Cientistas identificam emoções baseados na Atividade Cerebral
Autor: Leo | Publicado: 2013-06-28T14:34:00-07:00




Sentindo-se feliz ou triste?&nbsp;Os pesquisadores mediram os sinais do cérebro para ler com precisão as emoções dos indivíduos.







&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;O estudo, publicado na edição de 19 de junho&nbsp;PLoS One&nbsp;, combina a ressonância magnética funcional (fMRI) e mediu os sinais do cérebro para ler com precisão as emoções em indivíduos máquina.&nbsp;Liderado por pesquisadores da CMU Dietrich Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, os resultados mostram como o cérebro categoriza sentimentos, dando a pesquisadores o primeiro processo confiável para analisar emoções.&nbsp;Até agora, a investigação sobre as emoções tem sido frustrados pela falta de métodos confiáveis ​​para avaliá-los, principalmente porque as pessoas são muitas vezes relutantes em relatar honestamente seus sentimentos.&nbsp;Para complicar ainda mais é que muitas respostas emocionais podem não ser conscientemente experiente.




&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Identificar emoções com base na atividade neural baseia descobertas anteriores por do CMU Marcel Just e Tom M. Mitchell, que usou técnicas semelhantes para criar um modelo computacional que identifica os pensamentos de objetos concretos das pessoas, muitas vezes apelidado de "leitura da mente".




&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; "Esta pesquisa apresenta um novo método com potencial para identificar as emoções, sem contar com a capacidade das pessoas de se auto-relatório", disse Karim Kassam, professor-assistente de ciências sociais e de decisão e principal autor do estudo.&nbsp;"Pode ser utilizado para avaliar a resposta emocional de um indivíduo para quase qualquer tipo de estímulo, por exemplo, uma bandeira, uma marca ou um candidato política".




&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Um desafio para a equipe de pesquisa era encontrar uma maneira de repetidamente e de forma confiável evocar diferentes estados emocionais dos participantes.&nbsp;As abordagens tradicionais, como mostrar assuntos emoção indutores clipes de filmes, provavelmente teria sido bem sucedido porque o impacto de clipes de filmes diminui com a exposição repetida.&nbsp;Os pesquisadores resolveram o problema através do recrutamento de atores da Escola de Teatro da CMU.




&nbsp; &nbsp; &nbsp; "Nosso grande avanço foi idéia minha colega Karim Kassam de atores testes, que são experientes no ciclismo através de estados emocionais. Tivemos a sorte, a esse respeito, que a CMU tem uma escola de teatro soberba", disse George Loewenstein, da Universidade de Herbert A. Simon Professor de Economia e Psicologia.




&nbsp; &nbsp; &nbsp; Para o estudo, 10 atores foram digitalizados em Imagem Científica da CMU e Centro de Pesquisas sobre o Cérebro enquanto visualiza as palavras de nove emoções: raiva, nojo, inveja, medo, alegria, luxúria, orgulho, tristeza e vergonha.Enquanto dentro do scanner fMRI, os atores foram instruídos a entrar em cada um desses estados emocionais várias vezes, em ordem aleatória.




&nbsp; &nbsp; &nbsp; Um outro desafio era garantir que a técnica era medir emoções por si só, e não o acto de tentar induzir uma emoção em si mesmo.&nbsp;Para enfrentar este desafio, uma segunda fase do estudo apresentado participantes com imagens de fotos neutras e repugnante que não tinha visto antes.&nbsp;O modelo de computador, construído a partir de uso de informação estatística para analisar os padrões de ativação fMRI se reuniram por 18 palavras emocionais, havia aprendido os padrões de emoção das emoções auto-induzidos.&nbsp;Ele foi capaz de identificar corretamente o conteúdo emocional de fotos que estão sendo vistos usando a atividade do cérebro dos espectadores.




&nbsp; &nbsp; &nbsp;Para identificar as emoções no cérebro, os pesquisadores usaram primeiro padrões de ativação neural dos participantes nos primeiros exames para identificar as emoções experimentadas pelos mesmos participantes em exames posteriores.&nbsp;O modelo de computador alcançou um grau de precisão de 0,84.&nbsp;Posição precisão refere-se ao percentil da emoção correta em uma lista ordenada das suposições do modelo de computador; adivinhação aleatória resultaria em uma precisão de classificação de 0,50.




&nbsp; &nbsp; &nbsp; Em seguida, a equipe tomou a análise das emoções auto-induzidos para adivinhar que a emoção os sujeitos foram experimentando, quando foram expostos a fotografias repugnantes aprendizagem de máquina.&nbsp;O modelo de computador alcançou um grau de precisão 0,91.&nbsp;Com nove emoções para escolher, o modelo listado nojo como a emoção mais provável de 60 por cento do tempo e, como um de seus dois primeiros palpites de 80 por cento do tempo.




&nbsp; &nbsp; Finalmente, eles aplicada aprendizagem análise dos padrões de activação neurais a partir de todas as máquinas, mas um dos participantes para prever as emoções experimentadas pelo participante hold-out.&nbsp;Isso responde a uma pergunta importante: Se tomamos um novo indivíduo, colocá-los no scanner e expô-los a um estímulo emocional, a precisão com que pudéssemos identificar a sua reação emocional?&nbsp;Aqui, o modelo conseguiu uma precisão de classificação de 0,71, mais uma vez, bem acima da chance de adivinhar nível de 0,50.



&nbsp; &nbsp;"Apesar das diferenças evidentes entre a psicologia das pessoas, pessoas diferentes tendem a codificar neurally emoções de formas muito semelhantes", observou Amanda Markey, um estudante de pós-graduação no Departamento de Ciências Sociais e decisão.




&nbsp; &nbsp; &nbsp;Uma descoberta surpreendente do estudo foi que os níveis de precisão quase equivalente poderia ser atingida mesmo quando o modelo de computador feito uso de padrões de activação numa única de um número de diferentes subsecções do cérebro humano.




&nbsp; &nbsp;"Isto sugere que as assinaturas emoção não estão limitados a regiões específicas do cérebro, como a amígdala, mas produzem padrões característicos ao longo de um número de regiões do cérebro", disse Vladimir Cherkassky, programador sênior de pesquisa do Departamento de Psicologia.




&nbsp; &nbsp; A equipe de pesquisa também constatou que, embora, em média, o modelo classificou a emoção correta maior entre os seus palpites, era melhor a identificar a felicidade e menos preciso na identificação de inveja.&nbsp;Raramente confuso emoções positivas e negativas, sugerindo que estes têm assinaturas neurais distintos.&nbsp;E, era menos provável que misidentify luxúria como qualquer outra emoção, sugerindo que o desejo produz um padrão de atividade neural que é diferente de todas as outras experiências emocionais.




&nbsp; &nbsp; Assim, o DO Hebb University Professor de Psicologia, diretor do Centro da universidade for Cognitive Brain Imaging e neurocientista líder, explicou, "Nós descobrimos que três fatores principais organizadoras apoiado as assinaturas neurais da emoção, ou seja, a valência positiva ou negativa da emoção, a sua intensidade - leve ou forte, e sua sociabilidade -. envolvimento ou não envolvimento de outra pessoa Isso é como as emoções são organizadas no cérebro ".




&nbsp; &nbsp; No futuro, os pesquisadores planejam aplicar esse novo método de identificação de uma série de problemas difíceis na pesquisa emoção, incluindo a identificação de emoções que as pessoas estão ativamente tentando suprimir e múltiplas emoções experimentadas simultaneamente, tais como a combinação de alegria e inveja pode-se experimentar ao ouvir sobre a boa fortuna de um amigo.




&nbsp; &nbsp;Descobertas inovadoras, tais como a identificação de emoções com base em padrões de ativação neural têm ajudado a estabelecer Carnegie Mellon como um líder mundial em ciências cerebrais e comportamentais.&nbsp;Para construir a sua base de excelência na investigação em psicologia, neurociência e ciência computacional, CMU lançou recentemente um Cérebro, Mente e iniciativa Aprender a aumentar a capacidade da universidade para inovar no laboratório e continuar a resolver os problemas do mundo real.




O Instituto Nacional de Saúde Mental financiou esta pesquisa.




Fonte:&nbsp;http://www.sciencedaily.com