Operă științifico-fantastică? ID-uri de imagini cerebrale Emoții particulare
Universitatea Carnegie Mellon a combinat imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (RMN) și învățarea automată pentru a măsura semnalele creierului pentru a citi emoțiile la indivizi. Descoperirile ilustrează modul în care creierul clasifică sentimentele, oferind cercetătorilor primul proces de încredere pentru a analiza emoțiile.
Până acum, cercetarea emoțiilor a fost mult timp împiedicată de lipsa unor metode fiabile de evaluare a acestora, mai ales pentru că oamenii sunt adesea reticenți în a-și raporta sincer sentimentele. Mai complicat este că multe răspunsuri emoționale pot să nu fie experimentate în mod conștient.
Identificarea emoțiilor pe baza activității neuronale se bazează pe studii anterioare care au folosit tehnici similare pentru a crea un model de calcul care identifică gândurile indivizilor asupra obiectelor concrete - adesea supranumită „citirea minții”.
„Această cercetare introduce o nouă metodă cu potențial de a identifica emoțiile fără a se baza pe capacitatea oamenilor de a se raporta de sine”, a declarat Karim Kassam, dr. Autor principal al studiului.
„Ar putea fi folosit pentru a evalua răspunsul emoțional al unei persoane la aproape orice fel de stimul, de exemplu, un steag, un nume de marcă sau un candidat politic.”
O provocare pentru echipa de cercetare a fost să găsească o modalitate de a evoca în mod repetat și fiabil diferite stări emoționale de la participanți. Abordările tradiționale, cum ar fi arătarea subiectelor clipuri de film care induc emoții, probabil că nu ar fi avut succes, deoarece impactul clipurilor de film se diminuează odată cu afișarea repetată.
Cercetătorii au rezolvat problema prin recrutarea actorilor de la Școala de dramă a CMU.
„Marea noastră descoperire a fost ideea colegului meu Karim Kassam de a testa actorii, care au experiență în ciclism prin stări emoționale”, a declarat cercetătorul George Loewenstein, dr., Profesor de economie și psihologie. „Am fost norocoși, în această privință, că CMU are o școală dramatică superbă.”
Pentru studiu, 10 actori au fost scanați la Centrul de Cercetare Imagistică și Creieră Științifică al CMU în timp ce vizionau cuvintele a nouă emoții: furie, dezgust, invidie, frică, fericire, pofta, mândrie, tristețe și rușine.
În timp ce se afla în scanerul fMRI, actorii au fost instruiți să introducă fiecare dintre aceste stări emoționale de mai multe ori, în ordine aleatorie.
Modelul computerului a reușit să identifice corect conținutul emoțional al fotografiilor vizualizate folosind activitatea cerebrală a spectatorilor.
Pentru a identifica emoțiile din creier, cercetătorii au folosit mai întâi tiparele de activare neuronală ale participanților în scanările timpurii pentru a identifica emoțiile experimentate de aceiași participanți în scanările ulterioare.
Modelul computerului a obținut o precizie de rang de 0,84. Acuratețea rangului se referă la rangul percentil al emoției corecte dintr-o listă ordonată a presupunerilor modelului computerului; ghicirea aleatorie ar duce la o precizie a rangului de 0,50.
Apoi, echipa a luat analiza învățării automate a emoțiilor auto-induse pentru a ghici ce emoție experimentează subiecții când au fost expuși fotografiilor dezgustătoare.
Modelul computerului a obținut o precizie de rang de 0,91. Cu nouă emoții din care să aleagă, modelul a enumerat dezgustul ca fiind cea mai probabilă emoție 60 la sută din timp și ca una dintre primele două presupuneri ale sale 80 la sută din timp.
În cele din urmă, au aplicat analiza învățării automate a tiparelor de activare neuronală de la toți, cu excepția unuia dintre participanți, pentru a prezice emoțiile trăite de participantul care nu a reușit.
Acest lucru răspunde la o întrebare importantă: dacă am fi luat un individ nou, l-am pune în scaner și l-am expus la un stimul emoțional, cât de precis am putea identifica reacția lor emoțională? Aici, modelul a obținut o precizie a rangului de 0,71, încă o dată cu mult peste nivelul de ghicit al șanselor de 0,50.
„În ciuda diferențelor manifeste între psihologia oamenilor, diferiți oameni tind să codifice neuronal emoțiile în moduri remarcabil de similare”, a remarcat Amanda Markey, studentă absolventă la Departamentul de Științe Sociale și Decizionale.
O descoperire surprinzătoare din cercetare a fost că niveluri de precizie aproape echivalente ar putea fi atinse chiar și atunci când modelul computerului a folosit modele de activare doar într-una din numeroasele subsecțiuni diferite ale creierului uman.
„Acest lucru sugerează că semnăturile emoțiilor nu se limitează la anumite regiuni ale creierului, cum ar fi amigdala, ci produc modele caracteristice într-o serie de regiuni ale creierului”, a declarat Vladimir Cherkassky, dr., Programator senior de cercetare în cadrul Departamentului de Psihologie.
Echipa de cercetare a constatat, de asemenea, că, în timp ce modelul a clasat emoția corectă cea mai mare dintre presupunerile sale, a fost cel mai bun în identificarea fericirii și cel mai puțin precis în identificarea invidiei.
Rareori a confundat emoțiile pozitive și negative, sugerând că acestea au semnături neuronale distincte. Și, cel mai puțin probabil era să identifice greșit pofta ca orice altă emoție, sugerând că pofta produce un model de activitate neuronală care este distinct de toate celelalte experiențe emoționale.
Potrivit cercetătorului dr. Marcel Just, „Am constatat că trei factori principali de organizare au stat la baza semnăturilor neuronale ale emoției, și anume valența pozitivă sau negativă a emoției, intensitatea acesteia - ușoară sau puternică și socialitatea - implicare sau non- implicarea altei persoane.
„Așa se organizează emoțiile în creier.”
Sursa: Universitatea Carnegie Mellon
