Tudományos-fantasztikus? Agy képalkotási azonosítók különös érzelmek
A Carnegie Mellon Egyetem a funkcionális mágneses rezonancia képalkotást (fMRI) és a gépi tanulást ötvözte az agyi jelek mérésére az érzelmek leolvasására az egyénekben. Az eredmények azt mutatják be, hogy az agy hogyan osztályozza az érzéseket, ezáltal a kutatók az első megbízható folyamatot elemzik az érzelmekről.
Eddig az érzelmek kutatását sokáig akadályozta az értékelésükre szolgáló megbízható módszerek hiánya, főleg azért, mert az emberek gyakran vonakodnak őszintén beszámolni érzéseikről. A helyzetet tovább bonyolítja, hogy sok érzelmi reakciót nem lehet tudatosan átélni.
Az érzelmek idegi aktivitáson alapuló azonosítása korábbi tanulmányokra épül, amelyek hasonló technikákkal olyan számítási modellt hoztak létre, amely azonosítja az egyének konkrét tárgyakról alkotott gondolatait - gyakran „gondolatolvasásnak” hívják.
"Ez a kutatás egy új módszert vezet be, amely képes az érzelmek azonosítására anélkül, hogy az emberek önjelentési képességére támaszkodna" - mondta Karim Kassam, Ph.D., a tanulmány vezető szerzője.
"Fel lehet használni annak értékelésére, hogy az egyén milyen érzelmi reakcióra reagál szinte bármilyen ingerre, például zászlóra, márkanévre vagy politikai jelöltre."
A kutatócsoport egyik kihívása az volt, hogy megtalálja a módját annak, hogy a különböző érzelmi állapotokat ismételten és megbízhatóan kiváltsa a résztvevőkből. A hagyományos megközelítések, például az érzelmeket kiváltó filmklipek bemutatása az alanyok számára valószínűleg sikertelenek lettek volna, mert a filmklipek hatása ismételt megjelenítéssel csökken.
A kutatók úgy oldották meg a problémát, hogy színészeket toboroztak a CMU Drámaiskolájából.
"Nagy áttörésünk Karim Kassam kollégám ötlete volt, hogy tesztelje az érzelmi állapotokon keresztüli kerékpározásban jártas színészeket" - mondta George Loewenstein kutató, Ph.D., közgazdasági és pszichológiai professzor. "Ebben a tekintetben szerencsések voltunk, hogy a CMU-nak kiváló színházi iskolája van."
A tanulmányhoz 10 színészt vizsgáltak be a CMU Tudományos Képalkotó és Agykutató Központjában, miközben kilenc érzelem szavait nézték meg: harag, undor, irigység, félelem, boldogság, kéj, büszkeség, szomorúság és szégyen.
Az fMRI szkenner belsejében a színészeket arra utasították, hogy ezeket az érzelmi állapotokat többször, véletlenszerű sorrendben adják meg.
A számítógépes modell a nézők agyi aktivitásának felhasználásával képes volt helyesen azonosítani a megtekintett fotók érzelmi tartalmát.
Az agyon belüli érzelmek azonosításához a kutatók először a résztvevők idegi aktivációs mintáit használták fel a korai vizsgálatok során, hogy azonosítsák azokat az érzelmeket, amelyeket ugyanazok a résztvevők tapasztaltak a későbbi vizsgálatok során.
A számítógépes modell 0,84-es rangsorrendet ért el. A rangsor pontossága a helyes érzelem százalékos rangjára utal a számítógépes modell találgatásainak rendezett listájában; véletlenszerű találgatás eredményeként a rangsor pontossága 0,50.
Ezután a csapat elvégezte az önindukált érzelmek gépi tanulási elemzését, hogy kitalálja, melyik érzelmet élték meg az alanyok, amikor ki voltak téve az undorító fényképeknek.
A számítógépes modell rangsorolási pontossága 0,91 volt. Kilenc érzelem közül választhat, a modell az undort jelölte meg a legvalószínűbb érzelemként, az esetek 60 százalékában, és a két legfontosabb találgatás egyikeként az esetek 80 százalékát.
Végül gépi tanulási elemzést alkalmaztak a résztvevők egy kivételével az összes neurális aktivációs mintázatáról, hogy megjósolják a kitartó résztvevő által tapasztalt érzelmeket.
Ez egy fontos kérdésre ad választ: Ha új egyedet veszünk, betesszük a szkennerbe, és érzelmi ingernek tesszük ki őket, mennyire tudnánk pontosan meghatározni érzelmi reakciójukat? Itt a modell 0,71-es pontossági pontosságot ért el, ami ismét jóval meghaladja a 0,50-es esélyt kitaláló szintet.
"Az emberek pszichológiája közötti nyilvánvaló különbségek ellenére a különböző emberek idegesen kódolják az érzelmeket rendkívül hasonló módon" - jegyezte meg Amanda Markey, a Társadalmi és Döntéstudományi Tanszék végzős hallgatója.
A kutatás meglepő megállapítása az volt, hogy majdnem egyenértékű pontossági szinteket lehetett elérni akkor is, ha a számítógépes modell az emberi agy számos különböző alszakaszának csak egyikében használta az aktiválási mintákat.
"Ez arra utal, hogy az érzelmi aláírások nem korlátozódnak bizonyos agyi régiókra, például az amygdalára, hanem jellegzetes mintákat eredményeznek számos agyi régióban" - mondta Vladimir Cherkassky, Ph.D., a Pszichológiai Osztály vezető kutatója.
A kutatócsoport azt is megállapította, hogy míg átlagosan a modell a helyes érzelmet rangsorolta a legjobban a találgatásai között, a boldogság és a legkevésbé az irigység azonosításában volt a legjobb.
Ritkán keveri össze a pozitív és negatív érzelmeket, ami arra utal, hogy ezeknek külön idegi aláírásuk van. És ez volt a legkevésbé valószínű, hogy tévesen azonosítsa a kéjt, mint bármely más érzelmet, ami arra utal, hogy a kéj az idegi tevékenység mintáját produkálja, amely különbözik minden más érzelmi élménytől.
Marcel Just, Ph.D. kutató szerint: „Megállapítottuk, hogy az érzelmi idegi aláírásokat három fő szervező tényező támasztja alá, nevezetesen az érzelem pozitív vagy negatív vegyértéke, intenzitása - enyhe vagy erős, és társas jellege - érintettség vagy nem egy másik személy bevonása.
"Így szerveződnek az érzelmek az agyban."
Forrás: Carnegie Mellon Egyetem
-for-depression.jpg)
