Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza. Próba analizy zautomatyzowanej

1 Dyskurs&Dialog 13 (1) 2024 10.5281/zenodo.12515317 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka STRESZCZENIE MEDIALNE EMOCJE PO ŚMIERCI PAWŁA ADAMOWICZA PRÓBA ANALIZY ZAUTOMATYZOWANEJ Artykuł realizuje dwa podstawowe cele. Pierwszym, o charakterze metodologicznym, jest ocena wiarygodności i przydatności oprogramowania do automatycznego rozpoznawania emocji na podstawie mowy (speech emotion recognition, SER) w analizie mediów. Przypadek empiryczny stanowi tu sprawa ugodzenia nożem i w następstwie tego śmierci w 2019 roku ówczesnego prezydenta Gdańska Pawła Adamowicza. Z tego wynika drugi cel artykułu, jakim jest analiza tego wydarzenia w kategoriach teorii traumy kulturowej. Główne pytanie dotyczy tu kwestii, czy media odegrały rolę grup rzeczniczych, zainteresowanych konstruowaniem śmierci Adamowicza jako przypadku traumy narodowej. Na podstawie przeprowadzonego badania uznano oprogramowanie SER za narzędzie wiarygodne i odpowiednie, umożliwiające bowiem wykazanie, iż media nie były zainteresowane długotrwałym podtrzymywaniem traumy w przypadku śmierci Adamowicza. Słowa kluczowe: emocje, media, trauma kulturowa, rozpoznawanie emocji na podstawie mowy, Paweł Adamowicz 2 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka WSTĘP Śmierć Pawła Adamowicza 14 stycznia 2019 roku wywołała szok, niedowierzanie i przynajmniej deklaratywny wstrząs w polskiej przestrzeni publicznej. Tak jak wcześniej po śmierci Jana Pawła II (2005), w pierwszych chwilach po katastrofie smoleńskiej (2010), tak i wtedy politycy, dziennikarze czy eksperci deklarowali w mediach, że „teraz już na pewno trzeba inaczej”, że „powinniśmy obniżyć temperaturę sporów”, że „czas skończyć z dzieleniem Polaków”. I jak we wszystkich tego rodzaju wcześniejszych przypadkach, po kilku dniach, a czasami już po kilkunastu godzinach, powracali do współtworzenia emocjonalnego i polaryzującego dyskursu medialnego. To właśnie emocje wydają nam się kluczowe w identyfikacji zarówno mechanizmów rządzących społecznym pobudzeniem, jak i logiką ciągle narastającego podziału politycznego. Emocje to jednak przedmiot w polityce i życiu publicznym tyleż ważny, co trudno uchwytny, a jeszcze trudniej mierzalny. Stąd dwa równoległe i do pewnego stopnia niezależnie cele poniższego tekstu. Pierwszy ma charakter metodologiczny i koncentruje się na przetestowaniu jednej z najnowszych metod identyfikowania emocji na podstawie dźwiękowego zapisu ludzkiego głosu. Cel badawczy ma w tym przypadku charakter opisowy – chodzi o zidentyfikowanie zmian w wydźwięku emocjonalnym najważniejszych polskich programów publicystycznych i opisanie ich dynamiki w styczniu 2019 roku. Pytania badawcze są tu następujące: (1) czy wydźwięk emocjonalny programów publicystycznych emitowanych między dniem śmierci (14 stycznia) a dniem pogrzebu Adamowicza (19 stycznia) różnił się od wydźwięku emocjonalnego programów emitowanych w pozostałych dniach stycznia? (2) jeśli tak, to jakie parametry najbardziej różnią okres wstrząsu i żałoby od czasu „normalnego”? Drugi cel tekstu jest bardziej teoretyczny. Jest nim ustalenie, do jakiego stopnia media są odpowiedzialne za kreowanie, a następnie wygaszenie wydarzenia, jakim była śmierć Pawła Adamowicza. Jest to problem pośredni wymagający rozwiązania, jeśli chcielibyśmy odpowiedzieć na pytanie, na ile tego rodzaju wydarzenia mogłyby doprowadzić do trwałych zmian przestrzeni publicznej. Teoretycznym kontekstem tych analiz będzie koncepcja traumy kulturowej rozwijana intensywnie przynajmniej od początku XXI wieku1. 1 Zob. Cultural Trauma and Collective Identity, red. Jeffrey C. Alexander, Ron Eyerman, Bernhard Giesen, Neil J. Smelser, Piotr Sztompka, University of California Press, Berkeley – Los Angeles – London 2004. 3 Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza STAN BADAŃ ZAUTOMATYZOWANE METODY ANALIZY SENTYMENTU Emocje, pomimo ogromnej roli, jaką odgrywają w życiu zarówno jednostek, jak i całych społeczeństw, stosunkowo późno stały się przedmiotem systematycznych badań naukowych. Jednym z obszarów w ramach prowadzonych badań był rozwój metod pomiaru emocji. W połowie XX wieku Paul Ekman2 rozpoczął badania nad wyrażaniem emocji między innymi od wyodrębnienia trzech kanałów ekspresji emocji przez człowieka: niewerbalnego (nonverbal), głosowego (vocal) i słownego (verbal). Rozwój technologii w znacznym stopniu umożliwił powstanie dziedziny affective computing, która obejmuje badanie mowy ciała3, w tym między innymi badanie emocji z twarzy jako wyodrębnionego obszaru mowy ciała4, mierzenie zmian somatycznych, takich jak reakcje galwaniczne skóry czy badanie bioelektrycznej czynności mózgu za pomocą EEG5. W każdym z tych nurtów badawczych ukształtowanych na gruncie nauk biologicznych i pokrewnych opierano się na założeniu, że pewne reakcje ciała traktowane jako emocjonalne mają swoje odzwierciedlenie w aktywności określonych obszarów mózgu6. W tej sytuacji badacz, którego zamiarem jest praktyczne zastosowanie dostępnych narzędzi do detekcji emocji, staje przed trudnym zadaniem wybrania tego kanału, który spełni naukowy wymóg najwyższej trafności wyników. Najsilniejsze argumenty przemawiają tu za wykorzystaniem techniki odczytywania emocji na podstawie głosu. Istnieją dowody, że rozpoznawanie emocji z głosu jest bardziej precyzyjne i bliższe subiektywnemu odczuwaniu emocji przez osoby je wyrażające niż odczytywanie tych emocji z mowy ciała czy mimiki7. Jednocześnie – zwłaszcza w kontekście badań 2 P. Ekman, A Methodological Discussion of Nonverbal Behavior, „The Journal of Psychology” 1957, t. 43, s. 141–149. 3 A. Vinciarelli, M. Pantic, H. Bourlard, Social Signal Processing: Survey of an Emerging Domain, „Image and Vision Computing” 2009, t. 27(12), s. 1743–1759; J. Yin, Body Language Classification and Communicative Context, w: Proceedings of the International Conference on Education, Language, Art and Intercultural Communication, Atlantis Press, Paris 2014, s. 419–423. 4 M. Gendron i in., Emotion Words Shape Emotion Percepts, „Emotion” 2012, t. 12(2), s. 314–325; J.M.B. Fugate i in., Emotion Words: Adding Face Value, „Emotion” 2018, t. 18(5), s. 693–706. 5 F. Panahi, S. Rashidi, A. Sheikhani, Application of Fractional Fourier Transform in Feature Extraction from ELECTROCARDIOGRAM and GALVANIC SKIN RESPONSE for Emotion Recognition, „Biomedical Signal Processing and Control” 2021, t. 69, s. 102863; C. Qing i in., Interpretable Emotion Recognition Using EEG Signals, „IEEE Access” 2019, t. 7, s. 94160–94170. 6 O. Bălan i in., Emotion Classification Based on Biophysical Signals and Machine Learning Techniques, „Symmetry” 2020, t. 12(1), s. 1–22. 7 A. Vinciarelli, M. Pantic, H. Bourlard, Social Signal Processing…, s. 1743–1759; M.W. Kraus, Voice-Only Communication Enhances Empathic Accuracy, „American Psychologist” 2017, t. 72(7), s. 644–654. 4 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka medialnych – pozyskanie odpowiednich jakościowo próbek materiału audio jest stosunkowo łatwe, a ich obróbka, przechowywanie i sama analiza nie nastręczają znaczących problemów technicznych. ROZPOZNAWANIE EMOCJI Z MOWY Początki dyscypliny zajmującej się automatycznym rozpoznawaniem emocji z mowy (Speech Emotion Recognition, SER) sięgają połowy lat dziewięćdziesiątych ubiegłego wieku, ale prace nad rozwojem urządzeń, które odczytywałyby stan emocjonalny człowieka z jego mowy, rozpoczęły się dużo wcześniej8. Dyscyplina ta jest pokrewna obszarowi badań nad automatycznym rozpoznawaniem ludzkiej mowy i przekształcaniem jej w tekst (Automatic Speech Recognition, ASR), rozwijającemu się od lat pięćdziesiątych XX wieku9. Uzasadnieniem dla korzystania z systemów do automatycznego rozpoznawania emocji z mowy jest założenie, iż skoro „emocjonalnemu pobudzeniu mówcy towarzyszą zmiany fizjologiczne, które wpływają na oddychanie, fonację i artykulację w taki sposób, że powstają specyficzne dla emocji wzorce parametrów akustycznych”10, to wzorce te mogą być rozpoznawane za pomocą odpowiednio przygotowanego programu komputerowego. Pole badawcze SER definiuje się „jako zbiór metodologii służących do przetwarzania i klasyfikowania sygnałów mowy w celu wykrycia osadzonych w nich emocji”11. Obejmuje on następujące elementy i procesy: modelowanie emocji, korpusy mowy emocjonalnej, wstępną obróbkę danych, cechy mowy oraz klasyfikatory12. Modelowanie emocji polega m.in. na wyborze odpowiedniego modelu teoretycznego emocji13. Początkowe próby mierzenia emocji stosowały skale dyskretne, zaczerpnięte wprost z języka naturalnego, na przykład Ekman14 i Robert Plutchik15 konstruowali nominalne skale emocji na podstawie kategorii potocznych. Inny punkt widzenia, rozwinięty w latach osiemdziesiątych XX wieku, zakłada, że ludzkie 8 B.W. Schuller, Speech Emotion Recognition: Two Decades in a Nutshell, Benchmarks, and Ongoing Trends, „Communication of the ACM” 2018, t. 61(5), s. 90–99. 9 S. Furui, History and Development of Speech Recognition, w: Speech Technology. Theory and Applications, red. Fang Chen, Kristiina Jokinen, Springer, New York 2010, s. 1–18. 10 K.R. Scherer, Vocal Communication of Emotion: A Review of Research Paradigms, „Speech Communication” 2003, t. 40, s. 229. 11 M.B. Akçay, K. Oğuz, Speech Emotion Recognition: Emotional Models, Databases, Features, Preprocessing Methods, Supporting Modalities, and Classifiers, „Speech Communication” 2020, t. 116, s. 56. 12 Tamże, s. 57; T.M. Wani i in., A Comprehensive Review of Speech Emotion Recognition Systems, „IEEE Access” 2021, t. 9, s. 47795–47814. 13 Zob. B.W. Schuller, Speech Emotion Recognition…, s. 92. 14 P. Ekman, An Argument for Basic Emotions, „Cognition and Emotion” 1992, t. 6(3/4), s. 169–200. 15 R. Plutchik, The Emotions: Facts, Theories, and a New Model, Random House, New York 1962, s. 85–107. 5 Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza odruchy emocjonalne można identyfikować na skalach wymiarowych. W użyciu są przede wszystkim ciągłe parametry określające natężenie (temper), pobudzenie (arousal) i nastawienie (valence)16. W tym ujęciu stany emocjonalne znane ze skal dyskretnych, jak szczęście, gniew czy smutek, to tylko kombinacje natężenia, pobudzenia i nastawienia. Bardzo istotnym elementem w procesie rozpoznawania emocji z mowy są bazy danych (korpusy) mowy emocjonalnej. Na nich opierają się modele matematyczne używane do identyfikacji stanów emocjonalnych w materiale badawczym. Korpusy tworzy się na kilka sposobów. Pierwszym jest gromadzenie nagrań pochodzących z rzeczywistych interakcji. Zaletą tego typu korpusów jest autentyczność emocji pojawiających się w naturalnych kontekstach. Nagrania naturalne mają jednak na ogół gorszą jakość od nagrań pozyskiwanych w studiu dźwiękowym. Ponadto ich wykorzystanie może budzić wątpliwości natury etycznej czy prawnej17. Korpusy tworzone są zatem częściej z wykorzystaniem wypowiedzi aktorów profesjonalnych, półprofesjonalnych lub amatorów, których zadaniem jest wyrażenie określonej emocji. Wadą takich korpusów jest to, że emocje symulowane mogą różnić się od emocji spontanicznych18. Większość baz danych mowy emocjonalnej obejmuje nagrania z emocjami podstawowymi (gniew, smutek, szczęście, strach, wstręt), w niektórych znajdują się nagrania wypowiedzi pod wpływem stresu. Bazy danych są zróżnicowane pod względem: liczby i długości nagrań, liczby mówców oraz ich cech (jak wiek, płeć), rodzajów wypowiedzi i ich kontekstu oraz języka wypowiedzi19. W systemach do rozpoznawania emocji z mowy wykorzystuje się rozmaite cechy mowy, które wskazują na występowanie określonej emocji. Są to: (1) cechy prozodyczne (np. ton głosu, rytm, intonacja), a także (2) cechy spektralne, (3) cechy związane z jakością głosu i (4) cechy oparte na operatorze energetycznym Teagera (TEO)20. Do klasyfikacji emocji wykorzystywane są rozmaite klasyfikatory, np.: drzewa decyzyjne, 16 R.A. Stevenson, J.A. Mikels, T.W. James, Characterization of the Affective Norms for English Words by Discrete Emotional Categories, „Behavior Research Methods” 2007, t. 39(4), s. 1020–1024; B. Rimé, Emotion Elicits the Social Sharing of Emotion: Theory and Empirical Review, „Emotion Review” 2009, t. 1(1), s. 60–85; P. Ajitha, G. Gunasekaran, Sentiment Prediction Based on Valence and Arousal Using Concept Search Engine, „2015 IEEE 9th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO)” 2015, s. 1–5. 17 M. El Ayadi, M.S. Kamel, F. Karray, Survey on Speech Emotion Recognition: Features, Classification Schemes, and Databases, „Pattern Recognition” 2011, t. 44(3), s. 572–587. 18 Tamże; zob. M. Swain, A. Routray, P. Kabisatpathy, Databases, Features and Classifiers for Speech Emotion Recognition: A Review, „International Journal of Speech Technology” 2018, t. 21, s. 93–120. 19 Zob. szerzej: M.B. Mustafa i in., Speech Emotion Recognition Research: An Analysis of Research Focus, „International Journal of Speech Technology” 2018, t. 21, s. 137–156; M. Swain, A. Routray, P. Kabisatpathy, Databases, Features and Classifiers…, s. 93–120. 20 M.B. Akçay, K. Oğuz, Speech Emotion Recognition…, s. 56–76; M. El Ayadi, M.S. Kamel, F. Karray, Survey on Speech Emotion Recognition…, s. 572–587. 6 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka sztuczne sieci neuronowe, ukryte modele Markowa, gaussowskie modele mieszane, naiwne klasyfikatory bayerowskie oraz klasyfikatory oparte na głębokim uczeniu21. Przy rozpoznawaniu emocji z mowy pojawiają się wątpliwości dotyczące interpretacji emocji, pogłębiane dodatkowo przez kwestie różnic indywidualnych, kulturowych i językowych. Te ostatnie odgrywają w SER szczególną rolę, ponieważ analizie podlega sygnał mowy. Wprawdzie liczba języków, które mają swoją reprezentację w korpusach mowy emocjonalnej, stale rośnie22, jednak nadal istotną kwestią jest rozpoznawanie międzyjęzykowe (niezgodność języka korpusu z językiem analizy, czyli języka trenowania i testowania). Jak pokazują badania23, w rozpoznawaniu międzyjęzykowym uzyskuje się słabsze wyniki niż w wewnątrzjęzykowym, przy czym lepiej rozpoznawane jest pobudzenie (arousal) niż walencja (valence). Rozpoznawanie międzyjęzykowe daje lepsze rezultaty w przypadku języków należących do tej samej rodziny24. Rozpoznawanie emocji z mowy znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, między innymi w: udoskonalaniu interakcji człowiek–maszyna25, zapewnianiu bezpieczeństwa w ruchu drogowym26, systemach call center27 czy medycynie28. Na rynku pojawiło się wiele firm zajmujących się komercyjnym (częściowo lub całkowicie) rozpoznawaniem emocji z mowy, jak: Affectiva, audEERING, Audio Analytic, Aurablue Labs, Beyond Verbal, Emo Voice, Good Vibrations, Nemesysco, Voice Sense czy Vokaturi29. 21 T.M. Wani i in., A Comprehensive Review…, s. 47795–47814; M.B. Akçay, K. Oğuz, Speech Emotion Recognition…, s. 56–76. 22 Zob. np. M. Swain, A. Routray, P. Kabisatpathy, Databases, Features and Classifiers…, s. 93–120. 23 Np. S.M. Feraru, D. Schuller, B. Schuller, Cross-Language Acoustic Emotion Recognition: An Overview and Some Tendencies, „2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)” 2015, s. 125–131. 24 Z. Xiao i in., Speech Emotion Recognition Cross Language Families: Mandarin vs. Western Languages, „2016 International Conference on Progress in Informatics and Computing (PIC)” 2016, s. 253– 257. 25 Np. K.-D. Jang, O.-W. Kwon, Speech Emotion Recognition for Affective Human-Robot Interaction, „SPECOM’2006, St. Petersburg, 25–29 June” 2006, s. 419–422. 26 Np. C. Jones, I.-M. Jonsson, Using Paralinguistic Cues in Speech to Recognise Emotions in Older Car Drivers, w: Affect and Emotion in Human-Computer Interaction. From Theory to Applications, red. Christian Peter, Russell Beale, Springer, Berlin 2008, s. 229–240. 27 Np. M. Bojanić, V. Delić, A. Karpov, Call Redistribution for a Call Center Based on Speech Emotion Recognition, „Applied Sciences” 2020, t. 10(13), 4653, s. 1–18. 28 Np.: D. Tacconi i in., Activity and Emotion Recognition to Support Early Diagnosis of Psychiatric Diseases, „2008 Second International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare” 2008, s. 100–102; H.-C. Li i in., Make Patient Consultation Warmer: A Clinical Application for Speech Emotion Recognition, „Applied Sciences” 2021, t. 11(11), 4782, s. 1–11. 29 J.M. Garcia-Garcia, V.M.R. Penichet, M.D. Lozano, Emotion Detection: A Technology Review, „Interacción ‘17: Proceedings of the XVIII International Conference on Human Computer Interaction, September 2017” 2017, s. 1–18; C. Robinson, Voice Emotion Analytics Companies, https://voicetechpodcast.com/articles/development/analytics/voice-technology-company-landscape-voiceemotion-analytics/ [dostęp: 17.03.2022]. 7 Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza Wybór narzędzia do przeprowadzenia poniższego badania został poprzedzony analizą kilku z nich. Ostatecznie zdecydowano się na program izraelskiego startupu o nazwie Beyond Verbal. Jego zalety w porównaniu z innymi narzędziami to między innymi: wykorzystanie polskiego korpusu mowy, długoletnie badania poprzedzające wdrożenie narzędzia oraz funkcjonowanie firmy na rynku od 2012 roku. Program wykorzystywał algorytmy rozpoznające emocje z głosu na podstawie intonacji30. TEORIA TRAUMY KULTUROWEJ Badacze zdają się dość zgodnie uważać, że rola emocji wzrasta we współczesnym życiu politycznym i bez uwzględnienia emocjonalnego kontekstu rozumienie polityki staje się trudne zarówno na poziomie mikro, jak i makro31. Jednocześnie już badania dotyczące zjawiska tzw. paniki moralnej pokazały, że rola mediów w pobudzaniu lub wygaszaniu zbiorowych emocji jest kluczowa32. Zdaniem Rona Eyermana33, który porównał ze sobą społeczne reakcje na zabójstwa prezydentów Stanów Zjednoczonych, Abrahama Lincolna i Johna F. Kennedy’ego, to media zadecydowały o istotnej w obu przypadkach różnicy. Skoro jednak kreują, to również dekonstruują i wygaszają. Początkowy wstrząs mogący być impulsem dla redefinicji zbiorowej świadomości, może nie uzyskać wsparcia wystarczającego, by nastąpiło coś, co będziemy określać jako „retencja emocji” – zatrzymanie ich w przestrzeni publicznej wystarczająco długo, by mogła się dokonać względnie trwała redefinicja wyobrażeń zbiorowych. Wydaje się, że wszystkie teoretyczne instrumenty do pełnego wyartykułowania takiego problemu badawczego ma w swoim „arsenale” teoria traumy kulturowej. Jeffrey C. Alexander w pierwszym rozdziale pracy zbiorowej Cultural Trauma and Collective Identity sugeruje jednoznacznie, że teoria traumy kulturowej odróżnia się od wcześniejszych podejść skażonych błędem naturalizmu34. Amerykański badacz wyróżnia dwie wersje takich, opartych na potocznym rozumieniu, poprzedniczek teo30 J. Kotenko, To infinity and Beyond Verbal: The Web app revolutionizing the science of voice analysis, https://www.digitaltrends.com/social-media/exploring-beyond-verbal-the-technology-of-emotions-analytics/ [dostęp: 06.07.2022]. 31 Zob.: Political Emotions, red. Janet Staiger, Ann Cvetkovich, Ann Reynolds, Routledge, New York – London 2010; N. Demertzis, The Political Sociology of Emotions. Essays on Trauma and Ressentiment, Routledge, London – New York 2020. 32 Zob.: A. Hunt, Moral Panic and Moral Language in the Media, „The British Journal of Sociology” 1997, t. 48(4), s. 629–648; I. Zielińska, Media, interes i panika moralna. Nowa kategoria socjologiczna i jej implikacje, „Kultura i Społeczeństwo” 2004, t. XLVIII, nr 4, s. 161–177. 33 R. Eyerman, The Cultural Sociology of Political Assassination. From MLK and RFK to Fortuyn and Van Gogh, Palgrave Macmillian, New York 2011, s. 6. 34 J.C. Alexander, Toward a Theory of Cultural Trauma, w: Cultural Trauma and Collective Identity, red. Jeffrey C. Alexander, Ron Eyerman, Bernhard Giesen, Neil J. Smelser, Piotr Sztompka, University of California Press, Berkeley – Los Angeles – London 2004, s. 8–10. 8 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka rii traumy kulturowej: oświeceniową i psychoanalityczną. Obie zakładają, że u źródeł traumy leży jakiegoś rodzaju doświadczenie graniczne kwestionujące integralność ciała, psychiki bądź porządku społecznego. Z kolei według teorii traumy kulturowej, trauma może zostać skonstruowana narracyjnie zupełnie niezależnie od tego rodzaju doświadczeń. Alexander sugeruje poważną ontologiczną i epistemologiczną nieciągłość między antyesencjonalistyczną teorią traumy kulturowej a esencjonalistycznymi, potocznymi ujęciami – oświeceniowym i psychoanalitycznym. Rzecz w tym, że po bliższym przyjrzeniu się zaproponowanym przez Alexandra rozróżnieniom, zwłaszcza z perspektywy badań empirycznych, tracą one na ostrości i istotności. Jeśli skupimy się na ontologicznym statusie samego wydarzenia wywołującego traumę, bez wątpienia uzgodnienie stanowisk okaże się niesłychanie trudne. Nie mamy jednak pewności, czy podejmowanie takich „filozoficznych” zagadnień daje szansę na jakąkolwiek konkluzywność w ramach nauk społecznych35 i czy jest badawczo pożyteczne36. Tym bardziej, że wszystkie trzy konceptualizacje otwierają przestrzeń badawczą dla socjologii niezależnie od filozoficznych rozstrzygnięć. Jako doskonały przykład oświeceniowego sposobu rozumienia traumy Alexander podaje konceptualizację Kai Eriksona z pracy Everything in Its Path. Erikson pisze między innymi: „Zbiorowa trauma powoli i podstępnie toruje sobie drogę do świadomości cierpiących, nie ma więc tej nagłości zazwyczaj łączonej z traumą”37. Okazuje się więc, że związek między wydarzeniem a poczuciem zbiorowego straumatyzowania nawet w tych najbardziej obiektywistycznych interpretacjach nie ma charakteru natychmiastowego czy bezpośredniego. Widać to jeszcze wyraźniej w przypadku podejść psychoanalitycznych, których fundamentem jest założenie, że traumatyzujące wydarzenia są takowymi właśnie dlatego, że wymykają się świadomej percepcji. Innymi słowy, istotą wielkiego wstrząsu jest właśnie to, iż nie może on być w pełni świadomie i natychmiast percypowany. Zakłada się, że część granicznych doświadczeń w mechanizmie obrony zostaje zepchnięta do podświadomości i następnie z tego poziomu w destrukcyjny – traumatyczny – sposób oddziałuje na świadomość jednostkową lub zbiorową38. I w tej konceptualizacji zatem relacja między wyjściowym wstrząsającym wydarzeniem a rozwijającą się w jego konsekwencji traumą nie ma bezpośredniego i natychmiastowego charakteru. 35 Ł. Afeltowicz, K. Pietrowicz, R. Sojak, Chocholi taniec: o krytyce teorii aktora-sieci w An Invasion of Tricksters Michała Kaczmarczyka, „Studia Socjologiczne” 2020, nr 2(237), s. 5–28. 36 R. Sojak, Ł. Afeltowicz, K. Pietrowicz, Let It Fly High! On the Need for ANT with a Positivistic Inclination, „Polish Sociological Review” 2019, nr 3(207), s. 255–269. 37 K.T. Erikson, Everything in Its Path: Destruction of Community in the Buffalo Creek Flood, Simon and Schuster, New York 1976, s. 153. 38 Por. J.C. Alexander, Toward a Theory of Cultural Trauma, s. 5–9; N.J. Smelser, Psychological Trauma and Cultural Trauma, w: Cultural Trauma and Collective Identity, red. Jeffrey C. Alexander, Ron Eyerman, Bernhard Giesen, Neil J. Smelser, Piotr Sztompka, University of California Press, Berkeley – Los Angeles – London 2004, s. 31–59; N. Demertzis, The Political Sociology of Emotions…, s. 39–40. 9 Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza Zatem z punktu widzenia badań empirycznych trzy podejścia (oświeceniowe, psychoanalityczne i konstruktywistyczne) otwierają taką samą przestrzeń badania – czas pomiędzy wydarzeniem a późniejszym uznaniem go za traumatyzujące. We wszystkich tych podejściach kluczowe staje się pytanie, dlaczego wydarzenie staje się traumą, jakie czynniki decydują o tym, że przekształca ono zbiorową tożsamość. Alexander wyróżnia dwa poziomy odpowiedzi na to pytanie. Rekonstruując jego podejście, pierwszy z nich nazwiemy strukturalnym. Na tym poziomie muszą pojawić się trzy elementy: twierdzenie o traumie poczynione w imieniu jakiejś zbiorowości, grupy będące rzecznikami tego twierdzenia (carrier groups) oraz publiczność, która ma uznać twierdzenia za prawdziwe, a rzeczników za prawomocnych. Drugi poziom definiowania traumy kulturowej określimy jako treściowy. Zdaniem Alexandra, wiąże się on z koniecznością odpowiedzi na cztery pytania: Co się wydarzyło? Kto jest ofiarą? W jakiej relacji pozostaje ofiara wobec szerszej publiczności? Kto ponosi odpowiedzialność za wydarzenie?39. Okoliczności śmierci Pawła Adamowicza sprawiają, że z siedmiu wymienionych przez Alexandra elementów kluczowe stają się trzy. Na poziomie strukturalnym jest to pytanie o grupy rzeczników podtrzymujących twierdzenie o traumatyzującym charakterze wydarzenia. Na poziomie treściowym zaś – o relację ofiary do wspólnoty oraz o przypisanie odpowiedzialności. Posługując się metodą automatycznej analizy emocji z głosu, nie jesteśmy w stanie odpowiedzieć na dwa ostatnie pytania. Te wymagałyby bowiem analizy jakościowej, na którą nie ma tu miejsca. Pozostaje więc pytanie o grupy rzecznicze. Tu sprawa mogłaby wydawać się prosta – Adamowicz był politykiem, więc w roli rzeczników powinna wystąpić jego macierzysta partia. Problem w tym, że przed ostatnimi wyborami samorządowymi, ze względu na nieprzejrzystość niektórych przedsięwzięć biznesowych Adamowicza, Platforma Obywatelska wycofała się z popierania go i wystawiła własnego, co warto podkreślić, poważnego kandydata na prezydenta Gdańska – Jarosława Wałęsę. Jak wielu samorządowców w Polsce, Adamowicz był więc zdany na własny, a co za tym idzie, lokalny komitet. Atak na prezydenta Gdańska nastąpił podczas finału Wielkiej Orkiestry Świątecznej Pomocy. Fundacja o zasięgu ogólnopolskim mogłaby zatem skutecznie wystąpić w roli rzecznika, definiując śmierć Adamowicza jako traumę dla całej wspólnoty. WOŚP jednak, uwikłana bezpośrednio w spory polityczne, straciła nieco z ogólnopolskiego autorytetu, a dodatkowo szybko okazało się, że koncert, podczas którego zaatakowano Adamowicza, został zorganizowany w sposób pozwalający na złagodzenie części procedur bezpieczeństwa. Pozostają więc media. Te wydają się dość oczywistym kandydatem na rzecznika wspólnotowej traumy. Atak na prezydenta Gdańska, będący pierwszym w historii III RP zamachem na polityka tej rangi, nastąpił w czasie 39 Por. J.C. Alexander, Toward a Theory of Cultural Trauma, s. 11–15. 16 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka zwróciła uwagę mediów. Dziennikarze proszą wówczas bliskich o informacje na temat zmarłych oraz o szczegóły tragedii. Pytają także o emocje, jakie wywołała wiadomość o śmierci najbliższej osoby45. Wywiad z członkiem najbliższej rodziny zmarłego ma inny wymiar emocjonalny niż rozmowy ze znajomymi czy współpracownikami zmarłego. Jest bowiem doświadczeniem szczególnie trudnym nie tylko dla osoby dotkniętej stratą, co oczywiste, ale także dla przedstawiciela mediów przeprowadzającego rozmowę46. Taka praktyka dziennikarska wiąże się ze znacznym przekraczaniem granic intymności oraz łamaniem tabu kulturowego dotyczącego poszanowania żałoby, budzi więc wątpliwości natury etycznej. Wymaga zatem szczególnego wyczucia i empatii, zwłaszcza w obliczu nieprzewidywalności reakcji rozmówcy oraz obaw przed pogłębieniem jego bólu47. Podsumowując, możemy w związku z powyższym stwierdzić, że: narzędzie do automatycznej detekcji emocji z głosu okazało się wiarygodne i pozwoliło ustalić, iż media nie były zainteresowane odgrywaniem roli stałej grupy rzeczniczej w procesie konstruowania traumy kulturowej po śmierci Pawła Adamowicza. Jednocześnie uzyskaliśmy dzięki narzędziu Beyond Verbal silne argumenty na rzecz tezy, iż w istocie mieliśmy do czynienia z dwoma odrębnymi wydarzeniami – atakiem na Adamowicza i jego śmiercią oraz medialną inicjacją wdowy po prezydencie – Magdaleny Adamowicz. 45 Zob.: S. Duncan, Sadly Missed: The Death Knock News Story as a Personal Narrative of Grief, „Journalism” 2011, t. 13(5), s. 589–603; M. Hodalska, Trauma dziennikarzy. Dziennikarstwo traumy, Instytut Dziennikarstwa, Mediów i Komunikacji Społecznej Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2017, s. 67–69. 46 S. Duncan, J. Newton, HOW DO YOU FEEL?: Preparing Novice Reporters for the Death Knock, „Journalism Practice” 2010, t. 4(4), s. 439–453; M. Hodalska, Trauma dziennikarzy…, s. 68. 47 S. Duncan, J. Newton, HOW DO YOU FEEL?…, s. 439–453; J. Newton, The Knock at the Door: Considering Bereaved Families’ Varying Responses to News Media Intrusion, „Ethical Space: The International Journal of Communication Ethics” 2011, t. 8(3/4), s. 7–13. 17 Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza BIBLIOGRAFIA Afeltowicz Łukasz, Pietrowicz Krzysztof, Sojak Radosław, Chocholi taniec: o krytyce teorii aktora-sieci w An Invasion of Tricksters Michała Kaczmarczyka, „Studia Socjologiczne” 2020, nr 2(237), s. 5–28. Ajitha Ponnupillai, Gunasekaran Govindharaj, Sentiment Prediction Based on Valence and Arousal Using Concept Search Engine, „2015 IEEE 9th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO)” 2015, s. 1–5. Akçay Mehmet Berkehan, Oğuz Kaya, Speech Emotion Recognition: Emotional Models, Databases, Features, Preprocessing Methods, Supporting Modalities, and Classifiers, „Speech Communication” 2020, t. 116, s. 56–76. Alexander Jeffrey C., Toward a Theory of Cultural Trauma, w: Cultural Trauma and Collective Identity, red. Jeffrey C. Alexander, Ron Eyerman, Bernhard Giesen, Neil J. Smelser, Piotr Sztompka, University of California Press, Berkeley – Los Angeles – London 2004, s. 1–30. Bălan Oana, Moise Gabriela, Petrescu Livia, Moldoveanu Alin, Leordeanu Marius, Moldoveanu Florica, Emotion Classification Based on Biophysical Signals and Machine Learning Techniques, „Symmetry” 2020, t. 12(1), s. 1–22. Beyond Verbal, Guide to Emotion AI API 5 Output. Understanding Beyond Verbal’s Engine Emotional Definitions, https://developers.beyondverbal.com [dostęp: 13.08.2019]. Bojanić Milana, Delić Vlado, Karpov Alexey, Call Redistribution for a Call Center Based on Speech Emotion Recognition, „Applied Sciences” 2020, t. 10(13), 4653, s. 1–18. Cultural Trauma and Collective Identity, red. Jeffrey C. Alexander, Ron Eyerman, Bernhard Giesen, Neil J. Smelser, Piotr Sztompka, University of California Press, Berkeley – Los Angeles – London 2004. Demertzis Nicolas, The Political Sociology of Emotions. Essays on Trauma and Ressentiment, Routledge, London – New York 2020. Duncan Sallyanne, Newton Jackie, HOW DO YOU FEEL?: Preparing Novice Reporters for the Death Knock, „Journalism Practice” 2010, t. 4(4), s. 439–453. Duncan Sallyanne, Sadly Missed: The Death Knock News Story as a Personal Narrative of Grief, „Journalism” 2011, t. 13(5), s. 589–603. Ekman Paul, A Methodological Discussion of Nonverbal Behavior, „The Journal of Psychology” 1957, t. 43, s. 141–149. Ekman Paul, An Argument for Basic Emotions, „Cognition and Emotion” 1992, t. 6(3/4), s. 169–200. El Ayadi Moataz, Kamel Mohamed S., Karray Fakhri, Survey on Speech Emotion Recognition: Features, Classification Schemes, and Databases, „Pattern Recognition” 2011, t. 44(3), s. 572–587. 18 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka Erikson Kai T., Everything in Its Path: Destruction of Community in the Buffalo Creek Flood, Simon and Schuster, New York 1976. Eyerman Ron, The Cultural Sociology of Political Assassination. From MLK and RFK to Fortuyn and Van Gogh, Palgrave Macmillian, New York 2011. Feraru Silvia Monica, Schuller Dagmar, Schuller Björn, Cross-Language Acoustic Emotion Recognition: An Overview and Some Tendencies, „2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)” 2015, s. 125–131. Fugate Jennifer M.B., Gendron Maria, Nakashima Satoshi F., Feldman Barrett Lisa, Emotion Words: Adding Face Value, „Emotion” 2018, t. 18(5), s. 693–706. Furui Sadaoki, History and Development of Speech Recognition, w: Speech Technology. Theory and Applications, red. Fang Chen, Kristiina Jokinen, Springer, New York 2010, s. 1–18. Garcia-Garcia Jose Maria, Penichet Victor M.R., Lozano Maria D., Emotion Detection: A Technology Review, „Interacción ‘17: Proceedings of the XVIII International Conference on Human Computer Interaction, September 2017” 2017, s. 1–18. Gendron Maria, Lindquist Kristen A., Barsalou Lawrence, Feldman Barrett Lisa, Emotion Words Shape Emotion Percepts, „Emotion” 2012, t. 12(2), s. 314–325. Hodalska Magdalena, Trauma dziennikarzy. Dziennikarstwo traumy, Instytut Dziennikarstwa, Mediów i Komunikacji Społecznej Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2017. Hunt Arnold, Moral Panic and Moral Language in the Media, „The British Journal of Sociology” 1997, t. 48(4), s. 629–648. Jang Kwang-Dong, Kwon Oh-Wook, Speech Emotion Recognition for Affective Human-Robot Interaction, „SPECOM’2006, St. Petersburg, 25–29 June” 2006, s. 419–422. Jones Christian, Jonsson Ing-Marie, Using Paralinguistic Cues in Speech to Recognise Emotions in Older Car Drivers, w: Affect and Emotion in Human-Computer Interaction. From Theory to Applications, red. Christian Peter, Russell Beale, Springer, Berlin 2008, s. 229–240. Kotenko Jam, To infinity and Beyond Verbal: The Web app revolutionizing the science of voice analysis, https://www.digitaltrends.com/social-media/exploring-beyond-verbal-the-technology-of-emotions-analytics/ [dostęp: 06.07.2022]. Kraus Michael W., Voice-Only Communication Enhances Empathic Accuracy, „American Psychologist” 2017, t. 72(7), s. 644–654. Li Huan-Chung, Pan Telung, Lee Man-Hua, Chiu Hung-Wen, Make Patient Consultation Warmer: A Clinical Application for Speech Emotion Recognition, „Applied Sciences” 2021, t. 11(11), 4782, s. 1–11. 19 Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza Mustafa Mumtaz Begum, Yusoof Mansoor A.M., Don Zuraidah M., Malekzadeh Mehdi, Speech Emotion Recognition Research: An Analysis of Research Focus, „International Journal of Speech Technology” 2018, t. 21, s. 137–156. Newton Jackie, The Knock at the Door: Considering Bereaved Families’ Varying Responses to News Media Intrusion, „Ethical Space: The International Journal of Communication Ethics” 2011, t. 8(3/4), s. 7–13. Panahi Farnaz, Rashidi Saeid, Sheikhani Ali, Application of Fractional Fourier Transform in Feature Extraction from ELECTROCARDIOGRAM and GALVANIC SKIN RESPONSE for Emotion Recognition, „Biomedical Signal Processing and Control” 2021, t. 69, s. 102863. Plutchik Robert, The Emotions: Facts, Theories, and a New Model, Random House, New York 1962. Political Emotions, red. Janet Staiger, Ann Cvetkovich, Ann Reynolds, Routledge, New York – London 2010. Qing Chunmei, Qiao Rui, Xu Xiangmin, Cheng Yongqiang, Interpretable Emotion Recognition Using EEG Signals, „IEEE Access” 2019, t. 7, s. 94160–94170. Rimé Bernard, Emotion Elicits the Social Sharing of Emotion: Theory and Empirical Review, „Emotion Review” 2009, t. 1(1), s. 60–85. Robinson Carl, Voice Emotion Analytics Companies, https://voicetechpodcast.com/ articles/development/analytics/voice-technology-company-landscape-voiceemotion-analytics/ [dostęp: 17.03.2022]. Scherer Klaus R., Vocal Communication of Emotion: A Review of Research Paradigms, „Speech Communication” 2003, t. 40, s. 227–256. Schuller Björn W., Speech Emotion Recognition: Two Decades in a Nutshell, Benchmarks, and Ongoing Trends, „Communication of the ACM” 2018, t. 61(5), s. 90–99. Smelser Neil J., Psychological Trauma and Cultural Trauma, w: Cultural Trauma and Collective Identity, red. Jeffrey C. Alexander, Ron Eyerman, Bernhard Giesen, Neil J. Smelser, Piotr Sztompka, University of California Press, Berkeley – Los Angeles – London 2004, s. 31–59. Sojak Radosław, Afeltowicz Łukasz, Pietrowicz Krzysztof, Let It Fly High! On the Need for ANT with a Positivistic Inclination, „Polish Sociological Review” 2019, nr 3(207), s. 255–269. Sojak Radosław, Przestrzeń dialogu czy pole bitwy? Quasi-etnometodologiczna analiza telewizyjnych programów publicystycznych na przykładzie „Kropki nad i…”, w: Za kulisami spektaklu. Medialne wizerunki polityki, red. Marek Sokołowski, Wydawnictwo Adam Marszałek, Toruń 2009, s. 261–274. Stevenson Ryan A., Mikels Joseph A., James Thomas W., Characterization of the Affective Norms for English Words by Discrete Emotional Categories, „Behavior Research Methods” 2007, t. 39(4), s. 1020–1024. 20 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka Swain Monorama, Routray Aurobinda, Kabisatpathy Prithviraj, Databases, Features and Classifiers for Speech Emotion Recognition: A Review, „International Journal of Speech Technology” 2018, t. 21, s. 93–120. Tacconi David, Mayora Oscar, Lukowicz Paul, Arnrich Bert, Setz Cornelia, Troster Gerhard, Haring Christian, Activity and Emotion Recognition to Support Early Diagnosis of Psychiatric Diseases, „2008 Second International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare” 2008, s. 100–102. Vinciarelli Alessandro, Pantic Maja, Bourlard Hervé, Social Signal Processing: Survey of an Emerging Domain, „Image and Vision Computing” 2009, t. 27(12), s. 1743–1759. Wani Taiba Majid, Gunawan Teddy Surya, Qadri Syed Asif Ahmad, Kartiwi Mira, Ambikairajah Eliathamby, A Comprehensive Review of Speech Emotion Recognition Systems, „IEEE Access” 2021, t. 9, s. 47795–47814. Xiao Zhongzhe, Wu Di, Zhang Xiaojun, Tao Zhi, Speech Emotion Recognition Cross Language Families: Mandarin vs. Western Languages, „2016 International Conference on Progress in Informatics and Computing (PIC)” 2016, s. 253–257. Yin Jianxue, Body Language Classification and Communicative Context, w: Proceedings of the International Conference on Education, Language, Art and Intercultural Communication, Atlantis Press, Paris 2014, s. 419–423. Zielińska Iwona, Media, interes i panika moralna. Nowa kategoria socjologiczna i jej implikacje, „Kultura i Społeczeństwo” 2004, t. XLVIII, nr 4, s. 161–177. 21 Medialne emocje po śmierci Pawła Adamowicza MEDIA EMOTIONS AFTER PAWEŁ ADAMOWICZ’S DEATH EXERCISE IN AUTOMATIC ANALYSIS OF EMOTIONS ENGLISH SUMMARY The purpose of the article is twofold. The first, methodological one is to assess the credibility and usefulness of automatic speech emotion recognition (SER) software for media analysis. The empirical case is that of stabbing and subsequent death of, at that time president of Gdańsk, Paweł Adamowicz in 2019. Hence the second goal of the article which is to analyze the event in terms of cultural trauma theory. The main question here is whether media played the role of carrier groups interested in construing Adamowicz’s death as a case for national trauma. The study finds SER software a credible and relevant tool allowing to show that national media were not interested in long term maintaining of trauma in case of Adamowicz’s death. Key words: emotions, media, cultural trauma, speech emotion recognition, Paweł Adamowicz Uniwersytet Mikołaja Kopernika Radosław Sojak ORCID 0000-0002-9464-1196 Socjolog, doktor habilitowany, Instytut Socjologii UMK w Toruniu, stypendysta Fulbrighta na University of Virginia, Charlottesville oraz tygodnika „Polityka” w ramach akcji „Zostańcie z nami”. Autor i współautor m.in. następujących publikacji: Zagubiona rzeczywistość (2004, z Danielem Wicentym), Paradoks antropologiczny (2005), Spełniona obietnica (2014) oraz Arystokraci i rzemieślnicy (2015, z Łukaszem Afeltowiczem). Główne obszary zainteresowań: teoria społeczna, socjologia nauki i wiedzy, transformacja postkomunistyczna, analiza dyskursu publicznego. Adres e-mail: [email protected] 22 Radosław Sojak, Andrzej Meler, Beata Królicka Uniwersytet Mikołaja Kopernika Uniwersytet Mikołaja Kopernika Andrzej Meler Beata Królicka ORCID 0000-0001-8769-8752 ORCID 0000-0002-1426-255X Socjolog, Instytut Socjologii UMK w Toruniu. Autor lub współautor m.in. następujących publikacji: Młode wilki, wojowniczki i samowykluczeni. Wzory komunikacji medialnej posłów VIII kadencji (2020, z Radosławem Sojakiem i Beatą Królicką); Parlamentarne ćwierkanie o pandemii. Analiza sentymentu tweetów parlamentarzystów publikowanych podczas pierwszych 12 miesięcy pandemii koronawirusa w Polsce (2022); Why is a minority continuing to decline? The representation of female MPs on Polish political commentary programmes, 2015–2019 (2023, z Beatą Królicką i Radosławem Sojakiem). Zainteresowania obejmują zastosowanie rozwiązań statystycznych i data mining w naukach społecznych, w tym: medioznawstwie, socjologii, ekonomii i kognitywistyce. Adres e-mail: [email protected] Socjolog, doktor, Instytut Socjologii UMK w Toruniu. Współautorka m.in. następujących publikacji: Medialna sfera publiczna we współczesnej Polsce – ocena z perspektywy modelu liberalno-przedstawicielskiego (2018, z Anną Piechocką i Radosławem Sojakiem); Stereotypowe czy nietypowe? Wizerunek kobiet w polskich serialach: sposób prezentacji, obecność, konteksty (2020, z Radosławem Sojakiem i Andrzejem Melerem); Why is a minority continuing to decline? The representation of female MPs on Polish political commentary programmes, 2015–2019 (2023, z Radosławem Sojakiem i Andrzejem Melerem). Zainteresowania badawcze: dyskurs publiczny (medialny), komunikacja polityczna i socjologia emocji. Adres e-mail: [email protected]