Befintliga tester för att mäta förmågan att känna igen andra människors känslomässiga uttryck (känsloigenkänningsförmåga [ERA]) fokuserar främst på en enda modalitet (vanligtvis ansiktet) och inkluderar bara ett litet antal känslor, begränsar deras ekologiska giltighet. Dessutom är deras tillförlitlighet ofta otillfredsställande. Målet med denna studie var att utveckla ett nytt ERA test (Geneva Emotion Recognition Test [GERT]) som a) har dynamiska och multimodala skådespelare porträttal (korta videor med ljud), b) innehåller ett stort antal känslor, och c) bygger på moderna psykometriska principer (item response theory). Vi bad 295 deltagare att titta på 108 skådespelare porträtt och att välja, för varje porträtt, som av 14 känslor hade uttryckts av skådespelaren. Vi tillämpade sedan Rasch modellen oberoende på var och en av de 14 känslor porträttera undergrupper för att välja 83 slutliga objekt för GERT. Resultaten visade att modellen passar för undertester av känslor och den totala GERT och att mätprecisionen är tillfredsställande. I överensstämmelse med tidigare rön fann vi en nedgång i det europeiska forskningsområdet med ökande ålder och en fördel för kvinnor inom det europeiska forskningsområdet. Sammanfattningsvis är GERT ett lovande instrument för att mäta det europeiska forskningsområdet på ett mer ekologiskt giltigt och heltäckande sätt än tidigare tester.
Katja et al., REF stat att befintliga tester för att mäta förmågan att känna igen andra människors emotionella uttryck (emotionsigenkänningsförmåga [ERA]) främst fokuserar på en enda modalitet (vanligtvis ansiktet) och inkluderar bara ett litet antal känslor, begränsar deras ekologiska giltighet.
Introducing the Geneva emotion recognition test: an example of Rasch-based test development.
{'venue': 'Psychological assessment', 'journal': 'Psychological assessment', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}