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Zusammenfassung: Eine neue Studie untersucht den Einfluss subjektiver Musik auf kognitive Erregung und Leistung und stützt sich dabei auf die umgekehrte U-Theorie des Yerkes-Dodson-Gesetzes. Die Studie nutzte die physiologischen und Verhaltenssignale der Teilnehmer, um das Erregungsniveau mit der Leistung abzugleichen. Dabei zeigte sich, dass Musik die Produktivität einer Person erheblich beeinflussen kann, indem sie die Erregung auf das optimale Niveau bringt.
Es wurde festgestellt, dass insbesondere stimmungsvolle Musik die Leistung steigert, was das Potenzial von Musik als einfaches Alltagsinstrument zur Regulierung kognitiver Zustände zeigt. Diese Forschung öffnet die Tür zu personalisierten Gehirn-Computer-Schnittstellen, die die Erregung anpassen, um die kognitive Leistung bei alltäglichen Aufgaben zu verbessern.
Wichtige Fakten:
- Die Studie validiert das Yerkes-Dodson-Gesetz, indem sie einen umgekehrten Zusammenhang zwischen kognitiver Erregung und Leistung zeigt, wobei optimale Ergebnisse bei mäßiger Erregung erzielt werden.
- Teilnehmer, die erregender Musik ausgesetzt waren, schnitten besser ab, was die Fähigkeit der Musik unterstreicht, die Erregung in einen wohltuenden Zustand zu steigern.
- Die Forschung stellt einen leistungsbasierten Erregungsdecoder vor, der Einblicke in die Anpassung von Interventionen wie Musik an individuelle kognitive und physiologische Profile bietet, um die Produktivität zu steigern.
Quelle: New Yorker Universität
Menschliche Gehirnzustände sind nicht beobachtbare Zustände, die sich aufgrund interner und externer Faktoren, einschließlich kognitiver Erregung, auch Emotionsintensität genannt, und Zustände der kognitiven Leistungsfähigkeit ständig ändern können.
Die Aufrechterhaltung eines angemessenen Niveaus der kognitiven Erregung kann die Produktivität bei täglichen kognitiven Aktivitäten steigern. Daher ist die Überwachung und Regulierung des Erregungszustands eines Individuums auf der Grundlage der kognitiven Leistung durch einfache tägliche Interventionen wie Musik ein entscheidendes Forschungsthema.
NYU Tandon-Forscher unter der Leitung von Rose Fakih untersuchten – inspiriert vom Yerkes-Dodson-Gesetz in der Psychologie, bekannt als das umgekehrte U-Gesetz – die Beziehung zwischen Erregung und Leistung durch eine kognitive Aufgabe in Gegenwart personalisierter Musik.
Die Forschung ist veröffentlicht in IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.
Das Yerkes-Dodson-Gesetz besagt, dass Leistung eine Funktion der Erregung ist und in einer umgekehrten U-förmigen Beziehung zur kognitiven Erregung steht, d zu einer optimalen Leistung führen. Bei Angstzuständen kann auf eine mangelnde Erregung auch Langeweile folgen.
In dieser Studie wählten die Teilnehmer Musik mit sowohl ruhigen als auch erregenden musikalischen Komponenten, um eine Umgebung mit geringer und hoher Erregung nachzuahmen. Um grundlegende Erregung und Leistung in Bezug auf Alltagssituationen zu entschlüsseln, verwendeten sie periphere physiologische Daten sowie Verhaltenssignale in virtuellen Decodern.
Insbesondere die elektrische Aktivität (EDA) wird häufig als Indikator für Quantenanregung verwendet. Parallel dazu sind Verhaltensdaten wie eine Reihe richtiger/falscher Reaktionen und die Reaktionszeit häufige Beobachtungen der kognitiven Leistung.
Die in das Erregungs-Leistungs-Framework dekodierten Erregungs- und Leistungsdatenpunkte stellen eine umgekehrte U-Form dar, die mit dem Yerkes-Dodson-Gesetz übereinstimmt. Die Ergebnisse zeigen auch, dass die Teilnehmer bei spannender Hintergrundmusik insgesamt bessere Leistungen erbringen.
Auf der Grundlage des Yerkes-Dodson-Gesetzes haben Forscher einen leistungsbasierten Erregungsdecoder entwickelt, der die Dynamik der kognitiven Leistung bewahren und erklären kann. Dieser Decoder kann tiefe Erkenntnisse darüber liefern, wie physiologische Reaktionen und kognitive Zustände interagieren, um die Produktivität zu beeinflussen.
Obwohl viele Faktoren wie die Art der kognitiven Aufgabe, die Grundlinie des Teilnehmers und die Art der verwendeten Musik das Ergebnis beeinflussen können, kann es möglich sein, die kognitive Leistung zu verbessern und die Erregung einer Person von der linken auf die rechte Seite zu verschieben Gehirn. Kurve mit Musik.
Insbesondere variiert das Grundniveau der Erregung von Mensch zu Mensch, und die Musik kann so ausgewählt werden, dass die Erregung innerhalb des gewünschten Bereichs angepasst wird.
Die Ergebnisse dieser Forschung können Forscher der Entwicklung einer praktischen und personalisierten geschlossenen Gehirn-Computer-Schnittstelle zur Regulierung interner Gehirnzustände bei Aktivitäten des täglichen Lebens näher bringen.
Über Neuigkeiten aus der Musikforschung und kognitive Leistung
Ursprüngliche Suche: Offener Zugang.
„Bayesianische Schlussfolgerung verdeckter kognitiver Leistungen und Erregungszustände in Gegenwart von Musik„Von Rose Fakih et al. ichEEE Open Journal für Ingenieurwissenschaften in Medizin und Biologie.
eine Zusammenfassung
Bayesianische Schlussfolgerung verdeckter kognitiver Leistungen und Erregungszustände in Gegenwart von Musik
Ziel: Ein schlechtes Erregungsmanagement kann zu einer verminderten kognitiven Leistung führen. Die Identifizierung eines Modells und eines Decoders zur Ableitung kognitiver Erregung und Leistung trägt zur Regulierung der Erregung über nicht-invasive Motoren wie Musik bei.
Methoden: Wir verwenden einen Standardfilteransatz innerhalb eines Erwartungsmaximierungsrahmens, um versteckte Zustände während einer N-Back-Aufgabe bei ruhiger und aufregender Musik zu verfolgen. Wir entschlüsseln Erregungs- und Leistungszustände aus Hautleitfähigkeit bzw. Verhaltenssignalen. Wir leiten ein Anregungsleistungsmodell basierend auf dem Yerkes-Dodson-Gesetz ab. Wir entwerfen einen leistungsbasierten Anregungsdecoder, indem wir die entsprechende Leistung und den Hautleitwert als Feedback berücksichtigen.
Ergebnisse: Anregung und quantitative Leistung werden demonstriert. Die Existenz des Yerkes-Dodson-Gesetzes kann durch den Zusammenhang zwischen Erregung und Leistung erklärt werden. Die Ergebnisse zeigten höhere Leistungsmatrizen innerhalb der aufregenden Musik.
Schlussfolgerungen: Der leistungsbasierte Anregungsdecoder stimmt besser mit dem Yerkes-Dodson-Gesetz überein. Unsere Studie kann in die Gestaltung nicht-invasiver Systeme mit geschlossenem Regelkreis integriert werden.
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