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Votre marche révèle votre humeur : découvrez comment !

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Des chercheurs ont découvert que notre démarche peut révéler nos états émotionnels, au-delà des expressions faciales. Leur étude, publiée dans Royal Society Open Science, montre que la façon dont nous marchons peut en dire long sur notre humeur du moment.

Une relation entre mouvement et émotion

Les scientifiques ont demandé à des volontaires d’identifier des émotions en observant des vidéos de personnes marchant. Ils ont constaté que des mouvements plus amples et marqués étaient perçus comme étant associés à des émotions plus agressives. À l’inverse, des gestes plus contenues évoquaient plutôt la peur ou la tristesse.

L’étude a aussi montré que modifier l’amplitude des mouvements, en accentuant ou en réduisant le balancement des bras, facilitait la lecture des émotions. La coordination entre les bras et les jambes joue un rôle clé dans cette perception.

Selon Mina Wakabayashi, chercheuse à l’Institut international de recherche en télécommunications avancées de Kyoto, la marche étant un mouvement très familier, elle reflète naturellement l’état émotionnel de l’individu. Elle précise : « La marche est l’un des mouvements corporels les plus courants. »

Comprendre les autres sans parole

Ces travaux soulignent que les émotions influencent directement notre langage corporel et la façon dont nous bougeons. Les chercheurs souhaitent approfondir cette piste pour mieux comprendre le rôle du corps dans la communication non verbale.

Pour Mina Wakabayashi, cette capacité à déduire les émotions à partir des mouvements pourrait améliorer notre compréhension des autres lors d’échanges sociaux, même sans paroles. Elle ajoute : « Cela pourrait aussi permettre de repérer les émotions des personnes à distance et d’adapter notre comportement en conséquence, par exemple si elles semblent en colère ou tristes. »

Par ailleurs, si ces avancées permettent de prédire les émotions avec précision, elles pourraient aussi servir à identifier des personnes vulnérables ou potentiellement dangereuses à partir d’images de vidéosurveillance.

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