Emotion Differentiation Measuring Methods: Comparative Analysis

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Emotion differentiation is a construct that expresses the fragmentation of a person’s emotional experience, in other words, how well a person distinguishes between his emotions. The importance of studying emotion differentiation is due to the fact that it is associated with emotion regulation and psychological well-being. Several methods for measuring emotion differentiation have been proposed, but it is not known how comparable their results are. The purpose of this work was to develop Russian-language versions of three methods for measuring emotional differentiation, adapt them and analyze the extent to which their results are comparable with each other. Two methods (SRT and PED-task) were laboratory, one was based on repeated measurements of emotional state over 10 days. Using these methods, data were collected on 107 participants aged 18 to 44 years (M=24.22; SD=6.35), of whom 85 were women and 22 were men. The reliability of all obtained indicators was satisfactory (from 0.50 to 0.78). Indicators of laboratory methods are positively related to each other, but practically do not correlate with indicators obtained using the method of repeated measurements. It is concluded that these two types of methods measure different aspects of emotional differentiation or even different constructs. A method based on multiple measurements seems to be more preferable, since it has higher ecological validity and also allows one to obtain rich additional information about the general emotional background and the variability and dynamics of emotional states.

Авторлар туралы

E. Suchkova

HSE University

Russian Federation, Moscow

D. Lyusin

Institute of Psychology RAS, National Research University Higher School of Economics

Russian Federation, Moscow

Әдебиет тізімі

  1. Сучкова Е.А. Эмоциональная дифференцированность: определение, варианты операционализации, перспективы исследований // Психологические исследования. 2021. Т. 14. № 79. С. 2.
  2. Aaron R.V., Snodgress M.A., Blain S.D., Park S. Affect labeling and other aspects of emotional experiences in relation to alexithymia following standardized emotion inductions // Psychiatry Research. 2018. V. 262. P. 115–123.
  3. Barrett L.F. Feelings or Words? Understanding the Content in Self-Report Ratings of Experienced Emotion // Journal of Personality and Social Psychology. 2004. V. 87. № 2. P. 266–281.
  4. Barrett L.F., Gross J., Christensen T.C., Benvenuto M. Knowing what you’re feeling and knowing what to do about it: Mapping the relation between emotion differentiation and emotion regulation // Cognition and Emotion. 2001. V. 15. № 6. P. 713–724.
  5. Boden M.T., et al. Are emotional clarity and emotion differentiation related? // Cognition and Emotion. 2013. V. 27. № 6. P. 961–978.
  6. Demiralp E., et al. Feeling blue or turquoise? Emotional differentiation in major depressive disorder // Psychological Science. 2012. V. 23. № 11. P. 1410–1416.
  7. Erbas Y., et al. Emotion differentiation dissected: between-category, within-category, and integral emotion differentiation, and their relation to well-being // Cognition and Emotion. 2019. V. 33. № 2. P. 258–271.
  8. Erbas Y., et al. Emotion differentiation in autism spectrum disorder // Research in Autism Spectrum Disorders. 2013. V. 7. № 10. P. 1221–1227.
  9. Erbas Y., et al. Why I don’t always know what I’m feeling: the role of stress in within-person fluctuations in emotion differentiation // Journal of Personality and Social Psychology. 2018. V. 115. № 2. P. 179–191.
  10. Erbas Y., et al. Negative emotion differentiation: its personality and well-being correlates and a comparison of different assessment methods // Cognition and Emotion. 2014. V. 28. № 7. P. 1196–1213.
  11. Giraudeau B. Negative values of the intraclass correlation coefficient are not theoretically possible // Journal of Clinical Epidemiology. 1996. V. 49. P. 1205–1206.
  12. Kalokerinos E.K., Erbas Y., Ceulemans E., Kuppens P. Differentiate to regulate: Low negative emotion differentiation is associated with ineffective use but not selection of emotion-regulation strategies // Psychological Science. 2019. V. 30. P. 863–879.
  13. Kashdan T.B., Barrett L.F., McKnight P.E. Unpacking emotion differentiation transforming unpleasant experience by perceiving distinctions in negativity // Current Directions in Psychological Science. 2015. V. 24. № 1. P. 10–16.
  14. Kashdan T.B., Ferssizidis P., Collins R.L., Muraven M. Emotion differentiation as resilience against excessive alcohol use: An ecological momentary assessment in underage social drinkers // Psychological Science. 2010. V. 21. № 9. P. 1341–1347.
  15. Koch A., Alves H., Krüger T., Unkelbach C. A general valence asymmetry in similarity: Good is more alike than bad // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2116. V. 42. № 8. P. 1171–192.
  16. Kurdi B., Lozano S., Banaji M.R. Introducing the Open Affective Standardized Image Set (OASIS) // Behavior Research Methods. 2017. V. 49. P. 457–470.
  17. Nunnally, J., Bernstein, I. Psychometric theory. 3rd ed // McGraw-Hill Series in Psychology. Tata McGraw-Hill Ed. New Delhi: 2010.
  18. Lang P.J., Bradley M.M., and Cuthbert B.N. International Affective Pictures System (IAPS): Technical manual and affective ratings (tech.Rep.A-4). Gainesville: University of Florida, Center for Research in Psychophysiology, 1995.
  19. Mestdagh M., et al. m-Path: An easy-to-use and flexible platform for ecological momentary assessment and intervention in behavioral research and clinical practice. 2022, January 25
  20. Mikhail M.E., et al. Low emotion differentiation: An affective correlate of binge eating? // International Journal of Eating Disorders. 2019. V. 53. P. 412–421.
  21. Pond R.S., et al. Emotion differentiation moderates aggressive tendencies in angry people: A daily diary analysis // Emotion. 2012. V. 12. № 2. P. 326–337.
  22. Selby E.A., et al. Nothing Tastes as Good as Thin Feels: Low Positive Emotion Differentiation and Weight-Loss Activities in Anorexia Nervosa // Clinical Psychological Science. 2014. V. 4. № 2. P. 514–531.
  23. Smidt K. Suvak M. A Brief, but Nuanced, Review of Emotional Granularity and Emotion Differentiation Research // Current Opinion in Psychology. 2015. V. 3.
  24. Thompson R., Springstein T., Boden M. Gaining clarity about emotion differentiation // Social and Personality Psychology Compass. 2021. V. 15. P. 1–14.
  25. Vedernikova E., Kuppens P., Erbas Y. From Knowledge to Differentiation: Increasing Emotion Knowledge Through an Intervention Increases Negative Emotion Differentiation // Frontiers in Psychology. 2021. V. 12:703757.
  26. Widdershoven R., et al. Effect of self-monitoring through experience sampling on emotion differentiation in depression // Journal of Affective Disorders. 2019. V. 244. P. 71–77.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Сучкова Е.A., Люсин Д.V., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».