<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <author>
    <first-name>Пол</first-name>
    <last-name>Экман</last-name>
   </author>
   <book-title>Психология эмоций. Я знаю, что ты чувствуешь</book-title>
   <annotation>
    <p>Что играет решающую роль в управлении поведением? Что читается по лицам и определяет качество нашей жизни? Что лежит в основе эффективного общения? Что мы испытываем с самого раннего детства? На все эти вопросы ответ один — эмоции. Эмоции явные, скрытые, контролируемые. Распознавать, оценивать, корректировать их на ранних стадиях у себя и у других научит новая книга Пола Экмана, книга–справочник, книга <emphasis>tour de force</emphasis>. Написанная просто и увлекательно, эта книга изобилует интересными фактами, случаями из жизни и полезными практическими рекомендациями. А удачная подборка фотографий превосходного качества не оставит равнодушными даже самых строгих читателей.</p>
    <p>Откройте для себя мир лиц и эмоций Пола Экмана, чтобы понимать себя и просчитывать других, чтобы успешно общаться дома и в офисе, чтобы не ошибаться, а побеждать. Побеждать и быть в курсе!</p>
   </annotation>
   <date></date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
  </title-info>
  <src-title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <author>
    <first-name>Paul</first-name>
    <last-name>Ekman</last-name>
   </author>
   <book-title>Emotions Revealed: Recognizing Faces and Feelings to Improve Communication and Emotional Life</book-title>
   <date></date>
   <lang>en</lang>
  </src-title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>ravenger</nickname>
   </author>
   <program-used>ExportToFB21, FictionBook Editor 2.4</program-used>
   <date value="2010-06-27">27.06.2010</date>
   <id>OOoFBTools-2010-6-27-12-42-35-419</id>
   <version>1.0</version>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Психология эмоций. Я знаю, что ты чувствуешь</book-name>
   <publisher>Питер</publisher>
   <city>СПб</city>
   <year>2010</year>
   <isbn>5–49807–705–5</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Психология эмоций. Я знаю, что ты чувствуешь</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Благодарности</strong></p>
   </title>
   <p>Некоторые из сотрудников Национального института психического здоровья, упомянутых в числе тех, кому посвящена эта книга, начали проявлять интерес к моим научным изысканиям еще в 1955 г., когда я пришел в эту организацию после окончания университета. С другими же я познакомился во время работы в институте позднее. Период с 1955 по 2002 г. был удивительным — я получал от своих старших коллег ободрение и полезные советы, а сам испытывал, особенно в первые годы, безграничную веру в возможности науки. Без их помощи я не стал бы психологом–исследователем и профессором университета и не узнал бы всего того, о чем написал в моих книгах.</p>
   <p>Я также посвящаю эту книгу двум моим дядям по материнской линии — Лео Сигелу и ныне покойному Роберту Симеру. Когда я был неопытным восемнадцатилетним юношей, впервые вступившим во взрослый мир, они помогли мне продолжить образование. <emphasis>Sine qua non</emphasis> (обязательное условие).</p>
   <p>С Уолли Фризеном мы проработали вместе двадцать пять лет. Почти все исследования, о которых я рассказывал в своих книгах, являются результатом наших совместных усилий. Я благодарен ему за его помощь и за его дружбу. Дэвид Литшвагер давал мне полезные советы по проведению фотографических съемок и изготовлению фотографий Евы, представленных в главах с 5–й по 9–ю. Моя дочь Ева проявила недюжинные терпение и талант для того, чтобы придавать своему лицу все те выражения, которые вы можете увидеть в этой книге, а кроме них еще тысячи других, заснятых мной на пленку. Ванда Матсубаяши, проработавшая моей помощницей более двадцати пяти лет, занималась компоновкой текста и сбором справочных материалов. Дэвид Роджерс обрабатывал снимки с помощью программы <emphasis>Photoshop</emphasis> и оказал мне огромную помощь в получении разрешений на использование фотографий, сделанных профессионалами–фотожурналистами.</p>
   <p>Психологи Ричард Лазарус и Филип Шейвер обеспечили мне ценную обратную связь во время работы над первой половиной книги.</p>
   <p>Фил также помогал мне в первичном редактировании текста и ставил передо мной интересные задачи. Философ Хелена Кронин стимулировала мое мышление. Психиатр Боб Райнерсон и психологи Нэнси Эккофф и Берилл Шиф давали мне полезные советы на начальном этапе работы над книгой. Среди многих ученых, обеспечивавших мне необходимую обратную связь, я хотел бы особо выделить Дженни Бирс и Гретхен Ловас, щедро расходовавших на меня свое драгоценное время. Мои друзья Билл Уильямс и Пол Кауфман направляли мне не только свои предложения, но и полезные критические замечания.</p>
   <p>Тоби Манди, возглавляющий в настоящее время лондонское издательство <emphasis>Atlantic Press</emphasis>, активно поощрял меня к расширению охватываемых в этой книге тем и к рассмотрению тех вопросов, которые изложены мной в главах со 2–й по 4–ю. Клаудиа Сорсби давала полезные советы, делала критические замечания и оказывала помощь в редактировании рукописи, а Робин Деннис, мой редактор в издательстве <emphasis>Times Books</emphasis>, указывал мне на необходимость рассмотрения вопросов, которые я иногда оставлял без внимания, и выполнил окончательное редактирование книги. Мой агент Роберт Лешер всегда готов был ободрить меня и дать мне полезный совет.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Введение</strong></p>
   </title>
   <p>Эмоции определяют качество нашей жизни. Мы проявляем свои эмоции на работе, при общении с друзьями, в наших контактах с родственниками и в наших скрытых от посторонних глаз отношениях с собой и близкими нам людьми — т. е. во всем, что нам дорого и о чем мы искренне заботимся. Эмоции могут спасти нам жизнь, но они могут и причинить нам серьезный вред. Под их влиянием мы можем выполнять действия, которые будут казаться нам обоснованными и уместными, но под их влиянием мы можем совершать и такие поступки, о которых будем впоследствии горько сожалеть.</p>
   <p>Если бы ваша начальница раскритиковала ваш отчет, за который, как вы рассчитывали, она должна была бы вас похвалить, то как бы вы себя повели: испугались и проявили покорность или же стали бы защищать свою работу? Спасло бы это вас от еще более тяжелых последствий или же вы не совсем поняли, что она замышляла? Могли бы вы скрыть свои чувства и действовать «как профессионал»? Почему ваша начальница улыбнулась в начале разговора? Предчувствовала ли она наслаждение от возможности стереть вас в порошок или же эта улыбка отражала ее замешательство? Хотела ли она этой улыбкой подбодрить вас? А может, все ее улыбки имеют одно и то же значение?</p>
   <p>Если бы вам пришлось иметь неприятный разговор с супругом, после того как вы обнаружили, что он сделал дорогостоящую покупку, предварительно не обсудив ее с вами, то смогли бы вы узнать, проявляет ли он на лице гнев либо отвращение или же придает лицу привычное выражение, помогающее ему безопасно переждать минуты вашего «чрезмерно эмоционального поведения»? Ощущаете ли вы свои эмоции так же, как он и как другие люди? Вызывают ли у вас гнев, страх или печаль те ситуации, которые, по–видимому, оставляют равнодушными других людей, и можете ли вы что–то сделать со своими эмоциями?</p>
   <p>Разгневались бы вы, если бы услышали, что ваша шестнадцатилетняя дочь возвращается ночью домой через два часа после наступления «комендантского часа для несовершеннолетних»?</p>
   <p>Чтобы спровоцировало ваш гнев: страх, который вы испытывали всякий раз, когда смотрели на часы и понимали, что она не позвонила вам и не предупредила об опоздании, или же необходимость ждать возвращения дочери, вместо того чтобы спокойно спать в своей постели? Беседуя с ней на следующее утро об этом событии, станете вы контролировать свой гнев настолько, чтобы она действительно подумала, что вас не волнует проблема нарушения «комендантского часа», или же она увидит ваш едва сдерживаемый гнев и предпочтет занять круговую оборону? Сможете ли вы понять, взглянув на ее лицо, что на нем написано: смущение, чувство вины или вызов?</p>
   <p>Я написал эту книгу, чтобы дать ответы на многие подобные вопросы. Моя цель состояла в том, чтобы помочь читателям лучше понять свою эмоциональную жизнь и сделать ее более комфортной. Меня по–прежнему удивляет, что до недавнего времени мы — как ученые, так и обычные люди — так мало знали о наших эмоциях, особенно с учетом важности той роли, которую они играют в нашей жизни.</p>
   <p>Но, как я объясняю в этой книге, именно из–за самой природы эмоции мы до конца не знаем, как влияют на нас эмоции и как распознать их признаки в себе и в других людях.</p>
   <p>Эмоции могут возникать и часто действительно возникают очень быстро, причем настолько быстро, что наше сознательное «я» не принимает участия в формировании в нашей психике того, что дает импульс к возникновению эмоции в какой–то момент времени — или даже не регистрирует источник этого импульса. Такая быстрота может помочь человеку спастись в экстренной ситуации, но она может также и погубить его жизнь, если его эмоциональная реакция окажется чрезмерной. Обычно мы не имеем возможности управлять событием, заставляющим нас испытывать эмоции, но мы можем, хотя это также непросто, изменять то, что приводит в действие наши эмоции, и то, как мы себя ведем в минуты, когда испытываем эмоции.</p>
   <p>Я изучал эмоции более сорока лет, уделяя основное внимание выражению эмоций, а в последнее время и физиологии эмоций. Я обследовал пациентов психиатрических клиник, нормальных, здоровых взрослых и детей в США и во многих других странах, наблюдая, как эти люди проявляют чрезмерную, недостаточную или неадекватную эмоциональную реакцию, как они лгут и как говорят правду.</p>
   <p>В главе 1 «Эмоции в разных культурах» излагаются результаты этих исследований, образующих фундамент для моих дальнейших рассуждений.</p>
   <p>В главе 2 я задаю вопрос: «Почему мы становимся эмоционально возбужденными?» Если мы собираемся изменять то, что вызывает наше эмоциональное возбуждение, мы должны знать ответ на этот вопрос. Что приводит в действие каждую эмоцию? Можем ли мы устранить каждый такой триггер (эмоциональный раздражитель. — <emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>)? Если вы ведете машину, а ваша жена говорит вам, что вы выбрали не самый удачный маршрут, то вы можете испытать приступ раздражения или даже гнева из–за того, что она пытается руководить вашими действиями и критикует ваши навыки водителя. Почему мы не можем спокойно воспринимать информацию, не впадая в эмоциональное возбуждение? Почему оно охватывает нас? Можем ли мы изменить себя таким образом, чтобы не перевозбуждаться по пустякам? Эти вопросы рассматриваются в главе 2 «Когда мы начинаем испытывать эмоции?».</p>
   <p>В главе 3 объясняется, как и когда мы можем изменить то, что вызывает наши эмоции. Первый шаг заключается в выявлении тех триггеров, под воздействием которых мы совершаем поступки, не вызывающие у нас впоследствии ничего, кроме горьких сожалений. Нам нужно также уметь определять, будет ли конкретный триггер затруднять проведение изменения или же его действие может быть ослаблено. Мы не всегда добиваемся здесь успеха, но за счет понимания того, как возникают триггеры эмоций, мы можем повысить вероятность изменения того, что вызывает наши эмоции.</p>
   <p>В главе 4 объясняется, как организуются наши эмоциональные реакции — выражения лица, действия и мысли. Можем ли мы контролировать наше раздражение настолько, чтобы оно не проявлялось в нашем голосе или на нашем лице? Почему иногда наши эмоции нарастают подобно лавине, и мы не в состоянии управлять ими? У нас не будет возможности контролировать эмоции, если мы не научимся лучше понимать, когда мы действуем под их влиянием; очень часто мы не знаем этого до тех пор, пока кто–нибудь не выскажется против нашего эмоционального поведения или пока мы сами не задумаемся о своих поступках позднее. В главе 4 рассказывается, как мы можем стать более внимательными к возникающим у нас эмоциям и таким образом направлять наше эмоциональное поведение в конструктивное русло.</p>
   <p>Чтобы сократить число деструктивных и увеличить число конструктивных случаев эмоционального поведения, нам нужно знать предысторию и причину возникновения каждой эмоции. Изучение триггеров как наших внутренних эмоций, так и тех эмоций, которыми мы обмениваемся с другими людьми, позволит нам ослабить действие этих триггеров или, по крайней мере, узнать, почему некоторые из них настолько сильны, что могут затруднять любые попытки ослабить их влияние на нашу жизнь. Каждая эмоция порождает также уникальный набор ощущений в нашем теле. Лучше понимая эти ощущения, мы можем заранее узнавать о наших эмоциональных реакциях, чтобы по собственному усмотрению решать вопрос о том, воздействовать или не воздействовать на возникающую эмоцию.</p>
   <p>Каждая эмоция имеет также свои уникальные сигналы, которые наиболее отчетливо проявляются у нас на лице и в нашем голосе. Необходимо провести еще немало исследований голосовых сигналов эмоций, но фотографии в главах книги, посвященных отдельным эмоциям, показывают наиболее тонкие и малозаметные выражения лица, сигнализирующие о том, когда эмоция только начинает проявляться или когда она подавляется. За счет раннего обнаружения эмоций мы можем успешнее взаимодействовать с людьми в самых разных ситуациях и управлять нашими собственными эмоциональными реакциями на чувства других людей.</p>
   <p>Отдельные главы посвящены печали и горю (глава 5), гневу (глава 6), удивлению и страху (глава 7), отвращению и презрению (глава 8) и различным проявлениям удовольствия (глава 9); в каждой из этих глав имеются разделы, посвященные:</p>
   <p>• наиболее типичным триггерам эмоций;</p>
   <p>• функции эмоции: что эта эмоция дает нам и как она может создать нам неприятности;</p>
   <p>• роли эмоции в различных психических расстройствах;</p>
   <p>• упражнениям, помогающим читателям лучше узнать о своих телесных ощущениях, связанных с возникновением эмоций, и повысить вероятность того, что читатели смогут выбирать, как им следует действовать в моменты эмоционального возбуждения;</p>
   <p>• фотографиям самых тонких проявлений эмоций на лицах других людей, позволяющие читателям лучше разбираться в чужих чувствах;</p>
   <p>• объяснениям того, как использовать информацию о чувствах других людей — коллег по работе, членов семьи и друзей.</p>
   <p>В приложении содержится тест, который вы можете выполнить прежде, чем приступать к чтению книги, чтобы выяснить, насколько хорошо вы умеете распознавать самые тонкие выражения лица. Вы можете выполнить тест еще раз, когда закончите чтение книги, чтобы оценить достигнутый вами прогресс.</p>
   <p>Возможно, вы захотите спросить, почему какая–то из эмоций, представляющих для вас интерес, не рассмотрена в этой книге. На это я могу ответить, что решил рассматривать лишь те эмоции, которые мы знаем как универсальные, т. е. испытываемые всеми людьми. Смущение, вину, стыд и зависть, вероятно, испытывают все люди, но я сконцентрировался на тех эмоциях, которые имеют очевидные универсальные проявления. Я рассматриваю любовь в главе, посвященной эмоциям, доставляющим удовольствие, а ярость, ненависть и ревность — в главе, посвященной гневу.</p>
   <p>Наука по–прежнему занимается изучением того, как каждый из нас переживает те или иные эмоции — почему кто–то имеет более насыщенный эмоциональный опыт или быстро приходит в состояние эмоционального возбуждения, и я завершаю книгу рассказом о том, что мы изучаем, что мы можем изучать и как мы можем использовать эту информацию в нашей собственной жизни.</p>
   <p>Трудно переоценить то значение, которое имеют для нас наши эмоции. Мой наставник, покойный Сильван Томкинс, говорил, что эмоции мотивируют нашу жизнь. Мы организуем свою жизнь таким образом, чтобы максимизировать опыт позитивных эмоций и минимизировать опыт негативных эмоций. Нам это не всегда удается, но именно так мы стараемся поступать. Он утверждал, что эмоции мотивируют выбор всех наших самых важных начинаний. Это утверждение, сделанное в 1962 г., когда бихевиоральные науки полностью игнорировали эмоции, носит преувеличенный характер, так как для нашего выбора могут быть и другие мотивы. Но тем не менее эмоции играют важную, и очень важную, роль в нашей жизни.</p>
   <p>Эмоции могут оказаться сильнее того, что большинство психологов наивно считают более сильными основополагающими мотивами, направляющими ход нашей жизни: голода, полового влечения и стремления к выживанию. Люди не станут принимать пищу, которая вызывает у них отвращение. Они могут даже умереть от голода, если им не дадут ничего другого, хотя кому–то та же самая пища может показаться очень аппетитной. Таким образом, эмоции могут пересилить стремление утолить голод! Половое влечение печально известно своей уязвимостью к влиянию эмоций. Из–за испытываемого страха или отвращения человек может никогда не решиться вступить в интимные отношения или же постоянно оказываться не в состоянии довести половой акт до завершения. Эмоции способны пересилить половое влечение! А отчаяние способно подавить желание жить и привести человека к самоубийству. Эмоции способны пересилить стремление к жизни!</p>
   <p>Проще говоря, люди хотят быть счастливыми, и большинство из нас не желает испытывать страх, гнев, отвращение, печаль или горе, если только эти негативные чувства не вызывают у нас герои спектакля, который мы смотрим, или романа, который мы читаем. Однако, как будет показано позднее, мы не можем прожить без таких эмоций; вопрос заключается в том, как жить с ними, нанося себе как можно меньше вреда.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Предисловие ко второму изданию</strong></p>
   </title>
   <p>Я особенно рад тому, что это, второе, издание «Психологии эмоций» дает мне возможность поделиться новыми идеями, догадками и результатами исследований, которые могут помочь читателю сделать его эмоциональную жизнь более комфортной. С момента выхода первого издания книги прошло уже четыре года. Я обновил выводы и послесловие и добавил новую 10–ю главу, посвященную лжи и эмоциям, в которой попытался дополнить последние размышления о роли эмоций в выявлении лжи своими наблюдениями за тем, как признаки эмоций помогают оценить правдивость слов человека. Эта глава отражает мой опыт исследований последних нескольких лет, в ходе которых я уделял много времени вопросам возможности использования полученных результатов в решении задач повышения национальной безопасности.</p>
   <p>Моя цель при написании «Психологии эмоций» состояла в том, чтобы помочь людям усовершенствовать четыре важных навыка, и поэтому я включил в эту книгу предложения и упражнения, которые, как я надеюсь, вы найдете и полезными, и стимулирующими ваши дальнейшие усилия. Этими четырьмя навыками являются:</p>
   <p>1. Умение осознавать, когда вы начинаете испытывать эмоцию, до того как вы начинаете говорить или действовать. Приобрести этот навык труднее всего; в главе 2 объясняется, почему это так, а упражнения, призванные помочь вам улучшать осознание испытываемых вами эмоций, содержатся в главе 3 и в соответствующих разделах глав с 5–й по 8–ю, посвященных конкретным эмоциям. Выработка этого навыка позволит вам лучше понимать, когда вы начинаете испытывать эмоциональное возбуждение.</p>
   <p>2. Умение выбирать, как вести себя, когда вы испытываете эмоцию, чтобы достигать своих целей, не причиняя вреда другим людям. Назначение каждого эмоционального эпизода состоит в том, чтобы помочь нам быстро достичь наших целей, например убедить других людей в необходимости утешить нас, напугать нападающего на нас преступника или добиться многих других желаемых результатов. Самые удачные эмоциональные эпизоды не причиняют вреда и не создают проблем тем людям, с которыми мы имеем дело. Выработать это умение также непросто, но благодаря постоянной тренировке оно может стать частью вашего Я. (Информация по этой теме и необходимые упражнения содержатся в главах с 4–й по 8–ю.)</p>
   <p>3. Умение чувствовать, какие эмоции испытывают другие люди. Так как эмоции лежат в основе всех самых важных отношений, возникающих у нас с другими людьми, то мы должны быть восприимчивы к чувствам других людей. Если вы захотите узнать больше, чем написано в этой книге, то вы можете воспользоваться моими разработками, которые помогут вам быстро развить это умение. Информацию о них смотрите на веб–сайте <a l:href="http://www.paulekman.com/">http</a><a l:href="http://www.paulekman.com/">://www.paulekman.com</a></p>
   <p>4. Умение правильно использовать получаемую вами информацию о том, что чувствуют другие люди. Иногда это означает задавание человеку вопросов о замеченной вами эмоции, признание того, что он чувствует, или корректировку вашей реакции в свете того, что вы выяснили. Ваша реакция будут зависеть от того, кем является другой человек и какова история ваших отношений с ним. Как может варьироваться ваша реакция в отношениях с членами семьи, коллегами по работе и друзьями, объясняется в последних разделах глав с 5–й по 8–ю.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 1. Эмоции в разных культурах</strong></p>
   </title>
   <p>Я включил в эту книгу всё, что узнал об эмоциях за последние сорок лет и что, по моему убеждению, может помочь человеку улучшить его эмоциональную жизнь. Большая часть написанного мной – но не всё – подкрепляется результатами исследований других ученых, занимающихся изучением эмоций. Особая цель моих собственных исследований состояла в выработке профессионального умения читать и измерять проявления эмоций на лице. Обладая таким умением, я смог бы различать на лицах незнакомцев, друзей и членов семьи те нюансы, которые не замечают большинство людей, и благодаря этому я бы узнавал о них намного больше и вдобавок имел бы время для проверки своих идей с помощью экспериментов. Когда то, что я пишу, основывается на моих собственных наблюдениях, я подчеркиваю этот факт такими словами, как «по моим наблюдениям», «я уверен», «мне кажется…» А когда то, что я пишу, основывается на результатах научных экспериментов, я даю ссылку на конкретных источник, подкрепляющий мои слова.</p>
   <p>Значительная часть того, что написано в этой книге, появилось под влиянием результатов моих межкультурных исследований выражений лица. Они навсегда изменили мой взгляд на психологию в целом и на эмоции в частности. Эти результаты, полученные в таких разных странах, как Папуа–Новая Гвинея, США, Япония, Бразилия, Аргентина, Индонезия и бывший Советский Союз, способствовали генерированию моих собственных идей о природе эмоций.</p>
   <p>В ходе моих первых научных исследований, проведенных в конце 1950–х гг., я не проявлял вообще никакого интереса к выражениям лица. Все мое внимание было приковано к движениям рук. Мой метод классификации жестов позволял различать невротически и психотически депрессивных пациентов и оценивать, насколько улучшилось их состояние после лечения.<a l:href="#n1" type="note">[1]</a> В начале 1960–х гг. ещё даже не было метода для непосредственного точного измерения сложных, часто очень быстрых движений лица, которые демонстрировали депрессивные пациенты. Я не имел представления о том, с чего начать, и не предпринял никаких реальных действий в этом направлении. Четверть века спустя, когда я разработал метод измерения движений лица, я вернулся к кинопленкам, на которых были сняты эти пациенты, и сумел сделать важные открытия, описанные в главе 5.</p>
   <p>Я не думаю, что в 1965 г. я перевел бы фокус моих исследований на изучение выражений лица и эмоций, если бы не два благоприятных события. Во–первых, Агентство передовых исследовательских проектов (АРМА) при министерстве обороны США выделило мне грант на исследование невербального поведения в разных культурах. Я не претендовал на получение этого гранта, но в результате разразившегося скандала главный исследовательский проект APRA (фактически служивший прикрытием для поддержки повстанцев в одной из южных стран) был прикрыт и выделенные на него деньги необходимо было потратить где–нибудь за рубежом на проведение исследований, неспособных вызвать никаких подозрений. По счастливому стечению обстоятельств я оказался в нужный момент в кабинете того человека, который должен был потратить эти деньги. Он был женат на уроженке Таиланда и находился под впечатлением от того, насколько отличались ее невербальные коммуникации от тех, которые были привычны ему. По этой причине он хотел, чтобы я выяснил, что в таких коммуникациях является универсальным, а что характерным только для конкретных культур. Поначалу эта перспектива меня не обрадовала, но я решил не отступать и доказать свою способность справиться и с этой задачей.</p>
   <p>Я приступил к работе над проектом в полной уверенности в том, что выражения лица и жесты являются результатом социального научения и меняются от культуры к культуре, и так же считали те специалисты, к которым я первоначально обратился за консультацией: Маргарет Мид, Грегори Бейтсон, Эдвард Холл, Рэй Бердвистел и Чарльз Осгуд. Я вспомнил, что Чарльз Дарвин придерживался противоположного мнения, но был настолько уверен в его неправоте, что не дал себе труда прочитать его книгу, посвященную этому вопросу.</p>
   <p>Во–вторых, большой удачей оказалась моя встреча с Сильваном Томкинсом. Он только что написал две книги об эмоциях, в которых утверждал, что выражения лица являются врожденными и универсальными для нашего биологического вида, но не имел доказательств в поддержку своих утверждений. Я не думаю, что когда–нибудь прочитал бы его книги или встретился с ним самим, если бы мы оба одновременно не представили в один и тот же научный журнал наши собственные статьи: он — об исследовании лица, а я — об исследовании движений тела.<a l:href="#n2" type="note">[2]</a></p>
   <p>На меня произвели огромное впечатление глубина и широта мышления Сильвана, но я считал, что он, подобно Дарвину, придерживался ошибочного представления о врожденности, а значит, и универсальности выражений лица. Я был рад тому, что в спор вступил еще один участник и что теперь не только Дарвин, написавший свою работу сто лет тому назад, оппонировал Мид, Бэйтсону, Бердвистелу и Холлу. Дело принимало новый оборот. Возник реальный научный спор между знаменитыми учеными, и я, едва перешагнувший тридцатилетний рубеж, получил возможность, подкрепленную реальным финансированием, попытаться разрешить его раз и навсегда, дав ответ на следующий вопрос: являются ли выражения лица универсальными или же они, подобно языкам, специфичны для каждой конкретной культуры? Перед такой перспективой нельзя было устоять! Меня не волновало, кто окажется прав, хотя я не думал, что прав будет Сильван.<a l:href="#n3" type="note">[3]</a></p>
   <p>В ходе моего первого исследования я показывал фотографии людям из пяти стран (культур) — Чили, Аргентины, Бразилии, Японии и США — и просил их оценить, какие эмоции отображались каждым выражением лица. Большинство людей в каждой культуре соглашались с тем, что выражения эмоций действительно могут быть универсальными.<a l:href="#n4" type="note">[4]</a> Кэррол Изард, еще один психолог, которого консультировал Сильван и который работал в других культурах, провел практически тот же эксперимент и получил те же самые результаты.<a l:href="#n5" type="note">[5]</a> Томкинс ничего не сказал мне об Изарде, а Изарду — обо мне. Сначала мы оба были недовольны тем, что практически одно и то же исследование одновременно выполняли два разных ученых, но для науки было особенно ценно, что два независимых исследователя пришли к одному и тому же выводу. По–видимому, Дарвин был прав.</p>
   <p>Но как мы смогли установить, что люди из многих разных культур соглашались по поводу того, какая эмоция показывалась им на снимке, в то время как большое число умных людей придерживались совершенно противоположного мнения? Это были не просто путешественники, утверждавшие, что выражения лиц японцев, или китайцев, или представителей иных культур имеют разные значения. Бердвистел, уважаемый антрополог, специализировавшийся на изучении выражений лица и жестов (протеже Маргарет Мид), писал, что он отверг идеи Дарвина, когда обнаружил, что во многих культурах люди улыбаются, даже чувствуя себя несчастными.<a l:href="#n6" type="note">[6]</a> Утверждение Бердвистела соответствовало точке зрения, доминировавшей в антропологии культур и по большей части в психологии в целом, согласно которой все имеющее социальную важность должно быть продуктом научения и, таким образом, изменяться от культуры к культуре.</p>
   <p>Я примирил наши выводы об универсальности выражений эмоций с утверждениями Бердвистела о различии этих выражений в разных культурах с помощью идеи о <emphasis>правилах отображения</emphasis>. Эти правила, усваиваемые в результате социального научения и часто изменяющиеся от культуры к культуре, определяют, как следует управлять выражениями лица и кто, когда и кому может показывать свою ту или иную эмоцию. Именно благодаря этим правилам на большинстве публичных спортивных соревнований проигравший не показывает на лице печали или разочарования, которые он в действительности испытывает. Правила отображения воплощаются в типичном приказании родителей: «Убери эту самодовольную улыбку с лица». Такие правила могут требовать, чтобы мы ослабляли, усиливали, полностью скрывали или маскировали выражение той эмоции, которую мы в действительности испытываем.<a l:href="#n7" type="note">[7]</a></p>
   <p>Я проверил эту формулировку в ряде исследований, которые показали, что японцы и американцы имели одинаковые выражения лица, когда они в <emphasis>одиночку</emphasis> смотрели фильмы о хирургических операциях и катастрофах, но когда они смотрели те же фильмы в присутствии исследователя, то японцы в большей степени, чем американцы, маскировали выражение негативных эмоций на лице с помощью улыбки. Таким образом, наедине с собой человек показывает врожденные выражения эмоций, а на людях — управляемые выражения.<a l:href="#n8" type="note">[8]</a> Так как антропологи и большинство путешественников наблюдали именно публичное поведение, то я имел собственные объяснения и доказательства его использования. Напротив, символические жесты, такие как утвердительные или отрицательные покачивания головой или поднятый в знак одобрения большой палец сжатой в кулак руки, безусловно, являются специфическими для данной культуры.<a l:href="#n9" type="note">[9]</a> В этом Бердвистел, Мид и большинство других исследователей поведения человека были, безусловно, правы, хотя они и заблуждались в отношении выражения эмоций на лице.</p>
   <p>Но здесь имелась одна лазейка, и если ее смог увидеть я, то смогли бы увидеть и Мид с Бердвистелом, которые, как мне было известно, искали любой способ поставить под сомнение мои результаты. Все люди, которых приходилось обследовать мне (и Изарду), могли усвоить западную манеру выражения эмоций на лице благодаря виденным им на кино–и телеэкране фильмам с участием Чарли Чаплина и Джона Уэйна. Научение через масс–медиа или контакты с представителями других культур могло объяснить, почему люди из разных культур одинаково оценивали эмоции на показываемых им фотографиях. Мне нужна была визуально изолированная от остального мира культура, представители которой никогда бы не видели ни кинофильмов, ни телепередач, ни журналов, а по возможности, и вообще никаких людей из другого общества. Если бы они оценивали выражения эмоций на показываемых им фотографиях точно так же, как жители Чили, Аргентины, Бразилии, Японии и США, то я бы оказался на коне.</p>
   <p>Человеком, познакомившим меня с культурой каменного века, был невропатолог Карлтон Гайдусек, проработавший более десяти лет в самых глухих уголках Новой Гвинеи. Он пытался найти причину странной болезни под названием <emphasis>куру</emphasis>, которая уничтожила около половины представителей одного из таких малочисленных народов. Люди верили, что эта болезнь была наслана на них злым волшебником. К тому моменту, когда я впервые приехал на остров, Гайдусек уже выяснил, что причиной болезни был вирус замедленного действия с длительным инкубационным периодом. У местных жителей симптомы болезни, вызванной этим вирусом, начинали проявляться спустя несколько лет после заражения (подобным образом действует вирус, вызывающий СПИД). Но Гайдусек еще не знал, каким образом передается этот вирус. (Оказалось, что вирус передавался вследствие привычки к каннибализму. Эти люди не съедали своих врагов, которые погибали в сражении и, как предполагалось, были здоровыми и сильными. Они съедали только своих друзей, умерших от какой–нибудь болезни, в частности от куру. Они ели мясо сырым, и поэтому болезнь распространялась очень быстро. Через несколько лет за открытие медленных вирусов Гайдусек был удостоен Нобелевской премии.)</p>
   <p>К счастью, Гайдусек понимал, что культуры каменного века вскоре полностью исчезнут, и поэтому израсходовал более сотни тысяч футов пленки на съемки нескольких фильмов о повседневной жизни представителей двух вымирающих культур. Сам он ни разу не видел своих фильмов: ведь для просмотра всех отснятых им кинопленок потребовалось бы почти шесть недель. Таким было положение дел, когда на сцене появился я.</p>
   <p>Обрадованный тем, что хотя бы у кого–то возник научный интерес к его фильмам, Гайдусек предоставил в мое распоряжение отснятые им кинопленки, и мы с моим коллегой Уолли Фризеном потратили на их тщательное изучение целых полгода. Фильмы содержали два очень убедительных доказательства универсальности выражения эмоций на лице. Прежде всего нам ни разу не пришлось увидеть незнакомых выражений. Если бы выражения лица усваивались исключительно посредством научения, то тогда эти полностью изолированные от остального мира люди демонстрировали бы новые выражения, которых мы никогда не видели прежде. Но таких выражений мы не увидели.</p>
   <p>Однако по–прежнему сохранялась возможность того, что эти знакомые нам выражения лица сигнализируют о совсем других эмоциях. Но, хотя из фильмов не всегда было понятно, что происходило с человеком до и после того, как у него на лице появлялось какое–то выражение, опрошенные нами местные жители подтвердили правильность наших интерпретаций. Если бы выражения лица сигнализировали о разных эмоциях в разных культурах, то тогда постороннему человеку, абсолютно незнакомому с данной культурой, было бы невозможно правильно интерпретировать увиденные им выражения.</p>
   <p>Я пытался думать о том, как Бердвистел и Мид стали бы оспаривать это утверждение. Я представил себе, как они заявляют: «Совершенно не важно, что вы не увидели новых выражений; просто те, которые вы видели, имеют в действительности другой смысл. Вы правильно их отгадали потому, что получили подсказку из социального контекста, в котором они возникли. Вы никогда не видели выражение, которое было бы изолировано от того, что происходило прежде, после или в тот же самый момент. Но если бы вы его увидели, то не смогли бы определить, что оно означает». Чтобы закрыть эту лазейку, я пригласил Сильвана, проживавшего на Восточном побережье, провести неделю в моей лаборатории.</p>
   <p>До его приезда мы отредактировали фильмы таким образом, чтобы он мог видеть только сами выражения, вычлененные из их социального контекста, т. е. фактически только лица, снятые крупным планом. Но Сильван не испытал никаких проблем. Каждая из его интерпретаций хорошо соответствовала социальному контексту, которого он не видел. Более того, он в точности знал, как он получал информацию. Мы с Уолли могли лишь почувствовать, что за эмоциональное сообщение передавалось каждым выражением, но наши оценки носили интуитивный характер; как правило, мы не могли в точности сказать, какое послание направляло лицо, если только на лице не появлялась улыбка. Сильван же уверенно подходил к экрану и точно указывал, какие конкретные движения мышц лица сигнализировали о выражении данной эмоции.</p>
   <p>Мы также захотели узнать его общее впечатление об этих двух культурах. Он заявил, что одна группа выглядела вполне дружелюбно. Члены второй группы были по характеру вспыльчивыми, очень подозрительными и имели гомосексуальные наклонности. Такими словами он описал представителей племени <emphasis>анга</emphasis>. Его оценки хорошо соответствовали тому, что нам рассказывал Гайдусек, работавший с этими людьми. Они периодически атаковали австралийских официальных лиц, пытавшихся основать поблизости государственную овцеводческую ферму. Это племя, по словам его соседей, отличалось крайней подозрительностью. А его мужская половина до вступления в брак имела только гомосексуальные связи. Через несколько лет этнологу Ирениусу Эйбл–Эйбесфельдту, попытавшемуся работать с этим племенем, пришлось в буквальном смысле спасать свою жизнь бегством.</p>
   <p>После этой встречи я решил посвятить себя изучению выражений лица. Я должен был отправиться в Новую Гвинею и попытаться найти факты, подтверждающие то, что я считал верным: что по крайней мере некоторые выражения эмоций на лице являются универсальными. И я должен был разработать беспристрастный метод измерения изменений лица, чтобы любой другой ученый мог объективно узнать по движениям лица все то, что Сильван узнавал благодаря своей проницательности.</p>
   <p>В конце 1967 г. я отправился на юго–восточное плоскогорье острова Новая Гвинея для обследования туземцев племени форе, которые жили в маленьких деревеньках, расположенных на высоте семи тысяч футов над уровнем моря. Я не знал языка форе, но с помощью нескольких местных юношей, учивших язык <emphasis>пиджин</emphasis> в миссионерской школе, я мог обеспечить перевод слов с английского на пиджин и далее на форе, а также обратный перевод. Я привез с собой фотографии разных выражений лица, большую часть которых дал мне Сильван для проведения исследований среди грамотных людей. (На с. 28 приведены три таких снимка.) Я также взял несколько фотографий людей из племени форе, отобранных с кинопленок, полагая, что эти люди будут иметь трудности с интерпретацией выражений лица европейцев. Я даже опасался, что они вообще окажутся не в состоянии понять смысл фотографий, поскольку прежде им не приходилось видеть ничего подобного. Ранее некоторые антропологи утверждали, что людей, которые никогда не видели фотографий, нужно учить тому, как интерпретировать эти изображения. Однако у людей из племени форе не было таких проблем; они сразу же поняли, что такое фотографии, и, по–видимому, для них не имело большого значения, какой национальности был сфотографированный человек – американцем, или из племени форе.</p>
   <p>Трудность заключалась в том, чтобы правильно попросить их сделать то, что мне было нужно.</p>
   <p>Они не имели своей письменности, и поэтому я не мог попросить их выбрать из списка то слово, которое бы описывало показанную эмоцию. Если бы мне нужно было зачитывать им список названий разных эмоций, то мне бы пришлось беспокоиться о том, чтобы они запомнили весь этот список, и о том, чтобы порядок зачитываемых слов не влиял на их выбор. По этим причинам я просто просил их придумать историю о каждом выражении лица. «Скажи мне, что происходит сейчас, из–за какого события в прошлом у человека возникло такое выражение и что должно произойти в ближайшем будущем. Процедура оказалась подобной медленному выдергиванию зубов. Я точно не знаю, было ли это обусловлено необходимостью работы через переводчика или полным отсутствием у них понимания того, что я хотел от них услышать или почему я хотел заставить это делать. Возможно также, что выдумывание историй о незнакомых людях не входило в число умений, которыми обладали представители племени форе.</p>
   <p>Я действительно получил какие–то истории, но это стоило мне огромных затрат времени. После каждой такой встречи и я, и мои собеседники чувствовали себя обессиленными. Тем не менее я не испытывал недостатка в добровольцах, хотя народная молва сообщала о том, что выполнить задание, которое я даю, очень непросто. Однако имелся мощный стимул, заставлявший людей соглашаться разглядывать чужие фотографии: каждому, кто соглашался мне помочь, я давал кусок мыла или пачку сигарет. Эти люди не производили мыла, поэтому оно представляло для них большую ценность. Они выращивали табак, которыми набивали свои трубки, но курить мои сигареты, по–видимому, им нравилось больше.</p>
   <p>Большинство их историй соответствовали той эмоции, которая, как предполагалось, отображалась на каждой фотографии. Например, глядя на снимок, показывающий то, что грамотные люди называют печалью, жители Новой Гвинеи чаще всего говорили, что у человека, показанного на фотографии, умер ребенок. Но процедура «вытягивания» историй была очень трудоемкой, а доказательство того, что разные истории соответствуют какой–то одной эмоции, представлялось трудной задачей. Я понимал, что должен действовать как–то по–другому, но не знал как.</p>
   <empty-line/>
   <p>Я также фотографировал спонтанные выражения лица и имел возможность фиксировать на пленке радостные взгляды людей, которым на дороге встречались их друзья из соседней деревни. Я специально создавал ситуации, способные вызвать нужные эмоции. Я записал на магнитофон игру двух мужчин на местных музыкальных инструментах и затем фотографировал их удивленные и радостные лица в то время, когда они впервые в жизни слушали свою музыку и свои голоса, записанные на магнитную ленту. Однажды я даже понарошку напал с резиновым ножом на местного мальчика, а скрытая камера снимала в это время его реакцию и реакцию его друзей. Все решили, что это была хорошая шутка. (Я благоразумно не стал изображать такое «нападение» на кого–то из взрослых мужчин.) Такие кинокадры не могли использоваться мной в качестве доказательств, так как те, кто полагал, что выражения эмоций на лице должны быть разными в разных культурах, всегда могли заявить, что я выбрал только те немногие случаи, когда на лицах людей появлялись универсальные выражения.</p>
   <p>Я уехал из Новой Гвинеи через несколько месяцев — такое решение далось мне без труда, так как я жаждал привычного мне человеческого общения, которое было невозможно для меня в обществе этих людей, и привычной мне пищи, так как сначала я ошибочно решил, что вполне смогу обойтись блюдами местной кухни. Нечто, напоминающее какие–то части спаржи, которые мы обычно выбрасываем в мусорное ведро, надоели нам до последней степени. Это была авантюра, одна из самых увлекательных в моей жизни, но я по–прежнему беспокоился о том, что не смог собрать неопровержимых доказательств своей правоты. Я знал, что эта культура недолго будет оставаться в изоляции и что других культур, подобных этой, в мире осталось очень немного.</p>
   <p>По возвращении домой я познакомился с методом исследований, который психолог Джон Дешил (John Dashiel) использовал в 1930–х гг. для изучения того, насколько хорошо маленькие дети могут интерпретировать выражения лица. Дети были слишком маленькими, чтобы читать, поэтому он не мог давать им список слов, из которого они могли бы делать выбор. Вместо того чтобы просить их придумать историю — как поступал я в Новой Гвинее, Дешил сам рассказывал им истории и показывал набор картинок. Все, что от них требовалось, это выбрать картинку, соответствующую рассказанной истории. Я понял, что этот метод подойдет и мне. Я просмотрел истории, рассказанные мне жителями Новой Гвинеи, чтобы выбрать те, которые чаще всего использовались при объяснении каждого случая выражения эмоций. Все они были довольно простыми: «К нему пришли друзья, и он этому очень рад; он разгневан и готов драться; его ребенок умер, и он испытывает глубокую печаль; он смотрит на что–то такое, что ему очень не нравится, или он видит то, что очень плохо пахнет; он видит что–то новое и неожиданное».</p>
   <p>Возникла проблема с наиболее часто рассказываемой историей для чувства страха — об опасности, исходящей от дикой свиньи. Я вынужден был изменить ее, чтобы снизить вероятность ее применения к эмоциям удивления или гнева. Она стала выглядеть следующим образом: «Он сидит дома совсем один, и в деревне тоже никого нет. Дома нет ни ножа, ни топора, ни лука со стрелами. Дикая свинья останавливается перед дверью дома, и он смотрит на нее и испытывает страх. Свинья стоит перед дверью несколько минут, а он смотрит на нее с испугом; свинья не отходит от двери, а он боится, что свинья нападет на него».</p>
   <p>Я сделал набор из трех фотографий, которые должны были показываться при прочтении одной из историй (пример приводится ниже). От испытуемого требовалось только указать на одну из фотографий. Я подготовил много наборов фотографий, так как не хотел, чтобы какая–то из них появлялась больше одного раза и человек мог делать выбор методом исключения: «О, эту я уже видел, когда слушал рассказ об умершем ребенке, а эту — когда мне рассказывали о готовности напасть на обидчика; значит, эта фотография имеет отношение к дикой свинье».</p>
   <empty-line/>
   <p><image l:href="#i_001.jpg"/></p>
   <empty-line/>
   <p><image l:href="#i_002.jpg"/></p>
   <empty-line/>
   <p><image l:href="#i_003.jpg"/></p>
   <empty-line/>
   <p>Я вернулся в Новую Гвинею в конце 1968 г. со своими историями и фотографиями и с несколькими моими коллегами, которые должны были помогать мне собирать данные.<a l:href="#n10" type="note">[10]</a> (На это раз я взял с собой большой запас консервов.) Весть о нашем возвращении быстро разнеслась по острову, так как, кроме Гайдусека и его оператора Ричарда Соренсона (оказавшего мне большую помощь в мой первый приезд), очень немногие иностранцы, посетившие Новую Гвинею один раз, приезжали туда снова. Сначала мы сами проехали по нескольким деревням, но после того, как стало известно, что на этот раз мы просим выполнить очень легкое задание, к нам стали приходить жители самых удаленных уголков острова. Им нравилось наше новое задание и возможность получить кусок мыла или пачку сигарет.</p>
   <p>Я специально позаботился о том, чтобы никто из нашей группы не мог делать непреднамеренных подсказок нашим испытуемым о том, какой эмоции соответствует та или иная фотография. Наборы фотографий были наклеены на прозрачные пластиковые страницы, при этом числовой код, написанный на обороте каждого снимка, мог быть виден только с обратной стороны страницы. Мы старались сделать так, чтобы невозможно было узнать, какой код соответствовал каждому выражению. Поэтому страница поворачивалась к испытуемому таким образом, чтобы человек, записывающий ответы, не мог видеть лицевую сторону страницы. Зачитывалась история, и испытуемый указывал на соответствующую фотографию, а один из нас записывал код снимка, выбранного испытуемым.<a l:href="#n11" type="note">[11]</a></p>
   <p>В течение всего нескольких недель мы обследовали более трехсот человек, т. е. около 3% всех представителей этой культуры, и полученных данных было вполне достаточно для проведения статистического анализа. Полученные результаты не вызывали сомнений для эмоций радости, гнева, отвращения и печали. Страх и удивление оказались практически неразличимы: когда люди слышали страшную историю, они с равной вероятностью выбирали выражение страха и выражение удивления, и то же самое наблюдалось, когда они слышали удивительную историю. Но страх и удивление дифференцировались от гнева, отвращения, печали и радости. До сих пор я не знаю, почему эти люди не различали страх и удивление. Возможно, проблема заключалась в наших историях, а возможно, эти две эмоции настолько тесно переплетались в жизни этих людей, что стали практически неразличимы, В культурах с преобладанием грамотного населения люди четко отличают страх от удивления.<a l:href="#n12" type="note">[12]</a></p>
   <p>Все наши испытуемые, за исключением двадцати трех, никогда не видели кинофильмов, телепередач или фотографий, не разговаривали на английском или на <emphasis>пиджин</emphasis> и не понимали этих языков, никогда не бывали в населенных пунктах на западе острова или главном городе их провинции и никогда не работали на европейцев. Двадцать три человека, составлявших исключение, видели кинофильмы, говорили по–английски и больше года учились в миссионерской школе. Результаты исследования не выявили никаких различий между большинством испытуемых, имевшим мало контактов с внешним миром, и теми немногими, кто эти контакты имел, а также между мужчинами и женщинами.</p>
   <p>Мы провели еще один эксперимент, который оказался для испытуемых не таким простым. Один из людей, говоривших на пиджин, читал слушателям какую–то историю, а затем просил их показать, как бы выглядело их лицо, если бы эта история приключилась с ними. Я снимал на видео, как эти люди, ни один из которых не участвовал в первом эксперименте, придавали своим лицам требуемые выражения. Позднее эти неотредактированные видеозаписи были показаны студентам колледжа в США. Если бы выражения эмоций менялись от культуры к культуре, то тогда эти студенты не могли бы правильно их интерпретировать. Но американцам удалось идентифицировать все эмоции, кроме страха и удивления, — они путали их точно так же, как и жители Новой Гвинеи. Ниже приводятся четыре примера того, как выражают свои эмоции гвинейцы.</p>
   <p>Я обнародовал результаты наших исследований на ежегодной национальной конференции антропологов в 1969 г. Для многих наши результаты оказались неприятным сюрпризом. Эти ученые были твердо убеждены в том, что поведение человека целиком определяется его воспитанием, а не врожденными качествами; отсюда следовало, что, несмотря на мои доказательства, выражения эмоций должны быть разными в разных культурах. Факт обнаружения культурных различий в <emphasis>управлении</emphasis> выражениями лица в моем эксперименте с японскими и американскими студентами был признан недостаточно убедительным.</p>
   <empty-line/>
   <p><image l:href="#i_004.jpg"/></p>
   <p><strong>Удовольствие</strong></p>
   <empty-line/>
   <p><image l:href="#i_005.jpg"/></p>
   <p><strong>Печаль</strong></p>
   <p><image l:href="#i_006.jpg"/></p>
   <p><strong>Печаль</strong></p>
   <p><image l:href="#i_007.jpg"/></p>
   <p><strong>Удовольствие</strong></p>
   <p>Лучший способ рассеять сомнения оппонентов заключался в том, чтобы полностью повторить все исследования в другой примитивной изолированной культуре. В идеале, повторить исследования должен был кто–то другой — кто хотел бы доказать мою неправоту. Если бы такой человек обнаружил бы то же самое, что обнаружил я, то это бы очень укрепило мои позиции. Благодаря другому счастливому стечению обстоятельств эту задачу блестяще выполнил антрополог Карл Хайдер.</p>
   <p>Хайдер недавно вернулся из Индонезии, точнее из той части страны, которая называется теперь Западным Арианом. Там он в течение нескольких лет занимался изучением другой изолированной группы туземцев из племени <emphasis>дани</emphasis>.<a l:href="#n13" type="note">[13]</a> Хайдер сказал мне, что в моих исследованиях что–то не так, потому что люди племени дани даже не имеют слов для обозначения эмоций. Я познакомил его со всеми материалами моих исследований и предложил повторить мои эксперименты при следующем посещении этого племени. Его результаты в точности совпали с моими — даже в отношении не–способности четко различать удивление и страх.<a l:href="#n14" type="note">[14]</a></p>
   <p>Тем не менее даже сегодня не все антропологи убеждены в правильности моих выводов. Несколько известных мне психологов, занимающихся главным образом вопросами языка, указывают на то, что наши исследования среди грамотных людей, во время которых мы просили респондентов называть эмоцию, соответствующую конкретному выражению лица, не подтверждают принцип универсальности, так как слова, определяющие каждую эмоцию, не имеют идеального перевода на другие языки. То, как эмоции отображаются в языке, является, разумеется, продуктом культуры, а не эволюции. Но результаты обследования более чем двадцати грамотных культур Запада и Востока говорят о том, что мнение большинства представителей культуры о том, какая эмоция проявляется в данном выражении лица, оказывается одинаковым. Несмотря на проблему перевода, у нас никогда не возникало ситуации, в которой большинство людей в двух культурах приписывало бы разные эмоции одному и тому же выражению лица. Никогда! И разумеется, наши выводы опирались не только на те исследования, в ходе которых люди должны были описать фотографию каким–то одним словом. В Новой Гвинее мы использовали истории для описания события, вызвавшего эмоцию. Мы также просили их изображать эмоции. А в Японии мы фактически измеряли движения самого лица, показывая таким образом, что когда люди находятся в одиночестве, то при просмотре неприятного фильма у них работают одни и те же мышцы лица, кем бы эти люди ни были — японцами или американцами.</p>
   <p>Другой критик с пренебрежением говорил о наших исследованиях в Новой Гвинее на том основании, что мы использовали не конкретные слова, а истории, описывающие социальные ситуации.<a l:href="#n15" type="note">[15]</a> Он утверждал, что эмоции — это слова, хотя в действительности это не так. Слова являются лишь обозначениями эмоций, а не эмоциями как таковыми. Эмоция — это процесс, особый тип автоматической оценки, несущей на себе отпечаток нашего эволюционного и индивидуального прошлого; в ходе этой оценки мы ощущаем, что происходит что–то важное для нашего благополучия и совокупность физиологических изменений и эмоциональных реакций вступает во взаимодействие с текущей ситуацией. Слова — это лишь один из способов отображения эмоций, и мы действительно используем их, когда испытываем эмоциональное возбуждение, но мы не можем сводить эмоции только к словам.</p>
   <p>Никто не знает наверняка, какое сообщение мы автоматически принимаем, когда видим чье–то выражение лица. Я подозреваю, что такие слова, как «гнев» или «страх», не относятся к числу обычно передаваемых нами сообщений, когда мы оказываемся в соответствующей ситуации. Мы используем эти слова, когда говорим об эмоциях. Гораздо чаще сообщение, которое мы получаем, очень напоминает то, которое мы получали благодаря нашим историям, — не абстрактное слово, а определенное ощущение того, что человек собирается делать в следующий момент, или того, что заставило человека испытывать какую–то эмоцию.</p>
   <p>Еще один совершенно другой тип доказательств также поддерживает утверждение Дарвина о том, что выражения эмоций на лице универсальны и являются результатом нашей эволюции. Если выражения не нужно усваивать, то тогда те, кто рождаются слепыми, должны демонстрировать те же выражения эмоций, как и те, кто родились зрячими. Многие исследования на эту тему были проведены за последние шестьдесят лет, и их результаты неизменно подтверждали это предположение, особенно в отношении спонтанных выражений лица.<a l:href="#n16" type="note">[16]</a></p>
   <p>Результаты наших кросскультурных исследований стимулировали поиск ответов на множество других вопросов о выражениях эмоций: сколько выражений могут придавать своему лицу люди? Предоставляют выражения лица достоверную или же вводящую в заблуждение информацию? Могут ли люди «лгать лицом», подобно тому, как они лгут словами? Нам предстояло так много сделать и так много узнать. Теперь же мы имеем ответы на все эти вопросы, как и на многие другие.</p>
   <p>Я выяснил, сколько выражений может принимать наше лицо: оказалось, что более десяти тысяч, и я определил те из них, которые имеют наиболее важное значение для наших эмоций. Более двадцати лет тому назад мы с Уолли Фризеном составили первый атлас человеческого лица, который состоял из словесных описаний, фотографий и последовательностей кинокадров и давал возможность измерять движения лица в анатомических терминах. Работая над этим атласом, я научился тому, как выполнять любые мышечные движения на моем собственном лице. Иногда для проверки того, что выполняемое мной движение было вызвано сокращением конкретной мышцы, я протыкал кожу лица иглой, чтобы обеспечить электростимуляцию и сокращение мышцы, создающей нужное выражение. В 1978 г. описание нашей методики измерения движений лица — <emphasis>FACS</emphasis> (<emphasis>Facial Action Coding System</emphasis>) «Система кодирования движений лица» — было выпущено отдельной книгой. С тех пор этот инструмент широко используется сотнями ученых из разных стран для измерения движений лица, а специалисты по компьютерам активно работают над тем, как автоматизировать и ускорить такие измерения.<a l:href="#n17" type="note">[17]</a></p>
   <p>За прошедшие годы я использовал FACS для изучения тысяч фотографий и многих тысяч выражений лиц, заснятых на кино–и видеопленку, и измерял каждое мышечное движение для каждого выражения эмоции. Я стремился узнать об эмоциях как можно больше, измеряя выражения лиц пациентов психиатрических клиник и людей с сердечно–сосудистыми заболеваниями. Я изучал также нормальных людей, которые показывались в выпусках новостей CNN или были участниками моих лабораторных экспериментов по провоцированию эмоций.</p>
   <p>За последние двадцать лет я сотрудничал с другими учеными для выяснения того, что происходит в нашем теле и нашем мозге, когда выражение какой–то эмоции появляется на нашем лице. Подобно тому, как имеются разные выражения для гнева, страха, отвращения и печали, имеются и разные профили физиологических изменений в органах нашего тела, генерирующие для каждой эмоции свои уникальные ощущения. Наука только сейчас начинает определять модели работы головного мозга, лежащие в основе проявления каждой эмоции.<a l:href="#n18" type="note">[18]</a></p>
   <p>Используя FACS, мы научились выявлять на лице признаки, указывающие на то, что человек лжет. То, что я назвал <emphasis>микровыражениями</emphasis>, т.е. очень быстрые движения лица, продолжающиеся менее 1/5 секунды, являются важными источниками утечки информации, позволяющей узнать, какую эмоцию человек пытается скрыть. Неискренние выражения лица могут разоблачать себя разными способами: обычно они слегка асимметричны и их появление и исчезновение с лица происходит чересчур резко. Мои исследования по выявлению признаков лжи стали причиной моего сотрудничества с судьями, адвокатами и полицейскими, а также с ФБР, ЦРУ и с другими подобными организациями из дружественных нам стран. Я учил всех этих людей тому, как можно точнее определить, говорит ли человек правду или лжет. Эта работа помогла мне получить возможность изучить выражения лиц и эмоции шпионов, убийц, растратчиков, зарубежных национальных лидеров и многих других людей, с которыми профессор психологии обычно никогда не встречается лично.<a l:href="#n19" type="note">[19]</a></p>
   <p>Когда я написал уже больше половины этой книги, мне была предоставлена возможность провести пять дней в обществе его святейшества далай–ламы, чтобы обсудить с ним проблему деструктивных эмоций. В наших беседах принимали участие еще шесть человек — ученые и философы, которые также излагали свои воззрения.<a l:href="#n20" type="note">[20]</a> Знакомство с их воззрениями и участие в дискуссии позволило мне познакомиться с новыми идеями, которые я отразил в этой книге. Тогда же я впервые узнал о взглядах на эмоции тибетских буддистов, и эти взгляды оказались совсем не похожими на те, которые выработались у нас на Западе. Я с удивлением обнаружил, что идеи, изложенные мной в главах 2 и 3, оказались совместимыми с воззрениями буддистов, а взгляды буддистов предполагали расширение и уточнение моих идей, что и заставило меня существенно изменить эти главы. Я узнал от его святейшества далай–ламы о многих разных уровнях познания, от эмпирического до интеллектуального, и поверил в то, что моя книга существенно выиграет от полученных мной знаний.<a l:href="#n21" type="note">[21]</a> Эта книга не о буддистских взглядах на эмоции, но я действительно время от времени указываю на имеющиеся совпадения наших взглядов и на те моменты, когда благодаря этим совпадениям у меня возникли оригинальные идеи.</p>
   <p>Одна из новых областей исследований, представляющих особый интерес для ученых, связана с изучением механизмов возникновения эмоций.<a l:href="#n22" type="note">[22]</a> Многое из того, о чем я здесь писал, основывается на результатах таких исследований, но мы еще не столько знаем о нашем мозге, чтобы ответить на многие из вопросов, обсуждавшихся в этой книге. Мы действительно много знаем об эмоциональном поведении — вполне достаточно, чтобы ответить на самые главные вопросы о роли эмоций в нашей повседневной жизни. То, о чем я рассказываю в следующих главах, основывается главным образом на моих собственных исследованиях эмоционального поведения, в ходе которых подробно изучались особенности, виденные мной в разных эмоциональных ситуациях во многих разных культурах. Осмыслив этот материал, я решил написать о том, что, как мне кажется, должны знать люди для лучшего понимания своих эмоций.</p>
   <p>Хотя основу для написания этой книги обеспечили мне проведенные мной исследования, я сознательно выходил за рамки доказанного наукой, чтобы включить в книгу также и то, что, по моему мнению, является верным, но остается еще не доказанным с научной точки зрения. Я обращался к нескольким вопросам, которые, как мне кажется, небезынтересны людям, желающим сделать свою эмоциональную жизнь более комфортной. Работа над книгой дала мне новое понимание эмоций, и я надеюсь, что это новое понимание появится теперь и у вас.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 2. Когда мы начинаем испытывать эмоции?</strong></p>
   </title>
   <p>Большую часть времени наши эмоции служат нам вполне успешно, мобилизуя нас заниматься тем, что является важным в нашей жизни, и доставляя нам самые разные виды удовольствия. Но иногда наши эмоции могут создавать нам проблемы.</p>
   <p>Это случается тогда, когда наши эмоциональные реакции становятся неадекватными ситуации одним из трех следующих способов. Во–первых, мы можем испытывать и показывать правильную эмоцию, но с неправильной интенсивностью (например, наше беспокойство было оправданно, но мы проявили чрезмерный испуг). Во–вторых, мы можем испытывать правильную эмоцию, но проявлять ее ненадлежащим образом (например, наш гнев был оправдан, но молчаливая форма его проявления была контрпродуктивной). В главе 4 описываются способы, которыми мы можем изменить эти две неподходящие эмоциональные реакции, с неправильно выбранной интенсивностью или с неправильно выбранным способом выражения эмоции. В этой главе и в главе 3 я рассматриваю третий тип неподходящей эмоциональной реакции — который труднее изменить и который оказывается даже хуже, чем первые два. Он проявляется не в том, что наша реакция оказывается чересчур сильной или выражается в неправильной форме, а в том, что мы вообще испытываем не ту эмоцию, которую должны были бы испытывать. Проблема состоит не в том, что мы были слишком испуганы или проявили свой страх ненадлежащим образом, а в том, что мы, как выясняется позднее, вообще не должны были испытывать страх.</p>
   <p>Почему возникла неподходящая эмоциональная реакция? Можно ли полностью разрушить триггер (т. е. «спусковой механизм») эмоции так, чтобы, например, когда к вашему телефонному разговору подключается другой абонент, вы не испытывали гнева? Можно ли изменить эмоциональную реакцию таким образом, чтобы в этом случае вы проявили веселье или высокомерие? Если мы не можем подавить или изменить нашу эмоциональную реакцию на триггер, то не можем ли мы по крайней мере ослабить ее силу, чтобы не реагировать на событие неподходящим образом?</p>
   <p>Эти вопросы не возникли бы, если бы все мы одинаково реагировали на один и тот же стимул, если бы каждое событие в нашей жизни вызывало одинаковую реакцию у каждого. Но очевидно, что в жизни так не бывает: одни люди боятся высоты, а другие — нет; одни оплакивали смерть принцессы Дианы как смерть самого близкого человека, а другие продемонстрировали по этому поводу полное безразличие. Однако имеются какие–то триггеры, которые приводят в действие одну и ту же эмоцию у всех: например, автомобильная катастрофа, которой чудом удалось избежать, обязательно вызывает кратковременный страх. Как это происходит? Как каждый из нас приобретает собственный уникальный набор триггеров эмоций и в то же время имеет такие же реакции, как и все, на прочие триггеры? Почти каждый испытывает страх, когда у стула, на котором он сидит, внезапно подламываются ножки, но одни люди боятся летать на самолетах, а другие нет. Мы имеем одинаковые триггеры точно так же, как имеем общие выражения для каждой эмоции, но есть триггеры, специфичные не только для данной культуры, но и для какого–то отдельного индивида. Как мы приобретаем триггеры эмоций, которых мы не хотели бы иметь? Глава 2 обращается ко всем этим вопросам. Нам необходимо получить ответы прежде, чем мы обратимся к практическому вопросу из следующей главы о том, можем ли мы изменять то, что приводит в действие наши эмоции.</p>
   <p>Найти ответы на эти вопросы нелегко, потому что мы не можем по своему усмотрению извлекать их из головы интересующего нас человека, как и не можем (о причинах этого я расскажу позднее) постоянно находить ответы, просто спрашивая людей о том, почему или когда они стали испытывать ту или иную эмоцию. Существуют специальные методы стимулирования появления образов в мозгу, в частности метод функциональной магнитно–резонансной томографии (фМРТ), при использовании которого голова человека помещается внутри магнитной катушки и изображения генерируются активными участками мозга с периодом в две–три секунды. К сожалению, это слишком медленно для изучения того, как начинаются эмоции, потому что часто они возникают менее чем за одну секунду. И даже если фМРТ имеет необходимое разрешение по времени, он не даст нам полезных подсказок, так как будет просто определять, какие структуры мозга находятся в активном состоянии, а не в чем выражается их активность.</p>
   <p>Хотя в настоящее время еще нет достоверных научных данных, позволяющих дать окончательные ответы на все эти вопросы о том, как в нашем мозгу возникают триггеры эмоций и можем ли мы эти триггеры ликвидировать, и, возможно, для ответа на эти вопросы потребуются десятилетия, какие–то приблизительные выводы могут быть сделаны уже сейчас на основании тщательного исследования того, как и когда люди ведут себя под воздействием эмоций. Хотя предлагаемые мной ответы и являются во многом интуитивными, все же они могут помочь нам лучше разбираться в наших собственных эмоциях и эмоциональных реакциях других людей.</p>
   <p>Мы не приходим в эмоциональное возбуждение от всего подряд и не находимся во власти эмоций постоянно. Эмоции возникают и исчезают. Мы испытываем эмоцию в какой–то один момент и можем не испытывать никаких эмоций в другой. Одни люди более эмоциональны, чем другие (см. заключительную главу), но даже у самых эмоциональных бывают периоды, когда они не испытывают никаких эмоций. Некоторые ученые утверждают, что какие–то эмоции присутствуют всегда, но они слишком слабы, чтобы быть для нас заметными или влиять на то, что мы делаем. Но если эмоция настолько неявна, что мы не можем ее заметить, то, как я полагаю, мы можем утверждать, что временами мы не испытываем никаких эмоций. (Иногда даже те, кто полагают, что мы всегда испытываем какую–то эмоцию, признают, что эта эмоция не всегда бывает одной и той же. По этой причине они также сталкиваются с необходимостью объяснять, почему мы испытываем одну эмоцию в один момент и другую в другой.)</p>
   <p>С учетом того, что не каждая минута нашей жизни окрашена какой–то эмоцией, без ответа остается следующий вопрос: почему мы начинаем испытывать эмоции? Чаще всего эмоции возникают тогда, когда мы ощущаем, правильно или ошибочно, что происходит или вот–вот должно произойти некое событие, способное позитивно или негативно повлиять на наше благополучие. Это не единственный способ возникновения у нас эмоций, но он является очень важным и, возможно, основным, и поэтому мы сосредоточим на нем особое внимание. (Позднее я опишу восемь других способов возникновения эмоций.) В этом заключается простая основополагающая идея: эмоции возникают для того, чтобы подготовить нас к быстрым действиям в условиях событий, имеющих большое значение для нашей жизни.</p>
   <p>Вспомните ситуацию, когда вы вели машину и перед вами внезапно возникла другая машина, которая, как вам казалось, должна была неминуемо столкнуться с вашей. Ваше внимание было занято интересной беседой с другом, сидящим на сиденье для пассажира, или прослушиванием радиопередачи. За мгновение до того, как у вас появится время подумать, прежде чем сознательная часть вашего Я сможет оценить ситуацию, вы ощутите опасность и начнете испытывать страх.</p>
   <p>Возникающая эмоция охватывает вас в течение миллисекунд и направляет то, что вы делаете, говорите или думаете. Безо всякого сознательного выбора вы поворачивает руль таким образом, чтобы избежать столкновения, и жмете ногой на тормозную педаль. В то же самое время на вашем лице появляется выражение страха: брови приподнимаются и сводятся вместе, глаза широко раскрываются, а губы оттягиваются назад. Ваше сердце начинает биться быстрее, вы покрываетесь испариной, а кровь приливает к крупным мышцам ваших ног. Отметьте, что у вас появилось бы это выражение лица, даже если бы в машине, кроме вас, никого не было; и точно так же ваше сердце забилось бы быстрее, даже если бы вы не испытали внезапно значительной физической нагрузки, требующей активизации кровообращения. Эти реакции возникают потому, что на протяжении нашей эволюции другим людям было полезно знать, когда мы ощущаем опасность, и сходным образом им было полезно быть готовыми к бегству, когда они испытывали страх.</p>
   <p>Эмоции готовят нас к важным событиям без наших размышлений о том, что нам следует делать. Вы бы не смогли выжить в критической ситуации на дороге, если бы часть вашего Я не наблюдала постоянно за окружающей обстановкой с целью обнаружения сигналов опасности. Вы также не смогли бы выжить, если бы должны были сознательно размышлять о том, что вам следует делать, чтобы справиться с опасностью, когда она станет очевидной. Эмоции делают это, когда вы еще не знаете, что происходит, и обычно это идет вам на пользу, как в примере с потенциальной автокатастрофой.</p>
   <p>После того как опасность миновала, вы по–прежнему будете испытывать страх. Потребуется от 10 до 15 секунд для того, чтобы ваше ощущение страха прошло, и у вас будет мало возможностей сделать этот период короче. Эмоции вызывают изменения в разных отделах нашего мозга, мобилизующие нас к действиям в отношении того, что вызвало нашу эмоцию, а также изменения в нашей вегетативной нервной системе, регулирующей сердечный ритм, частоту дыхания, интенсивность потоотделения и многие другие физиологические изменения, и, таким образом, готовят нас к различным действиям. Эмоции также посылают сигналы, вызывающие изменения выражений лица, тона голоса и положения тела. Мы не выбираем эти изменения сознательно, они просто происходят сами собой.</p>
   <p>Когда наша эмоция оказывается сильной и возникает очень быстро, как в примере с машиной, воспоминание об этом эпизоде после его завершения будет не очень точным. Вы не можете знать, что делал ваш мозг, какие процессы происходили в нем при распознавании опасности, созданной другой машиной. Вы знаете, что повернули руль и нажали на тормоз, но, вероятно, вы не знаете, какое выражение появилось на вашем лице. Вы испытали какие–то ощущения в своем теле, но вам трудно подобрать слова для их точного описания. Если бы мы захотели узнать, как вам удалось почувствовать опасность в то время, как вы вели беседу или слушали радио, то вы не смогли бы рассказать нам об этом. Вы были не в состоянии наблюдать или направлять процессы, которые спасли вам жизнь. Эта удивительная особенность наших эмоций — способность инициировать наши действия без нашей осведомленности о возникающих процессах — может также работать и против нас, вызывая ненадлежащие эмоциональные реакции. В дальнейшем мы поговорим об этом подробнее.</p>
   <p>Если бы процесс был более медленным, то мы могли бы знать о том, что происходило в нашем мозгу; другими словами, мы бы могли знать ответы на вопросы, поставленные в этой главе. Но мы не выжили бы в том дорожном инциденте, так как не смогли бы действовать достаточно быстро. В тот начальный момент решение или оценка, порождающие эмоцию, возникают чрезвычайно быстро и не контролируются нашим сознанием. Мы должны иметь механизмы автоматической оценки, непрерывно сканирующие окружающую обстановку и определяющие, когда происходит что–то важное для нашего благополучия или нашего выживания.</p>
   <p>Когда мы научимся реально отслеживать операцию автоматической оценки, осуществляемую нашим мозгом, то я ожидаю, что мы сможем обнаружить несколько механизмов такой оценки, а не какой–то один; по этой причине я буду использовать множественную форму этого слова и говорить о механизмах автоматической оценки, которые для краткости буду называть <emphasis>автооценивателями</emphasis>.<a l:href="#n23" type="note">[23]</a></p>
   <p>Почти все, кто занимаются эмоциями в наши дни, соглашаются с тем, что я утверждал и прежде: во–первых, что эмоции представляют собой реакции на факторы, которые кажутся очень важными для нашего благополучия; и во–вторых, что эмоции часто возникают настолько быстро, что мы не осознаем процессы в нашей психике, которые их стимулируют.<a l:href="#n24" type="note">[24]</a> Результаты исследований мозга хорошо согласуются с моими предыдущими предположениями. Мы можем делать сложные оценки очень быстро, в течение нескольких миллисекунд, не отдавая себе отчета о самом оценочном процессе.</p>
   <p>Теперь мы можем перефразировать первую группу вопросов о том, каким образом триггеры эмоций могут быть и универсальными, и специфичными для данного индивида. К чему оказываются восприимчивы автооцениватели и как они стали чувствительны к этим триггерам? Как возникают триггеры эмоций? Ответы на эти вопросы позволят нам узнать, почему у нас возникают эмоции. Это поможет нам ответить на вопрос о том, почему мы иногда испытываем эмоции, которые кажутся совершенно неподходящими для нас, хотя в другие моменты наши эмоции прекрасно соответствуют тому, что происходит вокруг нас, и могут даже спасти нам жизнь.</p>
   <p>Ответы также укажут нам, возможно ли изменить то, что вызывает эмоции. Например, есть ли что–то такое, что мы могли бы сделать, чтобы больше не испытывать страх, когда самолет проваливается в воздушную яму? (Летчики рассказывали мне, что они добиваются такого результата, потому что они почти всегда получают предупреждение от датчиков самолета о приближении области с неблагоприятными атмосферными условиями. Но если бы они не получали такого предупреждения, то испытывали бы они страх или нет? Я не смог добиться четкого ответа на этот вопрос ни от одного из пилотов, но остальные члены экипажа отвечали на это вопрос утвердительно: они действительно испытывали кратковременный страх.) Что нам понадобится делать, чтобы мы больше не испытывали побуждения отвечать, к примеру, гневом на гнев? Является ли такая цель недостижимой? Возможно, все, что мы в состоянии сделать, это изменить чувствительность автооценивателей к некоторым триггерам. Но, возможно, даже это будет для нас недостижимо. Нам еще придется столкнуться с этой проблемой.</p>
   <p>Мы можем сделать определенные заключения о чувствительности наших автооценивателей к различным событиям путем исследования того, когда возникают эмоции. Большая часть известной нам информации получена не посредством наблюдения за тем, когда люди испытывают ту или иную эмоцию. Напротив, она получена из их ответов на вопросы анкеты о том, когда, как им помнится, они испытывали ту или иную эмоцию. В своей известной книге философ Питер Голди назвал этот тип информации пострационализирующей.<a l:href="#n25" type="note">[25]</a> Это было сделано не для того, чтобы признать такую информацию бесполезной. Ответы, получаемые от людей на эти вопросы, — подобные объяснениям, которые мы даем сами себе после вызвавшего у нас эмоцию эпизода, чтобы понять, почему мы делали то, что делали, — могут быть неполными и, возможно, стереотипными, потому что они проходят через фильтры, пропускающие то, что люди знают и помнят. При использовании таких опросников возникает проблема, связанная с тем, что человек действительно готов рассказать другим людям. Но все же эти ответы способны нас кое–чему научить.</p>
   <p>В 1970–х гг. мой бывший студент, психолог Джерри Ваучер, задавал такие вопросы жителям Малайзии и США.<a l:href="#n26" type="note">[26]</a> Несколько лет спустя мой коллега, психолог Клаус Шерер, и его сотрудники<a l:href="#n27" type="note">[27]</a> провели подобное обследование среди студентов из восьми западных культур. Оба исследователя обнаружили доказательства универсальности выражений: сообщалось, что одни и те же типы триггеров вызывали у представителей разных культур одинаковые эмоции. При этом оба они получили также доказательства наличии межкультурных различий в конкретных событиях, вызывавших те или иные эмоции. Например, в каждой культуре потеря чего–то важного служила триггером печали, но то, что воспринималось как потеря, изменялось от культуры к культуре.</p>
   <p>Один из малазийцев, обследованных Ваучером, рассказал историю о человеке, который услышал призыв к молитве по случаю важного религиозного праздника мусульман. «Это заставило его испытать печаль, когда он подумал о своей жене и детях, которые отмечали праздник в его родной деревне. Сейчас он находится в джунглях, где сражается за свободу своей страны. Он служит солдатом и не имеет возможности отмечать религиозный праздник дома вместе со своей женой и детьми». Обследованный Шерером европеец рассказал: «Я думал о чем–то, что вызвало у меня воспоминание о моем школьном друге, погибшем в автокатастрофе. Он был талантливым ученым и замечательным человеком. Его жизнь оборвалась так нелепо». Тема потери присутствовала в обеих историях, но эти потери были такими разными.</p>
   <p>Результаты моих исследований в нашей культуре позволили выявить множество различий у американцев в отношении того, что вызывает у них печаль, гнев, страх, отвращение и т. п. Нельзя сказать, что эти причины всегда были разными. Какие–то события почти наверняка заставляли всех испытывать одну и ту же эмоцию: например, подозрительного вида человек с бейсбольной битой, неожиданно появляющийся из темного переулка, почти всегда вызывает страх. Но моя жена боится мышей, а я не боюсь их вовсе. Меня раздражает медленное обслуживание в ресторане, а она его просто не замечает. Таким образом, перед нами снова встает вопрос: как автооцениватели становятся чувствительными к универсальным триггерам эмоций, которые присутствуют в каждом из нас, и к тем триггерам, которые приводят в действие разные эмоции даже у индивидов, принадлежащих к одной культуре?</p>
   <p>При размышлении над этим вопросом становится ясно, что автооцениватели должны внимательно наблюдать за двумя типами триггеров. Они должны выявлять события, с которыми сталкивается каждый, которые имеют важное значение для благополучия или выживания всех людей. Для каждой эмоции, по–видимому, существует несколько таких событий, которые откладываются в мозгу каждого человека. Это может быть общая схема, абстрактный план или алгоритм сцены, такой как угроза причинения вреда для эмоции страха или тяжелая потеря для печали. Другая равновероятная возможность заключается в том, что хранимое в памяти является вовсе не абстрактным, а вполне конкретным событием: например, для страха это может быть внезапное лишение поддержки или стремительное приближение чего–то такого, что способно причинить нам вред. Для печали универсальным триггером может быть потеря человека, к которому мы сильно привязаны. Однако отсутствие строгого научного обоснования выбора между этими двумя возможностями не влияет на то, как мы регулируем нашу эмоциональную жизнь.</p>
   <p>В течение нашей жизни мы сталкиваемся со многими специфическими событиями, которые мы учимся интерпретировать таким образом, чтобы они вызывали у нас страх, гнев, отвращение, печаль, удивление или удовольствие; эти события добавляются к универсальным событиям из нашего эволюционного прошлого, расширяя перечень того, на что реагируют автооцениватели. Эти запомненные события могут близко или отдаленно напоминать первоначально накопленные события. Они служат уточнениями или дополнениями к универсальным прошлым событиям. Они не бывают одинаковыми у всех людей и варьируются в зависимости от личного опыта каждого. Когда я обследовал представителей культуры каменного века в Новой Гвинее в конце 1960–х гг., то обнаружил, что они боялись нападения дикой свиньи. В урбанизированной Америке люди больше боятся нападения грабителей, но оба случая отражают угрозу причинения вреда.<a l:href="#n28" type="note">[28]</a></p>
   <p>В нашей более ранней книге<a l:href="#n29" type="note">[29]</a> мы с моим соавтором Уолли Фризеном описали сцены, которые, как мы полагали, были универсальными для семи эмоций. Позднее психолог Ричард Лазарус выдвинул похожее предположение.<a l:href="#n30" type="note">[30]</a> Он использовал понятие <emphasis>стержневых родственных тем</emphasis> для отражения своего представления о том, что эмоции имеют отношение главным образом к нашим взаимоотношениям с другими людьми, с чем я во многом согласен (хотя такие происходящие независимо от людей события, как закат солнца или землетрясение, также вызывают эмоции). Слово «тема» является очень удачным, так как оно позволяет говорить об универсальных темах и их вариациях, возникающих в процессе приобретения индивидуального опыта каждым человеком.</p>
   <p>Когда мы сталкиваемся с какой–то темой, например темой ощущений, которые мы испытываем, когда под нами неожиданно ломается стул, то она вызывает эмоцию практически без оценки ситуации. Автооценивателям может потребоваться чуть больше времени, чтобы оценить любую из вариаций этой темы, с которой мы познакомились в процессе взросления. Чем дальше отстоит вариация от темы, тем больше может пройти времени, прежде чем мы поймем, где происходит <emphasis>рефлективная оценка</emphasis>.<a l:href="#n31" type="note">[31]</a> В случае рефлективной оценки мы осознанно воспринимаем наши процессы оценки, т. е. мы обдумываем и анализируем то, что происходит. Допустим, кто–то услышал, что в его организации ожидается сокращение кадров. Он начинает думать о возможности своего увольнения и, размышляя об этой потенциальной угрозе, может почувствовать страх. Он не может позволить себе потерять эту работу, ведь она является для него единственным источником дохода. Это событие имеет отношение к теме потери поддержки — так как я полагаю, что это одна из тем для страха, но оно настолько далеко от этой темы, что процесс оценки оказывается не автоматическим, а рефлективным. В этом процессе принимает участие сознание этого человека.</p>
   <p>Вполне понятно, как приобретаются идиосинкразические вариации, т. е. собственные триггеры эмоций каждого индивида. Они являются усвоенными и отражают получаемый нами опыт (встреча с дикой свиньей или с грабителем). Но как приобретаются универсальные темы? Как они накапливаются в нашем мозгу таким образом, что к ним становятся чувствительными наши автооцениватели? Являются ли они также усвоенными? Или же они являются врожденными и представляют собой продукт нашей эволюции? Здесь неплохо было бы взять паузу и задуматься, потому что ответ на этот вопрос — как усваиваются универсальные темы? — имеет неявные последствия для того, насколько легко они могут видоизменяться или уничтожаться. К сожалению, у нас нет данных о том, как усваиваются универсальные темы. Я представлю вам два мнения на этот счет и объясню, почему, на мой взгляд, только одно из них является верным.</p>
   <p>Первое объяснение заключается в том, что усваиваются не только вариации; усваиваются также и темы для каждой эмоции. Так как одни и те же темы, как это выяснили ученые, возникают во многих разных культурах, то они должны основываться на опыте, который переживает каждый или почти каждый в течение так называемого <emphasis>научения, постоянного для человеческого рода</emphasis>.</p>
   <p>Возьмем в качестве примера гнев. Все мы раздражаемся, когда кто–то мешает нам сделать то, что мы очень хотим сделать или уже начали делать. Одновременно мы узнаем, что, приближаясь к источнику помехи или угрожая напасть на него, мы можем добиться его устранения. Все, что предполагает такое объяснение того, что наследуется человеком генетически, — это желание достижения цели, умение угрожать или нападать и способность учиться на примере успешного устранения препятствий. Если мы допускаем существование такого желания, такого умения и такой способности, то мы можем ожидать, что люди будут узнавать, что часто бывает полезно пытаться устранять препятствие, угрожая или нападая на источник помех. Такая деятельность сопровождается учащением сердцебиения и притоком крови к рукам в предчувствии необходимости пустить их в дело против источника помех, т. е. всеми известными признаками эмоциональной реакции гнева.<a l:href="#n32" type="note">[32]</a></p>
   <p>Если бы универсальные темы усваивались, то тогда можно было сделать так, чтобы человек их забыл. Если мы усваиваем тему гнева, то тогда, возможно, мы в состоянии ее забывать. Я начинал свои исследования в твердой уверенности в том, что так оно и есть. Я думал, что каждый аспект эмоций, включая то, что приводит их в действие, является результатом социального научения. Мои собственные открытия, касающиеся универсальности выражений лица, и открытия других ученых изменили мои представления. Научение не является единственным источником того, что становится заметным во время проявления эмоций. Научение, постоянное для человеческого рода, не может объяснить, почему выражения лица у слепых от рождения детей подобны выражениям лица у зрячих детей. Оно также не в состоянии объяснить, какие мышцы используются при создании конкретного выражения, например, почему в случае испытываемого удовольствия губы приподнимаются, а не опускаются, а мышцы вокруг глаз сокращаются и почему это происходит у людей во всем мире, хотя это может быть незаметным, когда люди пытаются маскировать свои выражения. Научение, постоянное для человеческого рода, не может также объяснить недавно обнаруженные нами свидетельства того, что гнев, страх, печаль и отвращение характеризуются разными изменениями ритма сердцебиений, интенсивности потоотделения, температуры кожи и скорости кровообращения (обо всех этих фактах рассказывается в главе 4). Эти результаты привели меня к выводу о том, что наше эволюционное наследие вносит важный вклад в формирование наших эмоциональных реакций. Но если это так, то представляется вероятным, что эволюция должна также играть важную роль в определении универсальных тем, вызывающих эмоции. Темы задаются изначально, а не усваиваются; усваиваются лишь вариации и уточнения этих тем.<a l:href="#n33" type="note">[33]</a></p>
   <p>Очевидно, что естественный отбор формирует многие аспекты нашей жизни. Рассмотрим характеристику наличия отстоящего большого пальца. Такая характеристика отсутствует у большинства других млекопитающих, поэтому как же она появилась у людей? По–видимому, давным–давно те из наших предков, которые в результате генетических вариаций рождались с этой полезной характеристикой, оказывались более успешными в воспитании потомства, добывании пищи и борьбе с хищниками. Поэтому они имели больше своих отпрысков в будущих поколениях людей, в результате чего со временем практически каждый приобрел эту характеристику. Наличие отстоящего большого пальца было результатом отбора, и теперь оно является частью нашего генетического наследия.</p>
   <p>Используя сходные рассуждения, я выдвигаю предположение о том, что те, кто реагировали на помеху активными попытками ее устранения и подавали ясный сигнал о своих намерениях, с большей вероятностью побеждали в конкурентной борьбе — как за пищу, так и за самок. Обычно они имели более многочисленное потомство, и со временем каждый усваивал эту тему гнева.</p>
   <p>Различие между двумя объяснениями универсальных тем — с помощью научения, постоянного для человеческого рода, и с помощью эволюции — заключается в рассмотрении того, <emphasis>когда</emphasis> происходят конкретные события. Эволюционное объяснение указывает на то далекое время, когда разрабатывались эти темы (и другие аспекты эмоций, которые будут описаны в последующих главах). Объяснение на основе научения, постоянного для человеческого рода, предполагает, что какие–то элементы темы гнева (желание добиться целей) возникали в процессе эволюции, но что другие элементы темы гнева (устранение препятствий к достижению этих целей с помощью угроз или нападения) усваиваются в течение жизни каждого индивида. Каждый узнает одни и те же вещи, и поэтому они становятся универсальными.</p>
   <p>Мне представляется маловероятным, чтобы естественный отбор не проявлялся в чем–то таком важном для нашей жизни, чем являются триггеры эмоций. Мы рождаемся подготовленными к жизни, имея врожденную чувствительность к событиям, имевшим значение для выживания особей нашего рода в далеком прошлом, которые в то время занимались охотой и собирательством. Темы, для которых автооцениватели постоянно сканируют окружающую среду, причем обычно так, что мы даже не знаем об этом, отбирались в процессе эволюции человека.</p>
   <p>Свидетельства в поддержку этой точки зрения предоставила серия блестящих исследований, выполненных шведским психологом Арне Охманом.<a l:href="#n34" type="note">[34]</a> Он утверждал, что на протяжении большей части истории нашей эволюции змеи и ядовитые пауки считались очень опасными. Те наши предки, которые быстро узнавали об этой опасности и избегали этих существ, имели больше шансов на выживание, имели больше детей и могли лучше заботиться о своем потомстве, чем те, кто узнавали об этом слишком медленно. Если мы действительно подготовлены нашей эволюцией к тому, чтобы бояться того, что было опасным в среде, окружавшей наших предков, то тогда современные люди, предсказывал Охман, должны были бы быстрее научиться бояться змей и пауков, чем цветов, грибов или предметов геометрической формы. Именно это ему и удалось обнаружить.</p>
   <p>Охман использовал электрошок (выполнявший роль <emphasis>безусловного стимула</emphasis>, так как он вызывал эмоциональную активацию без научения) вместе со стимулами, которые либо ассоциировались со страхом (змея или паук), либо не ассоциировались со страхом (грибы, цветы или геометрические предметы). После всего одного объединения электрошока с одним из ассоциируемых со страхом стимулов люди проявляли страх при показе им змеи или паука без воздействия электрошока, в то время как требовалось намного больше объединений электрошока с цветами, грибами или геометрическими предметами, для того чтобы люди начинали бояться одних лишь этих не ассоциируемых со страхом стимулов. Кроме того, люди продолжали подолгу испытывать страх перед змеей или пауком, а после показа цветов, грибов или геометрических предметов чувство страха довольно быстро исчезало.<a l:href="#n35" type="note">[35]</a></p>
   <p>Разумеется, мы боимся змей и пауков и в нынешних условиях, поэтому действительно ли именно эволюция объясняет результаты Охмана? Если бы этот контраргумент был верным, то тогда люди реагировали бы на другие опасные объекты в нашем сегодняшнем окружении, такие как ружья или электрические розетки, точно так же, как они реагируют на пауков и змей. Но это не тот результат, который получил Охман. Требовалось одинаковое количество времени, чтобы вызвать условную реакцию страха на ружья и электрические розетки и условную реакцию страха на цветы, грибы и геометрические предметы. Однако ружья и электрические розетки не так долго присутствовали в процессе естественного отбора, чтобы превратиться в универсальные триггеры.<a l:href="#n36" type="note">[36]</a></p>
   <p>В своей провидческой книге «О выражении эмоций у человека и животных» Чарльз Дарвин описал эксперимент со змеей, который он провел более ста лет тому назад и который прекрасно согласуется с недавней работой Охмана. «Я приблизил лицо к толстому стеклу, за которым находилась африканская гадюка, с твердым намерением не отдергивать голову назад, если она на меня набросится; но, как только змея попыталась меня укусить, от моей прежней решимости ничего не осталось и я с удивительной проворностью отскочил назад на один или даже два ярда. Мои воля и разум оказались бессильны перед представлением о той опасности, которую мне никогда не доводилось переживать».<a l:href="#n37" type="note">[37]</a> Опыт Дарвина показывает, как рациональное мышление оказывается неспособным предотвратить реакцию страха на врожденную тему страха. К рассмотрению этого вопроса мы скоро вернемся еще раз.</p>
   <p>Нельзя сказать наверняка, действуют ли любые такие темы эмоций в качестве активных триггеров до получения опыта, связывающего их с эмоциональным результатом. Вспомните, что в исследованиях Охмана требовался определенный опыт для того, чтобы змея и паук стали триггерами страха, так как при первоначальном показе они не пугали испытуемых. Потребовалась всего одна ассоциация с неприятным результатом, чтобы они действительно стали триггерами страха, но все равно она потребовалась. Возможно, так бывает не всегда, так как Дарвин писал, что он испугался гадюки, не имея в прошлом никакого непосредственного опыта контактов со змеями. С практической точки зрения совершенно не важно, требуется ли для создания темы эмоции какое–то научение или же какие–то темы не требуют наличия у нас предварительного опыта для того, чтобы мы стали чувствительны к их возникновению. Но в любом случае мы получаем выгоду от опыта всего человеческого рода, жившего на этой планете, когда быстро реагируем на триггеры, важные для нашего выживания.</p>
   <p>Я убежден, что одна из самых главных отличительных особенностей эмоций состоит в том, что события, вызывающие эмоции, имеют отпечаток не только нашего индивидуального опыта, но и прошлого опыта наших предков.<a l:href="#n38" type="note">[38]</a> Эмоции, как удачно сказал Ричард Лазарус, отражают «мудрость веков» как в темах эмоций, так и в эмоциональных реакциях. Автооцениватели выявляют, что было важно для выживания не только в современной жизни, но и в жизни наших далеких предков, занимавшихся охотой и собирательством.</p>
   <p>Иногда мы реагируем эмоционально на проблемы, которые были важны для нас раньше, но теперь больше не представляют для нас интереса. Вариации каждой темы, которые предоставляют и добавляют подробности к тому, что было идентифицировано с помощью автоматической оценки, начинают усваиваться очень рано — одни в младенчестве, а другие в детстве. Мы можем обнаруживать, что реагируем неадекватным образом на те вещи, которые вызывали у нас страх, гнев или отвращение прежде, и что теперь мы рассматриваем такие реакции неподходящими в нашей взрослой жизни. Мы с большей вероятностью будем делать ошибки при раннем усвоении триггеров эмоций просто потому, что наши механизмы научения еще не так хорошо развиты. Однако то, что мы узнаем в начале жизни, может забываться труднее, чем то, что мы узнаем позднее. (Это предположение лежит в основе многих методов психотерапии и подкрепляется результатами исследований.)</p>
   <p>Наши автооцениватели очень сильны, они непрерывно наблюдают за нашей внешней средой без участия нашего сознания, выявляя темы и вариации событий, имеющих отношение к нашему выживанию. Используя компьютерную метафору, можно сказать, что механизмы автоматической оценки ведут в окружающей нас среде поиск того, что накапливается в <emphasis>базе данных эмоциональной готовности</emphasis>, которая формируется частично нашей биологией, обусловленной процессом естественного отбора, и частично нашим индивидуальным опытом.<a l:href="#n39" type="note">[39]</a></p>
   <p>Помните, что зафиксированное в результате естественного отбора может представлять собой не триггеры как таковые, а лишь подготовительный материал, благодаря которому некоторые триггеры смогут быстро появиться в этой базе данных. Многие психологи концентрировали усилия на родственном, но все же другом наборе вопросов о том, как автоматические оцениватели квалифицируют новое событие для определения того, подходит ли оно, если использовать мою терминологию, к элементу, уже имеющемуся в базе эмоциональных оценок. У меня есть сомнения в правильности их предположений, которые основывались на том, что говорили им люди, хотя никто из нас не знает, что делает наш рассудок в тот момент, когда он использует процесс автоматической оценки. Это исследование предоставило хорошие модели для отображения того, как люди объясняют, что вызывает их эмоциональное возбуждение. В любом случае, их предположения не имеют непосредственного отношения к теории, которую я изложу далее в этой главе, — теории о том, из–за чего мы испытываем эмоции.</p>
   <p>Эта база данных является открытой, а не закрытой; информация поступает непрерывно.<a l:href="#n40" type="note">[40]</a> На протяжении жизни мы сталкиваемся с новыми событиями, которые могут интерпретироваться при автоматической оценке как подобные теме или вариации, хранящейся в базе данных, и когда это происходит, то возникает эмоция. По мнению психолога Нико Фрейда, то, что я называю вариациями, является не просто результатом предыдущего непосредственного опыта, но часто представляет собой новые стимулы, с которыми мы сталкиваемся и которые, по–видимому, имеют отношение к тому, о чем мы беспокоимся и что мы называем нашими <emphasis>заботами</emphasis>.<a l:href="#n41" type="note">[41]</a></p>
   <p>Поскольку нам не нужно отвлекать наше сознательное внимание на наблюдение за событиями, которые становятся триггерами эмоций, то мы можем использовать наши сознательные процессы для выполнения чего–то другого. (Если при сознательном внимании мы обеспокоены возможностью возникновения событий, способных вызвать эмоции, то это, как я объясню позднее, является признаком психического расстройства.) Как только мы научимся водить машину, мы начинаем делать это автоматически и можем направлять наше внимание на беседу с попутчиком, прослушивание радиопередачи, размышление о грядущих событиях и т. п. Делая левый поворот, мы можем не прекращать слушать радио, для того чтобы занять после поворота правильную полосу. А если возникает опасность, то мы все равно действуем надлежащим образом. В этом состоит одно из главных достоинств эмоций, обеспечивающих им функциональность.</p>
   <p>К сожалению, то, на что мы реагируем, не всегда может подходить нашей текущей окружающей обстановке. Если мы посещаем страну с левосторонним движением, то наши автоматические действия могут создать угрозу нашей жизни, так как мы запросто можем выполнить неправильное действие, выезжая на трассу или совершая поворот. Мы не можем беседовать или слушать радио. Мы должны осознанно не допускать автоматических действий, которые мы могли бы выполнить. Иногда обнаруживается, что наша эмоциональная жизнь протекает в другой «стране», т. е. совсем не в той обстановке, к которой чувствительны наши механизмы автоматической оценки. В таком случае наши эмоциональные реакции могут быть неадекватными тому, что происходит вокруг нас.</p>
   <p>В этом не было бы большой проблемы, если бы не тот факт, что наши механизмы эмоциональной оценки действуют невероятно быстро. Если бы они работали медленнее, то они не были бы столь же полезными, но у нас появлялось бы время для осознания того, что вызвало наши эмоции. Наши сознательные оценки позволили бы нам прерывать процесс, если бы мы решили, что он является неподходящим или вредным для нас, прежде чем мы испытали бы эмоцию. Но природа не дала нам такого выбора. С точки зрения повышения шансов на выживание чаще было бы полезнее иметь медленные, а не быстрые механизмы оценки, полезнее на протяжение всей истории человеческого рода, и тогда бы мы не имели таких быстрых, неподконтрольных нашему сознанию автоматических механизмов оценки.</p>
   <p>Хотя эмоции чаще всего приводятся в действие автоматическими оценивателями, они могут также возникать посредством других способов. Давайте рассмотрим восемь других путей генерирования эмоций. Некоторые из них предоставляют больше возможностей контролировать, собираемся ли мы испытывать эмоцию или нет.</p>
   <p>Иногда эмоции возникают вследствие <emphasis>рефлективной оценки</emphasis>, при которой мы сознательно рассматриваем происходящее, но не можем с уверенностью сказать, что оно означает. По мере развития ситуации или улучшения нашего понимания происходящего мы начинаем улавливать что–то знакомое; оно соответствует чему–то такому, что уже имеется в нашей базе данных эмоциональной готовности, и механизмы оценки начинают действовать. Рефлективная оценка имеет дело с неясными ситуациями — ситуациями, на которые механизмы автоматической оценки еще не настроены. Предположим, вы встречаете кого–то, кто начинает рассказывать вам о своей жизни, но вам непонятно, почему он рассказывает вам это или с какой целью. Вы размышляете о том, что он говорит, пытаясь представить, что эти слова могут означать для вас. В какой–то момент вы можете понять, что он представляет для вас угрозу с точки зрения сохранения за вами вашего рабочего места, — тогда вступают в действие механизмы автоматической оценки и вы начинаете испытывать страх, гнев или другую подходящую эмоцию.</p>
   <p>Время является той ценой, которую мы платим за получение рефлективной оценки. Механизмы автоматической оценки экономят нам эти мгновения или минуты. Часто наши механизмы автоматической оценки могут спасать нас и действительно спасают от несчастий, сокращая время, требуемое для рефлективной оценки.</p>
   <p>Положительным фактором является здесь возможность влиять на то, что проступает, когда в результате рефлективной оценки начинают проявляться эмоции.<a l:href="#n42" type="note">[42]</a> Чтобы оказывать такое влияние, мы должны хорошо знать наши собственные горячие триггеры эмоций — специфические вариации универсальных тем для каждой эмоции, которые наиболее заметны в нашей жизни. Прочитав об этих темах и их типичных вариациях в главах с 5–й по 9–ю, вы сможете лучше представлять себе горячие триггеры, которые имеются у вас и у окружающих вас людей. Если мы знаем наши горячие триггеры, то тогда мы можем предпринимать сознательные усилия для того, чтобы не позволить им искажать наши интерпретации того, что становится нам заметным при проявлении эмоции.</p>
   <p>Предположим, триггером вашей реакции печали/страдания является намек на то, что дорогая вам женщина собирается оставить вас потому, что она раскрыла тщательно оберегаемый вами секрет — (усвоенное вами) ощущение бесцельности жизни. Если у вас есть время, вы можете использовать рефлективную оценку для принятия мер предосторожности против собственного суждения о том, что вскоре вы окажетесь покинутым. Это будет нелегко, но в результате тренировки вам удастся снизить вероятность того, что вы будете испытывать печаль или страдание, когда в действительности вас никто не бросает. Рефлективная оценка повышает важность роли вашего сознания. Вы имеете возможность научиться тому, как намеренно оберегать себя от неправильной интерпретации происходящего вокруг вас.</p>
   <p>Испытывать эмоции возможно также, вспоминая прошлые эмоциональные эпизоды. Мы можем по своему выбору вспоминать какой–то эпизод, сознательно переосмыслить его и перейти к размышлениям о том, что произошло, почему это произошло или как бы мы могли действовать по–другому. Или же воспоминание может не являться результатом выбора; оно может возникнуть в нашем сознании непроизвольно. Но независимо от того, как возникает воспоминание, сознательно или непроизвольно, оно может включать с самого начала не только эпизод и сценарий эмоционального переживания, но и эмоциональную реакцию. Мы можем заново пережить эмоцию, которую мы ощущали в реально происходившем событии, или же теперь мы можем испытывать другую эмоцию. Например, человек может испытывать отвращение к себе из–за того, что испытывал страх в реально произошедшем эпизоде, но теперь может испытывать только отвращение и никакого страха, пережитого им ранее. Возможно также, что первоначально мы вспоминаем эмоциональные эпизоды, но не переживаем заново те или другие эмоции. Или эмоция может возникать тогда, когда эпизод начинает заново проигрываться в нашем сознании.</p>
   <p>Мы с Робертом Левенсоном использовали задание на проверку памяти, вызывая у людей эмоции в лабораторных условиях, чтобы изучать выражения лица и физиологические реакции, характерные для каждой эмоции. Мы думали, что людям будет трудно заново переживать прошлые эмоциональные события, зная, что их снимают на видео и что к различным частям их тела прикреплены датчики, измеряющие ритм сердцебиений, частоту дыхания, кровяное давление, интенсивность потоотделения и температуру кожи. Все было совсем наоборот. Большинство людей, по–видимому, горят желанием получить возможность заново воспроизвести и пережить прошлую эмоциональную сцену. Дайте им шанс, и это произойдет практически немедленно для многих, если не для всех, эмоций.</p>
   <p>Мы просили людей вспомнить их собственную версию одного из событий, которое было признано универсальным для всех эмоций. Например, чтобы вызвать печаль, мы просили людей припомнить то время в их жизни, которое было связано со смертью близкого им человека. Мы просили их представить себе тот момент, когда они испытывали наиболее сильную печаль, и затем попытаться вновь пережить эмоцию, которую они испытали, узнав об этой смерти.</p>
   <p>К моменту завершения этих кратких инструкций у всех испытуемых изменялись физиологические параметры и субъективные чувства, а у некоторых — даже выражения эмоций на лице. Этому не следовало удивляться, так как каждый имел опыт припоминания важного события и ощущения эмоции. Что не было известно до нашего исследования, так это то, будут ли изменения, происходящие при припоминании эмоций, действительно походить на изменения, происходящие, когда эмоции вызываются другими средствами, но и те и другие изменения оказались похожими. Воспоминания о событиях, вызывавших у нас эмоции, т.е. о событиях, которые мы сами решили извлечь из нашей памяти и которые не заставляют нас немедленно заново переживать эмоции, испытанные нами первоначально, предоставляют возможность выяснить, как реконструировать происходящее в нашей жизни таким образом, чтобы мы имели возможность изменять то, что заставляет нас испытывать эмоциональное возбуждение.</p>
   <p>Воображение является другим способом, позволяющим вызывать эмоциональную реакцию. Если мы используем воображение для воспроизведения сцен, которые заставляют нас испытывать эмоции, то мы получаем возможность «охладить» триггер. В своем сознании мы можем отрепетировать и испробовать другие способы интерпретации происходящего так, чтобы эта интерпретация не соответствовала нашему обычному горячему триггеру.</p>
   <p>Разговоры о прошлом эмоциональном опыте также могут привести в действие наши эмоции. Мы можем рассказать человеку, с которым мы испытали эмоциональную реакцию, о том, что мы чувствовали и почему мы думаем, что мы чувствовали это именно так, а не иначе, или можем рассказать это другу или психотерапевту. Иногда простой разговор о вызвавшем эмоцию эпизоде заставляет нас заново испытывать эту эмоцию точно так же, как это происходит в наших экспериментах, когда мы просим людей действовать именно таким образом.<a l:href="#n43" type="note">[43]</a></p>
   <p>Повторное переживание чувств, которые мы испытывали в прошлом эмоциональном эпизоде, может приносить свои выгоды. Оно может дать нам шанс придать делам другое направление; оно может обеспечить поддержку или понимание человека, с которым мы говорим. Разумеется, иногда повторное переживание эмоции приносит вред. Вы можете решить попытаться хладнокровно поговорить со своей супругой о недоразумении, произошедшем между вами несколько дней тому назад, и убедиться, что вы вновь испытываете гнев такой же или даже еще большей силы. Это может произойти даже в том случае, если бы вы надеялись, что этого не произойдет, так как большую часть времени мы не контролируем, когда мы начинаем испытывать эмоции. А если вы действительно испытываете эмоцию, то ваше лицо, вероятно, покажет ее окружающим и ваша супруга рассердится из–за того, что вы снова стали испытывать гнев.</p>
   <p>Предположим, что вы рассказываете другу о том, как ужасно вы себя почувствовали, когда узнали от ветеринара, что вылечить вашу заболевшую любимую собаку невозможно. Сам по себе рассказ этой истории заставляет вас заново испытывать и проявлять печаль, а ваш друг, слушая вас, также начинает выглядеть опечаленным. Все мы можем испытывать эмоции, испытываемые другими людьми, т. е. проявлять сопереживание. Это шестой способ возникновения эмоций — основанный на наблюдении за эмоциональной реакцией другого человека.</p>
   <p>Так происходит не всегда: например, в тех случаях, когда мы не считаем себя обязанными заботиться об этом человеке, когда мы никак не отождествляем себя с ним. Иногда, наблюдая эмоцию другого человека, мы начинаем испытывать совершенно противоположное чувство. Например, мы можем испытывать презрение к нему за то, что он испытывает такой гнев или страх, или бояться проявления его гнева.</p>
   <p>Для того чтобы у нас возникла сочувственная эмоциональная реакция, несчастье не обязательно должно произойти с нашим близким другом. Оно может произойти с совершенно незнакомым нам человеком, причем не обязательно на наших глазах. Мы можем увидеть такого человека на кино–или телеэкране, прочитать о нем в книге или в газете. Хотя нет сомнений в том, что мы можем испытывать эмоции, читая о незнакомом нам человеке, удивительным здесь представляется то, что эмоции способен вызывать именно письменный язык, возникший в истории развития человечества довольно поздно. Я полагаю, что письменный язык трансформируется в нашем сознании в ощущения, изображения, звуки, запахи или даже вкус чего–либо, а затем эти образы трактуются механизмами автоматической оценки так же, как любое другое событие, способное вызывать эмоции. Если бы мы могли блокировать создание таких образов, то я уверен, что эмоции не вызывались бы только с помощью одного языка.</p>
   <p>Другие люди могут сообщать нам, чего следует бояться, на что сердиться, чему радоваться и т. д. Этот символический путь обычно подразумевает присутствие человека, проявляющего заботу о нас в раннем детстве, и влияние этого человека будет усиливаться, если эмоция, о которой нам рассказывают, ценится высоко. Нередко то, что вызывает эмоции у людей, играющих важную роль в нашей жизни, невольно заставляет нас усваивать их вариации эмоций как наши собственные. Например, у ребенка, мать которого боится толпы, также может появиться страх перед большими скоплениями людей.</p>
   <p>Большинство авторов, писавших об эмоциях, обсуждали нарушение норм и те эмоции, которые мы испытываем, когда важные общественные нормы нарушаются нами или другими людьми.<a l:href="#n44" type="note">[44]</a> Мы можем испытывать при этом гнев, отвращение, презрение, стыд, вину, удивление, а возможно, и веселье или удовольствие. Все зависит от того, кто нарушил норму и что эта норма собой представляет. Разумеется, нормы не являются универсальными; какие–то нормы могут даже не считаться нормами всеми представителями одной нации или культуры. Возьмите, к примеру, различия взглядов современных молодых и пожилых американцев на допустимость и значение орального секса. Мы знакомимся с нормами, которые должны соблюдать люди, как в детстве, так и во взрослой жизни.</p>
   <p>Есть и еще один, последний, путь возникновения эмоций — довольно новый и неожиданный. Я обнаружил его, когда мы вместе с моим коллегой Уолли Фризеном разрабатывали наш метод измерения движений лица. Чтобы узнать, как лицевые мышцы изменяют внешний вид лица, мы снимали себя на видео в то время, как мы систематически составляли различные комбинации движений наших лиц. Мы начали с одиночных сокращений мышц и затем разработали способ сочетания одновременно шести мышечных движений. Сделать эти движения было не всегда просто, но за несколько месяцев тренировок мы научились это делать и записали на пленку десять тысяч комбинаций движений мышц лица. Изучая впоследствии наши видеозаписи, мы поняли, как узнавать по каждому выражению, какие мышцы его создали. (Эти знания легли в основу нашей системы измерения — «Системы кодирования движений лица» (<emphasis>FACS</emphasis>)<a l:href="#n45" type="note">[45]</a>, которую мы обсуждали в главе 1.)</p>
   <p>Я обнаружил, что когда я придавал лицу конкретные выражения, меня переполняли сильные эмоциональные чувства. Это были не просто любые выражения лица, а только те, которые я уже идентифицировал как универсальные для всех людей. Когда я спросил Фрейсена, происходило ли с ним подобное, он ответил, что также испытывал эмоции, когда придавал лицу определенные выражения, и эти эмоции часто ощущались как очень неприятные.</p>
   <p>Несколько лет спустя Бобу Левенсону довелось проработать в моей лаборатории целый год. По–видимому, ему очень нравилось жить в Сан–Франциско и помогать нам проверять нашу сумасшедшую идею о том, что простое изменение выражения лица способно вызвать изменения в вегетативной нервной системе человека. В течение последующих десяти лет мы провели четыре эксперимента, включая один, проведенный не в западной культуре, а на западе острова Суматра. Когда привлеченные нами люди следовали нашим инструкциям о том, какими мышцами нужно двигать, их физиологические показатели изменялись и большинство сообщали, что они испытывали эмоции, И вновь такое изменение вызывали не любые движения лица. Испытуемые должны были делать те мышечные движения, которые, как установили наши предыдущие исследования, обеспечивали универсальные выражения эмоций.<a l:href="#n46" type="note">[46]</a></p>
   <p>В другом исследовании, посвященном исключительно улыбкам, мы с психологом Ричардом Дэвидсоном, занимающимся изучением мозга и эмоций, обнаружили, что появление улыбки на лице вызывает многочисленные изменения в работе мозга, которые возникают у человека, испытывающего удовольствие. Это были не любые виды улыбки, а только те, которые, как я обнаружил раньше, действительно выражали удовольствие (см. главу 9).<a l:href="#n47" type="note">[47]</a></p>
   <p>В ходе этого исследования мы просили людей делать определенные движения мышцами лица, но я уверен, что мы могли бы получить те же результаты, если бы люди издавали голосом звуки, соответствующие каждой эмоции. Большинству людей гораздо труднее сознательно воспроизводить голосовое звучание эмоции, чем делать соответствующее выражение лица. Но мы нашли одну женщину, которая могла это делать, и она действительно добивалась одинаковых результатов и с помощью голоса, и с помощью лица.</p>
   <p>Создание эмоционального опыта, изменяющего ваше физиологическое состояние за счет намеренного придания лицу внешнего вида, соответствующего данной эмоции, вероятно, является не самым распространенным способом переживания какой–то эмоции. Но он может использоваться намного чаще, чем нам первоначально казалось. Эдгар Аллан По знал об этом, когда писал свой рассказ «Похищенное письмо»:</p>
   <cite>
    <p>«Когда я хочу узнать, насколько умен, или глуп, или добр, или зол этот мальчик или о чем он сейчас думает, я стараюсь придать своему лицу точно такое же выражение, которое вижу на его лице, а потом жду, чтобы узнать, какие мысли или чувства возникнут у меня в соответствии с этим выражением» (перевод И. Гуровой).</p>
   </cite>
   <p>Я описал девять путей возникновения эмоции. Наиболее распространенный из них связан с использованием так называемых автооценивателей, т. е. механизмов автоматической оценки. Второй путь начинается с рефлективной оценки, которая затем приводит в действие наши автооцениватели. Припоминание прошлого эмоционального опыта — это третий путь, а использование воображения — четвертый. Пятый путь предусматривает рассказ о прошлом событии, вызвавшем эмоцию. Шестой путь — это сопереживание. Седьмой путь предусматривает обучение нас тому, что должно вызывать наши эмоции. Восьмой путь — это нарушение общественных норм. Последний, девятый, путь ассоциируется с приданием лицу внешнего вида, соответствующего выражению конкретной эмоции.</p>
   <p>Следующая глава написана на основе уже известных вам сведений о том, как приводятся в действие наши эмоции. В ней вы узнаете, когда и почему нам бывает трудно изменить то, что вызывает у нас эмоциональное возбуждение. Она содержит предположения о том, что мы можем сделать для более точного распознавания эмоций, возникающих при выполнении автоматической оценки. Возникновение эмоций на основе автоматической оценки часто происходит тогда, когда мы оказываемся в неприятном положении, и впоследствии нам нередко приходится сожалеть о том, как мы вели себя в такой эмоциональной ситуации.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 3. Как изменить то, из–за чего мы испытываем эмоции</strong></p>
   </title>
   <p>Прогулка по краю отвесной скалы может вызывать страх, несмотря на ясное понимание того, что установленное заграждение не даст вам упасть. Не важно, что дорожка совершенно нескользкая. а заграждение не кажется хрупким; ваше сердце все равно бьется быстрее, а ладони потеют. Само по себе знание того, что вам нечего бояться, не уничтожает наш страх. Даже несмотря на то, что большинство людей могут контролировать свои действия и твердо ступать по дорожке, они лишь изредка позволяют себе окинуть взором открывающиеся перед ними пейзажи. Опасность ощущается даже тогда, когда объективно ее не существует.<a l:href="#n48" type="note">[48]</a> Пример прогулки по скале показывает, что наше знание не</p>
   <p>всегда может перевесить оценки автооценивателей, которые генерируют эмоциональные реакции. После того как возникают наши эмоциональные реакции, мы можем осознавать, что нам не следует вести себя так эмоционально, однако наши эмоции могут сохраняться. Я полагаю, что это обычно происходит тогда, когда триггер является темой эмоции, выработанной в процессе эволюции, или усвоенным триггером, очень близким к этой теме. Когда усвоенный триггер находится в более дальнем родстве с темой, то наше рациональное знание может успешнее прерывать эмоциональный опыт. Другими словами, если наши опасения имеют лишь отдаленное отношение к теме, то мы можем подавить их по собственному усмотрению.</p>
   <p>Но есть и другой, более опасный способ подавления эмоциями того, что мы знаем. Эмоции могут препятствовать нашему доступу ко всему, что нам известно, к информации, которая была бы в нашем распоряжении, если бы мы не были эмоционально возбуждены, но которая в случае нашего эмоционального возбуждения становится для нас недоступной. Когда мы охвачены неподходящей эмоцией, мы интерпретируем происходящее в соответствии с тем, что мы чувствуем, и игнорируем наше знание, которое не соответствует нашему чувству.</p>
   <p>Эмоции изменяют то, как мы видим мир и как мы интерпретируем действия других людей. Мы не пытаемся оспорить правильность причины, по которой мы испытываем конкретную эмоцию; напротив, мы стараемся подтвердить ее обоснованность. Мы оцениваем происходящее так, как это согласуется с испытываемой нами эмоцией, и таким образом оправдываем и поддерживаем ее. Во многих ситуациях это может помочь нам концентрировать наше внимание, направлять наши решения относительно того, как реагировать на текущие проблемы, и понимать, что поставлено на карту. Но это может создать для нас сложности, так как, когда мы охвачены эмоцией, мы недооцениваем или игнорируем уже имеющееся у нас знание, которое могло бы не соответствовать испытываемой нами эмоции, точно так же, как мы игнорируем или принижаем значение поступающей к нам извне новой информации, не соответствующей нашей эмоции. Другими словами, тот же самый механизм, который направляет и фокусирует наше внимание, может ослабить нашу способность использовать информацию и знания, уже накопленные в нашем мозгу.<a l:href="#n49" type="note">[49]</a></p>
   <p>Предположим, что кто–то приходит в ярость от нанесенного ему публичного оскорбления. Во время этого приступа ярости ему будет непросто оценить, действительно ли слова, сказанные в его адрес, носили оскорбительный характер. Доступность знания о прошлой жизни этого человека и о природе оскорблений будет носить избирательный характер; припоминаться будут лишь те знания, которые оправдывают его ярость, а не те, которые указывают на ее необоснованность. Если человек, произнесший слова, воспринятые как оскорбление, дает разъяснения или приносит извинения, то разъяренный человек не всегда может немедленно отразить эту информацию (факт извинения) в своем поведении.</p>
   <p>В течение какого–то времени мы находимся в состоянии <emphasis>невосприимчивости</emphasis>, когда наше сознание не может усвоить информацию, которая не соответствует, не подкрепляет или не оправдывает испытываемую нами эмоцию. Такое состояние невосприимчивости может оказаться скорее полезным, чем вредным, если оно будет очень недолгим, т. е. продолжаться одну–две секунды. В этом коротком промежутке оно фокусирует наше внимание на текущей проблеме, используя наиболее релевантное знание, способное направлять наши первоначальные действия и подготовку к дальнейшим действиям. Трудности или неподходящее эмоциональное поведение могут возникнуть тогда, когда состояние невосприимчивости сохраняется гораздо дольше — несколько минут или даже часов. Слишком долгий период невосприимчивости способствует искажению того, как мы видим окружающий мир и самих себя.<a l:href="#n50" type="note">[50]</a></p>
   <p>В случае потенциальной автомобильной аварии, которой нам чудом удалось избежать, мы не испытываем страха после того, как встречная машина проносится мимо. Мы быстро понимаем, что опасность миновала, и ждем, пока частота сердцебиений и дыхания возвращается к нормальному уровню, на что обычно требуется от пяти до пятнадцати секунд. Но предположим, что страх вызван причиной, ложность которой мы не можем осознать достаточно быстро. Предположим, что человек боится того, что причиной боли в пояснице является рак печени. Во время периода невосприимчивости он будет отвергать не подкрепляющую его опасения информацию, игнорируя тот факт, что вчера он помогал другу перетаскивать мебель и надорвал спину.</p>
   <p>Рассмотрим типичную семейную ситуацию: утром, перед уходом супругов на работу, Джим говорит своей жене Элен, что из–за изменившихся обстоятельств он не может забрать сегодня их дочку из школы и что это должна сделать Элен. Элен отвечает ему недовольным голосом и с выражением гнева на лице, так как она крайне рассержена. «Почему ты не предупредил меня заранее? У меня на это время назначена встреча с одним из моих менеджеров!» Элен не обдумывала свою реакцию сознательно, она вовсе не хотела выглядеть раздраженной. Это произошло потому, что ее автооцениватели интерпретировали сообщение мужа как мешающее достижению ее собственных целей (вероятная тема для гнева) независимо от нее самой.</p>
   <p>Чувствуя по голосу и выражению лица жены, что она раздражена, Джим решает подвергнуть сомнению ее право на гнев. Теперь он начинает испытывать раздражение от поведения Элен, так как гнев часто порождает гнев. «Что ты так рассердилась? Я не мог сообщить тебе об этом вчера, потому что мой босс позвонил мне несколько минут тому назад и сказал, что в нашем отделе сегодня проводится внеочередное совещание, на котором я должен обязательно быть». Теперь Элен знает, что Джим не руководствовался только своими прихотями и что у нее нет причины расстраиваться из–за неожиданного крушения ее планов, но если она по–прежнему находится в состоянии невосприимчивости, то борьба может продолжаться. Ее раздражение ищет возможности оправдать свое появление. Элен может пожелать оставить последнее слово за собой: «Ты сразу же должен был сказать мне об этом!» — но постараться держать себя в руках и не действовать под влиянием своего раздражения.</p>
   <p>Если Элен сможет учесть информацию, полученную от Джима, то она изменит свое восприятие того, почему Джим сделал то, что он сделал. Затем она может отказаться от истолкования его поведения как проявления неуважения к ней, и ее раздражение исчезнет. Однако есть много причин, по которым период невосприимчивости может оказаться долгим, что будет вынуждать Элен сохранять свой гнев и не сдавать позиций после предоставления Джимом информации, которая должна была бы этот гнев ослабить. Возможно, она не выспалась. Возможно, она перегружена работой и изливает свое недовольство на Джима. Возможно, они уже несколько месяцев спорят по важному для них вопросу, например, заводить ли еще одного ребенка, и у Элен накопилось раздражение по поводу позиции Джима, которая кажется ей эгоистичной. Возможно, Элен принадлежит к тому типу людей, у которых гнев играет в характере доминирующую роль. (Я расскажу о своем обследовании людей, испытывающих неприязненные чувства к окружающим, в главе 6.) Или же Элен могла действовать в этой ситуации по сценарию, заимствованному ею из другого периода ее жизни, — сценарию с высоким градусом эмоциональной напряженности, который она разыгрывает снова и снова.</p>
   <empty-line/>
   <p>Сценарий предусматривает наличие основных действующих лиц — человека, разыгрывающего сценарий вместе с другими необходимыми персонажами, — и историю их взаимодействий в прошлом. Не каждый «импортирует» в сегодняшние ситуации из своего прошлого те сценарии, которые не слишком подходят к этим ситуациям. Традиционные психоаналитические теории личности утверждают, что сценарии импортируются тогда, когда люди имеют нереализованные чувства — чувства, которые никогда не были выражены до конца или с удовлетворительной полнотой либо, если и были выражены, не привели к желаемому результату. Сценарии искажают реальность, вызывая неподходящие эмоциональные реакции и удлиняя период невосприимчивости.</p>
   <p>Предположим, что Элен была младшим ребенком в семье, а ее брат Билл был часто обижавшим ее забиякой. Если бы Элен была напугана таким жизненным опытом, если бы ее родители всегда принимали сторону Билла и считали бы, что Элен сгущает краски, то она могла бы часто импортировать сценарий «Я всегда нахожусь в чьем–то подчинении» в ситуациях, которые хотя бы отдаленно выглядели подобными ситуациям из ее детства. Одна из главных забот Элен состоит в том, чтобы ее никто не подавлял, и это заставляет ее ощущать чье–то доминирование, даже когда в действительности оно отсутствует. Элен не хочет импортировать этот сценарий. Она умная женщина и благодаря обратной связи от тех, с кем она находится в близких отношениях, она знает о своей склонности к такого рода ошибочным интерпретациям и неадекватным реакциям. Но на протяжении периода невосприимчивости она мало что может с этим поделать. Она даже не знает, что находится в состоянии невосприимчивости. Только позднее, после серьезных размышлений, Элен понимает, что действовала неадекватно ситуации, и сожалеет о своем поведении. Она хотела бы извлечь триггер «он пытается надо мной доминировать» из своей базы данных эмоциональной готовности. Ее жизнь стала бы лучше, если бы она смогла устранить этот триггер; она утратила бы склонность к длительному проявлению гнева и не стала бы искажать мотивы поведения других людей с целью подогнать их под свои эмоции.</p>
   <p>Многие люди хотели бы иметь возможность осуществлять именно такой контроль за тем, когда они проявляют эмоциональную реакцию. Одна из причин, по которой люди обращаются за помощью к психотерапевтам, состоит в том, что они не хотят больше испытывать эмоции по поводу того, что вызывает у них эмоции сейчас. Но никто из нас не хочет полностью и безвозвратно избавляться от <emphasis>всех</emphasis> наших эмоций. Если бы мы смогли это сделать, наша жизнь стала бы унылой, скучной, неинтересной и, возможно, менее безопасной.</p>
   <p>Страх действительно охраняет нас; нам удается спасать нашу жизнь, потому что мы без размышлений можем отвечать на угрозы причинения нам вреда с помощью защитных реакций. Реакции отвращения удерживают нас от совершения действий, которые могут быть вредными в прямом и переносном смысле. Печаль или отчаяние по поводу понесенной утраты могут обеспечить получение помощи от других людей. Даже гнев — эмоция, которую большинство людей хотели бы подавлять, — также полезен для нас. Он предупреждает других и нас самих, когда что–то мешает исполнению наших намерений. Такое предупреждение может вызвать изменение, хотя оно может также вызвать и ответный гнев. Гнев побуждает нас пытаться изменить мир, добиваться социальной справедливости, бороться за права человека.</p>
   <p>Захотели бы мы в действительности устранить такие виды мотивации? Без возбуждения, чувственного наслаждения, гордости за свои достижения и достижения детей, удовольствия от причудливых и неожиданных событий, происходящих вокруг нас, стала бы наша жизнь привлекательной настолько, чтобы мы хотели жить? Эмоции не похожи на аппендикс. Эмоции находятся в центре нашей жизни. Они делают нашу жизнь живой.</p>
   <p>Вместо того чтобы подавлять эмоции полностью, большинство из нас хотело бы уметь избирательно сдерживать наши эмоциональные реакции на конкретные триггеры. Мы хотели бы использовать нечто наподобие клавиши «delete« для ликвидации одного или нескольких триггеров, сценария или заботы, хранящихся в нашей базе данных эмоциональной готовности. К сожалению, мы не располагаем неопровержимым доказательством того, что это действительно можно делать.</p>
   <p>Один из выдающихся исследователей человеческого мозга и эмоций, психолог Жозеф Леду, недавно написал: «Условное научение страхом является особенно эластичным и фактически может представлять собой форму неизгладимого научения…<a l:href="#n51" type="note">[51]</a> Неизгладимость усвоенного страха имеет свои положительную и отрицательную стороны. Очевидно, что она очень помогает нашему мозгу хранить информацию о тех стимулах и ситуациях, которые ассоциировались с опасностью в прошлом. Но эти важные сведения, обычно усваиваемые в травматических обстоятельствах, могут также находить свой путь в нашу повседневную жизнь, вмешиваясь в ситуации, в которых они оказываются не слишком полезными…»<a l:href="#n52" type="note">[52]</a></p>
   <p>Я получил счастливую возможность поговорить об этом с Леду в то время, когда я писал эту главу, и попросил его высказаться немного точнее по поводу того, что он имел в виду и насколько он уверен в правильности своих слов. Во–первых, я должен сразу же заявить, что Леду обращается <emphasis>только</emphasis> к усвоенным триггерам, которые я называю вариациями. Темы, являющиеся продуктом нашей эволюции, и Леду, и я считаем неустранимыми. Иллюстрацией такой темы является, к примеру, открытие того факта, что крысы, родившиеся в лабораторных условиях и никогда не видевшие кошек, увидев кошку в первый раз в жизни, проявляют страх. Это врожденная тема, триггер страха, не требующий научения. Способность темы вызывать эмоцию может быть лишь ослаблена, но не устранена окончательно. Но можем ли мы забыть о вариациях, т. е. тех триггерах, о которых мы узнали в процессе нашей жизни?</p>
   <p>Не углубляясь в технические детали исследований мозга, выполненных Леду, скажем лишь, что, когда создается триггер эмоций, т. е. когда мы учимся бояться чего–то, возникают новые связи между группами клеток в нашем мозгу, формируя то, что Леду называет <emphasis>скоплением клеток</emphasis>.<a l:href="#n53" type="note">[53]</a> Те скопления клеток, которые содержат память о таком усвоенном триггере, по–видимому, представляют собой перманентные физиологические записи того, что мы усвоили. Они образуют то, что я называю базой данных эмоциональной готовности. Однако мы можем научиться разрывать связь между скоплениями клеток и нашим эмоциональным поведением. Триггер по–прежнему активирует существующее скопление клеток, но связь между скоплением клеток и нашим эмоциональным поведением может быть разорвана, по крайней мере на какое–то время. Мы боимся, но мы не действуем так, как будто мы испытываем страх. Мы можем также научиться разрывать связь между триггером и этими скоплениями клеток таким образом, чтобы эмоция не приводилась в действие, скопление клеток сохранялось, база данных не разрушалась, ее потенциал заново связывался с триггером, а реакция оставалась внутри нас. При определенных обстоятельствах, когда мы испытываем тот или иной вид стресса, триггер опять становится активным, устанавливается его связь со скоплением клеток и эмоциональная реакция возникает снова.</p>
   <p>Хотя все исследования Леду были посвящены эмоции страха, мы считаем, что они вряд ли принесут разные результаты для страха или печали. Это соответствует моему личному опыту и тому, что я наблюдал у других; поэтому я полагаю, что его выводы можно распространить и на другие эмоции, возможно, даже на те, которые воспринимаются позитивно.<a l:href="#n54" type="note">[54]</a></p>
   <p>Наша нервная система не позволяет легко менять то, что заставляет нас испытывать эмоции, забывать связь между <emphasis>скоплением клеток</emphasis> и реакцией или между <emphasis>скоплением клеток</emphasis> и триггером. База данных эмоциональной готовности представляет собой открытую систему, в которую постоянно добавляются новые вариации, но это не та система, которая позволяет легко удалять однажды введенные в нее данные. Наша эмоциональная система создана для того, чтобы поддерживать наши триггеры в рабочем состоянии, а не сдерживать их, и позволяет приводить в действие наши эмоциональные реакции без размышления. Биологически мы созданы таким образом, что мы не можем легко прерывать наши эмоциональные реакции.</p>
   <p>Давайте теперь снова вернемся к примеру потенциального столкновения с другой машиной, чтобы узнать, как результаты Леду помогают нам понять, что происходит, когда мы пытаемся изменить то, что заставляет нас испытывать эмоции. Каждый водитель может припомнить ситуацию, когда он, сидя на сиденье пассажира, непроизвольно пытался нажимать ногой на несуществующую тормозную педаль, когда видел другую машину, внезапно возникающую впереди. Нажатие на тормозную педаль — это условная реакция на страх, вызванный возможностью столкновения с другой машиной. Усвоенными являются не только реакция — нажатие на тормозную педаль, но и триггер. Автомобили не были частью внешнего окружения наших предков; машина, возникающая перед нами, — это не изначально присутствовавшая в нас тема, а усвоенная вариация. Мы усваиваем ее очень быстро, потому что она очень близка к одной из вероятных тем страха — чего–то, что внезапно появляется в поле нашего зрения и приближается к нам, как будто пытаясь нанести нам удар.</p>
   <p>Хотя большинство из нас, сидя на сиденье пассажира, будет непроизвольно нажимать на несуществующую тормозную педаль при возникновении ощущения опасности, инструкторы по вождению учатся не делать этого. Они могут учиться прерывать реакцию и в таком случае будут по–прежнему испытывать страх, но не будут реагировать на него физически. (Я подозреваю, что можно будет заметить следы страха на их лицах или в звуке их голоса.) Или они могут учиться разрывать связь между триггером (внезапно появляющаяся впереди машина) и скоплением клеток в мозгу, которая была создана для этого триггера страха.<a l:href="#n55" type="note">[55]</a> Возможно, они тонко настраивают связь между триггером и скоплением клеток таким образом, чтобы возникал страх, а защитная реакция в виде нажатия на тормозную педаль активировалась только тогда, вероятность опасного события была высокой. Но если они плохо спали прошлой ночью или размышляли о незаконченном споре с супругой, начавшемся этим утром, то они снова пытались бы нажимать ногой на тормозную педаль подобно всем тем, кто не является инструктором по вождению и не учился прерывать действие этого триггера. Связи между триггером, скоплением клеток и реакцией не уничтожались, а только ослаблялась.</p>
   <p>Далее в этой главе мое внимание будет сосредоточено на ослаблении триггеров эмоций, создаваемых либо непосредственно научением, либо косвенно, через связь с одной из тем эмоций. В следующей главе я объясню, как мы можем ослабить связь между вызывающим эмоцию событием и нашими эмоциональными реакциями. И то и другое сделать непросто. Позвольте мне объяснить, как это может происходить, с помощью другого примера.</p>
   <p>Предположим, что мальчика — давайте назовем его Тимом — постоянно поддразнивает его отец, замечания которого, хотя и выглядят внешне как безобидные шутки, больно ранят Тима, так как высмеивают его слабое физическое развитие. Довольно рано, возможно, еще до пятилетнего возраста, сценарий властного человека, унижающего ребенка своими шутками, вводится в базу данных эмоциональной готовности Тима. Со временем Тим стал реагировать на шутки немедленными вспышками гнева, даже когда они были вполне безобидными. Это нравилось его отцу, который с удовольствием продолжал выводить сына из себя своими остротами. Двадцать лет спустя Тим по–прежнему реагирует вспышками гнева на первые признаки того, что кто–то его поддразнивает. Это не означает, что Тим всегда проявляет гнев, но он чувствовал бы себя комфортнее, если бы ему не надо было бороться со своими импульсами «к нанесению ответного удара», когда кто–то подшучивает над ним.</p>
   <p>Шесть разных факторов влияют на то, насколько успешно каждый из нас может снижать «температуру», заметность и силу триггера эмоции, и сокращать продолжительность периода невосприимчивости — периода, когда мы можем использовать только ту информацию, которая поддерживает испытываемую нами эмоцию. Первым фактором является близость триггера к выработанной в процессе эволюции теме. Чем ближе усвоенный триггер к изначально присутствующей теме, тем труднее будет ослабить его силу. Гнев за рулем является примером события, которое очень похоже на тему, а не на усвоенную вариацию. Декан нашего факультета по дороге в университет проезжает место, где две полосы движения сливаются в одну. Существует неписаное правило, согласно которому машины в каждой полосе встают в очередь, но иногда бывает, что кто–то пытается проскочить без очереди. В таких случаях мой декан приходит в ярость, хотя причина для этого совершенно ничтожна, так как из–за такого нарушителя неписаного правила он приезжает в университет всего лишь на несколько секунд позже. Однако на работе, когда кто–то из профессоров критикует его планы развития факультета, он раздражается крайне редко. Почему же он приходит в ярость из–за пустяка, но не испытывает гнева в более серьезных случаях?</p>
   <p>Это происходит потому, что действия водителя напоминают универсальную, развившуюся в ходе эволюции тему гнева, вызванного возникшими помехами — помехами не в виде слов, а в виде реальных действий, затрудняющих продвижение к поставленной цели. Действия невежливого водителя намного ближе к этой теме, чем критические слова коллеги. (Тем, кто удивляется таким частым проявлениям гнева водителями, я хотел бы сказать, что, на мой взгляд, проявления такого гнева происходили и прежде, но не с такой частотой по причине меньшей интенсивности дорожного движения. К тому же масс–медиа уделяют этим событиям много внимания.)</p>
   <p>Применяя эти идеи к проблемам Тима, мы можем ожидать, что Тим мог бы облегчить свое положение, ослабляя триггер, который является скорее удаленным от универсальной темы, чем близким к ней. Унизительные насмешки отца, выражаемые с помощью язвительных слов, отстоят от темы дальше, чем возможные физические действия, как, например, в том случае, если бы отец положил Тиму руки на плечи и лишил его возможности сдвинуться с места. Став взрослым, Тим имел бы больше возможностей ослабить триггер, если бы его детский опыт пережитого унижения ассоциировался только с язвительными словами, а не с физическими ограничениями.</p>
   <p>Второй важный вопрос заключается в том, насколько тесно текущие обстоятельства провоцирующего события <emphasis>напоминают исходную ситуацию</emphasis>, в которой впервые был усвоен триггер. Именно отец безжалостно дразнил Тима — сильный и властный мужчина. Если человека дразнит женщина, сверстник или подчиненный, то это оказывается не так близко к исходной ситуации, как когда это делает мужчина, обладающий властью над этим человеком, и поэтому Тиму было бы легче ослабить триггер, если бы его дразнило лицо, обладающее над ним меньшей властью.</p>
   <p>Третий вопрос сводится к тому, на каком этапе взросления человека был усвоен триггер. По–видимому, чем <emphasis>раньше</emphasis> был усвоен триггер, тем труднее его ослабить. В частности, это обусловлено тем, что в начале жизни способность контролировать эмоциональные реакции на любой эмоциональный триггер развита не так хорошо. Таким образом, эмоциональная реакция, ассоциируемая с триггерами, усвоенными в начале жизни, будет более сильной, чем реакция на триггеры, усвоенные позднее. Отчасти это также происходит из–за высокой вероятности (предполагаемой многими эволюционными психологами и всеми психоаналитиками и подкрепляемой все большим количеством исследований мозга и эмоций<a l:href="#n56" type="note">[56]</a>) того, что период раннего детства имеет ключевое значение для формирования личности и для дальнейшей эмоциональной жизни человека. То, что усваивается в этот период, оказывается более прочным и с большим трудом поддается изменению. Триггеры, усвоенные в таком критически важном возрасте, могут создавать более длительный период невосприимчивости.</p>
   <p>Четвертым ключевым фактором является <emphasis>исходный эмоциональный заряд</emphasis>. Чем сильнее эмоция, переживавшаяся при первом усвоении триггера, тем труднее ослаблять ее влияние. Если бы поддразнивание осуществлялось в более мягкой форме, если бы чувства унижения и возмущения своим бессилием были бы более слабыми, то тогда было бы проще «остудить» триггер.</p>
   <p>Пятый фактор — <emphasis>плотность </emphasis>опыта — влияет на силу и прочность триггера. Плотность опыта подразумевает повторение эпизодов с высоким эмоциональным зарядом в течение короткого промежутка времени, которые оказывают подавляющее воздействие на человека. Таким образом, если бы в какой–то период Тима регулярно дразнили жестоко и безжалостно, то ослабить триггер было бы очень трудно. Когда исходный эмоциональный заряд оказывается очень сильным и плотным, период невосприимчивости на этот триггер при последующих реакциях будет продолжительным, что может помешать человеку понять в первые одну–две секунды, что он реагирует ненадлежащим образом. Если этот исходный эмоциональный заряд был очень сильным, то одного этого может оказаться достаточным для увеличения периода невосприимчивости для данного триггера, даже если эмоциональный заряд не был плотным или если опыт не создавался благодаря частому повторению эпизодов.</p>
   <p>Шестым фактором является <emphasis>аффективный стиль</emphasis>.<a l:href="#n57" type="note">[57]</a> Все мы различаемся по скорости и интенсивности наших эмоциональных реакций и по тому, сколько времени нам требуется, чтобы восстановиться после вызвавшего эмоцию эпизода. Мои исследования в последние десять лет были посвящены именно этим вопросам. (В заключении описываются четыре других аспекта аффективного стиля помимо скорости, силы и длительности.) Индивидам, обычно имеющим более быстрые и сильные эмоциональные реакции, намного труднее охлаждать свои горячие триггеры.</p>
   <p>Давайте теперь рассмотрим, как Тим мог бы ослабить поддразнивающий триггер. Первый шаг Тима предусматривает идентификацию того, что вызывает его гнев. Он может не знать, что поддразнивание, осуществляемое сильным и властным человеком, является очень горячим триггером гнева. Автоматическая оценка происходит в тысячные доли секунды — прежде, чем это делает сознание, и прежде, чем сам Тим понимает, что вызывает у него такой гнев. Возможно, он знает, что гнев вызывает поддразнивание, но он не знает, что оно должно осуществляться кем–то, кто имеет власть над ним. Он может не понимать, что гнев связан с его детским опытом страдания от безжалостных шуток отца. Тим может занимать оборонительную позицию и не проявлять готовности признать, что он начинает испытывать гнев или что его отец обходился с ним жестоко. Самый первый шаг заключается в понимании того, что он испытывает гнев, в осознании соответствующих ощущений в его собственном теле (о том, как достичь этого, рассказывается в главе 6, посвященной гневу) и в понимании эффектов, оказываемых им на других людей.</p>
   <p>Предположим, что Тим начинает осознавать, что временами он бывает чрезмерно разгневан, но не понимает, когда и как это происходит. В таком случае Тим должен начать вести дневник эпизодов, вызвавших его гнев. Ему следует отмечать вызвавшие его гнев события, о которых было известно ему самому и о которых ему рассказали другие люди. Записи в дневнике должны содержать как можно больше информации о том, что проявлялось в моменты, предшествующие возникновению гнева. Близкий друг или психотерапевт могли бы помочь Тиму понять из рассказов об этих эпизодах, что именно поддразнивание, воспринимаемое как форма унижения, является горячим триггером. К счастью, когда Тим думает об этом, он может осознавать, какой сценарий он «импортирует» — те ужасные сцены, которые происходили у него с отцом. Я не уверен, действительно ли ему нужно знать это, чтобы ослабить действие этого сценария. Возможно, Тиму будет достаточно понять, что он чрезмерно реагирует на поддразнивание, что он трактует его так, как будто оно всегда ассоциируется с унижением.</p>
   <p>Может показаться, что теперь простейшее решение для Тима состоит в том, чтобы просто избегать любых ситуаций, в которых его могли бы дразнить. Это предполагает, что он перестанет обедать в обществе друзей, которые могут отпускать в его адрес беззлобные шутки, и что он будет легко предвидеть любые ситуации, в которых он сможет оказаться объектом насмешек. Поэтому более правильный подход состоит в том, чтобы попытаться охладить триггер.</p>
   <p>Тиму нужно проанализировать, как часто ему казалось, что его дразнят, когда в действительности его не дразнили или по крайней мере не имели намерения его унизить. Ему нужно понять, как переоценить то, что мотивирует поддразнивание. Такой тщательный анализ может оказаться очень полезным, если его проводить регулярно.<a l:href="#n58" type="note">[58]</a> Тим может делать это, размышляя о каждом эпизоде поддразнивания позднее, тщательно рассматривая альтернативные объяснения мотивов, по которым его дразнили, помимо желания его унизить. Со временем он может научиться делать такую переоценку быстрее, непосредственно во время происходящего эпизода. Он может также научиться понимать, когда появляется возможность его подразнить, и не трактовать шутки в свой адрес как оскорбления или попытки унижения. Через какое–то время поддразнивание может стать более холодным триггером. В крайнем случае, если Тим в процессе такого обучения узнает, что поддразнивание является триггером и что этот триггер срабатывает в случае преднамеренной попытки унизить Тима, он сможет лучше контролировать свой гнев, когда действительно рассердится на обидчика.<a l:href="#n59" type="note">[59]</a> (Подробнее о контроле эмоциональных реакций см. в главе 4.)</p>
   <p>Если то, что я предложил, не работает, если триггер эмоции продолжает снова и снова приводить в действие трудноконтролируемые эмоциональные реакции, то можно рассмотреть другие подходы. Психотерапия является одним из вариантов, хотя, по моим наблюдениям, она не всегда помогает человеку полностью осознать, каким является триггер и какой сценарий импортируется, что затрудняет ослабление триггера. Другими возможными подходами являются бихевиоральная терапия и медитативный тренинг.<a l:href="#n60" type="note">[60]</a></p>
   <p>Предположим, что Тим определил триггер, потратил время на анализ различных ситуаций, в которых он ощущал насмешки над собой, когда в действительности их не было, и научился заново оценивать ситуации с тем, чтобы воспринимать поддразнивание как шутку, а не как оскорбление или попытку унижения. Допустим, что сделать это было проще, потому что прежде в жизни Тима было всего несколько эпизодов с поддразниванием в течение многих месяцев и ни один эпизод не продолжался долго, т. е. и заряд, и плотность были низкими. Далее предположим, что гнев у Тима проявляется не быстро и не в сильной форме. Теперь Тиму редко приходится бороться с собой, чтобы не разгневаться на человека, который его дразнит. Но он может разгневаться — и часто именно так и происходит, — когда по какой–то причине находится в раздраженном <emphasis>настроении</emphasis>.</p>
   <p>Здесь нужно провести различие между эмоцией и настроением. У всех людей есть и то и другое, но эмоция и настроение различаются между собой, даже несмотря на то что они ассоциируются с чувствами. Самое очевидное различие состоит в том, что настроение сохраняется дольше, чем эмоция. Настроение может сохраняться целый день, иногда два дня, в то время как эмоции могут появляться и исчезать в течение нескольких минут или даже секунд. Настроение напоминает легкое, но непрерывное эмоциональное состояние. Если оно раздраженное, то раздражение будет умеренным все время и может легко перерасти в гнев. Если речь идет о грустном настроении, то мы слегка опечалены и можем быстро перейти в состояние глубокой печали. Пренебрежительное настроение предполагает эмоции отвращения и презрения, эйфорическое или приподнятое настроение — приятное возбуждение и удовольствие, а тревожное настроение — страх.</p>
   <p>Настроение активирует конкретные эмоции. Когда мы раздражены, то ищем возможности разгневаться; мы интерпретируем мир таким способом, который позволяет нам или даже требует от нас проявления гнева. Мы проявляем гнев в отношении чего–то обычного, а когда мы приходим в разгневанное состояние, наш гнев оказывается более сильным и продолжительным, чем в том случае, когда мы не находимся в раздраженном настроении. Настроение не предполагает подачи особого сигнала через лицо или голос. Мы можем сказать, что человек находится в конкретном настроении, потому что видим признаки эмоции, окрашивающей это настроение. Настроения уменьшают нашу гибкость, так как они делают нас менее способными к быстрым реакциям на изменяющиеся нюансы внешней среды, искажая нашу интерпретацию происходящего и нашу реакцию на него. Эмоции также вызывают этот эффект, но лишь в течение нескольких мгновений, настроение же может сохраняться часами.</p>
   <p>Другое отличие настроения от эмоций состоит в том, что как только возникает эмоция и мы осознаем это, то обычно можем указать на вызвавшее ее событие. Но мы редко знаем, почему оказались в том или ином настроении. Кажется, что оно просто возникло само собой. Утром мы можем проснуться в хорошем настроении, а днем можем обнаружить, что без видимой причины испытываем уныние. Однако здесь должны происходить автономные нейрохимические изменения, вызывающие и поддерживающие настроение. Я уверен, что настроение может быть также вызвано получением интенсивного эмоционального опыта. Интенсивный гнев может вызвать раздраженное настроение, так же как бурная радость может создать эйфорическое или приподнятое настроение. Таким образом, мы все же знаем, почему мы находимся в том или ином настроении.</p>
   <p>Ранее я утверждал, что эмоции необходимы для нашей жизни и что мы не хотели бы жить без них. Но я гораздо меньше убежден в том, что настроения приносят нам какую–то пользу.<a l:href="#n61" type="note">[61]</a> Настроения могут быть непреднамеренным проявлением наших эмоциональных структур, не отбираемых в процессе эволюции, поскольку они являются адаптивными.<a l:href="#n62" type="note">[62]</a> Настроения сужают выбор альтернатив, искажают наше мышление и затрудняют контроль того, что мы делаем, причем обычно безо всяких причин, имеющих для нас какой–либо смысл. Кто–то может утверждать, что когда настроения вызываются насыщенным эмоциональным опытом, они выполняют функцию поддержания нашей готовности к получению такого опыта еще в больших объемах. Возможно, это так, но, на мой взгляд, это незначительная выгода по сравнению с теми неприятностями, которые создают настроения. Если бы я мог, то навсегда отказался бы от возможности снова вызвать у себя любое испытанное мной в прошлом настроение и предпочел бы жить с моими эмоциями. Я охотно отказался бы от эйфорических настроений ради того, чтобы избавить себя от раздраженного или грустного настроения. Но никто из нас не имеет такой возможности.</p>
   <p>Триггеры, которые в результате упорной работы стали холодными, разогреваются снова, когда человек находится в настроении, соответствующем данному триггеру. Когда Тим находится в раздраженном настроении, то поддразнивание снова может вызвать у него гнев. Как утверждал Леду, не только стрессовая ситуация, но и настроение может воссоздавать связь между триггером и эмоцией. Несмотря на то что триггер может оказаться ослабленным или охлажденным настолько, что не будет приводить в действие эмоцию, он вновь станет горячим, когда возникает соответствующее настроение.</p>
   <p>Даже когда наша уязвимость, обусловленная настроением, оказывается не очень высокой, многие из нас хотя бы какое–то время по–прежнему имеют активированные эмоции, под влиянием которых мы не хотели бы совершать никаких действий. В следующей главе рассматриваются непроизвольные эмоциональные реакции и то, насколько хорошо мы можем контролировать свои действия, когда испытываем какую–то эмоцию.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 4. Поведение под влиянием эмоций</strong></p>
   </title>
   <p>Представьте, что вас пригласили на совещание к вашему боссу. Вы не знаете, чему оно будет посвящено, и вам неизвестна его повестка дня. Секретарша вашего босса, назначая время совещания, сказала вам, что «оно очень важное». Как вы станете реагировать: будете ли вы выглядеть испуганным, разгневанным или печальным; придете ли вы в возбуждение или проявите безучастность; что вы скажете и как себя поведете, — все это будет иметь важнейшее значение для конечного результата. Будете ли вы полагаться на свои эмоциональные реакции или, если это необходимо, на свою способность контролировать эмоциональное поведение; примете ли вы чего–нибудь для храбрости до начала совещания или же проглотите таблетку диазепама?</p>
   <p>Трудно не вести себя эмоционально, когда ставки высоки, и такое поведение часто наблюдается в тех случаях, когда мы испытываем сильные эмоции. Наши эмоции обычно оказываются нашими лучшими проводниками, направляющими наши действия и указывающими, что именно подходит для данной ситуации; однако так бывает не всегда и не с каждым. Иногда возникают моменты, в которые мы не хотим действовать или говорить под влиянием наших эмоций.</p>
   <p>Но если бы мы могли на какое–то время отключить наши эмоции, то наши дела пошли бы хуже, так как окружающие нас люди могли бы подумать, что мы проявляем обособленность или даже бессердечие.<a l:href="#n63" type="note">[63]</a> Испытывать всю полноту наших эмоций, искренне тревожиться о происходящем вокруг нас и одновременно вести себя таким образом, который мы и другие люди не считаем слишком эмоциональным, иногда бывает очень трудно. А некоторые люди сталкиваются с совершенно противоположной проблемой: они испытывают эмоции, но не выражают их так, как этого ожидают другие люди, или же не выражают их вовсе, в результате чего окружающие думают, что они чрезмерно себя контролируют.</p>
   <p>От нас не зависит, как мы выглядим и какие звуки мы издаем или что мы оказываемся вынуждены делать и говорить, когда становимся чуть более эмоциональными, чем хотели бы быть. Но мы можем научиться обуздывать наше эмоциональное поведение, о котором бы мы стали сожалеть впоследствии, таким образом, чтобы сдерживать или смягчать наши выражения, чтобы предотвращать или ограничивать наши действия и слова. Мы можем также научиться не быть чересчур сдержанными, не выглядеть неэмоциональными, если в этом состоит наша проблема. Было бы еще лучше, если бы мы могли научиться выбирать, как нам следует переживать и выражать наши эмоции в конструктивной форме.</p>
   <p>Мы можем обратиться к далекой древности и воспользоваться описанием сдержанного человека, сделанным еще Аристотелем, в качестве стандарта того, что является конструктивным эмоциональным поведением.<a l:href="#n64" type="note">[64]</a> Наши эмоции должны проявляться в надлежащем количестве, быть соразмерными вызвавшему их событию; они должны проявляться в подходящее для этого время и таким способом, который соответствует эмоциональному триггеру и обстоятельствам его возникновения; они должны выражаться правильным образом, так, чтобы не причинять вреда.<a l:href="#n65" type="note">[65]</a> По общему признанию, это очень абстрактные идеи, но они действительно объясняют причины, по которым мы впоследствии сожалеем о своем поведении. В главе 3 рассказывалось о том, что дает импульс эмоциям и как ослабить горячие триггеры эмоций, для того чтобы они не всегда вызывали у нас эмоциональное возбуждение. Но предположим, что это не удалось и эмоция уже возникла. Тогда возникает вопрос: можем ли мы сами выбирать то, что мы говорим и делаем? Когда мы переживаем период невосприимчивости — период, в течение которого мы не имеем доступа к информации, которая бы изменила его, что мы чувствуем, — мы не хотим подавлять наши эмоции. Все, что наши эмоции заставляют нас делать и говорить, кажется нам оправданным и необходимым.</p>
   <p>Если мы попытаемся контролировать наши действия и слова, то начнется борьба между нашими обдуманными, сознательными усилиями и нашим непроизвольным, эмоциональным поведением. Эта борьба будет наиболее острой у тех из нас, кто переживает эмоции намного быстрее и намного сильнее, чем другие. Иногда все, что мы можем сделать, — это уйти со сцены. Но даже это в каких–то эмоциональных эпизодах может потребовать от некоторых людей огромных усилий воли. По мере накопления практического опыта смягчать наше эмоциональное поведение становится все легче и легче, но все равно для этого требуются время, концентрация сил и понимание ситуации. Подобно тому как имеются факторы, определяющие, как и когда может быть ослаблен горячий триггер, существует также и набор родственных факторов, определяющих, когда мы с наибольшей вероятностью преуспеем в смягчении нашего эмоционального поведения. Когда нам не удается добиться такого смягчения, а время от времени это не удается каждому из нас, то тогда мы можем предпринять ряд мер для извлечения выгод из этой неудачи, которые позволят снизить вероятность повторного фиаско.</p>
   <p>Прежде чем я обращусь к этим двум вопросам — как смягчить наше эмоциональное поведение и, если это нам не удается, как мы можем учиться на сделанных ошибках, — мы должны разобраться, что мы пытаемся смягчить: что такое эмоциональное поведение и с какими сигналами, действиями и внутренними изменениями оно ассоциируется.</p>
   <p>Нам нужно также понять, как возникают различные эмоциональные поведения и как мы можем влиять на этот процесс. Мы начнем с сигналов, с выражений эмоций.</p>
   <p>Сигналы об эмоциях, подаваемые другими людьми, часто определяют, как мы интерпретируем их слова и действия. Их выражения эмоций также вызывают нашу ответную эмоциональную реакцию, а она, в свою очередь, окрашивает нашу интерпретацию того, что говорит человек и как мы представляем себе его мотивы, установки и намерения.</p>
   <p>В предыдущей главе мы познакомились с Элен, которую рассердил ее муж Джим, заявивший, что вечером он не может забрать их дочь из школы. Элен воскликнула: «Почему ты не предупредил меня заранее?» Джим, возможно, не рассердился бы на нее в свою очередь, если бы не заметил признаков раздражения в ее голосе и на ее лице. Но и одних ее слов могло бы оказаться достаточно. Более мягкий способ высказывания той же претензии мог бы выглядеть следующим образом: «Мне хотелось бы, чтобы ты предупреждал меня о таких вещах заранее» или «Что помешало тебе сказать мне об этом не в самый последний момент?» Второй вариант указывал бы на то, что Элен догадывается, что должна быть какая–то причина, вынудившая Джима создать ей это неудобство. Но даже ее более мягкое восклицание не ослабило бы напряжение, если бы она произнесла его с раздражением в голосе и на лице.</p>
   <p>Даже если бы Элен не сказала ничего, выражение ее лица подсказало бы Джиму, что она рассержена, так как эмоции не являются чем–то сугубо личным. Большинство наших эмоций имеют особые сигналы, сообщающие другим людям, что мы чувствуем. Мысли, напротив, являются абсолютно приватными. Никто не знает, думаете ли вы о матери, об увиденном телевизионном шоу или об изменении портфеля ваших инвестиций, если только эмоции не смешиваются с вашими мыслями, как это часто бывает в действительности. Нет никакого внешнего сигнала, сообщающего людям о самом факте наших размышлений, не говоря уже об их содержании. Иначе обстоит дело с эмоциями. Хотя люди различаются по степени своей экспрессивности, эмоции не являются невидимыми или безмолвными. Люди, которые смотрят на нас и слушают, что мы говорим, могут сказать, что мы чувствуем, если только мы не предпринимаем согласованных усилий по сокрытию выражений наших эмоций. Но и в этом случае какие–то следы эмоций все равно могут сохраняться и быть обнаружены другими людьми.<a l:href="#n66" type="note">[66]</a></p>
   <p>Нам не всегда нравится, что другие могут знать, что мы чувствуем; ведь даже самые открытые люди время от времени предпочитают держать свои чувства в себе. Возможно, Элен не хотела дать Джиму понять, что она рассержена, но ее лицо выдало бы ее, даже если бы она сумела заставить себя промолчать. То, что мы подаем сигналы о возникающих эмоциях, является одним из проявлений нашего эволюционного наследия. По–видимому, на протяжении истории человека как биологического вида было полезнее, чтобы другие люди знали, какие эмоции мы переживаем, независимо от нашего желания или нежелания сообщать им об этом. В случае с Элен ее раздраженный взгляд мог бы подтолкнуть Джима к объяснению причины, по которой он не предупредил жену заранее: «Дорогая, я знаю, что создам тебе проблемы, но у меня нет выбора: когда ты была в ванной, мне позвонил босс и велел обязательно присутствовать на экстренном совещании». Теперь, когда Элен знает, что Джим не игнорировал ее интересы, ее гнев стихает. Но ее гнев мог бы не исчезнуть до конца, если бы, как я упоминал в главе 3, она имела другие причины для возмущения или если бы они импортировала в данную ситуацию свой гнев, обусловленный ее детским опытом взаимоотношений с властным старшим братом.</p>
   <p>Другой характерной чертой системы сигналов эмоций является то, что она всегда находится во включенном состоянии. Она готова мгновенно транслировать любую эмоцию, которую мы испытываем. Представьте, на что была бы похожа наша жизнь, если бы у этой системы имелся «переключатель», который мы по собственному усмотрению могли бы ставить в положение «включено» или «выключено». В таком случае мы не могли бы, к примеру, нормально заботиться о наших маленьких детях. Ведь если бы переключатель был в положении «выключено», то как бы мы узнали, что и когда нам следует делать? Состарившись, захотели бы мы оказаться вынужденными умолять наших взрослых детей обратить их эмоциональные сигналы на нас? В любви, дружбе и даже на рабочем месте важнейшее значение приобрел бы вопрос: «Твои сигналы эмоций включены или выключены?» Кто захотел бы тратить время на нас, за исключением тех, с кем мы совершаем тривиальные операции обмена, например продавцы утренних газет, если бы окружающие знали, что мы предпочитаем лишать их информации о том, какие чувства мы испытываем?</p>
   <p>К счастью, мы не имеем такой возможности, и, хотя мы можем пытаться ослаблять наши эмоциональные сигналы, такие попытки нечасто завершаются успехом. Разумеется, одни люди лучше других умеют ослаблять и даже устранять любые проявления эмоций, которые они испытывают. Но нельзя с уверенностью сказать, обусловлено ли это тем, что такие люди переживают эмоции менее интенсивно, или же они обладают экстраординарными способностями подавлять любые проявления испытываемых ими эмоций. Джон Готтман и Роберт Левенсон обнаружили, что мужчины, старающиеся скрывать свои чувства в то время, как их жены выражают гнев, с физиологической точки зрения находятся в состоянии, соответствующем интенсивному переживанию эмоций.<a l:href="#n67" type="note">[67]</a> Само по себе такое «отгораживание каменной стеной» может рассматриваться как эмоциональный сигнал об обладании главенствующей властью, о неспособности или нежелании заниматься мелкими повседневными проблемами. Хотя я не участвовал в этой работе, я полагаю, что тщательное исследование позволило бы обнаружить сигналы страха или гнева в едва заметных изменениях голоса или выражений лица до или во время такого «отгораживания».</p>
   <p>Сигналы об эмоциях возникают практически одновременно с самими эмоциями. Например, когда мы опечалены, наш голос автоматически становится мягче и тише, а внутренние уголки наших бровей приподнимаются. Если эмоция возникает медленно, в течение нескольких секунд, то сигнал может стать сильнее или может возникнуть быстрая последовательность сигналов. Сигналы ясно дают понять, когда начинаются эмоции, и в меньшей степени — когда эмоции заканчиваются. До тех пор пока эмоция не исчезла, она окрашивает голос, но нельзя утверждать с той же уверенностью, что она вызовет изменение выражения лица. Мы можем сказать, когда человек перестает находиться во власти эмоции, потому что мы слышим отсутствие этой эмоции в его голосе или не видим ее выражения на его лице или потому что мы слышим и видим выражения другой эмоции, пришедшей на смену первой.</p>
   <p>Важно помнить, что сигналы эмоций не сообщают нам об их источнике. Мы можем знать, что кто–то разгневан, но не знать почему. Его гнев могли вызвать мы, или он сам, или воспоминание о чем–то, не имеющем к нам никакого отношения. Иногда мы можем догадаться об источнике эмоции благодаря знанию текущего контекста. Предположим, что вы говорите своему сыну: «Джонни, ты не можешь пойти сегодня вечером в кино с друзьями, потому что ты должен посидеть дома со своим маленьким братишкой. Ты знаешь, что его няня заболела, а мы с мамой обязательно должны пойти на юбилей к нашим друзьям». Если Джонни выглядит рассерженным, то, вероятно, он рассердился на вас из–за того, что вы нарушили его планы и сочли свои обязательства перед своими друзьями более важными, чем его обязательства перед его друзьями. Но Джонни может также рассердиться и на себя за то, что принял произошедшее близко к сердцу и испытал слишком сильное разочарование. Не очень вероятно, но вполне возможно.</p>
   <p>Нам нужно избегать <emphasis>ошибки Отелло</emphasis>.<a l:href="#n68" type="note">[68]</a> Вспомните, как в пьесе Шекспира Отелло обвиняет свою жену Дездемону в любви к Кассио. Он велит ей признаться во всем, так как собирается убить ее за измену. Дездемона просит Отелло позвать Кассио, чтобы тот подтвердил ее невиновность. Но Отелло заявляет, что он уже убил Кассио. Тогда Дездемона понимает, что не сможет доказать свою невиновность и что Отелло ее убьет.</p>
   <p><strong>Дездемона</strong>. Беда! Он ложно оклеветан, я погибла.</p>
   <p><strong>Отелло</strong>. Распутница, как смеешь ты при мне рыдать о нем?</p>
   <p><strong>Дездемона</strong>. Сошли меня в изгнанье, но жить оставь!</p>
   <p><strong>Отелло</strong>. Обманщица, умри!</p>
   <p>(Перевод Б. Пастернака)</p>
   <p>Ошибка Отелло состояла в том, что он не смог понять, что чувствовала Дездемона; он знал лишь, что она испытывала мучения и страх. Он необоснованно уверовал в то, что ее эмоции имели единственный источник: в то, что причиной горя была новость о смерти ее возлюбленного, а причиной страха — угроза разоблачения ее неверности. Он убивает Дездемону, не подумав о том, что источники ее страдания и страха были совсем другие: что ее эмоции были реакцией верной жены на известие о том, что чрезмерно ревнивый муж собирается ее убить и что у нее нет никакого способа доказать свою невиновность.</p>
   <p>Если мы хотим избежать ошибки Отелло, мы должны противиться искушению делать быстрые выводы и стремиться рассматривать другие причины, помимо той, которая кажется нам наиболее очевидной причиной появления эмоции. Существует много источников страха. Страх преступника, опасающегося поимки, выглядит точно так же, как страх невиновного человека перед невозможностью доказать свое алиби.<a l:href="#n69" type="note">[69]</a> Сигналы об эмоциях предоставляют важную информацию о том, что чувствует человек и что он может сделать в следующий момент, но здесь почти всегда имеется более одной возможности. Человек, испытывающий страх, может предпочесть сражаться, а не прятаться или спасаться бегством.</p>
   <p>Давайте начнем с выражений лица, самых кратковременных их всех эмоциональных сигналов. В главе 1 описывается мое исследование, позволившее установить, что семь следующих эмоций имеют свои характерные универсальные выражения лица: печаль, гнев, удивление, страх, отвращение, презрение и радость. Мне нет необходимости разъяснять смысл этих слов, описывающих эмоции, возможно, за исключением «презрения», поскольку слово «contempt» не слишком часто используется в английском языке. Презрение испытывает человек, чувствующий свое превосходство, обычно моральное, над другим человеком, но презрение может испытываться также и к тому, кто слабее интеллектуально, физически и т. п. Презрение может быть довольно приятной эмоцией.</p>
   <p>Каждое из этих названий эмоций — печали, гнева, удивления, страха, отвращения, презрения и радости — обозначает семейство родственных эмоций. Например, гнев может варьировать по силе (от раздражения до ярости) и по типу (угрюмый гнев, обиженный гнев, возмущенный гнев, холодный гнев и т. п). Изменения интенсивности внутри каждого семейства эмоций ясно отражаются на лице, но ученые еще не провели строгих исследований для определения того, имеют ли разные члены одного семейства эмоций свои характерные выражения лица.</p>
   <p>В современной науке принято объединять гнев, страх, отвращение, печаль и презрение в группу негативных эмоций и противопоставлять ее группе позитивных эмоций. Так как удивление может быть либо позитивным, либо негативным, то оно обычно исключается из такой классификации. Имеется две проблемы, связанные с использованием такой простой дихотомии. Во–первых, она игнорирует очень важные различия между так называемыми негативными эмоциями: различия в том, что приводит в действие каждую из этих эмоций, как эти эмоции ощущаются, что они заставляют нас говорить и делать, какие сигналы они подают с помощью лица и голоса и как люди обычно реагируют на нас. Другая проблема состоит в том, что даже так называемые негативные эмоции не всегда ощущаются как неприятные. Для кого–то нет ничего приятнее яростного спора, а кто–то с удовольствием плачет, когда смотрит грустные фильмы. С другой стороны, веселье, считающееся позитивным чувством, может быть жестоким, если оно вызывается грубыми шутками. Я уверен, что мы должны изучить особенности каждого эмоционального эпизода, прежде чем утверждать, является ли он приятным или неприятным для человека, который его переживает.</p>
   <p>Использование термина «радость» представляется проблематичным, потому что, как и термин «несчастье», он является недостаточно конкретным. Как мы увидим в главе 9, существует много радостных эмоций. Например, веселье и избавление являются очень разными формами радости, различающимися между собой, не меньшей степени, чем страх и гнев. Эмоции радости не имеют отражения разных выражений лица, все они одинаково выражаются посредством улыбки. Разные типы радости могут ассоциироваться с разными временными характеристиками улыбок, но главной сигнальной системой для эмоций радости является голос, а не лицо.</p>
   <p>Голос является еще одной сигнальной системой эмоций, равной по важности выражениям лица, но имеющей несколько интересных отличий.<a l:href="#n70" type="note">[70]</a> Лицо всегда наблюдаемо, если только человек не покидает зону видимости или если особенности его культуры не заставляют его носить маску или вуаль, что бывает довольно редко. Голос не является непрерывной сигнальной системой и по желанию человека может «отключаться». Мы не можем полностью скрыть наше лицо, хотя желание сделать это в какой–то мере объясняет, почему люди часто предпочитают телефонный разговор беседе лицом к лицу. (Разумеется, телефон обеспечивает и другие выгоды: возможность одеваться по собственному усмотрению, незаметно заниматься во время разговора выполнением других дел и т. п.) Электронная почта позволяет еще больше: не слышать и не быть услышанным, что исключает возможность проявления вашей эмоции в голосе, и не давать немедленного ответа. Некоторые люди пытаются обеспечить себе такую выгоду, делая звонки в то время, когда, по их мнению, нужный им абонент отсутствует на месте, что позволяет им оставлять сообщение на автоответчике, однако никогда нельзя исключать возможность того, что абонент снимет трубку.</p>
   <p>Хотя я действительно верю в правоту Сильвана Томкинса, утверждавшего, что всякий раз, когда генерируется эмоция, обязательно возникает импульс к выработке характерного для нее звука, обычно такие звуки могут легко подавляться людьми. Однако, как только кто–то начинает говорить, в голосе трудно распознать признаки испытываемого чувства.</p>
   <p>Лишь немногие из нас способны симулировать звуки эмоций, которых мы не испытываем. Для этого необходимы актерские навыки, и часто актеры добиваются убедительного звучания голоса, когда заставляют себя переживать нужную эмоцию, вспоминая какое–то событие из своего прошлого. С другой стороны, придать лицу неискреннее выражение намного проще, и результаты моих исследований показывают, что такие выражения обманывают большинство тех людей, которые не научились идентифицировать выражения лица.<a l:href="#n71" type="note">[71]</a> Голос редко направляет ложное эмоциональное сообщение и вообще не распространяет никаких сообщений, если человек молчит. Лицо чаще, чем голос, направляет ложные эмоциональные сообщения, но зато его нельзя полностью «отключить». Даже когда человек слушает, а не говорит, на его лице можно заметить легкие проявления эмоций.</p>
   <p>Последнее различие сигналов, подаваемых голосом и лицом, состоит в том, что голос привлекает наше внимание, даже когда мы не видим человека, подающего сигнал, в то время как мы должны постоянно смотреть на человека, чтобы подмечать выражения его лица. Если бы не было голосовых эмоциональных сигналов, если бы об испытываемых человеком эмоциях сигнализировало бы только его лицо, то няни подвергались бы серьезному риску всякий раз, когда они теряли бы из виду вверенных им детей. Как неудобно было бы проверять эмоциональное состояние детей только по выражениям их лиц. Но, к счастью, издаваемый ребенком крик радости, боли, гнева или страха может привлечь внимание няни, не видящей малыша, и таким образом позволяет ей заниматься выполнением разных дел в разных концах помещения, до тех пор пока она может слышать голос ребенка.</p>
   <p>Достойно сожаления, что с учетом важности голоса мы так мало знаем о том, как он сигнализирует об эмоциях, переживаемых человеком. Мой коллега, а нередко и партнер по исследованиям Клаус Шерер является ведущим специалистом по изучению голоса и эмоций. Его работы показали, что голосовые сигналы эмоций, подобно сигналам лица, являются универсальными.<a l:href="#n72" type="note">[72]</a> Шерер занимался также уточнением того, что изменяет в голосовом сигнале каждая из эмоций. О голосе я могу сообщить меньше достоверной информации, чем о лице, отчасти потому, что исследования голоса проводились намного реже. К тому же довольно трудно описывать звук проявления разных эмоций таким образом, который мог бы принести практическую пользу. Для этого может потребоваться слушать голос подобно тому, как для изучения выражений эмоций на лице необходимо просматривать фотографии, кинопленки и видеозаписи. К тому же большинству людей проще представить, как выглядит лицо, по словесным описаниям подаваемого лицом сигнала, чем представить себе звук по словесным описаниям голосового проявления эмоции. В последующих главах я расскажу, что удалось узнать ученым о голосовых сигналах эмоций, и покажу фотографии с разными выражениями лица для каждой эмоции.</p>
   <p>Помимо сигналов об эмоциях, подаваемых голосом и лицом, существуют также эмоциональные импульсы к физическому действию, которые также можно распознать. Я уверен, что они являются в той же мере универсальными, как и выражения эмоций лицом и голосом, хотя их изучению было посвящено довольно мало исследований. Я кратко опишу их в этой главе, потому что они не так знакомы нам, как выражения эмоций с помощью лица и голоса. При гневе и при некоторых видах удовольствия возникает импульс к движению в сторону триггера эмоции. При страхе возникает импульс, вызывающий оцепенение, если такое состояние позволяет избежать обнаружения, или же импульс к бегству от потенциального источника вреда. Сходный импульс возникает и при отвращении, но я думаю, что он не такой сильный; цель здесь заключается не в том, чтобы спастись от вызывающего антипатию предмета, а в том, чтобы просто избежать контактов с ним. Например, люди могут сворачивать в сторону, завидев предмет, вызывающий у них неприязнь; они могут подавиться или почувствовать приступ рвоты, если такой предмет имеет неприятный вкус или запах.</p>
   <p>В случае печали, но не горя происходит общее снижение мышечного тонуса; человек сгорбливается и подолгу находится в неподвижном положении. В случае презрения возникает импульс, заставляющий человека смотреть сверху вниз на того, кто вызвал у него это чувство. В случае удивления происходит фиксация внимания на показавшемся необычном объекте. В случае избавления происходит общее расслабление тела; при получении тактильного сенсорного удовольствия происходит движение в направлении источника стимуляции, а при получении других видов сенсорного Удовольствия происходит переориентация в направлении источника стимуляции, хотя при этом может не произойти никаких движений, кроме перемены направления взгляда. У спортсменов, забивающих важный гол, по–видимому, возникает импульс к действию, часто с помощью рук, позволяющий продемонстрировать, что человек испытывает гордость за достижение результата. Смех, часто сопровождающий бурное веселье, вызывает повторяющиеся движения тела вместе с характерными спазматическими явлениями.</p>
   <p>Ни один из этих импульсов к действию<a l:href="#n73" type="note">[73]</a> формально не будет рассматриваться как сигнал, потому что он не вырабатывался в ходе нашей эволюции специально в целях передачи информации. Я описал их здесь, потому что они могут предоставить нам информацию о возникающей эмоции. Они непроизвольны, как сигналы эмоций, подаваемые голосом и лицом, но, возможно, подавить их намного легче. Подобно сигналам, подаваемым голосом и лицом, они универсальны и заданы изначально — в том смысле, что нам не требуется их усваивать.</p>
   <p>Все прочее, что мы делаем, когда испытываем эмоции, усваивается, а не задается заранее и, вероятно, оказывается специфичным для определенной культуры или конкретного индивида. Эти усвоенные действия, которые включают в себя физические движения и произносимые слова, являются продуктом непрерывного приобретения нами (и нашими предками) опыта того, что позволяет успешно иметь дело с источником возникновения эмоции и с событиями, разворачивающимися в течение связанного с этой эмоцией эпизода. Нам проще и быстрее усваивать действия, которые согласуются с нашими предварительно заданными автоматическими эмоциональными действиями. Например, в случае страха мы легче бы усвоили модель поведения, подразумевающую наше буквальное или метафорическое бегство, чем модель, подразумевающую нападение. Но любая модель поведения может стать установленной для любой эмоции. Будучи усвоенными, эти модели поведения работают автоматически, точно так же, как если бы они были заданы заранее.</p>
   <p>Мы можем осуществлять преднамеренное вмешательство, подавляя наши рефлексы и импульсы совершенно другими действиями или полным нашим бездействием. Вмешательство может также происходить автоматически и направляться нашими прочно усвоенными привычками, а не произвольным желаниями. Муж, отгораживающийся от разгневанной жены «каменной стеной», делает это автоматически, без какого–то сознательного выбора. В любом случае — с помощью осознанного выбора или усвоенной привычки — создание помехи выражению эмоции или эмоциональным действиям будет трудным делом, когда эмоция очень сильна. Большинству людей будет проще предотвратить действие, чем полностью устранить любые проявления эмоции на лице или в голосе. Я уверен, что это так, потому что мы можем превосходно осуществлять сознательный контроль наших мышц, без которого мы не могли бы выполнять все те сложные действия, которые необходимы нам для выживания. Действительно, мы можем гораздо лучше контролировать мышцы тела и наши слова, чем мышцы лица или настройку нашего голосового аппарата.</p>
   <p>Сам по себе тот факт, что мы выполняем какие–то действия непроизвольно, под влиянием автоматических оценок и без сознательного анализа, не означает, что эти действия представляют собой результат нашей эволюции и являются универсальными. Наши привычки усваиваются и используются нами автоматически, часто без ведома нашего сознания. Для понимания последовательности изменений, происходящих во время эмоционального эпизода, мы должны помнить о том, что в первые одну–две секунды обычно проявляются изначально заданные выражения эмоции с помощью лица и голоса, изначально заданные и усвоенные действия, а также происходят другие невидимые и неслышимые изменения.</p>
   <p>До сих пор я рассказывал о том, что можно наблюдать, слышать или видеть, когда кто–то начинает испытывать эмоциональное возбуждение. Одновременно возникают определенные физиологические изменения, которые также порождают видимые и слышимые симптомы того, что происходит с этим человеком. Мы с Робертом Левенсоном изучали некоторые изменения в вегетативной нервной системе (ВНС), возникающие в период действия эмоции, такие как выделение пота, который мы иногда можем видеть или обонять; изменение частоты дыхания, которое мы можем слышать; и изменение сердечной активности и температуры кожи, которые для нас невидимы. Обнаруженные нами различные модели поведения ВНС для каждой из эмоций также подкрепляют то, что ранее я называл изначально задаваемыми действиями. Например, и при гневе, и при страхе частота сердцебиений повышается, подготавливая человека к совершению перемещений. У человека, испытывающего гнев, кровь приливает к рукам, согревая и подготавливая их к каким–то действиям в отношении объекта гнева. В случае страха кровь приливает к ногам, что вызывает охлаждение рук и подготавливает мышцы ног к бегству.<a l:href="#n74" type="note">[74]</a> Потение усиливается и при страхе, и при гневе, особенно когда интенсивность этих эмоций высока. Дыхание учащается и при страхе, и при гневе, и при страдании, а человек, испытывающий облегчение, обычно издает глубокий вздох. (Покраснение от смущения является еще одним видимым признаком, но я рассмотрю его в самом конце этой книги.)</p>
   <p>Теперь давайте перейдем от внешних проявлений поведения — сигналов, действий, симптомов изменений в ВНС — к рассмотрению внутренних изменений, которые нельзя увидеть и услышать. К сожалению, имеется мало исследований изменения нашего хода мыслей в течение всего эмоционального эпизода, но я мало сомневаюсь в том, что наша интерпретация окружающего мира существенно изменяется. В одном исследовании было показано, что воспоминания, связанные с переживаемой нами эмоцией, быстро восстанавливаются в нашей памяти, причем даже те воспоминания, которые оказываются труднодоступными для нас, когда мы не испытываем данной эмоции.<a l:href="#n75" type="note">[75]</a> Важнее всего то, что мы оцениваем происходящее таким способом, который соответствует испытываемой нами эмоции, а значит, оправдывает и поддерживает ее. Возникающие у нас ожидания и выносимые нами оценки обычно способствуют сохранению, а не ослаблению испытываемой эмоции.</p>
   <p>Другая группа внутренних изменений, возникающих вместе с эмоцией, представляет собой попытку регулирования эмоционального поведения. Традиционно мы полагаем, что регулирование эмоции начинается после ее возникновения, а не одновременно с ним. Разумеется, осознанные попытки контролирования эмоции действительно происходят после того, как эмоция возникает и регистрируется сознанием, но мой коллега Ричард Дэвидсон, с которым мы неоднократно проводили совместные исследования, полагает, что регулирование происходит также одновременно со всеми другими эмоциональными изменениями — сигналами, изменениями в мышлении и импульсами к действию.<a l:href="#n76" type="note">[76]</a> Хотя этот факт еще полностью не доказан, я думаю Дэвидсон прав в том, что имеется начальный этап неосознанного регулирования, начинающийся тогда, когда происходят все прочие эмоциональные изменения. Однако Дэвидсон не высказался достаточно ясно о том, что это за процессы регулирования и как они возникают.<a l:href="#n77" type="note">[77]</a> В предстоящее десятилетие мы сможем узнать об этом гораздо больше.</p>
   <p>Я полагаю, что модель начального регулирования основывается на научении, возможно, раннем социальном научении, и потенциально может видоизменяться. Она может учитывать такие факторы, как то, насколько быстро человек осознает переживаемую им эмоцию, насколько легко он может идентифицировать переживаемое им состояние и происходит ли немедленное включение «тормозов» или же, напротив, человек потакает своим импульсивным действиям. По общему мнению, мы мало знаем об этой модели начального регулирования, но, по–видимому, с появлением научения эмоции не могут возникать совершенно безо всякого регулирования, а научение начинается в раннем детстве. Такие модели регулирования, вероятно, оказываются настолько хорошо усвоенными, что они работают автоматически и сопротивляются изменениям. Насколько они сопротивляются, мы не знаем, но если они поддаются трансформациям, то это дает возможность изменять нашу эмоциональную жизнь.</p>
   <p>Представим себе крайне неэмоционального человека, настолько ограниченного в своих эмоциональных реакциях, что он начинает испытывать неудовлетворенность своей жизнью и хочет стать эмоционально более отзывчивым. Темперамент, т. е. генетически заданный эмоциональный настрой, является одним из объяснений его тусклой эмоциональной жизни. Но если регулирование эмоций усваивается в очень раннем возрасте, то, возможно, этот человек имел в детстве опыт, до сих пор заставляющий его чрезмерно контролировать свои эмоции. Возможно, его наказывали, третировали или игнорировали за любое проявление эмоций. Если его поведение формируется под влиянием усвоенного регулирования, то, вероятно, он может изменить свои реакции. Если же поведение формируется под влиянием естественных наклонностей его характера, то тогда попытки изменений будут иметь мало шансов на успех. Наличие таких моделей начального регулирования указывает на огромную важность взаимодействий ребенка с другими людьми для формирования последующей эмоциональной жизни этого индивида, и этот вывод находится в полном соответствии с результатами многих исследований по этой теме<a l:href="#n78" type="note">[78]</a> и фундаментальными принципами психоанализа.</p>
   <p>Когда мы находимся во власти эмоций, в течение долей секунды происходит последовательность изменений, на которые мы никак не влияем и о которых мы даже не знаем: изменений в сигналах эмоций, подаваемых лицом и голосом; в изначально заданных действиях; в усвоенных действиях; в деятельности автономной нервной системы, регулирующей состояние нашего тела; в регуляторных моделях, которые непрерывно видоизменяют наше поведение; в возникающих релевантных воспоминаниях и ожиданиях; и в том, как мы интерпретируем происходящее внутри нас и в окружающем мире.<a l:href="#n79" type="note">[79]</a> Эти изменения являются непреднамеренными; мы их не выбираем. Психолог Роберт Зайонк называет их <emphasis>неизбежными</emphasis>.<a l:href="#n80" type="note">[80]</a> Узнавая о них, что обычно происходит в какой–то момент до завершения эмоционального эпизода, мы получаем шанс на то, чтобы сделать свой выбор, т. е. если у нас есть соответствующее желание, то попытаться помешать им. Прежде чем объяснять, что влечет за собой такое знание и какие меры можно предпринять для его улучшения, нам нужно рассмотреть еще один аспект процесса возникновения эмоции — что правит бал, т. е. что генерирует эту последовательность неизбежных эмоциональных изменений.</p>
   <p>Наличие такого множества быстрых ответных реакций — разных для всех эмоций и в определенной степени одинаковых для всех людей — говорит нам кое–что о центральных механизмах головного мозга, организующих и направляющих наши эмоциональные реакции. Центральные механизмы, направляющие наши эмоциональные реакции, приводятся в действие в результате автоматической оценки, которая рассматривалась нами в главе 2. В этих центральных механизмах должны храниться инструкции, направляющие то, что мы делаем, инструкции, отражающие то, что было усвоено в течение нашей долгой эволюции. Понимание моей теории о том, что представляют собой эти центральные механизмы и как они работают, имеет ключевое значение для наших ожиданий того, чего смогут добиться люди в регулировании своего эмоционального поведения после получения информации о своем кратковременном эмоциональном опыте.</p>
   <p>Томкинс предложил термин <emphasis>программы эмоциональных реакций</emphasis> для обозначения врожденных центральных механизмов, направляющих наше эмоциональное поведение. Слово «программа» (<emphasis>program</emphasis>) образовано из приставки <emphasis>pro</emphasis>, означающей «до», и корня <emphasis>graphein</emphasis>, означающего «пишу»; таким образом, программа имеет в виду механизмы, которые хранят информацию, записанную ранее или унаследованную, как в нашем случае. По–видимому, должно иметься много таких программ, разных для каждой эмоции.</p>
   <p>Термин «программа эмоциональных реакций» как и термин «база данных эмоций» является метафорой, так как я не думаю, что в мозгу существует нечто похожее на компьютерную программу, а кроме того, я не берусь утверждать, что эмоциями управляет только какая–то одна область мозга. Мы уже знаем, что в управление эмоциональным поведением вовлечены многие области головного мозга, но пока мы не узнаем о мозге и эмоциях больше, эта метафора может использоваться нами также и для изучения наших эмоций.<a l:href="#n81" type="note">[81]</a></p>
   <p>Так как программы эмоциональных реакций контролируют наше эмоциональное поведение, то улучшение понимания того, как они работают, может помочь нам решению этой задачи. Зоолог Эрнст Мейр делал различие между открытыми и закрытыми программами. В закрытую программу ничто не может быть включено посредством опыта, в то время как генетически открытая программа «допускает введение дополнительной информации в течение жизни индивида».<a l:href="#n82" type="note">[82]</a> Мейр отмечал, что у тех, кто подолгу находятся под родительской опекой и, следовательно, имеют длительный период научения, появляется избирательное преимущество получения открытой, а не закрытой генетической программы. (Это согласуется с утверждением Мейра о том, что все животные, проявляющие эмоции, имеют открытые программы эмоциональных реакций. Такая открытость лежит в основе природы эмоций.) Например, сравните людей, для которых характерна многолетняя беспомощность в детском возрасте, с маленькими птичками <emphasis>малео</emphasis>, живущими на севере индонезийского острова Сулавеси. Самка малео зарывает яйца глубоко в теплый вулканический песок и улетает прочь. Когда птенец малео вылупится из скорлупы и как он будет выбираться из песка наверх — это его дело. Он сразу же должен знать, что ему требуется для выживания, так как ему не предоставляется никакого «периода несамостоятельности», в течение которого он мог бы проходить обучение у родителей. У людей наблюдается совершенно противоположная картина: ребенок, предоставленный после рождения самому себе, погибает. Наши программы эмоциональных реакций открыты настолько, что мы можем учиться тому, что будет работать в конкретных нынешних условиях, в которых мы живем, и накапливать эту информацию определенным образом, позволяющим ей управлять нашим поведением автоматически.</p>
   <p>Данные о наличии универсальных характеристик в наших сигналах эмоций и в некоторых изменениях в деятельности автономной нервной системы говорят о том, что, хотя программы эмоциональных реакций открыты для новой информации, усваиваемой посредством опыта, программы не начинаются на пустом месте, безо всякой исходной информации. Какие–то цепочки уже существуют, и они разворачиваются в процессе нашего развития, они испытывают влияние опыта, но не создаются целиком на его основе. Должны быть разные цепочки для разных реакций, характеризующих каждую из эмоций. Эволюция изначально ввела некоторые инструкции или принципы формирования цепочек в наши открытые программы эмоциональных реакций, генерирующие сигналы эмоций, эмоциональные импульсы к действию и начальные изменения в деятельности автономной нервной системы и устанавливающие период невосприимчивости для того, чтобы мы интерпретировали мир тем способом, который согласуется с эмоцией, которую мы испытываем.<a l:href="#n83" type="note">[83]</a></p>
   <p>К тому же данные о наличии универсальных характеристик в сигналах эмоций и физиологии автономной нервной системы говорят о том, что обычно инструкции для проведения таких изменений вырабатываются одинаковым способом у каждого индивида, если только они не видоизменяются под влиянием необычного опыта. Хотя имеется немного свидетельств того, как такой опыт может видоизменять выражения лица, результаты обследования людей с посттравматическим стрессовым расстройством (PTSD) говорят о том, что пороговые уровни для возникновения автономной активности могут быть существенно изменены. Например, когда людей просили выступить перед аудиторией (задача, которая ставит в трудное положение очень многих), то выяснилось, что женщины, подвергавшиеся в прошлом насилию, испытывали больший стресс, чем женщины, которым не пришлось пережить подобных травматических событий.<a l:href="#n84" type="note">[84]</a></p>
   <p>Программы эмоциональных реакций содержат не только то, что записано в них нашим эволюционным прошлым на том основании, что это приносило пользу нашим предкам. Они содержат также и то. что представляется нам полезным в нашей собственной жизни для совершения наших наиболее важных взаимодействий с другими людьми, а именно эмоциональных взаимодействий. Модель начального регулирования, ассоциируемая с каждой из эмоций, меняется от индивида к индивиду в зависимости от того, что каждому из них пришлось узнать за прожитые годы. Она также вводится в программу эмоциональных реакций и сразу после своего введения в эту программу начинает работать автоматически — так, как будто она была изначально введена туда как результат эволюционного опыта, — и сопротивляется попыткам ее изменения. Кроме того, в программу эмоциональных реакций вводятся бихевиоральные модели, которые мы усваиваем на протяжении нашей жизни для взаимодействиями с различными триггерами эмоций, которые могут быть подобны или совершенно отличны от тех, которые были установлены изначально. Как отмечалось выше, эти модели, будучи усвоенными, также начинают действовать автоматически.</p>
   <p>Я не верю, что мы можем переписывать изначально заданные инструкции в наших программах эмоциональных реакций, это еще предстоит доказать. Мы можем попытаться помешать действию таких инструкций, но это будет очень непросто именно потому, что мы не в состоянии удалить их или переписать. Если бы могли переписать инструкции, то тогда нам стали бы встречаться люди, эмоции которых полностью отличаются от наших эмоций — с другими сигналами, с другими импульсами к действию, с другими изменениями частоты сердечных сокращений и дыхания и т. п. Нам потребовались бы переводчики не только для слов, но также и для эмоций.</p>
   <p>Это не означает, что изначально заданные инструкции порождают идентичные изменения в каждом человеке. Инструкции управляют разными системами организма, а кроме того, имеются различия между индивидами и культурами, в которых эти индивиды узнают об управлении своим эмоциональным поведением. Даже при одинаковых изначально заданных инструкциях будут наблюдаться как индивидуальные различия, так и сходства в эмоциональном опыте.</p>
   <p>Инструкции в программах эмоциональных реакций, введенные в действие посредством автоматической оценки, начинают действовать до их полного исполнения; другими словами, их исполнение не может прерываться. Как долго сохраняются изменения, вызванные действием инструкций, зависит от конкретной системы эмоциональной реакции. Я полагаю, что для выражений лица и импульсов к действию это время составляет менее секунды. Я делаю такое предположение на основе наблюдений за тем, как быстро люди могут убрать выражение со своего лица, сокращая длительность его присутствия или маскируя его другим выражением. Вслушиваясь в то, что говорят люди, когда они пытаются скрыть свои чувства, я заметил, что такой контроль за звуком голоса происходит дольше, но он по–прежнему длится несколько секунд или в крайнем случае несколько минут, если эмоция не оказывается очень сильной или если не происходит что–то новое, подкрепляющее ее. Изменения в нашем дыхании, потоотделении и сердечной активности также длятся дольше, приблизительно от 10 до 15 секунд. Читателю следует заметить, что эта идея о том, что выполнение инструкций не может прерываться, не основывается на строгих научных фактах. Однако она действительно согласуется с результатами моих наблюдений за тем, как ведут себя люди, испытывающие различные эмоции.</p>
   <p>Помните пример Элен, которая страшно рассердилась, когда ее муж Джим сказал, что не он, а она должна будет забрать сегодня дочку из школы? Выражение гнева, вспыхнувшее на ее лице; резкость голоса, которым она спросила, почему Джим не сказал ей об этом заранее; легкий наклон ее тела вперед; повышение температуры ее кожи, артериального давления и частоты сердечных сокращений — все это изначально заданные изменения, генерированные программой эмоциональных реакций. Большинство из них могли бы исчезнуть в следующий момент, когда Элен узнала бы от Джима, почему он не мог предупредить ее заранее (изменения температуры кожи, частоты сердечных сокращений и артериального давления продлятся чуть дольше, прежде чем эти показатели вернутся к исходным значениям, которые были до начала эпизода). Но эпизод может получить продолжение; Элен может сохранять свой гнев, если период невосприимчивости еще не закончился. Возможно, здесь проявится накопившееся раздражение, или она может импортировать сценарий доминирования старшего брата, или же Джим действительно законченный эгоист и этот случай является лишь еще одним примером его невнимания к жене. Если Элен не примет извинения Джима, интерпретируя их как еще один пример того, что он ставит свои интересы выше ее интересов, то ее гнев вспыхнет с новой силой. На мой взгляд, изначально заданные изменения, вызванные программой эмоциональных реакций (когда эмоция возникает благодаря автоматической оценке), являются кратковременными и не должны сохраняться. Иногда они соответствуют ситуации и нужны для участия в ней: Джим действительно является эгоистом и может пренебречь интересами жены, если она этому не воспротивится. Но иногда они оказываются неподходящими: Джим никак не мог предупредить Элен заранее; это не модель его доминирования — просто Элен плохо спала этой ночью и проснулась в дурном настроении.</p>
   <p>Когда мы говорим, что не в состоянии прервать свои реакции, это не является утверждением того, что мы не можем управлять ими. Мы хотим лишь сказать, что у нас нет возможности выбрать вариант мгновенного и полного выключения реакций. Даже если мы заново оцениваем то, что происходит, то ранее активированные эмоциональные реакции не могут закончиться мгновенно. Вместо этого новые эмоциональные реакции могут налагаться на ранее генерированные эмоции или смешиваться с ними. Предположим, что гнев Элен на Джима основан на импортировании сценария о доминирующем старшем брате. Как только Элен узнает, что Джим действительно не имел выбора, что он не игнорировал ее интересы, она понимает, что сохранение гнева по этому поводу необоснованно; но если разыгрывается сценарий доминирующего старшего брата, то ее гнев сохраняется, или же она может вспомнить, что проснулась не в духе и что именно ее настроение подпитывает ее неуместный гнев. У Элен может возникнуть чувство вины за то, что она продолжает испытывать раздражение. Мы знаем из результатов научного исследования, что две эмоции могут возникать в быстрой последовательности снова и снова. Две эмоции могут также сливаться, образуя смесь эмоций, но при проведении своих исследований я убеждался, что это происходит реже, чем возникновение повторяющихся быстрых последовательностей.</p>
   <p>Повторные оценки не являются единственным способом, с помощью которого мы можем на время переключаться с одной эмоциональной реакции на другую. Томкинс указывал, что зачастую мы проявляем эмоциональную реакцию на эмоцию, которую первоначально испытывали. Мы можем разгневаться из–за того, что испытали страх, испугаться из–за того, что проявили чрезмерный гнев. Мы способны испугаться того, что мы можем сделать, когда испытываем глубокую печаль. Эта связь второй эмоции с первой может возникнуть для любой пары эмоций. Сильван Томкинс утверждал, что один из способов понимания уникальности личности заключается в определении того, проявляет ли обычно данный человек конкретную эмоциональную реакцию на другую эмоциональную реакцию. Он также утверждал, что иногда мы не знаем о нашей первоначальной эмоциональной реакции и что мы знаем только о нашей второй эмоциональной реакции на первую эмоцию. Мы можем не понимать, что сначала мы испугались, и знать только о нашем гневе, который возник в ответ на наш первоначальный страх. К сожалению, никто еще не провел исследований для определения достоинств этих очень интересных идей.</p>
   <p>Но что важно запомнить, так это то, что эмоции редко возникают поодиночке или в чистом виде. Меняется то, на что мы реагируем во внешнем окружении; меняется то, что мы вспоминаем и что думаем о конкретной ситуации; меняются наши оценки; наконец, у нас может возникнуть реакция на реакцию. Обычно люди переживают совокупность разных эмоциональных реакций. Иногда каждая эмоция может быть отделена от следующей всего несколькими секундами, так что некоторые эмоциональные реакции заканчиваются прежде, чем начинаются новые, а иногда эмоции перекрывают друг друга, образуя смесь эмоций.</p>
   <p>Есть и еще один важный вопрос, требующий дальнейшего рассмотрения. Как я уже говорил, программы эмоциональных реакций являются открытыми, а не закрытыми. Новые типы эмоционального поведения постоянно приобретаются на протяжении всей жизни и добавляются к изначально заданным типам поведения. Эта особенность наших программ эмоциональных реакций позволяет нам адаптироваться к любым обстоятельствам, в которых мы оказываемся. Вот почему наши эмоциональные реакции связаны не только с нашим эволюционным прошлым, но и с собственным прошлым и настоящим. Автомобили не являются частью нашего эволюционного прошлого, но те сложные действия, которые были усвоены не в детском, а в раннем взрослом возрасте, были инкорпорированы в реакцию страха. Усвоенные реакции страха — резкий поворот руля и нажатие на тормоз — проявляются непроизвольно и без предварительных размышлений, когда возникает угроза на дороге.</p>
   <p>Будучи усвоенными и включенными в программы эмоциональных реакций, эти вновь приобретенные эмоциональные реакции становятся непроизвольными, такими же непроизвольными, как реакции, выработанные в процессе эволюции. Одна удивительная особенность программ эмоциональных реакций состоит в том, что и усвоенные, и врожденные поведения становятся тесно связанными друг с другом и начинают приводиться в действие быстро и непроизвольно. Однако наличие открытой системы эмоциональных реакций имеет и свой недостаток. Эти приобретенные или добавленные поведения становится трудно сдерживать, после того как они вводятся в программы эмоциональных реакций. Они возникают даже тогда, когда они не работают или когда их возникновение представляется нежелательным.</p>
   <p>Вспомните пример из предыдущей главы о том, как нога пассажира пытается нажимать на несуществующую тормозную педаль, когда другая машина внезапно появляется на пути автомобиля, в котором едет этот пассажир. Пассажир не может сдержать движение ноги, потому что она начинает двигаться раньше, чем он понимает, что она делает, подобно тому как он не может остановить выражение страха, появляющееся на его лице. Являются ли эти эмоциональные реакции перманентными, такими же неизменными, как те, которые заданы изначально, а не усвоены? Я так не думаю. Я уверен, что мы можем забывать наши приобретенные эмоциональные реакции, а не только управлять ими. Приобретенные эмоциональные реакции забывать проще, чем другие.</p>
   <p>От любой реакции, содержащей телодвижения, легче отучиться, чем от реакции, включающей в себя звуки голоса и движения лица. Как я уже отмечал ранее, мы можем хорошо контролировать мышцы, управляющие нашим телом (скелетные мышцы). Инструкторы вождения учатся не нажимать ногой на воображаемую педаль, когда они сидят на месте пассажира. Непроизвольное действие, выполняемое автоматически, часть инструкций, добавленных в программу реакций страха, могут со временем быть видоизменены благодаря практике и настойчивости. Часть факторов, описанных мною в предыдущей главе, которые определяют, насколько легко ослабить горячий триггер эмоции, имеют отношение и к тому, насколько легко мы можем забыть модель эмоционального поведения. Модели поведения, приобретенные на предыдущих этапах жизни, усвоенные в течение интенсивного и плотного в эмоциональном отношении эпизода или серии эпизодов, забыть или видоизменить будет труднее.</p>
   <p>В детском возрасте мы временами бывали жестокими, хотя почти всегда нас учили быть добрыми. В главе 6, при обсуждении гнева, я рассматриваю вопросы о том, нужно ли нам учиться быть жестокими, является ли импульс к причинению боли другому человеку встроенным элементом реакции гнева. Большинство взрослых не всегда хотят быть жестокими, если только у них не возникает необходимость защитить от получения повреждения себя или других. (Я понимаю, что некоторые люди хотят быть жестокими — либо в рамках своей криминальной деятельности, либо просто потому, что это доставляет им удовольствие. Я расскажу о таких людях в рамках дискуссии о насилии в главе 6.) Можно ли кого–нибудь из нас довести до состояния, в котором мы полностью теряем контроль над собой, действуем деструктивно и в этом смысле не имеем выбора в отношении того, что мы говорим или делаем? Имеет ли каждый из нас такой предел прочности? Мог бы каждый из нас совершить убийство? Можно ли утверждать, что люди, не совершавшие такого преступления, не стали убийцами просто потому, что их недостаточно на это провоцировали? Я уверен, что ответы на эти вопросы должны быть отрицательными, но научные доказательства того, что это так, пока что отсутствуют. (Можете ли вы представить себе эксперимент, в котором вы пытаетесь спровоцировать человека на насилие с помощью действий, носящих все более провокационный характер?)</p>
   <p>Большинство из нас усвоили регуляторные схемы, смягчающие наше эмоциональное поведение, сдерживающие наши слова и действия, для того чтобы они не наносили вреда нам самим и окружающим. Мы можем говорить и делать ужасные вещи, но для нас существует барьер — мы не подвергаем свою жизнь или жизнь другого человека бесконтрольному воздействию пиковой эмоциональной нагрузки. Даже когда мы испытываем ярость, ужас или душевную муку, мы не допускаем того, чтобы наше чувство стало необратимо деструктивным. Мы можем быть не в состоянии устранить признаки эмоции с нашего лица или из нашего голоса, мы можем не сдержать желания произнести обидные слова или сломать со злости стул (хотя это должно быть проще, чем подавить признаки эмоции на лице или в голосе), но мы можем не допустить и действительно не допускаем того, чтобы наша жестокость стала причинять физический вред. Я знаю, что есть люди, плохо контролирующие свои побуждения, но рассматриваю это не как норму, а как отклонение от нее.</p>
   <p>Допуская, что большинство из нас не достигают предельной формы деструктивного поведения, непрерывно наносящего вред нам самим и другим людям, необходимо все же признать, что почти все мы время от времени произносим слова или совершаем поступки, которые причиняют людям вред. Этот вред может быть не только физическим, но и моральным и необязательно постоянным, но в любом случае наше поведение будет иметь пагубные последствия. Причинение вреда может не мотивироваться гневом, а сам вред может причиняться не другим людям, а нам самим. Например, неконтролируемый страх может парализовать нас настолько, что мы будем не в состоянии справиться с опасностью, а глубокая печаль может заставить нас отгородиться от окружающего мира. Теперь перед нами стоит задача выяснить, как и когда мы можем предотвратить деструктивные эмоциональные эпизоды и кому будет причинен вред — нам, другим людям или и нам, и им. Одна из функций эмоций состоит в том, чтобы фокусировать сознание на текущей проблеме — той, которая вызвала наши эмоции. Обычно наши эмоции не действуют вне нашего сознания, хотя иногда такое случается. У всех у нас были в жизни ситуации, в которых мы не понимали, что действуем под влиянием эмоций, до тех пор пока кто–то не обращал на это наше внимание. Хотя такое вполне возможно, все же обычно мы осознаем, что мы чувствуем. Переживаемые нами эмоции воспринимаются как правильные и вполне оправданные. Мы не спрашиваем себя, что мы делаем и говорим. Мы погружены в это.</p>
   <p>Если мы должны затормозить наше эмоциональное поведение, если мы хотим изменить то, что мы чувствуем, то нам нужно выработать другой тип эмоционального сознания. Мы должны быть в состоянии сделать шаг назад — именно тогда, когда мы переживаем эмоцию, — чтобы спросить себя, хотим ли мы продолжать делать то, что заставляет нас делать эмоция, или же хотим выбирать сами, как мы будем вести себя с учетом данной эмоции. Это больше, чем осознание того, что мы чувствуем; это иная, более совершенная и с трудом поддающаяся описанию форма сознания. Она напоминает то, что буддийские мыслители называют <emphasis>осознанностью</emphasis>. Философ Аллан Уоллес считает, что «это ощущение осведомленности о том, что делает наша психика».<a l:href="#n85" type="note">[85]</a> Если мы внимательны к нашим эмоциям, утверждает он, то мы можем сделать выбор между следующими альтернативами: «Хотим ли мы действовать под влиянием гнева или мы просто хотим наблюдать его?»<a l:href="#n86" type="note">[86]</a> Я не использую термин <emphasis>осознающий</emphasis>, потому что он является элементом более общей философии, совершенно отличной от той, с помощью которой я пришел к пониманию эмоций, и потому, что применение этого термина требует иных практических методов, совершенно отличных от тех, которые я предлагал и буду предлагать в дальнейшем.</p>
   <p>В своей книге, посвященной изучению памяти, психологи Джорджия Нигро и Ульрик Нейсер писали о том, как «в некоторых воспоминаниях индивид, по–видимому, занимает позицию зрителя или стороннего наблюдателя, следящего за ситуацией с удобной внешней позиции и видящего себя «со стороны»».<a l:href="#n87" type="note">[87]</a> Они противопоставляли такой тип воспоминаний другим, в которых вы находитесь в положении человека, о котором вы вспоминаете. Очень часто при получении эмоционального опыта мы оказываемся настолько погруженными в текущую ситуацию, настолько охваченными эмоцией, что ни одна часть нашего сознания не может наблюдать, критиковать или анализировать действия, которые мы совершаем. Мы осознаем происходящее, но делаем это, по словам психолога Эллен Лангер, «неосознанно».<a l:href="#n88" type="note">[88]</a></p>
   <p>Различия между двумя типами воспоминаний, о которых говорили Нигро и Нейсер, очень похожи на те, которые психиатр и приверженец буддийской философии Генри Уайнер описывал как различие между потоком сознания и тем, что он называл <emphasis>наблюдателем</emphasis>, «сознанием, которое наблюдает и реагирует на смысловые значения, появляющиеся в потоке сознания».<a l:href="#n89" type="note">[89]</a> Для того чтобы мы могли смягчать наше эмоциональное поведение, выбирать, что мы будем говорить или делать, мы должны знать, когда мы испытываем, а еще лучше, когда мы начинаем испытывать эмоцию.</p>
   <p>Предположительно, мы имели бы даже больший выбор, если бы могли узнавать об автоматической оценке тогда, когда она возникает, и по своей воле видоизменять или устранять ее. Но поскольку автоматические оцениватели действуют очень быстро, то я сомневаюсь, что кто–нибудь мог бы это делать. Его святейшество далай–лама во время встречи со мной упомянул, что некоторые йоги способны растягивать время. Те несколько миллисекунд, в течение которых делаются автоматические оценки, они могут растянуть настолько, чтобы обеспечить себе возможность сделать сознательный выбор между видоизменением и отменой процесса оценки. Но далай–лама сомневался в том, что этот тип <emphasis>оценивающего сознания</emphasis> доступен большинству людей, не исключая и его самого.</p>
   <p>Следующий возможный, но трудновыполнимый шаг заключается в том, чтобы человек научился осознавать происходящее в его голове сразу после автоматической оценки, но до начала поведения, вызываемого эмоциями, т. е. осознавать импульсы к действиям и словам, когда эти импульсы только возникают. Если бы человек достиг такого <emphasis>осознания импульсов</emphasis>,<a l:href="#n90" type="note">[90]</a> то далее он мог бы решать, следует ли позволить этим импульсам реализовать их потенциал. Буддисты уверены в способности человека достигать осознания импульсов, но только после многолетней медитативной практики. Давайте теперь рассмотрим, чего можно достичь с меньшими, хотя и по–прежнему немалыми усилиями.</p>
   <p>Философ Питер Голди описывает то, что он называет <emphasis>рефлективным сознанием</emphasis>, как осведомленность об испытываемом страхе. Если бы человек сказал: «Оглядываясь на свой опыт, полученный в прошлом, я вижу, что, получая этот опыт, я боялся, но не испытывал страха», то это, по мнению Голди, было бы примером отсутствия рефлективного сознания.<a l:href="#n91" type="note">[91]</a> Такое сознание является предпосылкой к тому, на чем я хочу сконцентрироваться, но оно является недостаточным, так как не рассматривает вопрос о том, хотим ли мы сохранить нашу эмоцию или же хотим попытаться ее изменить или устранить.</p>
   <p>Джонатан Шулер в своем исследовании того, что он называет <emphasis>метасознанием</emphasis>, описывает знакомую нам всем ситуацию, когда мы переворачиваем страницы книги, не прочитывая на них ни единого слова, так как в данный момент мы думаем лишь о том, в какой бы ресторан пойти сегодня вечером.<a l:href="#n92" type="note">[92]</a> Нельзя сказать, что мы ничего не сознаем; мы вполне сознаем, что думаем о ресторане, но при этом мы не сознаем, что прекратили читать книгу. Если бы мы это сознавали, то мы бы выработали метасознание. Именно такое сознание, обеспечивающее понимание того, что мы познаем в данный момент, я и хотел бы рассмотреть вместе с вопросом о выборе между сохранением и изменением переживаемого нами опыта.</p>
   <p>Я не смог найти ни одного термина для описания этого типа сознания; лучшее, что мне удалось придумать самому, — это <emphasis>внимательное рассмотрение наших эмоциональных чувств</emphasis>. (Чтобы не повторять всех этих четырех слов, я буду использовать вместо них всего одно слово, «внимательный» или «внимательность», выделенное курсивом.) Когда мы <emphasis>внимательны</emphasis> (в том смысле, который я имею в виду), мы способны наблюдать самих себя на протяжении эмоционального эпизода, в идеале, прежде чем пройдет несколько секунд. Мы осознаем, что испытываем эмоцию, и можем рассмотреть, оправданна наша реакция или нет. Мы можем провести повторную оценку и, если она окажется неудовлетворительной, начать регулировать то, что мы говорим и делаем. Это происходит в то время, когда мы испытываем эмоцию, как только мы осознаем наши эмоциональные чувства и действия.</p>
   <p>Большинство людей редко бывают настолько внимательны к своим эмоциональным чувствам, но достижение такого внимания вполне возможно. Я верю, что мы можем развить способность быть <emphasis>внимательными</emphasis> настолько, чтобы ее использование стало нашей привычкой, нормой нашей жизни. Когда это происходит, мы в большей степени ощущаем себя в курсе происходящего и можем лучше регулировать нашу эмоциональную жизнь. Есть много способов выработки такого типа <emphasis>внимательности</emphasis>.</p>
   <p>Один из способов, позволяющих людям стать более <emphasis>внимательными</emphasis> к своим эмоциям, заключается в использовании знаний о причинах возникновения каждой эмоции (см. главы с 5–й по 9–ю). Больше узнавая о том, что приводит в действие наши эмоции, мы можем повысить нашу осведомленность о том, когда и почему возникают наши эмоции. Важнейшим условием овладения этим способом повышения <emphasis>внимательности</emphasis> являются умение идентифицировать собственные горячие триггеры эмоций и способность принимать меры к их ослаблению. Цель заключается не в том, чтобы стать свободным от эмоций, а в том, чтобы, испытав эмоциональное возбуждение, иметь больший выбор в отношении того, как управлять данной эмоцией.</p>
   <p>Изучение ощущений нашего тела, характерных для каждой эмоции, также должно помочь улучшить нашу <emphasis>внимательность</emphasis>. Обычно мы осознанно воспринимаем эти ощущения, но мы не фокусируем на них внимание и не используем их как сигналы, предупреждающие нас о необходимости быть <emphasis>внимательными</emphasis> к нашим эмоциональным состояниям. Главы с 5–й по 9–ю содержат упражнения для повышения вашей осведомленности о том, как ощущаются эти эмоции, чтобы вы могли лучше понимать эти физиологические изменения и использовать их в качестве понятных сигналов, заставляющих нас быть более <emphasis>внимательными</emphasis>, дающих нам возможность рассматривать, переоценивать или контролировать наши эмоции.</p>
   <p>Мы можем также стать более внимательными к нашим эмоциональным чувствам, пристальнее наблюдая за эмоциональными чувствами других людей, с которыми мы имеем контакты. Если мы знаем, что они чувствуют, если это регистрируется в нашем сознании, то мы можем использовать такую информацию для лучшего распознавания наших собственных чувств и направления нам сигналов о необходимости быть более <emphasis>внимательными</emphasis> к нашим собственным эмоциональным чувствам.</p>
   <p>К сожалению, мои исследования обнаружили, что большинство из нас не слишком хорошо умеют определять, что чувствуют другие люди, если только проявления этих чувств не являются достаточно сильными. Вряд ли кому–то требуется помощь в интерпретации выражения лица, когда интенсивность эмоции достигает максимума. Обычно выражения лица к этому времени становятся неконтролируемыми и приобретают характеристики, которые, как я установил, являются типичными для каждой эмоции. Но выражения лица могут быть трудноуловимыми, например, если они создаются движением век или верхней губы. К тому же часто мы настолько сосредоточены на том, что говорит человек, что полностью упускаем эти слабые сигналы из виду. Это достойно сожаления, так как мы оказываемся в выигрыше, если можем обнаружить, что чувствует человек, в самом начале беседы с ним. В приложении к этой книге имеется тест, который позволит вам оценить, насколько хорошо вы умеете распознавать слабые признаки возникновения эмоций. В главах с 5–й по 9–ю приводятся фотографии, которые помогут вам лучше улавливать малозаметные выражения лица, и излагаются идеи о том, как использовать эту информацию в семейной жизни, в отношениях с друзьями и коллегами по работе. Научиться <emphasis>внимательно</emphasis> анализировать наши эмоциональные чувства трудно, но вполне возможно, а со временем, после регулярных тренировок, станет намного легче.<a l:href="#n93" type="note">[93]</a> Но даже когда внимательность становится прочной привычкой, она не всегда проявляется должным образом. Если эмоция очень сильна, если мы импортируем сценарий, который мы еще не идентифицировали, если настроение соответствует испытываемой нами эмоции, если мы не выспались или если мы испытываем непрерывную физическую боль, то мы не всегда можем проявить свою <emphasis>внимательность</emphasis>. Мы будем делать ошибки, но, делая их, мы можем благодаря им учиться тому, как снижать вероятность их повторения.</p>
   <p>Есть несколько методов, которые мы можем использовать для смягчения нашего эмоционального поведения, после того как мы становимся <emphasis>внимательными</emphasis>.</p>
   <p>• Мы можем попытаться заново оценить происходящее; если это нам удается, то либо эмоциональное поведение вскоре прекращается, либо возникает другая, более подходящая эмоция, либо, если наша начальная реакция была правильной, этот факт получает подтверждение. Трудность переоценки состоит в том, что период нашей невосприимчивости заставляет нас сопротивляться и затрудняет нам получение доступа к информации — нашей внутренней или внешней, которая может вызвать сомнение в правильности эмоции. Намного проще проводить переоценку после того, как период невосприимчивости заканчивается.</p>
   <p>• Даже если мы не можем заново оценить происходящее, даже если мы по–прежнему считаем, что наши чувства оправданны, мы можем прервать наши действия, прекратить нашу речь в течение нескольких секунд, или по крайней мере не позволить нашим чувствам полностью захлестнуть нас. Мы можем попытаться ослабить сигналы на нашем лице и в нашем голосе, воспротивиться любым импульсам к действию и подвергать цензуре то, что мы говорим. Осуществлять преднамеренный контроль непреднамеренного поведения, вызываемого нашими эмоциями, непросто, особенно если вы испытываете сильную эмоцию. Но вполне возможно прекратить слова или действия, и это сделать легче, чем полностью убрать любые следы эмоции с нашего лица или из нашего голоса. Именно <emphasis>внимательность</emphasis>, осознание человеком того, что он находится в состоянии эмоционального возбуждения, может удерживать его от потери контроля за тем, что он говорит или делает, либо от таких поступков, о которых он будет впоследствии сожалеть.</p>
   <p>Давайте теперь рассмотрим, как все это происходит, на примере из моей собственной жизни. Однажды моя жена Мэри–Энн уехала на четыре дня на конференцию в Вашингтон. Мы оба придерживаемся одного и того же правила: когда мы куда–то уезжаем, то обязательно созваниваемся каждый день. Во время звонка, сделанного в пятницу, я сказал жене, что в субботу собираюсь пойти пообедать с моим коллегой, а затем поработать с ним в лаборатории до позднего вечера. К тому времени, когда я рассчитывал приехать домой, т. е. в одиннадцать вечера, в Вашингтоне должно было быть два часа ночи и, по моим расчетам, Мэри–Энн должна уже была спать. Так как мы не могли бы поговорить с ней в субботу вечером, то она сказала, что позвонит мне в воскресенье утром. Мэри–Энн знает, что я встаю рано даже по воскресеньям и когда ее нет дома, то к восьми утра я уже всегда сижу за компьютером. До девяти она не позвонила, и я начал беспокоиться. По ее времени был уже полдень, так почему же до сих пор не было ее звонка? К десяти я начал испытывать гнев. В Вашингтоне был уже час дня, и она вполне бы могла мне позвонить. Почему же она этого не сделала? Может быть, она была смущена тем, что сделала вчера вечером, и хотела скрыть свое замешательство? Мне были неприятны такие мысли, и это еще более усилило мой гнев. Если бы она позвонила, то я бы не стал испытывать ревности. Но, может быть, она больна или попала в автокатастрофу? Я почувствовал страх. Может быть, мне следует позвонить в вашингтонскую полицию? А вдруг она просто забыла об обещании позвонить или настолько увлеклась осмотром музея, в который она собиралась пойти в воскресенье, что все остальное вылетело у нее из головы? Ее легкомысленность вновь заставила меня почувствовать гнев в дополнение к моему страху, так как я начал думать о том, что она безмятежно наслаждается искусством, в то время как я беспокоюсь о ней. Почему я должен испытывать ревность? Почему она не позвонила?</p>
   <p>Если бы я был проницательнее, если бы я извлек уроки из того, о чем рассуждал в этой книге, то я мог бы начать превентивные действия в субботу вечером или в воскресенье утром. Зная, что потеря дорогого человека является горячим эмоциональным триггером (моя мать умерла, когда мне было четырнадцать), я должен был подготовить себя к тому, чтобы не чувствовать себя покинутым, если Мэри–Энн забудет позвонить. Мне следовало напоминать себе о том, что Мэри–Энн ненавидит пользоваться телефоном, особенно общественным, и что, возможно, она не позвонит мне до тех пор, пока не вернется в отель. К тому же за двадцать лет нашей совместной жизни Мэри–Энн проявила себя исключительно порядочным человеком, так что мне не из–за чего было ревновать. Размышляя об этих аргументах заранее, я мог бы ослабить мои триггеры настолько, что не стал бы интерпретировать отсутствие ее утреннего звонка как повод для того, чтобы почувствовать себя покинутым, рассерженным, ревнивым, или напуганным ее возможными неприятностями, или разгневанным за то, что она заставила меня испытать все эти чувства. Было, разумеется, слишком поздно получать выгоды от такого рода размышлений, так как, не сделав их заранее, было бесполезно делать их в воскресенье утром. Каждый раз, испытывая гнев, страх или ревность, я переживал период невосприимчивости, когда все известные мне аргументы, которые могли бы разрядить ситуацию, становились для меня недоступны. Меня охватывали эмоции; они с каждым разом становились все сильнее, так как время шло, а я больше не имел доступа к релевантной информации о Мэри–Энн и о самом себе. Я имел доступ только к той информации, которая соответствовала эмоциям, которые я испытывал. Я был решительно настроен не позволить эмоциям помешать моей работе. Хотя я не испытывал гнева с восьми утра и до часа дня. когда наконец–то. с пятичасовым опозданием, услышал в трубке голос Мэри–Энн (в Вашингтоне уже было четыре часа дня), я раздражался всякий раз, когда смотрел на часы и отмечал про себя, что она еще не позвонила. Однако с учетом продолжительности ситуации я имел время, для того чтобы попытаться стать <emphasis>внимательным</emphasis> к моим эмоциональным чувствам. Хотя я чувствовал, что мой гнев на нее за то, что она не позвонила мне, несмотря на данное обещание, был оправданным, я решил, что будет разумно не проявлять его во время телефонного разговора и дождаться возвращения жены домой. Когда мы разговаривали, я мог слышать отзвук гнева в моем голосе, но я сумел сдержать слова недовольства, которые мне хотелось высказать. Это был не очень приятный разговор, и через несколько минут мы его прекратили, предварительно условившись о том, что созвонимся завтра вечером. Я стал размышлять над тем, что произошло. Мне стало легче оттого, что я не высказал никаких обвинений, но я знал, что по звуку моего голоса она догадалась о моем раздражении. Ей хватило такта не задавать вопросов о причинах моего недовольства. Период невосприимчивости подошел к концу, и я смог заново оценить ситуацию. Я больше не испытывал раздражения, но зато стал казаться себе немного смешным из–за своего поведения. Чтобы не откладывать дело в долгий ящик и воспользоваться ситуацией, когда мы были за тысячи миль друг от друга и не могли видеть наших лиц, я позвонил Мэри–Энн сам. Вероятно, после первого разговора прошло не более двух минут. На этот раз наша беседа была приятной и доставила удовольствие нам обоим. Несколько дней спустя я спросил ее об этом эпизоде, о котором она уже забыла. Она подтвердила, что почувствовала мое раздражение, но так как я не проявлял его открыто, то она решила его не провоцировать. Это пример эмоционального эпизода, в котором человек сожалеет о том, что испытал определенные эмоции. Есть, разумеется, и другие примеры, в которых мы бываем очень довольны нашими эмоциональными реакциями. Но давайте постараемся узнать из этого эпизода то, что могло бы оказаться применимым к другим ситуациям, в которых человек сожалеет о своем эмоциональном поведении. На первом месте стоит важность попытки предвидеть то, что может произойти, знания уязвимых сторон человека. Я неправильно вел себя в рассмотренном примере и поэтому не мог справиться с ситуацией; я не смог снизить вероятность импортирования сценария «гнева покинутого мужчины» в этот эпизод и таким образом увеличил период невосприимчивости. К счастью, я узнал из полученного мною опыта, что вряд ли стану проявлять реакцию гнева, если Мэри–Энн снова не позвонит мне, несмотря на данное ею обещание. Став <emphasis>внимательным</emphasis>, я могу не выбирать вариант реакции гнева, но если я уже нахожусь в раздраженном настроении или испытываю влияние других негативных факторов нашей жизни, то такой выбор становится вероятным. Для ослабления триггера эмоции, который, как нам кажется, готов к срабатыванию, необходимо провести анализ, состоящий из двух частей. Одна часть анализа направлена на нас самих, на то, что находится внутри нас и может заставить нас проявить эмоциональную реакцию, о которой мы будем впоследствии сожалеть. В данном примере отсутствие обещанного телефонного звонка дало волю моему неудовлетворенному чувству обиды на мою мать за то, что, умерев, она оставила меня одного, и эту обиду я импортировал в текущую ситуацию. Вторая часть анализа призвана расширить наше понимание другого человека. В данном примере это подразумевало пересмотр мной того, что я знал о Мэри–Энн, с целью выяснения причин, по которым она могла мне не позвонить, таких как ее нелюбовь к общественным телефонам, не имевшая ничего общего с намерением бросить меня. Нам может потребоваться спрашивать себя о слишком многом, чтобы всегда быть в состоянии предвидеть и ослаблять эмоции, особенно на начальном этапе. Но для того, чтобы лучше научиться справляться с нашими эмоциями, нужно, в частности, выработать у себя способность анализировать и понимать, что же произошло, когда этот эпизод закончился. Анализ должен быть выполнен в то время, когда мы больше не испытываем потребности оправдывать то, что мы сделали. Эти два вида анализа могут предупредить нас о том, чего нам нужно остерегаться, и помочь нам остудить эмоциональный триггер. В предыдущей главе я рекомендовал вести дневник эмоциональных эпизодов, вызвавших впоследствии сожаление. Изучение такого дневника поможет выяснить не только почему возникают такие эпизоды, но и когда они могут возникнуть вновь, и что вы можете сделать для изменения себя таким образом, чтобы ничего подобного никогда не происходило в будущем. Полезно будет также описывать в этом дневники эпизоды, в которых вы реагировали правильно. Помимо предоставления одобрения и поддержки такой дневник дает нам возможность размышлять о том, почему иногда мы действуем успешно, а иногда терпим неудачу. Нередко возникает вопрос: что следует делать, когда эмоция только возникла, а мы переживаем период невосприимчивости и не можем заново оценить происходящее? Если мы <emphasis>внимательны</emphasis>, то мы можем попытаться не подпитывать нашу эмоцию и одновременно сдерживать действия, которые, вероятно, заставят другого человека отреагировать определенным образом, в результате чего наши собственные чувства станут еще сильнее. Если бы я высказал свои претензии Мэри–Энн, то, защищаясь, она вполне могла бы ответить мне с раздражением, что заставило бы меня снова испытать гнев, возможно, еще более сильный. Я научился подходить к контролю эмоционального поведения, вызванного страхом или гневом, как к увлекательной задаче, процесс решения которой доставляет мне чуть ли не наслаждение, хотя она не всегда оказывается мне по зубам. Когда мне удается с ней справиться, я ощущаю себя хозяином своих эмоций, что мне очень приятно. И вновь я хочу повторить, что практика и размышления о том, что должно быть сделано, а также осознание своих действий в течение эмоционального эпизода способны помочь решению этой задачи. Контролировать эмоциональное поведение удается не всегда. Когда возникающая эмоция очень сильна, когда мы находимся в настроении, предрасполагающем нас к какой–то эмоции, когда событие резонирует с одной из эмоциональных тем, сформировавшихся в процессе эволюции, или с ранее усвоенным триггером эмоции, использовать мои предложения будет труднее. А в зависимости от испытываемой эмоции стиль эмоциональных реакций людей — особенно тех, кто по своей природе быстро приходят в сильное эмоциональное возбуждение, — еще больше затрудняет контроль некоторых эмоций. То, что мы не всегда добиваемся здесь успеха, не означает, что мы не можем совершенствовать свои усилия. Ключевое значение имеет лучшее понимания самих себя. Анализируя впоследствии наши эмоциональные эпизоды, мы можем вырабатывать у себя привычку к <emphasis>внимательности</emphasis>. Учась лучше фокусироваться на том, что мы чувствуем, изучая наши внутренние подсказки, сигнализирующие нам, какие эмоции мы испытываем, мы сможем лучше наблюдать за нашими чувствами. Совершенствование нашей способности выявлять симптомы того, как другие люди реагируют на нас в эмоциональном плане, может сделать нас более внимательными к тому, что мы делаем и чувствуем, помочь нам реагировать на эмоции других людей надлежащим образом. А изучение типичных триггеров каждой из эмоций, тех, которые имеются у каждого человека, и тех, которые особенно важны или уникальны именно для нас, может помочь нам подготовиться к эмоциональным конфликтам. В следующих главах об этих вопросах ещё будет написано.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 5. Печаль и горе</strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Для любых родителей такое событие хуже самого страшного кошмара. Представьте, что ваш сын внезапно ушел из дома без видимых для этого причин. Через несколько месяцев вы узнаете, что полиция раскрыла банду гомосексуалистов–убийц, которые обманом заманивали, мучили и убивали мальчиков. Затем вам сообщают, что тело вашего сына было обнаружено в месте массового захоронения жертв этой банды, а затем опознано. Полиции это место показал семнадцатилетний Элмер Уэйв Хенли. Он был арестован за убийство своего тридцатитрехлетнего друга Дина Корла, совершенное после ночной оргии, сопровождавшейся приемом наркотиков. Хенли рассказал, что он был членом банды убийц, поставлявших мальчиков для Дина Корла. Когда Корл заявил, что Хенли будет его следующей жертвой, Хенли его застрелил. Находясь в тюрьме за убийство Корла, Хенли рассказал полиции об убийстве мальчиков, назвав свои показания «услугой, которую он хотел бы оказать их родителям». По его словам, однажды он почувствовал, что родители должны были узнать, что случилось с их сыновьями. В итоге в месте захоронения были обнаружены тела двадцати семи мальчиков.</p>
    <p>Бетти Ширли — мать одной из жертв этой банды. Ее горе не знает границ, ее страдания так сильны, что каждый, кто видит выражение ее лица, понимает чувства этой женщины. Возможно, кому–то даже покажется, что он слышит ее рыдания. Сообщения, передаваемые лицом и голосом, повторяют друг друга, когда не делается попыток регулирования проявлений эмоции.</p>
    <p><image l:href="#i_008.jpg"/></p>
    <p>Смерть ребенка является универсальной причиной печали и горя родителей.<a l:href="#n94" type="note">[94]</a> Возможно, нет другого события, способного вызвать такое сильное и продолжительное чувство горя. Когда я проводил исследования в Папуа–Новой Гвинее в 1967 г., я просил людей из племени <emphasis>форе</emphasis> показать мне, каким бы стало выражение их лица, если бы им сообщили, что у них умер ребенок. Видеозаписи их усилий позволяют увидеть такое же выражение, какое было у Бетти Ширли, хотя и чуть менее интенсивное, так как они всего лишь изображали, а не переживали утрату.</p>
    <p>Печаль могут вызвать разные виды потерь и утрат: потеря друга или возлюбленной; потеря самоуважения вследствие невозможности достичь поставленной карьерной цели; потеря части тела или утрата определенной функции по причине несчастного случая или болезни, а для некоторых людей — и потеря ценного для них предмета. Имеется много слов для описания человека, находящегося в состоянии печали: «разочарованный», «унылый», «грустный», «подавленный», «обескураженный», «огорченный», «несчастный», «скорбящий» и т. д.</p>
    <p>Ни одно из этих слов, по–видимому, не подходит для описания эмоции, отражающейся на лице Бетти Ширли. Мы с Уолли Фризеном предположили, что эта эмоция имеет две составляющие: печали и горя.<a l:href="#n95" type="note">[95]</a> В состоянии горя проявляется протест; в состоянии печали наблюдается больше покорности и безнадежности. Горе подразумевает попытки активного воздействия на источник потери. Печаль более пассивна. Часто горе выглядит не имеющим конкретного назначения — когда ничего нельзя сделать для возвращения того, что было утрачено. Мы не можем сказать по выражению лица, показанному на этой фотографии, испытывает ли Бетти печаль или горе. Это было бы более понятно, если бы мы могли увидеть выражения ее лица в течение нескольких секунд, услышать ее слова и понаблюдать за ее жестами. Действительно, было бы очень тяжело слышать стенания Бетти, выражающие ее отчаяние или душевную боль. Мы можем отвести взгляд от лица, но мы не можем не слышать голосовых проявлений эмоции. Мы учим наших детей подавлять неприятные звуки, ассоциируемые с некоторыми эмоциями, особенно рыдания, выражающие отчаяние или горе.</p>
    <p>Печаль — это одна из самых продолжительных эмоций. После периода протестующего горя обычно наступает период смиренной печали, в течение которого человек ощущает себя абсолютно беспомощным, а затем вновь возникает протестующее горе, пытающееся вернуть потерю, затем снова наступает черед печали и т. д. Когда эмоции проявляются умеренно или даже слабо, они могут продолжаться всего несколько секунд, могут сохраняться в течение нескольких минут, пока не возникнет другая эмоция (или не наступит полное отсутствие эмоций). Сильная эмоция, испытываемая Бетти Ширли, может проявляться волнообразно, снова и снова, а не сохраняться непрерывно на уровне максимальной интенсивности. В случае таких тяжелых утрат всегда возникает фоновое печальное настроение, которое сохраняется в течение какого–то времени и затем, по окончании периода траура, начинает постепенно ослабевать.</p>
    <p>Даже при такой глубокой печали в какие–то моменты могут ощущаться и другие эмоции. Иногда опечаленный человек может гневаться на свою жизнь, на Бога, на людей или предметы, ставшие причиной его тяжелой утраты, на умершего человека за то, что он умер, особенно если покойный сознательно подвергал себя какому–то риску. Человек может гневаться на самого себя: за то, что не предпринял каких–то действий, за то, что не высказал важное чувство, за то, что не смог предотвратить смерть. Даже если разумом человек понимает, что эта смерть была неизбежной, все равно он испытывает вину и гнев, оттого что не сумел сделать невозможное.</p>
    <p>Бетти Ширли почти наверняка испытывала гнев в отношении двух мужчин, убивших ее сына, но фотограф запечатлел ее в другой момент: когда она испытывает печаль и горе. Мы чувствуем гнев в отношении человека, ставшего причиной ее тяжелой утраты, и одновременно мы чувствуем печаль и горе по поводу утраты как таковой. Человек может испытывать только один гнев, если потеря происходит не навсегда, как в случае смерти, а на какое–то время. Но даже в такой ситуации может возникнуть печаль при ощущении произошедшей потери. Здесь нет каких–то жестких правил, так как довольно часто скорбящий человек, который чувствует себя покинутым, в какие–то моменты испытывает гнев по отношению к умершему.</p>
    <p>Время от времени скорбящий человек испытывает страх перед тем, как он будет жить дальше, и страх из–за того, что он никогда не сможет оправиться от своей тяжелой утраты. Такой страх часто перемежается с ощущением неспособности продолжать жить после такой личной катастрофы. Если потеря близкого человека еще не произошла, то именно страх, а не печаль или горе, может быть преобладающей эмоцией.</p>
    <p>Время от времени во время сильной печали могут кратковременно переживаться даже позитивные эмоции. Возможны мгновения радости, возникающие при воспоминаниях о счастливых периодах жизни с покойным. Иногда на похоронах или поминках друзья и родственники покойного делятся воспоминаниями о таких приятных моментах, вызывая у присутствующих негромкий смех. На короткие мгновения могут возникать позитивные эмоции при виде близкого друга семьи, пришедшего выразить свои соболезнования семье покойного.</p>
    <p>Когда я работал в труднодоступных районах Новой Гвинеи, я познакомился с еще одним проявлением скорби. Как–то раз я вы шел из деревни, в которой мы жили, и отправился пешком в расположенный в районном центре австралийский госпиталь, чтобы принять там душ и подзарядить аккумуляторы моей кинокамеры. Женщина, жившая в соседней деревне, также направилась в госпиталь с тяжелобольным ребенком, который, к сожалению, вскоре умер. Австралийский доктор собирался отправить женщину вместе с ее мертвым ребенком обратно в деревню и пригласил меня поехать вместе с ними. Женщина тихо села в «лэндровер» и молча держала на руках мертвого ребенка в течение всего нашего долгого путешествия. Но когда мы приехали в ее деревню и она увидела своих родственников и друзей, она начала плакать, демонстрируя свое глубокое горе.</p>
    <p>Доктор решил, что она вела себя неискренне и использовала ритуальное выражение горестных эмоций, чтобы произвести впечатление на соседей по деревне. Он полагал, что если бы она действительно испытывала отчаяние, то проявляла бы его во время поездки с нами.</p>
    <p>Но доктор не понимал, что по–настоящему пережить горе можно лишь в присутствии других людей, разделяющих горечь утраты. Мы знаем, что произошло, но значение этого события становится для нас более глубоким, когда мы рассказываем о нем другим или видим их реакцию на нашу потерю.<a l:href="#n96" type="note">[96]</a> Это был предельный случай проявления данного феномена, так как эта женщина принадлежала культуре каменного века, которой не были известны ни спички, ни водопровод, ни зеркала, ни какая–либо одежда, кроме юбок из травы. Контекст, в котором произошла смерть ее ребенка, был лишен для нее какого–либо смысла. Современная больница со всем ее оборудованием сделала опыт, полученный этой женщиной, нереальным — как будто она слетала на Марс и затем вернулась на Землю. Другая возможность заключалась в том, что она держала свое горе в себе в присутствии двух иностранцев — доктора и меня. Возможно также, что она была в шоковом состоянии и должно было пройти какое–то время, чтобы она из него вышла и смогла ощутить и проявить свое горе. Если бы прошло больше времени, то ее горе проявилось бы независимо от места, в котором она находилась. Был период, когда специалисты по психическому здоровью считали, что близкие усопшего, не показывавшие сильного горя, не осознавали факта утраты и, следовательно, были уязвимы к возникновению у них серьезных психиатрических проблем. Последние исследования говорят о том, что это не всегда так, особенно когда покойный умирал медленно и у всех было достаточно времени, чтобы свыкнуться с мыслью о его скорой смерти. В таких случаях близкие усопшего не испытывали сильного горя, а лишь испытывали печаль, когда смерть действительно наступала. Если же отношения с покойным были непростыми и сопровождались многочисленными ссорами и проявлениями недовольства, то его смерть может вызвать у близких облегчение, а не отчаяние.</p>
    <p>Если смерть любимого человека оказывается внезапной и неожиданной, не дающей времени подготовиться к ней, то родственникам нередко кажется, что покойный еще жив. Доктор Тед Райнерсон, изучавший, как люди реагируют на внезапную смерть любимого человека, обнаружил, что близкие покойного часто продолжали разговаривать с ним, поскольку верили, что он может их слышать и отвечать им.<a l:href="#n97" type="note">[97]</a> Когда смерть наступает в результате несчастного случая, убийства или самоубийства, то такие беседы с погибшим могут продолжаться годами и его близким требуется много времени, чтобы полностью смириться с его уходом из жизни.</p>
    <p>Сильное выражение горя, подобное наблюдаемому у Бетти Ширли, может появиться даже тогда, когда человек, предвидящий скорую тяжелую утрату, внезапно получает известие о том, что его возлюбленный жив и здоров. В первый момент испытываемого облегчения горе, находившееся внутри, вырывается наружу. Горе, которое ожидалось, но сдерживалось, проявляется открыто. В такой момент человек испытывает одновременно и горе, и облегчение. Отложенные эмоции, сдерживавшиеся по той или иной причине, вырываются наружу, когда испытывать их становится совершенно безопасно, даже если эти эмоции не имеют больше отношения к текущей ситуации.</p>
    <p>Есть еще одно возможное, но недостаточно исследованное объяснение того, почему иногда наблюдаются признаки горя, дополненные слезами, когда человек слышит радостные новости. Возможно, в таких случаях сильная радость переполняет эмоциональную систему и исключительно сильная эмоция вызывает кратковременные проявления горя. Гнев может служить защитой против горя, заменой горю, а иногда и лекарством от него. Когда отвергнутый влюбленный испытывает гнев при воспоминании о полученном отказе, его отчаяние ослабевает. В моменты гнетущего одиночества печаль возвращается, а затем снова уступает место гневу. У некоторых людей гнев постоянно находится «в резерве», готовый вспыхнуть при малейшем признаке утраты, чтобы не допустить возникновения чувства горя.</p>
    <p>Некоторые психотерапевты утверждают, что продолжительные печаль и горе, возникающие как реакция на утрату, являются следствием гнева, обращенного вовнутрь. Если бы страдающий человек мог бы направить свой гнев наружу, на покойного за его смерть, на бессердечную возлюбленную, на супругу, учителя или босса, то тогда печаль и горе оказались бы «излеченными». Хотя это действительно может произойти, я сомневаюсь, что такая реакция является типичной. Нет ничего необычного в том, чтобы испытывать чувство гнева в отношении человека, ушедшего из жизни, но гнев никоим образом не является при этом единственным чувством, а его выражение не может быть обязательным или надежным лекарством от испытываемых печали или горя.</p>
    <p>В наши дни люди часто принимают медицинские препараты, предназначенные для ослабления сильных проявлений печали и горя, для облегчения испытываемой скорби. У меня нет возражений против использования препаратов для ослабления депрессии — эмоционального расстройства, о котором мы поговорим в этой главе. Но я гораздо меньше уверен в том, что для людей полезнее не испытывать печали или горя по поводу тех естественных утрат, с которыми мы сталкиваемся на жизненном пути, если только депрессия человека не носит клинического характера. Печаль и горе могут помочь залечить рану, нанесенную тяжелой утратой, и без них страдание, вызванное такой утратой, могло бы продолжаться дольше.</p>
    <p>При приеме соответствующих препаратов человек не будет выглядеть испытывающим страдание, и это может быть очень плохо. Печаль и горе, отражающиеся на лице и в голосе, взывают к другим людям о помощи. Такая социальная поддержка в виде заботы со стороны друзей и родственников оказывает исцеляющий эффект. Человек, принимающий лекарства для того, чтобы не проявлять печали и горя, может получать меньше такого полезного внимания. Я не собираюсь предлагать намеренно проявлялись выражения печали и гнева на лице и в голосе ради получения помощи от других людей. Эти выражения являются непроизвольными, а не преднамеренными, но одна из их эволюционных функций состоит в том, чтобы заставлять тех, кто видит эти выражения, проявлять участие и заботу.</p>
    <p>Другая функция выражений печали и горя состоит в обогащении восприятия того, что означала понесенная потеря. Мы прекрасно знаем, что мы ощущаем при плаче, знаем о страдании, ощущаемом на нашем лице после многократных выражений горя и печали. Вряд ли бы мы не знали, что означала для нас потеря, если бы на лице не было никакого выражения эмоции; разумеется, мы бы это знали, но мы бы не ощущали потерю в полном объеме, если бы медицинские препараты ослабили бы наше проявление отчаяния. Еще одна функция печали состоит в том, чтобы позволить человеку восстановить свои ресурсы и сохранить свою энергию. Разумеется, этого не может произойти, когда печаль заменяется горем, которое истощает ресурсы.</p>
    <p>Я хотел бы предупредить читателя. Нет надежных данных о том, как люди, принимающие лекарства, проявляют реакции печали и горя, когда скорбят по умершему пли когда страдают от потери другого рода. Мы не знаем, что здесь можно посоветовать, и я могу лишь предложить читателям самим заняться изучением этих вопросов. И вновь я подчеркиваю, что не рассматривал ни патологические реакции на потерю, ни случаи клинической депрессии (в конце этой главы я объясню, чем клиническая депрессия отличается от печали и горя).</p>
    <p>Следующая история произошла летом 1995 г. в лагере для боснийских беженцев в Тузле. Во время войны на Балканах европейцы и американцы объявили некоторые зоны находящимися под защитой войск НАТО. Но сербы проигнорировали это заявление и вошли в одну из таких зон вблизи города Сребреница. Там сербы зверски убили многих местных жителей мужского пола. Беженцы, двигавшиеся в сторону Тузлы, видели вдоль дороги тела мирных жителей и развалины дымящихся домов, сожженных сербами вместе с находившимися там людьми.</p>
    <p>Люди, показанные на этой фотографии, — это боснийские мусульмане в лагере под Тузлой, еще одной якобы безопасной территории. Им только что прочитали список тех, кто остался в живых, и многие из них узнали, что больше никогда не увидят своих отцов, братьев и мужей.</p>
    <p><image l:href="#i_009.jpg"/></p>
    <p>Трудно не захотеть утешить ребенка, испытывающего подобное горе. Такой импульс к «поддержке ближнего» и предоставлению помощи имеет фундаментальное значение для любого чувства общности. Он вызван, по крайней мере частично, страданием, которое мы испытываем, когда видим страдания другого человека, особенно страдания беспомощного и несчастного ребенка. В этом состоит одна из функций или задач этого выражения: взывать о помощи, дать почувствовать страданию одного человека многим другим людям, чтобы получить от них помощь. А помощь, оказываемая другому человеку, — облегчение его положения, избавление его от несчастий — позволяет тому, кто оказывает эту помощь, испытывать позитивные чувства.</p>
    <p>Те же самые чувства — желание помочь и утешить — могут возникать при виде выражения лица Бетти Ширли, но, возможно, не такие сильные. Большинству из нас легче попытаться утешить ребенка, чем взрослого человека, даже если его страдания проявляются так отчетливо. Социолог Эрвин Гофман отмечал, что имеется мало факторов, способных сдержать наше желание коснуться незнакомого ребенка, чтобы утешить его в несчастье или каким–то образом развеселить. (Он писал об этом в 1960–х гг., когда проблема педофилии не стояла так остро.)</p>
    <p>Я сам слишком чувствителен к страданиям других. Телевизионные репортажи, даже если они посвящены чрезвычайным событиям, с последствиями которых удалось благополучно справиться, мгновенно вызывают у меня слезы и душевную боль. Самые примитивные рекламные телеролики, рассказывающие о чьей–то неудаче, способны заставить меня прослезиться! Но таким я был не всегда. Я уверен, что моя нынешняя чувствительность является результатом исключительно болезненного опыта, полученного тридцать лет назад во время хирургической операции. Из–за ошибки врачей я не получал нужных обезболивающих препаратов и в течение пяти дней вынужден был испытывать такие страдания, что временам помышлял о самоубийстве. Эти ужасные боли разрегулировали мою систему эмоций печали/страдания. Теперь я стал подобен контуженому солдату, преувеличенно остро реагирующему на любой звук, напоминающий звук орудийной стрельбы. Очень интенсивный и плотный (повторяющийся снова и снова) эмоциональный опыт способен стать отправной точкой возникновения у меня любой эмоции.</p>
    <p>Следует отметить, что не каждый хочет получать помощь, когда он испытывает печаль или горе. Кто–то предпочитает уединиться, чтобы не показывать окружающим свое состояние. Такие люди могут стыдиться своей слабости и беспомощности, стыдиться своей зависимости от другого человека, своей привязанности к нему. Все это заставляет их испытывать печаль и горе, когда они теряют этого человека навсегда. Есть люди, которые гордятся тем, что никогда не проявляют своих негативных эмоций, а лишь показывают «напряженную верхнюю губу». Но один лишь факт того, что кто–то не хочет проявлять свои чувства, еще не значит, что этот человек полностью преуспеет в своем намерении; это не значит также, что он не испытывает эмоций благодаря тому, что подавляет (насколько может) их выражения. Как объяснялось в главе 4, выражения эмоций являются непроизвольными; они начинают проявляться даже тогда, когда мы этого не хотим. Мы можем подавить их лишь частично и никогда полностью. Если бы мы могли полностью устранять выражения эмоций — так, чтобы не было их следов на лице, в голосе и движениях тела, — то тогда мы должны были бы считать эти выражения столь же ненадежными, как и произносимые нами слова.</p>
    <p>(Я намеренно использовал в предыдущем параграфе местоимения мужского рода, так как такое поведение чаще наблюдается у мужчин, хотя я не собираюсь утверждать, что его нельзя наблюдать у женщин или что оно характерно для всех мужчин. Традиции культуры и воспитания в конкретной культуре, а также, возможно, и характер, играют важную роль в формировании установок, определяющих, как человек будет переживать и проявлять печаль и горе.)</p>
    <p>Каждое выражение распространяет набор родственных сообщений. Сообщения о печали и горе передают следующую информацию: «Я страдаю; утешьте меня и помогите мне». Когда мы видим эти выражения, наша реакция оказывается не отстраненной или умозрительной, даже когда эти выражения мы видим на фотографиях в книге. Мы созданы таким образом, чтобы отвечать эмоцией на эмоцию; обычно мы чувствуем направляемое нам сообщение. Но это не всегда означает, что мы чувствуем именно ту эмоцию, которая нам направляется.</p>
    <p>Не каждый чувствует страдание других; не у каждого возникает стремление поддержать и утешить несчастного человека. Некоторые люди проявляют гнев при виде чужих страданий. Они могут чувствовать, что им направляется нежелательное, необоснованное требование о помощи: «Почему он не может позаботиться о себе сам? Что хнычет?» Сильван Томкинс считал, что фундаментальное различие между людьми заключается в том, как они реагируют на страдания других. Чувствуем ли мы, что страдаем сами и хотим им помочь, или же мы порицаем страдающего человека за то, что он оказался в таком положении и теперь выставляет нам какие–то требования?</p>
    <p>Иногда человек или группа людей — такие, как боснийские мусульмане, евреи, американские индейцы, африканские рабы или цыгане — могут вообще не рассматриваться как человеческие существа, подобные нам. Их могут приравнивать к животным, чтобы показать, какую малую ценность они представляют. Хотя страдания животных принимаются близко к сердцу многими людьми, все же они волнуют не каждого, как не каждого волнуют и страдания тех, кого он считает неполноценными человеческими существами. Их страдания могут рассматриваться как заслуженные или по крайней мере как не способные причинить беспокойство видящему их человеку. Есть также люди, получающие наслаждение от страданий других. Они с удовольствием причиняют боль, физическую или душевную, другим людям, потому что им приятно проявлять свою власть и наблюдать мучения других. Выражение, подобное тому, которое имеет один из этих мальчиков, может только раззадоривать их аппетит и побудить их к тому, чтобы причинять больше, еще больше, страданий своим жертвам. (О таких людях я расскажу в конце главы.)</p>
    <p>На страдающем лице мальчика из Тузлы можно увидеть следы слез. В западной культуре разрешается проливать слезы детям и взрослым женщинам, но до недавнего времени слезы печали и горя у взрослых мужчин рассматривались как проявления слабости. Слезы, появившиеся на лице кандидата в президенты Эдмунда Маски в то время, когда он описывал свою реакцию на клеветнические заявления газетчиков в адрес своей жены, по общему мнению, стоили ему победы на первичных выборах в 1972 г. Сегодня, по–видимому, ситуация несколько изменилась. И Боб Доул, и Билл Клинтон не скрывали своих слез во время выборной кампании 1996 г, и никто их за это не критиковал. Масс–медиа и многие учителя обращают внимание на допустимость проявления мужчинами эмоций вообще и печали и страдания в частности. Я сомневаюсь, что такое мнение разделяется всеми сегментами американского общества, но мы не имеем исходных данных для сравнения сегодняшней ситуации с ситуацией тридцатилетней давности.</p>
    <p>Слезы характерны не только для печали или горя. Они могут появиться также при сильной радости и во время приступов смеха, хотя недавний анализ научной литературы позволил обнаружить немало описаний того, как взрослые люди плачут от ощущения своей беспомощности.<a l:href="#n98" type="note">[98]</a> Люди сообщают о том, что, поплакав, они начинают чувствовать себя лучше, и хотя плач может вызываться разными причинами (например, попытками управлять выражением лица), по–видимому, он является универсальным выражением эмоции. Кое–кто утверждает, что плач характерен только для людей, однако существует немало документальных подтверждений того, что в некоторых трагических ситуациях плакать могут также и приматы.</p>
    <p>Большинство эмоций играют ключевую роль в формировании черт нашего характера и возникновении конкретных эмоциональных расстройств. Рассмотрение длительности каждого феномена является простейшим способом проведения различий между эмоциями (которые могут продолжаться несколько секунд или много минут), настроениями (которые могут сохраняться несколько часов или даже один–два дня), личностными чертами (которые могут окрашивать целые периоды человеческой жизни, такие как отрочество, юность, а иногда и всю жизнь).<a l:href="#n99" type="note">[99]</a> Хотя эмоциональные расстройства могут быть эпизодическими, длиться несколько недель либо месяцев или же продолжаться годами и десятилетиями, не их продолжительность, а то, как они влияют на нашу способность жить нормальной жизнью, отличает их от наших эмоциональных личностных черт. При наступлении расстройства эмоции выходят из под нашего контроля и могут влиять на нашу способность жить с другими людьми, работать, принимать пищу и спать.</p>
    <p>Находясь в грустном настроении, мы можем испытывать печаль в течение многих часов; меланхолик легко поддается грусти или унынию; а депрессия — это психическое расстройство, в котором печаль и горе занимают центральное место. Разумеется, часто люди используют эти слова как равнозначные, говоря, к примеру, что кто–то испытывал депрессию из–за невысокой оценки, полученной на экзамене. Но психические расстройства имеют свои отличительные особенности, которые выводят их за пределы нормальных эмоциональных реакций.</p>
    <p>Прежде всего они длятся намного дольше. «Депрессия», вызванная невысокой оценкой, быстро пройдет, если произойдут какие–то другие важные события. Настоящая депрессия длится днями, месяцами, а иногда даже годами. В случае эмоционального расстройства определенные эмоции начинают преобладать в жизни человека, занимая в ней монопольное положение, в результате чего он лишь изредка может испытывать какие–то другие эмоции. Эти доминирующие эмоции регулярно испытываются в острой форме. Они выходят из–под контроля, и человек не может их регулировать или сдерживать. Они влияют на способность человека выполнять многое из того, что крайне важно для его нормальной жизни: есть, спать, поддерживать семейные отношения и работать. Образно говоря, эмоции затопляют всю его жизнь.</p>
    <p>Если в депрессивном состоянии доминирует печаль, то мы говорим о затяжной депрессии; если более заметным оказывается горе, то мы говорим об ажитированной депрессии. Люди, испытывающие депрессию, не только чувствуют неспособность изменить свою жизнь, они испытывают чувство безнадежности. Они не верят, что их жизнь когда–нибудь станет лучше. Помимо печали и горя у них возникает сильное ощущение вины и стыда, так как они чувствуют свою ненужность. Депрессия может быть реакцией на какое–то жизненное событие, на чрезмерную ответную реакцию или даже возникнуть без повода и причины, когда никакое событие не может считаться послужившим для нее стартовым импульсом. Печаль и горе не являются единственными испытываемыми во время депрессии эмоциями; также часто проявляются гнев, направленный вовнутрь или наружу, и страх. Если наблюдаются повторяющиеся переходы от депрессии к приподнятому настроению и возбуждению и обратно, то такая депрессия называется биполярной или, используя старую терминологию, маниакально–депрессивным психозом. Мало кто сомневается во влиянии генетических факторов на нашу подверженность депрессии и в возможности медикаментозного лечения этого расстройства. Психотерапия сама по себе или вместе с приемом лекарств также может принести пользу, хотя в научной литературе продолжаются споры по поводу того, может ли в случае тяжелой депрессии применение одной лишь психотерапии быть столь же эффективным, как использование только медикаментозного лечения.</p>
    <p>В ходе нашего обследования людей, страдающих депрессией, мы не обнаружили никаких специфических выражений лица, ничего такого, что нельзя было бы увидеть у здоровых людей, испытывающих печаль или горе. Любой тридцатисекундный период наблюдения мог показать лишь то, что человек был несчастен, а не то, что он испытывал клиническую депрессию. Именно повторяемость и сила эмоций, проявляющихся снова и снова в течение часа, делали очевидным отражение на лице именно депрессии, а не просто печали или горя, вызванных тяжелой утратой.</p>
    <p>Глубина печали зависела от диагноза, поставленного пациенту. Меньше печали проявляли те, кто страдал от так называемой легкой депрессии, и больше — те, кто страдал от сильной депрессии. Помимо нескольких выражений печали пациенты, страдавшие маниакальным расстройством, демонстрировали много видов улыбок, но это не были улыбки удовольствия. (Различия между улыбками удовольствия и другими типами улыбок объясняются в главе 9.)</p>
    <p>При обследовании пациентов нашей клиники мы обнаружили, что различия в типах эмоций, проявляемых в то время, когда пациенты принимались в клинику, позволяли предсказать, насколько хорошо они будут реагировать на последующее лечение, т. е. на то, какие улучшения будут достигнуты через три месяца.<a l:href="#n100" type="note">[100]</a></p>
   </section>
   <section id="__Toc265021338">
    <title>
     <p><strong>Распознавание печали у самих себя</strong></p>
    </title>
    <p>Теперь я хотел бы поговорить о том, как мы внутренне переживаем свою печаль. Вы можете начать испытывать печаль или горе, взглянув на лицо Бетти Ширли или мальчика из Тузлы. Если это произошло, то взгляните еще раз, и если вы начали испытывать эмоцию, то позвольте ей усиливаться для того, чтобы вы могли рассмотреть реакции своего тела. Если вы не почувствовали печали, когда смотрели на эти снимки, то попробуйте взглянуть на них еще раз и позвольте этим чувствам появиться. Если они действительно возникнут, то дайте им возможность достичь максимальной интенсивности.</p>
    <p>Когда вы смотрите на фотографии, то, возможно, вспоминаете время, когда сами испытывали печаль по поводу понесенной утраты, и это воспоминание приводит в действие вашу печаль. Для некоторых людей печальное событие было настолько важным в их жизни, что они готовы легко вспоминать и заново переживать его, ощущать свою переполненность этими грустным чувствами. Их печальная история ждет возможности быть разыгранной еще раз. Такие люди очень подвержены печали; они имеют потребность переживать ее снова, потому что испытываемая ими печаль не пережита до конца. Некоторые виды получаемого опыта имеют такие тяжелые последствия — например, смерть любимого ребенка, что печаль не может полностью исчезнуть никогда. Человек, переживший такую душевную травму, легко может разражаться слезами и быть очень уязвимым к любым намекам на страдания других людей.</p>
    <p>Если вы по–прежнему не чувствуете печали, если фотографии не вызывают у вас чувства сопереживания и если у вас не возникает никаких спонтанных воспоминаний, то попробуйте спросить себя: было ли в вашей жизни время, когда после смерти дорогого вам человека вы испытывали печаль. Если да, то представьте себе эту сцену и позвольте вашим чувствам проявить себя снова. Когда этот метод начнет работать, позвольте вашим эмоциям нарастать и обращайте внимание на то, что вы ощущаете лицом и телом.</p>
    <p>Если вы снова не ощутите печали, постарайтесь выполнить следующее упражнение.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Повторите движения мышц лица, позволяющие воспроизвести выражение печали, показанное на лице Бетти Ширли. (Вам может потребоваться зеркало для контроля за правильностью выполняемых вами движений.)</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Приоткройте рот.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Опустите уголки губ вниз.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Держа уголки губ опущенными вниз, попытайтесь приподнять щеки, как вы это делаете, когда прищуриваетесь. Это движение потянет уголки губ в обратном направлении.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Сохраняйте это напряжение между приподнятыми щеками и опущенными уголками губ.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Направьте взгляд вниз и опустите верхние веки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если вы все еще не ощущаете печали, попытайтесь придать бровям такое положение, как у Бетти Ширли. Для большинства людей намеренно выполнить такое движение оказывается намного труднее.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Потяните внутренние уголки бровей вверх только в средней части, а не все брови целиком.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Вам будет легче это сделать, если вы сведете брови вместе и станете поднимать их в средней части.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Направьте взгляд вниз и опустите верхние веки.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Наши исследования показывают, что если вы выполняете эти движения на своем лице, то вы вызываете физиологические изменения в деятельности как мозга, так и организма в целом. Если вам удалось выполнить эти движения, то позвольте вашим чувствам стать настолько сильными, насколько это будет возможно.</p>
    <empty-line/>
    <p>Если вы смогли почувствовать печаль или горе, глядя на фотографию Бетти, вспоминая грустный эпизод или следуя инструкциям по выполнению движений лицом, попытайтесь добиться этого результата еще раз. Сконцентрируйтесь на том, как ощущаются эти чувства. Обращайте внимание на то, что происходит, когда эмоции только начинаются, как эти эмоции отображаются, какие изменения происходят в вашем теле и вашем сознании. Позвольте чувствам нарастать и становиться настолько сильными, насколько это будет возможно. Наблюдая за происходящим, отмечайте, что чувствуют ваши голова, шея, лицо, зев, спина, руки, живот и ноги. Это те ощущения, которые вы испытываете при печали; они очень неприятные. Они могут стать почти что болезненными, если окажутся очень сильными и будут продолжаться долго.</p>
    <p>Ваши веки могут стать тяжелыми. Ваши щеки могут начать приподниматься. Вы можете почувствовать боль в области задней стенки горла. Ваши глаза могут увлажниться слезами. Все это нормальные реакции в состоянии печали, и они также могут считаться нормальными при взгляде на человека, испытывающего сильную печаль. Реакции сопереживания являются вполне обычными, и они служат для нас средством установления связи с другими, даже совершенно незнакомыми нам людьми. Эти чувства заставляют вас проявлять внимание к Бетти или страдающему мусульманскому мальчику, и они же вызывают у вас желание помочь этим людям. Бетти Ширли переживает самое ужасное несчастье, которое только может выпасть на долю матери; мальчик испытывает самый сильный страх, который только может испытывать ребенок.</p>
    <p>Глядя на фотографию Бетти, или вызывая в памяти печальное событие, или выполняя заданные мышечные движения, большинство людей испытывают печаль, а не горе. Если чувство печали становится очень сильным или продолжительным, то оно может превратиться в чувство горя. Лучше узнавая эти чувства благодаря размышлениям о том, как они ощущаются, вы получаете больше шансов на их распознавание тогда, когда они только начинаются, т. е. тогда, когда вы начинаете понимать, что чувствуете тяжесть понесенной утраты.</p>
    <p>Я описал наиболее типичные ощущения, испытываемые в состоянии печали, или, если хотите, тему печали, но каждый индивид имеет собственные вариации того, как ощущается печаль или любая другая эмоция. Почти каждый человек считает, что его способ переживания эмоции является единственно правильным. Но люди различаются по тому, насколько легко у них может возникнуть чувство печали, как быстро печаль сменяется горем, а горе печалью и как долго обычно сохраняется печаль, которую они испытывают. Знание своего стиля переживания эмоции и того, как он отличается от стиля переживания человека, о котором вы заботитесь, может помочь вам лучше распознать неправильные коммуникации и случаи недопонимания, которые могут возникнуть в вашей жизни из–за этой эмоции.</p>
    <p>Некоторые люди могут получать удовольствие, испытывая печаль, хотя и не такую сильную, как у Бетти Ширли. Такие люди читают романы, иногда называемые «выдавливающими слезу», ходят в кино на грустные фильмы и смотрят грустные телепередачи. Но есть и другие люди, у которых печаль или горе вызывают абсолютное неприятие, которые готовы любой ценой избегать ситуаций, чреватых возникновением таких эмоций. Они могут сознательно не допускать возникновения глубоких привязанностей, так как забота о других людях делает их уязвимыми к неизбежным потерям и к печали.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021340">
    <title>
     <p><strong>Распознавание печали у других людей</strong></p>
    </title>
    <p>Теперь давайте переключим наше внимание на то, как отображается эмоция печали на увиденных нами лицах. Мы начнем с анализа того, как выглядит эта эмоция в своем крайнем проявлении, а затем обратимся к более тонким признакам печали и горя. Давайте еще раз взглянем на выражение лица Бетти. Ее сильная печаль (или горе) отображается на всем лице. Заметным и надежным симптомом печали являются изогнутые углом вверх внутренние уголки бровей. Этот симптом надежен потому, что немногие люди способны выполнить это движение намеренно и поэтому оно редко имитируется сознательно. (Но этого нельзя сказать о некоторых других выражениях лица, описанных ниже.) Даже когда люди пытаются не показывать, что они чувствуют, эти изогнутые брови часто выдают скрываемую печаль. Взгляните на пространство между ее бровями. У большинства людей между бровями появляется вертикальная морщина, как появляется она и у Бетти, когда ее брови приподнимаются и сводятся вместе. У некоторых людей эта морщина запечатлевается на лице навсегда, и в этом случае она будет углубляться и становиться более заметной, когда внутренние уголки бровей станут сводиться вместе и подтягиваться кверху.</p>
    <p>Чтобы оценить значение бровей, закройте рукой расположенную под ними остальную часть лица Бетти. Ее лицо все равно выглядит печальным, даже когда вы можете видеть только брови. В результате такого движения бровей Бетти верхние веки приобрели треугольную форму. Иногда это может быть единственным признаком печали.</p>
    <p>Сильная печаль Бетти ясно отражается и в нижней части ее лица. Ее губы вытянуты по горизонтали, ее верхняя губа приподнята кверху, а нижняя губа, как мне кажется, слегка дрожит. Ее широко открытый рот еще больше усиливает проявление этой эмоции. Другой важный признак ее печали — это приподнятые щеки, которые являются другой важной составляющей отображения этого сильного чувства на лице. Уголки губ, возможно, оттягиваются вниз, но это движение бывает слишком слабым, чтобы его можно было увидеть, когда губы так явно вытянуты по горизонтали, а щеки приподняты кверху. Взгляните на участок кожи между верхней частью подбородка и нижней губой, который анатомы называют выпуклостью на подбородке. Он сморщен и подтянут кверху в результате сокращения мышцы подбородка — мышцы, которая, сокращаясь сама по себе, придает лицу недовольное выражение. Нижняя губа Бетти не приподнята кверху в гримасе недовольства, потому что она сильно растянута по горизонтали.</p>
    <p>Далее давайте обратим внимание на выражение лица более молодой женщины, стоящей за спиной Бетти Ширли. Мы видим лишь часть ее лица, но этого вполне достаточно для того, чтобы заметить, что внутренний угол одной из бровей подтянут кверху и смещен в направлении к центру и что ее щеки приподняты. Эти два симптома совпадают с теми, которые мы видим на лице Бетти Ширли. Губы на лице молодой женщины не приоткрыты, но они могут быть слегка сжаты в попытке сдержать громкие рыдания.</p>
    <p>Теперь давайте снова взглянем на мальчика из Тузлы. Его брови не изогнуты «домиком». Это объясняется тем, что когда человек плачет, его брови иногда могут опускаться вниз и сводиться вместе, особенно при сильном приступе плача. У него приподняты щеки и сморщен подбородок — такие же симптомы печали мы видим и на лице Бетти. Подтягивание щек кверху иногда приводит к тому, что уголки губ также слегка приподнимаются — как при усмешке. Закройте верхнюю часть лица мальчика рукой, чтобы открытой осталась часть лица ниже нижних век. По–прежнему остается очевидным, что эта улыбка — не улыбка радости и что нижняя часть лица выражает печаль. Некоторые ученые оказывались сбитыми с толку такими лицами, выражающими подобие улыбки, и доказывали, что эти «улыбки» не имели ничего общего с удовольствием, потому что они проявлялись — и так оно и было на самом деле, — когда человек явно испытывал страдание. Но здесь необходимо понимать, что уголки губ приподнимаются в результате усилий мышц щек, а не мышц, которые работают, когда на лице появляется улыбка. Отметьте, что выпуклость на подбородке мальчика совершенно такая же, как и у Бетти. Возможно, но маловероятно, что этот мальчик пытается замаскировать свое горе с помощью улыбки, чтобы показать, что он способен справиться со своим несчастьем (возможно, он не хочет становиться бременем для своей семьи).</p>
    <p>На фотографии лагеря в Тузле видны две женщины, проявляющие отчаяние или горе. Женщина справа имеет архетипически изогнутые брови, растянутый рот, слегка опущенные уголки губ и приподнятые щеки. Женщина, стоящая за мальчиком, фактически повторяет выражение его лица.</p>
    <p>Мальчик, показанный на с. 132, шел по лесной тропе, проложенной в лесах Новой Гвинеи, и внезапно увидел меня, незнакомого ему человека. Насколько мне известно, он никогда прежде не видел европейцев, за исключением, быть может, случайного исследователя или миссионера. Он и большинство людей его культуры находились в визуальной изоляции от европейской цивилизации — и именно по этой причине я приехал туда, чтобы их изучать. Он никогда не видел фотографий, журналов, кино–и видеофильмов и поэтому не мог с их помощью научиться придавать своему лицу те или иные выражения.</p>
    <p>Я вызывал у этих людей огромный интерес, так как практически все, что я делал, было им неизвестно. Даже то, что я разжигал свою трубку с помощью спичек, вызывало у них удивление, так как спичек они никогда не видели. Меня окружали многочисленные зрители, когда по вечерам я печатал на машинке отчеты о проведенной за день работе. Они думали, что моя пишущая машинка — это особый музыкальный инструмент, издающий одинаковые звуки. Я мог не беспокоиться о том,</p>
    <p><image l:href="#i_010.jpg"/></p>
    <p>что они будут проявлять стеснение при их съемке на кинокамеру, поскольку они попросту не знали, что такое киносъемка.</p>
    <p>Я не имел понятия, о чем думает этот мальчик или почему его лицо имеет такое печальное выражение, так как я не говорил на местном языке, а переводчик, обычно помогавший мне в работе, был далеко. У некоторых людей мышцы, сокращающиеся для поднятия внутренних уголков бровей, не вызывают движения кожи лба, но вместо этого создают эту характерную структуру морщин. В своей книге «О выражении эмоций у человека и животных» Чарльз Дарвин писал об этой структуре что, она «может, для краткости, быть названа мышцей огорчения… Она создает на лбу характерный знак, напоминающий по форме подкову».</p>
    <p>То же самое мышечное сокращение, хотя и более слабое, придает лбу тот же вид, который мы наблюдаем у Бетти Ширли, но у мальчика из Новой Гвинеи вверх поднимаются не брови, а кожа в центральной части лба. У некоторых людей именно таким образом появляется непроизвольное выражение на лице, вероятно, по причине специфики их анатомии. Хотя кому–то может показаться, что мальчик испытывает недоумение, а не печаль, так как его брови сведены вместе, следует отметить, что подковообразная морщина может появиться только вместе с эмоцией печали. Для сравнения взгляните на стоящего за ним другого мальчика, брови которого просто сведены вместе, что является признаком недоумения или концентрации. Ни щеки, ни рот мальчика не дают никаких указаний на то, что он испытывает печаль. Здесь мы имеем пример <emphasis>неполного</emphasis> выражения. Сигнал подается только одной частью лица в отличие от случаев полного выражения, которое можно наблюдать на двух предыдущих снимках. Такое неполное выражение могло бы появиться в том случае, если бы он пытался контролировать проявление своей эмоции, так как бровями управлять труднее, чем нижней частью лица. Или, возможно, чувство является слишком слабым, чтобы отображаться на всем лице.</p>
    <p>Теперь давайте исследуем некоторые составляющие выражения печали и его более тонкие признаки. Для этого мы воспользуемся фотографиями моей дочери Евы, сделанными четыре года тому назад. Я не велел ей изображать конкретные эмоции; вместо этого я показывал ей на своем лице те или другие мышечные движения и просил ее их повторять. Я сделал тысячи снимков, прежде чем получил те, с помощью которых я мог объяснять, как происходят слабые изменения выражений лица. В качестве модели я привлекал только одного человека (хотя я сделал также несколько снимков самого себя, показанные в последующих главах), чтобы ваше внимание не отвлекалось на специфические черты лица, которое вы рассматриваете, и чтобы вы могли сфокусироваться на том, как изменяются эти выражения.</p>
    <p>Я начну с области глаз, т. е. с век и бровей. На рисунке Б показано нейтральное, неэмоциональное выражение, для того чтобы вы могли сравнивать с ним другие выражения, имеющие изолированные и иногда малозаметные изменения. На снимке А показаны опущенные верхние веки, на снимке В показан легкий намек на поднятие внутренних уголков бровей. Даже когда происходят такие слабые изменения, то кажется, что они полностью изменяют все лицо.</p>
    <p>Чтобы помочь вам увидеть, что только верхние веки слева и только брови справа способны направлять особое сообщение, я сделал две составные фотографии, объединив обе эти характеристики на изображениях, показанных в нижнем ряду. На снимке Г верхние веки со снимка А помещены на нейтральное лицо со снимка Б. На снимке Д брови со снимка В также помещены на нейтральное лицо со снимка Б. Это должно убедить вас в том, что даже очень незначительные изменения способны повлиять на общий вид всего лица. В данном случае лицо на снимке Д выглядит чуть менее печальным, чем лицо на снимке В. Это происходит потому, что на снимке В имеется легкий намек на то, что верхние веки слегка опущены. Этого нельзя было бы заметить без сравнения снимка В со снимком Д, полученным в результате наложения бровей со снимка В на нейтральное лицо.</p>
    <p><image l:href="#i_011.jpg"/></p>
    <p><strong>А</strong></p>
    <p><image l:href="#i_012.jpg"/></p>
    <p><strong>Б</strong></p>
    <p><image l:href="#i_013.jpg"/></p>
    <p><strong>В</strong></p>
    <p><strong>(нейтральное)</strong></p>
    <p><image l:href="#i_014.jpg"/></p>
    <p><strong>Г</strong></p>
    <p><image l:href="#i_015.jpg"/></p>
    <p><strong>Д</strong></p>
    <p>Снимок В имеет очевидные признаки печали; это может быть легкая печаль, контролируемая печаль или печаль, начинающая ослабевать. Не каждый способен распознать ее без достаточной практики, особенно если эта печаль непродолжительна. Снимок А более неоднозначный. Он может нести признаки легкой или контролируемой печали, но может и просто указывать на то, что человек скучает или хочет спать, так как слегка опущенные веки являются единственным подаваемым этим лицом сигналом.</p>
    <p>Отметьте, что происходит, когда слегка опущенные веки дополняются поднятием бровей. Снимок Е является составным: он получен путем наложения бровей со снимка В и век со снимка А на нейтральное лицо. Та же комбинация слегка опущенных век и приподнятых внутренних уголков бровей показана на снимке Ж, но на этом нормальном, а не составном снимке движение бровей выражено сильнее. Теперь нет никаких сомнений. Это очевидная печаль, которую можно неправильно интерпретировать только в том случае, если ее проявление будет очень кратковременным.</p>
    <p>Следующий ряд снимков показывает другие изменения в области глаз. На левом снимке З брови ровные, но взгляд направлен прямо перед собой, а верхние веки не опущены. На снимке И брови прямые, верхние веки слегка опущены, а нижние веки слегка напряжены. Сравните нижние веки на снимке И и на нейтральном лице на снимке Б. На снимке К мы видим типичное выражение печали, при котором взгляд направлен вниз. Вы видели такой взгляд как часть общего выражения печали на фотографии Бетти Ширли. Разумеется, люди смотрят вниз, когда они читают или когда они устали, но когда такой взгляд добавляется к печальным бровям, то направляемое сообщение становится однозначным.</p>
    <p>Брови — это очень важный и очень надежный индикатор печали. Они редко принимают такую конфигурацию, если печаль в действительности не ощущается, так как лишь немногие люди способны намеренно выполнить такое движение бровями. В их числе можно назвать Вуди Аллена и Джима Керри: и тот и другой часто выполняют это движение. В то время как большинство людей подчеркивают смысл речи, поднимая или опуская брови, эти два актера часто используют печальные брови для подчеркивания значения отдельных слов.</p>
    <p><image l:href="#i_016.jpg"/></p>
    <p>Е</p>
    <p><image l:href="#i_017.jpg"/></p>
    <p>Ж</p>
    <p><image l:href="#i_018.jpg"/></p>
    <p>З</p>
    <p><image l:href="#i_019.jpg"/></p>
    <p>И</p>
    <p><image l:href="#i_020.jpg"/></p>
    <p>К</p>
    <p>Это помогает им выглядеть проявляющими сочувствие, чуткость и доброту, но это не обязательно оказывается отражением того, что они чувствуют на самом деле. Для тех, кто используют приподнятые внутренние уголки бровей для подчеркивания смысла своей речи, это имеет мало значения, но для большинства других людей такие брови являются важным сигналом печали.</p>
    <p>Теперь давайте посмотрим, как выглядит в состоянии печали рот. На снимке Л уголки губ слегка опущены вниз. Это движение более заметно на снимке М и еще более на снимке Н. Это еще один признак легкой печали, хотя уголки губ могут опускаться и тогда, когда люди пытаются сделать свою печаль менее заметной для окружающих. Снимок Н настолько выразителен, что когда это лицо показывается само по себе, без печальных бровей или глаз, то, вероятно, оно воспринимается как выражающее не печаль, а что–то другое. Возможно, такое движение ртом делается некоторыми людьми для выражения неверия или отрицания.</p>
    <p>На следующих снимках показано выражение, возникающее исключительно за счет подтягивания вверх нижней губы. На снимке О лицо выражает недовольство. Это выражение может возникнуть само по себе, когда человек только начинает чувствовать печаль как предвестницу плача. Оно может также возникнуть тогда, когда человек находится в угрюмом состоянии. На снимке П движение оказывается слишком сильным, чтобы служить признаком печали, когда оно появляется само по себе: без печальных бровей и век или опущенного взгляда. Напротив, оно может служить символом неопределенности, наподобие пожимания плечами. Снимок Р сочетает подтягивание нижней губы вверх, как на снимках О и П, со сжиманием губ.</p>
    <p><image l:href="#i_021.jpg"/></p>
    <p>Л</p>
    <p><image l:href="#i_022.jpg"/></p>
    <p>М</p>
    <p><image l:href="#i_023.jpg"/></p>
    <p>Н</p>
    <p>Часто такое выражение служит символом решимости или концентрации, а также может быть проявлением манерности некоторых людей, в частности президента Клинтона. Кое–кто добавляет к этому выражению немного улыбки, и оно становится символом их намерения с улыбкой переносить любые трудности.</p>
    <p>На следующих снимках показаны смеси двух эмоций. На снимке С показано сочетание печальных бровей с улыбкой во весь рот. Закройте на снимке рот рукой, и вы увидите, что лицо выглядит печальным; если же вы закроете рукой глаза и брови, то лицо будет выглядеть счастливым. Это выражение возникает вместе с горько–сладкими выражениями, вызванными, к примеру, воспоминаниями о счастливых мгновениях жизни, окрашенными грустью из–за того, что эти мгновения остались в прошлом и никогда уже не повторятся. Оно может возникнуть также, когда человек использует улыбку, чтобы попытаться скрыть или замаскировать печаль.</p>
    <p><image l:href="#i_024.jpg"/></p>
    <p>О</p>
    <p><image l:href="#i_025.jpg"/></p>
    <p>П</p>
    <p><image l:href="#i_026.jpg"/></p>
    <p>Р</p>
    <p>На снимке Т показана комбинация страха и печали, выраженная с помощью печальных бровей и широко открытого от страха рта. Сначала закройте на снимке рукой брови и отметьте страх в глазах; затем закройте на снимке глаза, и вы увидите, что брови, безусловно, являются печальными, подобными тем, которые мы видели раньше. Снимок У может показывать смесь печали и удивления, потому что губы на лице раздвинуты, а глаза открыты, хотя и не так широко, как на среднем снимке, показывающем смесь страха и печали.</p>
    <p>На последнем снимке Ф показана комбинация всех признаков печали, которые мы уже видели, с одним новым. Внутренние уголки бровей приподняты, верхние веки слегка опущены, уголки губ оттянуты вниз. Новой характеристикой является приподнимание щек, приводящее к появлению морщин, идущих вниз от ноздрей Евы к уголкам ее губ. Эти морщины получили название носогубных. Мышцы, которые приподняли ее щеки, вызвали появление этих морщин и подтянули вверх кожу под глазами, в результате чего глаза Евы сузились.</p>
    <p><image l:href="#i_027.jpg"/></p>
    <p>С</p>
    <p><image l:href="#i_028.jpg"/></p>
    <p>Т</p>
    <p><image l:href="#i_029.jpg"/></p>
    <p>У</p>
    <p><image l:href="#i_030.jpg"/></p>
    <p>Ф</p>
    <p>Регулярный просмотр этих фотографий, а также фотографий, приведенных в начале этой главы, поможет вам лучше понимать, что чувствуют люди, даже когда они не рассказывают вам об этом сами. Вы сможете усовершенствовать свои навыки распознавания легких признаков печали (и эмоций, о которых рассказывается в других главах), если обратитесь к веб–сайту <a l:href="http://www.emotionsrevealed.com/">http</a><a l:href="http://www.emotionsrevealed.com/">://</a><a l:href="http://www.emotionsrevealed.com/">www</a><a l:href="http://www.emotionsrevealed.com/">.emotionsrevealed.com</a></p>
   </section>
   <section id="__Toc265021342">
    <title>
     <p><strong>Использование полученной информации</strong></p>
    </title>
    <p>Далее я хочу рассмотреть материал, который позволит вам правильнее понимать информацию об эмоциях, предоставляемую лицами других людей и вашими собственными автоматическими реакциями. Вполне очевидно, что следует делать, когда печаль отчетливо проявляется на чьем–то лице, как у мальчика из Тузлы, у Бетти Ширли и у Евы на снимках 3, И, К и Ф. На всех этих снимках люди, испытывающие печаль, не пытаются ее скрывать. Когда печаль проявляется в предельной форме, человек, показывающий такое выражение, может ощущать эту эмоцию на своем лице и ожидать, что другие смогут узнать об испытываемом им чувстве. Выражение лица сигнализирует о потребности в утешении — иногда для этого вам достаточно положить ему руку на плечо или сказать ему несколько теплых слов.</p>
    <p>Ну а если на лице проявляются только слабые симптомы, подобные тем, которые вы видели на снимках А, В и Л? Что вам следует делать с этой информацией? Вспомните, что выражения эмоций никогда не говорят вам об источнике эмоций, — ведь есть много причин, по которым человек может испытывать, к примеру, печаль. Не уверяйте себя в том, что вы знаете, почему человек опечален. Когда вы видите слабое выражение эмоции, нельзя сказать наверняка, хочет ли человек, чтобы вы знали о его чувствах, и вам не следует полагать, что вы должны притворяться, будто его чувства вам известны. Одно дело, когда вы видите слабые признаки эмоции, а другое дело, когда вы видите выражения эмоции на лицах Бетти Ширли или мальчика из Тузлы; эти двое прекрасно знают, что они чувствуют и что отражается на их лица, а вы обязаны реагировать на проявления их чувств.</p>
    <p>Если выражение эмоции трудноуловимо, то первый вопрос заключается в том, является ли это выражение симптомом начинающейся печали, слабой печали, предчувствием разочарования или же это выражение является признаком сильной, но контролируемой печали, испытываемой человеком? Иногда вы можете сказать, что это такое, непосредственно в тот момент, когда оно возникает. Если оно возникает в самом начале беседы, то скорее это не начало наступающей печали, а предчувствие печали — печали, импортированной из памяти или из ранее произошедшего события. Если выражение печали возникает во время беседы, то оно может быть симптомом начинающейся печали или более сильной, но контролируемой печали. Все зависит от того, о чем вы говорите со своим собеседником.</p>
    <p>Предположим, что одно из таких слабых выражений печали появляется у вашего подчиненного, когда вы сообщаете ему о его перспективах на получение повышения. Это может быть выражение ожидаемой печали, или, если новость не очень хорошая, выражение легкой печали, или, если новость совсем плохая, выражение контролируемой более сильной печали. Если вы знаете, что чувствует человек, то это не значит, что вы обязательно захотите это открыто подтвердить. Многое зависит от ваших отношений с этим человеком. К тому же эта информация окажется для вас полезной при определении того, как вы будете реагировать на этого человека сейчас или позднее.</p>
    <p>В некоторых ситуациях взаимодействия с людьми простое выражение сожаления по поводу доставленного им разочарования может оказаться очень полезным. Но подобное выражение сожаления может унизить или даже разгневать некоторых людей, поэтому при общении с ними в таких ситуациях лучше не говорить ничего. Признание его разочарования или заявление об испытываем вами сожалении может показаться неискренним или даже вызвать гнев. Но если имеется другая возможность для развития карьеры этого человека, то подтверждение вами обоснованности его разочарования одновременно с предложением помощи при появлении следующей вакансии может обеспечить укрепление ваших отношений.</p>
    <p>Еще один серьезный вопрос заключается в том, насколько важной является плохая новость, которую вы собираетесь сообщить. Если она действительно несет этому человеку несчастье, то тогда тонкий намек на печаль может стать результатом попытки ослабить проявления других, гораздо более сильных чувств. Если это так, то любое признание вами вашего понимания того, что он чувствует, может вызвать более интенсивное проявление этих печальных чувств. Вы хотите, чтобы это произошло? Вы берете из выражения лица человека ту информацию, которую он пытается от вас скрыть. Стоит ли вам демонстрировать или комментировать ее? Предположим теперь, что плохую новость от своего начальника получаете вы и выражение легкой печали появляется на его лице, когда он сообщает вам, что вы не получите повышения. Вероятно, это означает, что начальник вам симпатизирует, что он сожалеет о необходимости сообщить вам плохую новость. Чем обусловлено желание подсластить горькую пилюлю: симпатией к вам, несогласием с таким решением высшего руководства или проявлением сочувствия к вам после появления на вашем лице признаков легкой печали? Намек на печаль на его лице не сообщит вам ничего нового, но он позволит вам понять, что начальник озабочен случившимся, а это стоит отметить. Не исключено, что это фальшивое выражение озабоченности, но большинство мышечных сокращений, придающих лицу выражение печали, не так–то легко выполнить преднамеренно.</p>
    <p>Если бы легкое выражение печали появилось на лице вашего друга, когда он рассказывал вам о полученной им плохой новости, то вы могли бы захотеть пойти дальше. Вы могли бы пожелать вербально выразить ваше огорчение, высказать сочувствие по поводу его непростого положения и дать ему возможность полнее раскрыть свои чувства. И вновь вы должны помнить о том, что это выражение может быть результатом попытки контролировать или скрыть более сильную печаль. Есть ли у вас право вторгаться в частную жизнь вашего друга? Были ли ваши прошлые отношения достаточно искренними, для того чтобы он мог рассчитывать на получение от вас ободрения и утешения? Не будет ли лучше ограничиться ни к чему не обязывающим: «У тебя все в порядке?» — и предоставить другу самому решать, стоит ли ему подробнее рассказать о своих чувствах?</p>
    <p>Предположим, что такое выражение появляется на лице вашей двенадцатилетней дочери после того, как вы спрашиваете ее о том, как она провела сегодняшний день в школе. Как отец вы имеете право, а кто–то сказал бы, что вы просто обязаны, знать о чувствах вашего ребенка. Однако, вступая в пору отрочества, ребенок все активнее защищает свое право на неприкосновенность своей собственной жизни, право самому решать, кому и о чем рассказывать. Были ли ваши отношения близкими и можете ли вы потратить свое время на расспросы именно сейчас, даже если ваш комментарий по поводу ее чувств вызовет поток слез? Я считаю, что лучше спрашивать, лучше получать подтверждения случившегося, чем притворяться, что ничего не произошло. Но это мой стиль отношений, и он не обязательно должен стать вашим. Есть тонкая грань между назойливостью и безразличием, и вы можете, не переходя ее, проявить свою заботу о человеке. Если речь идет о подростке, то, возможно, будет разумно дать ему шанс самому разобраться в случившемся, просто спросив: «У тебя все в порядке?» или «Тебе нужна какая–то помощь?»</p>
    <p>Печаль часто проявляется при прощании, когда два человека, беспокоящиеся друг о друге, предвидят долгую разлуку. Чаще всего, хотя и не всегда, для большинства таких форм отношений уместным оказывается проявление сожаления при расставании. Одни люди настолько плохо переносят печальные чувства, что им очень трудно открыто подтверждать их наличие у себя. Другие люди могут полностью утрачивать контроль над собой, когда испытываемое чувство печали требует словесных комментариев. Если бы в ваших отношениях фактор разлуки играл действительно важную роль, то вы наверняка понимали бы другого человека достаточно хорошо, для того чтобы знать, как вам следует проявлять свои реакции.</p>
    <p>Эти примеры призваны показать, что само по себе наличие информации о чувствах, испытываемых человеком, ничего не говорит вам о том, как вам следует действовать. Оно не дает вам права и не налагает на вас обязанности сообщать этому человеку о том, что вы знаете о его чувствах. У вас есть разные варианты действий в зависимости от того, что представляет собой человек и какие у вас с ним сложились отношения, каковы особенности текущего момента и какое поведение будет для вас более комфортным. Но обнаружение печали, когда она еще слаба, не скажет вам о том, что с человеком происходит или произошло что–то важное, что это событие сопряжено с утратой и что этот человек нуждается в утешении. Само по себе появление выражения печали не скажет вам, подходите ли вы на роль утешителя и уместно ли будет утешать человека в данный момент. Перед тем как обращаться к следующей главе, приведите в порядок ваши нервы. Она посвящена самой опасной эмоции — гневу. Не начинайте читать ее, прежде чем вы успокоитесь и почувствуете себя в состоянии померяться силой с этой эмоцией.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 6. Гнев</strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Лицо человека, готового к нападению и проявлению жестокости, выражает гнев. Демонстрант–сепаратист справа только что ударил канадского полицейского, а демонстрант слева собирается это сделать. Однако мы не знаем, что произошло до этого момента. Атаковал ли полицейский демонстранта? Действовал ли демонстрант в рамках необходимой самообороны или же его насилие было ничем не спровоцировано? Является ли реакция на нападение темой для гнева, универсальным триггером, приводящим в действие эмоцию гнева?</p>
    <p>Ученые, изучающие эмоции, предложили множество разных тем для гнева, но пока что нет доказательств того, что какая–то из них является главной; фактически для этой эмоции могут иметься комбинированные темы.</p>
    <p>Наиболее действенным способом вызвать гнев у детей – иногда он используется учеными–психологами для изучения этой эмоции – является физическое вмешательство посредством удерживания рук ребенка таким образом, чтобы он не мог ими свободно пользоваться.<a l:href="#n101" type="note">[101]</a> Это является метафорой одной из наиболее частых причин гнева детей и взрослых: создание препятствий тому, что они намереваются делать. Если мы думаем, что вмешательство было преднамеренным, а не случайным или вынужденным, если мешающий нам человек намеренно решил создавать нам помехи, то наш гнев может стать ещё сильнее. Разочарование чем угодно, даже неодушевленным предметом, также может вызвать гнев.<a l:href="#n102" type="note">[102]</a> Мы можем испытать разочарование даже из–за ослабления нашей памяти или какой–то другой физической или умственной способности.</p>
    <p>Когда кто–то пытается причинить нам физический вред, то вероятными реакциями на такую угрозу будут гнев и страх. Если кто–то пытается нанести нам моральный вред, оскорбляя нас, глумясь над нашим внешним видом или очерняя нашу деятельность, это также, вероятно, вызовет гнев и страх. Как отмечалось в предыдущей главе, у человека, отвергнутого своей возлюбленной, возникает не только печаль, но и гнев. Некоторые супруги или любовники, приходящие в ярость из–за того, что их бросают, наносят побои тем, кто их оставляет. Гнев контролирует, гнев наказывает, гнев мстит.</p>
    <p>Одна из самых опасных особенностей гнева состоит в том, что он сам порождает гнев и этот циклический процесс может развиваться по нарастающей. Надо иметь ангельский характер, чтобы спокойно реагировать на проявления гнева другого человека, особенно когда его гнев кажется неоправданным и высокомерным. Таким образом, гнев другого человека сам может рассматриваться как еще одна причина гнева.</p>
    <p><image l:href="#i_031.jpg"/></p>
    <p>Разочарование тем, как действовал человек, также может вызвать наш гнев, особенно если к этому человеку мы глубоко привязаны. Может показаться странным, что мы можем гневаться сильнее всего на тех, кого мы больше всего любим, но именно эти люди способны причинить нам самое сильное душевное страдание. На ранних стадиях романтических отношений мы можем услаждать себя разными приятыми фантазиями о предмете нашего обожания и испытывать гнев, когда он не соответствует нашему придуманному идеалу.<a l:href="#n103" type="note">[103]</a> Нам также может казаться более безопасным проявлять гнев по отношению к близкому, а не незнакомому человеку. Другая причина, по которой мы можем гневаться сильнее всего на тех, о ком мы искренне заботимся, состоит в том, что эти люди хорошо знают нас, знают наши страхи и слабости и все то, что может уязвить нас болезненнее всего.</p>
    <p>Мы можем разгневаться на человека, даже совершенно незнакомого нам, если он пытается оправдывать оскорбляющие нас поступки и убеждения. Нам даже не нужно встречаться с этим человеком, так как мы можем испытать глубокий гнев, просто прочитав о том, что кто–то осуществляет действия или пропагандирует идеи, с которыми мы принципиально не согласны.</p>
    <p>Сторонники эволюционной теории Майкл Мак–Гуайр и Альфонсо Троиси<a l:href="#n104" type="note">[104]</a> выдвинули весьма интересное предположение о том, что люди обычно демонстрируют разные «поведенческие стратегии» в ответ на разные причины, темы и вариации гнева. Действительно, есть основания полагать, что разные причины гнева не будут вызывать гнев одного типа или одной интенсивности. Когда кто–то отвергает или разочаровывает нас, мы можем попытаться причинить ему вред, хотя попытка причинения вреда грабителю может стоить нам жизни.</p>
    <p>Кто–то может утверждать, что фрустрация, гнев другого человека, угроза нанесения ущерба и потеря возлюбленного являются вариациями одной и той же темы вмешательства. Даже гнев на того, кто защищает неправильные, с нашей точки зрения, действия и идеи, также может рассматриваться как вариация этой же темы. Но я полагаю, что людям важно рассматривать эти факторы как разные триггеры и определять для себя, какой из них является самым мощным, самым горячим триггером гнева. Слово «гнев» охватывает ряд родственных эмоциональных состояний. Существует несколько разновидностей этой эмоции: от легкого раздражения до ярости. Они различаются не только по силе испытываемого чувства, но и по типу испытываемого гнева. Негодование — это уверенный в своей правоте гнев; угрюмость — это пассивный гнев; озлобление наступает тогда, когда приходит конец терпению. Мщение — это тип вызванных гневом действий, обычно начинающихся после периода размышления о полученном оскорблении; иногда эти действия носят более жестокий характер, чем спровоцировавший их поступок.</p>
    <p>Если гнев краток, то он может проявляться в виде негодования, но длительное недовольство — это уже совсем другое. Если человек поступил, по вашему мнению, несправедливо, вы можете не простить ему этого и затаить на него обиду на долгий срок, иногда на всю жизнь. Это не значит, что вы будете постоянно испытывать гнев, но всякий раз, когда вы будете видеть этого человека или думать о нем, гнев будет закипать у вас в груди. Чувство обиды может стать подобным незаживающей ране и регулярно напоминать о себе. Оскорбленный человек может постоянно размышлять о нанесенном ему оскорблении. Обычно в таких случаях вероятность мщения значительно повышается.</p>
    <p>Ненависть — это длительная и прочная неприязнь. Мы не испытываем постоянного гнева на того, кого мы ненавидим, но встреча с этим человеком или даже услышанное сообщение о нем может легко пробудить в нас гневные чувства. Мы также с большой вероятностью испытываем отвращение и презрение к ненавидимому нами человеку. Подобно чувству обиды, ненависть также обычно бывает продолжительной и нацеленной на конкретного человека, но при этом она носит более общий характер, в то время как чувство обиды вызывает отдельные поступки. Ненависть также может пылать в человеке годами, заставляя его часто думать о том, кто нанес ему оскорбление.</p>
    <p>Трудно понять, как следует классифицировать ненависть и длительное чувство обиды. Их нельзя отнести к эмоциям, так как они длятся слишком долго. Они не являются настроениями по той же причине, а также потому, что нам известно, почему человек вызывает нашу ненависть и чувство обиды, в то время как причина нашего настроения обычно остается нам неизвестной. Я даже подумывал о том, чтобы назвать чувство обиды <emphasis>эмоциональным отношением</emphasis>, а ненависть — <emphasis>эмоциональной привязанностью</emphasis> наряду с романтической и родительской любовью. Таким образом, я хотел подчеркнуть, что эти чувства содержат признаки гнева, но не являются гневом как таковым.</p>
    <p>В прошлой главе я утверждал, что сообщением, передаваемым выражением печали, является мольба о помощи. Гораздо труднее определить единственное сообщение для эмоции гнева. Слова «прочь с моего пути», по–видимому, частично выражают суть этого сообщения, т.е. содержат угрозу источнику помехи. Однако такое сообщение, по–видимому, не подходит для гнева, вызванного гневом другого человека или гневом, испытываемым в отношении человека, о котором можно прочитать в газете, что он совершил какие–то возмутительные поступки. А иногда гнев является чувством, вызванным желанием не просто убрать со своего пути человека, наносящего оскорбления, но и причинить ему вред. Гнев редко испытывается подолгу сам по себе. Часто страх сначала предшествует гневу, а затем опять приходит ему на смену: страх перед потенциальным вредом, который может причинить объект гнева, или страх перед собственным гневом, страх перед потерей контроля над собой, страх перед причинением вреда другим людям. Некоторые люди испытывают смесь отвращения и гнева, когда получают отпор от человека, которого они пытались атаковать. Или отвращение может быть направлено на себя самого за проявленный гнев, за неспособность контролировать свои эмоции. Некоторые люди испытывают вину или стыд за проявленный ими гнев.</p>
    <p>Гнев является также самой опасной эмоцией, потому что, как было показано на фотографии активно протестующих демонстрантов, разгневанные люди могут пытаться нанести вред объекту своего недовольства. Гнев может выражаться только в словах, но мотив будет оставаться прежним — причинить вред тому, кто этот гнев вызвал. Но является ли этот импульс к причинению вреда обязательным и неотъемлемым элементом схемы реакции гнева? Если это так, то мы должны видеть попытки причинения вреда в раннем возрасте и наблюдать их ослабление только тогда, когда ребенка начинают учить подавлять этот импульс. Если это не так, то импульс гнева мог бы просто направляться на проблему без обязательной попытки причинения вреда человеку, который этот гнев вызвал. Но в таком случае мы наблюдали бы гневное поведение, наносящее вред, только у тех детей, которые узнавали бы от своих воспитателей или других людей, что нанесение вреда человеку — это самый эффективный способ преодоления проблемы. Важно, какой ответ на исходный вопрос является верным. Если причинение вреда не является неотъемлемым элементом схемы реакции гнева, то тогда есть возможность воспитывать детей таким образом, чтобы стремление к причинению вреда не было частью их поведения в разгневанном состоянии.</p>
    <p>Я спрашивал двух ведущих специалистов<a l:href="#n105" type="note">[105]</a> по проявлению гнева у младенцев и маленьких детей о наличии неопровержимых доказательств в поддержку той или иной точки зрения, и они заявили, что таких доказательств нет. Джо Кампос, родоначальник исследования эмоций у детей, рассказал о «силовых действиях, которые, по–видимому, выполняют функцию устранения препятствия» у новорожденных, и упоминал о так называемом «протогневе», возникающем у младенцев в различных ситуациях, подразумевающих вмешательство в их действия — например, удаление от груди во время кормления. Однако неясно, являются ли эти движения целенаправленными попытками причинения вреда человеку, являющемуся источником помехи, или просто попытками устранения препятствия. Нет также точной информации о том, когда и как возникают попытки причинения вреда и возникают ли они у всех младенцев.</p>
    <p>Имеются данные о том, что попытки нанесения ударов и причинения повреждений иным способом наблюдаются в очень раннем возрасте у большинства малышей, но они начинают контролироваться примерно с двухлетнего возраста и затем становятся от года к году все слабее.<a l:href="#n106" type="note">[106]</a> Психиатр и антрополог Мелвин Коннер недавно написал: «Способность к насилию… никогда не исчезает… Она существует всегда».<a l:href="#n107" type="note">[107]</a> Эти слова вполне соответствуют моим наблюдениям за моими собственными детьми, которые очень рано начали делать попытки причинения вреда другим людям. Их необходимо было научить подавлять эту реакцию и вырабатывать другие способы борьбы с помехами, нападениями и прочими внешними воздействиями. Я подозреваю, что практически у каждого из нас импульс к причинению вреда занимает центральное место в реакции гнева. Однако я также уверен в том, что все мы заметно различаемся по силе этих импульсов.</p>
    <p>Хотя мы можем осуждать людей за то, что они говорят и делают в состоянии гнева, их поведение нам понятно. Непонятным будет для нас поведение человека, причиняющего вред другим людям, не испытывая гнева, или человека, часто выглядящего по–настоящему испуганным. Люди часто сожалеют о словах, произнесенных в приступе гнева. Принося извинения, они объясняют, что действовали под влиянием гнева, что произнесенные ими слова не следует воспринимать всерьез и что их реальные установки и убеждения оказались искаженными под воздействием этой эмоции. Такое состояние прекрасно иллюстрирует фраза «Я совсем потерял голову». Извинения даются нелегко до тех пор, пока сохраняются какие–то следы гнева, и они не всегда способны возместить причиненный ущерб. Если мы <emphasis>внимательны</emphasis> к нашему эмоциональному состоянию, т. е. если мы не просто сознаем, что мы чувствуем, но и можем взять паузу для рассмотрения того, хотим ли мы в своих поступках руководствоваться испытываемым нами гневом, то нам все равно придется выдержать борьбу, если мы решим не действовать под влиянием этой эмоции. Для одних эта борьба будет труднее, чем для других, поскольку у кого–то из нас гнев может возникать быстрее и проявляться с большей интенсивностью. Иногда мы в самом деле хотим действовать на основе нашего гнева, и, как я объясню позднее, действия, осуществленные в состоянии гнева, могут быть полезными и необходимыми. Дэвид Лин Скотт, двадцатишестилетний мужчина, объявивший себя ниндзя, изнасиловал и убил дочь Максины Кенни в 1992 г. Скотт был арестован в 1993 г., но судебный процесс растянулся на четыре года. После того как Скотт был признан виновным, Максине и ее мужу Дону была предоставлена возможность выступить во время завершающей фазы процесса. Максина обратилась к Скотту напрямую, заявив: «Ты думаешь, что ты ниндзя? Опомнись! Эта страна — не феодальная Япония, и даже если бы она была ею, то ты никогда бы не стал ниндзя, потому что ты трус! Ты бродил по ночам, одетый во все черное, носил с собой оружие и охотился на невинных, беззащитных женщин. Ты насиловал и убивал их, потому что это давало тебе ложное ощущение собственного могущества. Но ты больше похож на грязного отвратительного таракана, который бегает по стенам по ночам и заражает все вокруг. Я не испытываю к тебе никакого сочувствия. Ты изнасиловал и жестоко убил мою дочь Гейл, нанеся ей семь ударов ножом. Ты не пожалел ее, когда она отчаянно боролась за жизнь, о чем свидетельствуют многочисленные раны на ее руках. Ты не заслуживаешь того, чтобы тебя оставили в живых». Скотт, не испытывавший раскаяния, улыбался во время речи миссис Кенни. Возвращаясь на свое место, она ухитрилась ударить Скотта по голове, прежде чем ее успели схватить за руки муж и полицейские (этот момент показан на фотографии).</p>
    <p><image l:href="#i_032.jpg"/></p>
    <p>Часто тем, что мотивирует нас контролировать гнев и не позволять ему перерастать в ярость, является наша приверженность к сохранению отношений с человеком, на которого мы направляем наш гнев. Кем бы ни был этот человек — нашим другом, работодателем, наемным работником, супругом или ребенком и что бы он ни сделал, мы верим, что можем безвозвратно разрушить наши будущие отношения с ним, если будем неспособны управлять нашим гневом. Но у Максины Кенни не было раньше никаких отношений со Скоттом и не ожидалось каких–либо отношений в будущем, которые могли бы мотивировать ее не действовать под влиянием этой эмоции.</p>
    <p>Разумеется, мы можем с пониманием и сочувствием отнестись к гневу Максины. Любой из нас на ее месте вполне мог бы испытать то же чувство. Хотя мы можем не одобрять ее нападения на Скотта, все же нам трудно осуждать ее действия. Возможно, Максина достигла своего предела прочности, когда увидела, что убийца ее дочери не выразил сожаления и раскаяния и только холодно улыбался в ответ на ее обвинения. Повел бы себя таким же образом на ее месте каждый? Свидетельствует ли такое поведение о достижении предела прочности? Имеется ли предел прочности у каждого из нас? Я так не думаю. Муж Максины, Дон, не действовал под влиянием импульса к совершению насилия; напротив, он удерживал жену от нападения на Скотта.</p>
    <p>Максина и Дон Кенни пережили самое страшное событие для любого родителя: жестокое убийство их ребенка, совершенное незнакомым человеком без какой–либо внятной причины. Через восемь лет после того, как их тридцативосьмилетняя дочь Гейл была изнасилована и убита, они рассказали мне, что по–прежнему страдают и остро ощущают ее отсутствие. Почему же Максина и Дон так по–разному вели себя в тот день в зале суда?</p>
    <p>Возможно, Максина имеет «короткий запал» и быстро приходит в разгневанное состояние, хотя сама она утверждает, что это для нее нетипично. Ее муж Дон приходит в разгневанное состояние медленно, поскольку сдерживает свои эмоции, которые нарастают постепенно. Люди с высокой скоростью нарастания гнева оказываются в более тяжелом положении, чем все остальные, когда они хотят сдержать свои реакции гнева и не допустить перерастания гнева в ярость. Хотя Максина не считает, что у нее «короткий запал», она утверждает, что могла бы взорваться, если бы «подумала, что моей семье что–то угрожает».</p>
    <p>Максина рассказала мне: «Я всегда испытываю эмоции в очень сильной форме… Я думаю, что люди переживают эмоции с разной силой. Есть люди с разным эмоциональным складом характера, и некоторые из них более эмоционально возбудимы». Я сообщил супругам Кенни о том, что провожу исследование по теме, затронутой Максиной, и считаю, что она права (эта работа описана в конце главы 1 и в заключении).</p>
    <p>Все мы различаемся по тому, насколько интенсивно переживаем каждую из эмоций. Одни люди могут быть просто неспособными к сильному гневу и никогда не проявлять неистовой ярости. Разные выражения гнева возникают в зависимости не только от длительности запала, но и от того, насколько вспыльчивым характером обладает человек, а степень вспыльчивости не может быть одинаковой у всех. Ученым пока что неизвестны источник таких различий и показатель соотношения ролей генетического фактора и фактора внешнего окружения. В любом случае, каждый из этих факторов играет свою роль.<a l:href="#n108" type="note">[108]</a> Позднее в этой главе я расскажу о результатах обследования людей, известных своим необычайно сильным гневом.</p>
    <p>Максина сообщила мне, что она не знала заранее о том, что собирается ударить Дэвида Скотта. Она думала, что могла бы оскорбить его словесно и этим ограничиться. Но поток словесных оскорблений способен открыть «шлюзы» гневу и позволить ему быстро усиливаться, в результате чего человеку становится трудно «включать тормоза» и удерживать себя от физического нападения. Во время перерыва в судебных слушаниях Максина так объяснила репортеру свое нападение на Дэвида Скотта: «Это было подобно временному помешательству. Я просто не могла больше сдерживать это в себе». На вопрос о том, думает ли она сейчас, оглядываясь назад, что была в тот момент безумной, Максина ответила: «Да, я помню чувство сильной ненависти… Гнев был настолько сильным, что я даже не думала о последствиях». (Возможно, несколько неожиданно для всех Дон позднее упрекнул себя за то, что также не напал на Дэвида Скотта.<a l:href="#n109" type="note">[109]</a>)</p>
    <p>Я уверен, что почти каждый способен не допустить действий и высказываний, находясь в состоянии гнева или даже в состоянии ярости. Отметьте, что я сказал «почти», так как есть люди, которые, по–видимому, неспособны контролировать свой гнев. Это может быть врожденная особенность характера или же результат повреждения какой–то области мозга. Такое объяснение не годится для Максины, так как она всегда была в состоянии контролировать свои эмоции.</p>
    <p>Хотя мы можем испытывать побуждение произнести оскорбительные слова или причинить физический вред, большинство из нас способны заставить себя этого не делать. Изо рта может вырваться несколько слов, а рука может сделать неопределенное движение в воздухе, но общий контроль доступен практически каждому. Все мы или практически все можем сделать выбор в пользу отказа от насилия, отказа от причинения вреда словом или действием. Максина сделала сознательный выбор в пользу выступления в завершающей фазе суда и решила говорить настолько резко, насколько она была способна. Она гордится проявленной ненавистью, которую испытывает до сих пор.</p>
    <p>Я ожидаю, что большинство людей прибегнут к насильственным действиям, если такие действия позволят предотвратить убийство их ребенка, но можно ли это считать подлинной потерей контроля? Когда насилие обеспечивает достижение достойной цели, то немногие осуждают его. Оно может быть не импульсивным, а тщательно спланированным. Даже его святейшество далай–лама считает, что насилие в таких обстоятельствах оправданно.<a l:href="#n110" type="note">[110]</a></p>
    <p>Я понимаю, что не каждый даже в таких экстремальных обстоятельствах стал бы действовать жестоко. Вряд ли те, кто не стали бы действовать подобным образом, имели бы настолько высокий порог гнева, чтобы лишь более серьезные провокации могли заставить их потерять контроль над собой, так как трудно представить себе еще более вызывающую провокацию. В моих исследованиях, в ходе которых я просил людей описать ситуации, способные вызвать самый сильный гнев, чаще всего называлась угроза смерти члену семьи. Но я уверен, что даже тогда, когда лишь насильственные действия могут предотвратить смерть члена семьи, далеко не каждый станет действовать таким образом. Кто–то может не делать этого из страха, а кто–то из–за убежденности в недопустимости насилия.</p>
    <p>Нападение Максины Кенни на Дэвида Скотта — это совсем другое дело. Оно не могло предотвратить убийство; оно было актом мщения. Мы понимаем ее действия, но большинство из нас не стали бы действовать подобным образом. Каждый день многим родителям приходится видеть в залах суда убийц их детей, но большинство этих родителей не пытаются совершать акты возмездия. Однако трудно не симпатизировать Максине Кенни, не ощущать, что она сделала что–то правильное, — ведь преступление было ужасным, а ее утрата невосполнимой. Но, несмотря на это, человек, изнасиловавший и убивший ее любимую дочь, спокойно сидел в зале суда и отвечал усмешкой на слова страдающей матери. Может ли кто–то из нас с уверенностью сказать, что, оказавшись на ее месте, он не сделал бы то же самое?</p>
    <p>До встречи с Максиной и Доном Кенни я утверждал, что ненависть всегда деструктивна, но теперь я уже не так убежден в этом. Следует ли ожидать, что мы не почувствуем ненависти и желания причинить боль человеку, который изнасиловал нашего ребенка, который нанес ему семь смертельных ударов ножом? Могла ли непрекращающаяся ненависть Максины к Дэвиду Скотту не служить полезной цели, если она, образно говоря, перевязывала душевные раны страдающей матери? Ненависть Максины не вызывала «нагноения» в ее душе; Максина направляла свою жизнь в позитивное русло, но при этом сохраняла ненависть к Дэвиду Скотту.</p>
    <p>Большую часть времени мы не реагируем даже на серьезные провокации, когда испытываем просто раздражение. Однако гнев, иногда даже очень сильный, может возникнуть тогда, когда провоцирующее событие будет казаться окружающим совсем незначительным. Это может быть проявление несогласия, вызов, оскорбление, слабая фрустрация. Иногда мы можем предпочесть не контролировать наш гнев, не заботиться о последствиях или на какое–то мгновение просто о них не думать.</p>
    <p>Психолог Кэрол Таврис,<a l:href="#n111" type="note">[111]</a> написавшая о гневе целую книгу, утверждает, что проявление вашего гнева — к чему призывают другие психологии — обычно делает ситуацию еще хуже. Тщательно проанализировав результаты исследований, она пришла к выводу о том, что подавляемый гнев «не вызывает депрессии, не приводит к появлению язв или гипертонии, не побуждает нас к перееданию и не вызывает инфаркта… Маловероятно, что подавляемый гнев имеет медицинские последствия, если мы контролируем ситуацию, которая его вызвала, если мы интерпретируем гнев как признак наличия повода для недовольства, который должен быть скорректирован, а не как эмоцию, которую необходимо угрюмо сохранять, и если мы чувствуем свои обязательства перед нашей работой и живущими с нами людьми».<a l:href="#n112" type="note">[112]</a></p>
    <p>Существуют издержки проявления нашего гнева.<a l:href="#n113" type="note">[113]</a> Гневные действия и гневные слова способны разрушить дружеские отношения, быстро и нередко навсегда, и создать вместо них враждебные отношения. Но даже без гневных действий и гневных слов наше гневное выражение лица и гневный звук нашего голоса будут сигнализировать о нашем состоянии тому, на кого обращен наш гнев. Если этот человек ответит нам с раздражением или презрением, то, возможно, нам будет труднее сохранить контроль за ситуацией и избежать стычки. Ведь разгневанные люди мало кому кажутся симпатичными. Как показали исследования, разгневанные дети теряют расположение других детей,<a l:href="#n114" type="note">[114]</a> а разгневанные взрослые рассматриваются как социально непривлекательные индивиды.<a l:href="#n115" type="note">[115]</a></p>
    <p>Я уверен, что обычно мы оказываемся в лучшем положении, когда мы не действуем под влиянием нашего гнева или когда мы заботимся о том, чтобы наши действия имели конструктивный характер, т. е. не предусматривали атаки на человека, на которого мы разгневаны. Разгневанный человек должен рассматривать, хотя он часто этого не делает, действительно ли на то, что вызвало его гнев, лучше всего реагировать проявлением гнева. Хотя иногда это действительно бывает именно так, существуют и многие другие ситуации, исправления которых можно легче добиться в том случае, если обращаться к источнику недовольства после того, как гнев будет подавлен. Однако есть моменты, в которые мы не обращаем внимания на то, что еще больше ухудшаем ситуацию, не заботимся о будущих отношениях с объектом нашего гнева.</p>
    <p>При сильном гневе сначала мы можем не знать или даже не хотеть знать, что находимся в разгневанном состоянии. Я не говорю здесь о нашей неспособности быть <emphasis>внимательными к нашим эмоциональным чувствам</emphasis>. Речь не идет о том, что мы не можем отступить назад и подумать, хотим ли мы и дальше действовать под влиянием нашего гнева. Скорее мы просто не знаем о том, что испытываем гнев, даже несмотря на то, что произносим гневные слова и осуществляем гневные действия.</p>
    <p>Совершенно не ясно, как или почему это происходит. Может быть, мы не знаем о своем гневе, потому что знать о нем — это все равно что, осуждать самих себя? Могут ли одни разгневанные люди с большей вероятностью не знать о своем гневе, чем другие? Будет ли такая неосведомленность более характерна для гнева, чем для других эмоций? Имеется ли уровень гнева, достижение которого всегда означает, что разгневанный человек обязательно должен узнавать о своем гневе, или это также зависит от особенностей каждого индивида? Когда труднее стать <emphasis>внимательным </emphasis>к нашим эмоциональным чувствам: когда мы испытываем гнев, страх или горе? К сожалению, научных исследований, позволяющих дать ответы на эти вопросы, еще не проводилось.</p>
    <p>Главная выгода от осведомленности о чувствах гнева и от <emphasis>внимательности</emphasis> к ним заключается в возможности регулировать или подавлять наши реакции, заново оценивать ситуации и планировать действия, с наибольшей вероятностью способные устранить источник нашего гнева. Если мы не знаем о том, что мы чувствуем, и просто действуем под влиянием наших эмоции, мы не можем достичь ни одного из вышеперечисленных результатов. Не осведомленные о своих чувствах, неспособные хотя бы на мгновение задуматься о том, что мы собираемся сделать или сказать, мы с большей вероятностью станем совершать поступки, о которых позже будем жалеть. Даже если мы знаем о нашем гневе, но не можем быть <emphasis>внимательными</emphasis> к нему, не можем отступить в сторону и задуматься на какое–то время о происходящем, то мы не сможем сами решать, что мы будем делать.</p>
    <p>Обычно наше неведение об испытываемом гневе продолжается недолго. Те, кто видят и слышат проявления нашего гнева, могут сообщить нам о них, и мы сами также можем слышать звук нашего голоса или же представить его себе, исходя из того, что мы думаем и что планируем. Такое знание еще не гарантирует установления контроля, но зато делает его возможным. Одним будет полезно следовать старой пословице, советующей, прежде чем что–то делать, сосчитать до десяти, а другим будет лучше хотя бы на короткое время выйти из игры, чтобы подавить свой гнев.</p>
    <p>Существует особый способ реагирования на гнев, вызывающий проблемы в отношениях между близкими людьми. Мой коллега Джон Готтман обнаружил так называемый феномен «укрытия за каменной стеной» в ходе своих исследований счастливых и несчастливых браков.<a l:href="#n116" type="note">[116]</a> Этот феномен, чаще наблюдаемый у мужчин, чем у женщин, заключается в уклонении от взаимодействий и в нежелании реагировать на эмоции супруги. Обычно «укрытие за каменной стеной» — это реакция на гнев или жалобы жены; оно обеспечивает мужу надежное убежище, потому что он чувствует себя неспособным иметь дело со своими чувствами и чувствами своей супруги. Но отношения супругов страдали бы меньше, если бы вместо этого муж согласился выслушать жалобы жены, осознал ее гнев и предложил обсудить проблему позднее, когда он сможет подготовиться к разговору и будет в состоянии лучше себя контролировать.</p>
    <p>Ричард Лазарус, занимающийся теорией эмоций, описал очень трудный метод управления гневом, трудный потому, что его цель заключается не просто в контроле гнева, но и в его ослаблении: «Если ваша жена или возлюбленная оскорбила вас словом или делом, то вместо того, чтобы пытаться залечивать ваше пострадавшее самолюбие с помощью актов возмездия, вы могли бы осознать, что, находясь в состоянии сильного стресса, она не может отвечать за свои поступки, что, по сути, она не контролирует себя и что лучше всего было бы признать, что в основе ее намерений не лежала недоброжелательность к вам. Такая переоценка намерений другого человека позволяет проявить сочувствие к его состоянию и извинить вспышку его гнева».<a l:href="#n117" type="note">[117]</a> Однако Лазарус признает, что это легче сказать, чем сделать.</p>
    <p>Его святейшество далай–лама<a l:href="#n118" type="note">[118]</a> описывал тот же самый подход, требующий видеть различия между оскорбляющими нас действиями и человеком, эти действия совершившим. Мы пытаемся понять, почему человек вел себя агрессивно, и стараемся вызвать у себя сочувствие к нему, обращая особое внимание на то, что могло заставить его испытать гнев. Это не значит, что мы не информируем человека о том, что его действия причинили нам страдание. Но наш гнев направляется не на этого человека, а на его действия. Если мы сможем принять эту схему, то мы не захотим причинять ему боль; мы лишь захотим помочь ему не вести себя таким образом в дальнейшем. Но есть люди, не желающие получать такую помощь. Например, задира и забияка может стремиться к доминированию над окружающими, а жестокий человек может получать удовольствие от причинения страданий другим. Образумить такого человека способен лишь гнев, направленный непосредственно на него самого, а не на его действия.</p>
    <p>То, что предлагают, каждый по–своему, Лазарус и далай–лама, может оказаться осуществимым, когда другой человек не действует злонамеренно. Но даже тогда, когда мы имеем дело не со злонамеренным гневом, наше собственное эмоциональное состояние влияет на то, как мы можем проявлять свою реакцию. Гневаться на действие, а не на совершающего это действие человека, легче тогда, когда наш гнев слаб, когда он нарастает медленно, и мы полностью осознаем свое эмоциональное состояние. Управлять нашими действиями особенно трудно в период невосприимчивости, когда информация, не согласующаяся с нашим гневом, становится для нас недоступной. Такой способ обращения с гневом будет не всегда возможен, но после определенной практики он может применяться вполне успешно, по крайней мере какое–то время.</p>
    <p>На рабочем собрании, состоявшемся несколько месяцев тому назад, я наблюдал именно такой конструктивный гнев. Наша группа из пяти человек занималась планированием исследовательского проекта. Джон выступал против нашего плана, говоря нам, что мы наивны, что мы пытаемся изобрести колесо и что, по сути, мы плохие ученые. Ральф возражал ему, отмечая все то, что мы действительно приняли в расчет, и наша дискуссия продолжалась. Джон снова начал прерывать нас, повторяя, еще в более резкой форме, сказанное им ранее, как если бы он не слышал ответа Ральфа. Мы пытались продолжать обсуждение, не отвечая ему напрямую, но он не давал нам этого делать. Тогда слово взял Ральф и сказал Джону, что мы его поняли, что мы не согласны с ним и что мы не можем позволить ему и дальше прерывать нашу работу. Он сказал, что Джон может остаться, если будет сидеть молча или оказывать нам посильную помощь, в противном же случае ему лучше покинуть помещение. Я внимательно прислушивался к голосу Ральфа и наблюдал за его лицом. Я видел и слышал признаки твердости, силы и решительности, возможно, даже слабое проявление нетерпения, легкий след гнева. Здесь не было атаки на Джона, упоминания о его беспокойном поведении, которое действительно имело место. Джон, не подвергшийся прямой атаке Ральфа, не стал защищаться и через несколько минут покинул комнату, причем, как было видно из его последующего поведения, безо всякой обиды. Позднее Ральф, отвечая на мой вопрос, сказал, что он испытывал умеренный гнев. Он также сообщил, что никак не планировал это выступление, и что оно просто получилось таким, каким получилось. Следует отметить, что Ральф специализируется на обучении детей тому, как справляться со своим гневом.</p>
    <p>Каждый испытывает трудности с контролем гнева, когда находится в раздраженном настроении. Когда мы раздражены, мы начинаем сердиться на то, что не вызвало бы нашего раздражения, если бы мы находились в спокойном состоянии. Мы сами ищем возможности проявить свой гнев. Когда мы раздражены, тогда то, что могло бы лишь вызывать у нас легкое недовольство, заставляет нас испытывать гнев, а то, что могло бы заставлять нас испытывать умеренный гнев, вызывает у нас ярость. Гнев, возникающий на фоне раздраженного настроения, длится дольше и труднее поддается контролю. Никто не знает, как выйти из раздраженного состояния; иногда помочь этому может потакание действиям, доставляющим нам удовольствие, — но не всегда. Я советую вам избегать людей, когда вы испытываете раздражение и осознаете это. Часто раздраженное настроение остается неочевидным до первой вспышки гнева, и тогда вы понимаете, что она произошла потому, что вы раздражены.</p>
    <p>С учетом того внимания, которое оказывается в этой главе управлению гневом, может показаться, что гнев является вредной или неадаптивной эмоцией. Или же что гнев был адаптивным для наших предков, занимавшихся охотой и собирательством, но не является адаптивным для нас. Но такие выводы не учитывают несколько очень полезных функций гнева. Сам гнев может мотивировать нас к устранению или изменению того, что заставило нас его испытать. Гнев на несправедливость мотивирует нас к проведению изменений.</p>
    <p>Бесполезно просто абсорбировать гнев другого человека или не реагировать на него вовсе. Атакующему вас человеку нужно дать понять, что его действия вам неприятны, если вы хотите, чтобы он их прекратил. Позвольте мне объяснить это с помощью другого примера. Представим, что Мэтью и его брат Мартин имеют разные таланты и способности и каждый из них не слишком доволен своей работой. Братья встречают Сэма, который имеет много знакомств в мире бизнеса и мог бы помочь им найти работу получше. Мэтью играет доминирующую роль в беседе, прерывая Мартина и не давая ему высказывать свои мнения. Мартин сердится и начинает проявлять свой гнев. Он восклицает: «Послушай, ты все время треплешься с Сэмом только о своих делах; дай же наконец шанс высказаться и мне!» Если он говорит это с гневом в голосе и на лице, то может произвести не слишком хорошее впечатление на Сэма. Хотя таким образом он может остановить Мэтью, ему придется заплатить за это определенную цену, так как использование вульгарного слова «треплешься» является своего рода оскорблением. Мэтью в отместку может отпустить собственное ехидное замечание, и в результате оба брата лишатся помощи Сэма.</p>
    <p>Если бы Мартин осознал свой гнев прежде, чем открыть рот, если бы он понял, что, хотя Мэтью действует несправедливо, его мотивация не направлена против брата, то он мог бы повести себя иначе. Он мог бы сказать Сэму: «Ты уже много выслушал о делах Мартина, но я хочу быть уверенным в том, что получу возможность описать свою ситуацию, прежде чем ты уйдешь». Позднее он мог бы сказать Мэтью, что понимал, какое значение имела для него эта встреча, но стал опасаться того, что Мэтью потратил все время беседы с Сэмом на себя, забыв, что у него, Мартина, тоже имеются вопросы к Сэму. Если бы Мартин мог сказать это в непринужденной манере, с долей юмора, то это повысило бы вероятность того, что Мэтью правильно поймет его слова. Если невнимательность и несправедливость к другим не являются характерными чертами Мэтью, то Мартин, вероятно, не стал бы говорить о них. Если же эти черты действительно присутствуют в характере Мэтью, то тогда Мартин наверняка мог бы захотеть подчеркнуть, насколько несправедлив был его брат. Если Мартин скажет это с гневом, то на Мэтью может произвести впечатление серьезность его слов, но, возможно, такой гнев вызовет ответный гнев и никакого прогресса достичь не удастся.</p>
    <p>Сообщение, которое мы должны получить от нашего собственного гнева, содержит вопрос: «Что заставляет меня испытывать гнев?» Причина не всегда бывает очевидной, а иногда оказывается не такой, как мы думаем. Наверняка многим доводилось, находясь в состоянии фрустрации, «награждать пинком ни в чем не повинную собаку», т. е. изливать свой гнев на того, кто нас никак не оскорблял. Подобное смещение гнева может произойти, когда нет возможности открыто направить его на рассердившего нас человека и вместо этого мы выбираем в качестве жертвы того, на кого можно гневаться совершенно безопасно.</p>
    <p>Гнев говорит нам о необходимости что–то менять. Если мы хотим провести это изменение наиболее эффективно, нам нужно знать источник нашего гнева. Что это было: помеха тому, что мы собирались сделать, угроза причинения вреда, оскорбление нашего человеческого достоинства, резкий отказ, гнев другого человека или ошибочное действие? Было ли наше восприятие случившегося адекватным или же мы были в раздраженном настроении? Можем ли мы действительно сделать что–нибудь, чтобы ослабить или устранить повод для недовольства, и будут ли выражение нашего гнева или действие под влиянием гнева способствовать устранению причины этой эмоции?</p>
    <p>Хотя гнев и страх часто возникают в одних и тех же ситуациях, в ответ на одни и те же угрозы, гнев может способствовать ослаблению страха и выработке энергии для осуществления действий по устранению угрозы. Гнев часто рассматривается как альтернатива депрессии, так как он позволяет винить других вместо себя за возникшую неприятность, но нельзя с уверенностью утверждать, что это так, поскольку гнев может возникнуть также и в состоянии депрессии.<a l:href="#n119" type="note">[119]</a></p>
    <p>Гнев информирует других о возникшей неприятности. Подобно всем эмоциям, гнев имеет свой сигнал — мощный сигнал, проявляющийся и на лице, и в голосе. Если источником нашего гнева является другой человек, то наше выражение гнева расскажет этому человеку, что любые его действия рассматриваются как неприятные. Для нас может оказаться полезным, чтобы другие это знали. За редкими исключениями, природа не снабдила всех нас особой кнопкой, позволяющей нам отключать любую из наших эмоций в тех ситуациях, когда мы не хотим их иметь. Подобно тому как одни люди могут получать удовольствие от печали, другие могут наслаждаться испытываемым гневом.<a l:href="#n120" type="note">[120]</a> Они ищут возможности ввязаться в конфликт; обмен выражениями неприязни и обидными словами приятно возбуждает их и приносит им удовлетворение. Некоторые люди получают удовольствие даже от обычной драки. Близкие отношения могут установиться или восстановиться после интенсивного обмена гневными заявлениями. Некоторые супружеские пары утверждают, что после ссоры или даже драки их сексуальные отношения доставляют им особое удовольствие. Но есть также люди, для которых опыт гнева оказывается очень вредным, и поэтому они делают все возможное, чтобы никогда не испытывать этой эмоции. Подобно тому как каждой эмоции соответствует насыщенное ею настроение, существуют также черты характера, в которых каждая эмоция играет центральную роль. Для гнева такой чертой характера является враждебность. Мои исследования враждебности были направлены на выявление признаков враждебности и ее последствий для здоровья.</p>
    <p>В ходе первого исследования<a l:href="#n121" type="note">[121]</a> я вместе с коллегами пытался выяснить, имеет ли выражение лица особый признак, позволяющий отнести человека к типу личности А или к типу личности Б. Это различие, в наше время больше не вызывающее такого же интереса, как во время проведения этого исследования пятнадцать лет тому назад, как предполагалось, должно было помогать идентифицировать тех людей, агрессивность, враждебность и нетерпеливость которых делала их наиболее подверженными заболеваниям коронарных артерий (тип А). Люди типа Б, напротив, более уравновешены. Недавние исследования показали, что именно враждебность является самым важным фактором риска возникновения заболевания. Враждебно настроенные люди, вероятно, должны проявлять более сильный гнев, и именно это предположение мы собирались проверить в нашем исследовании.</p>
    <p>Мы изучали выражения лиц руководителей среднего уровня одной крупной фирмы, причем эти люди уже был классифицированы экспертами как принадлежащие к типу А или типу Б. Все они подверглись умеренно провокационному интервьюированию, в ходе которого исследователь ввергал обследуемых руководителей в состояние легкой фрустрации. Наши технические работники использовали метод, разработанный мной вместе с моим коллегой Уолли Фризеном для измерения движений лица, — «Систему кодирования движений лица» (<emphasis>FACS</emphasis>). Как объяснялось в главе 1, этот метод не измеряет силу эмоций напрямую; вместо этого он объективно учитывает все движения мышц лица. Технические работники, проводившие оценку методом <emphasis>FACS</emphasis>, не знали, к какому типу принадлежит каждый человек. Они использовали замедленный и повторный просмотр видеозаписей для определения движений мышц лица. Анализируя результаты, мы обнаружили, что особое выражение гнева — названное нами <emphasis>свирепым взглядом</emphasis> (это частичное выражение гнева характеризуется опущенными бровями и приподнятыми нижними веками — см. снимок ниже) — чаще появлялось у людей типа А, чем у людей типа Б. Это был именно свирепый взгляд, а не выражение гнева на всем лице, возможно, потому, что люди типа А старались ослабить любые признаки своего гнева. Эти люди были опытными руководителями: они знали, что должны были постараться не допустить проявления гнева на лице. Другая возможность заключалась в том, что они были просто раздражены, и поскольку их гнев был несильным, то он не проявлялся на всем лице.</p>
    <p><image l:href="#i_033.jpg"/></p>
    <p>Свирепый взгляд</p>
    <p>Главный недостаток этого исследования — отсутствие знания того, что происходило с сердечно–сосудистой системой этих людей при появлении свирепого взгляда, — был устранен в нашем следующем исследовании. Моя бывшая студентка Эрика Розенберг изучала вместе со мной пациентов, у которых уже было выявлено серьезное заболевание коронарных артерий. Эти люди были подвержены тому, что называется ишемическими эпизодами, в течение которых сердце какое–то время не получает достаточного количества кислорода. Когда это происходит, большинство людей испытывают боль, которая сигнализирует им о необходимости прекратить любые движения, потому что иначе у них может случиться сердечный приступ. Пациенты, которых мы изучали, имели легкую форму ишемии, не испытывали боли и не получали предупредительных сигналов о том, что их сердце не получает достаточно кислорода.</p>
    <p>В ходе этого исследования,<a l:href="#n122" type="note">[122]</a> проведенного совместно с группой ученых под руководством Джеймса Блументаля из Университета Дьюка, интервьюируемые пациенты также снимались на видео. На этот раз постоянное измерение ишемического состояния осуществлялось с помощью прибора, закрепленного на грудной клетке пациента; этот прибор показывал изображение сердца пациента в то время, когда человек говорил. Мы измеряли выражения лица с двухминутными интервалами, во время которых пациенты отвечали на вопросы о том, как они справляются с гневом в своей повседневной жизни.</p>
    <p>Те, кто оказывались в ишемическом состоянии, проявляли выражение гнева в отдельных областях лица или на всем лице чаще, чем те, кто этого состояния не испытывали. Появление гнева на лице при рассказе о недавних разочарованиях позволяло предположить, что эти люди не просто говорили о гневе, а заново переживали его. А гнев, как нам известно из других исследований, приводит к увеличению частоты сердечных сокращений и повышению артериального давления. Это подобно быстрому подъему по ступенькам лестницы. Вы не должны этого делать, если страдаете заболеванием коронарной артерии, но этой рекомендации следует не каждый. Те, кто не приходили в состояние гнева, с меньшей вероятностью оказывались в ишемическом состоянии.</p>
    <p>Прежде чем объяснять, почему, как мы думаем, мы получили эти результаты, позвольте мне ясно заявить следующее: это исследование не показало, что именно гнев приводит к возникновению сердечных заболеваний. В другом исследовании<a l:href="#n123" type="note">[123]</a> было обнаружено, что либо враждебность как черта личности, либо эмоция гнева (но неясно, в какой форме) является <emphasis>одним</emphasis> из факторов риска возникновения сердечного заболевания, — но мы в нашем исследовании не стремились к получению такого результата. Мы просто установили, что у людей, уже страдающих сердечными заболеваниями, приступ гнева повышает риск возникновения ишемического состояния, в котором вероятность сердечного приступа также повышается. Теперь давайте рассмотрим, почему эти люди испытывали гнев, когда рассказывали о своем гневе в прошлом, и почему это создавало угрозу их здоровью.</p>
    <p>Всем нам время от времени приходится рассказывать об эмоциях, которых мы не испытываем в данный момент. Мы делимся своими воспоминаниями о печальном событии, о тех моментах, когда мы испытывали гнев, о том, что вызвало у нас страх, и т. д. Иногда при описании нашего прошлого эмоционального опыта мы начинаем испытывать эмоцию заново. Именно это, как я полагаю, происходило с людьми, оказывавшимися в ишемическом состоянии. Они не могли говорить об опыте гнева без того, чтобы не испытать гнев еще раз. К сожалению, для людей с ишемической болезнью сердца это очень опасно. Но почему это происходит с одними людьми и не происходит с другими? Почему одни заново переживают прошлый опыт гнева, а другие нет? По–видимому, гнев легко спровоцировать, он легко возникает при первой подходящей ситуации у тех, в ком развито враждебное отношение к людям. Когда воспоминание о вызвавшем гнев событии вновь заставляет переживать ранее испытанные чувства, то это одновременно является и признаком, и проявлением наличия в человеке враждебности.</p>
    <p>Но помимо людей, у которых враждебность является чертой характера, любой из нас также может обнаружить, что он заново переживает прошлый эмоциональный опыт при размышлении о вызвавших этот опыт событиях. Я подозреваю, что обычно это происходит тогда, когда событие не получает своего завершения. Рассмотрим случай, когда жена испытывает гнев на мужа за то, что он вновь опоздал к обеду, не предупредив ее о своей задержке. Если конфликт закончился, не принеся ей чувства удовлетворения (муж не извинился, не объяснил, почему он не мог ей позвонить, или не пообещал никогда больше этого не делать), то она, вероятно, заново станет переживать этот опыт гнева позднее. Думая, что она поднимает эту тему вновь потому, что теперь она в состоянии поговорить о случившемся спокойно, жена может опять почувствовать закипающий в ней гнев. Подобное может произойти, даже если данный конфликт удастся разрешить, но жена будет помнить о череде других неурегулированных событий, также вызывавших ее возмущение, в результате чего у нее будет создаваться запас неудовлетворенного гнева, ожидающего возможности вырваться наружу. Я не собираюсь утверждать, что нельзя описать прошлый опыт гнева без того, чтобы не испытать гнев снова. Это вполне возможно, если отсутствует запас накопившегося гнева и если конфликтная ситуация была успешно разрешена. Кроме того, вполне допустимо, рассказывая о прошлом эмоциональном событии, использовать часть выражения гнева для иллюстрации того, что вы тогда чувствовали. Например, я мог бы рассказать моей жене о том, насколько усталым и разгневанным я был, когда целый день пытался урегулировать по телефону свои проблемы с Налоговым управлением США и по всем известным мне номерам слышал только общую информацию с автоответчика. Предположим, что тогда я выплеснул свой гнев на служащего, до которого я наконец–то дозвонился, и получил удовлетворившие меня извинения. Теперь я мог бы показать элемент гнева на моем лице — то, что я называю <emphasis>справочным</emphasis> выражением.<a l:href="#n124" type="note">[124]</a> Справочное выражение имеет отношение к эмоции, которая не испытывается в данный момент; его аналогией может служить «произнесение» слова «гнев» не голосом, а лицом. Выражение действительно должно быть трансформировано каким–то образом, чтобы человек, который его видит, не окапался сбитым с толку и не подумал бы, что гнев испытывается сейчас. Обычно этот результат достигается за счет выражения гнева только частью лица, причем в течение короткого времени.</p>
    <p>Справочное выражение гнева может создаваться с помощью только поднятых верхних век, или только сжатых губ, или только опущенных бровей. Если вы используете более одного из этих элементов, то это может сбить с толку того, кто видит это выражение, а вас самих заставить снова испытать гнев. Ведь придавая лицу выражения, описанные в предыдущей главе, вы обнаружили, что если ваши мышцы лица выполняют все движения, типичные для данной эмоции, то обычно вы сами начинаете испытывать эту эмоцию.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021345">
    <title>
     <p><strong>Насилие</strong></p>
    </title>
    <p>Подобно тому как каждая эмоция имеет насыщенное ею родственное настроение, для каждой эмоции существует также родственное психопатологическое состояние, в котором эта эмоция играет важную роль. Распространенное словосочетание «эмоциональное расстройство» как раз и отражает этот факт. Для печали и горя таким расстройством является депрессия. При наступлении депрессии эти эмоции переполняют человека, он не может их регулировать и они влияют на все аспекты его жизни. Расстройство, при котором гнев настолько выходит из–под контроля, что становится помехой нормальной жизни человека, проявляется у тех, кто демонстрирует определенные формы насилия.</p>
    <p>Нет единого мнения по поводу того, что такое насилие. Одни ученые причисляют к проявлениям насилия словесные атаки, оскорбления и насмешки, и, таким образом, в своих исследованиях они не делают различия между теми, кто ограничивается словесными оскорблениями, и теми, кто не останавливается перед физическим насилием. Возможны также агрессивные формы поведения, не подразумевающие физического насилия, такие как проявление чрезмерной настойчивости и желания доминировать, и многие ученые не отделяют агрессивность от физического насилия или словесного оскорбления. Кроме того, есть люди, объектом насилия которых становятся различные предметы: стулья, посуда и т. д. Мы не знаем, возникают ли все эти формы насилия по одним и тем же причинам, например вследствие одинакового воспитания, или же вызываются одними и теми же сигналами мозга. Если бы это было так, то мы могли бы ожидать, что люди, склонные к словесным оскорблениям, будут склонны также к агрессивному поведению и физическому насилию, но, хотя это и возможно, все же есть люди, которые проявляют только одну форму насилия и никогда не проявляют других. Отсюда следует, что на данной стадии нашего исследования насилия было бы разумно по отдельности изучить тех, кто прибегает только к словесным оскорблениям, тех, кто ведет себя агрессивно, но не оскорбительно для других (что не всегда просто различить), и тех, кто прибегает к физическому насилию.</p>
    <p>Даже если ограничить фокус наших исследований физическим насилием, нам придется рассмотреть много разных типов поведения, лишь часть из которых могут быть симптомами эмоционального расстройства. Общество считает некоторые акты насилия социально полезными. Все, кроме пацифистов, уверены в том, что иногда война бывает оправданной. Возможны также случаи, в которых оправданным оказывается и насилие, осуществляемое индивидом. Когда полицейский убивает человека, который угрожает лишить жизни детей, взятых им в заложники, то немногие будут возражать против такого насилия, особенно если застреленный террорист уже убил кого–то из детей. Но оправдан может быть не только полицейский, совершающий такое вынужденное убийство; большинство из нас согласятся с тем, что любой человек может проявить насилие ради спасения жизней членов своей семьи или даже просто незнакомых людей. Насилие, которое не предотвращает еще более ужасное насилие, но мотивируется жаждой мщения, также представляется понятным, хотя в большинстве случаев мы его не одобряем.</p>
    <p>Когда я обсуждал эти идеи с моим другом и коллегой философом эволюционистом Хеленой Кронин,<a l:href="#n125" type="note">[125]</a> она отметила, что во всех культурах и во все периоды истории некоторые формы насилия считались оправданными. Неверность, подозреваемая неверность, угроза отказа или фактический отказ партнера в продолжении совместной жизни являются наиболее распространенными причинами убийств, причем мужчины убивают женщин чаще, чем женщины мужчин. Кронин наряду с другими учеными–эволюционистами приписывает это практически неизбежной неуверенности мужчины в том, что именно он является отцом своих детей. В полном соответствии с этой точкой зрения результаты одного из крупнейших исследований тяжких преступлений показали, что каждое шестое убийство — это убийство одним из супругов своего супруга или супруги и что три четверти жертв таких убийств составляют женщины. К моему удивлению, такие супружеские убийства с равной вероятностью наблюдались у официально зарегистрированных пар на всех этапах супружеской жизни и во всех социальных и экономических группах.<a l:href="#n126" type="note">[126]</a></p>
    <p>Мужчины также намного чаще, чем женщины, убивают своих боссов в отместку за несправедливое обращение, поскольку для мужчин вопросы продвижения по служебной лестнице имеют наибольшее значение. Прежде чем мы отойдем слишком далеко от главной темы моего исследования — какие типы жестокого поведения являются результатом эмоциональных расстройств, позвольте мне объяснить, что эволюционное мышление может помочь нам понять, почему возникают определенные формы насилия, кем совершаются соответствующие им акты насилия и почему эти акты могут одобряться обществом. Такие формы насилия могут вызывать сожаление и даже преследоваться по закону, но насилие, обладавшее адаптивной ценностью на протяжение нашей эволюции, вряд ли является результатом эмоционального расстройства.</p>
    <p>Главное различие между актами насилия состоит в том, они могут быть заранее обдуманными или же импульсивными. И то и другое может считаться нормальными и даже одобряться обществом. Рассмотрим человека, который находится в плену у бандита, знает, что этот бандит уже убил другого пленника, и поэтому тщательно планирует нападение на своего потенциального убийцу. Такое насилие является заранее обдуманным, но не патологическим и оправдывается обществом. Возможность социального одобрения импульсивного насилия представляется менее очевидной, но она также является вероятной. Когда моя дочь Ева только научилась ходить, она часто выбегала на проезжую часть улицы, не обращая внимание на машины. Я предупреждал ее об опасности такого поведения много раз, но она, как мне кажется, воспринимала это как своего рода игру, как способ подразнить отца. Однажды только моя быстрая реакция позволила мне вытащить ее из–под колес грузовика. Без раздумий, действуя импульсивно, я отшлепал ее и гневным голосом потребовал, чтобы она больше никогда так себя не вела. Это был первый и последний раз, когда я поднял на нее руку. Хотя кто–то мог бы осудить мои жестокие действия, но с тех пор Ева никогда не выбегала на проезжую часть. Более 90% родителей сообщают о том, что физически наказывают своих малолетних детей.<a l:href="#n127" type="note">[127]</a></p>
    <p>Я привел примеры нормального преднамеренного насилия и импульсивного насилия, но имеются и анормальные версии каждого из них. Убийцы, похитители и садисты могут заранее планировать свои намерения, тщательно выбирая своих жертв, время и способ нападения. Но есть и импульсивные любители семейных ссор, наносящие удары без предупреждения и предварительного обдумывания своих действий. Исследование черт характера<a l:href="#n128" type="note">[128]</a> и исследование деятельности мозга<a l:href="#n129" type="note">[129]</a> обнаружили различия между импульсивным и обдуманным насилием. Очевидно, что необходимо рассматривать и то и другое, хотя некоторые исследования не выявили между ними различий. Несмотря на важность выяснения типа насилия, самого этого знания будет недостаточно для ограничения анормального насилия.</p>
    <p>Необходимым признаком такого насилия является его анти–социальность, не одобряемая обществом, но она не всегда может подразумевать наличие психического расстройства. Кое–кто утверждает, что антисоциальное насилие, совершаемое в группах в подростковом возрасте, не должно рассматриваться как проявление психического расстройства, и имеющиеся данные действительно указывают на то, что многие подростки, демонстрирующие такое поведение, не проявляют склонности к насилию, став взрослыми.<a l:href="#n130" type="note">[130]</a> Само по себе антисоциальное поведение не всегда является признаком наличия какого–либо психического расстройства, даже когда оно возникает во взрослом возрасте. Насилие с применением технических средств, например с целью получения денег, хотя и нарушает закон, может не быть признаком того, что называется антисоциальным расстройством личности (<emphasis>APD</emphasis>), если человек принадлежит субкультуре, поддерживающей такое поведение. Я уверен, что антисоциальный характер насилия является необходимым, но не достаточным условием для идентификации насилия, осуществляемого под влиянием эмоционального расстройства. Я добавил бы сюда не всегда легко определяемое требование отсутствия у насилия социальной поддержки (чтобы таким образом исключить из рассмотрения насилие в бандах) и отсутствие непропорциональной жестокости в реакции на спровоцировавшее насилие действие (или полное отсутствие любого провоцирующего насилие фактора).</p>
    <p>Антисоциальное насилие, осуществляемое под влиянием эмоционального расстройства, может быть хроническим или проявиться всего один раз в жизни. Совершающий насилие человек может впоследствии испытывать или не испытывать угрызения совести. Совершающий насилие человек может действовать хладнокровно или в припадке гнева. Объект насилия может выбираться тщательным образом или просто наудачу. Насилие может сопровождаться, а может и не сопровождаться причинением жертве мучений. Я полагаю, что исследование должно рассмотреть все эти факторы, чтобы выяснить, есть ли другие факторы риска и другие причины для этих разнообразных форм антисоциального насилия. К сожалению, этого не было сделано, о чем можно узнать из четвертого тома Диагностического и статистического руководства психическим заболеваниям (<emphasis>DSM–IV</emphasis>), которое идентифицирует интермиттирующее эксплозивное расстройство (<emphasis>IED</emphasis>) как включающее «несколько дискретных эпизодов неудачных попыток сопротивления агрессивным импульсам, которые вызывают серьезные агрессивные действия или приводят к уничтожению имущества; степень проявления экспрессивности во время этих эпизодов непропорционально высока по сравнению с любыми быстро наступающими психосоциальными стрессами… Индивид может описывать эпизоды агрессии как «наваждения» или «атаки», в которых взрывному поведению предшествовало ощущение напряженности или активации, а после этого поведения наступало ощущение облегчения».<a l:href="#n131" type="note">[131]</a> Хотя я готов похвалить это определение конкретного типа насилия — хронического, серьезного и непропорционального спровоцировавшему его событию, будет ошибкой объединять насилие против людей с разрушением предметов без доказательств того, что оба таких типа поведения вызваны одинаковыми причинами. Нет способа обнаружить, действительно ли это так, когда оба типа поведения объединяются вместе.</p>
    <p>Хотя исследования насилия обычно не выявляют тех тонких различий, о которых говорил я, есть данные, позволяющие сделать предположение о наличии самых разных причин склонности к насилию. Экологические воздействия в первые годы жизни, недостаточное внимание родителей, травмы головы и плохая наследственность — все эти факторы, как оказалось, ассоциируются с разными типами насилия.<a l:href="#n132" type="note">[132]</a> Что является самым важным для каждого из типов насилия, пока что говорить слишком рано. Вероятно, что даже когда различия определены достаточно четко, может быть найдено более одной причины. Например, даже если бы мы должны были ограничить себя изучением только хронического, антиобщественного, не подразумевающего причинения мучений жертве и состоящего из однократного проявления жестокости физического насилия, которое импульсивно совершается одним разъяренным индивидом при слабом провоцирующем событии против специально отобранной жертвы и вызывает впоследствии угрызения совести, то, вероятно, мы все равно бы обнаружили для него несколько причин.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021346">
    <title>
     <p><strong>Распознавание гнева у самих себя</strong></p>
    </title>
    <p>Давайте теперь рассмотрим, как воспринимается гнев изнутри. Вам не нужно испытывать гнев прямо сейчас, чтобы вы могли сравнить ваши ощущения с типичными ощущениями гнева, выявленными учеными. Я не могу ожидать, что простой взгляд на фотографию дерущихся канадцев или на фотографию Максины Кении вызовет у вас чувство гнева. Это важное отличие гнева от печали и горя. Даже фотография совершенно незнакомого человека, испытывающего горе, вызывает у нас озабоченность, чего нельзя сказать о фотографии человека, испытывающего гнев. Если бы вы были там, если бы этот гнев был направлен на вас, то вы ощутили бы страх или гнев, но разглядывание фотографии не вызывает у вас таких чувств. Сходным образом мы чувствуем сострадание, когда видим страдающего человека, хотя даже не знаем причины его страданий; но когда мы видим гнев, нам нужно сначала узнать его источник, чтобы мы могли проявить сочувствие к разгневанному индивиду.<a l:href="#n133" type="note">[133]</a> Есть два способа, позволяющие вам испытать гнев: один предусматривает использование воспоминаний, а другой — придание лицу нужного выражения. Постарайтесь вспомнить период в своей жизни, когда вы были настолько разгневаны, что были готовы ударить (или даже ударили) какого–то человека. Если ничего подобного с вами не было, то постарайтесь вспомнить ситуацию, в которой ваш голос звучал слишком громко, а вы произносили слова, о которых позднее сожалели. Так как человек редко испытывает только один гнев, то не исключено, что вы почувствовали страх (перед другим человеком или перед возможностью потери самоконтроля) или отвращение (к другому человеку или к себе за потерю самоконтроля). Возможно, вы пережили позитивное чувство, например ощущение триумфа. Теперь постарайтесь сконцентрироваться на тех моментах, когда вы испытывали только гнев, и попытайтесь пережить это чувство снова. Вам может показаться полезным зрительно представить себе ту сцену, которую вы вспомнили. Когда вы начнете испытывать гнев, то позвольте ему стать максимально возможно сильным. Приблизительно через тридцать секунд расслабьтесь и проанализируйте то, что вы чувствовали.</p>
    <p>Стоит попытаться выполнить движения, описанные в следующем упражнении, чтобы сконцентрироваться на том, как проявляется гнев на вашем лице. Кроме того, если задание на припоминание не вызовет у вас ощущений гнева, вы можете попытаться их вызвать с помощью соответствующих движений мышц лица.</p>
    <p><emphasis>Имитируйте движения лица, возникающие при гневе. (Вы можете воспользоваться зеркалом для проверки того, выполняете ли вы все необходимые мышечные сокращения.)</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Опустите брови вниз и сведите их вместе, убедитесь, что внутренние уголки бровей сдвинуты в направлении носа.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Сохраняя брови в опущенном состоянии, попытайтесь широко открыть глаза, чтобы ваши верхние веки поднимались в направлении опущенных бровей, придавая пристальность вашему взгляду.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>После того как вы станете уверенно выполнять движения бровями и веками, расслабьте верхнюю часть лица и сконцентрируйте внимание на его нижней части.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Плотно сожмите напряженные губы, не допуская появления складок, просто сожмите губы вместе.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Убедившись, что вы можете правильно выполнять нужные движения нижней частью лица, опустите брови, сведите их вместе и поднимите верхние веки, чтобы у вас получился пристальный взгляд.</emphasis></p>
    <p>При гневе человек ощущает давление, напряжение и жар. Повышается частота сердцебиений, частота дыхания и кровяное давление, а лицо может покраснеть. Если вы ничего не говорите, то вы обычно плотно сжимаете зубы и выдвигаете вперед подбородок. Возникает также импульс, заставляющий вас сделать движение вперед в направлении объекта вашего гнева. Это наиболее типичные ощущения, испытываемые большинством людей. Какие–то из них вы можете испытывать сильнее, чем другие. А теперь вновь попытайтесь почувствовать гнев (используя либо воспоминание, либо движения мышц лица — в зависимости от того, что работает лучше), не забывая отмечать, ощущаете ли вы тепло, давление, напряжение и желание сжать зубы.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021347">
    <title>
     <p><strong>Распознавание гнева у других людей</strong></p>
    </title>
    <p>Вернитесь назад и еще раз взгляните на первую фотографию в этой главе. Оба разгневанных мужчины имеют опущенные и сведенные брови, которые являются частью выражения гнева на лице.</p>
    <p>У мужчины справа сверкают глаза, что также является признаком гнева. На обоих разгневанных лицах челюсти плотно сжаты, а зубы обнажены. В случае гнева губы могут находиться в двух разных положениях. Губы могут быть открыты, как на этом снимке, придавая рту прямоугольное очертание. Или же губы могут быть плотно сжаты.</p>
    <p>Когда я просил жителей Папуа—Новой Гвинеи показать мне, как выглядят их лица, когда они собираются кого–нибудь ударить, эти люди плотно сжимали губы, в то время как руками они делали движение, выполняемое при нанесении удара топором. Чарльз Дарвин боле ста лет тому назад отмечал, что мы плотно сжимаем губы всякий раз, когда испытываем сильное физическое напряжение. Когда я попросил гвинейцев показать мне, как бы выглядели их лица, если бы они контролировали свой гнев, то они размыкали губы, как если бы что–то говорили или собирались говорить. У американцев, принадлежащих к среднему классу, я обнаружил противоположную картину: они плотно сжимали губы в случае контролируемого гнева и раскрывали губы, когда их гнев ими не контролировался. Для этих американцев неконтролируемый гнев означал причинение вреда словами, а не кулаками, поэтому их губы были сжаты, чтобы не допустить произнесения слов в случае контролируемого гнева.</p>
    <p>Два канадца на фотографии демонстрируют гнев с открытыми ртами в момент после того, как один из них нанес удар полицейскому. Я подозреваю, что за мгновение до этого, когда он действительно наносил удар, его губы были плотно сжаты.</p>
    <p>Один из наиболее важных симптомов гнева трудно увидеть на фотографии, хотя он, вероятно, присутствует у обоих разгневанных мужчин. Красные края губ становятся при гневе уже, т. е. губы выглядят тоньше. Это очень явный признак, который трудно подавить, и он может выдать гнев, даже когда незаметны никакие другие признаки этой эмоции. Я обнаружил, что он является одним из самых ранних признаков гнева, который становится заметным еще до того, как человек осознает свое разгневанное состояние. Почти каждый из нас помнит ситуации, в которых другой человек замечал наш гнев до того, как мы осознавали его сами. Этот человек реагировал на едва уловимые признаки гнева на нашем лице, или на изменение высоты голоса, или на изменение его громкости. Поскольку при гневе губы становятся тоньше, то мы можем ошибочно реагировать на человека с тонкими губами, как если бы он был сердитым, высокомерным или враждебно настроенным.</p>
    <p>Давайте еще раз взглянем на фотографию Максины Кенни. Ее брови опущены и сведены, а ее глаза сверкают. Ее губы разжаты, а челюсть выдвинута вперед, что является типичным признаком гнева. Я не имею понятия, почему это движение часто оказывается составляющей выражения гнева, но я уверен, что так оно и есть.</p>
    <p>Я сфотографировал эту молодую женщину в деревне, которая была нашим базовым лагерем во время экспедиции в Новую Гвинею. Хотя эта женщина не знала, что такое фотоаппарат, она, безусловно, понимала, что я уделяю ей внимание, и, по–видимому, это ей не нравилось. Обычной реакцией на такое внимание было недоумение, но в этом случае реакция была другой. Я подозреваю, что, уделяя внимание какой–то одной женщине на людях, я нарушал правила поведения в этом обществе и создавал угрозу нам обоим, хотя я не могу быть уверенным в этом до конца.</p>
    <p>Я намеренно пытался вызывать различные эмоции у этих людей и снимал на кинокамеру происходящее, для того чтобы позднее анализировать отснятый материал. Однажды я в шутку напал на местного подростка с резиновым ножом, привезенным мной с собой, именно с этой целью, но он немедленно разгадал мои намерения, и кинокамера запечатлела сначала его удивление, а затем веселье.</p>
    <p><image l:href="#i_034.jpg"/></p>
    <p>В целях собственной безопасности я решил не провоцировать гнев еще раз и поэтому больше никогда не видел выражений гнева на лицах этих людей. Хотя они принадлежали к миролюбивому племени, они все же испытывали гнев, но не в открытую, по крайней мере в моем присутствии. Это единственная фотография представителя данной культуры, испытывающего гнев.</p>
    <p>На снимке хорошо видны сверкающие гневом глаза, опущенные и сведенные брови и сжатые губы. У женщины слева можно заметить только опущенные и сведенные вместе брови. Само по себе без сверкающих глаз это выражение может иметь разный смысл. Оно получено на лице женщины с помощью сокращения мышцы, которую Дарвин называл мышцей затруднения. Он заметил, так же как и я, что любой тип затруднений, умственных или физических, заставляет эту мышцу сокращаться, в результате чего брови опускаются и сводятся вместе. Растерянность, смущение, концентрация, решимость — все это может быть показано этим движением. Оно возникает также, когда человек попадает в полосу яркого света, так как его брови опускаются для затенения глаз.</p>
    <p>Я не смог найти новых фотографий, показывающих более сильный сдерживаемый гнев — состояние, которое мы часто испытываем в повседневной жизни, перед тем как гнев выходит из–под нашего контроля. Однако имеются убедительные свидетельства существования гнева при очень слабых изменениях на лице, как,</p>
    <p><image l:href="#i_035.jpg"/></p>
    <p>Сдерживаемый гнев</p>
    <p>например, на моей собственной фотографии. Я сделал ее двадцать лет тому назад, когда пытался создать выражение гнева, не изменяя положения основных элементов лица. Я сосредоточился на фиксации мышц, не позволяя им сокращаться таким образом, чтобы этого было достаточно для подтягивания кожи. Сначала я зафиксировал мышцы бровей, которые в случае их сокращения вызвали бы опускание и сведение бровей. Затем я зафиксировал мышцы, поднимающие верхние веки. Наконец, я зафиксировал мышцы губ, которые делают губы уже. Это не слишком дружелюбное лицо; возможно, оно показывает контролируемый гнев или просто раздражение. Теперь мы обратимся к снимкам, на которых показаны слабые признаки гнева.</p>
    <p>Давайте начнем с век и бровей. На снимке А нижние и верхние веки напряжены. Это может быть признаком контролируемого гнева или же просто легкого раздражения. Такое выражение может возникнуть, когда гнева нет вовсе, но человек буквально или фигурально пытается сконцентрироваться на чем–то или уже прочно сконцентрировался. Снимок В — это составная фотография, полученная путем наложения опущенных и слегка сведенных бровей с другого снимка (не приведенного здесь) на нейтральный снимок Б, который приводится для сравнения. Снимок В может также сигнализировать о контролируемом гневе или легком раздражении. Такое выражение может возникнуть, когда человек слегка смущен, сконцентрирован на чем–то или сталкивается с затруднением. Что в действительности выражает это лицо, зависит от конкретного контекста.</p>
    <p>На снимке Г показана комбинация двух движений, которые вы видели выше. Брови слегка опущены и сведены, а нижние веки</p>
    <p><image l:href="#i_036.jpg"/></p>
    <p>А</p>
    <empty-line/>
    <p>Б</p>
    <p><image l:href="#i_037.jpg"/></p>
    <p>В</p>
    <p>незначительно напряжены. Напряжение нижних век не такое сильное, как на снимке А. Вы можете заметить, что они напряжены, сравнив снимок Г с нейтральным снимком Б. При сравнении обратите внимание на то, что нижние веки начинают закрывать нижние края радужной оболочки глаз. Это лицо может выражать недоумение или концентрацию, но, вероятнее, оно выражает контролируемый гнев или очень слабый гнев.</p>
    <p>На снимке Д показано очень важное дополнительное движение — поднятие верхних век. Это свирепый взгляд, и теперь остается мало сомнений в том, что это признак гнева, возможно, контролируемого. Вы видели такой взгляд в предыдущей главе, когда я рассказывал об изучении людей с типом личности А. Снимок Е показывает результат комбинации трех действий — опускания бровей, напряжения нижних век и поднятия верхних век — еще более отчетливо. Это ясный признак гнева.</p>
    <p>Теперь давайте обратимся к сигналам, подаваемым челюстями и губами. В гневе челюсть часто выдвигается вперед, как на снимке Ж. Этот снимок был получен путем наложения результата этого движения челюстью (с другого снимка, не приведенного здесь) на нейтральный снимок Б. Вы можете видеть выдвинутую челюсть на фотографии Максины Кенни, где она также подняла верхнюю губу и опустила нижнюю.</p>
    <p>На снимке З губы плотно сжаты, а нижние веки слегка напряжены. Эти движения могут наблюдаться при очень слабом гневе или только начинающемся гневе. Такое выражение может также появляться на лице человека, который о чем–то задумался. А у кого–то это выражение служит проявлением его манерности и имеет мало смысла. Если бы здесь не было напряжения нижних</p>
    <p><image l:href="#i_038.jpg"/></p>
    <p>Г</p>
    <p><image l:href="#i_039.jpg"/></p>
    <p>Д</p>
    <p><image l:href="#i_040.jpg"/></p>
    <p>Е</p>
    <p><image l:href="#i_041.jpg"/></p>
    <p>Ж</p>
    <p><image l:href="#i_042.jpg"/></p>
    <p>З</p>
    <p>век, а наблюдалось бы только сжатие губ, то смысл такого выражения был бы очень неоднозначным.</p>
    <p>На снимке И губы сжаты вместе, как на снимке 3, а нижняя губа выдвинута вперед. Это может быть контролируемый гнев или покорность. У кого–то эти движения являются признаком задумчивости, а у кого–то — просто проявлением манерности (в частности, у президента Клинтона). На снимке К уголки губ напряжены, а нижняя губа выдвинута вперед. Когда эти движения делаются сами по себе, как на этом снимке, то выражение лица оказывается неоднозначным: оно может иметь любой из смыслов, перечисленных для снимка И. Так как лицо становится слегка асимметричным, то оно может приобретать слегка презрительное выражение. Подробнее о проявлениях презрения рассказывается в главе 8.</p>
    <p>Я использовал некоторые снимки своего лица, сделанные около тридцати лет тому назад, чтобы показать очень важное движение, вызывающие сужение красных краев губ. Это движение показано на снимках М и Н, а на снимке Л для сравнения показано, как выглядят</p>
    <p><image l:href="#i_043.jpg"/></p>
    <p>И</p>
    <p><image l:href="#i_044.jpg"/></p>
    <p>К</p>
    <p><image l:href="#i_045.jpg"/></p>
    <p>Л</p>
    <p><image l:href="#i_046.jpg"/></p>
    <p>М</p>
    <p><image l:href="#i_047.jpg"/></p>
    <p>Н</p>
    <p>глядят мои губы, когда я расслаблен. На снимке Н губы раскрыты, как если бы я что–то говорил. Это действие по сужению красных краев губ является очень надежным признаком гнева; часто оно оказывается очень ранним признаком проявления гнева или указывает на наличие прочно контролируемого гнева. По–видимому, его бывает очень трудно сдержать.</p>
    <p>Последний способ выражения гнева с помощью рта вы видели на фотографиях канадских демонстрантов и Максины Кенни: верхняя губа приподнята, нижняя опущена, края губ сужены. Приоткрытый рот имеет прямоугольную форму.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021348">
    <title>
     <p><strong>Использование полученной информации</strong></p>
    </title>
    <p>Давайте теперь выясним, как следует использовать информацию, которую можно извлекать из признаков гнева, описанных в этой главе. Сначала позвольте мне снова повторить то, о чем я говорил в предыдущей главе, потому что это имеет даже наибольшее значение для рассмотрения признаков гнева, чем признаков печали или горя. Выражения лица не говорят вам, что вызвало эмоцию, они говорят лишь о том, что эмоция появилась. Когда вы видите, что кто–то разгневан, вы не знаете, что вызвало гнев этого человека. Причины гнева очевидны на фотографиях канадских демонстрантов и Максины Кенни. Но давайте представим, что у человека, с которым вы разговариваете, появляется выражение гнева. Направлен ли этот гнев на вас? Вызвало ли гнев то, что вы сделали сейчас или в прошлом, или же то, что, по мнению разгневанного человека, вы намереваетесь сделать? А может быть, гнев направлен вовнутрь, я этот человек гневается на себя? Еще одна возможность заключается в том, что гнев вызвало какое–то третье лицо, о котором упоминалось в беседе или воспоминание о котором внезапно пришло на ум.</p>
    <p>Узнать это по одним лишь выражениям эмоции невозможно. Иногда причина гнева становится понятной из текущих обстоятельств, из того, что было сказано или не сказано, что уже произошло или, вероятно, произойдет. Иногда вы можете ее никогда не узнать. Само по себе знание того, что человек разгневан, очень важно, так как гнев — это самая опасная эмоция для других людей. но вы не всегда можете знать наверняка, что объектом гнева являетесь именно вы.</p>
    <p>Некоторые слабые признаки гнева (снимки А, В и Г) могут быть также признаками недоумения или концентрации. Есть также выражения гнева, по которым нельзя сказать наверняка, является ли гнев слабым, только начинающимся или контролируемым (снимки Ж, З, И, Л и М, а также фотография на с. 175). Я вернусь к ним позднее. Прежде всего давайте сосредоточимся на том, что вы можете сделать, когда обнаруживаете выражение, глядя на которое вы с уверенностью можете сказать, что человек испытывает именно гнев (как на снимках Д и Е). Я использовал те же примеры, которые приведены в конце предыдущей главы, чтобы читатель мог увидеть, какими разными оказываются варианты выбора, когда вы рассматриваете гнев в сравнении с печалью или горем. Вы также увидите, что многое будет зависеть от ваших отношений с человеком, проявляющим гнев, т. е. от того, являетесь ли вы его начальником, подчиненным, другом, возлюбленным, родителем или ребенком.</p>
    <p>Большинство выражений эмоций длятся около двух секунд; какие–то из них длятся полсекунды, какие–то — до четырех секунд, но их продолжительность редко выходит за эти пределы. Длительность выражения обычно зависит от его силы. Поэтому длительные выражения эмоций обычно сигнализируют о более сильных чувствах, чем кратковременные выражения. Однако встречаются и исключения. Очень короткие интенсивные выражения (снимки Д и Е) наводят на мысль о том, что человек скрывает эмоции, что такое сокрытие может быть результатом сознательного усилия или бессознательного подавления чувства. Очень краткое выражение может сказать лишь о том, что эмоция скрывается, а не о том, изменяет ли человек лицо намеренно или бессознательно. Долговременное слабое выражение (снимки Ж, З, И, М, Н и моя фотография на с. 175) является признаком намеренно контролируемой эмоции. Если бы одно из этих выражений было бы показано в течение полсекунды или секунды, то оно с большей вероятностью говорило бы о легком чувстве гнева или о только начинающемся гневе, чем о более сильно контролируемом гневе. То. что я говорю о длительности выражения и о его связи с силой эмоции вне зависимости от того, является ли эмоция слабой или контролируемой, применимо не только к гневу, но и ко всем эмоциям.</p>
    <p>Предположим теперь, что вы сообщаете своему подчиненному о том, что он не получит повышения, и на лице у этого человека появляется кратковременное выражение гнева. Если его выражение является таким же. как на снимках Д или К, или даже еще более сильным, то, вероятно, он знает о своем гневе, особенно если это выражение сохраняется на лице дольше чем долю секунды. Так как плохую новость сообщили вы, то вы, вероятно, и являетесь объектом его гнева, но необязательно. Возможно, он сердится на самого себя за то, что не сделал всего необходимого для получения повышения. До того как он заговорит, вы не будете знать, считает ли он такое решение несправедливым; даже когда он вам ответит, вы все равно можете этого не узнать, если он решит, что не в его интересах сообщать вам о своих чувствах, по крайней мере в данный момент. Если вы не знаете этого человека достаточно хорошо, то не предполагайте, что он сделал такой шаг назад, чтобы обдумать, стоит ли ему сохранять во время разговора свой гнев, что я называл эмоциональной внимательностью, — так как у большинства людей эта способность не является врожденной. Итак, что же вы будете делать?</p>
    <p>Вы можете проигнорировать проявление его гнева и действовать так, как будто его не было вовсе, но при этом внимательно наблюдать за ним и следить за тем, что еще вы собираетесь сказать и как вы будете это делать. Скорее всего, вы не станете провоцировать этого разгневанного человека вопросами наподобие: «Почему вы сердитесь на меня?» или «Вы недовольны?» Такие вопросы способны вызвать у него гневную реакцию, а это не всегда соответствует вашим интересам или интересам этого человека. Нельзя сказать, что такие обиды или проявления недовольства следует игнорировать, но с ними легче будет иметь дело, когда гнев пройдет. Вместо того чтобы спрашивать: «Почему вы сердитесь на меня?» — лучше будет сказать: «Мое решение вполне могло вызвать у вас недовольство, и я сожалею об этом. Скажите мне, могу ли я сделать что–то еще, чтобы помочь вам?» В этом ответе вы признаете его право на гнев, а не рассматриваете гнев подчиненного как вызов и показываете свою заинтересованность в оказании помощи, несмотря на принятое вами решение.</p>
    <p>Возвращаясь к предыдущему примеру, представьте, что ваша дочь–подросток продемонстрировала то же самое выражение, когда вы сказали ей, что она не сможет пойти сегодня на вечеринку к друзьям, потому что ей придется сидеть дома с маленьким братом, так как вас с женой неожиданно пригласили на важное официальное мероприятие. Разгневается ли она на вас за то, что вы разрушили ее планы? Вероятнее всего, да, но она может разгневаться и на себя за то, что придает этому такое значение. То, как вы будете реагировать на появление гнева вашей дочерью, зависит от ваших отношений с нею, от индивидуальных особенностей вашего и ее характеров, от предыстории ваших отношений. Однако я уверен, что здесь имеется более веская причина для того, чтобы разобраться с ее гневом, чем это бывает в обычных рабочих ситуациях. Это не значит, что вы должны комментировать ее гнев или ставить под сомнение ее право проявлять свое недовольство. Напротив, вы можете выразить сочувствие по поводу крушения ее планов и объяснить, почему это мероприятие так важно для вас и как, поскольку вы не были предупреждены заранее, вам придется готовиться к участию в нем. Если дела пойдут именно таким образом, то, значит, ее гнев сделал свое дело. Он вызвал обиду на проявленное вами внимание, позволил вам узнать, что оно имеет для нее большое значение, и заставил вас ответить ей и объяснить все обстоятельства. Вы могли бы пойти дальше и сказать, как вы компенсируете ей испытанные неудобства.</p>
    <p>Всякий раз, когда вы видите выражение эмоции, которую человек не подкрепляет словами, вы получаете ту информацию, которую человек в определенном смысле не сознает, за которую он не несет ответственности. Подчиненный в первом примере мог бы делать все возможное для контроля своего гнева. Вы не облегчили бы ему эту задачу, если бы стали открыто обращать внимание на его гнев. В рабочих условиях вы бы не захотели напрямую иметь дело с гневом вашего подчиненного, особенно подчиненного, который не получил повышения. Разумеется, это мог быть человек, на продвижение которого вы по–прежнему рассчитывали, и вам удалось бы извлечь для себя выгоду, обратившись к его чувствам, но, возможно, вы предпочли бы заняться этим позднее. На следующий день вы могли бы сказать: «Я знаю, что сообщил вам плохую новость, и я ожидал вашего разочарования. Мне показалось, что вы были расстроены, и я хотел бы знать, не будет ли вам полезно поговорить о случившемся со мной».</p>
    <p>Другой вариант ваших действия заключается в том, чтобы сказать подчиненному: «Я был бы рад поговорить с вами сейчас или позднее о том, как вы восприняли эту новость». И вновь, не используя слово «гнев», вы снижаете вероятность проявления вашим подчиненным гнева в недопустимой форме, о котором он сам впоследствии будет сожалеть, и одновременно даете ему шанс рассказать о своих заботах позднее, когда он сам почувствует себя готовым к такому разговору. Если вы знаете, что ваша дочь относится к породе людей, которым трудно справляться со своим гневом, то вы можете выбрать именно этот вариант ответа, давая ей возможность поговорить с вами о своих проблемах тогда, когда она этого захочет. Супружеские пары также могут обнаруживать, что они не хотят замечать гнев, и предпочитают откладывать разговор о нем на более поздний срок, когда снизится вероятность того, что гнев вызовет резкие слова, сердитые ответы или оборонительное поведение.</p>
    <p>Мы часто думаем, что мы знаем, почему кто–то начинает сердиться на нас, но наша версия повода для недовольства может не совпадать с версией другого человека. Хотя стремление избегать обсуждения того, что заставляет другого человека испытывать гнев, приводит к возникновению обид, накоплению отложенных проблем, все же к рассмотрению острого вопроса вряд ли следует обращаться тогда, когда один человек или даже оба находятся в разгневанном состоянии. Если вопрос настолько острый, что требует немедленного разрешения и не может откладываться до более спокойных времен, то нужно постараться, чтобы оба человека были уверены в том, что их период невосприимчивости закончился. В противном случае дискуссия приведет только к усилению гнева и не позволит разобраться, в чем состоит проблема и как ее можно решить.</p>
    <p>Иногда бывает полезно понять и проанализировать, как может измениться ситуация, если власть в рассмотренных нами примерах перейдет к другому человеку. Предположим, что теперь именно вы являетесь тем подчиненным, который только что узнал о том, что он не получит повышения, а когда ваш начальник сообщал вам об этом, на его лице появилось выражение гнева. Скорее всего, он разгневан на вас, но он мог бы рассердиться и на себя за то, что взялся сообщать вам плохую новость, и на кого–то другого в вашей организации. Но в любом случае подчиненные в большинстве организаций не пользуются правом комментировать гнев своих начальников. Максимум, что вам разрешается сделать после выражения разочарования, это произнести фразу наподобие следующей: «Я был бы рад возможности узнать от вас, когда вы сочтете это удобным, о том, какие мои действия вызвали ваше неудовольствие или недовольство нашей организации». Идея здесь заключается не в том, чтобы обратить внимание на гнев, а в том, чтобы признать его и проявить озабоченность получением обратной связи, одновременно помогая вашему начальнику отложить сообщение этой дополнительной информации до того момента, когда он перестанет испытывать гнев.</p>
    <p>Все, что я предлагаю делать, когда вы обнаруживаете выражение гнева, применимо также к выражениям, по которым нельзя сказать наверняка, испытывает ли человек слабый, только начинающийся или же контролируемый гнев (снимки Ж, З, И). Единственное различие состоит в том, что если вы имеете причину считать этот гнев начинающимся, допустим, видя сужающиеся губы, показанные на снимках М и Н, то вы имеете больше оснований рассматривать возможности произнесения каких–то слов или осуществления каких–то действий, способных остановить гнев, прежде чем он станет сильнее.</p>
    <p>Выражение, показанное на снимке В (опущенные и сведенные брови), заслуживает специального обсуждения. Вы видели другую версию выполнения этого движения бровями у женщины, сидящей слева от другой жительницы Новой Гвинеи, смотревшей на меня свирепым взглядом. Хотя оно может быть признаком очень легкого гнева, оно также может возникнуть и во многих трудных ситуациях. Если кто–то поднимает тяжелый предмет или решает трудную математическую задачу, то на его на лице часто можно увидеть сомкнутые и опущенные брови. Это движение может наблюдаться при возникновении трудностей практически любого типа. Если вы разговариваете с человеком, который быстро делает такое движение бровями, то это может означать, что он не вполне понимает, куда вы клоните, или ему приходится прикладывать большие усилия, чтобы следить за вашими рассуждениями. Это может быть полезным сигналом о том, что вам следует объяснить суть сказанного вами по–другому.</p>
    <p>Я не могу объяснить все, что нужно принимать во внимание, когда вы обнаруживаете выражение гнева. Мои примеры говорят лишь о том, что здесь имеется много возможностей, и показывают некоторые реакции, которые вы можете рассмотреть. Какие реакции вам подойдут, будет зависеть от того, кем являетесь вы и другой человек, и от особенностей ситуации. Большая часть моих предположений о том, как следует реагировать, когда мы замечаем гнев другого человека, не основывается на неопровержимых результатах исследований. Я оспорил идеи, господствовавшие несколько лет тому назад, в соответствии с которыми мы должны учиться, как следует бороться справедливо, но не уклоняться от борьбы. Мой собственный опыт говорит о том, что этого нельзя ожидать от большинства людей и что это не обязательно оказывается самым лучшим или самым надежным способом иметь дело с любыми причинами, вызывающими гнев. Поводы для недовольства обязательно должны рассматриваться, но, как предлагаю я, не в пылу гнева.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 7. Удивление и страх</strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Удивление — это самая краткая из всех эмоций, длящаяся не более нескольких секунд. Удивление мгновенно проходит, как только мы осознаем происходящее, и затем превращается в страх, радость, облегчение, гнев, отвращение и т. д. в зависимости от того, что нас удивило, или же после удивления может не наблюдаться никаких эмоций, если мы определим, что удивившее нас событие не имело для нас последствий. Фотографии лиц, выражающих удивление, встречаются довольно редко. Поскольку удивление бывает неожиданным и переживается очень быстро, то фотограф редко оказывается готовым к съемке, а если и оказывается, то не всегда действует достаточно быстро, чтобы запечатлеть нужное выражение лица, когда происходит что–то удивительное. На фотографиях в прессе обычно показывается специально изображаемое удивление.</p>
    <p>Фотокорреспондент газеты «New York Post» Лу Лиотта так рассказывал о том, что позволило ему сделать эту завоевавшую множество призов фотографию двух удивленных мужчин: «Мне позвонили и пригласили подъехать к этому дому, рядом с которым женщина демонстрировала свой эффектный рекламный трюк. Я приехал с опозданием, когда ее, державшуюся за конец каната зубами, уже подняли до уровня крыши здания. Я поставил на фотоаппарат длиннофокусный объектив и смог увидеть напряженный взгляд ее глаз. Ее тело вращалось вокруг вертикальной оси. Затем ее зубы разжались. Я проследил за ее падением и сделал один снимок».</p>
    <p>К счастью, женщина, показанная на этом снимке, не погибла, хотя при падении на деревянный настил с высоты тридцати пяти футов она сломала запястья и лодыжки и повредила позвоночник. Однако для нас главный интерес представляют эмоции двух мужчин, попавших в объектив фотоаппарата. Удивление может быть вызвано только внезапным, неожиданным событием, как это было в данном случае. Когда неожиданное событие разворачивается медленно, мы не испытываем удивления. Событие должно происходить внезапно, а мы должны быть не готовы к нему. Мужчины, увидевшие падение женщины, выполнявшей рекламный трюк, не получили никакого предупредительного сигнала и не имели ни малейшего представления о том, что должно произойти в следующий момент.</p>
    <p>Несколько лет тому назад, когда я впервые учил студентов–медиков тому, как понимать и распознавать эмоции, я пытался вызывать у них разные эмоции на каждом практическом занятии. Чтобы удивить их, я пригласил исполнительницу танца живота и попросил ее неожиданно выйти из–за ширмы в своем экзотическом наряде. Ее появление было бы естественным в каком–нибудь ночном клубе, но в аудитории медицинского факультета университета она выглядела необычно, и ее неожиданный и шумный выход вызвал всеобщее удивление.</p>
    <p>Мы имеем мало времени на сознательную мобилизацию усилий по управлению нашим поведением, когда мы испытываем удивление.</p>
    <p><image l:href="#i_048.jpg"/></p>
    <p>Это редко создает нам проблемы, если только мы не находимся в ситуации, в которой нам не следует выглядеть удивленными. Например, если мы заявляем, что в совершенстве разбираемся в каком–то вопросе, и проявляем удивление, когда неожиданно выясняется подробность, о которой мы обязаны были знать, то окружающим станет очевидно, что мы владеем этим вопросом не так уж и хорошо. В аудитории студентка может заявить, что она прочитала рекомендованную книгу, хотя в действительности не успела это сделать. Ее удивление, появляющееся в тот момент, когда преподаватель говорит о каких–то неизвестных ей местах в этой книге, может выдать ее с головой.</p>
    <p>Некоторые ученые, изучающие эмоции, не считают эмоцией удивление, потому что оно не является ни приятным, ни неприятным, а, по их мнению, любая эмоция должна обладать одним из этих двух качеств. Я с ними не согласен. Я считаю, что удивление <emphasis>ощущается</emphasis> как эмоция большинством людей. За несколько мгновений до того, как мы понимаем, что происходит, прежде чем мы переключаемся на другую эмоцию или перестаем испытывать любые эмоции, удивление само по себе может восприниматься как приятное или неприятное. Некоторые люди никогда не хотят испытывать удивления, даже по поводу приятного события. Они просят окружающих никогда их не удивлять. Другие же люди, напротив, любят испытывать удивление; они намеренно не планируют в своей жизни многие вещи, чтобы воспринимать их как неожиданные. Они стремятся к получению опыта, который с высокой вероятностью позволит им испытать удивление.</p>
    <p>Мои собственные сомнения по поводу того, является ли удивление эмоцией, возникают из того факта, что его распределение во времени является фиксированным.<a l:href="#n134" type="note">[134]</a> Удивление не может длиться более нескольких секунд, что отличает его от других эмоций. Они могут быть очень краткими, но могут также продолжаться намного дольше. Страх, который часто приходит на смену удивлению, может быть очень кратковременным, но он может также сохраняться в течение длительного времени. Когда мне пришлось несколько дней ждать результатов биопсии, чтобы узнать о том, болен ли я раком, и если да, то на какой стадии находится болезнь, я переживал долгие периоды страха. Я не испытывал страх непрерывно в течение всех четырех дней ожидания, но в эти дни периодически возникали ситуации, когда я испытывал страх в течение многих секунд или даже минут. К счастью, результат биопсии оказался отрицательным. После этого я почувствовал облегчение и испытал радостные эмоции (о которых я расскажу в главе 9).</p>
    <p>Я думаю, что имеет смысл включить удивление в перечень рассматриваемых нами эмоций, отметив при этом, что оно имеет свою особую характеристику — ограниченную продолжительность. Каждая из рассмотренных нами ранее эмоций также имеет собственные уникальные характеристики. Эмоция печали/горя уникальна как минимум в двух отношениях. Во–первых, она может проявляться то в виде покорной печали, то в виде активного горя, а во–вторых, она может сохраняться дольше, чем другие эмоции. Гнев отличается от других эмоций тем, что он наиболее опасен для окружающих из–за угрозы проявления насилия. А как мы увидим позднее, презрение, отвращение и многие типы удовольствия также имеют свои особые характеристики, не присущие другим эмоциям. В этом смысле каждая эмоция имеет свою собственную повесть.</p>
    <p>Удивление все же является эмоцией, но эмоцией нельзя считать испуг. Удивление и испуг выглядят по–разному: выражение испуга совершенно противоположно выражению удивления. Чтобы вызвать испуг у ничего не подозревавших объектов моего исследования,<a l:href="#n135" type="note">[135]</a> я неожиданно стрелял холостыми патронами из пистолета. Практически немедленно их глаза закрывались (при удивлении они раскрываются), брови опускались (при удивлении они поднимаются), а их губы становились напряженно растянутыми (при удивлении нижняя челюсть опускается).</p>
    <p>Во всех других выражениях эмоций предельные по силе выражения напоминают умеренные выражения. Ярость — это крайняя форма проявления гнева, ужас — крайняя форма проявления страха и т. д. Различие между испуганным и удивленным выражениями подразумевает, что испуг — это не просто более сильная форма удивления.</p>
    <p>Испуг отличается от удивления в трех аспектах. Во–первых, время проявления испуга оказывается еще более ограниченным, чем время проявления удивления, — выражение испуга появляется через четверть секунды и исчезает через полсекунды. Оно настолько мимолетно, что если вы моргнете глазами, то не заметите выражения испуга на лице вашего визави. У любой эмоции время ее проявления не является настолько ограниченным. Во–вторых, предупреждение человека о том, что он будет испуган очень громким шумом, уменьшает силу реакции, но не устраняет реакцию вовсе. Но вы не можете испытать удивления, если вы знаете, что должно произойти. В–третьих, никто не может подавить реакцию страха, даже если он будет точно знать, когда возникнет громкий шум. Большинство людей могут подавить в себе все, кроме самых слабых признаков эмоции, особенно если они подготавливаются к этому заранее. Испуг — это скорее физический рефлекс, а не эмоция.</p>
    <p>Подпись под удивительной фотографией на с. 191 гласит: «На Сурабайе, Восточная Ява, неожиданно опрокинулся военный грузовик, перевозивший более ста молодых людей. Пассажирами грузовика были болельщики местной футбольной команды, которые радовались возможности бесплатно добраться до дома и размахивали флагами в честь победы своей любимой команды. Грузовик — один из двадцати четырех, предоставленных местным военным командованием, — перевернулся, проехав всего один километр. Большинство пассажиров не пострадали, но двоих пришлось госпитализировать с легкими ушибами». Страх читается на лицах этих молодых людей, но наиболее отчетливо он виден на лице водителя. Если бы снимок был сделан на мгновение раньше, то мы могли бы видеть на лицах удивление — до тех пор, пока грузовик не начал бы медленно переворачиваться.</p>
    <p>Изучению страха было посвящено больше исследований, чем изучению любой другой эмоции, возможно, потому, что страх легко вызвать практически у любых животных, включая крыс (ставших любимыми объектами исследований по причине их плодовитости</p>
    <p><image l:href="#i_049.jpg"/></p>
    <p>и низких затрат на их содержание). Угроза причинения вреда, физического или морального, характерна для всех триггеров страха, а также тем страха и их вариаций. Темой является опасность причинения физического вреда, а вариацией может быть все, что, как нам известно, способно причинить нам вред любым образом, т. е. либо физическая, либо моральная угроза. Подобно тому как физическое ограничение является врожденным триггером для гнева, существуют также подобные триггеры и для страха: например, Нечто, быстро движущееся в пространстве и способное нанести нам удар, если мы не отскочим в сторону, или внезапная потеря поддержки, вызывающая наше падение. Угроза физической боли является врожденным триггером для страха, хотя непосредственно в момент боли страх может не ощущаться.</p>
    <p>Вид змеи может быть еще одним врожденным, универсальным триггером. Вспомните исследования Охмана, описанные в главе 1; эти исследования показали, что мы биологически подготовлены к тому, чтобы больше бояться внешнего вида рептилий, чем внешнего вида ружей или ножей. Однако значительное число людей не проявляют страха при виде змей; напротив, они получают удовольствие от физических контактов с ними, даже с очень ядовитыми. Я испытываю соблазн предположить, что нахождение на возвышенном месте, где любой неверный шаг может вызвать падение, является еще одним врожденным триггером. Меня всегда ужасали такие ситуации, но это не является триггером страха для значительного числа людей.</p>
    <p>Возможно, у каждого из нас существуют неврожденные стимулы страха. Нет сомнений в том, что некоторые люди боятся вещей, не представляющих фактически никакой опасности, и ведут себя подобно детям, боящимся темноты. Взрослые, как и дети, могут иметь беспочвенные страхи. Например, прикрепление электродов к груди с целью снятия ЭКГ может встревожить людей, которые не знают, что электрокардиограф только регистрирует активность сердца и не вырабатывает никаких электрических сигналов. Люди, думающие, что они получат удар, испытывают реальный, хотя и беспочвенный страх. Необходимо иметь хорошо развитую способность к сочувствию, чтобы проявлять уважение, сострадание и терпение к тому, кто боится чего–то такого, чего не боимся мы. Вместо этого большинство из нас отмахиваются от таких страхов. Нам не нужно чувствовать страх другого человека, чтобы признать его и чтобы помочь другому человеку справиться с этим страхом. Хорошие сиделки понимают своих больных; они способны встать на их точку зрения, чтобы их успокоить и утешить.</p>
    <p>Когда мы испытываем страх, мы можем сделать практически все или не сделать ничего в зависимости от накопленных нами знаний о том, что может защитить нас в той ситуации, в которой мы находимся. Исследования животных и результаты, полученные нами при изучении того, как люди физиологически готовятся к совершению действий, наводят на мысль о том, что в процессе эволюции отдавалось предпочтение двум очень разным действиям: попытке спрятаться от опасности и попытке бегства. При возникновении страха кровь приливает к большим мышцам наших ног, подготавливая нас к бегству.<a l:href="#n136" type="note">[136]</a> Это означает не то, что мы обязательно побежим, а лишь то, что эволюция подготовила нас к совершению действия, которое оказывалось наиболее адаптивным на протяжении прошлой истории человеческого рода.</p>
    <p>Многие животные, столкнувшись с опасностью, например в образе хищника, сначала замирают, чтобы снизить вероятность своего обнаружения. Я наблюдал эту реакцию, когда приближался к группе обезьян, находившихся в большой клетке. Большинство обезьян замирали, когда я подходил ближе, чтобы не оказаться замеченными. Когда я приближался еще ближе, так, что направление моего взгляда ясно указывало, на какую обезьяну я смотрю, это животное обращалось в бегство.</p>
    <p>Если мы не замираем и не бежим, то следующей вероятной реакцией будет гнев на то, что угрожает нам.<a l:href="#n137" type="note">[137]</a> Довольно часто именно гнев быстро приходит на смену страху. Нет подтвержденных научных данных о том, что мы можем испытывать две эмоции одновременно, но с практической точки зрения это не так уж важно. Мы можем попеременно испытывать страх и гнев (или любую другую эмоцию) настолько быстро, что эти чувства будут сливаться. Если угрожающий нам человек выглядит более сильным, то, вероятно, мы почувствуем страх, а не гнев, но мы можем также временами или после устранения опасности испытывать гнев на человека, угрожавшего нам причинением вреда. Мы можем также рассердиться на себя за то, что мы испугались, если считаем, что не должны были испытывать страха в этой ситуации. По той же причине мы можем испытывать к себе отвращение.</p>
    <p>Иногда мы оказываемся бессильными что–либо предпринять, когда сталкиваемся с неизбежностью причинения серьезного ущерба — подобно водителю опрокинувшегося грузовика. В отличие от людей в кузове грузовика, которые могли сосредоточить свое внимание на том, как спрыгнуть на землю, он не мог сделать ничего, хотя опасность для его жизни была высока. Однако происходит что–то очень интересное, когда мы бываем в состоянии справиться с непосредственной серьезной угрозой, подобной той, которая возникла для людей, находящихся в кузове грузовика. Неприятные размышления и ощущения, характерные для страха, могут нами не испытываться, но вместо этого наше сознание может концентрироваться на решении текущей задачи, т. е. на том, как справиться с возникшей угрозой.</p>
    <p>Например, когда я впервые прибыл в Новую Гвинею в 1967 г., мне пришлось нанять одномоторный самолет, чтобы долететь до поселка, от которого я мог добраться пешком до нужной мне деревни. Хотя к тому времени мне уже пришлось немало полетать в разных странах мира, я побаивался предстоящего полета и даже стал плохо спать по ночам. Меня беспокоила необходимость лететь на одномоторном самолете, но у меня не было другого выбора, так как в той части острова, куда я направлялся, не было дорог. Когда мы поднялись в воздух, восемнадцатилетний курчавый пилот, рядом с которым я сидел в нашем двухместном самолете, поделился со мной новостью о том, что, как сообщили ему по радио работники наземной службы аэродрома, при взлете у нашего самолета сломалось шасси. Он объявил, что мы должны вернуться назад и попытаться сесть на распаханное поле рядом со взлетной полосой. Так как при приземлении самолет мог загореться, то пилот приказал мне подготовиться к экстренной высадке. Он посоветовал мне слегка приоткрыть дверь, чтобы в случае ее серьезной деформации при ударе я все равно мог бы выбраться наружу. Он также предупредил, чтобы я не открывал дверь слишком широко, чтобы не выпасть из самолета, когда мы будем находиться в воздухе. Нет нужды говорить о том, что наши кресла не были снабжены ремнями безопасности.</p>
    <p>Пока мы кружили над аэродромом, готовясь к посадке, я не испытывал неприятных ощущений и не имел тревожных мыслей о возможной гибели. Напротив, я думал о том, как забавно все получилось: я летел до острова более двух суток, а когда оказался в часе полета до места назначения, мне приходится поворачивать назад. За несколько минут до аварийной посадки все казалось мне смешным, а не страшным. Я видел пожарную команду, выстроившуюся вдоль взлетной полосы, чтобы приветствовать наше возвращение. Когда мы коснулись земли, я слегка приоткрыл дверь кабины, как учил меня пилот. Затем все стало тихо. Пожара, ранений и смерти нам удалось избежать. В течение пятнадцати минут мы перегружали мой багаж из поврежденного самолета в исправный, а затем снова поднялись в воздух. Внезапно я почувствовал беспокойство из–за того, что эта сцена может повториться и что на этот раз ее финал может быть не таким счастливым.</p>
    <p>После этой вынужденной посадки я интервьюировал других людей, которые, находясь в исключительно опасной ситуации, не испытывали неприятных ощущений и не имели тревожных мыслей. Что отличает их и мой опыт от тех ситуаций, в которых страх действительно испытывался, так это возможность сделать что–нибудь, для того чтобы справиться с опасностью. Если имелась возможность что–нибудь сделать для спасения, то страх не чувствовался. Если же сделать было ничего нельзя и оставалось только уповать на чудо, то люди часто испытывали ужас. Если бы я не сосредоточил внимание на необходимости слегка приоткрыть дверь кабины и подготовиться к выпрыгиванию из самолета, то, вероятно, во время нашей посадки я чувствовал бы сильный страх. Мы с наибольшей вероятностью испытываем всепоглощающий страх, когда ничего не можем сделать для своего спасения, а не тогда, когда мы сосредоточены на противодействии непосредственной угрозе.</p>
    <p>Недавние исследования позволили обнаружить три типа различий у возникающего страха в зависимости от того, является ли угроза немедленной или только приближающейся.<a l:href="#n138" type="note">[138]</a> Во–первых, разные угрозы вызывают разное поведение: немедленная угроза обычно вызывает действие (застывание в одной позе или бегство), позволяющее каким–то образом справиться с угрозой, в то время как беспокойство по поводу приближающейся угрозы приводит к повышению бдительности и напряжению мышц. Во–вторых, реакция на немедленную угрозу часто снимает болевые ощущения, в то время как беспокойство, вызванное приближающейся угрозой, усиливает боль. Наконец, в–третьих, имеются данные исследований, указывающие на то, что немедленная угроза и приближающаяся угроза ассоциируются с активизацией разных областей головного мозга.<a l:href="#n139" type="note">[139]</a></p>
    <p>Паника представляет собой яркий контраст с реакцией человека на немедленную угрозу. Работа над этой главой была прервана необходимостью лечь в больницу и подвергнуться хирургической операции по удалению части кишечника. Я не испытывал страха до момента объявления даты проведения операции. Затем в течение пяти дней до дня операции я пережил несколько приступов панического настроения. Я испытывал сильный страх, начинал прерывисто дышать, меня бил озноб, и я не мог думать ни о чем, кроме как о пугающем меня событии. Как я упоминал в главе 5, тридцать лет тому назад я перенес серьезную операцию и из–за врачебной ошибки вынужден был терпеть сильную боль, поэтому у меня были все основания опасаться последствий попадания на операционный стол. Эти приступы паники продолжались от десяти минут до нескольких часов. Однако в тот день, когда я прибыл в больницу для проведения операции, я не испытывал паники или страха, так как теперь я мог что–то делать, чтобы противодействовать им.</p>
    <p>Семейство пугающих ощущений может классифицироваться по трем факторам:</p>
    <p>• интенсивности — насколько серьезным может оказаться причиненный вред?</p>
    <p>• времени — является вред немедленным или приближающимся?</p>
    <p>• возможности противодействия — можно ли предпринять какие–то меры, чтобы ослабить или предотвратить угрозу?</p>
    <p>К сожалению, ни в одном исследовании не рассматривались все эти три фактора сразу, что затрудняло идентификацию типа изучаемого ощущения страха. Фотографии выражений страха, появляющиеся в прессе, дают нам определенные подсказки и часто позволяют распознать интенсивность угрозы, немедленной или приближающейся, а также оценить возможности справиться с нею. Глядя на фотографию грузовика, мы можем предположить, что водитель испытывает ужас: опасность велика, а он не может справиться с ней, поскольку наглухо заперт в кабине. Выражение лица водителя соответствуют одному из тех выражений, которые я идентифицировал как универсальные для страха. Некоторые из пассажиров, пытающиеся что–то делать, в частности, спрыгивающие на землю или собирающиеся спрыгнуть, не демонстрируют этого выражения, но имеют более внимательный, сосредоточенный взгляд, который, как я полагаю, характеризует готовность справиться с немедленной угрозой. Фотографии людей, ожидающих наступления угрожающего события, показывают выражение, сходное с выражением ужаса у водителя, хотя и менее интенсивное.</p>
    <p>Когда мы чувствуем страх любого типа, когда мы осознаем, что чем–то напуганы, то нам в течение определенного времени трудно испытывать какое–то другое чувство или думать о чем–то другом. Наш разум и наше внимание сосредоточены на угрозе. Когда возникает немедленная угроза, мы фокусируемся на ней до тех пор, пока не добиваемся ее устранения, или если мы обнаруживаем, что ничего не можем с ней поделать, то начинаем испытывать ужас. Ожидание угрозы причинения вреда может полностью захватить наше сознание на длительный период времени, или же такие чувства могут быть эпизодическими, возвращающимися к нам время от времени и вмешивающимися в наши размышления, когда мы занимаемся другими делами, как это было со мной в те дни, когда я ожидал результатов биопсии. Приступы панического страха всегда бывают эпизодическими, если бы они продолжались, не ослабевая, целыми днями, то охваченный паникой человек неизбежно умер бы от физического и нервного истощения.</p>
    <p>Немедленная угроза вреда концентрирует наше внимание, мобилизуя нас на преодоление опасности. Если мы воспринимаем угрозу как приближающуюся, то наше беспокойство о том, что может произойти, способно защитить нас, предупреждая нас об опасности и делая нас более бдительными. Наше выражение лица, когда мы обеспокоены приближающейся возможностью причинения нам вреда или когда мы испытываем ужас, если угроза является очень серьезной, сигнализирует другим о необходимости избегать этой угрозы или призывает их прийти нам на помощь. Если мы выглядим обеспокоенными или устрашенными, когда кто–то нападает на нас или только собирается напасть, то это может заставить атакующего отступить, удовлетворившись осознанием того, что мы не будем продолжать действия, спровоцировавшие его атаку. (Разумеется, так бывает не всегда. Атакующий, который ищет себе слабую жертву, может интерпретировать выражение страха как наше нежелание сражаться и неспособность защитить себя.) Наличие у нас признаков панического страха должно мотивировать других оказать нам помощь и моральную поддержку.</p>
    <p>В основе страха лежит возможность причинения нам боли, физической или душевной, но боль сама по себе не рассматривается психологами как эмоция. Почему же, может спросить кто–то, боль не является эмоцией? Она действительно может быть очень сильным ощущением, на котором концентрируется все наше внимание. Ответ на этот вопрос, данный Сильваном Томкинсом сорок лет тому назад, по–прежнему выглядит убедительным. Он утверждал, что боль является слишком конкретной, чтобы быть эмоцией. Благодаря существованию разных видов боли мы можем точно знать, где у нас болит. Но где локализуются в нашем теле гнев, страх, беспокойство, ужас или печаль и горе? Как и в случае эротических чувств, когда мы испытываем боль (если это не иррадиирующая боль), мы безошибочно знаем, что нас беспокоит. Если мы ушибли палец, то мы не станем потирать локоть, чтобы унять боль, и еще меньше мы сомневаемся в том, какую часть тела мы хотим стимулировать, когда испытываем сексуальное возбуждение. И боль, и сексуальное влечение очень важны и вызывают у нас множество эмоций, хотя сами они эмоциями не являются.</p>
    <p>Ранее в этой главе я отмечал, что некоторым людям нравится испытывать удивление. Каждая из так называемых негативных эмоций может быть позитивной в том смысле, что некоторые люди, испытывая ее, могут получать удовольствие. (Вот почему я в отличие от многих ученых, изучающих эмоции, считаю неправильным делить эмоции на позитивные и негативные.)</p>
    <p>Некоторые люди, по–видимому, действительно наслаждаются испытываемым ими страхом. Страшные романы и фильмы ужасов очень популярны. Я не раз сидел в кинотеатре спиной к экрану, наблюдая лица зрителей, и видел на них выражения беспокойства и даже страха наряду с выражением наслаждения. В ходе наших исследований мы показывали испытуемым, которые находились в комнате в одиночестве, сцены из фильмов ужасов и снимали скрытой камерой выражения их лица. Мы обнаружили, что те, у кого было испуганное лицо, демонстрировали также и изменения физиологических параметров тела — повышенную частоту сердцебиений и приток крови к большим мышцам ног, характерные для людей, испытывающих страх.<a l:href="#n140" type="note">[140]</a></p>
    <p>Кто–то может утверждать, что эти зрители не находятся в опасности и знают, что им не будет причинено вреда. Но некоторые люди не ограничиваются наблюдением за перипетиями чужой жизни, ищут непосредственных острых ощущений и наслаждаются смертельным риском, которому они подвергают себя во время занятий экстремальными видами спорта. Я не знаю, что доставляет им удовольствие: переживаемый страх, возбуждение, вызываемое чувством опасности, или облегчение и гордость, испытываемые позднее, после достижения поставленной цели.</p>
    <p>Есть также люди совершенно противоположного типа, для которых ощущения страха настолько тяжелы, что они предпринимают чрезвычайные усилия, чтобы их не испытывать. Имеются группы людей, которые, испытывая конкретную эмоцию, получают наслаждение, и есть их антиподы, которые ее совершенно не переносят, а кроме них имеется множество людей, которые не стремятся испытывать эту эмоцию, но и не воспринимают ее вредной для себя в большинстве ситуаций.</p>
    <p>Каждая из рассмотренных нами эмоций играет свою роль в создании соответствующего настроения, которое может сохраняться в течение многих часов. Когда мы подолгу чувствуем печаль, мы находимся в унылом настроении. Когда мы легко разражаемся приступами гнева и ищем повод для проявления резкого недовольства, мы находимся в раздраженном настроении. Я использую термин «тревожность» применительно к настроению, в котором мы ощущаем обеспокоенность и не знаем, чем она вызвана, — т. е. мы не можем указать соответствующий триггер. Хотя мы чувству ем себя так, как будто находимся в опасности, мы не знаем, что нам делать, так как мы не можем идентифицировать угрозу.</p>
    <p>Подобно тому как унылое настроение, меланхолический тип личности и состояние депрессии имеют отношение к печали/горю, а раздраженное настроение, агрессивный характер и патологическая склонность к насилию — к гневу, страх ассоциируется с тревожным настроением, робкими или застенчивыми типами личности и множеством расстройств, которые я опишу ниже. Например, как показывают исследования, крайняя застенчивость характерна для 15% населения.<a l:href="#n141" type="note">[141]</a> Такие люди озабочены возможностью своего неадекватного поведения в конкретной социальной ситуации, они избегают человеческих контактов, имеют невысокое самоуважение, повышенное содержание гормонов стресса и высокую частоту сердечных сокращений. Они также больше подвержены риску сердечных заболеваний.<a l:href="#n142" type="note">[142]</a> Известный исследователь Джером Каган полагает, что родители обычно различают три личностных характеристики, связанных со страхом: они называют детей, избегающих людей, застенчивыми; детей, избегающих незнакомых ситуаций, робкими; и детей, избегающих принимать незнакомую ищу, разборчивыми.<a l:href="#n143" type="note">[143]</a> Многие исследователи различают два, а не три типа застенчивости: обычную застенчивость, при которой человек колеблется, стоит или не стоит ему избегать незнакомых людей и новых ситуаций, и застенчивость, вызванную страхом, при которой человек просто избегает незнакомых людей и новых ситуаций.<a l:href="#n144" type="note">[144]</a></p>
    <p>Известно множество эмоциональных расстройств, в которых страх играет главную роль.<a l:href="#n145" type="note">[145]</a> Фобии относятся к числу наиболее очевидных и, возможно, самых известных: они характеризуются страхом перед абстрактными событиями или ситуациями, страхом смерти, страхом перед травмой, болезнью, кровопролитием, страхом перед животными, перед возможностью оказаться в переполненном людьми замкнутом помещении и т. п. Посттравматическое стрессовое расстройство (<emphasis>PTSD</emphasis>) считается результатом попадания в исключительно опасную ситуацию, после которого человек начинает регулярно заново переживать травмировавшее его событие и избегать других событий, ассоциируемых с полученной травмой. Повторяющиеся приступы паники являются другим эмоциональным расстройством, связанным с возникновением состояния обеспокоенности и сильного страха. Часто они охватывают человека без видимых причин и могут приводить к потере самоконтроля.</p>
    <p>Патологическая тревожность является еще одним эмоциональным расстройством, отличающимся от обычного тревожного настроения тем, что оно чаще повторяется, дольше сохраняется и проявляется в более сильной форме, мешая человеку нормально работать и спать.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021351">
    <title>
     <p><strong>Распознавание страха у самих себя</strong></p>
    </title>
    <p>В главе, посвященной печали, я предположил, что взгляд, брошенный на фотографию Бетти Ширли, способен вызвать у человека печальные чувства. Я не думаю, что подобное происходит, когда мы смотрим на людей, проявляющих гнев, а также на людей, проявляющих страх. Однако проверьте это сами. Взгляните на выражение лица водителя грузовика, и если у вас начнут возникать какие–то ощущения, позвольте им развиваться. Если такой метод не сработает, попытайтесь представить себя на месте водителя, и если у вас возникнут какие–то ощущения, то не препятствуйте их росту.</p>
    <p>Если рассматривание фотографии вам не поможет, попытайтесь вспомнить период в вашей жизни, когда вы внезапно оказались в очень опасном положении и не могли ничего сделать, чтобы ослабить грозящую вам опасность. Возможно, вы летели в самолете, когда погода внезапно ухудшилась и самолет начал проваливаться в воздушные ямы. Вспоминая свои переживания, позвольте вашим чувствам усиливаться. Если попытки вспомнить сцену из вашего прошлого не дают желаемого эффекта, попробуйте выполнить следующее упражнение.</p>
    <p><emphasis>Имитируйте движения лица, возникающие при страхе. (Вам может понадобиться зеркало для проверки правильности выполняемых движений.)</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Поднимите верхние веки настолько, насколько это будет возможно, и, если сумеете, слегка напрягите также нижние веки; если напряжение нижних век будет мешать вам поднимать верхние веки, тогда сосредоточьтесь только на поднятии верхних век.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Позвольте вашей нижней челюсти опуститься и растяните губы по горизонтали, чтобы ваш рот стал похож на рот водителя грузовика.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Если после нескольких попыток вы не сможете добиться желаемого результата, то просто оставьте челюсть в опущенном положении и не пытайтесь растягивать губы в горизонтальном направлении.</emphasis></p>
    <p>• <emphasis>Подняв верхние веки настолько, насколько это получится, направьте взгляд прямо перед собой, поднимите брови максимально высоко; попытайтесь увидеть, сможете ли вы свести брови вместе, сохраняя их в приподнятом состоянии; если вам не удастся сделать и то и другое, то тогда просто сохраняйте в приподнятом состоянии брови и верхние веки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Обращайте внимание на ощущения, испытываемые вашим лицом, вашим желудком, вашими руками и ногами. Контролируйте ваше дыхание и отмечайте, становятся ли ваши лицо и руки холодными или горячими.</emphasis></p>
    <p>Вы можете обнаружить, что ваши руки стали холодными, что вы стали дышать чаще и глубже, начали потеть и, возможно, вы почувствовали дрожь или напряжение мышц рук и ног. Вы можете также заметить, что ваша голова или тело начинает отклоняться назад.</p>
    <p>Обычно когда вы сильно напуганы, то вы знаете об этом, но вы можете быть менее знакомы с ощущениями, сопровождающими легкое беспокойство, когда опасность еще далека и не представляется очень серьезной. (Я уверен, что ощущения будут такими же, как при сильном страхе, но намного менее интенсивными. Однако до сих пор не было проведено исследований, позволяющих выяснить, действительно ли обеспокоенность и ужас ассоциируются с разными субъективными ощущениями.)</p>
    <p>Теперь попытайтесь вызвать ощущения, которые вы испытываете, когда вы чем–то обеспокоены. Припомните ситуацию, в которой вы ожидали наступления чего–то очень нежелательного для вас, что не могло бы стать для вас несчастьем, но чего вы хотели бы избежать. Вы могли беспокоиться о необходимости удалить зуб мудрости или пройти процедуру колоноскопии. Вы могли беспокоиться о том, будет ли ваш отчет оценен так высоко, как вы на это рассчитываете. Беспокойство могло возникнуть и по поводу возможной оценки на заключительном экзамене по математике. Когда вы держите в уме такое событие — помня о том, что оно произойдет в будущем, ожидая его, но не имея возможности сделать что–нибудь, чтобы не допустить причинения вам какого–либо вреда, — вновь сфокусируйтесь на том, что вы ощущаете лицом и телом. Эти ощущения будут намного более слабыми, чем при сильном страхе.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021352">
    <title>
     <p><strong>Распознавание страха у других людей</strong></p>
    </title>
    <p>Подпись к этому снимку, появившемуся в журнале «Life» в 1973 г., гласила: «В Нью–Йорке падение становится проявлением грации. Глаза вылезают из орбит, восемь колес и десять пальцев загребают воздух. Чарли О'Коннел из «Сан–Франциско Бэй Бомбер» принимает такую фантастическую позу, принять которую боится самый отчаянный участник гонок на роликовых коньках «Роллер Дерби». Еще свежо в памяти его столкновение с Биллом Гроллом из «Нью–Йорк Чифс» на чемпионате мира в минувшем мае. В результате О'Коннел и его команда выбыли из борьбы».</p>
    <p><image l:href="#i_050.jpg"/></p>
    <p>О'Коннел демонстрирует такое же выражение ужаса, как и водитель грузовика, хотя лицо О'Коннела вы можете разглядеть намного лучше. Его верхние веки приподняты настолько, насколько это возможно, его брови приподняты и сведены вместе, губы сжаты и вытянуты по горизонтали, а подбородок выдвинут вперед.</p>
    <p>Подпись к этой фотографии, появившейся в журнале «Life» в 1963 г., гласила: «Даллас, 24 ноября 1963 г. Акт исторического возмездия: Джек Руби стреляет в Ли Харви Освальда — убийцу президента Кеннеди».</p>
    <p>Детектив Дж. Ливелл (мужчина, стоящий слева) только что услышал звук выстрела. Его лицо выражает одновременно и страх, и гнев. Его брови опущены и сведены вместе и почти соприкасаются с поднятыми верхними веками. В результате у него появляется «свирепый взгляд» — выражение гнева, о котором я рассказывал в главе 6. Нижняя половина его лица и положение головы говорят об испытываемом страхе. Губы растянуты по горизонтали в направлении ушей, подбородок оттянут назад, так как голова отклоняется назад при звуке выстрела.</p>
    <p><image l:href="#i_051.jpg"/></p>
    <p>Попытайтесь закрыть нижнюю часть его лица рукой так, чтобы вы могли видеть в верхней части его лица только гнев. Затем закройте только верхнюю часть его лица, чтобы увидеть в нижней части выражение страха.</p>
    <p>Вполне естественно, что Ливелл мгновенно почувствовал страх при виде пистолета, опасаясь, что следующий выстрел будет сделан в него. (По выражению боли на лице Освальда мы можем догадаться, что выстрел уже был сделан, и испуганная реакция на громкий звук уже появилась на лице Ливелла.) Детектив Ливелл также разгневан на стрелявшего Руби, так как его задача заключалось в том, чтобы не допустить подобных нападений на Освальда. Ранее я упоминал, что нет ничего необычного в том, что мы одновременно испытываем и гнев, и страх, когда ощущаем явную угрозу, и именно это мы видим на лице Ливелла.</p>
    <p>Теперь давайте взглянем на фотографии, показывающие легкие признаки страха и удивления на лице.</p>
    <p>Глаза играют важнейшую роль в выражениях удивления и страха и именно глаза позволяют нам правильно различать эти выражения. На снимке А верхние веки слегка приподняты по сравнению с нейтральным выражением, показанным на снимке Б. Это могло бы быть признаком удивления, но возможно, это просто знак внимания или интереса. На снимке В верхние веки подняты сильнее, и теперь вполне вероятно, что лицо выражает удивление, беспокойство или испуг; что именно — будет зависеть от того, что происходит на остальной части лица. (Ни на одном снимке лицо Евы не выражает ужаса — крайнего выражения страха, демонстрируемого водителем грузовика и участником забега на роликовых коньках.)</p>
    <p><image l:href="#i_052.jpg"/></p>
    <p>А</p>
    <p><image l:href="#i_053.jpg"/></p>
    <p>Б</p>
    <p><image l:href="#i_054.jpg"/></p>
    <p>В</p>
    <p>Если бы выражения создавались только за счет изменений в области глаз, как на снимке В, то тогда то, что сообщает лицо, зависело бы от длительности этих изменений. Если расширенные глаза появятся на секунду или две, то вероятнее, что лицо будет скорее удивленным, чем обеспокоенным или испуганным.</p>
    <p>С первого взгляда должно быть очевидно, что теперь лицо Евы выражает страх в глазах. Хотя обычно принято говорить о выражении эмоции в глазах, как правило, мы имеем в виду не глазные яблоки, а то, что мы видим благодаря изменениям положения век. Здесь мы видим указание на то, что нижние веки говорят не об удивлении или внимании, а о страхе. Когда напряженные нижние веки дополняются поднятыми верхними веками при нейтральном положении остальных элементов лица, то это почти всегда является признаком страха.</p>
    <p>При последовательном переходе от снимка Г к снимку Е можно наблюдать постепенное усиление страха. Это происходит благодаря тому, что верхние веки поднимаются все выше и выше. На снимке Е верхние веки находятся в предельном верхнем положении, которое может обеспечить им Ева. Это выражение может быть выражением ужаса, а не испуга или беспокойства, но ужаса контролируемого, при котором человек, имеющий такое выражение лица, всеми силами старается не показать, что он чувствует на самом деле.</p>
    <p>Теперь давайте посмотрим, как выражают удивление и страх брови. Когда брови просто подняты вверх, как на снимке Ж, то такой сигнал оказывается неоднозначным. Чаще всего такое движение является признаком подчеркнутого внимания к конкретному произнесенному слову. Если это так, то тогда выделяемое слово</p>
    <p><image l:href="#i_055.jpg"/></p>
    <p>Г</p>
    <p><image l:href="#i_056.jpg"/></p>
    <p>Д</p>
    <empty-line/>
    <p>Е</p>
    <p><image l:href="#i_057.jpg"/></p>
    <p>Ж</p>
    <p><image l:href="#i_058.jpg"/></p>
    <p>З</p>
    <p>будет произнесено более громким голосом. Лицо на снимке Ж может также служить знаком вопроса, поставленным в конце вопросительного предложения. В предыдущей главе я уже упоминал, что опускание и сведение бровей, как это показано на снимке Г на с. 205, может использоваться человеком как вопросительный символ. Некоторые наши исследования позволяют предположить, что если человек знает ответ на задаваемый им вопрос и использует движение бровей, то, вероятно, у него появится выражение, подобное показанному на снимке Ж; если человек не знает ответа на задаваемый им вопрос, то, вероятно, он сведет брови и опустит их вниз, как это было показано в главе 6. Снимок Ж может также демонстрировать восклицание или недоверие, особенно когда такое выражение появляется у человека, слушающего, что ему говорит его собеседник.</p>
    <p>Снимок З показывает очень надежный признак беспокойства или испуга: когда такое выражение появляется на лице, то остается мало сомнений в том, что человек испытывает страх. Но ни одно выражение лица не может считаться обязательным проявлением конкретной испытываемой эмоции; например, человек может испытывать страх, но не иметь поднятых, сведенных вместе бровей, показанных на снимке З. Разумеется, иногда отсутствие какого–то выражения может быть результатом попытки его подавления, но, даже когда не предпринимается никаких усилий для контроля выражения лица, не каждый демонстрирует все признаки испытываемой им эмоции. Так как пока что мы не можем объяснить, почему это происходит, то мы даже не знаем, будет ли человек, неполно выражающий страх, так же неполно выражать и другие эмоции. Но именно этой проблемой я занимаюсь в настоящее время.</p>
    <p>Однако выражение, показанное на снимке З, крайне редко появляется на лице, когда человек не испытывает страха.</p>
    <p>Обычно верхние веки приподнимаются, нижние веки становятся напряженными и дополняются испуганными бровями, как это показано на снимке К. Сравните снимок И со снимком К, на котором брови слегка приподняты, но не настолько, как на снимке Ж, а глаза широко раскрыты благодаря поднятым верхним векам. Сравнение позволяет увидеть важность век и бровей для определения различий между страхом и удивлением. Мы знаем, что снимок И показывает удивление, а не страх, потому что нижние веки на нем не напряжены, а брови, хотя и приподняты, но не сведены вместе; оба этих признака можно увидеть на снимке К.</p>
    <p>Теперь давайте рассмотрим признаки удивления и страха в нижней части лица. В случае удивления нижняя челюсть опускается, как видно на снимке Л, а в случае страха губы оттягиваются назад в направлении ушей, как показано на снимке М. (Отметьте, что снимок М — это составная фотография, потому что Еве было трудно выполнить</p>
    <p><image l:href="#i_059.jpg"/></p>
    <p>И</p>
    <p><image l:href="#i_060.jpg"/></p>
    <p>К</p>
    <p><image l:href="#i_061.jpg"/></p>
    <p>Л</p>
    <p><image l:href="#i_062.jpg"/></p>
    <p>М</p>
    <p>это испуганное движение губами без того, чтобы не напрячь свои нижние веки.)</p>
    <p>Ранее вы уже видели, что брови и веки сами по себе способны сигнализировать о страхе, как на снимке К, или об удивлении, как на снимке И. Когда движения век дополняются движениями рта, то эти эмоции также могут отразиться на лице, даже без движений бровями. На снимке Н показано удивление, на снимке О — обеспокоенность или страх; на обоих снимках движения бровями при выражении этих эмоций отсутствуют.</p>
    <p>Снимок П показывает, насколько важны поднятые верхние брови для распространения сигнала о страхе. Даже при том что нижние веки не напряжены, а брови и рот выполняют движения, обычно наблюдаемые при удивлении, все же на этом снимке верхние брови подняты настолько высоко, что это создает впечатление испытываемого страха. (Это также составная фотография, на которой брови со снимка Ж были перенесены на другую фотографию.)</p>
    <p><image l:href="#i_063.jpg"/></p>
    <p>Н</p>
    <p><image l:href="#i_064.jpg"/></p>
    <p>О</p>
    <p><image l:href="#i_065.jpg"/></p>
    <p>П</p>
    <p><image l:href="#i_066.jpg"/></p>
    <p>Р</p>
    <p><image l:href="#i_067.jpg"/></p>
    <p>С</p>
    <p>Так как люди часто путают выражения страха и удивления, два снимка, приведенные выше, позволяют сравнить выражения этих двух эмоций, интенсивно проявляющихся на всем лице: на снимке Р показано удивление, а на снимке С — страх.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021353">
    <title>
     <p><strong>Использование полученной информации</strong></p>
    </title>
    <p>Теперь давайте выясним, как вы могли бы использовать информацию, которую предоставляет вам выражение страха, появляющееся на лице другого человека. (Я не буду рассматривать удивление, так как по большей части у нас не возникает вопросов о том, как реагировать на удивление другого человека, если только вы не имеете дело с рассмотренным нами выше сценарием, в котором человек оказывается удивленным тем, о чем он должен был бы знать.<a l:href="#n146" type="note">[146]</a>) Я буду использовать преимущественно те же ситуации, которые я описывал в предыдущих главах, чтобы подчеркнуть, как по–разному мы можем пытаться использовать информацию о том, что человек испуган, и информацию о том, что человек испытывает печаль или гнев.</p>
    <p>В предыдущих двух главах я обращал внимание на опасность возникновения у нас необоснованной уверенности в том, что нам известен источник появления выражения эмоции. Выражения эмоций не говорят нам, что было причиной их возникновения; обычно, но не всегда, мы можем узнать это из ситуационного контекста, в котором они появляются.</p>
    <p>В главе 3 я описал то, что я назвал «ошибкой Отелло».<a l:href="#n147" type="note">[147]</a> Эта ошибка возникает у нас, когда мы решаем, что знаем причину эмоции, не учитывая возможности существования многих других причин. Наше эмоциональное состояние, наши установки, наши ожидания, то, во что мы хотим верить, и даже то, во что мы не хотим верить, — все это может исказить нашу интерпретацию выражения, или, говоря конкретнее, наше представление о том, что вызвало эмоцию, отразившуюся на лице. Учет ситуации, в которой появилось выражение, может помочь ослабить эти влияния, но даже тогда вы не обязательно будете знать причину этого выражения наверняка. Отелло учитывал ситуацию, но это ему не помогло. Но если вы помните о том, что выражения эмоции не раскрывают их причины и что могут быть причины помимо той, которую вы считаете очевидной, то тогда вы сможете избежать ошибки Отелло.</p>
    <p>Давайте рассмотрим выражения, показанные на снимках Г, Д, Е, З, И, Л и О. Каждое из них могло бы быть признаком обеспокоенности, но вы бы не узнали по этому выражению, является ли угроза немедленной или только приближающейся. Вы также бы не узнали, насколько силен испытываемый страх, так как эти выражения могут возникнуть тогда, когда сила эмоции находится в диапазоне от слабой до умеренной или когда эмоция оказывается более сильной, но предпринимается попытка контролировать ее выражение.</p>
    <p>Представьте, что вы как начальник сообщаете своему подчиненному плохую новость о том, что повышение получит не он, а кто–то другой. Если он демонстрирует одно из этих выражений перед тем, как вы сообщаете ему новость, то это будет означать, что он предвидит свою неудачу. Если выражения появляются во время или после того, как вы сообщили ему эту информацию, то это будет указывать на его озабоченность тем, как эта новость повлияет на его будущее. Хотя я не буду предлагать вам открыто говорить о замеченном вами на его лице выражении страха, все же этот замеченный страх может подтолкнуть вас к тому, чтобы уверить вашего подчиненного в надежности его будущего в организации, если только его будущее действительно не находится под угрозой, или поднять вопрос о том, когда он хотел бы рассмотреть свои планы на перспективу. Однако возможно, что его страх не имеет ничего общего с его надеждой на получение повышения, а вызван ожиданием того, что вы сообщите ему какую–то другую неприятную новость. Возможно, он брал больничный во время отпуска и боится, что вам стало это известно; возможно, он допустил перерасход выделенных ему средств. А может быть, его беспокоит мысль о предстоящем визите к врачу, и он не может думать ни о чем другом. Наиболее консервативный способ отреагировать на эту ситуацию состоит в том, чтобы спросить: «Хотели бы вы поговорить со мной о чем–нибудь еще с учетом сложившейся ситуации?» Или вы могли бы пойти еще дальше и сказать: «Я чувствую, что нам надо поговорить об этом подробнее».</p>
    <p>Теперь давайте зеркально изменим ситуацию: вы являетесь подчиненным, а ваш начальник демонстрирует выражение обеспокоенности или страха перед тем, как сообщить вам новость о вашем несостоявшемся повышении. Беспокоится ли он из–за вашей реакции? Проявляет ли он сочувствие к вашему положению, показывая, что он видит, как вы переживаете за свое будущее? Или же его занимает что–то другое, о чем он вспомнил в данный момент? Вы не можете узнать это только по выражению его лица, но при рассмотрении возможных вариантов вы по крайней мере узнаете, что он не увольняет вас, о чем бы вам поведало выражение презрения (которое мы рассмотрим в следующей главе) или гнева на вас.</p>
    <p>Если такое выражение демонстрирует ваша двенадцатилетняя дочь, когда вы спрашиваете ее, как прошел ее сегодняшний день в школе, или ваш друг, когда вы спрашиваете его, как идут его дела, то ваши взаимоотношения с этими людьми позволяют вам говорить более откровенно. Вам не нужно выяснять, является ли их страх реакцией на вас, или не произошло ли что–то особенное в их жизни, или какое грядущее событие вызывает их беспокойство. В таких ситуациях я предлагаю просто сказать: «Я чувствую, что тебя что–то беспокоит. Я могу тебе чем–то помочь?»</p>
    <p>Если обеспокоенное выражение появляется у вашей супруги, когда вы спрашиваете ее, где она была сегодня днем, в то время как вы безуспешно пытались дозвониться ей по телефону из своего офиса, не делайте скоропалительного вывода о том, что она занималась чем–то предосудительным. Если вам в голову пришла такая мысль, то вы, возможно, являетесь чересчур подозрительным человеком (если только неверность вашей супруги не является общеизвестной — но тогда что может вас связывать?) и у вас может возникнуть страх из–за того, что вы стали ревнивым или придирчивым безо всяких на то причин. Но возможно, ваша супруга проходила медицинское обследование, результаты которого еще неизвестны, и у нее есть основания беспокоиться о заключении, которое сделают врачи. Как отмечалось ранее, сами по себе эмоции не говорят о том, что их вызвало. Если выражение лица не соответствует ситуации или сказанным словам, то разумно задуматься о том, что же происходит на самом деле и следует ли вам об этом что–то знать. Разумнее всего для вас будет последовать моему совету и спросить вашу супругу, подобно тому как вы спрашивали вашу дочь, не беспокоит ли ее что–нибудь.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 8. Отвращение и презрение</strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Он наблюдал за тем, как я ел из жестяной банки консервы, привезенные мной в эту далекую деревню, населенную людьми племени форе. Когда я заметил, что он наблюдает за мной, и увидел выражение его лица, то я отложил вилку и взялся за фотоаппарат, который всегда висел у меня на шее. (К счастью, люди племени форе еще не знали, для чего предназначен фотоаппарат, и быстро привыкли к тому, что я прикладываю к глазу этот странный предмет без каких–либо видимых причин; поэтому обычно они не смущались и не отворачивались, когда я их фотографировал.)</p>
    <p>История, лежащая в основе получения этого снимка, говорит о важности, которую имеет для возникновения у человека отвращения наблюдение за тем, как кто–то другой поглощает нечто, оскорбляющее вкус наблюдателя.</p>
    <p>Человек племени форе даже не попробовал мои консервы; одного лишь вида того, как я их ел, было достаточно, чтобы вызвать его негативные чувства.<a l:href="#n148" type="note">[148]</a></p>
    <p><image l:href="#i_068.jpg"/></p>
    <p>Тридцать лет тому назад я описал отвращение как:</p>
    <cite>
     <p>…проявление антипатии. Вкус чего–то, что вы хотите немедленно выплюнуть, или даже сама мысль о необходимости съесть что–то подобное способны вызвать у вас отвращение. Запах, который заставляет вас затыкать нос, также вызывает у вас отвращение. И вновь отвращение может возникнуть у вас даже от самой мысли о том, насколько омерзительным является такой запах. Отвращение может вызвать у вас вид чего–то, что вы можете счесть для себя оскорбительным пробовать на вкус или обонять. Вы можете испытывать отвращение к звукам, если они ассоциируются с ненавистным вам событием. Также и прикосновение чего–то противного, например скользкого или студенистого, способно вызвать чувство отвращения.</p>
     <p>Не только вкусы, запахи, прикосновения, зрительные образы или звуки способны вызвать отвращение, но и действия и наружность людей или даже их идеи. Иногда люди могут иметь отвратительный внешний вид, и смотреть на них бывает просто противно. Некоторые люди испытывают отвращение, когда видят калеку или человека с уродливой внешностью. Отвращение может вызывать пострадавший в аварии человек с многочисленными открытыми ранами. Вид крови или работа хирурга, выполняющего операцию, также вызывает у некоторых людей чувство отвращения. Некоторые поступки людей также выглядят отталкивающе. Человек, мучающий свою собаку или кошку, может быть отвратителен своим соседям. Отвращение может вызывать человек, занимающийся тем, что другие называют половыми извращениями. Жизненная философия или способ обращения с людьми, унижающие человеческое достоинство, также могут вызывать отвращение.<a l:href="#n149" type="note">[149]</a></p>
    </cite>
    <p>С тех пор мои наблюдения получили подкрепление и развитие благодаря исследованиям фактически одного–единственного ученого, занимавшегося изучением отвращения. Психолог Пол Розин, человек, прекрасно умеющий ценить хорошую еду, уверен, что в основе отвращения лежит ощущение появления во рту чего–то такого, что считается отвратительным или распространяющим заразу; в соответствии с моей терминологией это называлось бы темой отвращения. Однако в разных культурах имеются разные представления о том, что считать отвратительным. Фотография жителя Новой Гвинеи прекрасно иллюстрирует эту мысль: отвращение вызывают у него внешний вид и запах еды, которую я нахожу аппетитной. Но подобные различия могут наблюдаться и внутри одной культуры. Например, моя жена любит есть сырых устриц, а я их просто не выношу. В некоторых областях Китая собачье мясо считается деликатесом, а у большинства европейцев перспектива отведать такого деликатеса не вызывает восторга. Но есть также и общие закономерности в том, что вызывает отвращение.</p>
    <p>Розин обнаружил, что самыми мощными универсальными триггерами являются продукты функционирования нашего организма: кал, рвота, моча, слизь и кровь. В 1955 г. выдающийся американский психолог Гордон Олпорт предложил «мысленный эксперимент» с отвращением, эксперимент, который вы выполняете в вашем сознании, чтобы проверить, действительно ли происходит то, что он предлагает. «Сначала подумайте о том, чтобы проглотить слюну, накопившуюся у вас во рту, или просто ее проглотите. Затем представьте, что вы сплевываете ее в стакан, а затем выпиваете! То, что казалось естественным и «своим», внезапно становится отвратительным и чужим».<a l:href="#n150" type="note">[150]</a> Розин действительно провел этот эксперимент, предлагая людям выпить стакан воды, после того как они в него плевали, и обнаружил, что Олпорт был прав. Даже несмотря на то, что слюна была у них во рту мгновением ранее, они не соглашались пить воду, содержащую их собственный плевок. Розин утверждает, что как только продукт деятельности нашего организма покидает наше тело, он становится для нас отвратительным.</p>
    <empty-line/>
    <p>Отвращение не возникает как самостоятельная эмоция до достижения ребенком возраста от четырех до восьми лет. До этого возраста наблюдается неприязнь, отказ есть то, что имеет неприятный вкус, но не отвращение. Розин просил детей и взрослых потрогать или съесть шоколадную конфету, которая выглядела как собачьи экскременты. Детей в возрасте от четырех до семи лет это задание совершенно не смущало, но большинство взрослых отказывались его выполнять. Подобным образом дети в возрасте до четырех лет спокойно будут пить сок или молоко, если вы намеренно бросите в него продезинфицированного кузнечика.<a l:href="#n151" type="note">[151]</a></p>
    <p>Дети и подростки часто бывают очарованы предметами, вызывающими отвращение. Розин напоминает нам, что магазины новинок продают весьма реалистичные имитации рвоты, слизи и экскрементов и основными покупателями таких товаров являются мальчики–подростки. Существует целая серия анекдотов, посвященных разным формам проявления отвращения. Некоторые популярные телепередачи для детей и подростков часто показывают ситуации, в которых главные герои демонстрируют свое отвращение.</p>
    <p>Профессор права Уильям Миллер в своей увлекательной книге «Анатомия отвращения» (<emphasis>The Anatomy of Disgust</emphasis>) отмечает, что отвращение очаровывает не только детей: «[Отвращение]… имеет свою прелесть, свое очарование, которое проявляется в том, что нам бывает трудно отвести глаза от тяжелых катастроф… или в том, насколько привлекательными оказываются для нас фильмы ужасов…<a l:href="#n152" type="note">[152]</a> Наши собственные сопли, моча и кал воспринимаются как что–то вредное и вызывают у нас отвращение, но мы проявляем в отношении них трогательное внимание и любопытство…</p>
    <p>Мы смотрим на наши выделения чаще, чем признаемся в этом… ведь многие люди внимательно рассматривают свой носовой платок, после того как высморкаются в него».<a l:href="#n153" type="note">[153]</a> Кассовый успех таких грубых фильмов, как «Здесь есть что–то о Мери» (<emphasis>There's Something About Mary</emphasis>) был достигнут не только за счет аудитории подростков.</p>
    <p>Розин проводит различие между тем, что он называет межличностным отвращением, и базовым отвращением.<a l:href="#n154" type="note">[154]</a> Он перечисляет четыре группы усвоенных межличностных триггеров: незнакомый, больной, несчастный и морально испорченный. Исследование, проведенное мной вместе с Маурин О'Салливан, позволило получить несколько результатов, подтверждающих правильность предположений Розина. Мы просили студентов колледжа записать наиболее сильные ощущения отвращения, которые, по их представлениям, мог когда–либо испытать человек. Предложенная Розином тема заражения от пищи, попадающей в ротовую полость (например, вы вынуждены съесть то, что у другого человека вызывает рвоту), действительно упоминалась, но только у 11% респондентов. Наиболее часто называемый триггер крайнего отвращения (упоминавшийся 62% респондентов) возникал в результате реакции на предосудительное с моральной точки зрения поведение (например, реакции американских солдат, увидевших следы зверств нацистов в концентрационных лагерях). Почти половина называвшихся действий, вызывавших отвращение и моральное осуждение, была связана с актами сексуального насилия, в особенности над детьми. Последнюю группу случаев, упоминавшихся примерно 18% респондентов, составляли истории физического отторжения, не имевшие отношения к еде, например обнаружение трупа с копошащимися в нем червями.<a l:href="#n155" type="note">[155]</a></p>
    <p>Ранее я отмечал, что базовое отвращение, по Розину, является темой эмоции и что, если он прав в том смысле, что четыре формы межличностного отвращения — к незнакомому, больному, несчастному и морально испорченному — являются усвоенными, то тогда они были бы вариациями темы. Однако мне кажется возможным, что эти четыре межличностные формы отвращения также являются темами, которые можно найти в любой культуре со своими специфическими особенностями, обусловленными научением, которые будут разными у разных индивидов, социальных групп и культур. Например, каждый может проявлять реакцию отвращение на морально испорченного человека, но то, что является признаком моральной испорченности, может изменяться. То, что является незнакомым и знакомым и что является несчастьем, также зависит от обстоятельств, и лишь отношение к болезни, возможно, везде одинаково. Те, кто имеют физические изъяны, гноящиеся раны и прочие дефекты, могут вызывать отвращение в каждой культуре.</p>
    <p>Миллер указывает на то, что культуры имеют больше свободы с точки зрения включения объектов или действий в область вызываемого отвращения, чем с точки зрения исключения их из нее. Это наблюдение в точности соответствует идеям, рассмотренным в главах 2, 3 и 4, где я утверждал, что базы данных эмоциональной готовности людей являются открытыми, а не закрытыми. Эти базы данных совместно с программами, которые направляют наши реакции на наши изменяющиеся эмоции, не бывают пустыми, когда мы появляемся на свет; эволюция уже написала свои инструкции о том, как нам следует реагировать и какую чувствительность мы должны проявлять при каждой реакции. Как отмечает Миллер, эти базы и инструкции трудно изменить, но поскольку базы данных являются открытыми, то мы можем усваивать новые триггеры и новые эмоциональные реакции.</p>
    <p>Хотя и японцы, и американцы проявляют реакцию отвращения на испорченные продукты питания или на попадание чего–то неприятного в рот, Розин обнаружил у них различия в проявлении социального отвращения. Человек, который не вписывается в общественное устройство или несправедливо критикует других, вызывает отвращение у японцев. Американцам внушали отвращение расисты и люди, проявляющие чрезмерную жестокость. Однако не все социальное отвращение в целом варьируется от культуры к культуре. Розин установил, что во многих культурах людям противны политические деятели!</p>
    <p>В дополнение к четырем типам межличностного отвращения, описанным Розином, существование еще одного типа отвращения, который я называю отвращением от пресыщения, вытекает из результатов исследования, проведенного психологами Джоном Готтманом, Эрикой Вудин и Робертом Левенсоном. Их исследование заслуживает особого внимания, поскольку они оказались единственными учеными, которые точно измерили выражение эмоции во время одного из самых эмоционально насыщенных и наиболее важных социальных взаимодействий в нашей жизни — взаимодействии между мужем и женой.<a l:href="#n156" type="note">[156]</a></p>
    <p>Удивительно, что выражения отвращения у жены, адресуемые мужу в ходе беседы, начатой с целью разрешения конфликта, позволяли предсказать количество времени, которое они в течение ближайших четырех лет проживут порознь.<a l:href="#n157" type="note">[157]</a> Готтман обнаружил, что выражения отвращения у жены обычно возникали в ответ на попытку мужа отгородиться от нее «каменной стеной» (о чем я рассказывал в главе 6), т. е. игнорировать ее эмоции. Говоря простым языком, она получала то, чего добивалась; она оказалась сытой по горло. Отметьте, как хорошо к этой ситуации подходит метафора приема пищи. Если ваш супруг вызывает у вас неприязнь, то неудивительно, что будущее ваших отношений выглядит безрадостно. (Мы еще вернемся к результатам, полученным Готтманом, в конце этой главы, когда будем говорить о презрении.)</p>
    <p>Миллер отмечает, что при близких отношениях мы снижаем чувствительность к тому, что обычно вызывает у нас отвращение. Самым первым примером является «перемена пеленок, вытирание выплюнутой пищи, другие действия по уходу за больным ребенком. Родители — это те люди, которые будут проявлять заботу в любых обстоятельствах; они будут убирать экскременты, рискуя испачкать ими руки и одежду; страдать, когда окажутся облитыми мочой. Преодоление естественного отвращения к подобным веществам является характерной чертой безусловной родительской любви».<a l:href="#n158" type="note">[158]</a></p>
    <p>Подобное временное устранение отвращения наблюдается у участников полового акта. И вновь я процитирую Миллера: «Язык другого человека у вас во рту может быть признаком близости, но он может также быть вызывающим отвращение оскорблением… Секс по обоюдному влечению означает взаимное нарушение границ, защищаемых чувством отвращения… Секс — это лишь один способ нарушения таких границ, подразумевающий один тип обнаженности. Но есть и другие формы обнаженности, открытости и знаний, на которых основываются интенсивные интимные отношения — отношения в форме продолжительного, тесного и нежного взаимного контакта.</p>
    <p>Кто–то думает о том, чтобы поделиться своими сомнениями, тревогами, заботами; чтобы рассказать о своих устремлениях; признаться в ошибках и недостатках; чтобы просто показать себя человеком, имеющим свои причуды, слабости и потребности… Мы могли бы назвать другом или близким человеком того, кому мы позволяем поплакаться нам в жилетку, чтобы затем в свою очередь поплакаться в жилетку ему, того, кто понимает, что такой обмен жалобами на трудности жизни является привилегией близких отношений, которых наше чувство собственного достоинства и наше отвращение не допустили бы при отсутствии такой привилегии… Любовь дает другому человеку привилегию смотреть на нас таким образом, который заставил бы нас испытать стыд и вызвал бы отвращение<a l:href="#n159" type="note">[159]</a> у других людей, если бы не было этого вмешательства любви».<a l:href="#n160" type="note">[160]</a></p>
    <p>Это замечательно тонкое наблюдение Миллера указывает на наличие у отвращения социальной функции, которая в других условиях была бы незаметна. Временное подавление отвращения создает отношения близости и служит символом личной преданности. Такое принятие того, что другой человек мог бы счесть постыдным, вовлеченность в физическую деятельность, которая с другим человеком показалась бы отвратительной — я имею в виду не только секс, а, например, необходимость убирать рвотную массу необязательно за близким, но и за совершенно незнакомым вам человеком, — может быть не только знаком любви, но и средством ее усиления.</p>
    <p>Другая очень важная функция отвращения состоит в том, чтобы заставлять нас дистанцироваться от отвратительного и отталкивающего. Очевидно, что никому не идет на пользу потребление испортившихся продуктов, а социальное отвращение сходным образом изолирует нас от того, что мы считаем предосудительным.</p>
    <p>Оно, как предполагает Миллер, является моральной оценкой, в которой мы можем не идти на компромисс с вызывающими наше отвращение людьми или их действиями. Правовед Марта Нуссбаум пишет, что «большинство обществ учит избегать некоторых групп людей на том основании, что они вызывают физическое отвращение».<a l:href="#n161" type="note">[161]</a> К сожалению, эта эмоция может быть опасной, так как она лишает человеческих качеств людей, которых мы считаем вызывающими отвращение, и таким образом позволяет не относиться к ним как к обычным человеческим существам.</p>
    <p>Некоторые действия признаются недопустимыми на том основании, что они оскорбляют общественную мораль (вызывают отвращение), например детская порнография или сквернословие. Нуссбаум уверена, что законы не должны основываться на том, что кто–то находит совершенное действие отвратительным, и предлагает, чтобы мы использовали не отвращение, а оскорбление в качестве основы для правовых оценок. «[Оскорбление]… является моральным чувством, гораздо более подходящим для правовой оценки и гораздо более надежным, чем отвращение. Оно содержит аргументацию, которая может распространяться публично, и не предполагает спорных попыток обращения с таким преступником, как ничтожество или бездельник, вне морали нашего общества. Вместо этого оно прочно включает его в моральное сообщество и оценивает его действия на основе общественной морали».<a l:href="#n162" type="note">[162]</a> Отмечая, что эмоциональное состояние человека в момент совершения преступления может рассматриваться как смягчающий вину фактор, Нуссбаум также утверждает, что отвращение не является той эмоцией, которая должна приниматься во внимание. «Одно убийство не является более тяжким преступлением, чем другое, только потому, что оно вызывает большее отвращение…<a l:href="#n163" type="note">[163]</a> Разумной реакцией на отвращение, — заявляет она, — является выход из ситуации, исключающий убийство человека, вызывающего у вас отвращение — например, пристающего к вам гомосексуалиста. [Только лишь]… чувство, вызванное в вас кем–то другим, никогда не является достаточным основанием для осуществления насильственных действий в отношении этого человека».<a l:href="#n164" type="note">[164]</a></p>
    <p>Те, кто оправдывают худшие формы понижения статуса других людей, часто рассматривают своих жертв как животных (причем не самых привлекательных); иногда о жертвах говорят как о неодушевленных, оскорбляющих наши чувства предметах, называя их отбросами или накипью. Я боюсь, что возмущение или оскорбление могут также оправдывать кровопролитие или даже пытки, но они не должны возводить барьер между нами и теми, кто вызывает у нас отвращение. (Нуссбаум, разумеется, концентрирует внимание на использовании эмоций для оправдания законов, а не для оправдания действий, противоправных или нет.) Одним из препятствий, способных сдержать замышляемое насилие, являются внешний вид и крики страдающих жертв, а также их кровь. Но этот фактор срабатывает не всегда, возможно, потому, что вид чужих страданий вызывает отвращение. Даже если мы не начинаем думать о ком–то как об источнике нашего отвращения, вид крови и изуродованного в результате пытки или травмы тела скорее может вызвать еще более сильное отвращение, а не сочувствие.</p>
    <p>В начале моих исследования выражений эмоций в разных культурах я обнаружил, что фильмы об испытывающих страдание людях — фильмы о выполнении туземцами обряда обрезания или хирургической операции на глазах — вызывали выражение отвращения у большинства студентов, обследованных мной в Америке и Японии. Я отредактировал другие учебные медицинские фильмы — в одном показывалось удаление конечности, сопровождавшееся большой потерей крови, а в другом показывался человек с третьей степенью ожогов, у которого обожженная кожа струпьями сходила с тела. И вновь большинство зрителей сообщали об испытываемом отвращении и показывали свое отвращение на лице. Фильмы могли заменять друг друга, так как они вызывали одинаковую эмоцию и относились к числу наиболее распространенных «киностимулов», используемых при исследовании эмоций.</p>
    <p>Однако имелась сравнительно небольшая группа студентов (около 20%), которая проявляла очень разнообразные реакции на показываемые в фильмах страдания других людей. Вместо того чтобы проявлять отвращение, они выражали печаль и боль так, как если бы отождествляли себя с теми, кто подвергался операциям.</p>
    <p>По–видимому, природа создала нас таким образом, что мы испытываем отвращение при виде внутренних органов других людей, особенно залитых кровью. Такая реакция отвращения временно приостанавливается, когда мы видим истекающего кровью не постороннего, а близкого нам человека. В таком случае мы стараемся ослабить страдание, а не отворачиваться от него. Каждый может представить себе, как отвращение при виде проявлений физического страдания, болезни может принести выгоду с точки зрения предотвращения распространения инфекции, но этот результат достигается ценой снижения нашей способности к сочувствию и состраданию, которая может быть очень полезной для формирования общности людей.</p>
    <p>Ни сочувствие (эмпатия), ни сострадание не являются эмоцией; они представляют собой лишь наши реакции на эмоции других людей. При <emphasis>когнитивной</emphasis> эмпатии мы сознаем, что чувствует другой человек. При <emphasis>эмоциональной</emphasis> эмпатии мы действительно чувствуем то, что чувствует другой человек; при сострадающей эмпатии мы хотим помочь другому человеку справиться с ситуацией и с его эмоциями. Мы должны иметь когнитивную эмпатию, чтобы проявлять две другие формы эмпатии, но нам не требуется иметь эмоциональную эмпатию, чтобы проявлять сострадающую эмпатию.<a l:href="#n165" type="note">[165]</a><a l:href="#n166" type="note">[166]</a></p>
    <p>Презрение родственно отвращению, но все же отлично от него. Я не смог найти ни одной фотографии в прессе, иллюстрирующей эту эмоцию; подобно отвращению, оно также редко показывается на газетных и журнальных снимках. Пример лица, выражающего презрение, можно увидеть на снимке З в конце этой главы.</p>
    <p>Много лет тому назад я определил отличие презрения от отвращения следующим образом:</p>
    <cite>
     <p>Презрение можно испытывать только к людям или их поступкам, но не ко вкусам, запахам или прикосновениям. Наступив на собачьи экскременты, вы можете испытать отвращение, но не презрение; идея употребления в пищу сырых телячьих мозгов также может вызвать отвращение, но никак не презрение. Однако вы можете с презрением относиться к людям, поедающим такие неаппетитные продукты, так как в презрении имеется элемент снисходительности по отношению к тем, кто это презрение вызывает. Проявляя в своей неприязни к людям и их поступкам элемент пренебрежения, вы ощущаете по отношению к ним свое превосходство (обычно моральное). Их поведение отвратительно, но вы, испытывая к ним презрение, не обязательно порываете отношения с ними.<a l:href="#n167" type="note">[167]</a></p>
    </cite>
    <p>К сожалению, что касается презрения, то здесь не нашлось второго Пола Розина и ни один из ученых не сконцентрировал все свои усилия на изучении этой эмоции. Миллер сделал интересное замечание о том, что хотя мы чувствуем превосходство над другим человеком, когда испытываем презрение к нему, тем не менее подчиненные также могут испытывать презрение к своим начальникам. Задумайтесь о «презрении подростков ко взрослым, женщин к мужчинам, слуг к хозяевам, работников к боссам… черных к белым, необразованных к образованным.<a l:href="#n168" type="note">[168]</a> Презрение, идущее снизу вверх… позволяет занимающим более низкое положение заявлять о своем превосходстве по какому–то параметру. Люди, находящиеся на более низких ступенях, знают, что они занимают невысокое положение в глазах других, знают, что они в какой–то мере презираемы этими другими людьми…»<a l:href="#n169" type="note">[169]</a></p>
    <p>Чтобы лучше понять значение презрения, давайте рассмотрим следующий набор интересных результатов исследования супружеских отношений, проведенного Готтманом и его коллегами. Жены, мужья которых демонстрировали презрение:</p>
    <p>• чувствовали себя переполненными эмоциями;</p>
    <p>• считали, что их проблемы невозможно разрешить;</p>
    <p>• полагали, что их супружеские проблемы были очень серьезными;</p>
    <p>• часто болели в течение следующих четырех лет.</p>
    <p>Тот факт, что выражения отвращения, презрения или гнева, появлявшиеся у мужей этих женщин, не вызывали подобных результатов, подчеркивает важность выделения презрения в качестве самостоятельной эмоции (что еще не осознается всеми, кто изучает эмоции).</p>
    <p>Презрение, подобно всем уже рассмотренным нами эмоциям, может меняться по силе или интенсивности, как и отвращение. Я подозреваю, что верхняя граница интенсивности отвращения находится выше, чем верхняя граница интенсивности презрения, т. е. максимальная интенсивность презрения слабее максимальной интенсивности отвращения.</p>
    <p>Отвращение, безусловно, является негативной эмоцией, оно не ощущается позитивно, даже несмотря на то, что, как отмечалось ранее, мы бываем очарованы тем, что вызывает отвращение, намного сильнее, чем этого можно было бы ожидать. Разумеется, когда отвращение оказывается сильным, то ощущения, безусловно, оказываются неприятными и даже могут вызывать тошноту. Но я менее уверен в том, что презрение также является негативной эмоцией; я знаю, что ощущение презрения к другим доставляет большинству людей удовольствие. Позднее мы можем сами удивляться тому, что чувствовали себя таким образом, но ощущения, переживаемые нами во время этой эмоции, в большей степени приятны, чем неприятны. Это не значит, что такая эмоция оказывает благоприятный эффект на других людей, и результаты Готтмана подтверждают такой вывод. Но наши ощущения в те моменты, когда мы испытываем презрение, не являются изначально неприятными. Трудно определить функцию презрения иначе как функцию подачи сигнала об испытываемом чувстве превосходства, об отсутствии необходимости к чему–то приспосабливаться или чем–то заниматься. Оно сообщает о силе или статусе. Те, кто не уверены в своем статусе, могут с большей вероятностью проявлять презрение для утверждения своего превосходства над другими.</p>
    <p>Презрение часто сопровождается гневом — обычно умеренным гневом в виде недовольства, хотя оно может возникать и вовсе без гнева. Иногда гнев человека может чередоваться с отвращением, если человек будет разгневан тем, что ему приходится испытывать отвращение.</p>
    <p>Мы не имеем слов для описания настроений, имеющих отношение к отвращению или презрению, но это говорит не о том, что мы не испытываем таких настроений, а лишь о том, что у нас нет простого способа для обращения к ним. Я подозреваю, что такие настроения действительно существуют, но о каких–либо теоретических или практических исследований на эту тему мне неизвестно.</p>
    <p>Давайте теперь выясним, имеются ли эмоциональные расстройства, подразумевающие проявления отвращения или презрения. В своей статье, озаглавленной «Отвращение — забытая эмоция в психиатрии», психиатры М. Филипс, К. Сениор, Т. Фахи и А. Дэвид утверждают, что хотя отвращение не признается имеющим решающее значение в психических расстройствах, оно действительно играет заметную роль в возникновении многих психических проблем.<a l:href="#n170" type="note">[170]</a> Беспокойство, возникающее вместе с отвращением, вероятно, является следствием привнесения обсессивно–компульсивного расстройства, проявляющегося в навязчивых мыслях о грязных и заразных предметах и в чрезмерном стремлении к мытью рук и тела. Страхи перед животными могут основываться на отвращении, социальные фобии, при которых человек боится оказаться униженным, могут подразумевать отвращение, сконцентрированное человеком на самом себе, а боязнь вида крови подразумевают возникновение нервного расстройства одновременно с отвращением. Люди с расстройствами, связанными с приемом пищи, такими как нервная анорексия и булимия, испытывают сильное чувство отвращения к частям своего собственного тела, к своей сексуальности и к некоторым продуктам. До настоящего времени никто еще не заявлял о наличии каких–либо психических расстройств, связанных с презрением.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021355">
    <title>
     <p><strong>Распознавание отвращения и презрения у самих себя</strong></p>
    </title>
    <p>Давайте рассмотрим теперь внутренние ощущения, которые мы испытываем при отвращении и презрении. Довольно легко испытать чувство отвращения, размышляя о попадании в рот какого–то неприятного предмета или об отвратительном с моральной точки зрения поступке.</p>
    <p>Обратите внимание на ощущения в вашем горле, на то, как вы начинаете чем–то давиться. Ощущения, испытываемые верхней губой и ноздрями, усиливаются, как будто ваша чувствительность к этим частям вашего лица повысилась настолько, что вы стали чувствовать их сильнее. Расслабьтесь и снова попытайтесь испытать отвращение, но на этот раз максимально слабое, вновь сконцентрировав внимание на ощущениях в вашем горле и в ваших ноздрях и верхней губе.</p>
    <p>Гораздо труднее идентифицировать ощущения, ассоциируемые с презрением. Вспомните о чьих–то действиях, которые не вызвали у вас отвращение, но заставили вас испытать презрение к тому, кто их совершил. Возможно, это человек, который пролез в кассу без очереди, который занимается плагиатом или сквернословит. Сделайте так, чтобы вы испытывали не гнев или отвращение, а просто презрение. Обратите внимание на возникающее у вас желание приподнять подбородок, как если бы вы смотрели на кого–то, кто находится ниже линии вашего носа. Почувствуйте напряжение, возникшее в одном из уголков вашего рта.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021357">
    <title>
     <p><strong>Распознавание отвращения и презрения у других людей</strong></p>
    </title>
    <p>Теперь давайте рассмотрим, как эти две эмоции проявляются на лице. Вернитесь назад и посмотрите на выражение лица жителя Новой Гвинеи, показанное в начале этой главы. Его верхняя губа приподнята вверх настолько, насколько это возможно. Нижняя губа также приподнята и слегка выдвинута вперед. Вдоль ноздрей к уголкам рта идут две глубокие морщины, их форма напоминает перевернутую букву U. Его ноздри приподняты, а на переносице и по сторонам от нее появились морщины. Приподнятые щеки и опущенные брови создают на лице морщинки, называемые «куриными лапками». Все это признаки крайнего отвращения.</p>
    <p>Фотографии Евы показывают более тонкие версии отвращения, а также примеры презрения. Имеются два очень разных элемента выражения лица, сигнализирующих об отвращении: морщины у носа и приподнятая верхняя губа, причем иногда они возникают вместе. Я поместил также для сравнения снимок А, показывающий нейтральное выражение.</p>
    <p>Сначала давайте рассмотрим сигнал, подаваемый морщинами около носа. На снимке Б показан самый слабый признак появления</p>
    <p><image l:href="#i_069.jpg"/></p>
    <p>А</p>
    <p>(нейтральное)</p>
    <p>таких морщин; на снимке В показано то же самое действие, но выполненное чуть сильнее; на снимке Г морщины около носа проявляются наиболее заметно. Отметьте, что когда морщины становятся глубокими, как на снимке Г, то брови также опускаются вниз, что заставляет некоторых людей полагать, что такое лицо выражает гнев. Но если вы присмотритесь внимательнее, то увидите, что верхние веки не приподняты и что брови не сведены вместе. (Для сравнения взгляните на снимок Д в главе 6.) Это отвращение, а не гнев. На этих снимках, показывающих отвращение, щеки приподнимаются, заставляя приподниматься и нижние веки, но именно изменения положения носа, рта и щек имеют важнейшее значение, а не изменения в области глаз. Мышцы, управляющие движениями век, скорее расслаблены, чем напряжены.</p>
    <p>Теперь давайте рассмотрим, как сигнализирует об отвращении приподнятая верхняя губа. На снимке Д показана слегка приподнятая верхняя губа, которая приподнимается еще выше на снимке Е.</p>
    <p><image l:href="#i_070.jpg"/></p>
    <p>Б</p>
    <p><image l:href="#i_071.jpg"/></p>
    <p>В</p>
    <p><image l:href="#i_072.jpg"/></p>
    <p>Г</p>
    <p><image l:href="#i_073.jpg"/></p>
    <p>Д</p>
    <p><image l:href="#i_074.jpg"/></p>
    <p>Е</p>
    <p><image l:href="#i_075.jpg"/></p>
    <p>Ж</p>
    <p>На снимке Ж показано то же самое действие, но только на одной стороне лица. Когда выражение оказывается несбалансированным, как на этом снимке, то это может сигнализировать об отвращении или может также быть признаком презрения.</p>
    <p>Сравните снимок Ж со снимком 3, показывающим выражение презрения. На снимке 3 движение также осуществляется только на одной стороне лица, но это действие совершенно другое. Уголки губ напряжены и слегка приподняты. Это явное выражение презрения. Снимок И показывает то же действие, что и на снимке Ж, но оно оказывается более сильным, в результате чего губы в одной стороне рта слегка раскрываются. Снимок И, как и снимок Ж, может сигнализировать об отвращении или презрении.</p>
    <p>На снимке К показано выражение, соответствующее смеси двух эмоций. Нос сморщен, что является признаком отвращения; а гнев выражается с помощью опущенных и сведенных вместе бровей и приподнятых верхних век. Приподнятость верхних век не очень заметна, потому что брови сильно опущены вниз; сравнение снимка К</p>
    <p><image l:href="#i_076.jpg"/></p>
    <p>З</p>
    <p><image l:href="#i_077.jpg"/></p>
    <p>И</p>
    <p><image l:href="#i_078.jpg"/></p>
    <p>К</p>
    <p><image l:href="#i_079.jpg"/></p>
    <p>Л</p>
    <p><image l:href="#i_080.jpg"/></p>
    <p>М</p>
    <p>с нейтральным снимком А или даже со снимком В, на котором имеются изменения только в областях бровей, носа и щек, должно ясно показать, что верхние веки были подняты и что нижние веки были напряжены, что является сигналом гнева.</p>
    <p>Плотно сжатые губы, являющиеся еще одним признаком гнева, часто могут сопровождать выражение, показанное на снимке К и на составной фотографии Л, полученной путем добавления сжатых губ к выражению на снимке К. Другая возможная смесь эмоций, презрения и радости, показана на снимке М, на котором легкое сжатие одного из уголков губ дополняется легкой усмешкой, что вместе придает лицу самодовольное презрительное выражение.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021359">
    <title>
     <p><strong>Использование полученной информации</strong></p>
    </title>
    <p>Прежде чем рассматривать, как вы можете использовать информацию о том, что кто–то испытывает презрение или отвращение, вспомните, что этот человек может не испытывать отвращения к вам; его отвращение может быть направлено на самого себя или он может вспоминать какое–то неприятное событие из своей прошлой жизни. Хотя можно также предположить, что человек, выражающий презрение, может испытывать эту эмоцию по отношению к своим собственным действиям или мыслям, сам я с этим никогда не сталкивался.</p>
    <p>Так как именно гнев чаще всего путают с отвращением, а некоторые реакции гнева могут со временем перерасти в реакции отвращения, то я особо выделю различия в том, как вы можете вести себя, когда заметите признаки отвращения и презрения и, для сравнения, когда заметите признаки гнева. Предположим, вы сообщаете своему подчиненному о том, что он не получит повышения, и он реагирует на ваши слова либо выражением явного отвращения, подобным показанному на снимке Г, либо выражением презрения, подобным показанному на снимке З, либо одним из явных выражений гнева, показанных в главе 6. Так как вы только что сообщили неприятную новость, то, возможно, именно на вас будут направлены отвращение, презрение или гнев вашего подчиненного, но вы должны также рассмотреть возможность такой реакции на что–то другое.</p>
    <p>Если ваш подчиненный проявляет отвращение, то, возможно, оно имеет прямое отношение к вам или к сложившейся в вашей организации ситуации и указывает в большей степени, чем гнев, на отсутствие заинтересованности в новой попытке получения повышения. Дело не только в том, что вы приняли неверное решение; вы не просто совершили ошибку — вы действовали аморально, не дав ему этого повышения, и поэтому для него вся ситуация выглядит отвратительной. Если он выражает презрение, то это значит, что он в каком–то смысле считает себя лучше вас. Возможно, он ощущает свое превосходство над вами: он больше знает о вашей отрасли, о компании, о выполняемой им работе; он лучше одевается и т. д. Или же его чувство превосходства может основываться на чем–то, не имеющем отношения к работе.</p>
    <p>В главе, посвященной гневу, я предполагал, что в такой ситуации вы можете предпочесть не иметь дела с гневом напрямую, вместо этого вы можете сказать что–нибудь наподобие: «Мое решение вполне могло вызвать ваш гнев, и я сожалею об этом. Скажите, могу ли я сделать что–нибудь, что будет полезным для вас?» Если вы видите на его лице отвращение, вы можете попытаться действовать по–другому: «Я понимаю, что мое решение могло вас расстроить. Следует ли мне дать вам какие–то разъяснения или рассмотреть с вами другие вопросы, касающиеся вашего будущего?» Я полагаю, что вам не придется столкнуться с вероятностью того, что он почувствует себя отвергнутым вами, так как большинству людей трудно в этом признаться, даже если они знают, что ощущают такое отторжение. Но по–прежнему может быть полезным дать ему шанс поговорить о его чувствах, особенно если вы хотите удержать его в вашей фирме. Реакция презрения может проявляться в виде «презрения, идущего снизу вверх», когда подчиненный пытается доказать, что он не является бессильным или неполноценным. Может иметь смысл оставить его до поры до времени в покое, сказав, что вы хотели бы назначить другую дату для обсуждения будущих вариантов.</p>
    <p>Если в этой же ситуации сигналы лица оказываются слабыми, например как на снимке Б, а не на снимке Г или как на снимке Ж, а не на снимке И, и они являются первыми реакциями, проявляемыми после того, как вы сообщаете плохую новость, то тогда вы имеете чуть больший запас времени. Когда выражения оказываются такими слабыми, то это значит, что эмоция либо подавляется, либо только начинается. Если она появляется немедленно в ответ на вашу плохую новость, то мне представляется вероятным, что эмоциональная реакция только начинается и вы можете получить выгоду, если обратитесь к проблеме напрямую. Например, вы можете сказать: «Я знаю, что вам трудно примириться с тем, что вы услышали, потому что принятое решение было не совсем оправданным. Мы можем поговорить с вами об этом?» Или же вы можете вообще воздержаться от комментариев и подождать, не станут ли чувства более сильными или не появится ли что–то еще, о чем вы могли бы сказать, чтобы ослабить его чувство отвращения. Хотя исследования на эту тему еще не проводились, я ожидаю, что результаты исследования супружеских отношений, полученные группой Готтмана, могли бы быть перенесены на другие ситуации — например, если человек, находящийся в подчиненной позиции, проявляет отвращение или презрение к своему начальнику, то их рабочие отношения вряд ли окажутся продолжительными.</p>
    <p>Давайте рассмотрим теперь ситуацию, которую мы обсуждали в главе 6. Допустим, у вашей дочери–подростка появились эти же выражения, когда вы сообщили ей, что она не сможет пойти сегодня на вечеринку к друзьям, потому что ей придется посидеть дома с маленьким братом, в то время как вы будете находиться на важном официальном мероприятии, о котором вы узнали в последний момент. Я предположил, что у вас будет больше оснований отреагировать на ее гнев, чем на гнев вашего подчиненного, узнавшего о том, что он не получит повышения. Это не значит, что вы должны как–то комментировать ее гнев или оспаривать ее право на проявление этой эмоции. Напротив, вы можете выразить ей свое сочувствие по поводу крушения ее планов и объяснить, почему это мероприятие так важно для вас и почему вам пришлось возложить на нее обязанность по присмотру за братом.</p>
    <p>Если она выражает отвращение, то я считаю, что вы также не должны его игнорировать. Чувствует ли она себя сытой всем этим по горло или действительно ли она считает, что у вас имеется какой–то моральный изъян? Прежде всего вы должны рассмотреть, следует ли вам начать разговор сейчас или подождать, пока ваши чувства остынут. Если вы решите подождать, то остерегайтесь искушения никогда не начинать этот разговор. Самый прямой способ обращения к ее отвращению состоит в том, чтобы просто сказать: «Ты считаешь, что я поступаю несправедливо по отношению к тебе» или «Тебе надоело иметь дело со мной?» Если сможете, то не пытайтесь защищать себя и позвольте ей полностью высказать свои чувства. Затем постарайтесь спокойно объяснить ей свои чувства и действия, избегая резких слов.</p>
    <p>Если она выразит на лице презрение, когда узнает от вас, что не сможет пойти на вечеринку и вынуждена будет остаться дома из–за того, что вы должны отправиться на официальное мероприятие, то я предпочел бы оставить ее в покое. Это может быть презрение, направленное снизу вверх, попытка подростка доказать, что он ничем не уступает, а в чем–то и превосходит своих родителей. Возможны ситуации, в которых вы захотите разобраться с ее эмоциями, но в общем случае делать это необязательно.</p>
    <p>До сих пор во всех примерах с вашей дочерью я предполагал, что ее выражение лица было вполне определенным (например, снимок Г, а не Б). Если же она показывает более тонкую реакцию отвращения, презрения или гнева, то, возможно, она еще не знает, что она чувствует, или ее эмоция только начинает возникать. Если вы сможете быть открытым и благосклонным, то это облегчит вам следование рекомендациям, изложенным в предыдущем абзаце. Но вам необходимо проявить осторожность, чтобы не вынудить ее занять оборонительную позицию. Позвольте ей узнать из ваших слов, что вы понимаете причины возникновения у нее этих чувств и хотите поговорить с ней о них, чтобы выяснить, что вы можете сделать совместными усилиями для исключения частого появления у нее этих чувств в будущем.</p>
    <p>Отметьте, что в моем сценарии вы, как родитель, ведете себя безупречно: о мероприятии вам сообщили в последний момент, вы действительно не могли своевременно скорректировать свои планы и просите дочку о жертве не ради своего удовольствия. Разумеется, так бывает не всегда, и реакции вашего ребенка, проявляемые в виде гнева, отвращения или презрения, могут заставить вас проверить, поступаете ли вы справедливо, безответственно или эгоистично. Если вы обнаружите, что вы поступаете эгоистично, и если вы можете это признать, то тогда объясните дочери, что произошло, и поблагодарите ее. Вам предоставляется отличная возможность научить ее тому, как использовать негативные эмоции, такие как отвращение или гнев, в позитивных целях.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 9. Эмоции удовольствия</strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Лоретта Стирм и ее дети терпеливо ждали на взлетном поле базы ВВС в Тревисе, пока группа военных летчиков выходила из самолета, доставившего их домой, в США. Так как генерал Роберт Стирм был старшим среди офицеров, вернувшихся из лагеря для военнопленных в Северном Вьетнаме, то сначала он должен был произнести краткую официальную речь и только потом разрешить своим боевым товарищам встретиться со своими семьями. Все это время его семья продолжала ждать. Фоторепортер Сэл Ведер, удостоенный за эту фотографию Пулитцеровской премии, писал: «Закончив свою речь, он посмотрел вокруг и увидел свою семью, бегущую ему навстречу с распростертыми объятиями и улыбками, выражающими бурную радость».<a l:href="#n171" type="note">[171]</a> «Радость» — это более подходящее слово, чем «удовольствие» или «счастье» для эмоции, показанной на этом снимке, так как оно говорит о более высокой интенсивности испытываемой эмоции. Однако и оно не говорит нам в точности о том, какие именно эмоции удовольствия испытывались этими людьми.</p>
    <p>Я уверен, что есть более дюжины эмоций удовольствия, каждая из которых универсальна и каждая из которых настолько отличается от остальных, насколько отличаются друг от друга печаль, гнев, отвращение и презрение. Подобно тому как имеется группа особых эмоций, которые обычно не доставляют нам удовольствия, существует также и группа других особых эмоций, испытывая которые мы получаем удовольствие. Проблема с использованием слов «удовольствие» и «счастье» состоит в том, что они недостаточно конкретны;</p>
    <p><image l:href="#i_081.jpg"/></p>
    <p>статочно конкретны; они подразумевают единственное состояние разума и чувств, подобно тому как слова «расстройство» и «отрицание» не позволяют узнать, испытывает ли человек печаль, гнев, страх или отвращение. В английском языке нет отдельных слов для всех приятных эмоций, описанных мной в этой главе, и поэтому я заимствовал некоторые слова из других языков для обозначения нескольких важных эмоций удовольствия, которые мы испытываем.</p>
    <p>Однако мы пока что мало знаем об эмоциях удовольствия, так как все исследования эмоций, включая и мои, были направлены на изучение эмоций огорчения. Внимание исследователей концентрировалось на эмоциях, когда они вызывали проблемы для других и для нас самих. В результате мы больше знаем о психических расстройствах, чем о психическом здоровье. Теперь ситуация начинает меняться, так как все чаще акцент делается на том, что называется позитивными эмоциями.<a l:href="#n172" type="note">[172]</a></p>
    <p>Я уверен, что мы можем получить большую пользу от лучшего знания и понимания эмоций удовольствия, так как они играют ключевую мотивирующую роль во многих важных областях нашей жизни.</p>
    <p>Давайте начнем с <emphasis>сенсорных удовольствий</emphasis>. Есть вещи, которые мы ощущаем приятными на ощупь; мы также можем испытывать удовольствие от чужого прикосновения, особенно когда оно исходит от того, о ком мы заботимся, и осуществляется с нежностью и лаской. Есть виды, которые приятно созерцать, например красивый вид заката солнца. Есть звуки, которые приятно слышать, например плеск океанских волн, журчание ручья, шум ветра в верхушках деревьев и различные музыкальные мелодии. При изучении эмоции отвращения мы рассматривали вкусовые ощущения и запахи отдельно, но сладкий вкус нравится большинству людей, в то время как способность получать удовольствие от кислого, горького или пряного вкуса, по–видимому, приобретается с годами. Запахи гниения большинство людей считают неприятными, но некоторые высоко ценимые сорта сыра источают запахи, которые многим кажутся отвратительными. Я полагаю, что существуют какие–то универсальные темы и множество усвоенных вариаций для каждого из пяти сенсорных удовольствий.</p>
    <p>Открытым остается вопрос о том, действительно ли сенсорные удовольствия просто обеспечивают разные пути к достижению того же самого эмоционального опыта и поэтому должны рассматриваться как единая эмоция или же мы должны рассматривать их как пять разных эмоций — визуальное, тактильное, обонятельное, слуховое и вкусовое удовольствия. Когда–нибудь исследователи разрешат этот вопрос и определят, действительно ли каждое из этих сенсорных удовольствий различаются по своим субъективным ощущениям, по сигналам, подаваемым другим людям, и по характерным для них физиологическим изменениям. Пока же я буду рассматривать их как пять разных эмоций, потому что мое чутье подсказывает мне, что проведенное исследование покажет, что они различны между собой, причем не только с точки зрения используемого органа чувства.</p>
    <p>Мой наставник Сильван Томкинс не считал сенсорные удовольствия эмоциями. Он утверждал, что эмоция может приводиться в действие практически чем угодно, а каждое из таких удовольствий ассоциируется только с каким–то одним источником сенсорных ощущений. Это не кажется мне убедительным, так как внутри любого из сенсорных источников, например такого, как звук, имеется много разных триггеров. Хотя некоторые из них универсальны, многие из них таковыми не являются, поскольку очень разные вкусы, виды, запахи, прикосновения и звуки вызывают удовольствие как внутри одной культуры, так и в разных культурах.</p>
    <p>Психологи Барбара Фредриксон и Кристина Бренниген также доказывали, что сенсорные удовольствия не должны рассматриваться как эмоции, но при этом они выдвигали другие аргументы.<a l:href="#n173" type="note">[173]</a> Они утверждали, что сенсорные удовольствия просто возникают у нас без требования оценки, а если нет оценки, то нет и эмоции. Однако я с этим не согласен, так как многие эмоции, традиционно воспринимаемые как негативные, могут приводиться в действие текущими событиями, вызывающими сенсорные ощущения. Разве автоматическое удовольствие, которое испытывает большинство людей при виде заката солнца, подразумевает проведение оценки в меньшем объеме, чем автоматический страх, который испытывают большинство людей, когда под ними ломается стул или когда при переходе улицы они внезапно замечают быстро приближающуюся к ним машину? Я так не думаю. К тому же большая часть того, что обеспечивает нам сенсорные удовольствия посредством зрения, слуха, вкуса или обоняния и в меньшей степени посредством осязания, представляет собой усвоенные триггеры, для срабатывания которых часто требуется проведение разнообразных оценок. К примеру, удовольствие, которое мы испытываем, разглядывая абстрактную картину Пикассо, не возникает без процессов оценки. Сенсорные удовольствия очень приятны, и я не вижу причин для того, чтобы не рассматривать их как эмоции.</p>
    <p>Одной из простейших приятных эмоций является веселье. Большинство из нас испытывают веселье от того, что находят смешным; есть очень веселые люди, готовые шутить и развлекаться без устали. Индустрия развлечений занимается преимущественно тем, что старается вызывать у людей эту эмоцию и предоставлять им возможность веселиться тогда, когда они этого хотят. Веселье может изменяться по своей интенсивности от слабого до очень сильного, сопровождающегося приступами безудержного смеха и даже слезами.<a l:href="#n174" type="note">[174]</a></p>
    <p>Когда все в мире кажется нам правильным, когда мы чувствуем, что нам ничего не нужно менять,<a l:href="#n175" type="note">[175]</a> то в такие моменты мы бываем спокойными и довольными жизнью. Я не уверен, что имеется какой–то признак <emphasis>удовлетворенности</emphasis>, появляющийся на лице; возможно, в таком состоянии у нас просто происходит расслабление мышц лица. С большей вероятностью удовлетворенность может слышаться в голосе. Позднее я объясню, каким образом различия в доставляющих удовольствие эмоциях проявляются в большей степени в голосе, чем на лице.</p>
    <p><emphasis>Возбуждение</emphasis> возникает в ответ на что–то новое и необычное. Томкинс считал, что возбуждение является наиболее интенсивной формой проявления чувства интереса, но интерес во многом представляет собой рассудочное, а не эмоциональное состояние. Однако представляется несомненным, что исходный интерес может перерасти в возбуждение, особенно когда изменения происходят быстро или оказываются трудными для реагирования на них, неожиданными или новыми. Непросто определить универсальный триггер или тему возбуждения. Все те, о которых думал я, — катание на горных лыжах, наблюдение за падающими звездами, вероятно, вызывают у некоторых людей ужас. Я полагаю, что часто имеется тесная связь между возбуждением и страхом, даже если ваш страх вызвала опасность, угрожающая не вам, а кому–то другому. Возбуждение имеет свой особый «аромат», отличающей его от всех других приятных эмоций. Возбуждение может также сливаться с гневом, вызывая приступы ярости, или со страхом, вызывая приступы ужаса.</p>
    <p><emphasis>Облегчение</emphasis>, часто сопровождающееся глубоким вдохом и выдохом, представляет собой эмоцию, испытываемую нами тогда, когда что–то, вызывавшее у нас сильные эмоции, ослабевает. Мы испытываем облегчение, когда узнаем, что тест на наличие онкологического заболевания дал отрицательный результат, когда находим нашего ребенка, потерявшегося на несколько минут в толчее магазина, когда узнаем, что успешно сдали трудный экзамен, который вполне могли бы провалить. Облегчение может также возникнуть после положительно оцениваемых ощущений, например, облегчение после испытанного сексуального напряжения и возбуждения после оргазма, иногда смешанного с облегчением, испытываемым в том случае, если изначально имелась неуверенность в своих силах. Страх часто является предшественником облегчения, хотя и не всегда, так как то, что пугает нас, может устраняться не до конца. Моменты страдания могут предшествовать возникновению облегчения, когда кто–то успокаивает и утешает нас в нашем горе. Моменты получения сильного удовольствия также могут предшествовать возникновению облегчения. Необычность облегчения состоит в том, что оно не является изолированной эмоцией. В отличие от всех других эмоций ему обязательно должна предшествовать какая–то другая эмоция.</p>
    <p>Еще одной приятной эмоцией является <emphasis>изумление</emphasis>.<a l:href="#n176" type="note">[176]</a> О нем мы знаем очень мало, хотя опыт сильного изумления, испытанного мной пятнадцать лет тому назад, привел меня к мысли о том, что оно является самостоятельной эмоцией.<a l:href="#n177" type="note">[177]</a> В течение пятиминутной беседы с Ричардом Шечнером, профессором театроведения Нью–Йоркского университета, я обнаружил много совпадений в наших биографиях, фактически даже слишком много, чтобы их можно было бы сразу осознать. Мы оба выросли в Ньюарке, штат Нью–Джерси. Мы оба посещали одну и ту же начальную школу, но никогда не сталкивались друг с другом, так как Ричард был на год младше меня. Мы оба переехали в одно и то же городское предместье и поселились на одной улице! Даже когда я пишу об этом сейчас, я начинаю испытывать изумление, которое я испытал во время нашей беседы. Родители Ричарда купили наш дом у моего отца после смерти моей матери, и Ричарду досталась комната, которая когда–то была моей спальней!</p>
    <p>Определяющими характеристиками изумления являются его редкость и вызываемое им ошеломление чем–то непостижимым. В отличие от большинства других авторов, писавших об изумлении, я полагаю, что его важно отделять от страха, хотя эти две эмоции могут сливаться, когда мы испытываем угрозу чего–то непреодолимого, трудного для понимания или осознания. Это очень сильное и по своей сути приятное ощущение. Почти все, что является невероятным, непостижимым и захватывающим, может быть источником изумления. Мы не понимаем, что это такое или как это могло случиться, но мы этим не испуганы, если только это не создает угрозу нашей безопасности, потому что в таком случае мы испытываем затем также и страх.</p>
    <p>Как утверждали Дачер Келтнер и Джонатан Хейдт в своей теории возникновения благоговения (слово, которое они и другие авторы используют для описания сочетания изумления и страха), оно</p>
    <p>вызывается «объектами, которые с трудом постигаются нашим разумом… »<a l:href="#n178" type="note">[178]</a> Возможно, изумление было нередким на ранних этапах человеческой истории, когда люди гораздо хуже понимали окружавший их мир. До сих пор не проводилось практически никаких научных исследований изумления, поэтому вы легко можете представить, как трудно было бы создать условия для возникновения изумления в лаборатории, где оно могло бы быть тщательно измерено.</p>
    <p>Дарвин писал о мурашках (гусиной коже), появляющихся при изумлении, и это является одним из самых сильных физических ощущений, ассоциируемых с этой эмоцией. С учетом личного опыта я полагаю, что покалывание в локтях и в области задней стороны шеи также возникает при возникновении у нас изумления. Возможно также изменение дыхания, но не в виде однократного вздоха облегчения, а в виде глубоких вдохов и выдохов. Возможно также покачивание головой как проявление скепсиса и недоверия. Пока что неизвестно, появляются ли характерные сигналы изумления на лице, в голосе или в движениях тела.</p>
    <p>Восхищение людьми или признание их харизматическими личностями вызывают чувства, родственные изумлению, но я вновь утверждаю, что эти чувства будут особыми. Восхищение не вызывает тех же внутренних ощущений, которые вызывает изумление, — мурашек по коже, изменений дыхания, вздохов или покачиваний головой. Мы готовы следовать за воодушевляющими нас людьми, мы испытываем преданность им, но, когда мы испытываем изумление, мы держимся спокойно и не чувствуем себя обязанными что–то делать. Вспомните о реакции людей в фильме «Близкие контакты третьего вида», когда они видят огни космических кораблей.</p>
    <p><emphasis>Экстаз</emphasis>, или блаженство, т. е. состояние безграничного восторга, достигаемое одними посредством медитации, другими посредством слияния с природой, а третьими через опыт сексуальных отношений с возлюбленной или возлюбленным, может рассматриваться как еще одна приятная эмоция. Подобно возбуждению и изумлению, экстаз вызывает исключительно сильные переживания, а не просто переживания, которые человек может испытывать в малых количествах и с малой интенсивностью.<a l:href="#n179" type="note">[179]</a></p>
    <p>Дженнифер Каприати, фотография которой показана на с. 242, только что выиграла открытый чемпионат Франции по теннису.</p>
    <p><image l:href="#i_082.jpg"/></p>
    <p>Она добилась чего–то фантастического, чего–то невероятно трудного, особенно с учетом того, что ей на несколько лет пришлось уйти из профессионального спорта из–за проблем личного характера. Каким словом можно описать ее состояние? Мы могли бы сказать, что она чувствует себя великой, радостной или счастливой, но эти слова подразумевают слишком много приятных эмоций. Она столкнулась с серьезным вызовом и сумела дать на него достойный ответ. Это гораздо больше, чем ощущение удовлетворенности, это своего рода гордость, хотя такое слово охватывает слишком широкий набор понятий. В этой эмоции содержится ощущение того, что человек сумел достичь какой–то трудной цели, и это ощущение достигнутого результата оказывается очень приятным и неповторимым. Другим людям не нужно знать о вашем достижении, вы наслаждаетесь им сами. Итальянский психолог Изабелла Поджи называет эту эмоцию, не имеющую английского названия, словом <emphasis>fiero</emphasis>.<a l:href="#n180" type="note">[180]</a></p>
    <p>Поза Каприати на этом снимке похожа на позы многих других спортсменов, сфотографированных после одержанной трудной победы, хотя спорт не является единственным вызовом, способным привести в</p>
    <p>действие ваше <emphasis>fiero</emphasis>. Я испытываю <emphasis>fiero</emphasis>, когда нахожу решение сложной интеллектуальной задачи. Рядом со мной нет аудитории, восторженного поклонения которой я бы добивался. <emphasis>Fiero</emphasis> требует наличия трудной проблемы и очень позитивного восприятия себя самого в момент достижения цели. «Триумф» вряд ли будет правильным словом для описания этой эмоции, потому что он подразумевает победу в состязании, но такая победа является лишь одним из контекстов, в которых будет ощущаться <emphasis>fiero</emphasis>.</p>
    <p>Я уверен, что эта эмоция является совершенно особой; она не похожа ни на сенсорное удовольствие, ни на облегчение, ни на веселье. Возбуждение может предшествовать появлению <emphasis>fiero</emphasis>, когда мы начинаем сталкиваться с нашим вызовом, но <emphasis>fiero</emphasis> не является возбуждением. Это самостоятельная эмоция. Действительно, хотя гордость традиционно упоминается на первом месте среди семи смертных грехов, желание испытать <emphasis>fiero</emphasis> имело важнейшее значение на протяжении всей истории человечества, так как оно помогало мотивировать великие усилия и великие свершения.<a l:href="#n181" type="note">[181]</a><a l:href="#n182" type="note">[182]</a></p>
    <p>Что вы чувствуете, когда слышите, что ваш сын или ваша дочь приняты в лучший колледж, прекрасно выступили на концерте, получили награду от общества скаутов или добились какого–то другого важного результата? Мы могли бы назвать это гордостью, но это слово недостаточно конкретно для описания совокупности физических ощущений, испытываемых родителями, дети которых добиваются какого–то заметного успеха, возможно, даже превосходящего успехи родителей. Однако в идише есть специальное слово именно для такого опыта: <emphasis>naches</emphasis>. Известный автор Лео Ростен определяет <emphasis>naches</emphasis> как «сильное ощущение удовольствие и гордости, которое может принести родителям только их ребенок: «Я испытываю <emphasis>naches</emphasis>»».<a l:href="#n183" type="note">[183]</a> Родственным словом на идише будет слово <emphasis>kvell</emphasis>, которое Ростен определяет следующим образом: «Светиться от гордости и удовольствия главным образом за успехи детей или внуков; быть настолько счастливым от испытываемой гордости, что этого чувства могут не выдержать пуговицы на вашей одежде».<a l:href="#n184" type="note">[184]</a> <emphasis>Naches</emphasis> — это эмоция; <emphasis>kvelling</emphasis> — это ее выражение. Моя дочь утверждала, что дети могут испытывать <emphasis>naches </emphasis>по поводу</p>
    <p>достижений своих родителей. Ее догадка позволяет мне испытывать <emphasis>naches</emphasis>, и теперь я проявляю <emphasis>kvelling</emphasis>.</p>
    <p><emphasis>Naches</emphasis> гарантирует инвестиции родителей в содействие развитию и достижению успехов их детей. К сожалению, некоторые родители не испытывают naches, когда достижения их детей превосходят их собственные достижения. Такие завистливые родители часто соперничают со своими детьми, что может иметь крайне нежелательные последствия для обеих сторон. Я не раз наблюдал подобную конкуренцию между преподавателями и студентами в научном мире. «Почему они пригласили на конференцию ее, а не меня? Ведь специалистом являюсь я, а она всего лишь моя студентка». Преподаватели, подобно родителям, должны испытывать <emphasis>naches</emphasis>, чтобы студент научился испытывать <emphasis>fiero</emphasis> и мотивировался этим <emphasis>fiero</emphasis> к достижению новых высот, ожидая, что его наставник будет проявлять <emphasis>kvell</emphasis>.</p>
    <p>Эти примеры указывают на интересную возможность возникновения приятных эмоций, никогда не испытываемых некоторыми людьми. Разумеется, это может происходить при наличии физических недостатков, не позволяющих испытывать те или иные сенсорные удовольствия, но возможны также и психические дефекты, ограничивающие возможности переживания каких–то приятных эмоций.</p>
    <p>Антрополог Джонатан Хейдт предлагает чтобы то, что он называет словом <emphasis>elevation</emphasis> (от английского <emphasis>elevate</emphasis> — «облагораживать», «улучшать»), рассматривалось как еще одна приятная эмоция. Он описывает его как «теплое, возвышающее чувство, которое испытывают люди, когда они видят неожиданные проявления человеческого великодушия, доброты и сострадания».<a l:href="#n185" type="note">[185]</a> Когда мы ощущаем <emphasis>elevation</emphasis>, мы получаем стимул к тому, чтобы стать более добрыми, к совершению альтруистических действий. Я мало сомневаюсь в существовании того, что идентифицировал и обозначил этим специальным термином Хейдт, но я не уверен, что оно соответствует всем критериям, позволяющим признать его эмоцией. Не все, что мы переживаем, является эмоциями; ведь мы имеем также мысли, установки и ценности.</p>
    <p>Ричард и Бернис Лазарус описывают <emphasis>благодарность</emphasis> как «признание альтруистического вклада, принесшего пользу».<a l:href="#n186" type="note">[186]</a> Они отмечают, что когда кто–то действительно делает что–то хорошее для нас и делает это из альтруистических побуждений, а не ради собственной выгоды, то мы обычно испытываем благодарность. Однако мы можем также почувствовать смущение из–за привлеченного к себе внимания, недовольство из–за того, что мы оказались перед кем–то в долгу, или даже гнев, если поймем, что человек сделал это доброе дело потому, что счел нас очень бедными.</p>
    <p>Действительно, благодарность — это сложная эмоция, так как нам бывает трудно узнать, когда она возникнет. Я полагаю, что имеются серьезные культурные различия между социальными ситуациями, в которых может возникать благодарность (например, вопрос о том, когда следует давать чаевые, имеет разные ответы в США и, допустим, в Японии). В США, когда люди просто выполняют свою работу, они часто говорят, что не ожидают благодарности; если сиделка просто хорошо ухаживает за очень больным пациентом, то кто–то может сказать, что она не ожидает благодарности или не нуждается в ней. Однако мой опыт говорит об обратном: выражение благодарности часто ценится именно в таких ситуациях.</p>
    <p>Я сомневаюсь, что есть универсальный сигнал благодарности. Единственное, что приходит мне на ум, это легкий наклон головы, но это движение может сигнализировать и о многом другом, например о подтверждении. Я также не уверен, что имеется особый набор физиологических ощущений, характерных для благодарности. Это не подвергает сомнению само существование благодарности, а лишь поднимает вопрос о том, следует ли ставить ее в один ряд с весельем, облегчением, сенсорными удовольствиями и т. д.</p>
    <p>Чувство, которое вы испытываете, когда узнаете, что ваш злейший враг серьезно пострадал, также может быть приятным; но этот тип удовольствия отличается от тех, которые мы рассматривали до сих пор. В Германии оно называется <emphasis>schadenfreude</emphasis> (злорадство. — <emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>). В отличие от других приятных эмоций <emphasis>schadenfreude</emphasis> не одобряется, по крайней мере в некоторых западных обществах. (Мне неизвестно отношение к этой эмоции в не западных обществах.)<a l:href="#n187" type="note">[187]</a> Предполагается, что мы не будем тайно торжествовать по случаю наших успехов и не будем радоваться неудачам наших соперников. Следует ли рассматривать тайное торжествование как самостоятельную приятную эмоцию? Вероятно, нет; оно слишком похоже на <emphasis>fiero</emphasis>, открыто проявляемое перед другими людьми.</p>
    <p>Действительно ли существует именно шестнадцать приятных эмоций? Действительно ли пять сенсорных удовольствий, веселье, удовлетворенность, облегчение, изумление, экстаз, <emphasis>fiero</emphasis>, <emphasis>naches</emphasis>, <emphasis>elevation</emphasis>, благодарность и <emphasis>schadenfreude</emphasis> можно квалифицировать как самостоятельные эмоции? Только исследования того, когда они возникают, как они проявляются внешне и что происходит при этом внутри нас, способны дать ответы на эти вопросы. Пока же, как я думаю, нам следует изучить каждую из них в отдельности.</p>
    <p>Кто–то может утверждать, что если мы не имеем слова для обозначения эмоции, то не можем ее квалифицировать. Разумеется, мы не должны быть настолько узколобыми, чтобы настаивать на использовании именно английского слова! Я не думаю, что так уж важно, чтобы существовало какое–то слово для обозначения эмоции на данном конкретном языке, хотя я ожидаю, что на каком–то языке данная эмоция все же будет иметь свое название. Слова не являются эмоциями, они лишь представляют эмоции. Но нам следует заботиться о том, чтобы слова не вводили нас в заблуждение по поводу эмоций, которые они обозначают. Само по себе то, как мы используем слова, иногда может вводить нас в заблуждение. Я использовал слово «веселье» для обозначения приятной эмоции, которую мы испытываем в ответ на что–то смешное, обычно какую–то шутку, но не для обозначения чего–то другого, что также обладает смешными качествами. А теперь давайте рассмотрим эмоции, которые мы испытываем в <emphasis>увеселительном</emphasis> парке. Там обычно не звучит много шуток, хотя в случае выступления труппы комиков мы можем повеселиться от души. «Дома смеха» и американские горки, вероятнее всего, вызовут у нас возбуждение, страх и облегчение, а не веселье. Мы могли бы испытать также и <emphasis>fiero</emphasis>, поскольку сумели выдержать захватывающее дух испытание скоростью. Если мы успешно проявим себя на кегельбане или в тире, то мы также можем почувствовать <emphasis>fiero</emphasis>. Если наш ребенок выиграет приз в подобных играх, то мы можем ощутить <emphasis>naches</emphasis>. А кроме того, в ходе предлагаемых испытаний мы можем получать различные чувственные удовольствия. Поэтому, с точки зрения моей терминологии, было бы лучше назвать такой парк парком удовольствий.</p>
    <p>Все эти приятные эмоции мотивируют нашу жизнь, в общем и целом они заставляют нас делать то, что идет нам на пользу. Они поощряют нас к осуществлению деятельности, необходимой для выживания человеческого рода, — сексуальным отношениям и воспитанию детей. Все это очень отличается от гедонизма, так как альтруистические поступки, добрые дела и достижение удивительных результатов может стать усвоенными источниками <emphasis>fiero</emphasis>, возбуждения, веселья, сенсорных удовольствий… и практически всех приятных эмоций. Стремление к наслаждению не должно быть единоличным или эгоистичным. Я уверен, что все должно быть совсем наоборот, что без дружбы, без совместных достижений, без контактов с другими людьми, вызывающими сенсорные удовольствия, наша жизнь была бы сухой и бесцветной.</p>
    <p>Подобно Томкинсу я также уверен в том, что наслаждение является главной мотивирующей силой в нашей жизни. Но какие из приятных эмоций нравятся нам больше всего? Каждый из нас может испытать все эти эмоции, если только мы не лишены каких–то органов чувств, но у большинства из нас есть своя «специализация», заставляющая нас отдавать предпочтение одним эмоциям перед другими. Люди организуют свою жизнь таким образом, чтобы максимизировать опыт получения таких удовольствий. Я стараюсь прилагать свои усилия таким образом, чтобы испытывать <emphasis>fiero</emphasis>, <emphasis>naches</emphasis> и получать некоторые сенсорные удовольствия; когда я был моложе, я больше думал о достижении возбуждения, чем <emphasis>naches</emphasis> (так как тогда у меня не было детей). Я полагаю, что в течение жизни мы по несколько раз меняем акценты своих усилий, но этот вопрос также требует серьезного изучения.</p>
    <p>Стремление к удовлетворенности всегда было мне несвойственно, но у меня есть друзья, для которых оно всегда было главной целью в жизни, которые всегда стремились к спокойствию и душевному равновесию. Но есть люди, которые сознательно ввязываются в опасные и рискованные ситуации, чтобы пережить возбуждение, <emphasis>fiero</emphasis> и облегчение. Наконец, есть и те, для кого стремление к веселью, к развлечению себя и других является главной чертой их характера. Альтруисты, которые охотно работают в таких организациях, как «Корпус мира», стремятся ощутить внутренний подъем, благодарность от получивших помощь и, возможно, почувствовать <emphasis>fiero</emphasis>.</p>
    <p>Теперь мы снова обратимся к фотографии, показывающей воссоединение семьи генерала Стирма. Давайте попытаемся определить, какие приятные эмоции испытывает дочь, бегущая с разведенными в стороны руками навстречу своему отцу, чтобы броситься ему нашею? Здесь, безусловно, присутствует возбуждение, а также предчувствие получения сенсорных удовольствий от возможности обнять дорогого человека, заново почувствовать прикосновение его рук и ощутить его запах. Возможно, несколькими мгновениями ранее она испытала облегчение, когда увидела, что ее отец вернулся с войны живым и невредимым. Здесь также может присутствовать момент изумления, вызванный почти что невероятным фактом возвращения отца домой после пятилетнего отсутствия, так как пять лет в жизни этой девушки — довольно большой срок.</p>
    <p>Воссоединение с человеком, к которому вы очень привязаны, может быть универсальной темой для приятных эмоций. В Новой Гвинее я обнаружил, что встреча с друзьями из соседней деревни была наилучшей ситуацией для съемок спонтанных выражений удовольствия. Обычно я садился у края тропы, практически скрытый густым подлеском, настраивал кинокамеру и ожидал встреч друзей. Встречи укрепляют связи между людьми. Разлука способна заставить сердце любить еще сильнее, и поэтому встреча с дорогим человеком может быть такой приятной.</p>
    <p>Сексуальные отношения являются еще одной универсальной темой, позволяющей испытать многие приятные эмоции. Они сопровождаются разнообразными сенсорными удовольствиями, а также возбуждением на предшествующих этапах и облегчением после кульминации. Вожделение и половое влечение сопровождаются эротическими предчувствиями, ожиданием получения сенсорных удовольствий и возбуждением от перспективы получения желаемого.</p>
    <p>Рождение желанного ребенка упоминалось студентами колледжа обоего пола чаще, чем я ожидал, при проведении исследования, посвященного выявлению самых счастливых событий, которые только можно представить в нашей жизни. Возбуждение, изумление, облегчение, fiero и, возможно, благодарность чаще всего называются в числе приятных эмоций, возникающих при таких событиях.</p>
    <p>Возможность находиться рядом с любимым человеком является еще одной универсальной темой. И родительская, и романтическая любовь подразумевает прочную преданность, сильную привязанность к другому человеку. Но ни то, ни другое не являются эмоциями. Эмоции могут быть очень краткими, а любовь — вечной. Однако хотя романтическая любовь может сохраняться на протяжении всей жизни, довольно часто этого не происходит. Родительская любовь, напротив, обычно проявляется в виде неизменной преданности своему ребенку, хотя и здесь бывают исключения, когда родители отрекаются от своих детей. Есть и еще один смысл любви, проявляющийся в кратковременном возникновении наивысшего наслаждения и слиянии с другим человеком.<a l:href="#n188" type="note">[188]</a> Это то, что ранее я называл экстазом, или блаженством, и оно, безусловно, может считаться эмоцией.</p>
    <p>Нормальная семейная жизнь доставляет нам множество приятных эмоций, но иногда испытываемые нами эмоции оказываются неприятными. Мы можем испытывать гнев, отвращение или разочарование в любимом человеке, и нередко мы ощущаем отчаяние и горе, когда он получает серьезные повреждения или умирает. Я уверен, что родители могут беспокоиться о безопасности своих детей всю жизнь, хотя обычно они больше беспокоятся о своих детях, пока те еще не стали самостоятельными людьми. Контакты с детьми — реальные, вызванные из памяти или воображаемые — способны вызвать множество приятных эмоций: сенсорные удовольствия, <emphasis>naches</emphasis>, моменты удовлетворенности или возбуждения, облегчения при вызволении ребенка из опасности и, разумеется, веселья.</p>
    <p>Романтическая любовь также не исключает, что человек может испытывать самые разные неприятные эмоции, но, к счастью, приятные эмоции возникают гораздо чаще. Отвращение и презрение испытываются довольно редко, но когда они возникают, то это сигнализирует о том, что отношения находятся в опасности. Особенность романтических отношений заключается в том, что они предполагают более частое возникновение приятных эмоций.<a l:href="#n189" type="note">[189]</a> Некоторые пары совместно стремятся к достижению <emphasis>fiero</emphasis>, работая совместно или находя особое удовлетворение в том, чего добивается партнер. Другие пары могут уделять больше внимания достижению возбуждения или удовлетворенности. Хотя уверен в том, что упомянутые мной темы являются универсальными, они взяты мной из личного опыта. Также и многие другие вариации этих тем усваиваются и становятся важными источниками различных эмоций удовольствия.</p>
    <p>Существуют настроения, связанные с некоторыми приятными эмоциями, в частности с возбуждением, удовлетворенностью и весельем. Эти чувства могут растягиваться на длительный период, например, продолжительностью в несколько часов; в результате в таком состоянии человек легко может испытывать эмоции, родственные его настроению.</p>
    <p>В начале этой главы я утверждал, что слово «счастье» не говорит нам о том, какой тип счастья возникает. Дополнительную неясность придает и то, что счастье может иметь отношение к совершенно другому состоянию, например общему ощущению субъективного благополучия. Психолог Эд Динер, ведущий специалист по исследованию субъективного благополучия, определяет его как оценку, которую дает своей жизни человек. Оно главным образом оценивалось по ответам человека: «Во многих отношениях моя жизнь близка к идеалу» или «До сих пор мне удавалось получить от жизни то, что я считал нужным получить». Состояние благополучия, по–видимому, определяется множеством разных факторов: от удовлетворенности успехами в конкретных областях, например профессиональной, и до того, как часто человек переживает приятные эмоции по сравнению с неприятными.</p>
    <p>Субъективное благополучие широко изучалось во всем мире с помощью специальных опросников. Мы не будем подробно заниматься рассмотрением полученных в ходе этих исследований результатов и лишь отметим один универсальный результат: наличие положительной корреляции между субъективным благополучием и доходом, обеспечивающим человеку покупательную способность. Межкультурные различия проявляются в том, что самоуважение в большей степени связано с субъективным благополучием в западных культурах, чем в не западных. Во всех культурах наличие прочных связей также ассоциируется с благополучием.<a l:href="#n190" type="note">[190]</a></p>
    <p>Имеется также набор личностных характеристик, имеющих отношение к приятным эмоциям. Люди, которые по результатам психологических тестов демонстрируют склонность к экстравертности и высокой эмоциональной устойчивости, сообщают о большей удовлетворенности жизнью.<a l:href="#n191" type="note">[191]</a> Исследования о том, как такие черты личности обеспечивают более счастливую жизнь, не учитывали выделенные мной разные типы удовольствия, но они пытались объяснить, каким образом экстравертность помогает человеку стать более счастливым. Экстраверты могут быть менее чувствительны к наказаниям или получаемым отказам либо быть более склонными к благоприятным сравнениям себя с другими людьми. Возможно также, что экстраверты лучше, чем интроверты вписываются в американскую культуру.<a l:href="#n192" type="note">[192]</a></p>
    <p>Люди различаются также по их обычным уровням оптимизма и бодрости, и это, по–видимому, является более надежной характеристикой, чем реакция на конкретную ситуацию или событие. Кристофер Петерсон, один из экспертов в этой области, предполагает, что оптимизм характеризует отношение к вероятности переживания приятных эмоций.<a l:href="#n193" type="note">[193]</a> Хотя не каждый из нас является несгибаемым оптимистом, наличие оптимистичного взгляда на мир будет полезно для вас — он присутствует у людей, получающих от жизни больше удовольствий, проявляющих больше упорства и добивающихся более высоких результатов. Интересно, что некоторые исследования говорят о том, что оптимисты обладают более крепким здоровьем и живут дольше, чем пессимисты.<a l:href="#n194" type="note">[194]</a> Петерсон утверждает, что общий оптимистичный взгляд человека на жизнь «может быть биологически заданной склонностью, наполняемой под воздействием культуры социально приемлемым содержанием, он приводит к желаемым результатам, потому что обеспечивает общее состояние энергичности и способности восстанавливать силы».<a l:href="#n195" type="note">[195]</a> Петерсон задает также вопрос: «Как ощущается оптимизм? Является ли он счастьем, радостью, легкой формой помешательства или просто удовлетворенностью?»<a l:href="#n196" type="note">[196]</a></p>
    <p>В предыдущих главах я описывал, как избыток определенных негативных эмоций, в частности страха, гнева и печали, приводит к возникновению эмоционального расстройства. Общее отсутствие доставляющих наслаждение эмоций, т. е. неспособность испытывать <emphasis>fiero</emphasis>, <emphasis>naches</emphasis>, сенсорные удовольствия и т. д., представляет собой психическое расстройство, получившее название эмоциональной анестезии. Чрезмерное, неослабевающее возбуждение, иногда смешанное с блаженством и <emphasis>fiero</emphasis>, является одним из признаков эмоционального расстройства, называемого манией.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021362">
    <title>
     <p><strong>Распознавание наслаждения у других людей</strong></p>
    </title>
    <p>Даже при беглом взгляде на фотографии, приведенные в этой главе, становится очевидным, что улыбка является сигналом эмоции удовольствия. Веселье, <emphasis>fiero</emphasis>, <emphasis>naches</emphasis>, удовлетворенность, возбуждение, сенсорные удовольствия, облегчение, изумление, <emphasis>schadenfreude</emphasis>, экстаз и, возможно, <emphasis>elevation</emphasis> и благодарность — все эти эмоции подразумевают появление улыбки. Эти улыбки могут различаться по интенсивности, скорости появления, продолжительности сохранения на лице и по скорости их пропадания.</p>
    <p>Если все эти приятные эмоции предполагают появление улыбки, то как мы узнаем, какая из них испытывается другим человеком? Недавнее исследование, упоминавшееся в главе 4, подкрепляет мой интуитивный вывод<a l:href="#n197" type="note">[197]</a> о том, что именно голос, а не лицо подает сигналы, позволяющие отличить одну приятную эмоцию от другой. Английские психологи Софи Скотт и Эндрю Калдер идентифицировали разные голосовые сигналы для удовлетворенности, облегчения, сенсорного удовольствия от прикосновения и для <emphasis>fiero</emphasis>. Они установили, что об этих эмоциях человек сигнализирует голосом; воспроизводя каждый такой звуковой сигнал, они обнаружили, что человек, не имеющий проблем со слухом, способен отличать одну эмоцию от другой. Пока что они еще не до конца выяснили, что именно в звуках голоса сигнализирует о каждой из этих эмоций удовольствия. Я ожидаю, что они идентифицируют голосовые сигналы и для других приятных эмоций.</p>
    <p>Улыбки могут вводить в заблуждение, но не только потому, что они возникают вместе с каждой из эмоций наслаждения, но также и потому, что они появляются тогда, когда люди не испытывают никакого удовольствия, а улыбаются, к примеру, только из вежливости. Имеется одна особенность, позволяющая отличать улыбки удовольствия от прочих улыбок. Это очень тонкая особенность, и исследование, выполненное мной с психологом Марком Франком, указывает на то, что большинство людей ее не замечают.<a l:href="#n198" type="note">[198]</a> Если вы не знаете, что искать, то вы можете оказаться введенным в заблуждение, сбитым с толку или сделать вывод о том, что улыбки не очень надежные сигналы эмоций. Но это не так; улыбки однозначно, хотя и едва заметно, говорят нам о том, вызваны они получаемым наслаждением или нет.</p>
    <p>Более ста лет тому назад великий французский невропатолог Дюшен де Булонь обнаружил, чем настоящая улыбка удовольствия отличается от всех прочих улыбок.<a l:href="#n199" type="note">[199]</a> Он изучал, как каждая мышца лица изменяет внешний вид лица с помощью электростимуляции разных частей лица и последующего фотографирования результатов мышечных сокращений. (В его заключительном эксперименте участвовал человек, не чувствовавший боли на лице и не испытывавший беспокойства при электростимуляции.) Когда Дюшен смотрел на фотографию улыбающегося человека, полученную при стимуляции того, что называется <emphasis>zygomatic major</emphasis>, т. е. большой скуловой мышцей (она идет от скулы вниз под углом к уголку губ, подтягивая его при улыбке по диагонали вверх), то он заметил, что этот человек в действительности не выглядел счастливым. Будучи опытным экспериментатором, Дюшен рассказал этому человеку анекдот и заснял его реакцию. Сравнения снимков показали, что в случае настоящего удовольствия,</p>
    <p><image l:href="#i_083.jpg"/></p>
    <p><image l:href="#i_084.jpg"/></p>
    <p>Улыбка, сфотографированная Дюшеном</p>
    <p>проявившегося в реакции на анекдот, человек не просто улыбался, но также активировал мышцы, которые окружают глаза (<emphasis>orbicularis oculi</emphasis>, или круговая мышца глаза). Вы можете сами сравнить снимок, на котором у человека закреплены электроды на лице (слева), со снимком без электродов, на котором человек улыбается в ответ на рассказанный анекдот (справа).</p>
    <p>Дюшен писал: «Эмоция искренней радости выражается на лице в результате совместного сокращения мышцы <emphasis>zygomaticus major</emphasis> и <emphasis>orbicularis oculi</emphasis>. Первая подчиняется воле, но вторая приводится в действие только приятными эмоциями, возникающими у нас в душе [вспомните, что эти слова писались в 1862 г.]… притворная радость, неискренний смех не могут вызвать сокращения второй из названных мышц… Мышца, расположенная вокруг глаз, не подчиняется воле; она приводится в действие только лишь истинным чувством, приятной эмоцией. Ее инертность, проявляющаяся при возникновении улыбки, позволяет разоблачить неверного друга».<a l:href="#n200" type="note">[200]</a></p>
    <p>Наше исследование<a l:href="#n201" type="note">[201]</a> подтвердило предположение Дюшена о том, что никто не может намеренно вызывать сокращение мышцы <emphasis>orbicularis oculi</emphasis> (она «не подчиняется воле»), хотя она является лишь частью той мышцы, сокращение которой трудно вызвать преднамеренно. Эта мышца состоит из двух частей: внутренней части, которая натягивает веки и кожу непосредственно под ними, и наружной части, которая управляет всем, что расположено вокруг глазной впадины, — подтягивает брови и кожу под ними вниз, подтягивает вверх кожу под глазами и приподнимает щеки. Дюшен был прав в том, что касается внешней части этой мышцы: очень немногие способны намеренно вызывать ее сокращение (только около 10% обследованных нами людей).</p>
    <p>Внутренняя часть мышцы, натягивающая веки, может сокращаться нами намеренно, и поэтому отсутствие ее сокращения не может «разоблачить неверного друга». Актеры, умеющие убедительно изображать на лице удовольствие, либо относятся к той малочисленной группе, которая может по своему усмотрению вызывать сокращение внешней части мышцы, либо, что более вероятно, они вызывают в памяти то, что генерирует приятную эмоцию, а затем эта эмоция создает на лице искреннее непреднамеренное выражение.</p>
    <p>Хотя Чарльз Дарвин цитировал Дюшена и использовал некоторые его фотографии для иллюстрации различий между улыбками, ученые, изучавшие выражения лица в течение следующих ста лет, игнорировали открытие Дюшена.<a l:href="#n202" type="note">[202]</a> Мы вместе с моими коллегами заново представили ученому миру открытие Дюшена двадцать лет тому назад<a l:href="#n203" type="note">[203]</a> и с тех пор активно демонстрируем его важность. Например, когда к десятимесячному младенцу приближается незнакомый человек, улыбка ребенка будет создаваться без участия мышц, расположенных вокруг глаз; однако эти же мышцы будут участвовать в создании улыбки на лице малыша, когда к нему будет приближаться его мать.<a l:href="#n204" type="note">[204]</a> <a l:href="#n205" type="note">[205]</a> Когда счастливые в браке муж и жена встречаются вечером после работы, их улыбки создаются с участием мышц <emphasis>orbicularis oculi</emphasis>, но улыбки несчастливых в браке супругов создаются без участия этих мышц.<a l:href="#n206" type="note">[206]</a> Люди, способные рассказывать о недавней смерти своей супруги (супруга) и показывать улыбку, создаваемую с помощью круговых мышц глаз, перестают испытывать горе через два года.<a l:href="#n207" type="note">[207]</a> (Это не значит, что они радуются смерти супруги (супруга); просто они способны вспоминать приятные события из совместной жизни и на какое–то мгновение заново переживать счастливые моменты.) Женщины, показывавшие на фотографиях выпускников колледжа улыбку, создаваемую с использованием круговых мышц глаз, спустя тридцать лет реже сообщали о своих несчастьях и демонстрировали больше признаков общего морального и физического благополучия.<a l:href="#n208" type="note">[208]</a> В общем случае те люди, которые часто показывают улыбку, создаваемую с использованием круговых мышц глаз, чувствовали себя более счастливыми, имели более низкое кровяное давление и, по сообщениям их родственников и друзей, были довольны жизнью.<a l:href="#n209" type="note">[209]</a> Наши собственные исследования позволили установить, что улыбка, создаваемая с помощью глазных мышц и губ, активировала те области мозга (левый височный и задний отделы), которые активируются при получении спонтанного удовольствия, а улыбка только за счет губ не обеспечивала такой активации.<a l:href="#n210" type="note">[210]</a> Я предложил, чтобы в честь этого выдающегося ученого мы называли <emphasis>улыбкой Дюшена</emphasis> ту неподдельную улыбку удовольствия, в создании которой участвует внешняя часть мышц <emphasis>orbicularis oculi</emphasis>. На первый взгляд может показаться, что единственное различие между этими снимками заключается в более сильном прищуре глаз на снимке Б, но если вы тщательно сравните эти фотографии, то заметите и другие различия. На снимке Б, показывающем настоящее удовольствие, выражаемое с помощью улыбки Дюшена, щеки расположены выше, очертания щек изменились, а брови слегка опущены вниз. Все это произошло под действием внешней части круговых мышц глаз.</p>
    <p><image l:href="#i_085.jpg"/></p>
    <p>А</p>
    <p><image l:href="#i_086.jpg"/></p>
    <p>Б</p>
    <p>Когда улыбка оказывается более широкой, то имеется только один указатель на отличие улыбки, вызванной испытываемым удовольствием, от прочих улыбок. Широкая улыбка, подобная показанной на снимке В, поднимает щеки кверху, собирает в складки кожу под глазами, уменьшает степень открытия глаз и даже вызывает появление морщинок под названием «куриные лапки» — и все это без помощи мышц <emphasis>orbicularis oculi</emphasis>.</p>
    <p>Для сравнения на снимке Г показано, как складка кожи между бровями и веками подтягивается книзу под действием круговых мышц глаз. На снимке Г показана широкая улыбка, вызванная испытываемым удовольствием, а на снимке В — также широкая улыбка, но вызванная какой–то другой причиной. Снимок В представляет собой составную фотографию, полученную путем наложения части лица ниже нижних век, взятую со снимка Г, на нейтральный снимок Д. Снимок Е — это еще одна составная фотография; она получена путем наложения на нейтральный снимок Д улыбающихся губ со снимка Г.</p>
    <p><image l:href="#i_087.jpg"/></p>
    <p>В</p>
    <p><image l:href="#i_088.jpg"/></p>
    <p>Г</p>
    <p><image l:href="#i_089.jpg"/></p>
    <p>Д</p>
    <p>(нейтральное)</p>
    <p><image l:href="#i_090.jpg"/></p>
    <p>Г</p>
    <p>Человек не в состоянии придать лицу выражение, показанное на снимке Е. Это должно показаться странным для вас по той причине, что когда улыбка оказывается такой широкой, она вызывает все изменения щек и глаз, которые вы видите на снимке Г. Я сделал эту составную фотографию, чтобы подчеркнуть тот факт, что очень широкие улыбки изменяют не только губы, но и щеки и внешний вид кожи под глазами.</p>
    <p>Есть много разных улыбок, вызванных другими причинами помимо удовольствия. Одни, подобно улыбке вежливости, подразумевают использование только улыбающихся губ. Такое положение губ наблюдается также в улыбках, указывающих на то, что слушатель понимает и одобряет слова своего собеседника. Некоторые улыбки, не вызванные испытываемым удовольствием, требуют других движений лица помимо движений губ, выражающих улыбку.</p>
    <p>Этот житель Новой Гвинеи считается уважаемым человеком в своей деревне. Его нерешительная или осторожная улыбка сигнализирует о том, что он не думает о причинении вреда, но еще не уверен в том, что может произойти в следующий момент. Жителям этой деревни</p>
    <p><image l:href="#i_091.jpg"/></p>
    <p>Улыбка «сожми зубы и терпи»</p>
    <p>я казался очень непредсказуемым человеком, делавшим странные вещи: закуривавшим от спичек, пользовавшимся электрическим фонариком, извлекавшим музыку из волшебной коробки. Этот мужчина впервые столкнулся с таким чудесами и почувствовал притяжение ко мне как к источнику удивления, возбуждения и веселья, но при этом не мог знать, когда я мог бы вызвать у него страх или внушить ему благоговение. Раскрытые в улыбке губы и скрещенные на груди руки помогают передать его нерешительность.</p>
    <p>Колкие замечания сыпались на президента целый день. Рональд Рейган наконец–то закончил свою речь на конференции Национальной ассоциации содействия прогрессу цветного населения (<emphasis>NAACP</emphasis>), но при произнесении вступительного слова председательствовавшая на конференции Барбара Буш Уилсон уколола его несколько раз, напоминая собравшимся, что он так и не появился на съезде ассоциации во время кампании по выборам президента. Она также вызвала взрыв веселья у делегатов, сделав следующее заявление: »<emphasis>NAACP</emphasis> необязательно подпишется подо всеми заявлениям, которые сейчас будут сделаны». После завершения своего выступления президент</p>
    <p><image l:href="#i_092.jpg"/></p>
    <subtitle>Управление эмоцией с помощью улыбки</subtitle>
    <p>крепко обнял Уилсон и показал на лице то, что может быть названо несчастной улыбкой, или улыбкой под названием «стисни зубы и терпи».<a l:href="#n211" type="note">[211]</a> Такая улыбка выражает признание того, что вы испытываете нерадостные эмоции, но она также говорит о том, что вы славный малый, способный признавать критику и выслушивать ее с улыбкой. Это не попытка скрыть эмоции, а наглядный комментарий по поводу вашего трудного положения. Она означает, что человек, показывающий ее, не собирается, по крайней мере в данный момент, протестовать по поводу доставленных ему страданий.</p>
    <p>Отметьте, что в дополнение к широкой улыбке президент Рейган плотно сжимает губы; глядя на его сморщенный подбородок, мы можем сказать, что он также подтянул нижние веки вверх. По фотографии мы не можем определить, задействованы ли его круговые мышцы глаз, однако Рейган вполне мог бы наслаждаться своим затруднительным положением. Жалкие улыбки обычно появляются тогда, когда отсутствует какое–либо реальное удовольствие, но оно возможно, как в этом примере.</p>
    <p>После объявления о своей отставке президент Ричард Никсон продемонстрировал это выражение при трогательном прощании с сотрудниками своего аппарата за мгновение до того, как он навсегда покинул Белый дом. Никто не будет сомневаться в том, что в этот момент Никсон испытывает огорчение, но следы улыбки говорят о том, что он не сломлен, что он сможет управлять своим сожалением и возможным отчаянием. Его губы слегка опущены, что является признаком печали; это выражение было бы еще более сильным, если бы он не пытался улыбаться. В его глазах не видно блеска, который часто появляется</p>
    <p><image l:href="#i_093.jpg"/></p>
    <p><image l:href="#i_094.jpg"/></p>
    <p>Ж</p>
    <p><image l:href="#i_095.jpg"/></p>
    <p>З</p>
    <p><image l:href="#i_096.jpg"/></p>
    <p>И</p>
    <p>вместе с улыбкой удовольствия при сокращении круговых мышц глаз. Его губы слегка сжаты, так как бывший президент пытается контролировать свои эмоции.</p>
    <p>Теперь давайте обратимся к последним фотографиям, показывающим смесь удовольствия с другими эмоциями.</p>
    <p>Все три снимка на этой странице показывают смешанные улыбки. Сочетание опущенных бровей с улыбкой, показанное на снимке Ж, наблюдается довольно редко. Это не гневная улыбка, потому что губы не растянуты и не напряжены, а верхние веки не подняты… Я не могу с уверенностью сказать, о чем сигнализирует это выражение, потому что я не наблюдал его ни в одном из моих исследований. Снимок З более понятен, так как он ясно показывает отвращение благодаря поднятой верхней губе; улыбка добавляет выражению немного нерешительности, но такое лицо не может быть у человека, действительно наслаждающегося своим отвращением. На снимке И показана смесь удовольствия и презрения, придающая лицу выражение самодовольства. Вы уже видели этот снимок в предыдущей главе, посвященной отвращению и презрению.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021364">
    <title>
     <p><strong>Использование полученной информации</strong></p>
    </title>
    <p>В предыдущих главах я объяснял, как использовать в различных ситуациях информацию, которую сообщают нам едва уловимые выражения лица. Но здесь я не буду этого делать, так как знание того, что человек испытывает ту или иную приятную эмоцию, редко создает нам проблемы. Часто даже не имеет значения, показывает ли человек улыбку Дюшена, т. е. выражает неподдельное удовольствие, просто вежливую улыбку или улыбку притворной радости. Если ваш босс рассказывает вам анекдот, который вы находите не очень смешным, то вы все равно улыбаетесь, и, скорее всего, ваш босс не будет тщательно анализировать выражение вашего лица, чтобы проверить, действительно ли вам понравился анекдот. Важно то, что вы сделали попытку выглядеть так, как будто вы действительно получили удовольствие. Но когда вам действительно важно знать, испытывает ли другой человек удовольствие, вы можете обратить внимание на складку кожи на его лице, расположенную непосредственно под бровями.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 10. Ложь и эмоции</strong></p>
   </title>
   <p>Это была не моя идея — выяснить, насколько полезными могут быть эмоции при оценке правдоподобности. Вопрос возник примерно сорок лет тому назад, когда я впервые начал вести занятия с психиатрами–практикантами в нашем университете. Хотя они с интересом слушали рассказы о моих исследованиях, позволивших установить факт универсальности выражений эмоций (см. главу 1), гораздо больше они хотели узнать о руководящих принципах принятия решений в сложных ситуациях, с которыми они сталкивались на работе: например, когда пациент, доставленный в больницу в состоянии тяжелой депрессии, просит отпустить его на день домой, утверждая, что чувствует себя лучше и больше не помышляет о самоубийстве, то как можно определить, говорит ли он правду? Может ли пациент лгать, для того чтобы сбежать из больницы и лишить себя жизни? К сожалению, такое случалось. Но если пациент действительно чувствует себя лучше, то один день, проведенный дома, может стать важным шагом на пути возвращения к нормальной жизни.</p>
   <p>Я не имел понятия, что мне следовало искать. Есть ли какие–то особые признаки в выражении лица или жестах человека, указывающие на то, что эмоция является поддельной? Может ли кто–то помимо специально подготовленного актера намеренно создавать выражение, которое бы выглядело искренним, не являясь таковым на самом деле? Способны ли люди намеренно подавлять любые внешние проявления своих чувств, особенно когда эти эмоции переживаются очень интенсивно? Есть ли способ разглядеть истинную эмоцию под маской притворной эмоции?</p>
   <p>Я начал с детального изучения одного из фильмов из моей фильмотеки (в ту пору еще не было видео, и звуковые кинофильмы были единственным средством записи выражений и жестов). До этого я снимал собеседования с психически нездоровыми людьми: сначала при их приеме в психиатрические лечебницы, затем тогда, когда персонал решал, что состояние пациентов значительно улучшилось, и наконец, за неделю до выписки пациента домой. Как сообщил мне персонал лечебницы, одна из пациенток призналась в том, что говорила неправду во время второго собеседования: она утверждала, что больше не испытывает депрессии, и просила отпустить ее домой на выходные. За несколько дней до получения разрешения на временное возвращение домой она рассказала, что собиралась лишить себя жизни, как только окажется за пределами лечебницы. К счастью, мне удалось снять то интервью, во время которого она лгала врачам.</p>
   <p>Мэри (это ее ненастоящее имя), которой к тому времени исполнилось сорок четыре года, до своего помещения в клинику совершила три попытки самоубийства, при каждой из которых она лишь чудом оставалась жива. В первый раз, когда я смотрел снятые мной кадры о промежуточном собеседовании, я не заметил никаких признаков того, что она лжет о своих эмоциях; она много улыбалась, говорила оптимистично и выглядела жизнерадостной. Я бы поверил ей; поверил ей и врач.</p>
   <p>Мы с моим напарником Уолли Фризеном достали многоскоростной кинопроектор для покадрового изучения каждого ее выражения лица и каждого жеста как на очень медленной скорости, так и на более быстрой. Я потратил более сотни часов на многократный просмотр этого двенадцатиминутного фильма, но полученный результат, безусловно, стоил того.</p>
   <p>В ходе собеседования врач спросил Мэри о ее планах на будущее. Во время короткой паузы перед ответом на этот вопрос мы заметили, что по лицу Мэри пробежало выражение глубокого страдания. Оно было видно только на двух кадрах, т. е. продолжалось всего 1/12 секунды, и затем быстро скрылось под улыбкой. Мы рассматривали это выражение снова и снова; у нас не было никаких сомнений в том, что оно означало. На зафиксированном кадре ее истинная эмоция была предельно ясной, а затем она намеренно скрывалась. Как только мы обнаружили, что следует искать при медленном просмотре пленки, мы обнаружили в этом фильме еще два очень быстрых выражения страдания.</p>
   <p>Мы с Фризеном назвали эти быстрые движения лица, продолжающиеся от 1/25 до 1/5 секунды, <emphasis>микровыражениями</emphasis> и отметили, что они обеспечивают невербальную <emphasis>утечку информации</emphasis> об истинных чувствах человека.<a l:href="#n212" type="note">[212]</a> Позднее я узнал, что психологи Эрнест Хаггард и Кеннет Айзакс обнаружили микровыражения на три года раньше нас, но предположили, что они незаметны в реальных условиях и являются признаками подавленных эмоций.<a l:href="#n213" type="note">[213]</a> Мы установили, что увидеть микровыражения можно без замедленного просмотра, если знать, что следует искать; тогда мы еще не представляли, насколько легко будет научить людей распознавать микровыражения на наших лицах.</p>
   <p>Мы провели дальнейшее исследование намеренно скрываемых и намеренно подавляемых эмоций.<a l:href="#n214" type="note">[214]</a> Исследования в этой области, проведенные в последние несколько десятилетий, ясно показали, что микровыражения могут возникать либо когда происходит сознательное сокрытие эмоций, как в случае с Мэри, либо когда человек не знает, что он чувствует, т. е. когда эмоция подавляется, как это обнаружили Хаггард и Айзакс. Важно отметить, что микровыражения выглядят одинаково и в случае сдерживания, и в случае подавления эмоции. Само по себе микровыражение не говорит нам, что оно собой представляет; это должно определяться из контекста, в котором оно возникает, что часто требует дальнейших расспросов. Здесь имеет смысл объяснить, что я понимаю под <emphasis>контекстом</emphasis>. В разных контекстах одно и то же микровыражение может иметь совершенно разные значения.</p>
   <p>В самом общем смысле под контекстом понимается природа <emphasis>разговорного обмена</emphasis> информацией. Что представляет собой этот обмен: первую встречу, случайную беседу, официальное интервью или допрос, при проведении которого человек знает, что он подозревается в каком–то правонарушении?</p>
   <p>Второй контекст представляет собой <emphasis>историю отношений</emphasis>. Что стало известно до того, как началась беседа? Каким был характер предыдущих контактов между оцениваемым человеком и тем, кто его оценивает? Чего ожидает от будущих отношений и какими видит эти отношения каждый из этих людей?</p>
   <p>Третий контекст — это <emphasis>очередность проявления</emphasis>. Когда возникают микровыражения: когда оцениваемый человек говорит или когда он слушает?</p>
   <p>Наконец, четвертый контекст — это <emphasis>соответствие</emphasis>. Соответствует или противоречит показанная в микровыражения эмоция содержанию слов, произносимых человеком, звуку его голоса, его позе и жестам? Проявляется ли микровыражение тогда, когда человек слушает, соответствует ли оно тому, что говорит исследователь, и тому, что скажет оцениваемый человек в дальнейшем?</p>
   <p>Хотя все эти четыре контекстуальных фактора должны рассматриваться при оценке нормального выражения лица, или <emphasis>макровыражения</emphasis> эмоции, они могут быть особенно полезными при изучении микровыражений. Они также должны рассматриваться при оценке признаков эмоции в голосе, в положении тела и в других сознательных проявлениях обмана.</p>
   <p>Большинство людей не замечают микровыражений, появляющихся во время беседы, когда эти микровыражения конкурируют за внимание со словами, тоном голоса и жестами. К тому же мы часто отвлекаемся на размышления о том, что нам следует сказать, вместо того чтобы внимательно наблюдать за микровыражениями на лице другого человека. Даже когда я показывал людям микровыражения вне их контекста — при выключенном звуке, при отсутствии необходимости давать ответы, большинство неподготовленных людей сообщали, что не замечали многих из них. Мы не слишком хорошо умеем наблюдать микровыражения самостоятельно, и когда я впервые попытался научить этому других людей, то был крайне удивлен тому, насколько быстро они усваивали этот навык. После всего лишь часового обучения люди могут значительно улучшить свою способность замечать микровыражения. Я уверен, что важнейшими условиями, позволяющими им учиться так быстро, является мгновенная обратная связь о том, правильно ли они делают свои оценки, регулярная практика и визуальное сопоставление выражений, наиболее часто путаемых друг с другом, в частности гнева с отвращением и страха с удивлением.</p>
   <p>Но не все бихевиоральные индикаторы обмана являются эмоциональными. Они могут генерироваться как мышлением (познанием), так и чувством (эмоциями). Так как эта книга посвящена эмоциям, я опишу роль чувств более подробно, но при этом нам важно будет также узнать что–то о роли мышления, чтобы получить полную картину того, как оценивается правдивость. Эмоции влияют на мышление (сильная эмоция, такая как страх, может помешать нам ясно мыслить), а мышление влияет на эмоции (мысли о поимке или о невозможности доказать свое алиби будут усиливать страх).</p>
   <p>Наиболее очевидным когнитивным индикатором возможной лжи являются противоречия в рассказе человека о том, что он собирается делать. Однако некоторые противоречия появляются и в правдивых сообщениях, и поэтому вам следует проявлять осторожность, когда вы оцениваете правдивость человека, основываясь только на выявленных вами противоречиях. Очень редко люди каждый раз повторяют свои сложные рассказы абсолютно одинаково; обычно они добавляют или убирают какие–то детали, которые они забыли первоначально или забывают при повторном пересказе, что создает видимость противоречивости их сообщений.</p>
   <p>Другим очевидным, но очень полезным индикатором ненадежности получаемой вами информации является <emphasis>неуверенность</emphasis>, проявляющаяся у человека, когда он отвечает на вопросы, ответы на которые, по вашему мнению, должны даваться быстро, — разумеется, если человек говорит правду. Например, если жена спрашивает меня, почему вчера в два часа дня моя машина стояла напротив одного из шикарных отелей, то я должен знать ответ. Неуверенность вызовет подозрение в том, что я занимался чем–то предосудительным и, не ожидая, что буду замечен, не приготовил заранее историю для прикрытия своих действий. С другой стороны, вопрос о том, кто будет бороться за президентское кресло через два года, может заставить меня отвечать еще более неуверенно, так как я никогда не считал себя политическим провидцем и мало размышлял о том, каким мог бы быть ответ на этот вопрос, но такая неуверенность не должна вызывать подозрений.</p>
   <p>Вам следует также рассмотреть еще два фактора, прежде чем интерпретировать любое поведение, а не только неуверенные ответы как симптом возможной лжи. Во–первых, значение имеют <emphasis>изменения в поведении</emphasis>, особенно проявляющиеся тогда, когда происходит смена темы дискуссии. Например, если я всегда проявляю нерешительность, когда я говорю или когда я пытаюсь вспомнить прошлые события, то моя нерешительность не должна рассматриваться как признак попытки обмана, если только она не начинает вдруг резко отличаться от моей нерешительности, проявлявшейся в начале беседы. Если она заметно усиливается, то это может свидетельствовать о моих попытках выдумать историю на ходу, чтобы скрыть что–то важное; если же нерешительность резко ослабевает, то это может указывать на наличие у меня заранее подготовленного ответа. Во–вторых, даже явная неуверенность в тех случаях, когда ответ на вопрос не должен вызывать затруднений, может быть следствием совершенно естественных процессов. Даже если бы я не был двуличным, я все равно мог проявить неуверенность, размышляя о том, почему моя жена может проявлять подозрительность; я мог бы даже подумать, не предложить ли ей высказаться на эту тему подробнее.</p>
   <p>Так как противоречия и нерешительность могут указывать на наличие размышлений, не имеющих отношения к обману, то я называю такие бихевиоральные симптомы <emphasis>горячими точками</emphasis>, а не сигналами лжи. Они отмечают те моменты, когда вам требуется иметь больше информации. Альтернативные объяснения того, почему у человека возникло такое поведение, должны быть исключены, прежде чем вы сможете сделать вывод о том, что изменение в поведении является свидетельством лжи.</p>
   <p>Только Пиноккио имел очевидный сигнал, проявлявшийся всякий раз, когда он лгал. Мы же в отличие от него в лучшем случае имеем горячие точки. Даже если бы я показал микровыражение страха, когда моя супруга задала бы вопрос об автомобиле, припаркованном напротив отеля, это все равно было бы горячей точкой. Я мог бы испугаться, что жена мне не поверит, или я мог бы испытать беспокойство по поводу прочности нашего брака, если бы у нее появились сомнения в моей честности. Я мог бы даже скрывать свой страх, потому что я не хочу, чтобы она узнала о том, что у меня возникают такие мысли о ней и о нашем браке, даже если я не сделал ничего предосудительного. Только лишь одна из многих возможностей заключается в том, что я мог бы испугаться оказаться уличенным в супружеской неверности и попытаться скрыть свой страх, чтобы жена его не заметила. Так как это всего лишь горячая точка, то у жены хватило бы мудрости задать несколько вопросов и получить больше информации для прояснения того, что вызвало скрываемую эмоцию.</p>
   <p>Признаки размышления, возникающие под влиянием минуты, проявляются в голосе и жестах человека. Появляются определенные проблемы с памятью, которые обычно не возникают, когда люди говорят правду. При этом лгущие люди могут демонстрировать очень хорошую память на детали. Джон Дин, советник президента Никсона, описывал в своей книге, как тщательно он готовил исключительно подробные отчеты о произошедших событиях, полагая, что включение многих деталей позволит его сообщениям выглядеть заслуживающими большего доверия.<a l:href="#n215" type="note">[215]</a> Если бы те, кто его слушали, знали о результатах исследований памяти, то они демонстрировали бы совершенно противоположную реакцию, так как память о мельчайших подробностях событий, которые не были зарегистрированы в момент их возникновения, встречается крайне редко.</p>
   <p>В книге «Психология лжи» я описываю эти горячие точки и пытаюсь ответить на вопросы о том, почему люди лгут и когда можно с наибольшей и с наименьшей вероятностью оценить правдивость намерений человека по манере его поведения.<a l:href="#n216" type="note">[216]</a> Мой коллега Джон Юлли провел впечатляющее исследование когнитивных горячих точек.<a l:href="#n217" type="note">[217]</a></p>
   <p>Если человек лжет о том, что он чувствует в данный момент, подобно тому как лгала Мэри о своем психическом состоянии, то его ложь обычно состоит из одного или двух элементов: скрываемой эмоции и ее сфабрикованного прикрытия, или маски. Маски появляются по двум причинам. Во–первых, потому что эмоцию проще скрыть с помощью выражения другой эмоции, а не путем придания лицу нейтрального выражения. Во–вторых, ситуация, мотивирующая ложь, очень часто требует не просто сокрытия одних чувств (например, страдания Мэри), но и имитации других (например, притворной жизнерадостности Мэри). Улыбка является наиболее часто используемой маской, потому что позитивная манера поведения, подразумевающая сокрытие неприятных чувств, требуется в большинстве социальных ситуаций, но любая эмоция может быть замаскирована с помощью другой эмоции, например когда гнев используется для маскировки страха, о чем упоминалось в главе 6.</p>
   <p>Выражения лица могут выдавать поддельную эмоцию разными способами. Одним из признаков поддельности является <emphasis>асимметрия</emphasis> выражения лица. Сфабрикованные выражения более асимметричны, чем спонтанные искренние выражения, хотя это различие обычно бывает незначительным и нелегко поддается обнаружению без соответствующей тренировки. Асимметрия выражения может быть измерена с помощью «Системы кодирования движений лица» (<emphasis>FACS</emphasis>).</p>
   <p>Как отмечалось в главе 9, великий французский невропатолог Дюшен де Булонь первым предположил, что отсутствие вызываемых эмоциями мышечных сокращений, которые большинство людей неспособны выполнять преднамеренно, «разоблачает неверного друга».<a l:href="#n218" type="note">[218]</a> <emphasis>Отсутствие таких непроизвольных движений</emphasis> предполагает, что выражение может быть не искренним, а сфабрикованным. В случае улыбки отсутствие движения внешней части круговых мышц глаза (<emphasis>orbicularis oculi pars lateralis</emphasis> — как это звучит на латыни или описывается в AU 6 в терминах <emphasis>FACS</emphasis>) позволяет отличить поддельную улыбку от искренней. Если улыбка является слабой или умеренной, то определить отсутствие этого движения нетрудно, потому что при этом не появляется «куриных лапок», а щеки не поднимаются под влиянием сокращения мышцы, уменьшающей степень раскрытия глаз. (Взгляните для сравнения на снимки А и Б на с. 255.) С другой стороны, намеренно сделанная широкая улыбка вызовет появление всех этих признаков, что затруднит распознавание притворного выражения; поэтому вы должны искать гораздо более тонкие симптомы: очень незначительное опускание бровей и складки кожи между бровями и верхними веками. (Взгляните на различия между снимками В и Г на с. 256.) Это различие трудно распознать, и большую часть времени мы остаемся обманутыми широкими притворными улыбками, которые по этой причине часто используются в качестве маски.</p>
   <p>Другие эмоции предусматривают свои собственные «фирменные» мышечные сокращения, которые трудно воспроизвести преднамеренно. Притворные печаль или горе могут быть обнаружены благодаря тому, что они не предполагают поднятия внутренних уголков бровей (которое можно увидеть на снимках И и К на с. 136). Притворный страх, вероятно, будет выражаться без поднятых и сведенных вместе бровей (показанных на снимке З на с. 206). Выражение притворного гнева, скорее всего, не будет сопровождаться появлением напряженных красных краев губ (показанных на снимках М и Н на с. 179). Однако не существует какого–то движения мышц лица, которое было бы трудно выполнить намеренно, для того чтобы выразить отвращение или презрение. Таким образом, выражение этих эмоций не предусматривает никаких движений, отсутствие которых могло бы вызвать подозрение.</p>
   <p>Третий способ распознавания имитации заключается в <emphasis>анализе временных характеристик выражения эмоции</emphasis>. Выражения, появляющиеся и исчезающие очень резко, должны вызывать подозрение, если только сам контекст беседы не предполагает таких быстрых переключений. Подобным образом выражения, появляющиеся и исчезающие постепенно, также должны соответствовать ходу беседы, для того чтобы выглядеть правдоподобными. (Этот вопрос соответствия контексту также рассматривался нами ранее.)</p>
   <p>Ложь об эмоциях помимо придания особых черт поддельным выражениям лица может порождать микровыражения, раскрывающие утаиваемую эмоцию, или давать утечку информации об испытываемой эмоции, скрываемой под маской. Например, улыбка не влияет на верхние веки, брови и морщины на лбу, поэтому эмоции, маскируемые с помощью улыбки, могут по–прежнему появляться в верхней части лица. Вы можете видеть эти микровыражения в верхней части лица, появляющиеся при страхе (снимок К на с. 207), гневе (снимок Д на с. 177), удивлении (снимок И на с. 207) и печали (снимок У на с. 138).</p>
   <p>До сих пор я уделял основное внимание тому, как можно обнаружить скрываемые или поддельные эмоции. Разумеется, часто люди лгут не о своих чувствах, а о своих действиях, планах, мыслях или ценностях. Но даже такие проявления лжи могут порождать идентифицируемые горячие точки эмоций, если человек испытывает какие–то чувства в отношении своей лжи. Тремя эмоциями, наиболее часто испытываемыми лгущими людьми, являются страх, чувство вины и, как ни странно, удовольствие.</p>
   <p>Страх быть уличенным во лжи является наиболее типичной эмоцией, испытываемой лгущим человеком. Но страх возникает только тогда, когда ставки достаточно высоки, т. е. когда лгущий уверен, что вознаграждение, которое можно получить, является высоким, а наказание, которого необходимо избежать, — серьезным. Но даже в этом случае не все лжецы испытывают страх перед возможным разоблачением. Если человек, которому адресуется ложь, известен своей доверчивостью или если лжец в прошлом постоянно успешно обманывал этого человека, то маловероятно, что лжец будет чувствовать или проявлять страх.</p>
   <p>Чувство вины — это еще одна эмоция, которая может испытываться лжецом. Его возникновение маловероятно, когда ложь оказывается санкционированной, например ложь тайного агента полиции, или шпиона, засланного из другой страны, или продавца, открыто поощряемого начальством к представлению продукта таким, каким он на самом деле не является. Если ложь не санкционируется или когда имеется неясность по поводу того, существует ли обязательство быть правдивым, то ложь может вызвать у лжеца чувство вины, особенно когда человек, которому адресуется ложь, не может считаться нечестным или несправедливым и когда лжец и жертва его обмана разделяют общие ценности и рассчитывают поддерживать отношения и в будущем.</p>
   <p>Еще одной эмоцией, сопровождающей ложь, является то, что я называю <emphasis>удовольствием от обмана</emphasis>. Оно представляет собой явное удовольствие от принятия на себя риска контроля над другим человеком. Презрение, возбуждение и наслаждение — все эти три эмоции могут присутствовать в удовольствии от обмана. Эту эмоцию трудно сдерживать, часто она стимулирует хвастовство, выдающее ложь. Удовольствие от обмана возникает, вероятнее всего, тогда, когда человека, которому адресуется ложь, довольно трудно одурачить и когда рядом со лжецом находятся связанные с ним люди, понимающие, что ложь была принята за чистую монету.</p>
   <p>Это далеко не все эмоции, которые могут испытываться при использовании серьезной лжи — лжи, которая может иметь важные последствия и для того, кто обманывает, и для того, кого обманывают. Лгущий может испытывать гнев в отношении человека, которому адресуется ложь, по многим причинам, но, возможно, он считает необходимым скрывать свой гнев ради того, чтобы ложь достигла своей цели. Подобным образом лгущий может испытывать презрение к тому, кого он обманывает. Или же он может испытывать обе эти эмоции к другому человеку или самому себе из–за необходимости прибегать ко лжи.</p>
   <p>Прежде чем двигаться дальше, нам необходимо познакомиться с тремя очень важными предупреждениями. Ранее я уже говорил о том, что нет признаков лжи как таковой, а есть лишь так называемые горячие точки. Эмоции, не соответствующие контексту, могут быть горячими точками, но эмоции могут возникать по разным причинам, не только из–за лжи. На с. 82 я подчеркивал, что сигналы об эмоциях не говорят нам, что вызвало эти эмоции. Мы рискуем совершить ошибку Отелло, делая скоропалительные выводы о том, что наблюдаемая эмоция вызвана ложью, не рассматривая других факторов, которые могли бы привести эту эмоцию в действие. Как бы ни соблазнительно было сделать такие выводы, мы должны терпеть неопределенность до тех пор, пока не сможем собрать больше информации, чтобы быть уверенными в том, что горячая точка возникла из–за лжи, а не из–за какого–то другого триггера.</p>
   <p>В ситуации, когда человек знает, что его поведение оценивают, само выполнение оценки может повысить вероятность того, что он проявит страх перед разоблачением его лжи, иногда тот, кто делает оценку, способен помочь правдивому человеку перестать бояться возможности вызвать недоверие. Когда я вместе с моим коллегой Марком Франком проводил эксперименты, в которых наши испытуемые лгали или говорили правду — в одних случаях о своих политических убеждениях, в других случаях о том, не присваивали ли они чужие деньги, — мы действовали именно так.<a l:href="#n219" type="note">[219]</a> Прежде чем начать опрашивать испытуемых, я брал в руки книгу «Психология лжи» и сообщал им, что я являюсь ее автором. Я эксперт по лжи, говорил им я; если вы будете лгать, я уличу вас в этом (для усиления страха быть уличенными во лжи у тех, кто собирался лгать), а если вы будете правдивыми, я об этом обязательно узнаю (чтобы снизить страх перед возможностью того, что им не поверят, у тех, кто собирался говорить правду). Но даже если вы не являетесь экспертом, вы можете попытаться снизить страх правдивого человека перед тем, что ему не поверят, подчеркивая тот факт, что вы непредубежденный человек и не принимаете предвзятых решений, но при этом вы будете тщательно и настойчиво оценивать все, что он будет вам говорить, и все прочее, что вы сможете узнать.</p>
   <p>Ошибку Отелло проще всего понять в контексте страха, так как невинные люди могут, иногда вполне обоснованно, бояться того, что им не поверят. Но ошибка Отелло возможна применительно к любой эмоции. Чувство вины может проявиться у правдивого человека, который готов почувствовать себя виноватым и выразить это просто потому, что он находится под подозрением. Чувство вины может также быть вызвано чем–то, что связано с темой дискуссии, причем не обязательно ложью, имеющей отношение к обсуждаемому вопросу. Рассмотрим, к примеру, случай с армейским сержантом, первым обнаружившим обнаженное мертвое тело своей соседки — симпатичной жены другого сержанта. Во время допросов он всячески отрицал свою причастность к убийству, но трижды не смог пройти тест на детекторе лжи. Когда найденные улики вынудили признаться истинного убийцу этой женщины, сержант был оправдан. Но почему же он не прошел тест на полиграфе? Дело в том, что в прошлом у него постоянно возникали сексуальные фантазии в отношении соседки, и когда он увидел ее обнаженное тело, то ощутил к ней определенное половое влечение, даже несмотря на то, что она была мертва. Он винил себя за то, что испытал подобное чувство. Всякий раз, когда его спрашивали о ее смерти и о том, как он обнаружил труп, он испытывал чувство вины и эта эмоция не позволяла ему пройти тест на полиграфе. Чувство вины, подобно любой другой эмоции, может иметь множество причин.</p>
   <p>Хотя я считаю маловероятным, что невиновный человек, находящийся под подозрением, проявит удовольствие от обмана, тем не менее это также может произойти. Недавно я консультировал группу полицейских из другой страны по делу об обвинении юноши в убийстве его бывшей подружки. В ходе допроса, который был заснят на видео, юноша демонстрировал различные выражения презрения и другие признаки удовольствия от обмана. Однако не было никаких признаков того, что он мог лгать, и я оценил проявления эмоций, показанные в ходе допроса, как не имеющие решающего значения. Он был противопоставляющим себя нашей культуре наркоманом, который, вероятно, просто выражал свое высокомерное и презрительное отношение к полицейским, человеком, которому было приятно водить за нос следователей независимо от того, был он виновным или нет.</p>
   <p>Во всех таких ситуациях эмоции ничего не говорят нам об источниках из возникновения, а горячие точки не являются свидетельствами лжи. Скрытая эмоция в микровыражении или нормальное выражение лица, противоречащее произносимым словам, звуку голоса или жестам человека, говорят лишь о том, что нам необходимо потребовать дополнительных объяснений, и больше ничего. Это стоит повторить еще раз: горячие точки отмечают моменты, в которые нам требуется получить больше информации для точной оценки правдивости.</p>
   <p>Действительно, поскольку микровыражения возникают так быстро — в один миг, если воспользоваться выражением популярного ныне Малкольма Гладуэлла из его очень интересной книги, — то они могут остаться незамеченными. В этой книге под названием «Озарение» (<emphasis>Blink</emphasis>) Гладуэлл приводит множество примеров того, как возникают выражения и делаются оценки — практически мгновенно, на основе рассмотрения очень кратковременного отрезка поведения, и называет в качестве одного из примеров микровыражения.<a l:href="#n220" type="note">[220]</a> Но большинство людей не замечают быстрых микровыражений, если они не обучены это делать. Одного лишь знания того, что скрываемая эмоция действительно возникла, недостаточно для понимания ее смысла, особенно для выполнения точной оценки правдивости человека. Для такой оценки требуется более длительное наблюдение за поведением и знание контекста.</p>
   <p>И наконец, последнее предостережение: не каждый, кто скрывает или подавляет эмоцию, показывает связанные с нею микровыражения. В ходе нашего исследования мы обнаружили микровыражения примерно у половины намеренно лгавших людей. Наличие микровыражения действительно что–то означает (эмоция существует и она скрывается), но его отсутствие ничего не говорит о том, скрывает ли человек эмоцию или нет. Мы по–прежнему не знаем, почему только некоторые люди, скрывая свои эмоции, генерируют микровыражения.</p>
   <p>В целом мы <emphasis>не</emphasis> обнаружили никаких поведенческих изменений, которые всегда бы наблюдались у всех лгущих людей; вот почему разоблачители лжи должны учиться внимательно относиться к каждому аспекту поведения, так как никогда нельзя знать наперед, насколько важной окажется получаемая в данный момент информация. Эта новость всегда приводит в уныние телевизионных интервьюеров и газетных репортеров, которые оказываются разочарованными тем, что я не могу назвать им ни одного надежного поведенческого индикатора лжи. Но их просто не существует. Тот, кто заявляет о существовании абсолютно надежного сигнала о том, что другой человек лжет, либо сам искренне заблуждается, либо просто является шарлатаном.</p>
   <p>Еще важнее отметить следующее: я не хочу создавать впечатления о том, что большинство случаев лжи выявляются благодаря микровыражениям или каким–то другим признакам эмоционального поведения. Иногда обнаружение лжи не имеет никакого отношения к манере поведения лгущего человека. Ложь может выдаваться бесспорными свидетельствами ее существования, получаемыми из других источников, таких как надежные свидетельские показания или материальные улики. Иногда лжец не может удержаться от хвастовства и раскрывает свои секреты ненадежному человеку, который затем выдает лжеца. Печально известный шпион Джон Уолкер продет Советскому Союзу американскую технологию изготовления бесшумных гребных винтов для атомных подводных лодок. До этого бесшумные винты обеспечивали США огромное тактическое преимущество. Советы не могли точно определять, где скрываются американские субмарины, но шумные советские субмарины позволяли точно определять их местонахождение кораблям американских ВМС. Уолкер был пойман не при проверке на полиграфе и не при тщательном допросе. Он похвастался своей жене о том, как много заплатили ему Советы, но упустил из виду гот факт, что эта женщина уже была с ним разведена и не могла претендовать на получение части этих «левых» доходов в виде алиментных выплат! В результате она выдала его властям США.</p>
   <p>Иногда принятие решения целиком основывается на оценке манеры поведения. Например, иногда уголовные дела передаются в суд (вместо того чтобы улаживаться с помощью сделки о признании вины) при отсутствии неопровержимых доказательств виновности или невиновности обвиняемого. Решение о правдивости имеющихся показаний принимает жюри присяжных на основе их собственных оценок того, что говорят свидетели обвинения и защиты и как они это делают. Члены жюри обычно не поддерживают постоянных контактов со свидетелями и не имеют много времени для того, чтобы наблюдать за изменением их поведения при резких поворотах в ходе судебного разбирательства. Присяжные редко задают уточняющие вопросы, когда они замечают появление горячих точек; этим занимаются адвокаты и судья. А свидетели знают, что правдивость их показаний тщательно оценивается и что от этой оценки иногда зависит очень многое.</p>
   <p>Тем не менее нередки ситуации, в которых наличие специалиста, умеющего выявлять горячие точки обмана, имеет жизненно важное значение. Люди, совершившие теракты 11 сентября, неоднократно подвергались очной проверке работниками визовых служб, иммиграционными чиновниками и персоналом аэропортов, до того как они смогли направить угнанные самолеты на башни Всемирного торгового центра и здание Пентагона. Если бы даже часть их лживых утверждений была бы раскрыта, то многих, если не всех, жертв сентябрьской катастрофы удалось бы избежать. И это едва не случилось на самом деле. Один из сотрудников безопасности аэропорта сообщал, что у него вызвал подозрение один из будущих угонщиков, действия которого показались ему несколько странными. Но знания, полученные им в процессе профессиональной подготовки, были недостаточными, для того чтобы придать ему достаточную уверенность в необходимости действовать с учетом появившихся подозрений. В результате он не решился задержать одного из будущих угонщиков для детальной проверки его документов и тщательного личного досмотра.</p>
   <p>Большинство работников правоохранительной системы и службы национальной безопасности не обучались тому, как проводить интервью, или имеют ошибочное представление о существовании каких–то абсолютно надежных признаков лжи. Еще хуже то, что, когда они полагаются на ненадежные симптомы, они редко получают обратную связь, позволяющую им узнать об ошибочной оценке, а если они и узнают о ней, то обычно это происходит с таким опозданием, что они уже не могут вспомнить, что же заставило их сделать такую оценку.</p>
   <p>Довольно часто процесс обучения оценке правдивости предусматривает усвоение информации, не подкрепленной результатами научных исследований, а иногда и противоречащей им. В одном эксперименте независимая исследовательская лаборатория обучала своих испытуемых проведению оценки правдивости на основе критериев, разработанных одной фирмой, занимающейся в данный момент обучением полицейских — именно полицейских, а не работников других правоохранительных служб США, — и обнаружила, что обученные ею люди стали делать менее точные оценки правдивости!<a l:href="#n221" type="note">[221]</a></p>
   <p>Вместе с психологами Марком Франком и Джоном Юлли (который занимается изучением слов и воспоминаний, подобно тому как я занимаюсь изучением жестов и выражений лица) и отставным полицейским из отдела убийств Джоном Ярбругом я разработал новый метод обучения людей оценке правдивости, который основывается на научно доказанных фактах и результатах полевых экспериментов. Мы учили людей только тому, что было подкреплено результатами научных исследований и экспериментов (многие из них проводились в нашей лаборатории) и практическим опытом полицейских (которые вместе с нами занимались разработкой учебных планов). Мы предпочитаем проводить трехдневный курс обучения, предусматривающий время для практических занятий и получения обратной связи, но так как многие из наших слушателей занимают ответственные посты и это не позволяет им отрываться от работы на целых три дня, то мы также предлагаем ускоренный, но более насыщенный двухдневный курс занятий. Мы обучали полицейских следователей из США, Великобритании и Канады. Хотя полицейские скептически относятся к способности ученых предложить им какую–то полезную практическую информацию, мы обходили это препятствие за счет того, что занятия на наших курсах «Оценки правдивости» проводились полицейским, имеющим многолетний опыт практической работы, совместно с ученым, занимавшимся исследованием стилей поведения и признаков лжи. Слушатели курсов в процессе обучения узнавали, что они могут распознавать и понимать поведение, которое прежде было им непонятно или просто неправильно истолковывалось.</p>
   <p>Мы еще не знаем, кто получает больше пользы — те, кто приходит к нам со слабыми или уже с хорошо развитыми навыками оценки правдивости. Мы также не знаем, как долго сохраняется достигнутое улучшение навыков и нужно ли через какое–то время проходить повторный курс. К счастью, американское правительство собирается профинансировать исследования, которые дадут ответы на эти вопросы.</p>
   <p>Мы также занимались обучением офицеров военной разведки и контрразведки. Офицеры военной разведки проводят допросы людей, с которыми сталкиваются при проведении боевых действий, как, например, в Ираке, и которые подозреваются во враждебных намерениях в отношении США. Хотя пресса немало рассказывала о тех, кто использовал жестокие методы проведения допросов, лишь немногие знают о том, что мы обучили группу военных разведчиков нашим гуманным методам оценки правдивости показаний. Позднее эти офицеры были направлены для работы в тюрьму Абу–Грейб, после того как там были вскрыты факты жестокости при проведении допросов. По их сообщениям, наши методы обучения принесли им большую пользу при проведении допросов в крайне непростых условиях.</p>
   <p>Контрразведка — это совершенно иной вид деятельности, направленный на выявление тех людей, которые намеренно или ненамеренно передают информацию иностранным государствам. Большинство тех, за кем ведется наблюдение, не знают об этом. До ареста или высылки подозреваемый обычно не знает, что все его действия тщательно оцениваются. Некоторые люди, которые считались шпионами, снабжались ложной информации или просто были объектами многолетнего наблюдения. Агент контрразведки не раскрывает себя, но тем не менее находит возможности для проведения неформальных, иногда продолжительных бесед с подозреваемым. В таких ситуациях мы не учим того, кто выполняет оценку, маскировать себя или свои намерения (т. е. как скрывать свои собственные горячие точки). Мы учим его, как использовать для оценки подозреваемого наш метод оценки правдивости.</p>
   <p>Несколько лет тому назад нас попросили оказать помощь Институту дипломатической службы (<emphasis>FSI</emphasis>) при Государственном департаменте США в обучении нового персонала визовых отделов посольств проведению собеседований с иностранцами, желающими посетить США. Одна из целей таких интервью заключалась в выявлении тех людей, которые заявляют, что собираются поехать в США на короткий период, но в действительности намереваются остаться там в качестве нелегальных рабочих. Другая, еще более важная цель заключалась в выявлении тех, кто собирается нелегально провезти через границу деньги или наркотики либо участвовать в террористической деятельности.</p>
   <p>Чтобы разработать программу для FSI, мы направили три мини–группы, состоящие из одного ученого и одного работника правоохранительных органов, в Торонто, Каир и Мехико для наблюдения за тем, как проводят собеседования новые сотрудники визовых отделов американских посольств. Огромное количество посетителей, которых нужно оценивать, не позволяет работникам посольств затрачивать более трех минут на собеседование и на принятие решения о выдаче визы, отказе в выдаче визы или о проведении с претендентом более подробного собеседования. В Мехико, куда поехал и я, сотрудники посольства проводили около тысячи собеседований в день.</p>
   <p>Когда я узнал, что собеседование продолжается всего три минуты, то сначала я подумал о невозможности научить сотрудников посольства чему–то такому, что они могли бы с успехом применять в течение такого короткого промежутка времени. Но, понаблюдав за собеседованиями в Мехико и проанализировав видеозаписи собеседований в Торонто, я понял, что результаты наших исследований могут найти здесь свое практическое применение. Многое может проясниться за три минуты, если задаваемые вопросы будут острыми и требующими более развернутых ответов, чем простые «да» или «нет», а интервьюер будет внимательно следить за горячими точками.</p>
   <p><emphasis>FSI</emphasis> теперь использует нашу методику определения горячих точек, когда американцы приходят в посольство или консульство за консультацией, для обмена паспорта, для получения разрешения на выезд из страны вместе с приемным ребенком и т. п. Например, один обучавшийся у нас работник посольства сообщил, что в ходе состоявшегося за границей собеседования с одним американцем «лицо претендента на получение паспорта напряглось на доли секунды в классическом микровыражении презрения, когда ему был задан вопрос о том, в каком городе он предполагает жить. Этого было достаточно для того, чтобы вызвать подозрение у вице–консула, который после дальнейших исследований установил, что истинный обладатель имени и фамилии, использованных президентом, находится в тюрьме во Флориде. Сам претендент был гражданином США, обвиняемым в разбое и разыскиваемым другой страной. Он находился в розыске в течение нескольких лет и сумел получить паспорт на чужое имя. Вскоре он был арестован голландской полицией».</p>
   <p>Службы безопасности аэропортов находятся в еще более трудных условиях, так как им нужно в течение короткого промежутка времени выявлять потенциальных преступников среди крайне небольшого процента людей, которые могут считаться подозрительными. Ежедневно в США прилетают самолетами два миллиона человек, и, как предполагается, более 99% из них прибывают с честными намерениями. Попытка выявления террориста среди 2 млн пассажиров подобна поиску иголки в стоге сена, но такая ненайденная иголка может нанести огромный ущерб. Однако невозможно провести собеседование с каждым пассажиром, прилетающим а американские аэропорты из–за границы. Такой подход может использовать израильская служба безопасности, так как через единственный в Израиле международный аэропорт в страну ежедневно прибывает около пятидесяти тысяч человек, но службы безопасности США не могут ежедневно проводить собеседование с каждым из двух миллионов прибывающих пассажиров.</p>
   <p>Наблюдение за поведением становится еще одним видом деятельности служб безопасности аэропортов помимо регистрации билетов, контроля багажа и проверки имен по спискам особого внимания. Программа, разработанная Управлением безопасности на транспорте (<emphasis>TSA</emphasis>) с учетом наших методик обучению оценке правдивости, получила название SPOT (<emphasis>Screening Passengers by Observational Techniques</emphasis> — проверка пассажиров методами наблюдения). (Мы также участвовали в разработке сходной программы для британских аэропортов.) Работники аэропорта, занятые в этой программе, не проверяют ваш ручной багаж и не просят вас снять обувь. Они стоят в стороне и наблюдают за каждым пассажиром, пытаясь подметить в его действиях что–то необычное, они высматривают людей, выглядящих не так, как остальные пассажиры, готовящиеся к посадке в самолет. Эта необычность может проявляться в микровыражениях эмоций на лице или в каких–то действиях, перечисленных в специальном контрольном списке. Если пассажир проявляет несколько подозрительных симптомов, сотрудник, участвующий в программе <emphasis>SPOT</emphasis>, подходит к этому человеку и на месте задает ему несколько вопросов. В подавляющем большинстве случаев необычное поведение пассажира объясняется совершенно невинными причинами. Например, человек, проявляющий множество признаков беспокойства, просто пытается вспомнить, выключил ли он перед уходом из дома электрическую плиту. Иногда некоторые пассажиры задерживаются для более подробного интервьюирования, и во многих таких случаях эти задержанные оказываются разыскиваемыми преступниками, наркодельцами, нелегальными иммигрантами или террористами.</p>
   <p>Оценка правдивости занимает важное место в работе службы внутренней безопасности производственных компаний: она позволяет выявить тех, кто занимается промышленным шпионажем. Однако эта область деятельности является для нас новой, и мы только начинаем применять в ней наши методики оценки.</p>
   <p>Возможны также полезные применения наших методик для врачей и сиделок. Например, с их помощью медицинские работники могут лучше оценить, симулирует ли пациент заболевание с целью получения пособия по нетрудоспособности или добивается ненужного хирургического вмешательства для устранения несуществующих медицинских проблем у него самого или у его детей (собственный синдром Мюнхгаузена или синдром Мюнхгаузена »по доверенности»). Обычно пациенты, не имеющие нечестных намерений, скрывают свои опасения по поводу предлагаемого лечения или недостаточной компетентности лечащего врача по причине смущения или страха перед отказом в получении медицинской помощи. Пациенты могут также испытывать чувство вины и сознательно лгать о том, что они выполняют предписанные процедуры и принимают выписанные лекарства. А чувство стыда из–за своей болезни или связанной с ней утраты самостоятельности может мотивировать человека к сокрытию серьезности проявляющихся симптомов заболевания. До сих пор практикующие врачи, включая специалистов из медицинской школы при <emphasis>Mayo Clinic</emphasis>, стремились научиться только пониманию эмоций, но со временем они могут воспользоваться и нашими методиками по оценке правдивости пациентов.</p>
   <p>Хотя большинство читателей не захотят или не смогут прослушать какой–то из наших курсов по оценке правдивости, с важной частью этих курсов вы можете познакомиться, не выходя из дома. Обнаружив, что те, с кем я занимался, могли быстро научиться обнаруживать микровыражения, я разработал интерактивный курс для самостоятельных занятий, так называемый »Метод обучения микровыражениям», или <emphasis>МЕТТ</emphasis> (<emphasis>Micro Expression Training Tool</emphasis>). Приблизительно после часового занятия по этому методу вы сможете значительно улучшить свою способность распознавать микровыражения. <emphasis>МЕТТ</emphasis> остается одним из самых надежных и проверенных способов самостоятельного распознавания микровыражений на лице.</p>
   <p>Так как микровыражения всегда являются результатом сокрытия эмоций — намеренного или вследствие попыток их подавления, — то вы всегда должны помнить о том, что вы используете информацию, которая не предназначалась для вас. Вот почему вам нужно тщательно подумать об использовании этой информации, чтобы оно не имело деструктивных последствий для вас и для другого человека. Не думайте, что вам известна причина выявленной вами эмоции. Микровыражение гнева не скажет вам, что человек разгневан именно на вас. В действительности он может быть разгневан на себя или он может вспомнить прошлое событие, вызвавшее его гнев. Прежде всего, следует рассмотреть, на кого направлена эмоция.</p>
   <p>В главах с 5–й по 8–ю приводятся примеры того, какие особенности семейных, рабочих и дружеских отношений следует принимать во внимание при использовании информации, получаемой от микровыражений и слабых выражений каждой из эмоций. Здесь я хочу изложить несколько общих руководящих принципов, применимых к любой информации об эмоциях, которую вы получаете от микровыражений и слабых выражений.</p>
   <p>Часто лучший способ действий — это ничего не говорить о том, что вы заметили. Вместо этого постарайтесь подготовиться к тем возможностям, которые у вас, вероятно, появятся. Или же вы можете просто спросить: «Есть что–нибудь еще, что вы хотите мне сообщить об испытываемых вами чувствах?» Вы можете пойти еще дальше и заявить: «У меня сложилось впечатление, что вы чувствуете что–то еще, о чем хотели бы мне сказать». Вы можете быть еще более конкретным и спросить о замеченной вами эмоции. Ваша реакция будет зависеть от характера ваших отношений, от их прошлого и предполагаемого будущего и от того, насколько вы знаете этого человека.</p>
   <p>Вы не всегда можете иметь право комментировать, даже очень обтекаемо, ту эмоцию, которую вы обнаружили. Хотя я уверен, что отношения сохраняются лучше, когда люди понимают и принимают то, что чувствует каждый из них, все же так бывает не всегда.</p>
   <p>Будьте осторожны и не дайте человеку почувствовать, что он не может оградить свою личную жизнь от вмешательств извне.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Заключение: жизнь с эмоциями</strong></p>
   </title>
   <p>Мы все переживаем одни и те же эмоции, но каждый из нас переживает их по–своему. То, как я испытываю, допустим, гнев, во многих отношениях непохоже на то, как испытывает гнев моя жена. Мы знаем это, поскольку живем вместе уже более двадцати лет, но нам было бы непросто описать эти различия. Подобно большинству людей, мы не имеем схемы для исследования того, как различаются наши переживания и в чем они могут совпадать. Но мы действительно знаем, что не имеем совершенно одинаковых конкретных триггеров гнева и что я впадаю в гнев быстрее, чем она, но, помимо этого, мы мало что можем сказать. Когда один из нас или мы оба испытываем гнев, то мы бываем слишком захвачены текущим моментом, чтобы распознать другие различия в том, как мы испытываем эту эмоцию. Но при этом, когда мы гневаемся, мы имеем общие характеристики опыта, переживаемого каждым из нас, — обычно именно препятствие тому, что мы собираемся делать, вызывает наш гнев, а кроме того, мы демонстрируем сходные выражения лица, наши голоса становятся резкими, наши сердца бьются чаще, а руки становятся более теплыми. Наши индивидуальные различия располагаются вокруг этих универсальных проявлений эмоций.</p>
   <p>Вполне разумно, что я описываю индивидуальные различия в эмоциональном опыте в последней главе этой книги, потому что ее материал основан на результатах исследования, которое я провожу в данный момент и которое подготавливалось мной в течение последнего десятилетия вместе с моим другом и коллегой Робертом Левенсоном. Хотя моя лучшая работа посвящена универсальным элементам эмоций, сейчас я занимаюсь изучением совершенно противоположного феномена — уникальности эмоционального опыта каждого человека. Индивидуальные различия присутствовали в моем исследовании универсальных характеристик эмоций, так как они присутствуют практически в любом исследовании, посвященном эмоциям, но поскольку доказательства универсальности выражений эмоций были очень убедительными, то вопрос об индивидуальных различиях мог быть отложен в сторону.</p>
   <p>Меня привлекал вопрос об универсальности, потому что он имел удивительную предысторию и вызывал споры между знаменитыми учеными. После того как я разрешил эти споры, к немалому моему удовольствию, я почувствовал интерес к теме индивидуальных различий, которая могла помочь мне улучшить понимание моей собственной жизни и жизней членов моей семьи и моих друзей. Я не пытаюсь выяснить, почему мы различаемся в том, как мы испытываем эмоции. Первый шаг должен заключаться в определении этих различий, в выяснении того, что они собой представляют, в установлении базы для индивидуальных эмоциональных профилей тех уникальных способов, которыми мы испытываем каждую эмоцию. Для меня удивительно, что на некоторые из наиболее фундаментальных вопросов о том, как люди различаются между собой по своему эмоциональному опыту, не только не было получено ответов, но и сами эти вопросы еще даже не были поставлены.</p>
   <p>Мы действительно знаем, что люди различаются по типичной силе испытываемых ими эмоций. Одни люди обычно проявляют сильную реакцию гнева, а другие, напротив, умеренную или даже слабую (и не только потому, что они намеренно контролируют свой гнев). Одни люди приходят в состояние гнева быстрее, чем другие, у кого–то гнев сохраняется очень долго, а у кого–то проявляется в виде кратковременных приступов. Как только гнев начинает утихать, он может исчезнуть очень быстро или, напротив, убывать постепенно. Поэтому при рассмотрении только этих четырех типов различия эмоционального опыта — скорости возникновения, силы эмоциональной реакции, длительности эмоциональной реакции и времени, необходимого для восстановления и возвращения к исходному состоянию, — возникает множество интересных вопросов. Если человек быстро приходит в состояние гнева, то действительно ли он так же быстро успокаивается или же период возвращения в исходное состояние может быть долгим? Если гнев у вас возникает быстро, то значит ли это, что ваша реакция гнева будет очень сильной или же она может иметь умеренную интенсивность? А если ваш гнев очень сильный, то значит ли это, что обычно он будет кратковременным, т. е. проявляться в виде коротких, но сильных приступов, или же он может длиться долгое время?</p>
   <p>Я нашел несколько ответов на эти вопросы благодаря данным, которые я только что проанализировал и подготовил к публикации. Удивительно, но все, что могло случиться, действительно случилось. Возьмем зависимость между силой и скоростью реакции. Я ожидал обнаружить, что быстрая реакция обычно будет сильной, но она оказывалась сильной и слабой примерно у одинакового числа испытуемых. А медленная реакция проявлялась как в сильной, так и в слабой форме. Подобная картина наблюдалась и при рассмотрении зависимости между длительностью реакции (как долго продолжалась эмоция) и интенсивностью реакции. Я думал, что если вы проявляете сильную реакцию, то она будет сохраняться дольше. Но оказалось, что это не так. И у людей с сильной реакцией, и у людей со слабой реакцией короткие и длительные реакции наблюдались примерно в равной пропорции. Мы продолжаем это исследование и ищем ответы на другие вопросы о том, как различаются между собой люди.</p>
   <p>Частота проявления эмоций — это еще одна характеристика, имеющая большое значение для понимания <emphasis>эмоционального профиля</emphasis> индивида. Вы можете быть человеком, у которого гнев возникает медленно, который никогда не приходит в ярость, чей гнев длится довольно долго, а затем мгновенно пропадает, но вы можете иметь такие эпизоды возникновения гнева всего несколько раз в году. Или же эта тема может возникать у вас несколько раз в неделю. Насколько хорошо мы можем контролировать то, что мы делаем, говорим и чувствуем во время эмоционального эпизода, является еще одним важным элементом эмоционального профиля каждого индивида, а другим элементом является то, насколько ясно мы сигнализируем другим людям о своих эмоциях. Некоторые люди очень сильно и ясно выражают свои эмоции лицом и голосом, даже когда они пытаются их контролировать. Еще одним элементом профиля являются те события, которые с наибольшей вероятностью приводят в действие каждую из наших эмоций.</p>
   <p>Будет ли то, что мы выясним об одной эмоции, например гневе, применимо к страху или печали? Будет ли человек иметь один и тот же эмоциональный профиль — быстрое возникновение эмоции, умеренная интенсивность, большая длительность, быстрое успокоение, частое возникновение, хорошая контролируемость с ясными сигналами — для гнева, страха печали? Или другими словами: если человек подает лицом и голосом сильные эмоциональные сигналы, то будут ли происходить серьезные изменения в его автономной нервной системе или же эти две системы эмоционального реагирования не связаны между собой? Ответы на эти вопросы, по–видимому, должны быть положительными в терминах одной части эмоционального профиля, которую мы в состоянии исследовать: сила эмоциональной реакции человека будет одинаковой для гнева, страха, печали и отвращения, а сила, проявляемая в выражениях, эквивалентна силе реакций автономной нервной системы. Гораздо больше работы надо выполнить для повторения этих результатов и исследования других аспектов эмоционального профиля.<a l:href="#n222" type="note">[222]</a></p>
   <p>Если вы хотите составить собственный эмоциональный профиль или профиль другого человека, с которым вы находитесь в близких отношениях, то вы можете найти необходимый для этого инструмент на веб–сайте <a l:href="http://www.paulekman.com/">http://www.paulekman.com</a></p>
   <p>Теперь позвольте мне описать общие характеристики, обнаруженные у эмоций. С учетом идей, изложенных в предыдущих главах, можно сказать, что эмоция обладает следующими определяющими характеристиками:</p>
   <p>• Имеется чувство, совокупность ощущений, которые мы испытываем и о которых мы часто знаем.</p>
   <p>• Эмоциональный эпизод может быть кратким, иногда длящимся всего несколько секунд, или же намного более продолжительным. Если он длится часами, то тогда мы имеем дело с настроением, а не эмоцией.</p>
   <p>• Эмоция вызвана чем–то, что имеет для человека большое значение.</p>
   <p>• Мы переживаем эмоции как нечто, возникающее в нас, а не выбираемое нами.</p>
   <p>• Процесс оценки, в ходе которого мы постоянно отсортировываем все то, что имеет для нас значение, обычно осуществляется автоматически. Мы не осознаем процесс оценки, если только он не оказывается достаточно длительным.</p>
   <p>• Имеется период невосприимчивости, во время которого отсеиваются информация и знания, хранящиеся в нашей памяти, в результате чего мы получаем доступ только к тому, что подкрепляет испытываемую нами эмоцию. Период невосприимчивости может длиться всего несколько секунд или быть намного более продолжительным.</p>
   <p>• Мы узнаем о своем эмоциональном состоянии сразу, как только начинается эмоция, т. е. после завершения первоначальной оценки. Как только мы осознаем, что находимся во власти эмоции, мы можем начать переоценивать ситуацию.</p>
   <p>• Существуют универсальные темы эмоций, отражающие историю нашей эволюции, помимо многих обусловленных нашей культурой, усвоенных нами вариаций этих тем, отражающих наш индивидуальный опыт. Другими словами, эмоции вызывает у нас то, что имело значение для наших предков, а также то, что, как обнаружили мы сами, имеет значение для нашей собственной жизни.</p>
   <p>• Желание испытывать или не испытывать определенные эмоции в значительной степени мотивирует наше поведение.</p>
   <p>• Эффективный сигнал — ясный, быстрый и универсальный — информирует других людей об эмоциях, которые испытывает человек.</p>
   <p>• Поддельные выражения эмоций могут быть обнаружены, хотя и с трудом, по более заметной асимметрии, по отсутствию характерных мышечных движений, которые являются типичными для искреннего выражения, но с трудом могут воспроизводиться преднамеренно, а также по временному несоответствию между появлением выражения эмоции и произносимыми словами.</p>
   <p>• Эмоции, маскируемые с помощью улыбки, могут проявляться в верхней части лица — в верхних веках, бровях и состоянии поверхности лба.</p>
   <p>В завершение я хотел бы рассказать вам чуть более подробнее о чувстве вины, о стыде и о смущении.<a l:href="#n223" type="note">[223]</a> <a l:href="#n224" type="note">[224]</a> Эти эмоции не имеют характерных выражений лица. Чувство вины и стыд трудно отличить от печали, за исключением тех случаев, когда человек наклоняет голову. Однако отсутствие характерных сигналов для чувства вины и для стыда имеет свой смысл, так как, когда человек испытывает эти эмоции, он обычно не хочет, чтобы об этом знали другие, и, возможно, поэтому сигналы об этих эмоциях не были выработаны человеком. Что касается смущения, то здесь все несколько сложнее. Покраснение лица не может квалифицироваться как сигнал о смущении, потому что его трудно заметить у людей со смуглой кожей. Дачер Келтнер показал, что не существует какого–то одного выражения смущения, подобного выражениям гнева, страха, отвращения, презрения, печали и наслаждения. Вместо этого смущение проявляется с помощью последовательности выражений.<a l:href="#n225" type="note">[225]</a> Возможно, смущение возникло в ходе истории нашей эволюции позднее и еще не прошло достаточно времени, для того чтобы для него выработался какой–то эффективный сигнал.</p>
   <p>Зависть — это еще одна эмоция, обладающая большинством из перечисленных выше характеристик, за исключением наличия сигнала о ее появлении.<a l:href="#n226" type="note">[226]</a> Я не рассматриваю в качестве эмоции ревность, если только речь не идет об эмоциональных сценах или сюжетах с участием трех действующих лиц: человека, боящегося лишиться внимания другого человека, другого человека и соперника. В рамках такого сюжета мы можем сказать что–нибудь о том, какие эмоции испытывает каждый из этих трех, но эти эмоции не обязательно будут всегда одними и теми же. Соперник может испытывать чувство вины, стыд, страх, гнев или презрение в зависимости от обстоятельств. Тот, кто обеспокоен утратой внимания со стороны другого человека, может испытывать гнев, страх, печаль или отвращение. А человек, внимания которого добиваются другие, может испытывать множество разных эмоций.</p>
   <p>Даже несмотря на то, что смущение, чувство вины, стыд и зависть не имеют ясных и эффективных сигналов, я не сомневаюсь в том, что они также являются эмоциями. Я не посвятил им отдельных глав, потому что не провел еще соответствующих исследований.</p>
   <p>Я описал многие эмоции, наполняющие нашу жизнь, и триггеры каждой из них, объяснил, когда и почему они бывают полезны для нас, как распознавать самые тонкие выражения этих эмоций у других людей и как использовать информацию, которую мы можем извлечь из этих трудноуловимых выражений, на работе, в семейной жизни и в отношениях с друзьями. Первые главы были посвящены двум из самых трудных проблем, которые возникают у большинства из нас в нашей эмоциональной жизни. Я объяснил, почему так непросто изменять то, что заставляет нас испытывать эмоции. Это действительно трудно, но не невозможно. Нам необходимо определить наши собственные горячие триггеры и понять, какие факторы влияют на вероятность того, что мы сможем их ослабить. В неменьшей степени трудно, хотя и вполне возможно, изменить то, как мы действуем, когда испытываем эмоции, чтобы наше эмоциональное поведение не причиняло вреда другим людям или нам самим. Ключом к этому является выработка определенного типа осведомленности, которую я называю <emphasis>внимательностью</emphasis>; она позволяет нам узнавать, когда мы находимся во власти эмоций, прежде чем пройдет слишком много времени. В книге приводятся упражнения для повышения нашей осведомленности о тех физических ощущениях, которые мы испытываем при каждой из эмоций; эти упражнения помогут вам стать более внимательными к себе.</p>
   <p>Когда много лет тому назад я приступил к исследованию эмоций, число ученых во всем мире, проводивших такие исследования, было очень небольшим. Теперь же их численность увеличилась многократно. Недавно был опубликован учебник, состоящий из более чем сорока глав, каждая из которых посвящена конкретным результатам исследований и вопросам об эмоциях, настроениях и эмоциональных чертах личности.<a l:href="#n227" type="note">[227]</a> Здесь же я не пытался рассказать обо всем, что мне известно, и напротив, постарался представить только то, что, по моему мнению, является наиболее важным для понимания и улучшения эмоциональной жизни, и только то, в чем я разбираюсь лучше всего. В ближайшее десятилетие будет получено множество новых результатов, которые дополнят то, о чем рассказал вам я.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Послесловие</strong></p>
   </title>
   <p>Я хочу поделиться с вами дальнейшими размышлениями об одном из эмоциональных умений, описанных в начале книги, — об умении внимательно и осознанно воспринимать начало возникновения у нас той или иной эмоции.</p>
   <p>Природа не позволяет нам легко осознавать те моменты, в которые у нас возникают эмоции, не говоря уже об осознании того, как мы автоматически делаем оценки окружающего мира, генерирующие наши эмоции. Для большинства людей практически невозможно когда–нибудь узнать о тех автоматических процессах оценки, которые инициируют эмоциональные эпизоды. Дэн Гоулман назвал это <emphasis>оценивающим сознанием</emphasis>.<a l:href="#n228" type="note">[228]</a> Но благодаря упорству, благодаря выработке умений, которыми нас не снабдила природа и приобретение которых она сделала для нас трудным делом, некоторые люди могут приобрести навык <emphasis>осознания импульсов</emphasis>, т. е. научиться узнавать о вызываемом эмоцией импульсе, до того как совершается действие. Я не думаю, что эмоции эволюционировали таким образом, чтобы облегчать нам приобретение осознания импульсов. Это выглядит так, как будто наша эмоциональная система не хочет, чтобы в этот вопрос вмешивалось наше сознание.</p>
   <p>Более сорока пяти лет тому назад Фрэнк Горман, мой наставник в области психотерапии, сказал, что моя цель должна заключаться в том, чтобы помогать пациентам увеличивать интервал между импульсом и действием. Буддисты говорят об осознании искры (возникающей, чтобы инициировать эмоцию) до появления пламени (под которым они понимают эмоциональное поведение, вызываемое эмоцией). Они не просят нас осознавать оценку, которая вызывает искру. Западные ученые и буддисты имеют по этому вопросу одинаковые точки зрения.</p>
   <p>Осознание импульсов — это высокий стандарт. Я не верю, что его может приобрести каждый, и мне кажется маловероятным, что даже те, кто соответствуют этому стандарту сейчас, будут соответствовать ему всегда.<a l:href="#n229" type="note">[229]</a> Но усилия, которые мы затрачиваем на выработку осознания импульсов, принесут выгоду в виде того, что достижимо практически для каждого из нас, — <emphasis>осознания эмоционального поведения</emphasis> или распознавания нашего эмоционального состояния, как только оно начинает выражаться в словах и действиях. Если вы можете осознать, что эмоция начала управлять вашим поведением, то вы можете сознательно рассматривать, действительно ли ваша эмоциональная реакция соответствует ситуации, в которой вы находитесь, и если да, то имеет ли ваша реакция правильную интенсивность и проявляется ли она в наиболее конструктивной форме.</p>
   <p>Поскольку это так важно, я хотел бы кратко изложить здесь те способы, с помощью которых мы можем улучшить <emphasis>осознание эмоционального поведения</emphasis>, а некоторые из нас, хотя бы на какое–то время, улучшить <emphasis>осознание импульсов</emphasis>.</p>
   <p>• Выполняйте упражнения, повышающие осведомленность о физических изменениях, происходящих в вашем теле при возникновении эмоций, чтобы эти изменения сигнализировали вам о том, что вы начинаете испытывать эмоциональное возбуждение. (Эти упражнения приводятся в середине глав 5, 6, 7 и 8.)</p>
   <p>• Определяйте, когда вы становитесь эмоционально возбужденными, особенно таким образом, о котором вам придется впоследствии сожалеть; для этого начните вести дневник эмоциональных эпизодов, заставивших вас испытать сожаление. Это позволит вам с помощью анализа возможности импортирования сценариев из прошлого эмоционального опыта начать охлаждать эти триггеры.</p>
   <p>• Учитесь видеть эмоциональные реакции человека, с которым вы беседуете, чтобы вы могли использовать его реакции для корректировки ваших собственных эмоций.</p>
   <p>Я хотел бы также упомянуть метод осознанной медитации, комплементарный для вышеназванных методов. Я не рассказывал о нем подробно в этой книге, потому что данные о том, что медитация действительно улучшает эмоциональную жизнь, еще только начинают собираться. Некоторые результаты выглядят многообещающе, но пока что еще слишком рано говорить о том, какие именно улучшения достигаются, полезна ли она всем и как долго сохраняются обеспечиваемые ею выгоды. К тому же раньше я не мог понять, почему концентрация нашего сознания на дыхании способна улучшить эмоциональную жизнь.</p>
   <p>Подобно грому среди ясного неба за несколько недель до написания этого послесловия мне пришло в голову объяснение этого феномена. Сама практика обучения концентрации внимания на автоматическом процессе, требующем сознательного мониторинга, вырабатывает способность быть внимательным к другим автоматическим процессам. Мы дышим, не думая о том, как мы это делаем, мы не пытаемся сознательно управлять каждым вдохом и выдохом. Природа не требует, чтобы мы отвлекали наше внимание на дыхание. Когда мы пытаемся это делать, то обычно выдерживаем не более одной минуты без того, чтобы не отвлечься на какие–то другие размышления. Выработка умения фокусировать внимание на дыхании требует многодневной практики, во время которой мы осваиваем новые нервные проводящие пути, позволяющие нам это делать. И здесь наблюдается интересный эффект: эти умения переносятся на другие автоматические процессы — <emphasis>улучшая осознание эмоционального поведения </emphasis>и в конечном итоге обеспечивая некоторым людям <emphasis>осознание импульсов</emphasis>. Я проверял это объяснение в беседах с известными специалистами по медитации и со специалистами по эмоциям и мозговой деятельности, и все они признали, что оно имеет под собой серьезные основания.<a l:href="#n230" type="note">[230]</a></p>
   <p>Я рекомендую попробовать применять осознанную медитацию для того, чтобы понять, подходит ли она вам. Как я уже отмечал, это будет непросто, и, возможно, мало улучшит вашу эмоциональную жизнь, если не будет применяться регулярно. В каждом городском справочнике можно найти телефоны служб, обучающих медитации, причем иногда совершенно бесплатно. Существует множество разных типов медитации; то, что вы ищете, называется осознанной медитацией. Имеется также много книг, которые позволят вам подробнее узнать об этом типе медитации самостоятельно.<a l:href="#n231" type="note">[231]</a></p>
   <p>Давайте теперь обратимся к вопросу о том, как повысить нашу осведомленность о чувствах других людей.</p>
   <p>В главе 10 я описывал микровыражения, которые могут помочь распознать скрываемые эмоции, но ничего не говорил о <emphasis>слабых</emphasis> изменениях выражения лица, рассматривавшихся в главах с 5–й по 8–ю. Если вы знаете, что искать, то иногда вы можете узнать, как чувствуют себя люди до того, как они, показывающие на лице легкие выражения эмоций, сами узнают о том, что они приходят в состояние эмоционального возбуждения. Иногда едва заметные выражения возникают тогда, когда люди, показывающие их, в точности знают, что они чувствуют, но не хотят демонстрировать это окружающим. Такое едва заметное выражение, которое я называю утечкой информации<a l:href="#n232" type="note">[232]</a> — это все, что сохраняется на лице после попыток цензуры выражений эмоций.</p>
   <p>Тест, предлагаемый в приложении, и фотографии Евы в главах с 5–й по 8–ю, иллюстрируют все, что мне удалось выяснить о слабых выражениях эмоций на лице. Новый «Метод обучения работе со слабыми выражениям», или <emphasis>SETT</emphasis> (<emphasis>Subtle Expression Training Tool</emphasis>), позволяет сделать эти фотографии более живыми. Работая на моем сайте, вы сможете быстрее добиться желаемых результатов. «Метод обучения микровыражениям» (<emphasis>МЕТТ</emphasis>) и «Метод обучения работе со слабыми выражениям» (<emphasis>SETT</emphasis>), используются тысячами людей самых разных профессий. Совсем недавно я подготовил улучшенные версии каждого из этих методов. В <emphasis>МЕТТ2</emphasis> используются фотографии восьмидесяти четырех человек, одна половина из которых мужчины, а другая — женщины, принадлежащих шести разным этническим группам. В <emphasis>SETT2</emphasis> теперь включены фотографии мужчин и женщин из шести этнических групп в дополнение ко многим из тех снимков, которые показаны в этой книге. Приобрести нужные навыки непросто; для сохранения некоторых из них, в частности для навыков осознания, требуется постоянная практика. Приобретение одних навыков подобно обучению езде на велосипеде: однажды усвоенные, они сохраняются у вас навсегда, и вам не требуется постоянно их обновлять. Я подозреваю, что к этой группе относятся навыки, которые вы сможете получить с помощью <emphasis>SETT</emphasis> и <emphasis>МЕТТ</emphasis>. Тренировочная практика работы с этими методами будет помогать вам в течение какого–то времени, но затем она станет вам ненужной, так как ваши глаза смогут правильно различать самые разные и тонкие выражения лица.</p>
   <p>Но приобретения навыков без приобретения знаний будет для вас недостаточно. Чтобы улучшить вашу эмоциональную жизнь, вам нужно понимать каждую эмоцию: историю ее возникновения, универсальные темы, приводящие в действие соответствующую эмоцию, наиболее типичные вариации этих тем, функцию эмоции — что она делает для нас, как она связана с различными настроениями и когда и как она может вызывать эмоциональные расстройства, о чем говорилось в главах с 5–й по 9–ю. Я уверен, что в ближайшие годы благодаря исследованиям ученых мы узнаем об эмоциях много интересного. Следите за новыми открытиями.<a l:href="#n233" type="note">[233]</a></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Приложение.</strong></p>
    <p><strong>Тест на распознавание выражений лица</strong></p>
   </title>
   <section>
    <p>Я предполагаю, что вы выполните этот тест <emphasis>до</emphasis> того, как прочитаете эту книгу и увидите снимки из глав с 5–й по 9–ю, а также после того, как вы закончите чтение. Если вы выполняете этот тест в первый раз, и особенно если вы еще не прочитали книгу, то тогда не смотрите на фотографии, приведенные на следующих страницах, пока вы не прочитаете эту инструкцию о том, как получить от теста максимум пользы.</p>
    <p>Почему вы можете захотеть выполнить этот тест? Разве не каждый из нас умеет читать выражения лица? Разве мои исследования не показали, что эта способность является врожденной? Хотя я убежден, что нам не надо учиться тому, как придавать лицу выражения, соответствующие тем или иным эмоциям (эти выражения вырабатывались в ходе эволюции и теперь появляются у нас непроизвольно, когда мы испытываем соответствующую эмоцию), я не могу сказать с уверенностью, действительно ли способность распознавать эти сигналы также реализуется в соответствии с изначально заданными инструкциями или же она усваивается на ранних этапах нашей жизни.</p>
    <p>Здесь возможен и промежуточный вариант, когда изначально заданные инструкции могут частично уничтожаться под влиянием неблагоприятного детского опыта. Хотя мы не знаем наверняка, что вызывает такие нарушения, все же известно, что не получающие достаточного внимания и подвергающиеся насилию дети хуже распознают выражения эмоций на лице, чем дети, выросшие в нормальных семьях.<a l:href="#n234" type="note">[234]</a></p>
    <p>К счастью, большинство людей имеют нормальное детство и могут распознавать выражения эмоций на лице и в голосе, когда эти выражения являются интенсивными и человек, показывающий выражение, не пытается ослабить или скрыть признаки эмоции.</p>
    <empty-line/>
    <p>Однако так бывает не всегда. Мое исследование<a l:href="#n235" type="note">[235]</a> показало, что большинство людей, по–видимому, не используют информацию, содержащуюся в более тонких выражениях эмоций, показанных в этой книге.</p>
    <p>Однако во время беседы едва уловимые выражения лица возникают гораздо чаще, чем насыщенные и интенсивные выражения, а, кроме того, слабые выражения часто оказываются наиболее важными, так как они могут сообщать то, что еще не было, а возможно, и не будет сказано словами.</p>
    <p>Когда эмоция еще только начинает испытываться и имеет невысокую интенсивность, то она может проявляться в виде <emphasis>слабого</emphasis> выражения на лице, не предполагающего сильного сокращения мышц лица, или в виде <emphasis>частичного</emphasis> выражения, проявляющегося не во всех областях лица в отличие от случая <emphasis>полного</emphasis> выражения. (Отметьте, что не все эмоции, когда они только начинают испытываться, имеют невысокую интенсивность; возможно, что эмоция с самого начала становится очень сильной.) Когда люди пытаются регулировать выражения своих эмоций, чтобы ослабить признаки их проявления, то тогда это также может привести к появлению слабых или частичных выражений. Когда мы видим слабое или частичное выражение, мы можем предположить, что оно либо только начало появляться, либо же регулируется с целью его ослабления.</p>
    <p>Если мы пытаемся исключить вообще любые признаки эмоции, то это может также привести к появлению <emphasis>микровыражения</emphasis>, в котором эмоция проявляется очень кратковременно, обычно в течение одной пятой секунды или даже меньше.</p>
    <p>Микровыражение возникает, когда человек пытается сознательно скрыть все признаки того, что он чувствует (человек знает, что он чувствует, но не хочет, чтобы вы об этом знали). Микровыражения могут также возникнуть, когда подавление выражения осуществляется бессознательно, когда человек не осознает, что он чувствует.</p>
    <p>Микровыражения могут проявляться в виде очень кратковременных полных выражений или в виде очень кратковременных частичных и/или слабых выражений. Сочетание всех трех типов — микровыражения (очень кратковременного), частичного выражения (появляющегося только в одной области лица) и слабого (слабые сокращения мышц) — различать труднее всего. Но вы можете научиться это делать.</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021367">
    <title>
     <p><strong>Инструкция по выполнению теста</strong></p>
    </title>
    <p>Вам понадобится лист линованной бумаги, строки которого будут иметь номера с 1–го по 14–й. В верхней части листа напишите слова «гнев», «страх», «печаль», «отвращение», «презрение», «удивление», «удовольствие». Они соответствуют возможным вариантам выбора выражений лица на каждой из четырнадцати фотографий, показанных на следующих страницах. Вы можете написать любое слово в строке, соответствующей номеру фотографии, если вы считаете, что ни одна из вышеперечисленных эмоций не соответствует тому, что вы видите на снимке. Вам потребуется также полоска бумаги для использования ее в качестве закладки.</p>
    <p>Вы должны смотреть на каждый снимок в течение доли секунды — как будто вы наблюдаете на лице микровыражение. Позднее у вас появится возможность смотреть на них дольше и видеть, нуждается ли ваша первая оценка в корректировке.</p>
    <p>Лицо, которое вы видите, должно соответствовать реальному размеру лица человека. Так как на снимках лицо имеет меньший размер, то вам придется держать снимок в вытянутой руке, чтобы в сетчатке вашего глаза возникало изображение лица такого же размера, как и в том случае, если бы перед вами сидел живой человек.</p>
    <p>Важно, чтобы вы каждый раз смотрели только на один снимок. Задерживайте свой взгляд на снимке минимально возможное время и немедленно закрывайте книгу. (Оставляйте между страницами закладку, чтобы иметь возможность быстро возвращаться к нужному месту.) Часто вам будет не удаваться распознавать увиденную эмоцию, но не смотрите на снимок повторно. Доверьтесь вашему чутью, вашей интуиции и попытайтесь отгадать правильный ответ, потому что вы можете распознать выражение — а все эти выражения, как вы уже знаете, являются универсальными и врожденными, — даже не осознавая этого. Напишите в строке с номером снимка название эмоции, выбранное из перечня, расположенного в верхней части страницы, или любое другое слово, которое, как вам кажется, будет более подходящим. Проделайте эту процедуру со всеми четырнадцатью снимками.</p>
    <p>Теперь вы можете посмотреть на снимки снова и на этот раз дольше. Но желательно, чтобы вы сделали перерыв в несколько минут и взяли новый лист линованной бумаги, чтобы у вас было время забыть ваши впечатления о каждом снимке. Когда вы будете готовы, возьмите книгу в вытянутую руку, посмотрите по очереди на каждый снимок в течение одной секунды (произнесите про себя медленно «тридцать три») и запишите свою интерпретацию увиденного выражения. Вы можете удивиться тому, что я советую вам смотреть на лицо в течение всего одной секунды, хотя в действительности выражения часто сохраняются дольше. Как нам удалось выяснить, большинство выражений, сохраняющихся во время беседы, длятся от полсекунды до двух с половиной секунд. Хотя многие выражения длятся дольше секунды, они часто конкурируют за ваше внимание со словами, голосом и жестами вашего собеседника, а также с вашими мыслями об услышанных словах и с другими отвлекающими факторами.</p>
    <p>Выполнив это задание дважды, если у вас нашлось для этого достаточно терпения, вы можете пройти тест снова и на этот раз смотреть на снимки столько, сколько вам потребуется для интерпретации представленных выражений лица.</p>
    <p>Когда вы будете готовы к тому, чтобы узнать правильные ответы, откройте книгу на с. 295. Подсчитывайте, сколько раз вам удалось дать правильный ответ благодаря интуиции, а сколько — благодаря тренировке.</p>
    <p><image l:href="#i_097.jpg"/></p>
    <p>Снимок 1</p>
    <p><image l:href="#i_098.jpg"/></p>
    <p>Снимок 2</p>
    <p><image l:href="#i_099.jpg"/></p>
    <p>Снимок 3</p>
    <p><image l:href="#i_100.jpg"/></p>
    <p>Снимок 4</p>
    <p><image l:href="#i_101.jpg"/></p>
    <p>Снимок 5</p>
    <p><image l:href="#i_102.jpg"/></p>
    <p>Снимок 6</p>
    <p><image l:href="#i_103.jpg"/></p>
    <p>Снимок 7</p>
    <p><image l:href="#i_104.jpg"/></p>
    <p>Снимок 8</p>
    <p><image l:href="#i_105.jpg"/></p>
    <p>Снимок 9</p>
    <p><image l:href="#i_106.jpg"/></p>
    <p>Снимок 10</p>
    <p><image l:href="#i_107.jpg"/></p>
    <p>Снимок 11</p>
    <p><image l:href="#i_108.jpg"/></p>
    <p>Снимок 12</p>
    <p><image l:href="#i_109.jpg"/></p>
    <p>Снимок 13</p>
    <p><image l:href="#i_110.jpg"/></p>
    <p id="__Toc265021368">Снимок 14</p>
   </section>
   <section id="__Toc265021369">
    <title>
     <p><strong>Распознавание выражений:</strong></p>
     <p><strong>правильные ответы</strong></p>
    </title>
    <p><strong>Снимок 1</strong></p>
    <p>Легкая печаль. Если вам на ум пришло родственное слово, такое как «грусть», «уныние» или «подавленность», то такой ответ также может считаться правильным. Выражение проявляется в опущенных веках. Определение выражения как усталое или сонное также может считаться верным, но не потому, что это родственные слова, а потому, что веки могут опускаться и в состоянии усталости, и в состоянии печали; однако, когда верхние веки начинают опускаться от усталости, вы можете заметить, как взгляд становится более рассеянным, появляется зевота или начинаются непроизвольные покачивания головой. Подробнее о признаках печали смотрите в главе 5.</p>
    <p><strong>Снимок 2</strong></p>
    <p>Отвращение. И вновь допустимыми окажутся родственные слова, но не те, которые имеют отношение к гневу, например, такие как досада или раздражение. Подсказку дает слабое сокращение мышцы, сморщивающей нос и сужающей глаза. В главе 8 подробно объясняется, как отличить гнев от отвращения.</p>
    <p><strong>Снимок 3</strong></p>
    <p>Вновь легкая печаль, но на этот раз выраженная в губах благодаря слабому поднятию уголков рта. Сравните положение губ на этом снимке с положение губ на снимке 1, где они расслаблены. Печаль может выражаться с помощью губ, век или того и другого вместе, о чем рассказывается в главе 5.</p>
    <p><strong>Снимок 4</strong></p>
    <p>Легкое наслаждение; подойдет любое слово, означающее удовольствие. Сравните губы на этом снимке с расслабленными губами на снимке 1. В главе 9 описывается, как выглядит выражение удовольствия.</p>
    <p><strong>Снимок 5</strong></p>
    <p>Сильно контролируемый или очень слабый гнев (раздражение) — или решимость. Вы не можете быть уверены в ответе наверняка, когда единственным симптомом являются слегка сжатые и суженные губы. Вы не хотите игнорировать этот сигнал, даже когда считаете его неоднозначным, потому что если вы увидите его в реальной жизни, то, возможно, сумеете определить, является ли он признаком гнева или решимости в зависимости от того, когда он был показан, или от того, что было сказано вами или другим человеком. Это может быть один из самых ранних предупредительных сигналов гнева, появляющийся до того, как дела принимают необратимый характер; иногда он возникает прежде, чем другой человек осознает, что он испытывает гнев. Подробнее о признаках гнева смотрите в главе 6.</p>
    <p><strong>Снимок 6</strong></p>
    <p>Легкий или сильно контролируемый страх. Наиболее типичной ошибкой является интерпретация этого выражения как выражение отвращения. Указание на испытываемый страх дают слегка растянутые губы. Иногда, когда человек описывает или вспоминает то время, когда он был испуган, но не испытывал фактического страха, он может показывать такое слабое выражение страха на лице. Страх обсуждается в главе 7.</p>
    <p><strong>Снимок 7</strong></p>
    <p>Снова отвращение, но на этот раз выражаемое не глазами или носом, а слегка приподнятой верхней губой. Это лицо может также выражать надменность. Подробно отвращение рассматривается в главе 8.</p>
    <p><strong>Снимок 8</strong></p>
    <p>Расстройство, несчастье, огорчение, затруднение… Все эти ответы возможны, и все они имеют отношение к теме гнева, вызываемого возникновением препятствий на пути к цели. Это может быть даже сильно контролируемый гнев. О гневе сигнализируют опущенные брови и напряженные нижние веки. Подробнее об этом смотрите в главе 6.</p>
    <p><strong>Снимок 9</strong></p>
    <p>Замаскированное выражение гнева. Человек выглядит счастливым благодаря своим улыбающимся губам, но его брови не соответствуют эмоции удовольствия. Это может быть либо попытка замаскировать гнев (эмоция, выражаемая бровями) с помощью счастливой улыбки, смеси гнева и удовольствия, либо веселья по поводу недоумения или замешательства. Брови здесь такие же, как на снимке 8, но их движение показано отчетливее. Подробнее о гневе смотрите в главе 6.</p>
    <p><strong>Снимок 10</strong></p>
    <p>Страх или удивление либо просто пристальное внимание. Трудно дать точный ответ, когда единственный сигнал сводится просто к поднятию верхних век. Если это страх или удивление, то это будут либо слегка испытываемые, либо же сильно контролируемые более интенсивные эмоции. О страхе и удивлении читайте в главе 7.</p>
    <p><strong>Снимок 11</strong></p>
    <p>Контролируемый гнев, когда слабое раздражение только начинает возникать, или наличие трудностей (воображаемых или реальных) при концентрации внимания на чем–то. Когда подсказкой служат верхние веки, то контекст способен помочь правильному пониманию эмоции, испытываемой человеком. Подробнее о гневе смотрите в главе 6.</p>
    <p><strong>Снимок 12</strong></p>
    <p>Обеспокоенность, опасение или контролируемый страх. Такая конфигурация бровей является одним из самых надежных признаков этих чувств. В главе 7 показано, как она отличается от конфигурации бровей при удивлении.</p>
    <p><strong>Снимок 13</strong></p>
    <p>Контролируемый гнев или раздражение. Подсказку дает выдвинутая вперед нижняя челюсть. Нижние веки также слегка напряжены. Полный набор выражений гнева описывается в главе 6.</p>
    <p><strong>Снимок 14</strong></p>
    <p>Презрение, самодовольство или надменность. Напряжение одного из уголков рта сигнализирует о присутствии одной из этих родственных эмоций. Подробнее о презрении и о том, чем оно отличается от отвращения, смотрите в главе 8.</p>
    <empty-line/>
    <p>Не беспокойтесь о том, сколько ошибок вы допустите. Большинство людей при быстром взгляде на эти снимки обычно не дают более пяти правильных ответов. Даже после более продолжительного рассматривания снимков число правильных ответов редко оказывается больше десяти.</p>
    <p>Эти выражения трудны для идентификации, потому что они являются частичными, слабыми, а иногда и образованными смесью двух эмоций. Вам будет проще распознавать эти эмоции после того, как вы прочитаете объяснения того, как каждая эмоция отражается на лице, и увидите многие другие фотографии слабых выражений, которые помогут вам лучше разбираться в этих сигналах.</p>
    <p>Я уже отмечал, что существует три типа трудноуловимых выражений: частичные, слабые и микровыражения. Важно помнить о том, что даже если вы способны улавливать частичные или слабые выражения, подобные показанным в этом тесте, или микровыражения, мгновенно пробегающие по лицу, то вы все равно не знаете, почему конкретное выражение проявилось именно таким образом. Здесь имеется несколько возможностей.</p>
    <p>Слабое выражение</p>
    <p>• Начало эмоции</p>
    <p>• Слабая эмоция</p>
    <p>• Эмоция, интенсивность которой была уменьшена</p>
    <p>• Неудачная попытка скрыть эмоцию</p>
    <p>Частичное выражение</p>
    <p>• Слабая эмоция</p>
    <p>• Эмоция, интенсивность которой была уменьшена</p>
    <p>• Неудачная попытка скрыть эмоцию</p>
    <p>Микровыражение</p>
    <p>• Намеренное подавление эмоции</p>
    <p>• Ненамеренное подавление эмоции</p>
    <p>При наличии такого числа возможностей вам может показаться, что вы не сумеете использовать эту информацию эффективно. Но осознанное определение того, какую эмоцию испытывает человек, — это большой шаг в направлении улучшения коммуникаций. В некоторых случаях, основываясь на знании контекста и частичной или слабой эмоции, вы можете сказать, какая эмоция у другого человека только начинается; ваша реакция во время периода невосприимчивости (рассмотренного в главе 3) этого человека способна изменить ситуацию. Иногда вы можете узнавать, что чувствует человек, раньше, чем он узнает об этом сам, особенно если сигналом является микровыражение, возникшее в результате подавления эмоции. Вы можете также распознать вероятность того, что человек пытается ослабить или скрыть свои выражения, и это будет влиять на вашу реакцию на то, что он говорит или делает. Когда вы лучше познакомитесь со всеми семействами эмоций, описанными в главах с 5–й по 9–ю, и благодаря тренировке научитесь идентифицировать частичные и слабые выражения, вы обнаружите, что эта полезная информация может использоваться в ваших отношениях с друзьями, коллегами по работе и членами вашей семьи.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Список иллюстраций</strong></p>
   </title>
   <p>С. 31: из The Face of Man: Expressions of Universal Emotions in a New Guinea Village. Copyright © 1980 Paul Ekman.</p>
   <p>C. 113: Бетти Ширли на пресс–конференции. Copyright © 1974 Associated Press. Перепечатывается с разрешения AP/Wide World Photos.</p>
   <p>С. 120: лагерь беженцев в Тузле, Босния. Copyright © 1995 Luc Delahaye/Magnum Photos. Перепечатывается с разрешения.</p>
   <p>С. 132: из The Face of Man: Expressions of Universal Emotions in a New Guinea Village. Copyright © 1980 Paul Ekman.</p>
   <p>C. 144: канадские демонстранты применяют насилие. Copyright © Corbis/Bettman. Перепечатывается с разрешения.</p>
   <p>С. 150: задержание Максины Кенни в зале суда. Copyright © 1998 Jay Racz/The Press–Enterprise. Перепечатывается с разрешения.</p>
   <p>С. 174: из The Face of Man: Expressions of Universal Emotions in a New Guinea Vil–lage. Copyright © 1980 Paul Ekman.</p>
   <p>C. 191: падение. Copyright © 1979. Louis Liotta/New York Post. Приводится с разрешения.</p>
   <p>С. 152: инцидент с грузовиком в Сурабайе, Западная Ява. Copyright © 1996. Jawa Pos Dily. Перепечатывается с разрешения.</p>
   <p>С. 202: инцидент по время гонок на роликовых коньках. Copyright © 1973 Gene Cappock/New York Daily News. Перепечатывается с разрешения.</p>
   <p>С. 203: Джек Руби стреляет в Ли Харви Освальда — убийцу президента Кеннеди. Copyright © 1963 Robert Н. Jackson/Dallas Times–Herald. Перепечатывается с разрешения.</p>
   <p>С. 214: из The Face of Man: Expressions of Universal Emotions in a New Guinea Village. Copyright © 1980 Paul Ekman.</p>
   <p>C. 236: воссоединение семьи Стирм. Copyright © 1973 Slava Veder/Associated Press. Перепечатывается с разрешения AP/Wide World Photos.</p>
   <p>C. 242: Дженнифер Каприати демонстрирует fiero. Copyright © 2001 Clive Brunskill/ All–sport. Перепечатывается с разрешения Getty Images.</p>
   <p>С. 253: (Дюшен)</p>
   <p>С. 258: из The Face of Man: Expressions of Universal Emotions in a New Guinea Villa–ge. Copyright © 1980 Paul Ekman.</p>
   <p>C. 259: Рональд Рейган в NAASP. Copyright © 1981 Associated Press. Перепечатывается с разрешения AP/Wide World Photos.</p>
   <p>C. 259: Ричард Никсон прощается с сотрудниками своего аппарата. Copyright © 1974 Associated Press. Перепечатывается с разрешения AP/Wide World Photos.</p>
   <p>Все остальные снимки: Copyright © 2003 Paul Ekman.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Об авторе</strong></p>
   </title>
   <p>Пол Экман занимает должность профессора психологии на кафедре психиатрии медицинского факультета Калифорнийского университета в Сан–Франциско. Он был удостоен многих престижных премий и званий, в том числе премии «За выдающийся вклад в науку» Американской психологической ассоциации в 1991 г. и звания почетного доктора гуманитарных наук Чикагского университета в 1994 г. В недавно опубликованном списке самых выдающихся психологов XX века имя Экмана оказалось среди первых 100 имен.</p>
   <p>Научные интересы Экмана сконцентрированы на изучении невербального поведения и невербальных коммуникаций, в частности на выражениях и на психологии эмоций, а также на проблемах обмана в межличностных отношениях. В 1970–х гг. Экман вместе с психологом Уолли Фризеном разработали специальную «Систему для измерения выражений лица» (FACS), которая в настоящее время используется сотнями ученых во всем мире. Пол Экман является автором и редактором четырнадцати книг, в том числе «Психологии лжи»; он часто дает консультации по выражениям эмоций адвокатам, судьям и полицейским, различным государственным учреждениям, в частности ФБР и ЦРУ, а также корпорациям, в том числе анимационным киностудиям Pixar, Industrial Light and Magic. Проживает в Окленде, Калифорния.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Послесловие к русскому изданию</strong></p>
   </title>
   <p>В заслугу автору этой книги, выдающемуся американскому психологу и крупнейшему специалисту в области психологии эмоций Полу Экману, следует поставить прежде всего ее практическую направленность. Обычному читателю книга Экмана помогает разобраться в своих и чужих эмоциях, в их значении в жизни человека, в способах поведения при наличии той или иной эмоции. Представителям же ряда профессий (следователям, сотрудникам силовых ведомств, врачам и психотерапевтам) она послужит хорошим учебным пособием для распознавания по едва заметным изменениям выражения лица у партнеров по общению их эмоциональных переживаний и скрываемой за ними важной для этих специалистов информации. Описанные в книге сведения о выражении на лице различных эмоций важны и для художников–мультипликаторов, и для актеров, передающих те или иные эмоциональные переживания своих героев, поскольку Экман подробно объясняет, что нужно сделать с теми или иными лицевыми мышцами, чтобы выразить конкретную эмоцию.</p>
   <p>Нужно отметить, что Пол Экман посвятил большую часть своей научной деятельности изучению вопроса о том, с помощью каких мышц лица выражаются человеком различные эмоции. И в результате кропотливого и потребовавшего нескольких десятков лет труда он добился удивительных результатов, нашедших отражение в разработанной им методике и созданном им атласе фотографий лиц для обучения дифференцированию различных эмоций.</p>
   <p>Другой заслугой Пола Экмана является установление факта генетической обусловленности выражения тех или иных эмоций, для чего ему потребовалось фиксировать выражения лиц у представителей разных народов, национальностей и культур.</p>
   <p>В настоящей книге Пола Экмана большое место уделено психологическим механизмам вызова эмоциональных реакций и тому, каким образом они приводятся в действие. Он подробно рассматривает врожденные и приобретенные механизмы, много говорит о <emphasis>триггерах</emphasis> (эмоциогенных раздражителях) и их ослаблении и усилении, <emphasis>автооценивателях</emphasis>, <emphasis>темах</emphasis> (опыте эмоционального реагирования на ту или иную базовую жизненно важную ситуацию, приобретенном как индивидом, так и нашими предками).</p>
   <p>Безусловно, важными для читателей являются предлагаемые практикумы по формированию умения распознавать возникновение той или иной эмоции у себя и у других людей.</p>
   <p>Следует особо отметить и высказываемые автором теоретические положения. Так, Пол Экман считает неправильным деление эмоций на позитивные и негативные, поскольку страх, презрение и даже отвращение могут быть привлекательными. Действительно, жизнь показывает условность такого деления.</p>
   <p>Автор, по сути, реабилитирует теорию возникновения эмоций Джеймса–Ланге, согласно которой придание лицу выражения той или иной эмоции вызывает переживание этой эмоции.</p>
   <p>Оценивая книгу в целом, следует признать, что она, безусловно, полезна для людей, изучающих эмоциональный интеллект, и для тех, кто хочет овладеть искусством общения и выражения эмоций.</p>
   <p>Но справедливости ради нужно признать, что при характеристике отдельных эмоций автор чрезмерно детально описывает вещи, очевидные для психологов, а детальное описание того, как и с помощью каких лицевых мышц можно изобразить ту или иную эмоцию, интересно только определенным специалистам, но отнюдь не массовому читателю.</p>
   <p>Пол Экман пишет, что использование термина «радость» представляется ему проблематичным, поскольку он является недостаточно конкретным; он пытается выделить кроме радости еще ряд эмоций удовольствия — сенсорные, веселье, интерес, облегчение, возбуждение, изумление, благоговение, экстаз, или блаженство, гордость, субъективное благополучие. Как видим, в этот перечень попали и эмоциональный тон ощущений (сенсорные удовольствия, облегчение, блаженство), и собственно эмоции (веселье, изумление), и чувства (благоговение, гордость). Можно упрекнуть автора в отсутствии дифференциации таких эмоциональных проявлений, как эмоциональный тон ощущений и впечатлений, эмоций, чувств (автор все это обозначает одним словом «эмоция»), и в спорности содержательной трактовки эмоциональных реакций (испуг, по Экману, не страх, а эмпатия — неэмоциональная реакция; угрюмость, по автору, — пассивный гнев). Или, например, автор отделяет эмоции от настроения только на том основании, что первые более интенсивные и кратковременные, а вторые менее интенсивные и более длительные. Ведь эмоция радости, например, тоже может продолжаться часами и даже днями (ликование футбольных болельщиков по поводу крупных побед любимой команды), а радость студента–отличника, получившего ожидаемую пятерку на экзамене, будет слабовыраженной и кратковременной, как удовлетворение от того, что и должно было свершиться. И разве грустное настроение бывает не потому, что человек испытывает эмоцию грусти? Да и сам Пол Экман пишет, что «каждая эмоция имеет насыщенное ею родственное настроение».</p>
   <p>Несмотря на спорность некоторых суждений, издание книги Пола Экмана на русском языке, безусловно, является хорошим подарком для всех отечественных читателей, интересующихся проблемой эмоций.</p>
   <p>Заслуженный деятель науки РФ,</p>
   <p>доктор психологических наук,</p>
   <p>профессор <emphasis>Е. П. Ильин</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Примечания</strong></p>
   </title>
   <p><strong>Глава 1. Эмоции в разных культурах</strong></p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Ekman, Р. &amp; Friesen, W. V. 1969. «The repertoire of nonverbal behavior: Categories, origins, usage, and coding». Semiotica, 1: 49–98. Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1974. «Nonverbal behavior and psychopathology». In R. J. Friedman &amp; M. N. Katz (eds.), The Psychology of Depression: Contemporary Theory and Research. Washington, D.C.: J. Winston. См. с. 203–232</p>
  </section>
  <section id="n2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Я признателен Кэррол Эммонс, которая написала каждому из нас и предложила встретиться, поскольку у нас имелись общие интересы.</p>
  </section>
  <section id="n3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Я получил результат, противоположный тому, который ожидал получить. Это была идеальная ситуация. Результаты в бихевиоральных науках вызывают больше доверия, когда они оспаривают, а не подтверждают ожидания ученого. Для большинства других областей знаний характерно совершенно противоположное: результаты вызывают больше доверия, если они были предсказаны заранее. Это происходит потому, что вероятность искажения или ошибки снижается благодаря традиции, в соответствии с которой ученые повторяют эксперименты своих коллег, чтобы выяснить, удастся ли им получить тот же самый результат. К сожалению, такая традиция отсутствует в бихевиоральных науках. Эксперименты редко повторяются как самими учеными, выполнившими их в первый раз, так и другими исследователями. Но без такого механизма контроля ученые, занимающиеся бихевиоральными науками, непреднамеренно оказываются более склонными к получению тех результатов, которые они хотят получить.</p>
  </section>
  <section id="n4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., Sorenson, Е. R. &amp; Friesen, W. V. 1969. «Pan–cultural elements in facial displays of emotions». Science, 164 (3875): 86–88.</p>
  </section>
  <section id="n5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Izard, C. 1971. The Face of Emotion. New York: Appleton–Century–Crofts.</p>
  </section>
  <section id="n6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Birdwhistell, R. L. 1970. Kinesics and Context. Philadelphia: University of Pennsylvania Press.</p>
  </section>
  <section id="n7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Впервые я описал правила представления в статье, написанной вместе с Уолли Фрайзеном и опубликованной в Semiotica, «The repertoire of nonverbal behavior», 1969. Менее проработанный вариант этой идеи можно найти в трудах О. Кленцберга и других моих предшественников, хотя я в то время я ничего о них не знал. Kleinberg, О. 1940. Social Psychology. New York: Holt.</p>
  </section>
  <section id="n8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1972. «Universale and cultural differences in facial expressions of emotion». In J. Cole (ed.), Nebraska Symposium on Motivation, 1971. Lincoln, Neb.: University of Nebraska Press. См. с. 207–283.</p>
  </section>
  <section id="n9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Johnson, H. G., Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1975. «Communicative body movements: American emblems». Semiotica, 15 (4): 335—353.</p>
  </section>
  <section id="n10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Моими сопровождающими были Уолли Фризен, первая жена Диана Рассел и Невилл Хоффман с супругой. Во время моей первой экспедиции в Новую Гвинею в 1967 г. Невилл работал по двухлетнему контракту в составе группы австралийских врачей в больнице, расположенной в близлежащем районном центре, куда могли обращаться за помощью больные местные жители. В окрестных деревнях Невилла хорошо знали и очень любили. Кроме того, он и его жена могли разговаривать на языке пиджин.</p>
  </section>
  <section id="n11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Несмотря на предпринятые нами меры, один ученый, считавший, что выражения усваиваются в результате научения и не являются врожденными, спустя пятнадцать лет заявил, что мы могли давать нашим испытуемым подсказки о том, какие фотографии им следовало выбирать. Он не знал, как мы могли это делать, но твердо верил, что мы это делали, так как был не в состоянии отказаться от своих представлений о том, что для каждой культуры характерны свои выражения эмоций.</p>
  </section>
  <section id="n12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., Friesen, W. V., O'Sullivan, М., Chan, A., Diacoyanni–Tarlatzis, I., Heider, К., Krause, R., LeCompte, W. A., Pitcairn, Т., Ricci Bitti, P. E.. Scherer, K. R., Tomita, M. &amp; Tzavaras, A. 1987. «Universal» and cultural differences in the judgments of facial expressions of emotion». Journal of Personality and Social Psychology, 53: 712–717. Ekman, P. 1999. «Facial expressions». In T. Dalgleish &amp; T. Power (eds.), The Handbook of Cognition and Emotion. Sussex, U.K.: John Wiley &amp; Sons. См. C. 301–320.</p>
  </section>
  <section id="n13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Карл в то время был женат на Элеоноре Рош, подруге моей первой жены Дианы, и через Диану узнал от своей жены о сделанных мной заявлениях.</p>
  </section>
  <section id="n14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Ekman, «Universals and cultural differences in facial expressions of emotion».</p>
  </section>
  <section id="n15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Wierzbicka, A. 1999. Emotions Across Languages and Cultures: Diversity and Universals. Paris: Cambridge University Press.</p>
  </section>
  <section id="n16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Thompson, J. 1941. «Development of facial expression of emotion in blind and seeing children». Archives of Psychology, 37. Fulcher, J. S. 1942. ««Voluntary» facial expression in blind and seeing children». Archives of Psychology, 38. Eibl Eibesfeldt, I. 1970. Ethology, the Biology of Behavior. New York: Holt, Reinhart and Winston. Galati, D., Scherer, K. R. &amp; Ricci–Bitti, P. E. 1997. «Voluntary facial expression of emotion: Comparing congenitally blind with normally sighted encoders». Journal of Personality and Social Psychology, 73: 1363–1379.</p>
  </section>
  <section id="n17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1978. Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement. Palo Alto, Calif.: Consulting Psychologists Press. Второе издание в электронном виде появилось в 2002 г. Ekman, Р. &amp; Rosenberg, Е. L. 1997. What the Face Reveals: Basic and Applied Studies of Spontaneous Expression Using the Facial Action Coding System (FACS). New York: Oxford University Press. Cohn, J. F., Zlochower, A., Lein, J. &amp; Kanade, T. 1999. «Automated face analysis by feature point tracking has high concurrent validity with manual FACS coding». Psychophysiology, 36: 35–43. Bartlett, M. S., Viola, P. A., Sejnowski, T. J., Golomb, B. A., Larsen, J., Hager, J. C. &amp; Ekman, P. 1996. «Classifying facial action». In D. Touretzky, M. Mozer, &amp; M. Hasselmo (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 8. Cambridge, Mass.: MIT Press. См. c. 823–829.</p>
  </section>
  <section id="n18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Дополнительную информацию можно найти в следующих книгах и статьях: Levenson, R. W., Ekman, P., Heider, К. &amp; Friesen, W. V. 1992. «Emotion and autonomic nervous system activity in the Minangkabau of West Sumatra». Journal of Personality and Social Psychology, 62: 972–988. Levenson, R. W., Carstensen, L. L., Friesen, W. V. &amp; Ekman, P. 1991. «Emotion, physiology, and expression in old age». Psychology and Aging, 6:28–35. Levenson, R. W., Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Voluntary facial action generates emotion–specific autonomic nervous system activity». Psychophysiology, 27: 363–384. Ekman, P., Levenson, R. W. &amp; Friesen, W. V. 1983. «Autonomic nervous system activity distinguishes between emotions». Science, 221: 1208–1210. Ekman, P. &amp; Davidson, R. 1994. The Nature of Emotion: Fundamental Questions. New York: Oxford University Press. Ekman, P. &amp; Davidson, R. J. 1993. «Voluntary smiling changes regional brain activity». Psychological Science, 4: 342–345. Davidson, R. J., Ekman, P., Saron, C., Senulis, J. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Emotional expression and brain physiology I: Approach/with drawal and cerebral asymmetry». Journal of Personality and Social Psychology, 58: 330–341. Ekman, P., Davidson, R. J. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Emotional expression and brain physiology II: The Duchenne smile». Journal of Personality and Social Psychology, 58: 342–353.</p>
  </section>
  <section id="n19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1985. Telling Lies: Clues to Deceit in the Marketplace, Marriage, and Politics. New York: W. W. Norton. A third edition was published by W. W. Norton in 2002. Ecoff, N. L., Ekman, P., Mage, J. J. &amp; Frank, M. G. 2000. «Lie detection and language loss». Nature, 405: 139. Frank, M. G. &amp; Ekman, P. (submitted). «Appearing truthful generalizes across different deception situations». Bugental, D. В., Shennum, W., Frank, M. &amp; Ekman, P. 2000. ««True Lies»: Children's abuse history and power attributions as influences on deception detection». In V. Manusov &amp; J. H. Harvey (eds.), Attribution, Communication Behavior, and Close Relationships. Cambridge: Cambridge University Press. См. с. 248–265. Ekman, P., O'Sullivan, M. &amp; Frank, M. 1999. «А few can catch a liar». Psychological Science, 10: 263–266. Ekman, P. 1997. «Lying and Deception». In N. L. Stein, P. A. Ornstein, B. Tversky, &amp; C. Brainerd (eds.), Memory for Everyday and Emotional Events. Hillsdale, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates. См. с. 333–347. Frank, M. G. &amp; Ekman, P. 1997. «The ability to detect deceit generalizes across different types of high–stake lies». Journal of Personality and Social Psychology, 72:1429–1439.</p>
  </section>
  <section id="n20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Участниками этой встречи были Ричард Дэвидсон, Пол Экман, Оуэн Фланнаган, Дениэл Гоулмен, Марк Гринберг, Туптен Джинпа, Мэттью Рикард, Джейн Тсай, Франсиско Варела и Алан Уоллес.</p>
  </section>
  <section id="n21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Я благодарен фонду «Mind Life Foundation» за приглашение к участию в работе этой конференции и в особенности Адаму Энглу, Ричарду Дэвидсону и Дэну Гоулмену.</p>
  </section>
  <section id="n22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>LeDoux, J. Е. 1996. The Emotional Brain: The Mysterious Underpinnings of Emotional Life. New York: Simon and Schuster. Pankssepp, J. 1998. The Foundations of Human and Animal Emotions. New York: Oxford University Press. Damasio, A. R. 1994. Descartes' Error: Emotion, Reason and the Human Brain. New York: Putnam. Rolls, E. T. 1999. The Brain and Emotion. New York: Oxford University Press.</p>
   <p><strong>Глава 2. Когда мы начинаем испытывать эмоции?</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Когда тридцать лет тому назад я впервые начал писать об автооценивателях, я не уточнял, о каких чувствах может идти речь. Возможно, ими могут быть зрение, слух, осязание, обоняние и вкус. Я подозреваю, что зрение имеет особое значение, но что при этом оно может отражать мои собственные предубеждения. Я всегда был больше всего чувствителен к тому, что я вижу; поэтому мой интерес к эмоциям начался с очарования выражениями человеческого лица. В этой книге мы должны полагать, что каждый орган чувств предоставляет исходную информацию для автооценивателей.</p>
  </section>
  <section id="n24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>В отличие от психологов, работающих в других областях, психологи, изучающие эмоции, признают важность автоматических процессов, хотя некоторые специалисты по теории эмоций по–прежнему придерживаются представления о том, что люди сознательно решают, когда им испытывать эмоциональное возбуждение.</p>
  </section>
  <section id="n25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Goldie, Р. 2000. The Emotions. Oxford: Oxford University Press. См. с. 47.</p>
  </section>
  <section id="n26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Boucher, J. D. &amp; Brandt, M. E. 1981. «Judgment of emotion: American and Malay antecedents». Journal of Cross–Cultural Psychology, 12: 272–283.</p>
  </section>
  <section id="n27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Scherer, K. R., Wallbott, H. G. &amp; Summerfield, A. B. (eds.) 1986. Experiencing Emotion: A Cross–cultural Study. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
  </section>
  <section id="n28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Richardson, P. J. &amp; Boyd, R. 2002. «Culture is part of human biology: Why the superorganic concept serves the human sciences badly». In M. Goodman &amp; A. S. Morrat (eds.), Probing Human Origins. Cambridge, Mass: American Academy of Arts and Sciences.</p>
  </section>
  <section id="n29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1975. Unmasking the Face: A Guide to Recognizing Emotions from Facial Clues. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.</p>
  </section>
  <section id="n30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Lazarus, R. 1991. Emotion and Adaptation. New York: Oxford.</p>
  </section>
  <section id="n31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Это высказывание принадлежит Магде Арнольд. Arnold, М. (ed.). 1970. Feelings and Emotions. New York: Academic Press. См. гл. 12.</p>
  </section>
  <section id="n32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Levenson, R. W., Ekman, P., Heider, K. &amp; Friesen, W. V. 1992. «Emotion and autonomic nervous system activity in the Minangkabau of West Sumatra». Journal of Personality and Social Psychology, 62: 972–988. Levenson, R. W., Carstensen, L. L., Friesen, W. V. &amp; Ekman, P. 1991. «Emotion, physiology, and expression in old age». Psychology and Aging, 6: 28–35. Levenson, R. W., Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Voluntary facial action generates emotion–specific autonomic nervous system activity». Psychophysiology, 27: 363–384. Ekman, P., Levenson, R. W. &amp; Friesen, W. V. 1983. «Autonomic nervous system activity distinguishes between emotions». Science, 221: 1208–1210. Ax, A. F. 1953. «The physiological differentiation between fear and anger in humans». Psychosomatic Medicine, 15: 433–442.</p>
  </section>
  <section id="n33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Фрейда, Лазарус и Шерер согласны с этой точкой зрения. См.: Scherer, К. R., Schoor, А. &amp; Johnstone, Т. 2001. Appraisal Processes in Emotion. New York:Oxford University Press.</p>
  </section>
  <section id="n34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Ohman, A. 1993. «Fear and anxiety as emotional phemonena: Clinical phenomenology, evolutionary perspectives, and information processing». In M. Lewis &amp; J. Haviland (eds.), The Handbook of Emotions. New York: The Guilford Press. См. с. 511–536.</p>
  </section>
  <section id="n35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Э. Уилсон рассматривал страх перед змеями в терминах, очень близких к тем, которые использовал я. Хотя он не применял данную схему специально к эмоциям, она очень хорошо согласуется с той схемой, которую предлагаю я для базы данных эмоций. (См. Consilence, Random House, 1998, особенно с. 136–140.)</p>
  </section>
  <section id="n36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Отметьте, что не все ученые согласны с тем, как Охман интерпретирует полученные им результаты. Обзор других интерпретаций см.: Mineka, S. &amp; Cook, М. 1993. «Mechanisms involved in the observational conditioning of fear». Journal of Experimental Psychology, 122: 3–38.</p>
  </section>
  <section id="n37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Darwin, C. 1998. The Expression of the Emotions in Man and Animals. 3rd edition. New York: Oxford University Press. См. с. 43.</p>
  </section>
  <section id="n38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Я благодарен Тубею и Космидесу за то, что в своих работах, посвященных эмоциям, они акцентировали внимание на этом моменте. Cosmides, L. &amp; Tooby, J.2000. «Evolutionary psychology and the emotions»; M. Lewis and J. M. Haviland–Jones (eds.), The Handbook of Emotions. 2nd edition. New York: The Guilford Press. See pages См. с. 91–115.</p>
  </section>
  <section id="n39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Концепция « аффективной памяти Магды Арнольд и ее представление о том, как эта память работает, очень похожи, но Магда не подчеркивает (как это делаю я), что часть хранящегося в этой памяти является заданным, а не усвоенным.</p>
  </section>
  <section id="n40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Mayr, Е. 1974. «Behavior programs and evolutionary strategies». American Scientist, 62: 650–659.</p>
  </section>
  <section id="n41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Frijda, N. H. 1986. The Emotions. Cambridge: Cambridge University Press. See page 277.</p>
  </section>
  <section id="n42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>После разговоров с его святейшеством далай–ламой о том, что он называет деструктивными эмоциями, и моих попыток освободиться от них с помощью методов, практикуемых буддистами, у меня сложилось впечатление, что он и другие буддисты осуществляют замену рефлективной оценки автоматической. Благодаря многолетней практике, по–видимому, становится возможным большую часть времени не испытывать эмоционального возбуждения или, испытывая эмоциональное возбуждение, говорить и действовать таким образом, чтобы не причинять вреда другим. В ближайшие годы я надеюсь провести исследование, которое позволит больше узнать, как достигается такой результат и есть ли способы его более быстрого достижения.</p>
  </section>
  <section id="n43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Благодарю Фила Шейвера за своевременное напоминание, что Том Шефф подробно рассматривал этот вопрос в своей книге: Scheff, Т. 1979. Catharsis in Healing, Ritual, and Drama. Berkeley, Calif.: University of California Press.</p>
  </section>
  <section id="n44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Я признателен Нико Фрейда за то, что он мне об этом напомнил.</p>
  </section>
  <section id="n45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Ekman, Р. &amp; Friesen, W. V. 1978. Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement. Palo Alto, Calif.: Consulting Psychologists Press.</p>
  </section>
  <section id="n46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Levenson et al., «Emotion and autonomic nervous system activity in the Minangkabau of West Sumatra». Levenson et al., «Emotion, physiology, and expression in old age». Levenson, Ekman &amp; Friesen, «Voluntary facial action generates emotion specific autonomic nervous system activity». Ekman, Levenson &amp; Friesen, «Autonomic nervous system activity distinguishes between emotions».</p>
  </section>
  <section id="n47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. &amp; Davidson, R. 1994. The Nature of Emotion: Fundamental Questions. New York: Oxford University Press. Более подробное рассмотрение этого вопроса см. в статьях: Ekman, Р. &amp; Davidson, R. J. 1993. «Voluntary smiling changes regional brain activity». Psychological Science, 4: 342–345. Davidson, R. J., Ekman, P., Saron, C., Senulis, J. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Emotional expression and brain physiology I: Approach/withdrawal and cerebral asymmetry». Journal of Personality and Social Psychology, 58: 330–341. Ekman, P., Davidson, R. J. &amp; Friesen, W. V. (1990). «Emotional expression and brain physiology II: The Duchenne smile». Journal of Personality and Social Psychology, 58: 342–353.</p>
   <p><strong>Глава 3. Как изменить то, из–за чего мы испытываем эмоции?</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Я благодарен Питеру Голди за то, что он привлек мое внимание к этому примеру, описанному Дэвидом Хьюмом.</p>
  </section>
  <section id="n49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>То, о чем я здесь говорю, очень похоже на представления психолога Джерри Фодора о том, как может инкапсулироваться информация. Он утверждает, что информация, которая не соответствует нашему способу интерпретации внешнего мира, информация, которую человек накапливает и знает, может на какое–то время становиться для него недоступной.</p>
  </section>
  <section id="n50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Дальнейшим размышлениям над этими вопросами способствовало обсуждение моих идей о деструктивных эмоциях во время встречи с его святейшеством далай–ламой, состоявшейся в марте 2000 г. Подробнее об этой встрече см. в книге Дениэла Гоулмена, вышедшей в 2003 г.: Destructive Emotions: How Can We Overcome Them?. New York: Bantam Books. I am especially grateful to Alan Wallace for the problems he raised about my earlier formulation.</p>
  </section>
  <section id="n51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>LeDoux, J. E. 1996. The Emotional Brain: The Mysterious Underpinnings of Emotional Life. New York: Simon and Schuster. См. с. 204.</p>
  </section>
  <section id="n52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 146.</p>
  </section>
  <section id="n53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Леду отмечает, что Дональд Хебб впервые использовал этот термин в своей книге: The Organization of Behavior. 1949. New York: John Wiley &amp; Sons.</p>
  </section>
  <section id="n54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Однако не все, что вызывает у нас эмоции, является результатом научения. Фрейда указывает на то, что некоторые эмоциональные стимулы имеют «мало общего с переживанием аверсивных или приятных последствий, сопровождающих конкретный стимул». «Эмоции вытекают из подразумеваемых последствий или причин… Потеря работы, полученные критические замечания, воспринимаемые знаки пренебрежения, похвалы, наблюдаемые нарушения норм (действия, попирающие наши базовые ценности) лишь косвенно или очень отдаленно связаны с реальными аверсивными или приятными условиями, о которых они каким–то образом сигнализируют и которые обеспечивают им эмоциональную жизнь». Я рассматриваю все это как примеры вариаций, напоминающих универсальные темы, даже притом, что некоторые из них имеют к ним лишь отдаленное отношение.</p>
  </section>
  <section id="n55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Мы могли бы выяснить, какую именно, измерив их физиологические параме­тры в момент наступления такого события, но для объяснения моей точки зре­ния это совершенно не обязательно.</p>
  </section>
  <section id="n56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Davidson, R. J. Forthcoming. «Affective style, psychopathology and resilience: Brain mechanisms and plasticity». American Psychologist.</p>
  </section>
  <section id="n57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. &amp; Davidson, R. (eds.). 1994. The Nature of Emotion: Fundamental Questions. New York: Oxford University Press.</p>
  </section>
  <section id="n58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Lazarus, R. 1991. Emotion and Adaptation. New York: Oxford University Press. Gross, J. J. 1998. «Antecedent–and response–focused emotion regulation: Divergent consequences for experience, expression and physiology». Journal of Personality and Social Psychology, 74: 224–237. Gross, J. J. 1998. «The emerging field of emotion regulation: An integrative review». Review of General Psychology, 2: 271–299.</p>
  </section>
  <section id="n59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Более подробное обсуждение этого метода см.: Gross, «The emerging field of emotion regulation».</p>
  </section>
  <section id="n60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Segal, Z. V., Williams, J. M. G. &amp; Teasdale, J. D. 2002. Mindfulness–based–Cognitive Therapy for Depression: A New Approach to Preventing Relapse. New York: The Guilford Press.</p>
  </section>
  <section id="n61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>О других взглядах на настроение и эмоции см. в гл. 2: Ekman, P. and Davidson, R. J. (eds.). 1994. The Nature of Emotion.</p>
  </section>
  <section id="n62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Я благодарен Дженни Бирс за то, что она мне это предложила.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Глава 4. Поведение под влиянием эмоций</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Недавнее использование инъекций ботоксина для ослабления признаков старения позволяет достичь желаемого результата ценой снижения подвижности лица, придания ему менее эмоционального и одушевленного внешнего вида; однако неодушевленные люди выглядят менее привлекательными.</p>
  </section>
  <section id="n64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Я выражаю признательность Питеру Голди за обсуждение этой темы в его книге: The Emotions. 2000. New York: Oxford University Press. См. с. 113.</p>
  </section>
  <section id="n65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Здесь есть одно исключение. Когда другой человек угрожает нашей жизни или жизни других людей, то тогда в своем гневе мы имеем право причинить вред тому, кто представляет собой угрозу для окружающих, если не существует другого способа не допустить причинения людям повреждений. Далай–лама хотя и неохотно, но все же согласился с этой мыслью.</p>
  </section>
  <section id="n66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1985. Telling Lies: Clues to Deceit in the Marketplace, Marriage, and Politics. New York: W. W. Norton. Третье издание было опубликовано «W. W. Norton» в 2002 г.</p>
  </section>
  <section id="n67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Gottman J. M. &amp; Levenson R. W. 1999. «How stable is marital interaction over time?» Family Processes, 38: 159–165.</p>
  </section>
  <section id="n68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>Обсуждение ошибки Отелло в контексте подозрения на обман см. в моей книге Telling Lies.</p>
  </section>
  <section id="n69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Это проблема возникает при выявлении любого типа лжи. Разработчики полиграфов стараются снизить страх человека перед необоснованным признанием его виновным в несовершенном им преступлении с помощью заявлений о точности работы этих устройств, но так как точность работы полиграфов недостаточно высока и об этом знает все больше людей, то и преступники, и невиновные люди могут проявлять одинаковый страх.</p>
  </section>
  <section id="n70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Scherer, К., Johnstone, Т. &amp; Klasmeyer G. Forthcoming. «Vocal Expression of Emotion». In R. Davidson, H. Goldsmith &amp; K. R. Scherer (eds.), Handbook of Affective Science. New York: Oxford University Press.</p>
  </section>
  <section id="n71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., O'Sullivan, M. &amp; Frank, M. 1999. «A few can catch a liar». Psychological Science, 10: 263–266. Ekman, P. &amp; O'Sullivan, M. 1991. «Who can catch a liar?» American Psychologist, 46: 913–920.</p>
  </section>
  <section id="n72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Banse, R. &amp; Scherer, K. R. 1996. «Acoustic profiles in vocal emotion expression». Journal of Personality and Social Psychology, 70: 614–636.</p>
  </section>
  <section id="n73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Сделанное Фрейдой описание действий, характеризующих каждую эмоцию, содержит то, о чем говорил я, и даже немного больше. Я верю, что только эти рудиментарные начальные движения являются врожденными, автоматическими и универсальными.</p>
  </section>
  <section id="n74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Levenson, R. W., Ekman, P., Heider, К. &amp; Friesen, W. V. 1992. «Emotion and autonomic nervous system activity in the Minangkabau of West Sumatra». Journal of Personality and Social Psychology, 62: 972–988. Levenson, R. W., Carstensen, L. L., Friesen, W. V. &amp; Ekman, P. 1991. «Emotion, physiology, and expression in old age». Psychology and Aging, 6: 28–35. Levenson, R. W., Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Voluntary facial action generates emotion specific autonomic nervous system activity». Psychophysiology, 27: 363–384. Ekman, P., Levenson, R. W. &amp; Friesen, W. V. 1983. «Autonomic nervous system activity distinguishes between emotions». Science, 221:1208–1210.</p>
  </section>
  <section id="n75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Stein, N. L., Ornstein, P. A., Tversky, B. &amp; Brainerd, C. (eds.). 1997. Memory for Everyday and Emotional Events. Mahwah, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates.</p>
  </section>
  <section id="n76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Davidson, R. J., Jackson, D. C. &amp; Kalin, N. H. 2000. «Emotion, plasticity, context and regulations. Perspectives from affective neuroscience». Psychological Bulletin, 126:890–906</p>
  </section>
  <section id="n77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Гросс описывает первичное регулирование, но не концентрирует внимание на этом непроизвольном, практически мгновенном регулировании, о котором говорит Дэвидсон. Вместо этого рассматривает более осознанно осуществляемые попытки заново интерпретировать происходящее. Gross, J. J. 1998. «Antecedent–and response–focused emotion regulation: Divergent consequences for experience, expression and physiology». Journal of Personality and Social Psychology, 74: 224–237. Gross, J. J. 1998. «The emerging field of emotion regulation: An integrative review». Review of General Psychology, 2: 271–299.</p>
  </section>
  <section id="n78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Greenberg, M. T. &amp; Snell, J. L. 1997. «Brain development and emotional development: The role of teaching in organizing the frontal lobe». In P. Salovey &amp; D. J. Sluyter (eds.), Emotional Development and Emotional Intelligence. New York: Basic Books.</p>
  </section>
  <section id="n79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Изменения происходят также и в наших нейрохимических процессах. Хотя эти изменения обладают многими характеристиками, которые я здесь обсуждаю, в этой книге я их не рассматриваю.</p>
  </section>
  <section id="n80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>Zajonc, R. В. 2001. «Emotion». In D. T. Gilbert, S. T. Fisk, &amp; G. Lindzey. (eds.), The Handbook of Social Psychology. Vol. 1. 4th edition. Boston: McGraw–Hill. См. с. 591–632.</p>
  </section>
  <section id="n81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>В настоящее время чаще используются модели коннекционистов. Я не возражаю против таких формулировок, но считаю их более трудными для понимания и поэтому считаю компьютерные метафоры программы и инструкции более полезными.</p>
  </section>
  <section id="n82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Mayr, Е. 1974. «Behavior programs and evolutionary strategies». American Scientist, 62:650–659.</p>
  </section>
  <section id="n83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Я не верю, что все это проявляется в первый же день жизни, но согласен с утверждениями Линды Камрас и Харриет Остер о том, что это проявляется постепенно по мере развития младенца. Camras, L., Oster, Н., Campos, J., Miyake, К. &amp; Bradshaw, D. 1992. «Japanese and American infants' responses to arm restraint». Developmental Psychology, 28: 578–582. Also, Rosenstein, D. &amp; Oster, H. 1988. «Differential facial responses to four basic tastes in newborns». Child Development, 59:1555–1568,</p>
  </section>
  <section id="n84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Heim, C., Newport, D. J., Heit, S., Graham, Y. P., Wilcox, M., Bonsall, R., Miller, A. H. &amp; Nemeroff, С. В. 2000. «Pituitary–adrenal and autonomic responses to stress in women after sexual and physical abuses in childhood». Journal of the American Medical Association, 284: 592–597.</p>
  </section>
  <section id="n85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Wallace, A. 1993. Tibetan Buddhism, from the Ground Up. Boston: Wisdom Publications. См. c. 103.</p>
  </section>
  <section id="n86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 132.</p>
  </section>
  <section id="n87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Nigro, G. &amp; Neisser, U. 1983. «Point of view in personal memories». Cognitive Psy–chology, 15:467–482.</p>
  </section>
  <section id="n88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Langer, E. 2002. «Well–Being, Mindfulness versus Positive Evaluation». In C. R. Snyder &amp; S. J. Lopez (eds.), The Handbook of Positive Psychology. New York: Oxford University Press.</p>
  </section>
  <section id="n89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Wyner, H. Unpublished. «The Defining Characteristics of the Healthy Human Mind».</p>
  </section>
  <section id="n90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Я благодарен Дэну Гоулмену за предложенную терминологию, которая сделала мои размышления на эту тему более понятными.</p>
  </section>
  <section id="n91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Goldie, The Emotions. См. с. 65.</p>
  </section>
  <section id="n92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Schooler, J. W. 2001. «Discovering memories of abuse in light of metaawareness». Journal of Aggression, Maltreatment and Trauma, 4: 105–136.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Глава 5. Печаль и горе</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Мой крайней ограниченный опыт медитации и информация от нескольких моих друзей и коллег, давно занимающихся медитированием, убедили меня в том, что медитация является еще одним способом достижения такой внимательности. В недавно начатом мной исследовании я собираюсь подробнее узнать, как она возникает, и документально зафиксировать природу вызываемых ею изменений.</p>
  </section>
  <section id="n94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>Исключением может быть смерть ребенка, страдавшего от неизлечимой болезни, или, как бывает в некоторых культурах, смерть младенца, которого не может содержать семья.</p>
  </section>
  <section id="n95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Мы использовали страдание вместо слова горе, но последующие исследования показали, что душевное страдание является более широким понятием, поскольку оно содержит также элемент страха. Ekman, Р. &amp; Friesen, W. V. 1975. Unmasking the Face: A Guide to Recognizing Emotions from Facial Clues. Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall.</p>
  </section>
  <section id="n96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Психолог Нико Фрейда сделал сходное замечание: «Горе часто ощущается человеком не тогда, когда ему сообщают о чьей–то смерти или чьем–то отъезде; такое уведомление состоит только из слов. Горе ощущается тогда, когда человек оказывается один в пустом доме».</p>
  </section>
  <section id="n97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>Rynearson, E. K. 1981. «Suicide internalized: An existential sequestrum». American Journal of Psychiatry, 138: 84–87.</p>
  </section>
  <section id="n98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Vingershoets, A. J. J. M., Cornelius, R. R., Van Heck, G. L. &amp; Becht, M. C. 2000. «Adult crying: A model and review of the literature». Review of General Psychology, 4: 354.</p>
  </section>
  <section id="n99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Что вызывает их и как они влияют на нашу жизнь — это еще один способ определения различий между эмоциями, настроениями, эмоциональными чертами и эмоциональными расстройствами, но мы не будем его рассматривать.</p>
  </section>
  <section id="n100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., Matsumoto, D. &amp; Friesen, W. V. 1997. «Facial expression in affective disorders»: P. Ekman &amp; E. L. Rosenberg (eds.), What the Face Reveals: Basic and Applied Studies of Spontaneous Expression Using the Facial Action Coding System (FACS). New York: Oxford University Press. Мой первый грант помог провести обследование пациентов с психическими расстройствами, но в то время я не знал способа измерения движений лица и поэтому концентрировал внимание просто на движениях тела. Результаты, описанные в этой книге, были получены спустя 20 лет, после того как я разработал описанную в гл. 1 Систему кодирования движений лица. В середине 1960–х гг. под влиянием Сильвана Томкинса и благодаря получению средств на проведение межкультурных исследований я переключился с изучения душевнобольных пациентов на изучение непосредственно эмоций, а не эмоциональных расстройств. В то время мы не имели ни методов проведения таких исследований, ни необходимых базовых знаний. Теперь многие исследователи, используя Систему кодирования движений лица и другие методы анализа выражений лица и оттенков голоса, могут выполнять эту работу более эффективно; многочисленные примеры этого можно найти в: What the Face Reveals.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Глава 6. Гнев</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Sternberg, С. R., &amp; Campos, J. J. 1990. «The development of anger expressions in infancy». In N. L. Stein, B. Leventhal, &amp; T. Trabasso (eds.), Psychological and Biological Approaches to Emotions. Hillsdale, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates. См. c. 247–282.</p>
  </section>
  <section id="n102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Berkowitz, L. 1999. «Disgust: The body and soul emotion». In T. Dalglish &amp; M. J. Power (eds.), Handbook of Cognition and Emotion. Chichester, U.K.: John Wiley &amp; Sons. См. с. 429–446.</p>
  </section>
  <section id="n103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>Моя дочь Ева спросила его святейшество далай–ламу, почему мы сердимся на тех, кого мы любим, и он предложил ей такое объяснение.</p>
  </section>
  <section id="n104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>Интересную дискуссию об издержках с эволюционной точки зрения см.: McGuire, М. &amp; Troisi, А. 1990. «Anger: An evolutionary view». In R. Plutchik &amp; H. Kellerman (eds.), Emotion, Psychopathology and Psychotherapy. New York: Academic Press.</p>
  </section>
  <section id="n105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>Joseph Campos, University of California, Berkeley, and Mark Greenberg, Pennsylvania State University. 2000. Из опыта личного общения автора.</p>
  </section>
  <section id="n106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Holden, С. 2000. «The violence of the lambs». Science, 289: 580–581.</p>
  </section>
  <section id="n107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Konner, M. 2001. The Tangled Wing: Biological Constraints on the Human Spirit. 2nd edition. New York: Henry Holt. См. гл. 9.</p>
  </section>
  <section id="n108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>О роли генетического фактора и внешней среды в агрессивном поведении см.: Plomin, R., Nitz, К. &amp; Rowe, D. С. 1990. «Behavioral genetics and aggressive behavior in childhood». In M. Lewis &amp; S. Miller (eds.), Handbook of Developmental Psychopathology. New York: Plenum. См. также: Miles, D. R. &amp; Carey, G. 1997. «Genetic and environmental architecture of human aggression». Journal of Personality and Social Psychology, 72: 207–217.</p>
  </section>
  <section id="n109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>Дон по–прежнему страдает от этого огорчительного опыта и, испытывая глубокое горе и непрекращающуюся скорбь, считает, что проявил трусость, не убив Дэвида Скотта тогда, когда мог это сделать в зале суда. Он сказал мне, что занимался в колледже борьбой и мог бы свернуть шею Скотту в один из тех моментов, когда проходил мимо него. Я объяснил Дону, что нападение на Скотта было бы актом мести. Нежелание мстить не является проявлением трусости. Трусостью было бы неоказание помощи дочери в тот момент, когда на нее напал Скотт. Я уверен, что если бы Дону представилась такая возможность, то он сумел бы защитить дочь. Если он считает себя трусом сейчас, то, возможно, потому, что он еще реально не осознал факт ее смерти; он еще не понял, что не мог бы защитить ее просто потому, что не имел такой возможности.</p>
  </section>
  <section id="n110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>Из личных бесед автора с далай–ламой в 2001 г. См. также: Goleman, D. 2003. Destructive Emotions: How Can We Overcome Them? New York: Bantam Books.</p>
  </section>
  <section id="n111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Tavris, C. 1989. Anger: The Misunderstood Emotion. New York: Touchstone Books.</p>
  </section>
  <section id="n112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 125–127.</p>
  </section>
  <section id="n113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>McGuire and Troisi, «Anger».</p>
  </section>
  <section id="n114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>Lemerise, E. &amp; Dodge, K. 2000. «The development of anger and hostile interactions». In M. Lewis &amp; J. Haviland–Jones (eds.), Handbook of Emotions. 2nd edition. New York: The Guilford Press. См. с. 594–606.</p>
  </section>
  <section id="n115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>McGuire and Troisi, «Anger».</p>
  </section>
  <section id="n116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>Gottman, J. M. &amp; Levenson, R. W. 1999. «How stable is marital interaction over time?» Family Processes, 38: 159–165.</p>
  </section>
  <section id="n117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p>Lazarus, R. 1991. Emotion and Adaptation. New York: Oxford University Press.</p>
  </section>
  <section id="n118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>Goleman, Destructive Emotions.</p>
  </section>
  <section id="n119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>См.: Izard, C. 1972. Patterns of Emotions. San Diego, Calif.: Academic Press. О депрессии и гневе см.: Harmon–Jones, Е. «Individual differences in anterior brain activity and anger: Examining the roles of attitude toward anger and depression». В настоящее время готовится исправленное и дополненное издание.</p>
  </section>
  <section id="n120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>Harmon–Jones, «Individual differences».</p>
  </section>
  <section id="n121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>Chesney, M. A., Ekman, P., Friesen, W. V., Black, G. W. &amp; Hecker, M. H. L. 1990. «Type A behavior pattern: Facial behavior and speech components». Psychosomatic Medicine, 53: 307–319.</p>
  </section>
  <section id="n122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>Rosenberg, E. L., Ekman, P., Jiang, W., Babyak, M., Coleman, R. E., Hanson, M., O'Connor, C., Waugh, R. &amp; Blumenthal, J. A. 2OO1. «Linkages between facial expressions of emotion in transient myocardial ischemia». Emotion, 1: 107–115. Rosenberg, E. L., Ekman, P. &amp; Blumenthal, J. A. 1998. «Facial expression and the affective component of cynical hostility». Health Psychology, 17: 376–380.</p>
  </section>
  <section id="n123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p>Barefoot, J. C., Dahlstrom, W. G. &amp; Williams, R. B. 1983. «Hostility, CHD incidence, and total mortality: A 25–year follow–up study of 255 physicians». Psychosomatic Medicine, 45: 59–63. Williams, R. В., Haney, L. Т., Lee, K. L., Kong, Y., Blumenthal, J. &amp; Whalen, R. 1980. «Type A behavior, hostility, and coronary atherosclerosis». Psychosomatic Medicinef 539–549. Ironson, В., Taylor, С. В., Boltwood, M., Bartzokis, Т., Dennis, C., Chesney, M., Spitzer, S. &amp; Segall, G. M. 1992. «Effects of anger on left ventricular ejection fraction in coronary artery disease». American Journal of Cardiology, 70: 281–285. Mittlerman, M. A., Maclure, M., Sherwood, В., Mulry, R. P., Tofler, G. H., Jacobs, S. C., Friedman, R., Benson, H. &amp; Muller, J. E. 1995. «Triggering of acute myocardial onset by episodes: Determinants of myocardial infarction onset study investigators». Circulation, 92: 1720–1725. Rosenberg, «Linkages».</p>
  </section>
  <section id="n124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1979. «About brows: Emotional and conversational signals». In M. von Cranach, K. Foppa, W. Lepenies, &amp; D. Ploog (eds.), Human Ethology. New York: Cambridge University Press. См. с. 169–248.</p>
  </section>
  <section id="n125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p>See Helena Cronin's excellent book, The Ant and the Peacock: Altruism and Sexual Selection from Darwin to Today. 1991. New York: Cambridge University Press.</p>
  </section>
  <section id="n126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <p>Отчет коорекционной службы Канады, приводится в: Gayla Swihart, John Yuille, &amp; Stephen Porter in The Role of State–Dependent Memory in «Red–Outs».</p>
  </section>
  <section id="n127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>Из сообщения Лауры Хельмут о результатах, полученных социологом Мюрреем Страусом из Университета Нью–Гэмпшира; приводится в: Helmuth, L. 2000. «Has America's tide of violence receded for good?» Science, 289: 585.</p>
  </section>
  <section id="n128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>Davidson, R. J., Putnam, К. M. &amp; Larson, C. L. 2000. «Dysfunction in the neural circuitry of emotion regulation—a possible prelude to violence». Science, 289: 591–594.</p>
  </section>
  <section id="n129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p>Raine, A. 1970. «Antisocial behavior in psychophysiology: A biosocial perceptual and a prefrontal dysfunction hypothesis»: D. M. Stoff, J. Breiling, &amp; J. D. Maser (eds.), The Handbook of Antisocial Behavior. New York: John Wiley &amp; Sons. См. c. 289–303.</p>
  </section>
  <section id="n130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>См. выполненный Майклом Раттером анализ результатов исследований подростковой преступности: Genetics of Criminal and Antisocial Behavior. 1996. New York: John Wiley &amp; Sons.</p>
  </section>
  <section id="n131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>American Psychiatric Association. 1994. «Intermittent explosive disorder ». In Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM–IV. Washington, D. C.: American Psychiatric Association. См. с. 627–630.</p>
  </section>
  <section id="n132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>Обзор многих из этих вопросов см.: July 28, 2000, Science magazine [289 (28): 569–594]. Хорошую подборку материалов о разных взглядах на антисоциальное поведение можно найти: Stoff, D. М., Breiling, J. &amp; Maser, J. D. 1997. The Handbook of Antisocial Behavior. New York: John Wiley &amp; Sons.</p>
  </section>
  <section id="n133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>See Peter Goldie's interesting paper, «Compassion: A natural moral emotion». Forthcoming. In Deutsche Zeitschrift fur Philosophie.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Глава 7. Удивление и страх</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>Другой причиной моих сомнений по поводу возможности включения удивления в число эмоцией является моя неудачная попытка (описанная в главе 1) обнаружить у обследованных мной жителей Новой Гвинеи способность отличать удивление от страха. Когда я рассказывал им страшную историю, они с равной вероятностью выбирали фотографии, показывающие и страх, и удивление. Когда же им рассказывали удивительные истории, то они выбирали удивленные лица чаще, чем какие-либо другие. В другом исследовании мы рассказывали им истории и просили отображать происходящее на лице, т. е. изображать эмоции. Затем мы показывали эти изображения студентам американского колледжа. Американцы узнавали выражения гнева, отвращения, печали и радости, но когда им показывали, как изображают страх и удивление жители Новой Гвинеи, то они с равной вероятностью классифицировали страх как удивление, и наоборот. Я не могу объяснить, почему возникали эти проблемы. Но они действительно возникали, и когда мой коллега Карл Хайдер давал точно такие же</p>
   <p>задания другой группе жителей Новой Гвинеи, то возникали те же самые проблемы с удивлением, что также вызывало сомнения по поводу реальных отличий удивления от страха.</p>
  </section>
  <section id="n135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., Friesen, W. V. &amp; Simons, R. C. 1985. «Is the startle reaction an emotion?» Journal of Personality and Social Psychology, 49(5): 1416-1426.</p>
  </section>
  <section id="n136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>Levenson, R. W., Ekman, P., Heider, K. &amp; Friesen, W. V. 1992. «Emotion and autonomic nervous system activity in the Minangkabau of West Sumatra». Journal of Personality and Social Psychology, 62: 972-988. Levenson, R. W., Carstensen, L. L., Friesen, W. V. &amp; Ekman, P. 1991. «Emotion, physiology, and expression in old age». Psychology and Aging, 6: 28-35. Levenson, R. W., Ekman,P. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Voluntary facial action generates emotion-specific autonomic nervous system activity». Psychophysiology, 27: 363-384. Ekman, P., Levenson, R. W. &amp; Friesen, W. V. 1983. «Autonomic nervous system activity distinguishes between emotions». Science, 221:1208-1210.</p>
  </section>
  <section id="n137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>Это предсказывалось в теории психолога Леонарда Берковица; он утверждал, что неприятные события могут вызывать либо гнев, либо страх в зависимости от ситуационных факторов, раньше, чем проявятся результаты научения и врож-денные склонности. Berkowitz, L. 1999. «Disgust: The body and soul emotion». In T. Dalglish &amp; M. J. Power (eds.), Handbook of Cognition and Emotion. Chichester, U.K.: John Wiley &amp; Sons. См. с. 429-446.</p>
  </section>
  <section id="n138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>Некоторые исследователи используют термин anxiety (тревожность) применительно к реакции на приближающуюся угрозу, к черте характера или эмоциональному расстройству, но я предпочитаю использовать его для описания настроения.</p>
  </section>
  <section id="n139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Я полагаюсь здесь на исследование страха и беспокойства, выполненное Руди и Мигером, хотя и использую собственную терминологию при описании их ре-зультатов и результатов других авторов, о которых они сообщают в своей книге. Rhudy, J. L. &amp; Meagher, M. W. 2000. «Fear and anxiety: Divergent effects on human pain thresholds». Pain, 84: 65-75.</p>
  </section>
  <section id="n140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p>Schmidt, L. A. &amp; Fox, N. A. 1999. «Conceptual, biological and behavioral distinctions among different categories of shy children». In L. A. Schmidt &amp; J. Sculkin (eds.), Extreme Fear, Shyness, and Social Phobia: Origins, Biological Mechanisms, and Clinical Outcomes. New York: Oxford University Press. См. с. 47-66.</p>
  </section>
  <section id="n142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>Kagan, J. 1999. «The concept of behavioral inhibition». См. с. 3-13.</p>
  </section>
  <section id="n144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p>Crozier, W. R. 1999. «Individual differences in childhood shyness: Distinguishing fearful and self-conscious shyness». Schmidt &amp; Fox, «Conceptual, biological and behavioral distinctions». См. с. 14-29 и 47-66.</p>
  </section>
  <section id="n145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p>Я использую здесь материалы очень интересной главы из книги: Ohman, А. 2000. «Fear and anxiety: Evolutionary, cognitive, and clinical perspectives»: M. Lewis &amp; J. Haviland-Jones (eds.), The Handbook of Emotions. 2nd edition. New York: The Guilford Press. См. с. 573-593.</p>
  </section>
  <section id="n146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p>Подробнее см.: Ekman, P. 1985. Telling Lies. New York: W. W. Norton. Третье издание выпустило «W. W. Norton» в 2001 г.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Глава 8. Отвращение и презрение</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>Отелло, как вам известно, убил свою жену, так как был не в состоянии понять, что страх перед утратой доверия выглядит так же, как страх перед наказанием за супружескую измену. Отелло совершил эту ошибку, ослепленный ревностью.</p>
  </section>
  <section id="n148">
   <title>
    <p>148</p>
   </title>
   <p>Хотя за годы работы мне удалось собрать десятки фотографий, показывающих каждую из других эмоций, у меня не было фотографии с выражением отвращения. Фирма по подбору фотографий смогла найти для меня только специально поставленные выражения отвращения, хотя я не имел проблем с нахождением фотографий в прессе, показывающих спонтанные выражения других эмоций. Редакторы газет и журналов и рекламодатели, по-видимому, считают, что такие фотографии не будут способствовать продажам их продукции.</p>
  </section>
  <section id="n149">
   <title>
    <p>149</p>
   </title>
   <p>Ekman, Р. &amp; Friesen, W. V. 1975. Unmasking the Face: A Guide to Recognizing Emo-tions from Facial Clues. Upper Saddle River, N. J.: Prentice Hall. См. с. 66-67.</p>
  </section>
  <section id="n150">
   <title>
    <p>150</p>
   </title>
   <p>As quoted by Miller, W.I. 1997. The Anatomy of Disgust. Cambridge, Mass.: Harvard University Press. См. с. 97.</p>
  </section>
  <section id="n151">
   <title>
    <p>151</p>
   </title>
   <p>Розин объясняет это различие тем, что дети младшего возраста не имеют когнитивных способностей, необходимых для возникновения отвращения, — например, способности понимать, что предмет имеет необычный внешний вид, — как в случае с конфетой в форме собачьих экскрементов. Это вывод согласуется с его утверждением о том, что животные не испытывают отвращения. На мой взгляд, было бы замечательно иметь такой важный способ реагировать на мир, характерный только для человека, поэтому я обратился с соответствующим вопросом к специалисту по поведению животных Франку де Ваалу. Вот как он ответил мне: «Эта эмоция возникает у других приматов. Первоначально отвращение, вероятно, имело что-то общее с неприятием какой-то пищи — разумеется, приматы на это способны. Что касается конкретных выражений, то сказать здесь что-то определенное будет труднее». В настоящее время этот вопрос остается открытым, возможно, потому что никто специально не изучал, возникает ли выражение, характерное для неприятия какой-то пищи, у других приматов, и если да, то не появляется ли оно также в ответ на общественные нарушения.</p>
  </section>
  <section id="n152">
   <title>
    <p>152</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 22.</p>
  </section>
  <section id="n153">
   <title>
    <p>153</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 118.</p>
  </section>
  <section id="n154">
   <title>
    <p>154</p>
   </title>
   <p>Rozin, P., Haidt, J. &amp; McCauley, С. R. 1999. «Disgust: The body and soul emotion». In T. Dalglish &amp; M. J. Power (eds.), Handbook of Cognition and Emotion. Chichester, U. K.: John Wiley &amp; Sons. См. с. 435.</p>
  </section>
  <section id="n155">
   <title>
    <p>155</p>
   </title>
   <p>Общая сумма процентных показателей не равняется 100% из-за наличия не-классифицированных реакций.</p>
  </section>
  <section id="n156">
   <title>
    <p>156</p>
   </title>
   <p>Для сравнения отметим, что большинство ученых изучают эмоции людей, которые находятся в одиночестве или осуществляют тривиальные контакты, и вместо наблюдения за тем, что делают люди, они просят респондентов ответить на вопросы о том, какие чувства они могут представить или вспомнить.</p>
  </section>
  <section id="n157">
   <title>
    <p>157</p>
   </title>
   <p>Gottman, J. М. &amp; Levenson, R. W. 1999. «How stable is marital interaction over time?» Family Processes, 38: 159-165. Gottman, J., Woodin, E. &amp; Levenson, R. 2001. «Facial expressions during marital conflict». Journal of Family Communication, 1: 37-57.</p>
  </section>
  <section id="n158">
   <title>
    <p>158</p>
   </title>
   <p>Miller, The Anatomy of Disgust. См. с. 133-134.</p>
  </section>
  <section id="n159">
   <title>
    <p>159</p>
   </title>
   <p>Мой редактор указывает на то, что есть различие между приостановкой испытываемого отвращения родителем и возлюбленным. Насколько мне известно, детские пеленки всегда вызывают отвращение, даже пеленки вашего собственного ребенка; любящие родители преодолевают свое отвращение, чтобы лучше заботиться о своем чаде, но они все равно испытывают отвращение. Однако в интимных отношениях происходит взаимный обмен; ощущение нахождения у вас во рту языка любимого вами человека не вызывает отвращения — совсем наоборот. Таким образом, в первом случае отвращение преодолевается или временно подавляется, а во втором случае оно трансформируется во что-то совершенно другое.</p>
  </section>
  <section id="n160">
   <title>
    <p>160</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 137-138.</p>
  </section>
  <section id="n161">
   <title>
    <p>161</p>
   </title>
   <p>Nussbaum, М. С. 2000. «Secret sewers of vice: Disgust, bodies and the law». In S. Bandes (ed.), The Passions of Law. New York: New York University Press. См. с. 19-62.</p>
  </section>
  <section id="n162">
   <title>
    <p>162</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 44.</p>
  </section>
  <section id="n163">
   <title>
    <p>163</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 47.</p>
  </section>
  <section id="n164">
   <title>
    <p>164</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n165">
   <title>
    <p>165</p>
   </title>
   <p>Тибетские буддисты используют эти термины другим, но родственным образом. Термин, который они используют для определения нашей способности к сочувствию, переводится, по словам далай-ламы, как «неспособность выносить вид страданий другого человека». Это не значит, что человек сознательно уклоняется от созерцания чужих страданий, совсем наоборот: «Это то, что заставляет нас... испытывать отвращение при виде вреда, причиненного другому человеку, страдать при виде чужих страданий». Использование буддистами термина «сострадание» подразумевает гораздо больше, чем имеем в виду мы, когда произносим это слово по-английски. Объясняя то, что может заставить нас не испытывать отвращения, важно отметить, что буддисты рассматривают эмпатию и сострадание как человеческие способности, которые должны не усваиваться, а развиваться, чтобы они стали заметны. Я понимаю это так, что если мы должны рассматривать всех людей как своих родственников, чтобы не испытывать отвращения при виде крови и увечий, то мы должны работать над этим, потому что природа не дала нам возможности быстро достигать этой цели.</p>
  </section>
  <section id="n166">
   <title>
    <p>166</p>
   </title>
   <p>Levenson, R. W. &amp; Reuf, А. М. 1997. «Physiological aspects of emotional knowledge and rapport». In W. J. Icles (ed.), Empathic Accuracy. New York: The Guilford Press. См. c. 44-47.</p>
  </section>
  <section id="n167">
   <title>
    <p>167</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1975. Unmasking the Face. См. с. 67.</p>
  </section>
  <section id="n168">
   <title>
    <p>168</p>
   </title>
   <p>Miller, The Anatomy of Disgust. См. с. 207.</p>
  </section>
  <section id="n169">
   <title>
    <p>169</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 221.</p>
  </section>
  <section id="n170">
   <title>
    <p>170</p>
   </title>
   <p>Phillips, М. L., Senior, С., Fahy, Т. &amp; David, A. S. 1998. «Disgust—the forgotten emotion of psychiatry». British Journal of Psychology, 172: 373-375.</p>
  </section>
  <section id="n171">
   <title>
    <p>171</p>
   </title>
   <p><strong>Глава 9. Эмоции удовольствия</strong></p>
   <empty-line/>
   <p>Buell, H. (ed.). 1999. Moments. New York: Black Dog and Leventhal. См. с. 108.</p>
  </section>
  <section id="n172">
   <title>
    <p>172</p>
   </title>
   <p>See, for example, Synder, C. R. &amp; Lopez, S. J. (eds.). 2002. The Handbook of Positive Psychology. New York: Oxford University Press. Критический анализ этой работы см.: R. Lazarus. Forthcoming. «Does the positivity movement have legs?» Psychological Inquiry.</p>
  </section>
  <section id="n173">
   <title>
    <p>173</p>
   </title>
   <p>Fredrickson, B. L. &amp; Branigan, С. 2001. «Positive emotions». In T. J. Mayne &amp; G. A. Bonanno (eds.), Emotions: Current Issues and Future Directions. New York: The Guilford Press. См. с. 123-151.</p>
  </section>
  <section id="n174">
   <title>
    <p>174</p>
   </title>
   <p>Рассуждения о юморе см.: Ruch. W. &amp; Ekman, P. 2001. «The expressive pattern of laughter»: A. W. Kaszniak (ed.), Emotion, Qualia, and Consciousness. Tokyo: Word Scientific Publisher. См. с. 426-443. См. также: Bachorowski, J. &amp; Owren, M. J. 2001. «Not all laughs are alike: Voiced but not voiced laughter readily elicits positive affect». Psychological Science, 12: 252-257.</p>
  </section>
  <section id="n175">
   <title>
    <p>175</p>
   </title>
   <p>Я не имею в виду настроение, при котором человек чувствует себя расслабленным, спокойным и удовлетворенным в течение нескольких часов, о чем рассказывалось на с. 75—76.</p>
  </section>
  <section id="n176">
   <title>
    <p>176</p>
   </title>
   <p>Ранее я использовал термин «благоговение» для того, что теперь я называю изумлением. Это изменение было вызвано тем, что писательница Клаудия Сорсби указала мне на то, что благоговение в соответствии с определением, данным в Oxford English Dictionary содержит в отличие от изумления элемент страха и опасения.</p>
  </section>
  <section id="n177">
   <title>
    <p>177</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1992. «An argument for basic emotions». Cognition and Emotion, 6: 169-200.</p>
  </section>
  <section id="n178">
   <title>
    <p>178</p>
   </title>
   <p>Keltner, D. &amp; Haidt, J. Forthcoming. «Approaching awe, a moral, aesthetic, and spiritual emotion». Cognition and Emotion.</p>
  </section>
  <section id="n179">
   <title>
    <p>179</p>
   </title>
   <p>Спасибо Пролу Кауфману, указавшему мне, что я пропустил эту эмоцию.</p>
  </section>
  <section id="n180">
   <title>
    <p>180</p>
   </title>
   <p>Я консультировался у другого итальянского эксперта по эмоциям, который подтвердил, что fiero вероятно, является наилучшим словом для описания того, что я имею в виду, хотя он также назвал и другое возможное слово — appagato. Я выбрал fiero потому что его звучание лучше соответствует переживаемому ощущению. Но слово само по себе ничего не значит; здесь важно просто уточнить другой тип получаемого наслаждения.</p>
  </section>
  <section id="n181">
   <title>
    <p>181</p>
   </title>
   <p>Психолог Майкл Льюис использует термин «гордость» для обозначении того, что я называю <emphasis>fiero</emphasis>, подчеркивая отличие гордости от спеси, но при этом он отмечает, что многие не могут отличить гордость в смысле <emphasis>fiero</emphasis> от спесивой гордости, от чувства удовлетворения или от ощущения своей эффективности.</p>
  </section>
  <section id="n182">
   <title>
    <p>182</p>
   </title>
   <p>Lewis, М. 2000. «Self-conscious emotions». In М. Lewis &amp; J. Haviland-Jones (eds.), The Handbook of Emotions. 2nd edition. New York: The Guilford Press.</p>
  </section>
  <section id="n183">
   <title>
    <p>183</p>
   </title>
   <p>Rosten, L. 1968. The Joys of Yiddish. New York: Pocket Books. См. с. 257.</p>
  </section>
  <section id="n184">
   <title>
    <p>184</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n185">
   <title>
    <p>185</p>
   </title>
   <p>Haidt, J. 2000. «The positive emotion of elevation». Prevention and Treatment, 3.</p>
  </section>
  <section id="n186">
   <title>
    <p>186</p>
   </title>
   <p>Lazarus, R. &amp; Lazarus, B. N. 2001. «The emotion of gratitude». Paper presented at a meeting of the American Psychological Association, San Francisco, Calif.</p>
  </section>
  <section id="n187">
   <title>
    <p>187</p>
   </title>
   <p>Smith, R. H., Turner, T. J., Garonzik, R., Leach, C. W., Vuch-Druskat, V. &amp; Weston, С. M. 1996. «Envy and Schadenfreude*. Personality and Social Psychology Bulletin, 22:158-168, Brigham, N. L., Kelso, K. A., Jackson, M. A. &amp; Smith, R. H. 1997. «The roles of invidious comparison and deservingness in sympathy and Schadenfreude». Basic and Applied Social Psychology, 19: 363-380.</p>
  </section>
  <section id="n188">
   <title>
    <p>188</p>
   </title>
   <p>Я благодарен Дженни Бир за то, что она обратила на это мое внимание.</p>
  </section>
  <section id="n189">
   <title>
    <p>189</p>
   </title>
   <p>Интересную трактовку любви см.: Solomon, R. С. 1988. About Love. New York: Simon &amp; Schuster. Анализ недавнего исследования романтической любви, которая трактуется как эмоция, см.: Hatfield, Е. &amp; Rap-son, R. J. 2000. «Love and attachment processes». In Lewis and Haviland-Jones, The Handbook of Emotions.</p>
  </section>
  <section id="n190">
   <title>
    <p>190</p>
   </title>
   <p>See the following articles: Diener, E. 2000. «Subjective well-being: The science of happiness and a proposal for a national index». American Psychologist, 55: 34-43; Myer, D. G. 2000. «The funds, friends, and faith of happy people». American Psychologist, 55: 56-67.</p>
  </section>
  <section id="n191">
   <title>
    <p>191</p>
   </title>
   <p>Анализ этого и других сходных исследований см.: Averill, J. R. &amp; More, Т. A. 2000. «Happiness». In Lewis and Haviland-Jones, The Handbook of Emotions. См. c. 663-676.</p>
  </section>
  <section id="n192">
   <title>
    <p>192</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n193">
   <title>
    <p>193</p>
   </title>
   <p>Peterson, С. 2000. «The future of optimism». American Psychologist, 55: 44-55.</p>
  </section>
  <section id="n194">
   <title>
    <p>194</p>
   </title>
   <p>Анализ этого и других новых результатов см.: Danner, D. D., Snowdon, D. А. &amp; Friesen, W. V. 2001. «Positive emotions in early life and longevity: Findings from the nun study». Journal of Personality and Social Psychology, 80: 804-813.</p>
  </section>
  <section id="n195">
   <title>
    <p>195</p>
   </title>
   <p>Peterson, «The future of optimism».</p>
  </section>
  <section id="n196">
   <title>
    <p>196</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 49.</p>
  </section>
  <section id="n197">
   <title>
    <p>197</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1992. «An argument for basic emotions». Cognition and Emotion, 6: 169-200.</p>
  </section>
  <section id="n198">
   <title>
    <p>198</p>
   </title>
   <p>Frank, M. G., Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1993. «Behavioral markers and recognizability of the smile of enjoyment» .Journal of Personality and Social Psychology, 64: 83-93. Frank, M. G. &amp; Ekman, P. 1993. «Not all smiles are created equal: The differentiation between enjoyment and non-enjoyment smiles». Humor, 6: 9-26.</p>
  </section>
  <section id="n199">
   <title>
    <p>199</p>
   </title>
   <p>Duchenne de Boulogne, G. B. 1990. The Mechanism of Human Facial Expression. Translated and edited by A. Cuthbertson. New York: Cambridge University Press. (Оригинальное издание 1862 г.)</p>
  </section>
  <section id="n200">
   <title>
    <p>200</p>
   </title>
   <p>Там же. См. с. 72.</p>
  </section>
  <section id="n201">
   <title>
    <p>201</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., Roper, G. &amp; Hager, J. С. 1980. «Deliberate facial movement». Child Development, 51: 886-891.</p>
  </section>
  <section id="n202">
   <title>
    <p>202</p>
   </title>
   <p>Darwin, C. 1998. The Expression of the Emotions in Man and Animals. 3rd edition. New York: Oxford University Press.</p>
  </section>
  <section id="n203">
   <title>
    <p>203</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V. 1982. «Felt, false and miserable smiles». Journal of Nonverbal Behavior, 6(4): 238-252.</p>
  </section>
  <section id="n204">
   <title>
    <p>204</p>
   </title>
   <p>Хотя я не ожидаю, что десятимесячные младенцы могут лгать, изображая на лице улыбку «не по Дюшену» при виде незнакомых людей, в этом возрасте они способны изображать общительную улыбку — ту улыбку, которую мы изображаем на протяжение всей своей жизни, когда впервые встречаем незнакомых нам людей.</p>
  </section>
  <section id="n205">
   <title>
    <p>205</p>
   </title>
   <p>Fox, N. A. &amp; Davidson, R. J. 1987. «Electroencephalogram asymmetry in response to the approach of a stranger and maternal separation in 10-monthold children». Developmental Psychology, 23: 233-240.</p>
  </section>
  <section id="n206">
   <title>
    <p>206</p>
   </title>
   <p>John Gottman, University of Washington, Seattle. 2000. Из личных бесед автора.</p>
  </section>
  <section id="n207">
   <title>
    <p>207</p>
   </title>
   <p>Keltner, D. &amp; Bonanno, G. A. 1997. «A study of laughter and dissociation: Distinct correlates of laughter and smiling during bereavement». Journal of Personality and Social Psychology, 4: 687-702.</p>
  </section>
  <section id="n208">
   <title>
    <p>208</p>
   </title>
   <p>Harker, L. &amp; Keltner, D. 2001. «Expressions of positive emotion in women's college yearbook pictures and their relationship to personality and life outcome across adulthood». Journal of Personality and Social Psychology, 80: 112-124.</p>
  </section>
  <section id="n209">
   <title>
    <p>209</p>
   </title>
   <p>Konow, James D. &amp; Earley, Joseph E., как сообщается в The New York Times, May 19, 2001, c. 17.</p>
  </section>
  <section id="n210">
   <title>
    <p>210</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., Davidson, R. J. &amp; Friesen, W. V. 1990. «Emotional expression and brain physiology II: The Duchenne smile». Journal of Personality and Social Psychology, 58: 342-353.</p>
  </section>
  <section id="n211">
   <title>
    <p>211</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1985. Telling Lies: Clues to Deceit in the Marketplace, Marriage, and Politics. New York: W. W. Norton. See page 153.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Глава 10. Ложь и эмоции</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n212">
   <title>
    <p>212</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. and Friesen, W.F. «Nonverbal Leakage and Clues to Deception. Psychiatry, 1969, 32, 88-105.</p>
  </section>
  <section id="n213">
   <title>
    <p>213</p>
   </title>
   <p>Haggard, Ernest A. and Isaacs, Kenneth S. 1966. «Micro-momentary Facial Expressions as Indicators of Ego Mechanisms in Psychotherapy». In Louis A. Gottschalk &amp; Arthur H. Auerbach (eds.), Methods of Research in Psychotherapy. New York: Appleton-Century-Crofts.</p>
  </section>
  <section id="n214">
   <title>
    <p>214</p>
   </title>
   <p>Я благодарен Марди Горовицу за предоставленную возможность проанализиовать результаты интервью с пациентами, которые подавляли в себе определенные эмоции.</p>
  </section>
  <section id="n215">
   <title>
    <p>215</p>
   </title>
   <p>Dean, John. 1976. Blind Ambition. New York: Simon &amp; Shuster.</p>
  </section>
  <section id="n216">
   <title>
    <p>216</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1985. Telling Lies: Clues to Deceit in the Marketplace, Marriage, and Politics. New York: W. W. Norton. Третье издание выпустило «W. W. Norton» в 2002 г.</p>
  </section>
  <section id="n217">
   <title>
    <p>217</p>
   </title>
   <p>Porter, S., Yuille, J.C., and Birt, A. 2001. «The Discrimination of Deceptive, Mistaken, and Truthful Witness Testimony». In R. Roesch, R. R. Corrado, and R. Dempster (eds.), Psychology in the Courts: International Advances in Knowledge. New York: Routledge.</p>
  </section>
  <section id="n218">
   <title>
    <p>218</p>
   </title>
   <p>Duchenne de Boulogne, G. B. 1990. The Mechanism of Human Facial Expression. Перевод и редактирование выполнены: A. Cuthbertson. New York: Cambridge University Press. (Оригинальное издание 1862 г.)</p>
  </section>
  <section id="n219">
   <title>
    <p>219</p>
   </title>
   <p>Mark Frank, PhD, Associate Professor, Communications Department, State University of New York, Buffalo.</p>
  </section>
  <section id="n220">
   <title>
    <p>220</p>
   </title>
   <p>Gladwell, Malcolm. 2005. Blink: The Power of Thinking Without Thinking. New York: Little, Brown.</p>
  </section>
  <section id="n221">
   <title>
    <p>221</p>
   </title>
   <p>Kassin, S.M. &amp; Fong, C.T. 1999. «I'm Innocent!: Effects of Training on Judgments of Truth and Deception in the Interrogation Room». Law &amp; Human Behavior, 23: 499-516.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Заключение. Жизнь с эмоциями</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n222">
   <title>
    <p>222</p>
   </title>
   <p>О том, что я называю эмоциональными профилями, см. также: Hemenover, S. Н. Forthcoming. «Individual differences in mood course and mood change: Studies in affective chronometry». Journal of Personality and Social Psychology; Davidson, R. J. 1998. «Affective style and affective disorders». Cognition and Emotion, 12: 307-330.</p>
  </section>
  <section id="n223">
   <title>
    <p>223</p>
   </title>
   <p>В 1872 г. Чарльз Дарвин утверждал, как я полагаю, справедливо, что именно наше внимание к себе, в особенности к нашему внешнему виду, вызывает у нас смущение, испытываемое в равной мере и в ответ на похвалу, и в ответ на критику.</p>
  </section>
  <section id="n224">
   <title>
    <p>224</p>
   </title>
   <p>О стыде см.: Scheff, Т. 2000. «Shame and the social bond». Sociological Theory, 18: 84-98; см. также: Smith, R. 2002. «The role of public exposure in moral and nonmoral shame and guilt». Journal of Personality and Social Psychology, 83(1): 138-159. On embarrassment, see Rowland, S. &amp; Miller, I. 1992. «The nature and severity of self-reported embarrassing circumstances». Personality and Social Psychology Bulletin, 18(2): 190-198.</p>
  </section>
  <section id="n225">
   <title>
    <p>225</p>
   </title>
   <p>Keltner, D. 1995. «Signs of appeasement: Evidence for the distinct displays of em-barrassment, amusement, and shame». Journal of Personality and Social Psychology, 68: 441-454. See my chapter challenging these findings in Ekman, P. 1997. «Conclusion: What we have learned by measuring facial behavior». In P. Ekman &amp; E. L. Rosenberg (eds.), What the Face Reveals. New York: Oxford University Press. См. с. 469-495.</p>
  </section>
  <section id="n226">
   <title>
    <p>226</p>
   </title>
   <p>О зависти можно прочитать: Salovey, P. (ed.). 1991. The Psychology of Jealousy and Envy. New York: The Guilford Press. См. также гл. 10 в замечательной книге: Ben Ze'ev, А. 2000. The Subtlety of Emotions. Cambridge, Mass.: MIT Press.</p>
  </section>
  <section id="n227">
   <title>
    <p>227</p>
   </title>
   <p>Davidson, R. J., Scherer, K. R. &amp; Goldsmith, H. H. 2003. Handbook of Affective Sciences. New York: Oxford University Press.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Послесловие</strong></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n228">
   <title>
    <p>228</p>
   </title>
   <p>Goleman, D. 2003. Destructive Emotions: How Can We Overcome Them? New York: Bantam Books.</p>
  </section>
  <section id="n229">
   <title>
    <p>229</p>
   </title>
   <p>Пока что по этой теме практически не проводилось никаких исследований. Описанные мной сведения основаны на результатах моих бесед с людьми, которые, по моему личному опыту, обладают импульсивной осведомленностью. Они сообщают, что она доступна им не всегда.</p>
  </section>
  <section id="n230">
   <title>
    <p>230</p>
   </title>
   <p>Я беседовал с профессором Университета Висконсина Ричардом Дэвисом и с его святейшеством далай-ламой.</p>
  </section>
  <section id="n231">
   <title>
    <p>231</p>
   </title>
   <p>Bennett-Goleman, Т. &amp; the Dalai Lama. 2002. Emotional Alchemy: How the Mind Can Heal the Heart. New York: Three Rivers Press. Wallace, A. &amp; Quirolo, L. (eds.). 2001. Buddhism with an Attitude. Ithaca, N. Y.: Snow Lion Publications. Kabat-Zinn, J. 1995. Wherever You Go There You Are: Mindfulness Meditation in Everyday Life. New York: Hyperion.</p>
  </section>
  <section id="n232">
   <title>
    <p>232</p>
   </title>
   <p>Ekman, P. 1985. Telling Lies: Clues to Deceit in the Marketplace, Marriage, and Politics. New York: W. W. Norton. Третье издание выпустило « W. W. Norton» в 2002 г.</p>
   <p><sup>6</sup> Ekman, P. In preparation. Готовится к печати: Reading Faces. Princeton, N. J.: Educational Testing Service.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Приложение. Тест на распознавание выражений лица</strong></p>
  </section>
  <section id="n233">
   <title>
    <p>233</p>
   </title>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n234">
   <title>
    <p>234</p>
   </title>
   <p>Bugental, D. В., Shennum, W., Frank, М. &amp; Ekman, P. 2000. «"True Lies": Children's abuse history and power attributions as influences on deception detection». In V. Manusov &amp; J. H. Harvey (eds.), Attribution, Communication Behavior, and Close Relationships. Cambridge: Cambridge University Press. См. с. 248-265.</p>
  </section>
  <section id="n235">
   <title>
    <p>235</p>
   </title>
   <p>Ekman, P., O'Sullivan, M. &amp; Frank, M. 1999. «А few can catch a liar». Psychological Science, 10: 263-266. Ekman, P. &amp; O'Sullivan, M. 1991. «Who can catch a liar? » American Psychologist, 46: 913-920.</p>
   <empty-line/>
   <empty-line/>
   <empty-line/>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CAC5AJcDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAQUBAQAAAAAAAAAAAAAABAACAwUGAQf/xAAWAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQL/2gAMAwEAAhADEAAAAR8/JDncnGFExoZbR5TjNQNGsgJlhOUUGhrS
prrwMqiw1JtlRqazro5LmW0AvJSLFpOjpY5Ucu9pvHcIY54wKruxFzdbpc/DU1ZkEsUlhOhp
tJNkPdLqNmT0Sd0ibM2oWTMIWzRy1eb1GbBkOpnr9Pm1sdDXWEpstPBWikzU5oORqyRQ9HNE
HWwYCRAub0dBVUpFM6yjcxu9nYQRqu4llDn9YsxIZVnRiQACI2uClFKcp7ynIldKCanSAnLA
I6oWm9Ainqh3vUMhJiG0mijSo5bPWvpdJSgivlFhVWtXURoZMpM4xNzzjlULo5V5CQNJO5nT
rWsWMOUYuU5I+ivHLWSSihkwRET84tSpKkDlnD4QWSa1FA4ZY3cctsmq5TmuhlRd1a9KAMid
wrKOZWuLBgTgxrW00YkaJzGTkSkVjV1QoZ+LnDRGS2PWxIWqzlGMEliZ6jJOgHFquc1EmolT
VEnGtKWksGSl22MLjWuqitCIoqyj6YEfImyERrZsPsanTFY3pvICzmyRjbLQ9MrWbxV52/0D
p5zD6XxPOrLZQrmxdMBLjyyqw1SzCl//xAAnEAACAgEEAQQDAQEBAAAAAAABAgADEQQQEiEx
EyAiQRQjMjMwQv/aAAgBAQABBQK20VjPI5gHI8eEUyvECzHQE4z0p6csE48pZWVMXDro7OdV
x+c+kGBgtK0MqpgTv0++PSrOIwyyyvJKcZZ4YcSDNHfwYnLRByZEldIwtYExBtxmIfGIVjpm
PViXLnZT3B5XzpxmLM7Z9md2MYZlyYW0YYf1F8js6ZcQbiCff1sfG1/82SpgGiykZNY6AmPf
iEbYxLx1ZtjsDrT9lIDAYDAdszO2dzLjLB8m6fV6RU0pmmTig+Ma/EOoui6t5Xq+TK0MPjMe
5Uh1dcGprM9QNLJcPnb/ALG71Y1XE0j4dQOonNTCMxV+SmCGM2JcvqxNIk/ESHT8YCTL/wDb
T0etrGqIYljKf5ZcrbW2W0ztp158RWVQQQxstCAIdbitNSHAszPMuH7qf1C6oAXV4NY6EKZP
FhBWBtxghmJ4D6JDZZUhrqqMIwLB+5leyy5ci1A0r8L7zBsVnCccRo65sor7b+OzAe1Mydvu
ZgMMz2DtnrMcxccqv5P8uQqgRfIEExMdYgGYRiY7x1u5gHcxkW0WVuV4hYu7eLdTwlWoDi7U
Kgq1QsK+Nmn3UflvePgD0u30YahGoh0uSmnAmYTCYWnbTTIwOd3XKxYNsbcYVmMbGGGU+fbc
nFkaZnqgT8lADrFg1a5bWLF1KPOYnLYytcL7bF5r/DhsgLAqz01h09U/GqjU1xaAB9s0rHJ/
rMz7dT1dU42YNDbcINTdPymi2FjmGFppG5nHUxuNtYvzJKNReGi4mFmBCqmcRGIEtvyeXKUX
DTyq1bk9pYRrPVdkBQq1bJqyBXqEeFxGtAj6wZsvLEAtErwrjrR3+jcrhhPnPnPnizSaq2yn
R6hIKbMNQ5lmhtn4uqWenqoyakz0rjFoOUrUQARwIyyjUtSy66oj/qY3myWT7/8AP//EABsR
AQACAwEBAAAAAAAAAAAAABEAIAEQMEBQ/9oACAEDAQE/AWjU455tCx8rGzkeBjGO3ZP/xAAd
EQABBAIDAAAAAAAAAAAAAAARAAEQMCAxQEFQ/9oACAECAQE/AaTyDgfONPdTwZ2mfAQEEEE7
R//EACsQAAEDBAAEBQQDAAAAAAAAAAEAESECECAxEjAyQQMzQFFhE3GRoSJQUv/aAAgBAQAG
PwI+92sMRiW1b5QHcZvzJ9rvaf7I2n0TYa9AU4272Ccr+IXSpTYybbUYEHv2yhlIbGbvSZU7
s3ZcVJRKFySTxdl9NpfqQeYwhGOJPwh3Zl/k4cY2bfdBfCNtTm/EmHZTdqS1KdD0BaxTegqN
pRrolDnge5uDT0Eypy6SfsoKlFnyHLemCnqqdPk5cAaxbmnJ+xw2oUqFtb5RC4b6C0F0rS0o
qPLLprOF0uvKK6CFNnseQ/xZjhq8WeoFlxUnIuUTxEzaFtCVtbxZT0nag26P2vL/AGvLKqqN
En5U0KfDK8upR4dS8upeVX+FPh1/hdFX4Ug4FRr2Ux6T/8QAJRAAAwEBAAIDAAEFAQEAAAAA
AAERITFBYRBRcZGBocHR8CCx/9oACAEBAAE/IXRaGzW/JoZM88sj8lE3vBWqa09I39oYm/oP
ucMvPsk9Iw0MZCnVg8bcKWP0sq4nD6efBhzfJB+GOCFoT+DFIoPnCWkImItZ+DVG4U0c37I6
jXxdFBnk7iJHH2cxp4ASImCSIglWIQPAjoldFtrpoaXBWsafJpEIuOCNzhFwgqEk+KNoaD4M
QsPG4LqliODwrS8/EdbBGiEdZmE+EWHmOHPgz+Qm6Nppk0/+G02/6Ce1qg/sggioRhIIJYJE
IhonoY9A0aehLYmONF1ob1ViOoXgGiPsEtCJ6EtCdGifwqGg2vkxJw1t0/kRql1MptKRFBNM
KId0v2LcnTpXnojMmqIaQ2jYO9PFxQo6VF3eCipM33yO89Nsv+4Kv1JBn2wzv0PwapVsw7JF
7ERD32QtI5UY/HxExULrtO7rTFQ2vAqIsHVLht/wWyTowZ1ZB2kJdQ2iQjhXRid4PoWCOtt7
+C3Z+ZM8BuDCM9hKyd0qx2R8jpt74KO/Qtavi6Iro2OWcZOf2HCrG8WGSOIcWfYl6YfDXg4F
iETlMYsLCfc0XV+govwRoeSi4iPpkEXfhDT8DCIj+ho3ui+ZJNQSyeGAqh9sCdNGgdNYOUD7
BQ6JlrbwbfRiAzFt9GvC/Az7DW8ES+tITPhdJwfVFE3n4qZfh1RwG0RdpZ0tPB4RDW0d6O0o
sHsYlkHUnwcQmkvActTWNnBt34Rl2MaTeWFdgztzlx7+FsY2YShTd4sRPsuKmNNPhRf0lA7i
K6tFnWjVQ71gnoDVekHaZ1oWF8EH8STIlsIhpKvI84iCS4KejmiWsPsQfA/oeCC6KH2NMTYL
aIJsz0dP09/GTBfG5pKVH5RqM0I4jDcHKhnqDrg2dikua/ji+E8KIYFq3h6cjgp7wrSexrCg
50fLyYtF/aPDo9sTeGxqYz1LpcQTX4wS0io4T4J8GHbEsxGfqiLb0ihV7J4KZGhO19DZ6G/f
0TE8SG3kRp0qGITGo5yimrcYyzwScGOy+DE8IGtcLbEMXInsquOME2pM8Ho8I9HlTom0Qoqx
K5DwfgasFZthIMJIQioTcGQmRFYwFaG37IZ+Y/2ENra9F6f9wP3fwH4qeNR9EYi4V7t9xoQj
+zP9ZH+nDxf4xe9H+aU7H/PF8T+h0TyWp+l2NDrHEy90/QlW7PHyui6//L+PsfyOmf5jD4/T
/9oADAMBAAIAAwAAABBt+wUOcfOk7KOveSn2lTILbSFsumaD8qMmfMGxfQ6yx3iiL20HweXQ
RZLc4EExRnUwc/q8CTFLGuE+Kg8nrIxZCxgL4XqbeVsOc34GOs+xFrdDLOKfgjXXvfL/xAAe
EQACAwEAAwEBAAAAAAAAAAAAARARITEgQVFhcf/aAAgBAwEBPxBhaz0OFl2NITGj0XRLB+KE
owQsHN5L4J0VtxXgoSYxDGPphYxRWjVsqhUPwUXQmNiG8li+x2GxOhDyLTMhIswYw0UyyKZU
uVsW+lfY5p3w5wtDUWLFR/DBhi8LL2xfguz2JWf/xAAdEQADAAMBAQEBAAAAAAAAAAAAAREQ
ITFBYVFx/9oACAECAQE/ENjcLRIShETRzo1uijSw9Mmq86woNfg3iU8N40dJjQ9CnSuzD6bG
4xIfRt0rEja4bfRYf6Jr0XGNNjQjp/CY8GhrUGPh4JExBHg76Q8g9F0Ig02zgqbYyDExilXh
UNN8J4Rs7hwd6JssY/g2PEpUJeFaEW0tsdpOnkg0JCJrZBBBoqbCten/xAAlEAEBAAMAAgIC
AwADAQAAAAABEQAhMUFRYXGBkaGxwRDR4fD/2gAIAQEAAT8QjCTE8rMftVLb/GQAGKs+DDkQ
lOH3msojdvv5wAGyAOkfGHxA6vZ6cgE4dN8PTLiClqbh7xaESNdTxlSKxW904QIAtJynnBCB
Qp1iqiVkn6wqOhqp3LEkiHZkI67eJMUnA7N05iU09+4nn85HioWNtcSBpTaY0QFeh7+cP0H8
rvCeiioefoxrBEfJr6xYvUGXVcUK2PXcSgoWsdT1izAU3tcVCxu66mWAU7gQ7Kc1rHEWBftl
7EF2vh95faGiBsMXYnQ+ExWNu37cAYhN3vrJQ2q79YUJDZS/WIjDNWYGmlRSXWN61xnMJ0fX
O/OHiEZJ6wIE35zQA1N4HAa8nvB0JByqJvFi7mLVbXx6xwmgIHjeVQC0134wdQRDej3mgTSU
+MFqqBO4UalLDBY6p+sNCiSjj1B00+fjJRzkWLs7iCC7wvRvmEpMkovDFFXcyCXbzGaLbz3j
FReYYQtYocx2o4aPjBhPIHW4NmxFQ1X/AKwgJxQ/G8iPW26xkoIET24e0F8H94giqTdouJaT
WxyYtRXkwGM7ruCAt95f0XWFBsg4oSrV7glZaGKxtTzgaVr5i0ex7wUSAxxDYgVjCqtE43kG
ytea4N17k84gVBRtcgbRdo8wwwmnZN4KlR5yhNXxixAn1hhEo+cEXc/GbqlZ3BSTJSeGp7wR
ibeZEJT94LKVG3JkGlb7uTS7EnhxBDpTWWIQj5MISCIvpxQ2lWk6Y5hO+mjCJdp3DEiCXXJg
LfmYBG/bGj4MMqWfeChZcSA3Tg1R+sufM6jzHEsvnFHfjGJrZ6yALCa/vHZAGs5DBEj6Dg6Q
D9KJE+uYxCFJ3eQE0W4xhjtfGNxPhC3NIQK0WmGagCOwO/GETqljGecmmhxmiwPWPDld4QnY
msNJBYAVwYLfZ0w0gGDhMZ3QYCbxwqKtxwEExsnT1jhyQ59MdHWhGCf3gakLWv8A7fj8YOsQ
FC6MB2BpFkfxjTAPIOXGFBGUQf3gofoCF1j2RGCEnxMEAAQhhI6W+8L3bWRrt1wx5OBUBBb4
wLLLiri+2Gs65EKlpgYeODTrAMVSA5HXLaeKD+UwWo8V1glxC/XW395wIAH4wVQtmEm4pFQm
DpbRYA9HnGD5cKDmn3l5EBOxPI4AGmzjhgF25NY6P3kMw4F8HvHpuQ0CfPlx898HSb3+sNoS
KCx34eZKXYY1sMe0Bi685VoaQX7wkZIbmjn948QJJPIuD54Wzh7wjDU2E99wyFoNGKzc58Zc
AAk7cdVpiT+cWCGT3gEad2XmDQ45PJlCHSkMEIEE39ZJlCIzeXUZSUD0e8qXZGCOvnIqkPI5
8YLoKsA2feOh0ar8+snLr0K4JhUYuDOCDfuH+mCdN6YaVe4yri0oXzkB1S56AF8uUwZWkPjA
RfRvFVR1fWKIocxYQmckX0vjAAeUjrHITnn1j6iEe5SawbPbgSBEKfeJ6hVhwfOK27Xv+47Z
ANfOOToDMogu2YIAvs3HEEh7xVCxebxqEidL3FCXpiAgpTfrNiQarnjSej3iQKUe4MhT594I
q0/WcpmAv5mAm1vMSghKviYxKMQbpTvq1x3SaKehwIm6Q8ecZKgtnvFAvebMFQQvbhRDxH1m
8JbqnjDZ0vPjJgwc5m4FFJvEQpsceAaDmIiCr49YyV5G/eGwBXWr+83ElHXHBImoE+sIcUR+
bg47iQTi+vv3h+DYI6/eOihDQ3vzgWx8TBFNs+8bWN1MZdkMEAN0qHzh2GdFifY4bUBltx0A
CAmX6xCL044IsdOI4Y4hb5/7m4qy18awMAsIC7ef7iIY0Bd7gCQ+V3+MtAqAPrBNOg1/1imF
q7rggC32Yl2tKaxTQ7NjxxdCnb5MjKljDTipmcTR8/OKoggECYwQxnJk4oT16xWqBNTEdDoe
/wCYqctAGqzEr1Eyw6Wcm8BFHAoCaN5IIe5EO5o+c2FIFLPI4IRNwbhEFqBr1gWxTUN3WAAG
pzBQqL5xors0azavwT3iEVHjEI2TK1KOxx0JXx6wyjNs0+cdajJ+ci2JEV/3BpY/YYN2tOp6
wSgXFUviZPTRZ84+UKPsw3CE38YTWSVx3lD0VxDBTio6+ZiyJAtCZAARdj684gCzrXTg6Ain
v+cuiNMw033g+cVSoA1h3GJAWZQEPOUiBrwYKqeA1iW6ZwcSoLt7hu3VG8+cHQiBXg8YJtC2
3jhdIvI716yKymwK4m0w62akxKHSLKcwyF9BV0YMIKRUjT05uUYm6B4wx8l/Mc1pAJoe4IqJ
Ck78ZQkQZ/5jJOPn1jPiuQfnIUS+zF7tJ/OHWEm8li6lmopscjhQBDDAInjK1dEZswdsK2WJ
9e8Wlfwx3zB4IcK7/ODC3g8F+fGP1Epw3/OAUXSQw71QKuQM4mCa68XBI4tMoabNxxbjdxAW
2eMDpd7MBQSv7w2gUd4uiQBNXeKmBjfGHFIQb3BQFE6Nw1LHzZ34yXGnx7w8NA0YY+QG6awe
gB846EDLcHCIPWu8GFILVQd3BknqcT4Tw5RhBfOaGunnG7vLvDiOeH3kCCcd/jHwzAoMOs9f
OVTonMeAniYZvTLOBjDoVgYeVXwkYfxj0BDYvcU0HXRqfjB6kyu5cO3NFpyYO0munpmzujYY
ChWi3FWGm1eTL5oIC6Nw/bueQslUwe1O+cRgKJyNcUg9w0n57iDVAYQ34849oGLUXnefG+Yb
VGlSr73iCTPS/pyqCCwY5+8YC9LsDbhvPjqNHAN1TbQa/vBWNHj/ANGWo0IiEH8YyPJIufnW
RkbOKSGJApWIImNZHJV/nBwcij0TT+xxmhoo0X2esUYq2UHyY59Z5zpn8Yzx+cOuOec5P+P9
Z2//AHn/AI9M/mP9meWP98/mv6M//9k=</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CAC/AKADASIAAhEBAxEB/8QAGgAAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAAAwQBAgUGAP/EABcBAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAABAgP/2gAMAwEAAhADEAAAAWUpzMdVK0sza1WVIzV9Q3akTq96syH6Qsu6
mgCwibPScZ0lc7lMrJa9GghWNWXN2inqti3sUq74BB6iaGwFefzejzoxdFCBaItMkdWPNbum
o/Vpi1ly0tXp9B6k1K0LRVl31zmc/WzIS9PmWNPH6DOtdxVnS0xdLzEBKzWvVtQ9E0KCKIwM
jaypXsjsuXhfrOd6QZKotTcJLHQH5HcNWR3siBZBs05ksvRgy7gMp9UqXTVlW6LF6BE8vpFq
5xXrFoG07WrFESkEtO8c9J2AFl9Qyj+8uiNoEmZqqmVu1CXMeJBT16EEpNBIMi0oxaA2IIzW
watAXPnxaQGhs6paLcMhR2XsMVM0oy57oxFa2XXsmpNfF1RQg2oVT1c0KQJQl6XCZujSskW3
Bzm/aYIEobACvdQ7NSJnsrsLCT1JM0qRlckAh4Skjd84ZoFxiVqCDYG6pplrQREmFWJbVn1c
+FnHzehnL1kVl0ND9YdAPPokS650pxEsJcBhMyhlPAs2Jzl9KMB5vJOjf4l46qvOCNvHzZrz
ZmIno+C6HTdKIln/xAApEAACAgEEAQQCAgMBAAAAAAABAgADEQQQEiETFCIxMyBBMDQFIzJC
/9oACAEBAAEFAkrqNN6phsZ2XJirFTM4dcBgLCrCHkIGaZswW1E9TfPUXwX2qVr5KpPj1N2T
DEXmSvAjtUnDM49hDCsFU8Ues8VzLE5wHiVaaKz2u5Fe2MkdAZYV0kyukCBBk1zhOBzicY9e
R4Y/tjrmKcTT3eJrDBBK1ir3XUOKqBB8D8yJYkcdOMTPVh90AzK/mgZ/jIjCFABeogEPyDFi
5ZqBhR/GY3xcOyf9n7iyodoYNx/AY3xf0XzyPyO4Ac6dSYo/M/k8uEtXC1aTOmQYiDk1S8VE
5hYdVWINXU0FyGBhM75hdROaz5jy7oX9VC4LRdWyvQPeOgSTPFyjaWqNp0E8PdB4qNi2JqSz
wV3memsnC9QLTNV9YrN5zaEa7nVR/wBgdMpEtZwzrZ4hc/FaSqgHCwy2FHi2+5NZyHmzP+pq
V/1aYFVSo+nevC0DNi/H6aoGEdJpawx7mINiPcBhtToy706cVVLpyrrXNSPaQWrT+txzWi8b
F3x+Ahn7zD3OECw9C/uUJkUjOmziGCD8/wBGDuY3b4cZapcLp/67j3H3ARTtn8BP08X43Yz/
ANjoaf8Ar2XGt6wvEDsQbLDC6qq2ggv01w5o3IQwmMe1I8metP8AQ9SWhaQqYwR8bCfqzT8j
6ThG8xiaJuVa8FOxMA91Ck3Ymn+jZunEGw3/AFjcmGNKu2HzKPo2vEBgmZyE5Q2oILkJa5AP
KpOYTMxjKR1tR9GzAMG9pU7GvkfCJ6VIdJPSGelipdO9gOTAYgmJT9G+pPG5G7BmTGtKkatZ
6uqHVVw6kGLZ1mcsmpMLBtV9O+sXNmSprug7nBTG01bH0dU9FVPTKIVCx7ILO6jmrYfFP076
n7HqyGUoadRxFd4aBtviWXBZbqMnJMRZVrvHZBtS6+Hms5rNRrErlNnJQyyxVaPWVnLEXUuo
9Y0fVsZ5CSFLSuqYmoX3/wCPv51Db//EABgRAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAEwQEFQ/9oACAED
AQE/AWTlIu7sXyf/xAAaEQACAgMAAAAAAAAAAAAAAAABQBEgADBQ/9oACAECAQE/AajAgGzx
YQO2a//EAC8QAAECBAIIBgIDAAAAAAAAAAEAEQIQITEDIBIiMjNAQWFyMFFxgZGSBFITQmL/
2gAIAQEABj8CgJhhdrsmhhCYT5qpKvF8q8X2XP5KOtH9it5Hb9lvMT7FbzEfuW9xPstXGxPs
t9H8rfx/KBixo9FCIfkYteoULrRHvO9F0zVlZNNimOyhA/pkZUHiu0rpp3bxqZq+NaTL34P3
yU4AFFNwQIssSMi4onMgJVW0rq+apV5uofVYcNzoovzshJlrRK7KkSpEqnI0JVSn0mW2tGO/
mvdQQ9UCLMmIrkvRHEFuqZ9fyZCI0fnl8lEBDEdEVcsrECVpPzQ9EIgKhEzstHknzaS0oFEI
i5K1DScMI5qA/wCZHgR0WH2op+AAlh9olTgBLD7QiI2ZavOuepV5NmvaWH2hNHCCgKUz9PJP
BQpgPdOb+aAyn9R0lh9omeBw+0TEUjO6vK6ocrzw+0TZMZ1VSflc1SNba3hW1RVzYfaMhHLJ
aW0FdUyPkg7RkEmKeVYVsqypJl1UPpkg7RkHpKqY5qKkhhRjV5HJh1/qFdXRgG0yGnE5nfK+
QFfxxXhn/8QAJRAAAwACAQQBBQEBAAAAAAAAAAERITFBEFFhcYGRobHB8OHx/9oACAEBAAE/
IaA7JsmW078LQ/Ye/c8UbvOBdDRd6P17NeRKyV06EiRryRtjmafmTKiQlygct4eFDxmRFHI+
0aaf1hyl4CW40vswtzmG5dZjHTB/DRYtYsIyH7ITyMqY3BB6FKHSoOlhzKMmDBlrBXWUaFU8
ehZYGAcIgsGMlU1yN+pilX1jOam3gWMvCcHsWz9iK4QhjJV5HWnLk2i+RaoIfBSXAuR7Eq4I
F4lDFZETNDbbIW8eUNq8CyXQw2croyMWiOSrMSug2IfBiEQ+xoZ4hTy1lGQ0cYlvBknco0Yr
gok1k5GFsnudxLGhI+BcYODg58DGQpUXg8DIXNwZKMm6B0vNMRnJLuxOWjYhdWM48jPJod4p
I6k8B/mfYZLGx0NqkYlBsngW9DFOB0eEXHTgfUGyGyXAkXN7H0wtLuNx3FCcSXchlCokxLpv
BwVDZORjo06iknge/Y7DayNzXQ6cOWu7EIEYYInaRu0NYZGIxp0Q4PZPc1gW0rE0mGhonkZU
s8U8hfVVMcaOOvwGcmyxwxqjfbIN/kTPyFbTHJTGMN46ZNhP2PMLWizSp6snNKN40vuDWEhK
f+TCVgxXoynEzyVWmeSNgL0EUE+ZsYRLrbGC7E6WNfKN5gzwzSDtehzL30uR+RY4BUbXczCF
iVt00NqW0qGbNbRFHgMW3LKg7MCIOX0mrobscOmyymVtOmCTGiUp0t4hay42W+/A1Sy61YKy
7KO+jpkVXsZh5MbfObPVyn9DH7j8TbGgnTaMyZPQ+CjTDPNmgiQ2T5JVmwJOuRTL9iKzr+DC
j9oTCfGTXY2II3gg0fno8h40JHRFEcnF2J0+clp9z+Z2G2pijKLJxzA+JkRoWOhZ2PWDg0Gg
la8dBaH2HCOCWIiguD+x2Fp1bynmC9plqyIu6NBtnYasqDQ1r2zFEfpkUTY7k+4rAOjUmhrT
ZVoVhyYEONBptaHdTNYmlDI9jvgL1s4giIE7r3BJn+LhirxX3cFxibchfYeRRm4sNmNjzjeh
N/8AC6NiyPk0GE89FwNloWAmXK6DcDLwJ6Oph/RjpuGf4DGrBs5HA7zIeY6fgLDmZ+BRsgkS
I6HyME2zLCLKfyO3VhbkZu0UvyoyfU5DPYm4fF+z5HclH/xil117+SzVr42drZMQehQngipB
33/ATz0ZbNkTwKqjQZRqJ7x7KPV8jSwrMDox0IfeaRKbbKbUo/q/QU5fT4cOTcdxFTYSnkPY
RhQYNRwcgTaSCrP3EJwyfD9DYg1BcsyyNP8AidJmroqArUbqn4GVaSsoQy0bQwVQ1yZDdgah
U8wXY9nki9HvtTwNf+ekzArZLQ2x4m+wwssRy5GOKT4FXDaaEtWlOBc44PIK+kVmpwY4Q/U0
Zwb1PwbFP//aAAwDAQACAAMAAAAQjTGgTsqXiP1k7xBpxExBzucdNgXkEQx7gHXNlF1li8ll
Yh9z/E8zE3VMiGZCzuznnts6CxbPu2pyzdEcuAYGGIuTRZ8f9BS+1lE7sQObtwFFT7RC7/rP
wrEp/8QAHREAAwEBAQADAQAAAAAAAAAAAAEREDEhIEFRcf/aAAgBAwEBPxBoVlZWVibK6Mo+
DOsXuNlfS6xOH2Ifzi+zrw/jBDE+xKEPOk2In4Pg+jEysohMeSjfrHqx6+D1caO4sPoiYhNl
yIbo+nMg0iI8EN3H14sominmtesjIoQlIX8P6e9z/8QAHREAAgIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAER
IRAxQWFRcf/aAAgBAgEBPxDZHBwymRF4J0hpj+IVMRfTolLIGKO4ahnMMY/BODR3GlY5w7Yv
STROFRFEEqIE7w2yfpbJgkT+lCKEUevYlKsXpCkiKIaod7EqEvmIPBYgS+kWcHYh7IJJWKE+
C0QloQsIoybJEoFo3QhPg3ZaRc4vC0KME5GrH4OR3UnMIn0nrNicEmXJtCcMR//EACUQAQEA
AgICAgEFAQEAAAAAAAERACExQVFhcYGhkbHB0fDh8f/aAAgBAQABPxDbZAym7t23Kx0izDat
x88DEqK7+sVAoIyq4oVZ3armzRqFnfrevnBwC1NaDjTzjgkS8d+fOG8CbBgNze+8A3rElizn
e/OLBBAAs+fP74kiaQa3fv1kaBBgkJWb+MXFgYEzfPOTGjJWj+uGV5zZW8d5PWu03XX/AHHg
5SKCm/E5x/8AySRHhGa/hwF0hBS3ZbhMYQZ0bcB7Y7el6DzMeWDJU/nEM9bbDNIaqstfGBpl
aBaeT4xYaI0ioe8LmCyJBfJ84g0iLEvD5n4wIloDHs79OCajRF+uU+ccxKiMNOv+YhG5VG9L
xioUNRE2B1+uGSKoq812XAJqqjTneFvyusd9Xsw8AJpJs8XL/F2Wz1/OUQC7lvgvkxXSAA1G
u8QlFHlrVcJEVu2cuWQqrdNh4yba5IS/3hM4HyEZ04zQhou+Pz85CbM0tuLBoEV5Xzh1hTtx
3wr3OMGVSBA/uYLTSTRi9ZW7/rNbktUOTxia7AogcYuKJoW1/ty7kV2NQ5/GAKJwzUyT6kdK
QvRxjtrBVEjy4wWigIXlcRSlnZ5w685UL8GKSFhGTU0e8FCKrZsbhCCfJ/u8SIWejFBFV/GG
1NCZtU0/nGGx3qveCgCQ3cRXBvT4yUeteO/OBRNpGZXJRTXJ394I7cineBkESpuAnJ/vON7S
HmdeLhIRK35rhRFUCocZfXlThcMphEFIfAZMCgFFs79YVQCsa8zDCwiQ1zgu4OOFy4gCc4LQ
hHjIwQ08ZpdQHXhwALdebirDaYqKLzu+MIANnnK6FnL1hUpXa+MUuAqaePWMKxdJ1ff3injK
ReecXSJp2J1jgIIWPnnnAwg2QBmd7IF9PrASD1MdK8HB7wFFXxLrCWbN49dZ6freR9zdcK0d
nnBAEoP1xIR76xBFIKef3wvtdGsIMqnK7MVl00Q276wwgWjfB5x1r5Lv3hVhox3gbIKNXjEh
0AjtnzhwIpLDjEZhxvfGVWWHzhVJAGk3cQiA03vEgsTqJlSWM7MCggXw4ytvq6MlD29Yl3Jr
rFRMKfnHGyKM9a7y4qqG171iluLp7H1jgAQB+rEwCCefnGMl2PGsr63oMP1/jCCDFRVxwgAo
qfzgV2AnOAdwTjx84i8gHnWQUWTgB5yAhDercawLFN+MQCFTlHEAjN7c5nDXBxgREpqReclU
lTQ8OMUKas+MCgGnDjgJqqAUTBwKAB3z/eF0CIlUC6+XFLBBhxOlxFqsA8F7wSCBF7MCIoJx
J8YqpptWEx8L00DVzWM1myf+4OgtKbmBiHsOrhKoMDFVtVuhy8OjvjvIIIC4Ko0OVDAe6eAR
y9QWUdYCga53xjvSXbOLhSAsxeESYVYOggvZ8YkFaKNRzDxkl0DWuHGdUFQob594C3BBf9rL
wpd8ujwYLQCbXZXqvWVriDEOsm2O1Rv3kAiFU4xQUCamKJd0wBpAKXiYKuKqRQ/bFicKHa+K
YOeBWnP/AJhaCw0N+usPjZCNbfhxwQAKPccN6iKpxG2+gxYsFWaScZdqQCqr0nrJKEVF43gm
2iSTxjqzgqHJgYV3aU/Bj/zYlC6W6JjaSNA6NN/jAObRyksT98IGFqzh9mFAmuLhQBp3NYiA
6Fj3gUgckrPIYJcMVAOUOw8YytALoOBU2fORgCE4b/Tij2UU2N5xaEKQnIeco4CgpwY5qrcO
kEx5AAOz7vzhphuI64W5YBDjt9YEo2TZz5ydsTgGTKNSwLv7MPolsUh6dbmQVtNA1PjAkjOr
uHjHpDjiuMwZe1zTEU8mnDbieRwOh6M14WQFXnfCYMC9GwJx7y8ukwsfBckhppOvrAQBhI8z
vEkQgeoD3kJhdEPIBxYtCAfOnB50QMRBuAIYwUdPdw2C1GDO8SBFG6bk7Lt7nGViUTTDrIEK
0Oco1gGpOcMoA6AxYtk0UmQsWE8c4ASzSGBAwDbMAR7qHb5xbGh0+frBIU0AT9VcMFUL0p0f
g/TDdA9vmMlkItPHrCUCqCb/ANvAodrr184YoADzbkgh3t3lAJQObkjWe/JhgyzlxDTVDSvO
FNoR6wNGAeO8pkq+eJm0TTxPGTfGr94kJdFvLcAGVKbOnFAmi0T/AExEAEoS/XxhwAEwCay1
ok1LXhl+MUN5Ev75sjxKGPh8PWEEoQlvPr4wAIaEvcy1sCmRpu6bkrjG1If4wlCnNE1gqjfr
DoLuUe8VDJrjoxEBtYxLCzT4zYKynWEQTAe/7xgeGPI8ZBStbrcwBxWsXy6/nADQAGsVYocS
74YwYESERCPnpMk9cm1XoxCJggXjAASpdpzDrEWjoh2YigB3pbx8OIwrRQvjOjbNx5zdiYpB
ez1lt49JH7w1IXc8mTUgF2K+dYJUo8Jx9Yh3A85OBQOcFBUTlxUIKXd+sNOUE7isPgrhJtXe
AUErReKGF2AgC14es2rUETzPOUqKUO9Ty5Qq8QeMJy1G99YAQt6bxgiA7Kvv+cSoWk61i9Ru
Y0vnCFINlQOxOsUu4BP1Hn7wqAKqqfGbCLoxzlQaobmSC+CfWJoMZr2Ypo1D/T3h806+TsFd
qLJOAcDpvGtYu46aedJkAggDfjNVu103TjOEFQGUfH3jBKoMAuCKdv7YoBFJpxAirez1iVMm
u/GCjU5mQlB3OJiC1TIKADJXzgAI6N75xkQ0SeZg7UF7O8UrtNk5xxUI2JxcIKQu3FDRFfxi
jJEBOtMQBfJcgdAD1kQGzZ3I4KYQc3LSCG2HGSQMbwu8NgRG2yZPEJWuClK3g3hBBPFbXBxN
JMcjIdJFcrrXm2/WHoBZa/thxNFs5nxkNVGwbvrEG6W7fONURrPOWBE1rdmAsSak+GABs93J
EABteseWARDNi4ZR5POOlJEh1iURaNU5ysp+sR4HWX9zQFEPGsHwpwItvxcNU44EFPvFpXbt
5P5wzKpEJocJimrGFhjzvvBcFtKarigLIEK7feGkCtdyODAaCExU6ibwARLdb5xm4WWuOHGI
gWMxQWNU1vnFCJLy3LSQTTgZ+zi7iIWjX1cYglQbNXK8FH7nxjZRFwHP24jHYWcvrFZWT0cD
WNxExZqpysCd4rQEILwvrC0pHaM1cozVsOpgyUubYYFEFngzcpiERcEL4vJhgjYAOtMAAvRK
85RQZqBMYhOio8mMjmlhrRbgtRUG8Hh/vDhEsl58OIyR5I9YYIN0aqYpvpBnOT2GmlN4eGHw
8ZfGAp2feGASB4X4xYRTdGj6wQAWwoU9PnCW1RXmsxIIS6cgUTtyxQV3MRdF2CS6YBQ2OCEg
q/nHdLUxgiC0n3iImpp5h4xVCDBnL+cLNF08s94IEmbvLgoiRSXEqK0fPOL2k4gU3i8WNMec
N+DbeD4x+MrVCr/X/cBKADqd/eAWUBWt6rq/piiCaO6cTCmQd7pkFSHxhwV3K8L1nvAzlz+m
Mtb96d/jLnaNwNed8/WFo6tK7eXDG4bNP31iEFY9IQ14xXLkRONYzpw3bv8ATGxPXvr3hQkx
kvLhRLPbl4ac1cdEkea8/wC3hCigK71iArIKTWxxlG0uuzj98d0gDV9C+seikdyYHmb6z//Z
</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADIAKcDASIAAhEBAxEB/8QAGgAAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAAAwQAAgUBBv/EABcBAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAABAgP/2gAMAwEAAhADEAAAAXMljBnQPOdTnSHjr/H2qWNBdfSHWbx6kIZ+
0umX1hRG9DJaX2kRh5/EaUsJ2jcXu1qqnqmZADftWbd24jG6GKr6BOMDN20zKLSJ6GJyXKD2
msnfTfzrdbGSj2CSmLBuE6EhA2GRco4RU1VV88jooXOnCTOsYRw3DGzjekmtItCadvW4Ts4W
7Tpyva1wRB5BXZUrBz9FBHpyY16Hx/tPMbzT0eLr5roVh0djIAeoLi69FkqQYvPHo6+b6ehW
RPGak6gMR6QAG/j0d5HaMgernqA4NFO6AWFOEq1mdVtdSh889I+Ebq5Y2KprzNi+jx93IsV1
s56VkRe2LkNDle8ChMA7yEFFtSQlc61ZdTMymjUQ2TrYVdMuWVwy7CX529LS1l6B5RKMCYKS
wSIsJA9DO2ZeSSjot9TMC9mQ8yk0rNwXszAaq6kxGzQd8NzgLrFAduI+hReBSk1Gb0tHMTbz
Qbee4rds8Zp3xLJsUzaLr8U6FVuvFH87ZQvJyl5SKW1CpwRoeYbUFGp0C663Mgg9RSiNWFe1
hYAjZfXbidksTnYGIHpeyucL4zPRrV8k4epLlNKcFURzNUz0PyjcjHqfB61vqILqrwcDUkPO
ZUjDunJNJoSJDSJ0cktjSartpJVV5JGNOSxiSW//xAAoEAACAgEEAQIHAQEAAAAAAAABAgAD
EQQQEiExEzIFFCAiIzNBNEL/2gAIAQEAAQUCa0BbbTxZuRhgUtFq6VMQKM8QJjkoTAx1xllY
IKETOwGV0mo9GxvcxVVut5tDK05RemXyuGGNgOivZScZZtcmYDgg4I4vKLPUXUNivYfcczjK
aySlPGen9vDG3HrgMemJbVCkaMMwGf3Q2Frr3ydkWVpyi0rEXfEx3iY2IzHXpqoy4DDvPXw7
/Xe3J4BKxKhgKBtnseJnY7GGMIydWDqfD+tU3ug8UDLKPtgP1HcwiOOrfLe7QN+a39kWUCL4
mPqO52slvuefD/8AXcuHHcQd0rF+jO2ZnYnYwxzLvJH2fDu9Y2jRyRwmmGXWeI2orE+cryNU
mVtDDP0chC65Ldx5fB7Ph/8Aqtv4zUV/l0wxsU5Q6arB0yCeiJp/sg2MazEsNvIC0xfXWevY
k9QONUej+r4fVhdSLPVa4ummjCMSJzxF1leUuqugXETZziMckI0xiM2JzEwM6n21V8whCiyr
MZMLp+lHYsrBC0hTZpVsbT0imKmCNn7nHEvo5VYuLs1lcTuCszVeE/GtBsstYfisX8NIwFmI
UnpwLMbnzDMRq+USoKD4vXMCcgtYWv8A4YwdFDM/VmNAfoMYyztkXu32j22r+Q+UMG5856B6
/jnEXb+E9nwT3/1p+5b4X2vf9w9i+Adhus6jxfO7HonvMr9l3sX26jTrcroErWLsNrneVahg
zXgKdWWfTtyh6mYTGaf1GyaxxS8/jHtloyiweRB4/rqDDUpnyoi6ZRFHEHZo0qGWTTKry/qt
fEIyMYYQQTrfG58GGGULvf8ArX2bahcRGnKG3E+aSfOwa6HWrBrFMFq49SZhMHZTpcwy/wDS
p62deSn8bq2Z1OuSqpL0VT5WqfLViGmszhxOei0oTb+maj9SjrfV/bfU8/jB56tqwap584Z8
wzFXM5QvPUlHdW+o/Uvt31ozb2houBiYMCiYXBRTPTSEASywLGftezXrGodXDLtqP0r7Y1i1
rZrq8IcxlyCChq1JErvBBs7Nks1CgvqCQWyVXMAwLZotUEQYbbU/rVhxNtazW6kWzHVRxMqR
YqklIOYgayfknGyejbFoeCoiGt8NRYR8pflKtZXFs1gha6xP/8QAGxEAAgIDAQAAAAAAAAAA
AAAAATAAERAgQCH/2gAIAQMBAT8BWWBBgWIVDQdt9nibze4hzWv/xAAdEQACAQQDAAAAAAAA
AAAAAAABEBEAEjBAICFQ/9oACAECAQE/AeUbRRwnGQfchdIaAU1LlXV//8QALBAAAgAFAQcE
AgMBAAAAAAAAAAECEBEgITESMkBRYXGRAyIwQTNiE0KBsf/aAAgBAQAGPwJFcKzpJT0O8tLf
2/6KH+sRAJsxpOpR/C5Y1MlUfsQc0dZ9F8fSdZwoXz0tXZ214BdnwqhHwdSHs+EZB2ZV/UNE
NfdlNqeLlm31OwhQQ60HFTWfuilg1ubhMqWYcGJM/k5ug3CxVsrE/wDEU2PJTZpb1Mn1PAih
6fpLRFeaK8hTqVWBrUb+uVnt15jo3UUOaopHlGNCojaIYotJP5szQkQuTXApCQhEWOBryHEx
dxEUEap1KcCj/Rdj9uYqXUg16lI1Q1Paq3vuJSUn8GW6SxdtVfRSQpUGuCU9q3SWDJvfCu02
mNFZ6G6jQeLdp2qyIpLBumfTZmBmlqsYrs2aXJPMBVaTYpVi0GoG27sSxd/HG+xiayjMS8mz
A/ap6mpg0ZpEbsXg3IvBuReDci8G5F4PxxeD8cXg/HEe2CIz6VTZfotM/8QAJRAAAwACAgIC
AgMBAQAAAAAAAAERITFBURBhcaGBkbHR8OHx/9oACAEBAAE/IVVhpL9lp9HWiBFg+hlLwMdQ
J9BVNcMxs0xsTfLEqH2Kl2xhO8ZZ9CNIMssoRd2tCHRpJwLDeq6Y1ZeX/BAqzBaWj7IMuzaf
hEcgMnfYuaa9DWEsMR+BdOGheXpC+ezJj16EqnrMBsZAIsY2RIve0/0KXnJCd5LjDFyhSj10
U8zL5Gy1L4EZdkYGvkgrqHSHwjLlCOdTkfaUwZ2xJx6E5gxhOn/BunAsISxFycI3Foo184EL
AkcGZIWIw0J4FGGduYEzhF+uD6B3hf8A4CKrSwJFs/o/MzKFkowLAkDIWKkeTcwNgq/gvhIj
nzoTWqhdMzWYgWOhNmCRDEVzs1RY0VMRi4FyQ42YZOdjN/XkCJsSsNCferv4Mn+xfB67HJZl
viSFDEnCYEb8mNeL9iYwzBzOQN/k4GZVtURsd0wLBEKITEhV5G14L4P2KaFYd7FlmA/xCF+A
/A93zKfBn3mHEThNuIyJYKFJtnIeHFUHsqQ3gcuxICOQ8pM5CYNpwb66f8DJCex9DYkSzFhW
byaDJ1Slu/I8yah7bYiTdHovBWFLIwxNz8NEWU2hYVuY0DDEr9mS1slv0v0yg8EQmaKm7djp
hYNtSUw3xzC1Xb9h00qllw7t6ZqcERhNi6sl8idUqzG3cDZh5QlVsxe/Yl6vYhicn4Msi4kM
0jkGI7LGq0MU73ReyWtiEGHCzrwjZ0cFCvbcDe05EGmBQT7/AJESp5CSkafs/oR5KVOL8FEa
WlS8TEs4kMS9CC08kdHJceJLkR8DdPUY18L3SASQvhq/aEEZv6wJYL0ISZ4nPcC4CfjCY2hP
kiDVitWlzDDWURITkQNIILbZCWtU+oN6F2YIZH1Rbmmeyo5B5SwdxRB/PmtBEQYaha/QI0+E
hf8Abo+uiCtt/RCJJVfglpCzoQco9sRGhPXmbHvwEURYhUkLjZr8EaIkuIjiPnNGXA2soT0Z
KsqErJBlf98F9BLPTtjM3oeMjSi0xgshdT5FN2lkR+x9IpqIyMU6GWBshT9CJUhK00VqYrCG
SF8REzI3m0fLYxgmscmUxX4B8wZ4XJ9IgprLY+Ej5w/R3P5l4DdeiKaPiOCeMnAObsYxNwgt
nPvKH/SJjLI/IlsScMT2ZK7vQ0Wm+RC3oikGyR+hvUNcRjK6YCSyIlIVDdm7PKN2G3sfCE8o
K5FCk9hUnXpmpzY0VGhqbBILwijCpNfDMOMkW0K1Y4LWJ5Ghu+UaPo/HiUwEx2ZTNEJ7C5pr
0N4bQ1YT+Uah4TLBbZxkJ36HbbyLz9xET9ePgsNT0PJMI6KjhpCVgkbZBo6omuB9FkbkVRkA
mfQrvTZbLWVdj/SbO8GOxjfE22OuKXCFLz6rLhiY7y6IUa9iNmxCmUPayJ5OIdQc3hFdMUSu
Q0G9+B6Gz/GjLFY7FdXDBWfcytcCHVaFlEMQSDk9mf8AJn/HMr/2huz9gTiVK/v+COgFLKwX
sXokykyoYWZzUf/aAAwDAQACAAMAAAAQxI7QhZkkIkxYAFbZTkR8+/kKdcEeee3VMqK0cFqM
WNZwYqd7BY0piSNT1C8mvQ/Kt9NqlWfzdbREDlEjL6XRltu+c/NPAX+y6q8lNVEzcUbFdOxz
TeSvc4mHBjrkQqaADu++fj+jfj8gAjB//8QAHhEAAwADAAMBAQAAAAAAAAAAAAERECExQVFh
IHH/2gAIAQMBAT8Qbg/p0UOFxKN+GI4NWLZHilY2UaohOlX7dyaIfRe2P4OXKy2TNiXaEsfS
LEwxwZJDUyj4zWKi7OiW2IlGvJ/C7EiGilxG+COjzc6GKBoQ0M+nOD6Jex4jH7EeCYVIP6PG
sJGiTRrgq7i+xsfBItxLwSZY2xPceEQfWN4EQm0JUSEGrsTdgkj/xAAdEQADAQADAQEBAAAA
AAAAAAAAAREhEDFBUWFx/9oACAECAQE/EFnF8I/eFTA6nTtDXwab6Oh4ISfpBE8GhLZwxjnp
+stU50bY1oyk+EqPMFD8P4dEptPSbpkI6Iqpa7w2VwTxoWDDqXCfwqWDzwmFmkT1ja9O+hja
XROhazHg9Oho8ISDfwkEshq7ELUMSouhsYn8LPBjwSwZWN182sXZv3hqoWvC+CX01jkH9F2e
cbDeipDk4NIVLDvhvC/BHY/ohoedDZWI78EN8LpULGyvUNlBt9iY/8QAJBABAQACAgMAAgMB
AQEAAAAAAREAITFBUWFxgaGRsdHB8OH/2gAIAQEAAT8QngSIHKcGOB9AKOIeHA1I7nb7XzlN
2gdvnKyIODpx4KgIdx85EGI6eTDAaECGxx4YaO+NnOsdsAEJyCbwhsBIPbuOOoA9dV73kcRC
YcO/7wKogQJ0LzgmkB5SJmn0Ge/uEIbNxpw5sqoQo8YyANXsHc94qGgDcW/WCsI6PyxEdIBs
Nc/ff8YyOJFDl/mBSrHtM2Vg6FtPGKV0Vk6ONQoHSM45MRJGAdpU4cMDRHaHPhwI15aWS+Px
j0IJHT+sk0rRA4PGGyqFAIR6y2CjuGknTkyClpOS/wDzGwEIFeA7cABAKjb0f+3hmggKaveR
NKIr/wBxSTBriBQCSJX7jyBuPhrf5MFGyQODXOKwZJbOMlRSdTJ87CiyuIQrU0JMGjagAkfv
vFYQxHS+sGhSAb5ySukdchcUwKA33t7xQiFR1SXDcorsecXQ0MpLgogIa+4sCKdvZ9yJVSVZ
pOjBKGjmb+4gnVivZiFRTweMcFBGlZrziglFZr01jEaYsIQJi5O+PGJCNWsnogypKX3jygIa
R1v9ZOQKA8FT/Mkhs2XDWKeVesImF3iHWaNgbxbYJdE5wRef/awx4C99YgkKBlgQjzd45wya
Akwx6pA+5KgrVQrPud+FtHEzhY0fpyr+By/GITACD0c4zBqHnid5OFjYnoMdjdsn+YYgFthg
mhQNF7xgN3x7wSFEP1ggj3qd4akeNq8ZYHSc3BEOd7yUURO9YNCt8bwNh2Go94GhYKHXGPbr
NvzDdhQqTj1jhgTT5fWFFiC8T+TD1QL5pr/uXpsV7+3NaPcmINaUDscloLsM3/uGACgbXvAz
DveNAkR2dTNknPg5xpHnnKVOwOPOKQKgtTxgGgomt42qXewMRU0L36wxNyN+YFaDR/GEOgQN
ubahxr1huIRm2HtwRM0HbzmqQQ69RiAHSkep5wi72i1xKglRslcMQEEJKdr7yEAzRbspirV6
0nOOyAXV85oGfDAoV44AwIWyf1mwKcc9ZQYGnl8YB1UA5zQQNPbgvLfmaCEZspcpUMv4uEPg
C6cdGpdj2+8s8Io3L+LkntgZAQE4Sa/rJkB15yMqVQDtfWTZQ6tfXOAAEC8XvABaIcc3GMjY
4K6DXXrIxC+ckm9JwnOIUFjgTV48c44Vku8oEhPHWJGI8UfPzEC7d8eMIF8uA7xxQk08OCqG
y0vOGCqBboswbAE6PbKOKAuDhX+c0NqYtQPrBIopBK3AtADw6ge31kwqbXRMrm0Vt32YubKq
EPy5TUglKwcZrEXyP9ZPFTw9ZoDjdcYdwLHHErpd+MWgRBEwGSroLs9YtJS8C6zaGD46cIJl
NzfrHExLtOHrNGEBBOapq5V6Q9/WaygXYCH7xbMEAqGt85VY0ZxK+MQgBOuj5gtTRF6XAEo2
qVa40T9ht54+42EcVRev89ZKUO3r7mhGHOQiJV1ZeMsjpBwqgU4vONbquh0D6wOosaYjjBbs
i8e7gQoE9g9Y06kpSJ5HKGt0A0hyY7GIF9bHJp2lTaFP3/WaMEaDQQ7xHLISxJy4oIiWJfWH
TqN159uOuxHrL7xdCvouFWlSmAzteDL4EQUvUTrCZCGIcJ4y0CrNq+ME5JVgecGDdF0Y0ZAs
CzwYtbnsVfxMFTpQHb8xEFSzZ/O8fTpVU9YiRE2DqfMKQUfgGSWqBU4O/wA5WCWB8Kv5cAho
BLoKb1nlHChyby2DF7OFefmAiB3wEuKgLtA3k+XcO33vHVopM36x4Ggg1PGLEI1Sg+Rx9UU1
Do84vUHXM4wgVE0jjCYlBw+YHMLAKD5hkk4ACM8r3h6QNyifnGQUNC1MIwhIUv4yQAicH+8Y
yGk8Gu8WuRMhyxgiipuk2GVw2Mh4vGCW6FNd4hQGzVMjQEe/eKwAvOVpC3hOu8igM66MSBgD
kwJpoOgygoHONBZor6wYLY8zCiBTUVuagINQ2r3cNqJ5bCYFDZ2buEIIBqHeMg6LwGnWIcFL
XzrjFQakhwr+8o/Yk/WOEIoh4RwDNAQ09ZYeAoaw4JD/AHAeHY7wRYsfPnGRUCXDCrsPw5t2
JdvkwWl54b3hmCAFW7MUEk7cDVVAciHRf5wMyb9ZAY0cTKlFnO8RxFab1ncgVDoXa4hCAwPj
iWu1O/GsEyx3TyPj1hTKJYb58YqCvAU1DGFUnA8lwhACDqGCLvc46ubFUJ3xPOSqq1RDrI24
vJMIGj3LMpUGAJ7zQEd2vaf/ADEu3V5ZtMQIKl2TrHpCmvuGqpFQDLoMvkxOz5J74JhpIpwa
9zOR68p2yElEd34MdyIwNUqeh94bmUa+Z/zEoFB8Wawr2Ly+feMG0Ukd4QFIj2c4FsVTlyBY
Q1rrGAATtmJp1Q3lSIttvOBs0LunExWKga24ZODWOJkQ4DAKuw76xxLoGL1lXsoVm1zm+EjR
e8UQ3p/TmmssQPhjuCiOlnS+M1n8Arab3ixUVILgiqb0BxhtLYPPNxAIBJvjBGiJPuNsI3lA
w87eQ1PrxmjQlW6wrbEWgHrzlcBBGbr4wdgDk/zHoNzQeXDVROA4xlCbZHvEMoxs+GURoUBd
SEfblu0ine3a/wA4Sx6yF845E0jj5ihAL51mt0jS866wMZpUT9bxxm4GB3gpdLdOBtT+dGMA
p08YUEI01t/ODuRNPEMlpsq6ykFDaXnIcB7YY0HYtAK5EwAOUtytRA4MNLUbx3xgk3R04cWK
WUdA2fYrzxhoEi6uGjWuwrw4ku1St+ZEEWYKjRH84rRQxXZMUBCcjgcUVAwprENgFbO38ZZZ
PaPGFMpSfMWCh1xN4BFQa5DCEv8AX84yhQ4o4pRXsfWFAGU48YyCTc9LiQEors7yCw3Rf9yJ
rR0YCnShAXN3CjgwVETVicaMC+J5ZcGld7tcQGAdYMBEsN9YEUKMd8/PWM2QWw3l9IPKG/M4
7dUP84iDFMU3/GES6FrunGGAaavDCaKOxprK42+MJRtHYL35wydqjoYYhCpAF5yrAgUvebKb
TqYAKtPBNY+MDyOu85BFFFvBkDFraPjEozqVTpcmsgQXr3lkYhd0T1lFSABvfvC2I0EdQzeK
g2gNw8bkk6xptmhkhhiwgM2lxhINJeg8YOAiEgM84FzQNbusSuidC8mXh2WgdYgZgSz+XCCT
nl7xAF5/eIOd9ZVtzRPuCo2zG8EMAFqbuzEtSu9dZKkJw+8SbCR6yhr5nNIDw/0YNaWu/Mx2
rxZzDGleQQ44BjWDhotXZoxZmRADg9mNswCqk3lliAbphAyWwKv5xtFVUOz7+GKiJOPzgFUA
Tv1lj594JOqyr4y7AvkZ3hAEqA3ywxSlReAODKCn14cE7K2W4t0KmBNG+feTEyIk6DDQB9sH
84DJJujHXvEwiH7l1QrqC7wsFgb0YksANBMWkQ75x64u47jimObAOY4yo1eTowdhCnCu0/zC
GiQPJziQgPtxLo64DvLwTapfZmgHYidSfrKgDle/5wBJ6r+v8x6hQUAp5e/mEncFAy7e3FYi
bhcVCoEg3eAyQ0i7yf5HRYuRgQEY6MFQmwUevOO8K9FL41lIobRl9Z5uTleTFVNza5NgrJ8y
KiM1DSYMaOxwC8OThEooSYEG4jTF4lPBOzAEwGMga+4S5PyLPlx+Aqpr3fDBCtQW3aPOFAIE
r3nUecu35lUtG55xOlDehu/xiaDp2PX6wSxWWH+WJWODdU/rK4Nu7/llVX9L/wAy8oNPR+sm
h1jFr2+MehjuosbV2+X/AIwYkhsNj7iSTNJRHxq4NFBEQF/eThYghpqc3rP/2Q==</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADRAK4DASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAABAUBAgMABgf/xAAXAQEBAQEA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQID/9oADAMBAAIQAxAAAAF2p2STpgHh0hFhNzU3A9YvpquFd7i6DhTH
AzkV6XEsJ2X6S+mbeM9das8m6QMX6LwRtGrUMbuQOWVqXVPoB2YcK1/oQxDRqsFVSgpkt55r
aUtQyW6ljMSJWDkRm1YiJsvplqX6k1anVitLRQyxuJCJb6VKLKzzJYDJchBITiacMBTl60zU
XjQraZMe06zGt6y5Z75gKH0PnhZPYMuFX0PxgG9TekzTzAybd+xrRO6rQOnC9aRjQvWkGmfQ
BIfQJYUBsl7PvUmq5bPVjyXGnDWwE4xE55REHb02sESOF9JNHREKiCRF2VmiIsJzehqn0a1F
b1O2miFDuNTyHeqmAytuI2ztWAxMiMD0y6BbWbAi58mUChLIeLzwECMGmGeg2tbTTi2eg1bX
zvA+o29axPERGRRUaHm2cL2GposaYwm32zCSB9y+tbmY26UeWTVGOnm/QBMXpWeG4gMPtjK1
3rsnXpoQncqziASQvQfU0znqywO4FIjomnZ1Uaw8to2YpFNMq20ztJcfXlRlDZqfnS6RluQo
XHQgZY4qsqCa1Ye95DC85L43yrS1dIr1upCrf+chxdS9VVV/RFMs86UlHUB6crg9t5L1wXPT
VMicibjzBHDedDxAmEqfZkns9Ef4k89VPnKDtWpGNMtGQNkctk9kZ4r1Fp+VM6bZ9ydPdUd3
Ed3Ex3JEdxendLaO6qz3Jnh3NYC91v8A/8QAKBAAAgIBBAICAwADAQEAAAAAAQIAAxEEEBIh
EzEUQSAiMgUjNDAz/9oACAEBAAEFAnC8rHVZZc081k81s89ggtvaI9uASZhsdiNyCnlj9o3L
LeUTzWzz2z5FwnybZpNR5YynF7t5bnFaZ2zAsQRVycQe8Qr0fZU5EfEKBoylIDmKcHJSJZzp
1T4sdubbVjEb9opzE5QLCs4QrAnRq68UtXE4xhkOvE5i2Ymmtwuvs/3T7XshekrJlVHaIAMT
HZTrx9ccQz6evMeuN7K9HowPgf5D/q2rlaZiJiBYPX4ndhLEEZZYu2ZrznWxBE96f0INhMzM
yZmZ3MZYy9W9T74kzXf98WVpk0DoDf7+vzIjjq6PEcpNf/2xfdIzK4PwxMfkdrPV/t+x9a9D
8oD9sYNC9IMQb/cP5mWS8T3saUd71FeopXNi9BNuYhtWHUIsS7kc95me2cCeRZmZhj+rx0kA
zL78PqU5yhRzx1k4wxD0vPHYsOeVJIiHM+nbE1DsYHdT5bs13vgartu5qT+o7XQUc5rKy9/N
uOnH+zGY6lYLO+YjPpoBUYlcUT6cdeImDT9+PEK4hxB1NUP9VKZNRGnptry7Vdaf+lhXIvp/
Z9MWFegbPDKomB9/RjoS2qNlMX/IWZOoBicmASar+KvT22WTGZjIqBBX0IVzDQIKgCF2ExD7
49lDG04z8Q5SvirCahchVzXVpv0WN+rfawQbnYbE9jbG7GWxF644rHu/OWgbsbZ2PowT6f8A
ob5haFoe3p/Z39L7tu4WoO17g6gmNmMzFhjHtdjs0Jn3p1xW/pfd1C3LXp/HUOoIN7AcNRlq
7nUXanCjzFqM8Ydmh9r/APSnPF/5X3mH0eiDFOwOxjIGAoUQVrBMwmOYTF7b4rGxeg56HvG1
64cQGDf3+J9RoZSMtAJZ6X3tavJQcEEY5YnyOMOp6+TZBrOzrYusVj5FhcTOYY0qTiuz+h/W
ZnbU/q6PsMCAiJCiGeOuMqYXTpnHCfRMqXk0zMx2/Ue99dlWDxDyRl6YWKRrCs+fXPn1zzmx
g52ZpzmnOapjaz0v9b6wfqy8RTfgqwIAhqVp8avHxK54VE4CWOFjWzmXOnI8G7+gf2mdtRqB
YSMiysg06jjKtQDA3eZmWXBRbqsRrCSAWiriPc9NunuF9Wznrmqt5knmrxbrbvJWXJUjDBTH
qimxSuotnyXwdRbGaxpxsi1ElEAjS1MzS3vp5Xqq3HlSPYuH/v8AD7/8Prc+vox5/8QAGREA
AwEBAQAAAAAAAAAAAAAAARARMABg/9oACAEDAQE/AerqrugOozHqwv/EABoRAQACAwEAAAAA
AAAAAAAAAAEwQAAQESD/2gAIAQIBAT8BiJiFzmFU8FArFltG3X//xAAyEAAABAMGBAUDBQEA
AAAAAAAAAQIRECExEiAycpGxAzBBYSIzQFFxE1JiQmNzgaHh/9oACAEBAAY/Al5jFf8ARjVq
PMVqMatR5itR5i9Q1teoe0rUYjr7ip6gzc9Q9pVPcY1ajGrUP9RWoxq1HmK1HmL1HmK1FlSl
WvkSWoLL8j3uzHeBhoGP6hPrF+kJ0FougIxxM57h42uofqO4JuUwlBjBp6dBxU/me/pWHFzq
3jLn0Dx4+c97jnzzhIcf+Q97jehkONnPeL3p83in+4e4b0bQWpRfrPcL+b1RW9W8fYoKQn71
Of8AYtxqMQxBx735OKBlk0T+AtRlKg4jfercWT+CE4sJmRCa3Eg9xzHSNLhI/wBCj/NW4Mgc
XIVmHNZBgxXKyBHwzMMonhOLjwyIcTOrcKPmyD2CeDRYewXnVuD9IRBedW/pOxQXnVuGWUnY
j9ganr6Ex8wXnVuGOvQxN7RX7aTMlhuIQ8NRaUpi9g95RewnBedW/KmKCl/ox9Yrzq3j8897
i86t79DDpSYwjxFCYryV51b3Pm9QhhITSQfkrzq3uJV2jIOnQeNJibw7XJgjurzq3uFBjpGg
wh7IlBopurzq3uHwyI/D1g4a93uWkKBLK5xCM2O2rcYhiB/TI7PwDM37SH/IOQwnoKK0GA9B
hPQUVoMKtBMjjQwcvCKsfcYy1GIgfpv/xAAmEAADAAICAQQDAAMBAAAAAAAAAREhMUFRYRBx
gZGhwfAgsdHx/9oACAEBAAE/IdQy+XyxFePkLttJulZ2t+Zz5/eLP/LHtal1Yxdzeq5Gp+eB
Yb52w+L27H9leWzefIFVNZPcaaR7Ma753JPNveLqGLCqGFhLTV+wpewOJYifyGzTb0ZZbvn0
pYmSfkIqcwI0y+xtg1yOkjrY1izpiGii1sdEZB8iaabCI2XKhByCEEwStsqTCu/uDFVr9oc1
mcFivJuIZwL4GpYESlMmRtTSI7lEWr5KiiTQ+fQ1GbPwQ2SgjqsVKMm4OSmPehyWz/1C9C55
VwXY+Ve0IeeBcwidk7C205Hp5EqIXOBJFTJilpF0ozOtEep0qZhzwY5tu/IRMRDJKfIY+FsW
shPhegkJERCYEg50NJiZIIfsdpBv7CxgiZVGrN6n9jbN34IWqFqfAWaZExsiFeg3K9HPRZCF
7zkc6GFq6dn/ANQhsLoZtq5EpV9BJ0W2RoaHRkzWcD2P7GjAQsbLXI0ehI+wqU/7YQzUIqUJ
ETRMEhLIssWAg4IRDRDQmIxF7ELt9MquMCYch2lfYZDISYR7VtGYr/gXQuBhejLyXHouCmoh
m8EmVxfRJVyd94uVyzRCXricW8GnIm5NMw8xboxVkNojAb1llhMkXZloYj3GR5ML7Sgc7T4L
MrW+IQULmQtBUxzMx/NP5HkPulqb+J49EnJBDUmYOQnFkwMRlm1FPJxkng+6YvkY5NOQ23a6
n5CW7W4D3oqRiMgLWyijffGOT49NVSvIi+BAexTwFjEp5glXUhCaRZR5CrBUsl4ZQXiCOK5r
7CO7/wBkwJaYmZbO1EZENWoixsyFvikq6+BHHCD5mWOzdq6CbWB5E6YlxUzLfYktHDxREvCP
GkSXgcv45lOltnc16WqEb5IdFYiF6JBcjw3gTDOEx1XBK1DXTEGRHsFK2TeQmGJT5PcLjEPL
Au/xzF8bQ4qHyNRu/wDIbxoUl7HvqiGcRm1FyRS9kCPP4MxGxWGiVOYOhxja8iNDOhAzbXQ7
HcuCoaHYs7HUvQ5LZbezDvGxfuR/fkR/17lCR/2AvlLxRdNFx4OxUEiCyNW5VsdfA+JpCmvR
miNGhBIn2xzcNweyN3kK1ryf2O4/p09gxPuDo67Halz0SwOYjmn+BprlaZhUbfSJS/RKW5Ho
3GO2JdrkpwYZFrSf8NXuNxf+k0MmRkryYxnguRm2Wiq0mFRTiiGZpgohvMmQwnJ4Kgiw24s8
maK0sE/mL/ZzNPRjWkHcSHRNGTongdJBKNY0aPJXCjxke8D5zuDqCN+xgeDBccnuv+j1rza0
IRx2YzQ15DVsvXaQl0PwOmyS8E5hBbeFCEaZE7SkWyw+Mkd0Uh9+t/c/sdj2CyLyIrrGwqtP
8myLfuOYTMsNe7LVc/KGhfrEagXgcbNV6olwrYnMjm4MvwhehlG3Z/U7HgWxodGyqTPkJCa1
gZiHRQb4fsLcifBZYtHjkH1zC11iNJjRJ1EiWqUnHo4NcVyfzO3rst74+i0dgORegl9G+QbN
BlwHEIaDdIRdsGs4SZJp3BcbOPRfzFfzbFIQ3Ckk22mfTkE0NyfkZ7EsJRrqlJRCOPIem3no
YERWxVLHDGW72umJ8FJfMghyHuMupkuBvqVZ0Sa+ZTDc1hFL+C6aW50j9mQlI7sJeX2hjKTj
sc13yGx5+4VifwxDrPsJznHgeydfgeZW21BG+NgYRT+/s/JZz6L9nfuMPQtD4FsevXj5GH6P
R/tH6HA//9oADAMBAAIAAwAAABABOe1T7YOkZwEsbPJKs4X98D6bX9yqhNAQtl+c7a25+5DP
eYg4BBRlJEUfjz5ZSHyMi8KQK+xw5zoCKNXYSqxDRpU/0UKJ8tgRTNL5UDjB4goun87C3jYw
SEZJhjaTkQXnmZpq5aRQg3p/LD7wJyEN4CF7z//EAB8RAAICAgIDAQAAAAAAAAAAAAABEBEh
MUFhIDBRcf/aAAgBAwEBPxC6RZltibQmRbg2/pbWxMZaGz8EYqLG/huGqOBjYuh5Hkfi0Jyr
0aZSGoYiorwa+GBMSs6EObzY9Cy7KU83Oi2dll0/TUMsv5PZQ0kYKhwlxCK8bG8ysx+F9GGa
ixDUIobfg57jFGVFDEr2NsSvI8i0MY9HEoZwOT//xAAeEQADAAMBAQEBAQAAAAAAAAAAAREQ
ITFBUXEggf/aAAgBAgEBPxBk2RDS4hChFBJUi4ienZ+H4X1kpzhBaRtk+FvCR3CZQzmUPXCJ
HDrBPuGRvX8SbfRrQ9o3YIb2XDhV4LY50b0Oien+Dfo1XBDfgl4TYvp1DokJnSQi8NiVGnxj
cNkaeK0I2TY3s6XR0WmL4QREbOC094aGQxEbNdwiUhwqotiW8xXuiaEzmyHNYWj0S0eiCf0S
VuJBlmsQXB8N0aotCqe0RnsI40xVLYhcwjwR7h7jgXD/xAAlEAEBAAICAgEEAwEBAAAAAAAB
EQAhMUFRYXGBobHwkcHR4fH/2gAIAQEAAT8QOzfNPb82Kg1oowB4B/7hd2gaJ0u9ZrKQzYX7
5BA4vKQfrmvO3g2ffIg6oAf4vGK6SVoIKcvDg5MXa0X1eL1klGQWwfzrnGwnFGII895uBBQa
Fx3vrAGogUkrOef24EpFipT0RyzGEDlPfearqciH5t0ZqpzseT+caqOWxzNI20u3GOod0Nbf
eAzNaudKa+2BzLDI/wBZC4iPg5Pll/jC5AkRtV7fjLYpLduMoAorFP8AcYwl7hu4bKFNqcTg
wQVUq8RPuYyhCu2k/qPWDAAQiHfj7ZVQ7C8rzkihNimxu/pMn4iAPMNJ++smiKEjNc1+uDBs
Qok4eV88YAJiro2KzWBrWc3lXeCoLRsiY22ZIrs9Y4VoDGVyagIHn5PDhuqQicp4fZgHqEs9
OJQAdrvzXr/MvOVhrgOMsC2PXxjv91wnOJapbB0HkxGwDk247xwUDmGl6/zNOJLAsHTjulOE
Dr/rxgnaRIFm+V+Li6UJWPAz/MEuhI9cYchbaXYBjmAiL594AyUCtO7rHgqron04zVkUHK8v
f+YbOTWho/8AMRqqITYPZhkEQg9uKIXUor8uAbpD2znX3xNUBrOLL+P8xNvZy9ZV2m35Jg3Q
3Y7neNq1U43NYIkdhbYZvgQaZ9n3mxoOIS4TYNJBOc3YATZOTDmhCCmJBYoLOZjtNrt6x0SL
N66yqKI8+cmlQR1+cVUUTjGj2C6eP+ZeQQ1NzfOAqA59GBBA7ExqE0Qs840xQhr1B9JkRU2n
jBKBV1efnBx1mgbdb+HBSwQJNTzg4lsutmA1GYcEuSxJHxxhPsAm/GURQXp8YNtl6uJTYM8m
S8CXjBShaRnjBE5O5hAStdf3l3kKrzrDlgPSbTGqcFtDjDN6Rld4FKQRgzHnW3WWFB/gBMIY
aulxEbGjHAnFcQhRbTp9/bLgGCIOIuJIE8q7+MTdH0xEYwWVwETkLz3hQgQZfeR2GvnAwApz
gV0B4u3FAEnWsYsETtxVRB95OzXEt3g6msdpzg0BIqvOtamAYKidms83BFdn9Yi2HOjEo9Jg
YAKujrGVBQAzUMHwIbUEPrzlSB0q+OfrvFAhq8nEM62CHPebgvqJ9blBtprIMNF5pgQs3cZq
FPWKLAnbgNcm9mQckp1gUQD5GTaFXVxFpruP4ysAVHS4DMoYqbPjIgQSCmKsNA08XGLSqp27
MZBW12TBEttlmG0gdKy/usIMlTnpMQM53t4cQYt8n3wUMW4EN6NyYqgQtDEAE0sxU064wCqm
1iTEtvF494DQJOHGRDeofOAZ73zlwi9VcsCiE/7jhUIsPHhwKqNtGad1GU7xoXxzch+bk0BF
os4y7QxhfeS3CzwBijdPKEwBACBr4xaqXZx5xYkfi4oSkdPeQDZXKNFMoReMETp3rGR3s+2L
qhZzO83jsZgUjPdyq28+eMKWil5DvBqlCIhxZHFv3CT0VPtl1Dm1mMc2ron9uO+qiNwdhl4b
Wq/OEMXZAJY3afb+MrkgBu9XdcOjA2PH1ySAa5L+6xdqUIIq4DEVoH6Ymmg0OdYqKXXPUxBD
L/GBiropkcmJVXjeRl3K3xm2wJGDxhZpa+a4aNVNHOQSpVnxkblBpdfXGFk4C+xP7xEl14Mi
3UB2OE94oSUY4pYOujDuIgnMd6cIDsIg8Ad5UsGDzPjL40wfmvHjD0vqEhm9ONLgkTxXZ+Mv
tV0JQ3k8VoiL18eMAR0SXvAkqgd95Q1BFeMGStlltMVULQS61smQVgdtb9HBpYKIkr/eMnMM
Ti9YLRUGkd861kwBBQHvxiDzZSdGURAE6qrr6B/OKvQKgXu++L6D8rY3EQkUXgG8fODOMXzu
YvbAaiX65yfbbIHrI4B0y09ofvGUoLmFNdQ5x6gqiJD4cUZEQjyI+cOSJClcAyll1istT07v
64ig5C7lwolN2m7zz3k0aetT17xQ0bUDv5wOPSgze+8CHoI8uKhLCB5xLYWCuqn4yxQzdW3O
3A3nkjr4ftgBSracP9c4MJUhZOOvzhjUAwDjE8nWh7uz99Y4nGw5vSYWAVQVj6vWJkjYKTV3
PWXCKAEGwDf1mI6BRj+8ZowUDZNxxbJIbhgDQHQ8TBayoFkO/nFSRpUXY9/TDNACmnFEnGh/
JTAEbShJrxPOQDvyvN+cKLTQDyp+mO2sAq6vjBsyp+HX74xjBuh8kcrxUUJeP/c3wpxTezeJ
bkBtW3BCNod7wdkFeTWMYgHYOGg2G6aZh6nbYoc94tILvo79Yq1uyOcd8Bjxk7BswiawhE5y
aFblTfODPXCcPfrWPtAtrqlylAgizASSh9/PziISNR5uQ5QBA2AfpixugWcu80TK/wATHAmA
VUNeR++QjoBQ4E/9xHbjk9D684bCsE56zg0mSt505Coihx4xASQC694sFUS7XJG75pu0x2XR
oawSQEPPjILFLTEFGFxDRDepixEJ0eMgJPMPOFsDfJjTpUhrgmDIFbCd9GcViJZ5j/uKyAJ3
F/dNs1UcMAHQD3rX3w1I2TxPXjHUDy6Oe+cakQ1yZW1L1g0JESa84xoHpMuEGz3zjgWkNMnr
OUYDYYIxi9/TDAqIxnjFVFOPriQ3g4eMHUNUgvWOLsDF84hmq2B34xNhAqvMyEzURvarjyBw
dzpzdEihcZ2hqdUCo7OU9kwx2WQrry+4GXKACoMwBcqvOsLRI0ohgjjwWriqIBOunDBSCzeP
k0Cg7DpmKRorXxglETdMT6IoxyZCU8dXrBiot4MSyJuLcW1XYanec1ORb5wEtiQTRcRSAuUe
JtcVTLU+TrCKBo8+HxkMQnP72/fJcwgGK/s9OOwCwszvk8D4xRIkdr5fH1wCAqnfnHB0cEmC
BRuPAOrzY5dGpxDaYcMFVWPpHLIbUNNlMORSV5+ZwY/G8sJ+ec5Kapqa6xMKzx4zbQdahjNi
BqGKLQXg/wBzRr7AOJ1gc6VyEEq/ZxntqwOI0P1MQMeH4cWIhN/nFDQdxOM26bEMA7bZXr6f
XEA8Dw3leN4KjXjeyZbDBDFCAR0HeFwe+sOUFWawM0JpTjA6C7FOMmNHqpitCHEwyRs1PJiN
EabnJ+zEECkN+8KVzt9MAwGNYbHAfKJ3Y0JwIU8bxDBBBfWsUXdRx4jhCR257cCIIrvAsQOd
nn5yqAFN9zjDRNqr8B+/THiVdIk0d4qI2hrxigAHf84kC0DkuVIUSN6vjFTRIbcHub1PWCxA
N694KKjSbMCaUeI417JqM84rRRXSO7MYhbQ68uOgFOU78XLDSjkxARAte8PKJHB6c1O8q/a+
nGVu+LhNXGZA1jnCC1UDupqYQpehqy/+YyGq8d4jDALUVnjIBvFUF6MEq64r5wWnjak31gjS
HY8T5zbYYOi+cGKD0jcqBRNI4krEdu5mxDHhDnNKlFDe13o/nCgAytw1x35yzQIWrgQhdO/T
lVONmQ1oklGaxVESQX1jQwx1HBQohBIb5+33zlA2p2+Moaq+Bev9xJ0BaDvxvNDoVF7mIYRU
WGpzln5wD0YQSAzQ71xjBB0BGhPxg6TRCgxQIB3W/bIMRCzzf+YKCRqy8HWCRFej5esYDwA9
GURTXQYIWMxgA/H4cNIZ4stgQvWAGSX8mLQ2FscLhQAJdn4wBAdNC8R1+cgAOx8t03KwLUp8
c44BZHo+Ph1krJdo5xTQGucfOAQrdRE/7cDLEmpvTfrjkIhKnPQ4MRUlWce3BIJUtXnzjxAF
U/fjGQA1BOQYOFCh23jvEEdkOeYeMBrXLq4KFUKPWnE8hJTxhtUYxpgcIesSd9eOsN4CCpd8
aw0TRWbjv794ZuiQRvzs67xgROm7evxgYoqbn5wcNb1zixXrvRr/AJlIASBDWF4Jbrxi4Akd
nnzl0exHSYcEFlW8MhhpUSHl53hKgSlqesCR08ZtezeCKaGn8e81LeHHw45lsAh2as3QLXf0
yiSIYYBVXeucDsKoHtnkHTipQj5a/d4KE5DPjBVtHS4PFcUDbyzcGazrBvvesqSivhxagENY
kRtDRvB1lBAbN46ZqFP39YIoguvAc4pBIm184HHoS2BET95yOSJ3ByZc2nc8YVUYzCFXke+n
GmwoEgoPHYjfeAntNO9pziaXU1HaHYY7C4iiLyat5waJsGItUpQq84KQIhtF9SYwDAJL0p8Z
dbW6oe+MsCZq7J/HxjYQAhanvjNNKRp9DrLaB2ba9a33hqNLT7PE5xMi9vk+M2wDLa+7MFij
mF2X44wxKMVBl9GsE2otHQmnjD4PC6KmqM5mNkoCkoH7Yo5G6Qa++ClxuC9Phz9V5ceGPJ9c
7/L8GdYcucnw/wB5wfTPw5+DPyOHJn+/1hx/XOcfznE+T+8OT5z8Gcnyzl+mc/q/nOWP
/9k=</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_021.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_023.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_025.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_028.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADbALkDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAwQBAgUABgf/xAAXAQEBAQEA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQID/9oADAMBAAIQAxAAAAHZSvnZ6roKxI3ylhpsTK3cghWDxSstiF6E
iFkddSkb8mmjZF6X1DnmfV6z5zy2/wCWlJakpOgA8ss30lE6wWxPtAFLSVqEVtaphqb6plZ2
qmZt+EmjueXIuh53Zx0uUbRoaCG/NWYoSy5BXovUgJFIL8PiRWoJpaSsuLmbuKlJhiS2Zs4u
hG038tHfz9W2LE6q2m5W0yCknAoNVA0PVQgZqYGPvY+SJ172a+B9A88Yb6W3GroJOWn6sl5F
Sm6gPJbhxaUNqx3RNWUZTMvH3MOEguqp9CxjZS53o8f0UvW5KyUIzofovrmhqZr9WGRMTzHc
+0zmDqxolXg7z/ovOpT04tWE8j0SVef9Dmakp1XrWZ+ducZmle4I0EOVZDQ0NakeQ19Gxgar
ZDOxN/MLr6OpaVctJEDAmXSKoXUPFLEzFSbAIXFZYc4ZSk9BakDF17zLoNDtrKnEWlQsByUh
hGsvabEDMqWPlahCrCY4SCA4JQGqysBMHRlZqWusqHWNLCGlnRBlD03cNg6h6mXTXoYJNqYu
SnVw+GUDMKHUJdCUpBUoTHLswY5xRDthBp6MoZuT50pu1wiGzOecKPqAzA0FNMTc8IohY1CS
x08KY+55uNQ+a+trLqGzTGtZp0zmFOWvF1x1k0NERTq36yBHrS5ljS2sGxHmtJIztrOzY9nf
A16YtWaFF1IIklkD8oPy+sa8N7Kw8i6iisBBGyqy6nnDZ8odZExo5zEGCTQUkYNnXDIMEpFp
1kFB4XGK8OzW1vLOR6AOaTT/xAApEAACAgEDAwUAAgMBAAAAAAABAgADEQQSIRATMRQgIjJB
BTMjJDA0/9oACAEBAAEFAmHyZxLb3VvU3Tv3T1F0F95ivfhWsx85hxOctuCnfMtMvH7sNl6E
X2Z7t0Sx2O60Npu3dX2Ulme7ZYKwzGxoYql4sXyi/Ecw8jHyxwZgwcCzAnBllQwH6I4caSzs
3ZlxPcufLjovyZSBPBU5NeQcZmOdsxNkNfHb5tX4hYZcoyrY6U25PfmrfbY3LQxE47Z3LVzX
QBAgECzbCs2nIHTbHrzGrjibDGTBEBxN7T+Q/s6J5T5LVVmBYB0H/AiMscSyvMPk+eZ/IPnU
wTEq5KcAHrmbpum4TdMzMJ6NMS3y/nyPTtP5H/1xPPLGiv5KOOuOOuePYYwlsb6r53mfyI/2
IOJXyaYPYPbj2YhEvEPJ8NNeubWUrNvFHmscL7F9uZmZ6sZcTjw1oK2ZMNK2T+QqC3Hzpq8A
eR0/SRC6iBs9czPEz1McQ/bVf3YhcVLq1N9fb+VS/ECbmEeyyNfdO+4HcZ2ob4iGE4F13xGr
ZT6xxE1uYNWsOCHHCn5NUX1XoEms3Yr1DA53tUPiZbd2wLrbjYLRbVQ1lqabbK1xBD4eMjWS
yvYO9g06ioz4NFUCP9UHzprCWepEtXcLKssB8q5jh6QZWvbl+l71mm0vZZhuOORDDNuZrV/w
/wBr6jSApTuijMs+taZZ7zWN+ogX47ctYv8AsJBMQpNsxMcezHTtjODBWJtxLV+NKEGujc3p
4nh+HdfmsHj3CGfvTAmOhln1rEpHESXT8UxTMzPTPTPQzPIn5CZmM0sPHiJwsSPjDsUf9HE/
J+9P0CET9HteftS5fonjUVF1pNjE8EQeyx9kr1S2FW4ezEF6Fk5HUmHmH7U9azxmbBvt+4MB
6DpbXuL6YPN71x+7dKaNkTgTMzMz9fi2j6ZmZXPyX+Vg6Z6HoRzge0wxeTsBg8dE8dLVyoi+
0THuMMqXnpiYETx1sGxlebozmd6xS19s77CDWnHrDldauRqUM35mZmeSgwOmZmV+Ogmox2wc
RW4meQZgTYkKLGVItKCY29C3NS591fjrcP8ADmVmCMhMPdSepcQ6tp6o4VswGFoWm4RB8MTE
x1Q8dbPoV3Ddsam1XnE2idsTtrDUs2CESy0LHtiNlqnUr7Myv69dVawK8y6vcAxqarVCLaGm
6Zm6PeBLdVDYWirmAYguavVI4dT7KvrGYIp1lps7r3XViFOLacwoyFbisXWmeuMbWEg2EzBM
SrJFPBGJcsp1L0ijXLdARPyF2Vxa8uJcEBVVRNxE3thiY8KLntrkVqZ2kwK0wEUTGIDmERkV
l7Ne40VghBFZsZM//8QAGxEAAQQDAAAAAAAAAAAAAAAAEQEQMEAAIGD/2gAIAQMBAT8BhLLq
b6MnGC+Ixn//xAAdEQACAQQDAAAAAAAAAAAAAAABMBAAESBAIUFQ/9oACAECAQE/AVhnG2NI
SQq1GQoeOUhgnujneP/EAC4QAAECBAMGBgMBAQAAAAAAAAEAEQIQITEgMpEDEjBAQXEiM1Fh
coETYqEjUv/aAAgBAQAGPwKOpv6pgYtVniH2vNj1Xmx6rzYtVTax6rzY9U+/Hqs0Td0PHFqs
8WqptItVni1WeLVHxxarzY3+SrtI9V5kWq82PVN+WJzbxKscW8Pe6fr3WX+qPuinn7S9Hl2T
FCUUqoyMUK9E4VbhbpyxS2nywMmVODaVpEibRLOtr3T47cGytOsrLad5uZVHFqqTBV1GPeQ5
MppR8oyMrqM+/LNLaexmOSdd6yif/oqA9N2TnkTJvaUR/ZWrgoJXVU74aKryqFUEKkigPVWR
3buVux6ozdNAFub1UdnFcKl/TDRPvfxNuqzFdFQ/SMhtLqyPyMoYcFAnHVOU+H9UN2yh/wAx
D2W9CGiTESMt2EOVYKPuZDjOwBV1aRk56yPcyfkinnF8jyohCAlF8im6oQs78kE8z8ivDmCI
MOWnApf0MqpnrjZNM9zLeFzwHtF6pjqvSFUhx9LMnN5xdzMccyBPTAe55g9zg9p0TfjWQqrz
8Svwvs4r4bKysFlwPiPfBEmOCllkKyFWxDF94DwLYQUK1xfZwCGAj34VJPKEvROLYfuTmyiM
GRPF04BxBNCU0XhiwRAGjrMvESqJ1RXkVZWVlZWkZhwrf1Uh/q66rMdVc6r/xAAnEAADAAIC
AgEFAQEAAwAAAAAAAREhMUFREGFxgZGhsfDxIMHR4f/aAAgBAQABPyFDY+LEyLb75zKKVLCT
5Fw5jPQc9n9Y5ineZhW73ZLdzXsbdTuSNw9zUs79y5PX3wKq+LmPLx43HT4azEhRXzE7CubO
q/mNmmLe5aU7FCeJHYqaDKKvbLxiulMy5jy4v0NyzOPT8ipuqJLDEyUjT5Kt1yI4qjwMnBjB
LYho8pliNtFbwPe8vZFEy2N0IRFexSwn0ZI8iqAiJpoZbflw+vBOOBgXpCFdEeVER5UexbUq
JX2MZMC3QvBopNQzesF8M6myMw++3wMSV+oyGtj+xmDymWZmBHFLnk+QkNN/+I1mFqHBLbMG
GE1yN4NMzj8Ix0lrI/SosxIT0LPA/QiTRWsMTxRZ5Wh15h6ps0hSf1ZaZcY/gXQlsQcITWim
oE2wQv8AhgiKY2McangW8xRD+kYjTMF7MMDOy/6GYcFCadk1WJLVJQkvljKQrfZzkTEcD4+Y
zlrxUTgaqsZfB7M2QUyMs95hk5HlQjD6DSEyiS3Q3ESaWTOKZQgfBnobx4OBrONjuaiaErhR
Y4GXyYjWC0blg9oXifxHI0/UxmhYk3lrvxglkmTVkzRDgkpo0MDQ0VaKnQvlUvC0S7FXQx5L
AMEnyqhNImBbHxUaC7L4bsuS5L2ezQpvA28vGcN8jjHSU4Kp8IPcNoboJKklj7D2Fombi8fR
odFQ5DOQM5oWi9iYgJ80aPXh8mL2YG5MHaWdDrBwqLHmy6gmOJeBOmXsms6HbTyPCWa6TwLO
N/sLOHfYv0IY1oyE5FbDu6ThvTz9BypNRbiNUfOUzb0LdrKKynrD0B86J0XW9DJRpUQl+BWj
lTQ78fZaaf2OpfzYF6Im2NS+dplmg47Y3MOfQNUojMQ16oVDqgc6EOX0ZC4o6qpKJeExzoKl
XB1iMwSQ0eSNytiddjNPyvAy0mzSI1yRHo0NBKsjZug6OjgbbGBFOYjpxr9iy8If9BymIwPk
TL8/wCiOycanB8AhORKh9zkRfWRPz4pBIrjEm9lSD1lI0feJFtsJcBQiGHkHYqNnQgf+bkRX
gu7yMp4riHHiFx/yERGYlEUGHBMwJ0YOIMEnPRG3ZhjKoW4mgjoNmTEdPC0E6PggO+BEyUbk
WOQ2J4i40B2R/ZCPunIn3l8BPZnAuTOR9CU+gpklcDTep+J7Hg4oxsmws9WLx/U7LPQwPhNr
mV7B7nkm5FonhNtks05YGJ0EJkS5X6DKg/Qx4XgzbMMnsiRvnxCn82RURbBs9m2n1xFomN2V
DKJ/IuwhpB4a2kNXP5mIRbntiSRRhxsZb/IbLpkoj07/AEIQaMSHQrsjQ26FoWiE8+K9iHDO
pCSSFwNjGzkwYSXRgBXTwZnyUX+bki0QrzgiehMiFIIlZBNo1ONmE/GBpIl4FTovIgklgno9
Q/o/9xclGWWOYSPXBw47Rm/Q24lHHL9C0tseRkYlJ7GGFEqVM3H18EMpb4fI2v8Aijzobh7C
Ub4H7PkpgEl8jVJmCGsF1lIza/Y04+xhJllEiOJITj34jGrRclLjAs+Eivf9msjVJ0X7YfUF
qrkR4HOH9CxxQsVtfowabftzofm0zTcFEZ95FyHF8HyNBBIjLN8v2MsZT8csYgnJLvIq5KrQ
ulDYtIqsfYatIQjFCd/ge4+wjErjVMFRUXxZtsf6CbORPLIYXF7Y6wMpNGV2EWWLamJfFqt4
G0pFtZD5u5HZiAalmuhefW5Ggm2/H0Nr9v2NdDy+IRKSLFQkF6MHyMeZlPY4YOfaIIyGBGWD
a1tsTNg8JF6OaLNmi+16ehZjR9hrTT+GJMR9fkYASPgy8iBYXyNSxx2QYZexQ0KfMynTLI/+
uPunYqd/I/0x6u/ZqFz2Rg6HQm3oR7+5lIvseZ+4o4P5CeVHw4pj9145/9oADAMBAAIAAwAA
ABAr7IJbgReQnMnb33j1A/aM0WH7UK7RBjwi5E8COVBYCjHRk4laN8LytA4hu/Q2r3MHepQL
YtJF6d5bpZaomNh8Y1zByxKqLbUFJVTop4wI3pwQZWLbAfgRzQILKlF82VzVT0nzJtJ7XLB8
JNkShkPGHknSCzHFIYK6sgTiAGz/xAAeEQADAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAREQISAxQVFhcf/a
AAgBAwEBPxDwpfhBH9GRD2fo/poN6iFBKC7wpS72dlujaE16PwSPMPitj6EMS+jF1yQ14Ihp
E0bzJhCxVTpsUIlhvQnocxS3D2xp+HZ5h40THmjWE52Xdw+CZMoZ7hrC/B0XB9aGPin4XhdY
YjshHhCOYb1ijbwhvR+EIPD3ij+iEtDcW87Y2KsfBIJkOhMbbEiHTIMf/8QAHREAAwACAwEB
AAAAAAAAAAAAAAERITEQQVFxYf/aAAgBAgEBPxBs7rHYUTgoPOB0exrNK+xMRkzRjrZXCdMn
RB00aYhej6MyJXPG1xHo1key3iodFuk4Q0XwS6PwY14JZyfTYbcK7xR6EMZ9G0nBV6EmjI/B
eHdNjFGuiuxrPGxYEvCMrEuz4NhIL9ENnlDZRDZaYvLAlyosDINnQknxmjRXSD8GiC84bQii
NrIk0+OxNaLBJQSo8iExeH6eCGUREMF8FTvghMY2y4FDCQsrhPJeVzC6EIqayWF9K6KPI9wU
ISP/xAAlEAEBAAICAgEEAwEBAAAAAAABEQAhMUFRYXGBkaGxwdHw4fH/2gAIAQEAAT8QLNRA
IEOh95YBypgfnFAcCqXlbcqYBOqnxzgQg8Ff3iyRpFAh98RBuVADybzajRTkHXw4Dk6HMPnf
JkSFlRaLrXODaYBaVv13kDmsxTXSbuXiQlfkPOOAXYQ7O7e7g7nVinfJv9ZpBvRsfPPOPWEd
gA+He8UrUQoT3vjFlF0vN+8RJGgaHrnHw2aQHw7184Y3KpAmwsf5Mf6wAICm9XWe39394CAF
TWgh+cTuFruq9mGqlVC6njEyMTti1gAUR/WIppsGM9PjDBIQSVOPrgFbaS8fR0+MMYg6C2Pf
94YCD0jHj9G8azQwg9W/jG9kkEdLC7zUaNm9MdccYIYkUGkA1fnIw4IjonrzksDainLr6axy
BArSz4xdWrbxq/784u9ApNN4hjCoMrJ9MbDRXY/vD9qlNkm7hvgAtpPF+cjz+MMCqrvkhv1j
Mys6sr5xgZsOd7MoNgHN1mhQs4w1eCFRveBRF+nSefThxWoIfJ46MDNTa3frWHQWxFXSePWA
0wTTKGJRaEAGO/eBYq1Z4ecEQVFVJx9McQNIvW/P4wJpMKzzhna7iKUyshCvKviYVopqiX94
eAaqLqPHvERWqDyJ1gEkL6sRwEIvS0Hi+vZxMr/rgALsEZCMVlu7DEkBAB5wqGXUU24IcCsV
d3+MWALoq8p4wwQBiPCfGPxEWon7M2ATUAbD4wRIqw14wkinzxkoiBu8GFLdjwmCFge/eNKd
GBiuwG+fObZCMRdP0yJAKb9vTk1wE2eprFzjRLwnj5xuodIcPjLTyL2yPTisIAOlN2aL7z/J
f3gHy5HDY49YVv1U5vnAOSpr0+8qQhIXs9ZAFQIyEMUGEiIOCCGzYcOKCEmvnJUBs7wClJ1M
XTSHG8TUTnrJFTXDMQaC4AWDfPzjAdUwgWjm4EUDXDgaeqkJ9bjrFg47PJ5x70OStiFMBoQs
W7PGNMEGD+c9j/PnDHSUomuDjJLRHjwYIU4TnAgcBSjitxgI0nrIEMC6ONd5ALhaJxl00Ovn
FLYfOAF2o2+shDFMYbVm2YMAiD3NGQOxV51xlUIl5wo0pwDmxDUxADyLI+8NHdFV/r4w0dJQ
Ev2xCgpbezxhKoRBA48YrqEJqI56n3MDQFXE6IYklVTlcQSdwC/ODqrtHWzTjSWjRvSYCiLN
iecNwUNE1cNgivXeJsUjqeMSoKXa+clsdjwGNVNA5O8G5G9Ji40FyCVA94oBUPJkAQ21ecbF
GO0TjAJGk0jjtQIqzBK6osdH0weWlRYuujKXoSg+PnP/AGsYaGyj0DKIFQYesMnbE3x4xVm2
bOVm8GpBt0nxjEKWnA3WISMK34w0LycYppOTbcEBaO54xsAkN45p4SfXAQoXzMQ1EWBMkSE8
5AqH1xasuvu4MeK6zd2A0E0GXHVM4ubyYLs5J/GI4gCG9hfGBAIiz75733zdgNnsMXFEATSO
DBdJU7w0JllGy4S0okm44gpIXvvIdER4Mdjw84o6k1kadr1mmhPJ5xXYksm8sRAf1lUgIdY7
FVPGWYEDS4hLouzwY6DS177yEWuiRw1A2+0xOoCqOdYWQcg7fc8+8RqkOzSCbz2MR7iH28GH
gZJoqQDy49TQBnnFGNbIb+uIAUsBKYlAI3vBBBrpU7xE14OThy/g65yqJV4BmToUGR6x25v1
jY+XGTIcB1gcLF7wpA9iYCul7cJCVvePo6DYdY1KI6PWOoaxIEPvhWVTQlwE2mjwhxnrftlw
YIDa3GWQ2F0TZkBQAt1bglWgcOriGgC6Zx4MPYCVVVvxlggUqM/xioBTg4X3li1Iip88841R
EaL7xUQK983GF0BhFTZvXeKFQBSd46hIXSxxaSpBN33iBY0Vuj6McmJtDX0xUOHaad6XHSZY
03vImo7C/wA4wCkP35x3Ba7UgZ/u/wCZWEApPZvBwIqKA96y3knHrnBOVBo7fGOrULSYqMAS
dnWsMoCitT3g9yAEgrwK4AcCg0k3KPfnDlN+5yeRwQCHkUxgAp4r5wAtkOJ3ltgAVfOLIIzY
6D+cUs6qlh8XNeH3pFecigDFeGJ5W6UhkYytK0mGcxWFb9cJQ7Q60zxm9oaIlObn+LgkQgbs
K4TwDiQs8mKBusUSmIflm3r1kVRvxhsJU884GkAoBH3i5wShxWDgI2iquCfiwf35wQDUcznA
IaCO7rFWAcdmC46LsTDJEjYEr/WNBFKkos7wjOAElHL6wNRCBOG7gE4ed6G8HrHVVDrI3+st
gAiAmzBRtGqsh1gvBaV0HvP/AF2PrU3rsrjpcEK8iMXNskDYOsQAAqcvHxjOrsyqRx+XFryv
eAAIa54ydETpDeDRrjmuXoAE0+cJiohu4orKMD1iCDasnWOq1DjrAqEUgJrNY552PnE7Q8Tr
XeCNg7ad4bgG/GPAnDw4iikLoBDjHKVqB4L/ABn+blamgvnbeEoAu3xfeJFCLxzrHCqfOrjN
hn0wCBb5wQDKtcVVgFfOBU8SuIKY75yy6vWsYBSM84xAEqcuEIEAduMZFTtyS6oZYBrnLxA1
35yWjL5wgqy6PeGBQEZXdxxt/Iz/ALgk+AhcuWNhE0Jp3kEbI/djvjiCvEcWABNIHjJiVOMG
rYhLMML3z4xCpyvjmZtpqMVyNjxjrFs4MWhgr+sRsAIcXKoWK8cGODa+MALPMwRKN3FQAs8d
YltAcXvGGoHh/wBMHTU69Y9bEBOS4E3YRfeb8/jJKVoD84iYqisGc/jBCA08BdJ5OnBjOQeI
/wDcKw0A5cd8M2TnBpQvEJv3hfYdM6xASiiwhhYrlabzaii06yMhprWOEbBglUo7PWLRR05f
1gQYQTVMMAKF1MSyZ+8oOacN4uKg2lROL6w1kTbWSBveCyK03/uM10mublP8YQ5mpV9sjoUA
FEpye/n3ht66IEXS+cAVIA1cMvk4TkcSjZ8dZHB5484IZyecRQmvhwI6QsCuP0ETyDkOzHUh
p24uSCdbuMj4iKp84bo+JwYBGpu85sJonnEKjIbP5wEkJwl5yRAQbrGAoU7cneIphOxOB4bg
agFOnP8AN4jOQ9GqwLkfOR9ADGEcU4+uANKJTU/OFB2Hgxg7MPCYYAm53gkE8acGNIj24MIw
0dj4+MICqPJE+OTB5ShFp5+cnAn7NB79YgolFdfOR5ECfX3jbpFOZ4yYg8rfWHQoPDhqgCHZ
zjQgt4SaxQSZE2i7EOy8zzkMQEU0RxnKrTi56zDAsEoPt3iBrOOTKApVPtlVaioYOQktO8NQ
oCaXTnMz49YqwROV7zdAZy3zjoghHY4VAiv5w4VA38ZrQU8TJgAOF94SI0nXnIqQFKzE0AOe
XnL6iPCuJASJpHh85qZam3Zv3ipEFSGnACAEDowQAeVz5fkwwuR/YyRBkSSma22KTAACdhxE
InHHP3zYG8d+cSC6b27yHhW9Yhhdd3A0FBOK4tQWcYMBD284jhOvpcEQDb2+DEIUQ4PeMeS8
XAaig9ZAHN2duOBCS6e8gAC9Q4wSAj3ldQM1nuYdrX8jNNn4xKvDr74xEUKcY9FEU8LhUSR1
o4wDQ2kcQKK2R1vBytwoTFoC0k4+cXixuqtT3gEEdh+8cFE5ORw+4uxmnBqkSgPWDwIlMLAJ
H1zhDKXZvrB0ytjveGSRTfvADFB5wIjpe8mtGSGT4fnKGPLL7rGopry8ax4K4hWnXFxjcEbD
ZcikkTPUxQdnKryYUK7Sh7w8CK79eMWChbbo8ZOGs5mFQDCij78YOCqROH0ypdoFh1jbsUED
hxBHAMrvWRhSI6neRArpVcJGuiK9+cKA8ToxYuqHGKQoO9uPQ2gbesh7wYmjTONnHaoHWUj4
6yxEDQ+uORStdXjLaCkgvZgGJqHmYoK15UdfGOWQOwaTGA2p2VPBfjGwa4j9+sUAq6RJNYCI
KiTEwSnEv0xY0g6Nz5xXFY8Jy5HjCNLyYtbGagcvxh0gYYa5xuOjMEItfOXg9eMcIbLrPR+M
Jw2nT5YqH2YZFmn1wCAE2YKOlGx61gMFDLOH/wAxINfHvf7wBRM5eMl0G8uLAhUj7w6qyHg0
YEGhwJimKprTU4wcYgmjHtMBqJpwVD6oZADQ9HbMXJQKdTDbgqdj5MCK/POQEOO5kHwOTGIT
xnxfviSAD1dphBZTvFQvN7wzYQ6w+Dq9DwH5w2yXdusFDCKHZ9M6sdiePeOLJo80wuJKXfX+
crUeub14yUGWlHxhhaEhP1iBgBIPL/WG3VUUdGXxfN4C+Me27dKc/TIyc6aE+mPfABwRAR+n
5wn5KD+cVk+fQ5cIH1yiam9zPq+xlMjWZ7rECjfb0YUciq9/GMw0BYXp+cPUGijp8a6MgIQW
nxiIpI9cYaE3JPeDnAaExeWWkZ9MjAV0vnAKSUYuHwRxuvuXFaYVVrfGHXF1rdykjQ29e8s0
dNQ94IBOCGM+AdvfzmrwUdqbrTx4zcGgRavhw/mCDTCUlTy57+AXhnIC4E606PDjGVOl+cMx
KFK5w4HLqu8hFAvV6z5yYcttN4J5Js9cY7bmN2/vE9eo5f3hxWXt/eGxyp2/vDC20tePnFRc
+R7+cZpkoi86xKSrQzvKOd+d8CmAaUX84gJ1Tfo+cGMoNP7MaUY1Q/pxH0+2/nP/AG395//Z
</binary>
 <binary id="i_029.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_030.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_031.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_032.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_033.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_034.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_035.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_036.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADbALYDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAABAUBAgMABgf/xAAWAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAABAAL/2gAMAwEAAhADEAAAAd0ZXmM7ZcrlGkr9qZbqi86Za5lzjXeaxwMm
F2jDOVsQKnZ2XOWzPyh5r33V5PBLDwLM929WvuwNLnJh40KttWWRs6l5O/FjXXNlwL0YvKAe
kV0ivuK49DyLrZQJwFiSsNibvFjg3O8XaSMbQR1erToq1c7UnsdaEGvbDV5tQ9S2Z6OokE9e
lzAnAumQDA3fWmqdMy06UtU17gpFqtGd4HHArFvNpnqIBennJ4HoENVfpvU50YaFtaLsqqji
VZlGznLX6OjqTkVoHDlngLeliR2ioLiOc+n8f6FfNfRJPRDjWF5MwleMHUzcsyYJ2s756jMP
58wLMNvTNDx53nkPpUQem4bnQ6z1SoyF6RC/XQBnekY7+pK3M60LtPNuIULQ+ttK8W9YZh5t
wwIVWg9KnrDvVcWWTBMwrATWWO4u0aT1qr16RnNJXYcjIsSgzara9a6nDwKJsQabd3aISt/N
VfXPTKWWLshE0vWlJog9wh5fUxXUYagfl1bUbMXdeUMVTiSunnNlbKpCKfRJZ03DJkm+WkaV
irACPJLzYnrJpO7rFaZ9mgwe+OWXFtGt1eS1L0rlzHMUpAOlMNxKSXKaIeT5uteqp5fKvVz5
gineIdxroI3gy1b6O6eqtJoWkRCqUzjzJPdUrctKwErkjynR6obz2UOSUhgk0wGVs8BYRW0c
1+7kyrbMtJzmQPJew84SdjCyPal+KcT6K4O9XpIjXWBJwLyGOj1Tf516+03mvJ3V6oo2iFa7
0wlfOWfstC8iJ7ri+WZfVaaPmZH0Lp+di/T4j5WV9M0LwG3u4n5nj9PogJe5Mr+Yc3//xAAr
EAACAgIBAgQGAwEBAAAAAAABAgADBBEQEiETFSAxBRQiMjNBIyQ0MEL/2gAIAQEAAQUCyb2W
583IWeYZU8wyp5hlQZ+UYMvJI+ZyDPHv141xPjWmCy7q8W0Q3ZGvHyYLrttkX7+ZyI+ZlrBn
5MTMvMw7rHs8KZtnTezdR4UbLp0xG3FPTKz1AJ2Cbnh6nRPBLQ4x34BEuQrNGEdUdekgyq7p
ei0WV57bzeR7Akxa9mnGgpACpOidHfwoF5soDGyns/aFdw9oJiZnhzN/3cIhMUSigGLUu1HA
41yeSI6R44gMEzf9/Cb3UnUQugq8D3HpPJjrOiWjTt7oheZv+6CKe+LNQDkejcPJjCMJka20
rfoOb/vglVfekaggHOv+H7Mcdsgd34zf90Ep7yuKND0D/i8yJr6pm/74PeiskJ2g5B4H/F/a
6f8Atvv+LU9OZKV3YnYLC4QHMrE+eri5SErajQH0bhcCG5Ic2pYuZW0Lq4f6ip29dRus+Jnx
mIMxh9Qh2Z4Kw0U6ONXuzGiV2I1Vn0g8GPbqZD2sRi2WQfD2i4SiGqypt7VATZgY3hrdk9Gf
kMpbG+8Ds4Ij2Os62Ymx0sV2e9KijAHa+36s9n6naxSsGQRUuSSPGMDGdP0oP5DZ0DMqDZhr
6Gxh3T2K9rKAwqpFZyMYXti4fgsyh50RO3FvcdH0mpTTZhWCyrGFeL8sUsrqMZdCofyrR41m
Uv8AZyKBrHHdDx09jXOiKvIn6si95qMrGGvuKtTplkrT+TGrCrkr/PYAyonTFi+scPE9LRzK
RuAaGSO7E69opint6DwOGHZfccbm4zRjMVeLe5K9M61tVYsHoPtFg9mi/dy0du36xx9EyNmN
ld1ChV7Qewg4Eb2fIRFqy0aCyX5apKbw8HBhMb3J0uPvUf778Su9fBTpPZl4HofGDE4Kkst6
w4VjtRidDcGMYY9bGUp4dUf7+LRqxTrgc75/euNzcYxvf9r2HD/fxlKYDN9hNwtBOoCCxeC6
zc2IWhaEyldvy/38MOpW3W6vA0Z9TdxnVksDTe0KZAn9jRXIiWZNQTJdj1bn6PvQul/fD/k5
zdCB9RHn72IH1FKzqE32dho2AnqXpheUp4je3of8nPxD8IaVsOpYUOmx3MNeQs/uQtlz+w8W
p4ARHfU6+o4hBq9Dfk5zB/AybG9GnI0UcMBqaE0NECdIj6EssCh7dwN1T4e38Pof8kHGX+AD
Ysp7EFJXkMkqzAYlqtOudYll6oLcvcezZUFiE7PY1ZwssZNe+X/Jxk5aY88VrL6/bW5ZT1R6
ys3FtZJ85ZPm3jWs07mLVEqnTLxMe4491N6XrwcWpj8pTPlKY3wvDdvKsKD4biieX408uxof
heGZ5TgzyfAnk+BPJ8CeT4E8pwZ5ZiTy7F15dizyrDM8owYvwvDQ/J0z5Omf/8QAGhEAAwAD
AQAAAAAAAAAAAAAAAAERECAwYP/aAAgBAwEBPwGl0uqfW83lcXlcp0mXuvDUWlRSlxS4qKUp
/8QAHBEAAQQDAQAAAAAAAAAAAAAAAREgITAAEEAx/9oACAECAQE/AbVtGecx6pbOj1paGqK4
2GnPWq8Cn//EADUQAAECAwQIBQMDBQAAAAAAAAEAAhEgIQMQMTMSIjJRYXGSogRAQXOxMHKB
E0JSI2OCkZP/2gAIAQEABj8CtNG0dRxWaeSzSs0rNKzSo/rFCFqaqto5ZjlmuWc5D+q5Zrlm
vWtavWa9ZzlnFZzlA2zkWW1o/hVbb+pW3B5Ub+CphJRQm4yiKBircf3HfM1AqyiSPrdhIQcF
4j3HfMlVE/WoFG/xHuO+fJm+i8R7jvmTh5Ki8R7jvm/FQ8n4j3HfN48ib/Ee475vEfI4KG9F
Od/Im4X1updtT4raWK1Tcd8U4BPawVa41koVUxW5bSpaLGbVwVXKtosSotMb3POLlbA4fqO+
VEessKuO4KBotDVfH1CPpwKjJqglEvJMPRqLxZ6uG0onSA3rGIULjzQ1oflWlP3FVw9FGSMF
pNoeK0nLCWAxKLIKGitB2JxWqYi8pznL/IqMFX62M0UTx8r+VBHmtFDyYueOKJKi008raaON
UW2sPwoN+hrKjlisVQzkegwudzWyA7ehFgBG5GeKjCB4KAqtJ2KiZIXM0WmKa3dc7n5OCAvd
zv0p6mCxuhH6Tud8FC+iOjBftC2orZ/0oaJWyokRC2CJIn1kdzkB3zRVL4fRdzMgXFVkpVYL
ZVZYiV/3GesuEvBESu5mQy1VDfUql1bmlhIIVdsYyO5m+tXbk4k4zUKxWKxujIHqLD+LySHR
J/kVg7rKwd1laTrKJ+8rJ7iqWZ6ytg9ZWwesrK7ysnuKyO4rI7isjuKyO4rJ7iso9ZWWesrL
PWVWy7ysjuKi2ygfvKwd1lYP/wCjl//EACYQAAICAgEDBAMBAQAAAAAAAAABESExQVEQYfBx
gZHRobHB4fH/2gAIAQEAAT8hUWiFq8Eq4G8UoX+EiH6kR/Uj6aR8YMIidhOEQ+5YNpr2ISaR
caGmWjsOEmkwcg0KoCi+WhJquFJNC/QP7cvRDf8AkPoV6HsU50IiXIiKPLkY1t9c8GOmwwHl
Fzhi1baRLY4EyZZJtOURwv8AhIVDtMEht29CBQygW1wypWDHdjZGGnTjBAxOxkpj9jqrcJE9
CYVMaiSSRT8ROFxBF5+Rv6BtLLREsDUDIHCZPHYWUSvEDMkxGzlHIpKYUea5dXUqCmhIojgU
qKT/AKJWYdIQQRGOp4FkabcGMugnT2RA6HU2eG5dEO2BETMikpG4UY2SQbjo+jZYfTMmyODa
KF41D2JD8HIoPPcuiyYyk5RbfJ2aKBWyNoczsV+xY2gaS+mHYRiCqPgRPWRS9xrHseS5dJNQ
IjMCHsuRE0Sex69FaxPo2QzuQUPsFb0TTasfb8mDXwJHmuRQ0NCWMR9IRUC105dWM0OzI1sS
EYQRPBvuPLgn4WRFScA4BdEyOxYL6Cz0M2SxrZHVmkWciJWzkUhWxihU9+R0oMEoShFHikSx
oG1t9xzwzZHJgaUgnQ2aJgsiSloWTr8mYUxZylLC4MshKFtbVsa5XKe4SlNepB3FEjAgFe3y
5ZRLLaZhmE95aFJqSGNJySEuB2j0Zc4d0JMlVCNzMtondRCeZppjDGZFQqaPYjXCo/IQLIWR
chPvMEhSQyNnZgqk+5NgCIBAJN+bJiBOAqDRIoWD1oRpr2BVXOzsSJaqFoUyiXhodchQdsxI
RkjWKFdre/liGJ5gIX5UaGKYeNkPI0ZKqtCLYnxBVtH/AAcIW+SiJmDUmAhNNsbChOUR4zTe
h8jdnYKFuBqOSeUZH282QAcYQts4X+xuBqzMECiREH0CrghVkJDyUZOBWD8Q3dqhZkNcvkUK
IuXnqSlskevN/kaPQm8oZRL6VgjkgSG4oeTIkSjISoRCwx1gauCSx9nuiFJTRM/v/ZLZDTVs
mAmWxTNC6LFCSN8FhLpH3PwHCOTHGyaVokmNIplcWSLiLb9jZyYVkBwGDKES9TvE+mhhdmIm
wwiKwPHSzgwDZ5IpwIRCbYFZsozsxVi79y3A0jLPQhK7mdl3QNokfAiMCnaL1L2aWYo9hrNw
8sVKTbfYsi0NybH+R+zaElQFVFeglkZHUZE0P0Q3pjhL2PcAB+1esyNbRFMxpYE6JosRdx7/
AFFcvOJmFGyyZh0Xdv8AvpoWzjpFg1sk1OxiZQiMhwsQkXRQO3kK0yliiegj8v8AvrASI5hU
Ra7DtQKAl7GdtkKUDBSijlQS6Z46ECLgS5s5tkC4rY1Avc2flf2Z6TzbFkGKWGUJwNwSxzDU
02JihZS1ZakTQ2a02JeeFEnJTtjBf+RkcLujE2YnOR5p8D4aH0GWtD/L/YjXRaq6Dm7jYiRP
aR5cCWyp0byOSdcBrwELPApyTnIqU2KE7NSih01wjBCYnYvU8tyYHaoXECtt4ZbYvGyWvQwY
xp4wMsgvZMt/Esq0I5YvSINiRE42RL3BsdimRj+BsmRMZM3ZlxxgnEx6U9Pp2YUUEaUNaD4B
cEE+cEpy4Q/sCO1ZXSht6J+dkfBhZNkL8E3GCbAYQ8ETcooGgQJh6qKMjA4BrMNmdsyoR9EF
DCCRT+iGRRs89z1TpWMISixkmLLKZ2RQTKBvViddmPJBIDaMlLpudkQxMjgiZShR8bXKL7ed
l0skqA3C/wCnlP8ATwn+j83zv7RKcq3nswa8eSt+b7mXz/cyDPx5G7Pn9TwfeeH7zy/eeD7x
Kx5/US8I8eRI8D8mPwfceUvx5PP95MFzL7Tz/wDp5h/T/9oADAMBAAIAAwAAABA4pQ7Y48bf
EoGj1C/aB7j86UCSMlTsf2A4cMMR+J6Rp/ErgLAFpKfOCHfJ9wzjTY9MwTqE/P0E3ZE7wKl+
hLCBCxLMHKHI/D6yA/JHyySiXgI92ZVxknRGtI8A4UJVkxN48kG8xQ3wEGtIjDEEQpIaKRvM
yX+yHeuH4aMfGEH/xAAdEQADAAMBAQEBAAAAAAAAAAAAAREQITFBIFFx/9oACAEDAQE/EHHC
iuUTKzorRS1jbT0U0xtrCEmLRSnctUajE+FrY+Ffwjh1YJqDE+Hn+iEeGhRmxDxsZBid7Gk1
oXMNpCnmZRwQ1uH9HUoJOCHTh5MPsIQjdpUtC2ljXy8r9ILhBlwleELhD2njwR6TCcL+4Yqm
Ugme5XMtUkPMQWJopRspf0YzoxMSNNHCp8IJaGiGY3XrMlil9Gg2rovBNXY5D2pJJ//EAB0R
AAMBAQEBAQEBAAAAAAAAAAABESExEEFhUZH/2gAIAQIBAT8QWmsbfD7KaJv6N+JrgtHiE1PH
A3Ph0SVF/CeNJiyC1Dvj4UTj2vh+CweCbk9acwSJGfRe4z5wX6TzWMhgve6c0uGtDc8eiJRz
gmLT7EOymcpXKQVWCZIMakb0f6KfBhJmMHrwfRYUpGQbbEai3TaYOPpf8Fhc86qXRPSvp8w6
RjRwSCvREVIJQ1D/AIxJJ0Ua86dRifwxmJlS6OhXRqiwdGIf4JPhP8ODGCTWiffEYaf0jArR
DSJvhYlfZ41Ri4fouea2Rk+EEf/EACYQAQEAAgICAQQDAQEBAAAAAAERACExQVFhcYGRocGx
0eHwEPH/2gAIAQEAAT8QiYnUAQtKcdZvrygJ9lTOGo7C/wBWBEBHrd9KYkCkNXV+MXVA15E9
axcUiig1PjBk82D6g604FJ9gkr1CYIgyjYNeOMTlxIWjTxrnG1pTAh92Y+iqSIj+NYK9u1ZY
vxj9VyGDeg4wYGFIFLKnGTwCSDkd9YGAoKsTftvBFJxPyEwBUF4Z/CY6fdoSI/TF7xUZM5NG
3L7LfLFRiWOaYYv7UrP4wazj4wUW1MExoHaZUl0dbwwCi0PGOHtSa4vSYKpSFT1px6oCoBNP
J+MXUBCqQfhxagEiLzfGJiKwpOV48OIUQDG9nh++UcACQ4jiZESKaPfz7x1J2RS9z+8vGaCJ
OHArIpT185WRRw+PWKwwHT49Y+jQGlYGdXg94zNCA8YHKMDKkhH+coILlXIhHgHDxRSIu5hU
R9LSZIDZEv8AMxsA0FlB+mHcAjdfjFjAa3g8Up5CzDooqKnJgiCHu9/GLoDxOcBsITlwyEEW
mp8cYJIUMGt4zXRtpcFSipP3gMgmIY6ptjv1hTSBESSGRnwNGXtXBdQB6cZgniLLk0CVj1cC
PDuuP9dYaUCgV6k3ggTZ4c+MRCggSGLQOcS6tMCCAXxiYF1/OWE5DzkSlnGsQORg0wjTVL8Z
YiWi8cenGKpbKBPjDFCAqm/WO0NK3lH1iEqMi5YuQhjOyb8lOEEeMDKGusBuiEJt+cAlEAoc
PuYNZE08XBFgE3zlNKDluIQthZP+mBRSrMQsBlxNAsCOCJKvUcCM5DxjECP06cZWOhhcpESX
Ze8AWCljrBsVJDVvcy+bDg8f5jDUKiaM6wZW1RygEQ2eMHFTmesg2I0uCQoG1VmCXCdmFALN
COflkqiQVSVwAzkiXvAoQHtOcggNRA5xNrB63JMWB0313jWsSpXvBhVIjkBIAb71lCDV6yBU
S3lxQIooe8W29uue8IOwS769mC2Ghtxqc46XbwnOsAZVqsgeriaREde8rl1nW1p5MoKo7E6c
QUS3ZhiUDYNf8Y0R4Nh5xoaDHGAgAom3zhKBpmsXag94Sg6B3glJo8GQQA+rxja0DesRRCYG
gwnK5FWCXmOFgIpzjxprXzgOCSF4PGKSRQEHJ/mFWCxsOr+8utfvmx/nyQKL3ox3Dw8PWGV1
VCcuOoCbirxgawB3XlwRIteYfjJ2LHVwCR1u+MAUa93AMCt4Ms7NeOcumu7w84FZYPDihO59
HKLiu93vFscHWKAUSU324q0g86dmKitdyuBERQ1OvWUSKrCb+DFqqD1kkPsdZLUpB24mKKPX
OPkwKJr/AO4RzuBFNYInXT4wRLvfesBFvOgXWJUoKG+8SsVAb84hGa1z4xbpMU2W3kxAXTOP
jNFJxvALb1w4gatbtMYnAnn95BBrrnxjWgBOe7ghYIKt0v7wQwoDDYX+MkcAYBrvORVAJul+
ecZe0XcMEiEop3MhGxIdBhSscANcEBgdGnNTwDAKfjItwWhow27Gy5VX3YOHAhHnf5wGNAez
vEgfMAyRaOtQxQJZ3DBgLe65qzjMPOwdFf8AMEoKallPOPkJtBzzYDt412ZpNFppS4OOyz8h
+8EvcmtiEDvjnCUhGVpH3h1jRqHDhQc0LqI+sStt7HZ7wYEbqjfnesOoIb/IzhGi8ML4fODV
SjE+XrHfE1RbrD2ZC3lwhUXVPGUSrMNNoqyYZRoDb534wOptUXm++sSzjYK/bBBABEBUPGHg
tnDvqY0Zxuop4ZlkANDT558YLs2ll5c3jmKcB/b/ABgt1IHuAuDTSaHPY49Gkmk19sU0FNhS
TWbzSBubWdY4RUDR/eW5DSA+TjwyoE0K8t/WAiAKQD5iSYdOgtnyFMKCOqTeWKS6LvCpRQOM
FIoF28Y1hCgYDy+sJTEUA6RfOKc3z4XqUfHGXaxToP8AWDHSDTb7HZ85NTOWvK8zC0NRGNnZ
rDtQ0ydX+8k0Tt9b9YAMHE5XKoohXRrFP7AHoMCgGdU5xcAwN67ytAkgOnflx2ILCYtcADJZ
2OM3QUO1wgdXS6fYcS1E6QSnWB+AO9ZVCIP0ykQV16+uPeSDMQHg8YPQYV2r5XnGmsRLH3m0
GA5E+PgwftRKUHxhtBJtePfOFMKLHFEyUqCEcJGDRKQdd+P5wogoLx2xLAoHp/rBClVKhIzI
UVdl5xCCSNVHXxlgIL9csoBs5GTJOCyF8Yc0MQDx6ziAkNvLgFKb6MS6SLsMKAS3jIqAhyvW
KEUqpt3i46jTMVwHkTm3nIkPAJaL8ONsFFrqfbEXQ0PBu4Ui6h3q3zhIkpjNhXfzxiGFabOh
wkNbFfCHJiEUDdFNYrqiMfWGo4ITbcAkdkhv9YRMWdawQXZOnEGwj8axagcOnNwNftvEwhtg
vjABqU2R251IR8Yy1aDY94kSptqGgxFIt+dYkQS10Yk8C6k5wEQoG8QSMcj/AHg2GsYJY+jD
JIqQkL0YXmhMGQUBp0rBQgKCPBigEEsa/OKiJHR1hokTdxACUWu8WxlXWDTaFe8EAJ3zihUd
9+MMoiDs7xIGKXpjgBvab3iqURC44AVGPV9/GBU2Pg94gE2vU4cZUIh98m2A994h4I77wyBy
Ar2YVGQWvKrA/nAvnF3pDvrbHxxqHAnO+8KE7qoSc/GNpCXRyfTxkXYgBJx8YhponGBuOv4w
RDXVwmnSWrhCTxwd4HJtXXgM0VSlL1cOFAuphgg6CDlNt3veDRDho46AW3WTQpTreRqa3da/
3IIoMQfWUTIkgpuvj1ikhVunUOP3iN6b3i8Sh+EWZWkcNAgRR2RtPWLiCCA5PO8ArsjQHQ4x
pBdw3iAcHweMCqn16wiKIPG/OIwonChlIOvGM1xIMtfQYeGDzI/Zx9oCW3YYDzHSLXsneDBH
HQnfvEKRsh1iHKtfjAE3UplWFV4OI7x2giqaeNYhMJgUod/kwACKBsEFfupnZ5+uAHLrfuxi
pIJCo2M5HhzypAYGT64FqmtPAGMoomvnBIhFOExW6h8YbjHjFAh8vOEj2nLkXGuma+mDZaU1
NyKMMAxfC94MUfadB4yPpzCgf3gMDYbvWaUbJxkJQA8vWOlFAohJnMCFdrvzjrRAbUaKNKTA
BC2RseXnneUO8QUrbPG2CBfH3wRsKpyd5VxFODn/AJwImleU6xqN0Cw8ecUYSWbwZwHPF1ip
oq3LzvGSQV8cGEhBZhEWvEJ58ZKADGXxhqivkMgHRt0ecUQVe/GKtN5VGwDniYqlau9a+MI+
qoN0GIYBAlPWbCxrrKbheSH7WQ4ZTDUBXXWWWYgzWsJnJCteMcRGiK5xRII863hB1uGqfjIF
gGIb+2OEaAm6+nHdO8vOUDS8R0492FVVJMeg86reWsOLeescKwCh7xyUU2TowkAUN/GTR6en
Z4xCAVtbMQHF6jgjLV34ybFv0zbfrh91iRbX3rBJV2fnALCaQ5MVzRQuyfOAJRdsfxh0BEq9
lxdKg8da048sRua93j6ZLjuiq0/WPnVsKT36zw6pIHnAwYt+X63NuNSD7DxrI/SEKR9d46Lg
C0xZ0FaamadqKzV+MrKFdD06wxEiHg6woBeDkOcTBC3wZcChTUb9WIXVTdzQm3xgx1od6wFA
WpdaLzjoIg48YogEBRN3BbWm2cE7wCgUkY84dKJ0Xaebh3RS0t1x3iYEBwfTAgITl7zeQUod
L1vIXyo6HAP1CFMSrA8yj9MAWg5A9f3g9gaqm54yIiEADwYCiu5OMcQsmJS1vAnhp+WEBEq6
woEF4mI1oT7YbSukHinOIgMnTeT+8CEyBVgb0HjClBOjT/nDaVJEX1haxCgW/frCwTOFdGMh
AjpDe/pgLQF2NfGKQCu1e/1iooKlZv8AzBhQGItp5uOylRqjzrDBIBpeD25rQFBXmd4xQgnP
xgQFLX6Yw6w4NYNEcIZfR4i/nAK7lrreBrw4h0H1xmsIKrxjvbUiHeLgRGiMHFb2nFjmvbkq
usN5GiQ7wYErqZxBCwDBkIeA/Nw4EwNE0uCIqfRi9aVgcmucdiDx5TwY3DmKefnEARvoY73k
Rd6eLhU3omMIvJsjlBpJhCHMD6rFDkq/bKnbW/bkGzq7JzgvLsSc8mCQg1Bf37w2YDrXD/uR
QtchxvJIYr3r644WNLEN/XBiN0x1iQECNUeDA6mSscJnoyPOPCQKCu06Zi5lGh0YMdDY5KN0
Ou3FrItFCjw+frhyhxeX0PD+MRdurqmKNBRDR1iCuw5yLZq8bZdqS+bm2tkyoLdk14XwZI/s
Uot0B4OscQAIJzilRKbvU/eHUICI9YrXHAfziEaTxLlyfPMwCPVNPBh60M0jiqunaKuVLuaF
w6hBL9cEJxyE/WX0E5Xz6nvEZGDXX8Zv8KhsppMLArSaTsTAdQkeMXpJlwIDaK8BB8GNbuwk
IpvvCiKO3XL5ouXPC0PExsKI7ZnREGvjGit7zjVtdd51pn+p/wCcfVn3dPxn/DxjCAZJhUBx
4w58pjXSjnD6fYrnSYfRMD//2Q==</binary>
 <binary id="i_037.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_038.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_039.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_040.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_041.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_042.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_043.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_044.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_045.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADYALcDASIAAhEBAxEB/8QAGgAAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAAAwQAAgUBBv/EABcBAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAABAgP/2gAMAwEAAhADEAAAAdobGBOmdlFDhJY2gJrOmI36RhfJE9EweLL6
655G/qgnmM72eAZRwUk9Y/5r0i2l5QfJOZCWr3ThLdZ1FG3QmoTtLVzlpJShRqKkrFFziXyi
noPOzNtrD6vuJgyay6EJY56PrVQnL2WvQiW5Id72A+TgETFJVwtri/mPWqL43jQJm0knTryj
Fz646b1nLSxS8KcJO2Ss4Shai1TClqElQNLDl85m6uclZJNMHEY9U7ns6jFsFA9gTxr8em7n
u6yTouBaI4MejX8XSa9ffxmivpgVHZgIGWktLydHOaA5nVG0LUxAaVTFHpbJnemzGzRA0GzB
856hqXwzWmSlnatZBMe9eSXZsSOzOyrsZNx65pPQ1AkJwr0vRYdhjNOrFmlGStT2F+k5QVGE
Y88Qb8ppaTbPn/TeWuPVauHsUzzl9Z5y3IWAQMrC7wKEwi/BJ2WVpYEo8nQxlx9/znocjS0b
P5L2eJrBtzG2YIZZiws7ezNWawpr0YkxHdLH2gwjCsCuYEoMjayIwPQC2RaMRo3KWZBpLFGL
B7Y7xatXDORatSFCg6r1FCWcHwcCrTimItaCQcbJDcYEwPoxy0sHy3AfFVpdO2XU1a57Ixa1
qCBheAD7eWXhKFCRewd04l0ZrEQujvVWaDHAAud6BKwSKKxcMqMS0qNZN+y5QkHM6ZN3us41
gOqwAvI49ivmjcZNSVJVBjIBVUxK5MsDYXDgnLNNtPQARmNCvIz57akFXJBfNkHNSRegkRXM
klG5JY5SSvObkkFZkltJM3//xAAoEAACAgEEAQQBBQEAAAAAAAAAAQIRAwQQEiExEyIyQTMF
FCAjQiT/2gAIAQEAAQUCJ0o6jN6jsvfshjd+k0LF78mBixS5PBO1p5npSJ4pRXZyZiyNPG1I
UYjiq+tZmJbqFkdK5ENCR0qR6KPR79JVHDG3BXxRLGmOHWfBxHtps/uUrL6zZeGPJO3e0Ytv
DgIQpLbyNfwveS5LNDhITp4NUKfKGrzcne2HByWPT8SMSu/sreiSO9ntq8dr7E6NPnJdyo02
n5kMSiUJFFFFd0UUNDQ0V1Q4co58Dg9o+X5hG5YIcYb2WWWWWWWWNjGI1EOUckaZH5f7wfPG
/YeD6L2W17veW2R9ZvIvL+WPqWHuP1W3E4lbUzicTiNFH3IaJGo8uIvkl7l5wfAsssi7/k2S
mh5Eesm+W0jU+Uyu15NN+Ocup6yh6uaP3sjFr1ePUxmckWOfWTPwjm/UWPUSketM5zvBOVxm
nGcjNK5C+UMVDRg+GZjxNuWKh0R86efcH0S6Wpmql2fcJJkeFrHGsfQ+1k+dO4wMhLuGFf1S
jZl5Vg0nqDwyx5NNpI+l+1RhtCZk7XoepOGnx8tXhljzaPS8o5NPxePG0vTVyVRy/lTIoyPt
5FWH8dHFCgcCqLraPiUiLpjjYsZxHtl+L/JFOsUXWZMqng/EjiUIl4a7+14mRVqJ9FFbZfHy
njg2s0uEcmLqa92l/FHbiVRVk0V2ok0R8JFFbPxIzv2x86XxPHc5P2uXu0UvYpCZe+R0QdiJ
nLuL3bHIlI1L65d6b2wjK4y+M+p6H4faf8MvjHOJyGzlG8QxjY2M1HwiuWRy4wh1jNXgND8K
F0IW2ddPBKLhk9uWUpmPTqLhEYxjQ/GqXs0mFI4pj8DXJafF6bWyExyJdiihY4nBH2mcrGMY
2OmltLwmWJiZe3IsciLHMi7V92KRZ9ykWX1ZY/C2RW/d97ffFHgvs+v8t9j8MWz8LeMt2zvj
OOcWHUX6eqPQ1IseoRBZE26L6GSZFpx3TORKVLHO5qXXIslHr3IUmc5M9Sk5zZGDafSvtzJS
pSdxwZBMsbPqKMzNP8fDUtlLaVXRxRxRVGSZZy6a5GZ8EvbOHcK6oUBRparqOBVhcR+0j2RS
KOCOCOCKJIcUieRC7EqWrKvDgXt4DRZ9ayRhV6WDuMlZbi8eZEZbWORyMmSjJm5P7xxGar8m
JXptM/YpU5F7as0q/wCeV48xOFrwYdRxFlUjmSydS1KiTySm0Y49kvGb56Vf0af4yZy9v//E
ABwRAAIDAAMBAAAAAAAAAAAAAAERABAwAiAxQP/aAAgBAwEBPwGO3HHHT1evHzQWorXXj5oB
oAaOQo2Iuw0Gg0HwnuJ//8QAHREAAgMBAAMBAAAAAAAAAAAAAREAECAwAiFAMf/aAAgBAgEB
PwE4UUUW18p5iEW47eTDj8+P1DBZp5QoWY9iDbs8TzMeweC04M+U/8QAJxAAAQMEAgEDBQEA
AAAAAAAAAQAQEQIgITEwQBIiUWEDMkFQYHH/2gAIAQEABj8CUrGuCC0ZUZbL7Kgm3wHDLatk
OJsnol4Kwo6UiyJR7A/gNXDrhoAfNsrCzUVgtNRcuSWChsnhiFHioIsKhsIIN6QiayiBTKJr
GS0FyatLIRNAwVVX9QbWMi+F4hDpFabBYdIsKQp/LDoliFLHpFjWVLEcGC8Tm8lhQ/mODyoO
VnaihfPB5FaeFV7ftd8B5drBCmVtfctr1VDlN+1ts2k8BPupvHB/t9J5wqava8ccC2pBpspX
wbMrBbagbWVi2qz/xAAiEAADAQACAwEAAwEBAAAAAAAAAREhMUEQUXFhgZGhINH/2gAIAQEA
AT8hSU4KzSC+ko37KK/4K/6I3sZ7H6BzhEbLB9KCoP0iVUzM62em/wBjTn+xchp/pIUVRwIL
u0tMF3UbolZB/BHVDsqHtg+aIniKaVE7mjXAduBhwJ6jmlgnsS7MJ9FdB64XnVRjKtGOzPKj
+WhHAfJRRBHixjeHIfcG8FvT7HLF8A6rURUSV6H0FeDcaEQ4LRjwJaxag1pDlRnogeCPxmVa
OI8WUalSFtXsVvBj1oW55GhFSd1OdpXs9DAiNGDhMooYXBp07LnYPv6SEELUR2KCgti8KEkD
0MPwGw4+CWUafdGiD9BkqWmanQmxRYULjwuD0XHg/GjdwwXga2SOdPgu+NNfS0speMSC0RlN
8FVHLgjH0FXdE0H2Pw8VaNLEcUW9mE9CLcIbR2LPemLhj/sdCQgnkoKLeReG14FexBN1CiXR
I2RPSUmP0EUUZFrPodbXowEfQSnKH1oveJQU2PRQI9igqwZUWGxV9PakkddE0ahQUU7o6bhM
7/DeiXD6JvFyWnfg1tmyjQh8UTxOnopBEnpVBJs94Qem2JsbgXSJ3wmWWuCsti0gkBxIrRD7
jL4TEJ+xdkPgaKjiMSK2R/XtCZKzqx9CN9IlIYEnAAhli4EZvgJUC6GcKedn74iWREJmvZTj
GPakSF9iEaNL29G1wNWRCPg9XkwkHxPsXb8EsPhHMZ3NIZ0QvginAuR3UFcIaiDDNpQYaUKP
nvg3UTcNIpEz9HR7g8kfp4wCuGXsLgfJjxR3YO18Cb26uBPa4fJ2V7FtVFGvshigkNGJA7eJ
2jMDTkhQihGUc8Eoq7QhLkmHI6NZCt/gdfw2v0r/AMVUbNRWJgifQmU9FsOCiEjAooccJRbj
ysLv6Fbf4WzXfiqEcE6IaFQo/wAjiLg+IP0GqOA5UjTg4NAPQkMQiJCMaNX450oiuQ4hMHPB
99iM0QdHXlllr7sVEIQIUJXI1jWY3q/kVcC9F1ux+zTIMGMhI4YZC6hKWYQR7EieLHA2F1Ko
hKLw08JCXg9EJzx2I/gj0ITemojqGhsMtwQuDujUbFyH6iOKjWHDg6Q6K5wNC1Q25wRsLOlS
RMhh2PDXcFYEZXI+fA4KCEI5HAzgwS3yJoUOtM6lLKHYi3E0xRvaydPfgwbGYTwQ+fQ8sIow
QpITMR1zCK1+HajEScUSwjkY6RHQqlahugT6UxxnAiNxP3G+Vx4rlYxcVyGFqFlEEuKeyMCC
deCr32NFSlaVRdpMiFDv0xLrsbkOI2pJjatlU28G66IKXbGefHgGyQbFRECGH1XgQ9FQeY/C
W8F2mmIanZ4uaGNYzR+KWGgPqof8YC2ujtVHAoOFgny7Ood8Zndrkmi8ExLhUTfjA0xCtODg
eY7Ma8Q2QewQ3o0mLg+xUg7iFd05mF+EjYFxH2Rts7g1EuPvx6n1CUaBaC6bBm4uQ0yf+Gf0
W9l/gdBItpWf/9oADAMBAAIAAwAAABCldUdVZ7lXPc91KYzh9IPjOb+ThzUsK9efZP2I1LrE
8W/O5rHoTUCkq+ryi3HsY3s8roxssjCPnjqk6O8n8c02DXsP3E17nc7iLMkhCW77WI+45pBd
PyyMEfBfsPmusPQFuo7IB0T93ZYB1X8oQaIKvLtIaXJ8KMLx0KH177//xAAdEQADAAMBAQEB
AAAAAAAAAAAAAREQITFBUWEg/9oACAEDAQE/EIxt4JvjJvo0XCihM9M6xMuj26KlO08Hi4Qk
NigX4NbG942KmxfxN4vR/wBwSGO4bpqn0x6EaIKhJIi8JB4ntnWzUpPWPDaWiavg0kiqDjZq
L4NRlKxN4bKMWHFUWdOsbEtUT2PEIKHGEjJhDqDWOColBasN114hdG+4nw2UWzkff4SX0n6a
IJE9PDg4L6NGxM0UX6Ir4yfBHBti4fjH+Y2LpToujbExob1BKpC+iD0yRnrE9Q8Y+iqH/8QA
HhEAAwEBAAIDAQAAAAAAAAAAAAERITEQQVFhcSD/2gAIAQIBAT8QaI/RQl0ukcFX4QuDSXoy
CcG02NvhDXTf454anRoYqLUfgj68Uw+hNSeO+jgueIR00RNLmEr0o28Lg4YvmJ0o04NvqE3i
hV1iSOhmLVh7FrEmwyXo8eCTT+hJl3B9M6Lih7IaWaK9IJeh6KeyIRcGRPECQkeeWahs06hc
ERjuxCboq2MbgqjWxtr0aMC4UY/gro2fQ01OFN4zTuCWTw98VoS+THR90gl8Fch01vDbvhr2
JejBrnhD+xKdNp+EPGFXUX0QesUejHTjONjQmVKPUJ0a9E1I44jo/8QAJRABAQADAQEBAAIC
AgMBAAAAAREAITFBUWFxgZGhscHR4fDx/9oACAEBAAE/EIylA2TIyA7o1iMigGSv3DO384At
UZq/MG2qDWnACiovuCoCf/OHAEvx3MqKNAgnMDsK0q89xVSAJOYmEreusH0uNV5kwvLoVMM2
sIK6cRKkOi6cgVIa1UYNSAaBRwaopVaxp0Tb+ZIA1emnBVUl2/coGtTs5iPOeo9TzJ1x+P3C
wsTa4PpOf5MXAN7fzBBCKc+4ViW39wMtukOfmNB2PZ7l9S3VMJBBeTuID+zK1KBPzOUQnZhV
RDiY16KnJi8i6pOOPVGvh5kEC0bckA8LzRk5A3j+ZuATW1/cl1AhXEwUq3uIjUXopgUPR8Pu
GiKhJlYpDp8wMg1s+4Vij8wDqCmCBOf7w+gInfmRAAJ9uKSFA3+46kY9fMYid7jRoGsuhHXA
ME4QLzmcinmUkCXyYhppG3Kpg0N2GJuX3/GK7Ydx9/8AGMsc5DAjR3zXchIXwDFYatbgMD/7
5msSD0wEACGOpL/GTVJq4oRiT7lN0geYlAKuBFEn5iS0YPvcCh2CcdzFiwA2fuG3a/FHRld/
Rq4iiWl/p+ZoUtJmuWm+7xOJqxcuiRU/d4zCd/fcHKAfTDgEn9ZLA6cMQVevxxmadOUN0cek
dPbmmx/1i0Lj6YkIAvuTKW/cqgZT7jiC79x4I2FCeOTQXZs7P4y4I6rT3DtlTY7MKaBakwaU
ibmBr5rcMkwut/1ip2Kuv7igaL0cLxKVT7iykJ/PuOLu3HSpz9zQPM4T+duDdQF/cWqgzCdb
fgZdSo/ub55/GMEBa6wGr5glAQnDLVJDUxF828vcRUR7eTEgKozWIgKD1zuyB/gwIW3/AMOW
qna34bwQAiUfMRaBYS4xBOvDFOT44poquDQsMDgtXeJQoV5jEVIy87lA9/cigC/uFs7eYmgi
E0uJRLFKuNgdhsxWiE7h+Vv+sDQIYLo62/MF+w79zVge4KGab+PMYCEUj/eU4goSZvAH6f5x
QU0eYqFNS4SQn9fMAFBMswElTL2Bfc1s0ugxZB5tcDSKefmAhHWOojQSZOjp4YwWR/3gFiGt
zLQRYDr/AFjiEA2sN4wnnjiNwHx8y5FBsckbW15fMrURHe//AIxdxN9+YAFdCuLBSFuGLbfM
DaoI+YBt/rB0pAxYwB+/mf2DHuTTjNU71MAIswg26NFwOpJ2uFlAsL7jKBTpcGNEvTmJVAs1
rEoySYILQWbLiAII6QwTZrdfNYpgoVS/uMSAPA/5xBmFB7wwXVgPcfJTq+LmnFXhwMGF5c6i
e0+YG0LxxgR7nsbYBRf1MeMoFhip7aCuHVKdVP8AGKESH7zJiqNbcVqekbB+4adKwB9wACKb
HmASGAvpgIGIimFFmN2/xjsIqjxxiIO1nDAu2I3/AFho2Te+4fALpHUxGyKxav8AGGQ1t17/
ADiHYHN3FEXFuazp5i2uOJYUi+4ZIO0v/WEZMNKnPwwQap0e4fCp2sdfzlOEYCc/vFamKFwU
IFZvHJAzd9w1jWtJ5cuZQkOY+RCbv33CSIY1/wA/3hGRewDf5hFIqGh+YzTMsQzaBNKGJdU0
LL8cDhClao+mBEEUE2Y2DHaNa+YeZuld5eUUNYDoFnMPCpAPcMvIBNH/ALx+o7SgPmC/Vqkf
1nmKaquj0/vBNT4eMSCFhdGNMqRyVBuHRFmAG3CTAOr7r39ylJdodyLzyvh/7xRq6bxIAG7c
OLt/MaAoDVNYfguc3MWAifTEMD4wAq7dd5iS3V1cNUkeZdpU1f3ESIA4bgBI0uHaWiwdZ1QR
oHBCA5IZ4S3dPMOaCj73DIulCcfuaqqsdcw/owH6+4bVDY+H5jrRVuau8tgigu+axIFr1vMQ
z6cxQWq3+MslFrzGbE38xkuiOj8wAVPd4qCExvdke5WJFD3jhYzYQb5kkCprNKDwmOiBTZlg
ooWYhem9PuXKkCt/jFIVOHu+ZcoTQamKKWrD+ZfgJo+4g1E2A1pyE269d4Y2Ku6+YNQ98x0v
X3H6V+4SLo8PuCojo/cKw05vEGjMFQoHcw9RH07gkaj9xYA0e/XNRSvyeYmhGPmOEoHmCAi+
/c2VsIYtNDaQ25XZRFMA7ZwG5h1OD7jKzqEs9wQ3+BbMYQnerlHfOmBofT3JGS3Ki/CYdHT9
vM2KMun7k+NS/uCK8fPcVqiQL9yUA82/mKgrboxIRV+5d8fMkjaBX9wShhb9MUKldoGfYCxP
b8w6oFV7DK316P5wGLVaOLME0NK40hbGSSZIQ6dyiqj8wJAxWnzjjmitPMAhgAr/AN5oga7+
HDVGk+ZdXvZ7j2CWoamRGeYwQDt1iiNVt18yzfDuHIsSbyxfAymVhXU/vJ5tSw+uXOFJeH7l
UvmAMQ3jpyAbhb/WLcYo1fcJ0i8TpgkJUO4EGe7/AJyxeOSbVmK526d7Mv8Aw1eJijySJ9x5
KhK7P4wW17Uev3KFUTTHIypPJhW3SacEUP3eEJaTocwpBL7d7xYS7NhTLgrSCbMhkp8bM1og
TWAAiv8AxgtdCMODgcVYOOhGBrESpH+MCQ8bgbNNYIlZhgQEH5jxQ+65iAFTZccr2bB8wQpG
m8P279wDG6xDW1MJ1SOSIO+syCCu/XBiaJpwTAHpglAbet5jKwQQxUsdnvubGhWEuC0VS3DV
UgussoC+txze3jeYMIC63XJdUhiIiYrbV55go0m3BUEEve4g8h4/c2N2O/mIJWAccNJVGCmC
pa35mkE6qYBgSO7/AMYAVqOt8wLIITpqmKFKF2vzDiqLe4Yq59wyGkdTAwqVTv3AFV5RbiBU
Vuo5Jm7bMGUFEwYIoDs5klrvJgOpBOX3G1SCD5v3C8A8c0CMgi+4gIktb/1gKC2a1gKX85gK
FHf5xUK2emOpWJ0NmIuBu1PmNqtHmqT3AKwt0rxxOQ9+YCVBnzxxaoK7KeYQK6DrkFCDNYoG
07rlxJXc649oFpo5jUJd7LMIy8dmmfP5xaDUgDrF0Drsmv8AOLikal1iLWeXzeDVgNQO/mC6
blcXCgf8ZNMK9+5WA3lncdAoDv8AcKJkIkzURvxPDNaB3temCzpGrLglspddxsY2mn5hOsLu
Mw+rqKXX/wCY5eGphJXnmDpWk1gFEXwweTQ5Hv8AOGp7A8chBgLWZdP8TBqEW9shm9D5P+8n
CgZ1qYa1irvVxQe61QxXzTfe/mLE2QB1MUVSMfN4qAi0C7xglHdP/eOL092cyUpwjPmKipoq
5ehOn7MeFso/g8xRJmqfMU0FXAtBD65aAp+65i5pN+4ACD9JiEI0dgYYkFLTuHiDU88w1SBO
GK9pqfDIkigMdYoqQtr38yHCdTxwViQEukMIKex4FwhAippGzDSpWU3TCTYb4/xjToAK+ZHi
vuR8FWzKUCbI+LnODrX5lVSis/PkwQCpwxs0CGPCkPmIRO381l0gfuHtkdDy4y1ru95iwVga
xY4hWrzL0ImuzX3Pj/6/7xVUQNDzDoIrUXGPQVSdDFd0DX+Pcdks2zCRgx9/hyeLcGTFBG22
4qIgHYdwTWO5MexKJTsmE/CW/vzLw7RpMfCEQd9cEkd+TeVCuv3eCNbC9vcMVe4EAT/OLhSa
VxK+91XTlZhWb1zNAELsdr8wEEAkt0vzI62BLjhWATXvcSg1Nk1+ZBH0V1hcDV2DDmRORQHe
JAoAn8Y0QtVozGXQox9Yot0uJUGqeHcG4T65gwmHSZXN9o64UoDOXjg2xAovuMV29eYOLLac
x6si68vLiodHancXUqyt79xmgFGgO4hEHVs1L8xqNlda9xrxT5e6xsoVqJebyuI0aNzooul4
6z//2Q==</binary>
 <binary id="i_046.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_047.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_048.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_049.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_050.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_051.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_052.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_053.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_054.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_055.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_056.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_057.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_058.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADYALYDASIAAhEBAxEB/8QAGgAAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAAAwQAAgUBBv/EABcBAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAABAgP/2gAMAwEAAhADEAAAAd7P7k46ZqfYTsMU0bPqErFhUT1rMfmqtKlR
/tYi+2oiJVyyP+u8buNa0NN5875zTxs20rZGGAMzRdDmxSpWiJnU0A0AjnIRV1hnn67WWZaG
qkCfzLp7GecmN8zXE94jgGpdDYW0FNetrCEF0L0MsNTgy1eSKptUtyM/0WTHnqsrIeGmNAUa
V3k7aWvm7jQ2tBXL2q9sWRaxq2h4xyQFD0oQ2OKtm6+ceaUfUiktM1hPdzdwPoML0+LoMIB1
NMvkwHs7eP1zc6uRCcotR6YKUvpb+bLG/nLMW4abiqVmnF9R5bTzUR9JjekgfTZlrdEM6TcJ
HKjY2qVR0FRArWRGpMl9bBapZ5gbjcNxmCOT6zNXI9Ni7Awo/ERDpdB3teuXHZBVljuDu0M1
fYJKt1kFefsxJUpuxNNNhcUaSMuldMyMdFay9ajW1xXTlLrj0HYtBVLLWWUTab8XlJuXGyli
okC5Lc9b6lrWuCXeyhk+G5DIcpw1YblghMBFlXAqLXzNgQhJqEIK+S62rnS8YRON3XsM0qOw
grwlqWlNwF7IHlDgauSqbIu2AgoMlGUgjSsYwx507TkTi5yC5DUAnGAf6mWiCuCJpp6Fc7Oo
jLRbFoSSdkpDF3vKS7ZMjWAi1uGb1zsI2aJQoRU5MzSXYJO3NbSCctIPcXaL0fCea1cuXPO3
lr6Z3wujJ62YHa3VMbLNvDBeO7ufc9j3yno9RiCgGCktrSV3OkszXJJSjkEE5K5JCtpEO9JL
YMgjryJrSRRyTL//xAAmEAACAgEDAwUBAQEAAAAAAAABAgADEQQSIRATMRQiMjNBIyAw/9oA
CAEBAAEFAl+N1gxa2f8AAQtFq9o5HbzWwCsyjIXjbxsENQj1EdRzKbzSybLA6KA1uF1D4Qnc
fHRUwUGIq5m2DIm0GEQCbDNnDQ8Q1gw5BikOujbtyz4WvslthsabpWOTEMCmAGFTgT92Tt8d
qWriFDPy3GPjMym3E7+KtU2OnmKMttMWsmVUZgXEAycQ1idrkJgTHO2NWJYhjJHSDieItm5N
X9vRAJXXuKVgQDoBMdMdMTExDHWMpJtTEZdvRPGpOboPC8HTjgf48zE5nMPTMzDCJqBLOSJg
JVd9vSpdxrTC9M8dSJzNs/Z+N0vGVOc+DnJv4vgmnX3Is2zbNvGOds29AJthWbZsm2GXR+DY
Io51H3YyQMNp14Tp3RO4J3FgsBmeuYbQCbBO8kDgwywcW8NbytFZslmld7dmx05dOEBaOlrR
qrpi5TmyadzkHrY+2Xl3Oy9lXSWztXJK7nE5xeffb9OhGKFG2rWIPUVL7x4B2zdyMw1tk1WR
V5XMAh4j5zzlFfG4gE5jIGhGJf8AdeM11UmrRajUbAzqwrx3EAwV4ts2RlusqV8DS9ztDBI6
N5K5n4NZYZXry0V1foRLh/aupbJdf7b6w07eGpH9E8fjpkxdPXuXCr0zwTwfGcS3RhzXStVS
0kWqsbEs+4N21AscbM0mn3qv9E4iwjnZNgm3AAx0PxIg+OMzZ7TXAnOI8df6rXmWV7a6/q2+
/bh1g/4NF/yY0Azaq86nhKj/ADu4YtmBuN3TM/ZmfkaKZmEzMzCYx5DYlBydV8a/pvXcNyq6
zGOn4PBhdVG4EZjMJuBAExz5n6fBgXIRcDUfGsfz1RauIyWWDziDoBMSyoPBQ9Ld0YdLLzVU
K4B0xMQibRK/A8ake2s/y8hKVSxuHU9F6Zh6bFJI5UQQzPBMbxyU06u3S/xX9XS4e+LP0Tx1
An74GeIehlS8AcCX5la/zxAJau5PxR0LBZ3kh1Kz1PPqVh1AytyPMiZn6ZjJVdqjwBLxEPs6
3DaUeAzHO1M4E7SGCiuNVXDTVEpAniZhaUjJ63HlPh0/NR9IfAV8zdHZgPVbZ66uetTJ1alE
tzA5xujPEG4rx/i/yn19dQmaDlZTbiJzNuYaAZ6RJ6NJ6VAO1iFYx2gvNI++zExxjpdncn19
bPhjMcbJTqNsS9TA0zMwmNbLdVgPexK+46P7f8W+V+r9zMy7UKAkK7pZViLYVK6ogjWjb6wS
zW8PeSScwVwJgbtso1pR8z8l3yViE3QtNQ15Xsagmuu0HDbmRiH01hh0monptTPT6nPpNTPS
X5GlsgqIGxjGqslmmtxp7L0Xu8dwZP8AWz//xAAbEQACAgMBAAAAAAAAAAAAAAABERAwAEBQ
IP/aAAgBAwEBPwGR5MvDU8Qsdg4j5x0Rpuf/xAAbEQACAwEBAQAAAAAAAAAAAAABEQAQMCAh
QP/aAAgBAgEBPwHIZG3YxWhHHsdue0OFyuGIYO1a1WQ+w0osXi6EUUUUUIiioz//xAAsEAAB
AgUBCAICAwEAAAAAAAAAAQIQESAhMXEDEjIzQVFhkSIwQIFCcpKx/9oACAEBAAY/AriquCa/
qnBORKGDBc0haMj5JYRURDhQVE7qX9UeYTmKakoJoKTjMvCTsmfisHL5U/5Gak4yh5plVJcG
6ovea1X+u1MnLgdqv4s4O1hP6MmTJmuRIavc2n9l+3MFolQ/X8WcHz7ki5OOTJktVk4jNCO8
yFE8jp9FjY4i0EnORJafjDJZTden7LkhqeRyy/kI5RZXRUmNLGIYOh4pn0LIcJdIyFGqMTqq
zGtXEhFmJHAr1duyHb737/8AE3nLMtRfB8ENpwJu9+p8228FoqIi9LiIN8oLLoTjgkhdpJuK
U7Q3kUVFu5T4rahVTJvPVRi9kHSJEvtSpo3QUVfwlJCajfxVcomo3SG4ua7rIzBTP0IJqN0N
9DelXJ2D4LNvaGd1gjEvUqk/3BBuhcVURJL9ODFayQSc91O/WCCaRn+Gg3SvJxEkjNVMmfoa
Non0o4UMHChg4THoytE1oQbpQtN0MllLVSoaN0odGcMHCcKGEp8UtG6ULpBYZqsXJqJSg3Sh
zOsMQvRYzTubThXC0IIm4+3g4H/5OB/olsdm+/U5bi+ycct/o5T/AEW2T/RbZOOS45L/AEcp
xynl9k/0cp/o5b/Ryn+hJbF859hEfsNov6OB/wDk4X/5Jo1yJLsf/8QAJBAAAwACAgICAwEB
AQAAAAAAAAERITFBURBhcYGRocGx4fD/2gAIAQEAAT8hnNOXfyaZrpDON0OaZ52bdHmoLxcP
h8ip0U7GKj2yLkx9GQrCo18z2joZnRlj4aG1YZJLyJu6NLGyYZkGl9IO/pTo91Oh+RYM/JkH
qDmN7PYvHY7J+5sTPJhp8B5dH/ojcfIpx0xTq9EX0D3HciychY/SH0mRa4aiEZQqaxs4LdMv
jV4M8MfCdiKHn+xUuzh0KIVZYpcrhEty8l0qPxrgdzRqFBM0StkTN45OBPKOvNySYVmo19nR
LCLtEr2ZEYZ/uBCGup4faFMqf/UbIFZNIwY70e5FpbQhksFl6M03gY+RW0fjmsDHO8kDousl
OiOWxiyzgpXzOcOhCXz/AGHgWsbEcS9i0xUw8FrgSWMGYSwikEiWCUaQaHoJVBOcaJlIfvyO
ZdcDyhsLLpr+TIuzekItRguFfQngT9CbOWT08VJlkYcmOlLGDRkNwWpg0QZ+oNKHfMv9n/kd
lYm8JcDcv+mab+IbSSuj0LbkTok8n5K6EmxWbPIVTUyxFBupaJPIxrYgrQpR3IODeivZf/fC
5lIUKanHRGJhi38CeBRmjSEEr5O1GLRSREjZ+iEa0Oo+mboxNVsyI0jJnaJkDrA7/iYFmTLE
ns9InmPCsvDfjCNo6Yb3p4I6LPCIi/PIGDzCIuqnrZrOxIpd7EaWtdCGFTZspMttTQJjmAp4
LW6W+DbLojJxGA2uSCHys4DbVGfBPOdTKOjqL9CGJLGRdjcEG2fJmq5jGyHsY+nIYrDosrnw
HKuThaQxIpIO9lgZt+ATn92LJaEw4Y1qexyLghXZcDZHJO0qIUFEMoRui5EkS4OYVSm3wiB4
mEh9T6NUV83uUU9Jx4qeLmIE42eLbMgjkkwtJqTbGQ1ZiSmCs0iwKXcNgiLC54ErvgyNuMDs
g4iYUC3r5TMlb+GGJwF+zC0Nlp4mWAJMJiDglbpndUcFl8EyOoSJo3JdD/h4RMlqEwgsJScR
yC4yi+hN1k3bIQkhKGsj3XJ6jQoYnaPGkhjbZEoJVRE8IQ3halNCWuW+jP3BQhrZO4yMMkJp
+X14bz2hejQZsWvLHwNwfTSapyYsclwbycxR2aFJHRJ3gT7YqmS6U4eR2Lk2K2ER5JLZwjEz
Y3xB8KN7KNkQ7d5ODXA3KNTAah2QdGyVErxoWCi2j9hOQmqODUnLEoaRpkqE+WSDEeT3ZHkJ
Hs5DzJ8j5chDxokvQoFAjTiWajDtNIlaiQQSW2ItHbbGzWKT3fgask6Rvvdsz65CYiJP2YMa
IWNKhwOkk4gWq2YWXIzRwHMRNdM619mh7rga86Qn0bZE4/H2VFJoyLUTCCNpIbA7HAZRoObm
xJBMHo4Exm06yzXG3g5HrgTwLU6Mn4NjJRW8mdQZwO4CbYio34dp4/A7Gx32UZjCjF/aYL0F
hCCL82TRvQjhiUYrzBNNtaVVpGVErKw/CBS4h0BFrY0aonRnkwCOAgW27FfUi+MGLbFPgsie
gl8r4JxRBt10+DLaUR4uDVSh9hHbvistQlCrs/SBSlJfafrBbGysOrdHuB8DdP5PaqW+uC5A
1usJ3AU19GQejJ7GR14GKXs6GhPbG3CtJF/UxHg6EJmkaTHKLo2uOTkZ6E3Rs70jYpC3Aytk
nSWYaookY4hZTucdj9URYRyE2yG00ZeIJR6f8JydDkufGZnmVHtH4G4sUrAQ1aTCXyJELDYp
ils5U9CugNCpSinY/wCN/wAH/AE4NjBMTCuYytvxj0qWRUjB35G6TIvCHaRguw3Dsc0haFBN
Uc+BPffkUKnjJPkWbG/C/wCDLYkKt4xhqRc0raNExt75ZVT/AEKw2N1OeaFTw/gS1hv0XhEb
d/jFI3bnArHRReqhc6Rb0l72bSAC64tNaEy2p9UOB/sFoSjbddH/2gAMAwEAAgADAAAAEG3n
QE6YIgW/PuJaKBIckmzJTmY9jsncb0NaTytxbI5N1QOcsdNiZWb1fB2kTD7xqx8pL/CQzQLL
NrG5+82Ds3jGqbN8UY+ggGijIMEMz1cRPZbiVhaSo6WmwyYLs10xUGnAwV8b1WfmN7J1s9cd
fG2udW5xsnPQvAPPfY4/gv/EAB4RAAMAAwADAQEAAAAAAAAAAAABERAhMSBBUWFx/9oACAED
AQE/ENGxUQZ+kxXExNjRWH4QsGylYmxMduhQxOGJL2M6PCLhND6JEoxi4Pbw8dLomGcDVYhw
iGlhHDRB8E4iez+Gia0N4T+lpDguQSYjuL88rjQu/Bc8IIfMeyEwiUg8IfBYQ3CZY8ehu+HT
3jXs0aINvCsGMR7L9G02WEOrKxBDhE9jWxJD/CuDUIJiFwTKNjYu0+ibE1aJ0ej/xAAdEQAD
AQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAREhMUEQYXFR/9oACAECAQE/EG2X/T+m+nDZWPNYrGNf6dG3BQfy
0kEbBMgmQfxsmPpWhi+ITKeGFpzp+jrg1rGoIhBoSO/NTpDQado1cLUNpwr5R/Ct1HRGxvYL
ufFeMW6cGmPX9KuH9PaiGUT0xgt4JThwjL8UYzw1dN6Z4WOl9LhprGyl+WiZUg4MQylZCMu7
9UlRWIuCG9G16U90Sg0mYJweGwzwg74Ua9EcG0u/GcUTbQ/RV6Ro/aOOQh+DZPjSo1ljhYNz
StqMWlNfRwxCUa0WCH0a0isQnhKF6PBtP//EACUQAQEAAgICAgEFAQEAAAAAAAERACExQVFh
cYGhkbHB0fDh8f/aAAgBAQABPxBEkg6Tjb9cSIDZhXXbh4vphA84C0npk3gUJEbgcGCBAppH
I9ixk3z3l44NA2R5cm2IklDvBSCJdNAOTECETg9mLIYZs7+P1wuhQaHlqnvcwaGbCjodAeMI
hmxgqvFcqhZuBKXKUS0BdYp7Rd0/GIVAp4wKYM0pI+HKeyRDjpxq0CwaZhlNniOn1ho6E7LV
14MVHoaBBXqHORZYgDQ9YItA1qdODGLeH/cBA3LGA9YbKFdLTvFZIroPB4wg0dNvUS3vGxUg
QWdf75zfQtEDbvWDa9SnLvKqCEAdD385vEHD0ePeKrRSAJ10uCCQIQOF7cYOxDDqvb9ZsiBE
OXx84DTp5eQxuJfLzh5A0U25GcRC3/AYa6InfnThizAQJpY+SLE0Dv5XzjNVSb2/64DjZopz
iqxyCQPdwsg3iFRn7YxWqMZpcZbINLI+dc+MGKFqrqa4wYC7M5X+sACIGr6xqABTb2eMaRI0
jxkog7J55ylEggrDBhOw0H13gSgrtyz5/TARMha/l+MAiBEjY94CulDmvGUBoLua+8Fp1avb
vLUx/AO8OMwG6BX5wR7CjzcNsQQ4cuhXOeFcqdCwHr3hwptdjA8fODkk9M0YI0Iam/j5w1E4
QyTkRm8PGpWkfxioSO193FQooWuDLprMUZTRy+8SSmjqmzDSWmpoMdLEkTo3z7x0VKivVyqo
rVJaYLAkdhzrFaAA0Ev3jixQq3Ub+XKKIG1wRTCTpjXjWLRFXBxMJAFNn+MBpAOXj5w2SqSg
YIETUA195UkXz4+MHkFui5QIBbbzhZAl/wA5BAbwGLDUNcZGYM3iBdW2+MCLwE/TDBBDeL0O
3Kc3BZ0HQnGXgCpBOvWMUmypyYkAVEodmMdGx8dO85e0qe6f3xUjKjoezC0naBwHf9YeVtKi
8eveVgFF3CHWvGOagBijtMUBr085VbAGsAjEHRgML+BygFp4esgbC2/jBTG8zAEQVluRkdPN
ca1E53iqAK8q+cYkbd7/AGw1DvPOsWQNXa4qAzQrr3kmxHb8Ymd4wTSd/jApBtQ37dfGJKuw
ITpwkIMfL3cGlMdvTzhnch6ITWADFah37wEECB13jtilizAgBV3POGdUOp1kpCqznWIRCJye
XLs3p6MpAJNAn85LUgBRyCkWOm5RkbXQ8vjKYlwdzFgqqS3j3MNWoRMWsCO03PXzgeaxjT84
u0ojn4wkJKxe6pki1i7TzjA2Cmx4PGGA2PTxvx9ZTFE1rn+soBIICdGBEbVNvLhKBYmw84JC
qEFxm0abHrCQa7HxhrBRNVxSrt285IqTdpiiraSPRlwun85C/TdveSIFhr+8ZKpuswFQ408m
IdNqgn4xzprk6xkJBy98YVRZBDqswkBV4TEMUDfN9Y4OJyOgYwmo966wOxAlqkw2gDy/TA03
rGUQxIvV5eMJq1YOakK/POCI01KuTiJgQal6xIImi+cEcA93jFg1LI+O8FEL8NxYg75nWbKO
bXccESovKbP+YoCoaDQG7ggXDPC/+YjsmLQCtX4xZkJB5pS/GF2l0B6uTkJLwJMNUMgKw9uK
QAiwIeQ+sELoea6wHEqcrV1u+AxoMAKMqvK/1gZIhQ3HB5UnfvAiOJrAkeNtPeAxS3XN+sjQ
IUXzkuku6qvz6xaAB0t5xeIywVmuzEVR7EOucfoAcGo5GcH2/nFLEqpwsD9sNYQFehP85HXW
lhq6wEaG3V7Pm4yQCOf5wp5TQH/cYfdCT23HHBGEeTHtC1CynWNEkE2wQBhvuezIuAiKEmBQ
QG04frEKHJr1nNK9p5yaAjz36xG6k0C1zTAVqhxgZj9hQ+8RQSzbzhqICoHe+M3h4K7WY9IC
NG3rWLutijAGa/GdMobhTV9yZW+CgGlbtmC1LQO5cE6WvJlwaBBC9a6wKUnxzzhOimht+Xxi
wEk0f1N4ToAS6q5VdTD8qhQqc84XCrkyI+8hRRYz7xoqwMNLSFnvBtEiq8ZpyUXUM53iahdE
aUAHlcHRAN6XyePeRHHcXW/hyhQu5vT7yJQSO3zOMFtaCp6NYmZEuBjY+DJfiactT/phZlUA
4O+e5jGQNJOPf64ADUIgQq+MVLLIbxbii8uSr8tcGSRBmDo6kwZeyrFAeD7yQ0OA8ZTsES1O
cNIyvXnDBsTB2SosO8gzaSnnHUw4icEyzUScIdYaYyAgTiGVoEKvYY7SoBVxl7RAO3A7pCHX
OsPqKhSnBNd45dbAScYPNIXfTgnCDEe4nORC0ZZxP3yRQjkeTDRobxhyNE2HnAgiEqvj1iQm
l98+ssRVrDgxQ7VIXrJISpwZCaFwYQCpJJN1xFaXVXkxMOJCd/OOoKNibMBCgd3nByE1z5+c
RsS7+cNKLya2ZHgIFXdY4zCorTX/AHAyJBwdTBEkA/JhzCJbtj/WWmpQEsrhiCc8F49YaeZy
/OALpMEARLhvbDICNa5xjUYByuCAgGnIgUH7Y2yC9pnAEDaPjIRoXnWAivN4wAhB8e8RbCBm
wknRiMjb3+9wSQAgppeMPekAvq/1kBASCnUciPCWPVxO6FB8vhwEblRTpm8ETANq8ZqJECL5
wQAFXRzjqALqYb4p8d4IUJGF7wCh3dnjLNgqlMKgwN3GjIAWBvJ4tFQElMNADYM6xQQkJMcB
APLi0H2uAoB3s9YpAgRrq46UvJ6ZxjKI9CSGOka0631hZFabnL3gWCcW72eO8qqoAaPd986w
3PSCbcFGUCAZFoI1HwZARYKh24MKFdHm4AgVRRTAXVREAnvJ2CRGje8tlGnBgkiHi8YcKgHE
3iiDEX04i4Chy4lgSCzzlA2UJTCrodHvnWKrsXVNzyeMN1EaOWuVmAaa7eccmwI18ZsAKhU4
4x1paBkW6++cBsdDZVm1PKv7YZyiw85BENu8GDp64yuFZrEwC+cFhtID1ix2lAGN8uCXi1ux
6cVGl35sweWroaHtX+MICFU1YXvCWCnGbwA7LkOgR05fgBOb3i6oabt1khFE6PVmLFBCI2es
YgqlL1lDSGp7mCdpOB9GNY7ogImAJbmFXcfD4xCkA1DnFTQNs7PWGlokdd4lTs8GCWiPWXFn
fMxiaE8XCGohyONoV4ZZhwCN2YISN9GVQ6esMgArs3lZQV6POIQhx09ZU5Hv1iaYUh75n1+2
IiQqAgoJz78Y8EPrPpQPr+8aqJBX6wUKIMdc41CGgmu8GEAUzDAptpeJjZU0Cx5wU7MOv9vF
SoSaOVywsilDLRVLcRKEDvnnEJDT3cMUPG645hA94IA0sVxVVl0g4CUq62mMgKhp5yUaVqr/
AFjKiNYDxmpFA6MTUpHrAW98DrjAL0lE70YIqd/jEYG9xyESBpDLTAaM7y0aQhP3ygil94ZT
2t8/1g+EE0jhgqdtHESiQstZnPykR4PGsMwIABI5fN0lwaAQ4LmiDMBaUo1MMKvPxlVViAeM
AGTW/nA+BfxkaKp7x1snDrxgiVF1d8YChxg6ql5MWFanjoxd/bQELhhXS1X+MEwdPnvwZcMS
KgnOP0Hsg04RnbQCt/5hM3gkWTIkCPDZhKqFGlmLM3tE+5kYe7CTDSNR5d07xYqgJp6dYMAo
26xQKBv2yNx4xIWblzYm+MINmul8YjRtosi6OfGOhkUxCCw9mUaBeMMqRAib55zXKHcjqGXa
blE+MWIC6AF+ZlaAbuOT4yGPDmc+seqY2SOsLDQRB59uXEpWwtxT0ET7wDQji+LgHQGquaSv
YejDQ3g6hMghADoyTTRxc2FEvGRRIsXEJI1OPZjlVGi6ujBgQ2ecVsCnFwKUi8GAEEpvkcG8
D1Th84zbg0LAPnEInJI6Nc4SNrSLu4nrs2Sq4TBzxYGvGAP2EBCY5Mrs0Y4KQDjUwyU2b8fe
LSFNF6wwkU1qvwYWUJ+32+3Bqkl4jhEEriiEJ+ciAGttxZJxb33hCg3CfBlRiE5MG/DBDw+c
gdJXO+sFlXe9n/cfCrS8hP8A3GBlDUWJ53jFZ1SxPnIgPi4BQmud4EHgcxyZqAGlxdIIzmXF
62+OP/MQKYGDg+XxlZlOCwDrDJQERbLrAQRH7xEgkubA0Iac1WG+O8PnPlmDRVuqfBhkCq62
4wrX3iURq6TOXJA4FPONJsHyWfWGVUqrT8ayOwKiefGA7AhbFxvAMjX/AG8WEw6pus3lgTYD
eByECUivFxeRYYad5YFXDou3SzW8RkAx94kkCIlD84pkgI1F1fOCYEII9TznJT9XGJQpdQB5
zgRXaeMXCzQJ4Jrzik1DdRf17yKFZVF/rh8bchEeAXn3lqRpgB8rW3DQIakU8d5eBDruXzLx
j0EGPZ+N8ZsNJwA/nDoOKpyf15yMiR/27cTgLtWA/VyW1jYj+8HRWluD13h6dIW1DrR1iwOy
CuZy4JBjGsn6/viIMMRbF5xyfUR7OrhsIiAjoRS4g2nO5fo3i9bDYa/xiogB5h0450/pn//Z
</binary>
 <binary id="i_059.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_060.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_061.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_062.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_063.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_064.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_065.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_066.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_067.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_068.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADjAMIDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAwQAAgUGAQf/xAAXAQEBAQEA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQID/9oADAMBAAIQAxAAAAHdXes6KenseeHsmbXRTVjnep50Q6jmupyi
zwNTitXKaxrV08Pa1M69NMXmkpRfb+oCHiD9lZaejspfVRh11hRu81t5Qh1HJaxpjV9OZK+M
9I7UdqbEOkrfyy/lfSspAglaS+WD7K/XPYspmUDLti9zhHo+a3xtzC0rH7KFsQG7zcvRZWiA
cMmyXydXiqXick7VDVxpovhTRl62N1FcXe7sJrNgHvSL2WLWS6OirjWaOG+Ndfy5LM4xzy43
N9vx9ypDxO2y+vA1zLbg5cnYVOL+VSHF3AigNhQ55rySaNh1t0i2sXXz62eOMHUeT0SycRNS
Jt059ea+iZvN7xojIOywLiVmLqpo5C+XLA+CTR1ua6U0UHhVivCrL0KSSFnYoKNDsrK5KNK5
vmnjdBDSvl6b9rkp6HI0ltPaCi7Zia7B7DwSRo5jihzqjhi+w/pHsBLOGR6bFzq6+6rCuqFy
mcnbXs5B4B80tasCTZR083nsBsvQz0xdTF7wK/SmocgSknss5dbHfxvazeiGmS+MavDJezjW
ALyusoHi4RrWdC7jlVxEGiYX0OhtZ9pb0kniez2VwurhP46biix2c8rA1bo0azncXs+ThfSS
YAh0UAdjtDnVjLqQZYDIDwZ98haUlcFuXcxrJI6YxzlgX309iXNddjxkaOcwumlasJ9Xz/X6
hRkpYenhRcDC474IwOWiZGLoZWd6rvN6IZVhU2GVrWMZTyBgygJTWWsmt1uDv1K3lgHEjl12
wCz+e4pJ5Lngrhtz6euZm8iy+ikb67LGii+vkJzALCjzz2J3WkE+rUlLIEbKo8L2wiQiivyk
s4Khh89anQA1tTj0tfHla2MvQNVFnPs5epARCh2DtJaup5574XASAHM5w8WeXKQUON8kxra6
2TWed52Sa0zyFgyHP9DInM70lnZDkqeSFPZAHkivCksWkmdf/8QAKhAAAgICAQMDBAMAAwAA
AAAAAQIAAwQREhMhIgUQMRQjM0EgMjQVJEL/2gAIAQEAAQUCHjSK9zkNIQx0J2mTXyqxPLH1
PU24xri2MFE4LL1HRsZpjuWwce1SSgIvt6dlVhemuvkl44wIugizjE/Gw8RWpXiF937piEfT
z1YbrHfBE3Lfxkjp4thCORbjLarUZfeilQs3Ds5Huv8ASD+h+OQJ3HfUxj2mdbyro/z8+MF9
bFrkMt7Gll6eDsQH6N+PLGwrOePO/KGd4v496KXJu/8AEikRxYXyhpcZhUespGVUv02GfLI3
rH3wessz+nM0GLdSi/b9T9TTlVV3xPTmIbftubnVWJ/R3BgrZZ0nFYs8eJaWsVsrdttXxOTt
q8L/AEfNqXdR4J+siljfl2D6TEO6F3WEctNGambf0k5S23prVcpBvC2ddCtNhZMiw1VHJ5it
+3NmRn+1h/6rn4pit4gnQec9xn42+oW8r8J+dDrwsNgUCybmbbzvmTWDW1qBA1b1jXQ6jpMl
S+DyOtOH5NCe2IArG/qVVZH06f8AIan1aLWtyuLrP+xmBhkenqBj3F0vB6TcHEOT01fu8u8s
GhfGjhEr412Eh18qbh91l8x8dK1ph1WBnH0+QvStdKq3e7GrbHqxXjoOYFNteO1NSWJ1mspq
ZVSW0bORU1N3BoRvFQcVqA6lXa81lrtqivwVmvtVHtvEFuQzVW3c2GyB3fiJRfa8DPiZCq1y
Ji1pZYhDOtdNe+rKsbqLVRPUajvUQDh0K41BW7XC17WQ1f1yOQLt4LpWQjlpDayeWuI58CmX
UFfzn9FrvRpmZNgtq5kEJprfsV+CZA3X9GZbncUo9SOxdTeo/wBLrs1D7T/BG6lnBIyhRc/A
29m5SuyqY+7Iyq1YqWPbaJwVzYymtbK7Jo8Oh1J0wI/yPkMVFD8gwDCo/ac+IPOo2LWvXQrY
pYF4W9l+anrrUXi0BWrlyryFyoxyuJ661smSwRLtPt4cizkDXYXpKDEHa22Y9tmqSbZc4pVr
FaeJh7QcXllQUrWWJwbFGPiLDxSFysIruW3EqDWAI7ETmejhYvNdCbr5OUiWshW+voDIxHNS
pbYPtv6iToExB4mdox3KlYueNiL4h/IdbsLkYPZymSv3qcC5jThIvtyltJU/voch5U2WVamH
vouTM87oSciJy2HQrC1nIZTcULGLZBYd5ewwtcHFZ7X+lqWbHFD29no8Hr86EJRl5saH40J0
6uPI346vRSuxsbMWtmFi2JODaQWQIA2u94Jn7xKEpqb4/SDQ9ltWOBEpboqtvLnYoxm51OxS
F7iKjo9p022E7X6il5UxEPkN8De25jUm+8D20P4H8lFbZD4/4m+WbtiN3B4kvqXjhk9SLfPq
ARc4YI2il2o2TpeuWlfp9lsSlKlmvfU1K8J7pVjvStJ+1ceNlpJmGdmzlPuTOqbpH40DExpk
18GKjYnYj03F2VaDvBOUBgM3NwWWVOmbYx+oYBLDaLfjHWMPOZPfFC8quBERDvKDxfkqGmLi
m21F4Be8AgjiV/CzXsUZLuinO5WLHjTDasw22LjxnVSMew8QG7p3lhHFlDA8qjhDVO4O032h
M3og9iZuY9fKskCJ9yyytSWoplARbrV5N9PVDUBMysTWgmxGg+OPM1qEr9lhHYiMIh7TUQnj
bawspt1HcPH+Ku2Q/wAcwRyGs7+k5QmBjrEBa/fsYD3B7GNEOm9mvFa93J7zGcitnBlX+n/z
y0eZmX+In2M5dvTl37CERohhhh7FT2nLbfr90v57lbA3CaE6Y5ZSgY5+DN+2AnHF92ET5hji
Vn2AGzP3SnBG0F2nVU7RPjvM/wDEfkz9DvKF40ewMMPYo2wY3cKeLbj+LbJmFjdWzMr8OUsG
2qtsolGULZ3mV+Fux4+JGjUnO4DS/wAGWJ2M+C699xxyIGp6awNVm9XV7Ut34iVV8PbM10Se
VfxOU9OCtlfw3DG7RG2DG9rJ+vSj98x+1zQ/55uXEmsw1o2EZ6T+f+TSr2Pt/8QAGhEAAgID
AAAAAAAAAAAAAAAAAVARMBAgQP/aAAgBAwEBPwHUrTiUsvTyG02f/8QAHBEAAgICAwAAAAAA
AAAAAAAAETABIABAEEFQ/9oACAECAQE/AawsqKerRwEjBQeANAbQZN41oXDP/8QANhAAAQMC
BQIEBAUCBwAAAAAAAQACESExAxASQVEiYSAycYETMEKhUmJygtEjMxRjkZKxwfD/2gAIAQEA
Bj8CBiaIYhunOcBAUgUKsrfZOikJpVkyKLB6I6rqwXlCcYQ6ip+oFNa7zWIRiFhiBpcIKnDw
w507oyIcmNYBJKsFbJvojk2BmfRDtkw91g6b6sz6IyE9ndfGZ52UKDmcUTXR5XVTo3M5A7Bv
gHpm3PzJ2nyzIyjgrC5+LlGqq07pzUenaE9kdVoWJguPSWy0p35mISaihynwBWpyolFdUeyG
iAEaVNJRaNl5k8gyV+5UJCGoAlTSeV0vRa+NEhEfjag+LFN/SnDbw3Q9FpRa2BROLnyYQgLV
Kb2qmm/Ua8pzppsn6TTSgvyrS2w38DMVldFxynJs8IvB8z7IZwLleZAdlv7qXQqG4KaYqKIO
CxK1cjO1lMjSAnV2TV7J/KnMKExYYFhJQcPLm8cZYbjsouFQWCNLFaQE7kFAboNsStM0RTXb
6SiXNQb7rc9imvO+ynZaZFRQo6trK6LqFvCfpcC09UEwug0iQgJJPKOR7Iynt+oiixW7pwHK
jlGia/8Ay5UgGV5Hf6KrXCOy6hSU7UVOGzUBuSvJH6V8TBxaf+2QdYR90DjY8O9FpGNI/StW
HiMsus4YPqhBYQO6bGFIHdFrhBVk9t6JyNKgLRfpTo5UOvsFPwBq7oaGtH7UC3EoeyDTin2R
DnuPuv5y6HwVBxWsHJTq6g6vqi86AHcrUZdPZQwaZCl7Z1FGoDfwAIU97INa99DUym4nsVdD
0VGou+kha3GvCMYWmdzdTdDSmap3WjYEwm63QZpROLEFCo0HtC0/4ZolAYYMWCcZoPsj1ygM
NxiEHY86fzuWoMJjmiB3KEp+UMUPUSi0NgBGbIL23QU7lbTzkIiSpy62StUWTmkO9l0YVvxO
QrvZqY9mk1rDT/2oBrsEGN6TM1RBuhJUI5Bd8qItO6Za4suu6DYKLsJx7iV1BXzE4hrsAunC
1e6kYTq3BKbP9Mf8rT8MlvOopzNB7wtQYfdan+U/ZfDEdI6l/bUTI4IldbNPdq1A6mchSRRD
DZEnlOaWCgtyupoAQp6ZQFRdQXTkDI5U4gHYIDTl1NBQgURb1LdN9E3FxLDytysqLtwgWtEN
u1SQ5juVrwy7SOUYlMv4KKQ1DhQVQqF6LuqXVSepAgCOXLW/+o/k53ykKq6V7oRdNtM+DoVF
phVtyiOMtQ3urrSgS2SOfCPp9VurwtJvKo6ir+LJ3ojkEOqFFPVVUbKciMm6buEk+KBpB/L/
ACpJWphrwp0wq4U+idTey6Wau0qPgj/cnNVMrwqYivOU5tpImvjKlxMBDI9QTs3cGufKE6Z7
Z0VN+EDiHS3haWAAePVqATp+yEqjXT2X9tyKholeVoTXmKcIHKhy6V1Ir4zvbM+KQcrIyMiR
yrZPpsm5XQJFMrLfTuoj5NbOqgWCKVVEGyvMFieqvRXRGrpKI4Ofpl2Wrn5QxH1ijcmmFUKo
COkXCYDaaryBeRqnSBPGUGyv2y0lNbx8qNoUIaqKQaBXV9kD6Zt8I+XSpWoqEQAoLRKblAAl
X+y985yL/mXyi0pxEENTDbqyk3Rvdd/C3v8ANouple6gNEKHb2LUDecx2PhaO3yYyOU/SLrU
Jpxm7SNbeCg3TD1dVO6jbL+Exo3Kj5M+AgKhqviYf7m8ZN2m6EZe/gnj5oTx2yxhtGTcgiNs
g4tEhuTvT5n/xAAmEAEAAgICAgMAAgIDAAAAAAABABEhMUFRYXEQgZGhsSDRweHw/9oACAEB
AAE/IQA314lYP/WGQCxjMqEqvUacD8mDQfcJeFV6lUKe8QF5H5LItYdRUuqHlUp5/KYP+CCA
BOiagJz0sVMwcCuQfzGwE9SzrtgyMRBDGFajVs1GG6fHHMBT+KWdIm3ExoOERq6xKEhTlg8V
GqgTEFHuCGckf2CTwhCKUqSvMevHxq+1PNLfUIFUl/SA8WTOia4HEQ7FW+kSUSgQ0vM/WXMS
o69abMSxoqcEbYlZJyOoh5hXKiF/UJxrYHmJXcugPbDZDayiA6jyvxi13I04icFURbfc3zmM
Sdii/tl996hzGi3kPdSz2yMwPofK4p9JFhX9SJYLyRZiF5P0lgQuZYwI+SIspc98xXqp3CtU
RyzFu1PppiyrPMq8iKjYh0OUfUb8kusaBy3PCxf/AH5KfyqfUTe3DVEf9zlLYYZlb3PGnL6R
GubidXygidz1FsssmIkHuGYXl29Qi75CMBTCnExUrZ9yyN4M/wARULcC4KlW3tLOIeYg5SmJ
Cg2IrCilUxDcixMtux1qA2KxM3Mw4WMX+vluc4duFiKXjzCptGqlA1SFg0UuVp1epgwMd9Qk
dE5cYmB/3yWE6uc7z/U/5NEPMjdGY9GH6lOH7A8iEBuq1BVyFM5TjEz48qmOrxwxW8VM4YVE
vzAysFOYBV+GMHaaYkWoJm5sTDSxPzlEqOUHcsm6DUBKNTqUcHEpvaT7J2FtVEIKvJl3ZAGF
6iaWAdypH8ggQ7MPSWIuLD6gq0f1Kr4co8S6m0s48ROzntGtW1ZUJb6MJOrv+pcYcI8TKt0x
UyYOVyqPRzE1t8QrV/8ARUsWIPUtPu3hxMtum5YlmYPEbFJvMvb36V/UElkZrackHdb9MaLd
XWiEz9d2pUwdZwlXTFFu4SDm4rKTVZZlXXnRdKMnqebFrPBCZnJQSs3b4JMorogia50QORF7
IVhlm3czCeAIOJPExB4RdiLxa3hU3io9rl/LLEmE+C5TlHITzSb+0pwbF9Zgw7ShgDKoRYu9
TNoy+/UN7eFBqDao/hBChbHn0TeGKkq50E0jdYDPoIu4kg8I2reUuBbeSbdsvQdW50SivjTP
OYA11B6qUZJgziau/cLtt/IBkmWA9gqEi1i7iHpGzNQpHqPSDhVOWDaLiQ9RFUfhMsylckQs
gdGMHqYLbGYQys4fUvzZnzFPEhTMNj5jin0sJWMkqNgr8sAmC1h5QzimlhEMU6t4xGiq6kZm
2G6hEVilXU8AuSa0ATGzjkdy9c104mXF4mi5tuD8Je6lZYP5Mxtg1Q9fuHv+oIPwk4M4Ai5H
DvuBqaMQ5Ed8zsmesRrxPeEM21nzLDpTLqzDki0ipdSozsKVx5leUHLC0q5OZhrTGVLJxcYL
FuIX0hf/ADohu6XS/uYfbbSv9zELwdfaPRbaFBRp1/2SlHTRpCr2F+bRtvt+3Xqe35g0wLiI
kLn/AKxCIPwvcaxCWVtKVArYZEPrtQbhZhmGM1bLgrnqoio1jUgidxA0foIe1G8HESaDpmcC
5QLjslgD0W6h8wNl8zgfpgVAaWvEZMnA1Z2zwRHK/ljraeJj7fJaZaMyc5K5VoQh+k2XEsjF
S16W5j+ZRjt2xNXUyyKx3GyEdUo79zeJ7hKcELvExyXKmyUY0JeriuBdVtjiBUfQ/JQrh0YP
RHBLdMaOYyqjDpFNTiUrZ2TygljEMfGAUouy0BxNy4LvfiUK8X1DBTjdkp0XXiNGP6hNvX6M
uA3GD4uX54/klqtKfyvPU8TsxR9YDhn4olyWB5Vr6IpT6WVLIWBUvEKTQBtJqWso0MoVDDTZ
Pc+xTQ4gGlxsKL5nJ18IUABWbnI3TiM9LzKLxuWBiO3cUi1EcwuUA3ZpSoY38GesJt9qdesf
X3LEbiXSvPcG6k9oQMN7SjcnFKVHwITmGUxTKypnuCBGc1tlQ3s53gzFh75gARmGDVwzYVBo
e16IJuWTPqXLlxIl6fjTVAzjEdY1KcD6l1zuZjfEVcfs4pZp5ixwUe4vMQBJ0AIGgahkun3L
SxFwLMM2LvlCAV1HfwqBNvgMi08z/d1E7kFFLIyQHmPi1slmIxtI2Tie4krj9IDzDMGFLMVl
fllPgp3UdYISg0pYFK1iXY6/9ZsubMssPKYjMf8Agb5VDxKGLfJNBrMeSOEIK59YlHroIHZN
xwY3L7jeecRdQ5hxavqKu/SJwqoZd5SGggKNA1K2xNkOGUmIryg3GKhgN4nkmK8AoKLiXtgO
o04OoBCnCFRaiHEL8zSNDf3AubQl4h5uoqqdiVCvvqKg54JKWneaRqZlaLLoerLBMHwMeZAf
e5f1WJT9BMO2UawM7hCQQMTeIfUtDNWpnhjyzAPJQUjmKjEmVEHCoY1Jh5bxiCDQqUVEi4gQ
PxXUlX8MJAMLAX3Aa2H5Cc7A1PQvxG0CctxXzbUMY/xHypS47jhmledzPnOJrC+5ZJrMcIMT
KZs+DKJRDXxdcw1G9u/qcFWubnKtuYgR5jHVeSBdXFaiaR5MLNKiqc3FxUbuIrInEQb0QlIU
AMxTSGOhlsWRuXxFXKkvGtEwbZajTEH9nWQmiZjySsQy1sDHqPLvLFy/0iomRqDL5raVOZv4
UlJsgzO+XHxdo2x5q8QwsplczpxMBSclEAyQp0GAa05Ew2xLpuWXhiun4X0htC6uL/wO5Ah2
lJ7l8RcvFyp4j3tl/wCkTrmYXfLCKtXKsKHq8w0O0Gprn+MPBeGKhbB4Q3eZRFiVG7UKDpEl
TmbPi0JVkSFRPwPZie4TfYOYHaofjBUgCCzTmOGKBlLTu1eSWp17YqaR9rm8abv3LdJjxjqG
AIi6fi/hhT4WVnxlWDEzMV9zQEbKw6TSYhi3ExSHN6lri3E00+yOB9JpFMMR+ptBA/4MNfFR
1NPj/9oADAMBAAIAAwAAABD1DViBMbLN8QMNfRj2c2/mPVPsEPYkTbKVEpGZjC0cAdI35/Ln
ZXHDZKmqT9LqkDrwRg3i2ZxFP710zlMZfBExGYfSoK0IyyJMgK8Ifr2VPqeD6WuYlKfAosfP
cGH8UK1byJLOnPHdHXqtLPeTFm8y0e0HuY0wKvht+Ny//OryfN2vex68st+sH78D8D/1+P1x
0L//xAAdEQACAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAARARITFBIFFh/9oACAEDAQE/ELpjLFoTdwUP6cE2
ZnpSEsCQ8jSE0Xo+xRTKMlZEpaKEdGotxoYhw1gwx6OljFG0cFqaoRuWUOhL4cijRYnicIqj
PhzgYkJDGMjH+Rzw9QmX9HNuxu1GEIsoutl+KbdI7FuEqOlDZfj8Lo5ChDeI1GpcqLNoYhx2
dGxs6Pc6NlGRqdFjlVfhxifDoxwvX//EAB4RAAICAwEAAwAAAAAAAAAAAAABEBEhMUEgUWFx
/9oACAECAQE/EJ6PUlh2JpHZsstUWbDyhOi8FVC0pxC0XaHnJfRCcOCihvkqEM1GeRwoUOxg
Kk6GzMKj9HC/CzLL4dHDYkaKFuLKRcXZwsujJ9jwOihS2JdZuFnY71GSl42PCcp4iizfBLwq
mhoWBi+hLxYliz5F0zPBoQxemE7wNmh5QmMSaEWUJDErGdhaioeJSwVBlebGsFHyaHRiOw9i
H4//xAAmEAEBAAICAgICAwEBAQEAAAABEQAhMUFRYXGBkaGxwdHwEOHx/9oACAEBAAE/EBeA
kArr9uMDAKEhTYhqxnHWLHtIDhzdfesNSyGGm+DNm0uxFPrClc7QLi1YSg2m/wDvnEbKiJC0
W8mKFYWAK/rGIPZMEp2YaDEBElGpvfMcnNk4TcGrYnZ1+sLHg0LKL+rjxGIoDNdfvBsAyyti
VedIYfUO9VCgpwlwm5KQqzn+JhkhhCATY9aQfWDUBAAFU3zYkwLaCE1Nx8f5kYpDiyVcfGHV
wThkANU4ualrdbwxChCGnRgYCq26ZhhUwF0vmYGTaBwauANhb4xERD8YYoVApTjACBiDsV/n
Lea9BkqtQoUBPj1gcJoCKFK+0mVUioF9uJGIXxiNeFn8OJuoRJYdj9YkYADpkFjro+8r6MRi
pX7NN+TGAGoVSHCdSI4JTKgUR6f6zh1qeOQysCW8YoACD5Q/o/eBU4g61ihECvjPp+cRPBSe
NGsralep1kAQCK7YuBesZFqDrb94i2iuLFxxh2eeHKVWo+BtmFwVqtTl+xxkvKWnj3jOg1F1
oiN4d5R0FK1Nf5i4mh2h8Y1hJGrvsPOC0iCfDZ3h+lggGteLiK2ssGyF9xPxixchsBt8ACdb
1joS4HIk1wLcVhjUb5H+Zg1qLezj9TFoZKIXzim6ECG+8iC04/GWAiadE3k9XEkZH+Iw2XSq
QB73croFQ2JfPm3DVgQEXRyb1l015S+sXqkCRX4mPdTOQWAfi/jNYFQ52iHjbjuEtnnfjK/g
tm0qa1pybzACEXd8kPzh0IIDZfFWHeAZRsJpras24OWRBQHrziaKVbAU8l7xQ0QiqAGyw3+c
lQI0dRCa/L84oUmQO3fwM/ONQZJDW5wZr9k6UCu70o/rGxMRKOAC3d4XCNgDtLxm0oh5eMav
8pjgoQ2DvgxYIy0TTNJfOIShAWotGvPMyvLSDoBTWAVgFTSaNfvFttsCF2eNeTLeYQHhETrx
WesXVGwApTVnAfj1hLqKTimkYcTA8O0QRDWd8EuJaRliwUU13gaoQkEHYLd+fvJNzeb0PXxz
hx9O3nF2NPEvPeJtBTdM0fGZWLYd6XWSEEniKnXTvCpWBr0CfkyuaCBUTOLrWxw+vhZwryGM
yqKsOPWLKKCWtci+XKvDzfvL7Hy284bq8K7gRD34wuMKhmx3FPbhiAkCoik351g1qAFoutN4
5/eKGUSSzlnfBsvOOzpCuKmw+8NTQBEQGgnK79FxcRWCgkbN7dcZTMkeHhuveuveXiSBEaaA
+J+7hOMiUeSsJBQFEsaqTjjHTTRV4XwTA5A86MJnJJUqKCYLBg+mDoIBFCk5wVwAKEFrHw0D
ePV1gpyKX8Y6w1Jiq6Z8XFrE2twO6eufzggQUDyCdJkzFKpy45qS16C0/OX5flxnbqDJoR1z
w4Sx1KQutS9XE2pYbJFLfd2YF2LewukWcWZfaDBWVsvR8Y7QBAeiXXwuSUQkxRDSeeS+8nBC
kOGIpxw3HCiPMF9nnGIHkK7e/wDvnH2ioCtEn2JjmSAAwBdG3e44dGtRXfAHgPODRIsSADyJ
/E7zq9Iq+HkmsLJANlQnKcn3iPqZKlJOPS4iEAoITxKcbd4KEYjwnLsrvDvgKSAUfZ2YKFoA
QlgeVKJ8YnMMB0rcXjTzwYeKCIQ2sB5+fWUpi1I1b/ef81gsmgkdkQ/hcX4QQc6En7MD4D4a
iR+xLjhgCoQDmA87O8c8tZmvWuMLyRhTmmAABZggcfjvE26hI10ga9h+cO0cApBLyfvFIOC1
C3iaxoBgGDB5N8YhmtU0qxncf2ZpiqGRP1/eI36JIXgBUcPrCTAMdgwX13g6TYTQzlHZ4X84
ZIBRYFKDEHx006xcfECgcAvei68/OQK9LRFGV8uud6w4Bm0EVDX/AGsXtiLWHaKU22cZez6o
BAnISZVlVSUB0kovN+pnA7GQKWMNHEl6wUHKnFQA5AH/AHJbDAkaiU9bxQEmAR1794RlFqmh
ti+64YWUVI9fWsiyWJUARnRe2GUGxTGzmGucr5QCIKiFekv3h9RES2mxhwb4ucf8QBEeGXxk
0sgSocs7044L07SAFlfzhkWAEOy73g1EQYh9U+sd2gtBPQrXDRZG+wL4au8VERKXzQGqEPRj
ShEbj3dvrWHVyKbuwI6Nzc79YLQvaqULQarPW3nFcUEIgoqhVIarpy+joIVAW2QdBO44cbQg
LLdiA8K1T841KkI65Ub83KWnPnBMFQYHgyYQ6HoLUmL8grJ4ke5N9ZzrEFFaSACt07xeNLJS
vIcHrbgW6g7Qhq+ONZdYAUfQAHDtvnD2k0CmgTY+FPrCTuFbEk55N/kcMGgQiS6s4v8AeBa7
lGiqz/MBCEBIsIls1lUBN+CwwgjpokSeeTF244NDpdlOekx7wIGoKqb4DXejAklhV4BCDoOd
eXvKwTQgKchNPnDRwCVV5Nj8YoJI0UM5jVPQ84BlsIJSaQBUT4zesKK28A0Nlu3GFVKGVVfL
zVyJ2dW1SVC8hU9mA5hsa/5igpSKWkNZDCqAmTqripUWMip4ezDoZqAHibNveFyIbQdy8PGX
oQau7s1iYEEKIBKD+P1g+FuUbwG9+3DsKkQIOnfPWJmVgJURpe8doC8AAAq18VxYoMIArIfR
feBe6NG6NMs0A29/vFA2hvOGh9WOt4hMJEIA0AHon4cUtAi4SbtU/G/jHIqILUppgftx9TqA
QByMIS8LrvI5EnE81k0fGRWkSKNQpoZx+zBXsUFc3KJFDmYMSkCj6PN/dy8oUa1o5Y8hfNcB
AQihwYoKq9CXfQ5SHTt6mTB7Wyp9+Mu7HK9Pv3rNdlLDARC/m/WEtumib594blKAUFDVDn3k
9ISUQdwfifWHyg4aKWHjTjadURovdGvOTYJShG3SyzAQMUNCWyiePxiI2KBZ4+MLyJ8TjBGB
QL43zjd1fQ57A7p5PxleYGLBx5G/b3hSXNBCCDQYl5frjHpfqErHSETTNn3jg+WJ8MB2H3TK
MYbbp7Ejfbved4lAUnC76QxsJaB+QeSvHjj2vBGSMFWKhBFru64z1PVY++cTQAAAWdj/ADgy
3NVA+Ux+piEAwRReB0+sGEGheF8e8NNdAAADBpqzR/GOI8hRiCVNPOy7PvBxOBqaI1vjkTFh
ZZAAzeuPON3dOnYH3i9KJVRkP7yIDGiJyPb8uPX7hSIfOLdQKi2f7g80JBSGBVooVAbsws3U
1QvldLw6MOVMgBDDAYdy8HeHzgskj5vI+zHdgoognV8YuREoCo3FLPGK6gdIt9CGGQqQYA3o
5XRDD2Ymo0BTbdoPU61/5F6Su071X1jLUFaesBroTYDwjpMQ/K9BFCmthVvo94K2oS1d+L+z
EuLIuoPQ8DXJaSwpr5h2ax9KQUJGCafv8YzaGzfz/v8AGbMrK3fKwyqojEvI9OF2EckFm9YC
mKwas1wfnF3awnIdYjuoMWlJ154MIKYEZx4b3j+yJE89++v3gTW6WSTU/v6xWiUEJf8Acigo
QRgQb+dmW0wAVaCG+r/GVyigoI8iqn1iaMAgJHA6D8uJscDAMbv9mB0WLHgvD7xRK7mg8YFK
FRq1731gndIF4TkvYjgsdcAWjs/nB+4AV8zZ/GGioXZya9aZjKhYVQRN3UoYhYV2zzggkDVl
HWJEyyuyLZP/ALhz0aaFm3iLhgOgTQdb0YNriUEWe/5w+9SNJTwzrWFRuve1ndxSSKSKcMdf
neKBiABwDn4TX1kUJqjePvCCxlRQXavWusFCKOVJwzjWTlk2ocYroF0maWPGeo/GIqhF3kUh
1v5xuHRiJJ8dDiUaHKO+NRuK0oVSiJyd6T94pSFYIHQfrFOjRXXHNw3QaQgJ1lxOiHUFPkoY
S0BBV5AP43gQAq0iXDEZpSD11O8Is0pT43MdgEElZed7HFrhQAqb0+MCcgF1Q3vWMVQFDCvV
v3gqBoqLwzwYI2AQQs9fmZqDwUYapj9HIqkGHgLxiHCo89Bjn4pBweALdGBShb6yPhzSllGo
DnQN+DWC3FKIqr2C7Z2542wF2l6frFenYtRq+O8BmSoRrzOn5xEOUlFBNDPvEQ3CBDzvx494
j3xTYIjoHHBVsDQyj/BiQg20t/gypwpw7PzkyTAFUUHc8YjHFBFSpIzjvnAowAqAtD36xs8j
gRJcd+oCyU8z5/nBQSjU3DEBtGr18+e8ZuCgapW9bjh4gAAA0BlhIR/eBpCK2XnABAAOJk+T
njK8fvAqIt2yXNCbIbVLweDE8oBAkdMw2Ew214uOxYGoq9nDluSoRCcKf2YptWvY7ed/ExQW
Q7JPoyjZUV0m2n5uLBg4BKYIKR7Xdw8ikktesPCCFHNdX3gNLVRXXw/7hgodNA1r5wN2whZ3
1ed4Kg1olVpqdOKDKEKs8eC/bhmwkAV8r24hBzMEheDFrdafOKIMmU2zSJlecJHog1ee4YbW
gaZCA7qa11hgSABpzgo4NGk/7zhhebaBvhmW5JQE2VH+sJ7BSgJvm97MGxjwQVnN/GDjKpEa
4ut7/nB7aE1yODgFdAXbhIRZUhqbmKlOCmx35mBmE1Wv3i00Ayc/jA0E2Lx5/rDR0ULwvf8A
jFJMh9YgwE74wLChSLlEVQyiBoii+cUUW7xIxOPWfAxXBtFR32YqcRoNTj+8R2KijUDzj8sg
BE9OzEUGA0UbOSYqEtK28JkGkRA6TWwwxQiAjxgB1CU3wj+pgHJAiPyxwQZRGfx7xRgbhSPi
/WV+BgqgPF/3COgUo8PODDQUAJ+fzh0NpWtePvAcaABDR6wccMnzjhYgnD1gQR2TGcpZdPPr
FXYTkcqJ1vxiKuizrPnmp7EFBnp8njFwBAjtP74uPswcCvhvjAoQAQqry6MN3Zq0FfGzj8Y/
uwI0KeMGfuVLyIjo+cahEBVRmGsgFisEIr0rheo9HolExHVIwqHP1hmoLAV535wGRYCedfjX
OTopIiDR57MUmqkXDiMAUh8ji63XKolUCd4JgXyGORNU1gRrq5DUi4XWX0dmMV+DPi4rcSKy
/s1/PnBRqG7OOd4jMgqBNE7MmGRovJcYnqELo9POCMLZ5HW/hwIi8zEVHWzZrLAAQStJPOKp
E00aPJEyNBDsEU4eCMZg8KuW2/jHAoQpy/OMSIpWM6T1w4jUYA1bliEIAxnX94YGiL6MLC4e
97tG8ZM3nTjADxw5Ft4zQAkG4JJKe8SJXzk+cVHZF1WHjAeS6NL8frG1FDegf04HHsG5XjEU
GpHgp85cQdVb48/GG+yrDje5+Uw0NdgqS/xiAJTSBr9YAMDdGvWM5hVqzj3lqb6J2e/j/MUN
NwJEfb/3WJAyDa84ZNNgyajiCCGwxpNSpfGAA4U36xd7q4RI3CjARwNCT7xSxi0/zFaLl9/v
DAAoVoQCrgmCmqaBgLAJqqvnCyqpCxQ7+MdSwMbd8cY41qiXw6a5SRVVLq0zb+jSVOmed4hF
1yEX9/GNF1leAKOJEoK8vJjgCVUd/rAgBNRNzCAoFPv/AHGBChC7j6wHIYFI6zYUtwGgHvvD
SQHvANDgVXRzhmoR3/uEW+S3/wAjakKAvMw2MHaDzgV28E84lLuNLqYPGqqqxyC8zBiIQENo
9+vGBe8G08+MMuuAAuz49YOFwELprc9vP/7h6wjsQU2z6uJIsUxGzxjosb5duBZUvl04q8cY
SIoqF85T7mAgOC63iRGOIiQOX3jJEfMwPTiqN45Wg6xDFEIXPpwxmzp6bh+Q0l0PWMMlNQ49
zCECegaI9+cT7QCAzikmsUGoiAg0EIIww5bkCSQSJ00RHN1ABoDrFggB2RVxpVSrOyI/p/WN
INQRSXGuxWa41huCh8nHxkkNqgOA7QJvzN408Q7xTaHHeEkvzcDLL9YmQk2uCJXNaGGBRGh5
x1ey6EwMP8yBgaiI/WDwV8CLgg9bZ3yfbFgagBUOn4MAWUCK2fUzQAg1Er6yrhlRi6CbOY+c
fo1gUB2X/cFSAjEmS/5jEHJnVI6d8y7xFZdRw3jfnyesJB20LdBLhrQyqtpsqcnGOlgdpIXd
yNcAMWpL43lSJgIEdHObU1Z4wEdDDV8425SunBc113jtbHO+4xnhMIA8e8qGTSPbxcNKIBT7
x1OaU2PH9GClEUEHRwnjH1AkNsYp6uGCg0rYH5xDAcoorH+VwSVlcqqc+eMbyB7qfZHLiSFl
DSfjCYU0A4H+mcdMTad5QRCuULX+vrFenG+PGn77/OPlXjvHfXjFYzXuYlpw85vDrGIy1IZN
uI8ecIvPeAWy4oxqcmXDYGbfy54wNp9YMakXotzg+TEu6IjhZgICcfzhaW4rgikNgvGjBbh0
OF8+c54g0AMO3pJ+cvTHOJz+94StduEunGv5M449/Gcv1jw/Gc/v/MSi5uPw4wse3P4s22xN
u385/9k=</binary>
 <binary id="i_069.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_070.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_071.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_072.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADVALQDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAwUAAgQBBgf/xAAWAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQL/2gAMAwEAAhADEAAAAfSUGiuyLMmLJt1RwckUbRsTGa3V0dKFOUi4
xkjKLSuTQdR2vU+k+f8ArBhDSxAgbeazRy3IrpGaubsrpeaduqlBWVBbZlosQi9Dnjy43mCV
RhbL2eN0ll9/PJxTo3KdO87w0MsXp15voWwxQGoknUnO1KVuMHi2hVGufrpfOc05ZCTZJras
aJ7md5I3+nSegt6XhdThO9i1p2ylSVBcJxQ0PSMypysPM4tuSTsFJr0iX0qu5xivolaul2/V
0FBew9g3QkpFv0UL15w5SVKqmi7LzAtuYxR3Jr2KNl53WVrTG1l08krJNZAbFJQ9TbLqsnLZ
i2HKvlYVBqg1M96T5tmyR3Bw75r2S3TzD7FvzdKx52zzGb1PBI13EM+wJqi1nlF2D0mWPM6m
oJRbjls87TUYXz1ECZTjpRYFYc6lW6jyli/OVOkFaLCsGtHOEBduOL575qxNFLyW8pLOclRK
LNozdW7DpNlwl1LiICO6F++pi0rxlcRCteiKYy55bv8Az3okzTsoZBlBrG+IVbV+7N2FAbUI
E0jy1vSZF85oeaY7ftdSuY+QAXK4lC1razLOyqECWLV7w80XelldHX3TdRVVXFkQk9FXz3F9
NVGxC5bZS/oVbUJ2nbM0rJaGhbBQsBeX9Z56Me9C5Uoz5zeVD0c4lxxjQQS3MF49hbpLKQks
xQsWhQELwcCJGPnoUXYYI9Gx8MzX1nFfNRmBarlaoc9U6wmiX0u3wjyz0Epas8kQNZF7yQUL
pI2dkhdmkLSS2DkgrOSTRJNXNlky9QeTYEk0/8QAKRAAAgIBAwMEAgMBAQAAAAAAAQIAAxEE
EiEQEzEUIjJBFSAFIzMkMP/aAAgBAQABBQIZaWHaNRrLEn5DUz8hqp+R1E/I6mDX6nK6rUGe
ou3d+4zvXQ6m/d6q+HU6jB1Oqw2t1an12oh1upi63UGabW5IQEMvJfall5Y2P7uoHIWBZ4Y8
zadu3lhjp9FBh654gPPFs0VrR/N3Jstx+ip7ViZlR3DbwFzNuBtnbzO0Y1fBEHBsqgOIGImn
vzPUCah/exzDPuAlZsJlGni0hQK+O1NkFfOJiOmR2JYm0vyGUwGA7YdXumtb+376IuZRVuPZ
WKMdB0x+pEsWOgEcQ8H6E1oPfI2nPSoc1Dao6AwGZ6ZmephjJk3DC28gGLpyU1vFzmAZhxNM
uSo9g6Yg6n9jL+A3ymWmv/1aEYAmnEXxB/5Hpf4s8nOZr/mPkInyoWL0B/XP6mHxcZcObB7J
qqGc3UGpJRXkrwV8weOn1PvqfEMsEuEt/wAdLp2ekAY1rI9c049gws7zw23rPVWCJrhmu9H/
AEMZwkOrSHWpF1ymeoRoeTqziywZroq7NF7bNNvXEoX2Hid4CDUKTlHllaSlNrI2YIYzYFxL
hacz0lOBXUI9aNK1IGqH9umRTH1ODam6h6OWyGp+Br3C7TnCJYTbW9N2mqe27t4KjBHgywZn
ZyXtam1dRY77w8VTFXEvGb1Y1oabGiDi5BL6gHqXgQpkbMTtiAYm2Y5EMxztEuoS6VUJTDpg
zLSIwlqf9FdW4sgETxeOdR8qzgIZn9hG64zNk2gdGM+V9C+6zyh9t3+Z5KmI0Bg6mZg6Zg6t
MwnJHDUDbXZ8k+L4C3f0LjBUYKwdTPvHQj3L4n2Y0z7lG58cWeU8XJ3KsXC9twKngQdXbbO6
AVcEPYABbudD7YYTGaDxQT0s+SeIUBOqHuUwQdba96Po3RhfZSLLrLjRprtyjqxxDEr3rp9O
a2Et+SeOmpXNSwGLB1xHrDFaVUAdSY08zTr7elnlPHRhlXHbdTBMzfDaogvrxuUw2osFimbo
WjGO0XlkG1elnyT49dVVuAblbIxMetmPp1MOmeentENF09PaInqDMnBPB5OmT9LPknx+p9TU
p27a3gblni3BYlq43iM6w2ZiuIW4donJUYH30s+SeP0/kOH3e6s7hszH0m6eiuh0moC+mvgo
cEKQHO0b8kWZZOV62eU8TMz0/kPDrxTdsaq0MAwmZmHEJEttVY9245LRBKLVNeZnpZ5Tx0+r
bRUl1/dfblbadsSwqatZiDUpj1C5fVgR9WWjWZgBeLVhcYjkzQ6zvDo55D7Z3Z3ee7xqrC7o
vKGMBiykGdrB2cbee3CkSgZVADG5j15FdJqsS8kd4x7uf//EAB0RAAEEAgMAAAAAAAAAAAAA
AAEQESBAAEESITD/2gAIAQMBAT8BZHm6dxM+Nh/UVHV65rm+c1mlC//EAB4RAAEEAQUAAAAA
AAAAAAAAABEBECAwQQACIUBQ/9oACAECAQE/AeoLVilSsKlgZ8egXzE0G0uZq2dboo3/xAAw
EAACAAUBBQcEAgMAAAAAAAAAAQIQESExIBIzQVFhAyIwMkBxgRNScpEjsUJigv/aAAgBAQAG
PwJ955ZaN1KQxupvDeG8N4bwp9S4v5GPv2qbxlu0Y/5TeM3rN6zeRG+ZT6kVTZ7WKK/EtE/2
Zi/ZE/8AZjHz1JvhK2JN9DGZVHUtKqKrzmzFxxKOv3Mtp6y9tOCtCw1xlWVUbMXwd9947T8m
Oancx4DMStNbSVaEcK+56MnTx6T7T8noS9FC+aH7uTZ18d6MjfC5Wh09E5/9MoP0afxJxLhF
Yhbyy6K+gckuptUWeI/yY6O8LKT7nZlWi5ctpuWLLRCiGnMgg6XImub/ALHwK00UPKeUrC9N
DzmTE0QvlcuiJdRFBTpD3Uc1/ZV2Rf8AeiiPuZsxUhh5pFNjaO73XyLlZRUzwFFFFdnyxe5D
103uWWqxctds2lZzTL8xHyxMT9K/djcn6GKIvly+WOuDFb+iS6z+WOHmfScL5o72vMr62VXH
E/lyTpdCeqhWCJlI0UgXyLaitqobUVOin8vxLLw/lzobL03ZkyeYs9SWj5ejaWVotG0ZZ3WW
4yrtFy+Z10v3el04lJ3K6+hRaX7vTC9NFGbwu9KX+KFpfu9MJVeAyskQqt9L93o2oitLKVUd
S5kzKxeaLWZ9OPzrREqcWYMGBQcDJieTJkyZM6ELtIYrroXRgwf/xAAmEAADAAICAgICAgMB
AAAAAAAAAREhMUFREGFxgZHwobEgwdHx/9oACAEBAAE/IWta8X8jYYLvQlT4vvfhGbL/AIQp
5b8C976Q8icduFN44tLgUxNvpCq2khYHq0bJS0dQi4fC6E2fF0jSK+kQD9uF4ZGMcQcYtzSi
0ZC0IlxjR7ySJa5pRjd7mL6MNbyjn2XlPIppOZsYpKitsnwJ0tMcijJvPA1Ry2iZ4OmVWk22
9GMnA8jL0VbfHozi9kEwCisSbEEte3/R/QI6mFD1kVaVXS9DYsp98E6Qh4Za2YbDJXJjREoW
6XIhJI0+BtgWGU7FvZbXgZ4nsdGnI7s2LyJehUnYxKM9dNsf/RBJQRR+ySG5/wBCxvY8UgnI
4MqlrRjFyLjMc+cI1BSSKDp4UG8g7PgUrR8CspscJIbhisWEbia2M+mOp9ckLwoJ4h0fvI+g
0zc/sgqYgNhYMSCISF4QggyZGYivCjMaKSwm1yJmapvZmmUUHLQvyM2Z5Ho0vwSpcCMyicCW
SOiwxCDaFoxoW6G8jYNfZaquRWJQlCmUdiGBfJs3fLv5E1aGJBL2RT57G5MQWCVjFkzWi3fF
FxCiY7GPRPAnsFlz6NN8GpXFhF4m39mLXgVGXWWMmu3wa8L/AAiF55GiEGaD1kXJldDb0bjQ
5gSq7ho/kjJlTZbh6mEImpBLs0F4k0JoqL4X2YNDgy8VKujk3Y3qpj8mTKiTvLFLy9+SuSmI
jJtIwV0cwnCORguSrY6PQpzR+TcthhkkhplW2QSLYOOfH9hBhkeG4rK6jfQYMnyx5SvoxJi+
BmJMO1ZU0LRIRRVWgyqwsoxllNT2J6NwfTo6EO88INx9X5h7JxBvQ7gPb3QdL5HisQ44r2LE
j7KcN9H8LRwbwuDxUXYuq0fCFJWvyK8KPsRP0MabvR8TBq5W4REWSEg4Z/ySgox2X0kc/rQk
qDV+j5lfsQU6rKD3deYuBpPa4Qz3ierQ7nNjxnh94RJ6AsJE3rImpadsIKjaJikdwbi3UaMC
lXvP9jFGvKEkDkvMFxREeCdFgpIw7KNPwRNUYL78JVc0SFcDNb6K7V8hmLgIpLokh7FPjQjm
uB81+1ZMaVbrA2D2VNCJoiXHh9Ex7K8NsTqwNA8TYMTxTB0jI5SNPwfsXLPpMjNi4HfkcJVD
+FWho/geIzaG2/orVMZny2UjkYyjNbl6GrfYYuHwbv2yxkTxsUmm3QjA5gYlpnsxILLIb7IE
z1wNRMZy4MkpR+3g058EX5yEmCNeeDf+2WZPgVbk3LYuGj0VDtQcpRTK4LtSFyjLCEYtIujG
xvBu+C7vhFqlYy5uxaHcR8G/9svw7PSfjblhbWy35oU5+T+SAJBKZQUD02yKnBeBisDXLhaW
ag0SRuXC8HxnRtv7Nml4z3Q7XRjQ2aZLw4NOiYaokQImkMhsfI62YQvvzE54M3/bLPrxQ7DG
cTwVXQ0zfsUiTsf4RgU1Uv5Mc0NGjRMRYQdME9n5Lx4U+PExeh8v2yylLrxsSFp/I5I2JD7R
DcTvFms0BiX9hJjfyNOM+DaVJciSmAtl4jW06whMThR3EVwcRf8AsxYHI1gPOJsntMhNsY9D
28D5pkmYoxVy1oRTyKwTF01aUD6lrsRVbC16IZ8EmaPg/ddshPKNLyhKqpNdRiaezb1TkaQm
Sx7aik22RU2XXyyosegwzfY1fa/w0/A/7XLKqQQVCpvvI1bC5G02hc9j2RITZ4lE3oWtfwMZ
UQnZx/ZFCSeOV5KNjngr0f7mPSOfDg16PqwI1b0MgOsCmF5KEvJDJJ0saDXzGyvGhdGiyV2f
A09HXBvvzi/ByBP7jB/9i+z7P2s1ERUauTPRCLsMJjbHSmDDWf0bHxcKB0rZtkfQ9mzxTXjE
0JhoWzc3oyCQY6VEHoOWvR//2gAMAwEAAgADAAAAEKT1f9RqRlkccl7tKsJuRwxTQ5JqgwNV
aeOMMyeuKBsYeMu/Q+7xBHcAoLA7PM61+NtdOhgl/wD1pdXMxzuwnHCwnmiqLPAqgLJS4bRe
nVnXK87AhrU+oq3VgA00BIO6/pL5Yj7DCtw6xpcmJPOiQIOIVJXoMDN3+H4KCKGL6H7/xAAe
EQADAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAREhMRBBYSBRcf/aAAgBAwEBPxDIsGEOJngsuHgqnBMh5VKL
B7Jk0hipsvHXCf7wbIaR/Ppwe4LR1gY6hI39MWAkeD+kLPCWBE+NkImMhIaRMCX6QR1gsZS8
JieR0ymeyhbL0NZ4n1cCQ0b474aEjsZD8EfKeYe8UTLx0MXKZ0ayL0w2RMxobrhT4o+IKCw+
VoYjOzIsuEmyTZ4i/o0QqIIWi6NhZQYWzs2Q0RH/xAAfEQADAAMBAQEBAQEAAAAAAAAAAREQ
ITFBUWEgcZH/2gAIAQIBAT8QbG7wrWysrmjqLsbd2VoVexPZS+4oqyQSJejw9oir7hPwUNdL
6PPgmIP0S+kYX7hY/BijxWIS0jn8+j3oa2VDPgnTg2LTL+m3zHtFGhp0b8JWNfRLRSekObEi
vo08N1neFz4cxRMpw0Xf8eYeibE6R4/Rfo+zDTN+5adEkv4cHomUr4L6GJ4g8NVQUaK7hv1C
b7/L0fpNH+i+hwqTw/SzWNHhOCb/AOCVaw0Q+UR8H04Ij//EACUQAQEAAgICAQQDAQEAAAAA
AAERACExQVFhcYGRofCxweHR8f/aAAgBAQABPxBlgARAAQAT1jq35NAOVJi4Pq6QJzxvEOjm
mcn2yQaWqMHfoylE3Wm9/GQOkdc1+m8V8LVN+JMUfBoAMXs9fnJgsCQr31xmmsGRQ82ZcvmC
AVB5NdmGBlSoPcDjveLJAQwyuls4G5ftBIirfXxgQMBY2flmGBWCgA9cYktJLUTd+mCUDXAV
18YadYVNng1zrNvD2THiQ5wUSRaN5+uAzo8/LhoCTF5Uf1jcCCUovo7wjxCJKB6/OVIVUweO
OHGJEIhOzAYKVp/zHEQHS8PvFNYHdEOf9w3AJA0RIjlEgIA+D/f7xxgIqL3PGDHIdjTLreOd
rBOrg8IE4DKpPmZsEQTxDjAEAugG6v7+MYBY68l/jWCYqtC0veMyYCO94+5hqz7ZUIsiQZ3O
nzjr0h6WEV4SYtdn2eXGo9HNAr8ry/bDLzUONJf5xlFvP1veEAm2hODAI0sq+sMOyVL6QDEC
Ea1WDvh94KBFE7o9/P8A3BURVvXIGr98kgQBFObGffEYRTp7vOJhFAPMN/3i8bECTvz++MH3
RoAd3+M3EI0Oo6Z84EDyrWhv+Y3aoqTma1TEUeAinD5+O8SxDYU7O3ACJGI86/rESSiwqN/z
EcJGok4RvTr+ci4VH8sEcjVfGh9bv64RFAoneGBVQ2ljhlybXezrjCgKlAG2H37ws4yOzh/z
HRgrpO34xNSCBvZ8mOpxNt5r3kBVbPHzhIh7ZGYLqYMQJJvk84LBtyveBVEbVVMMMHAQ2Hzj
0FtWBD58awWUEpOX/HC9CKImt+DzzhxXDEnHbmt0yVLcQWjSVL6+uM5jNm2XnAGlYGqqb6mB
oDou/feFiIqbTaGRKQU6c6wJIDWm30YpVQ1Asfbi2BQjLN+PORFoNM7wCi7DSYVrO4OANS/O
KIzYYkTyGsFFAr3iNOJ34cjnZcCtXyvZ3gNNVa9esbRoNk0XzgJBUa7dfp9MvFBQzpMhqgML
zesBMVnOOLAROwWvlblkQE0bHvjnGVAABeD8mCHaF0MXNigzQb93BcWi6gv7/GWKALyd4FVG
j98FSKo7JxOcZDdd7MQQ58YHay+sAYxXjWTt49ZNI9/OKoCo7hhWh2XWIQhQaJvBVI7U4PGO
CIbo1Tg95I43UHnlHBeRWwmvnIEJE8K4BfAY41fD7xYit348GO0Ib6LiGNrroesm3sRGwXx8
YgfKBuj6xBE0PLzv/wAyZFpoeccQKH5wIL0WhiUJhJcFR1q6XvBYAPl8ZRTU6xQTge8ZWUXi
4IElW+80CG+FmBAKKC+T/MASIBQHbeMJ22VQ60d/8xsN4dfWYqaFgPBz/eQToOJ9b8Y6oIED
scXx2AvL6MhQCFWWuALSZo8+sZBQE55/GAIah1r3gnbz9nAJPJ4wwWawNMod4OgITnGujS4n
18+MDdl+2IBeUwkVn/cQoBGMesk0EDY4rtCGmWeMYRCI+XzhCgXY/wDPxh6Ov7xXkuh4gzrq
1w0XeCuLZhRQ7kIa7MVPLQ8byheWweCuIkBoodTG8XTx5NbwEGiZVNC7N4AggOQVprA1Bh5c
lUV8QxCcFyhSlxgq6qt6xRbDkXFDtDVE594gXLevPziO6EO231kSBVDX7GCIxoJ2A2/X8YrD
fDowgYOXtb86x3QUXcCQT4THqxZI1VXDc2sKcv64Q4Ijl11kWknB5wwqgWExgIAnfeRRoA32
4c4EnPvAlUecXb4Hu940NQCPdxmJyswYq4684xERnrENLTo84pQ7eFOMQSkJblAQhzLrvDoF
atP364IAChfECYeXAGuoa9YKBsnpvC8TSXfnf1xLbQFnP/mTqitab46/OHglBVd3eKhKAnGp
5nWLxgcPIPj5way5p4GFig0vleMdRA7B3+mCUlfJxgEUoOag0K7cAgIHPeJzgq75x1QAlDWr
jtbdAhu756xFEyVxsvjBRlOVJZrf7yYJrBm3SRwDAW1BdXAMakgbVSf584BgGQvZV/nIrlYn
IKs/j64KICYo16Pn/mFgNNNxxKhFKJdy3+sWmQ6mvrkSwL9/8xdZsAUt4x+ndRARfn4yYiB5
h74J4w1YgjV94aKkHZ05QF4S6MUBkAt85WqELzzh/S7VrV2XvDg7cvNY9pjU0h8YOHSCJR6o
PeKEiKGgpoNegySXanSYqiHLrmX+f+YERmw5QZfh3kEk7I+3E3x292jX+8W6RW72vGCKCATl
RNYZSCil3Z+/jIyoSgs6/ONYQKpphYpNQbVm7ltoLKgtR9dYUJ6ngngB/ZgIEegNnAJ7wdpO
NTCNLU8OMGyho8uPwVBbo8YbW00obSjOcry7aWTUHm/3j5uqjSNdn8YuHljpeyeO8HoaRQdv
Fw0bgsXRxJh3SFpfkME0ksMWVT4wvkgPG3AfBtGU9UIQ2iP8YAEFLbZPR5f4xQUdScL3/GCm
lXpeMZoFbZjbErU6wayHANn1w0QbzEHE1RXA9YOi1AswUAW7cIgrJrnnBsNS3cZDS1nb3joa
EaD3h12hc4NydYjKC0e/GG0FjnxgkDA+5gJRAKm34MNdtEXSr4ylqh3fbmzEgl7ygpoQSco0
xSZyF0K7wyiA2/vrCkU1tjowALd6Txi0JpfOXAbd5WaIPZjODU5bpygK1J9MIHheTEhLvoM0
i6Nb4wiOKbJxiG0Ht9YLo6vxMkBBJXFgj1Xzgy34fcwZjbR3of6mTV2berIZ5P3+3HaH63+4
2CMwvGufxg5qVReA945pRNi2+8UQIvDrbOvjH1UxaiteJ17wlWtD9cUSwsWeMim4tz+8ojVf
4wCjrvfJly1Oz3iRQFFvMjlDRVl84hFdwujnKDFXVEyoFgVmsSJKQp684EAhv5wsNMK9q8H7
xi2+c8vB9sFTfH+XACgl5feXJSRdVn94qvAB2AsFnaVmDWwhR2h59YBVQQpzuY1BFRAp87wg
beec0LY6wTwgHnlwrJsu3yYEIWAE/vDRT243isunkyugQQC8v0ymLYWzvziVDheMrYUeHzgL
Rg1vvDKsE1rLWl9HTgDV2CHB79TACEAkyN+09PlxGv8AUsHcAERjRE2b6wc4NUPVXwB+ck1c
oQ4/e8IWJo93eGJgu9YiKLqQXWCgjsPHjr98YIAOXVTFmA6V85uA4Ud3KEHUp1jJMfPOLVIL
d8vGc37Idd4S2VC35wQGIb3+/u8Y2WG1HT4Llg3ap78/bNjJdEN6P+Y8WclcOQ70V+uEALAJ
rCagnU9uJ44vbtyGgFd8zvBZKa2IeL4x0RyIbhxP+YcTUYug1jXQNI+t4Jo5Sh4wam9e+Mau
wA8e8XlOiOx840jHs1Hs7x0YgxBj8wwoCYaQHwX5xSQBFtMYy0AZYFA/GUocJ/OOtKN11Xzj
K4T3tXxjPAKC0+ankw2BLe0QKvIBo9ufQTE2tevtwoPKt/brJoEHr2YG7LDLHKx07wUbDz7/
AO4QIgLX275++EoLt8bdZ4yB+/8AMIAcza4lBdnO9rzii8ny4WCEkS1mIhmAw/TWGQoJ/OCR
oLqmILsgcvTiAUNXvgx3YCHJ8fv3wwoBraxP1yUwHTjAbQL5wtk1iNga6+ridtQAvjUfTIiK
Gecos2L0YbLQIv4w/HsdJ686wUWJNDtnvxio5DSOJvrAAWKRU43vAMTsrWPH8awuAQILv4x8
wg8vF8ZYbdiihiQhbo37xU3lNU4v79sRbLeMWqBdvdxUSEFiawhhLwF19f3xjSApAOrqW+sM
F0G+24I2ucAla+TC1Bx/lwwW6V/i/fGalWjxPGQFLT74tEDXenEnqMQ5Tz/OXbRGovAdYwQC
JUlfX4yEQPQbdZWNB4ff9ffFy5qpXtDz1gyZKoPLvvFyjRoKTf2/3BpRBy1Lr6hgsoYgGom3
4xikq0thxr7ZIIRNaPvmjSMGj3699Yg3taK8c/7ghpa124gxH485QC754wtYrNfXPCFrfb6w
ACXWBwZBGlQk8YFWmSvzixBK1O/jCFWgjTrE2jUJoHCAUXi/m+MKwNB3smMqMSFQ2+PjWRhC
R73xiQBoLXZu7yapBAzRcvIFAAZ33i5vBEDaXj85vIFk3FvGGY0Sc9/rjhaG0OgwGkSLTiuh
89/bB91E1vjAkxm94imtTRguV1tmEAjx69uGymhZktBgl4e8AMAnxiC+nvNTRqd5VcVEDmP+
4Krp3OfeCSiEdcb/ADyYHYE1357/AHzmzSlwE47uXACoEl3gIm2ibx6LViecdaQB3ec0II5F
r7w0BZhvbPeLQEeVdHnLogO0o7+NYZOwEvWsAsNngyR19slTjf4wHH179uEEHWhk9zXONlZT
VuNmPxiCI8d4DwtCXbQyGVfw/wC4MA9ovGKlOw3rCwJE4OfrhywOriYoLoPnEtoC75xcICbW
Sec20MZW/aYxkggrsJkcEaU7g7wTLfCaSTH5CBXcNX8YB2PpxM065wKfODxDT+XKPA6L3uxb
C/TnACErOXNU35DrHwqUAFVeg+7islbW9Mp86wYZAdIR/wBxQ6M0Dr24uikyLrHIKuyPH1++
Lhnbv8YMFG4DZ7xtUhgGCUYdj2+MtFUqBecmZkQHHvIiVeTKYKJQT6l9Y6FYsijdZzxx7xRU
EO0k5Z5wSF4545x3J31jBHHw8uKYAjb5eXKH2/D1gI1or+jDwYjr/wAY2wuA3azeUKKfPt84
KUI4vnMG7xKV7sPnHUw1z/vFFJ0Ce8E54nEyyoWyY3RetvvcPlzYnv5wcATXUywgBeDrDDQL
6f8AuTNIon+shR1x0bre8p3gVNDx1joJB5wKH1Htz//Z</binary>
 <binary id="i_073.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_074.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_075.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_076.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_077.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_078.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_079.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_080.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="i_081.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADcAUMDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAQUBAQAAAAAAAAAAAAAAAQACAwQFBgf/xAAWAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQL/2gAMAwEAAhADEAAAAeyIWq5NIU0Cw1zTXRbPGbR0JjLLwAOMaJEw
Ba2ot9sEw50TkeAhyaggIc1IaiBIEATbQ1AcmovJKRAgQIOX5zv6M1znUvBoGNWSJjhyACA0
5vA0ZZYOv5TaNV0brJUxDw1DkxDw1pIGgeGgTEwTWVqvqNRpIqRoOWtuHKiWHJMstroecnNy
3zenZplj0cgqUUsEZtWilfZ28Q2p+L7WCULEUhJKmhwEkhAgbFLkmUy/cMlc6sX1YFus5XLz
ZOd22RxCNd6SsYwn08Vx3lvPk00VQsHPVumgOH0ukyY0LdK7XFb0GnG2grDG6qtsRsJY8aM6
MUdAAcLGMdnlSXlKsX10COqp2+aObiUeNPSippa5AE2HmMVvdj5x39N5etmHV3+Dnjt48Xpd
XP0LDUnjp0zYhzXks8kwc65glzQxNoxei4fpTUELKr8B1/ISWtmlcOmVdVt8B3vm+bFpZfay
8W1NkY5Ck1zTRze1xawuz42SNaloQlCv0GeVPRvOexrSNQ1NSuZ5hdJidbEDp1WaalgwLVB0
uldp2bLtjk9Ir8xZrJpVasUnVrlFXsPn3oXNLx/XcnczaLHCA1zaILU765l7Gr5ozoubzOsq
wxW9Ly9WoTdhxXZRZZLJqnK2MJF02dogLScXpZizdWHoHalelsZtczr04ofj9NjGfDLDMvSR
6/XnVvmUPUYObUD2SsISIEnUdJznTaQ8B6LkVzA2ciMpsjZGytRas5L13dbjvQbWmc2RQ280
542J5egMD9SeGRpSpbiOJv7URyWf6JkycmugSd2gFPNdJiHFOc3OomvEgJR1HS850OzkCNq3
Izga+jSlhDDIwytHeg+fejUCjQq3AZ8lskbnmiSRgfGjUWrSp3KJpJys1myDKOnfB5zS6nk8
0gCHICzrt/H29VglBBHajKM9nHOZ3qXWRj8z3PJkXXwzUnxolruVsk9ZyWanP6USatKhW/Hz
WuONNFmrzuwmygo1g4ADgUvNfVfMJa6e2A6Sc6/WbJoESjIp8tbfJaFSXo2A2ULl4kBmaQiy
0gc8kWJ0EByfYYki7UQmsiMjjl9GhdjEnfaLynVmuAoKageY+kebyxqd8tTVqdZZtpqscWoW
dfC+c71TTl07EE9jkQFIDggBNIadtHEdPFqLHYrtSy4GsGO/mFnP3Oek6hRqtkJQkCZXEd/w
81YjssiDvOb6awFKwgsC0tWnBS0VfaozpZCaOLXAQAkkJIEU8UpmPHMnbh7LK+Hdx5eq5Tpu
ZrpEEmykoSLBnG9rgrmP0IJdPSgluSChNcBhcTJnuUVxE0Lqa0NhA15GNeBjZ0QByGOkyTWD
lY2Kdi4ulOSpj7lYcq6T/8QAKxAAAQQBAwMDBAMBAQAAAAAAAgABAwQRBRITECAhIjFBFCMw
MiQzNBVA/9oACAEBAAEFAvjtJ2FrNosRTeIyz+PHfhYWFhbWW1ltZbWW1ltW1YWHXqTe3bqR
uMW98DllWlff+ErEYEEwSfjysrKysrKytyyspvbt1Tc5eVCxZh9JZWVnuu3nCTkNVTIHA+SN
N25/8c8UZsEEC4hZAG2Xw/4Hd31AiimCRmGhRl5a/wCd074TThu7SsRivqcq4UkyeElXmmic
JAkb+t2LLdM9XRCEUp2uKMLMkyiuC6jPKdZWVlZWVlZWemVlZWUZbRApbhT0eOKCcnh6O+Gk
sAbNOAKay7MczkuXLAY4zGSaQxUJthi7TkEGimYrVwuWwAgLXqYuNO88RM7O35b7m1ekLfTm
P2hmcG+Ffm4oBLA7vJG+MrPjLumLCY3ZVp/uDkHYsrK9mlvnuKWSURjInp4ks8QtWEH4p65w
rTZZXDqTrOFnKImBhlEnXnsfyoZI43nnaGL6iB+tybksZWU7+Fnw/Vn2qpLy1nEmTS4fkZSB
FKvpK6kqxnGGnHHJxy8cbEwXoLBnRjlgDKyndb2I2Ry7BiArT2YXhapY5osrKyt2XkuV43nl
dpvuTOGnwbFZk44C918l2umdacfHZdTyhFG17DhdiJNL4GV9z3SB7JzxvWAmB1uW5HKzLe8w
wV+MMK6TDBXAWAIhZR4o2WwTYWPF1+OojBzWnbHPpqUvY/fEew87hvGR2X6Abgqtjkl2razo
05m7b3Z5JcJodxCzCsre26Yv5tF2kiFmZ7ryfVU5GKDznyz6pI/06nwFas/GLN4+Jy3SfEML
fRp37atfnbpp9ljiuh/MOL0yxsDqMtsmfGSboSIWZv7pIWcRboULvPNC0sYTtEI3iUX3JZ2C
qo7UJrfG61Ym6F96lBMwSlfdnkfEZv6vgBBtKT9ulRba+oVOCVDndOLyQNPuBtLmJ5YIo1tw
0cz8HMK5RXurr7KlKKOSRgYVhbVqE3GNH1VCj9QgqQbrGoMijJxjpZGdn5cJ2T9bkfFOnZ4d
I7qH+GWJpoZB45Gd2fSpWIZGjraiZvizIBsLqsP8fazs0eGb31DO3Thf6gllP72j32tNlwc9
aTkanO6hi4B1LLw8js43C4pKhkvkk/XVIvSitSHB3aae6nnxqVTDrSnxZv8A+vnPb0pzNJD7
LKwtRImOiHHWdY8l4bb6oC47LLyseb/prPCRwRqMhZT13hJ27JQaWOQNhr47dIxt2oo2Mbdd
602m/wCy/wD7MdY87huTizahOybVJGTfy4suy3kt6nPEBKsO614WW6SC0g14hZWKHl5DZ4gO
0E8Bwv2ajVMppIThfu0j26ajGx1dLruK1D/Z0deWbo2FCAhDhYZbVb/QyHj08W3N7+759Rft
7dJa8dlVoTrKaUGaR61of+Z2asPjo/v10n26e6bDNODSRcTb3wLs2U7k49B/WP8Apx1swc4S
UIuGvBxQ7PAhgtrdcJh8KXbkYI2NbWWOmp/58J0/uvHTSvAbmW5lluhY27HksSQyxnjD/GMN
h3Qe7Yx46u63+r4TJur5y+U/vbZmgBhkLYKx1sV2sBPG8Mzv1ys+NK/p6YZbWW1V4GiUmHa3
jlpUxaKxQAhkPxRi5Z94reKyz9JgeQAzj4UtqKFDqMTuJMbI/CazGTvMGZJos8RRF6u3VoU/
bpTN9LhYWFhO3S5NxjUr/UzJyVqHfchhaCJYW1bXW0k2WfewiWpZVeEZmOrCbRPLVT2bbzRl
IYCAhOUfLNe9N2te533t22g31X7GZaaGyp2EnfxNm1bEWjjM8IRKdwrhGSx25VmoJO9bBBgR
fstlstwep7gZt0I3Z/udpfrJ+3QSFC28gHZH2Wp+F5bX263pJiyuPe7MzN1wsLCwsKb9HL7j
WMHEXIsMsLC1Af5FJakOyep7dpvgC9/hYytPic7fbchaeB8qo2WYcCz4bcyy3Tx3Wv8AO8hO
nqhLHALAPXUh8UiyepjmvRJ92e2fxXdCO5PEzPhafDxxdG7L8HFPTHESF/GVnr8LymWU/kAq
xM4l4YtsgzMUqyr47qmn/wBtwd1XTvJv79l/P0ny4Mw/AjulFsD3TxtM0bbBQ+GXhePwM3qU
9OOeTfFFLjpPjgouzEbfb0v+x/frhWQzXAcySM+ONU4cz9MdMdMKW+ISMKLwmkbPRumOzCwn
ZY8XgcqtAd9hYVw8tCebE+eCgDjI/v2SeY4BwbyPkVUHEffPSikdvaebfYtSbGoWHlj7crcs
rcnNhEJgkFMIityOTAlvlJgiF5zbiqthETbuz4jFmkkUf6R+Az1z2H7S+I70YxKsAyywwhC3
Zno6z0YRIZYQjurCwuIVxAy2MijB19PEzl+3/8QAGhEAAwEBAQEAAAAAAAAAAAAAARFAEDBQ
YP/aAAgBAwEBPwHQJQZFq7u59RKPIWj5UYYxH//EABwRAAEFAQEBAAAAAAAAAAAAAAEAESAw
QBBBUP/aAAgBAgEBPwH6oOJk2II0+8PShBoCt0Z+J4C4c8gKGmJC8SFDwOU5TwXFHP8A/8QA
MhAAAQMCBQMDAwQCAgMAAAAAAQACESExAxASIEFRYXEiMDITUpFAQoGhYnIjsTOS4f/aAAgB
AQAGPwLdJR0KQB3/AE9lbddXV97QOVGQBB9qC6q9Lgf1Y6AZQtPsnCaFPC1tsg79VOJwqaVQ
Jzpv7OJiadWlfUdg4lFOGCIdyu4v+ijVuq8KjHeSqmGjhCq+5qo6vRSbew54+bhZai1EaGlv
SFpow9F398lOroYi9jiSOqaZ2XoqNAVFXKuXpxQ8fa5Up23uGI75WKw8DvVekCEcVlCEG4lW
9ffP00yp7p4maLT0zj9zlfbGVENRojqNDY7IiAjBEZOc88L6bcSJrK0uMqXdURBc3ZGdSqOG
92H9roTnBS7DrmTwKD2hYkUKlv4UOEZetoK+H9rSJb4QgyIMrT6Z6oDlNEFwWjEbsuuqLjwv
rYvxPxavqMJ0i/ZdxtgvE9k44chrqr9zkKH85Od7UIfa6mUvVW0Xy0+VSyoFDsEz2Tfp/uU4
jpef62lrPkvXBcb5HkmgWEdZ+Nk4XB4KIdRjrKRm8jxlhRy1O0m3EZjDHk+2Cg4cpwJtnIJC
AcK9ch2Ui6rkBN1qef4C9IjLTNUS6zWmFWhbz1VEQ8zFkABHbNrepyw/pj5LCZoAc5XJyJ6n
LFxiOw34v+LaZjDdcJwEdZWq/cJsctByaRwcqFVORebBBwd+eFd0fnK6biA2R/MrRo1AWqtL
GhqDHw4E8phwxFV8hK+QWGB5yEXw/wDpM1igK+ITiOiOXbRvL/vWpvwdlRNxx8rPQwmMklep
zQjGOC4cacmONZCqqZO70QEHvKpmMNpqbqD4RGU9AsOsLUC0x0QcHUTpPO5wyh1434acw8os
NwqJ+EfKbFG8q9VqFMTnuqpnjYxvUongC+xx7wnsPNU5zBIK4CgVJumkcFSo+J6oOYQ8H7eN
wxelDl9JxkTvj7TkcdvN8vIT5WkmQLdswOW0IVAoyaYpF0Ju6uZPZElNI5ps8lDHZX7gpkR0
KOgf2p/adpYeUWm49jEGRabFFvHBTU/ZIBMVKgYi/b+FVjSvXZUCtk5dk3tXYWOTgWw4f2te
DfooLi1FmoEdVpeNutjSZvCh4jfiHMmKtqvrOF7LEzop4Oxo7bBk961HMKuRn5CkpzTBHVQ8
TK+m0Q7ill8z/wCuzDdvxNkBOBAsoVleEAT6RmaJn+o2ATFUQ0eqKFBvOU74dCkGu0ed+Jlf
MotY1aXNMquXnL/tDaRG/tlZOdEkJuJxyF8dmkmE5h43O852yuU53LsqLXiNlxROGIctNuq1
H4t2+l2koar5+o16BQQ4KWmRnDZPhATB7rQ53yovS6h6hXG1uKPB3H/b2Pqv+A/vOGD5IMA8
7Lq5V0XahCPpP5X1sRtTYL4D+EW6NbOIRcxhA+0r/mgeCnRYph6FEtpELS5tey5/G3EHbcO5
neGBBrbDLo1am39iWkiUGoDbRVT093K42lHznUIBqa3oNrZ5Rgo4vFsq2Ue0EQdo7jJmJ1EL
zuKOxv8AjU7iORUKEW+44jJhPyjhaRsw3/woQd0KbuxPGV4V16Vr5dv1D4uWvk+4QVqjIzCc
1tYvm7tVfwsQdl43OjJuQAQG/QU1nT3w5xI8LDwmRW+eJNtKEp3hO3PHZBAZT09gsa0kypy0
mh912mZFaIUNDOehv8puG0cp/hB25w7Iuiy/8cDInr7GuId2yDW8IfdC0m7d1lbMl1gpa4HL
0tA8ZSBVUYB1JQcGCeqcJuEJ69b735j2XEdFghgjug19RKIYLn2qgFYJYNM3jZ/9VArKrQpD
AMv/xAAmEAADAAICAgICAwEBAQAAAAAAAREhMUFREGFxgSCRobHB8eHw/9oACAEBAAE/IUvy
NjUkIIZT3yKaxeApeJ+GCL8H5tR+Ek8kIiIggnonpD6H6M+n6PWj0noJvP7I7f7H7PDn/A0f
hkyPw2Lqzc9j5lsdjD5n4P0ZMlY6UkI/TgU34ljZRaMjZfDbpSsoobfib/BlKXxRPg4KsJZN
GuR3pOLHrwggvilG8GXNyx76jYMsMszsWi58NgpUUqIKimCopgY4MaGQSwiE8wV3JLm2Itul
9o4evgW56oJ6GL8IQemIdK8fwPSLTGkJi3Rtti0OTAL42TxCEIc+YOjE8BuaUTq2LSM+Vex0
ssScD0Qc+kdxFNGSTbfTRoS3y5Cbe7IVZOibL4N4KNWSh2O5jC08STIveqyWMfFnJU5GgsCv
xCvBvHhp5EteFSVNpbE5FFoYWMaFrwhjbiRBpssxwx13owwZehIurPgDnrXppxowX3N/Y+uf
s4EFXirwwuq9CDifN01wIS4mQT0p6ElFq/Z0ly5IQmspmDHioRj8J4iIiOHeccCDkxtNouzb
lNs2MOHhcL4EJe2tpTzfjm8lG4kpwZyNoH/aMDXFu9UOAzIbq9zgs04uxNNzrksY95fQ794e
MV5s0M8iD6uFRSSwQ8ajXoSZPCvsQmWiGwUil8sh3H8mejbQmx0pOLWOiissr5yILTmUnyxI
UXlw4GL3Rm2yOBio58DFwZ5HQ9dMfaIOYjOB/YuNiWf5glSfyDs9EgdCGocb2WojbkeF2CDi
W0sUsqk3U1k28EpCbLZcCJZSHBxK0WW0zB0JDR2FGafUyRoQNIcLZcEnGQ99rKN5tv7M3c5z
DKI56RCdhTLLwOtJ0RzBMGn4czJgWildDR6GyXpdnIPZPIzlt6C2jZP0ZhEO4yKDr2k0Jp4r
wx+5W/wShKhLaL9jYT0EMyasQsLHsT7WiFyuGOjJL2QyHw3GRYmnyfIzwZRkbQns+5B9Rs6B
pXDun0TAquaB5OWb8fjwxjefDenYn1xKYbTxIo+TMc9Cm4n12Eu2qzINZaoVpUiaMSxroTlP
ggnTbOTPKcahVEBCSMl6Q3+IxYIDp6IHFu23vJY9G30kWgUGwV7XJgw/Q6pimV7nX7JzQtvl
pHHW7o4qL/sG8kNVUHjQrrP4PorpyfImCwaetSGYLdg6kaVchSVo/ZzB21IIY4BPaFXzPwxS
prHKontJ+ggL1EsDll/fgpfeLHrUtsguMzTbYPJBG9vLHz1lijBxTVJ8CGSVWMWi37Ps4VNj
YJWyr+w/kuxvki1ParGLVaqFHctlQduXZv5HvZtswaOfCGm2/hGJ+RemQkmV4gpBx/2GI/EQ
itHO6fIBAeZikq4GhdxFnGHgYnt0HNZhumxTMEQQOh3G6HvuTYyzhw5HsZ0SfGWBvIlvOWGR
UrZWQ2S4ZHLwxk8Mj1BvtavgaY6vy0+WKQY94FvJRi8nD/s4s36G7KxiU2jQlev+Y2v8hsuq
1sktpeuxOwrkrHsUu1ES6DZXAimxIhsPIxrbEbRlBiy/0FJdA8jMaujMOL7Yu48pjhXkEtmt
c6N26oqaOeraGnXWBseC0ZHtZAe7o5o5Xs2xjWbT2cM4SFIvLEKNjg22PXsZXXYh71p/RNey
G/gVt0TdE/ahkZG3gwiINtstDMdKL99RaXDH6FBv84xuS0KM8Q0DUTrcsHwjEh4djgHqJVUb
pJkQzpdv0YvEODWYkHb+RizSIYOfD3UQZuXUyTPSiMamt89yNP0zV9jGDE0KzKqwWMFsJ7yc
43yVwWunBtISaSIsENlI9poXI3lQd3lqObXIVItNjRw9Fkwf8PBjgBX/AGGU/s+5bcXEg/UD
jpmDj3wyMS8rU70ciRfaqMcDQ1kwaMciLvVec72I+hM4tDlimv6MJYEk94Qqu09kxzWCzZKR
Lm/Auj5FHS0pHXigWJ9iCJRnoDCGVfAiwXY0hCR608MScvhgruzHM0JnAHV2E5PoaoyK63U0
V/8AT/SrziHtEgtCBeOEY/WX0VDiRqohYEtIdYVto5QuK39l7bSVaxld6FdEzqjWLCslLvoV
u+/8CoRmRyWy/gaI+Q+RbD2bQuYsO7wNjq2TA0rHpkEdpyx7zGdIbjFXd4Q0MJRPYvzFlM+S
MqNYQ6afLQr7PXPcirsb6BlwfRI8+vY2csGhMNUVf+BkdJU1VUGkWFMFFXZfZgEzoJLl8mVW
yt6EuDDBycmzij4StlYw0zGDex0vS8i6wxCCC7LtRmSrfY1jZRMcRmfKybWkegeoa/8AoKI5
v4EoaWDZ+wuKZMfCE5l8cMYlikMU8z9+h/8A0hd4tJowTj0uoyir4imCElngwbX8gjG9wRVW
6a8NFG1jU8wXrO1gLKlxLuictNtAlH+HmeM6XgbOT0iF0lltfDTwoYJEpcsc5GX9h4WEQ5Hq
WvEy4uXbGvRfoUag9tfTMNKY3S+B4Vu8jH0uAmIvaaSIxqfeBl/VvkQ/KVIYJutloTk3yLbL
Fh8YayE0675ITV+IpyrnBM5Fb4gxja+YTxCDRiMjhzYY90QgGTMNslZ2pWxrJ2HYcCK/Z7GZ
dZVxRNRvMFQeFBseIRcpDVZLC0Pnbi4E3bi/oSFyJkw5/GiaH0JFpchD2IY+0XuDcgtDqH4o
nVFWCyXFBap3ZO5JFEkiERF0IPIx4RHhCrpieG3wzRcyj5iOyOyDRRJRbGcABlpkfX40PSY9
d7PgQzYHkteBSlUKhJSMiZi2zw0JUuhcWJmme4q7LW/DZMmPFrcI22y4aRa+RLcnfiYEiXQY
cBoE8rjJXQ/HPhqLMyqIRJ7BA3EycF1lzv4NvRi6Mh7KZGwedemRWCuDBoUVlfR2wPQ45GfZ
RKgmmo0P6X0m9DPqIZZEOgSbOmVYybDGO6DZsu6yv0IyVy/DBuPz8Gk7HNo3V0YB5YhZwp4w
a8YHB/1z9My5Yg3RImD5GXJEfZjs2QwYEJ0RQj8lGuQ82mEP1ijgiMFyKL/BtRexUHqhkl+h
8yYIR+DjEc0dEITMXbwpOyeDyUQYw0WrwhrDYZM+4r8kquGNLUEfKGsFEdEh58mVNFwNtkx6
HP0aGfSGiiW6pvJf0Q+T5dCYu7/ofZy4Fz8ceGxPcMMXW0N83YxE2ikrLC1SmfHPohPZTYc3
kNA3G7/bNxx/QgNx2PQ7KZHehtrgoV2/RO4z4D/oqtkKn0xPGUK9n0htoa6no3Bl0o5CwIIV
UwyYMpw2TPCSiwKBx5YxAkRHhCrhpkRJCFKfQp9Lx6R9YZRahXyYlu2Wc6I0KWjOBpQbh9BJ
CJLR8EN40XdzEaNntjBMh8mJXyxt2n+wkcI06Qcxhe0K+7tIWOkf/9oADAMBAAIAAwAAABDQ
gXiWFG00p4PMNcvP8CIxVXVMuRiCwVNkxwgRbZv0DvJFU83sht0UofNHEmMPP7OY1UUVUb2v
nP8Ayedyt9CA3mEoeAtJT87XxfqlJMsdDkqrkQYoLGVnvTKvqz3AbxV5aUlEnpU+m5teSbgR
qLAaTmHei8hNh4c/XM5c64OMipkWKJemQUkpvnCoc9e+NGjHWF8vDhrvlRIVLdo5x+6WQ0la
fOsNRn37zM85zux+6QstDjYwJ2uebyKqgID96qo3H/X0cjemuDWKoFTczi2d1LN/vHxEaSK+
S90YmD//xAAeEQACAgMBAQEBAAAAAAAAAAAAARARICExQTBRYf/aAAgBAwEBPxCdFjVxUUUV
8qw0F6xWh7yqaKhK4UUOSP4XsfwckkkWWWWMouGcwpDW5spiVsY3rDwuuCGixIouGdUMS2Uo
3QxSn5FC/CnFx4Iuh0Mss/BUsfY/o2I3Dm9F+iGhysHHk2zyNDnsWKcdHIQ+y5T+NwmXjZ7G
6FLjXhUJ3goSQ4QlFxZcVorcLasSwRR/cE825XBdhRxH4wXPgoQu5G7eChveOpbFH//EAB4R
AAICAwEBAQEAAAAAAAAAAAABEBEgITFBMFFh/9oACAECAQE/EJsTxvPcXk0rEq5i9iZeVxdF
zaLTFQnc2WU60WZoVMbcN7i4Qtw7en8CVFbw34J2rlveimN52ZbOlFlxYjkil1FQ9Ba2elMY
uFvce0bFwQzyCWhOsFwapi8QWmV+jOIfbKK8hq4uGnhwNWVKxtzVvD0aFQ+YcZdfHUtU54wS
9GrEwvDTWZaUMe9RUqFqX0fcWhLc9EqdFYoUvwfheBfgmHvweo4PGFHuaXxaj//EACUQAQEA
AgICAgIDAQEBAAAAAAERACExQVFhcYGRobHB0eHx8P/aAAgBAQABPxAgQODIa4yF4MAvEyHj
WQXgwWK5VhhkpgxYeb6w/pQO0+ly5KRSYROTIeDIeDA5Qz4MhMhMhNQxlhqY7ZTxxgE3p9Zp
Gf7lhTACDjIRIYESDnqM5CG8eID8YryPxmmEutYsV/Cywd/wx819GBdTA7F9KZVVB5F/uJWc
M5P85Gw/sf6xBIk9hnofl/uBYPRvAb6cR+83bMWkx7YKAvTmw4/eVRHmnn/Mda6Drh+sGjod
F+sLa4Kvp7wUJlTA6K5QJzgUNzzirFAq4JACpv8AacYwjCISnydY8KOeNxsSnrFrvG1PvNg5
wW1EPeQJxlVjiVbmj74wQl3gg5vxlWWHxjQo4uoGLNauICy+c6sn3k+8QA9GRcmpnPeLCuJm
L05G3Ku/4Mb2K1rx5xRFNlRSfWXAAHSKed4GhcILM3UwKz1lp6yXEmr9Ydb3MTCAAXapYHWG
KWbBBeYrzjgglHB5BPjBQRGx6TnFRq4dVLiQ3loGBTm45PJZm7TkxV3i1DDCHsz5ZAcTEvjJ
utThwIlGu8F0b6wMMJ5uDIvOQcYgmJoOsg3cqSZBBskV6xFW0ltfnANGTSOcZBCBcCZQkppj
xghzgE+8CveFm3IO/jI5tfOOBQXzjurz5wA7POASLSxR7BQ/WGzAAtU5Pczac0JN+fvEcB35
wACs1jt6zhK6wApecVIPGNoXWUcOU6XEdhwFHe8RGDiunWUJ/GFm/uYkphBVSFXxg5v5kvzi
ggR7xv1GKExXa3Kg1hjQUaL7D0VwFs8Qfq7fxihF6kILyvbgnOFtdJ6wlqCiodwe/jExhq8L
0jsxA7ApwHV/3DBw+Mi2vOWRrguXzl3PrBBYmPzOjrNdoIJQO2e8GzcASEOkeeOs5cFaNG5e
L84wKxSIF+eMZjKNOvkxVKbxImtcY26xV8d4OPGLmptxH33kGIGDu55xwJN5c3oxRU5x1k+8
QqRfGCigy+sVRDDtd1D9XDko6IQ28YOkKNrIp/WMRPBinkw8wqrwGLN9CZM6U3HHihJoVna8
4sOQWJWHvDgIqquw6wYRBpQWeMO1S9g6MfL29MPCbuCqzpTgcgN/nDsUNvVdl8eHEMUWcZxR
l6ygc85zKgYpKusSTAUDtfBj8uGSIYpwNk+MHQRvGKy78BXeIbgFJH3TnHwSCEI313izKIl9
O3sxEAAkaOG2pc0WTeEgXnzkB41vIQeneTlrFLR4yFkyHcQyF4+8Q4SmIHUxQUectwfIqdn+
MXT5BBLV7v8AmKkkIA1R1rDpik59r4wQ2bDFLbMcTrA5nb/X3gkgWr+8SWhtHpJkEVWTzD1l
QFJwnX+40IAhCBcsk0Y9rOMAAU83G1U3bcASidGqd6+OzF8kMNFsF8/OA6OusGBeP5x4bBQF
XXB7xa2QAiDze7h9omlE+bzcWxhXhG1+DJaiVYugt54wicOgqmpyDkI9dTaJO1w9Ay3bamP+
0ucnkrqTNZeU48ZdnW7cSIrrIAsUV8GSAAHK4Uq42xj8ZHX7QDEwkcAd4tw18XFWinzm+Ini
5odOudc4sBV54wCiURXGGtxBKRQU8OvrEagNGImvPeboSxaq3WAIbSGIBaQK3DAiWLSml/OI
dKBqp/WMqygAOq48UeQOcV25vV7yQC1bacYquymq3jFRsT05QSAvExWqho2j7xeZCAiocKPr
F7w5U6fh6/jFk68D+Hh+sUCDffOD4HhSPwTeH9DgN2u953tGLfm8l3MBiQYQRCHL04ibBboO
5Ofhx+5EVOWYOSYBFef4NuOEKfAKbFHT9YMADtxXdwUvCznDmBJKWcXEdgPaMwBe2zTAxUkg
qAGVctKptO2k9XBZWvBydP3heK3xmvu4MWz1jYs3Lx6xUpolXxrRhHMIdt2L43U9OF4wyVXw
GOdgVSRfJ1kgE3POWMFaM26P5wxQKlXve8kojqG8hBRPPeIIgLp7mLar8cYh5Dm95CldwMIS
bOh5+sVa29D1hxCF0PA95EboZCmIzvZ+8FDe4NYAaAqnRm1U1hCPZw4ALPBI+0pipUhSRPOs
eaY0nSXxjw4yikWHIJcnkYRVOspxFI6HQP7wCdL5wK0egxlNVZj4QfLcdHAKaH2nWKmpCceA
edZY8LZ/Rw3hXm1SLOWc5o9aJQptT8mLtcsSA8gTAv7MlCNPxZcKewgaI+HESvL+M3AB840y
0Ixqgv8AOWNaatmTEU68ACr4AuIJF4VQPk5eyeDrA1tYSLLMQNSgHuQH941CjR25VIYc67yQ
AbaGtuFtOeH5x4KRusj1z+8b0YETrGdql841kIHjBVwKq7C8nvHGYwj5LlUu1mAevOAgJL75
y2KiOrgqE8Cg/wC5pSMDpBwns8ZVMqIp4xn9oXcYl/C4Pc1YdLNCdmHEzI1RfMeMelqUBpxO
fxiHkqkFLwWbcW/LaLHVe34wEWkQI6xU2BOnEUAqjtD1hm1Ss0DdXveKYisgOZvmX6zlysU3
46D1ilp0JoaB+hySMKhpvs9PjrCgqk4TeNtUAxaGCSACo+C/ymMFX3htao2FFD4ar6mKpYGp
QBV3V69ZIWipTt4+uMKFVC8+sYoLOXpX/mQQA2Kb3lRQieGlR+wyFAh7jiIdkW5S3kW4NJaX
eMHVxCnJuGFS/wBmn6HBiHkURwaZ9GHRbd1To/GKcFiqJQUXwYNOkaA+R2YbuGCmkVPrjFAI
U7xbUSK+zIDNw+sK7ugyn2OUrC2agfWTIEmvWDsoQ5YXN8EWIIdReG84sRcU8nhSh6ccbXY0
I/vKKBD7OcXSoIaTv4w4DHY+oh50Y0ZZxwCICRhrDaw8yT53D9YIZWJLYrF2b8YNMJpEFQrg
xXAoId+s4enwG/vIFDFI6TR/uKKgmKKwhw6ahd8xTxlwziKG0TfUMc0gaFiCX84iF4Dlhxlp
GxdpK3JLSrzrnCIPaJQq/NxAk0eI4hCC3hOXGgC6uzFGR2RTmmKtTqw5zdFE+DFb3YJ5A/Lc
K1HQCncevJ/zEKk35uJVgJTbbpMfJkYKKGl4ElyZWEQFUlhMkDpYkHgJhxd0SFRkuzz3kiwn
tNfBz95eROUdmnX1hCgJNnGSgt4jlArT94ew0AYotf0YUchpICGmct+sGagAFsyysqk4wqqF
+MVkVU4nQvVf4x3C7E7B3/eA2hRCm0ZgikQwOTITBS74XR/LjglYRd6xdbkAIOTX8OM0DKVL
tLcYiQjkgMP0YoQ2XjBUqX3zgTTx3gxy/nENtiRzlGCSdtn+ZcBfs3k8QQG5sD8OAU8vXnFt
ixZveEAWE24JK+TziIwN8vrDUq048Y1EKQmtVMFEjgpamk9jMb4rY3sZitOAmELdUoIGCP6w
pFyh2AZPBs+MORwADxEcDyc4eZt4BjI6ekcExeS8uWYZUpEq4wF9JfjJ6NM42YgVdg7coaBU
8AQ/nFADQg0KwPmX8Y4JXnrvN28TTHeIBFYcdGH5IKG4GieO8q5pFbU0/qZW+KAKeWPvJQib
TW+YXK0h0b9eDG4IFZaCQ/c/OIwRQVUO07+cuNXFCpyM2PO5m1S1UFy2/e8QFhao0o4bpKN1
iouqvBiI0fnEQJNmG5VUDp4X7194hI2GnqYYgQQgAQPZ3hEQAvbh2xpdP9ZA7DxM2roHW+MC
o1Yj8Y2CSWOMHeouwWn84Ejf24qASpm09PS8+3AMlXvBrg3HuR/rEAhUBOgGAqGSdV7Wk/Mx
VSqtV7wQB3frDhQhAIc75HHlAXanGJNC3dPOaJEHU3MFRxibJ2XrUxQAOq8o8D9TIwE13mqp
OxZlMS5Y7IY5JBUTUV1h1CBALR0zzjQiUd2wMgDADRuDEUCRwSQoHOG9fEw2gbC7E0oe5UyW
t6FHeu8eBUIB0yDrfOHgFMoDKpOz3zhDZW9dYis/eAhv94rHesEffrwppPY4dCK6OHWQQrYw
84JN2OLwWr1lKGYMt3XeEAjR3rWaA19uK88z4RP6xawTBDVAexN49AlBKP8AJw4FANeQ4I4Q
QxBT6P5zQPQ7xBSr2axgbKtvj1igTosDSqbIpg6O4CfsmDFadlX7JkfM3QT+8Yix103yF8ZJ
vAAyBoDWSX5YuHRS4xiSJ2VmKau6NIL5ZgYEZqcgf+ZWyoYarO8rgqU7xIRsoFfOEkIFECpN
I+Rxs7gLASRNIzj3jIUtPHlP8xeg0SYbvrBWgK4Q4Nc9mO2p2EoeR7xsqa/GLDeKQ5kxTi4H
tMCMGq+KT8Y+ucMafTlIlO8azUDeMKk1z594AiOpMEexbxcBFELsH+M3sMN7CLnenCznJsoB
sRQb6nWH4Qgm52/DhXLFFlum8QordpMdFbChvXeKdoTQB/GBrrg0Ecg8PWstAIDobiVsP/ne
OW0AFOW+cF2bLtYVcVgA+HnLVT94xZSvjDdWKWQsOP3jcCG0TT/HzlLCgYdRak/GOfGchx5m
VR2tzwbyhlDbog9Y24Gl88YaQXYnM6crRW7xgmtADsZW+eTnAXAhsVOEmkMPdBdEHHEff4xW
rfggVJTWEzZrwwsETKO6YouKhWKs+ExI1srTAKq743gCY8cYBIjrneLrY64udTIOMqBFuHpx
ov0wLp13iaNCIlE94DsNAIB4PGJvYkFGaR6zlqIs44/8zkOcOkfrxhl4lHMOADa4uWFehPMO
lyRxdk9ZBUGznk/rGBeABNqkcYEioPIxgARePPOb6MU11gHtxMQivStJr1gmpAoqDVLN/GPm
WvCK/PRkmNBbOXCAQECcb6zUADWc4BBNHGcoIeLHIUA15xNTSwAiu3c+cCAQW87HvXxMCBqF
RIQ/3ATUNhxbPNOcanwd+siYBrAGqerh3r7wV0pM/DmsVt5LxkBCMmsFDd84II6VfjBCF6CW
5BdBvfGVQkULIOORpPWDiGl4uV1Zlg5fgYY6JdJzrLxvUDJvlXQZzCoDYPSacP16SRPnC2qX
qXGZF2E6/wDWTiOuFOfvFMIA4hS/WCJAAA4JrG0VX4zXAD85BXb7uObIKwbMJJkgarxjEnZl
DZioBYFrMXTQu2/xhLJA4tVxNjeKmxrIMKCpuj685WgnUOXrAgFqlGfr6xeNEbI3m9f8wxiJ
R4QCnnjBgcOWOeed4vkfy5cDDRQkhaCSPzj6LgMgORnxiPNfjGtG3TrNtQN984CyM1zJiEIa
N137yFjWKXjWsFFTR4xRlYXdMu7J8h/eKqkXXKUwigQ8hpPGLumKrwHQePOXyNIoKfGBod9J
msSIaJxry4bdqHlOp0vrNbZQSbPWcz5DFF17efrDKVIaqNfjHRT8rhFZukblim5+cBkEgwU6
fWcIIitR91wp7Ba0w2yJ5cmuRQKffg+3BaWwYT7BuGUmro4m98YJXAt16uRbISoNiLh7YCHS
b4vP1g/UAmqo4OPnH7gKRnRsTrFl5Tz/ANzk+sg6XIveTdBmPTxKhwnC/s+sUn7Mq159YwFV
vOJunuz9YFq8Bw4scWAR0EMm7U3xckQLiokuSrHXvFchz1ixFkNYILHkPGDvbgeh0ew7xhAA
AAaCYZsTveP7CKGg2KzrVcviG9NY2v8A9xgvadCcYoOmdCY7gPeibxyA7yaMQWx6BH5Jk0h5
GFuSbGqAhOT5uphqsdAAJeUC/jBiBVXpa89476SKj8Y6tMOd1RZH9YLMhUid1m1xZCgBhDtW
6fhw1mB2lXLgZEW3oX+ZinkQBAYNnzvEZGUBQOVOT94dbt5Z/WKcdTPxk3kyqwoJdhT9mOI0
iwxAU13jFQpOMlCxefjOVZ37xe1kicDA/jKV3gJqGbYl234MYgvnDcXGXEgRXgDa/RhqAQPL
2vtcFpIDVe8CBokbfR5cXJkbGBzPFcWkUbuOLNF2ecAS1ewLjY2HzrEzWzqOABQGOyB9awag
RqUtqHVwUMQlPeK0AQPAExxByHHnIpwnxgl+d8XB1uQ8GPiBYEh7v4x7SmpaFcEVyAeXSYQC
ARpL/wAMEAt7jiHHWIZMmCgIofhMNwQAZrTiUWQCGsEAQreMEgFJPNwIyI9lXWBjpGeiZQ1E
PMwS3jNb3vGPCXBxzJRkSYRFIgWIOK3ANndWLg41FL3hAHId8vjIBkgBDEaEmereMnbfjA4S
EwFaHXCZMPI7mWJs+HAKb48mEb3CaNY8JpJXX5w7jTpvd4xY6BbeMSqo35zXpgYQdG+cBg4I
9aUf6xdQQl85EtqIyI/4mPqI2TYmfT8YqSOpm8s+cGkwGeFP0OIYKLX7XESnReXxg1VkTzip
ht67xWFdUNAGj7ZiwnWaco33kxsBxgWTzjR2CcxxhCaolpyffGOjQYlxsiFS6J3hbDSD2Zbi
bdg7wd2Byhxg4FfEcmHZ4ZiwDbxglgvHbxkfc7zZNcAbrvnIUBdecD9wu9QEx2goJPHi4flo
QOgx6+8uGFtVV8rjtdNrZm6UbiQo4hAiqfSU/hwDapWDqTDUGlV6Ef7mD26Dfxjbt94aG094
kkXN0LxiobJhs6N71pwNBDa7NuCupAot/WAjR5Tr9YwIvFdrhcaNDYDQerXAAES4gACfGPgh
x4zSEEutZILA8axeUJvrnKsCKBrkT87+8GorBeIMxIik8zGLiLCGEqBd9TvBDoi9ZYI7J1zh
RUceDEChXJrGqQDWBSX9YkqHdkw3iffjKZiTsR9ZZpG0D4H+4wAEEzSzLVCCc7x24INkBnEa
PnCyKbvEMiPeEsF+gHf6XKiCKQndMDwVC+4f6w3EKVnOyYSisUdmKBbnu47OzeO1jYQ81s/M
xG4GSXvBu0CBIq833iBK6BppxGyQDXs/WOsQ/wACZRDZPnOhefOIDozSfPGPSn1gG6GGYWke
+hMOeiSbFOXCWwA5fOGJCpX7xQbRuVAx7xA0H4cnuvzjOUeqYEKB8YhQok85AvX3kEjzveaQ
Ujo94q5HYXWTLA51M3KQQAFS61zirp2ApIS5XQbwmSK+Abmi6EOjK7lbXw4LSsycGJ+7jnVY
J6Ry7+bL4HD6PzgjafWWuvNzrddZTV/8wnNbQTxv+svgNXzxv8axwkTVB4Xa4aKSo0pgIhGq
dvH/AN6wYjsa1k70c6x0IkMCIQ846JCd5SaTFYXo7w1xu0Nx9s+MJhRSziOMBAqBXlyoYQBd
BOT8P4wABBBE3TzlDR1qmjFWA3Ux2IfnLfubyavGsmVA6Y4KTSTm4SRLf1jO75x2INjuZBKo
Nv1kYp0BQ5NdRcG0FHQDVfepiMTeMmIicPWK4ELaa7TFaIA8Jtnl0mAU2sPLWRCAoe6axejF
dPjmZUo25YF5xRIExDjYj7ExXrdJIKX51cYl2QTc+McBYiIDxnFBLeYGKvh84tLNnnE0VleD
rJApWYl4WphugvM5wakQXzjlrDSBjSnf84piFHvHKiQjrw/XGOg4am3bV/eRdBFmkdB86yvC
hxkOJvvFALHVyAQK+8UvGed5zCrZouUWwlhtlgVu9IGAWLKdZtjQNwvOLR1BkxeKc4qoImxN
I6xgCqoNPuBcYQJnCYSIim4O9urg4m6ZHDAVWX1h8qEEBPOKMkFQS6tet4jODFBCgATWGD47
9ZcdGPwYpMdQhvJUhxPvCrtt6zoVWOEAB8YjRCfGLlhz4wcNH4ynr8MXOD8Zd39GM8GMURKd
Y5oFNPMwUDUDk01fOKsSp2bPOK5CEqs0GAOusQBoywwszUAIZSlPwxXIY4QWZaxhXrIBi4gE
UqiXxhMAXwgaphJpc2E0fORF/LmnSLu/6Y8i3884kAtPWAH5iUwtCaQR9YeqBP4z/9k=</binary>
 <binary id="i_082.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_083.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CAD1ANEDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAgMAAQQFBgf/xAAWAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQL/2gAMAwEAAhADEAAAAeuOirtFOlYo5kJHckzWdmc60255pqEMFqLs
iAAzEU4FhWQo4wwxssfcqJTKERolq0QxMeRmcQlIpYt0hVqNT0pZAA8qXRpFas+sRKlmuqJK
EylBOlBZ0xIIgrdL6SGswqCxfN6+deQ1OiKIl0S6FSeh4mKibzQY88sNALo0UviG/vcvphLg
IwggcGg6ERHD9H5BfQlwe9CYurWsQ1EwIa6YgdaiCJayvP8Ad4Ee3bnbZdVA6qgoEJYiM8r3
OGvO9h5L1kqKcixDlMlkk1DW1MGYOFreZn873uDL7N1MuRqAHEZF6Nc8zbh1WnDwem821g9d
5L2UiE7arA57DFGykhAh5LeBHcqJytiZfXq1Y9Z89y/Scaa5/f19hPnOjtxeUx2g63C9By7P
O+u8n6TN6URs1MplQmMhlFwAageDg6RHkx7PGj2t4t9ZyLAdGgUi28rrKp2hZk850OPGTpYO
qva2cfr2KO2GWXESFUutmVhobjM53A9Dy49Bp85qEdLz3TtDlP5sdouW47JeZfHe5lZKzs19
I7ppu5ZabWomJZBana4NEKNJhaeZ7j868w+jsPED7Tnx593cKvL6+nzJR52/VHS7ITUIRAo1
EXBkmaHLYVkAppBlRAiTDNt4PQh/M6easO+ZBvMxNl7XQZLKpgIAEtboBiSoLMqq6OzI6EGT
rE6m2nI4PssS+JX0OblF1qVXrGdexebby61DoAyA8Ix24VuHIirXZojHVzum54rn72pQlQKn
KPOc/wBSyXidbRKttkVl15TVj12nBHq8yVd8/QvRmWSbNj26kqgHwCFNQwOCAylmCVUXBg6K
g1XHOXsEq7DEJAcXvVb56d+Ri5vU0nn+lg5p7m+fvSiC6KhgUCwoFDIEDgWcPT0JK2suiwqE
RmTTyF6M5sjh4ZJX+gkTsuk1BuQGSEuQG5CXJFVIQZDJrkWSSw8skSSH/8QAKRAAAQQBAwME
AwEBAQAAAAAAAQACAxEEEBIhEyJBFCMxMwUgMkMwFf/aAAgBAQABBQJ4cZNi6bSukxdJpPSF
9FqMYC6bUGNVNsNaiwLptWxi2MQjYum1bWrphFipAKlzQtbnI/Z+jdHaUq5A4pO4V6koOQKe
dBpep+xXyqvQ8Au0GpKe9B1oFE8kpp0K5XwiVZTVSePcA5rTizV0qC2hUF5dwhucjBKUMZ66
bwvITRpwtqIRCDFSpPPeiVelq0NLQBcgxq4CtXo9jSnx0g5WvG5F1LctyC4TvsWxbFtRbbtq
pSPEbYWulQbSK+VS8ohOapN3UYFt4pFpRvQDja9P+3S9PKJADG+onqhoP2nj3sbKWljhI2kV
VqtXfbpavWee3YbC2LXx+2R2z4UhEpTjy34PwLVFOb30qCpUqUvEbac5g7f+WbzIztkIsbAi
OE1Uie5WrVrepnXC3tkYe29L0tWidC+gJQsp/vNTDcZRNqwge5H+9aW028e2zmRg7aVa0qVK
isgSEbHhZP2N+Yh7JtbSthW2tHjvpX+mS6o2mnM/lblvCMzAvVt6Xq2lvqEJgi5rkGAHM+5Q
8wHTyKXCefcvWk9wY3a9yby5vDXyNjbJ+Scn5cz02V+7JxtzNzlHkysXrH36lxLHlzc8Hr3z
iOJxl40tSfagUFSfK31Uswe2Ae54fBG9SQwNBY0nHwQ0uHDMMF5ghrpQE/8AnqOLptz9u2lj
yRxRxzdZ1a8KQ+7oCrU2NHI5rAF1Kka7c0dyMMaDQ0h1p3wyQbnMQ6y3OCMnGXLvPyY346ZN
EVa86Ob7lLaq42rZxPDUO5rFjBxainSF8g2sEk8bU6HaY3h7U5tqWRzZZh3RkB5ga50GC2KS
uK02lO+xvz8aDTPkoSNdGsR+7Gc/a2TLfIcSIsjcJwXOUEr1ufA5ubaOUmyNlWTW1sb3iOSQ
vjrZrwnf2AqK8Xo2IPk/JDn8ZIsoF8MWQIYxns25E4cLTJyxOytyc4ExHuj4Mru5jRG7CxU1
jWBeSqKI76VIIBSfyBScxrgyN2N+QsB4gDw/8a17JMLJahizuaMDIIGDsAZydjV/Kd84WP7G
hXmlSvvtbluQcruW1atTfzD8DlSTBg9c8EZbXpxa5dLcv6ln4WLi8jgWrRKtbluRHegFtW2l
GCQFWkg4x62gJ8W5HAffoHpkGwZL9kfETMfGa5pb3VoQq0rQ/YgrTz2DjW+Xix1OjK3MYjkM
A9YxHMYA/PbT8glRXK9nawnutWtyLkXrcty/0R0fzJqFXbPAHNkgcASVuRct6jaXOxoNg8f6
6FFPJQKtH7POg/pNbwXxtQ+EQpGW2aJgRFaRQGQ42O2MAItsQl/XLUU7Qi0Fwi7v3K1fDCds
caceMeCjatbkSspj3v8ASPcYcEMTWhqCtWnD3rUgNGSl1U6RMfzvTvsbytm4mEbWxAaOCpUq
VJ7VzbG7k4FMZSpUqUzSYxyqUuO2RPxntRDgWDldJ75GYwCDWhH+tP8AS1ep1P6WvkN+NXxt
kD8d8Zpyj186O+f08ftnDtwu6ALz+smXHAj+UZQy1BkgppDgiP8Ap+TbceCyRkP65EwgZvC2
xOcGRsGVkxzO9G8uxIzDAr0tXra3K1atXoU2RWrQcrWXF1n9NZM725T8qZ4wYGzyvAhfGOxU
qVKtKXmlSpVpWkcAbKfmuQOfPzNtX//EABoRAAEFAQAAAAAAAAAAAAAAAAEAESFAUCD/2gAI
AQMBAT8ByYsnsbRU4z2Xu//EABsRAAIBBQAAAAAAAAAAAAAAAAERYAAQMEBQ/9oACAECAQE/
AYSdBUrLkKHHN//EAC4QAAECAwYGAgIDAQEAAAAAAAEAAhEgIRASMTJBcQMiMFFhkXKBE0Az
QlIjkv/aAAgBAQAGPwJ3M7Huqx9rBVaFlHpVY30sjfSyj0srfSjdb6WUelkCyt9LKPSyt9LI
30sjfSyhZQsLdfaxd7WLvaxd/wClmd7Tt/237/sY2v36lFlWCynp4p+/S8KtZahcs4tfv0Il
XzTowdLghS1+88SrxyjAdSInfvOBoonXpkK7o6d3ymJQQ6jSO87vlM5DrN2mfvMUOlyGCgLW
y4J+8xAxUULarFF/mAUVgVVQkbtLonbyxKL3fQUBYXOMEfxtp3Kq5QiarlZAMFmYrygUENrG
y4J/ylcHnKKKHZN3s5hEL+L0oM4BTXvAiNLH3mxUHcJwHcKHDY55QLfShogbKkBco5RrLxN5
b5G6v3YNVNMED3XhRuN9KMPtRsuxqqYqsCN1hYLG3hvFANcJXnzNdioMAPkrmqCKW/jHtQiq
mqHHYdVS38ZArrZzVQaRFB2JEr/lMGDEoF2qaolFvCH2ubEp/wCRwu2XcWqIw7KuNkf7K8PS
LgMquh8EKx8yv+Uw43fBMOiez7VEOWupXlQFnhVXaKAKKI8JrjxKEaJz3NzLlErqayw/1ReF
AgEKjeQpzCEQBquXleFhHZfxlZIblFz3in+V2CpVYbolNLxWbFO3l+Ikj2V7vb/FTdQe2C7h
RIgETDlavJQdxBy6A9B/ylvf6rLdGltHqpCCgMSgNV+RzReTeg75SHuaCYhYrGypVFE/SEUA
hPguJ8pGj7nj2l7lA/2Nn10HbyOP1bjIQVS3BebDoizi5oU6D95B3KiUQvycSrtPEvIFWii7
FUEjXeYWRCrK/wCRt8mlu/VdDGMRbHVUqFArFYp3a9iqmKohbX66pEvMFy1aspR3Np9WjqNP
5fxhR16DgcYlQAMVVjm+UbxURh1mQbExX/UQJMwcdTCw32NJicQqMA2CHAdyNjVyjwHX2jU0
QYTE/oQpK0WcRsaAqvEKN+qiwQQ/QfxNTNiv/8QAJRAAAwACAgICAgMBAQAAAAAAAAERITFB
URBhcYGRobHB8fDR/9oACAEBAAE/IWDyVh8CZqs/y49xX8mJ/pjYKf0FvD6GFRX0EUE3qfoG
2tzgZKqxN/SUcw0POFgpP8wMaBHSZ6FLIOZinj9ja8z5ZrnyyOahnsbPqjirP5h/uz92PWxX
AzJpnKODbI+T22P7jGbEE+BFTbKuxTEeyLyL09oZt6MFWTY0cH2LgKQg+VlPk6Bt+ivsJz4G
eCjG835Hbn+R3g5E3EQxRKUt8Bq9IaqWfQ4psecUrWRBVtjLt/gdA7W0fISX6A5InwTQhASQ
9Y7NiVwNKIhkraQj8Wx5V+Z8v8lMYZpO4LvSECwSJBILQzlvwzo+U4LmJ8HKxZcwuKNedDwl
lMlk9D4j6vAS0F4IQINlOI/Nr6GLaafJmpCxBUsEejJXRuHz/FPoK2qcyUSMTdFImdl4xROY
lDJKacIg0YEw4Mx6EdKI0kO1pw+wbcCxlrkTRhVRwHNKso+Y4BQpfG0qwLwxi1IeTiRCQ9G2
IUxsx4eRTe1k2/5EvJ4vBQyxotMX6L8fkfPeYnjJW3jA2SptsTfLG1KQXJU2Zz8MSyQcnBwO
mTLTQsrgub6PkYQ4GeVG2pbZ7BF/YSbFsY1a0JUNPQ96ozLsSvWiIaEhkREYH0RbMMRNcnA+
qwJpgdNC0kSg1mjPCP8AmRcZmhtdCzE9kHzFxJWcC71XJjiobEGyvDBor6NwUbKtuCJvGHsq
hFNaMVo9ltDHTHa9DjmqJO7OeKNlwJDPGROXorT3oxNaE9vg0TJkaFejJRIimmuxuuN6QjWX
WjAs+lC1D0FHoTCf8ZyEzMd0URTZjVOZRJt5yRg60fF2fpFRGfQ15aGEhm9xPN5JGz9EdX0U
cDcENEwUteBbTQ1I3IJILWSBJfvyPJTk2q9i6uDelOOtxQaNyUDBhsRo+BaJF7GtADW+qExp
NHNjV0xGdjRiv8kBqSxnJuvHZEDeE+HCDVd9l5wEyD03wVpitCe8iuGX2KSpyF17IIXBsSBW
gxdX4ZFZ81RqxgQ4uqkxeOn9j5l9G2AkmkKsTCk2hWFu1oyiL5TNad5Y7unSkFZN5ThDfRHr
JfsU2qVstnoRLgx1ggyU5iVyXKyT7Hnybt5kmJ3ZmkJVzbX4HpRRuHxnIi3E+xIvsYqkyh6y
9CM0abKV2m7eBVeHrQRZ/wDQt3m+sCFhuGGIw5NexFB7ekhpBuhb0X3+h2pbwdK6W2v2fELL
gdZDWryUvRc+zJrY+t0k+hr4LdVIz1tGZAghwtuhLFezXQtNvkzwQ7hIk+DlG9+xLj6Gnyq4
LAfsYLwFmJZPQjf9hM3v0KBMfxuLunRpq0qXQt1bSjF0MDtk56jS+0NyxZka3jJbg+VdDe73
YWnHoPeovkSXIWKkxnRczGholK8izkNs0ejlvxYXJegifzhqvYv0CoUUuBvr+iDpE4TVMTX6
C7OlZRYc2gepJ+hJ7+x4vOhM48uhkJE/UK6Nh0nSWVMCJNdBmKp4c9Cs8tEmuCKgtDthew07
ye1isnKT0jXoRJCLojXlpFykomj0NhoyCrPo5gMoZC/uKDabfDGNbL7UrF6cGvPrDWsizL9m
+0C69Qwk+wlqLDELJCqT4EksIiJ2YGS8TWPufHzUH8b9jFQ3mDLMF4c5IRuSUywNyWjRk2uB
oMW3KL2KfdOg4EngbNXsg0luRJORqdcF+GM+98j4Bh40w4NK0LlCPZ89Qq10/Y1lMbB55sFd
KWhJ3Zd7ohdkNH3lFJpnTG3DPuC0Gkp0Us2BDTGta2uxEcPpvgZlmKNtkZh9+M8J7X4H/KN8
GHhjl/6BKpJClwN+BeVisHU9DmHkUjUau3XiGDF6KE5HOBu0bwb/AIESbhCPqY0J5GEmQ7ll
r8g0uiIKXBgdxXYm8WC3hweOMiNvUGEtESwTS46E3NKVtjb8iZh9AtrVsLp0N2enOUXotNGL
3k7BgnZ8kLPe5OROcCfodOPmPoxS9PCEmUIynhbJgtKFNPp7HYG32KqTKFLMttiZITSbZ8oU
bp7S5RMg2MPZJmCrePyfQ1Xcu3DKns3ejWuR/YzX9CrNQjetcKODWj8LdX2QHPoYzo13nopR
TwoXbtfwD9Csi+iqI0/YqexjXMFMQYZIwamnj2JsD0hSdgZ2ZISiXLwdGkNdmDY8i/oY1ejW
Rgmb8/H3+AUiY3Gj07mX+kSe18jsmMf5G/pJM2RssakkZerJfGWz0S8CoqKiGhJChsJfAoNk
dlVHOTtKNlROJY6tGX+IRP8AtkbRUJ14RB41cs3evDHs2OPHZI/HPocqVGn7GSMmrjbPbw7G
vGCeyo+l9jjBX7QNyai3S0mxJem2mvC3PTMeceJ4nieGUGKoMexEvQjBEc+EkaEPcbuqCwOc
5fTNr6E3TwqDOgKzgbQuPI2ysrwsborrwteRsFm7pcUWBoUeitF7biTcPi/yLjk2vyao+k4O
l2i4GFBGo0tDs7rnj5eHYcNiVSyciCJ4PwS4HHJC1K6fCHg2q48KDLM4ShX+D//aAAwDAQAC
AAMAAAAQGwquJYKhxVggExSK/repFpsOKGo8xaOL9HHXGL9Qw9msZfa3LT2pDg5xWTszZ/7N
bJmtWAIgYn/rA8nw7Sn8ldzP/IjC29yujCnEkZ8ib7Qv1J89FZsTr8wx+pYF49yJpD5QhRhv
MGhDgc1YovoVvohJvChf1EHIzKLWYj6C/kMFJ534ks53QzRJ4NUr5ZdaVXkwTdXwxgsRBqZJ
0/gfB8hBhjffidDA/8QAHhEAAgIDAQEBAQAAAAAAAAAAAAEQESAhMUFhcTD/2gAIAQMBAT8Q
vQzZxxwvwZbjsPBFyi9lRxH3DyVzZcqLh4OiH2HKY9RWKHilTgopFRcHFOimbE9jmsFYvoqG
4/RdHdUNOLeC2zjEocITLTLLhwitj5RcUP5HsXi3fToVjfscHt4eYtN7RbEmVRe4WCj8LEzb
h0hSkali6lN1K6LRdxSG3/GtRQnULG9D7FY3qioW3spHkOXj7h//xAAeEQACAwADAQEBAAAA
AAAAAAAAARARISAxQWFRMP/aAAgBAgEBPxCO2M+8cKVlnZTlqVFQjo+iRZdlfk/IqairUUyo
awbK4voTLi0MZaHyboWR7DPIS5tFo7G8wXc7LZca9FQS8Yg+hdmeRgyshrk3glNr9KcXYxMu
9G71Flst0NXNLj0LRoYfTvoU3ytFmF3gsjqMPJo7HTHiNEoqaZZ7FXNXLitseFv+V7UKKKNF
94qKXallOC6FyULh/8QAJhABAQACAgICAgIDAQEAAAAAAREAITFBUWFxgZGhscHR8PHhEP/a
AAgBAQABPxAvCAAACcAgGADQIiR/eX7xAXdHzl4MaFDPi+cGJtSaJxsMOEgOFH5kxRHh5/um
NEQsdV9zFTbWiHfsw9DGk2sl4xdnIDEn41m2EVSp23XX+zC6s+gJH4NYQjwWBX416w6GLdJ1
fUzTUXZDiOOsH4A1IN+dGJZEXgd/8xbULRJvFhSTUF46wWCLEBQ+d4awS3tvxvWCA0r7D8ji
6xGoEfziUgTo6/nGUqBFNr+c/wBg/vGzCUj9X+8UIicCGIu2k2XfrGNtse/zggoILNBX3hoV
0FYrkIikMEpEYi/PFwwUqNHy+PjNlpIoc49TTRkl7wgdHbOfrBFWHVXrswLChsnjA0BQd/5w
ZUg4k5xCEOV8vvBZRE0XeLFAKgsX37wAUUeOE3kXQRef1gyDSpHrBOKGtc3rFFDuMLO7gIAG
bUB/7hYQHVnVyfX5ybCqwPGjFQ2Q5Lg1FAeucvoLdd74yRfSm+cVg0rg8znNpJpy/wA4bAC9
tHrEmJmgFFcmRbEDz83jAd+XlFenGLoViL6xnFJy9j5wy0mqDeOcECuxgOpvesUAVWCPJcNM
xyDg/wA4seU9vn4ywUrRGXnz1mkYBLzoySAcoXv4wKiqzYnfkxjVULvvHA2JUiGPO8FE0a8a
x/YCzrWT4/hxJoBZR5dc4qltOw4wTDTdp3hvCN7EfxgyeTyrJ+sjbGIVePZiCrWVU25RpCrv
fPnePYDUha44oLaU1lKBHxhIHzdfZiBMew4MXqR2qDnrnBlULYA18v8AvGL60NPAHi4qkhQ5
384GIdgLrW+sEKKoVvPPWISAAnfJ79YoQlNy6vr1kzoE5FWvrFRRvBuwxBIpB3Z5x6iK3TcA
RDbU4j31n+xMGCIbpF4wwpfO3BbQXQdPvAAKB9f9wKk7jxpmBdFrSl19amDCXRs/nIKCE2dp
N40029MMG0K3g8mRcE7pVMuLJLvjAAACaAMJOteXBWyXi4KlNfGBhml4ifeT3G0qIeDzl0E6
CfOXI0OwNeeXAOWV2TjvFkqcgePGIthTatP+5LFh0VkesCJUBjG7w1bUHglyef7f4xzcGNe8
7QlQj17xVABSx84dQ2ju25YIHCJduVgQUYdOD06DnpcOEYO53jRdgAlV8GDDaqEp/eXSFebg
9aktwYaacC84SWB6wILTfBmoJbxvFYA46xYkgCc7xmJBCMCdHz6wEh0CLi2IHnQzIFgBoRlx
YSGRN9Y5dAC6wWHRGR6fOKqdCp/Ge79MSogBjDkZr9ZCiiAG5XGTRqdbJ7wcTVJO8dug3sTI
LR4Rg7yAgO9FmRZAbDOboVChvS+3+8PEAIBwYpScYg1OOMMFdvlyRBDfrEUQTvKksytmoczA
aIa9YrADwnrEQgRg0jPGNWBol2Ph8YgI7R0OHqpsnIGGCATYsTw48Ao8Vt9ZJpgDoe+v/gQo
xCdfN6whCbQRecjQ9nbL5wO2FiBtfOSjbYIh/v8ArglgKwbvBBMBrvHkSUYsU+/OCmW9IdGK
lF2bMajuPR4xNlViMfODAKq8twoS0DswSoor5yLVqPPjFsLsOTvBra9d47MxJvLkdUEQE5H9
4qrpF4Bz97wR8Ky+cfAkoI8+8HRu9jw/+4CBseU18ZLUldHWf7RwhjlNHG/7xDwOoHdw0AVe
PGIQhfJkWgPUefrOZE+EMGQAeNv/ALiOhDoRq65+sJgCJPGsoChcHwWeMG0Dz94CjD5xZrvA
tILni6PDhrAVyRRsygwD4xwEDUJTpfPOGYIkbdWPfvD0Ugr87xhUDNBxcHELkTXv+MpA/Bpc
cDz22frL8v5ZEogKb5v8YZ2qdjP/ADIwihpDSPR/eCSRNpxrCA3K98GsFUCS7eTFGsAbNYFS
BFCelDeCqiqCY9ESfvHDR/GQUTXnBYlPOSQqDjIMqeXnEBW14yTaAvWMyXQqzRlbVL07xDgp
kSU9+cg9TQPHP9ZERqFU7nnEAhGbcYBAWqs+8pnAood9FzWAhpQu3q98Z/pD/OMAA16W71+n
EkCa1vWOQBCJHj1gKxEibqTCAYDQ3l+cEHJoR0e8KjgOgfg/OW6hbQa54cUVAok4y9ROjjF7
0V8uPAAg7ctWyc8Y6u/N4xYDWm3C1dra42BJ+8HlO0WHoenHmIAUIB/bitQLKjYzE2WoUL+T
IxKLKvrNcGdfP+MVNj4Vcd1tvZrJSCI6rCeM+L8cZYSWNa5mCYNJtII9zLx05dAYMK2Nk7+8
rsim9z7ywUcqHeKzABHFcWqrN8b5/OA0bEJfZgRpNZJADyXEwdcKw/eOlSVQZPnjAklSDpC+
Zbg4NgUFr68feWdgE3W71jQamoqInn43i40UEL+zFCUKonHg+MbuVqqO7vjFpuSQ4e8drdC+
eMCNOpb38ZaVZTgxAKXkv8YpIE6XvPV+GCRErvtXCRJdtvPN3gDonDSk3xztwCP0BkmEFlC7
5wUZADavQY7Qk0IE58ZBJKR3Vb57wHVUA34woJVoqTx5x0TmAWm9p+MRtSaQAPUMoYGPQpZg
XarlBy6unuy4m1pNCJ7x1o8GrbZX+esJ3WYqAJ5JJ6xRCCio8notwSTKJWw8b+cCBBhPKnNP
xgsBpbG9YjkRVNSPHrWJNseusAqqnBecqhQhe8dBahq8n/wmgQU4Ni/4394Shp0iD9/nLQDz
N8mAqlbwHGCCow25PTMfpUqnV4N4qAoqLfE8Zv4Ggvsv+MPQhN3rNaxw1B+LMiWgKKE9rQfe
K2LlV34HR+PzgYzQWk7vKZtQAiN4mW7XXQTeqb+sv7SrxnT2fj7wVbYIALLXj51gVsAF7HgQ
TbH4PeIe6NEA/LcNEsg0msTiVK75uDyAuKqiP9Y+mBVC1QnrWJSQPNnX3i5EN5cAoiAgBr+c
9+AkSgDynH65xWATUWyPjBMNi2O+Mj4VN61zmsilpzzl0gVEUB/eCLUGao6Gv5xGQKh1Ede+
cJgYELqTv1gHZBy0j/H84HJDYKlscSPVFapdoXg9dYygTROMrQnp7yOT0RF9F5+sJn2ESG8z
+u8dG8HN51CJhqtJUUD8hR+pjoBAxSmenj4cAQkK0iPPH/cSJOAB25cqgGw/75MffhFlA6mC
CCD1xcJFGPTsO7hjEJ5SmfHlx1WKfevvAkNDsim3y+s1EACpdr4wGlgJ8eMVqoCffnDQQCIk
0j184z1RG+BtvoLX1knSICLjh0b4mzBX0k0MNE65CdzGskgkCTGkgasGj6wqINwECQU6fThE
UgVWXWSwho39HGGD3gyO5/jDRqTZCP0p+3EhoN9neaq1NJyOD2hFFOhj3zfH1gqIQrTYnD8Y
0OF34r3hBg6jZeBTfnHbcpdCiT3LkUgR43rFdKTlO8UanJH1n/ZxAgs5G8vj6wFC0HLSfX7w
gCaGT/GEiiSzW5/7laDJzgjtRfF4xd6Cgb9Pt/jHwCwdsPDk+yKPIzF5g2tCT5yLZHqRxTeO
wCQ3cTu9943MMEVjpJxccI2aHPh5xVYqIKdvGucfqQrSfWjbj6LaXpHxt3hoWPFsXnrGgEYq
EW8iib/OBifZTZpLwOyesREFFAh6O3FVlCiwB5XfGbowkgNTm94lHV26vGAjXXP95yad8r3n
+4wFbV5uDeb5xync1BZ4f/MWi7RC236+8aKTTvWIAO3w8uBLXQVnXnBTDSIRwLrxv7xAKwYh
aMvmDhIJWGmpw/1hY0Zciijfjn8YVVVJVfnqfeCEkJNU++HjBpLRVKr275PGJoUWpsnzgi5A
RaU19cZFnCeTmV++cVlkKnScz54xWQtDSa+cSFFHh5+dkw0AWxwNjfn3jnHODQ0jz+cArhYJ
Ft/OsHxYANEPWQFBXz+MHdSA86mVoKBAurn/AEMa4XUz+cmiUTxgFgQ+Ov8APGLJG865xio/
G8YDQSBHfL+K/WBEAATQYHcNxJfhycIwIUFxv0hhU0KqaiRPy/vI3YhBQ22IvzMDzAknhE6e
qc5PVoC8nrV+nHVMYCV73ZrD1InIx7Zf4wySm0FkioT2ZYUqBCS/O5jMVdGRH15MSuhhV4fX
uZS4oFbPvBQoAbD88YJINeMd/Hu4OSM4zYJDyZPiRojxkeWGMVDX7w3FCSmy6zYEFjV51684
oVjNR8nvHpBU1pxCBNpvk/kD946oiz4zWAbrnjEcRRApiCAFErX18MwkeMqiL0nkwWJXWXnX
ON7sQmH5wilCEAvFUxZYbGA/XOJqmi6Y70y+nLoFZpb1TnR/OK+mGga8d5M14sRh5DnfGJEr
IFSVF43NYoPk8EuCqn4ytNHE53hop28TAiQN46xRqrrxPeer8jHdi0gdbMAoAMvR+MEqimoH
OWpJ3vgxDk1GjxPDiOQY6NDQE+AxAaLI6xYKBDxihQlsmPUjEZ0fGJ+yPJsrcNBNnb3kciNk
In83DLqkB2zVwQDFhV+P57ySABEzXq4jAuTlrxoxRkIDldv31vNi5TWDQBxMjKIWiBqcfeEY
hMs1dusRAcOEdYoQQH4uB2KFOPOVJoXccv8A9WKCCrEsmzBpqVfH7xFLLCR5wK6Te3jjFIJC
juqX6K/WAQQAl8GMbtJwOCMo+N4I0k4b85BwAHXeRmRUdL0mJhAaQSiecqpJ5MiA6AbL4TLo
Sbtv8GANUDB68X3iu2QJs1JHWS9gm2onZmsIAwUIIn7MEAxXcxAXQcIkGH5wTYJdi8/GEWga
peHL5PJtNzPd/WWkglN26/yuMJql0TrEIBN/gwUABKzzimAlCwhA/K/jDC0HKc3XWHkgvCcm
BKoVs95VCROv3hsavGKokqU4Z58YvYGhUl1p438ZtDQVrviS/rKzY2m9GsVsCtB3jFKkJo18
zIJQ0BV9HvWG2ANnBeONY1ChpciF0xPakf04KCtGuUiQb8y/WataqS4UCiiX/OOAEB06vGTg
PSdh95f/AJYawE6V7/zkOiIkHrEA7H5/Uw+YgNJkuBQltBs9bX8ZUgqMp3c19QtSMy/W2F7f
Xn6wsCaXiJkCjJgowHAACGnFPUxYVCi7HxyfeEQmgdNH/TIkIOugK/jBgAF0rO34w8i7gV+O
MCAJ5wDcEIUfJcGpACkl38t/WUjKHDMkSnxiIasbzyYrwCyC9YCugO3X34xDSF5St/4z/SYQ
6FdaN0zBIvoF18/eITNo2YS4iitZxhZLaHhSv7XD0XSJ38uKIgQzomOCVEVqHQHmSv4y8AN4
soDvEThMOoyPlsxeCQNmk754whQPCK/9wMJeoMJ436xJAoNjb6uJQAO+JgykdbwsENlPjIXA
YXwoC/KY2xbrAKiOw7no7x1NIgEvrzgyBXTGRjMEbHdTnu4dE0ds/wB86z0/xgRhABWUXg/3
vGkErTqRsw16IDaujFLFZV4HT+q4DFDQvU8GLB79Gc7OhD8q/Rlp1xOMcJrfDg1IScM5xcdu
9YqUhosOcBQIrSaBkFQsicphBcRIiUMXkeNjjA606zcTVSYMRXgkxWQCR0Kh/qYlBFC4hIgX
7xYqxAv9YdUAbMfxgZLalCnEkmCANKyLR1+uc/1vFf0iQNzQbcHrdsGBDx394rdJFOXEBJA/
bg/lwCF5xfLgE0EQsbyp5pMKLsm8FR04toRc2cn5wJKb7wwQE94iQ1PGAQia3gUV2dzGDAOy
TnIPAOq4HBpoXp/rZjhCjI+3IDeBXZvEianvH5E4U2fDyYn4Okah7PJ6z/vsQIAH+ZhoKbfO
WFETqOs0qKQHvl/k/GUtmIGm3nFKKKP4uFEEU2HOQVQhMESWfGCpjOcAB3vZkBQ34xEeHbgG
k3dYSO+OMJIrLmnSvhgJtECiSghvclxErkmJYp8Xj0GWxSTUwah44x0osWYWmG+8QFFfSYCn
Gjh95fhh4CARuKn+8EUXCghf9MQxIACvy6XDR4gtQvM7468YEFKiiYg7XBbDQn+/eQDomaCd
YgvGOnGTRo/GI0zZ3kFWbxCbC95CYleYnB1iHjHcrSVil4868ZetNqKIIs4VusBPXrIFZzij
wXN0TQacQNy+jBwKIdFXl+C56f5MnDBE1UUtefGPh4VCF/BvGwiKCQKEVFYVx/IUJDOJW6Te
R7iUWCtQvWK6asxW0LxiwLxg1aBXLWE1zcYDrbM1NiHjEIKVzR3Isw8B6xDYYyunjeCRpI7y
9Ag6pxhiJYXAWLcSs+MoHz14xYkOP3i0YGB84soK4g73Boab+fnJysykK8NYul4aTBTSO8re
3OK2s9B3POMpoFXl1k2/GbfYxCm3nItLcBAo4mIQhae8SivTmpd/OBvOUXf6x0C8esNidZxz
TxjUvjEq5ymgDQfOIU9fzilKqawgF4fGa3esWujRfneez+Gf/9k=</binary>
 <binary id="i_084.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_085.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADdALUDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAQUBAQAAAAAAAAAAAAAAAwABAgQFBgf/xAAWAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQL/2gAMAwEAAhADEAAAAenTRblFMSTUyxHnq69KHm2jYnhNL0M+YtWd
SfmdldBKNyk6IskSTK2UZwkZp4hLMFntWqwySKF3RjBtaA1FDUMcxe1cM2rfL2q60/H9dZJJ
IyZVNM0V+d0cFRwlblr2712BXEWwSIwJEhUa9pjj7luioOw43bzOlTNqOoqpDnUjns8spZaN
ewtk4ioWcZkknqMSRBiOIHh7UY58dilHcGwd+mU1qLN0MOXFsis5szit0QoTpIkZDygqdmce
EmQbJ1yMrbxJbHZcJ2Ml1RW4+B0HPxmzqHmr1gFiCHEeyaZ6SUZJPXp26SzJLoQCZKmRu50Z
e5kdQXEyslAjnINsZ0s5V82NtufjXVH5e/G40Z6YmXvV8sa3oXgV0ZrWrGZKO3naZNSVilGR
Rweo5tQZ+wTNzr1ohXzdnLs1iVzrKBJ2Qk7jRmEjCLKTRztOSSgtHdlI2dohMM1S1NXZiIlf
Nu5pq2gWaGQLFl6BywJQAu1yJnZI6ZU7p1imimTQ2+Wl3p5hiGTq55d0uW1V0jwkKqeRXK8w
enl6aESexk6HeCHZnIcf2PKqI4r0ucepBNO5mWS6qxFgQ0yQmEQPlYbPo78JtHRqktLT1q0a
IcDKXdwaZkPo8/ajaDUuylPSsWmlAoSLisVWUIzsi5n3M3HKQigjXrCE0QCgh4kqkrNWRe1u
e013D0DtXHCwfLejZOJefkEkmUmRJJBI+isvm5vQ3POIelyPM29Qc8wl6bI86N37LwYvQSHA
Xexe3zFvUVM+XL1JL5c/qCTzFenqv//EACcQAAICAQQBBAIDAQAAAAAAAAECAAMRBBASIRMU
IDFBIjAFMjMj/9oACAEBAAEFAvc1iqfMs9QsbUqI2pbHqzj1kXUZnOA/r+84lmoCy67LebjD
qAYz8grTicD5WzAr1MrsB2yNjudxGbjLbcxrVjWjHIttnZX5Txxqmx2DVqCkGpJi3iV2BvZi
fW1tpYuTg7Bekp5QadcPphE0/wCKoQMdNSrC2o1sD39UW8bgcjY73NxqazCsSZxzAhESsmLX
As4zExtiW1h0IKMvYbo6V+dPszNZZ252RMxUEVRAP0aqrMHwfn+Psw3sMuflZ91iL8CCD9HR
Dr43eVv43qfyJsZe2Kn+QkAggg2HuMx3YmVI6Pz/AB7+zVn/AJn5URYBBsPb9w7GWjtxNI/C
4b65oo6GDFgmIIB+qzuOMGaawWVba7+y9xPgQQQfqMs+dQsX50alWn1qwTFPGIYDsINs7Zht
VYdXBqeU80FmZnMYZlywD8qV/GCOnMX1cXRYJ5AJ6lVg1amLeGnODuNLoWhlRQFcGD4lwBVa
wJV/nvq0i9xzxDWHM+lsNcrtLyv4f4anMbTclr0XfpUgpC7GEZGJX/WDbVf40nu0ZPBiRo+k
0iYbTpOHjav4Jn1giZmN2iw/I6EHxGGVKGq5h2iicYuY8b5r+DBsdzHiGD8m2HxtqR+JOWWC
Ylh6yMpsYD7D3DBjhUuBt9bOOSEnKmDEzLT0PxeufUPc5kQNMwmH4rqXj79WvEq/anrlLs8W
sJlOoE8nXHnFwgbufks5nMMr/wA9x7NSvKnOClkzCcyxZ42lKt7BiY2Mr/z3+t37QjtE/POD
5O+iFEAxszqJz5RUbI6hMYynXVmAgjb69mpHC8NOPJbKCIgsg8sBugrczwqsUYmZmEzUPhcy
vV2Vyv8AkxF1dLAfGzWoku1sstNhD9VWfiGzCfGy25nlnkmTAejDG6mpOEzMzMzPKqhtWolm
sOGvhbMzhQ2SrkRG7/vPH2EM8cAhEaFxP7TVWcn9htYwtM9FooybGyRAekPaQbDYy6wLEUud
RaEU+87H8E2zMym2K0Dd5nOW6gLFU2NbaKELcj7jtWO2OT7MxbWWepM9U2PO7Spe3tCK/kdu
Dzx2TxWTw2TwWz0909NRPS0T01M9PTPBTPDXPFXPGk8aTgs4rCoz1nH6v//EABwRAAEFAQEB
AAAAAAAAAAAAABEAARAgQDAhUP/aAAgBAwEBPwGRifQfkNxfA2UUNnk0biICC9kIIIL/xAAc
EQACAwEAAwAAAAAAAAAAAAABERAgMAAhQVD/2gAIAQIBAT8Bs8XRWOnvngJWI3NxUwuXznQ7
C6nzKn//xAAnEAABAgQFBQEBAQAAAAAAAAAAARECICExEDAzQJESIjJBYZJRcf/aAAgBAQAG
PwKaqyUkpsbFBU/uyuULY/SpTD+YVUrEUXIVjyxcdSxaSx8xSs6y2yPo2KTdGNUPmV1JisMy
5zD+hxIk9CLIsjZiipgsMzrsUHxRB9kiiTJtFy7nag07ypjee9D3U95XXJVR7lpKjDu5YpIk
q4siFyw5222DKN6277Cg8yoWlRZKFZUXISLBJGXCo2FJEyF+TUEdchMhUGUZxlmudvI8nStC
mQokWFFk7lyKRHeg/XJVTtHGlsVm/wBlqpQvnXH9DJZJbl891OiG81y+Q0tLnVEfR12VsHVT
tqvwdUi4PGLg8IuDTi4NOLg0o/yaUf5NGDg0YODSg/JpQcGlB+TTg4PCHg8IeDxTg8ULIWLZ
f//EACUQAAMAAgICAgIDAQEAAAAAAAABESExQVEQYXGRgfGhscHR8P/aAAgBAQABPyFD8rI3
kSFBmfDTM80L+2Z7FCzsQSv37EvaK1WLo2PA1gSwXZSjHSjyGiZcGUWWOs6hLfIz2Nw+x82x
yRauFtHYhzLMGRZ/A9UPydDKMMhv4bz4LR1jFzV0aH8h/sHwA0ud+jTk9p4Dk0NMtitLPaOl
gKY9iv8AhLEkLovpDaKR78PsUQwsiwOaYpuGeiECuQ9zMYWA1N6eDWBXEyPCeZkiE+RXyHZh
V5IDRcHAxwMslhlifZkHoVK3DKLKJjeAhQUuBoNVpHwItpH9hyU9BxfaOazj9i+2lCeHPKiJ
+TN6FXwYQRoIoV2ceIxjtg3ELKH4etn8QuzpVedFKM5MFehzONj6F9iLBGCNTAuBHI0jQ1ge
B1MPiXsInYjHsAStezny2EbL2YFnLydWCOSESMdzxEyzjzB9CYbomM40P9EhYYHtPfwIhxkU
kXbGrJeMSknvJ0Qk2MYF5vkZknSL9C9p5LpvGhk1D8e9jbA3HfiLX6EXRthmuRCLF4fyPxtG
eTNyMzDkvSJI4jGstrZolRErpCpH8EcPFULZMQtHHnfh/Rvx/AwwMCZwbQ+8KGHwJhs852ZS
0MqpqwJpvAn0RrxBcDhxm6GRrD2zYNN+hTp1CkuhA8NYjRURPZCNBEC4kZEhC5PRHt5D7c+R
8s3wZ/AxIzXgWsUvRDJJSf7GfO/Zvp4FiJZHsWJyPNXoVxR2kwiF1BaUTQpRZH2siwJpZSAr
T2LNjNZGXImuV4ETqOk0ZmXYk7VsdVIJT4ITwK7BxRpPwVF4S4ijJcGLSOTw55UJpUZG2RDX
hWhkeBnQs7FC5RlyyVQ9noPTJPEWjJBsQ7kHDRmXYjWkV3ROhng+LY+InKHwJiUWhjwbBi6L
SkhYWR+R6HtJ0cYYTBxISJhMi7KiyNNMaaEfBVJTSL2OgqVo3wBF2WyoeWXDw368WqZjGSQ4
WzJoqIj0NpirbwSpTTSQS1vI+FMRTbdKiqzSg2IXBkfbMbQtBpltiGQbTY1HRtrRAthDVp7O
FsCQiMSOyosB7FXvQ/HkLIkaLw/FwG2AwpUze0SViWhbLEllCshmQ50clM3nYsEWNicvBilP
/YFoMQ2fh5l9xmthx4g0U3Be10LfGSfTG9JsSaid5TCVGyNvDLkZp9rssmTRx4TxZszomDki
Vp5IPdwNLT8jRu3yJ6+ybwkaGD+lULOl+RFxJGj8f0mhNyfq6YzMftEiRfI2Ixdih/SbVgUg
tTBrUXaY9k0K6Cw5sT3gJyvAzYceDRaMg9saeC6F8ETpFjn7G/8AEc+djHIe34jIjcxzZJMS
5oZddh2g1NbGXZCVKOApk+Hkg9eLODABzeS/EfiDBrS8Leoqa8CJZeiflCZ2fhFMs0FIIx0X
Znv0U3X4hCehvZfsN0cjpCW34TEyFQpZMS800GKeRp2Ko19CgGSn4jHMyPw9nBR7Zp4Q6fB8
ObXnMFHJzGB6BKgPnNX0IGxw+JII6+/Ixf7C3/WfvZ+9n7QJmvvH6mfpJ+nGH/KJWvpCThfR
P18S8fwTIaL/AMDF/kcF+hLgfRE0iLpCSIJLz78Q/9oADAMBAAIAAwAAABDEUtmtrHQCMcDG
mKtuC94AU8KTkjrPbyin8UNUk0NJAD4vsYCaIyO6jwmnoIOcjZNi9krFsHASmsmeDfYhYLKl
SKb2oj3dRozdRp/MU3VEvcFy9/OJRrpjeMK29grVWqraHcGuvkuuD4XEzsMfSLhERb02v72X
15MMmNT9p8z/xAAeEQACAwEBAQEBAQAAAAAAAAAAARARITFBYSBRcf/aAAgBAwEBPxCKEEkY
LdKX4pRR9OleCUewlbNCzRrBOizgnPVFqOC0TOyowrQ0M9ihj5L/ALGVo9VmiKSZTocaVfCj
0f0vDYt1K5HeQmMacch08KHnTaLOlZClH0fC5/0oX4swbw6yjuMzoodVGn0Ynp4Kv4XZ4ci/
6Y+GimyqelpqhCzIv08sa2JlnA3Y34LBlVMyo+IbrJwowVeuCF0LY78Kfgf/xAAeEQEBAQAD
AQEBAQEAAAAAAAABABEhMUEQYVFxkf/aAAgBAgEBPxD8+Z7LDa7duLSOolg4+ddyr1ME23Hi
FTL0xt7ZA59K2PkFl5k4dXTpHccx13EHYnV1Y+We3snHE4mTuYS022P6X9WR1G+3Rx8BuJfg
zI6y42P2wvLm43m9jLh4vb/fnPltl44h4x+LvJO5xdtnmDLCLp8ME4tHggIYMJ5vY6gvLq9k
s4kiXjixGItbOZMsSeC08skN5unI7i5st3qdC/If27Y3eYLy/ISDbHIQZTxb/wBnviHm5bk8
Emzxx81+n9+EMBMPX7tz85lWMDAGDyRbVljf/8QAJRABAQACAgIBAwUBAAAAAAAAAREAITFB
UWFxgZGhscHR4fDx/9oACAEBAAE/EEwXYeHEbLO5cVRaw85W3qamJibD1iERB3rBwJyYUHlE
eMTSUJpxBFnqauLRQSt/XBCmjanfcwakQ6EPxzgBM3sdbyU5HkfPxm+QF95GBOcpQaHWUggu
JatbcU7D6jlrTp75x81+2JNTeIPjzMCkG+TxgQ6hmvQ9uLmE0TnARQoAVnm4WwW7teMnBobT
k9ZMTEAmjPnBpmgVN4u2Q2W3BRx5I6cOGro2Ce8EoldbaDxlFBejBCLB+mLKAr7w0o1PGJAE
XmecTA0LzgtvbzrjEAK6ytB8fbD0S4KiEF5xcsmwDePAC7DzPOCZ5bXleZhAcDalvrfBjoIC
VjzhU0k2ADeCWaJvzkRCCErt94GSEZvVDBtsA5vP2ypAJAK/1jJUuB5waKCte8NKBCjnjAVq
KkyoQb3myPL8YMUA4CLu76c7E883EOuic4LhGu64xU8FbxhoLFFnW+cJcXhFq+vjEtOhX5zY
SgHYdEznBRoG1/rJkDyjfvMbsBsXvXeL1SkpzrHtAhRyneQqtaKZvQ329YHIRyG784naUxTg
ycN3sY/8xaxKcUzXphJDNGNlE3l8CdbxKuF6xqDlUCawqAfbHdMIfXDIWzadP+3jtLSlWsxi
QHzzcTiJtQp9cgbDCcDj8CsJcE1C6xQFh77wSAEiTnAihYu16MTFAzk8YEK1R0zF/qKpUcMl
Glf6zYWVNL3iRiUMH743KQIvE4xab4ut6wiIFwqa/ORh5Dzy4lQjeNYqEAiLpvWMoAOJMBIN
6FLXrDrRui693CbLEh5/jNaCGvJhmgqT4MUD75cGoxj35x7tesALSMq+PWQ2KHXGJrOq+sQ6
gsaBxht7wB249ZRgQeMawDW04MJgoLTw2YpS9e9ZpVkOMZpXFIj6MQzQ2XJtCqA36/1iqVId
38YpGqvC7MEIAaac+MJd0KEMImuh1r8YhqLqzxg+USGvDgZbfjE03Ga3k1V34zdrxzcGkL4X
a4UsQmrhOiIjMdVVYOTzhlzlCUcjUUU85wp4odPeSJWni4i8Jz5yAEYG8B2lIN5v64owKpSv
B5/GXq2KA4/jDAYAgPl8fjBBALvduGDSSNP0xUKjgAfGaug9ahiU29zvDlIh3wfOJYgQ5cYF
UgcZO7sXeMiB3wH5xAAI/NMGFAU1TrAuSjJrrFopTb4wxDRkWv0wwDGrvGKjpX64khziEaLP
MxtU0A6xxBrde/GGDywgsxRRAHQsHBBQVzyRxtEHkr5/nERdwevxjKVJNF4xEAOzZCYGFonG
8VgCc7Jiho599YaAgTYfvhBd+efjNNUjtQzgWiMiYiop6xDgdtv3uUQPLR4y8Aitw324aA0O
solV++JGl0k94oOgWOXAAtcUh+2IFqp0lpcTdXhs0byYEadE8d3C6QDv3iSEpNvXzgBpTtcA
DHfvRlbat0b5chCrmZASNXS4ICkbz5cpo0vGMJoTU7mIuQDibuKCg7dk4wltkt1r5zeBF0MH
CYYD5f3xKSADsQwYAQ+ckKIeeca3Kleo4XDQEjkIEdPvLWkfJZ9MfAqvN1P9rEAopdA8+8RC
KGMqIHAYlC7O8hBenjIXac2ZVUWcBPzmk2RHnI1Qg3cYR7S24CtHk+/jJrQjQYEEV4Tr5wFI
0Tr9cKh1Ba7rjyKtTg+2PZt8ZYJxN15xbBHQFh4xwohm3q4IBTmXnCQKN8mgwi1EVZlEheAh
jRrfAmQpsE/GKFFSdmDYPiYZUgUZpwskI+TWIqGndCevOCEiK0QxWpCROUwQ2l3eT5y11Cae
HFBQY8eDHW6pOP8AdYYCIdM++EPVDScaws2V+c4CE1Lg5gEeucUgsXWt+8IQmAr2PrGiVrae
/Vy0WHWh2mBIaDgxGKQadR6hi4QjVez9TALHqWOI6SnW7cEIxInOBXSO3HK7ziXxcHAewJPo
wQGqO0vhy0AIgBWz8ZaD5b2uQ26OGTBDRW5ihApR4yYH0eMgp+mGwM1+2RHcDi4hqCEWcb5y
UWIRR5fWOF9JqP8A3FMAnkNv1cFUhXYuzN4pC0BfHNwB2A6aE1kZEEdcr7w4A0Dxy+MK0Img
NX98WU0sFA6wrzco2e8J/mHQ+DHb3Bfz+2R6His+2CUR2kDGJRbq/rhAoguuvjHaAVqf3kPr
LDgyteWIIEpjQ26cF6kDfiec5FAVXgxlTA0HnKpuy94bTSVX9sNdQLW3HB1kK8GCAEAjveQK
oal5cGqQGU3pxKqdDtwpROrDrNcKbon5yhVBPPOEC6dGbFUEY+8YKiBt13jlYlfGjEE8MfWE
ENkDEA1ioREMAFtZq4eIgRPWH6hA3SP4x2ggNr38YwgReQ5ePvrCQD0oeJ+uFRRzvfGUBKDp
j+2PQBGg+cBsrOdcubQhXq7DKo0Ilwks2+HA30TziAaaPfGHSlA1842lYO4acVTV8blya0jc
vZgDVXadB5wgUOuDIvM+mUCsIPxi0W8kxJsAhow57IoeL5x9iBJF5ZkEGgbvOEQcUpkoVvad
47qChKm8GkKrZs+MJDYI3lTxipQBk+uJOijUu04yYFqsqZT6iuXQtvG8SjWjhM1gwvPnBrK1
lwhNBbvC5rRsL4PGAIqovPWQkFMFrNwfnFKEUl3goB25cnMVPjE4lGJ5nzhSoqs37xCVqeN4
TbK3DSRxIa36xwx3Gt594i0YI7/GOFS3WHKACK9Yhco8jk2mwF/3jN5Cnx/tYKQDbWXAssfP
nAsbOpzhbpLB0ZQgQ6MCAik1rWIlXnGxrSGvWVIABH5waE16cWqI+vOSeUiBI4DkB2cEwQFD
zqVly7AHQM4xwIZQeF8/bAIggN6BwjPOM7xhE8EcvikWGhwUNHW2zCajfnscW4M4OUwyBABH
pcvUKqm8qCXfh4+MO01TXnFIWL0LxgaJHsmVOD4w2CAhHzrERYw941EvO5MRY1J41cIwF2r4
Mq9Q0i/dzUqXg8X9cWywKLfWMoAFC84gQRWcQMKiBJZ1jZQt70TAIEHs6wpIqHMyqBWtqO75
wIIDU24WISqLu+8oo0OrN5MaXJMACrtsyAaU4bhBYjd5S8X2sYBYwofGMQBXWt9ZRXUOcG7N
uw6wMjlH1ycwiETy7L9ccSAKHs83EtEVQZqHfrHyCmiN+mc27IQbf95y4MIEc1mxaQ4yDCee
cP0kPNuIhF0o0Pi4PWHYBziBaXhwNpBqb8YDVgBVXejjHVCg8Ga5yoz4Ro5sFBefjDiQxNqs
Fh6xH0ffWENOnSeMjkIk44MlVu9L4xSANDzL3982aI2JgxQSpNh4xDo58j5mEjMOA3CTWU37
x5QWQ3xllndobH5xA22bSq+cGDGmBAxkFSaN4q8KJV6wxFSHR3vFQUZPRgzR2O94WGlqlMBF
rzvMMinrkYzUKgzrjGiRd6lwVrYHeHBKOy1wQjIWrVPWOXReFbq4LpU+J4xC7WICqJ7xxwK8
GxxUDXIgnzighSXTp9GQ0aMIc4hDodH85FC1on+mVhAvK94aB2NEyMTVNnnDBptoM29YKSUR
4mdAJO5lKKkSy4kdmEB6wIBfnGErGja5BChBcvvHQoIwMt84OogE8vObGs0czBtDBAO8EFQj
jQHklupjSAbyrzfGFA5BBu8ikiPXBgNINI6+mTClTa7fWWzpx1cMGonZiqMhE53l224a6wrY
A0P64btdA+XvHTHdNxziKzKhrR71cDo7YMJs0L385dMo+cTZa3h6xXQGtUcclobM4nvK3igM
CVoTesEUdufWHJpZcmMJ7HjGVUE4jxnjAQ0+/HxjXompcEbQPCGJZoTZcNTk0A84tmLQd4r0
woeGNKK3tyAEjq5AVQXjeCQRrh5Vm1CKuuRxAKirXUw0iflcARHZ1gBQ673g8rcKTo5M1gwe
TGAjA5mKghDVfxhQOXBdYS6gpFaPxgodx1vvXjAVLU0GphKjICpcXVh0OgPXvBsixQG/lx5y
mq94K1YeMdobB6xBsL4rgyHV8YGcv3xwFbeJw+MBD335xSdo/wCmMEAFah9Md0XwLYZyHlmJ
oND85zYlOzZgjSh3isap33gkGopi0A65R3jUWrK2nrG0EaAIC5um9RFbiYh4qgeVmOhXtkHj
jC13HM1fjFqjHc0fjBlBTk/4YzEdeT+rCRTODyfbAK89fwYGzkd/8s5EFs/wYberj/hlujDX
9WRIueP4MOgDyf1YEOomg/gzWJ/46yGvr0zUE/j/ABh0D4P8ZCfCcP4wyCPww4wfBk1lvjCH
FbziNk1kXHOG/WIHWJr9GIP7ZCcZ/9k=</binary>
 <binary id="i_086.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_087.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_088.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_089.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_090.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CADYALQDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAABAUAAgMBBgf/xAAXAQEBAQEA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQID/9oADAMBAAIQAxAAAAF/fNS2u8/zOS3OWLdhC4QsoBr6IhfH19iv
Tz9zxSWwoh3pfINWvV801oWFyxP4pisyrW/Wc9qO1s3I1us9L9Me7cMMTKAQzIcUpvShSIDw
tE9N6H5/7trWdlfNs+6zNLGmyi+iBPtIthpWtsNkvy9SvacKj74qIMYHAKx4lQlz5stfoEwl
fOteESMSMyZblY7VTS5NDb6dSktDLMvotocGo+JOcLgWYYmrvgx6uIJOnNwiLlzrl1S7+fxr
2RXg9o99fzHobNuSHYMiPQrvLYHqMfP7KwBJEhXlrkxrMZKRplra8EvsorPowcKocl3IOKvq
haWXU6bIj4SohmMWwPPEHhKlw0oxJ2F9e9abMQz1vCtaA2LvItDYgLfbAml7NeVGwrnliuzC
gCnchS+Y04UyDGEU1OzXjZsleqZetrOU0ijLGSmGxFDKS8KHhlrjrZzPSqiqmiVEbhL7aBIw
iplDtVFfQ+X9FY00DIt1vTdAU71eqf0YlRYy10g/O9dTuUGjJG78+Aex876OW0vKVrmQkKfR
+dejbOVouLghtRceGaUsVE1CCSk1xqNXpXz3oPPpb0SdxLeWlLMb0hH6FA0HvRr1srbJR9by
5qOoJ0JpiEpKsdpB1C19dQt0EOWC9iaTspTTfICHYCyMtA9LWy8vAXm6kGWTDgIC0xkXtudt
3UnJy6JlrIYRy1tpJQGd6ZZ575GOpC0cl+eZDXcQiiOXiZ01xM8bAr1dzCN2yhkEyljWVlgH
JMuZyKZhJSukkHuZNTfki9GkFyyQqZJJ0yS25EkXkmn/xAAnEAACAgEEAgICAwEBAAAAAAAB
AgADEQQSITEQEyIyFCAFI0EzQv/aAAgBAQABBQJPrNdqdxY584nXjuLXmGozYZyJvcT3WiDU
XT8i+DVW501iXD0JPSk9CRD8NZrBWrNn9fUYKGi6YxaJ6sz8ZCH0q5OmjUMIVKzMQ/2ENpLq
33p41F3p0rHcfKjMo00FC4VAJt5xMHxiFRGEesYtTYcz8hiv8dfnxmam/wBr+QJpdPmBMDHG
JjzjnEYeGEsTcGUqwlTtRdU/srxG78BCZVp+V4E/weD+hjQ9GamvcqNg2Yn8ZdzDElVQgWII
B5E58HEzMwmEw8x59hauxmM01vrtDjGMwDlF+KiKJ/kEAh/Qwz/DHmPlqF4PWZTcWqHSyvwh
4/0LAvASbJtm2bJsjJGGPDDg92dbeJW+1YO6+iYGxPasSwGLYID4xMeWMczcsJjS3gMx8L0O
07q6fiWW5O843OAtzCafUNFOZmAyxsS3Uuka93ntae5p+UYHDC0GP3M+FidW5eJRmLp6khbT
TbUYjbCjCA58MY/qy1SmDT1FfwUZDpCsVdjFTiw4byOkP9da5jvsFQN72Vmu/QIjTcJzWyWZ
jPHJaetRP5CkVitN17B6DW+8Wrz/AObPv1B4HArHwReNowKVgq5K8DKS07mTpuQCVbKuGQWq
NP62NZaLUqSzkOMSz7BNwxiFcGVfTuKOOoJxGGS/dYyNuIR8qYADCJiFY45sHFn3p/5LVmWI
rVESj6pB5Alp4butQBiXJiV53CZ82S0x/stWNNVpwa8Nh/tREPAP6NO7KsYwMXciiDidw+Lj
LmgOXCgadThWEuGDpz8kOIPOJePhZWz1afUWVt7Bta+2+ynIc+cyw5mpPFQ/tVia8w9Xjini
xfkq5C5ggPDmMMQqLE9HGzYK8CBgfO7kzVTQpm7rwZcMKv2pn+Z5WF5uOTzFHEaZm+B43M7j
danvSZDL14u+o4NPE7GDHuCz8xMrqQYlqmCxcbljWrg6hJ+TXBqK2gO4CPNQPlo1xWPGY44P
DUdDEWOolS1V3sleTp62ZdMmFoUz8aufjrtbT05Win2V1hFPZmp/66bmoeSZb8W01nxBinlp
cAxWu0lH19TLrtoH8jRPzck3at0Y6knTVYB+rTMuObNN/wAswTuYlte4U5VwYjQ8o3M2sDWz
CewzPJtsw1jkVqTEGIx4sOCWwn3NI2VjmZ/RvuG4zFbIYReYtYgHEZSYKZjE6jPgP8mvPwo0
+BiCYh8n7HiI+IpmcgCCYm3nbMeCeXPDGYzF64gPA8/725rjAgq5WV2QGD9MxjGfBsuijdP/
AEpxM58Ym15tebHgSzeN0tq3AoVmdsqvIKuCBYJv59mB7RLL4zloqwQfcQeM4n//xAAdEQAC
AwACAwAAAAAAAAAAAAABEQAQQCAhMDFQ/9oACAEDAQE/AY7VKdxx2aA5HymDS9Czj4fvX//E
ABwRAAEEAwEAAAAAAAAAAAAAAAEQEUBQACAwQf/aAAgBAgEBPwGQZb0QU7e4yChE5+H/xAAv
EAABAgQDBwIHAQEAAAAAAAABABECECAhEjFBAyIwMjNhkVGSI0BCcXKBwVKh/9oACAEBAAY/
AhLAMuC2ss1zxeV1I/curH7l1Y/cueLyVq/5FZHyuX/q5UPsjDCd6uyur5K9N5BQn6YkDN9T
kr0ua3KefZWWGPeCOzOkwNBTiPEZk0hEEIhr8pjEu6OzJ7ihz8gYZwxd+DlxxQ3EtQZtXZZ8
NuBdWnmVenm/SvFEsz5lvLOp5MFdPErhbkI8rehIpyc9llEAs1uxXoNe6mdgjDEMlHiFu+iw
c0KbTSbBYYbH1Khz7lQwwE3TRZf6C/qyTI0iWUh/VknpyTRXWLZhit8urUPK8hU5sKbU2mUb
IHWu8gJuu1Rk7IFjdYZfavFNkYTWybsghwCvh5rDtMvWWHZhQ4ualpDWh5sbml4bK4XNZMAy
fWt9BQUK8uGaDSxVpNRnLmurUP61CdwiDCL5IHCE+GV7o7qCLo59lbhNRvfpfD2zditI18bZ
Rwn7L6vCOHYxlPDAAt6MB/Th90zVWK3oXCts5cxozRKKAqeQiq0lenCECc6yrK/Fc0Z024t0
KenH7V0tp7V0tp7V09p4XT2ntXJG/wCJV4YvCzVy9Xrwf//EACYQAQACAgICAwADAAMBAAAA
AAEAESExQVFhcRCBkaGxwdHh8PH/2gAIAQEAAT8hB9cQzMo4swOpcytGoEnkSuQzKtKNahtI
z9Rv2PTDXD0oOs/ZA8f2lRv+8aLc1/6ZU0r+7+Zp/sx877Twv1+JB+f6yx3L+Bhd43LS7siD
CJREopyiowJlEJcFzDiI3X38IrVM1LWZb3mshkPwMrg4qh7Wqyu4w1LlS0pxDBqYuioktiKX
N1Pyj6iVozNgRayXEU3F8rUKIqmGXeFeI28dPUvr4PoDqo5dwI/csmjtcQMRNFwyqP2nEy8R
XCNrOZgqIaJTrUsllFSKhsxN4cE/pBMdt7haw3yxfUsKsrgg4g+0SuY71PA+DHqIbmIm4bMT
iTMfDxA583G/wiXUKxgE2gDccObxMuDEWVFS29QZd9QVyQqvMSj4MuXj1NSwgXhlTdE9sQRA
xrEwPHEvpOIX2L1FhszOhmMRnpWphuH7ip7w/ZasQ1kwNkxxKx4iMGcy1ZirlU6VuDFf3KC8
wW+3mUghzUupT2hzaa5mdbZi8GoBkToTrKYZpMlhGNpZ4nSfxgSqxnn8hU5g64lUvEVeUa6j
0L3DxHVL4lKwTcIZSZQG4rpNGkK40ylQyjRLIWsQheTxLHqMmGiLPCUopZeq4sRzliEOTOEM
yuyibygRTCZi39gWCPcZQ18xxljQlrECy/r8ILeNFnFUG7PtgjR+yPNp2odamiGGp95gyCMF
cSboNaNc4h5Z/wAzUCKcz6QqB75JgUyhGyAmWZhEMWydYqVBd9EP7Jy2G3uJQ64mYvDEFOIG
JkoxHdYxauJlKS/0rmpZyXnmXIBd7I/RK2QoV+53Mh3IxhYIWzKhlhQqTilM7cm5RJtlY9Ne
Mt/kg+yOy+oHJu5WUokCyJozNIsLymkhnqxbluK8QRhgVEtcEYUIjC5ghvULEy7JWuh3LcHE
7mxV5hPGXxVM4/uCm+Ytcu+oaMw2LEKGq+4OiA4VjxBwq5VNQXGp2z8QZQecRMDUsNM3LgTO
nJ3D7lLjJEu4FRYPbHE6/uCghBKcwnVWALnJFjDjWoMYnFR1GtcpVWrlX9cwqolNTGPEqLZa
XOZbUcTMBV6nYm3u5SBWt6mRJk5qBXuniDMvUZRUHlMBLqcRMQ4V0TdRqJCohtBA7dg1BSGB
EvxSGZgdRSpzzOTuTBM9Q6pUyi7jFXiAuJp4+RqYxKDC7nHolRU0wjzcVGtIOWGkeUpdDnmX
mXzOWYywgGDmMiEZHjioOcUF5aY4Hk9SncDmY0fAC02y7a9jiFAL7i8VPSUrflA0PYSotE4D
cziy1qXD0TBogWammZ4QxVB4O55Q0MRVv7D0OJyMzJAZUVMVnMqniFBrNQeIaRg8eJQrCfpF
Z4hw/HEpk76mDGomoB8UrkGJpLyhDc7l2tMeZiO/4hmQzcRDNy2bIHdCVKTWCMIrhbZyzmFS
WT5YmJUoZp/kZfmDY8zLuJgitbjSwfZMFfwZQAVTqJ2MnEBz/ZbWaPcAoCYBr8iivMdLdJ52
5Y+8rzMSnEoGIOcyyLERKgtOIGbfcqNz7ERWTE21jaWvQq3MqKDWmUxyBLEzKN5qkqt1Us+R
sxsnm8CB9UOmsTaZZ6mdXE1QpKJzKRr/ALjbogVcGJLRLOuoF1tmVeIK6zBO8zPV405msAtx
F0/DDaBXiVzH7mcp3CADVTKGa7b4gtiXoZbIhUzLojW2LnEH1w0pqcB+pQTmq4TBIlsx6mSY
/IY1CuyoBnaAwqoVFxLYcSowIXf9IDYQHmfeb1Eob+4JZVEYMtwLvIg4aMr3cqHcDqH9mRqV
YoY4iI1cyBGLY7gnOfcURM8TEF4iwD0iKhTc24j2/iVhCYrHuVp13Ns31Dd1LqbqPNENEXrc
VbjbEIav4iywuXLjOzFzQr4KxuGEav8AdP8A7j4RaOOcOj7RNJElRvbhdiNYXcuIkobjqsqI
ysclMMcZRbqK8w1jqanXiWrEbzBs4hqn/9oADAMBAAIAAwAAABCV9hz3AsZcL7HJnlwJgYG/
+LCdLPbsO2n98gxs6DTFE/jZbcI30BolO8Xbas4BzX9qg0PH7MFQYwvvkf2nqMzV+Va9RKkA
FEB534EKmJln3w9GDtYnIKcKknGsAfjnUzajJcD1czDDhtzQl3xrSwKbUXT44PH4LyJ395wP
2IH/xAAeEQADAAMBAAMBAAAAAAAAAAAAAREQITFBIFFxYf/aAAgBAwEBPxD0dH6QonpRBXRM
xv7LhCguFxfCiGzuyo6xKdFEcGI6dNmjo24QSNE9JjwWjpwex1CaE9myoU9HiXZUhNEH0oRC
CaOkPS+kXUPKqFSnRfGoS3HixHRiKeDNnEJeorHS6JhH6enMPlOMrMJiHBi5hpQWUjZsXRbH
rGxnuH9D4WPWFoQ62NC/pp4WyaKc2U9LqEeEyj5hvQjzL0iiP//EAB0RAAICAwEBAQAAAAAA
AAAAAAABESEQMUFRYXH/2gAIAQIBAT8QWh2zRIvD5hNmhpkon4NvWOkJYhbH9FR00KqIYwxK
xWUIobIGOUWNYW7FRE4Q10aasVsgvzCTPwQT5ik7G1wVuz8F7htibZQ4VLYkbKgVOxP0SO4T
oSkUiXek+C3AqZEkLYnwexwcoY6SJRseGNDkItkhPzD2TGy2QOShbkljJbsaeOwiPRfMScsU
shmyCxqVYmm6ITKW2OIguIPWS0QyaSHLLLg5Q36aF6xyNvgtZjw1aLJoalEDTkbh2QMSYti0
OkNkoy9i9GQKj//EACUQAQEAAgICAgICAwEAAAAAAAERACExQVFhcYGRobHRweHw8f/aAAgB
AQABPxDrQJJ9YITwDU6w31QMeXvFaBghu5alCfGjE0Cip5yB29hvASNzkHv5yXaOQjExY1VD
aa/WKzGoAm75cNA/LWjxvAmw25TKyXeQn4ycyNE0/eKQ1JrZr5wVKF2h396+sElIk3p8d4IO
AQsM7Tt8Y3MSKIA1To74ygix5V+27wZFzqqfteMn0ev92EkCEIpvjFbkgmyuX8YVq013y+TA
oidwD/OUEDnlnGBba2DwZaAFbRswPaQo8u/Rm1lSQY/jDJDICb57xzUD3pvzM3qg7YrONG8G
o+7DfxhADdgchO/jC0q3m7MuCiwhjjyh2UmhPWbI87ylIQVKA4ODp2AN9nn+cPpUiDq+TF5s
fhxE3L84amjIY1DePmBtXa3eTXZ4jesEG0E0cYSmzcXvHiFdaDl+MgvEWCVO8NJPFb+cRIE6
ENPFuFzSljD95pxHilOfeJgDKNpfxkBp1Hjt88+crEF8vHx4yRCUghOtP/uLbrKbLPfvKoIl
KbB3itNo0GsZ2B5HeHUAwtf9MKtCKK3gYtU2HjXGPDn94WSEG9nLmhpTknGJK1LNZBpi634y
4BpcdCbaAip/GEGi68nxiQKBdAwvjAFIhxTZhbdA5LHIhAYyHLMphoXd1ncONTjXzipAUCA7
feAWVV0XQ+5hhBr1evm4bY2ee74+MA1qfXhxXyFC9xxdRRdmLwggisR5HFyAFLw9j8NwCjrH
iRSizz+jADt5+cCIRKaNxwCKCm3f1l+tbSaMAgoABEsDDdBB5ZPjBAKo6TjDSgPT0YAIBHnf
OKhS95EGiq13gDso4VubQLeOWYJApdQ49YKNByxicd4VBKGul9YgML+R9mGgIaW65HCbQFit
D6wOaRbAode3ELSQX8hgp0ZbSKPNxRQKkJuf3lkQWAi+8eHaNAcfOEEYb2PR6mOCKeV8ZJgo
2o7MNEEIReXKaKUgLK4hT3a1gghfOihg02J2AGGaEGFWH3m4ZDlf5wkBVd+MdnNsdTzgQqHc
SnSOCKDQ0TvN6iex8GLoBeyb5wiioBVyuogBxFzMHMhTeD0BKVTjD3RB0Gsp+FAeHFWhjxJo
5xLQKKjrAYjRqnGUC1U4F7x6DA98vvChAViTSYIAC8FlwAaXqjxg2KMcY/dANA949EBdBxiM
UowR1m1lF0vGNCHKONO+cU6CQRQyUWA1OnzgoqDU7/GJFFJzjiIw0i64yC4h1gCQRAkNjhrk
BUu1613kAICWyfGsUFWbUN4zERflmIoBR2C9zjFChDYst8YJNlJOLhsCol8ZNFLd7O8GpCa2
nZgCC+bzkoo56/rNhGfL1h6to6nWKwU5Rf4yJYoMEx976wSRRqrbhqbo6DT/AH6wFGrpXQ44
2oxEOMQdKckZi0Irv0Y6Tmat24AlIAnh5l7x0RoQ1RuIqkWgcX16wKsE1Hh+cTCMRV894qqA
2rJ+cXAzJDTrH8Iu994UFOGZXTh484Brw+OcQ6hePeCaQRNN04uyEN1BuMxCLNkx1yLtf8+8
miBu9X4yYHKtbPr+8mJC0eZ5mGQQWo5UstMgWHGI2E2msUKCut7XCBQxsXYv8/8AmX1darpM
F+JKrv5xalRTYyPjE5EDEp1h4SOjhjbMBFsDrXjBSCJad4IT9YSDp85OFQ0vGIpAViBX+Zjr
cNIsvZrGTBiVE+hxKBCJWt8XvBYo9fD7wlKPCeP94oBpEIc74x1QEY5tJtNbxuj9YDbQmQxy
WxLrhy7EhRXnWOGA7hdffjGwBB2PingyM4Q0uvaYQVdQdHHHf85fK1QGQ7w8kCOgeOeMMIWm
j/Wa5C8eNY10S+dYb6Cc4UV2VBUvT4zTHhaPSF1kdzqyhvnvGwj0Xb1rrBHoLoUfeHhCoK19
+ssgkS8r5xyqCtHl/GEVdxjHLUp+MVREO738Yhl0NacergErsqWfGV0U4dX3DK7YD/jvAB2W
HZ8Pj48Y9PhmDkt+MQXYRbV1Fze0VJwb18nvK+W2lqeDyuTSAN7qZWjQ07jk85It673hTQt0
FZfl+cdWtltlTg4McPSFAzt1rB4hNkQ9hjo2RoEp0+Rwy2CMUh524UVEtRvfgcaVKRTLJXc0
nbcBVG4qDPBWOCh7CdX4xDUIOimVFKQQ/vNpBzAwQlQqgER8E/ziyhCUi+ivXrDdQdsZ9h+8
Rvwqc4etXQqAPOK0aNWa38bxXQYrF3h8SJ3wp8YTBoIkrO3zgJKxBunz+MJLTIwHo6whdVHm
fQY2bpsVj9YJCEdowTDehJWJgEVGp4jkCm1eoe8IrKHxhMSZt3iSFZpNtw0NIByIuEnABKm/
WOoEgg+PeJRGskn+cMowDZwo4KlA4DnLhnMI5+cTAo4iOvlwfBO9lT4e8VEDVgj+THpAOhJM
VQtQXXkhhg0EtNb+sjLoxpvHNhODXOIQir5twspBI7tPjjFE2iRn6bkiAl0JrDQUFeR2+Mv0
HG+jA7QReX85dFAJNfGEmSocOv8A3BU0QEu3DCwpyzAUh083kcMQKp2ecE3V0f5+cjE3pF1/
vIYVuimj/usEQibmT1DE+MApaqmhfX+8lABXU/5xhEVnBB+feDKgHkuAWiCbnGImJrz5xVBh
53ZigGhIIrPrzgEoOx3/AIx3uhXhMewB5J+MIoIAhcEOtoqcveOAKjSaEcBAA8nA+M7C0pP7
wkngPnC0go8n+cF5a55ly8M2C7/eLoayLw/GByAsWdfeLXwguXgyl+XDDgzC8nzigPJxrUwI
EGNE5wBYO5iOml7uU9xdBq4qqMDt19YMiuoi8uD6oGiN7v3jBlOg4JAKTbHjrJwjRADfmpgt
AFdPTxcCU2QV2YgIHTnUMopqvNTEFo0R6xQ2nc4MJgQk3/jB9gKqxZ0fG8HNDSVHq5eUgunr
eC2ckrT/AHg4UiSX/t49eQCDkPOWWrOL/WWDSKWpx9Ys3F13/wBMq6Y1HhxeIxAv9ZVWUQGc
PORQEtLud4k114LhWA2d9ewwWiITlmCDuPYc/OKY2pBDT5MepYBJT39YAIvBY/xjFWtSFd4T
SkL4w1CCWg9mHbK0Wr84rUuCA/eNGqgGlDp6cRnhIDf286xxY8lW33OsTRgiU5TFVBoNNbMJ
iu7FeMaaLuotJ24EpyhFbv1jDJjpN31hswRReF4ySkF0nfvGJd/jOS35su8cBtxFdnqYrCoQ
rz+cfY0HXD95N0Cpoen3l9mnC4ZJZ8KYo1AMZd4ogCstI/HeAcFElbOevOSVBe7CeOsEgAHg
nJiQJ4Xm6xSBCtcN2nRxDN6ARkXZisFrvh7yRJKCPHt/eIKIAqjycZIjFdCv/uIGwheg9H7w
MFtx09a84IwwdYjYCOtkX3i4im1Q168/nEGjeh1Tp+MINZBDknzmqhnE0pi20RBHb6wNINJz
Q3vGKkcLGH1jJIUhwT+/jHqYc3TffjGgQL42fnB9ABwFwqpGum/eGiSxVGT65yQJB3RCeblM
qOgQTwYUmTSXj3dY6oiaq7XIQsA541jFRYbLazqdZUIbExkxAJKEVN89YEvPuYMW0ZCOQ84z
gqKCy+vX7w3oIDSwyXEQvKGbdN9I8PnN6DXnEpNJobcOtWQCEdgODQSFAelxsNDeiM5xRbW9
tb1DD0SgCoPeLsNa5f5wVNN2IQOwJlkukGwIdzIiCkJD3vvAwVVVL9b4ww6ctDxjdUqkvX1l
ECk0d5IiFV29OAQPoBb5feEO/icZBeBevHqe/eGJQpzBvWV0VbO24hkCCA51rDIBGiLspzhL
vB3uY6Q1tXAwFWkieqdZNtbUwHQoj+cZPFakA1pImRjZKQ+SbmBCddAZb3krBQ5MN85SEDtN
nUf/AHHAoY40PNhz94NK3Sra+cEQRGiduMYdpy83AlhgZ4mIjAu427xBQgvTUu6fWSEOOLfz
klQPi5SUQ9dMWhYKSV+MNlAgLoT37wgRw2s3/rHYmjyPHn5wSLDcdQxLAJNF3+vjHARFK6s3
9/6wSAHdiX+sRprRYDxvZisjJyJ9OLG20EU+j+cWFYjFJ5+cUJ9wAAHiExdsGkTz1cBNAonO
GsSGgNMwzCXljuoKMFg+ZgCVFYHNb04JqIFrjJSCycx/7xkYq5TGpyI8e/j1kBRGKPn7cVUl
Wpc2oChWqz1gxxaSxHzkJSbPV84QFRTfgZ+zJWAHSdGEMDBNTFAi8jr3jiFDeawDRAts2f6x
s6lkdTB4UNG6fkwUBboed+MdhVTSyX5wFm4bvDiqEJImsdorog99acs0gRT/AI4Q0O29vkMs
GAVILH7yVUQfOJ1L8G/33hJDAFLofGKBJxEZ/wCYlFQAS3F6q7N8PuYvZpRsj2uGhoMQs/WV
VEACmzfHjKBQLobjA1i1Q05ILR17yQs31OMtRfSXB2jbVHjDCCHUeXDbF2nZ895P2C0LZ79Y
cA1tenGAmVoJovWOkEBCeO/jBtqL06H1gqaRZKvxiSkni4hoAdq8/VyLFA72Kc84IgXWnTeB
REhQJfOM2wdA4MdajsDZ85EXAAg2YKjDx8/eGU2Gjn/zHAiR0u+feJIPydXDEVtqGXlFC2YK
dDepira3ZePJ84JbUd6dn5y86FVVtxWkiiAaPblRcgE/i4CAkezg9/GBDWyim8rd0SWf9M0C
MOLlYvrTq+ta/WLgCV0AT88ZdFSsame31g2k2ANQ+uMkRcMV3GAiY12CPsHFg9NJQ97M1M0B
ix185HGgaI/WD3pJufeMBKnNePJgiAApvrAibQAHZh6ojEdD73iRIoCBAer8Y63A7jx8YuKV
71NXu6x7bSNz9YFaFOky61nISjyrOMGqATQs2f5wxqqy3W8grSZ//9k=</binary>
 <binary id="i_091.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_092.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_093.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_094.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_095.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_096.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_097.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_098.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_099.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_100.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_101.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_102.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_103.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_104.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_105.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CAEqAMwDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAQUBAQAAAAAAAAAAAAAABQABAgMEBgf/xAAWAQEBAQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAQL/2gAMAwEAAhADEAAAAe3dKkkyusuUKMAGr0IoJVKf38w1dpLm9SES
HA2HduLJJJJCSQySGrtqL0yFTOsFVbw63xD0SkBsWhpPEaTIg05Gno+Tc7zRxxmw09NtiSQq
bqS5KJHG/KSzHxUsr6IEoPsUbM3agVj1NBYl4wMsszlsqrgp0vC667dxhK5VN1JbiiOXOBVW
bYzxVar7EnohvqD2xrKrbIxw2MZW0MCMRhA56ZG7o+X3HXUzhcj+UOcjnU7KbYRLKUqt9O+s
+/TfZmjtcHsQYy2aEZKd8DnGN4lFhzOSMt+K07Tdx/XWcdzpkLldbVvl1kxp3TToayyU4yJy
jJEkhRkxCE4lefVUoscazrzVG8ZF3Z8f2xw4wgOkv3jSUurpBJrTVKMrJO0iTpI6TCZ4jM7L
GuyBVk2ZDnRpMXLq6vh+xjmw/QDDNtm0dCUza9L7KrLJyhIm8ZIyTCTORZkrQkxXk1YgKML5
JRXd8Z6EVASIxOeL4i8pS6h61zHUhifJSOuflzNm16pElTWaIiqQ03PawlkZAzHdRLLtBJZA
YLsBCgjOElG6nU9A8PRROVzdVpjmzG7VTXtKwcD6GmXj6uu5UKGecQetzbqDtOEHSHN9JZIY
VwgtbIS6ra7rI13yMstCKlOI8mcpdTK69DGRapFEdOcDvftXXbOLL5dWVcjU2y6b8l9l8q5E
k0SMYsWp3KJ1SNDxkjQnWrZ7cxHeOLk4vFJYdzLzRAhklrmmrU9MUvhGww21ZFOuJZN8OZJK
deCSUHrIZ3S1mRRZHZ4o6SVsmygyqq8evRjXVYDJGmMpIHznpGW+USVeSJfTZUtJLNvLZMke
MojpITOgSt/PKbtG7kkLKYlz2X64ForXQiopRFJKxVCDZzQRovR0mHjKI7xcdMhcp1PMxAxy
pJegra2hEDUAZSYqgYTuelQwyLSHN9IE0z2JMh4uw71onFojg9gmXKN6TNFJ3irq7qfMkqJx
w1BDAHExvw1Eoq6MbjrukGMWOkw7KJB6nJY8XMxduDGZS9lWqhoPrcxxkekwQLjvsQfsJkLc
m3SjELNCgJ2PI0x6auIJ6nRoSROMGZWy0QSNJ3mjK9Doz6NJtNimrTEyy0OU2u40LKkzhjQF
cGN2zLJJifYcZ19f/8QAKRAAAgIBAwMDBQEBAQAAAAAAAQIAAxEEEBITITEFIDAUIiMyQTMV
NP/aAAgBAQABBQL4LtSKo2ufA1TZW3MW3MsuWuVauuw5+I+17gs+pJVtU8e60xyQeXYWKZ1C
rpqjDaGU/bYutetqdWrjPwN53bw3UYiriS3Eclw7pl+O3I4yZk5y2c9xaMafU8gL0gIPubzu
YxwLbIzrCT7O07TtuQICyGnUjNeoUlHDr7G87GWWcRdq+Z5Ez+8gEhbE5dzyi0XMvB8cHA7w
GZnmZIlGpKSu0ON28wnEsfiNTc1hznbMYwBiatN3NI4lcqv2wifuOMsohDrAZ5gMrtsQ0apb
d28k4j2AHUWxnLmZg+4pTAgwBlY36nOWXI44gwNsZllIh5IQcgZExNLeW2fy9mS7BZbd1XE8
wL1GNXTikGLFwVCzExMTj36c4Qg8D5IDrahrZT2RuLD7LVPJW8u2BqbMsJmHvEwqh+wUxKy0
WnECQ1zjMRUnATpiWJ2NZzxxHxh1wytkV28TpXBQ+b34ixuVg8ZwtKGBZXTmJTgquPZicZjc
iFJavZgSLa8r4gmnv4WE5msaf2Du1ZMVeUVMQfI4jCODHGIDEM05bo648Wg8VL2rIBp+Yxlj
r2fGP6ilmoH4fUe2qEHkZxUjE0jA+YywdrZYRypu6U0j86fUMnWQSt8ylSCnzmWZj9jb5Wen
E/Teof6wIcUr3qiwfO8vjZ4CaVOnRrq2Z79OabWwldC8mrTiBB8xlku8IAW06c78YjVrNcFz
Z3bRJ2EEE5CZ+QxpeeKj7V9LTnqZrNQKoLkdGUdTSj7duBhqeObUI1ZWL6j3S9XAMzMw2AQ6
1Mtrln13caxcLerwzV+EyU9Op6VE1tYsc1cD/NN+kbtLNVwn1lzT6u+11a2566Imn4xM4lrE
SzmY6NAUMo+mg6eOmmR41YmnHcNxMtTMer8llRQ0/qPBXMahM9BJ/wA+hpVpEoPQy3GCGFe7
VYD6YNW1LVrp9FzRQ6GvvMTU+V+06akvbD4x+TUp9lX6r424TiZiY2Gx87ZzMCcAYEEaXLl1
TLVJxXZ+zP3AEX4TvicZwExs0K5urT7t7oB2EX3GZ3PaD2mGeGqHbe2xVNvLqwQH2Ew+x5/f
YYfI7sPZqKuqlAu6hzmCDbOz6hKxVely7MZ1FMHsJ2qMHt4jNv7CDzmcoO+z0ByaDWar5bql
QMb9VNPpmrO5jGCacHPuu8DbGwYbYmO11PUiaPuiBZjYzlGeKMyofBYMqpg2urLhS+niXowy
NuMxvbd0xVd1VM4zxKxhfgtHTZWinZwCDp0z0nWfmE+ocQ32TrXTlqjKtOzQVhd1HJvhsTmn
I1tXZmAwxzxinlBsRDgQdyvYEwtOXetcD4tSfz1tgqczMZeQat659U6z61cHXZil7Si4mYzY
jWd9PX8msX8vPiadRFbImJ0xOis6KiBYYz4j3Tq4OjP4vhO2r/1erkDlDRqcRLQ0ztnYtiW3
hRZqC5LlpWk0lqoPdmZmdtTqDQht6xAltPIMrVlLiJXrYNUhn1CRtUglms5RrOUALSumccTU
MUGk1q3/AAZmp1HRS7U2OaokIj1BpbpoeSzqETrGdQmAM0rozK6QJwjCXDKqzLKNelhz7Mxm
Ch/UK1mova2zK5ribYjVx9PmNpp9NBpolESvECQxpcPtzicpVrbEVfUTBrajFYMLPVLWj32W
TOwXkahEg3xCk6c4CcYBsY01B7lvxz+ZnKenHOl3EP6aD/NYPjeaj9oPO/pv/k//xAAaEQAB
BQEAAAAAAAAAAAAAAAARAAEQMFBg/9oACAEDAQE/AZCEBC8ZT5gpbSfkP//EABkRAAIDAQAA
AAAAAAAAAAAAABFAAAEgcP/aAAgBAgEBPwHBhaCt9D//xAAwEAACAQIEBQIFAwUAAAAAAAAA
ARECIRASIDEiMEFRYTJAA1JxgZETULFicoKh0f/aAAgBAQAGPwLlcWxw1yXLkT7DuSoIgvmx
3OFly1RuK+wubc7I9ReD/heifuWbNsNyZw2uUx0IbNy3M3N517m+M0surnyv/TJXJuPJjGW/
d6PQyVSjZE5UTD0b8mWdcmi58qHmu+hYS6EYK2E02LrRNN12I2q0+TitT/J46YxT+S12T3PK
xRBShCNi25xYbiv9Kuxkr9Sx8DbZ46Ywtu5bVfGe+iIOH04Q9mU/Ep+5OMN45UQkQSubdYRh
CxbIJJjfn20SU4VY+F7ZSZMJ9o1hYpKsEvbST5K8YLP2Vsb9x4SXLeyY++CRVV5FR3Ql7W/Z
nw6fOEtFNSjsQTo39hVV4M3yrBJuENk6PUy1ZvVhcnTuWNtCKl4Je9WFx0rVw0GVZV9TLv8A
Qvcs2RhYl1kw/qcTZ6rnQtbCnBXwkZIsfSbQXpJoMyemVTNRVmvVBVT+hM7VPoOpyuxDlYok
z1d9K9htihr9zbJ76FTU4koyPh39zC3HQ6fT1kvr4iaHy8y1T15Emb4Vn/JxWZuQpVIpevd5
aeXfT2ZNTza55sJwcd13LVG+qSebPR6e30OGr8npIy1fg9FRahnRGb4tWZlubBlfP88trTNB
xUM2q/Ball9OZ8xkadjY202359yHyPBFOGRu725c005hV7Y+CzOI3NzchF3opqW6ZHpq7cn+
p7GSp79dNuUxNdBU1cNWqW4OFZieol1nnsT7oREkVUm8Eo4EqUcVTePnnwQnp++n78+r+3V/
kf/EACUQAQACAgICAgIDAQEAAAAAAAEAESExQVEQYSBxgZEwobHB0f/aAAgBAQABPyH5tTjB
/MfYA+iU1supsBJYYMAu79TWh9wDr+I5+C0WwfA/SYq+txTRHsZhQjuLbN/uWOVTrT0zMIfU
rLmf5MTLYFEygFkRYmL5gEx/GLGWc/USHHB6lhaz1CbN7I5F3GqPZtA0r+pxo/copeOocdIH
RnHN5Yiin2hQVPaFhSRSicQW0J/DKspDouFbQPcQbqL5ajjKzHBcL1gmDluWwpl8I6cmUXq5
wpdhBUIhVQD7gEez5jGhuAqqIgL0cx2lYdpa0Xfql29yhTglGhasYOyfsNsRhSlk6ZYLBMfc
9GFDJDBt+I7i24AeflGIaLL3gHXcpBvFyn5gHaVqrOUh1M3JgsBZKjwssSngwy76uLZ5f5O/
Eubr3o1Nrp2Q+7IUMMoczMUOTDhtGx+EAucgYwOX3ZjefVN+iaUaltX3HMOy5Q5f8MGxwlxM
2AibmGBaEWIb3Ha3E/U5qKgOAjVneGYs/aWLVQKAr3xNhn3GvC4PLC9HL3ArxwX340fUSwPS
C0/Kse+kOkGMamFXUyrXOBAa99yorDKZHJzOKzODrUd9/UsMKmpzZKZ0jGEJdXMspwwlnDAN
Hnic8STnwYgQDhn+UKgj3Stvtm82o4iUBl3DiB59xW8UiErZuyNOKcp4r6xAS+41amKUWZev
c42C0wOJkTBxMkKiVtvZDiYcl+LFO4rH4iSBE5asHSQGouOZQYP1D0JUCV406gCJ4sg9RNEy
6JQBe421/cVhS+49jBiYCaqZUOsQtgc1Ma4KcajKxfxKsFQhCVK8vmpbCOJ0cQldCMz9cTIe
9zMH0w6G3cJitpQT9xLi/UFhf9Qh4Pkx8Pjd7gYw2HM1Bj8mUB0QFLeJp4zGOGUH+0lJK8ny
fLvwPAJb1c1HUuJLxqLgQkE5qEdKwyTYMLxMIQ/hrwxghpiXfJJkGtbixmbFz/5MCd34RVrU
qzwjgYg8D4PxfDGOI8OYB5D2QbVySg9zeN3bPo6IQs0sIvNRscGIx4EIQ+Tvw+YhppuO87zf
qVLm4DgEe0Wu4hpIWjcSUYMzSKKelAwRh4vxcXxcvz1gA9suZu8W2YsuO5mmMsukJEET+xOZ
nhqN9/3TcT6mW1fcprVqaYx3AIYCXNIk5h24NBaoE5XLh4xFsfTNM5meYsXuPhsL7O/Edwwd
IYCUUTdw4M3LZR3QXM8yELgZ7Uf3GwtQjSqX+SNkaIBR1BqFwWKPRAY19sTTSU1V/ZluJLnf
qgql3LH7Q7jXUWp+Fx3CrXU/RS4tSsjAcIi6GK6/BNz9TUTdPMbNBdwBUEGJfIbDc8R7s+GN
RCdRMaeu0ysDk5lwdzA1Fji+pLfrDuG1LOXBUuSdkFB4AiXFcT2S/NwhPF8FRUj9EXzuPFQX
BCVKPUvwwQAxmcvg5T7lO4lWvMPFeGVDwdw8Kw6JhHwovROr9+OXxoMyPcwihDy+QjHDuHli
xHBPwk2e/Dl8DwosWWhVs9nh14Bly/AriZGE4guiGAQcS4xiijX9zAo8cvh2QK1mbOhSv0gA
Bnw4sS5hLvMRKqtyvVOYJFIF5dTgIxeGMqjlmehT/wBmnjl8MdEe0GCQWTCMSOUvDgl819MV
EcpxFpVi2PEuMKU/byxUwHENS4sVEtahKbeIogjUNYTzy/DQxzmZEAG4YY8MMAWL7SGWy9wD
BCLnpFRqjK03MCvPL8LcleJS7hmfkwQnN6xqYMQbQmHmOcqGpUWBemMEFxviVSpQ/Dl+D4kW
gjBuEpCRuBbuOwQI/wDDN9dHC/RFcW/cf+4in0jgmPIRIzA/Hl+JMpc7SWPDpGVuoWV4lKlE
wR5FicTjwMHjzoTPu3xNvxYArd4YISpcIOhjVuOprfhRLmdRRpjLJgdStHDEoSykJ5X5cvxW
WfVL3P3KEGBshqZxdyItwgzBgnEwIRzDbqU5T/qWZ7v5G34LwMfqcTFXtXcXr8QrCMIvwWBC
y2Yo1H94PcQLYcpth3B+I5fuU8dJxM0oynREYMzUwwYV/cOi49RzA8d9eH84/RjrdF/UEpSV
BEL2pl5TtP8AnxNv3B4nEtdQMdahBTnodk2DqCzPhKcZlTA8+Hww5EEMQAGJhwQSajgUVmZo
jvTAPi4c/cIrqHbL4Zd8S1fw4gKGhymDZMjw4wF1OpPVLzNqB1KRiVeAxqYKYUIKpGyDLesy
5Sv0ytu33HCCLu4gn7Axy/WrLkysobRtgeJcGRmHhUSMg8XA9EA0QNyiPhpKAvuJXItvwcLi
nmW7mYe84j42Zp+0X95oeJO4znxx+PPEfD+5/wBnL4OJzOJ/sn//2gAMAwEAAgADAAAAEI/u
/u+ItbvirsjipaU4Z6xw6olqroVcr7R/4zoV7KVNYYP439SYrwj6YXfJArtB0/HcvXAhfSXx
tJSiXqTHMbRakm6Z5J5iECRaaMjwyMZbspneLnVQ1wiM8kHqhynBS00REgPPFnMep13VeLnQ
JPvq+8n1zQLkFURPRFntHYdJFaMIwU8bJLMMPlEWDsAxNNRlgAGxRIFhMjyisgIFgyGEPn2F
PjuY364Gv0Ah/kbAldkMCMHJ+e59f//EABsRAAMBAQEBAQAAAAAAAAAAAAABERAgITEw/9oA
CAEDAQE/EMSYikRMQTtdP0fJLi8tUamJC/KXU8Y2UuUvB/ii4/mIfaEPUh/k/gtmI9hBY/Xw
uN4i8MRcpeaUvmL83tyZ4QnZfday5MfK9GhZdg+VtykH85gthM+j+dLYekLsIUYmMvV3/8QA
HhEAAwEAAwEBAQEAAAAAAAAAAAERECAwMSFAQVH/2gAIAQIBAT8QyjeiaKXm2Nl4WF4tw9KT
ERNXBuvJ/ouhDYhInGDxMeJdNEMQullHi6WhDngvcpS7S4xDQlkIxLPRoWP3f7+pC43sn5mJ
791feTIJlWU9F8PeDewh9EiDQnCrG9XJ8P/EACcQAQACAgEEAQUBAQEBAAAAAAEAESExQVFh
cYGREKGxwfDR8eEg/9oACAEBAAE/EADFECV2lEqYmIgNod4Kgzhpn1d1FAHFAN+1iUp3LtLe
af8AI1RQClonpj5tKyVmU8Dmt1FtedA07+Phg4oR1TBE0QCoBUo7fSjtKiHSUdoHx/8AgWQA
2rQRQrF0DfiKwhwkp56RI+BwEPOI+DaouC/iOAKhLsB+40iBWtOf86x8KUghSpi6cMSWo0lC
y+OGOFroUKRxZxKtQsW2657QOiLcOd7idWcA5DmLhSB6MnPSXJCPSDiXme/ox+mrPE6fRQwW
wTSDXB9QdjFGGR3ioOq1oi9xsiiBukQTO0izVhdJGvbUe+gi0eBxcbGhyAA8dpVUyW2g5PUc
b3Lw57QYrBEeqckJOKmRqqh2wSpU2X/5BAouqZzhv1Hx7AKFviopKYpqxO8JJRa3ghpq5GyX
Lj9dPj9suKBa1AbCi9vMrG6Wqtg42BsCgleBHLcHg5j4VShuke/FepWiA1TXzMAgM3wxsWiv
CbgDkzlVPxFDRhWrmAIFtpeZcCIhlpOJQoGi0u2YggO1bqUhQK5+YMrBbBsfXSXChttw4/sR
2yAtKebeHvBQJ0Rr4g8S+31eGeP2yz3AJnctSCBrAtXFRMMoLIfPJ2jpmMWGf9gKXzev7zLZ
QCpp0D9xLObDkcfEqkschiGdEoAvLohACaUpQ45dRkYFlDby4i9bqpytcUY3iO+VwZFvpxEI
a0KXR2YKBAubN+ICkzmaVE/8gEAPWqp6wcFV7wQ98QCkUCmnyQcII1eHxBsuLiZZau9ftmJY
lLdBzB+iFgZSDlagql+7+oJAK9VUINwGVeYAYteboQ7VBxVtUXe5d6AAxae1y3kANQl5w86+
I7QLaBqtPuUawAqh01CXzFhprT05+IbmAsaxWf8AIjFCilaB8/8AYFWlpLKw3RXTtKwCU5j4
1cvUZV5zJzyQw1Y0L95dJDwLaPmI5Yzk48ssypTlV1LlOBGmr26yxMTiaPH7YrTQEr6oLALq
XGgIuCnQ6TJKBQTAf73lDDRtIBWAdKLheQDZox94I94Fd9Qi7yUgJo4vriGCoB85P3AXpWbU
derhLwyAdjX3igAUOGsQHIEmeGmz+6wtS1VQaCv71DbyggWrlFvnDGEGKYDCOL+X4lRQppVC
HiJVqWkDNvjPELoF4Oz54fMchirlkf3K+UCrFLIwNBhhNmv58R0k8Lw6nWXZLf05YWFSy3Kc
+JTygrcb5jPUC4fL3iIRT4dEEwUoKuOSEbQQIa8e4FN0AZQuR7y8ZW+EThJQkXRC5vhPtKax
TDRvEEKFgsO60lygOFmQaRjX3t0gXvH2qCVTDgftEpykW9Qcn5iddhWubusflIhrTaIU4Dq9
235iJVigbD+qEW1JgL0HUiVBRm61W47QrgWy746GSLqEyVs8R3dHTf5jAoDlUMX8fiEOQETk
ZWuD/qPqLABrUOH2TG6NB0P8iVqUrmy1jcDQjD94r5zI3XmW91NOfKK6Q25r/kdBQBppruf9
jomWUpVvZqXarkyLEKKKb8w1bBGzPzLjkpOpDD4lTUpS6GyLQ7RZAZ4U1BYhoSg5gHgWA5qu
DtBtZRLUcUd4jAjBDUdrEaqYA48QWEnC8jB9ANWFvjvFWpU4Jex7z8UdUBihWajpAXQ6EsQa
S0gWgWsd+kalRCoWnTxEuERpUeeZTJqhBr95hOUMXpfo1CwCucQDj4g0URNazEoifEGLYNQK
Ok7ETGpRRMdyFvCntqHW68WYjgKGsFvqYoxo27IaDaNA4Rf73HQtKApk48QFVqEeC224KWKF
RC1BLLbbj7CTBLd5bY7ktea6wVbLlnCxitXmwo726qPWNBagvxEMFF3HHflqGnHMo1i4MHH0
VlRIInKcxzxUQ2Oesx0E3dR2xOFMZI4bYy7M46LGVYAlc941jKB8MR1K2odHqQ5spjqFFf56
loqyZire3+4hFVOKKdQDoKwC9rFGpVXKlbv9QSSEBQlPSrqKzDVGh0lsCZNQqD9qgF6m0HWZ
ZW4sGWdYjX0JCGYLNt5g2aQ7vpGogALmFIC7a8dJY9quq4e8PCopUGK/iWA5ocwUsoSrzUrS
y73ZqGscC2nGeJUIwXY5MEEgFTCHFaxBM1YF1eX3DK6gJUBvtNoLXSWmYa5i8Rvllr3FxUUd
y+XxEFV3DFHJDtSFmLhiEcC1YQZMKBk2nSIKZBT2s+8srMRvsP7lW0BbtRUbVABWriot5pHD
6fUpwVgUKfXfcGiGy8173CAT5is1dQN2+oD0zAzmBifMErcc6YzMbZjjZMc8RoNX0Kgo95gE
0RnhFqBdMuC7VW2HeK5DKD2vFQCLEIa4qCoRFlDNtqeMxCxGoXK0uG31BuBBGkujzCigeht8
8wwC83qI413g71zByQ1mGssFRalmuY5dzliDF1Fz1iE8wj3qNstZmRFWMQtFNpTHayDItFjV
YHMQK8kKdtw0G1ZdP/AlrhsAGxwV1cPxHuUEpRaZfm4nABl78viBwtLar9qhEctZhIRS+SBN
feWrGCWvMXWOe4+I41BdYua3HeEsrdMV4ic8QWYaxqYWlMnvtMAxZV6ytVlRMJZKYOJDUShL
L+0sQBcVEKJTBSt/dj+0AFoLgvjmKSKNHPaBct1PmIpbWrgZBx2hgWmO84kKestKJXdiliPu
UzVeYveN0LuDZcQPERMStqx2WA5i4/yJSisEsoTI33jABaKDPiCnkXtaU/MtQuKlFuA+6zdG
KkWA56EVjqIpX23CLxSPJd77QsBssYgJSgr7wVYi1fSISceKV8VFCl3YfNnMfCA5bJXbE6Wo
2Kr1v/sKla+A8dxhg0TUFcJyfiGWg8xWpKOstmlTxqHFjGC6p7rN4iaS7fSXfxK8bc3CPxmA
JUmrWz5i3NtcfiPtl2ekVRkm9aIvAt2Mg0fv3N8FexNX5Y/pxaGibODRHDg3XeEZxa+5RRDZ
iO8LQZuNkvziDSgltcHmPj6oEVGcoItABWpVG6eYWlhKgJ3OkPEuwvEuBsMrz3jroxHFo3WY
uWpeqjvFFDezL5S4uhx0pz0shFJYWOW9ahMIOoDAKpLZeiCYS5XMEINsDbQthzfWG1AUXoV0
qK7Mv6y6ccP/ALLACluIX2gVCo8VV437lRABRiFR2QMKI5b5gJkcJdTE2K4VFaNV5Kd8MO5L
QXurhGRqBgc5s1DSGimAg1mCqt1qXQl2OKi0zCnMFbqJ0sHYFXB1grkwEOWQzXHJywlCUEat
N0dNQIaFB2eRqUZV5CVnxK1AFMpzAXcK/eI4MhfKuIZX5AqgENOCRMIjHErUXpi5w1eMxzAo
Az4gUDs56wQ1mU6ouMVSPZiIgg+YJVl7gho7wAureIDo4jQ6LCUa05ggKsKzUdsFD5hlFBWq
56w8VIzla+IuZg5qB5KtYgkBSkGsNdtRbxYS46IEa6HSN+79SrKlsWTLuVTLtASlvRBzQHjE
JQtSrZ4YBXeIcufMQdV8QdMQtl/MOeKgwpVwjZ+Y8HfrKJnPaLN16gs0xK1AqEDsQLeSiNUG
rO24JV7qEAACXwc/qZgoe7R9y6+wKEGZ0xDQL+8N8Epg3DeTBExqUD1EC294GwHcS8QLY1mZ
7dGjEGqthkhsvPuIRaLiWZGQZa0ub1FAWlB57xx7Czxx9CtnP6gy3tWjE885hPtGRMmBfNNB
GxBptgur30juLmK6gYnSl9IIOQmGCIbhohEQhA1EVRGllpmEIMJzL8syiD+4ikxG3TxKBQWW
hWuYF8m64zV7/EAIUAB6l3xK+b9S2X2oCbEas6jYI8VFiExOkMUN1XMNEALN0ykBFcx7p4+0
tAyhYMSVXHmKKvJKerkMkGgTQ0j3OI4MjKW9ahwgWGWy8GsNxaxdMsSqzxFbk1HeNRS16iUb
KC2CEiBqqUVD94Ggq4ys0y/k/UXENlxJdQoqWHS+kcQvBuLQnF4MQKQAN11I+A47sD24PzBd
jEf2HkLGUBZWkDhDT3gsaVbftyRLWIYzlex1l5CbUoHd4O0ECZgqt92XKaohmW17gZyXDsvP
mUoTL1jlqFCgtejMXshIBa7qKnqAEvpL4Of19OIjTBVPmllxhepC1gMS7VIXTEygXgXUIDE7
RREzLDFEc0yaeZfkKy+lO8OhjhzDwQ0FXjUAbYkAKjcq4yQS1cEn8RF5CZ7FoqGaAC7aIS5f
yfr6e2eYo2GrPMuKSxRuNc3O5Qoc8dI8fQum3tAS1aLlu5wd4WV3ssjwqHVMoaA33hIULuJQ
CpQe3SGG+I4awNTLYFqUs+PMdCO74gQOFmeGXMwtzFyqHxO5z+vovEG4bItMpLE4ekEgC/MQ
qu3LEKOFTTFQETSXGSl+Ep+IZ59IKa8n+QAt3rf+ZZG00Zod7qNGzRxSCaVtgfmOYATFx/Eu
2ZUrQeP9gtFW6CpW0PEqNLkxqV1MDawAACgKI44lsviZ2c9O0EjiXGqgjC1YvDBLIlA6gkY1
mn7wlM1fMS0vXSCrquWLgKskAyTcVKaKhFhPcJQGatYRUS1lhotpSAWG4RYVrrFkwq0Ees5H
tLxLWWx7T7n9EHFn0vP0vSyvMFm1k0/7FO6TDTDAN9rjOK45jYLvEV3OT0/EC36cm4cUu5na
KbE/UNG32GAS5Sa2TLS2sS8LatUOoAsA0Fa/9nGJeZeJcvvBdPP6g4nEsuWQXBnvDEtWG+X+
qBJ1TR1EJqAtWvHiAECJhiNskbbTHBHSq+hA0qvtLOBN4i5QCukpUFRWoGsNysIUxv8AExHU
FydXljMpbVXrBuXniWRtyag4uLl5/UHywcQZwi94Xk0wVUETwYbYLITlTmI3AwUpJTrfNd4h
isTQmIbSODZKhd942cQSsh5gFqURtGgxmLygW1cBFi6kpdjtBaKrbBrVbYsGQ7wUvhi8QL5i
8XLAn8LoSgu7O0SIAtxVkKuCgzfUlcZrShZV4N/+xf6LPNdB7w2mBqvMfFZTGIjo2NnQ7dIH
IVm/xKDLC7OYTaAesCN694oUUNDmMOAXbuPLGZAYWKxwAahSPusQqBR2InqmAMPv9wZUIAkV
OXMEaly/cW5f+XBBdGUCFrzNA0c2zNqW916vYluLAVix2Bl/EIW0BQQApbvOyG5Ab4YaNeGI
jt7u8Ev7VNZYYzZit6jrRcVtIhpzib5Q6BUWqFs5NxkdOA1AIGeKzCGAptlRaBdpqm5cmenF
g4TrnEXFEVf4HiCCInUZZV3ER5z/AIE3YyNXFYiWrQEMHtgCk+d16jRxsAMDOA+Y04gorYtt
PBjmZgYdbziOlN1x1gFNHEBtQNbqIlApAarRuqMQRoD0xLloMZ1EQGVcmIJHJLvEAGaYwSiN
HvpDRQB3lDbUlVBVUWNty6G3GroVx9txRVNQ81ARVYFWfDDhYGWq/mVx0rAx8kvzsAKcEsx7
DVne3H2ipRotFdjUEFNcGYtgRRs/yHk6A6WOS9JuCw1MiNYhTTkrpBe8nEyEs7dJepQmo9tp
XiLqm3GpbVIc6ilDnOCVlAZ0YgUoDvFQU3eobG66y9hx07QVxlUHQy321HXWwRapRD5OJlAN
3RmFskNjkuKFqwq74IkXk455inZfX7EPzmxFyT7xmxzs9ROTtPzP3NZx/uY78p+kDDxHiGkG
2GnzHaPc0+J/A6IrtdH4mjzHeO3iVn4iafzgn//Z</binary>
 <binary id="i_106.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_107.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_108.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_109.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_110.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
</FictionBook>
