Bilim kurgu? Beyin Görüntüleme Kimlikleri Özel Duygular
Carnegie Mellon Üniversitesi, bireylerdeki duyguları okumak için beyin sinyallerini ölçmek için fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ve makine öğrenimini birleştirdi. Bulgular, beynin duyguları nasıl sınıflandırdığını gösteriyor ve araştırmacılara duyguları analiz etmek için ilk güvenilir süreci sağlıyor.
Şimdiye kadar, duyguları değerlendirmek için güvenilir yöntemlerin bulunmayışı, duyguları araştırmak için uzun zamandır engelliydi, çünkü çoğunlukla insanlar duygularını dürüstçe ifade etmekte isteksizlerdi. Daha da karmaşık hale getiren konular, birçok duygusal tepkinin bilinçli olarak deneyimlenememesidir.
Sinirsel aktiviteye dayalı duyguların belirlenmesi, bireylerin somut nesneler hakkındaki düşüncelerini tanımlayan hesaplamalı bir model oluşturmak için benzer teknikler kullanan önceki çalışmalara dayanır - genellikle "zihin okuma" olarak adlandırılır.
Çalışmanın baş yazarı Ph.D. Karim Kassam, "Bu araştırma, insanların kendi kendini bildirme yeteneklerine güvenmeden duyguları tanımlama potansiyeline sahip yeni bir yöntem sunuyor" dedi.
"Bir bireyin bir bayrak, marka adı veya siyasi aday gibi hemen hemen her türden uyarıcıya verdiği duygusal tepkiyi değerlendirmek için kullanılabilir."
Araştırma ekibi için bir zorluk, katılımcıların farklı duygusal durumlarını tekrar tekrar ve güvenilir bir şekilde uyandırmanın bir yolunu bulmaktı. Konulara duygu uyandıran film klipleri göstermek gibi geleneksel yaklaşımlar, film kliplerinin etkisi tekrarlanan gösterimle azaldığı için büyük olasılıkla başarısız olurdu.
Araştırmacılar, CMU'nun Drama Okulu'ndan oyuncuları işe alarak sorunu çözdüler.
Ekonomi ve psikoloji profesörü Ph.D. araştırmacı George Loewenstein, "En büyük atılımımız, meslektaşım Karim Kassam’ın duygusal durumlar arasında bisiklet sürmede deneyimli oyuncuları test etme fikriydi" dedi. "Bu açıdan, CMU'nun mükemmel bir tiyatro okuluna sahip olduğu için şanslıydık."
Çalışma için, CMU Bilimsel Görüntüleme ve Beyin Araştırma Merkezi'nde 10 aktör, dokuz duygunun sözlerini görüntülerken tarandı: öfke, tiksinti, kıskançlık, korku, mutluluk, şehvet, gurur, üzüntü ve utanç.
FMRI tarayıcısının içindeyken, oyunculara bu duygusal durumların her birine rastgele sırayla birden çok kez girmeleri talimatı verildi.
Bilgisayar modeli, izleyicilerin beyin aktivitesini kullanarak görüntülenen fotoğrafların duygusal içeriğini doğru bir şekilde belirleyebildi.
Beyin içindeki duyguları belirlemek için, araştırmacılar ilk olarak katılımcıların nöral aktivasyon modellerini erken taramalarda kullanarak aynı katılımcıların sonraki taramalarda deneyimledikleri duyguları tespit ettiler.
Bilgisayar modeli 0.84'lük bir sıra doğruluğu elde etti. Sıra doğruluğu, bilgisayar modeli tahminlerinin sıralı bir listesindeki doğru ifadenin yüzdelik sırasını ifade eder; rastgele tahmin, 0,50'lik bir sıra doğruluğu ile sonuçlanır.
Daha sonra ekip, deneklerin iğrenç fotoğraflara maruz kaldıklarında hangi duyguyu deneyimlediklerini tahmin etmek için kendinden kaynaklı duyguların makine öğrenimi analizini aldı.
Bilgisayar modeli 0.91'lik bir sıra doğruluğu elde etti. Aralarından seçim yapabileceğiniz dokuz duygu ile model, iğrenme olasılığını yüzde 60 oranında en olası duygu ve ilk iki tahminden biri olarak yüzde 80 oranında listeledi.
Son olarak, uzayan katılımcının yaşadığı duyguları tahmin etmek için katılımcılardan biri hariç tümünden nöral aktivasyon modellerinin makine öğrenimi analizini uyguladılar.
Bu, önemli bir soruyu yanıtlar: Yeni bir kişiyi alıp tarayıcıya koyarsak ve onu duygusal bir uyarana maruz bırakırsak, duygusal tepkilerini ne kadar doğru tanımlayabiliriz? Burada model, 0,71'lik bir sıra doğruluğu elde etti ve yine 0,50'lik şans tahmin seviyesinin çok üzerinde.
Sosyal ve Karar Bilimleri Bölümü'nde yüksek lisans öğrencisi olan Amanda Markey, "İnsanların psikolojisi arasındaki bariz farklılıklara rağmen, farklı insanlar duyguları oldukça benzer şekillerde sinirsel olarak kodlama eğilimindedir," dedi.
Araştırmadan elde edilen şaşırtıcı bir bulgu, bilgisayar modeli insan beyninin birkaç farklı alt bölümünden yalnızca birinde aktivasyon modellerini kullandığında bile neredeyse eşdeğer doğruluk seviyelerine ulaşılabileceğiydi.
Psikoloji Bölümü'nde kıdemli araştırma programcısı olan Vladimir Cherkassky, "Bu, duygu imzalarının amigdala gibi belirli beyin bölgeleri ile sınırlı olmadığını, ancak bir dizi beyin bölgesinde karakteristik modeller ürettiğini gösteriyor" dedi.
Araştırma ekibi ayrıca, ortalama olarak modelin tahminlerinin arasında doğru duyguyu en üst sıraya yerleştirirken, mutluluğu en iyi ve kıskançlığı belirlemede en az doğru olduğunu buldu.
Olumlu ve olumsuz duyguları nadiren karıştırdı ve bunların farklı sinirsel imzalara sahip olduğunu öne sürdü. Ve, şehvetin diğer tüm duygusal deneyimlerden farklı bir sinirsel aktivite modeli ürettiğini öne sürerek, şehvetin başka herhangi bir duygu olarak yanlış tanımlanması en az muhtemeldi.
Araştırmacı Marcel Just, Ph.D.'ye göre, “Duygu sinirsel imzalarının temelini oluşturan üç ana düzenleyici faktörün, yani duygunun olumlu veya olumsuz değerinin, yoğunluğunun - hafif ya da güçlü ve sosyalliğinin - dahil olma ya da olmama başka bir kişinin katılımı.
"Beyinde duygular bu şekilde düzenlenir."
Kaynak: Carnegie Mellon Üniversitesi
