Znanstvena fantastika? Možganske slikovne slike identificirajo posebna čustva
Univerza Carnegie Mellon je kombinirala funkcionalno slikanje z magnetno resonanco (fMRI) in strojno učenje za merjenje možganskih signalov za branje čustev pri posameznikih. Ugotovitve ponazarjajo, kako možgani kategorizirajo čustva, kar daje raziskovalcem prvi zanesljiv postopek za analizo čustev.
Doslej je bilo raziskovanje čustev že dolgo vznemirjeno zaradi pomanjkanja zanesljivih metod za njihovo oceno, predvsem zato, ker ljudje pogosto neradi iskreno poročajo o svojih občutkih. Nadaljnje zapletanje zadev je, da številni čustveni odzivi morda niso zavestno doživeti.
Prepoznavanje čustev, ki temeljijo na živčni aktivnosti, temelji na prejšnjih študijah, ki so s podobnimi tehnikami ustvarile računski model, ki prepozna posameznikove misli o konkretnih predmetih - pogosto imenovanem "branje misli".
"Ta raziskava uvaja novo metodo s potencialom za prepoznavanje čustev, ne da bi se zanašali na sposobnost ljudi, da se samoprijavljajo," je povedal dr. Karim Kassam, glavni avtor študije.
"Z njim bi lahko ocenili čustveni odziv posameznika na skoraj kakršno koli spodbudo, na primer zastavo, blagovno znamko ali političnega kandidata."
Eden od izzivov raziskovalne skupine je bil najti način, kako lahko udeleženci večkrat in zanesljivo prikličejo različna čustvena stanja. Tradicionalni pristopi, kot je predvajanje filmskih posnetkov, ki spodbujajo čustva, verjetno ne bi bili uspešni, ker se učinek filmskih posnetkov z večkratnim prikazom zmanjša.
Raziskovalci so težavo rešili z rekrutiranjem igralcev s šole dramske šole CMU.
"Naš velik preboj je bila ideja kolega Karima Kassama o preizkušanju igralcev, ki imajo izkušnje s kolesarjenjem skozi čustvena stanja," je povedal raziskovalec George Loewenstein, profesor ekonomije in psihologije. "V tem pogledu smo imeli srečo, da ima CMU odlično dramsko šolo."
Za študijo so v CMU-jevem Centru za znanstveno slikanje in raziskovanje možganov pregledali 10 igralcev, medtem ko so si ogledali besede devetih čustev: jeze, gnusa, zavisti, strahu, sreče, poželenja, ponosa, žalosti in sramu.
Medtem ko so bili znotraj optičnega bralnika fMRI, so igralci dobili navodila, da v vsako od teh čustvenih stanj vstopijo večkrat, v naključnem vrstnem redu.
Računalniški model je z uporabo možganske aktivnosti gledalcev lahko pravilno ugotovil čustveno vsebino fotografij, ki si jih ogledujejo.
Za prepoznavanje čustev v možganih so raziskovalci najprej uporabili vzorce nevronske aktivacije udeležencev v zgodnjih pregledih, da bi prepoznali čustva, ki so jih v kasnejših pregledih doživljali isti udeleženci.
Računalniški model je dosegel natančnost ranga 0,84. Natančnost ranga se nanaša na percentilni rang pravilnega čustva na urejenem seznamu ugibanj računalniškega modela; naključno ugibanje bi povzročilo natančnost ranga 0,50.
Nato je ekipa izvedla analizo strojnega učenja samoinduciranih čustev, da bi uganila, katero čustvo so doživljali subjekti, ko so bili izpostavljeni gnusnim fotografijam.
Računalniški model je dosegel natančnost ranga 0,91. Z devetimi čustvi, med katerimi je lahko izbiral, je model kot najverjetnejše čustvo 60 odstotkov časa navedel gnus in 80 odstotkov časa uvrstil med dve najboljši ugibanji.
Nazadnje so uporabili analizo strojnega učenja vzorcev nevronske aktivacije vseh udeležencev, razen enega, da bi napovedali čustva udeleženca, ki je izpadel.
To odgovarja na pomembno vprašanje: če smo vzeli novega posameznika, ga dali v skener in izpostavili čustvenemu dražljaju, kako natančno bi lahko prepoznali njegovo čustveno reakcijo? Tu je model dosegel natančnost uvrstitve 0,71, kar je spet precej nad stopnjo naključnega ugibanja 0,50.
"Kljub očitnim razlikam med psihologijo ljudi različni ljudje ponavadi nevronsko kodirajo čustva na izjemno podobne načine," je poudarila Amanda Markey, podiplomska študentka na Oddelku za družbene in odločitvene vede.
Presenetljiva ugotovitev raziskave je bila, da je bilo mogoče doseči skoraj enakovredne ravni natančnosti, tudi če je računalniški model uporabil aktivacijske vzorce le v enem od številnih različnih pododdelkov človeških možganov.
"To kaže na to, da podpisi čustev niso omejeni na določene možganske regije, kot je amigdala, ampak dajejo značilne vzorce v številnih možganskih regijah," je povedal dr. Vladimir Cherkassky, višji raziskovalni programer na oddelku za psihologijo.
Raziskovalna skupina je tudi ugotovila, da čeprav je model v povprečju pravilno uvrstil pravilno čustvo med ugibanja, je bil najboljši pri prepoznavanju sreče in najmanj natančen pri prepoznavanju zavisti.
Redko je zamenjal pozitivna in negativna čustva, kar kaže na to, da imajo ti različne nevronske podpise. In najmanj verjetno je bilo, da bi poželenje napačno opredelili kot katero koli drugo čustvo, kar kaže na to, da poželenje proizvaja vzorec živčne aktivnosti, ki se razlikuje od vseh drugih čustvenih izkušenj.
Po mnenju raziskovalca Marcela Justa, dr., Smo ugotovili, da so trije glavni organizacijski dejavniki, ki podpirajo nevronske podpise čustev, in sicer pozitivna ali negativna valenca čustva, njegova intenzivnost - blaga ali močna in njegova socialnost - vpletenost ali ne- vpletenost druge osebe.
"Tako se organizirajo čustva v možganih."
Vir: Univerza Carnegie Mellon
