Norveç’teki Oslo Üniversitesi’nde bilişsel bir sinirbilimci olan Frühholz, grubun 1960’lardaki konserlerinin videolarını aklından çıkaramadı. Müzik patlamaya başladığında, seyirci içgüdüsel olarak neşeyle, çığlık atarak ve çığlık atarak tepki verir. Bunun bir adı bile vardı: Beatlemania. “Bu insanların bu ezici sevinci ifade etmenin başka bir yolu yok” diyor.
Gözlem bariz görünse de, insan çığlıkları üzerine yapılan bilimsel araştırmalar neredeyse yalnızca ıstırabın seslendirilmesine odaklandı ve bu gözden kaçırma Frühholz’u rahatsız etti. O ve meslektaşları, attığımız çığlıkları olumlu ve olumsuz bir dizi duygu için karakterize etmeye koyuldu. Ekip, küçük, yastıklı odada kaydedilen çığlıkları inceleyerek akustik olarak farklı altı çığlık kategorisi belirledi: acı, öfke, korku, neşe, tutku ve üzüntü. Çalışma PLOS Biology’de yayınlandı.
Beklenmedik bir şekilde, araştırmacılar ayrıca gönüllülerin acı, öfke ve korku çığlıklarına kıyasla neşe, tutku ve üzüntü dahil olmak üzere uyarı olarak kabul edilmeyen çığlıkları daha kolay tanıdıklarını ve beyinlerinin daha verimli bir şekilde işlediğini buldular. Tüm hayvan türleri için, çığlıklar tehlikeyi yakındaki diğerlerine hızla iletmenin hayati bir yolu olarak kabul edilir; Bu son çalışmanın neşeli çığlıklarının neden en güçlü tepkiyi uyandırdığı bilinmiyor.
Lyon Üniversitesi’nde ses araştırmacısı olan ve çalışma ekibinin bir parçası olmayan Katarzyna Pisanski, insanlarda sözlü olmayan seslendirme çalışmalarının nispeten yeni olduğunu söylüyor . İnsanlar üzerine yapılan ilk çalışmaların çoğu, hayvanlar aleminde benzersiz oldukları için konuşma ve dil üzerine odaklandı. “Bizi insan yapan şey bu” diyor.
Ancak artan sayıda araştırma, diğer canlıların çıkardığı seslere benzer şekilde, çığlıklar ve kahkahalar gibi sözel olmayan seslendirmeleri inceliyor. İnsanlar bu sesleri dikkate değer bir çeşitlilikle ifade ederler ve değişen akustik biçimlerin işlevi, insan iletişiminin evrimini anlamamıza yardımcı olacak anahtarları elinde tutabilir.
Pisanski, “Ne kadar farklı olduğumuzu anlamak için bizi neyin aynı yaptığını incelememiz gerekiyor” diyor.
Çığlık yaratmak
Frühholz ve meslektaşları, bu yoğun ifadeleri ateşleyen tipik duygu dizisini tanımlamaya çalışırken başlangıçta kendi çığlıklarını kaydettiler. En sevdiğiniz futbol takımı şampiyonluğu kazanırsa nasıl çığlık atacağınızı düşünmek ve ardından onu yeniden yaratmaya çalışmak gibi çeşitli senaryolar buldular.
Sonunda değerlendirmek istedikleri altı farklı çığlığa karar verdiler: acı, öfke, korku, neşe, tutku ve üzüntü. Her duyguyla çığlık atmak için 12 gönüllü topladılar. Gönüllü, karanlık bir sokakta bir yabancı tarafından saldırıya uğramak gibi her çığlık türü için duygu uyandıran bir senaryonun açıklamasıyla hazırlandı. Her kişi ayrıca karşılaştırma için “tarafsız bir çığlık” kaydeder, bu sadece yoğun bir “ahh” ifadesidir. Daha sonra katılımcıya ses geçirmez odada gevşemesi talimatını verdiler.
Frühholz, farklı duygular için çığlıkları yeniden yaratmak için “Gerçekten zor değil” diyor. Ancak çok fazla çığlık atmak yorucu olabilir. “Gerçekten üretebileceğimiz en yoğun seslendirme bu” diyor.
Tüm bu çalışmalarla ilgili bir zorluk, bunların bir laboratuvar ortamında yapılması gerektiğidir. Pisanski, çalışma deneklerinde acı veya korku uyandırmanın etik olmadığını belirtiyor. Bu nedenle, çığlıkları inceleme seçenekleri sınırlıdır: YouTube’da bulunanlar gibi, canlandırılabilir veya önceki kayıtlardan alınabilirler.
Pisanski, canlandırılan çığlıkların doğal çığlıklardan biraz daha tekdüze olma eğiliminde olduğunu, ancak geçmişteki çalışmaların oldukça doğru olduklarını gösterdiğini söylüyor. “Genel olarak, gerçek seslendirmeleri bulmadaki sınırlamalar göz önüne alındığında, elimizden gelenin en iyisi bu,” diyor. “Ve insanlar bunda oldukça iyiler.”
Ekip, perde ve yoğunluğu karakterize eden ölçümler gibi 88 akustik özelliğe bakarak her bir çığlığın kaydını analiz etti. Çığlıklar arasında farklılık gösteren çeşitli özellikler üzerinde bir bilgisayar algoritması eğittiler ve çığlıkları neredeyse yüzde 80 oranında doğru bir şekilde kategorize edebildiğini gördüler. En doğru sınıflandırma, yüzde 89,7 doğru sınıflandırma ile sevinç içindi.
Ekip daha sonra kaydedilen çığlıkları dinleyen katılımcıları inceledi ve bilgisayar ekranındaki bir seçeneğe tıklayarak çığlığı tetikleyen duyguyu ne kadar hızlı kategorize edebildiklerini ölçtü. Bir dizi denemede, insanların altı duygunun tümü veya nötr olan çığlık türünü seçme becerilerini test ettiler ve bir diğerinde, dinleyicilerin yalnızca iki çığlık türünden birini seçme seçeneği vardı. Ekip ayrıca fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanarak çığlıkları dinleyen insanlar için beyin aktivitesi haritaları oluşturdu.
Frühholz, fMRI taramalarında üç belirli beyin sistemiyle ilgilendiklerini açıklıyor. İlki , her sesi analiz eden ve sınıflandıran işitsel sistemdi. İkincisi , özellikle hayatta kalma durumlarında duygusal tepkilerle ilgili olan limbik sistemdi. Son olarak, karar vermeye dahil olan ve sesi bir durumun daha geniş bağlamına yerleştirmeye yardımcı olan ön korteks.
Yüksek sesli bir sürpriz
Araştırmacılar beklenmedik bir şekilde, dinleyicilerin en hızlı şekilde uyanık olmayan çığlıkları ve özellikle neşeyi fark edebildiğini keşfettiler. Acı, korku ve öfke gibi olumsuz duygulardan gelen çığlıkları daha yavaş fark ettiler. Benzer modeller, alarm dışı çığlıkların dinleyicinin beyinlerinde alarm çığlıklarına kıyasla daha fazla aktiviteye yol açtığını gösteren fMRI analizi için de geçerliydi. Ancak tam olarak neden belirsizliğini koruyor.
Bulgu, tehlikeyi duyma mesafesindeki herhangi birine kolayca iletmenin bir yolu olarak çığlığın inanılan evrimsel işlevine aykırıdır. “Bu şaşırtıcı,” diyen Pisanski, sonuca neyin yön verebileceğinden emin olmadığını da sözlerine ekledi.
Frühholz, son yirmi yılda beynin bir “tehdit detektörü” olarak görülmesinin bilim adamları arasında giderek yaygınlaştığını söylüyor. Ancak yeni çalışma, bu fikrin çığlıklar için geçerli olmayabileceğini ima ediyor.
New York Üniversitesi’nde nöroloji profesörü olan ve yeni çalışmanın bir parçası olmayan Adeen Flinker, “Çığlıklar hakkında daha incelikli bir şekilde düşünmemizi sağlayacak” diyor . 2015 yılında yapılan bir çalışmada, Flinker ve meslektaşları, bir dinleyicinin yalnızca çığlıklar değil, aynı zamanda ıslık gibi yapay uyarılar da dahil olmak üzere uyarı vermeyi amaçlayan sesleri hızlı bir şekilde algılama becerisini artırmada bir anahtar olarak pürüzlülük olarak bilinen sert, yüksek perdeli bir ses varyasyonu belirlediler.
Flinker, yeni çalışmanın özelliği hem negatif hem de pozitif çığlıklarda tanımladığını, ancak pürüzlülüğün pozitif çığlıklarda daha zayıf olduğunu belirtiyor. Ancak bu pürüzlülüğe rağmen, katılımcılar olumlu çığlıklara kıyasla olumsuz çığlıkları o kadar kolay tanımadı ve işlemedi. Bu yeni bulgu, uyarı seslerine bir tepki uyandırmada pürüzlülüğün önemini ortadan kaldırmasa da, “işleri karmaşıklaştırıyor” diyor.
Flinker, dinleyicinin ortamının her çığlığın nasıl algılandığını etkileyebileceğini belirtiyor. Dinleyiciler, bir çığlığı duymadan önce karanlık bir sokakta durduklarını hayal ederse, bu, çığlık atan kişinin duyguları ne olursa olsun bir çığlığın nasıl yorumlanacağını etkileyebilir.
Belki de daha az şaşırtıcı bir sonuç olarak, yeni çalışma aynı zamanda olumlu çığlıkların en sık yanlışlıkla uyarı çığlıkları olarak yanlış tanımlananlar olduğunu da buldu. Bir çığlığın ardındaki duygunun böylesine yanlış bir şekilde tanımlanması, öyle görünüyor ki, zamanla insanlara faydalı olacaktır. Pisanski’nin dediği gibi, “üzgün olmaktansa güvende olmak daha iyidir.”
Daha fazla araştırma, bilim adamlarının farklı çığlık türlerine karşı insan tepkisini daha fazla parçalamasına yardımcı olacaktır. Pisanski, bir çığlığın günlük kelimelerden çok uzak gibi görünse de, seslendirmelerdeki bu tür nüansları ve bu sözlü olmayan seslerin diğerlerine ne ilettiğini incelemek, dilin köklerine kadar izini sürmek için önemli olduğunu söylüyor.
“İnsan sesli iletişiminin evrimini ve nihayetinde nasıl konuşmaya başladığımızı anlamak için,” diyor, “tüm bu farklılıkları gerçekten anlamamız gerekiyor.”
