Fuzzy cognitive maps for emotion modeling

Üretilen yazılımsal ve donanımsal sistemlerin insanların ihtiyaçlarına ve tercihlerine uyum sağlaması günümüzde oldukça önemlidir. Teknolojik gelişmeler ve bilimsel yenilikler sonucu içinde bulunulan yaşam şartları, bu sistemlerin adaptif olması kadar öngörü yapabilmesi gibi daha ileri seviye ihtiyaçlar doğurmuştur. Yine bu ihtiyaçlardan önemli bir tanesi, yazılımsal ve donanımsal sistemlerin insan duygularının farkında olması ve insanlardaki duygusal değişikliklere uyum sağlayabilmesidir. Farklı sektörler, verilen hizmetin kalitesini ve verimini artırmak için duygusal değişikliklerin farkında olan ve bu değişikliklere göre yeni eylem planı önerebilen sistemlerle ilgilenmektedir. Örneğin bir sinema filminin gösterimi boyunca insanlardaki duygusal değişimler ve bunların gösterilen sahne ile ilişkilendirilmesi film yapımcılarının ilgisini çekmektedir. Duygular, insan davranışlarında, inançlarında ve kararlarında önemli rol oynarlar. Afektif hesaplama, son zamanlarda araştırmacıların ilgisini çeken ve gelecek vaadeden önemli bir alandır. Bu alan, yoğun olarak insan duygularını tanıyan, yorumlayan ve taklit edebilen sistemler geliştirmek üzerine çalışmalar yapmaktadır. Farklı birçok disiplinden araştırmacının katkı sağladığı bu alan daha çok bilgisayar bilimleri, psikoloji ve bilişsel bilimlerin kesişme noktasında bulunmaktadır. Afektif hesaplama alanında çalışma yapabilmek için bu alanda insan duygularını oluşturan sinyalleri barındıran ve duygu durumlarının değerlendirildiği veri tabanlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Merkezi sinir sistemi, çevresel sinir sistemi, vücut hareketleri, bilgisayar-insan arabirimi kayıtları ile duygusal değerlendirme verileri barındıran bu veri tabanları literatürde öne çıkan farklı ölçümleri ile birlikte yayınlanmaktadır. Verimli ölçüm yapmanın zorluğu ve deneyin tasarlanmasındaki zorluklar bu alanda yayınlanan veri tabanlarının kullanımını artırmaktadır. Bu tez çalışması için araştırmacıların kullanımına açılmış birçok afektif veri tabanı incelenmiş ve bunlar arasından DEAP veri tabanı kullanılmak üzere seçilmiştir. Bu veri tabanı, video klip izleyen insanlara ait fizyolojik sinyallerin yanı sıra izlenen videolar sonucu denekler tarafından öz-değerlendirme yöntemiyle toplanmış 5 farklı eksende duygusal durum verilerini barındırmaktadır. Fizyolojik sinyallere ait bir dakikalık kayıtlardan, deneklerin öz-değerlendirme sonucu verdikleri oylara ulaşabilmek için giriş verisinde boyut indirgeme yapılması gerekmektedir. Öznitelik çıkarımı yöntemleri ile bu sinyaller model girişi için tek bir değerle temsil edilir hale getirilmiştir. Örneğin parmaklardan alınan kan basıncı verisinden nabız ve nabzın değişimi bilgisi çıkarılır. Bütün 1 dakika boyunca nabız hızının maksimum değişimi önemli bir özniteliktir; çünkü sempatik sinir sisteminin çalışması duygusal olarak uyarılmaya işaret eder. Yine yüzümüzde yer alan ve güldüğümüz zaman kasılan zygomaticus major kasından alınan elektromiyografi verisinin ortalama değerinin yüksek olması deneğin fazla güldüğüne işaret eder. Bütün deneklerde her bir sensörden alınan zamansal verilerden farklı tiplerde öznitelik çıkarılmıştır. Öznitelik çıkarımı işlemleri ile birlikte farklı kanallardan elde edilen temel özniteliklerin, hedeflenen duygu durumları ile korelasyonları değerlendirilerek öznitelik seçimi aşaması gerçeklenmiş ve alt öznitelik kümeleri oluşturulmuştur. Bunun amacı, her özniteliğin duygunun oluşumda etkili olmaması ve farklı özniteliklerin çıkışa marjinal katkılarının aynı olması gibi durumlar sebebiyle kullanılmayacak özniteliklerin elenmesidir. Bu sayede hem hesaplama maliyeti azalmakta hem de oluşturulan modelin ezberlemesi engellenmektedir. Veri hazırlama, makine öğrenmesinde önemli bir adımdır. İlk olarak çıkarılan öznitelikler, çıkışla korelasyonları dikkate alınarak elemeye tabi tutulup öznitelik seçme yöntemleri ile azaltılmış ve model oluşturulması için hazır hale getirilmiştir. Danışmanlı öğrenme yöntemi tercih edilerek, aynı girdiler için deneklerin puanlarının model tarafından tahmin edilen puanlarla farkının mutlak değerlerinin toplamı performans kriteri olarak seçilmiş, bu hatayı azaltmak üzerine model parametreleri değiştirilerek evrimsel bir optimizasyon stratejisi kullanılmıştır. Modelleme amacıyla Bulanık Bilişsel Haritalar kullanılmıştır. Bulanık Bilişsel Haritalar, kompleks sistemleri modellemek için sembolik gösterim imkanı yaratan, bu sistemleri oluşturan bileşenlerin durumlarını birbirlerine olan etkileri ile birlikte ifade etme şansı veren önemli bir modelleme aracıdır. Her bir bileşenin konsept olarak isimlendirildiği, konseptlerin birbirlerine olan nedensel etkilerinin de bulanık sayılarla ifade edildiği bu araç, Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları yaklaşımlarının güçlü yanlarını barındırmaktadır. Bu tez kapsamında modelleme aracı olarak Bulanık Bilişsel Haritalar kullanılacaktır. Bir uzman tarafından veya bilgisayarlı hesaplama yöntemleri ile iki farklı şekilde oluşturulabilen Bulanık Bilişsel Haritalar, bizim durumumuzda uzman değil algoritma tarafından oluşturulmuştur. Haritaya ait parametrelerin aranması için Büyük Patlama Büyük Çöküş Eniyileme algoritması kullanılmıştır. Hızlı çözüm üretmesi ve hesaplama maliyetinin diğer birçok evrimsel algoritmaya göre düşük olması gibi yönleriyle tercih edilen bu algoritma ile performans kriterini iyileştirecek şekilde bulanık bilişsel haritaya ait ağırlıklar ve geçiş fonksiyonlarına ait eğim değerleri aranmıştır. Bu tezde analiz, modelleme ve yorumlama kısımları iki parçadır: duygusal bileşenlerin regresyonu ve sınıflandırılması. Bu çalışmalar ise; katılımcı bağımlı ve katılımcı bağımsız olmak üzere iki durum için de gerçekleştirilmiştir. Regresyon çalışmasıyla hedeflenen belli fizyolojik girdiler kullanılarak modelin değerlik ve uyarılma eksenlerinde değer üretmesi hedeflenmiştir. Sınıflandırma çalışmasında ise değerlik ve uyarılma eksenleri yüksek değerlik-düşük değerlik, yüksek uyarılma-düşük uyarılma şeklinde iki alt sınıfa bölünmüş ve fizyolojik girdilerle bu sınıfların tespit edilmesi hedeflenmiştir. Aynı duyguya olan fizyolojik tepkilerin ve öz-değerlendirme sonuçlarının kişiden kişiye değişmesi modellemede katılımcı bağımlı ve katılımcı bağımsız olmak üzere iki farklı yöntem izlenmesine yol açmıştır. Kişi bağımlı çalışma ile sadece o kişiye ait duygulanım süreci modellenmiş, kişiden bağımsız çalışma ile de bütün deney katılımcıları için modelleme yapılmıştır. Çalışmalar sonucu bulanık bilişsel haritaların duyguların modellenmesinde kullanılabilecek önemli bir modelleme aracı olduğu görülmüştür. Konseptlerin ve oluşturulan özniteliklerin psikolojik ve fizyolojik temellerle daha isabetli olarak belirlenmesi sonucu yapılan çalışmanın başarımının artacağı söylenebilir. Modellemede korelasyonla birlikte nedensellik yaklaşımının olması, psiko-fizyolojik bir sürecin nedensellik barındıran bir modelle ifade edilmesi yönüyle son derece önemlidir. Bu tez kapsamında, ilk olarak duygu teorileri ve belli olaylar karşısında duygu oluşturan süreçleri incelemek için psikoloji ve fizyoloji alanında teorik altyapı sunulmuştur. Duygunun tanımı ve duygunun bileşenleri anlatılmıştır. Duyguların gösterilmesi ile ilgili kullanılan ayrık ve sürekli modeller tanıtılmış ve farklılıklarına değinilmiştir. Duyguların ifade edilebilmesi ve tespiti için kullanılan öz-değerlendirme yöntemleri tanıtılmıştır. Bu anlamda, literatür taraması bölümü halihazırda yapılmış duygu tanıma çalışmaları hakkında bilgi vermektedir. Tezde kullanılan veri seti tanıtıldıktan sonra öznitelik çıkarımı ve öznitelik seçimi hakkında bilgi verilmiş ve çalışmada yapılan veri hazırlamanın detayları sunulmuştur. Modellemede kullanılan bulanık bilişsel haritalar hakkında detaylı bilgiye ve her bir modelleme çalışmasına detaylarıyla birlikte yer verilmiştir. Sonuç bölümünde, oluşturulan bulanık bilişsel haritalara ait sonuçlar ve modellemede karşı karşıya gelinen güçlüklerden bahsedilmiştir.