Vliv červené barvy na vnímání atraktivity žen

Filozofická fakulta Masarykovy univerzity Psychologický ústav

Diplomová práce

Vliv červené barvy na vnímání atraktivity žen Tereza Pulkrtová

Vedoucí diplomové práce: Mgr. Čeněk Šašinka, Ph.D. Brno 2016

Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma Vliv červené barvy na vnímání atraktivity žen zpracovala sama. Veškeré prameny a zdroje informací, které jsem použila k sepsání této práce, byly citovány v poznámkách pod čarou a jsou uvedeny v seznamu použitých pramenů a literatury.

……………………………. Tereza Pulkrtová

1

Na tomto místě bych chtěla poděkovat následujícím lidem, bez jejichž podpory a pomoci by tato diplomová práce nemohla vzniknout:

• Mgr. Čeňkovi Šašinkovi, Ph.D. za vedení, cenné rady a vstřícnost • Bc. Adamovi Bartošovi a Bc. Janu Šplíchalovi za pomoc s grafickými úpravami podnětových materiálů • Mgr. Lukáši Dvorskému za ochotu a odbornou konzultaci výsledků experimentu • Matějovi Klánovi za (nejen) technickou podporu v průběhu výzkumu • Daniele Kurečkové za hodnotné tipy ohledně práce se softwary • A v neposlední řadě děkuji své rodině a přátelům za bezbřehou podporu a trpělivost v průběhu celého mého studia.

2

Abstrakt Cílem experimentu bylo zjistit vliv červené barvy v porovnání s modrou na vnímání atraktivity žen v závislosti na pohlaví hodnotitele. Důležitým aspektem práce bylo zjistit, zda červená barva upoutá více pozornosti než barva kontrolní, a tím podpořit významnost barvy v hodnotícím procesu. Druhá část experimentu zkoumala, jaký bude mít barva vliv u mužů i u žen na domnělé vlastnosti pozorované osoby. Zvolené charakteristiky vycházely z významů přikládaným červené barvě. Vliv salience červené barvy u mužského pohlaví byl prokázán u celkového počtu fixací a celkové délky trvání fixací na červenou část oděvu. U ženské populace se potvrdil vyšší počet fixací na rušivé pozadí v případě podnětových materiálů kontrolní barvy.

Klíčová slova Atraktivita, Červená barva, Eye tracking, Pozornost, Salience, Rozdílnost ve vnímání mezi pohlavími.

Abstract in English The aim of the experiment was to investigate the effect of red against blue colour on perceived attractiveness of women, depending on gender of evaluator. An important aspect of this work was to determine whether red colour attracts more attention than the control colour, and thus promote the significance of colour in evaluational proces. The second part of the experiment examined how colour will affect both men and women on the alleged characteristics of the observed person. Selected characteristics were based on meanings attached to red colour. The influence of salience of red on males was detected in total number of foxations and total duration of fixactions on a red piece of clothing. It was confirmed that female population has higher number of fixations on distracting backgroung while looking at stimulus material containing blue colour.

Key Words in English Attractivity, Red Colour, Eye tracking, Attention, Saliency, Differences in men and women perception.

3

1.

ÚVOD .............................................................................................................. 6

2.

EYE TRACKING ............................................................................................ 7

3.

4.

5.

6.

2.1.

Oko a jeho fyziologie ............................................................................... 7

2.2.

Historie eye trackingu ............................................................................ 11

2.3.

Současné možnosti využití eye trackingu .............................................. 16

2.4.

Technika snímání dat .............................................................................. 16

2.5.

Přístroj Eye Tribe ................................................................................... 18

POZORNOST ................................................................................................ 19 3.1.

Zjevná a skrytá pozornost....................................................................... 20

3.2.

Salience .................................................................................................. 20

BARVY ......................................................................................................... 24 4.1.

Parametry barev ...................................................................................... 24

4.2.

Význam barev ......................................................................................... 24

4.3.

Barvy v kontextu atraktivity ................................................................... 27

VÝZKUMNÝ PROJEKT .............................................................................. 30 5.1.

Výzkumné cíle ........................................................................................ 30

5.2.

Hypotézy ................................................................................................ 30

5.3.

Využitá metoda ....................................................................................... 33

5.4.

Výzkumný vzorek .................................................................................. 34

5.5.

Etické aspekty......................................................................................... 35

5.6.

Intervenující proměnné a jejich kontrola................................................ 36

5.7.

Zadání ..................................................................................................... 38

5.8.

Oblasti zájmu .......................................................................................... 40

5.9.

Volba zkoumaných vlastností objektů.................................................... 41

VÝSLEDKY .................................................................................................. 42

4

6.1.

Analýza dat ............................................................................................. 42

6.2.

Míra ztráty dat ........................................................................................ 42

6.3.

Červená barva v kontextu fixací ............................................................. 42

6.4.

Podněty s rušivými elementy ................................................................. 45

6.5.

Podobnosti v trajektoriích pohledů......................................................... 47

6.6.

Vizuální znázornění eye trackerových výsledků .................................... 49

6.7.

Hodnocení celkové atraktivity žen ......................................................... 51

6.8.

Hodnocení vlastností na základě barvy .................................................. 51

6.9.

Limity výzkumu ..................................................................................... 56

7.

DISKUZE A ZÁVĚR .................................................................................... 59

8.

LITERATURA .............................................................................................. 61

9.

PŘÍLOHA ...................................................................................................... 69

5

1. ÚVOD Barvy nás obklopují na každém kroku. Každý vizuální vjem, který získáváme je nasycen barvovou informací. Jejich zpracovávání se může částečně lišit na základě rozdílných individuálních preferencí barev. Přesto ale zůstávají obecné významy, kterým se nelze vyhnout. Zeptáte-li se svých známých, co podle nich barva znamená, nejspíše budou schopni vám rychle odpovědět a v mnoha případech se jejich odpovědi budou shodovat. Výrazného efektu shody (bez závislosti na osobní preferenci) docílíte, když zvolíte barvu červenou. Fyziologicky jsme uzpůsobeni červené odstíny lépe a rychleji vnímat – patrně pro jejich vlnovou délku (Marcos et. al., 1999; Axelsson, 2007). Možná právě z toho důvodu bylo této barvě přisouzeno tolik pro člověka důležitých významů. Láska, vášeň, intimita, ale také síla, dominance, agrese či signál ohrožení. Odkazy na spojení barvy s těmito obsahy najdeme v umění, módě, mytologii i v běžných denních situacích (například na semaforu). Vědecké studie zkoumající vliv červené barvy na atraktivitu (např. Elliot & Niesta, 2008) prokazují, že nevědomě hodnotíme protějšek jako více atraktivní, má-li na sobě červenou barvu. V případě, kdy ženy hodnotily stejné pohlaví, vliv červené barvy na atraktivitu prokázán nebyl. Jak to tedy vlastně je? V tomto případě opět sehrála roli sémantika. Dle mého názoru je rozdíl v tom, že ženy nehodnotily potenciální protějšek, ale spíše konkurenci. Do svého hodnocení tudíž nezahrnuly sexuální stimul tak, jako to udělali muži. Nebyl tedy aktivován význam atraktivity z hlediska romatického. Statisticky významného vlivu se u žen lze dočkat při hodnocení mužů (Elliot et. al., 2010). Ve své práci se zabývám právě vlivem červené na vizuální přitažlivost barvy a v souvislosti s tím na hodnocení atraktivity a domnělých vlastností osoby vycházejících z pro barvu charakteristických významů. Využívám metodu kvantitativního mezisubjektového experimentu. Pro zjištění, zda se oční pohyby upínají k červené barvě více než ke kontrolní, užívám metodu eye trackeru.

6

2. EYE TRACKING Eye trackingové technologie sledují a zaznamenávají pohled člověka v průběhu testování. Pro bližší pochopení práce s nimi je důležité zmínit základní informace o principech, na základě kterých fungují, o jejich vývoji a možnostech aplikace.

2.1.

Oko a jeho fyziologie

Technologie eye trackingu vychází z poznatků o oku a jeho pohybech. V této podkapitole popíši pouze základní vlastnosti oka, které jsou relevantní pro bližší pochopení principů sledování očních pohybů, o kterých se rozepisuji níže. Detailnější popis oka a jeho fungování lze najít například v Yarbusově knize Eye Movements and Vision (1967). Oko je složitý orgán umožňující vnímání a zpracovávání světelných a barvových podnětů. Usnadňuje orientaci v prostoru a vnímání informací, které člověk získává z okolního prostředí. Patrně nejvýznamnějšími pojmy z fyziologie oka z hlediska eye trackingu jsou duhovka, zornice, čočka, rohovka a sítnice. Jejich umístění můžeme vidět na obr. 1. Duhovka má tvar mezikruží, jehož otvor je zvaný zornice. Tvoří přepážku mezi přední stěnou čočky a zadní stranou rohovky. Duhovka obsahuje melanin – pigmentové buňky, který zabraňuje vnikání paprsků do oka jinudy než zornicí. V duhovce je možné najít i svalové buňky, které rozšiřují či zužují zornici podle intenzity světelných paprsků vstupujících do oka. Zornice tedy funguje podobně jako clona fotoaparátu – reguluje množství světla přicházejícího do oka. Čočka se nachází ve vnitřní části oční koule. Kontrakcí ciliárního svalu se mění zakřivení čočky a tím i přizpůsobení se oka vzdálenosti podnětu. Její hlavní funkcí je zaostření předmětů v různých dálkách. Rohovka je nejvypouklejší část oka. Představuje vstupní část optického prostředí oka. Soustřeďuje dopadající světelné paprsky a díky svému zakřivení je směruje přímo do centra oka. Sítnice je blanka vystýlající dutinovou stranu oční koule až k okraji duhovky. Zaznamenává a předzpracovává světelné signály pronikající skrze čočku. V ní se nacházejí smyslové (světločivé) buňky zachycující světelné záření. Dělí se na čípky a tyčinky. Tyčinky rozlišují pouze odstíny šedi, naproti tomu čípky

7

rozlišují barevné podněty. Jsou schopny vnímat pouze červenou, modrou a zelenou,

jejichž

kombinací

potom

dochází

k percepci

dalších

barev

(Synek & Skorkovská, 2004). Obr. 1 Průřez oka

1

2.1.1. Oční pohyby Pohyby očí jsou pravděpodobně nejčastějšími lidskými pohyby (Bridgeman, 1992). Podle Holomqvista (2011) vykoná člověk 3-5 očních pohybů za vteřinu. Napomáhají lepšímu zpracovávání velkého množství informací, které k nám přicházejí. Lidské oko objekty nepozoruje souvisle. Pohybuje se z jednoho bodu do druhého a dočasně se na nich zastavuje. Z hlediska eye trackingu jsou nejdůležitější dva typy očních pohybů, a to tzv. fixace a sakády. Fixace znamená klidový stav oka zaměřený na určitý bod a trvá řádově stovky milisekund (Hyönä & Olson, 1995). Základním předpokladem je, že oko fixuje určující znak symbolu. Může tedy odpovídat tomu, co je na pozorovaném nejvýraznější či nejzajímavější (viz podkapitola 3.2. Salience). Jsou-li symboly zpracovávány v určitém pořadí, jejich určující znaky budou fixovány ve stejné sekvenci. Vivani (1990) uvádí, že v průběhu fixace dochází nejméně ke třem 1

Zdroj: http://skolajecna.cz/biologie/Sources/Photogallery_Detail.php?intSource=1&intImageId=287

8

procesům: kódování vizuální informace, získání nové informace z periferie zorného pole za účelem výběru další oblasti a plánování a příprava přesunu k dalšímu fixačnímu bodu. Výhodou monitorování fixačního chování oka je možnost odebrání vzorků při vysokých hustotách za jednotku času. Tím je zajištěno přímé měření procesů. Další silnou stránkou je schopnost rozložit proces do více fází (Just & Carpenter, 1976). Fixace se graficky znázorňují jako body nebo kola. Čím větší kruh, tím déle bylo oko v bodu zastaveno. Uvnitř kruhu může být vepsáno pořadí fixací či délka jejich trvání (viz obr. 2). Sakády označují rychlé pohyby mezi fixacemi. Jakmile trajektorie automatického sakádického pohybu začne, nelze ji ovlivnit. Na rychlost pohybu nemá vliv ani vědomá snaha o korekci či praxe (Becker & Fuchs, 1969). Měření pomocí eye trackeru tím nabývá na relevanci, protože oční pohyby lze kontrolovat pouze částečně (například při změně zadání člověk vědomě ovlivňuje, jakým směrem se změří; případné „odskoky“ už ovšem korigovat schopen není). Pro představu rychlosti uvedu, že délka sakády se měří v desítkách milisekund a závisí na vzdálenosti nově vybraného objektu (Abrams a spol., 1989). Zajímavé je, že v průběhu sakád je oko člověka takřka slepé (Holomqvist a kol., 2011). Není schopné percipovat údaje mezi jednotlivými fixacemi. Je možné zaměřit se na to, zda jeden bod navádí člověka k pohybu k bodu jinému. Ovšem nelze předpokládat, že člověk získá (či si zapamatuje) informace z přesunu mezi nimi. Sakády bývají vyobrazovány jako úsečky mezi jednotlivými fixacemi (viz obr. 2). Ukazují a vizuálně usnadňují orientaci v cestě pohledu respondenta.

9

Obr. 2 Ukázka grafického znázornění fixací a sakád

2

Někdo by se mohl domnívat, že lidské oko pozorující stacionární objekt je schopné provádět plynulé pohyby (jakousi kombinaci sakád a fixací). Yarbus (1967) ve svém experimentu tuto myšlenku vyvrátil. Uvádí, že danou iluzi tvoří malé sakády (v úhlu od 2 do 20 minut), které jsou vykonávány nedobrovolně a nevědomě. V experimentu předložil respondentům sadu geometrických obrazců (viz obr. 3 a)) a postupně měnil zadání. V prvním případě měli zkoumané osoby plynule sledovat linie tvarů. Výstup z tohoto zadání je zobrazen v obrázku 3 b). Nejedná se o jednolité čáry, ale o spojené krátké úsečky. Obr. 3 c) znázorňuje oční pohyby při volné exploraci objektů bez jakýchkoliv instrukcí.

Linky jsou

podobné (přestože poněkud chaotičtější) výsledkům na obr. 3 d), kde měli respondenti za úkol spočítat množství rovných linek. I když se oční pohyb člověku může zdát hladký, ve skutečnosti je složen z malých sakád a jednotlivých zastávek (fixací).

2

Zdroj: http://uxmag.com/sites/default/files/uploads/west-eye-tracker/eye-tracking-results.jpg

10

Obr. 3 Změny trajektorie očních pohybů v závislosti na rozdílných instrukcích

3

2.2.

Historie eye trackingu

Počátky eye-trackingu jsou spjaty s výzkumem očních pohybů v průběhu čtení. Průkopníkem v této oblasti je označován Louis-Émile Javal, který na konci sedmdesátých let devatenáctého století zkoumal pohyb oka při čtení pomocí přímé observace. Při administraci experimentu se postavil za probanda a v zrcadle pozoroval, kam je pohled zaměřen a jakým směrem se přesouvá. Tímto způsobem byl ovšem schopen měřit pouze výrazné (experimentátorem pozorovatelné) oční pohyby (Yarbus, 1967). Javal ve své publikaci jako první použil termín „sakády“. Wade & Tatler (2009) poukazují na to, že je ve svém výzkumu i přes znalost neměří a zpochybňují validitu experimentu. K měření sakád se propracoval Lamare v roce 1892. Původně – stejně jako Javal – pouze pozoroval pohyby oka při čtení. Později mu tato technika přestala připadat dostačující a vytvořil jednoduchý přístroj, který předával experimentátorovi sluchová znamení o přesunu fixace. Například pohyb oka zpět na začátek řádku či na řádek nový ohlásil silnější a delší zvuk. Tím bylo pro administrátora usnadněné zaznamenávání a měření pohybů. (Liversedge et. al., 2011). Wade & Tatler (2005)

poukazují

na

nedostatky

Lamarova

experimentu.

Především

na předpoklad, že oko se celou dobu pohybuje po textové linii. Nebere v úvahu 3

Yarbus, A. L. (1967). Eye Movements and Vision. New York: Plenum Press.

11

rozšířené pole, které oko sleduje. I přes kritiku, kterou obě studie od daných autorů sklidily, daly experimenty základ pro další zkoumání očních pohybů. Přesun od pouhé observace, jež se ukázala být nedostatečnou metodou, k přesnějším

mechanickým

přístrojům

jsem

již

naznačila

v Lamarově

experimentu. Na začátku dvacátého století se začaly konstruovat zařízení blíže se podobající eye trackerovým technologiím. V souvislosti s tímto obdobím bývají nejčastěji zmiňovány jména Delabarre a Huey. Hueyho metoda byla té Delabarrově v mnoha ohledech podobná. Šlo o umístění destičky ve formě kontaktní čočky na oční pohár, k němuž bylo v Hueyho případě připojeno lanko zakončené jehlou. Ta měla za úkol zaznamenávat oční pohyby i pauzy v průběhu čtení – viz obr. 4 (Van Gompel, 2007). Oko samotné bylo pod anestezií pomocí kokainu. Přístroje obou pánů výzkum značně limitovaly svými mechanickými vlastnostmi. Do oka byla zahrnuta dodatečná síla, která vedla k „překmitům“ při zaznamenávání oční stopy (Wade, 2010). Dalším negativním aspektem měření byly pocity nepříjemnosti probanda a nebezpečí smýknutí čočky po bulvě oka při rychlém pohybu. Obr. 4 Hueyho přístroj sledující pohyby očí; počátky eye trackingu

4

Nepřesnost měření a rizikovost mechanických technik dala vyniknout optickým metodám, které se vyvíjely téměř paralelně s nimi. Z počátku byly 4

Van Gompel, R. P. (2007). Eye Movements: A Window on Mind and Brain. Oxford: Elsevier.

12

přístroje také připojeny k očnímu poháru. Příjemná změna pro participanty takových výzkumů nastala s příchodem Dodge (počátek 20. století), který vyvinul fotografické zařízení nevyžadující přímé připojení k oku. S tímto vynálezem počal v historii eye trackingu nový věk. Vědci se začali zajímat, zda by bylo možné využít snímání očních pohybů i pro jiné výzkumy než pouze pro oblast čtení. Brzy se zrodila myšlenka o propojení fixací a sakád s percepcí a kognicí. To mělo vysvětlovat hladký a plynulý vizuální zážitek, který získáváme pomocí pohybů oka, které jsou spíše trhavé a přerušované (Wade, 2010). Optické měření dovedl na vyšší úroveň Charles H. Judd, který vytvořil fotoaparát snímající pohyby očí ve vyšší rychlosti. Výsledné sekvence bylo možné sledovat do výrazně jemnějších detailů snímek po snímku. Ve svých studiích se zabýval možnými funkcemi pohybů oka a jejich vlivem na efektivitu a porozumění při čtení (Jensen & Ruddell, 1994). Tento přístroj (viz obr. 5) využíval také Guy T. Buswell, který se proslavil především díky svému výzkumu očních pohybů při čtení. Ovšem z hlediska historie eye trackingu považuji za významnější jeho studii pohybů oka při prohlížení obrázků, ve které Buswell (1935) sejmul data od dvou set participantů. Každý z nich byl vystaven většímu množství snímků. Výsledná data čítala téměř dva tisíce eye trackerových záznamů, z nichž každý obsahoval velké množství fixací. Objem získaných dat byl v té době impozantní. Tato práce jako první systematicky prozkoumala oční pohyby pozorovatelů složitých obrázků namísto textu či jednoduchých geometrických útvarů. V průběhu experimentu překvapivě postihnul mnoho postupů, které se v eye trackingu využívají v moderní době. I z tohoto hlediska byl jeho průzkum pokrokový. Sledoval například celkové rozmístění fixací na obrázku, srovnával první fixační body s těmi posledními (a to i z hlediska časového trvání fixací), zjišťoval, jakým způsobem se délka fixací mění v průběhu doby vystavení podnětu, porovnával konzistenci výsledných dat mezi respondenty nebo také zkoumal, jak se mění oční pohyby v závislosti na rozlišných instrukcích (Wade, 2010).

13

Obr. 5 Juddův přístroj sledující pohyby očí; počátky eye trackingu

5

Na Buswellovo zjištění o závislosti rozložení fixací na obrázku na instrukci experimentátora navázal v padesátých letech Yarbus (1967). Kromě výše uvedeného experimentu s geometrickými obrazci a různými typy úloh se proslavil prací, kde jednomu respondentovi zobrazil sedmkrát stejný podnět, ovšem s jinou otázkou položenou před každým prohlížením. Tím s konečnou platností prokázal dané tvrzení. Mimo jiné ve svých měřeních očních pohybů při pohledu na tváře lidí zjistil, že při vnímání obličeje jsou fixace zaměřeny převážně na oči a ústa. V sedmdesátých letech dvacátého století se studium očních pohybů neustále rozrůstalo, a to nejen z hlediska výzkumů, ale také z hlediska nových technologií. Mnoho příslušných prací se zaměřilo na technické vylepšení přístrojů, zvýšení přesnosti jejich měření a snížení jejich dopadu na probandy (Jacob & Karn, n.d.). V těchto letech byla poprvé použita videokamera pro nahrávání pohybů oka (Holomqvist et. al., 2011). Objev využívání vícenásobných odrazů světla od několika různých vrstev oka pomocí Purkyňových obrazů k oddělení očních pohybů od pohybů hlavy zvýšil přesnost sledování a zároveň připravil půdu pro

5

Buswell, G. T. (1935). How People Look at Pictures: A Study of the Psychology of Perception in Art. Chicago: The University of Chicago Press.

14

nové technologie poskytující účastníkovi výzkumu větší volnost pohybu (Cornsweet & Crane, 1973; Holomqvist et. al., 2011). Další zásadní inovací byla automatizace analýzy eye trackerových dat pomocí minipočítače potřebného k vysokorychlostnímu zpracování dat. Tento objev znamenal předzvěst sledování oka v reálném čase při interakci člověka s počítačem. Pokroky v eye trackerových technologiích vzniklé v průběhu 60. a 70. let 20. století se stále odrážejí ve většině komerčně dostupných eye trackerových zařízeních dnešní doby. Z hlediska psychologického výzkumu se v sedmdesátých letech řešil především vztah mezi fixacemi a kognitivní aktivitou, což vyústilo v několik spíše jednodušších teoretických modelů vztahujících fixace ke konkrétním kognitivním funkcím (Jacob & Karn, n.d.). Jednou z nejznámějších teorií zabývajících se daným

tématem

je

eye-mind

teorie

Justa

a

Carpentera

(1976),

která předpokládá délku fixace oka stejnou jako délku zpracovávání informace. Pokud by tomu tak bylo, znamenalo by to, že při každém pohledu na určitý bod (objekt) jej člověk kognitivně zpracovává. Tato teorie začala být zpochybňována již v osmdesátých letech. Hlavní výtkou bylo, že člověk se může dívat na prezentované objekty a přitom mít pozornost zaměřenou jiným směrem. Pokud se plně nesoustředí na svůj výkon, budou nahraná data sdělovat pouze informace o očních pohybech, nikoli o tom, kde byla umístěna jeho pozornost (Wright & Ward,

2008).

Na

druhou

stranu

Rayner

(1998)

poukazuje

na

to,

že při komplexních úlohách zaměřených na zpracovávání informací bývá vztah mezi pozorností a fixacemi těsný. Ostatní kognitivní procesy jsou z tohoto hlediska ještě méně prokazatelné než pozornost a jejich přesný vztah dodnes nebyl určen. Holšánová (2006), která s eye trackingem pracuje, uvádí jako nejvhodnější variantu při zkoumání kognitivních procesů zavedení nejen snímání vizuálních dat, ale také jejich propojení s verbální složkou. Pomocí doptávání probandů lze získat kvalitnější informace. S nárůstem počítačů v osobním vlastnictví v osmdesátých letech začali vědci přemýšlet, jakým způsobem zkoumat problematiku interakce člověka s počítačem pomocí eye trackingu. Nově studovali, jak uživatelé vyhledávají příkazy

15

v počítačových menu (Card, 1984; Hendrickson, 1989; Byrne et. al., 1999 a další). Díky schopnosti měření eye trackerů v reálném čase a jejich navázání na počítače se výzkum zaměřil i na zdravotně postižené. Ovládání počítače pouze pomocí pohledu se zabýval například Hutchinson a kolektiv (1989). Zajímavý byl také Tongův pokus vytvořit letecké simulátory s displeji s vysoce kvalitním rozlišením, které mělo být zajištěno tak, že vysoké rozlišení mělo být poskytováno v oblastech uživatelových fixací a v periferních částech obrazu rozlišení nižší (Jacob & Karn, 2003).

2.3.

Současné možnosti využití eye trackingu

V současné době se eye tracking využívá v mnoha oblastech vědy a možnosti jeho aplikace stále rostou. V této části práce se pouze zevrubně zmíním o hlavních polích výzkumu, kde se přístroje využívají. O výzkumech relevantních k mému experimentu se rozepíši v následujícím textu. V rámci klinického výzkumu se metoda užívá například ke studii poruchy autistického spektra (Falck-Ytter et. al., 2013) či Alzheimerovy choroby (Boucart et. al., 2014; Molitor et. al., 2014). Hovoří se i o možnosti detekovat tyto pohyby pouze na základě eye trackerového testování. V oblasti kognitivní psychologie eye trackerové studie zabývají především vizuální pozornosti, pamětí, rozhodováním či řešením problému. Velice zajímavým polem eye trackerových studií je HCI (z anglického „human-computer interaction“, interakce člověka s počítačem) (Jacob & Karn, 2003). Nejspíše nejznámější je pro veřejnost využívání těchto technologií v marketingu, kde se postupně přesouvá i k online způsobům marketingu a jeho optimalizaci. Kromě zmíněných čtyř významných oblastí výzkumu lze eye tracking použít v mnoha méně očekávatelných oblastech. Technologie se využívá například i v psychologii sportu či ve vývojové psychologii.

2.4.

Technika snímání dat

Detekce pohledu a jeho sledování zůstává náročným úkolem, a to z několika důvodů včetně osvětlení, zorného úhlu, okluze oka, polohování hlavy a podobně

16

(Chennamma & Yuan, 2013). Přesto existuje mnoho přístrojů, které jsou schopny vysoce kvalitního zaznamenávání. V současné době existuje hned několik technik snímání eye trackerových dat. Technologie většinou fungují na principu videonahrávek jednoho nebo obou očí respondenta, pomocí kterých získají záznamy výsledných fixací. Vybrala jsem tři metody, které se patrně u vzdálených eye trackerů využívají nejčastěji. Metoda, která využívá rohovkového odrazu, vznikla již v 60. letech (v té době ovšem pouze u fotografického snímání dat a s určitými nedostatky). Přesto jejích kvalit – s jistými inovacemi – využívá mnoho moderních eye trackerových zařízení. Základní princip technologie je pozoruhodně jednoduchý. Přístroje vytváří pomocí světla v infračervené části spektra odraz na přední ploše (rohovce) oční bulvy. Když se fixace účastníka posunuje vzhledem ke světlu vpravo, vlevo, nahoru nebo dolu, odraz na rohovce se vůči centru zornice posune také. Klíčové je postavení rohovkového odrazu a centra zornice. Jejich výsledný vektor určuje fixaci pohledu (Aslin & McMurray, 2004; Hansen & Ji, 2010). Další dvě metody jsou zaměřeny na odhad pohledu založených na analýze obrazových dat a jsou funkčně zaměřené. Zkoumají charakteristiky lidského oka a jejich lokaci, podle kterých odhadují jednotlivé fixace. Tyto metody jsou obecně méně citlivé na změny v osvětlení. Jejich spolehlivost ovšem klesá, nejsou-li k dispozici přesné údaje o duhovce a zornici oka (Hansen & Ji, 2010). Patří sem princip výpočtu pomocí modelů (geometrický) a princip interpolačních metod (regresní). Metoda zakládající se na výpočtu modelů využívá geometrický model oční bulvy k odhadnutí 3D vektoru směru pohledu. Spoléhá na metrické informace. K propočtu výsledných dat je nutná kalibrace a dále model oka a pozice a orientace kamery a monitoru. Jednotlivé fixace jsou získány propočtem informací z rohovky a centra zornice. Přístupy využívající 3D modely určují směr pohledu pomocí vektoru od středu oční bulvy ke středu duhovky. Patrně nejvyužívanější je princip interpolačních metod. Na místo modelování geometrie a fyziologie lidského oka (jako v geomterickém přístupu) propočítává směr pohledu na základě rysů obrázku. Kalibrovaná data se používají ke kalkulaci

17

neznámého koeficientu dále dosazovaného do mapovací funkce. Na základě numerických procesů – například pomocí lineární regrese – se určuje bod fixace. K této parametrické metodě existuje i alternativní neparametrický princip, který využívá souřadnice vybraných bodů na obličeji, ze kterých opět vypočítává bod, na který je proband zaměřen (Chennamma & Yuan, 2013).

2.5.

Přístroj Eye Tribe

V důsledku historických objevů v této oblasti se vyvinuly moderní eye trackerové technologie. Ty lze rozdělit do dvou kategorií – zařízení, která jsou umístěna přímo na hlavě pokusné osoby, a zařízení vzdálená nacházející se většinou u monitoru či na stole před probandem. V druhém případě je ovšem omezena pohyblivost pokusné osoby, která by po kalibraci měla udržet hlavu co nejvíce v klidu (Miromoto & Mimica, 2005). Pro svůj experiment jsem zvolila přenosný nízkonákladový typ přístroje sledujícího pohyby očí od firmy EyeTribe. Přístroj má přesnost 0,5°-1°s nastavitelnou frekvencí 30Hz nebo 60Hz. Přístroj ovšem nemá vlastní software, proto většina z jeho uživatelů využívá některé z open source, které jsou zdarma uživatelsky přístupné. Já jsem využila program OGAMA poskytující základní analýzy. Dalmaijer (2014) srovnává přístroj EyeTribe s vysoce kvalitním přístrojem snímající oční pohyby na videu EyeLink 1000. Dle výsledků je prostorová přesnost EyeTrie eye trackeru dostatečně vybavená pro kontrolu fixací, analýzu bodu pohledu a pupilometrii (tedy měření šíře zornice). Na druhou stranu nízká vzorkovací frekvence činí přístroj méně vhodný pro měření sakád s vysokou přesností. Jak už bylo ovšem zmíněno, jeho nespornou výhodou je nízká cena (méně než sto dolarů) na rozdíl od jiných na výzkum využívaných přístrojů, jejichž ceny se pohybují od deseti tisíc až po stovky tisíc dolarů.

18

3. POZORNOST Pozornost neboli prosexie je jedním z procesů, který pomáhá organismu vypořádat se s množstvím informací, které do něj neustále vstupují. Tento jev jsme schnopni regulovat a na základě volních procesů přesouvat centrum pozornosti z jednoho podnětu na druhý. Podle Atkinsonové (2003) pozornost znamená schopnost vybírat informace pro následné detailní zpracování a ignorování ostatních podnětů. Höschl et. al. (2002) ji definuje jako aktivní zaměření vědomí člověka. Pozornost je možné rozdělit na základě určitých vlastností. Má omezenou kapacitu – tedy množinu informací, které jsme v daný moment chopni vnímat. Tato vlastnost je snadno měřitelná – nejčastěji bývá testována tak, že se zaznamenává, kolik podnětů člověk postihne za omezený časový rámec. Další vlastností pozornosti je její tenacita – tedy zaměření se na podnět a jeho udržení po určitou časovou dobu. Sílu zaměření potom určuje intenzita. Stabilita označuje dobu, po kterou je člověk schopný soustředit se na jeden podnět. Pozornost můžeme také částečně distribuovat mezi několik podnětů a jsme schopni sami ovlivnit, na který podnět se zaměříme – selektivita (Plháková, 2003; Svoboda et. al., 2006; Praško et. al., 2011). Není možné nevšimnout si, že pro měření některých vlastností pozornosti se zdají být eye trackingové technologie jako stvořené. Höschl et. al. (2002) mluví o typech pozornosti z hlediska využívání vůle v dané situaci. Když si člověk uvědomuje své zaměření na podnět a pomocí vůle jej udržuje, jedná se o volní pozornost. Pokud se objeví v okolí rušivý podnět, ke ketrému člověk upoutá svoji pozornost, aniž by to tak původně zamýšlel, jedná se o mimovolní neboli bezděčnou pozornost. Mimo tyto dvě existuje ještě pozornost protivolní, která se vyskytuje v případě, kdy se člověk pokouší odtrhnout pozornost od distraktoru, ale není toho schopen. Rozdělit pozornost můžeme taky dle receptoru – například zraková, sluchová… V kontextu této práce je ovšem důležitá pouze pozornost zraková, která je měřitelná eye trackingovými technologiemi.

19

3.1.

Zjevná a skrytá pozornost

Důležité je rozlišovat mezi skrytou a zjevnou pozorností. Člověk je schopen postřehnout periferní objekt, aniž by ve skutečnosti směřoval pomocí očních pohybů k danému objektu. To se nazývá skrytá pozornost a není možné měřit ji pomocí eye trackerových přístrojů. Jejím protipólem je pozornost zjevná, která vždy vyvolává sakády – přesuny k novému bodu zájmu (Osberger, 1999). Skrytá pozornost je také schopna vyvolávat záměrné oční pohyby a dle Petersona et. al. (2004) i ty nedobrovolné. Tím podporují tezi, že pozornost a sakády jsou úzce spjaty. Posner (1980) uvádí, že vyhledávání vyžadující pouze omezenou ostrost lze úspěšně provádět za užití skryté pozornosti. Nízká ostrost ovšem snižuje výkon. Při prohlížení člověk často potřebuje vysokou ostrost, a tedy zjevné přesuny pozornosti. Přestože změny pozornosti je možné provádět i bez pohybu oka, naopak to možné není. Oční pohyby z jednoho místa do druhého vždy předchází posun vizuální pozornosti. Tento fenomén se nazývá hypotézou povinného posunu6 (Hoffman, 1998).

3.2.

Salience

S pozorností úzce souvisí pojem salience. Je odvozen z latinského „salire“, což v překladu znamená „vyskakovat z řady“, „vymykat se běžnému“, „poutat pozornost“. Jde o fenomén, při kterém je pozornost osoby zaměřena na jednu část prostředí spíše než na ostatní. Informacím obsaženým v upřednostněné části bývá přisuzována větší váha v následných rozhodnutích. Salience je nedílnou součástí obranného mechanismu člověka (Taylor & Thompson, 1982). Její hlavní funkcí je dostat to, co může osobu ohrozit, do centra pozornosti. Příkladem může být zaznamenání rychle jedoucího auta při přecházení přes silnici. Ne vždy jsou ale podněty poutající větší část pozornosti životu nebezpečné. Salience se projevuje – a bývá využívána – v každodenním životě. Spadá sem například i používání barvových signálů na semaforech, při zvýrazňování textu a podobně.

6

Z anglického „mandatory shift hypothesis“.

20

Mnoho studií vyzvedává důležitost barvy jako vizuálního atraktoru (Itti et. al., 1998; Correia & Pereira, 2000; Osberger & Rohaly, 2001, Drelie Gelasca et. al., 2005, Lee et. al. (n.d.)). Osberger & Rohaly (2001) podotýkají, že některé barvy (například červená) poutají více pozornosti než barvy ostatní. To potvrzuje i studie Drelie Gelascové et. al. (2005), která zkoumala barvovou salienci, na jejímž základě vytvořila graf shrnující rozdíly v salienci mezi barvami (viz. obr. 6). Jako nejvýraznější podnět se z hlediska pozornosti jevila právě červená barva následovaná žlutou a zelenou. Tmavě modrá barva se dostala na šesté místo. Lee et. al. (n.d.) zkoumal danou problematiku více do hloubky za použití přístroje sledujícího pohyby očí. Závěr ovšem zůstává stejný - barvy tzv. teplých odstínů jsou výraznější než barvy neutrální či studené. Znovu potvrdil, že červená barva upoutá nejvíce pozornosti mezi barvami ostatními. Obr. 6 Rozdíly v barvové salienci dle Drelie Gelascové et. al. (2005)

7

3.2.1. Salience a eye tracking Zrakovou pozornost a oční pohyby ovlivňují top-down (řízené dle úkolu či motivace) nebo bottom-up faktory (řízené pouze na základě stimulu) (Drelie

7

Drelie Gelasca, E., Tomasic, D. & Ebrahimi, T. (2005). Which Colors Best Catch Your Eyes: A Subjective Study of Color Saliency. Lausanne: Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne.

21

Gelasca et. al., 2005). Ve srovnání s top-down mají bottom-up faktory často větší vliv na proces vizuálního výběru, vyskytuje-li se v podnětovém materiálu výrazný objekt. Je obtížné nevěnovat pozornost výrazných částí scény při plnění úlohy. Instrukce obvykle nemohou zcela potlačit vliv silnějších bottom-up faktorů výrazných objektů (Osberger, 1999). Termín salience se používá na úkolu nezávislých faktorů (Itti et. al., 1998). Jak bylo ovšem zmíněno, projevuje se – byť částečně vědomě potlačený – i v top-down úlohách. Underwood & Foulsham (2006) uvádějí, že u modelů bottom-up salience se při prohlížení fotografií první oční pohyby vztahují k vizuálně nápadným objektům. Ve svém experimentu zaznamenávali oční fixace probandů na obrázcích vnitřních prostor s výraznými známými objekty. U úloh vyžadujících dekódování celé fotografie přitahovaly vysoce salientní předměty pohled účastníků výzkumu dříve než ty s menší nápadností. Když byli požádáni, aby zjistili přítomnost menšího objektu, vizuální výraznost necílových objektů fixace neovlivnila. Tyto výsledky podporují modifikace modelu, který bere v úvahu kognitivní potlačení salience tak, že pomocí požadavků úlohy sníží míru salience na objekty nerelevantní k úkolu. Zajímavé je také zkoumání salience v rámci vnímání lidské postavy. Výzkum Hewiga et. al. (2008) se zaobíral rozdílností mezi trajektoriemi pohledu při prohlížení obrázků mužů a žen za pomocí přístroje sledujícího pohyby očí. Ve své studii zjistil, že muži i ženy upírají pohled primárně na obličej pozorované osoby. Po počátečním prozkoumání obličeje muži signifikantně dříve a déle upírají zrak na ženské poprsí. Ženy se (na rozdíl od mužů) dívají dříve na mužské nohy. Cref et. al. (2008) podporují tezi, že nejvíce salientní je při sledování lidské postavy pro pozorovatele právě obličej. Jejich experiment nahrával trajektorii pohledu na prezentovaných obrázcích přírodních scenérií, přičemž na většině z nich byla zachycena minimálně jedna osoba. Přestože pokusné osoby nebyly instruovány sledovat na fotografiích nic určitého, mezi prvními dvěmi fixacemi se pohled upíral právě na tvář s pravděpodobností více než 80%. Mimo jiné se u obrázků

22

zachycujících osoby častěji objevovaly podobnosti v trajektoriích pohledů respondentů než u těch, na kterých se postavy nevyskytovaly. Tento efekt byl zachycen i v mém experimentu (viz obr. 7). Pro ukázku jsem nechala zobrazit u jednoho z vybraných obrázků průměrnou hodnotu fixace na obličej (1 050 ms), na barevný podnět (357 ms) a na celou postavu dohromady včetně obličejové části a barvového stimulu (807 ms). Vysoká salience obličeje je z vyobrazení patrná. Obr. 7. Příklad zobrazení průměrného trvání fixací jednoho z respondentů na označených místech: obličej, barvový stimul, celá postava.

23

4. BARVY Barva je všeudypřítomnou a neoddělitelnou vlastností všech předmětů, které utvářejí svět člověka. Proto je také zkoumána v mnoha oblastech vědy – fyzice, fyziologii, estetice a v neposlední řadě i v psychologii, kde se vědci pokoušejí najít psychologické významy barev a jejich efekty na člověka (Elliot & Maier, 2014). Po představení základních parametrů barev budu popisovat výhradně červenou barvu, protože je pro práci stěžejní. Na její vliv na člověka bylo bezpochyby vytvořeno mnohem více experminetálních studií než v porovnání s ostatními barvami.

4.1.

Parametry barev

Barva vzniká rozkladem bílého světla. Člověk je schopen rozlišit přibližně 180 barevných odstínů. Celkově rozezná až sedmnáct tisíc chromatických barev a tři sta odstínů od šedi po černou. Jejich vnímání je pro každého člověka individuální. Barvy jsou definovány třemi parametry: tónem, sytostí a jasem. Tón dělí barvy na chromatické (pestré) a achromatické (černá, bílá, odstíny šedi) a je definován vlnostou délkou. Nejdelší vlnovou délku má červená barva (625-740 nm). Sytost či saturace potom dělí barvy na syté a bledé. V neposlední řadě udává barvu jas – respektive poukazuje na její relativní čistotu. Pomocí něj se rozlišují barvy tmavé a světlé (Urbanová et. al., 2006).

4.2.

Význam barev

Elliot & Maier (2012) v rámci teorie color-in-context (v překladu barva v kontextu) uvádějí, že barva nese psychologicky relevantní významy, které jsou zakořeněny buď v biologických procesech či v procesech sociálního učení. Prohlížení barev v určitém kontextu může automaticky vyvolat různé psychické procesy od ovlivnění kognice až k behaviorálním záměrům. Toho do velké míry využívá například marketing. Vychází z teorie, že barvy výrazně ovlivňují nákupní chování spotřebitelů. Podle Hemphilla (2006) dokonce může dobře zvolená barva přesvědčit člověka ke koupi produktu, a to až z 85%. To ukazuje, nakolik jsme silou barev v reálném životě ovlivňováni, a to již od raného dětství.

24

V tomto ohledu byl přínosný experiment Meiera et. al. (2012), který vycházel ze základního předpokladu teorie color-in-context, a tedy že vliv barev na psychické funkce se mění v závislosti na psychologickém kontextu, ve kterém je barva vnímána. Participanti byli náhodně rozděleni do dvou skupin. První skupině byl přidělen kontext vztahový, druhé skupině kontext intelektuální. Výzkumný asistent pokusné osobě oznámil, že se jedná o experiment zaměřený na motivaci a že se bude konat ve vzdálené místnosti. První skupině bylo řečeno, že se mají připravit na rozhovor ohledně „randění“, zatímco druhá skupina se měla připravovat na rozhovor o vlastní inteligenci. Poté prezentovali respondentovi obrázky opačného pohlaví v červené nebo modré barvě s tím, že jde o výzkumný tým (tedy aby participant věděl, za kým se chystá). Všechny osoby na fotografiích byly dle pilotní studie hodnoceny jako atraktivní.

Po manipulaci s barvami

odeslali respondenty do místnosti s výzkumníky a měřili délku času, za který se respondent dostal do cíle. Sledovali, zda se mění rychlost chůze v souvislosti s barvou a proměnnou kontextu. Červená barva byla porovnávána s kontrolní modrou. Přestože se u modré barvy výsledek nedostavil, vliv červené barvy byl prokázán. Výsledky tohoto experimentu byly prvním přímým potvrzením konceptu color-in-context v rámci červené barvy. Boyatzis & Varghese (1994) zkoumali spojení barev a citových asociací již u dětí od 5 do 6,5 let. Zjistili, že světlejší barvy (jako je červená, modrá atd.) jsou u dané cílové skupiny vnímány jako pozitivní, zatímco tmavé barvy (černá, šedá, hnědá apod.) jsou vnímány spíše s negativním podtextem. Emocionální reakce dětí na světlé barvy se s věkem zvyšuje. Objevuje se zde rozdílnost v citových asociacích k barvě – dívky dle studie s rostoucím věkem preferují světlejší barvy na úkor tmavých; u chlapců se častěji než u opačného pohlaví objevují pozitivní konotace s tmavými barvami. Z toho je patrné, že barvy nás utvářejí již od raného dětství a ovlivňují naše emoce. 4.2.1. Červená barva Čevená barva evokuje sexualitu a romantiku. U některých primátů slouží červené zbarvení hrudi či genitálií jako signál sexuální receptivity (Dixson, 1983;

25

Deschner et. al., 2004) a povzbuzuje potenciální partnery k snahám o páření (Bielert et. al., 1989; Waitt et. al., 2006). Vnímání lidí je v tomto ohledu podobné. Po mnoho generací je červená barva spojována s vášní, sexualitou a romantikou, což se promítá v mytologii, literárních dílech i v módních trendech (Aslam, 2006; Elliot & Maier, 2007). Opět platí, že tyto asociace mají více než pouhé symbolické dopady, ale zasahují i do kognice a lidského chování, což dále rozebírám v podkapitole 4.3. Barvy v kontextu atraktivity. Na druhou stranu může červená signalizovat také ohrožení, nebezpečí a výzvu k opatrnosti. Stejně jako sexualitu lze význam tohoto barvového signálu hledat již u některých druhů primátů, jejichž červené zbarvení v obličeji či na hrudi značí dominanci vůči potenciálním protivníkům (Setchel & Wickings, 2005). V lidské společnosti se tato barva využívá často u varovných signálů (například na silničních značkách, na semaforech apod.). Častým ukazatelem hněvu v rámci fyziologie člověka bývá zrudnutí na krku či tváři (Drummond, 1997; Fetterman et. al., 2011) – zde je možné povšimnout si analogie s primáty. Podle Wiedemanna et. al. (2015) působí červená barva na lidi – stejně jako na některé další živočisné druhy – jako více zastrašující a dominantní stimul než u barev ostatních. Ve svém výzkumu nechali participanty hodnotit domnělou hodnotu agresivity a dominance mužů v červeném oblečení v porovnání s kontrolními barvami (modrá, šedá). Hodnocení agresivity bylo u žen i mužů vyšší u červených podnětových materiálů. Senzitivní na červenou barvu jako na signál dominance byli ovšem pouze muži. Z těchto pramenů vychází i účinek červené barvy na motivaci. Elliot et. al. (2007) předpokládá, že může zhoršovat výsledky člověka ve výkonových testech, protože je sepjatá s nebezpečím ze selhání v kontextu úspěchu a vyvolává vyhýbavé chování. Čtyři z jeho experimentů potvrzují, že krátká percepce červené barvy před důležitou zkouškou (například před inteligenčním testem) snižuje výkon. Tento efekt se odehrává mimo vědomí dané osoby. Mehta & Zu (2009) dodávají, že různé barvy mohou aktivovat různou regulaci zaměření a následně zvýšit výkonnost v rozdílných typech kognitivních úloh. Červená barva prý navozuje zaměření na prevenci, čímž zvyšuje výkon u úloh vyžadujících zaměření

26

na detail. Naproti tomu modrá by měla pozitivně ovlivňovat výsledky řešení kreativních úkolů.

4.3.

Barvy v kontextu atraktivity

Mnoho vědeckých studií se v poslední době zajímalo o vliv červené barvy na interpersonální přitažlivost. Velká část výzkumů se soustředila na vnímání přitažlivosti mužů vůči ženám. Některé z evropských či amerických studíí dokazují, že ženy oblečené v červené či na červeném pozadí jsou muži vnímány jako sexuálně více atraktivní (Elliot & Niesta, 2008; Roberts et. al., 2010; Guéguen, 2012a; Meier et. al., 2012; Pazda et. al., 2012; Schwarz & Singer, 2013). Výzkumy dokazují, že efekt červené barvy – jak již bylo zmíněno výše – je schopný ovlivnit chování člověka. Dle Niesta-Kayserové et. al. (2010) mají muži tendenci se při romantické schůzce dotazovat ženy v červeném oděvu na intimnější otázky a v průběhu konverzace více vykazují známky sexuálního zájmu. Pod vlivem této barvy jsou muži ochotni častěji nabídnout pomoc (Guégen, 2012a), s větší pravděpodobností oslovit ženu na online seznamovacích sítích či dát servírce vyšší sporopitné (Guégen & Jacob, 2013; Guégen & Jacob, 2014). Nemusí se ale jednat pouze o obleční či barevné pozadí. Dle výzkumu Guégena & Jacobse (2012) dostane servírka vyšší spropitné i v případě, že má rty zvýrazněné červenou rtěnkou. Tento detail zvyšuje i pravděpodobnost oslovení ženy mužem v baru (Guéguen, 2012b). Předešlé výzkumy doložily, že červená barva zvyšuje sexuální přitažlivost pro opačné pohlaví. Wen et al. (2014) se rozhodli dané studie obohatit a zaměřili se na problematiku v kontextu pohlavního dimofismu v tváři. Hodnocené osoby měly vždy výrazné maskulinní či feminní rysy. Porovnávali míru obecné a sexuální atraktivity a přiřazované domnělé vlastnosti percipovaných osob s ohledem na červenou, modrou a bílou barvu oblečení. Výsledky studie čítající 299 participantů odhalily, že žena v červené barvě je pro muže sexuálně více atraktivní za předpokladu, že má feminní rysy obličeje. Na hodnocení obecné atraktivity dle nich příliš velký dopad nemá. Muži tyto ženy označovali jako vřelejší a kompetentnější než při změně barvy oděvu. Studie potvrzuje,

27

že i ženy jsou k opačnému pohlaví sexuálně více přitahovány, má-li na sobě červený kus oblečení. Hlavní experimenty, ze kterých vychází tato studie, patří do výzkumné sbírky Elliota a Niestové (2008). V prvním experimentu zjišťovali efekt červené a bílé barvy na mužské vnímání atraktivity žen. Bílá barva byla zvolena jako kontrastní k červené pro svoji neutrálnost. Respondentům nebyly poskytnuty informace o hlavním cíli experimentu. Výsledky prokázaly signifikantní vliv barvy (p < 0,01) na vnímání atraktivity ženy. Muži, kteří si prohlíželi fotografie žen na červeném pozadí, je vnímali jako více atraktivní oproti těm na pozadí bílém. Jejich navazující experiment měl za cíl zjistit, jestli se hodnocení atraktivity žen v závislosti na barvě liší mezi mužskými a ženskými pozorovateli. Využití ženských hodnotitelek umožnilo testovat, zda je účinek červené založený na procesech sexuální apetence nebo zda je ukotven v některém z mnoha obecných procesů použitelných pro obě pohlaví. Tento experiment byl velmi zajímavý z hlediska toho, že obě možnosti byly podpořeny v rozdílných vědeckých publikacích. Goldstein (1942) například uvádí, že vnímání červené barvy obecně zvyšuje aktivaci obou pohlaví, což by bylo v rozporu s hypotézou daného experimentu. Experiment Elliota a Niestové (2008) prokazuje, že efekt červené barvy ovlivňuje muže ve vztahu k hodnocení atraktivity ženy, ovšem u ženských pozorovatelek prokázán nebyl (p <0,05). Alternativní vysvětlení výsledků by mohl být fakt, že obě pohlaví upřednostňují chromatické barvy (zde červená) před achromatickými (bílá) (Axelsson, 2007). To může být zapříčiněno i vlnovou délkou barvy. Červené světlo má ze všech dalších barev nejdelší vlnovou délku (625-740nm). Uvádí se, že tyto barvy jsou vnímání člověka blíže než ty achromatické či s kratší vlnovou délkou. Důvodem jsou patrně rozdíly v lomu světla na čočce (Marcos et. al., 1999). Ve své práci jsem se proto rozhodla vyhnout se při srovnávání červených podnětů s jinými achromatickým barvám a zvolila jsem tmavě modré odstíny (430-500 nm). K podobným

závěrům dochází Elliot et. al. (2010) u zkoumání vnímané

atraktivity mužů ženami. Zjistili, že muži na červeném pozadí či s červeným

28

kusem oblečení jsou pro ženy atraktivnější a více sexuálně žádoucí. Tento efekt se neprojevil u mužů hodnotících stejné pohlaví. Klíčem k danému efektu je tedy, dle mého názoru, hodnocení opačného pohlaví jakožto potenciálního partnera. Bez sexuálního stimulu hodnotí atraktivitu dané osoby na základě jiných vzorců a vliv červené barvy spojované se sexuální apetencí se neprokáže.

29

5. VÝZKUMNÝ PROJEKT V předchozím textu byly nastíněny hlavní principy fungování přístrojů sledujících pohyby očí a způsoby jejich aplikace. Dále jsem popsala relevantní informace týkající se zrakové pozornosti, salientních podnětů a teorie červené barvy (nejen) v souvislosti s atraktivitou. V nadcházejících odstavcích popíši metodologickou část vlastního výzkumného experimentu a statistické zpracování výsledných dat.

5.1.

Výzkumné cíle

Experiment navazuje na zkoumání Elliota & Niestové (2008) popsané v podkapitole 4.3. Barvy v kontextu atraktivity. Hlavním výzkumným cílem bylo zjistit, zda a případně jaký je rozdíl mezi pohlavími ve vnímání ženské atraktivity na základě barvových stimulů (červená-modrá). Zaměřila jsem se také na přisuzování

domnělých

vlastností

vycházejících

z významů

barvám

přisuzovaným. Důležitou součástí výzkumu bylo také testování, zda červená barva přitahuje více vizuální pozornosti než barva modrá.

5.2.

Hypotézy

Výzkumné hypotézy jsem rozdělila do dvou kategorií. První kategorie se týkala eye trackerových dat a zabývala jse přitažlivostí červené barvy jako takové. Druhá kategorie se zabývala hodnocením sémantického diferenciálu, tedy mírou přisuzované vlastnosti ženám na fotografiích. Hypotézy porovnávají mezi sebou efekt červené barvy v kontrastu s modrou. Dále sledují rozdílnosti mezi pohlavími. 5.2.1. Hypotézy pro eye tracking První část hypotéz se zabývala vizuální saliencí červené barvy jako takové v kontrastu s modrými odstíny. Pro jejich testování vycházím ze souhrnu eye trackerových dat z veškerého podnětového materiálu pro barvu červenou i pro barvu modrou. Přestože se vizuální přitažlivost červené barvy zdá pro obě pohlaví stejná (viz podkapitola 4.2.1. Čevená barva), zajímám se i o možné rozdíly mezi muži a ženami.

30

H1: Celkový počet fixací na oblast červené barvy bude u obou pohlaví vyšší než na oblastech s barvou modrou. H2: Celková délka fixací na červenou oblast bude u mužů i žen vyšší než u oblastí kontrolní barvy. H3: Medián délky trvání fixací na červený podnět bude vyšší u obou pohlaví než medián fixací barvy modré. H4: Doba do první fixace na červenou oblast bude u obou pohlaví nižší než čas do první fixace na oblast modrou. Další část hypotéz operuje s eye trackerovými daty z fotografií obsahujících rušivé pozadí. Tedy pozadí s podněty, které by měly poutat respondentovu pozornost, přestože jeho zadání je hodnotit atraktivitu ženy (je tedy nepřímo instruován dívat se přímo na ni). Data jsou opět rozdělena podle barvového stimulu. Předpokládá se, že v kontextu rušivého vlivu budou respondenti upírat více pozornosti na distraktor při sledování obrázků s modrou barvou než u těch s červenými podněty. H5: Celkový počet fixací na oblast rušivého pozadí bude u obou pohlaví vyšší při pozorování modrých podnětových materiálů. H6: Celková délka fixací na scénu na pozadí bude u obou pohlaví delší u fotografií s modrým kusem oblečení než u těch s červeným. H7: Medián délky trvání fixací na pozadí za objektem bude vyšší u obou pohlaví při sledování podnětových materiálů obsahujících modrou barvu. H8: Doba do první fixace na rušivé pozadí bude nižší u obrázků s modrým stimulem než u těch s červeným stimulem. Zaměřila jsem se také na to, zda existují podobnosti v trajektoriích očního pohybu mezi jednotlivými respondenty. Zde přichází do popředí zadání hodnotit vnímanou atraktivitu subjektu. Předpokládám, že na základě tohoto požadavku se budou lišit trajektorie pohledu žen a mužů. Jak již bylo vyřčeno výše (viz 3.2.1.

31

Salience a eye tracking), mužské pohyby oka se při sledování ženské postavy liší – zejména se dřívě dívají na hrudní část. Z toho důvodu by měly být nalezeny podobnosti v trajektoriích u mužské skupiny a u skupiny ženských respondentek. H9: Existují podobnosti v trajektoriích zvlášť mužských a ženských pohledů při vnímání ženské postavy na základě barvy. 5.2.2. Hypotézy pro hodnotící prvky Ve své práci se zaobírám vnímáním atrkativity v kontextu s barvou. V této části se hypotézy odkazují na data získaná pomocí zvolených odpovědí v průběhu nahrávání záznamů na eye tracker a zvolené domnělé míry vlastností daných žen, které

byly

respondenty

vyplněny

v tabulce

Microsoft

Excel

2010

(viz příloha č. 1). Význam barvy se zkoumal ze všech podnětových materiálů pro odstíny červené a pro kontrolní barvu. Předpokládám, že se u obou pohlaví bude lišit celkové hodnocení atraktivity v kontextu barvy (viz 4.3. Barvy v kontextu atraktivity). Dále mne zajímalo, zda červená barva na oblečení ovlivňuje i člověku přisuzované vlastnosti. Dotazované vlastnosti vycházejí z významů barev (viz. 4.2.1. Červená barva; 5.9. Volba zkoumaných vlastností objektů). Zajímalo mne nejen to, zda je vlastnost spjata s barvovým stimulem, ale také, zda mají rozdílné vlivy na muže a ženy. Je možné, že muži reagují na nějakou vlastnost v kontextu s červenou barvou signifikantně rozdílným hodnocením než u modrého stimulu, zatímco ženy neovlivní? A pokud ano, o které jde vlastnosti? Tato myšlenka se nabízí především u vlastností jako je „vášnivost“ či „věrnost“ skrze jejich konotace s romantikou, sexualitou a vzdáleně i atraktivitou. U těchto vlastností předpokládám, že červená barva ovlivní mužské rozhodování, zatímco u žen se statisticky významný rozdíl nepotvrdí. U vlastností, které s romantickými vlastnostmi nesouvisejí, předpokládám, že červená barva bude mít vliv na hodnocení obou pohlaví. U položek „aktivní“, „impulzivní“ či „prudká“ je tato úvaha na snadě, uvážíme-li zakořeněnost červené jako varovného signálu pro organismus a její schopnost aktivace mužů i žen stejným způsobem (viz 4.2.1. Červená barva; 4.3. Barvy v kontextu atraktivity).

32

H10: Hodnocení celkové atraktivity žen bude u mužů na rozdíl od žen ovlivněno v závislosti na barvě podnětu. Muži budou hodnotit vyššími známkami ženy v červeném oblečení. Na ženy z tohoto hlediska nebude mít barvový stimul statisticky významný dopad. H11a: Statisticky významný rozdíl v hodnocení položky „aktivní“ na základě barvy se potvrdí u obou pohlaví. Červená barva bude dosahovat vyšších skórů než barva modrá. H11b: Hodnocení vlastnosti „impulzivní“ bude vyšší u žen oblečených v červeném oděvu na rozdíl od těch, oblečených v modrém. Tento efekt se projeví u obou pohlaví. H11c: Vlastnost „vášnivá“ bude hodnocena muži signifikantně vyššími hodnotami u žen v červeném oděvu než u žen v kontrolní barvě. U žen se vliv barvy na hodnocení vášnivosti žen neprojeví. H11c: Muži i ženy budou hodnotit ženy vyššími známkami ve vlastnosti „sebevědomá“, bude-li mít osoba na fotografii na sobě objet červený oděv H11d: Vlastnost „extravagantní“ bude oběma pohlavími hodnocena jako vyšší u fotografií obsahujících červený podnětový materiál. H11e: Hodnocení vlastnosti „prudká“ bude u obou pohlaví vyšší u objektů v červeném oblečení na rozdíl od těch v modrém. H11f: Hodnocení vlastnosti „věrná“ bude u mužů při sledování obrázků žen v červeném oblečení signifikantně nižší než u modrých podnětů. Tento efekt se u žen neprojeví.

5.3.

Využitá metoda

Pro studii jsem zvolila kvantitativní metodu mezisubjektového experimentu. Ke snímání očních pohybů jsem využila eye trackerový přístroj EyeTribe měřící s přesností 0,5°-1° s nastavenou frekvencí 30Hz. Tuto metodu jsem kombinovala s metodou posuzovacích škál pro zkoumání vnímané celkové atraktivity

33

prezentovaných žen a jejich domnělých vlastností. Navrženému designu byly podrobeny za účelem odstranění nedostatků před samotným výzkumem dvě osoby, které měly za úkol potvrdit srozumitelnost zadání. Cílová populace byla poté studii vystavena v jednom časovém období.

5.4.

Výzkumný vzorek

Výzkumný vzorek čítal celkem 36 osob, které dosáhly při kalibraci výsledku „good“ a výše. Pro zachování homogenity jsem zvolila respondenty ve věku od devatenácti do třiceti let (M=24,89; SD=2,68) s heterosexuálním zaměřením8. Bližší popis složení skupin uvádím v tab. 1. Osmnácti z nich jsem zadala prezentaci obsahující obrázky s ženami oblečenými převážně do červené a modré barvy, i v dalších barvách mající za účel působit jako distraktor. Kontrolní skupině – tedy druhé polovině pokusných osob – jsem potom prezentovala obrázky totožných žen, ovšem v případě těch, které byly předešlé skupině zobrazovány v červeném či modrém oblečení, byly dané barvy zaměněny. V rámci zamezování vlivu interindividuálních rozdílů mezi probandy jsem zvolila metodu vyrovnávání na základě pohlaví respondentů. Věkový rozdíl mezi respondenty nebyl nijak závratný – v rámci téže generace. Z toho důvodu bylo další dělení do skupin náhodné.

Skupina 2

Skupina 1

Tab. 1. Popis výzkumného souboru Muži

Ženy

11

7

Věkový průměr

25,27

25,14

Směrodatná odchylka

2,38

3,23

8

9

Věkový průměr

25,38

23,78

Směrodatná odchylka

2,00

2,78

Počet respondentů

Počet respondentů

Odpovědi osob s homosexuální erotickou preferencí by mohly mít vliv na data získaná v průběhu experimentu, a tedy na výsledné statistické zpracování. 8

34

Pokusné osoby byly do výzkumu oslovovány pomocí příspěvků ve skupinách sociální sítě Facebook a rozeslaných pozvánek konkrétním osobám pomocí zprávy na téže síti či e-mailu. Vzhledem k nutnosti utajení cílů výzkumu jsem v pozvánce uvedla pouze základní informace – tedy že se jedná o experiment v rámci diplomové práce za využití eye trackerového přístroje. Dodala jsem také informace o tom, jak bude experiment probíhat – prezentace ženských obrázků a jejich následné hodnocení. Vymezila jsem také časovou náročnost experimentu 30 minut (kterou jsem předtím ověřila administrací na dvou osobách, jež nebyly ve výzkumném vzorku), místo konání a připojila registrační formulář na přesné časy. Po skončení administrace jsem se každého z respondentů zeptala, zda ví, jaký byl účel experimentu. Jeden respondent, který záměr odhadl, byl ze studie vyřazen. Sběr dat proběhl v rámci jednoho týdne v konzultační místnosti Kariérního centra Masarykovy univerzity. Získání dat od jedné osoby trvalo přibližně půl hodiny.

5.5.

Etické aspekty

Účast každého respondenta v experimentu se odvíjela od jeho ústního souhlasu a zakládala se na dobrovolnosti testovou situaci podstoupit. V rámci anonymity byla zachována ochrana osobních údajů. Kromě pohlaví a věku nejsou žádné další položky, které by mohly sloužit k identifikaci totožnosti testované osoby, dostupné. Po celou dobu kontaktu jsem se snažila respondentům navodit příjemnou a bezpečnou atmosféru. Chovala jsem se k nim ohleduplně a s respektem. V pozvánce a před začátkem administrace jsem každému z účastníků okrajově vymezila, do jaké oblasti se experiment snaží zasahovat a o co se v něm jedná. Slovo „okrajově“ zde užívám především z toho důvodu, že jsem se snažila zamezit ovlivnění výsledků studie návodnými větami souvisejícími s mými vlastními očekáváními nebo s těmi, které by mohly odhalit záměr jedné části experimentu (viz podkapitoly 1.7. Intervenující proměnné a jejich kontrola a 1.8. Zadání). Z toho důvodu jsem je odkázala především na úvodní text v prezentaci a ponechala jsem i čas na dotazy. Respondenty jsem ještě před kalibrací seznámila

35

s technologií eye trackingu. Po ukončení administrace jsem opět ponechala čas na případné dotazy či zpětnou vazbu.

5.6.

Intervenující proměnné a jejich kontrola

Intervenující proměnné jsou všechny proměnné, které v experimentu nejsou zahrnuty a mohly by alternativně vysvětlovat změny závislé proměnné. Bývají nazývané také nežádoucí nebo vnější. Patrně nejvýstižnější výraz pro ně má anglický jazyk, který je pojmenovává tzv. confounding variables – v překladu matoucí proměnné (Ferjenčík, 2000). Důležitou vnější proměnnou projevující se ve výzkumech tohoto typu jsou interindividuální rozdíly mezi respondenty. Touto otázkou se zabývám v části 5.4. Výzkumný vzorek. Dále vypisuji výčet těch vnějších proměnných, které jsou pro můj experiment nejdůležitější, a způsoby, jakými jsem se s nimi vyrovnala. Jednou

z hlavních

intervenujících

proměnných,

která

by

v průběhu

experimentu mohla ovlivnit výsledky, je tzv. reaktivita pokusných osob. Očekávání probandů a jejich vlastní představa o tom, co se má v průběhu experimentu stát, by mohly způsobit změny ve výstupech. Nejedná se tedy o vliv nezávisle proměnné, ale spíše o předpoklady respondentů (Ferjenčík, 2000). Vlivu intervenující proměnné jsem se rozhodla zamezit „zamlžením“ základní výzkumné otázky – tedy seznámit je pouze s informacemi o tom, co se bude v průběhu experimentu dít, a to pomocí počáteční rozmluvy a úvodních slidů s instrukcemi. Dalším jevem, který by se mohl promítnout na snímaných datech, je navádění (byť často nevědomky) probanda k určitým typům odpovědí. K tomu dochází z podobných důvodů, o kterých jsem psala v předchozím odstavci. Ovšem zde se jedná očekávání experimentátora, nikoliv přímo probanda. Tato nežádoucí proměnná je dle Ferjenčíka (2000) jedna z nejrizikovějších a nejčastějších, co se experimentů týče. Úzce souvisí s nežádoucím prohlédnutím záměrů výzkumu. Kontrolním řešením problému bylo zavedení otázky, zda proband ví, jaký byl cíl experimentu, po skončení jeho administrace. Pro důvod k vyřazení

36

sejmutých dat daného respondenta považuji odpověď zahrnující vztah mezi barvou a vnímanou atraktivitou. Pokud pokusná osoba odpověděla pouze jednu z daných možností – tedy pouze barvu nebo pouze atraktivitu, rozhodla jsem se záznamy ponechat. Za zmínku stojí také vliv pořadí prezentace podnětů na pokusnou osobu. Podle prvních

několika

prezentovaných

obrázků

si

osoba

zvolí

hranici,

podle které později hodnotí všechny ostatní subjekty. K primingu kognitivních procesů dle Janiszewskiho a Wyera Jr. (2014) dojde při zpřístupnění jednotlivého kognitivního procesu, čímž se zvýší pravděpodobnost, že jej participant využije i v dalším případě. Definují kognitivní proces jako mentální akt, díky kterému dojde k manipulaci, reorganizaci či změně obsahu. Dáme-li tedy na začátek prezentace osobu vysoce atraktivní, bude zvolená laťka příliš vysoko a ovlivní následnou (či následné) odpověď. Naopak zadáme-li první osobu, která bude mít znaky atraktivity potlačené, osoba po ní následující může být nadhodnocována. Pro první slide jsem zvolila osobu s atraktivním zevnějškem, ovšem ne takovou, která by následné obrázky zastínila. Důležité je pro mne počáteční nastavení hranice účastníka experimentu. Nevybírala jsem se tedy obrázky, které by mohly být z objektivních důvodů u většiny participantů v extrémních hodnotách. Řídila jsem se vlastním zhodnocením podnětů a názory prvních dvou testovaných osob mimo porovnávané skupiny s tím, že pokud by se objevil obrázek, na který většina probandů z obou skupin odpověděla krajní mezí, musel by být z experimentu vyřazen. To se ovšem v experimentu nepromítlo. Pořadí prezentovaných podnětů bylo u obou výzkumných skupin stejné kvůli zamezení zkreslení. Relevanci eye trackerových dat by mohla snížit i nedostatečná kalibrace respondenta s přístrojem sledujícím oční pohyby. Tomuto vlivu jsem se snažila vyhnout přijetím pouze kalibrace označené „good“ či „perfect“. V programu OGAMA jsem také vypočítala míru ztráty dat a subjekt, který vykazovat stoprocentní ztrátu byl z analýzy eye trackerových dat vyřazen.

37

Ovlivnit výsledky výzkumu by mohla i sexuální orientace pokusných osob. Cílem mého experimentu je zkoumat rozdíly mezi tím, jak vnímají v závislosti na barvě atraktivitu žen obě pohlaví. Pokud bych měla mezi muži či ženami respondenty s homoerotickou fascinací, mohlo by to ovlivnit výsledná data. Vycházím z předpokladu, že se liší způsob prohlížení i hodnocení osob v případě, že člověk hodnotí potenciální protějšek od těch, kteří pouze obecně hodnotí atraktivitu či jiné vlastnosti. Z toho důvodu jsem do výzkumného vzorku zahrnula pouze heterosexuální muže a ženy.

5.7.

Zadání

Testová situace byla rozdělena do tří částí. V první a druhé části byla využita metoda eye trackingu, třetí část již bez něj. V první části bylo po zkalibrování eye trackeru respondentovi prezentováno 24 obrázků žen, z toho osm oblečených v červených barvách, osm v modrých, z čehož vždy dvě z každé barvové kategorie měly za sebou pozadí s prvky majícími za úkol přitáhnout jeho pozornost. Zbylých osm fotografií obsahovalo ženy oděných v náhodných barvách. Tyto podněty nebyly součástí výzkumu. Měly působit jako distraktory, aby respondenti neodhadli cíle výzkumu a výsledky nebyly – byť nevědomě – zkresleny. Každá fotografie byla prezentována 10 sekund. Poté měli účastníci výzkumu za úkol zvolit na obrazovce míru, do jaké je podle nich daná osoba atraktivní na škále od 1 (nejméně) do 7 (nejvíce). Na rozhodování měli libovolné množství času. V druhé části experimentu respondenti sledovali sadu fotografií tří žen, mezi nimiž byla jedna vždy oblečena do červeného oděvu. Jednalo se o tři podnětové materiály. Po deseti-sekundové prezentaci jedné fotografie měl respondent za úkol označit dle jeho názoru nejvíce atraktivní ženu z trojice.9 Tím skončilo nahrávání očních pohybů.

Tato část experimentu byla z analýzy vyloučena, protože obrázky se zdály příliš návodné, na což mě upozornilo několik respondentů. V jednom ze tří případů obraz naváděl na volbu osoby v červeném, v druhém případě zase na osobu oblečenou v béžové barvě. Jelikož v tomto případě nebyly ošetřeny vnější proměnné, mohly by výsledky souviset více s jinými faktory než se samotným podnětem červené barvy. 9

38

Prezentace ve třetí části experimentu obsahovala fotografie totožných žen jako v první části, ovšem za využití metody sématického diferenciálu. Pokusné osoby byly instruovány ohodnotit u každé ženy domnělou míru vlastností vycházejících z teoreticky potvrzených významů barev opět na škále od 1 do 7. Bylo zvoleno sedm základních charakteristik: aktivní, impulzivní, vášnivá, sebevědomá, extravagantní, prudká a věrná. Prvních šest vlastností je typických pro barvu červenou. Charakteristika „věrná“ se využívá spíše ve spojitosti s modrou barvou, ovšem jejím protipólem je opět barva červená. Po skončení testové situace byli respondeti dotázáni, jaký měl výzkum podle jejich názoru záměr. Při odhadnutí vlivu barvy na atraktivitu byla data jednoho z nich smazána, aby nedošlo ke zkreslení výsledků. Kontrolní skupina dostala stejné zadání, pouze u podnětů v první a třetí části experimentu jí byly prezentovány fotografie s prohozenými červenými a modrými barvami oblečení. To mělo za úkol zajistit možnost porovnat výsledky mezi sebou navzájem. Ukázku podnětu v obou barvách lze vidět na obr. 8. Obr. 8 Ukázka prezentovaného materiálu v červené a kontrolní modré barvě

39

5.8.

Oblasti zájmu

Pro otestování všech hypotéz experimentu týkajících se eye trackerových dat nebylo vždy důležité zkoumání celé fotografie, ale pouze analýza očních pohybů ulpívajících na jeho částech. Ty byly v programu OGAMA označeny jako tzv. oblasti zájmu. Na obrázcích, kde byly ženy prezentovány na bílém pozadí, byly důležité záznamy ze sledování barvového podnětu – tedy červeného či modrého oděvu ženy (Target1). Fotografiím, které měly v pozadí rušivé vlivy, byla označena jako oblast zájmu celá oblast vyjma postavy ženy (Target4) – viz obr 9. V sekci hodnocení byly označené zvlášť všechny hodnoty škály (Target 1-7) – viz obr. 10, ze kterých byla získávána data o vnímané míře atraktivity ženy. Obr. 9. Označené oblasti zájmu na podnětovém materiálu

Obr. 10. Oblasti zájmu na slidech určených k hodnocení.

40

Na každém obrázku byly oblasti zájmu zvoleny podle stejného klíče, aby bylo možné zpracovávat data ke zvoleným oblastem zájmu současně. To zajišťuje možnost testování hypotéz týkajících se pouze barevného stimulu, poutání pozornosti k rušivému pozadí a podobně – viz kapitola 6.0. Výsledky.

5.9.

Volba zkoumaných vlastností objektů

Při výběru základních charakteristik k hodnocení jsem vycházela z významu barev popisovaných ve vědeckých publikacích (podrobněji v podkapitole 4.2. Význam barev). Základními stavebními kameny pro mne byly výzkumy dokazující vliv červené barvy na atraktivitu – tedy její sexuální či romantický kontext (Elliot & Niesta, 2008; Roberts et. al., 2010; Guéguen, 2012a; Meier et. al., 2012; Pazda et. al., 2012; Schwarz & Singer, 2013). Dalším důležitým tvrzením bylo, že červená barva je spjata s dominancí, sílou, agresí (Drummond, 1997; Fetterman et. al., 2011, Wiedemann et. al., 2015) a aktivací organismu (Goldstein, 1942). Kromě těchto studií jsem prozkoumala i internetové stránky, na kterých se rozebírala problematika významu barev. Tyto webové stránky nebyly ozdrojované, ale nabízely širší pohled na vnímání barev veřejností. Mnoho charakteristik

se

přitom

shodovalo.

Nejčastěji

zmiňované

byly

tyto

charakteristiky: agresivita, jistota, intimita, smělost, aktivita, smyslnost, potřeba pozornosti, impulzivita, extravagance, síla, sebevědomost. Po základním průzkumu jsem vybrala sedm hlavních charakteristik, které se měly shodovat s výzkumnými poznatky i s „názorem veřejnosti“. Jednalo se o tyto vlastnosti: aktivní, impulzivní, vášnivá, sebevědomá, extravagantní, prudká a věrná. U prvních šesti položek jsem předpokládala pozitivní vliv na hodnocení fotografií s červenou barvou (u některých vlastností u obou pohlaví, jinde pouze u mužů). Při hodnocení věrnosti měly ženy v červené barvě získávat nižší hodnocení. „Věrnost“ je zde užita jako protipól prostopášnosti pojící se se sexuální apetencí.

41

6. VÝSLEDKY 6.1.

Analýza dat

Data nahrávaná pomocí eye trackeru (jako je výpočet fixací či hodnocení objektu) byla exportována z programu OGAMA do IBM SPSS Statistics 21, ve kterém probíhala jejich analýza. Data z třetí části jsem exportovala z programu Microsoft Excell 2010, kde byla zaznamenávána. Výsledky jsem dále zpracovávala taktéž v programu IBM SPSS Statistics 21. Po deskriptivní statistice výzkumného souboru jsem postupně testovala výzkumné hypotézy. Protože je mým hlavním cílem zjistit vliv barvového podnětu na muže a ženy, zkoumala jsem vždy daný efekt zvlášť pro ženské a zvlášť pro mužské pohlaví. Využívala jsem neparametrické T-testy pro závislé výběry (Wilcoxon Signed Rank Test).

6.2.

Míra ztráty dat

Při výpočtu míry ztráty dat u jednotlivých subjektů jsem zjistila, že data jedné respondentky z experimentální skupiny jsou porušená. Podle programu OGAMA se jednalo o stoprocentní ztrátu dat. Proto jsem její eye trackerová data vymazala. Ponechala jsem si ovšem data pro analýzu sémantického diferenciálu. Hypotézy H1-H9 byly po odmazání daného subjektu testovány na výzkumném souboru 35 respondentů. Hypotézy H10-H11f mohly být testovány na základě celého souboru (N = 36).

6.3.

Červená barva v kontextu fixací

V této části analyzuji data pro celou sadu podnětových materiálů v modré i v červené barvě. Vyhodnotila jsem základní údaje týkající se fixací na oblast zájmu červené barvy v porovnání s modrou u obou pohlaví. 6.3.1. Celkový počet fixací Hypotéza H1 předpokládá, že celkový počet fixací na podnět červené barvy bude u obou pohlaví vyšší než u téže obrázků s barvou změněnou na modré odstíny. Pro každou skupinu zvlášť byl využit Wilcoxonův test pro závislé

42

výběry. U mužů byla hypotéza potvrzena na hladině významnosti 5% (p<0,05). Na rozdíl od toho u žen nebyl nalezen signifikantní vztah červené barvy v porovnání s kontrolní modrou k celkovému počtu fixací. Překvapující se zdá vysoký rozdíl v hodnotě přibližné statistické významnosti (muži Sig. = 0,041, ženy Sig. 0,786). Srovnání průměrné hodnoty celkového počtu fixací na červenou a kontrolní modrou barvu u mužů a žen je graficky znázorněno v grafu 1. Graf 1. Srovnání průměrné hodnoty celkového počtu fixací na barvové podněty u obou pohlaví. 100% 80%

41%

50%

60%

Blue

40%

Red

59%

50%

20% 0% Male

Female

6.3.2. Celková délka fixací Hypotéza H2 očekává delší celkovou délku fixací na červenou oblast v porovnání s modrou u mužů i u žen. Neparametrický test pro závislé výběry (Wilcoxonův test) opět potvrdil pouze polovinu hypotézy. Výstupem je potvrzení hypotézy pro část mužských probandů, ovšem pro ženskou nikoliv. V mužské populaci byla prokázána signifikantně delší doba fixací na červený podnět oproti podnětu modrému s p-hodnotou p<0,05. U ženského vzorku byla hypotéza vyvrácena. Dle výsledků testu nebyl u této skupiny potvrzen statisticky významný vztah mezi celkovou délkou fixace a barvou podnětu. Při analýze výsledků se opět objevil vysoký rozdíl ve statistické významnosti hypotézy mezi pohlavími (muži Sig. = 0,023, ženy Sig. = 0,600). Rozdílnosti v průměrných délkách fixací můžeme vidět v grafu 2.

43

Graf 2. Srovnání průměrné celkové délky fixací na barvové podněty u obou pohlaví. 100%

80%

35%

51%

60% 40%

Blue Red

65%

49%

20% 0% Male

Female

6.3.3. Medián délky trvání fixací Předpoklad hypotézy H3, že medián délky trvání fixací na červený podnět bude u obou pohlaví dosahovat vyšších hodnot než při sledování modré barvy, nebyl na základě výsledků experimentu potvrzen. Dle dat získaných pomocí Wilcoxonova testu není možno usuzovat na statisticky významný vztah mezi délkou trvání fixace v rozdílnosti na barvovém stimulu. Hypotéza nemohla být potvrzena pro mužské ani pro ženské pohlaví. Přesto se zde našly zajímavé rozdíly v signifikanci (muži Sig. = 0,263, ženy Sig. 0,655), které poukazují na to, že hypotéza by mohla platit spíše pro muže než pro ženy. Přestože moje studie vztah nepotvrzuje, další zkoumání (případně více respondentů) by mohlo problém osvětlit. 6.3.4. Doba do první fixace Stejně jako u předchozí hypotézy byla vyvrácena domněnka H4, že doba do první fixace na oblast červené barvy dosahuje nižších hodnot než u kontrolní barvy. Jinak řečeno, že respondentův pohled přiláká červená barva rychleji než modrá. Po použití neparametrického testu pro závislé výběry nebyl zjištěn mezi těmito hodnotami zjištěn statisticky významný vztah u ženského ani u mužského pohlaví. Opět se projevuje rozdílnost v hladině signifikance mezi pohlavími, ovšem již ne s tak vělkým rozdílem (muži Sig. = 0,515, ženy Sig. = 0,686).

44

6.4.

Podněty s rušivými elementy

Po prozkoumání všech podnětových materiálů modré a červené barvy jsem se rozhodla zaměřit pouze na fotografie s pozadím, které mělo za úkol odvádět respondentovu pozornost od ženy, kterou měl hodnotit. Přestože bylo v rámci hypotéz H1 a H2 prokázáno, že oproti modré barvě přitahuje červená barva u mužů větší počet fixací při prohlížení fotografie a že celková délka fixací na červený podnět je u stejné skupiny vyšší než na modrý stimul, zbylé hypotézy nemohly být potvrzeny. U žen nebylo možno potvrdit žádnou z předchozích hypotéz. Proto jsem prozkoumala samostatně pro obě skupiny data z podnětového materiálu obsahujícího distraktory. Mým původním předpokladem bylo, že u žen i u mužů bude červený stimul více salientní než stimul modrý. Z toho důvodu by se měly lišit podle barvových stimulů oční pohyby směřující k pozadí fotografie. 6.4.1. Celkový počet fixací na pozadí Hypotéza H5 vychází z domněnky, že celkový počet fixací na oblast distraktoru (tedy pozadí) bude u obou pohlaví vyšší při sledování podnětů s modrým stimulem. Na základě Wilcoxonova testu byla hypotéza potvrzena pro ženské respondentky na hladině významnosti 5% (p<0,05, Sig. = 0,036). Pro mužský vzorek potvrzena nebyla, ovšem výsledky se již blížily k hladině statistické významnosti (Sig. = 0,072). Pro srovnání přikládám graf (viz graf 3.) průměrných počtů fixací na pozadí u obou pohlaví při rozlišení barevného stimulu.

45

Graf 3. Srovnání průměrné celkové délky fixací na pozadí u obou pohlaví na základě barvové rozdílnosti podnětového materiálu. 100%

80% 61%

65%

60%

Blue

40% 20%

Red 39%

35%

Male

Female

0%

6.4.2. Celková délka fixací na pozadí Hypotéza H6 očekává, že celková délka fixací na scénu na pozadí bude u obou pohlaví delší při sledování fotografií s modrým podnětovým materiálem oproti červenému. Pro obě pohlaví byla hypotéza po využití neparametrického testu pro závislé výběry zamítnuta. Z těchto dat vyplývá, že neexistuje přímý statisticky významný vztah mezi celkovou délkou fixací na distraktor v souvislosti s červeným či modrým barvovým stimulem. 6.4.3. Medián délky trvání fixací na pozadí Hypotéza H7 předpokládá, že medián délky trvání fixací na pozadí za objektem bude pro muže i ženy vyšší při sledování fotografií s modrým stimulem. Zvolila jsem opět Wilcoxonův neparametrický test. Výsledné hodnoty nedosáhly statistické významnosti a hypotéza musela být zamítnuta. Znova se objevil výrazný rozdíl mezi hodnotou signifikance u mužů a u žen (muži Sig = 0,363; ženy Sig. = 0,929). Poukazuje na to, že hypotéza – byť neprokázaná – je relevantní spíše pro mužskou populaci než pro tu ženskou. 6.4.4. Doba do první fixace na pozadí Při porovnávání hypotézy H8 – očekávající u obou pohlaví kratší čas do první fixace na pozadí při modrém podnětovém materiálu – jsem pomocí Wilcoxonova testu zjistila, že vztah mezi nimi není statisticky významný pro ženskou

46

ani mužskou populaci. Hypotéza nemohla být potvrzena. Je možné, že nějaký rozdíl mezi muži a ženami v tomto ohledu je. Stejně jako při testování jiných hypotéz se se tyto dvě kategorie liší v rámci hladiny signifikance (muži Sig. = 0,463; ženy Sig. = 0,248). Dělat ovšem závěry z těchto dat by byla pouhá spekulace.

6.5.

Podobnosti v trajektoriích pohledů

Podobnosti mezi jednotlivými nahrávkami pohledů účastníků jsem vyhledala pomocí aplikace ScanPath vyvyinuté na Palackého univerzitě v Olomouci. Aplikace je navržena pro práci s daty exportovanými ze softwaru OGAMA. Propočítává podobnosti podle pravidelné mřížky či zvolených oblastí zájmu. Ke kalkulaci jsem použila Levenshteinův algoritmus, který měří počet potřebných změn k přeměně jedné sekvence do druhé. Výsledný graf porovnává trajektorie očních pohybů respondentů na jednom obrázku. Rozlišuje také navolené kategorie. Parametry je možné zvolit si ručně, ovšem aplikace je schopná i vlastního nastavení. Parametr p dosahuje hodnot v intervalu <0,1> a reprezentuje stupeň

similarity.

Čím

vyšší

má

p

hodnotu,

tím

větší

podobnost

se mezi jednotlivými sekvencemi vyskytuje. V případě mnou zvolených obrázků se p pohybovalo v rozmezí 0,50-0,72. Procento „edges“ vybírá hodnoty z intervalu <0,100>. Dle webových stránek, na kterých se aplikace vyskytuje, je již 5% hodnota dobrým ukazatelem podobností trajektorií.10 Hypotéza H9 předpokládá podobnosti trajektorií pohledu zvlášť u skupiny mužských a ženských respondentů na základě barvy. Graficky jsou respondenti znázorněni jednotlivými body (muži – tmavá, ženy – světlá barva). V případě podobnosti trajektorie jsou body (respondenti) propojeny úsečkou. V programu je možné zkoumat pouze sled pohledů na jednom podnětovém materiálu. Proto jsem zvolila pro srovnání čtyři fotografie na bílém pozadí a dvě fotografie se scénou na pozadí. Program jsem použila na červené i modré zhotovení podnětů. Z grafů vyplývá, že většina respondentů měla individuální způsob zpracovávání vizuální informace. Přestože byla nalezena určitá propojení, často se spojovala 10

Zdroj aplikace: eyetracking.upol.cz/scangraph

47

mezi oběma kategoriemi navzájem, a to jak v případě červených, tak v případě modrých

podnětů.

Podobných

výsledků

bylo

dosaženo

u

fotografií

bez i s pozadím majícím upoutat pozornost probanda (viz tab. 22 a tab. 3.) Z těchto důvodů nelze na základě výsledků potvrdit hypotézu, že muži či ženy sledují obraz ženské siluety vlastním specifickým způsobem. Tab. 2 Podobnosti trajektorie očních pohybů na vybraných obrázcích

Red #7

Red #10

Red #21

Red #23

p=0,62

p=0,67

p=0,63

p=0,63

4,2% edges

1,7% edges

3,3% edges

4,4% edges

Blue #7

Blue #10

Blue #21

Blue #23

p=0,67

p=0,60

p=0,67

p=0,72

1,0% edges

4,2% edges

4,4% edges

4,4% edges

48

Tab. 3. Podobnosti trajektorie očních pohybů na vybraných obrázcích obsahujících distraktory

6.6.

Red-Background #1

Red-Background #14

p=0,63

p=0,58

4,4% edges

3,3% edges

Blue-Background #1

Blue-Background #14

p=0,63

p=0,50

4,4% edges

2,2% edges

Vizuální znázornění eye trackerových výsledků

Nejčastějším

způsobem

zpracovávání

eye

trackerových

dat

jsou

pravděpodobně tzv. heat mapy. Přehledně graficky znázorňují, kam byly zaměřeny pohledy pozorovatelů. Pro ukázku jsem náhodně vybrala jednu fotografii z podnětových materiálů a vytvořila heat mapy zvlášť pro obě pohlaví i pro obě barvy (viz tab. 4.). Můžeme si povšimnout, že v tomto případě se respondenti většinově zaměřovali na obličej pozorované osoby, kratší čas potom věnovali hrudníku a případně dalším partiím. Při expozici ženy v červeném oděvu jsou patrné rozdíly v zaměření pozornosti mužů a žen. Oproti ženám se muži více soustředili na hrudník a okrajově i na oblast pánve. Tento výsledek

49

sám o sobě není překvapující. Pokud ale ten samý snímek srovnáme s modrým podnětovým materiálem, zjistíme, že se výrazně liší. Muži sledující ženu v modrém se na tyto části dívají méně. To je ve shodě s výsledky prezentovanými v podkapitole 6.3. Červená barva v kontextu fixací. Tab. 4. Ukázka srovnání pohledů mužů a žen v závislosti na barvě (snímek č. 23) Muži

Ženy

50

6.7.

Hodnocení celkové atraktivity žen

V následující části popisuji analýzu výsledků celkové vnímané atraktivity žen opět v závislosti na barvě, kterou má hodnocená osoba oblečenou. Hypotéza H10 předpokládá, že se bude vyskytovat rozdíl mezi průměrným hodnocením mužů a žen. Po použití Wilcoxonova testu nebylo možné hypotézu potvrdit. Z hlediska statistické významnosti byl opět detekován rozdíl mezi mužskou a ženskou populací (muži Sig. = 0,153, ženy Sig. 0,726). Přestože u obou z nich byla hypotéza zamítnuta, tato rozlišnost otevírá dveře novému zkoumání, které by mohlo vztah potvrdit. U mužské populace dosáhly ženy s červeným oblečením průměrné hodnoty 4,58; ženy v modrém 4,37. Ženy hodnotily nepatrně nižšími známkami – pro fotografie s červenými stimuly dosáhla průměrná hodnota 4,22, u modrých stimulů 4,31 (viz graf 4.). Graf 4. Průměrné hodnocení celkové atraktivity žen v závislosti na pohlaví a barvě oblečení pozorované osoby. 7 6 5

4.58

4.37

4.22

4.31 Red

4

Blue

3 2 1 Muži

6.8.

Ženy

Hodnocení vlastností na základě barvy

6.8.1. Hodnocení „aktivnosti“ Pro každou hodnocenou vlastnost byla vytvořena vlastní hypotéza. Hypotéza H11a očekává statisticky významný rozdíl v hodnocení položky „aktivní“ na základě barvy u obou pohlaví. Dle jejího znění by měla položka dosahovat vyšších skórů u podnětového materiálu s červenou barvou. Wolcoxonův test – který byl dále využívaný k testování všech dalších hypotéz – nepotvrdil souvislost

51

této vlastnosti s barvovým podnětem, ale poukázal na rozdíl v hladinách statistické významnosti (muži Sig. = 0,439, ženy Sig. = 0,974), což opět ponouká k navazujícímu výzkumu. Dle mužů byla průměrná domnělá hodnota aktivity žen s červeným oblečením 4,63. V případě modré barvy byla průměrná hodnota 4,76. Přestože je rozdíl nepatrný, výsledek je v rozporu s předpokladem hypotézy – modrá barva byla hodnocena jako mírně aktivnější než barva červená. U žen byly průměrné hodnoty přibližně stejné pro obě dvě barvy (červená 4,59, modrá 4,56).

6.8.2. Hodnocení „impulzivnosti“ Hypotéza H11b se zabývala vlastností „impulzivní“. Předpokládala vyšší hodnocení žen v červeném kusu oděvu u obou pohlaví. Na základě výsledků analýzy nebylo možné prokázat vliv barvy na hodnocení položky. U mužů byla ovšem statistická významnost na pomezí pětiprocentní hladiny významnosti (Sig. 0,072). Rozdíl mezi průměrným hodnocením mužů v závislosti na barvě čítal přibližně tři desetiny (červená 3,53, modrá 3,21). U žen byly výsledky méně statisticky významné (Sig = 0,404; průměry: červená 3,65, modrá 3,44). 6.8.3. Hodnocení „vášnivosti“ Při zkoumání vnímání „vášnivosti“ na základě barvy vycházela hypotéza H11c z předpokladu, že muži budou ovlivněni barvou oděvu a budou ženy v červené hodnotit jako více vášnivé. U žen by se dle hypotézy neměl tento efekt projevit. Wilcoxonův test neprokázal u mužů vliv barvy na hodnocení a tato část hypotézy musela být zamítnuta. Dle očekávání není tento vliv statisticky významný ani pro ženskou populaci. Zajímavé ovšem je, že hodnoty signifikance se lišily v opačném směru, než bylo předpokládáno (muži Sig = 0,527, ženy Sig = 0,218). U žen – přestože pouze o nepatrná čísla – se projevil větší rozdíl mezi vnímanou vášnivostí ženy v červeném a modrém oblečení než u mužů. Překvapivou informací je také, že muži hodnotili mírně vášnivěji ženy v modrých barvách (průměrné hodnoty mužů: červená, 4,16, modrá 4,29; průměrné hodnoty žen: červená 4,24, modrá 3,97).

52

6.8.4. Hodnocení „sebevědomosti“ Hypotéza H11d očekávala efekt červené barvy na hodnocení vlastnosti „sebevědomá“ u obou pohlaví. Opět nebyl analýzou zjištěn statisticky významný vztah mezi těmito proměnnými. Nebylo prokázáno, že by kus oblečení měl vliv na domnělou míru sebevědomí pozorovaného subjektu. Mezi statistickou významností byl zaznamenán rozdíl (muži Sig. = 0,750; ženy Sig. = 0,419). O něco významnější by měl být vztah pro hodnocení žen. Jedná se ale pouze o moji domněnku. Na základě statistických dat musela být hypotéza zamítnuta. Průměrné hodnocení mužů je přibližně stejné pro obě barvy (červená 4,58; modrá 4,58). Ženy hodnotily ženy v červené barvě průměrně jako nepatrně sebevědomější než ty v modré barvě (červená 4,76, modrá 4,53). 6.8.5. Hodnocení „extravagantnosti“ Další zkoumanou vlastností byla „extravagance“. Předpokladem hypotézy H11d bylo, že ženy v červeném oblečení budou hodnoceny jako obecně extravagantnější než ty v modrém, a to muži i ženami. Přestože byla hypotéza pomocí naparametrického testu pro závislé výběry vyvrácena pro obě pohlaví, hned po položce „impulzivní“ u mužského souboru (Sig. = 0,072) se nejvíce blíží hladině statistické významnosti, a to u mužů (Sig. 0,178) i u žen (0,113). Tyto hodnoty jsou však již příliš vysoké na potvrzení hypotézy. Muži i ženy hodnotili průměrně impulzivitu ženy jako vyšší u podnětů s červenými barvami v kontrastu s kontrolní barvou (průměrné hodnocení mužů: červená 3,16, modrá 2,76; průměrné hodnocení žen: čevená 3,15, modrá 2,74). 6.8.6. Hodnocení „prudkosti“ Hodnocení vlastnosti „prudká“ by mělo být podle hypotézy H11e u obou pohlaví vyšší v závislosti na červené barvě. Wicoxonův test hypotézu zamítl pro obě

pohlaví.

Dle

výsledků

neexistuje

statisticky

významný

vztah

mezi barvovým podnětem a odhadem ženské prudkosti. Signifikance je u analýzy ženské populace a mužské populace rozlišná (muži Sig = 0,902, ženy Sig. = 0,296). Lze spekulovat nad tím, že se těsnější vztah mezi položkami objevuje u ženského hodnocení, ovšem prokázáno to není. Na muže červená barva

53

v souvislosti s hodnocením prudkosti ženy neměla dopad, což ukazují i výsledné průměry (červená 2,79, modrá 2,82). Pruměrné hodnocení žen bylo jemně vyšší u červených podnětů (červená 3,21, modrá 3,00). 6.8.7. Hodnocení „věrnosti“ Otázkou vlivu barvového podnětu na „věrnost“ se zabývá hypotéza H11f, která očekává nižší hodnocení u podnětového materiálu s červenou barvou u mužů. U žen by se tento efekt objevit neměl. Výsledky analýzy zamítly vliv na mužskou populaci. U žen v souladu s očekáváním neměla barva statisticky významný vliv na hodnocení věrnosti. V rozporu se základní myšlenkou hypotézy jsou rozdílné hladiny signifikance u žen (Sig. = 0,169) a mužů (0,695). Vztah se zdá být – podobně jako u předchozí položky – u žen více vlivný než u mužů. Povšimnout si toho můžeme v průměrech hodnocení položky, kde ženy hodnotily ženy v červeném oděvu průměrně 5,12 a v modrém oděvu 5,35. Mužské hodnocení bylo podobné, ovšem s menším rozdílem (průměr: červená 5,18, modrá 5,24). Pro všechny položky jsem vytvořila grafy znázorňující rozdíly v průměrných hodnotách u obou pohlaví (viz graf 5., graf 6.). Hodnocení se od sebe výrazným způsobem neliší na základě barev u mužské ani u ženské populace. Nepatrně nižších skórů dosahují ženy v modré barvě vyjma položky „aktivní“ v mužském hodnocení a „věrná“ u obou pohlaví.

54

Graf 5. Muži: Hodnocení domnělé míry vlastností ženy v závislosti na barvě podnětu. 7 6 5 4

3

Red

2

Blue

1 0

Graf 6. Ženy: Hodnocení domnělé míry vlastností ženy v závislosti na barvě podnětu. 7 6

5 4 3

Red

2

Blue

1 0

Přestože se nepotvrdil žádný statisticky významný vztah mezi barvovým stimulem a hodnocením domnělých vlastností, lze sledovat jisté rozdíly v hladině statistické významnosti. K jejich shrnutí jsem vytvořila tabulku, která může vést

55

k zamyšlení, jakými směry by se mohl ubírat případný navazující výzkum (viz tab. 5.). Zahrnula jsem do ní i položku celkové atraktivity rozebíranou v předchozí podkapitole 6.7. Hodnocení celkové atraktivity žen. Když tyto výsledky shrneme, zjistíme, že těsnější vliv barvy na hodnocení má u mužů oproti ženám položka „celková atraktivita“, „aktivnost“ a „impulzivita“. U žen se na rozdíl od mužů jeví v závislosti na barvě jako statisticky významnější položky „vášnivost“, „sebevědomost“, „prudkost“ a „věrnost“. Pouze u položky „extravagantnost“ jsem nezaznamenala výrazné rozdíly mezi hladinami signifikace opačných pohlaví. Tab. 5. Srovnání statistické významnosti na základě Wilcoxonova testu: vliv barvy na hodnotící položky u mužů a žen. Sig. (muži)

Sig. (ženy)

Celková atraktivita

0,153

0,726

Aktivnost

0,439

0,974

Impulzivita

0,072

0,404

Vášnivost

0,527

0,218

Sebevědomost

0,750

0,419

Extravagantnost

0,178

0,113

Prudkost

0,902

0,296

Věrnost

0,695

0,169

6.9.

Limity výzkumu

Hlavní limitou výzkumu se zdá být nízký počet respondentů. Přestože výzkumný soubor 36 respondentů se jevil pro sběr eye trackerových dat jako dostačující, ukázalo se, že by bylo třeba sejmout data většího vzorku lidí, a to nejen v části s nahráváním očních pohybů, ale především v části hodnotících škál. Zatímco při analýze eye trackerových dat byly některé hypotézy částečně potvrzeny (alespoň pro jedno pohlaví), analýza hodnotících škál nepotvrdila žádnou z hypotéz. Byly zde viditelné pouze rozdílnosti v hladině signifikance

56

odkrývající určité tendence v hodnocení, ovšem nikoliv v hodnotách statisticky významných. V případném navazujícím experimentu by bylo dobré zajistit více respondentů alespoň na část obsahující hodnotící škály, a to například formou dotazníkových šetření rozesílaných přes internet. Další limitou bylo nastavení přístroje EyeTribe pouze na 30Hz, které přístroj používá defaultně. Je možné změnit parametry na 60Hz, a tím získat více materiálu ke zkoumání. Experiment tedy pracuje pouze s daty získanými na základě defaultního nastavení technologie, což mohlo ubrat na kvalitě šetření. Přesto byly některé hypotézy testované na základě eye trackerových potvrzeny na p-hodnotě p<0,05. Patrně největším nedostatkem experimentu byly špatně zvolené obrázky pro porovnávání atraktivity mezi třemi ženami. Bohužel jsem zvolila špatný podnětový materiál, který naváděl respondenty k volbě určité ženy na úkor zbylých dvou. Na tento problém mě upozornili někteří z účastníků již v průběhu experimentu. Z toho důvodu byla uvedená část experimentu odstraněna. Jelikož nebylo zamezeno důležitým intervenujícím proměnným, nebyla data použitelná pro výzkum. Výsledný efekt by nemusel poukazovat na vliv červené barvy, ale na jiné charakteristiky. Štěstím zůstává, že porovnávání fixací u obrázků s distraktory mohlo být změřeno pomocí podnětového materiálu s vyskytující se scénou na pozadí. Další možnou limitou by mohl být nízký počet podnětových materiálů (tedy pro každou skupinu 6+2 11 obrázky v červené, 6+2 v modré barvě). Je možné, že s větším

podnětovým

materiálem

by

se

dalo

dosáhnout

statisticky

významnějších výsledků. Byla by to ovšem větší zátěž pro respondenty. Můj experiment trval přibližně třicet minut, přičemž někteří respondenti (především ti, kterým trvalo vyplňování hodnotících položek déle než ostatním) si již stěžovali na jeho dlouhé trvání. Při navýšení počtu podnětového materiálu by musel narůst i počet obrázků, které mají zamezit odhalení cílů experimentu (zde jich bylo 8).

11

Tzn. šest fotografií na bílém pozadí a dvě na pozadí s distraktorem.

57

Tím by se celkový čas trvání experimentu významně prodloužil. Případný počet nově dodaných fotografií by byl na zvážení. Jako možné řešení se opět jeví experiment rozdělit a pro část s nahráváním očních pohybu provést na menším počtu podnětových materiálů než část s hodnotícími škálami. Další možností, jak zabránit přílišnému zatěžování respondenta (a tím i jeho ochoty upřímně odpovídat a otázky pouze neodbýt), by bylo rozšířit oba dva moduly o větší počet položek a experiment rozdělit. Tedy sehat rozdílné respondenty pro obě části experimentu.

58

7. DISKUZE A ZÁVĚR Prováděný výzkum vycházel z mnoha experimentů na dané téma, které jsou popsané v předešlých kapitolách. Můj experiment se zajímal o rozdíly hodnocení atraktivity mezi pohlavími na základě oblečení rozdílných barev (červená – modrá). Zda červená barva přitáhne více vizuální pozornosti, jsem zjišťovala pomocí eye trackerového snímání dat. Dále jsem pomocí posuzovacích škál zjišťovala rozdíly v hodnocení domnělých vlastností u mužů i žen v závislosti na červené barvě. Analýza eye trackerových dat pomocí neparametrických T-testů potvrdila, že počet fixací na červenou oblast je u mužů vyšší. Prokázala také, že na podnět červené barvy mají delší celkovou délku trvání fixací. U ženské populace byl potvrzený vyšší počet fixací na pozadí se scénou přo sledování prezentaci žen v modrém oblečení. To vše na hladině významnosti 5% (p<0,05). Ostatní hypotézy nebyly v sekci eye trackingových dat prokázány. To, že se většina hypotéz týkajících se eye trackerových dat obrázků s rušivým pozadím neprokázalo, mohlo být zapříčiněno – dle mého názoru – dvěma důvody. Prvním důvodem je malý počet respondentů či prezentovaných položek. Druhým odůvodněním může být i fakt, že pro člověka je nejvíce salientní právě postava jiné osoby. Primární fixace oka se tedy upínají nejen k barvě oblečení, ale na celou lidskou postavu a především lidský obličej, jak bylo dokázáno vědeckými výzkumy Crefa et. al. (2008) nebo Hewiga et. al. (2008). Možná, že kdyby se jednalo o jiný podnětový materiál, který se nezaměřuje na zkoumání osob, ale například scenérií samotných s přidanou barvovou proměnnou, byly by výsledky statisticky významnější. V rámci mého výzkumu měl ovšem eye tracker pouze podpořit tezi, že červená barva přitáhne více pozornosti respondenta a ovlivní jeho hodnocení vnímané atraktivity či jiné charakteristiky osoby. V podkapitole 6.8. Hodnocení vlastností na základě barvy uvádím rozdílnost rozdílnosti v hladinách signifikance. Žádný ze vztahů se neprojevil jako

59

statisticky významný. Přesto ale – i když je nemůžeme potvrdit – jsou vidět rozdíly. Překvapivé je také to, které vlastnosti vyšly s mírně těsnějším vztahem mužům a naopak. Například se zdá, že ženy oproti mužům budou nepatrně vyššími skóry hodnotit prudkost pozorované osoby v červeném oblečení. Dle mého názoru to může být zapříčiněno tím, že žena může chápat jinou ženu jako ohrožení, zatímco muži mohou tento znak u žen spíše přehlížet. Je možné, že kdyby v rámci této vlastnosti hodnotili namísto žen muže, mohly by se výsledky výrazně lišit. Klíč, podle kterého jsou hladiny statistické významnosti rozděleny, mi zůstává záhadou. Otevírá však možnosti navazujícímu výzkumu. Z hlediska aplikovatelnosti výsledky experimentu nejsou příliš přesvědčivé a bylo by potřeba hypotézy podrobit detailnějšímu zkoumání buď pomocí nově vytvořeného experimentu či pomocí rozšíření stávajícího vzorku respondentů, případně i podnětového materiálu v rámci modifikace či rozdělení experimentu do dvou samostatných studií. Přesto si ale myslím, že výzkum poukazuje na zajímavé vzorce v rozdílnosti vnímání mužů a žen a jeho rozšíření má smysl. Dá se tedy chápat jako jistá předstudie pro možné další zkoumání.

60

8. LITERATURA 1. Abrams, R., Meyer, D. & Kornblum, S. (1989). Speed and Accuracy of Saccadic Eye Movements: Characteristics of Impulse Variability in the Oculomotor System. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 15(2), 529-543. 2. Aslam, M. M. (2006). Are You Selling the Right Colour? A CrossCultural Review of Colour as a Marketing Cue. Journal of Marketing Communications, 12(6), 15-30. 3. Aslin, R. N. & McMurray, B. (2004). Automated Corneal-Reflection Eye Tracking in Infancy: Methodological Development and Applications to Cognition. Infancy, 6(2), 155-163. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates. 4. Atkinson, R. L. (2003). Psychologie. (Vyd. 2.) Praha: Portál. 5. Axelsson, Ö. (2007). Towards a Psychology of Photography: Dimensions Underlying Aesthetic Appeal of Photographs. Perceptual and Motor Skills, 105, 411-434. 6. Becker, W. & Fuchs, A. (1969). Further Properties of the Human Saccadic System: Eye Movements and Correction Saccades With and Without Visual Fixation Points. Vision Res, 9, 1247-1258. Great Britain: Pergamon Press. 7. Bielert, C., Girolami, L. & Jowell, S. (1989). An Experimental Examination of the Color Component in Visually Mediated Sexual Arousal of the Male Chacma Baboon (Papio Ursinus). J Zoo Soc Lond, 2019, 569-579. 8. Boucart, M., Bubbico, G. … Pasquier, F. (2014). Animal Spotting in Alzheimer’s Disease: An Eye Tracking Study of Object Categorization. Journal of Alzheimer Disease, 39(1), 181-189. 9. Boyatzis, C. J. & Varghese, R. (1994). Children’s Emotional Associatrions with Colors. Journal of Genetic Psychology, 155, 77-85. 10. Brigdeman, B. (1992) Conscious Vs. Unconscious Processes: The Case of Vision. Theory & Psychology, 2, 73-88.

61

11. Buswell, G. T. (1935). How People Look at Pictures: A Study of the Psychology of Perception in Art. Chicago: The University of Chicago Press. 12. Byrne, M. D., Anderson, J. R., … Matessa, M. (1999). Eye Tracking the Visual Search of Click-Down Menus. Proceedings of CHI 99, 402-409. New York: ACM Press. 13. Card, S. K. (1984). Visual Search of Computer Command Menus. In Bohuma, H. & Bouwhuis, D. G. (Eds.) Attention and Performance X, Control of Languages Processes. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates. 14. Cerf, M., Harel, J., … Koch, Ch. (2008). Predicting Human Gaze Using Low-Level Saliency Combined With Face Detection. Advances in Neural Informational Processing Systems, 20, 1-7. 15. Cornsweet, T. N. & Crane, H. D. (1973). Accurate Two-Dimensional Eye Tracker Using First and Fourth Purkinje Images. Journal of the Optical Society of America. 63, 921-928. 16. Correia, P. & Pereira, F. (2000). Estimation of Video Object’s Relevance. EUSIPCO 2000. Finland: Tampere. 17. Dalmaijer, E. S. (2014). Is the Low-Cost EyeTribe Eye Tracker Any Good for Research? Using EyeTribe Trackers for Research. PeerJ PrePrints. 18. Deschner, T., Heistermann, M., … Boesch, C. (2004). Female Sexual Swelling Size, Timing of Ovulation and Male Behavior in Wild West African Chimpanzees. Horm Behav, 46, 204-215. 19. Dixson, A. F. (1983). Observations on the Behavioral Significance of „Sexual Skin“ in Female Primates. Ad Stud Behav, 13, 63-106. 20. Drelie Gelasca, E., Tomasic, D. & Ebrahimi, T. (2005). Which Colors Best Catch Your Eyes: A Subjective Study of Color Saliency. Lausanne: Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. 21. Drummond, P. D. (1997). Correlates of Facial Flushing and Pallor in Anger-Provoking Situations. Personality and Individual Differences, 23, 575-582.

62

22. Elliot, A. J. & Maier, M. A. (2007). Color and Psychological Functioning. Current Directions in Psychological Science, 16, 250-254. 23. Elliot, A. J., Maier, M. A., … Meinhardt, J. (2007). Color and Psychological Functioning: The Effect of Red on Performance Attainment. Journal of Experimental Psychology: General, 136, 154-168. 24. Elliot, A. J. & Maier, M. A. (2012). Color-In-Context Theory. In Zanna, M. P., Devine, P., … Plant, A. (Eds.), Advances in Exoerimental Social Psychology, 45, 61-125. Salt Lake City: Academic Press. 25. Elliot, A. J. & Maier, M. A. (2014). Effects of Percieving Color on Psychological Functioning in Humans. Annual Review of Psychology, 65, 95-120. 26. Elliot, A. J. & Niesta, D. (2008). Romantic Red: Red Enhances Men’s Attraction to Women. Journal of Personality and Social Psychology, 95(5), 1150-1164. Washington, DC: American Psychological Association. 27. Elliot, A. J., Niesta, D., … Maier, M. A. (2010). Red, Rank and Romance in Women Viewing Men. Journal of Experimental Psychology: General, 139(3), 399-417. 28. Falck-Ytter, T., Bölte, S. & Gredebäck, G. (2013). Eye Tracking in Early Autism Research. Journal of Neurodevelopmental Disorders, 5(1). 29. Ferjenčík, J. (2000). Úvod do metodologie psychologického výzkumu: Jak zkoumat lidskou duši. Praha: Portál. 30. Fetterman, D. K., Robinson, M. D., … Elliot, A. J. (2011). Anger as Seeing Red: Perceptual Sources of Evidence. Social Psychological and Personality Science, 2, 311-316. 31. Goldstein, K. (1942). Some Experimental Observations Concerning the Influence of Colors on the Functioning of the Organism. Occupational Therapy and Rehabilitation, 21, 147-151. 32. Guéguen, N. (2012a). Color and Women Hitchhikers‘ Attractiveness: Gentlemen Drivers Prefer Red. Color Research and Application, 37, 7678.

63

33. Guéguen, N. (2012b). Does Red Lipstick Really Attract Men? An Evaluation in a Bar. International Journal of Psychological Studies, 4, 202-209. 34. Guéguen, N. & Jacob, C. (2012). Lipstick and Tipping Behavior: When Red Lipstick Enhance Waitresses Tips. International Journal of Hospital Management, 31, 1333-1335. 35. Guéguen, N. & Jacob, C. (2013). Color and Cyber-Attractiveness: Red Enhances Men’s Attraction to Women’s Internet Personal Ads. Color Research and Application, 38, 309-312. 36. Guéguen, N. & Jacob, C. (2014). Clothing Color and Tipping: Gentlemen Patrons Give More Tips To Waitresses With Red Cloths. Journal of Hospitality and Tourism Research, 38, 275-280. 37. Hansen, D.W., Ji, Q. (2010). In the Eye of the Beholder: A Survey of Models for Eye and Gaze. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 3(3). IEEE. 38. Hemphill, M. (1996). A Note on Adult’s Color-Emotion Associations. The Journal of Genetic Psychology, 157(3), 275-180. 39. Hendrickson, J. J. (1989). Performance, Preference and Visual Scan Patterns on a Menu-Based Systém: Implications for Interface Design (pp. 217-222). Proceeding of the ACM CHI’89 Human Factors in Computing Systems Conference. New York: ACM Press. 40. Hewig, J., Trippe, R. H., … Miltner, H. R. (2008). Gender Differences for Specific Body Regions When Looking at Men and Women. Journal of Nonverbal Behavior (online), 32(2), 67-78. 41. Hoffman, J. E. (1998). Visual Attention and Eye Movements. In Pashler, H. E. (Ed.) Attention. London: University College London Press. 42. Holomqvist, K., Nystrom, M., … van Weijer, J. (2011). Eye Tracking: A Comprehensive Guide to Methods and Measures. Oxford: Oxford University Press. 43. Holšánová, J. (2006). Dynamics of Picture Viewing and Picture Description. In Liliana Albertazzi (Ed.) Visual Thought: The Depictive

64

Space of Perception, 235-256. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. 44. Höschl, C., Libiger, J., & Švestka, J. (2002), Psychiatrie. Praha: TIGIS. 45. Hutchinson, T. E., White, K. P., … Frey, L. A. (1989). Human-Computer Interaction Using Eye-Gaze Input. IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, 19, 1527-1534. IEEE. 46. Hyönä, J. & Olson, R. K. (1995). Eye Fixation Patterns Among Dyslexic and Normal Readers: Effects of Word Length and Word Fluency. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 21(6), 1430-1440. Washington, DC: American Psychological Association. 47. Chennamma, H. R. & Yuan, X. (2013). A Survey on Eye-Gaze Tracking Techniques. Indian Journal of Computer Science and Engineering, 4. Engg Journal Publications. 48. Itti, L., Koch, C. & Niebur, E. (1998). A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(11). 49. Jacob, R. J. K. & Karn, K. S. (2003). Commentary on Section 4. Eye Tracking in Human-Computer Interaction and Usability Research: Ready to Deliver the Promises. 50. Janiszewski, Ch. & Wyer Jr., R. S. (2014). Content and Process Priming: A review. Journal of Consumer Psychology, 21(1), 96-118. 51. Jensen, A. R. & Ruddell, R. B. (1994). Guy Thomas Buswell, Education: Berkeley. In Krogh, D. (Ed.), University of California: In Memoriam, 1994, 46-49. Oakland: University of California. 52. Just, M. & Carpenter, P. (1976). Eye Fixations and Cognitive Processes. Cognitive Psychology, 8, 441-480. 53. Lee, J., Choi, K. & Suk, H. (n.d.). Using Eye Tracking to Investigate Saliency of Color Attributes for Digital Interfaces with Icon Matrix Arrangements. 54. Liversedge, S. P., Gilchrist, I. D. & Everling, S. (2011). The Oxford Handbook of Eye Movements. New York: Oxford University Press.

65

55. Marcos, S., Burns, S. A., … Navarro, R. (1999). A New Approach to the Study of Ocular Chromatic Abberations. Vision Research, 39, 4309-4323. 56. Mehta, R. & Zhu, R. (2009). Blue or Red? Exploring the Rffect of Color on Cognitive Task Performances. In McGill, A. L. & Shavitt, S. (Eds.) Advances in Consumer Research, 36 (pp. 1045-1046). Duluth: Association for Consumer Research. 57. Meier, B. P., D’Agostino, P. R., … Wilkowski, B. M. (2012). Color in Context: Psychological Context Moderates the Influence of Red on Approach- and Avoidance-Motivated Behavior. 58. Miromoto, C. H. & Mimica, M. R. M. (2005). Eye Gaze Tracking Techniques for Interactive Applications. Computer Vision and Image Understanfing, 98(1), 2-24. 59. Molitor, R., Ko, P. Ch. & Ally, B. A. (2014). Eye Movements in Alzheimer’s Disease. Journal of Alzheimer’s Disease, 44(1). 60. Niesta-Kayser, D., Elliot, A. J. & Feltman, R. (2010). Red and Romantic Behavior in Men Viewing Women. European Journal of Social Psychology, 40, 901-908. 61. Osberger, W. (1999). Perceptual Vision Models for Picture Quality Assessment

and Compression

Applications.

Brisbane:

Queensland

University of Technology. 62. Osberger, W. & Rohaly, A. M. (2001). Automatic Detection of Regions of Interest in Complex Video Sequences. Proceeding of Human Vision and Electronic Imaging, 6, 361-372. 63. Pazda, A. D., Elliot, A. J. & Greitemeyer, T. (2012). Sexy Red: Perceived Sexual Receptivity Mediates the Red-Attraction Relation in Men Viewing Woman. Journal of Experimental Social Psychology, 48, 787-790. 64. Peterson, M. S., Kramer, A. F. & Irwin, D. E. (2004). Covert Shifts of Attention

Precede

Involuntary

Eye

Movement.

Perceptions

Psychophysics, 66(3), 398-405. 65. Plháková, A. (2003). Obecná psychologie. Praha: Academia.

66

&

66. Posner, M. I. (1980). Orienting of Attention. The Quarterly Journal of Expermantal Psychology, 32, 3-25. 67. Praško, J. & kol. (2011). Obecná psychiatrie. Olomouc: Univerzita Palackého. 68. Rayner, K. (1998). Eye Movement in Reading and Information Processing: 20 Years of Research. Psychological Bulletin, 123(3), 372422. Washington, DC: American Psychological Association. 69. Richardson, D. C. & Spivey, M. J. (2004). Eye-Tracking: Research Areas and Applications. In Wnek, G. E. & Bowlin, G. L. (Eds.), Encyclopedia of Biomedical Engineering. 70. Roberts, S. C., Owen, R. C. & Havlíček, J. (2010). Distinguishing Between Perceiver and Wearer Effects in Clothing Color-Associated Attributions. Evolutionary Psychology, 8, 350-364. 71. Setchell, J. M. & Wickings, E. J. (2005). Dominance, Status Signals and Coloration in Male Mandrills (Mandrillus sphinx). Ethology, 111, 25-50. 72. Schwarz, S. & Singer, M. (2013). Romantic Red Revisited: Red Enhances Men’s Attraction to Young, But Not Menopausal Women. Journal of Experimental Social Psychology, 48, 161-164. 73. Svoboda, M., Češková, E., & Kučerová, H. (2006). Psychopatologie a psychiatrie. Praha: Portál. 74. Synek, S. & Skorkovská, Š. (2004). Fyziologie oka a vidění. Praha: Grada Publishing a.s. 75. Taylor, S. E. & Thompson, S. C. (1982). Stalking the Ellusive „Vividness“ Effect. Psychological Review, 89(2), 155-181. Washington DC: American Psychological Association. 76. Underwood, G. & Foulsham, T. (2006). Visual Saliency and Semantic Incongruency Influence Eye Movements When Inspecting Pictures. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 77. Urbanová, M., Hofmann, J. & Alexa, P. (2006). Fyzika II. Praha: Vysoká škola chemicko-technologická v Praze.

67

78. Van Gompel, R. P. (2007). Eye Movements: A Window on Mind and Brain. Oxford: Elsevier. 79. Vivani, P. (1990). Eye Movements in Visual Search: Cognitive, Perceptual and Motor Control Aspects. In E. Koowler (Ed.), Reviews of Oculomotor Research: Vol. 4. Eye Movements and Their Role in Visual and Cognitive Processes, 353-393. Amsterdam: Elsevier. 80. Wade, N. J. & Tatler, B. W. (2005). The Moving Tablet of the Eye: The Origins of Modern Eye Movement Research. New York: Oxford University Press. 81. Wade, N. J. & Tatler, B. W. (2009). Did Javal measure eye movements during reading? Journal of Eye Movement Research, 2(5):5, 1-7. 82. Wade, N. J. (2010). Pioneers of Eye Movement Research. I-Perception, 1(2), 33-68. 83. Waitt, C., Gerald, M. S., … Krasielburd, E. (2006). Selective Attention Toward Female Secondary Sexual Characteristics. A J Primatol, 68, 738744. 84. Wen, F., Zuo, B., … Liu, K. (2014). Red Is Romantic, But Only for Feminine Females: Sexual Dimorphism Moderates Red Effect on Sexual Attraction. Evolutionary Psychology, 12(4). 85. Wiedemann, D., Burt, D. M., … Barton, R. A. (2015). Red Clothing Increases Percieved Dominance, Aggression and Anger. Biology Letters, 11. 86. Wright, R. D. & Ward, L. M. (2008). Orienting of Attention. New York: Oxford University Press. 87. Yarbus, A. (1967). Eye Movements and Vision. New York: Plenum Press.

68

8.1.

Odkazy na podnětový materiál

Všechny odkazy byly dostupné ke dni 28. února 2016. Odkazy na zkomané fotografie: 1. http://www.voonik.com/look/social/7790 2. http://bachaterahoo.com/order-online-unique-fashion-blue-top-atcheapest-price/ 3. http://modaprodamy.cz/index.php?main_page=index&cPath=2 4. https://www.lulus.com/products/better-believe-it-royal-blue-shiftdress/269378.html 5. http://www.voonik.com/latest/women-tops-tunics 6. http://www.shape.com/shop/french-connection-womens-aro-crepe-blouseelectric-blue-6-p0f8f483e119ae3691fec4bcf09c8ce75.html 7. http://longshirtsforwomen.com/product/champion-womens-jersey-longsleeve-tee-shirt/ 8. http://shop.embexponline.com/ladies/closeout-port-company-ladiesorganic-cotton-t-shirt-lpc50org.html 9. http://www.target.com/th/womens+crew+t+shirt 10. http://www.bodilove.com/products/tpcgn2n1014-long-sleeve-buttondown-cardigan 11. http://www.saintbernard.com/three-dot-light-weight-viscose-long-sleeveturtleneck-style-ld2t073.html 12. http://plussizedesi.com/p/calvin-klein-womens-plus-size-solid-zip-frontroll-sleeve-top/ 13. http://www.hercampus.com/school/emerson/how-become-kind-personwho-enjoys-exercising 14. http://www.goodfon.su/download/arley-elizabeth-devushka-4366/360x480 15. http://www.dailymail.co.uk/tvshowbiz/article-3390302/Made-Chelsea-sLucy-Watson-puts-leggy-display-cobalt-mini-dress-returns-Barbadosbreak-open-London-Boat-Show.html

69

16. http://annamora-dubai.com/anna-mora-brunella-dubai-inside-womenmoney-and-style/ Odkazy na fotografie rozlišných barev sloužící jako distraktory: 17. http://eyesparkles.com/sale/118-tank-top.html 18. http://dressesdotco.blogspot.cz/2012/09/green-tops-for-women.html 19. http://iamsupergorge.com/home/ashleys-ootd-greyneon/#sthash.cm7x2aCy.dpbs 20. https://www.tonic-clothing.com/products/normal/14448127991802.jpg 21. http://www.snapdeal.com/product/mishka-yellow-top/162989 22. https://www.perfectlybasics.nl/shop-the-look-asian-influences0000010002272429.aspx 23. http://beautifulshoes.org/how-to-choose-your-lipstick-based-on-yourdress-color/ 24. https://www.weddingtonway.com/all/bridesmaid-dresses/colors/green

70

9. PŘÍLOHA Příloha č. 1 Ukázka části hodnocení sémantického diferenciálu jednoho z respondentů. Na notebooku byla prezentována PowePointová prezentace stejného podnětového materiálu jako v části 1, ve která byla nahrávána eye trackerová data. Horní řádek značí číslo jednotlivých fotografií. Ke každé z nich respondent přiřazoval míru domnělých vlastností popsaných v levém sloupci. Hodnocení pokračovalo až po položku 24, ta zde není vidět – odstřila jsem poslední čtyři položky pro přehlednost. Pro názornost ovšem postačí pouze část tabulky.

71