Il test ‘Leggere la mente negli occhi’ e l’intelligenza emotiva

Introduzione

La teoria della mente (ToM) è la capacità di riconoscere il pensiero o i sentimenti degli altri per prevedere i loro comportamenti e agire di conseguenza. Deficit nella ToM sono stati trovati in una varietà di condizioni cliniche come l’autismo, l’ansia sociale, la depressione o il disturbo bipolare. Esiste una varietà di misure di ToM che impiegano diversi approcci. Per esempio, alcuni strumenti dovrebbero misurare il ragionamento verbale esplicito, come il compito Strange Stories o il compito Faux Pas, mentre altri comportano un’analisi sociale più implicita, un esempio di quest’ultimo è il test ‘Reading the Mind in the Eyes’ (Eyes Test), uno strumento ampiamente utilizzato per misurare la ToM negli adulti. Si tratta di un test di 36 item in cui i partecipanti devono indicare quale emozione corrisponde meglio allo stato mentale che diverse immagini oculari mostrano.

L’intelligenza emotiva (EI) è una capacità composta da quattro rami di crescente complessità: percepire, facilitare, comprendere e gestire le emozioni. È definita come “la capacità di percepire accuratamente, valutare ed esprimere le emozioni; la capacità di accedere e/o generare sentimenti quando questi facilitano il pensiero; la capacità di comprendere le emozioni e la conoscenza emotiva; e la capacità di regolare le emozioni per promuovere la crescita emotiva e intellettuale”. Il Mayer-Salovey-Caruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT, ) è il principale strumento utilizzato per valutare questo modello gerarchico. Questo strumento misura l’IE in modo oggettivo attraverso la risoluzione di problemi emotivi con risposte corrette ed errate. Anche se il MSCEIT ha mostrato buone proprietà psicometriche ed è lo strumento più consolidato per valutare la capacità di EI attraverso misure di performance, è importante notare che non è esente da alcune limitazioni. Per esempio, Fiori et al. hanno osservato che questo strumento potrebbe essere più adatto a quei partecipanti con carenze in EI, in quanto è meno in grado di distinguere tra gli individui con alti punteggi EI. Olderback et al. hanno anche proposto che il ramo del MSCEIT relativo alla percezione delle emozioni sembra funzionare in modo diverso rispetto ad altri test di abilità di percezione delle emozioni.

Seguendo i suggerimenti precedenti sulla base delle ricerche che impiegano il Test degli Occhi, mettere in relazione l’IE con il Test degli Occhi potrebbe aiutare a comprendere meglio le caratteristiche di quest’ultimo strumento e confermare se è associato ad abilità emotive più complesse.

La letteratura attuale comprende già alcuni studi che hanno analizzato la relazione tra la performance al Test degli Occhi e le abilità emotive. Per esempio, diversi studi hanno trovato moderate correlazioni tra l’Eyes Test e la capacità di percepire le emozioni, anche quando si utilizzano potenziali evento-correlati. Altre indagini si sono concentrate sulla valutazione della relazione tra la performance al Test degli Occhi e specifiche branche dell’IE. Per esempio, Maillefer et al. hanno osservato una significativa correlazione positiva tra il ramo della comprensione dell’EI e i punteggi del Test degli Occhi, mentre Ferguson & Austin non ha trovato risultati significativi né per il ramo della comprensione né per quello della gestione. Oltre a questi risultati, Warrier et al. hanno proposto che il Test degli Occhi potrebbe mostrare una componente verbale tipica della capacità di comprensione delle emozioni, che merita di essere ulteriormente esplorata.

Dati questi risultati contrastanti, lo scopo del presente studio è stato quello di analizzare più a fondo la relazione tra il Test degli Occhi e l’IE al fine di identificare quali rami dell’IE sono più fortemente associati alla performance globale al Test degli Occhi. Inoltre, eravamo interessati a studiare questa relazione in funzione della complessità degli item del Test degli Occhi (più facile contro più difficile). Lo scopo di analizzare separatamente questi item in base al loro livello di difficoltà era quello di esplorare se gli item più difficili implicano l’uso di capacità emotive più complesse. I risultati di questo studio ci permetterebbero di comprendere più a fondo l’associazione tra il Test degli Occhi e le abilità emotive che sono piuttosto più complesse della percezione delle emozioni, come l’abilità di comprensione o gestione delle emozioni. Infine, dato che studi precedenti hanno trovato differenze di genere nelle prestazioni di EI e Eyes Test a favore delle femmine, abbiamo anche esplorato se il genere agisce come un fattore moderatore nella relazione tra questi due costrutti.

In sintesi, il presente studio affronta queste questioni in due modi nuovi. In primo luogo, abbiamo voluto includere il MSCEIT come strumento di misura, che comprende l’intero modello di EI, permettendo così una comprensione approfondita delle relazioni tra i punteggi del Test degli Occhi e le branche dell’EI. In secondo luogo, il nostro studio offre la possibilità di analizzare ulteriormente la relazione tra le due variabili esaminando gli item dell’Eyes Test secondo il loro livello di difficoltà.

Materiali e metodi

2.1. Partecipanti

Ottocentosettantaquattro partecipanti provenienti da diverse università e campioni della comunità spagnola hanno accettato volontariamente di prendere parte a questo studio. Il campione è stato reclutato tramite annunci nelle università, nelle reti sociali e nelle piattaforme online. Come compenso per il loro coinvolgimento, ai partecipanti è stato offerto un rapporto che descriveva le loro capacità di intelligenza emotiva. Il campione comprendeva 182 uomini e 692 donne, con un’età media di 22,44 anni (s.d. = 4,52: range di età: 18-60). Il comitato etico di ricerca dell’Università di Malaga ha approvato il protocollo dello studio (14-2019-H) come parte del progetto PSI2017-84170-R. I partecipanti hanno dato il consenso informato e sono stati valutati in conformità con la dichiarazione di Helsinki.

2.2. Materiali

2.2.1. Il test ‘Reading the Mind in the Eyes’

Questo test comprende 36 fotografie di occhi maschili e femminili che rappresentano stati emotivi. Per ogni fotografia, ai partecipanti viene chiesto di scegliere lo stato emotivo che meglio descrive gli occhi, scegliendo tra una delle quattro emozioni possibili. Nel presente studio, la performance dei partecipanti è stata calcolata come il numero di risposte corrette diviso per il numero totale di prove (36 fotografie). Abbiamo usato la versione spagnola del test degli occhi. La consistenza interna per il campione del nostro studio era accettabile (α di Cronbach ordinale = 0,67).

2.2.2. Il Mayer-Salovey-Caruso Emotional Intelligence Test

Questo strumento è una misura di abilità di IE basata sulla performance, composta da 141 item suddivisi in quattro rami secondo la teoria di Mayer e Salovey: percepire, facilitare, comprendere e gestire le emozioni. Nel nostro studio, le abilità EI sono state misurate utilizzando la versione spagnola, che ha mostrato una buona coerenza interna (α di Cronbach = 0,95; ). Nel nostro campione, la consistenza interna per il punteggio totale del MSCEIT era buona (α di Cronbach = 0,86) e per i rami del MSCEIT questo variava tra discutibile e buono (α di Cronbach per MSCEIT percepire = 0,84; α di Cronbach per MSCEIT facilitare = 0,63; α di Cronbach per MSCEIT comprendere = 0,61; e α di Cronbach per MSCEIT gestire = 0,77).

2.3. Analisi statistica

In primo luogo, le statistiche descrittive, insieme alle differenze di genere, sono state calcolate per le prestazioni del test Eyes e i punteggi MSCEIT. In secondo luogo, le correlazioni di Pearson sono state condotte per verificare l’esistenza di relazioni significative tra ciascuna delle variabili incluse nello studio. In terzo luogo, per esplorare più a fondo l’effetto del genere, abbiamo condotto una serie di analisi di moderazione con il genere come fattore moderatore della relazione tra i punteggi MSCEIT e le prestazioni del Test degli Occhi. Le variabili sono state centrate sulla media. In quarto luogo, abbiamo condotto un’analisi di regressione stepwise per identificare l’insieme dei rami del MSCEIT che meglio spiegano la performance al Test degli Occhi. Inoltre, per raggiungere gli obiettivi dello studio, abbiamo anche deciso di calcolare un indice di performance dell’Eyes Test per il 50% degli item più facili (Eyes Test easy item) e un altro indice con il 50% degli item più difficili (Eyes Test difficult item). Per evitare analisi circolari, gli item inclusi in ogni indice sono stati selezionati in base allo studio originale di Fernández-Abascal et al. .1, che ha validato la versione spagnola del questionario. Un t-test ha confermato l’esistenza di differenze significative tra i gruppi di item facili e difficili nel nostro campione (t873 = 27,74, p < 0,0001, Cohen’s d = 0,94). Le correlazioni di Pearson, le analisi di moderazione e le regressioni stepwise sono state condotte anche per entrambi gli indici. Le analisi sono state effettuate utilizzando il software SPSS 24 (IBM corp., USA) e SPSS PROCESS macro 3.4.

Risultati

Le statistiche descrittive delle variabili incluse nello studio sono riportate nella tabella 1. L’analisi delle differenze di genere ha rivelato che le donne in media hanno ottenuto punteggi significativamente più alti degli uomini sugli item MSCEIT totale, MSCEIT facilitazione, MSCEIT gestione, Eyes Test totale e Eyes Test facile. Le correlazioni di Pearson hanno rivelato che sia il totale del MSCEIT che i quattro rami del MSCEIT erano positivamente correlati con la performance sul compito dell’Eyes Test (sia sul punteggio totale, che sugli item facili e difficili; tutti p < 0.05; tabella 2). Le analisi di moderazione non hanno rivelato alcun effetto significativo del genere come moderatore della relazione tra MSCEIT (totale e rami) e prestazioni Eyes Test (totale, facile e difficile articoli; tutti p > 0,05; stime per ogni modello sono riportati nel materiale supplementare elettronico, tabella S1).

Per quanto riguarda l’analisi di regressione, in primo luogo, abbiamo osservato che l’ipotesi di multicollinearità era soddisfatta per tutti i predittori (fattore di inflazione della varianza ≤ 1,23 e tolleranza ≥ 0,95). L’analisi di regressione multipla stepwise con la performance totale di Eyes Test come variabile dipendente ha rivelato che il modello che si adatta meglio (11,8% della varianza spiegata) includeva i rami comprensione (β = 0,28, t870 = 8,71, p < 0,001), percezione (β = 0,09, t870 = 2,91, p < 0,01), e gestione (β = 0,08, t870 = 2,50, p < 0,05). Per quanto riguarda la distinzione tra gli item facili e difficili del Test degli Occhi, l’analisi di regressione stepwise per gli item facili del Test degli Occhi ha identificato un modello (10.6% di varianza spiegata) che includeva i rami comprensione (β = 0,26, t870 = 7,88, p < 0,001), percezione (β = 0,12, t870 = 3,60, p < 0,001) e gestione (β = 0,07, t870 = 2,13, p < 0,05). L’analisi di regressione per gli item difficili del Test degli Occhi includeva solo il ramo della comprensione (β = 0,21, t872 = 6,31, p < 0,001; 4,4% della varianza spiegata). I risultati completi delle regressioni multiple stepwise sono mostrati nel materiale supplementare elettronico, tabelle S2-S4.

Discussione

Il presente studio mirava a fare un passo avanti nella comprensione dei processi emotivi sottostanti la performance al Test degli Occhi analizzando le sue relazioni con i rami EI. In particolare, abbiamo esplorato la possibilità che il Test degli Occhi non sia associato solo all’abilità di percezione delle emozioni, ma anche ad abilità più complesse come quelle di comprensione e gestione delle emozioni. Inoltre, abbiamo esplorato la relazione tra la performance al Test degli Occhi e le branche dell’EI in base al livello di complessità delle prime, analizzando separatamente i punteggi ottenuti sugli item più facili e più difficili. Infine, abbiamo esplorato se il genere fosse un fattore moderatore nella relazione tra EI e performance al Test degli Occhi.

I risultati per la performance totale del Test degli Occhi hanno rivelato tre rami EI da includere nel modello più adatto: comprensione, percezione e gestione delle emozioni. Coerentemente con le ricerche precedenti, il ramo della percezione delle emozioni è stato collegato ad una migliore performance nel compito. Ancora più importante per questa linea di indagine, il nostro studio ha trovato il ramo della comprensione delle emozioni ad avere la relazione più forte con le prestazioni complessive sul Test degli Occhi.

Sono state condotte anche analisi aggiuntive per chiarire i rami EI associati agli item del Test degli Occhi più facili e più difficili. A questo proposito, queste analisi di regressione stepwise hanno rivelato i risultati più interessanti. Mentre per gli item più facili, gli stessi tre rami precedenti erano legati alla performance dell’Eyes Test (comprensione, percezione e gestione); per gli item complessi, solo il ramo della comprensione era legato alla performance dell’Eyes Test.

Insieme, questi risultati rivelano che l’Eyes Test può essere più di un test di riconoscimento delle emozioni. Infatti, il ramo della comprensione delle emozioni era la variabile più fortemente associata alla performance dell’Eyes Test. È interessante notare che quando gli item sono facili da risolvere, l’abilità di percezione emotiva partecipa al processo, insieme alla capacità di comprendere e gestire le emozioni; tuttavia, quando il compito diventa più difficile, sembra che un maggiore reclutamento di abilità emotive più complesse, come la comprensione delle emozioni, sia necessario per determinare la risposta corretta. Questo è coerente con il suggerimento avanzato da Warrier et al. , secondo cui il Test degli Occhi è composto da una componente verbale che include un lessico dello stato mentale. Questo lessico mentale fa parte della definizione del ramo di comprensione che include il vocabolario emotivo dell’individuo. Anche se questi risultati contribuiscono ad una migliore comprensione dei processi alla base della performance al Test degli Occhi, è importante considerare che i rami MSCEIT inclusi nei modelli di regressione rappresentano solo una piccola percentuale della varianza di questa performance. Quindi, ulteriori differenze individuali potrebbero anche spiegare i punteggi dell’Eyes Test. Visti i risultati degli studi precedenti che collegano i punteggi del MSCEIT e dell’Eyes Test con l’intelligenza fluida e cristallizzata, le ricerche future dovrebbero includere misure di intelligenza cognitiva al fine di ottenere un’integrazione più completa dei processi alla base della performance in questo test.

In aggiunta a questi risultati, sono state analizzate anche le differenze di genere nelle variabili target. Coerentemente con i risultati precedenti, le donne hanno ottenuto punteggi più alti nel test EI e Eyes rispetto agli uomini. Dato questo risultato, abbiamo analizzato se ci fossero differenze di genere in termini di relazione tra la performance al Test degli Occhi e l’IE. Queste analisi hanno rivelato che il genere non ha moderato la relazione tra i rami del MSCEIT e il Test degli Occhi (sia per il totale che per gli item più facili/più difficili). Tuttavia, è importante notare che una limitazione di questo studio è lo squilibrio di genere nel nostro campione, con il 79% dei partecipanti che sono donne. Infine, al fine di affrontare alcune delle limitazioni associate al MSCEIT e all’Eyes Test, nella ricerca futura sarebbe interessante tentare di replicare i risultati attuali utilizzando altri strumenti. Per esempio, la soluzione in forma breve dell’Eyes Test proposta da Olderbak et al. ha dimostrato di avere una maggiore consistenza interna.

Conclusione

In conclusione, sembra che l’Eyes Test possa essere utilizzato come misura della ToM per valutare le capacità di comprensione degli stati mentali. Anche se questi risultati aiutano a far luce sul dibattito riguardante la natura del Test degli Occhi e la sua relazione con le abilità di IE, studi futuri dovrebbero essere condotti per rafforzare queste conclusioni utilizzando metodologie causali e ulteriori strumenti di misurazione dell’IE.

Etica

Il Comitato Etico di Ricerca dell’Università di Malaga ha approvato il protocollo dello studio (14-2019-H) come parte del progetto PSI2017-84170-R. I partecipanti hanno dato il consenso informato e sono stati valutati secondo la dichiarazione di Helsinki.

Accessibilità dei dati

I set di dati a sostegno di questo articolo sono stati caricati come parte del materiale elettronico supplementare.

Contributi degli autori

A.M.R. ha contribuito sostanzialmente alla concezione e alla progettazione; analisi e interpretazione dei dati; revisione critica per importanti contenuti intellettuali; approvazione finale della versione da pubblicare e accordo per essere responsabile di tutti gli aspetti del lavoro nel garantire che le questioni relative all’accuratezza o integrità di qualsiasi parte del lavoro siano adeguatamente indagate e risolte. M.J.G.C. ha contribuito sostanzialmente all’ideazione e alla progettazione; all’acquisizione e all’interpretazione dei dati; alla stesura dell’articolo; all’approvazione finale della versione da pubblicare e all’accordo di essere responsabile di tutti gli aspetti del lavoro nel garantire che le questioni relative all’accuratezza o all’integrità di qualsiasi parte del lavoro siano adeguatamente investigate e risolte. R.C. ha contribuito sostanzialmente all’ideazione, alla progettazione e all’interpretazione dei dati; alla revisione critica per importanti contenuti intellettuali; all’approvazione finale della versione da pubblicare e all’accordo di essere responsabile di tutti gli aspetti del lavoro nel garantire che le questioni relative all’accuratezza o all’integrità di qualsiasi parte del lavoro siano adeguatamente investigate e risolte. R.G.L. ha contribuito sostanzialmente all’ideazione, alla progettazione e all’interpretazione dei dati; alla revisione critica per importanti contenuti intellettuali; all’approvazione finale della versione da pubblicare e all’accordo di essere responsabile di tutti gli aspetti del lavoro nel garantire che le questioni relative all’accuratezza o all’integrità di qualsiasi parte del lavoro siano adeguatamente investigate e risolte. S.B.C. ha contribuito sostanzialmente all’interpretazione dei dati; revisione critica per importanti contenuti intellettuali; approvazione finale della versione da pubblicare e accordo per essere responsabile di tutti gli aspetti del lavoro nel garantire che le questioni relative all’accuratezza o all’integrità di qualsiasi parte del lavoro siano adeguatamente investigate e risolte. P.F.B. ha contribuito sostanzialmente all’ideazione, alla progettazione e all’interpretazione dei dati; revisione critica per importanti contenuti intellettuali; approvazione finale della versione da pubblicare e accordo per essere responsabile di tutti gli aspetti del lavoro nel garantire che le questioni relative all’accuratezza o all’integrità di qualsiasi parte del lavoro siano adeguatamente investigate e risolte.

Interessi concorrenti

Dichiariamo di non avere interessi concorrenti.

Finanziamento

Questo lavoro è stato sostenuto dal Ministero spagnolo dell’economia, dell’industria e della competitività (progetto: PSI2017-84170-R a P.F.B.), dalla Junta de Andalucía (progetto: UMA18-FEDERJA-137 a A.M.R e progetto: UMA18-FEDERJA-114 a P.F.B e R.C.), e dal Ministero dell’Istruzione spagnolo (borsa FPU FPU15/05179 a R.G.L.). S.B.C. è stata finanziata dall’Autism Research Trust, dal Wellcome Trust, dalla Templeton World Charitable Foundation e dal NIHR Biomedical Research Centre di Cambridge, durante il periodo di questo lavoro. S.B.C. ha ricevuto finanziamenti dalla Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking (JU) sotto l’accordo di sovvenzione n. 777394. La J.U. riceve il sostegno del programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 dell’Unione Europea e EFPIA e AUTISM SPEAKS, Autistica, SFARI. Questo studio è stato finanziato da Innovation and Development Agency of Andalusia (sovvenzione n. SEJ-07325).

Footnotes

Il materiale supplementare elettronico è disponibile online su https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5113671.