La représentation des émotions négatives telles que la colère varie considérablement d'une culture à l'autre et selon les contextes, en fonction de la tolérance accordée à l'expression de sentiments intenses par rapport à leur répression afin de préserver l'harmonie. La majorité des jeux de données émotionnels collectent des données sous l'étiquette générale « colère », alors que les signaux sociaux peuvent aller de l'agacement au mépris, en passant par la colère, la fureur, la haine, et bien d'autres. Dans ce travail, nous avons constitué le premier jeu de données vidéo multiculturel en situation réelle (in-the-wild) dédié aux émotions, et avons exploré en profondeur les expressions émotionnelles liées à la colère en demandant à des annotateurs familiers des cultures respectives d'étiqueter les vidéos à l’aide de 6 étiquettes et de 13 émojis dans un cadre multi-étiquettes. Nous proposons une solution de classification multi-étiquettes de base sur notre jeu de données, et démontrons comment les émojis peuvent être efficacement utilisés comme outil d’annotation indépendant du langage.