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Reading the Mind in the Eyes

आँखों से भावना का अनुमान लगाएँ

Reading the Mind in the Eyes — screenshot

इस ट्रेनर के बारे में

आपको किसी चेहरे की सिर्फ़ आँखों वाले हिस्से तक काटी गई एक नज़दीकी तस्वीर दिखाई जाती है, जिसके चारों ओर भावना या मानसिक-स्थिति के चार शब्द होते हैं (मसलन: ईर्ष्यालु, घबराया हुआ, घमंडी, नफ़रत-भरा)। आपका काम है वह अकेला शब्द चुनना जो सबसे अच्छी तरह बताए कि वह व्यक्ति क्या सोच या महसूस कर रहा है। मानक सेट में 36 तस्वीरें होती हैं।

क्या विकसित करता है

यह सामाजिक संज्ञान को प्रशिक्षित करता है: सिर्फ़ आँखों से सूक्ष्म भावनात्मक और मानसिक स्थितियाँ पढ़ना, साथ ही उन स्थितियों को सटीक नाम देने के लिए ज़रूरी भावना-शब्दावली। व्यावहारिक रूप में आप चेहरे के सूक्ष्म संकेतों की त्वरित, बारीक व्याख्या की कसरत कर रहे होते हैं।

इतिहास

इसकी शुरुआत एक खेल के रूप में नहीं, बल्कि एक मनोविज्ञान शोध-उपकरण के रूप में हुई। Simon Baron-Cohen के समूह ने मूल 'Eyes Test' को 1997 में वयस्कों के लिए एक उन्नत theory-of-mind माप के तौर पर पेश किया, फिर पहले वाले की आलोचना होने के बाद 2001 में एक संशोधित संस्करण जारी किया। यह तेज़ी से फैला, 250 से कहीं ज़्यादा अध्ययनों में इस्तेमाल हुआ और कई भाषाओं में अनूदित हुआ, और आँखें-और-शब्द वाला यह प्रारूप बाद में लोकप्रिय ऑनलाइन क्विज़ और ब्रेन-ट्रेनिंग अभ्यासों में ढाल लिया गया।

किसने और कब बनाया

University of Cambridge में Simon Baron-Cohen और साथी। मूल परीक्षण 1997 का है; व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला संशोधित संस्करण (Baron-Cohen, Wheelwright, Hill, Raste और Plumb) 2001 में Journal of Child Psychology and Psychiatry में प्रकाशित हुआ।

कैसे अभ्यास करें

पहले आँखों को देखें और चार शब्द पढ़ने से पहले ही एक धारणा बना लें, ताकि लेबल आप पर असर न डालें। ठोस संकेतों पर ध्यान दें — पलकों का खुलापन, भौंहों का कोण, निगाह की दिशा — और जो विकल्प साफ़ तौर पर फ़िट नहीं बैठते उन्हें छाँट दें। जब कोई छूट जाए, तो रुककर वह शब्द सीखें: बहुत-सी गलतियाँ शब्दावली की कमी होती हैं, धारणा की नहीं, इसलिए ज़्यादा समृद्ध भावना-शब्दावली बनाना सीधे आपका स्कोर बढ़ाता है।

कितनी देर अभ्यास

छोटे सत्र सबसे अच्छे रहते हैं: 36 चेहरों का एक दौर बस कुछ ही मिनट लेता है। हफ़्ते में दो-तीन केंद्रित सत्र काफ़ी हैं; जो आइटम आपने गलत किए उनकी समीक्षा करना भारी मात्रा से ज़्यादा मायने रखता है।

प्रमाण आधार

जो पुख़्ता है: यह परीक्षण औसतन समूहों को भरोसेमंद ढंग से अलग करता है, ऑटिस्टिक वयस्क ग़ैर-ऑटिस्टिक वयस्कों की तुलना में नीचे स्कोर करते हैं, और मेटा-विश्लेषण एक छोटी-सी महिला बढ़त बताते हैं। अभ्यास के साथ आप खुद इस कार्य में भी बेहतर हो जाते हैं। जो डगमग है: बढ़ता हुआ काम इस पर सवाल उठाता है कि यह असल में क्या नापता है — यह तर्क देते हुए कि यह सच्ची 'मन-पढ़ाई' से ज़्यादा भावना-शब्दों के ज्ञान और पहचान को टटोल सकता है — और कमज़ोर आंतरिक संगति तथा ख़राब फ़ैक्टर-संरचना की रिपोर्ट करता है, जिसमें कुछ आइटम ठीक से बर्ताव नहीं करते। स्व-बताई सहानुभूति से इसके जुड़ाव असंगत हैं, और यह मशहूर नतीजा कि ऑक्सीटोसिन Eyes-Test स्कोर बढ़ाता है, दोबारा साबित होने में जूझता रहा है। इन दावों को अप्रमाणित मानें कि यह वास्तविक दुनिया के व्यापक सामाजिक कौशल या सहानुभूति को प्रशिक्षित करता है।

सुझाव

हर चूक को सिर्फ़ एक गलत अंदाज़ा नहीं, बल्कि एक शब्दावली-पाठ मानें, और आगे बढ़ने से पहले उस सटीक शब्द को ढूँढकर देख लें।

सामान्य प्रश्न

क्या कम स्कोर ऑटिज़्म का संकेत है?

नहीं। इसे समूह-स्तर के शोध-माप के तौर पर बनाया गया था, किसी नैदानिक औज़ार के तौर पर नहीं। ऑटिज़्म रहित लोगों में भी स्कोर बहुत अलग-अलग होते हैं, और अकेले एक कम स्कोर किसी व्यक्ति के बारे में बहुत कम बताता है।

क्या इसका अभ्यास मुझे असल ज़िंदगी में लोगों को पढ़ने में बेहतर बना देगा?

ज़्यादातर यह आपको इसी खास कार्य में बेहतर बनाता है। आप शायद आँखों से लेबल वाला शब्द चुनने में सुधरेंगे, पर इस बात के सबूत कमज़ोर और विवादित हैं कि यह रोज़मर्रा के सामाजिक कौशल या सहानुभूति तक स्थानांतरित होता है।

कुछ जवाब इतने कठिन क्यों होते हैं, जबकि आँखें साफ़ दिखती हैं?

अकसर अड़चन शब्द होते हैं, चेहरा नहीं। विकल्पों में सूक्ष्म, कम चलने वाले शब्द होते हैं, इसलिए अगर आप 'contemplative' या 'apprehensive' जैसे किसी शब्द को ठीक-ठीक नहीं जानते, तो आप भावना सही पढ़कर भी गलत विकल्प चुन सकते हैं।

प्रकार

एक बच्चों वाला संस्करण है जिसमें शब्द आसान होते हैं, और कई भाषाओं में अनूदित संस्करण हैं जिनकी उत्तर-कुंजियाँ स्थानीय रूप से मान्य की गई हैं। मिलते-जुलते अभ्यास सिर्फ़ आँखों के बजाय पूरे चेहरे, भावों के गतिशील वीडियो क्लिप, या आवाज़ और शरीर-मुद्रा के संकेत इस्तेमाल करते हैं, और कुछ ऐप्स हर आइटम के बाद एक टाइमर या फ़ीडबैक जोड़ देते हैं।