Ulme? Ajukuvamise ID-d, konkreetsed emotsioonid
Carnegie Melloni ülikool ühendas funktsionaalse magnetresonantstomograafia (fMRI) ja masinõppe, et mõõta ajusignaale üksikisikute emotsioonide lugemiseks. Tulemused illustreerivad seda, kuidas aju liigitab tundeid, andes teadlastele esimese usaldusväärse protsessi emotsioonide analüüsimiseks.
Seni on emotsioonide uurimist pikka aega takistanud usaldusväärsete meetodite puudumine nende hindamiseks, enamasti seetõttu, et inimesed ei soovi sageli oma tunnetest ausalt teada anda. Asja teeb veelgi keerulisemaks see, et paljusid emotsionaalseid reaktsioone ei pruugi teadlikult kogeda.
Närvilisel aktiivsusel põhinevate emotsioonide kindlakstegemine tugineb varasematele uuringutele, kus sarnaste tehnikate abil loodi arvutusmudel, mis identifitseerib inimeste mõtted konkreetsetest objektidest - sageli nimetatakse seda "mõttelugemiseks".
"See uurimus tutvustab uut meetodit, mille abil on võimalik tuvastada emotsioone, tuginedes inimeste võimele ise aru anda," ütles uuringu juhtiv autor Ph. Karim Kassam.
"Seda saab kasutada inimese emotsionaalse reaktsiooni hindamiseks peaaegu igasugustele stiimulitele, näiteks lipule, kaubamärgile või poliitilisele kandidaadile."
Uurimisrühma üheks väljakutseks oli leida viis osalejate erinevate emotsionaalsete seisundite korduvaks ja usaldusväärseks esilekutsumiseks. Traditsioonilised lähenemisviisid, näiteks subjektide emotsioone tekitavate filmiklippide näitamine, oleksid tõenäoliselt ebaõnnestunud, kuna filmilõikude mõju väheneb korduva kuvamise korral.
Teadlased lahendasid probleemi värbades CMU draamakoolist näitlejaid.
"Meie suureks läbimurdeks oli minu kolleegi Karim Kassami idee testida näitlejaid, kes on kogenud rattasõidul läbi emotsionaalsete seisundite," ütles teadur George Loewenstein, Ph.D., majanduse ja psühholoogia professor. "Selles osas oli meil õnne, et CMU-l on suurepärane draamakool."
Uuringu jaoks skaneeriti CMU teadusliku pildinduse ja ajuuuringute keskuses kümme näitlejat, vaadates üheksa emotsiooni sõnu: viha, vastikus, kadedus, hirm, õnn, iha, uhkus, kurbus ja häbi.
FMRI-skanneri sees olles juhendati näitlejaid sisestama kõik need emotsionaalsed seisundid mitu korda, juhuslikus järjekorras.
Arvutimudel suutis vaatajate ajutegevuse abil õigesti tuvastada vaadatavate fotode emotsionaalse sisu.
Ajus emotsioonide tuvastamiseks kasutasid teadlased kõigepealt osalejate närviaktivatsiooni mustreid varajastes skannides, et tuvastada emotsioonid, mida samad osalejad hilisematel skannimistel kogesid.
Arvutimudel saavutas auastmete täpsuse 0,84. Järgu täpsus viitab õige emotsiooni protsentiili järjestusele arvutimudeli oletuste järjestatud loendis; juhusliku aimamise tulemuseks oleks auastmete täpsus 0,50.
Järgmisena võttis meeskond enda tekitatud emotsioonide masinõppe analüüsi, et arvata, millist emotsiooni katsealused vastikute fotodega kokku puutudes kogesid.
Arvutimudel saavutas auastmete täpsuse 0,91. Üheksa emotsiooni vahel, mille vahel valida, loetles mudel vastikust kõige tõenäolisema emotsioonina 60 protsenti ajast ja ühe oma kahe peamise oletusest 80 protsenti ajast.
Lõpuks rakendasid nad kõigi osalejate, välja arvatud ühe osaleja, närviaktivatsiooni mustrite masinõppe analüüsi, et ennustada kinnihoidva osaleja kogetud emotsioone.
See vastab olulisele küsimusele: kui me võtaksime uue indiviidi, paneksime skannerisse ja puutuksime kokku emotsionaalse stiimuliga, siis kui täpselt saaksime tuvastada nende emotsionaalse reaktsiooni? Siinkohal saavutas mudel auastmete täpsuse 0,71, olles jällegi tublisti üle juhuste äraarvamise taseme 0,50.
"Hoolimata ilmsetest erinevustest inimeste psühholoogias, kipuvad erinevad inimesed emotsioone närviliselt kodeerima märkimisväärselt sarnasel viisil," märkis sotsiaal- ja otsustusteaduste osakonna kraadiõppur Amanda Markey.
Uuringu üllatav järeldus oli see, et peaaegu samaväärsed täpsustasemed oli võimalik saavutada isegi siis, kui arvutimudel kasutas aktivatsioonimustreid ainult ühes inimaju paljudest erinevatest alajaotistest.
"See viitab sellele, et emotsioonide allkirjad ei piirdu ainult konkreetsete ajupiirkondadega, näiteks amügdalaga, vaid tekitavad iseloomulikke mustreid paljudes ajupiirkondades," ütles psühholoogiaosakonna vanemteadur Vladimir Ph. Cherkassky.
Uurimisrühm leidis ka, et kui mudel hindas oma emotsioonide seas õige emotsiooni keskmiselt, oli see kõige parem õnne tuvastamisel ja kõige vähem täpne kadeduse tuvastamisel.
See ajas positiivseid ja negatiivseid emotsioone harva segi, mis viitab sellele, et neil on selgelt eristuvad närviallkirjad. Ja kõige vähem tõenäoline oli, et iha kui muud emotsiooni tuvastati valesti, mis viitab sellele, et iha tekitab närvilise tegevuse mustri, mis erineb kõigist teistest emotsionaalsetest kogemustest.
Ph.D. teadur Marcel Justi sõnul: „Leidsime, et emotsiooni närvilisele allkirjale toetasid kolm peamist korraldavat tegurit, nimelt emotsiooni positiivne või negatiivne valents, emotsiooni intensiivsus - kerge või tugev ja sotsiaalne - kaasatus või mitte teise isiku kaasamine.
"Nii on emotsioonid ajus korraldatud."
Allikas: Carnegie Melloni ülikool
