Risultati

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richieste verbali, pronunciate dagli attori, sono state registrate usando un microfono a condensatore (RODE NT1) posizionato a 30 cm dagli attori e digitalizzato con un modulo convertitore A / D con alimentazione phantom (M-AUDIO M-TRACK). Dopo la registrazione, i file audio sono stati processati con il software COOL EDIT PRO al fine di ottenere la versione finale degli stimoli. Infine, tali stimoli sono stati somministrati ai partecipanti attraverso il software “E-Prime”.

Nella 2° e 3° run ai partecipanti venivano presentate quattro condizioni sperimentali, così suddivise:

1. Condizione 1 (Rude congruente): la perturbazione e l’azione osservata sono entrambe rudi;

2. Condizione 2 (Gentile congruente): la perturbazione e l’azione osservata sono entrambe gentili;

3. Condizione 3 (Rude incongruente): la perturbazione è rude e l’azione osservata è gentile;

4. Condizione 4 (Gentile incongruente): la perturbazione è gentile e l’azione osservata è rude.

Gli stimoli sono stati presentati per sette volte in ogni condizione.

Prima dell'esperimento, ai partecipanti veniva chiesto di eseguire una sessione di training per valutare il riconoscimento degli stimoli audio e video, e quindi familiarizzare con il task e le procedure sperimentali.

3.2.3 Risultati

60 stessa con cui veniva osservata l’azione presentata successivamente, abbiamo notato un andamento simile alla baseline sia per gli stimoli rudi che gentili. Per lo più si può osservare come la voce congruente, sia che sia rude, sia che sia gentile, abbia leggermente velocizzato i tempi di reazione dei partecipanti, ma non sempre in maniera significativa. Per la condizione di incongruenza, invece, in cui la forma vitale espressa dalla voce e quella espressa dall’azione erano diverse tra loro, sono emersi i risultati più significativi e promettenti. Infatti, si è notato come il sentire una voce gentile rallenti i tempi di reazione nel completamento di un’azione. Viceversa, il “dammi” pronunciato in tono rude determina una velocizzazione dei tempi di reazione nella predizione di un’azione che viene eseguita con una forma di vitalità più gentile. Nello specifico la media dei tempi di reazione per ciascun intervallo di azione osservato variava in maniera significativa sia per azioni rudi, che quindi si rallentavano, che per quelle gentili che al contrario si velocizzavano (Figura 3.8).Questi ultimi dati, in particolare, confermavano a livello comportamentale che la “perturbazione” indotta dall’ascolto di una voce espressa con una forma di vitalità opposta a quella che caratterizza l’azione osservata, modificava la percezione. È stata così confermata la nostra ipotesi, ossia la presenza di un’influenza “interna” mediata dalla voce che modifica la percezione del soggetto.

Alla luce di questi dati sono stati eseguite delle analisi più avanzate. È stato creato quindi un GLM (General Lineal Model) attraverso il programma “Statistica 10”, con lo scopo di andare a valutare la significatività dei risultati ottenuti. Nello specifico, sono stati creati due modelli lineari. Il primo è stato costruito confrontando i quattro livelli appartenenti alle azioni rudi (RD_200; RD_250; RD_300; RD_350) all’interno delle tre condizioni (VD, CON, INC). Tale modello è risultato significativo (p=0,02). Si è riscontrata, quindi, una significativa differenza tra i valori all’interno dei quattro livelli per le tre condizioni, suggerendo che vi sia quindi un effetto che ne modifichi l’entità.

Successivamente l’analisi dei post hoc, ha evidenziato quali confronti erano statisticamente diversi tra loro, all’interno delle tre condizioni (RD_200ms _VD vs RD_200ms_CON= p<0.01; RD_200ms_CON vs RD_200ms_INC= p<0.01;

RD_300ms_VD vs RD_300ms_INC= p<0.05; RD_300ms_CON vs RD_300ms_INC=p<0.01; RD_350ms_VD vs RD_350ms_INC= p<0.01;

RD_350ms_CON vs RD_350ms_INC=p<0.01).

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Figura 3.8 Rappresentazione attraverso grafico a barre dell’andamento dei dati. Sulle ascisse sono stati inseriti i tempi di stima dell’azione in millisecondi, mentre su quella delle ordinate è stata inserita la durata dei video, ossia i vari frame proposti al soggetto. In grigio la condizione video (VD), in rosso la condizione di congruenza (CON) e in giallo quella di incongruenza (INC). Gli asterischi in alto indicano la significatività tra le condizioni.

Possiamo constatare come a 200ms vi sia una differenza significativa tra la condizione video e la condizione di congruenza e allo stesso modo vi sia differenza significativa tra quest’ultima e la condizione di incongruenza. A 250ms, invece, non è risultata significativa alcuna differenza tra le variabili. A 300ms emerge una differenza significativa tra la condizione video e la condizione di incongruenza e allo stesso modo, quest’ultima con quella di congruenza. Infine, si ritrova una significatività simile anche a 350ms.

Il secondo modello lineare è stato creato invece sulla base dei dati ottenuti dalla

“predizione” delle azioni osservate che venivano eseguite con una forma di vitalità più gentile. Sono stati confrontati, quindi sempre i quattro livelli corrispondenti ai frame utilizzati nella somministrazione delle azioni gentili (GT_340; GT_420; GT_500;

GT_600) all’interno delle tre condizioni (VD, CON, INC). Anche in questo caso, osservando i risultati ottenuti come output dal GLM, si può affermare che il modello utilizzato, risulti valido (p=0,03), confermando, anche tra questi dati, una significativa differenza tra i valori all’interno dei quattro livelli per le tre condizioni. Così alla luce, dell’ulteriore significatività di questo modello, sono stati eseguiti i confronti post-hoc in cui emergono, nello specifico, quali sono i confronti specifici all’interno del modello.

(GT_340ms_VD vs GT_340ms_INC= p<0.01; GT_420ms_VD vs GT_420ms_INC=

p<0.01; GT_500ms_VD vs GT_500ms_INC= p<0.05; GT_600ms_VD vs GT_600ms_INC= p<0.01; GT_340ms_CON vs GT_340ms_INC= p<0.01;

62 GT_420ms_CON vs GT_420ms_INC= p<0.01; GT_600ms_CON vs GT_600ms_CON= p<0.01.

Anche in questo caso, i dati possono essere rappresentati tramite un grafico a barre (Figura 3.9):

Figura 3.9 Rappresentazione attraverso grafico a barre dell’andamento dei dati. Sulle ascisse sono stati inseriti i tempi di stima dell’azione in millisecondi, mentre su quella delle ordinate è stata inserita la durata dei video, ossia i vari frame proposti al soggetto. In grigio la condizione video (VD), in blu la condizione di congruenza (CON) e in giallo quella di incongruenza (INC). Gli asterischi in alto indicano la significatività tra le condizioni.

Possiamo constatare come a 340ms vi sia una differenza significativa tra la condizione video e la condizione di incongruenza e allo stesso modo vi sia differenza significativa tra quest’ultima e la condizione di congruenza. A 420ms, invece, risulta una differenza tra le variabili appartenenti alla condizione video e quelle appartenenti alla condizione di incongruenza, che a sua volta è significativamente diversa da quella di congruenza. A 500ms emerge una differenza significativa esclusivamente tra la condizione video e la condizione di incongruenza. Infine, a 600ms i dati si diversificato tra loro sia tra la condizione video e quella di incongruenza, che tra quest’ultima e quella di congruenza.

Questi risultati mettono in evidenza l’effetto della perturbazione espressa nel confronto tra la condizione di congruenza e quella di incongruenza. Se ne deduce, quindi, che in accordo con le ipotesi definite a monte, la perturbazione acustica abbia effettivamente un ‘influenza sulle risposte del partecipante nel predire la fine dell’azione osservata.

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