné hodnoty f0, pro jejich vzájemné „vzdálenosti“ to jiţ nemusí platit (Grant & Walden, 1996). O specifické hodnotě konfigurace f0 a formantových frekvencí vypovídá i to, ţe pokud je manipulováno pouze s f0 nebo jen s formanty, výsledný hlas má velice nepřirozený charakter (Cleary, Pisony & Kirk, 2005). Jedná se tedy o pomyslnou strukturu, která má pravděpodobně určitý vnitřní řád a zároveň je výrazně individualizovaná. Formantová disperze byla v tomto experimentu získána prostým odečtením průměrných frekvenčních hodnot formantu od sousedního formantu s niţší frekvencí formantu (f2-f1 apod.). Formantovou disperzi lze i „zahlédnout“, jedná se o světlejší horizontální pruhy ve spektrogramu (obr.1).

62

Obr. 1

3.5.2 Poměr hodnot spektrální energie do 1 kHz s průměrnou odchylkou této hodnoty Tato akustická charakteristika se zakládá na LTAS (long term averaged spectrum), tedy průměrné hodnotě energie ve spektru. Analýzy LTAS bylo vyuţito jak

ve studiích zaobírajících se identifikací podle hlasu, tak

osobnostní informací, nebo akustických charakteristik psychiatrických diagnóz (Hecker, 1971,Scherer, 1982). Tento index byl zaveden kvůli postihnutí

charakteristického

rozloţení

spektrální

energie,

jak

bylo

pozorováno v grafickém vyjádření hodnot LTAS. Byly pozorovány specifické „útvary“ nárůstu a poklesu spektrální energie kolem určitých frekvencí ve frekvenčním pásmu do 1 kHz (obr. 2). Vzhledem k tomu, ţe v případě muţů byl pozorován spíše pravidelný charakter rozloţení spektrální energie (obr. 3),

lze

hypotetizovat,

ţe

tento

prvek

má

spojitost

s akustickým

mezipohlavním rozdílem v hlasové kvalitě. Dalo by se tak o tomto indexu uvaţovat jako o indexu muţské-ţenské akustické hlasové kvality.

63

Obr. 2

Obr. 2.

Obr. 3 3.5.3 Variabilita formantových frekvencí Jedná se o analogii variability f0 a doplnění této akustické charakteristiky, vyjadřuje proměnlivost formantové frekvence v čase, zda-li se hodnota drţí spíše kolem specifické hladiny, nebo jestli v průběhu řeči výrazněji osciluje.

64

3.5.4 Spektrální svah Jedná se opět o hodnotu odvozenou z LTAS a jde de facto o obdobu výše zmíněného poměru spektrální energie na niţších oproti vyšším frekvencím. Tentokráte ovšem o poměr spektrální energie v pásmu do 1 kHz a energie v pásmu od 1 do 4 kHz. Např. u hudebních nástrojů je s posunem spektrální energie do niţších hladin spojena barevná kvalita dřevěných dechových nástrojů, zatímco s posunem spektrální energie do vyšších frekvencí barvová charakteristika ţesťů (Erickson, 1975).

3.6 Globální rozvaha nad použitými akustickými charakteristikami

Záměrem a inspirací této práce bylo hledání vztahu mezi přístupy k analýze hlasu na akustické úrovni při výzkumu dvou odlišných modalit sociálně relevantní informace – akustických identifikačních vodítek a vodítek pro inferenci osobnostních charakteristik. V kapitole „Percepčně-osobnostní pole“ byl nastíněn moţný vzájemný zpětnovazebný vztah těchto dvou modalit sociální percepce. Ve zkratce se zde tvrdí, ţe se ve skutečnosti nemusí jednat o oddělené mechanismy, ale ţe mohou být ve vzájemném těsném vztahu. Na základě této úvahy byl výběr prvků akustické analýzy veden tímto směrem. Vzhledem k tomu, ţe je moţné rozpoznat stejný hlas na základě pouhých samohlásek (Belin, Fectin & Bédard, 2004), byl výběr akustických charakteristik

cílen

směrem

k spektrální

informaci,

jako

akusticky

dominantnímu prvku percepční kvality témbru (Erickson, 1975). Spektrální obálku (spectral envelope) lze popsat pomocí charakteristik její „slupky“ (průměrné frekvence formantů) a „duţiny“ (rozloţení energie ve spektru). Tyto akustické kvality jsou reprezentovány formantovou disperzí a indexy zaloţenými na LTAS.

65

Při hledání akustických prvků spojených s osobnostní infromací v hlase nelze pominout ani charakteristiky temporální. Ostatně samotnou barvu hlasu (percepční kvalita) nelze odvodit od jediného, popřípadě nějaké omezené mnoţiny akustických charakteristik. Na konečném dojmu hlasové barvy se podílí jak charakteristiky spektrální, tak charakteristiky temporální. Navíc temporální

charakteristiky

byly

v historii

výzkumu

jeţ

vícekrát

identifikovány, jako pravděpodobné nosiče osobnostní informace (Scherer, 1979). Ostatně existují experimentálně ověřené indicie, ţe tyto dvě kategorie akustických modalit jsou vnímány spíše celostně (Fu, Chinchilla & Galvin, 2004) a nedostatek informace spektrální je kompenzován informací temporální.

3.7 Způsob zpracování dat

Pod vedením Mgr. Heleny Klimusové Ph. D. byla provedena statistická analýza dat. Byly navzájem korelovány proměnné akustické analýzy s proměnnými osobnostních testů (EFT, SCWT, ICL, NEO, CAE). Byla pouţita neparametrická korelace.

Pomocí analýzy rozptylu (Kruskal-Wallisův test) byl hledán vztah mezi proměnnou vlastní hlas (percepce vlastního hlasu) a ostatními proměnnými jak akustické analýzy, tak proměnnými osobnostních testů.

Byla provedena faktorová analýza akustických proměnných a následná neparametrická korelace s proměnnými osobnostních testů.

3.8 Výsledky analýzy dat 3.8.1 EFT a SCWT

66

Na 5% hladině statistické významnosti byly nalezeny následující vztahy:

Mezi mírou variability f3 a výsledky Stroopova testu existuje nepříliš těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.369 (p<0.05). Platí, ţe čím větší variabilita f3, tím menší byl rozdíl interferenčního a barevného čtení (SBB).

Mezi velikostí disperze f2-f1 a indexem eft/stroop existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.414 (p<0.05). Platí, ţe čím větší byla hodnota disperze f2-f1, tím niţší byla hodnota indexu eft/stroop, coţ znamená větší rozdíl v relativních výsledcích (EFT a SCWT) ve prospěch výsledku v EFT.

Mezi mírou variability f3 a indexem eft/stroop existuje středně těsný pozitivní vztah. Hodnota Spearmanova rho je 0.428 (p<0.05). Platí, ţe čím větší variabilita f3, tím větší hodnota indexu eft/stroop, coţ znamená větší rozdíl v relativních výsledcích (EFT a SCWT) ve prospěch výsledku ve Stroopově testu.

Mezi mírou variability f5 a indexem SB1-SB2 existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.437 (p<0.05). Platí, ţe čím větší variabilita f5, tím menší nebo záporný rozdíl času 1. pokusu interferenčního čtení oproti 2. pokusu.

Mezi mírou variability intenzity (měřené v dB) a výsledkem v EFT existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.455 (p<0.05). Platí, ţe čím větší míra variability intenzity hlasového vzorku, tím méně času potřeboval proband pro dokončení testu EFT.

67

Mezi mírou indexu energ (poměr hodnoty spektrální energie do 1 kHz a průměrné odchylky této hodnoty) a výsledkem v EFT existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.455 (p<0.05). Platí, ţe čím pravidelnější charakter rozloţení spektrální energie ve frekvenčním pásmu do 1 kHz, tím méně času potřeboval proband k dokončení testu EFT.

Dále se vyskytovala řada nepříliš těsných vztahů nedosahujících 5% hladiny významnosti (příloha 1).

3.8.2 ICL

Na 5% hladině statistické významnosti byly nalezeny následující vztahy:

Mezi velikostí disperze f1-f0 a pochybovačností existuje nepříliš těsný pozitivní vztah. Hodnota Spearmanova rho je 0.383 (p<0.05).

Mezi velikostí disperze f3-f2 a indexem AIN existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.428 (p<0.05). Platí, ţe čím větší je disperze mezi f2 a f3, tím niţší je intenzita zatrhávaných poloţek dotazníku ICL, coţ značí menší míru sebekritiky. Dále existuje středně těsný negativní vztah mezi velikostí disperze f3-f2 a důvěřivostí. Hodnota Spearmanova rho je -0.432 (p<0.05). Platí, ţe čím větší je disperze mezi f2 a f3, tím niţší je udávaná míra důvěřivosti.

Mezi mírou variability f4 a kooperativností existuje nepříliš těsný pozitivní vztah. Hodnota Spearmanova rho je 0.372 (p<0.05). Platí, ţe čím větší je variabilita f4, tím větší je udávaná míra kooperativnosti.

Mezi mírou variability f5 a dominancí existuje nepříliš těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.371 (p<0.05). Podobně existuje středně těsný

68

negativní vztah mezi mírou variability f5 a nezávislostí. Hodnota Spearmanova rho je -0.421 (p<0.05). Dále existuje nepříliš těsný negativní vztah mezi mírou variability f5 a striktností. Hodnota Spearmanova rho -0.385 (p<0.05) a nepříliš těsný negativní vztah mezi mírou variability f5 a pochybovačností. Hodnota Spearmanova rho -0.385 (p<0.05). Platí, ţe čím větší variabilita f5, tím niţší jsou udávané míry dominance, nezávislosti, striktnosti a pochybovačnosti.

Mezi mírou variability intenzity a kritičností existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je 0.453 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím větší kolísání intenzity, tím větší sebeposouzení kritičnosti. Dále existuje nepříliš těsný negativní vztah mezi mírou variability intenzity a pochybovačností. Hodnota Spearmanova rho je 0.363 (p<0.05).

Mezi mírou indexu energ (poměr hodnoty spektrální energie do 1 kHz a průměrné odchylky této hodnoty) a nezávislostí existuje středně těsný pozitivní vztah. Hodnota Spearmanova rho je 0.441 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím pravidelnější charakter distribuce energie ve frekvenčním pásmu do 1 kHz, tím vyšší udávaná míra nezávislosti.

Mezi mírou indexu drevokov (poměr spektrální energie do 500 Hz a od 500 Hz do 1 kHz) a nezávislostí existuje středně těsný negativní vztah. Spearmanova rho je -0.426 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím více spektrální energie se nachází ve frekvenčním pásmu pod 500 Hz (více “dřevěná” či laxní hlasová kvalita), tím niţší udávaná míra nezávislosti.

Na 1% hladině statistické významnosti byl nalezen následující vztah:

Mezi mírou indexu specslope (spektrální svah) a úspěšností existuje středně těsný pozitivní vztah. Spearmanova rho je 0.503 (p<0.001). Platí tedy, ţe čím je

69

úbytek spektrální energie ve vyšších frekvencích pozvolnější, tím vyšší je udávaná úspěšnost.

Dále se vyskytovala řada nepříliš těsných vztahů nedosahujících 5% hladiny významnosti (příloha 2).

3.8.3 NEO

Na 5% hladině statistické významnosti byly nalezeny následující vztahy:

Mezi velikostí disperze f5-f4 a neuroticismem existuje nepříliš těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.376 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím větší je disperze f4 a f5, tím menší je udávaná míra neuroticismu.

Mezi mírou indexu specslope (spektrální svah) a neuroticismem existuje středně těsný pozitivní vztah. Spearmanova rho je 0.418 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím je úbytek spektrální energie ve vyšších frekvencích pozvolnější, tím vyšší je udávaná neurotičnost.

Na 1% hladině statistické významnosti byly nalezeny následující vztahy:

Mezi mírou variability f5 a neuroticismem existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.496 (p<0.001). Dále existuje středně těsný pozitivní vztah mezi mírou variability f5 a přátelskostí.

Hodnota

Spearmanova rho je 0.505 (p<0.001). Platí tedy, ţe čím je vyšší variabilita f5, tím niţší je udávaná míra neuroticismu, zato vyšší míra přátelskosti.

Dále se vyskytovala řada nepříliš těsných vztahů nedosahujících 5% hladiny významnosti (příloha 3).

70

3.8.4 CAE

Na 5% hladině statistické významnosti byly nalezeny následující vztahy:

Mezi velikostí disperze f1-f0 a indexem Neshodypom (agravačně-disimulační index) existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je 0.416 (p<0.05). Dále existuje nepříliš těsný negativní vztah mezi velikostí disperze f1-f0 a indexem roz.slov. Hodnota Spearmanova rho je -0.362 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím větší disperze mezi f0 a f1, tím niţší míra pozitivnějšího vědomého hodnocení podnětových slov neţ nevědomého a nakupení podnětových slov spíše v pozitivnějších hladinách rozsahu proţívání.

Mezi velikostí disperze f3-f2 a indexem DCae (průměrná hodnota slov v herarchii) existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.398 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím větší je disperze mezi f2 a f3, tím více mají tendenci podnětová slova v protokolu klesat do negativnějších hladin.

Mezi variabilitou f1 a indexem DCae (průměrná hodnota slov v herarchii) existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.417 (p<0.05). Dále existuje nepříliš těsný negativní vztah mezi variabilitou f1 a indexem Neshodypom. Hodnota Spearmanova rho je -0.362 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím větší je variabilita f1, tím více mají tendenci podnětová slova v protokolu klesat do negativnějších hladin a tím niţší je míra pozitivnějšího vědomého hodnocení podnětových slov neţ nevědomého.

Mezi variabilitou f1 a indexem hierarch (počet prázdných polí v protokolu) existuje středně těsný negativní vztah. Hodnota Spearmanova rho je -0.418 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím větší je variabilita f1, tím větší je rozprostření podnětových slov po protokolu.

71

Mezi mírou indexu energ (poměr hodnoty spektrální energie do 1 kHz a průměrné odchylky této hodnoty) a indexu teplochlad (poměr pouţítí teplých a chladných barev) existuje nepříliš těsný pozitivní vztah. Hodnota Spearmanova rho je 0.382 (p<0.05). Platí tedy, ţe čím pravidelnější charakter distribuce energie ve frekvenčním pásmu do 1 kHz, tím více jsou vyuţívány pro hodnocení slov teplé barvy na úkor chladných.

Mezi mírou indexu specslope (spektrální svah) a indexem rozl.slov existuje nepříliš těsný negativní vztah. Spearmanova rho je -0.366 (p<0.05). Dále existuje středně těsný negativní vztah mezi mírou indexu specslope (spektrální svah) a indexem Neshodypom. Spearmanova rho je -0.415 (p<0.05).

Platí tedy, ţe čím je úbytek spektrální energie ve vyšších

frekvencích pozvolnější, tím více se nacházejí slova v pozitivnějších hladinách rozsahu proţívání a zároveň převaţuje tendence k agravaci.

Dále se vyskytovala řada nepříliš těsných vztahů nedosahujících 5% hladiny významnosti (příloha 4). 3.8.5 Vlastní hlas Pomocí Kruskal-Wallisova testu byl nalezen vztah mezi subjektivně vnímaným rozdílem výšky hlasu z nahrávky s indexem ambi (součást CAE, index vyjadřující počet ambivalentních nevědomých hodnocení). V akustické rovině byla nalezena signifikantní souvislost s disperzí f2-f1 a s variabilitou f3.

4. Interpretace výsledků Na základě výsledků statistické analýzy dat lze tvrdit, ţe existuje mírná, ale zato

konzistentní

spojitost

akustických

72

hlasových

charakteristik

a

osobnostních proměnných. Největší míry korelace dosáhl index spektrálního svahu ve vztahu k úspěšnosti (Spearmanovo rho=0.503, p<0.001). V příloze (příloha 4.) lze nalézt grafickou „mapu“ korelací akustických charakteristik. Tento globální pohled vyjevuje celou řadu celistvých „tvarů“. Například v případě disperze f1-f0 je statisticky významný pozitivní vztah (Spearmanovo rho=0.383, p<0.05) k pochybovačnosti obklopen korelacemi sice bez statistické významnosti, nicméně ve stejném směru (kritičnost, striktnost, sebeprosazení, podezíravost). Podobný případ představuje variabilita f5, v tomto případě se ve vztahu k osobnostním proměnným nachází hned několikrát ve statisticky

významné

korelaci

(dominance,

striktnost,

pochybovačnost,

nezávislost). Opět se kolem nacházejí nesignifikantní korelace ve stejném směru

vyjadřující

dominantně-kompetentní

komponentu

osobnosti,

markantní je obzvlášť rozdíl oproti proměnným, které vyjadřují afiliativní komponentu osobnosti, kde jsou hodnoty Spearmanova rho velice nízké naznačující neexistenci jakéhokoliv vztahu. Podobně je tomu i v případě spektrálního svahu (spectral slope), který se zdá vyjadřovat spíše afiliativní dimenzi osobnosti se signifikantním vztahem k úspěšnosti (Spearmanovo rho=0.503, p<0.001), ovšem rovněţ k „sousedícím” proměnným (důvěřivost, kooperativnost, laskavost, ohleduplnost, odpovědnost) a zároveň s nízkými korelačními

hodnotami

v dominantně-kompetentní

části

spektra

proměnných. Tato konfigurace zdá se potvrzovat dvoudimenzionální model osobnosti zaloţený na dimenzi kompetence-dominance a afilace-vřelost (Fiske et al., 2007). Na základě výše uvedeného lze s opatrností tvrdit, ţe hypotéza č. 1 byla potvrzena.

Podíváme-li se na specifické akustické charakteristiky, pak vyniká variabilta 5. formantu. Pokusíme-li se na jeho základě popsat člověka s vysokou hodnotou této proměnné, vyvstane nám následující obrázek: Ţena, která spíše nebude dominantní, nezávislá, striktní a pochybovačná, s nízkou mírou neuroticismu, zato s vysokou mírou přátelskosti. Není příliš sebekritická (index NIC) a 1. i 2. pokus interferenčního čtení nejsou příliš

73

odlišné (a nebo dokonce druhý pokus trochu vypustí, coţ kaţdopádně nesvědčí o velkém nadšení po excelentním výkonu). S menší shodou vědomého hodnocení svědčící buď o niţší míře sebepoznání či zvýšené míře sebeprezentace a nebo o spíše maničtějším proţívání. Na škále histriónský schizoidní typ spíše histriónský, s diferencovanějším proţíváním a přirozenou strukturou adekvátních negativních slov v protokolu CAE, vypovídající o adekvátním, běţném přístupu ke světu a jeho stinné stránce. Obraz svědčící o emoční stabilitě. Další výraznou akustickou proměnnou je variabilita intenzity, která je ve vztahu k dobrému výsledku ve Stroopově testu, jedna ze dvou proměnných, majících alespoň nějaký vztah k extroverzi. Dále spíše se vztahem k dominantní komponentě ICL, se signifikantním vztahem ke kritičnosti a pochybovačnosti a negativním vztahem vůči pasivitě. Spektrální

svah

(spectral

slope)

je

další

výraznou

akustickou

charakteristikou. Pozvolný spektrální sklon se vztahuje ke zvýšené sebekritičnosti a zvýšené míře neuroticismu, zároveň ke spíše lepšímu výsledku ve Stroopově testu, významně se pojí s úspěšností a širokou škálou afiliativních proměnných. V CAE s největší koncentrací slov v negativní části rozsahu proţívání, s vyšším indexem tmavých barev a tendenci k agravaci a spíše histriónství. Obraz svědčící o neuroticismu.

Z porovnání jednotlivých akustických proměnných mezi sebou nevyplývá jednoznačný obraz o dominanci určitého typu nad ostatními. Jak spektrální charakteristiky (spektrální svah, poměry energie, formantová disperze), tak temporální charakteristiky jsou rovnoměrně zastoupeny ve vztahu k osobnostním proměnným. Hypotéza č. 3 tedy zůstává nepotvrzena.

Vztah akustických proměnných, které se přímo nevztahují k vnímané barvě hlasu (f0 a intenzita), jsou v porovnání s ostatními akustickými proměnnými korelovány s osobnostními proměnnými jen velice slabě. Můţeme nalézt

74

nesignifikantní vztah f0 k horším výsledkům v EFT a výraznějšímu zlepšení v druhém pokusu interferenčního čtení (SB) a několik nesignifikantních vztahů v rámci proměnných ICL. V CAE pak nesignifikantně souvisí s niţší hodnotou indexu tmavých barev a s menším počtem ambivalentních hodnocení. U intenzity vidíme podobný obrázek. Obě tyto proměnné výrazněji nekorelují s ţádnou z pouţitých osobnostních proměnných. Hypotéza č. 2 byla potvrzena.

Zajímavý výsledek představuje signifikantní korelace vjemu hloubky/výšky vlastního hlasu s indexem CAE ambi. Jedná se o index vyjadřující zastoupení ambivalentních nevědomých hodnocení podnětových slov. Do značné míry tento index souvisí s introverzí, můţe být ale také vztáhnut k psychopatologii, případně neschopnosti plného emočního proţitku (Ščepichin, 1995).

5. Diskuze V rámci této práce nebyla nalezena shoda variability f0 s afiliativně-vřelostní dimenzí. Signifikantní korelace byla nalezena pouze s indexem tmavých barev, který dobře postihuje spíše aktuální emoční ladění. Zato byl nalezen výrazný vztah variability formantových frekvencí - konrétně f5 a f4 ve vztahu ke kompetenci-dominanci a vřelosti-afiliaci. Nebyl potvrzen vztah intenzity k extroverzi (Scherer 1979). Nebyl nalezen ţádný signifikantní vztah f0 k pouţitým osobnostním proměnným. V ramci pětifaktorového modelu osobnosti, byly nalezeny signifikantní korelace pouze ve vztahu k neuroticismu a přívětivosti. Variace f5 je s největší pravděpodobností spojena s emoční stabilitou a spektrální svah (spectral slope) s neuroticismem.

Autor této práce si je vědom omezenosti aplikovatelnosti dosaţených výsledků. Míra shody jednotlivých akustických proměnných s osobnostními proměnnými byla spíše nízká. Vzhledem k tomu, ţe charakter lidské percepce

75

není ztotoţnitelný s akustickou analýzou (Scherer, 1978; Saxena, 1981, in Tussing & Dillard, 2000; Erickson, 1975) a má spíše charakter dynamického zpětnovazebného

filtrování

jednotlivých

informačních

modalit,

můţe

nedostatečná korelace jednotlivých akustických charakteristik jednoduše souviset se sloţitěším způsobem kódování osobnostní informace v řečovém signálu. Přesto tato práce svědčí spíše pro „hypotézu zrnka pravdy“ (Berry, 1991), protoţe do určité míry by bylo moţné na základě kaţdé pouţité akustické proměnné s větší či menší mírou přesnosti usuzovat na míru specifických osobnostních proměnných.

Určitým trendem je větší zastoupení spektrálních proměnných s afiliativněvřelostní dimenzí a temporálních proměnných v dimenzi dominantněkompetenční. Fiske, Cuddy a Glick (2007) tvrdí, ţe určení informace o vřelosti je primární a rychlejší před určením kompetence. Vzhledem k tomu, ţe spektrální informace je rychleji vyextrahovatelná z řečového signálu (stačí pár samohlásek) neţ informace temporální, naše výsledky se zdají podporovat tuto teorii. Rychlé určení afiliativních/hostilních tendencí je z adaptivního pohledu důleţitější před zhodnocením kompetence-dominance (i málo kompetentní nepřítel můţe být fatální) proto je moţné, ţe by se mohlo jednat o biologickou adaptaci. Nejen rychlé posouzení přátelskosti druhého, ale i účinná a rychlá komunikace afiliativního či hostilního ladění by byla evolučně výhodná.

6. Závěr Závěrem bych rád nastínil moţná východiska, směřování dalšího výzkumu. Základní myšlenkou této práce bylo propojit oblasti hlasové identifikace a výzkumu osobnostní informace v hlase. V současné době existuje na poli

76

výzkumu percepce hlasové identity koncept tzv. „hlasového pole“17 (Lavner, Gath, Rosenhouse, 2000; Andics et al., 2010) a analogicky existuje na poli výzkumu osobnostní informace ve fyziognomii tváře koncept osobnostního pole (Todorov, Said, Engel a Oosterhof, 2010). Nabízí se osvojit si podobnou myšlenku i na poli výzkumu osobnostní informace obsaţené v hlase. Osobnostní

informace

je

v hlase

s největší

pravděpodobností

bohatě

zastoupena, ovšem doposud nejdokonalejším psychometrickým nástrojem schopným tuto informaci extrahovat je sám člověk s jeho schopností nalézat invarianci v informační tříšti akustického signálu.

17

„voice space“

77

Seznam použité literatura: A Addington, David W. (1968). The relationship of selected vocal characteristics to personality perception. Speech Monographs, Vol 35(4), 1968, 492-503. Allport, G. W. & Cantril, H. (1934). Judging personality from voice. The Journal of Social Psychology, 5, 37-55. Ambady, N. Hallahan, M. & Rosenthal, R. (1995). On judging and being judged accurately in zeroacquaintance situations. Journal of Personality and Social Psychology, 69, 518-529. Ambady, N., Hallahan, M. & Conner, B. (1999). Accuracy of judgments of sexual orientation from thin slices of behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 77, 538-547. Ambady, N. & Grey, H.M. (2002). On being sad and mistaken: mood effects on the accuracy of thinslice judgments. Journal of Personality and Social Psychology, 83, 947-961. Ambady, N., Krabbenhoft, M.A. & Hogan, D. (2006). The 30-sec sale: using thin-slice judgments to evaluate sales effectivness. Journal of Consumer Psychology, 16, 4-13. Ambady, N. & Rule, N.O. (2008). The face of success. Psychological Science, 19, 109-111. Ambady, N. & Rule, N.O. (2010). Democrats and republicans can be differentiated from their feces. PloS ONE, 5, 1-7. Ambady, N. & Rule, N.O. (2010). Judgments of power from college yearbook and later career success. Social Psychology and Personality, 2, 154-158. Andics, A; McQueen, J. M.; Petersson, K. M., Gál, V., Rudas, G. & Vidnyánszky, Z. (2010). Neural mechanisms for voice recognition. NeuroImage, Vol 52(4), Oct 1, 1528-1540. doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.05.048 Aronovitch, Ch. D. (1976). The voice of personality: Stereotyped judgments and their relation to voice quality and sex of speaker. The Journal of Social Psychology, 99, 207-220. B Baumann, O. & Belin, P. (2010). Perceptual scaling of voice identity: common dimensions for different vowels and speakers. Psychological Research, 74, 110-120. Belin, P., Fecteau, S. & Bédard, C. (2004). Thinking the voice: neural correlates of voice perception. Trends in cognitive sciences, 8, 129-135. Berry, D. S. (1991). Accuracy in social perception: Contributions of facial and vocal information. Journal of Personality and Social Psychology, 61, 298-307. Blood, G.W, Mahan, B.W. & Hyman, M. (1979). Judging personality and appearance from voice disorders. Journal of Commun. Disorders, 12, 63-68. Borkenau, P. & Liebler, A. (1993). Convergence of stranger ratings of personality and intelligence with self-ratings, partner ratings, and measured intelligence. Journal of Personality and Social Psychology, 65, 546–553. Bruckert, L., Bestelmeyer, P., Latinus, M., Rouger, J., Charest, I., Rousselet, et al. (2010). Vocal attractiveness increases by averaging. Current biology, 20, 116-120. C

78

Cleary, M., Pisoni, D.B. & Kirk, K.I. (2005). Influence of voice similarity on talker discrimination in children with normal hearing and children with cochlear implants. Journal of speech, language, and hearing research, 48, 204-223. Collins, S.A. & Missing, C. (2003). Vocal and visual attractiveness are related in women. Animal behaviour, 65, 997-1004. D Deary, I.J., Wilson, J.A., Carding, P.N. & MacKenzie, K. (2003). The dysphonic voice heard by me, you and it: difeerential associations with personality and psychological distress. Clin. Otolaryngol., 28, 374-378. Duez, D. (1997). Acoustic markers of political power. Journal of Psycholinguistic Research, 26, 641654. E Eisenberg, P. & Zalowitz, E. (1938). Judging expressive movement: III. Judgments of dominancefeeling from phonograph records of voice. Journal of Applied Psychology, 22, , 620-631. Ekman, P., Friesen, W.V. & Scherer, K.R. (1976). Body movement and voice pitch in deceptive interaction. Semiotica, 16, 23-28. Ekman, P., Friesen, W.V., O’Sullivan & Scherer, K.R. (1980). Relative Importance of Face, Body, and Speech in Judgments of Personality and Affect. Journal of Personality and Social Psychology, 38, 270277. Erickson, R. (1975). Sound structure in music. Los Angeles: University of California Press F Fay, P.J. & Middleton, W.C. (1939). Judging of Spranger personality types from the voice as transmitted over a public address systém. Journal of Personality, 8, 144-155. Fay, P.J. & Middleton, W.C. (1941). The ability to judge sociability from the voice as transmitted over a public address system. Journal of Social Psychology; Political, Racial and Differential Psychology, 13, 303. Fay, P.J. (1943). Judgment of leadership from the transmitted voice. Journal of social psychology; political, racial and differential psychology, 17, 99. Feldstein, S. & Bond, R.N. (1981). Perception of speech rate as function of vocal intensity and frequency. Language and speech, 24, 387-395. Fiske, S.T., Cuddy, A.J.C. & Glick, P. (2007). Universal dimensions of social cognition: warmth and competence. Trends in cognitive sciences, 11, 77-83. Fitch, T.W. (1997). Vocal tract length and formant frequency dispersion correlate with body size in rhesus macaques. Journal of the Acoustical Society of America, 102, 1213-1222. Fu, Q.-J., Chinchilla Sh. & Galvin J.J. (2004). The Role of Spectral and Temporal Cues in Voice Gender Discrimination by Normal-Hearing Listeners and Cochlear Implant Users. Journal of the Association for research for research in otolaryngology, 5, 253-260. G

79

Garrido, L., Eisner, F., McGettigan, C., Stewart, L., Sauter, D., Hanley, J.R., et al. (2009). Developmental phonagnosia: a selective deficit of vocal identity recognition. Neuropsychologia, 47, 123-131. Gervais, H., Belin, P., Boddaert, N., Leboyer, M., Coez, A., Sfaello, I. et al. (2004). Abnormal cortical voice processing in autism. Nature Neurosience, 7, 801-802. Gonzáles, J. (2004). Formant frequencies and body size of speaker: a weak relationship in adult humans. Journal of Phonetics, 32, 277-287. Gonzalez, J. & Oliver, J.C. (2005). Gender and speaker identification as a function of the number of channels in spectrally reduced speech. Journal of Acoustical Society of America, 118, 461-470. H Hála, B. & Sovák, M. (1955). Hlas, řeč, sluch. Praha: Státní pedagogické nakladatelství Hargreaves, W. A., Starkweather, J. A. & Blacker, K. H. (1965). Voice quality in depression. Journal of Abnormal Psychology, 70, 218-220. Hassin, R. & Trope, Y. (2000). Facing faces: studies on the cognitive aspects of physiognomy. Journal of personality and social psychology, 70, 837-852. Hecker, M.H.L. (1971). Speaker recognition: An interpretive survey of the literature. Washington, D.C.: American Speech and Hearing Assocation Hopyan-Misakyan, T.M., Gordon, K.A., Dennis, M. & Papsin, B.C. (2009). Recognition of affective speech prosody and facial affect in deaf children with unilateral right cochlear implants. Child neuropsychology, 15, 136-146. Hopyan, T., Gordon, K.A. & Papsin, B.C. (2011). Identifying emotions in music through electrical hearing in deaf children using cochlear implants. Cochlear implants international, 12, 21-26. Hubbard, K. & Trauner, D.A. (2007). Intonation and emotion in autistic spectrum disorders. Journal of psycholoinguistic research, 36, 159-173. Hughes, S.M., Dispenza, F. & Gallup, J.J. (2004). Ratings of voice attractiveness predict sexual behavior and body configuration. Evolution and Human Behavior, 25, 295-304. Huron, D., Kinney, D. & Precoda, K. (2006). Influence of pitch height on the perception of submissivness and threat in musical passages. Empirical Musicology Review, 1, 170-177. I Imhof, M. (2010). Listening to Voices and Judging People. The international journal of listening, 24, 19-33. J Joshi, V. (2007). Stres a zdraví. Praha: Portál. K Kramer, E. (1963). Judgment of personal characteristics and emotions from nonverbal properties of speech. Psychological Bulletin, 60, 408-420. Krčmová, M. (2007). Fonetika. Retrieved from Filosofická fakulta MU Brno: http://is.muni.cz/elportal/estud/ff/js07/fonetika/materialy/index.html

80

L Landis, Th., Buttet, J., Assal, G. & Graves, R. (1982). Dissociation of ear preference in monaural word and voice recognition [Abstract]. Europsychologia, 20, 501-504. Leopold, D.A., O’Toole, A.J., Vetter, Th. & Blanz, V. (2001). Prototype-referenced shape encoding revealed by high-level aftereffects. Nature Neuroscience, 4, 89-94. Louth, Sh.M., Williamson, Sh., Alpert, M., Pouget, E.R. & Hare, R.D. (1998). Acoustic distinction in the speech of male psychopaths. Journal of Psycholing. Reasearch, 27, 375-384. M Miyake, K. & Zuckerman, M. (1993). Beyond personality impressions: Effects of physical and vocal attractiveness on false consensus, social comparison, affiliation, and assumed and perceived similarity. Journal of Personality, 61, 411-437. Mundt, J.C., Snyder, P.J., Cannizzaro M.S., Chappie, K. & Geralts, D.S. (2007). Voice acoustic measures of depression severity and treatment response collectedvia interactive voice response (IVR) technology. Journal of neurolinguistics, 20, 50-64. P Penton-Voak, I. S., Perrett, D. I., Castles, D. L., Kobayashi, T., Burt, D. M., Murray, L. K., & Minamisawa, R. (1999). Menstrual cycle alters face preference. Nature, 399, 741–742. Penton-Voak, I. S., Pound, N., Little, A. C., Perrett, D. I. (2006) Personality judgments from natural and composite facial images: More evidence for a "kernel of truth" in social perception. Social Cognition,24, 607-640. Pisoni, D. B. & Remez, R. E. (Eds.). (2006). The handbook of speech perception. Oxford: Blackwell Publishing Protopapas, A. & Lieberman, Ph. (1997). Fundamental frequency of phonation and perceived emotional stress. Journal of the Acoustical Society of America, 101, 2267-2277. Psutka et al. (2006). Mluvíme s počítačem česky. Praha: Academia Püschel, J., Stassen, H.H., Bomben, G., Scharfetter, Ch. & Hell, D. (1998). Speaking behavior and speech sound characteristics in acute schizophrenia. Journal of psychiatric research, 32, 89-97. Puts, D.A., Gaulin, S.J.C. & Verdolini, K. (2006). Dominance and the evolution of sexual dimorphism in human voice pitch. Evolution and Human Behavior, 27, 283-296. R Ramsay, R. W. (1968). Speech patterns and personality. Language and Speech, 11, 54-63. Ray, G.B. (1986). Vocally cued personality prototypes: an implicit personality theory approach. Communication monographs, 53, 266-276. Roy, N. & Bless, D.M. (2000). Personality traits and psychological factors in voice pathology: a foundation for future research. Journal of speech language and hearing, 43, 737-748. Rule, N. O. & Ambady, N. (2008). The face of success: Inferences from chief executive officers' appearance predict company profits. Psychological Science, 19, 109-111.

81

Rule, N. O., Ambady, N. & Hallet, K. C. (2009). Female sexual orientation is percieved accurately, rapidly, and automatically from the face and its features. Journal of Experimental Social Psychology, 45, 1245-1251. Rule, N.O., Moran, J.M, Freeman, J.B, Whitfield-Gabrieli, S., Gabriely, J.D.E. & Ambady, N. (2011). Face value: Amygdala response reflects the validity of first impressions. NeuroImage, 54, 734-741. Rutherford, M.D., Baron-Cohen, S. & Wheelwright, S. (2002). Reading the mind in the voice: A study with normal adults and adults with asperger syndrome and high functioning autism. Journal of autism and developmental disorders, 32, 189-194.

S Sapir, E. (1927). Speech as a personality trait. American Journal of Sociology, 32, 892-905. Shevlin, M., Walker, S., Davies, M.N.O., Banyard, P. & Lewis, Ch.A. (2003). Can you judge a book by its cover? Evidence of self-stranger agreement on personality at zero acquintance. Personality and individual differences, 35, 1373-1383. Scherer, K.R., London, H. & Wolf, J. (1973). The voice of confidence: Paralinguistic cues and audience evaluation. Journal of Research in Personality, 7, 31-44. Scherer, K. R. (1978). Personality inference from voice quality: The loud voice of extroversion. European Journal of Social Psychology, 8, 467-487. Scherer, K. R. (1979). Personality markers in speech. In K.R. Scherer and H. Giles (Eds.), Social markers in speech. Cambridge: Cambridge University Press, s. 147-209. Scherer, K. R. (1981). Speech behavior and personality. Retrieved from: http://www.affectivesciences.org/system/files/biblio/1981_Scherer_Darby_Perso.pdf Scherer, K. R. (1986). Vocal affect expression: A review and a model for future research. Psychological Bulletin, 99, 143-165. Siegman, A. W. & Pope, B. (1965). Effects of question specificity and anxiety-producing messages on verbal fluency in the initial interview. Journal of Personality and Social Psychology, 2, 522-530. Soukup, J. (1972). Hlas, zpěv, pěvecké umění. Praha: Supraphon Stassen, H.H., Albers, M., Püschel, J., Scharfetter, Ch., Tewesmeier, M. & Woggon, B. (1995). Speaking behavior and voice sound characteristics associated with negative schizophrenia. Journal of psychiatric research, 29, 277-296. Stevens, A.A. (2004). Dissociating the cortical basisof memory for voices, words and tones. Cognitive Brain Research, 18, 162-171. Streeter, L. A., Krauss, R. M., Geller, V., Olson, Ch. & Apple, W. (1977). Pitch changes during attempted deception. Journal of Personality and Social Psychology, Vol 35(5), May 1977, 345-350. Svoboda, M. (2005). Psychologická diagnostika dospělých. Praha: Portál T Taylor, C. (1934). Social Agreement on Personality Traits as Judged from Speech. , Journal of Social Psychology; Political, Racial and Differential Psychology, 5 , 244-248. Todorov, A. & Uleman, J.S. (2002). Spontaneus trait inferences are bound to actor’s faces: evidence from a false recognition paradigm. Journal of personality and social psychology, 83, 1051-1065. Todorov, A., Mandisodza, A.N., Goren, A. & Hall, C.C. (2005). Inferences of competence from faces predict election outcomes. Science, 308, 1623-1626.

82

Todorov, A., Said, Ch.P., Engel, A.D. & Oosterhof, N. (2008). Understanding evaluation of faces on social dimension. Trends in cognitive sciences, 12, 455-460. Tolkmitt, F., Helfrich, H., Standke, R. & Scherer, K.R.: Vocal indicators of psychiatric treatement effect in depressives and schizophrenics. (1982), Journal of Communication Disorders., 15, 209-220. Tusing, K.J. & Dillard, J.P. (2000). The sounds of dominance. Human Communication Research, 26, 148-171. V Vongphoe, V., & Zheng F.-G. (2005). Speaker recognition with temporal cues in acoustic and electric hearing, Journal of the Acoustical Society of America, 118, 1055-1061. Vongpaisal, T., Trehub, S.E., Schellenberg, E.G., Van Lieshout, P. & Papsin, B.C. (2010). Children with cochlear implants recognize their mothers voice. Ear and hearing,, 31, 555-566. Z Zellner Keller, B. (2004). Prosodic styles and interpersonality styles: are the two interrelated? Nara, Japonsko: Proceedings of SP2004, 383-386.

83

Příloha č. 1 EFT, SCWT Spearman's rho

f0f1disperze

eft

Correlation Coefficient

-.066

-.063

.670

.919

.740

.741

30

30

28

30

-.249

.330

-.046

-.414*

.184

.075

.816

.023

30

30

28

30

Correlation Coefficient

.093

-.010

.014

.138

Sig. (2-tailed)

.626

.958

.945

.468

30

30

28

30

-.014

-.139

.276

.046

.941

.464

.154

.807

30

30

28

30

Correlation Coefficient

.307

-.091

-.267

.300

Sig. (2-tailed)

.099

.634

.169

.107

30

30

28

30

Correlation Coefficient

.266

.232

-.130

-.034

Sig. (2-tailed)

.155

.217

.509

.857

30

30

28

30

-.017

.117

.128

-.135

.929

.538

.518

.476

30

30

28

30

Correlation Coefficient

.177

*

-.369

.031

.428*

Sig. (2-tailed)

.349

.045

.877

.018

30

30

28

30

-.061

-.103

-.091

-.010

.751

.587

.644

.959

30

30

28

30

*

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

N f3f4disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f4f5disperze

N f1variabilita

N f2variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f3variabilita

N f4variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f5variabilita

Correlation Coefficient

.311

.188

-.437

.106

Sig. (2-tailed)

.095

.320

.020

.577

30

30

28

30

Correlation Coefficient

.213

.024

.192

.085

Sig. (2-tailed)

.259

.899

.329

.656

30

30

28

30

-.027

-.085

.307

.006

.886

.654

.113

.975

N f0

N f0variabilita

typ.eft.stroop

-.019

N

f2f3disperze

stroop2

-.081

Sig. (2-tailed)

f1f2disperze

stroop

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed)

84

N dB

30

30

28

30

-.135

-.143

-.234

.015

.477

.451

.231

.939

30

30

28

30

*

-.455

.027

-.039

-.347

.012

.889

.844

.060

30

30

28

30

-.128

-.371*

.016

.200

.501

.043

.936

.289

30

30

28

30

Correlation Coefficient

.222

.344

-.109

-.148

Sig. (2-tailed)

.239

.063

.581

.435

30

30

28

30

Correlation Coefficient

.000

-.228

-.111

.239

Sig. (2-tailed)

.999

.225

.574

.204

30

30

28

30

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

dBvariabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

enrg

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

drevokov

N specslope

N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

85

Příloha č. 2 Tabulka č. - ICL

Spearman's rho

f0f1disperze

P.

A.

B.

C.

D.

uspesnost

dominance

nezavislost

sebeprosazovani

striktnost

Correlation Coefficient

.095

.122

.129

.206

.227

Sig. (2-tailed)

.616

.520

.497

.274

.228

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.086

.031

-.172

-.096

-.264

Sig. (2-tailed)

.651

.871

.364

.613

.158

30

30

30

30

30

-.240

.039

.126

.124

.054

.201

.836

.505

.515

.775

30

30

30

30

30

-.149

-.013

.135

.006

.188

.431

.945

.477

.973

.320

30

30

30

30

30

-.163

-.241

-.093

-.356

-.061

.389

.199

.623

.054

.749

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.058

-.115

-.061

-.163

.031

Sig. (2-tailed)

.760

.545

.749

.389

.869

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.025

-.036

-.137

-.046

-.345

Sig. (2-tailed)

.897

.851

.472

.809

.062

30

30

30

30

30

-.078

.024

.125

.189

.081

.682

.899

.510

.317

.670

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.194

.096

-.153

.025

-.190

Sig. (2-tailed)

.306

.615

.420

.896

.316

30

30

30

30

30

-.306

-.371*

-.421*

-.345

-.385*

.100

.044

.020

.062

.035

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.071

-.171

-.158

-.123

-.099

Sig. (2-tailed)

.708

.366

.404

.517

.601

30

30

30

30

30

-.040

-.097

.112

-.043

.076

N f1f2disperze

N f2f3disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f3f4disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f4f5disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f1variabilita

N f2variabilita

N f3variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f4variabilita

N f5variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0

N f0variabilita

Correlation Coefficient

86

Sig. (2-tailed)

.835

.609

.555

.822

.688

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.107

.063

.323

.213

.076

Sig. (2-tailed)

.574

.740

.082

.259

.688

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.240

.279

.155

.176

.140

Sig. (2-tailed)

.202

.136

.414

.352

.460

30

30

30

30

30

*

N dB

N dBvariabilita

N enrg

Correlation Coefficient

.180

.101

.441

.327

.221

Sig. (2-tailed)

.341

.595

.015

.078

.241

30

30

30

30

30

-.155

-.120

-.426*

-.316

-.075

.412

.528

.019

.089

.692

30

30

30

30

30

**

.110

.104

.078

.053

.005

.562

.584

.682

.780

30

30

30

30

30

N drevokov

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

specslope

Correlation Coefficient

.503

Sig. (2-tailed) N

87

Tabulka č. - pokračování

Spearman's rho

G.

H.

I.

J.

podeziravost

plachost

pasivita

vdecnost

-.106

.068

-.084

.384

.579

.720

.659

30

30

30

30

30

-.081

.297

.151

.318

-.148

.035

.672

.111

.425

.086

.436

.855

30

30

30

30

30

30

-.118

-.334

-.034

-.282

-.115

-.154

.534

.071

.859

.131

.545

.417

30

30

30

30

30

30

.008

.144

-.275

-.288

-.102

.140

.968

.449

.141

.123

.592

.459

30

30

30

30

30

30

-.127

-.243

-.280

.002

.201

-.054

.504

.195

.133

.993

.287

.775

30

30

30

30

30

30

-.128

.223

.173

.053

.133

-.095

.499

.236

.361

.781

.484

.617

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.061

-.171

.204

.125

.044

-.045

Sig. (2-tailed)

.749

.367

.279

.511

.819

.814

30

30

30

30

30

30

-.011

-.271

.018

-.277

.150

-.068

.952

.148

.926

.138

.429

.723

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.019

-.155

-.124

.064

.048

.014

Sig. (2-tailed)

.923

.412

.514

.735

.800

.943

30

30

30

30

30

30

-.290

*

-.378

-.157

.194

.082

-.158

.120

.039

.408

.305

.666

.404

30

30

30

30

30

30

-.132

-.210

.307

.213

.131

.079

.488

.264

.099

.259

.491

.680

30

30

30

30

30

30

-.221

-.136

.063

.000

.144

.199

.241

.475

.740

.998

.448

.292

f0f1disperze Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N f1f2disperze Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N f2f3disperze Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N f3f4disperze Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N f4f5disperze Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N f1variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f2variabilita

N f3variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f4variabilita

N f5variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed)

E.

F.

kriticnost

pochybovacnost

.229

*

.383

.165

.223

.037

30

88

N dB

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.072

-.150

-.244

-.105

-.104

-.059

Sig. (2-tailed)

.707

.429

.194

.581

.583

.757

30

30

30

30

30

30

*

.453

*

.363

.157

.086

-.360

.068

.012

.049

.407

.653

.051

.721

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.089

-.204

-.164

-.070

.023

.156

Sig. (2-tailed)

.640

.279

.386

.712

.905

.410

30

30

30

30

30

30

-.304

-.042

.017

.053

.006

.044

.102

.827

.930

.781

.974

.817

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.150

.250

.168

.166

.126

-.067

Sig. (2-tailed)

.430

.182

.376

.381

.508

.726

30

30

30

30

30

30

N dBvariabilita Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N enrg

N drevokov

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

specslope

N

89

Tabulka

Spearman's rho

f0f1disperze

K.

L.

M.

N.

O.

duverivost

kooperativnost

laskavost

ohleduplnost

odpovednost

Correlation Coefficient

.182

-.003

.010

-.082

-.060

Sig. (2-tailed)

.336

.988

.958

.666

.754

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.189

.103

-.050

-.038

.097

Sig. (2-tailed)

.317

.588

.794

.841

.610

30

30

30

30

30

*

-.432

-.258

-.123

.046

-.037

.017

.168

.518

.808

.844

30

30

30

30

30

-.097

-.190

-.121

-.173

-.037

.611

.315

.523

.361

.844

30

30

30

30

30

-.165

-.065

-.098

-.040

-.094

.385

.733

.607

.833

.623

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.090

-.070

-.170

-.172

-.119

Sig. (2-tailed)

.636

.714

.370

.362

.531

30

30

30

30

30

-.050

.188

.080

-.018

-.164

.793

.321

.675

.925

.386

30

30

30

30

30

-.068

.093

-.043

-.221

-.235

.720

.626

.821

.241

.212

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.272

*

.372

.296

.061

-.050

Sig. (2-tailed)

.146

.043

.112

.748

.792

30

30

30

30

30

-.043

.091

-.070

.005

-.102

.821

.634

.714

.981

.592

30

30

30

30

30

-.090

.004

-.194

-.064

.010

.634

.982

.305

.736

.959

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.029

-.053

-.167

.019

.032

Sig. (2-tailed)

.879

.779

.378

.922

.868

N f1f2disperze

N f2f3disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f3f4disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f4f5disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f1variabilita

N f2variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f3variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f4variabilita

N f5variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0variabilita

90

N dB

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.159

.147

.291

.164

-.023

Sig. (2-tailed)

.402

.438

.119

.387

.903

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.082

.036

.184

.081

.097

Sig. (2-tailed)

.665

.851

.330

.670

.610

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.132

.187

.228

.125

-.020

Sig. (2-tailed)

.488

.322

.225

.509

.917

30

30

30

30

30

-.058

-.100

-.169

-.062

.024

.762

.598

.373

.746

.898

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.308

.344

.301

.299

.310

Sig. (2-tailed)

.098

.063

.106

.108

.095

30

30

30

30

30

N dBvariabilita

N enrg

N drevokov

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

specslope

N

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

91

Příloha č. 3 Tabulka č.

Neuroticism

Spearman's rho

f0f1disperze

-.170

-.279

.099

Sig. (2-tailed)

.291

.713

.370

.135

.602

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.093

-.126

.271

-.017

-.025

Sig. (2-tailed)

.626

.506

.148

.929

.896

30

30

30

30

30

-.326

.044

.129

.036

.081

.079

.818

.498

.850

.669

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.126

.089

-.026

-.071

.090

Sig. (2-tailed)

.508

.642

.891

.709

.635

30

30

30

30

30

*

-.376

-.102

-.038

.261

-.029

.041

.592

.843

.164

.881

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.087

-.159

.070

-.108

.121

Sig. (2-tailed)

.648

.402

.715

.568

.526

30

30

30

30

30

-.014

.001

-.069

.159

-.126

.940

.997

.719

.400

.506

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.273

-.131

-.152

-.193

-.094

Sig. (2-tailed)

.145

.492

.424

.308

.622

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.285

.110

-.038

.087

-.171

Sig. (2-tailed)

.127

.563

.842

.648

.365

30

30

30

30

30

-.496**

-.188

-.060

.505**

.079

.005

.321

.752

.004

.679

30

30

30

30

30

-.087

-.098

-.026

-.024

.109

.646

.608

.893

.899

.567

30

30

30

30

30

-.339

.073

-.147

.125

.109

Correlation Coefficient

N

N f4f5disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f1variabilita

N f2variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f3variabilita

N f4variabilita

N f5variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0variabilita

Svedomitost

.070

Sig. (2-tailed)

f3f4disperze

Privetivost

.199

N f2f3disperze

Otevrenost

Correlation Coefficient

N f1f2disperze

Extraverze

Correlation Coefficient

92

Sig. (2-tailed)

.067

.702

.437

.511

.568

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.118

.099

-.012

.143

-.154

Sig. (2-tailed)

.534

.604

.949

.452

.418

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.044

.201

.098

-.128

.156

Sig. (2-tailed)

.819

.288

.607

.502

.411

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.118

.203

-.173

.059

-.108

Sig. (2-tailed)

.536

.283

.361

.757

.572

30

30

30

30

30

-.060

-.112

.175

.013

.136

.754

.554

.356

.946

.474

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

*

.418

.066

.098

-.158

-.040

Sig. (2-tailed)

.021

.727

.606

.406

.834

30

30

30

30

30

N dB

N dBvariabilita

N enrg

N drevokov

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

specslope

N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

93

Příloha č. 4 Tabulka č. --ShodaCae

Spearman's rho

f0f1disperze

-.207

Sig. (2-tailed)

.671

.107

.049

.561

.418

.022

.272

30

30

30

30

30

30

30

-.049

.051

.006

-.158

-.008

-.136

.054

.798

.789

.977

.404

.967

.473

.776

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.062

*

-.398

-.221

-.045

-.118

-.140

-.266

Sig. (2-tailed)

.743

.030

.240

.813

.533

.460

.156

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.229

.242

.134

-.032

-.076

.455*

-.052

Sig. (2-tailed)

.223

.198

.479

.867

.688

.012

.783

30

30

30

30

30

30

30

-.145

-.079

.211

-.185

.078

-.098

.127

.446

.678

.263

.329

.683

.608

.505

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.116

-.417*

-.290

-.124

-.177

-.419*

-.256

Sig. (2-tailed)

.542

.022

.120

.513

.349

.021

.173

30

30

30

30

30

30

30

-.081

.238

.258

.239

.174

.102

.145

.669

.206

.168

.203

.358

.591

.443

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.306

-.077

.055

.177

-.245

.013

-.108

Sig. (2-tailed)

.100

.684

.774

.349

.192

.947

.570

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.036

.316

.203

.256

.095

.182

.196

Sig. (2-tailed)

.849

.089

.282

.173

.617

.335

.300

30

30

30

30

30

30

30

-.223

-.134

.121

-.199

.159

-.067

.081

.237

.481

.526

.292

.403

.726

.671

30

30

30

30

30

30

30

-.055

-.049

.068

-.026

.106

-.049

-.198

.774

.796

.722

.892

.579

.796

.294

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

Correlation Coefficient

N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

N f4variabilita

N f5variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0

ambi

-.416

N

f3variabilita

*

-.154

Sig. (2-tailed)

f2variabilita

Neshodypom

.110

N

f1variabilita

Neshody

-.362

N

f4f5disperze

roz.proz

-.300

N

f3f4disperze

*

.081

Sig. (2-tailed)

f2f3disperze

rozl.slov

Correlation Coefficient

N f1f2disperze

DCae

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

94

f0variabilita

Correlation Coefficient

.104

-.274

-.090

-.347

-.131

-.040

-.120

Sig. (2-tailed)

.586

.142

.637

.061

.490

.832

.529

30

30

30

30

30

30

30

-.102

.217

.049

.060

.146

.274

.359

.591

.250

.796

.751

.441

.143

.051

30

30

30

30

30

30

30

-.346

.276

.075

.111

.284

.107

.287

.061

.140

.692

.559

.129

.573

.124

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.158

.161

-.027

.046

-.068

.264

.172

Sig. (2-tailed)

.405

.396

.889

.808

.722

.159

.363

30

30

30

30

30

30

30

-.026

-.271

-.070

-.186

-.061

-.354

-.232

.890

.147

.715

.326

.748

.055

.216

30

30

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.028

-.172

-.366*

.284

-.071

-.415*

-.034

Sig. (2-tailed)

.884

.363

.047

.128

.708

.022

.859

30

30

30

30

30

30

30

N dB

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

dBvariabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

enrg

N drevokov

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

specslope

N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

95

Tabulka č. Correlations tmb Spearman's rho

f0f1disperze

teplchlad

histrschiz

-.030

-.072

.198

.108

-.003

.874

.706

.294

.570

.988

30

30

30

30

30

-.358

.129

-.224

.205

.057

.052

.497

.233

.277

.767

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.195

-.286

.256

.192

-.134

Sig. (2-tailed)

.301

.125

.172

.309

.482

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.126

-.150

-.262

.258

.328

Sig. (2-tailed)

.508

.429

.162

.169

.077

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.123

-.047

.064

-.290

-.011

Sig. (2-tailed)

.517

.805

.735

.119

.954

30

30

30

30

30

-.134

-.204

.112

.144

.154

.481

.281

.557

.448

.417

30

30

30

30

30

*

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f1f2disperze

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f2f3disperze

N f3f4disperze

N f4f5disperze

N f1variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f2variabilita

Correlation Coefficient

.188

-.076

-.418

-.093

.610

.319

.689

.021

.624

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.236

-.030

.215

-.280

.129

Sig. (2-tailed)

.209

.874

.253

.133

.498

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.077

.211

.050

-.328

-.011

Sig. (2-tailed)

.685

.263

.792

.076

.956

30

30

30

30

30

-.091

.034

.254

-.216

-.239

.631

.859

.176

.251

.203

30

30

30

30

30

-.195

-.037

-.190

-.234

-.041

.303

.845

.315

.213

.828

N

N f4variabilita

N f5variabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

f0

adkv

-.097

Sig. (2-tailed)

f3variabilita

hierarch

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed)

96

N f0variabilita

30

30

30

30

30

-.471**

.240

.010

.172

.261

.009

.202

.956

.364

.164

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.052

.301

.145

-.225

-.153

Sig. (2-tailed)

.786

.106

.444

.232

.419

30

30

30

30

30

-.018

-.018

-.298

-.026

-.234

.926

.924

.110

.892

.214

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.001

*

.382

.082

-.196

.030

Sig. (2-tailed)

.996

.037

.668

.299

.873

30

30

30

30

30

-.166

-.237

-.115

.338

.148

.382

.208

.544

.068

.436

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient

.189

-.003

.263

-.023

-.133

Sig. (2-tailed)

.317

.989

.160

.905

.482

30

30

30

30

30

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

dB

N dBvariabilita

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

enrg

N drevokov

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

specslope

N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

97